云计算+AIoT是趋势，开源硬件在未来更有影响力

　　收集微网消息，物联网的目的是实现所有“物”的网络化。这些“对象”已经以海量数据的形式成为更大的嵌入式生态系统的一部分。这个过程需要开发者为物联网节点创建软硬件环境和应用代码，然后调试连通性。而开发工具可以帮助设计师，加快流程。乐心科技成立于2008年，致力于物联网领域软硬件产品的开发，专注于高集成度、低功耗Wi-Fi和蓝牙MCU的研发，帮助物联网应用落地。

　　乐心科技创始人兼首席执行官张瑞安近日接受了知名电子工程社区网站EEWeb的采访。对于未来一年物联网行业的发展趋势，张瑞安看好云计算与人工智能、物联网相结合，大规模定制、个性化、人工智能是关键。

　　张瑞安还指出，未来20年，开源硬件将比现在更有影响力。使用低功耗、低分辨率的神经网络将是20年后开源硬件的关键特征。比如用AI模块代替软件，会大大减少工程师写代码的工作量，很大一部分设计会基于神经网络。换句话说，“软件会以廉价神经网络的形式吞掉硬件”。

　　为物联网而生。

　　乐心科技分别于2014年和2016年推出了ESP8266和ESP32。ESP8266是一款高性价比、高度集成的Wi-FiMCU，适用于物联网应用。ESP32是一款多功能Wi-Fi&蓝牙单片机，适用于各种物联网应用。

　　张瑞安说，ESP8266是乐心第一款为物联网设计的产品。受“每个孩子一台笔记本电脑”和“廉价工程技术”概念的启发，该产品将射频组件(天线除外)集成到芯片中，这在WiFi领域是首创。

　　ESP32是乐心实现这一目标的第二次尝试。ESP8266有很多局限性，而ESP32是为了解决内存、计算资源、深度睡眠功耗、外设接口等问题而开发的。在设计过程中，团队提出了不对称双核架构。虽然这是一个非标准设计的小型MCU，但团队认为这是一个好的设计，并决定实施它。所以ESP32的应用是ESP8266所有功能的超集。

　　张瑞安指出，乐心的使命是使ESP32成为物联网应用的多功能、无障碍平台。乐心关注的不仅仅是硬件，还有处理器、编译器、操作系统、应用框架、云中间件、开发工具等可以提升开发者体验的方面。

　　乐心科技目前正在推出C3ESP32和S3ESP32。ESP32-C3是一款安全、稳定、低功耗、低成本的物联网芯片，搭载RISC-V32位单核处理器，支持2.4千兆无线和蓝牙5.0ESP32-S3是一款集成2.4千兆无线和蓝牙5.0的单片机芯片，支持远程模式。ESP32-S3配备Xtensa32位LX7双核处理器，主频240MHz，内置512KBSRAM(TCM)，44个可编程GPIO引脚，通讯接口丰富。

　　“ESP32-C3是乐心第一款完全基于RISC-V的芯片，具有强大的安全功能，支持2.4gzwi-Fi和BluetoothLE5.0，为了让ESP32-C3比第一代ESP32更安全，我们投入了大量资金。”张瑞安说:“我也很高兴看到安全研究人员试图破解它，我们会改进它。”

　　ESP32-C3包括安全启动、闪存加密、数字签名、HMAC模块、支持加密算法的硬件加速器等多种安全功能，以确保数据在局域网和云上的安全传输。

　　在谈到乐心为什么选择RISC-VMCU时，张瑞安认为，最重要的原因是RISC-V采用了标准化的开源方法，有可能成为未来几年市场上最受支持、最安全的平台。

　　开源硬件和AI能力会越来越重要。

　　从ESP32-S3开始，乐心将在2021年推出更多高性价比的ESP32-S系列AI芯片。张瑞安强调，AI芯片的算法和硬件一样重要。

　　他指出，普通用户很难收集足够的样本，训练自己的算法模型。因此，乐心将在GitHub上提供丰富的AI代码，供用户直接使用。同时，公司进行了大量测试，在ESP32-S3实现了波束形成、唤醒词识别、离线命令词识别等功能。

　　在不久的将来，ESP32-S3还将具备强大的图像识别和处理能力，而ESP32-S4的AI操作能力将进一步升级。

　　2021年，张瑞安的观点是把云计算和人工智能、物联网结合起来，其中大规模定制、个性化、人工智能是关键组成部分。

　　在不可预知的未来，张瑞安认为，未来20年开源硬件的影响力会比现在更大。究其原因，张瑞安认为有三点。首先，技术进步会让快速成型(RP)成为可能，成本只是今天的零头。第二，全球性的环境问题会带来更多的麻烦，可能只涉及少数或者不涉及大量的业务优先级，所以开源硬件尤为重要。第三，随着人工智能硬件和算法的快速发展以及计算资源的可用性，制造商几乎可以用非常简单的硬件创建任何东西。比如厂商可以自己制造通信基带，由简单的无线电和基于神经网络的调制解调器组成，功率效率比现有的高很多。

　　张瑞安还指出，20年后开源硬件的一个关键特征是使用低功耗、低分辨率的神经网络。到2040年，大多数情况下，用AI模块代替软件，编写代码等耗时的工作会大大减少。简而言之，软件将以廉价神经网络的形式“吞噬”硬件。