在這一海量市場中，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）和醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)（HcIoT）無疑備受矚目。有研究認為，到2020年，全球工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)值將達到1510億美元。而HcIoT市場的價值也同樣高企，預(yù)計2022年將達到1581億美元。在兩者加速落地的時日，一員“猛將”SoC FPGA也沖上戰(zhàn)場，欲與MCU、ASIC等爭奪控制器的“話語權(quán)”。

從應(yīng)用來看，IIoT的功用在于預(yù)測性維護以減少停機、分析以及連接以實現(xiàn)遠程診斷和OTA更新。而HcIoT著重于資產(chǎn)跟蹤與利用，以更高效的醫(yī)院管理；通過AI可以改進診斷，更快、更準確地獲得結(jié)果；通過網(wǎng)絡(luò)連接實現(xiàn)遠程醫(yī)療等。

與之相生的是，隨著越來越多的設(shè)備聯(lián)網(wǎng)，數(shù)據(jù)爆炸性增長已成為IIoT和HcIoT的“臺詞”。賽靈思工業(yè)、視覺、醫(yī)療及科學（ISM）市場總監(jiān)Chetan Khona提及，全球估計每天創(chuàng)建的數(shù)據(jù)超過2.5艾字節(jié)數(shù)據(jù)，而2019年僅僅AI領(lǐng)域使用的數(shù)據(jù)就將超過60堯字節(jié)，因而如何盡可能高效、有效利用數(shù)據(jù)成為一大挑戰(zhàn)。

“其他挑戰(zhàn)還涉及隱私、安全以及時延和響應(yīng)能力問題，同時涉及數(shù)字管理成本如傳輸、存儲和處理，以及缺乏可靠的互聯(lián)網(wǎng)連接等。因工廠和醫(yī)院著重有效的投資，以提高投資回報率?！?Chetan Khona進一步表示。

直面這些挑戰(zhàn)，Chetan Khona認為，諸多關(guān)鍵要素中應(yīng)強力保證安全性，同時為提升響應(yīng)速度，邊緣智能至關(guān)重要。比如工業(yè)時延的起碼要求最低是10ms，從“數(shù)據(jù)重力”和“數(shù)據(jù)慣性”概念可知在邊緣處理數(shù)據(jù)，效率和效能最佳。當然，仍有數(shù)據(jù)需要上云處理，這就需要跨邊緣和云的可擴展平臺。

而值得關(guān)注的走勢還在于IIoT走向運營技術(shù) (OT) 與信息技術(shù) (IT) 的融合，IT包括大數(shù)據(jù)、AI、移動互聯(lián)網(wǎng)等，OT 則涵蓋先進制造技術(shù)、機器人、信息物理系統(tǒng)等。Chetan Khona分析說，OT應(yīng)用的時間敏感性和 IT 應(yīng)用的數(shù)據(jù)密集性要求如期、可靠地執(zhí)行關(guān)鍵任務(wù)，魯棒性、可靠性更高，因而傳統(tǒng)的處理架構(gòu)恐難以應(yīng)對，需要靈活應(yīng)變特別是軟硬件靈活的解決方案。

在這一情形下，Chetan Khona認為，賽靈思SoC FPGA的解決方案可“分而治之”。

首當其沖的是IioT和HcIoT堆棧。Chetan Khona介紹，Zynq及Zynq UltraScale+ SoC集成了Arm、DSP、GPU和安全處理器等，提供高度靈活、可擴展以及自適應(yīng)性。SoC中的Arm系統(tǒng)能為云開發(fā)提供服務(wù)，同時融合IT和OT，還整合了具有高吞吐量和低時延、整體加速、全面AI軟件平臺的邊緣AI。此外，在安全層面，Zynq遵守工業(yè)、醫(yī)療等多重全球性的標準，從功能與網(wǎng)絡(luò)層面來提供保護，相當于有了安全“通行證”。同時，賽靈思產(chǎn)品有最低15年的生命周期，有些甚至達二三十年，提供更高的價值。

而Alveo加速器卡是賽靈思的第二利器，其加速性、面向工作負載的優(yōu)化和易用性能突出。Chetan Khona提到對比數(shù)字說，相對傳統(tǒng)方案，其數(shù)據(jù)庫搜索和分析提升90倍、金融計算提高89倍、機器學習20倍、視頻處理12倍等。他還舉例道，機器人運動規(guī)劃已經(jīng)進入到了人機協(xié)作的階段，整個過程需要高強度的計算，通過采用Alveo加速器則可控制8臺機器人。據(jù)悉上海聯(lián)影醫(yī)療科技就采用Alveo加速器卡用于醫(yī)療CT機。

實現(xiàn)云和邊緣的協(xié)作和互補則是第三大特色。Chetan Khona指出，諸多工業(yè)和醫(yī)療互聯(lián)網(wǎng)場景中連接是時斷時續(xù)的，邊緣智能不受云端連接中斷的影響。而且賽靈思采用亞馬遜的Greengrass框架，可將云端轉(zhuǎn)移到邊緣，大大減少了數(shù)據(jù)傳輸和降低了延時。他還指出，賽靈思與阿里、Microsoft Azure、谷歌、IBM等都在進行類似合作。

而出色的邊緣AI功能亦不可或缺。Chetan Khona分析說，SoC FPGA一方面架構(gòu)靈活，支持16位浮點和8位定點。另一方面賽靈思通過并購深鑒科技獲得獨有的模型剪枝技術(shù)，實現(xiàn)了AI高性能、低時延和低功耗。Chetan Khona還強調(diào)，AI應(yīng)用有大AI和小AI之分，或稱為重量級AI和輕量級AI。大AI通過嵌入DNN硬件來實現(xiàn)；小AI可基于Python的機器學習開源方案，賽靈思可提供Pynq方案支持。

憑借三大利器——堆棧、Alveo加速器卡以及邊緣和云的融合，賽靈思在IIoT和HcIoT領(lǐng)域已取得不俗戰(zhàn)績，SoC FPGA已廣泛應(yīng)用于馬達控制、視頻監(jiān)控、機器視覺、醫(yī)療、消費電子等領(lǐng)域。無論是視頻監(jiān)控領(lǐng)域的?？敌l(wèi)視、專注圖像識別的曠視、打造智能電網(wǎng)的南瑞、主攻醫(yī)療的邁瑞以及機器人廠商精鋒微控，都已大面積采用。

一個典型的應(yīng)用案例是精鋒微控的智能機器人驅(qū)動與控制平臺，通過采用一個Zynq SoC取代了20多個芯片和工業(yè)網(wǎng)絡(luò)連接，并且實現(xiàn)了原來1/6的尺寸和1/5的成本。

目前Zynq和Zynq UltraScale+已成為開路先鋒，但賽靈思在產(chǎn)品規(guī)劃上也將推出下一代自適應(yīng)計算加速平臺ACAP——Versal。Chetan Khona表示，2020年AI Edge版本將問世，每瓦性能更高，AI性能更強勁，以適應(yīng)未來IIoT和HcIoT市場的需求。

然而，雖然有多年的行業(yè)應(yīng)用歷史，SoC FPGA相比MCU、ASIC畢竟還算是“新手”， MCU、ASIC陣營也會在順應(yīng)需求方面不斷革新來攻城略地。但Chetan Khona認為，MCU可提供OT功能，但在IT-OT融合方面還有欠缺。而且SoC FPGA兼具傳統(tǒng)工業(yè)應(yīng)用和AI優(yōu)勢，將成為重要的生力軍。

而在賽靈思的營收歷史性突破30億美元大關(guān)之際，表明FPGA的分水嶺已然到來。正如2018年3月，剛剛擔任賽靈思CEO的Victor Peng就宣布了賽靈思轉(zhuǎn)型平臺生態(tài)化戰(zhàn)略，而今這一戰(zhàn)略正在逐步夯實。Chetan Khona透露，2019財年，ISM版塊在賽靈思收入排名第四位，而客戶數(shù)排名第一?？梢灶A(yù)見，SoC FPGA為靈活應(yīng)變、萬物智能的世界帶來的轉(zhuǎn)變值得期待。