智能家居芯片开启“内卷时刻”,国产芯片的机会和挑战在哪?

发布时间:2023-09-08  

【导读】当科沃斯发布一款搭载5TOPS算力芯片的扫地机器人时,智能家居芯片已然开启了“内卷时刻”。科沃斯搭载的“旭日3”,号称只需在2.5W的功耗下,能够达到等效5TOPS的标准算力,可满足L2+辅助驾驶AI计算需求的同等性能表现。


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扫个地用得上5TOPS算力,为了满足大众对于智能家居越来越高的要求,智能家居离不开的芯片的也在持续进化。


1、智能家居芯片“卷”算力


根据权威市场分析机构IDC预计,未来五年中国智能家居设备市场出货量将以21.4%的复合增长率持续增长,到2025年,智能家居设备市场出货量将接近5.4亿台,届时,该市场规模将达8000亿元,并在不久的将来突破万亿。


智能家居的概念一直吸引着大众的想象力,并且早已从科幻小说里走进现实。像亚马逊的Alexa和谷歌的Home这样的设备在短短几年内发展迅速,消费者越来越习惯于现代家庭中的智能设备。


IDC估计,联网的物联网设备将很快产生高达73 Zettabytes的数据。当下的集中式云网络可能会因为这样的数据高峰而导致流量过载。因此,边缘计算的分布式IT架构可以通过将信息传输到网络边缘来帮助应对即将到来的数据流。


现在,智能家居开始从云计算迁移到边缘计算。考虑到设备通常装载人工智能优化的芯片组。这些芯片更小,更经济,更节能。因此,它们使设备能够在内部而不是外部处理更多的进程,减少了将不必要的进程传到云上的需要。


从云计算转移到边缘计算有三大好处:第一,边缘计算降低网络处理额外的负载,用户能够通过减少带宽来节省时间;第二,由于数据处理和存储在边缘设备上进行,物联网和移动终端可以近乎实时地对重要信息做出响应;第三,解决了数据在云端传输中被破坏的机会,进一步提高了安全性。


智能家居设备的智能化程度与其算力息息相关。不少芯片厂商开始卷起了智能家居的芯片算力。例如,智能家居企业萤石今年公布的智能门锁中,内嵌高算力AI芯片、双核CPU,与上一代相比,识别速度提升了20%,功耗降低了30%。


2、智能家居进入算力时代,相关芯片需求大增


在当下,随着生成式AI的快速发展,如何将其应用到实际场景,一直是AI产业玩家们思考的问题。而智能家居应用场景丰富,用户对相关产品需求的不断提升,也开始对智能终端产品在智能化表现上有了更高要求。这就对终端的算力需求增加,也拉动了国产相关算力芯片的用量。


不少科幻电影场景中都可以看到智能家居的元素,比如智能化的机器人帮助人们处理家务,只需要语音就能够控制家中的各种设备,包括冲咖啡、开关灯、播放音乐、提供摘要新闻等。这些画面,也开始在现实世界中被逐渐实现。


如今的智能家居品类丰富,包括智能门锁、智能安防、智能灯光、智能家电等等。这些智能家居的引入方便了人们的生活,不仅解放了人们处理琐碎家务的时间,同时极大提升了人们日常生活的体验性。


据IDC数据,2022年家庭智能设备全球市场规模为306亿美元,预计到2026年将达到382.9亿美元,年复合增速约5.7%。而2012年全球只有不到500万家庭拥有智能家居系统,但预计到2024年,智能家居设备的数量将会达到7900万。


智能家居的智能化,依托的是越来越多传感器带来的外部数据感知,同时传感器作为具备一定计算能力的端侧算力设备,也是支撑智能家居系统的神经末梢,对信息的传递、控制命令的执行都有起着重要作用。


此外,包括人工智能技术、语音识别技术等新兴技术的加入,与智能家居技术形成合力,不断推动智能家居产品朝着分类多元化、应用普及化、操作智能化的方向发展。尤其是AI技术的接入有望大幅提升智能家电学习能力和交互精度,为用户提供更流畅的对话体验。


而这些技术的实现,都需要智能家居提供算力来支撑。目前主流解决方案仍然采用云计算,但云计算有两个缺陷,一个是需要互联网支持,一旦断网产品许多功能便无法使用;另一个则是成本高,效率低,数据先要上传云端,处理后再返回至用户端,不仅占用的流量和算力较高,整体效率也偏低,时延也较长。


这就诞生了边缘计算的概念,边缘计算更靠近用户端,传输路线更短,时延更短,效率更高,且不需要互联网的支持,整体来看成本也更低。


例如智能家居的网关组件,就可以认为是一种边缘计算。对于在同一网关内的智能组件,网关可以处理这些组件收到的信息并根据用户设置或者习惯做出决策,控制执行组件执行相应动作。


并且伴随智能家居对算力需求的提升,对边缘计算的要求也越来越高,这就需要产品本身具备较高的算力支持。


3、智能家居具体给哪些芯片带来了机会?


从AIoT半导体来看,大致上可以列为三大类。运算的部分,比如主控芯片MCU,还有信息的接收,像是传感器,以及网络通信这三大块。


主控SoC芯片是AIoT发展趋势下非常核心的器件,包含影像处理、语音处理,甚至神经网络等方面的单元,这些算法全部集成在一个芯片上,作为核心的大脑。在AI智能化的发展下,SoC也是朝着算力更高,影像处理从4K到8K,语音处理更好的趋势去走。


MCU在整个IoT的趋势下应用场景更宽阔,有咨询机构预测,整个MCU的市场里,用在IoT场景的占比将会逐年增加到30%。


传感器从微电机或半导体自身上面来看,值得关注的是MEMS,它的应用场景非常多,像是应用场景的触手,传输给后面的MCU或SoC去做运算。以扫地机器人为例,经过三代的发展,传感器的数量会有大规模的增加。


物联网连接部分,短距离传输更符合物联网的需求。WiFi、蓝牙、ZigBee这部分,其实在整个物联网的趋势下,相对来说是很大量级的提升。


在智能家居智能化越来越高的时代,对网络依赖程度也越来越高,这导致一旦断网就将导致产品本地功能缺失。而想要实现本地智能化运行,算力必不可少。不少厂商也推出了许多端侧的AI算力芯片,来支持产品的本地化运行。随着未来技术的发展,算力的提升,未来全屋家居本地智能化运行将不再是梦想,或许到这时,才能达到智慧家庭。


来源:贤集网



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