2016 CEVA研討會 DSP應用聚焦物聯網與電腦視覺
- 賴品如／台北
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CEVA 2016 DSP技術研討會於11月21日在新竹起跑，接續在深圳與上海兩地召開，這個一年一度CEVA在亞洲舉辦的技術盛會，參加者年年成長，已經建立起堅實的口碑，2016年已經是第十次主辦，廣受半導體、晶片設計廠商的好評，也是半導體產業年度的重要技術研討會。
CEVA是DSP矽智財(Silicon Intellectual Property)的領導廠商，其引以為傲的系統基礎架構(Infrastructure)所打造的技術核心，提供資料處理所需要的記憶體頻寬與獨特的DSP引擎，使用CEVA技術的晶片已經安裝在琳瑯滿目的智慧型裝置中，今天有超過90%以上的手機都有CEVA技術隱身其中，透過CEVA在DSP核心多年的努力，以及完整的半導體生態系統的構築，CEVA成功的協助世界各地的晶片設計廠商，得以加速產品開發進程，縮短產品上市的時間，擴張市場的勝利成果。
CEVA技術研討會所設定的主題，圍繞在DSP應用的未來發展趨勢與方向，是一場針對物聯網(Internet of Things；IoT)智慧裝置，兼顧連網，以及運用神經網路技術開發機器學習應用的技術饗宴。物聯網的應用，透過新型智慧型裝置與電腦視覺的興起，毫無疑問成為半導體與電子產業的主要成長引擎，透過DSP技術所發展的電腦視覺應用，打造包含人臉辨識、超高解析度與場景偵測技術，使機器學習、人工智慧以及成像與視覺技術，讓各式各樣攝像裝置的創新設計可以在更多實務上的場域，大展身手。
會場週邊另設有互動展示攤位區，將CEVA與其合作夥伴利用CEVA平台所開發的產品與應用，做完整的展示。此外，這次研討會也邀請大陸的半導體製造、設計等廠商一起共襄盛舉。
大陸半導體產業快速崛起，大家有目共睹，隨著大量的資本投入與大規模的購併案件的增長，帶給全球半導體產業界不同的刺激，這次邀請到中芯國際(SMIC)集團旗下所投資的燦芯半導體(Brite Semiconductor)做主題演講，提供大陸半導體製造與設計服務的流程與介紹，讓與會者對於大陸的晶圓代工製程，以及加速開發物聯網應用相關的SoC解決方案，提供不同的選擇。
物聯網與電腦視覺議題 型塑DSP技術未來的主流應用
CEVA技術研討會除了早上貴賓主題演講之外，下午的兩個技術分場，分別是物聯網與電腦視覺議題，探討電子裝置的連網功能，以及智慧能力，主要呈現在影像與視覺、語音與感測、網路互連與人工智慧等幾個實際的應用上，邀請包括NextG-Com、Sensory、ArcSoft、Corephotonics、Almalence、emza Visual Sense、StradVision、Socionext、Pilot.ai等晶片設計廠商與合作夥伴一起展示，讓CEVA的DSP技術持續往愈來愈多元化的應用領域進擊。
智慧型IoT裝置朝向廣域通訊技術前進
因為IoT的推廣，加上智慧裝置的大數據分析技術的推波助瀾，智慧型IoT裝置所需要面面俱到的相互連結的能力，隨著各式各樣的產業標準的制定，涵蓋包括3G/4G基頻、Wi-Fi、Bluetooth BLE和Zigbee，等數個不同無線通訊的領域，創造出許多不同的市場區隔與產品。
除了Wi-Fi與藍牙之射頻(RF)系統解決方案的推陳出新之外，尤其以利用LTE第四代行動通訊頻譜所建立低功耗、低成本的長距離廣域連接的物聯網通訊標準，大幅度的受到CEVA與晶片業者的關注。
這些散佈在各個場域的電子感測器與智慧IoT裝置，預計到2020年時，全世界會有超過500億的電子裝置互連，所以從傳統的Wi-Fi、Bluetooth和Zigbee以及更多延伸的無線傳輸規格，競逐著不同領域的應用，固然各種的室內區域或智慧家庭解決方案，正如過江之鯽般，努力尋找自己的市場定位，單一裝置中所需具備的多重無線通訊標準，無論選擇是Wi-Fi、藍牙或Zigbee等多重的組合，往往也關係著電子裝置的成本與耗能，而頻譜的使用也是兵家必爭之地。
這些短距離間的互連規格與考量，固然重要，但是對於走出戶外的IoT裝置，當跨越大的野外距離的應用漸成氣候之後，許多新的應用如智慧農業與長距離運輸車隊的管理等應用開始嶄露頭角，長距離式的連接需求於是開始浮上檯面，這也是何以3GPP緊鑼密鼓全力制定NB-IoT、LTE-M與EC-GSM等三大低功耗長距離無線網路標準，而且趕在2016年6月完成標準制定。
低功耗廣域網通信技術(Low Power Wide Area)所帶領智慧型IoT裝置即將以30%的年複合成長率(CAGR)高速成長，至2022年將有21億個廣域IoT智慧裝置問世，應用在包括智慧城市、智慧電錶、水錶與瓦斯表的用途，以及戶外販賣機(Vending Machine)等應用，將成為一個眾所矚目的重要成長引擎，在未來幾年內發展，勢必受到更大的關注，CEVA非常看好廣域IoT智慧裝置的成功。
電腦視覺技術提升機器學習效能 影像辨識的應用進入高速發展
至於提升電子裝置的智慧能力，DSP技術最傲視群倫的應用就是電腦視覺(Computer Vision)與影像辨識的應用，DSP核心作為處理大量影像資料輸入與分析的作用，針對行人偵測與自由空間追蹤的汽車視覺解決方案，成為媒體爭相報導的科技新知，攫取世人豔羨的眼光。
在消費性電子的領域中，拜主要的智慧型手機國際品牌大廠紛紛導入雙鏡頭的配置之賜，這個搭載著兩顆分別是提供一倍標準視角與二倍的光學變焦的雙主鏡頭，對於影像的處理與運算的演算法則(Algorithm)的要求，引導更多的視覺應用在更廣泛的應用上，找到更大的成長機會，今天DSP功能已經是不可或缺，無論智慧家庭、安全監控，甚至無人自駕車與無人機系統中的智慧功能，利用高密度的處理演算法(Algorithm)，分析不同影像的特徵，讓視訊影像或語音得以分辨，都積極讓DSP技術扮演先驅與前導者。
從影像解析度的觀點而論，當HD、UHD到4K甚至連8K解析度的數位串流影片大量的盛行，以及顯示速度動則從每秒30fps到60fps的訊框率(Frame rate)，大舉躍居主流市場之後，大量資料處理與儲存的技術挑戰馬上來臨。
CEVA第五代XM6的DSP核心，除了處理運算能力增強之外，同時考量行動裝置最重要的低功耗需求，並且搭配合作夥伴們的共同開發成果，透過3D影像與類神經網路系統的設計與應用，提升智能辨識能力，開創未來智慧型的應用。
CEVA今年推出CDNN2(CEVA Deep Neural Network)第二代即時神經網路軟體架構，用以簡化低功率嵌入式系統中的機器學習部署，利用CEVA Network Generator提供了一條從離線訓練到即時檢測的快速而流暢之途徑，使得機器學習的演算法，能夠在短短幾天之內獲得經過最佳化的獨特目標檢測網路實施方案，且功耗明顯比其他利用GPU架構的平臺低許多，而且效能更快。
CDNN2充分利用CEVA-XM6成像和視覺DSP的處理能力，使得嵌入式系統執行深層學習任務的速度比建基於GPU的系統提高4倍以上，同時消耗的功率減少25倍，且所需的記憶體頻寬也減少15倍。
今天來看機器智能有以下幾個重要典範實例，第一，就是智慧家庭的應用，無論是人臉辨識或是聲紋辨識用以解鎖或開門等應用，整合服務營運商與DIY應用正如火如荼的開展。
第二，我們看到高精確度的智慧農業的發展，透過無人空拍機結合大數據分析與預測的能力，讓農業生產有了革命性變化，第三，無人自駕車，透過ADAS的車載自動化系統，整合車輛上所安裝的8？12個感測器，透過包含V2V、V2X通訊標準讓車輛可以互聯，發展社會可以接受的方式(Social acceptance way)開發無人自動駕駛技術。
Always-On、Always-Sensing與Always-Connected物連網裝置必備
CEVA的市場行銷總監Moshe Sheier先生以物聯網帶來的無所不包的市場機會，帶領大家探索物聯網所促發的廣袤無垠的應用機會，DSP技術如何在一個複雜度扶搖直上，而且不斷成長、變化的IoT市場，憑藉智慧型電子裝置的爆炸性發展，以及其所扮演的關鍵性角色，啟動半導體產業源源不斷的創新力量來源。
隨著半導體製程節點不斷演進的過程中，各種連網裝置及感測器持續朝超低功耗設計邁進，也使得DSP技術得以大顯身手，今天的電子裝置的智慧能力已經大幅度的改變我們的生活，舉凡Amazon、Apple和Google透過雲端服務的人工智慧的展現，無論是Siri或是Alexa等數位語音助理所展現的一個不需要具有真人外觀的機器人型態的案例，即將在更大範圍的應用上，對人類的生活產生革命性的影響。
穿戴式裝置、耳機裝置與智慧醫療等小型化的耳機與麥克風整合聲音裝置，在Apple的AirPods無線耳機的設計，整合了Always-on與超低功耗的技術，加上高度整合設計，在智慧城市與智慧家庭的應用中，利用Always-Connected的技術，打造了包括照明、智慧電錶、販賣機與腳踏車隊管理的用途，加控制與監測的技術發揮出來，至於無人自駕車的技術，則側重於Always-Sensing的技術，整合包括雷射為主的Lidar、視訊鏡頭與V2X等車聯網與機器學習等技術，發展的非常迅速。
Sheier強調，今天的智慧型物連網裝置都需要面對3個主要的挑戰，就是更多的感測器的整合、本地處理運算能力的提升，以及連接技術的推陳出新。CEVA所提出的應對之道，就是善用Always-On、Always-Sensing與Always-Connected的重要技術的投資。
裝置的本地處理能力 即時反應之所需
不同的感測器所收集到的包括影像、聲音等無遠弗屆的資訊，大量輸入到智慧型裝置中，所以另一項重要的挑戰就是本地處理能力的增強，這種裝置內就可以處理包括視訊、語音資訊的能力，不需要凡是仰賴雲端機房所部署的智能處理的能力，大幅度的改善裝置處理問題的能力，做出即時的處置，同時兼顧個人隱私的保障、低運算成本、低功耗、快速反應等特性，讓智慧型裝置更可以發揮淋漓盡致的效果。
這對於無人自駕車與無人機的應用，有著關鍵性的發展，本地處理(Edge processing)能力，已經讓無人機可以透過手式辨識模式(Gesture mode)的能力，賦予更精密的即時控制與管理的能力。
透過即時反應需求高的應用包括無人機與無人自駕車的應用，也同時減少資料傳輸頻寬的限制，對於V2X的資訊傳輸的應用，自駕車的應用已經牽涉到每天4000 GB資料量的傳遞效能，本地處理能力的加持之下，DSP晶片有更大的發展餘地。
雖然雲端服務仍扮演重要與積極的角色，但是牽涉的刻不容緩的人身安全，或個人隱私等議題，智慧型IoT裝置具備在地智能(Local Intelligence)能力所加強及時處理能力，可以協助解決下列幾個的需求。
第一，處理資料的安全問題，第二，降低無線傳輸頻寬的限制，第三，加強人命關天等需要立即判斷與處理的能力，第四，低耗電以增加電池的續航力。智慧型IoT裝置的發展，讓DSP技術與應用，具備全新的開發視野。
DSP Group的語音辨識與聲音處理晶片 源源不斷新應用，應運而生
DSP Group的語音辨識與聲音處理晶片採用Always-On Listening功能，對於以優雅造型、聰明功能及擁有傑出使用者經驗取勝的智慧型裝置而言，是一個受到重視的新賣點，消費者可以在運動時，用語音辨識的設計開啟計時與計步功能，或是開車時開啟導航的語音控制的展示，已經順利打進南韓主流的智慧型手機中的供應鏈，在南韓已經建立灘頭堡。
使用Always-On Listening需要特別考慮低功耗的設計，因為依靠電池驅動的智慧型裝置，需要考量長時間的續航力，DSP Group的晶片使用CEVA TeakLite-410的DSP核心，在語音啟動時只消耗低於 0.2mA的用電，而語音偵測模式下則保持在0.5mA以下的消耗量，對電池的負擔做了精細的考量。
此外，為了考量針對特定字詞以促發指定的功能，甚至支援部分亞洲區國家的特定字發音，為了縮短工程開發時間，DSP Group提供完整開發工具讓產品設計團隊使用，作為啟動電子裝置部分功能的指令之用，對改善使用者經驗的創新體驗，具有關鍵的效益。
由於語音辨識的應用越來越廣，2020年即將召開的東京奧運會，就有許多大聲公裝置，間距語言翻譯機與擴音器的功能，對於訪客的導覽與觀光產業的應用，吸引晶片設計商的注意。這個應用可以連接雲端服務做為語言翻譯的服務，本地的處理能力協助自然語言的判讀，大量使用包括Always-On、降低噪音、語音指令接收與回應等功能，甚至回音消除與遠距收音等功能，讓DSP引擎的功能發揮的淋漓盡致。
誠如Sheier在他的簡報的標題所形容IoT是「Infinite Opportunities for Technology companies」，物聯網與人工智慧的應用將為半導體與電子產業帶來巨大的成長動能，透過CEVA的DSP技術，晶片設計廠商摩拳擦掌準備上場全力一搏了。
