支持人工智能的soc使我们的智能家居设备更吸引人，更安全gydF4y2Ba

2020年8月31日gydF4y2Ba

作者:高拉夫·阿罗拉gydF4y2Ba

Synaptics从最初的PC TouchPad开始，一直是人机界面(HMI)领域的先驱。从那时起，我们与设备和其他电子系统的交互方式已经发生了很大的变化，现在消费者非常喜欢使用集成的音频、视觉和视频功能，例如语音和手势，来控制和参与各种产品。gydF4y2Ba

这一点在家庭娱乐系统市场上尤其明显。家庭娱乐系统正在成为一个综合了传统电视、类似pc的互联网接入平台、流媒体设备、智能音箱和条形音箱、视频会议系统、甚至锻炼辅助设备和家庭安全平台等多种元素的中心。gydF4y2Ba

这些系统的接口是这类系统发生的最明显的变化。新一代设备使用基于人工智能的技术来嵌入更多的智能和上下文感知，从而增强用户体验。可以识别用户编程偏好的机顶盒，可以解释身体动作的运动应用程序，以及更自然的交互式语音和动作命令，都在我们客厅里无处不在的设备中变得越来越常见。gydF4y2Ba

但界面只是这种演变的一个方面，因为消费者要求娱乐和告知他们的产品具有更好的性能、响应时间和隐私。这一演变的基础是边缘计算的逐步发展，这有助于减少延迟、隐私和安全挑战，因为总是必须依赖于从云端获取数据或内容。边缘计算解决了许多这些问题，但需要更有效和更安全的方法，以及满足具有挑战性的消费者价格点。gydF4y2Ba

与此同时，随着4K和8K显示器的普及，用户也希望获得更高性能(即更高分辨率)的视觉体验。这不仅增加了边缘计算资源的负担，也给传统的内容交付方法带来了压力，需要新的扩展和压缩方案。gydF4y2Ba

随着家庭设备中摄像头传感器的增加，用户希望在进行视频通话时能顺畅地跟踪在客厅走动的人，这样他们正在交谈的人就能获得更身临其境的视野。最重要的是，通过在视频流中添加增强现实效果，社交对话可以变得更具互动性和吸引力。用户也不甘落后，希望有更好的音频质量和多声道声音增强的产品，如视频条形音箱。gydF4y2Ba

Synaptics支持人工智能的音频、视觉和视频处理解决方案是设备制造商应对这一转变的重要组成部分。除了我们在HMI方面的传统专业知识外，我们还应用机器学习和神经网络来增强这类新系统中的隐私和视觉和听觉数据处理挑战。gydF4y2Ba

从安全的角度来看，我们与设备互动方式的进步导致了大量的安全和隐私风险，将我们的“智能”设备变成了恼人的营销人员或不良行为者的家庭窗口。这在很大程度上是由于目前的家用设备缺乏本地计算性能和内存，需要将收集到的数据上传到云端进行解释。通过集成到设备中的更多麦克风和摄像头收集的额外数据加剧了这种情况，产生的信息过于私人，无法在家庭以外的地方暴露。最重要的是，如果没有大量的压缩(这会完全抹掉直观的人类界面所需的微妙线索)，甚至没有上游带宽将所有这些数据推回云端。所有这些都意味着本地设备必须具备分析设备自身边缘数据的能力，保护用户，并提供更实时的用户体验。gydF4y2Ba

与此同时，4K超高清显示器的广泛采用也导致了下行带宽的危机。内容提供商只提供少量的4K内容。系统运营商根本没有带宽来提供无限的高质量4K流，所以他们一直在用720p或1080p编码，而不是4K。这产生了不错的观看体验，但当解码流升级到4K时，无法再现细节。人工智能提供了一个解决方案。机器学习模型可以对图像的部分进行分类，推断原始外观，并生成适当的额外像素，以再现精细的细节。gydF4y2Ba

来自多模态用户界面、增强隐私和安全性以及图像增强的力量都指向同一个结论:在我们家庭娱乐系统的核心SoC中，需要一个强大、灵活、安全的推理加速引擎。gydF4y2Ba

我们将更深入地探讨VS680 SoC如何应对新的人机界面、增强的安全性和实时图像增强的挑战gydF4y2Ba电子设计杂志gydF4y2Ba．这样的解决方案是推动家庭娱乐系统(如新兴的机顶盒、流媒体和声条)演变的关键，这些系统将成为人类与智能家居之间多模式界面的神经中枢。gydF4y2Ba

请参阅电子设计中的文章gydF4y2Ba在这里。gydF4y2Ba