日前，Silicon Labs發布了BG24和MG24系列2.4 GHz無線SoC，分別支持藍牙和多協議操作，同時也推出新的軟件工具包。BG24和MG24系列這個新平臺具有超低功耗，并集成AI/ML加速器，還提供PSA 3級Secure Vault安全保護，可用于電池供電的邊緣設備，應用在智能家居、網關/集線器、建筑自動化、照明、便攜式醫療設備等場景。

對于時下大熱的Matter標準，Silicon Labs是該標準組織的重要成員，對Matter源代碼貢獻了超過20%以上。在最近的媒體交流會上，Silicon Labs中國區總經理周巍（Anthony Zhou）就新平臺以及Matter進展進行了精彩分享。

集成矩陣處理器，滿足邊緣AI需求

為了應對日益增長的人工智能和機器學習的需求，BG24和MG24系列芯片內部集成矩陣處理器，用于硬件加速，處理傳感器、聲音和攝像頭的數據。相比于沒有硬件加速器的Cortex-M處理器，其性能提高2-4倍，功耗降到最高6倍。

周巍表示，Silicon Labs在人工智能和機器學習方面非常專注，只針對IoT產品，并不會去做高算力用于云端或元宇宙場景。Silicon Labs能夠發揮針對邊緣設備和邊緣計算的AI和機器學習的專長。由于機器學習計算是在本地設備上而不是在云端進行的，因此消除了網絡延遲，加快了決策和行動。

同時從硬件角度來說，相比于上一代CortexM內核最高40MHz的頻率，最新的ARM Cortex M33內核的芯片可達78MHz，性能上翻倍。再加上內嵌硬件加速器，基本上可支持有邊緣設備的AI運算。

此外，芯片帶有20位的ADC，具有正常模式、高速模式和高精度模式，針對不同的落地應用場景，例如提高傳感器的采樣率達到高精度要求等。還具有高性能射頻（RF），實現穩定、可靠的通信。

大內存配置與安全

此次發布的新產品配備有最大1536 kB的Flash和最大256 kB的RAM，這主要是為了支持多協議、Matter、以及針對大型數據集訓練ML算法的需求。此外，MG24和BG24具有低工作電流等特性，實現更長的電池壽命 。

同時，芯片本身還支持PSA 3安全等級，PSA 3級認證的Secure Vault是物聯網設備的高級別安全認證，可為鎖門、醫療設備和其他需小心部署的產品提供所需的安全性。可以說，目前MG24和BG24是業內唯一支持Matter，具有人工智能和機器學習，更高內存和更高安全性的物聯網邊緣設備無線SoC。


Silicon Labs提供Simplicity Studio 5軟件開發工具。除了原本就支持的TensorFlow，Silicon Labs還與一些領先的AI和ML工具提供商（如SensiML和Edge Impulse等）合作，以確保開發人員獲得端對端工具鏈，簡化機器學習模型的開發，并優化無線應用的嵌入式部署。將新的AI/ML工具鏈與Silicon Labs的Simplicity Studio以及BG24和MG24系列的SoC結合使用，開發人員可從使用Matter相互通信的各種連接設備中汲取信息，然后做出智能的機器學習驅動決策。此外，Silicon Labs還提供定制化元件制造服務，充分保障芯片供應鏈的安全。

Matter最新進展

據介紹，當前Matter已經來到test9階段，接下來預計Matter1.0 SDK將于今年第三季度發布。

周巍透露，屆時，大家會看到很多產品的上市。Silicon Labs在工業領域、智能家居領域的客戶都已經有Matter產品在準備中。而Silicon Labs會在整個網絡的穩定性、包容性等方面持續努力推進。特別是在網絡兼容性的問題上，原來的網絡如何與現有的Matter標準進行兼容，Silicon Labs已經有相應的解決方案。例如以Zigbee為例，Silicon Labs可以提供軟硬件方案用于直接可量產的產品，讓現有的無線產品可以通過OTA或者bridge無縫連接到Matter上面。


小結：

Silicon Labs在去年7月將基礎設施與汽車部門出售給Skyworks，至此Silicon Labs是業界唯一一家專注于物聯網IoT的芯片設計公司。據介紹，Silicon Labs在IoT的技術和市場投入沒有任何猶豫，目前下一代產品已經著手開發，該系列芯片的性能更高，運算速率會更強。

周巍表示，中國是Silicon Labs的重要市場，過去兩年拓展了武漢、杭州等分部，也加強了與生態鏈的緊密合作，包括運營商、互聯網公司。如今，傳統家電企業、手機廠商等都參與到物聯網賽道，Silicon Labs將與模組廠、終端企業以及其他生態伙伴一起共同推動物聯網的滲透。