家庭与工业物联网

客户希望人工智能模型能在设备上本地运行，以便快速做出决策，并提升 隐私 ，并确保即使在无法连接云端时也能保持可靠运行。问题在于，传统的 计算 平台往往功耗过高或成本过高，难以满足必须 在现场 。 我们 通过 FDX和 等平台 FinFET级性能的节能工艺 针对 针对边缘AI进行了优化。这些技术提供了超低漏电、高密度 逻辑 和嵌入式 内存 ，使 NPU 和微控制器级 AI 能够在数据源附近执行推理。我们通过整合计算、 射频 和嵌入式非易失性存储器，从而实现紧凑型SoC，将“物理AI”带入能够感知、思考、 行动 和通信的设备上。

物联网客户非常重视延长电池寿命、减少维护访问次数以及满足严格的能耗预算，对于远程传感器和可穿戴设备而言尤为如此。核心问题在于在性能与超低待机功耗之间取得平衡，从而使设备能够始终保持监听或监测状态，同时又不致快速耗尽电池电量。我们通过超低漏电流平台（如支持始终在线传感和节能运行的 FDX）以及无需片外内存即可实现高性能边缘计算的 FinFET 技术来解决这一问题。 eMRAM和eRRAM等先进嵌入式存储器通过提供快速本地存储、低写入能耗以及高效的深度睡眠唤醒功能，进一步降低了系统功耗。我们差异化的BCD功耗平台还支持高效的电源管理和电机控制，确保工业物联网和物理人工智能系统在漫长的使用周期内保持可靠运行且散热良好。

客户需要 物联网 设备，这些设备能在从家庭、医院到工厂、 城市 及仓库。问题在于，日益增长的网络威胁和日益复杂的无线标准使得数据安全保障、设备更新以及 现场 及 维护 在庞大的设备群中维持稳定的连接。 我们 提供涵盖蓝牙、Wi-Fi、亚千兆赫及超宽带技术的广泛射频与连接解决方案，支持从家庭网状网络到工业及 物流 物联网。FDX+RRAM等平台以及安全体CMOS节点上的嵌入式非易失性存储器，支持在芯片上存储密钥、固件和AI模型，从而实现安全启动和现场更新。我们拥有符合通用标准认证并遵循汽车及医疗标准的全球安全制造网络，这进一步彰显了我们为安全关键型和数据敏感型 物联网 应用提供值得信赖的芯片。

我们通过提供超低功耗计算、可靠的连接、先进的传感以及高效的电源管理技术，支持广泛的物联网应用。这些平台能够灵活扩展，以满足各细分市场的独特需求，涵盖从始终在线的智能家居设备、电池供电的医疗可穿戴设备，到工业控制器、自动化零售系统及资产追踪解决方案。