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前怕續航,后怕市場,算力與可穿戴設備是否無緣?

時間:2024-03-31 14:15:48 

  作者:路多物聯網智庫 原創

  IDC最新發布的前怕《中國可穿戴設備市場季度跟蹤報告》顯示,2023年第三季度中國可穿戴設備市場出貨量為3470萬臺,續航同比增長7.5%,后怕威尼人斯app下載整體市場持續增長,市場算力正在進入穩定復蘇狀態??纱┲悄苁直硎袌龀鲐浟?,戴設140萬臺,備否同比增長5.5%。無緣其中成人智能手表559萬臺,前怕同比增長3.9%;兒童智能手表出貨量580萬臺,續航同比增長7.2%。后怕

  當前,市場算力芯片的可穿發展和算力的升級是推動可穿戴設備發展的重要因素??纱┐髟O備是戴設另一種適合使用邊緣計算的應用場景??纱┐髟O備通常需要實時地處理和傳輸大量數據,備否如健康監測、智能手表等。

  一方面,可穿戴設備位于端側,針對端側的可穿戴等小設備,對算力的要求遠低于智能駕駛和云計算設備,但對成本、功耗、時延、開發難度很敏感;另一方面,由于最靠近人類和現實世界,可穿戴設備也是距離數據最近的地方,未來要實現端到端的神經網絡,勢必要提升這個領域的計算能力。

  或許在未來的某天,可穿戴設備也將成為集數據采集、處理和分析于一身的具有完整功能的產品。我們期待這一天的到來,因此我們開始思考,可穿戴設備談算力,是否為時過早?是否已經有企業在做這件事情?可穿戴設備算力增長了,對邊緣計算有何意義?誰又能為高算力帶來的能源和資源消耗買單?本文我們將為大家揭曉這些問題。

  可穿戴設備談算力,是否為時過早?可穿戴設備概要

  可穿戴設備,顧名思義,主要是將設備搭載于人體,就像穿戴的威尼人斯app下載衣物、飾品一樣。根據產品形態和用途,我們將當前的可穿戴設備,分為以下幾類:

  頭顯類,以蘋果 meta 為主要代表。通過顯示頭顯設備,提供音頻、視頻、虛擬現實等多層次的用戶體驗,已經停止研發的的Google Glass,也是其中的一種典型代表。蘋果VisionPro帶來的一股頭顯熱潮,甚至還伴隨Meta發展,強推了一波Meta的股價;

  手表手環類,代表企業有蘋果、谷歌、Amazon、華為、小米、小天才等等,可以提供撥打電話、定位、拍照、鬧鐘提醒、運動健康監測等功能,與手機設備連接,還能實現更多的交互操作;

  醫療器械類,代表企業有魚躍、樂心、九安等,而蘋果這樣的科技巨頭也開始在其關注領域申請醫療器械資格。當然,也有一些分類,將能夠聯入互聯網、具有物聯網特征的醫療器械類產品,也歸于可穿戴設備當中;

  人體植入類,以腦機接口為代表的新型可穿戴設備,代表了一種前沿的設備技術,其實,在各個高校的精密儀器專業,幾乎都有類似的腦波控制的產品演示,特斯拉所做的事情,更接近科幻劇情,例如通過芯片進行控制人類或者身體等,從這個角度來說,Meta CEO扎克伯格多次表示,希望技術成熟后才用,因為他并不希望經歷已經植入體內的產品的“更新”操作。

  來自IDC的移動和消費設備跟蹤器研究經理 Jitesh Ubrani 表示。國際數據中心。“自最初的 Fitbit 和 Pebble 手表問世以來,健康和健身追蹤已經取得了長足的進步,但可穿戴設備的最大推動力是更小、更時尚的設計的出現。Oura、Noise、BoAT、Circular 等新品牌的智能戒指預計將在未來幾個季度開啟新的外形設計,同時也給現有品牌帶來壓力,要求他們在健康追蹤方面進行創新。”

  “智能手表和耳機仍然在可穿戴設備市場占據主導地位,”移動設備和 AR/VR 研究總監 Ramon Llamas 補充道。“這些仍然能引起消費者的共鳴,并繼續吸引首次用戶,尤其是那些最謹慎和對價格敏感的用戶。在這里,我們仍然可以看到新興供應商的出貨量足以躋身領先品牌之列。結合強勁的更新周期(包括那些最近在 2020 年購買可穿戴設備的人),可穿戴設備市場已經建立了強大的飛輪來保持銷量增長。”

  我們整理了一些典型產品在性能/算力上的配置,供大家參考:

  目前,可穿戴設備的芯片算力通常不會以TOPS(每秒萬億次運算)來衡量,因為它們的算力相對較低,更適合用DMIPS(每秒百萬條指令)或其他更適合低功耗、低算力應用的度量標準來衡量。然而,隨著技術的發展,一些專為可穿戴設備設計的芯片,如谷歌的Wear OS芯片,已經開始提供更高的性能,包括集成的AI功能和改進的連接性。

  行業觀點

  在選擇可穿戴設備的內核(模組/芯片)時,廠商通常有兩種方案:一是采用模組方案,雖然可能占用更多空間,但集成化和標準化的設計有助于降低用戶成本;二是芯片CoB方案,這在兒童手表等穿戴產品中尤為常見,約有90%的企業采用此方案。關鍵考慮因素包括是否支持藍牙、WiFi技術,體積、成本以及續航和散熱能力的平衡。

  在與產業人士交流當中,我們發現,對于模組企業或者可穿戴設備廠家而言,由于手表手環等等產品對于算力的應用較少,甚至只能用性能、功耗來描述,加之這類產品對于續航又有一定的要求,因而“談算力”在個人手表手環等傳統穿戴場景中,尚無市場需求和研發動力。中移物聯認為,需要實現AI服務或虛擬現實功能的產品,例如AR、VR等新型可穿戴設備未來會增加對算力的需求,而作為提供模組的企業,中移物聯將持續關注客戶需求和技術發展,為產品進行持續優化。

  目前市場上的可穿戴設備芯片和模組,大多以頻率和功耗為主要性能指標,尚未將算力作為核心賣點。不過,要實現可穿戴設備的智能化,提升芯片的計算能力是不可能繞過的領域。對于新型可穿戴市場,這無疑是一個巨大的機遇。一些企業已經開始在可穿戴設備上增強算力,這一領域正逐漸成為一片新的藍海。

  那么,哪些企業已經開始向可穿戴設備上堆算力呢?

  誰正在可穿戴設備上堆算力?

  隨著ChatGPT一夜成名,英偉達的市值也逐漸水漲船高,算力在人們眼中的重要程度不言而喻。從端側大模型的AIPC,人們總是想讓大算力產品小一點,再小一點,最好在可穿戴設備當中就能實現的那種。作為未來落地的探索也好,對于終端智能的追求也罷,這些企業的的確確已經開始將算力賦予可穿戴設備,換句話說,他們產品上的芯片,已經在算力方面初具規模。

  蘋果

  初代頭顯設備就引發了全球科技愛好者們的轟動。蘋果對這款設備投入了巨大的人力和財力。當然,在visionPro上堆料也是沒得說,直接采用了M2+R1芯片的搭配,M2 中的集成顯卡提供8-10 個內核以及3.6 TFLOPs 的峰值算力。

  并配備12個攝像頭、5個傳感器(包括1個激光雷達傳感器)和6個麥克風 ,還可以外接一塊可以讓它最長使用2小時的電池。不光如此,蘋果還專門為其設計了操作系統,不可謂不重視。Vison Pro這類大型“可穿戴設備”的出現,也在一定程度上為“續航危機”提供了解決方案,讓一些希望在可穿戴設備端提供算力的企業看到了希望。

  在蘋果的手表設備端,也采用了自研的64位S9 SiP,據稱其包含56億個晶體管和一個新的四核心引擎,搭載幾乎完整的操作系統,這樣的設備,沒點算力真的壓不住。

  谷歌

  作為最早帶來VR設備的企業之一、經典產品Google Glass的出品方,谷歌在可穿戴設備的芯片和算力方面的話語權不容小覷。2023年3月15日,Google于Google Glass產品頁面刊登告示稱:感謝您過去十多年的創新和陪伴,自2023年3月15日起,我們將不再銷售Glass Enterprise Edition(Google Glass企業版,下文簡稱為Glass企業版)。在2023年9月15日之前,我們將繼續為Glass企業版提供技術支持。

  隨后,谷歌多次提出類似的計劃,例如Project Iris,甚至有傳聞表示,谷歌可能真的只是暫時擱置,而隨著蘋果通過Vision Pro正式入局,谷歌或已重新恢復Project Iris的項目工作。項目經歷了一個動蕩的發展階段,谷歌高管不斷改變對 Iris 的愿景。為了促進其努力,該公司還收購了 North 和 Raxium。不過,盡管谷歌各種宣傳自己在算力和AI方面的動作,例如自研芯片等,Pixel手機照相的AI能力目前仍來自云端。

  Meta/高通

  近年來,隨著大模型的發展,高通也逐漸適應了終端設備對于算力的需求,并實現快速發展。其中一個代表產品就是在手機端運行Stable Diffusion,而另一個隱藏的產品,就是為Meta的頭顯設備提供芯片和算力平臺。高通在可穿戴設備的算力提升方面,也起到了重要作用,很典型的例子就是為Meta的AR、VR設備提供芯片平臺。Quest3 搭載了高通的XR2 gen2 平臺,較上一代性能提升明顯,高通承諾新的第二代芯片的 GPU 性能提高 2.5 倍,AI 性能提高 8 倍,并且“GPU 能效提高 50%”,但不一定同時實現。

  Neuralink & 特斯拉

  近年來,馬斯克除了讓特斯拉在智能駕駛、具身智能領域“展示肌肉”之外,也在腦機接口這一看似“科幻”的賽道持續跟進。Neuralink致力透過芯片移植人腦手術協助行動不便或四肢癱瘓患者重新控制身體,病人只需將想法轉化成電腦語言并傳達到神經便能對身體下達指令。去年五月,Neuralink取得美國食品藥物管理局(FDA)核準進行首次人體臨床試驗;去年底,Neuralink開放招募頸椎受傷或漸凍癥而四肢癱瘓的受試者。

  馬斯克的腦機接口公司Neuralink當地時間3月20日在直播活動中介紹了首位接受腦機植入患者的情況。這名患者名為諾蘭·阿爾博(Noland Arbaugh),他在一次潛水事故中頸部以下癱瘓。在直播中,阿爾博在屏幕上移動電腦光標來下棋。阿爾博稱,“這就像在光標上使用力量。”隨后,馬斯克在X上發文表示,Neuralink的下一個產品將是能夠幫助盲人恢復視覺的“盲視”(Blindsight)

  同屬馬斯克旗下的特斯拉,在造芯方面的能力也毋庸置疑,例如,特斯拉的第一代FSD芯片為260平方毫米,第二代FSD芯片預計為300平方毫米,成本預計增加40-50%。不過,FSD芯片擁有32M的SRAM,雙核心,每個核心在2GHz頻率下擁有36TOPS的性能,所以雙核共有720TOPS的性能。整體不論是處理能力還是算力都非常強悍。

  華為海思

  對于華為這種傳統ICT企業來說,在芯片和算力領域布局已經成為不能再平常的事情。在可穿戴設備測,華為發布智慧音頻眼鏡HUAWEI X GENTLE MONSTER Eyewear II,搭載主控芯片海思 Hi1132;華為非凡大師手表,搭載海思的Hi3861V100芯片,不過,早在2020年,上海海思就宣布攜手Rokid等終端廠家,正式發布XR芯片平臺。能夠提供9TOPS的NPU算力。

  Humane

  無獨有偶,蘋果人對于可穿戴設備的熱愛是不會改變的。蘋果員工參與設計Ai Pin,一度引發硬件熱浪潮——火柴盒大小的一個設備,搭載了高通驍龍八核芯片,通過 eSIM 支持網絡連接,不依賴于手機或者其他個人終端,將語音作為核心的交互方式,但其實還支持激光投射、手勢以及觸摸(機身表面)三種交互。不過,端側模型只用來處理語音識別以及基本操作等需要快速響應的請求,更多的處理還是交給云端模型進行處理。但云端處理就必然涉及到連接和延遲問題。而這,也正是巨頭們向穿戴設備們堆料算力的原因!他們需要用戶需要更加靠近邊緣的算力,需要更加容易獲得的算力!

  聯發科

  此外,還有一個未來可能出現的巧妙設計,就是算力傳遞。AI硬件的重點攻克方向就是端側算力的提升,除了給終端裝配更強大的AI芯片外,在MWC24上,聯發科甚至展示了“多設備共享算力”技術——即讓A設備可將閑置算力共享給B設備來進行大模型等巨量計算,然而這樣的計算模式又需要新的邊緣側網絡技術的支持,邊緣計算注定離不開全系統的算力,而可穿戴設備,也將因其龐大的數量和靈活度、分布特點,成為算力閃耀的沃土。

  可穿戴設備的算力,能否快速落地?高性能可穿戴設備迎來技術機遇

  從目前的情況來看,堆料算力的可穿戴設備,的確主要集中在頭顯等新領域,不過,一些醫療相關的領域,包括腦機接口,也對設備的性能和算力提出了更高的需求

  大模型推動算力熱潮,摩爾定律寶刀不老

  不論是數據中心,還是邊緣計算,在近幾年的格局和狀態下,算力成為所有人都會關心的問題。一方面,算力是AI三要素之一,不可或缺,另一方面,不論是國內還是國外,在行業格局和相關政策上,都希望將算力作為水電熱網一樣提供充足和即使的供應。細化到可穿戴設備當中,我們更關注續航和費用,加之隨時可能進入的“后摩爾時代”,也令人對更高更小的芯片打上了一個問號。好在,基于OpenCPU或CHipsliets等封裝方式的突破,讓我們也看到了摩爾定律的穩定性。

  此外,蘋果和三星紛紛提出醫療健康相關的指環系列,也將智能穿戴小型化的趨勢提升到了一個新的高度。在不久的將來,相同性能的芯片產品的尺寸越來越小,也就表示從前尺寸產品的芯片性能和算力也會實現倍增。

  存算一體為設備增速提效

  近日,清華大學集成電路學院教授吳華強、副教授高濱基于存算一體計算范式,研制出全球首款全系統集成、支持高效片上學習(機器學習能在硬件端直接完成)的憶阻器存算一體芯片。相關成果在線發表于最新一期《科學》。相同任務下,該款芯片實現片上學習的能耗僅為先進工藝下專用集成電路系統的3%,展現出卓越的能效優勢,具有滿足人工智能時代高算力需求的應用潛力。相關成果可應用于手機等智能終端設備,還可以應用于邊緣計算場景,比如汽車、機器人等。

  TinyML或成為可穿戴設備配備“算力”的開端

  不難發現,高性能可穿戴設備面臨的諸多問題,其實就是TinyML試圖去解決的。微型機器學習Tiny Machine Learning (TinyML) 是機器學習的一個研究領域,專注于在超低功耗的微控制器設備上開發和部署機器學習模型。TinyML使機器學習可以在在安全、低延遲、低功耗和低帶寬的邊緣設備上運行。在TinyML領域的技術發展,無不適合可穿戴設備的,不論是隱私計算、小體積大模型,還是高效AI算法、模型壓縮、稀疏神經網絡等,以大幅縮小 AI 模型大小并在邊緣設備上高效部署和運行。

  傳統問題,仍待解決

  然而,受限于體積、用戶和產品種類,可穿戴設備當中的傳統問題依然存在,需要引起產業的重視,并將其他學科領域的成績進行遷移轉化。

  電源和能耗問題:電池續航能力是限制可穿戴設備性能發揮的一個重要因素。目前的電池技術還難以滿足高性能設備長時間運行的需求。

  隱私保護備受關注:隨著設備算力的提升,它們可能會收集和處理更多個人敏感數據。如何確保這些數據的安全和用戶隱私不被侵犯,是一個需要解決的重要問題。

  行業標準和監管:可穿戴設備市場仍處于發展早期階段,缺乏統一的行業標準和監管政策。這可能會阻礙技術的創新和市場的健康發展。

  大模型的車輪已經開始將從前的AI、智慧系列、數字化、自動化等等裹在歷史的車輪當中,以不可阻擋的趨勢向前滾動。又有誰能阻擋算力“像空氣和自來水一樣”隨處可得呢?

  寫在最后

  總體來看,可穿戴設備領域的發展潮頭正在向高性能和高算力轉變。這將帶來新的產品形態和應用場景,進一步促進可穿戴設備產業的蓬勃發展。隨著行業鏈成熟和用戶需求不斷升級,可穿戴設備未來或將成為一個集AI芯片、物聯網與生物識別于一體的全新體驗平臺。我們期待在各方的共同參與下,可穿戴設備市場能夠迎來新的技術突破,并給更多用戶帶來豐富多彩的未來生活體驗。

  參考內容:

  《中國可穿戴設備市場季度跟蹤報告》,IDC

  《談談特斯拉的芯片實力》,半導體產業縱橫

  《2023年,國產存算一體走到產業化拐點》,時氪分享

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