芯片制造商SiliconLabs推出了两个2.4GHz无线片上系统(SoC)系列，具有集成的AI/ML加速器，并支持各种短距离协议，包括Matter、Zigbee、OpenThread、蓝牙低功耗(BLE)和蓝牙网状网络。

　　这家总部位于奥斯汀的公司表示，与基于云的数据处理相比，新BG24和MG24产品线中的集成(tinyML)AI/ML硬件加速可提供“高达”四倍的推理速度和六倍的低功耗。它说，一个新的AI/ML软件开发套件为其所有SoC优化了TensorFlowLite。

　　BG24SoC用于蓝牙操作，包括BLE和蓝牙网状网络，适用于智能家居、智能照明和医疗产品。MG24系列支持其他02.15.4连接技术，包括Matter、Zigbee、OpenThread和专有版本。它也被用于楼宇自动化产品。

　　值得注意的是，旧Zigbee联盟基于Zigbee的新标准，该联盟于去年5月更名为ConnectivityStandardsAlliance(CSA)，用于智能家居产品，是作为关键项目ConnectedHomeoverIP的一部分而开发的（CHIP）项目，由瑞典平板家具制造商宜家领导。

　　Matter标准已经蓄势待发。CSA声称，本月早些时候在拉斯维加斯举行的消费电子展(CES)上，Matter的代表性很强，包括亚马逊、贝尔金、康卡斯特、通用电气照明、谷歌、英飞凌、LG、北欧半导体、恩智浦半导体、三星和德州仪器等。

　　CSA声称有200多家公司参与了Matter标准。英飞凌和Oppo刚刚加入CSA董事会。施耐德电气已将Matter整合到其家庭和建筑产品组合中。“毫无疑问，这是技术的拐点。

　　SiliconLabs建议，Matter将在办公楼的照明系统中找到一席之地，并且可能与在MG24等基于边缘的SoC上运行的tinyML结合使用，以利用运动和音频传感器的组合（甚至可以检测到声音打字）来监控房间的占用情况并打开/关闭灯。

　　其表示：“边缘的ML计算支持其他智能工业和家庭应用，包括用于异常检测的传感器数据处理、预测性维护、用于改进玻璃破碎检测的音频模式识别、简单命令字识别和视觉用例，例如存在检测或使用低分辨率相机进行人数统计。”

　　SiliconLabs表示，为边缘应用带来更大智能的潜力才刚刚被实现。“今天，那些考虑在边缘部署人工智能或机器学习的人面临着性能和能源使用方面的巨大损失，这可能会超过好处。BG24和MG24作为首款内置专用AI/ML加速器的超低功耗设备减轻了这些惩罚，”它在一份声明中表示。

　　BG24和MG24在SiliconLabs产品组合中拥有最大的闪存和RAM容量。“这意味着该设备可以发展为多协议支持、Matter和针对大型数据集的训练有素的ML算法，”它说。新的SoC还提供PSALevel3-CertifiedSecureVault，这是物联网设备的最高级别安全认证，这在门锁、医疗设备和其他敏感部署等设备中非常重要。

　　SiliconLabs与tinyML专家SensiML和EdgeImpulse合作，提供“端到端工具链，简化针对无线应用的嵌入式部署优化的ML模型的开发，”它表示。它说，大约有40家公司正在“封闭的Alpha计划”中测试其BG24和MG24系统，这尤其受到两者中的tinyML功能和MG24中的物质支持的推动。

　　单芯片BG24和MG24SoC结合了78MHzCortex-M33处理器、2.4GHz无线电、20位ADC、组合闪存（高达1536kB）和RAM（高达256kB），以及用于处理ML的硬件加速器卸载M33时的算法——“因此应用程序有更多的周期来做其他工作”。这些单位将从4月开始全面供货。

　　SiliconLabs首席执行官MattJohnson表示：“BG24和MG24无线SoC代表了行业功能的出色组合，包括广泛的无线多协议支持、电池寿命、机器学习和物联网边缘应用的安全性。”