问：贵公司关注哪类智能物联网的应用？

Ross Sabolcik：AIoT（人工智能+物联网）是一个新兴市场，它推动着物联网（IoT）数据处理从集中式数据中心向网络边缘发展。AIoT是针对需要更低延迟和更即时的实时处理的应用而推出的，在这方面它能比云计算做得更好。AIoT也正在带动边缘计算兴旺发展，边缘计算需要全新品类的物联网路由器、服务器、存储平台和专用的机器对机器（M2M）工作负载加速器，它们可以将非结构化数据转换为结构化元数据，以供实时智能响应系统进行分析、搜索和处理。

Silicon Labs正在通过频率灵活的时钟发生器、可编程振荡器和低歪斜/低抖动时钟缓冲器等先进的时钟解决方案来满足边缘计算和AIoT应用的需求。我们还提供了基于Arm Cortex-M33内核的第2代无线系统级芯片（SoC）和模块，它们具有足够的处理能力和片上存储，可支持边缘节点设备中的许多机器学习应用。

Silicon Labs最近与人工智能（AI）创新公司Cartesiam合作创建了一个预测性维护演示，该演示使用了在Silicon Labs无线SoC上运行的Cartesiam物联网优化算法。这项演示展示了边缘AI可以为电机控制等工业物联网应用带来的强大功能。在演示中，机器学习算法针对风扇运行模式进行训练，当它检测到异常时，会通过蓝牙将警报发送到显示器上。预测性维护通过在系统发生故障之前检测出异常运行状况来避免系统停机。这些算法专门针对Arm Cortex M系列内核设计，是计算能力有限的功耗敏感型边缘应用的理想选择。

AIoT的其他应用还包括电力负荷分解，用户能够从电表测量的总用电量中检测出设备级别的电量使用情况。通过使用AIoT技术测量一段时间内的实时用电情况，可以了解每个负载的“指纹”（指每个负载的用电特点）。了解各个负载用电量的用户更有可能减少其电量使用。

声音和语音处理是AIoT的另一大目标应用领域，例如语音助手唤醒词处理、玻璃破碎监测以及其他用于各种安全系统的声音分类等应用。

Silicon Labs副总裁兼工业和商业物联网产品总经理 Ross Sabolcik