芯耀
3
10 月 28 日，CEVA（思華科技）2015 技術研討會在上海召開，CEVA 與瑞芯微、中芯國際、Socionnext 等合作伙伴一起介紹了物聯網、消費電子等方面的最新技術進展，近 300 名專業(yè)人士參與了本站研討會，會后與非網采訪了 CEVA 市場拓展副總裁 Eran Briman 與市場經理翟驍曙。
無芯片（Chipless）模式還不會成為主流
“就像 ARM 統(tǒng)治了處理器（CPU）領域硅知識產權（IP）授權市場，CEVA 是 DSP（數字信號處理）領域 IP 授權的領導者！” Eran 說道，隨后他如數家珍般列出了一組數據，來佐證這句話。全球已經有超過 65 億顆芯片使用了 CEVA 的硅知識產權；移動通信中的基帶處理通常會用到 CEVA 的 DSP 核，全球每三部手機中就有一部使用了 CEVA 的 DSP 技術；采用 CEVA 音頻處理技術的芯片已經出貨超過 40 億顆；收購 RivieraWaves 以后，CEVA 在無線連接技術的實力大大增強，為實現 CEVA 智能連接的物聯網戰(zhàn)略打好了基礎；在圖像與視頻處理方面，CEVA 也已經對包含三家手機 OEM 廠商在內的 15 家廠商進行了授權。
CEVA 市場拓展副總裁 Eran Briman
與非網記者向 Eran 詢問這三家直接與 CEVA 合作的手機廠商名單，Eran 以雙方簽署了保密協議為由拒絕透露這三家廠商的信息。不過他表示，類似蘋果、三星、華為這種自己開發(fā)芯片的廠商越來越多，而且已經不局限于手機領域，其他市場也出現了這種模式的合作。
業(yè)界有一種聲音，將來無芯片（Chipless）模式將大行其道，系統(tǒng)廠商直接與晶圓廠和設計服務公司（例如 CEVA 這種 IP 廠商）合作，而 IC 設計公司則會逐漸消亡。Eran 認為，雖然系統(tǒng)廠商自行設計 IC 重新流行，CEVA 也在同很多系統(tǒng)設計公司合作，但是至少目前還看不到 IC 設計公司要消亡的趨勢。他強調在一些領域也許系統(tǒng)廠商不會考慮進入 IC 設計領域，例如從沒聽說通用汽車與福特打算自己開發(fā)芯片，在汽車電子領域，無芯片模式將很難發(fā)展。
CEVA 的物聯網戰(zhàn)略：智能與連接
以信號處理為安身立命之本的 CEVA，認為在萬物互聯的物聯網時代，信號處理將會更加重要。Eran 將 CEVA 的物聯網戰(zhàn)略總結為兩點：智能與連接。
?
連接即各種通信制式，CEVA 提供各種各樣的無線連接方案，無論是 LTE、藍牙、Wi-Fi、Zigbee 與 Tread，CEVA 均有完整的解決方案（包括硬件、軟件、物理層、MAC 層的各種參考架構），客戶可以根據應用需要選擇硬實現（Hardware-based design）還是軟實現（Software-based design）。
?
軟實現（類似軟件無線電）的優(yōu)點是足夠靈活，后續(xù)可以方便地進行在線維護與升級，非常適用于一些野外安裝的物聯網產品（通常使用壽命要高達一二十年）以及平臺化產品。但是對于快速消費類電子產品，例如可穿戴產品，由于對成本與功耗的要求會非常高，硬實現會更適合這類應用。
Eran 指出，對于聯網設備來說，智能意味著要具備分析能力。配備了傳感器的設備可以拾取外界的信號，但是只有對外界信號進行正確的分析識別，才稱得上讓物聯網設備耳聰目明起來。
以語音分析為例，CEVA 音頻處理技術不僅可以實現語音識別，而且可以根據指向性分辨不同的發(fā)言人，感知外部環(huán)境（例如劇院、鐵路），感知情感，分辨危險狀況（例如嬰兒啼哭、玻璃破碎等）。Eran 將 CEVA-TL4 音頻處理器稱為一臺音頻分析儀，CEVA-TL4 數據位寬高達 128 位，具備硬件數據緩存與 DMA 功能，雙讀取 / 存儲單元，特別適合大數據量的音頻處理，采用 28nm 工藝可以跑到 1.5GHz，同時該音頻處理器待機功耗僅為 20uW，因此非常適合工作在語音喚醒及語音監(jiān)控等這種需要始終在線的工作環(huán)境。
把數據都交給云端去處理？情況恰恰相反
傳統(tǒng)的視頻處理方案，由于終端運算能力的不足，通常會把數據傳到云端或服務器上去進行處理。Eran 表示，這種處理模式存在多種局限，未來的趨勢是音視頻數據更多在本地處理。
首先，音視頻數據都傳到云端再做處理會長時間占用大量通信帶寬，由于現在通信方式都以無線通信為主，因此長時間傳輸數據也會讓終端設備耗電量大大增加。
其次，如果原始音視頻數據都交由云端來處理，那么隱私就無從談起，如果不能夠有效保護個人與家庭隱私，現在的家庭監(jiān)視類產品會面臨很大的安全性風險。
再次，隨著圖像傳感器技術的提升，視頻分辨率快速上升，導致數據量暴增，如果所有音視頻數據都交給云端去處理，就增加了云端的負擔與成本。
最后，云端處理的可靠性與反應時間不滿足一些對實時性與可靠性要求比較高的應用場合。以汽車視頻防撞系統(tǒng)為例，如果把數據傳輸到云端處理以后再做決定，這樣一個流程所花費的時間將使該系統(tǒng)毫無用處。
以上即是終端設備更智能化的驅動力，筆者對此趨勢非常認同。隨著入網設備越來越多，云端所面臨的壓力會越來越大，計算、帶寬、存儲需求都會呈現指數形式上升，所以數據處理盡可能本地化，只將計算結果與一些關鍵原始數據傳輸到云端，或是未來真正可行的方案。
更多內容，請訪問與非網DSP 專區(qū)
與非網原創(chuàng)內容，未經許可，請勿轉載！
