今日，Silicon Labs推出了BG24和MG24系列2.4 GHz无线SoC，分别支持蓝牙和多协议操作，并发布了新的软件工具包。此新平台针对硬件和软件进行了优化，以促进电池供电的边缘设备实现AI/ML应用和高性能无线功能。BG24和MG24系列产品具备超低功耗特性，支持多种无线协议，并提供PSA 3级SecuRe Vault安全保障，适合智能家居、医疗和工业等多种应用场景。
这两款全新2.4 GHz无线SoC拥有业界首个集成的AI/ML加速器，支持MatteR、Zigbee、OpenThRead、低功耗蓝牙、蓝牙网状网络、专有和多协议操作，具备高水平的行业安全认证，超低功耗和Silicon Labs产品系列中最大的内存和闪存容量。
新发布的软件工具包旨在帮助开发人员快速构建和部署人工智能及机器学习算法，配合常用的工具套件（如TensoRFlow）进行使用。
Silicon Labs的首席执行官Matt Johnson表示：BG24和MG24无线SoC完美结合了市场所需的多种功能，包括广泛的无线多协议支持、电池寿命、机器学习及物联网边缘应用的安全性。
物联网产品设计人员深知人工智能与机器学习的巨大潜力，这些技术可以为家庭安全系统、可穿戴医疗监测器、商业设施及工业设备监控传感器等边缘应用带来智能化。然而，当前在边缘设备上部署AI或ML时，人员往往在性能与功耗之间面临困境，最终导致效果不佳。
BG24和MG24系列作为率先具备内置专用AI/ML加速器的超低功耗设备，成功解决了这些困境。这种专用硬件旨在快速高效地处理复杂计算，内部测试显示其性能提升最高可达4倍，能效提升最多可达6倍。由于机器学习计算在本地设备上而非云端进行，消除了网络延迟，加快了决策和执行速度。
BG24和MG24系列还提供Silicon Labs产品中最大的闪存和随机存取存储器（RAM）容量。这意味着这些设备支持多协议和MatteR，并能够处理大型数据集以训练机器学习算法。PSA 3级认证的SecuRe Vault为物联网设备提供高级别的安全保障，确保门锁、医疗设备等需谨慎部署的产品安全，强化设备抵御外部威胁的能力。
除了支持TensoRFlow外，Silicon Labs还与一些领先的AI和ML工具提供商（如SensiML和Edge IMpulse等）合作，确保开发人员获得端到端工具链，以简化机器学习模型的开发，优化无线应用的嵌入式部署。结合新的AI/ML工具链、Silicon Labs的simplicity Studio及BG24和MG24系列的SoC，开发人员能够通过使用MatteR相互通信的各种连接设备收集信息，从而做出智能的机器学习驱动决策。
例如，在商业办公楼中，许多灯具由运动检测器控制，这些检测器通过监测在场活动来判断是否开灯。然而，当人员在办公桌前打字时，仅靠运动传感器无法识别其是否在场，导致可能处于黑暗之中。通过将音频传感器与运动检测器连接的MatteR应用层，额外的音频数据（如打字声）可以输入机器学习算法，使照明系统更智能地决定开灯或关灯。
边缘ML计算还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、改善玻璃破碎检测的音频模式识别、简单命令词识别，以及视觉应用，如使用低分辨率相机进行在场检测或人数统计。
目前，40多家公司已在非公开的初期项目中开发和测试新的平台解决方案。BG24和MG24平台的超低功耗和高级功能（如AI/ML和MatteR支持）吸引了这些公司。全球零售商希望通过更准确的资产跟踪、实时价格更新等方式改善店内购物体验。商业办公楼管理人员正探索如何使建筑系统（包括照明和暖通空调）更智能，以降低业主成本和减少环境影响。消费者和智能家居解决方案提供商都在努力简化设备连接并扩展交互方式，以提供创新的功能和服务。
BG24和MG24 SoC结合了运行速率为78 MHz的ARM Cortex-M33处理器、高性能2.4 GHz射频、业界领先的20位ADC、优化的闪存（最大1536 kB）和RAM（最大256 kB）组合，以及AI/ML硬件加速器（用于处理机器学习算法），使应用程序能获得更多的时钟周期来完成其他任务。这些SoC支持广泛的2.4 GHz无线物联网协议，具备市场上少有的安全性和优异的射频性能/能效比。
采用5MMx5MM QFN40和6MMx6MM QFN48封装的EFR32BG24和EFR32MG24 SoC已向初期客户发货，并计划于2022年4月进行批量供应。多种评估板现已提供供设计人员开发应用程序。基于BG24和MG24 SoC的模块将在2022年下半年上市。
