电子发烧友网报道(文/李诚)在各行各业向着数字化转型的浪潮中,驱使了物联网产业的快速发展。物联网就是将碎片化的控制、信息通过网络连接起来,实现人、机、物更好的交互。物联网在智能家居、工业联网、车联网中担任着重要的角色,也让生活更智能、便捷。
据中国产业发展研究院数据统计显示,2020年国内物联网市场规模达1.66万亿元,并且在国家政策的扶持和推动下,国内物联网产业呈高速发展的态势。预计2022年,中国物联网产业市值将会突破两万亿大关,实现2.12万亿的市场规模。
如今美的、海尔、格力等传统家电厂商也纷纷涉足物联网行业,将传统设备向智能设备转型,并搭建相应的物联网平台,由此可见,物联网产业蕴藏着很大的发展机遇。终端产品的类目、数量随着市场需求不断攀升,也将物联网芯片、模组企业的发展推向了高潮。技术与需求的碰撞,刺激了万亿赛道的开启。国内不少企业也趁着物联网大热之时,发布了芯片、模组以供市场选择。
联盛德国内物联网芯片,WiFi领域的硬核玩家
联盛德是一家专注于嵌入式WiFi物联网芯片研发的企业,在智能家居、工业控制、医疗监护等方面,均有不同的解决方案。今年8月,联盛德完成新一轮的亿元融资。据媒体报道,此次融资的大部分资金将会用于人才投资,扩大产业布局,聚焦在物联网领域无线通信芯片的研发,创造更高的商业价值。
联盛德是“平头哥”阵营中的一员,早前联盛德在云栖大会上联合“平头哥”发布了基于玄铁804处理器的W800物联网WiFi/蓝牙芯片,依托大平台的优势,W800一经推出就备受业内关注,这款产品适用于智能家居、工业控制、医疗监护等互联网领域。
图源:联盛德
W800是基于玄铁804处理器开发的,主频高达240MHz,与联盛德早期产品相比,CPU性能提升将近三倍,采用了40nm的制程工艺,芯片面积做到了业界最小,封装面积整体降低了84%。W800片上集成了浮点DSP和TEE安全引擎,浮点DSP提高了芯片对高度复杂模型的运算能力,TEE安全引擎支持代码安全权限设置,能够为芯片运行提供一个可靠的环境,通过固件加密的方式,提升终端产品的安全等级,也降低了产品被抄板的风险。
联盛德为提升W800的应用场景的拓展性,联盛德在设计这款芯片时预留了5路UART接口,每个接口最高传输速率达2Mbps。1个 Duplex I2S控制器,通过I2S控制器可拓展实时语音控制功能。以及5路PWM 接口、1个I2C 控制器、GPIO 控制器等。
对于物联网设备而言,电源管理系统一直是备受关注的点,W800工作电压为3.3V,通过电源管理系统可在工作、睡眠、待机、关机多个模式中自由切换,降低系统能耗,联盛德还为该芯片配置了在WiFi模式下的功耗管理功能。W800在待机状态下,系统功耗仅为10μA。
近日,联盛德为响应物联网的快速发展和日益增长的市场需求,推出了全新的物联网WiFi/蓝牙双模芯片W801,这款芯片同样适配“平头哥”的CDK开发环境,是W800的升级版。W801不仅增加了W800原有的接口数量,还新增了主/从SPI接口、PSRAM扩展接口、LCD控制器接口和7816接口,进一步提升产品功能的拓展性。
全球首发5G AIoT芯片的云天励飞
云天励飞与联盛德一样,同属于“平头哥”阵营中的一员。云天励飞将AI算法芯片化,为物联网赋能,提供更高效、智能的边缘侧神经网络处理器。

图源:云天励飞
此前,云天励飞发布了一款云天初芯TMDeepEye1000芯片(以下简称:云天初芯),可应用于物联网的人工智能处理器芯片,也是全球首款5G AIoT芯片。
云天初芯是一款基于“平头哥”810内核的处理器,内核主频高达1.2GHz,这是一款面向视觉应用领域的物联网芯片,芯片集成了双核的DSP处理器,可对H.264和H.265进行解码,同时还可对4K 30fps以及4路视频进行实时数据分析。云天初芯通过可重构计算阵列,能够实现超过99%的计算效率,再通过存算融合体系架构,能够降低77%的存储带宽访问,在降低视频内存大小的同时,还降低了系统功耗。
云天初芯具有高效的数据处理能力,芯片内部集成了4个神经网络处理器,在全功率运行状态下,运算力可达2.0Tops。同时,该芯片还具有AI学习的能力,通过算法架构的学习,能够做出高效的推理计算。该芯片还支持高达160条的深度指令集,进而满足视觉领域的大量数据的处理需求。
目前,云天励飞推出了多个基于云天初芯的视觉解决方案。其中,双目近红外活体人脸识别模组方案能够实现1: 50000人像库的比对识别,系统响应速度小于200ms,识别精度达99%以上。在智能网络摄像机模组方案中,能够对像素大小为36x36的人脸进行识别,并且可同时对40个人脸目标进行扫描和面部追踪。
结语
随着5G网络和WiFi 6的快速发展,产业的数字化转型,物联网技术正在向各个细分领域不断渗透,为我们的生活提供了便捷的同时,还增加了我们对事物的感知能力。依个人观点而言,物联网芯片在提升数据传输能力与数据处理能力的同时,还应该提高数据传输的安全性能,避免数据被劫持,进而威胁到终端设备。
据中国产业发展研究院数据统计显示,2020年国内物联网市场规模达1.66万亿元,并且在国家政策的扶持和推动下,国内物联网产业呈高速发展的态势。预计2022年,中国物联网产业市值将会突破两万亿大关,实现2.12万亿的市场规模。
如今美的、海尔、格力等传统家电厂商也纷纷涉足物联网行业,将传统设备向智能设备转型,并搭建相应的物联网平台,由此可见,物联网产业蕴藏着很大的发展机遇。终端产品的类目、数量随着市场需求不断攀升,也将物联网芯片、模组企业的发展推向了高潮。技术与需求的碰撞,刺激了万亿赛道的开启。国内不少企业也趁着物联网大热之时,发布了芯片、模组以供市场选择。
联盛德国内物联网芯片,WiFi领域的硬核玩家
联盛德是一家专注于嵌入式WiFi物联网芯片研发的企业,在智能家居、工业控制、医疗监护等方面,均有不同的解决方案。今年8月,联盛德完成新一轮的亿元融资。据媒体报道,此次融资的大部分资金将会用于人才投资,扩大产业布局,聚焦在物联网领域无线通信芯片的研发,创造更高的商业价值。
联盛德是“平头哥”阵营中的一员,早前联盛德在云栖大会上联合“平头哥”发布了基于玄铁804处理器的W800物联网WiFi/蓝牙芯片,依托大平台的优势,W800一经推出就备受业内关注,这款产品适用于智能家居、工业控制、医疗监护等互联网领域。
图源:联盛德
W800是基于玄铁804处理器开发的,主频高达240MHz,与联盛德早期产品相比,CPU性能提升将近三倍,采用了40nm的制程工艺,芯片面积做到了业界最小,封装面积整体降低了84%。W800片上集成了浮点DSP和TEE安全引擎,浮点DSP提高了芯片对高度复杂模型的运算能力,TEE安全引擎支持代码安全权限设置,能够为芯片运行提供一个可靠的环境,通过固件加密的方式,提升终端产品的安全等级,也降低了产品被抄板的风险。
联盛德为提升W800的应用场景的拓展性,联盛德在设计这款芯片时预留了5路UART接口,每个接口最高传输速率达2Mbps。1个 Duplex I2S控制器,通过I2S控制器可拓展实时语音控制功能。以及5路PWM 接口、1个I2C 控制器、GPIO 控制器等。
对于物联网设备而言,电源管理系统一直是备受关注的点,W800工作电压为3.3V,通过电源管理系统可在工作、睡眠、待机、关机多个模式中自由切换,降低系统能耗,联盛德还为该芯片配置了在WiFi模式下的功耗管理功能。W800在待机状态下,系统功耗仅为10μA。
近日,联盛德为响应物联网的快速发展和日益增长的市场需求,推出了全新的物联网WiFi/蓝牙双模芯片W801,这款芯片同样适配“平头哥”的CDK开发环境,是W800的升级版。W801不仅增加了W800原有的接口数量,还新增了主/从SPI接口、PSRAM扩展接口、LCD控制器接口和7816接口,进一步提升产品功能的拓展性。
全球首发5G AIoT芯片的云天励飞
云天励飞与联盛德一样,同属于“平头哥”阵营中的一员。云天励飞将AI算法芯片化,为物联网赋能,提供更高效、智能的边缘侧神经网络处理器。

图源:云天励飞
此前,云天励飞发布了一款云天初芯TMDeepEye1000芯片(以下简称:云天初芯),可应用于物联网的人工智能处理器芯片,也是全球首款5G AIoT芯片。
云天初芯是一款基于“平头哥”810内核的处理器,内核主频高达1.2GHz,这是一款面向视觉应用领域的物联网芯片,芯片集成了双核的DSP处理器,可对H.264和H.265进行解码,同时还可对4K 30fps以及4路视频进行实时数据分析。云天初芯通过可重构计算阵列,能够实现超过99%的计算效率,再通过存算融合体系架构,能够降低77%的存储带宽访问,在降低视频内存大小的同时,还降低了系统功耗。
云天初芯具有高效的数据处理能力,芯片内部集成了4个神经网络处理器,在全功率运行状态下,运算力可达2.0Tops。同时,该芯片还具有AI学习的能力,通过算法架构的学习,能够做出高效的推理计算。该芯片还支持高达160条的深度指令集,进而满足视觉领域的大量数据的处理需求。
目前,云天励飞推出了多个基于云天初芯的视觉解决方案。其中,双目近红外活体人脸识别模组方案能够实现1: 50000人像库的比对识别,系统响应速度小于200ms,识别精度达99%以上。在智能网络摄像机模组方案中,能够对像素大小为36x36的人脸进行识别,并且可同时对40个人脸目标进行扫描和面部追踪。
结语
随着5G网络和WiFi 6的快速发展,产业的数字化转型,物联网技术正在向各个细分领域不断渗透,为我们的生活提供了便捷的同时,还增加了我们对事物的感知能力。依个人观点而言,物联网芯片在提升数据传输能力与数据处理能力的同时,还应该提高数据传输的安全性能,避免数据被劫持,进而威胁到终端设备。
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