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Silicon Labs分享BG24和MG24無線 SoC 多元客戶應用案例

2022-5-4 07:18 PM| 發佈者: SophieWeng@G| 查看: 349| 評論: 0|來自: Silicon Labs

摘要: Silicon Labs 分享BG24和MG24系列無線SoC 的多元客戶應用案例,包括: Edge Impulse、SensiML、Viessman、Nanoleaf、Tuya及Leedarson等公司,符合Matter標準的平台有助於使電池供電的邊緣裝置實現AI/ML應用和高性能無 ...

致力於以安全、智慧無線連接技術建立更互聯世界的全球領導廠商Silicon Labs (亦名“芯科科技”,NASDAQ:SLAB)日前分享其BG24和MG24系列無線SoC 的多元客戶應用案例,符合Matter標準的平台有助於使電池供電的邊緣裝置實現AI/ML應用和高性能無線連接功能,以超低功耗支援多種無線協定,並提供PSA 3級認證的Secure Vault™安全保護,成為各種智慧家庭、醫療和工業應用之理想選擇。


Silicon Labs今年初發表最新的xG24 SoC系列,該系列著重在具備Matter、人工智慧(AI)和機器學習(ML)無線多協議及藍牙等功能的BG24和MG24產品,並已收到非常正面的回饋,許多看法也驗證了TECHnalysis 分析師Bob O'Donnell之前的預期,而公司在開發SoC來因應Matter和AI/ML的複雜性時便已“非常確定”此一結果。


適逢BG24和MG24 SoC全面上市之際,Silicon Labs分享參與客戶案例的全球多家客戶和合作夥伴的見證,以及更詳細的成功案例。


目前已參與Silicon Labs先行專案的客戶及合夥伴作全球已超過50多家,包括: Edge Impulse、SensiML、Viessman、Nanoleaf、Tuya及Leedarson等公司,相關開發和測試成功解決案例如下: 


Viessmann是供暖和製冷系統領域的全球領導者,其公司歷史可追溯至一個多世紀以前。隨著持續尋求公司的發展,其產品的環保主義和永續發展已成為當務之急,同時也須確保其產品能隨著不斷變化和成長的連接標準而進化。為了滿足這些需求,Viessmann已開始將MG24整合到其產品組合中。Viessmann之所以選擇MG24是因其電流消耗低,使其得以開發電池供電的加熱和製冷產品,為客戶提供更高彈性,同時不造成頻繁更換電池的負擔。 


LEEDARSON專注於智慧家庭設備的研發和製造,以設計、建構、測試和交付解決方案協助消費者體驗物聯網的巨大潛力。該公司的部分使命是協助實現一個互聯且更智慧的世界。基於此一信念,LEEDARSON一直是Matter標準的熱心推動者。幸運的是,專為支援Matter標準而設計的MG24 SoC在性能、安全性和記憶體的要求,也正是LEEDARSON過去不斷尋找的IC產品。透過基於MG24開發的應用程式,LEEDARSON及其客戶可充分利用互操作性,以確保應用程式可以跨專案進行擴展。


Tuya Smart的使命是打造物聯網開發者生態,使萬物皆有智慧。為此,他們創建了Tuya物聯網開發平台,該平台已經累積了來自 200 多個國家和地區的 510,000 多名開發者註冊。由Tuya驅動的智慧裝置可經由全球 100,000 個線上和線下銷售管道販售。在選擇MG24做為Tuya平台的一部分時,公司著眼於三項特點。首先,它必須有足夠的運算能力和RAM來管理公司協助客戶建構的複雜系統。其次,Tuya需要多種可用的I/O來建構更多類型的IoT設備。最後,Tuya更樂於支援Matter的晶片,使客戶能夠無縫接軌新的智慧家庭連接標準。隨著公司為其開發商研發的全新 Zigbee解決方案,恰逢其時MG24 Matter解決方案具備其所需的運算能力,可將執行功能保留在現場,避免須依賴閘道器或其他裝置在雲端執行即時的任務。


Nanoleaf是一家致力於技術和物聯網的公司,以最具創新性的智慧家庭解決方案改變世界,使平凡的產品體驗變得令人驚艷。Nanoleaf 致力於為用戶創造最可靠且最容易獲得的智慧家庭體驗,並使其所有產品能優先考慮互操作性和具有未來思維的技術。 憑藉MG24系列,Nanoleaf 方能引領新的 Matter 標準,為客戶創建一種基於開放式通訊以及具備靈活性的整合型智慧家庭。

 

在 MG24和 BG24設備的整個開發過程中,SensiML與 Silicon Labs密切合作,以 SensiML現有的 AI工具為基礎,將最新 的AI/ML硬體加速功能配置在新 的SoC 中。


為使下一代智慧物聯網設備具備完善的開發解決方案,MG24和BG24 SoC系列與SensiML的分析套件和內置 的autoML軟體進行了整合,允許OEM廠商快速創建功率優化的智慧傳感應用程式,而無需具備數據科學的專業 。無論是聲學事件檢測、動作分析、手勢和關鍵字識別、異常檢測、預測性維護,或是其他如時間序列傳感器信號的處理,SensiML 的軟體工具都可以自動執行前期開發的複雜性,並優化生成的韌體,以最小的記憶體和合理的功率足跡提供精確的結果。 


Edge Impulse和Silicon Labs正為AI感知產品開發公司提供強大的嵌入式機器學習平台。借助全新的MG24和BG24 SoC,嵌入式開發人員可以利用Edge Impulse設計自動化數據標註、預建的數位處理信號和 ML 模組、即時的分類測試和數位孿生,而相較於以往,這些都能以更簡單、更詳盡且更容易的模式進行開發。


Edge Impulse公司執行長暨共同創辦人Zach Shelby表示:整合Edge Impulse與 BG24 和MG24上內建的機器學習加速器,可提高機器學習演算法的處理速度4 倍,降低功耗6 倍,同時可降載主CPU的負荷來用於其他應用程式- 實現更智慧、更快速的邊緣設備,使其能夠延長電池壽命以及支援潛在的新工作負載。透過大幅減少網路的流量和降低應用程式對時間敏感的延遲,我們正充分利用邊緣的MG24和BG24,加強隱私和安全性。

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