人工智慧(AI)受到機器學習在邊緣運算的發展帶動，在PC與手機等終端裝置的應用成長有目共睹。恩智浦半導體大中華區行銷總監黃健洲表示，隨著使用者更加重視資料安全與隱私，執行在邊緣端的機器學習功能越來越受市場重視。在物聯網(IoT)與工業領域中，包含健康照護、居家控制、工業自動化、電力控制等，都是機器學習在邊緣端的應用範圍。
邊緣運算與無線連接應用，都需要相應的處理器支援。針對邊緣運算的需求，恩智浦(NXP)提供多元的處理器，包含適用於低成本或高階、高算力需求產品的MCU。其中，i.MX RT是跨界MCU，相較市場上常見的MCU執行頻率約在150~250MHz，恩智浦提供執行頻率250MHz~1GHz的處理器，支援高算力應用。
恩智浦半導體大中華區行銷總監黃健洲認為，執行在邊緣端的機器學習功能越來越受市場重視。
邊緣運算裝置的MCU，也需要具備無線連接功能。工業上常見的通訊標準是Zigbee，消費電子常用低功耗藍牙(BLE)，智慧家庭裝置則從Thread走向Matter。NXP其中一系列的MCU提供無線傳輸功能，可以支援Zigbee、Thread、Wi-Fi或是Matter。
資安方面，MCX N系列產品除了強化機器學習的運算效能，也採用EdgeLock子系統，此資安IP將持續導入到全部的產品線中。EdgeLock是矽晶片信任根(Root of Trust)的一部分，並具備側通道(Side-channel)保護的加密加速引擎、密鑰管理和設備認證。預定義的安全和密鑰管理，有助於設備製造商簡化認證過程，進而減少產品的成本與開發時間。同時，EdgeLock可以預防的資安風險包含駭客程式入侵，以及裝置被竊取後，資料可能外洩等情境。
軟體工具助裝置開發
此外，面對客戶開發邊緣機器學習裝置的需求，NXP提供軟體開發工具。黃健洲說明，機器學習軟體eiQ聚焦視覺、影音與時間序列數據(Time Series Data)。視覺包含物件辨識，影音包括語音辨識、自然語意控制、無接觸分析等，而時間序列資料則應用於意向偵測、工廠自動化如何節省時間等。在機器學習模型訓練與推論兩大需求下，eiQ有助於開發人員從蒐集資料、訓練模型到硬體導入，都能順利進行。開發人員可以在eiQ匯入原始的數據，或是直接匯入模型。