近年来，随着人工智能、机器学习、物联网的飞速发展，各行各业对嵌入式处理器的性能要求越来越高。在万物互联时代，越来越多物联网应用的落地，嵌入式处理器在我们的未来生活中显得尤为重要，产品开发者希望使用的设备具有低成本、高计算性能以及更可靠的安全性及隐私保护。

为满足当今物联网中数百万连接边缘设备对高性能嵌入式处理器的需求，以及在边缘节点实现机器学习功能的需求。恩智浦半导体（以下简称：恩智浦）在京召开新产品发布会，正式推出了i.MX RT系列跨界解决方案，据悉i.MX RT跨界处理器达到3020 CoreMark得分和1284DMIPS，并可在600 MHz时提供20纳秒的中断延迟，价格在同类解决方案中具有相当强的优势。恩智浦通过构建i.MX RT跨界处理器来应对这一挑战，在提供应用处理器的高性能和功能的同时，还具有传统微控制器(MCU)的易用性和实时确定性操作。理想的应用包括音频子系统、消费和健康保健、家庭和楼宇自动化、工业计算、电机控制和电力转换。i.MX本是恩智浦基于ARM Cortex-A内核的应用处理器，而RT则是Real-Time(实时)的意思，是MCU的特色。从实际产品上来看，i.MX RT是一款基于i.MX 6ULL应用处理器架构、搭载ARM Cortex-M7微控制器内核的跨界产品。

RT1050升级版，性能卓越

此次恩智浦推出的i.MX RT1060是2017年恩智浦公布i.MX RT1050的增强版，之所以成为增强版是因为他是现如今市场上最大的处理器，处理器大好处是性能高，其内部的配置和性能都有一定提高，客户用起来更方便。里面的图形加速，以太网口、USB口也配置了很多，这样的性能和配置从3.48美金开始售卖，这样的价格也是市场上的最低价格。恩智浦微控制器业务线全球资深产品经理曾劲涛说道：“未来还会推出更多的产品，今年年底会推出RT系列的DSP芯片，用于很多像语音、人工智能、机器学习、硬件加速类的产品。”现在的i.MX RT1050在市场有两大卖点，第一是它的性能，远远超过其他竞争对手。曾劲涛介绍到：“明年这个时候，可以向大家宣布，RT1050的性能至少领先其他竞争对手至少2倍。”

除了RT系列，恩智浦针对中国市场推出了一款全操作系统Linux处理器，基于此处理器，恩智浦还将在今年推出整套的Linux的软件包，内含高速USB、加密程序以及高速处理器，所有东西加在一起售价1.99美金，这对于性价比高的Linux处理器拥有强烈需求中国市场是一次很大的缓冲。

转战数字信号控制器

如今随着“中国制造2025”纲领的推出，有非常多的工业的应用，包括各种电源的转换、汽车和电机控制，特别是最近非常火爆的无线充电，这些技术都要用到数字信号控制器的性能。恩智浦半导体大中华区微控制器产品市场总监金宇杰在此说道：“我们全新的数字信号控制器是结合了数字信号处理和MCU控制器的产品，在恩智浦已经有超过15年的发展历史。之所以如此重视数字信号控制器的研发是因为目前我们看到它发展的势头，每年都会有超过50%的增长率，这远远快过MCU市场平均增长率。它的特点因为有数字信号处理的功能，特别是为电机控制、电源转换和无线充电应用做了特别好的优化，所以它会提供更强的处理性能和更好的功耗特性。所以这是我们决定投资这个处理器产品线的一个重要原因。”

i.MX系列将会持续强势

恩智浦的i.MX 6推出了将近十年，广受好评，客户最喜欢的就是其产品宽度。从单核、低功耗的处理器一直到多核高性能的处理器，i.MX 6都有涵盖。恩智浦资深副总裁兼微控制器业务线总经理Geoff Lees介绍了最新款的i.MX 7ULP，它是在已有低端产品基础上做了两大改进：一是在处理性能上做了很大的提高，二是在低功耗上做了许多改进，i.MX 7ULP的功耗接近市场上微处理器的最低功耗。Geoff Lees说道：“微控制器和微处理器功耗有很大的差别，可以说是1-2个数量级的差别。最明显的例子是小米手环和Apple Watch的区别，小米手环充一次电可以用一个月，而Apple Watch最多只能用2天，但我们可以把微控制器做到如同微处理器的功耗级别。有了这样一个产品应用就会有很多新的领域和想象空间、更强的显示性能以及视频下载，以前最多只能持续几天，现在一个手持式产品或者佩戴式产品，仅仅一节电池就可以持续用几周。”

最后，Geoff Lees分享了他对于人工智能和机器学习方面的看法。他认为现阶段的人工智能除了语音之外，还有很多视觉方面的应用，语音+视觉可以改变整个工业设计的形态。他说道：“恩智浦和中国人工智能和机器学习领域的合作会分成三个阶段：第一个阶段是与中国语音端公司一起合作，把他们的操作系统或生态环境移植到我们的产品上来，这样我们的产品不光是单个产品，是一整套产品；第二步是优化，把现在我们做的很多东西进行优化。并且跟中国很多大学、研究机构合作，将他们的研究成果移植到我们产品上来，包括他们的工具、语言算法，经过优化的机器学习算法比没有优化过的机器性能要高10倍以上；最后是将比较先进的机器学习、网络算法移植到低端微控制器和微处理器上来，走高性价比产品路线。再把经过优化过的机器学习或者是深度学习引擎进行固化，放到现有产品平台上，以后就可以看到像i.MX 7ULP、8这些平台上会带有机器学习的核在里面，再把这些小的核移到现在已有的产品上来。我们相信这样的战略可以真正让客户把现在的AI、机器学习用到最终的产品上来，逐步用到实处。”

我们相信以恩智浦高性能、高性价比的微处理器为基础，恩智浦的中国制造方略大有可为。