科技界虽庆祝AI复兴，但AI芯片初创企业涌入势头已趋平稳。Google、Amazon、Meta等成熟超大规模企业正构建满足特定负载的专有处理器，提高数据中心市场新进入者门槛。 机器学习（ML）技术持续快速演进，新神经网络架构涌现于各电子系统。 Arteris首席运营官Laurent Moll预测每个人的SoC都将集成某种形式的AI。此趋势利好Arteris，其核心业务提供片上网络（NoC）IP和开发工具，助各规模企业无缝嵌入AI。 对AI芯片初创企业而言，竞争加剧，更难在利基市场立足。 EE Times下月将发布Silicon 100（2021版），年度新兴电子半导体初创企业榜。跟踪行业二十年

物联网已改造医疗至农业等行业，建筑业也不例外。下文探讨真实应用，展示物联网如何推动更安全、智能、高效的建筑项目。 减少事故与隐患 建筑工地风险固有。传统安全装备和培训仍必不可少，但现代物联网穿戴设备增加新防护层。监测心率、水合度、疲劳的设备在工人需休息或补水时预警，帮助预防热应激和精疲力竭。 (来源：Pexels/Aleksey) 穿戴传感器与设备遥测同步时，工人获实时预警接近机械或危险区域。同行评审研究显腰部振动预警对工地隐患检测达95%准确率，展示触觉反馈对情境感知潜力。 先进方案融合物联网传感器、GPS、实时视频流提供工地情境地图，标记附近化学泄漏、结构弱点等易被忽视危险。 建筑穿戴设

Eta Compute发布最新嵌入式AI视觉板ECM3532，凭借超低功耗设计承诺单电池运行数年。 仅1.5×1.5尺寸，ECM3532集成电池、物联网和蓝牙低功耗无线电，适合视觉设备原型、现场试验和生产部署。板载环境光传感器、麦克风、加速度计/陀螺仪、低功耗Himax HM0360相机和扩展连接器。 板卡能效运行消除有线束缚和短命高功耗板限制，实现持续自主视觉负载。 此版本继Eta Compute首代模块化AI方案后推出，彰显公司对低功耗边缘中心设计的承诺。 Edge Impulse ML平台赋能板上快速神经网络开发，Eta Compute新款TENSAI Flow软件通过提供神经网络编译

本文阐述SRAM物理不可克隆函数（PUF）基础，展示其如何作为物联网（IoT）设备信任基石。 信任是每个安全系统基石。无论与邻居分享报警码或向边检出示护照，你依赖独特、不可伪造标识符。物理世界中常为不可复制的生物特征。数字领域等价物是基于硬件的根密钥，不可从供应链克隆或提取。 物理不可克隆函数恰提供此锚点。它们直接从每个硅芯片固有的微小制造差异生成设备唯一加密密钥。当此密钥保护证书和密钥时，设备成为物联网生态系统中可信实体。 SRAM PUF为何脱颖而出 众多PUF技术中，SRAM PUF因可靠性、可扩展性、低集成成本备受青睐。仅需在现有芯片加载软件即可激活，无需定制硬件IP模块。这使其成为

物联网和工业4.0网络要求可靠安全数据链路。然而即便最稳健传统防线也可能被现代网络攻击攻破。数据二极管——软硬件结合方案——强制数据仅单向外流，阻断任何反向传输至内部网络。 BSI研究（德国联邦信息安全局）显示，2019年6月至2020年5月恶意软件——含木马、勒索软件、欺骗机器人——激增至1170亿起，凸显强化网络防护迫切性。 Genua的Steve Schoner 即便有传统安全工具，残余风险依存，Genua GmbH战略产品营销经理Steve Schoner说，该公司为Bundesdruckerei（德国联邦印刷厂）子公司。网络二极管封堵此缺口。 Genua成立1992年，长期保护

从工程视角，创建智能建筑技术上直截了当——处理器和软件已就绪。$3 MCU可嵌入灯具开关、插座、电动窗帘、水泵，这些微小节点可组网。大型家电、恒温器、温度传感器、占用探测器、火灾报警器可协同控制中央暖通空调、管理太阳能热水箱、循环60°F地下水经热泵、实时调节照明。 那问题出在哪？ 无行业通用通信协议保证≥99.999%可靠性（五个九标准）。实践中无线和电力线方案因盲区、频谱拥堵、低信噪比、干扰以1%-10%失败率失效。 无建筑设备通用操作系统。PC跑Windows，手机跑iOS或Android，建筑执行器和传感器缺统一OS，即插即用集成困难。 确保可靠性 住户拨动墙壁开关时，开关与吊顶灯

STMicroelectronics发布STM32U5系列，新一代节能微控制器，满足现代物联网解决方案苛刻的功耗性能指标——从可穿戴、医疗设备到家庭自动化和工业传感器。 基于40 nm工艺，STM32U5将动态功耗降至19 µA/MHz以下，同时提供Arm Cortex-M33核心的强劲性能。配合Arm Keil MDK开发环境，开发者可将功耗调优至前所未有水平。 面向未来的物联网 当今扩展的物联网格局中，设备必须智能化以可靠连接。此智能由微控制器提供，管理现实接口——传感器和执行器——同时通过Wi-Fi、蓝牙或其他协议处理网络连接。 功耗效率在两极至关重要：全性能运行的主动模式，和近乎零功耗

Embedded World 2021上，联想扩展ThinkEdge线，推出SE30和SE50两款紧凑坚固PC，专为企业边缘数据处理、安全性和可扩展性设计。 联想边缘计算总经理Blake Kerrigan告诉embedded.com，两款均将在45天内通过全渠道作为标准产品上市。SE30面向移动坚固环境，提供-20°C至+60°C扩展温度范围、内置4G LTE（5G预计年内推出）和可扩展I/O盒。SE50则提供更高性能，集成I/O并支持未来加速器如Movidius，赋能高级AI负载。 Kerrigan强调行业向边缘AI转型，指出软件生态正日益拉动硬件前行。他补充最大机遇在于边缘机器学习和AI

工业物联网（IIoT）将变革流程行业——油气、食品饮料、制药、化工、能源、采矿——及航天、半导体、先进制造等离散领域。未来十年，IIoT将带来前所未有的生产力和运营效率提升。 此变革核心在于用于机器视觉的高分辨率相机、丰富用户界面的清晰显示屏、将传感器、执行器及其他子系统编织成内聚网络物理网络的稳健命令控制链路。 本文探讨MIPI联盟行业领先接口规范——已部署于数十亿移动设备——如何加速IIoT开发、缩短上市时间、降低总成本。 定义工业物联网 IIoT愿景为全流程数字化，实时采集、交换、分析数据。互联机器设备让企业主动发现瓶颈、优化物流、敏捷应对市场变化。 关键赋能技术——5G、AI、大数据

随着语音助手普及，节能、常开音频感知需求激增。前沿神经拟态工程给出有力回答：仿生人耳生物力学的硅耳蜗，实现低延迟、低功耗语音检测。 硅耳蜗：仿生音频前端 Institute of Neuroinformatics (INI)的Shih-Chii Liu教授团队凭借动态音频传感器（DAS）荣获2020年Misha Mahowald神经拟态工程奖。DAS核心是模拟耳蜗毛细胞的硅耳蜗：输入声音先经模拟带通滤波器组滤波，再半波整流复制耳蜗毛细胞机械转导。 传统音频系统先数字化声音，再用FFT和BPF提取特征送DSP。INI-Zurich DAS则将模拟音频带作为异步脉冲串传输，直接由下游神经网络处理。

在边缘设备直接部署AI可提供即时响应，降低向云端发送大数据流成本。近期硬件进步——专用ML加速器、强大微控制器、精炼模型——在严苛功耗预算下实现更丰富推理。即便如此，全本地流水线仍受益于云端设备管理、持续模型训练和安全更新机制。 AWS IoT Embedded World Digital 2021上，AWS与微软展示其生态如何支撑边缘AI。AWS首席专家解决方案架构师Rajeev Muralidhar解释，在设备运行TensorFlow Lite或其他ML模型是一项能力，真正优势在于安全、大规模管理整个设备生命周期。他强调推出固件和模型升级的重要性，保持车队最新且安全。 AWS通过AWS I

为何物联网没有通用安全标准？这是开发者、决策者和研究者常问的问题。其他技术领域拥有清晰、广泛采用的标准，物联网世界却呈现独特碎片化格局。 乍看答案似简单：物联网设备过于异构，无法适配单一框架。但这解释忽略了塑造行业的微妙力量。实践中，三个互锁因素——设备多样性、垂直专用标准、新兴架构模型——共同阻碍通用标准出现。 1. 物联网设备的异构本质 物联网跨越消费电子到关键基础设施。除熟悉的智能手机，设备包括数据中心监测温度的隐形传感器、仓库远程门状态发射器、商业楼宇智能照明控制器。也涵盖安全路由数据至云的网关、执行物理变更的执行器。每类设备在处理能力、电池寿命、存储容量和通信带宽上各异。 软件生态同

嵌入式视觉技术即将渗透日常生活几乎每个层面。Embedded World 2021近期小组讨论探讨其当前部署、AI融合和边云动态。 传感器、处理器和软件进步推动嵌入式视觉进入农业、制造、自动驾驶和职业体育。新冠疫情进一步加速部署，视觉系统现用于公共监控、健康检查和安全检查。 AI赋能嵌入式视觉 人工智能重塑图像处理，开发者越多采用深度学习和神经网络增强目标检测和分类。AI解锁新可能，但专家一致认为必须更易用。 AI为客户带来显著收益，但使用感笨拙，MVTec Software董事总经理Olaf Munkelt表示。需简化整个AI工作流——从数据标注、检查到管理和部署——让嵌入式视觉方

近期头条显示超宽带（UWB）技术不再是小众概念。特斯拉FCC备案、BMW数字钥匙Plus发布，以及三星、苹果和Tile推出的UWB追踪标签浪潮，标志着行业向更安全、精准、无缝设备交互的快速转变。 最新播客超宽带的超宽可能深入探讨UWB演进、标准化和实际应用。对话嘉宾包括NXP半导体安全嵌入式交易副总裁兼总经理Charles Dachs，以及HID Global高级副总裁兼CTO Ramesh Songukrishnasamy。 UWB赋能无钥匙汽车钥匙与追踪标签 1月BMW为全电动iX发布Digital Key Plus。利用苹果U1芯片，无钥匙进入系统用UWB短距离高带宽信号实现精准定位——

智能家居承诺显著的生活品质和节能提升，但前期成本仍是主要障碍。房主必须明确看到切实收益才愿投入。厂商可通过提供经济实惠、即插即用且随需求演进轻松扩展的解决方案降低准入门槛。 图1. 热释电感测模块提供有效近距离检测并简化设计。 真正响应迅速的智能家居依赖密集传感器网络监测环境条件、占用情况和近距离。红外检测让设备仅在需要时唤醒，节能并提升体验。Kemet SS系列红外传感器和即插即用模块——图1所示——利用专有材料穿透实心塑料或玻璃检测人体存在，实现近乎隐形集成。无透镜达2米，有透镜达5米，短距离版覆盖20厘米。 厨房仍是大多数家庭核心，成为连接家电的主战场。智能冰箱和炊具可远程监测食物库存

人工智能近期突破将语音生物识别推向识别和个性化之外，实现安全支付认证。Synaptics与ID R&D现提供内置防欺骗的AI语音生物识别方案，直接运行于Synaptics SoC，针对VS600系列神经处理单元（NPU）优化。技术面向机顶盒（STB）、智能音箱和家庭安防系统等边缘设备。 Synaptics为智能家居产品提供AI赋能SoC，处理视频、音频和成像流。常见场景是包含视频会议摄像头的STB，即时语音认证可简化用户交互。 语音生物识别现已足够精准，可在智能家居设备实现支付认证 语音正成为机顶盒等智能家居设备的标准界面，Synaptics市场副总裁Vineet Ganju对EE Times

许多物联网团队仍将安全视为低优先级附加项，理由是成本和精力。买家很少愿为更强网络安全支付额外费用，许多产品缺此类功能。然而立法者开始将强健安全设为消费级物联网设备的法定要求。 在IoT World Today的IoT安全峰会上，NIST项目经理Katerina Megas强调，多州已颁布法律要求联网设备包含合理安全功能。2020年1月，加州和俄勒冈州颁布此类法规，伊利诺伊、马萨诸塞、纽约和弗吉尼亚也有类似法案待定或审议中。 联邦层面，众议院2020年3月提出H.R. 1668——《2020年物联网网络安全改进法案》。法案指示制定联邦政府适当使用和管理机构拥有或控制的物联网设备的标准和指南，包括

制定电信、广播和电子通信标准的欧洲机构ETSI，发布了一份24页报告，为统一AI安全标准奠定基础。 报告题为ETSI GR SAI 004，由保障人工智能行业规范组（SAI ISG）编制，首先阐述核心问题：如何保障AI驱动系统安全。聚焦机器学习，审视整个ML生命周期中的机密性、完整性和可用性。文档还强调偏见、伦理和可解释性等广泛议题，并列举真实案例梳理常见攻击向量。 为构建讨论框架，SAI ISG将人工智能定义为系统处理显性或隐性表征、执行若由人类执行则被视为智能任务的能力。此定义覆盖广泛谱系，但报告聚焦最实用子集——机器学习，由深度学习进步、海量数据和算力增长驱动。 涵盖的常见ML范式包

全球存储市场对NAND闪存需求激增，源于IIoT、智能工厂、自动驾驶汽车和边缘分析等数据密集型应用的持续增长。随着用例演进，对更高容量、更快访速和更强可靠性的需求，推动厂商迈向更复杂架构。 近期采访中，Hyperstone市场传播经理Lena Harman强调了3D NAND闪存如何塑造数据存储未来。NAND闪存正迅速成为全球存储的中坚力量，Harman指出。其主导地位推动了过去二十年的持续创新，促使厂商优化工艺流程、提高单元密度、缩小特征尺寸。向3D架构的转型缓解了2D NAND固有的诸多挑战。 与传统内存不同，NAND闪存缺乏内置逻辑；它依赖闪存控制器在主机接口与原始存储单元间编排数据流。

物联网通过紧凑传感器实现对环境和机械的持续监测。传感器设计、微控制器和无线协议的快速进步，使物联网平台成为价格低廉、大规模生产、连接选项多样的设备。这些系统的低成本推动了其在公共场所、家庭和工业设备中的广泛部署。 这些传感器全天候采集物理数据，产生海量数据流。例如，旋转机械上的加速度计和陀螺仪记录振动和角速度；空气质量传感器追踪气态污染物；婴儿监护器中的麦克风持续监听；智能手表测量心率等生命体征。磁力计、压力、温度、湿度和环境光传感器也为安装位置提供实时环境洞察。 机器学习（ML）算法能发掘人工分析无法企及的数据模式。结合物联网，ML驱动新一波智能应用——可穿戴设备、智能家居、工业4.0工厂、