??我們對智能互聯(lián)設備的期望越來越高，這給系統(tǒng)供應商及其芯片供應商帶來了巨大的技術壓力。

我們希望那些小東西變得越來越智能。從藍牙耳機到超高清電視，從廚房電器到叉車，我們希望我們的設備不僅能工作，且能理解周圍環(huán)境，做出正確的決定，并與其他設備協(xié)同。

傳感、處理和互聯(lián)方面的壓力正在深刻地改變小系統(tǒng)的架構。這種變化反過來也改變了系統(tǒng)供應商的角色，以及芯片和IP供應商的商業(yè)模式。本文將舉例說明這些變化，這些例子來自最近的一個芯片供應商Synaptics的技術展示會。

三個平臺??

我們討論的那些小型設備以前都有一個電源開關，可能還有一些機械和電氣部件。然后微控制器芯片時代到來了，用一個MCU、幾個傳感器和執(zhí)行器以及一堆固件取代了那些簡單的機械和電氣部件。選擇組件、編寫代碼和集成系統(tǒng)的職責仍然由系統(tǒng)開發(fā)商負責。

但在現今的感知/計算/互聯(lián)世界中，這三個領域的各自分別都已經成為一個獨立的專業(yè)領域。Synaptics稱之為技術平臺。雖然這三個領域是分開的（很少有工程師能夠同時掌握其中的兩個），一旦傳感器、處理和互聯(lián)設計在你的烤面包機或電視上結合在一起，三者之間就會產生強烈的相互作用，而且并不總是可預測。這使得系統(tǒng)集成成為一個巨大挑戰(zhàn)，需要在每個平臺都有深厚的專業(yè)知識。這是一個大坑，除了最好的系統(tǒng)開發(fā)商之外，誰都不想深陷其中。

這些平臺不僅在技術上很復雜，而且基于幾年或幾十年的前期開發(fā)，而且每個平臺都被分割成幾個不同的部分，每個部分反過來又成為一個專業(yè)領域。

傳感??

諷刺的是，系統(tǒng)越智能，傳感器卻變得越“笨”。在系統(tǒng)中只有很少或根本沒有計算能力的情況下，工程師們投入了巨大的精力和費用，使傳感器在空間、功率和預算允許的范圍內盡可能精確。但隨著處理能力的增強，算法可以彌補傳感器中已知的缺陷，比如溫度傳感器中的非線性或廉價塑料鏡頭的失真。

傳感器可以更簡單、更便宜，因為它們不需要精確，只要一致就可以了。軟件，有時是模擬信號處理，可以從簡單的傳感器獲取原始數據，并推理出關于外部世界的準確信息。例如，一個微小的Synaptics傳感器處理器可以從簡單的熱、電容、電感和磁傳感器獲取輸入，并通過它們讓耳機檢測手指手勢，并判斷耳機是在用戶的耳朵里，還是在盒子里，還是在兩者之間。

更強大的處理能力可以讓廉價鏡頭的相機接管其他更復雜的傳感器網絡的任務。例如，給低功耗視覺處理器供電的攝像頭可以檢測視場中物體的存在和位置。例如，允許電視聲條將音頻引導到聽眾實際所在的位置，或者允許零售顯示器在購物者接近時被激活，同時忽略推著推車的進貨人員。

更強大的視覺處理和機器學習加速功能可以讓顯示器預測購物者的體型、年齡、性別和風格，并定制出顯示內容。

這些例子展示了將基本傳感器與不同級別的信號處理和計算相結合，以探測外部世界的重要信息。它們都是特定于某種應用的。隨著它們使用更多的處理能力，顯示出傳感器和計算平臺之間日益增長的相互依賴性。

計算??

小型設備的處理始于小型、簡單的MCU，只能執(zhí)行簡單的控制功能。但是，由于傳感和互聯(lián)平臺的需求不斷增長，以及用戶對更復雜的系統(tǒng)行為的期望，這個平臺已經擴展和細化，包括許多完全不同的計算架構。

MCU仍然存在，從上面提到的Synaptics FlexSense芯片中微小的、幾乎零功耗的設計，到大型邊緣計算SoC中強大的Arm核。大部分嵌入式軟件仍然運行在這樣或那樣的MCU上。

與此同時，傳感器信號處理和無線連接的需求不斷增長，也推動了小型系統(tǒng)對更多數字信號處理內核的需求。越來越多的機器學習應用也促進了這一增長。機器學習的一個不為人知的事實是，大多數ML模型的準確性取決于在它們成為ML模型的輸入之前對現實世界信號的大量過濾和調節(jié)水平。這項工作通常在DSP內核中完成。

機器學習還對計算平臺產生了另一種影響。理論上，經過訓練和優(yōu)化的模型可以作為普通軟件在普通MCU上實現。但在實踐中，要想擁有一個足夠復雜的模型，以足夠高的速度對真實世界的數據進行準確的推斷，通常需要一個推理加速器內核。這些內核所使用的架構與MCU或DSP截然不同，通常要么是專用處理器和內存塊的陣列，要么是此類處理器的pipeline。

Synaptics在其SoC產品線中使用了兩種不同的加速器內核。一種針對低功耗進行了優(yōu)化，另一種針對性能進行了優(yōu)化。

最后，在小型系統(tǒng)上的顯示需求，特別是AR流行后，也將需要GPU內核。這產生了另一種具有自編程工具的獨特架構。

互聯(lián)?

我們期待智能的東西互聯(lián)的。無論這意味著耳機和智能手機之間的藍牙連接，電燈開關連接到家庭自動化網狀網絡，還是電視連接到互聯(lián)網，我們都期待互聯(lián)。

但還沒有一個標準的互聯(lián)方式。藍牙在物理和協(xié)議層面上不同于其他短距無線鏈路，后者大多是網絡而不是點對點連接。所有這些都不同于WiFi，其各個等級各不相同。所有這些又都與5G不同，5G正在努力成為IoT的粘合劑。而GPS接收器（獲取精確的時間和位置數據所必需的）則不同于上述所有設備。

雖然所有這些接口都具有相同的基本功能（協(xié)議處理、編碼/解碼、控制和物理傳輸/接收），但很少有兩個接口可以共享一個通用MCU內核之外的硬件來運行協(xié)議軟件。然而，我們希望我們的設備可以隨機地連接到任何可用的連接，就像我們的智能手機一樣。這使得互聯(lián)在硬件和軟件層面上成為另一個復雜的多技術平臺。

收購策略???

三種技術平臺融合為一個系統(tǒng)，類似于簡單的功能機演變?yōu)楝F今的智能手機。在這種情況下，各智能手機廠商在巨額預算和巨大市場預期的推動下，開始進行系統(tǒng)集成，將各個組件組合在一起，將芯片IP合并到應用處理器SoC中，并創(chuàng)建固件。

但是大多數小型系統(tǒng)供應商既沒有足夠的規(guī)模，也沒有足夠的市場預期來證明如此巨大的設計工作是合理的。他們可以定義獨特、創(chuàng)新的產品，但他們都缺乏Apple或Samsung可以部署的所有三個平臺的深厚專業(yè)知識。他們更愿意成為系統(tǒng)整合過程中的合作伙伴，或者被動的觀察者。

原則上，這為在所有三個平臺上都擁有深厚專業(yè)知識的芯片供應商創(chuàng)造了差異化優(yōu)勢。但如何在一個相對較小的fabless IC供應商中創(chuàng)建這樣的環(huán)境？在2008年后的時代，雇傭有創(chuàng)意的工程師的成本很高，但獲得資本相對容易，因此答案就成為了收購。收購那些已經擁有相關解決方案的小公司。如果操作得當，可以通過最少數量的收購、許可和聯(lián)合開發(fā)交易來培養(yǎng)滿足許多客戶需求的能力。這與僅僅通過獲取現金流來實現增長有很大不同。

智能設備中技術的融合給系統(tǒng)開發(fā)者及其芯片供應商帶來了很大的壓力。一個結果就是出現了一種新型的fabless芯片公司，通過收購芯片IP供應商，并圍繞共同的集成戰(zhàn)略和代工目標進行整合，來增強其專業(yè)知識。其結果可能是以前很少見到的fabless芯片公司結構的增長，以及最好的芯片IP供應商被席卷到這些fabless公司。這兩種結果都將改變該行業(yè)的結構。

Synaptics的近10年收購舉動