虽然科技行业继续吹捧人工智能的“复兴”智能方面，随着主要参与者构建内部解决方案并专注于人工智能软件的增加，人工智能芯片初创公司的数量开始趋于稳定。 在科技行业继续吹捧人工智能“复兴”的同时，人工智能芯片初创公司的数量已经开始趋于稳定。人工智能初创公司发现，曾经是一个充满希望的市场的数据中心的进入壁垒很高——或许高得令人望而却步。他们的问题可以追溯到谷歌、亚马逊和 Facebook 等超大规模企业，他们现在正在开发自己的人工智能处理器和加速器，以满足他们的特定需求。 需要明确的是，机器学习 (ML) 继续发展。更多的神经网络变种正在涌现。 AI 正成为每个电子系统的固有特性。 Arteri

物联网 (IoT) 对从医疗保健到农业的各个行业产生了巨大影响。它也在改变人们在建筑工地上做事的方式。以下是物联网在建筑中的一些实际应用，这些应用应该会让人们思考将技术引入工作流程的新方法。 减少事故和危险 建筑行业存在固有的危险，但工人通过佩戴适当的安全装备和接受专门的培训将危险降至最低。几十年来，现场工作人员一直戴着安全帽、钢头靴、安全眼镜和耳塞。他们现在也开始使用物联网可穿戴设备。 （来源：Pexels/Aleksey） 其中一些小工具会跟踪生理变化，提醒工人他们需要多喝水或休息一下以避免过度疲劳。如果某件设备具有与工人的可穿戴设备同步的传感器，则用户可以获得车辆接近的警告，

Eta Compute 推出了一款集成的人工智能 (AI) 嵌入式视觉板，该公司声称该板可以实现视觉应用程序，只需一块电池即可使用数年。 其 ECM3532 AI 视觉板的小尺寸 (1.5”x1.5”)、嵌入式电池和低功耗物联网 (IoT) 以及蓝牙低功耗连接使其适用于 AI 嵌入式视觉的原型设计、现场测试和部署应用程序。该板包括三个传感器（环境光、麦克风、加速度计/陀螺仪）、一个低功耗 Himax HM0360 摄像头和一个扩展连接器。 该公司表示，其超低功耗操作消除了电池寿命极其有限且功耗高的传统束缚解决方案或电路板的障碍。 AI 视觉板是 Eta Compute 设计的板、模块

本文介绍了什么是 SRAM PUF（物理不可克隆功能）及其工作原理的基础知识，以及它在物联网 (IoT) 安全中作为任何设备的信任锚提供的功能。 在任何特定情况下，安全都始于信任。当您家中有警报系统时，您只能将其密码提供给您信任的人。无论是家庭成员还是您友好的邻居，如果没有信任，您就不会分享您的秘密。这就是它应该的样子！ 这种信任问题也转化为个人身份。信任的基础来自正式文件，例如护照或出生证明。但是，这些文件需要“安全地链接”到特定的人。这通常适用于人类生物识别技术。身份证件都有将文件与正确的人联系起来的东西，无论是人的照片还是通过指纹的生物识别，如现代护照。因此，生物识别技术是构建具有权

物联网和工业 4.0 网络需要可靠、安全和可靠的数据链接。然而，如今，即使采用传统安全方法保护，任何网络也容易受到网络攻击。为了解决这个问题，数据二极管作为一种硬件和软件设备，只允许向外部世界上传数据，并出于安全原因避免任何向后下载数据。 网络二极管​​扩展了传统网络安全解决方案的功能。 Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik（BSI 或德语联邦信息安全办公室）对网络攻击进行的一项研究证明了安全和可靠网络的重要性。根据该研究，包括木马、勒索软件和特技机器人在内的恶意软件数量在 2019 年 6 月至 2020 年 5 月期间增加

从工程的角度来看，我们可以轻松地使建筑物更智能，因为我们已经拥有所需的处理器和软件。工程师可以在每个位置放置一个 3 美元的微型处理器并将它们连接在一起。这些位置包括电灯开关、灯座、在窗户上移动隔热罩的电机，以及将水从蓄热罐输送到散热器阀门的泵。 然后是大型电器、恒温器、温度传感器、占用传感器和火灾探测器。这些设备可以控制流向每个房间的中央空气，通过中央暖通空调系统将空气从一个房间移动到另一个房间，并通过太阳能加热或冷却储热水罐，以便在没有阳光照射时使用。此外，他们可以将地下 60°F 的水输送到热泵中，控制嵌入墙壁的电动热窗罩根据需要滑出，并调节每个灯泡的照明。 有什么问题吗？ 上面

意法半导体发布了新一代节能微控制器 (MCU) STM32U5 系列，专为满足可穿戴设备、个人医疗设备、家庭自动化和工业传感器等智能应用中严格的功耗/性能要求而设计。 新 MCU 采用 40 纳米工艺几何制造，可在动态操作模式和省电模式下节省功耗。新的 STM32U5 系列结合了 Arm Cortex-M33 内核、使用 Arm Keil MDK 实现最大功耗优化的能力以及新功能，例如高级安全性以及针对 PSA 保修级别 3 和 SESIP（安全评估标准）的新硬件保护。 IoT 平台），以及图形加速器，以增强用户体验。 面向未来的物联网 在不断发展的物联网（IoT）时代，物联网需要智能

嵌入式世界 2021 – 联想宣布了用于边缘数据处理的新嵌入式计算机产品组合。其全新的 ThinkEdge SE30 和 ThinkEdge SE50 以公司现有的 ThinkEdge 产品为基础，但专门提供小巧、坚固且功能强大的计算，以满足企业边缘数据处理、安全性和可扩展性的需求。 联想 PC 和智能设备的边缘计算总经理 Blake Kerrigan 在对embedded.com 发表讲话时说：“我们将在未来45 天内推出这两款新产品，作为我们所有渠道的标准产品。 SE30 具有扩展的温度范围和 4G 特性，适用于更具移动性、更恶劣的环境，此外还具有可扩展的 I/O 盒。 SE50

工业物联网 (IIoT) 应用预计在未来十年内将大幅增长，推动石油和天然气、食品和饮料、制药、化工、能源和采矿等加工行业以及航空航天等离散行业的生产力和效率提高、半导体和制造业。 支持这种增长的新网络物理系统的开发将取决于使用高分辨率相机为机器视觉提供动力，使用高分辨率显示器以实现丰富的用户界面，以及优化命令和控制界面以连接传感器、执行器和其他组件。 本文介绍了 MIPI 规范在数十亿移动设备中广泛实施，开发人员如何利用这些规范来创建成功的设备设计、减少开发工作并降低许多 IIoT 应用程序的成本。 定义工业物联网 IIoT 设想了高度数字化的工业流程，通过使用连接的机器和其他

随着我们朝着更无处不在、永远在线的传感和计算迈进，电源变得越来越重要。也许没有比我们办公桌上、口袋里和家中分布的声控设备更能说明这一点的例子了。正如我们去年看到的，特别是关键字发现目前是各种神经形态技术的目标。 硅耳蜗 2020 年 Misha Mahowald 神经形态工程奖的获得者是 Shih-Chii Liu 教授和她的团队，他们一直致力于研究用于检测语音的低延迟、低功耗传感器。 Shih-Chii Liu 和她在神经信息学研究所 (INI) 的团队一直在开发的动态音频传感器最终可以解决这个市场。它们的核心是一个旨在模仿生物学的硅耳蜗。首先，使用一组模拟带​​通滤波器将传入的声音过

在需要低延迟的情况下，或者在边缘收集的大量数据发送到云中的成本过高的情况下，在嵌入式边缘设备上执行 AI 推理很有吸引力。专用机器学习加速器、最先进的微控制器以及 AI 模型和软件的进步意味着可以在边缘功率预算下进行比以往更多的 AI 推理。然而，即使所有推理都在边缘完成，云服务提供商表示，云仍然是管理现场设备的有用工具。 AWS 物联网 在 Embedded World Digital 2021 上，云提供商 AWS 和微软展示了他们针对边缘 AI 设备的生态系统解决方案。 “在设备本身上运行 TensorFlow Light 或机器学习模型是一种能力，”AWS 首席专家解决方案架构

“为什么物联网没有通用的安全标准？”这是一个非常常见的问题，我们的 IoT 解决方案小组从 IoT 开发人员、决策者和专家研究人员那里听到了很多，无论他们在该主题上的专业知识水平如何。毕竟，这是一个公平的标准，几乎任何技术环境都有标准，那么为什么物联网不呢？ 简单的答案是，物联网过于多样化，无法制定一套标准。虽然是真的，但这并不能以必要的微妙细节水平充分解释该主题。我们发现至少有三个影响因素会影响通用物联网标准：设备异构性、垂直特定标准和新兴架构概念。让我们来看看。 物联网设备的异构性 物联网设备多种多样。虽然大多数人认为物联网设备是他们可以看到、触摸和交互的东西，例如智能手机，但实际

嵌入式视觉技术将很快触及我们日常生活的几乎每个方面，但已经使用的技术的状态如何？ AI在今天扮演什么角色？边缘和云中发生了什么？这些问题是embedded world 2021趋势话题“Embedded Vision”小组讨论的焦点。 在传感器、处理器和软件进步的推动下，嵌入式视觉无处不在——从农业到工厂，从自动驾驶汽车到专业运动。甚至 Covid-19 大流行也有助于加速其部署，视觉系统被用于公共监控、健康和安全检查等应用。 支持人工智能的嵌入式视觉 随着开发人员越来越多地应用深度学习和神经网络来改进对象检测和分类，人工智能 (AI) 在嵌入式视觉和图像处理应用中获得

有新闻报道称，特斯拉正在考虑使用超宽带 (UWB) 技术来解锁其汽车，再加上三星、苹果甚至 Tile 使用 UWB 的预期跟踪器标签，这项技术背后显然有一股突然的动力。 本文提供了最近播客“超宽带的超宽可能性”中的对话摘录，探讨了 UWB 的背景和机遇，从定义 UWB 带来的机遇，到标准化、互操作性和市场采用.我与 NXP Semiconductors 的安全嵌入式交易副总裁兼总经理 Charles Dachs 以及 HID Global 的高级副总裁兼首席技术官 Ramesh Songukrishnasamy 讨论了这些主题。 UWB 出现了无钥匙汽车钥匙和跟踪器标签 在开始讨论之前

智能家居可以为业主带来许多好处。然而，成本是一个关键问题，房主仍然需要充分了解为日常生活增加的价值和可能性的范围。为了鼓励消费者冒险并继续投资，设备供应商必须提供价格实惠、安装简单、可扩展性强且灵活的产品。 图 1. 热释电传感模块提供有效的接近检测并简化设计。 为实现生命力并自主反应以确保舒适度和能源效率，智能家居将配备丰富的传感器，不仅可以监控环境光线和温度，还可以监控住户的存在以及他们与整个家庭的智能设备和电器的接近程度。红外感应提供了一种简单有效的方式来检测存在和接近度，允许设备仅在需要时唤醒，从而节省电力并增强用户体验。 Kemet SS 系列红外传感器和即插即用模块（

人工智能的进步现在使语音生物识别技术具有足够的准确性，不仅可以用于身份识别和个性化，还可以用于支付身份验证等应用。 Synaptics 和 ID R&D 的新解决方案提供 AI 驱动的语音生物识别和反欺骗算法，可以在边缘设备的 Synaptics SoC 上运行。具体而言，该软件针对 Synaptics VS600 系列中的神经处理单元 (NPU) 进行了优化，适用于机顶盒 (STB)、智能扬声器和安全系统等智能家居设备。 Synaptics 将其支持 AI 的 SoC 销售到需要处理视频流、音频流和成像的智能家居产品中。例如，一个典型的用例可能是包含用于视频会议的摄像头的 STB。

对于许多物联网开发团队来说，安全性仍然是一个愿望清单，被视为不值得在消费产品中实施所需的成本和努力。消费者似乎不愿意为增强的网络安全功能支付额外费用，也不愿意避免购买缺少此类功能的产品。然而，立法活动开始将安全性作为消费者物联网设计的法律要求。 美国国家标准与技术研究院 (NIST) 的项目经理 Katerina Megas 在 IoT World Today 的 IoT 安全峰会上发表讲话指出，一些州已经制定了要求 IoT 设备包含安全性的立法，并且正在添加到联邦法律也是如此。梅加斯指出，2020 年 1 月，加利福尼亚州和俄勒冈州都颁布了法律，要求其所在州的联网设备制造商为其设备配备“合

欧洲电信、广播和电子通信网络和服务标准组织 ETSI 的一份新报告旨在为建立人工智能 (AI) 安全标准铺平道路。 创建标准的第一步是描述保护基于 AI 的系统和解决方案的问题。这就是 24 页的报告 ETSI GR SAI 004，它是第一个由 ETSI 保护人工智能行业规范组 (SAI ISG) 发布的报告。它定义了问题陈述，并特别关注机器学习 (ML) 以及与机器学习生命周期每个阶段的机密性、完整性和可用性相关的挑战。它还指出了人工智能系统的一些更广泛的挑战，包括偏见、道德和解释能力。概述了许多不同的攻击媒介，以及几个实际使用和攻击的案例。 为了确定保护人工智能所涉及的问题，第

全球存储市场对 NAND 闪存的需求不断增长。这项技术已经通过许多发展得到满足，不仅体现在当今闪存控制器的能力上，而且还体现在 3D NAND 架构上。随着工业物联网 (IIoT)、智能工厂、自动驾驶汽车和其他数据密集型应用的不断发展，这些要求严苛的应用的数据存储要求变得更具挑战性。 Hyperstone 营销传播经理 Lena Harman 在接受采访时承认，3D NAND 闪存正在向前迈出一大步。近年来，新的内存技术取得了巨大的进步，并为 SSD 中使用的现有 2D NAND 内存技术提供了一种有趣的替代方案。 “NAND 闪存正在全球范围内接管数据存储，”Harman 说。 “它主导

物联网可以使用微型传感器对环境和机器进行持续监控。传感器技术、微控制器和通信协议的进步使得物联网平台的大规模生产成为可能，具有许多连接选项，而且价格合理。由于物联网硬件成本低廉，传感器正大规模部署在公共场所、住宅和机器上。 这些传感器 24/7 全天候监控与其部署环境相关的物理属性，并生成大量数据。例如，部署在旋转机械上的加速度计和陀螺仪不断记录连接到轴上的转子的振动模式和角速度。空气质量传感器持续监测室内或室外空气中的气态污染物。婴儿监视器中的麦克风一直在监听。智能手表内的传感器不断测量重要的健康参数。同样，其他各种传感器，如磁力计、压力、温度、湿度、环境光等，可以测量部署在任何地方的物理