解析嵌入式技术的发展趋势及挑战
今天嵌入式系统无处不在，以至于我们几乎已经忘记什么是嵌入式系统，正如硅谷知名嵌入式专家jack ganssle说过一句话：在使用微处理器之前，考虑将计算机添加到产品中是不切实际事情。现在电子产品没有嵌入式智能的已经很少看见。
物联网、大数据和人工智能，技术创新一波接着一波，嵌入式系统作为连接芯片-产品-应用之间的纽带作用不可替代。物联网催生了嵌入式向无线、低功耗和轻量化方向发展，人工智能和边缘计算让嵌入式向智能计算领域迈进。嵌入式系统一直在创新中求发展，每次技术革命都将带动嵌入式系统迈入新的台阶，今天依托物联网和5g 产业发展，拥抱人工智能技术， 嵌入式系统正在走向智联网（aiot） 时代。
什么是aiot ？
嵌入式计算杂志主编richard nass说：aiot 是把ai 技术嵌入到iot 设备之中。从市场层面我们看到aiot是 ai技术与iot在实际应用中的落地融合，比如智慧城市，物联网农业，智能制造和新零售。传统的嵌入式和iot 是包含计算机的机器系统，aiot系统里的人机交互走向人机融合，系统都会包含控制和决策部分，从系统架构看aiot 更多是与边缘计算连接与互动，人机融合的aiot系统，功能安全更加重要，aiot从传统封闭系统走向开放互联网世界，封闭系统的安全应对开放的挑战，信息安全依然重要， 封闭系统实时性和确定性如何在开放系统中实现均是aiot 面临的挑战，总之aiot 不完全等同 ai+iot。
aiot 的技术挑战
1 aiot 一个技术挑战是开发高效低耗ai 芯片。背靠云计算的“算力”，物联网带来的“大数据”和ai 的“算法”，三大要素汇集到ai芯片，尤其是soc ai芯片，将成为aiot 系统的灵魂。aiot 系统设计 选择何种ai 芯片 不仅是芯片本身，看软件和生态环境，目前gpu 在通用ai 有优势， soc 在嵌入式端侧ai 有优势，比如市场流行的嘉楠k210和瑞芯微rk1808是通用性ai soc芯片。华米科技最近发布的“黄山2号” 设计了ai本地生物数据计算npu，采用卷积神经网络加速技术，提升本地ai数据计算的性能，加快了识别速度。华米称，基于心率数据“黄山2号”的房颤识别速度是“黄山1号”的7倍，是市面上其它软件算法的26倍， 这是典型的嵌入式ai专用芯片。
2 aiot一个技术挑战就是软件，过去30年，集成电路在摩尔定律推动下快速发展，遗憾的是软件发展远远滞后了！以自动驾驶为代表的aiot应用驱动功能安全（safety）需求旺盛，硬件超速发展，软件需适配多核异构、ai 和gpu等不同处理器体系架构，微内核操作系统发展提速，规模应用需要虚拟化和容器技术以及新一代的编译技术。比如， 大众汽车一款车型目前有70个控制单元，来自200个不同供应商使用不同操作系统软件，大众开发的vx.os软件平台将为大众旗下所有品牌提供核心功能，推动同一软件平台，适应电动化和自动化的需求，首款搭载vw.os操作系统的车型是纯电动汽车id.3，该车计划在2020年开始正式交付，见下图1。
3 aiot另外一个技术挑战是“安全”，嵌入式系统功能安全 （如汽车电子系统）技术已经比较成熟，但iot安全（security）还远未获得广泛的重视，iot 安全隐患不少，系统防护措施不够。保护代码、数据和系统功能是实施iot 安全性三大目标，安全架构上无外乎硬件和软件两个方面，硬件，比如目前流行基于arm trustzone芯片，比如， 基于trustzone for armv8-m针对iot 芯片。软件：安全协议和ota安全升级，，因为团队里面并不是有安全专家，服务安全和工具需求增加。
risc-v 处理器的机遇
risc-v是一种开源指令集架构，它不是处理器芯片也不是软核，甚至不是指令集，指令集架构就是规范和标准，目前risc-v协会公开了两份各200多页pdf 文档。risc-v 源自加州大学伯克利分校的暑期研究项目， krste asanovic 教授和他的学生希望开发出一个更理想的处理器架构。risc-v的指令集最大的特色是模块化结构，最基本也是唯一强制要求实现的指令集是由整数指令子集i 指令，比如gd32vf103 芯片内核 rv32imac，意味着除了i 指令，实现了m-乘法除法指令，a-原子指令和c- 压缩指令。
risc-v指令集中一组，它没有预定义的指令，设计人员可以为他们想要加速应用程序添加所需的任何指令，它不会破坏软件兼容性，为行业应用带来无与伦比的新体验。产业界对指令扩展的担心是软件生态碎片化，目前扩展指令数量不大，在内嵌汇编中使用.insn 模板描述定制化指令或者手写宏定义，如果指令较多的确会比较繁琐，比如，开源gcc和iar embeddd workbench 编译器可以支持指令扩展。
市场上可以看到risc-v aiot 芯片有k210 ，从内核架构看64gc ， 它是基础i 指令集外的标准扩展，mfd-乘除，单双精度指令。此外k210 做了kpu 通用神经网络处理器，fft 硬件加速器 ，sha256 加速器都在risc-v 架构基础实现。k210 已经成功应用在人脸识别和智能抄表等机器视觉和机器听觉领域。
iot 保护的一种通用的途径是分层，分为信任执行环境（tee）和非信任环境。risc-v isa的设计将tee硬件要求定义为标准规范的一部分，可以在任何risc-v 芯片上实现，包括配置物理内存保护（pmp），pmp类似 arm mpu- 内存保护单元。hex-five 公司在rv32 core 做了iot 分区保护的应用案例。
小结
在许多针对 aiot 应用 新型risc-v 芯片纷纷问世的同时，我们看到，arm借助生态系统优势aiot技术发展迅速，比如，armnn是arm开源的基于arm嵌入式设备的inference框架，arm 在与google 合作 ，使用tensorflow lite 在arm m系列低功耗的微处理器上开发人工智能应用。可以预测，未来相当长时间内， arm和risc-v将同行发展， 嵌入式系统将迎来aiot发展的新一轮热潮，嵌入式端侧ai 产品将给用户带来全新的体验， risc-v 处理器也将进入黄金发展时期。
作者： 何小庆是嵌入式系统知名专家，嵌入式系统联谊会秘书长，单片机与嵌入式系统杂志副主编，长期从事嵌入式与物联网技术、产业和教育方面工作。何小庆出版有《嵌入式操作系统风云录-历史演进与物联网未来》等著作，在科技期刊上发表论文80余篇，并在高校和企业兼职授课。
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什么是aiot ？
嵌入式计算杂志主编richard nass说：aiot 是把ai 技术嵌入到iot 设备之中。从市场层面我们看到aiot是 ai技术与iot在实际应用中的落地融合，比如智慧城市，物联网农业，智能制造和新零售。传统的嵌入式和iot 是包含计算机的机器系统，aiot系统里的人机交互走向人机融合，系统都会包含控制和决策部分，从系统架构看aiot 更多是与边缘计算连接与互动，人机融合的aiot系统，功能安全更加重要，aiot从传统封闭系统走向开放互联网世界，封闭系统的安全应对开放的挑战，信息安全依然重要， 封闭系统实时性和确定性如何在开放系统中实现均是aiot 面临的挑战，总之aiot 不完全等同 ai+iot。
aiot 的技术挑战
1 aiot 一个技术挑战是开发高效低耗ai 芯片。背靠云计算的“算力”，物联网带来的“大数据”和ai 的“算法”，三大要素汇集到ai芯片，尤其是soc ai芯片，将成为aiot 系统的灵魂。aiot 系统设计 选择何种ai 芯片 不仅是芯片本身，看软件和生态环境，目前gpu 在通用ai 有优势， soc 在嵌入式端侧ai 有优势，比如市场流行的嘉楠k210和瑞芯微rk1808是通用性ai soc芯片。华米科技最近发布的“黄山2号” 设计了ai本地生物数据计算npu，采用卷积神经网络加速技术，提升本地ai数据计算的性能，加快了识别速度。华米称，基于心率数据“黄山2号”的房颤识别速度是“黄山1号”的7倍，是市面上其它软件算法的26倍， 这是典型的嵌入式ai专用芯片。
2 aiot一个技术挑战就是软件，过去30年，集成电路在摩尔定律推动下快速发展，遗憾的是软件发展远远滞后了！以自动驾驶为代表的aiot应用驱动功能安全（safety）需求旺盛，硬件超速发展，软件需适配多核异构、ai 和gpu等不同处理器体系架构，微内核操作系统发展提速，规模应用需要虚拟化和容器技术以及新一代的编译技术。比如， 大众汽车一款车型目前有70个控制单元，来自200个不同供应商使用不同操作系统软件，大众开发的vx.os软件平台将为大众旗下所有品牌提供核心功能，推动同一软件平台，适应电动化和自动化的需求，首款搭载vw.os操作系统的车型是纯电动汽车id.3，该车计划在2020年开始正式交付，见下图1。
3 aiot另外一个技术挑战是“安全”，嵌入式系统功能安全 （如汽车电子系统）技术已经比较成熟，但iot安全（security）还远未获得广泛的重视，iot 安全隐患不少，系统防护措施不够。保护代码、数据和系统功能是实施iot 安全性三大目标，安全架构上无外乎硬件和软件两个方面，硬件，比如目前流行基于arm trustzone芯片，比如， 基于trustzone for armv8-m针对iot 芯片。软件：安全协议和ota安全升级，，因为团队里面并不是有安全专家，服务安全和工具需求增加。
risc-v 处理器的机遇
risc-v是一种开源指令集架构，它不是处理器芯片也不是软核，甚至不是指令集，指令集架构就是规范和标准，目前risc-v协会公开了两份各200多页pdf 文档。risc-v 源自加州大学伯克利分校的暑期研究项目， krste asanovic 教授和他的学生希望开发出一个更理想的处理器架构。risc-v的指令集最大的特色是模块化结构，最基本也是唯一强制要求实现的指令集是由整数指令子集i 指令，比如gd32vf103 芯片内核 rv32imac，意味着除了i 指令，实现了m-乘法除法指令，a-原子指令和c- 压缩指令。
risc-v指令集中一组，它没有预定义的指令，设计人员可以为他们想要加速应用程序添加所需的任何指令，它不会破坏软件兼容性，为行业应用带来无与伦比的新体验。产业界对指令扩展的担心是软件生态碎片化，目前扩展指令数量不大，在内嵌汇编中使用.insn 模板描述定制化指令或者手写宏定义，如果指令较多的确会比较繁琐，比如，开源gcc和iar embeddd workbench 编译器可以支持指令扩展。
市场上可以看到risc-v aiot 芯片有k210 ，从内核架构看64gc ， 它是基础i 指令集外的标准扩展，mfd-乘除，单双精度指令。此外k210 做了kpu 通用神经网络处理器，fft 硬件加速器 ，sha256 加速器都在risc-v 架构基础实现。k210 已经成功应用在人脸识别和智能抄表等机器视觉和机器听觉领域。
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小结
在许多针对 aiot 应用 新型risc-v 芯片纷纷问世的同时，我们看到，arm借助生态系统优势aiot技术发展迅速，比如，armnn是arm开源的基于arm嵌入式设备的inference框架，arm 在与google 合作 ，使用tensorflow lite 在arm m系列低功耗的微处理器上开发人工智能应用。可以预测，未来相当长时间内， arm和risc-v将同行发展， 嵌入式系统将迎来aiot发展的新一轮热潮，嵌入式端侧ai 产品将给用户带来全新的体验， risc-v 处理器也将进入黄金发展时期。
作者： 何小庆是嵌入式系统知名专家，嵌入式系统联谊会秘书长，单片机与嵌入式系统杂志副主编，长期从事嵌入式与物联网技术、产业和教育方面工作。何小庆出版有《嵌入式操作系统风云录-历史演进与物联网未来》等著作，在科技期刊上发表论文80余篇，并在高校和企业兼职授课。
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