恩智浦的全面而综合的工业平台,推动下一代智造

Release time:2023-10-20
author:AMEYA360
source:网络
reading:2144

  随着工业4.0和工业物联网的不断发展,工业自动化迅速发展。事实上,工业自动化的巨大进步已经大大推动了对智能工厂的需求。智能工厂的核心在于实现物理工厂数据与云端的无缝对接,以及数字孪生等先进技术的创建和应用。随着这种转变,我们目睹了工厂对数据和处理能力需求的指数级增长。

  智能工厂不仅关乎效率,更关乎全球经济的韧性。据统计,仅去年一年,全球因工厂计划外停工而损失的产值便高达1.5万亿美元,这一挑战每年都在上演。尽管制造业对全球GDP的贡献率为18%,这个数字源自2021年的数据,但它却消耗了世界38%的总能源,并且占全球50%的废物产出。这些触目惊心的数字揭示了制造业面临的巨大挑战,并凸显了智能化转型的紧迫性。

  恩智浦的全面而综合的工业平台,推动下一代智造

  在恩智浦眼中,智能工厂包含有多种应用和技术,如可编程逻辑控制器(PLC)、远程IO控制器(IO)、驱动/电机控制等传统应用,还涉及机器人技术、机器视觉等更为先进的系统。

  未来的智能工厂需要具有灵活性、抗风险能力以及要有功能安全和信息安全。首先,生产灵活性是至关重要的,工厂必须能够快速调整产线,以最低的延迟和最快的响应时间生产出客户所需的确切数量的产品,从而减少浪费并提高效率。其次,在工厂变得自动化的同时,还要保证工厂的安全以保证里面的设施不会伤害到工人。此外当所有设备相互连接和联网时,也需要增加安全性,以防外部恶意攻击。

  因此,一个智能工厂所涉及到的应用和需要的技术是多方面的。作为一家系统公司,恩智浦为智能工厂提供的不仅仅是单一的一个芯片,而是围绕着感知、思考、连接和行动这四大边缘解决方案的基础,提供全面而综合的解决方案。恩智浦正运用一系列技术,如机器学习、工业通信和无线连接,将多种技术和服务融合在一起,为客户提供了一个针对智能工厂优化的工业平台。

  恩智浦安全连接边缘事业部副总裁、工业边缘处理总经理Jeff Steinheider指出,这些技术包括多核异构处理,它们可以在Linux或实时操作系统RTOS上运行。恩智浦还整合了DSP或神经处理单元NPU等专用内核,以在边缘端自动进行机器学习。为了在其产品中融入工业网络功能,恩智浦还提供支持时间敏感网络(TSN)等技术以及其他工业以太网标准。

恩智浦的全面而综合的工业平台,推动下一代智造

  “感知”:模拟前端N-AFE

  恩智浦的模拟前端(AFE)技术为智能工厂带来了诸多优势。其关键特点在于其通过软件重构的能力,使得无论是电流、电压,还是不同的测量范围,都可以在单一芯片上支持多种输入。此外,这种模拟前端提供了高度的准确性和精确度,以及快速的数据采集能力。这意味着工厂操作者可以迅速监测到任何微小的性能变化,并将这些信息反馈到系统中,以进行异常检测,从而优化工厂的吞吐量。更为重要的是,恩智浦的AFE具有出色的自校准功能,可以避免现场校准,从而大大节省客户的成本和时间。

恩智浦的全面而综合的工业平台,推动下一代智造

  “思考”:带有机器学习的MCX系列MCU

  随着越来越多的恩智浦客户正在从简单地在云中执行所有处理,转变到在数据所在的边缘进行处理,以便实现更低的延迟、提升的隐私,以及更多元动态的应用。这推动了这些边缘应用的更多智能化需求。

  在谈到如何将机器学习(ML)引入边缘计算的过程中,恩智浦的下一代MCX系列微控制器(MCU)展现了引人注目的进展。这个系列是公司首批集成了eIQ Neutron神经处理单元(NPU)的MCU,为边缘设备提供了前所未有的机器学习处理能力,在执行机器学习工作负载时比通用处理器的效率高出5到30倍。

  恩智浦大中华区工业及物联网市场高级总监孙航指出,在MCX中集成NPU的引入是一个重大进步,这将极大地加速边缘计算处的机器学习处理能力。例如,NPU可以处理基于视觉、语音或异常检测的应用,这在工业环境中非常关键。

  Jeff 介绍到,为了帮助客户更高效地开发,恩智浦不仅从硬件层面支持NPU,还提供了与硬件紧密配合的eIQ机器学习软件开发工具。从数据标记和管理开始,eIQ工具覆盖了整个机器学习开发工作流程,为开发者在所有阶段提供支持。一旦建立并标注了数据集,开发者就可以使用eIQ工具针对其目标平台优化机器学习模型。此外,当这些模型部署到目标设备上时,eIQ工具还可以协助进行调试和性能优化。

恩智浦的全面而综合的工业平台,推动下一代智造

  孙航补充道,eIQ工具非常适合开发者进行机器学习相关的工作,从进行数据整理、数据库建立以及标注这个阶段开始,全链路均可实现赋能。

  在实际应用方面,eIQ和机器学习的使用场景非常广泛,包括语音控制命令识别、异常检测、网络安全、工厂和人员安全等。

  “行动”:i.MX RT1180跨界MCU

  i.MX RT 1180是恩智浦跨界MCU产品线中的下一个产品,也是异构多核处理的典型代表。据Jeff的介绍,这款跨界处理器配备了主频高达800MHz的Cortex-M7内核,用于实时控制,以及一个节能的Cortex-M33核心,可以用来进行网络管理。i.MX RT 1180中集成了每秒千兆的以太网交换技术,支持时间敏感网络(TSN)和多种工业网络协议,例如EtherCAT、PROFINET、Ethernet/IP和CC-Link。该设备可以作为工厂网络的一部分进行互连。

  Jeff继续解释道:“我们将EdgeLock安全岛技术集成到了i.MX RT 1180中,创建了一个安全区域,用于验证所有通过工业协议传输的数据包,确保数据传输的安全性。此外,我们还提供了功能安全库,使得这款微控制器能够成为智能工厂中功能安全系统的核心部分。”

  凭借RT1180 MCU强大的性能和安全性,其在工业领域有着广阔的应用前景。以下是该处理器的五个主要应用场景:

  第一个是工业网关,RT1180可以收集数据并作为网关把数据传输到云端去做处理。第二个应用是远程I/O,基于恩智浦AFE的系统解决方案,RT1180可以实现对来自不同来源的模拟数据进行统一的汇总和处理,提高数据处理的效率与准确性。第三个应用是交流(AC)/伺服驱动,这个产品广泛地应用在工业自动化里面的典型场景。第四个应用是IO-LINK输入输出链路,RT1180可以支持四通道IO-Link主站。最后的应用是可以通过RT1180跨界处理器和应用的处理器去做连接,变成网络伴生。

  例如,恩智浦的工业自动化平台可以使用其模拟前端(AFE)技术从工厂中提取模拟输入,由于软件具有可编程性,因此可以灵活地接受多种不同的输入,并且可以用于各种不同的应用程序。紧接着,i.MX RT1180能读取模拟前端的数据,利用EdgeLock安全岛区域对通过工业网络发送到工厂中其他设备的数据包进行快速身份验证和签名。借助i.MX RT1180的工业网络功能,为工厂中使用数据运行操作的其他实体提供确定性的实时通信。在电源管理方面,恩智浦的电源管理集成电路(PMIC)与其处理器和外设紧密耦合,客户能够快速轻松地为其供电并缩短上市时间。

  连接和安全

  在连接上,恩智浦将连接与对工业以太网的支持以及无线连接产品组合相结合。例如i.MX RT1180就可以支持TSN。

  在所有这些领域,恩智浦都强调了安全性的重要性。无论是功能安全还是信息安全,恩智浦所采用的技术都符合行业安全标准和认证。在安全方面,恩智浦可以满足国际电子电气工程师协会(IEC)62443标准,这是工业控制系统安全的关键标准,对于迈向工业4.0的企业至关重要。具体来说,恩智浦在硬件上提供了两个层面的安全保障:一是分立的安全器件,作为EdgeLock分立设备产品组合的一部分;二是集成在MCU和应用处理器中的EdgeLock安全区。孙航补充说,从安全性的角度来看,恩智浦提供的不仅仅是硬件产品(无论是分立的还是集成的),还有EdgeLock服务。这种硬件和服务的结合为客户提供了全方位的安全解决方案。

  这种对安全的坚定承诺确保了工厂操作的可靠性和数据的完整性。此外,所有的产品线都是可扩展的,此外,恩智浦的产品线具有出色的可扩展性,允许客户根据特定应用的需求定制功能和性能。这种灵活性不仅允许功能的添加或功耗的降低,还确保了软件解决方案可以跨产品系列运行,从而保护客户的投资并简化了开发过程。

  写在最后

  Jeff表示,展望未来30年,随着全球人口预计将增加近20亿,工厂自动化的需求将呈现前所未有的增长。满足这20亿人口的关键不仅在于扩大工厂规模,更在于构建一个围绕智能工厂的完整生态系统。这一系统涵盖了支持智能工厂的基础设施和高效、灵活的生产线,还包括与政府和财团的合作,共同推动更新不同的标准,并利用这些标准来支撑工厂的广泛生态系统。与此同时,我们的客户、竞争对手和合作伙伴作为利益相关者,也将一起推动解决方案的实施,以帮助未来的20亿用户提升产能。

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意法半导体拟收购恩智浦传感器业务!
  2025年7月24日,欧洲半导体巨头意法半导体(ST)宣布与恩智浦半导体(NXP)达成协议,将以现金形式收购NXP旗下传感器业务部门,交易总额达9.5亿美元。其中,9亿美元为预付款,剩余5000万美元将在达成特定技术里程碑后支付。此次收购预计于2026年上半年完成,尚需通过全球监管部门审批。  被收购的NXP传感器业务部门2023年营收约3亿美元,核心产品覆盖两大领域:  1.汽车安全传感器  包括气囊控制、车身稳定系统等关键部件,直接服务于全球主流车企的安全架构;  2.工业级压力传感器  应用于工业自动化、环境监测等场景,具备高精度与耐极端环境特性。  该业务毛利率显著高于行业平均水平,其技术积累可追溯至NXP对飞思卡尔(Freescale)的整合。例如,其压力传感器采用MEMS(微机电系统)与ASIC(专用集成电路)单芯片集成技术,体积较传统方案缩小60%,成本降低40%,已通过AEC-Q100车规级认证。  战略意图:强化ST在MEMS领域的领导地位  ST此次收购直指MEMS传感器市场的结构性机会。根据Yole Développement数据,2025年全球MEMS市场规模将突破180亿美元,其中汽车与工业应用占比超55%。ST通过整合NXP的传感器技术,可实现三大战略升级:  1.技术协同  NXP的传感器与ST现有的惯性导航、环境感知产品线形成互补。例如,ST的LSM6DSV320X高g冲击传感器(用于无人机防撞)与NXP的工业压力传感器结合,可开发出适用于智能工厂的振动监测模块;  2.客户拓展  NXP传感器业务在欧美汽车供应链中渗透率超70%,而ST在亚洲市场(尤其是中国)的工业客户占比达65%。双方客户群重叠率不足20%,交叉销售潜力巨大;  3.成本优化  ST计划将NXP传感器生产线迁移至其中国无锡8英寸晶圆厂,利用本地供应链优势降低单位成本15%-20%。  此次收购折射出全球半导体产业的新趋势:  1.汽车电子化驱动需求  2025年全球单车半导体含量将达1000美元,其中传感器占比超30%。ST此前已推出车规级MCU(如S32K5系列)与功率器件组合方案,此次收购将补全其“感知-计算-执行”闭环;  2.工业智能化升级  中国“十四五”规划明确提出2025年工业互联网平台普及率达45%,带动压力、温度等工业传感器需求年复合增长率达12%。ST通过整合NXP的工业传感器技术,可加速布局智能电网、智慧城市等场景;  3.地缘政治下的供应链重构  NXP已将超三分之一的中国业务产能转至本地制造,而ST通过与三安光电合资建设200mm SiC产线,进一步绑定中国本土供应链。此次收购将强化双方在关键市场的“混合制造能力”。  财务影响:短期承压,长期可期  ST预计,收购完成后其传感器业务营收占比将从目前的18%提升至25%,但短期面临整合挑战:  1.毛利率波动  NXP传感器业务毛利率约48%,低于ST整体水平(52%),需通过技术协同与成本优化逐步提升;  2.研发支出增加  ST计划未来三年投入2亿美元用于MEMS传感器与AI边缘计算的融合研发,例如开发具备自诊断功能的智能传感器;  3.现金流压力  截至2025年Q1,ST持有现金及等价物约28亿美元,此次收购将消耗其34%的现金储备,但管理层表示“已通过发行10亿美元可转债筹集资金”。  市场反应:分析师看好长期价值  摩根士丹利在研报中指出,此次收购将使ST在MEMS传感器市场的份额从12%提升至18%,缩小与博世(25%)、TDK(20%)的差距。瑞银则强调,ST通过整合NXP的传感器技术,可加速其“Sensor+MCU+Connectivity”平台战略落地,预计2027年该平台营收将达40亿美元,占公司总营收的35%。
2025-07-25 14:59 reading:450
恩智浦发布下一代2x2 Wi-Fi 6E SoC解决方案!
  想象一下,数百人争相通过一扇门登上火车——这正是当前无线网络在高密度环境中的拥堵写照。而2x2 Wi-Fi 6E正在颠覆这一局面,为办公空间、公寓楼以及体育场等场所带来更高速、更稳定、更少干扰的连接体验。  从满足低延迟、高带宽连接需求的下一代应用,到通过更多信道和更少重叠提升频谱效率,恩智浦的最新一代2x2解决方案全面支持Wi-Fi 6E和BLE Audio技术,使网络更加高效且具备更强扩展性。  恩智浦丰富的Wi-Fi 6片上系统 (SoC) 产品包括车规级AW693,一款2x2双频CDW Wi-Fi 6E和Bluetooth组合解决方案。该系列正通过IW693延伸至工业物联网领域。  IW693是一款双频2x2高集成度的器件,可同时提供Wi-Fi 6E + Wi-Fi 6和蓝牙连接,支持四种模式,如下所示。▲CDW——并发双Wi-Fi  IW693支持一系列高级功能,包括MU-MIMO、OFDMA、目标唤醒时间 (TWT)、BLE Audio、无线多流传输、自适应调度机制以及敏捷信道切换技术。它集成了2.4GHz与5-7GHz频段的TX功率放大器 (PA)、RX低噪声放大器 (LNA) 及TX/RX切换开关 (T/R SPDT),同时配备独立蓝牙无线模块,大幅简化系统设计。此外,IW693还支持外部Wi-Fi前端模块 (PA/LNA FEM),并提供灵活的前端设计,可兼容双天线或三天线配置。IW693的内部框图  IW693搭载先进的实时Wi-Fi与蓝牙射频仲裁引擎,并通过软件算法优化共存性能。该解决方案集成了恩智浦先进的EdgeLock安全技术,显著提升无线通信系统的安全性,同时为终端设备及其应用级安全提供坚实保障。嵌入式安全子系统EdgeLock安全区域 (核心配置) 支持硬件加速的安全启动、固件身份验证、安全生命周期管理和防回滚机制。  IW693为集成的Wi-Fi与蓝牙子系统配备专用处理、内存及射频资源,支持两种无线技术的实时独立运行。此外,它还提供灵活的外部主机处理器接口选项,包括用于Wi-Fi的PCIe与SDIO,以及用于蓝牙的UART。  专为工业物联网与工业应用而设计  作为一款2x2 Wi-Fi 6E +蓝牙无线连接解决方案,IW693不仅满足智能家居应用的高性能要求,还支持视觉连接应用以及高级蓝牙/低功耗蓝牙音频服务。  IW693非常适用于工业应用场景,包括多客户端用例。  在工业与商业领域,IW693提供高带宽、长距离的Wi-Fi连接能力,支持大规模客户端的并发接入。其对6GHz Wi-Fi的访问能力有效缓解传统或5GHz网络中的拥堵。Wi-Fi 6E / 6GHz支持可将流量从拥挤或通道受限的5GHz网络频段分流,为部署下一代Wi-Fi网络的企业与消费者提供出色的向前兼容性与扩展性。BLE Audio功能则进一步提升了用户体验,支持多用户专属音频流以及一对多广播模式,为共享音频服务带来全新可能。  IW693集成高性能多无线连接能力,使设备可充分利用最新的全球Wi-Fi与蓝牙网络资源与服务。它提供高集成度多无线连接,支持-40°C至+85°C的宽工作温度范围,并具备灵活的设计选项。恩智浦的解决方案提供内置共存管理,实现同一PCB上集成与外部无线模块的高效协同。  IW693的目标应用包括:  以太网无线供电 (POE) 集线器  智能家居集线器  移动路由器  物联网 (IoT) 网关  支持视频的智能家电  无线边缘连接  可视化智能家居  无线医疗连接  工业连接  携手合作伙伴,加快产品上市进程  为简化设计流程并加快产品上市进程,模块制造商正采用恩智浦丰富的无线连接SoC产品组合开发Wi-Fi模块。从2026年第一季度起,恩智浦合作伙伴将陆续推出基于IW693的认证模块。借助IW693,实现从创意到量产的加速跃升。
2025-07-25 13:57 reading:359
恩智浦:S32K312通用工业和汽车应用评估板
  恩智浦S32K312MINI-EVB是一款面向通用工业和汽车应用的评估板。该评估板基于S32K312,集成32位Arm Cortex-M7,提供HSE安全引擎、OTA支持、先进连接功能和低功耗特性。  附加特性  采用Arduino UNO引脚布局,提供广泛的扩展板选择。  FS26:符合ASIL D级的低功耗安全系统基础芯片 (SBC)  TJA1043:具备待机和睡眠模式的高速CAN收发器  TJA1022:双LIN 2.2A/SAE J2602收发器  目标应用  电池管理系统 (BMS)  电动泵  暖通空调 (HVAC)  汽车区域控制器  汽车照明  主动悬架  电动双轮车  混合动力电动汽车  软件使能工具  S32 Design Studio  实时驱动程序 (RTD)  基于模型的设计工具箱 (MBDT)  FreeMASTER与电机控制应用调试 (MCAT) 工具  汽车计算与电机控制库 (AMMCLib)  S32安全软件框架 (SAF)  安全外设驱动程序 (SPD)  结构内核自检(SCST)  核心优势  01 功能安全和信息安全功能  符合ISO 26262 ASIL B等级要求  HSE安全引擎 -支持 AES-128/192/256、RSA、ECC加密算法、安全启动和密钥存储功能;提供侧信道保护;符合ISO21434标准要求。  故障收集与控制单元  02 高性价比,车规级品质  丰富的软件生态系统与多项免费软件  Arduino-UNO引脚布局,便于开发  价格低于50美元  03 量产级软件  S32 Design Studio集成开发环境 (IDE)  S32K实时驱动程序 (RTD)  信息安全加密固件  S32安全软件框架 (SAF) 和结构内核自检 (SCST) 库  基于模型的设计工具箱 (MBDT),在MATLAB上运行  跨平台通信框架 (IPCF)
2025-07-25 13:47 reading:307
恩智浦:负责任的赋能技术实现边缘AI全面适用
  当部分人仍在探索AI的应用方式时,恩智浦已着眼未来,提出关键问题:如何确保AI以安全、可靠且负责任的方式运行?通过与技术、政府及商界精英的合作,使其真正落地,正是负责任AI(Responsible AI)成为焦点的关键。  想象一下,您正在驾车前往与朋友的聚会,满怀期待享受一顿美味的晚餐。您已经有一段时间没见过他们了,因此希望展现最佳状态。然而,在行驶过程中,警报声不断响起,让你困惑不已。此时,您收到来自车辆驾驶员监测系统(DMS)的提醒,提示你虽然驾驶表现良好,但未能保持足够的注意力。  您可能未曾意识到,这一情况的发生源于人工智能(AI)模型所采用的训练数据,这些数据为车辆的计算机视觉提供支持。然而,由于某些因素,AI模型误解了实时输入。这背后的原因在于,训练数据中的偏差导致女性司机更常被归类为“因个人仪容而分心”,这是训练过程中对人群特征的细微错误呈现所导致的结果。  驾驶员监测系统正在重塑我们的出行方式,但要在系统中集成AI技术,我们必须在模型开发过程中充分考虑数据偏差,以确保系统的公正性和可靠性  负责任边缘AI开发的风险  这不仅仅是借助AI进行数据分析和预测所面临的风险,更涉及AI/ML系统的公平性与稳健性问题,以及它们对现代生活的深远影响。例如,训练数据中的偏见可能导致个人在申请金融服务时被错误拒绝。同样,在缺乏适当的风险评估和防范措施的情况下,边缘AI也可能引发歧视性决策。智能边缘在连接物理世界与数字世界方面发挥着至关重要的作用。物理AI作为生成式AI与机器人技术交汇的核心概念,必须依靠边缘设备实现,而不仅仅依赖云计算。因此,边缘AI的错位风险需要额外审查,以避免潜在的安全隐患和歧视问题。  全球正处于AI融入日常生活的关键阶段。2025年1月,波士顿咨询公司调查显示,75%的高管将AI列为2025年的3大战略重点。然而,尽管AI的影响力持续上升,但仅有不到三分之一的企业帮助其不到25%的员工提升了AI技能,这凸显了对相关教育和意识培养的迫切需求。  随着边缘AI技术的不断发展,工厂正变得愈发智能化与自主化  负责任的边缘AI  当众多企业仍在探索AI的应用方式时,恩智浦已着眼未来,提出关键问题:如何确保AI以安全、可靠且负责任的方式运行?通过与技术、政府及商界精英的合作,使其真正落地,正是负责任AI(Responsible AI)成为焦点的关键。  负责任的AI既不是独立的技术,也不仅仅是政策与最佳实践的集合。它深度融入技术和非技术领域,涵盖机器学习、生成式AI与语言模型、时间序列数据、计算机视觉、语音识别,以及所有类型的智能软件、传感器和硬件。AI带来的风险影响着企业与个人——负责任AI必须确保双方的平等代表性。  边缘AI正深刻改变我们的生活方式,使家庭在日常活动场景中变得更加智能化  因此,负责任的AI在实践中需要协同一致且全面的努力。恩智浦从边缘AI赋能的角度深入研究这一课题。作为智能边缘领域的领军企业,我们撰写了《负责任的边缘AI赋能技术》白皮书。  该白皮书旨在帮助理解和解读欧盟《AI法案》等最新立法,深入探讨边缘AI的风险及其应对措施,同时强调SoC供应商的角色和责任。此外,文中概述了恩智浦如何通过软件与工具推动负责任AI的发展。以DMS示例为例,恩智浦正在开发Explainable AI(XAI)软件,该软件作为eIQ®工具包的一部分,可在模型训练后、部署前检测偏差,从而帮助防止歧视、确保系统稳健性,并使开发人员能够及早识别风险并理解其成因。  边缘AI以多种方式惠及人类,包括提升自动化与生产效率、增强安全性、推动更可持续的交通,以及优化计算资源利用率。负责任的赋能技术在最大化边缘AI价值的同时,还尽可能降低潜在风险。  恩智浦《负责任的边缘AI赋能技术》白皮书由Davis Sawyer、Wil Michiels、Jolijn Martens和Wouter van der Loop共同撰写。  作者:Davis Sawyer恩智浦半导体AI产品市场经理  Davis Sawyer现任恩智浦半导体AI产品市场经理,专注于软件工具以及基于i.MX微处理器的生成式AI使能解决方案。他常驻加拿大卡纳塔,同时担任边缘AI基金会“产业”工作组主席,致力于推动基于边缘AI的实际应用。此前,他参与创立了AI模型压缩初创公司Deeplite,该公司于2025年被收购。Davis热衷于打造跨学科产品,并乐于与睿智且友善的团队合作。
2025-07-24 15:55 reading:295
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