Silicon Labs 宣布分别用于蓝牙和多协议操作的BG24 和 MG24 系列 2.4 GHz 无线SoC ，以及新的软件工具包。这个新的共同优化的硬件和软件平台将有助于将 AI/ML应用程序和无线高性能带入电池供电的边缘设备。Matter-ready 超低功耗 BG24 和 MG24 系列支持多种无线协议，并包含 PSA Level 3 Secure Vault保护，是各种智能家居、医疗和工业应用的理想选择中国机械网okmao.com。
物联网 (IoT) 的 SoC 和软件解决方案包括： 两个新的 2.4 GHz 无线 SoC 系列，具有业界首个集成 AI/ML 加速器，支持 Matter、Zigbee、OpenThread、蓝牙低功耗、蓝牙网状网络、专有和多协议操作、最高级别的行业安全认证、超低功耗能力以及 Silicon Labs 产品组合中最大的内存和闪存容量。一个新的软件工具包，旨在让开发人员使用一些最流行的工具套件（如 TensorFlow）快速构建和部署人工智能和机器学习算法。
物联网产品设计师看到了人工智能和机器学习的巨大潜力，可以为家庭安全系统、可穿戴医疗监视器、监控商业设施和工业设备的传感器等边缘应用带来更大的智能。但是今天，那些考虑在边缘部署人工智能或机器学习的人面临着性能和能源使用方面的巨大损失，这可能会超过好处。
作为首款内置专用 AI/ML 加速器的超低功耗设备，BG24 和 MG24 减轻了这些损失。这种专用硬件旨在快速有效地处理复杂的计算，内部测试显示性能提高了 4 倍，能源效率提高了 6 倍。由于 ML 计算是在本地设备上而不是在云端进行的，因此消除了网络延迟以加快决策和行动。
BG24 和 MG24 系列还具有 Silicon Labs 产品组合中最大的闪存和随机存取存储器 (RAM) 容量。这意味着该设备可以发展为多协议支持、Matter 和针对大型数据集的训练有素的 ML 算法。PSA 3级认证 Secure Vault是物联网设备的 最高安全认证级别，可提供门锁、医疗设备和其他敏感部署等产品所需的安全性，其中强化设备免受外部威胁至关重要。
除了原生支持 TensorFlow 之外，Silicon Labs 还与一些领先的 AI 和 ML 工具提供商（如 SensiML 和 Edge Impulse）合作，以确保开发人员拥有一个端到端的工具链，以简化针对机器学习模型进行优化的开发。无线应用的嵌入式部署。将这个新的 AI/ML 工具链与 Silicon Labs 的 Simplicity Studio 以及 BG24 和 MG24 系列 SoC 结合使用，开发人员可以创建从各种连接设备中提取信息的应用程序，所有设备都使用 Matter 相互通信，然后做出智能机器学习驱动的决策。
例如，在商业办公楼中，许多灯由运动检测器控制，这些检测器监控占用情况以确定灯应该打开还是关闭。然而，当在办公桌上打字时，只有手和手指的动作，当单独的运动传感器无法识别他们的存在时，工作人员可能会处于黑暗之中。通过通过 Matter 应用层将音频传感器与运动检测器连接起来，额外的音频数据，例如打字的声音，可以通过机器学习算法运行，从而使照明系统能够更明智地决定是否应该使用灯光。打开或关闭。
边缘的 ML 计算支持其他智能工业和家庭应用，包括用于异常检测的传感器数据处理、预测性维护、用于改进玻璃破碎检测的音频模式识别、简单命令字识别以及存在检测或人员等视觉用例用低分辨率相机计数。
代表不同行业和应用的 40 多家公司已经开始在封闭的 Alpha 计划中开发和测试这个新的平台解决方案。这些公司已经被 BG24 和 MG24 平台所吸引，因为它们具有超低功耗、高级功能，包括 AI/ML 功能和对 Matter 的支持。全球零售商正在寻求通过更准确的资产跟踪、实时价格更新和其他用途来改善店内购物体验。来自商业建筑管理部门的参与者正在探索如何使他们的建筑系统（包括照明和暖通空调）更加智能，以降低业主的成本并减少他们的环境足迹。最后，
单芯片 BG24 和 MG24 SoC 结合了 78 MHz ARM Cortex-M33 处理器、高性能 2.4 GHz 无线电、行业领先的 20 位 ADC、闪存（高达 1536 kB）和 RAM（高达 256 kB)，以及一个 AI/ML 硬件加速器，用于在卸载 ARM Cortex-M33 的同时处理机器学习算法，因此应用程序有更多的周期来完成其他工作。这些 SoC 支持广泛的 2.4 GHz 无线物联网协议，结合了市场上最高的安全性和最佳的射频性能/能效比。
采用 5 毫米 x 5 毫米 QFN40 和 6 毫米 x 6 毫米 QFN48 封装的 EFR32BG24 和 EFR32MG24 SoC 现已向 Alpha 客户发货，将于 2022 年 4 月进行大规模部署。开发应用程序的设计人员可以使用多个评估板。基于 BG24 和 MG24 SoC 的模块将于 2022 年下半年上市。