瑞萨电子公司为使用 32 位 RX23E-A 微控制器 (MCU) 的开发人员推出了瑞萨解决方案入门套件 (RSSK)。 RX23E-A 具有高精度模拟前端 (AFE)，无需校准即可实现低于 0.1% 的精度。该开发套件旨在缩短为传感设备评估和校准不同传感器类型所需的时间。 RX23E-A 的集成 delta-sigma (ΔΣ) A/D 转换器的最大有效分辨率为 23.6 位，使该单芯片能够提供以前只有在将 MCU 与专用 A/D 转换器结合使用时才能实现的模拟功能或高精度运算放大器 IC。这些器件已用于各种工业仪表应用，例如温度控制器、称重传感器和应变计传感器模块。 瑞萨电子表示，通常

智能状态监测盒 (iCOMOX) 是一个开源开发平台，用于对设备、资产和工业设施进行状态监测。该板的目标是监控设备表面的运行状况，以识别潜在故障并降低与设备运行和维护相关的风险。基于状态的监控可延长设备的使用寿命，同时最大限度地减少计划外停机时间和维护成本。因此，开源平台推进了工业 4.0 自动化的目标，即通过数字解决方案提高生产效率。 工业 4.0 的预测性维护 预测性维护是一项真正的战略，由智能物联网传感器和嵌入式控制解决方案提供支持，这些解决方案提供先进的商业模式，在公司和客户之间创造附加价值，并显着节省维护成本。传感器可用于持续监控关键设备，生产数据可实时记录并无线传输至云端进行预测

迄今为止，多家芯片公司已将超宽带 (UWB) 技术作为一种用于精细测距应用的技术，加拿大蒙特利尔的一家初创公司开发了自己的无线电架构，以利用 UWB 实现超低延迟和超低为无电池物联网 (IoT) 传感器供电。 Spark Microsystems 宣布推出两款芯片，作为其 SR1000 系列低功耗 UWB 无线收发器 IC 的一部分，可为通信链路延迟目前阻碍完整实时沉浸式用户体验的产品提供新型短距离无线连接应用。与低功耗蓝牙 (BLE) 相比，蓝牙低功耗 (BLE) 通常具有几毫秒的通话时间，导致明显的数十毫秒的延迟，而 SR1000 UWB 收发器仅可在 50 µs 内发送 1 kb 数据

一家硅谷初创公司声称它重新发明了神经网络的数学，并生产了一种互补的边缘 AI 芯片，已经采样，它不使用通常的大型乘法累加单元阵列。该芯片可运行相当于 4 TOPS，功耗高达 55 TOPS/W，据该公司称，可在 20mW（YOLOv3 at 30fps）下实现数据中心级推理。 迄今为止，总部位于圣何塞的 Perceive 一直处于超级隐身模式——作为 Xperi 的衍生产品，自两年前正式成立以来，它一直完全由其母公司提供资金。该团队有 41 人，Xperi 内部也有类似人数，致力于为芯片开发应用程序。创始 CEO Steve Teig 也是 Xperi 的 CTO；他曾是 5 年前倒闭的 3

借助Maxim Integrated Products的MAX77654单电感、多输出(SIMO)电源管理IC (PMIC)，紧凑型消费类设备的设计人员现在可以将解决方案尺寸缩小一半，并将电池寿命延长20%。这种下一代 SIMO PMIC 仅用一个电感器即可提供 3 个输出，效率为 91%，比传统的 4 芯片系统高 16%。与使用传统电源解决方案相比，通过显着减小的解决方案尺寸，系统设计人员可以在他们的应用中包含更多功能，例如可穿戴设备、耳戴式设备和其他紧凑型消费设备。 MAX77654 建立在 Maxim Integrated 强大的 SIMO PMIC 产品组合之上。 随着设计人员继续寻

10 kHz 的宽带宽。测量分辨率为12位。 8911采用LoRaWAN通讯协议，传输距离更远，不易受外界信号干扰。它可用于将基于条件的维护扩展到安装有线系统的成本过高的工厂区域，从而使数据能够传送到现有的过程控制和信息系统。集成数字信号处理计算 FFT 并传输振动信号中八个最重要的加速度峰值。 8911 框图（来源：TE Con​​nectivity） 8911 无线加速度计安装在带有 IP66 级 O 型密封圈和塑料盖的耐腐蚀不锈钢外壳中。其标准安装占地面积和螺柱尺寸允许在现有和新机器上快速安装。该传感器的工作温度范围为 -20°C 至 +60°C，并由 CR123 可更换电池

TE Con​​nectivity 的 HTU31 湿度和温度传感器采用微型 6 引脚 DFN 封装，可提供 ±2% RH 和 ±0.2°C 的典型精度。该传感器有数字和模拟两种版本，非常适合家用电器、消费类、工业和医疗应用。 HTU31 的线性响应可实现最佳系统性能，在 0 至 100% RH 和 -40°C 至 +125°C 之间保持严格的线性曲线。它还提供 5 秒 T63 的快速响应时间（达到最终值的 63% 所需的响应时间）。即使在冷凝后，响应时间也为10秒T63，确保系统性能持续。 HTU31 传感器的模拟和数字版本结合了多种功能和各种接口 (I2 C、模拟和电压输出）并在 3.

虽然加速 AI 和 ML 应用程序仍然是一个相对较新的领域，但出现了各种处理器来加速几乎所有神经网络工作负载。从处理器巨头到业内一些最新的初创公司，都提供了不同的东西——无论是针对不同的垂直市场、应用领域、功率预算还是价格点。这是当今市场上的快照。 应用处理器 英特尔 Movidius Myriad X Myriad X 由英特尔于 2016 年收购的爱尔兰初创公司 Movidius 开发，是该公司的第三代视觉处理单元，也是第一个采用专用神经网络计算引擎的产品，可提供每秒 1 万亿次运算 (TOPS) 的专用深度神经网络 (DNN) 计算。神经计算引擎直接与高吞吐量智能内存结构接口，以

Silicon Labs 表示将以 3.08 亿美元现金收购 Redpine Signals 的 Wi-Fi 和蓝牙资产、其在印度约 200 名员工的开发中心及其广泛的专利组合。 通过此次收购，Silicon Labs 希望做两件事。一是将红松现有产品带入销售渠道，推动物联网收入增长。该公司预计 2020 财年的年化收入将增加 2000 万美元，到 2023 年，其所有物联网无线产品的收入将达到 1 亿美元。另一种是依靠印度团队加快Wi-Fi 6产品开发。 此次收购包括用于音频应用的蓝牙经典 IP（包括扩展数据速率），包括可穿戴设备、耳戴设备、语音助手和智能扬声器。 Silicon Lab

Microchip Technology Inc. 推出了一系列物联网解决方案，通过将云连接用于所有集成微控制器解决方案，以实现快速原型设计。 物联网设计的特点是将合适的微控制器解决方案与适合您的应用的理想连接协议配对。 Microchip Technology Inc. 宣布了一系列全栈嵌入式开发解决方案，可提供任意数量的此类组合。该系列产品范围从用于传感器和执行器的最小 PIC 和 AVR 微控制器 (MCU)，到用于边缘计算的 32 位 MCU 网关和微处理器 (MPU) 解决方案。连接选项包括 Wi-Fi、蓝牙或 5G 窄带技术，同时在其 CryptoAuthentication 系

硬件加速器——用于执行特定任务（如对对象进行分类）的专用设备——越来越多地嵌入到服务于各种 AI 应用程序的片上系统 (SoC) 中。它们有助于创建紧密集成的定制处理器，从而提供更低的功耗、更低的延迟、数据重用和数据局部性。 首先，有必要对 AI 算法进行硬件加速。 AI 加速器专门设计用于更快地处理 AI 任务；它们以传统处理器不可行的方式执行特定任务。 此外，没有一个处理器可以满足 AI 应用程序的多样化需求，在这里，集成到 AI 芯片中的硬件加速器可为特定工作负载提供性能、能效和延迟优势。这就是为什么基于 AI 加速器的自定义架构开始挑战 CPU 和 GPU 用于 AI 应用程序的原

对于从外部 SPI 闪存启动的操作系统，Microchip Technology 推出了其最新的支持加密的微控制器 (MCU)，以防止恶意 rootkit 和 bootkit 恶意软件，通过符合 NIST 800-193 指南的硬件信任根保护实现安全启动。 随着 5G 的发展，包括支持不断扩展的云计算的新蜂窝基础设施、网络和数据中心，开发人员将需要确保操作系统保持安全和不受损害。 Rootkit 恶意软件会在操作系统启动之前加载，并且可以躲避普通的反恶意软件，因此很难被检测到；防御 rootkit 的一种方法是安全启动。使用硬件信任根的安全启动对于在威胁加载到系统之前保护系统免受威胁至关重

越来越多的 IC 供应商开始探索一种用于保护数据的设备级技术方法，称为物理不可克隆功能或 PUF。尽管硅生产工艺很精确，但这项技术利用了这样一个事实，即所生产的每个电路仍然存在微小的差异。 PUF 使用这些微小的差异来生成可用作密钥的唯一数字值。密钥对于数字安全至关重要。 安全性正日益成为连接或物联网 (IoT) 设备开发人员最关心的问题之一，尤其是他们面临来自黑客攻击或信息泄露和安全漏洞的巨大风险。 考虑到在保持最低功耗和优化设备处理资源方面的资源限制，在物联网设备中增加安全性的挑战之一是如何在不增加硅空间或成本的情况下做到这一点。 通过 PUF 的有效实施，可以克服传统密钥存储的限制

微处理器 (MPU) 和微控制器 (MCU) 制造商继续通过专注于超低功耗、更快系统性能和增强安全性（包括主动篡改检测和安全固件安装）的新设备来应对不断增长的物联网应用。这些芯片需要在低功耗的同时处理来自越来越多传感器的大量数据。为了降低功耗，芯片制造商正在使用自适应电压缩放、电源门控和多种低功耗工作模式等技术。 根据市场研究公司 Statista 的数据，到 2025 年，全球物联网连接设备市场预计将达到约 386 亿台，高于 2018 年的 220 亿台。这些互联设备现在跨越多个行业，从智能手机、智能电器和家庭安全系统到互联汽车、智慧城市和工业物联网。 随着人工智能和物联网在许多行业的

无线充电是智能手机用户最新和最梦寐以求的技术之一。将手机放在垫子或底座上可以让充电过程更快更轻松。 在5G通信时代，对更高功率和效率的需求不断增加，意法半导体发布了完全集成的STWLC68产品系列，为无线充电应用提供最佳解决方案，最大限度地提高功率传输效率。 ST专有的高压技术，结合卓越的混合信号设计和最大的质量保证，提供最先进的无线充电产品。 Qi 是用于无线充电的最广泛使用的无线协议。 Qi无线充电需要与设备进行物理接触，并在充电站和设备之间使用谐振感应技术。 STWLC68 系列需要非常低的外部物料清单 (BOM)，非常适合集成到智能手机和平板电脑等各种应用中。 STWLC68

麻省理工学院 (MIT) 的研究人员发明了一种微型加密 ID 标签，几乎可以安装在任何产品上以验证真实性。这包括集成到更大的硅芯片中。毫米尺寸的ID芯片集成了密码处理器、天线阵列和光电二极管供电。 造假是个大问题。根据 2018 年的一份报告，经济合作与发展组织估计，2020 年全球将售出价值约 2 万亿美元的假冒商品，半导体行业协会预计美国半导体行业的年度损失约为 75 亿美元。 “美国半导体行业每年因假冒芯片而遭受 70 亿至 100 亿美元的损失，”麻省理工学院毕业生兼团队研究员 Muhammad Ibrahim Wasiq Khan 在一份声明中说。 “出于安全目的，我们的芯片可以

Maxim Integrated 推出了 MAX32520 ChipDNA Secure ARM Cortex-M4 微控制器，该器件集成了物理不可克隆功能 (PUF) 技术，可为物联网、医疗保健、工业和 IT 系统提供多级保护。 物联网应用程序不断激增。从好的方面来说，我们能够做以前从未想过的事情并改善我们的生活。但就像任何好事一样，物联网也有一个缺点：它正成为网络犯罪分子越来越有吸引力的目标，太多的物联网设备容易受到网络攻击。 设计人员需要解决方案来确保关键应用程序的数据保护，在这些应用程序中，暴露于密钥可能会破坏网络、破坏业务并对人们的生活产生负面影响。 Maxim提供的新解决方案集

Microchip 的 PIC18-Q43 微控制器采用智能互连的可配置外设，无需额外代码即可实现数据、逻辑输入或模拟信号的近零延迟共享，从而改善实时控制和连接应用中的系统响应。这些核心独立外设 (CIP) 处理各种任务，释放 CPU 以处理更复杂的系统任务或使其进入睡眠状态以节省电量。 PIC18-Q43 系列提供一个具有计算功能和多达 43 个通道的 12 位 ADC、一个 8 位缓冲 DAC、六个 DMA 控制器、八个可配置逻辑单元 (CLC)、三个 16 位双 PWM 和一个过零检测可以监控交流线路电压并指示过零活动的模块。每个 CLC 都提供可编程逻辑，用于创建基于硬件的定制逻辑功

当我们向任何芯片供应商谈论物联网 (IoT) 安全时，总会有人抱怨设计人员和制造商没有认真对待安全问题。一个常见的原因是它增加了产品的成本，如果它不是真正必要的，为什么有人会添加它？或者另一个评论是安全性通常不是从一开始就设计的，所以当它作为事后的想法添加时，设备仍然很容易受到损害。 但是世界各地的政府机构正在逐步引入有关电子系统安全的立法。这些措施包括加州的 SB-327，于 2020 年 1 月生效；欧洲 ETSI 标准，涵盖消费者物联网的网络安全；以及英国政府提出的关于消费者物联网安全的新法律。与此同时，供应商正在提高对物联网安全的认识。 本周的一项此类公告来自 Silicon La

“在异国情调的硬件上取得成功真的很难，”Facebook 首席人工智能科学家 Yann Le Cun 在他在 NeurIPS 的主题演讲中告诉听众。 12 月，在加拿大温哥华举行的全球人工智能专家聚会上，Le Cun 调查了用于处理神经网络工作负载的专用计算芯片的历史，提供了 Facebook 正在开展的工作的一瞥，并对深度计算的未来做出了一些预测。学习硬件。 古代历史 Le Cun 是人工智能领域著名的远见者，在 1980 年代和 1990 年代一直处于神经网络研究的前沿。作为 1980 年代后期贝尔实验室的研究员，他研究了最早类型的专用神经网络处理器，这些处理器包括电阻阵列并用于执行矩阵