低功耗可編程解決方案供應商萊迪思半導體（Lattice Semiconductor），今日在其台北辦公室，發表針對智慧物聯網應用的低成本解決方案— Lattice sensAI。該方案包含模組化硬體平台、神經網路IP核心、軟體工具、參考設計，以及客製化設計服務，能讓客戶在短時間內，且無須花費龐大成本就其物聯網裝置具備機器學習的能力，快速實現邊緣運算（Edge Computing）的建置。

萊迪思半導體亞太區資深事業發展經理陳英仁

萊迪思表示，其Lattice sensAI為專門針對其FPGA架構的優化解決方案，能透過其新的IP核心與軟體工具，讓機器學習與神經網路等演算法能夠快速導入FPGA系統中。其硬體平台包含行動開發平台UltraPlus與視訊介面平台ECP5，能夠提供超低功耗（低於1mW-1W）、小封裝尺寸（5.5 mm2-100 mm2）、多元介面（MIPI CSI-2、LVDS、GigE、HDMI、USB等）以及低量產價格（約$1-10美元）等優勢。

萊迪思半導體亞太區資深事業發展經理陳英仁表示，裝置要實現邊緣運算的功能，就必須克服延遲、頻寬、斷線與隱私的問題。而Lattice sensAI方案能在微幅增加成本、無須大幅更動設計的前提下，實現具備人工智慧的超低功耗邊緣運算設備。

陳英仁指出，除了連網功能外，多樣化與互通性也是物聯網裝置的特性，因此十分適合使用FPGA架構進行開發，另一方面，物聯網裝置都要求低功耗，而這正是萊迪思的優勢所在，能提供與MCU相當，甚至更低的功耗，同時還具備優異的運算能力。

除了硬體平台外，新推出的IP核心和軟體工具是讓FPGA架構的物聯網裝置具備人工智慧的關鍵。其IP核心具有卷積神經網路（CNN）與二進位神經網路（BNN）加速器，能讓標準架構的神經網路運算在FPGA中運行順利；至於軟體工具Lattice Radiant和Lattice Diamond，採Caffe和TensorFlow架構，能讓開發者在缺乏RTL設計經驗的情況下，以標準架構的神經網路在萊迪思FPGA上執行。

至於參考設計方面，則有臉部辨識、語音關鍵字檢測、臉部追蹤和速度標誌檢測。陳英仁也強調，在物聯網安全應用中，臉部辨識與語音關鍵字檢測將會是主流的應用，而使用sensAI就能輕易做到。而sensAI方案不僅適用消費性電子，也適用於工業物聯網，包括行動裝置、智慧家庭、智慧城市、智慧工廠以及智慧汽車等領域。