海外大厂是怎么做AI玩具芯片的？

电子发烧友网综合报道
随着AI玩具市场的愈发火爆，不仅是中国厂商在积极推进相关芯片产品，因此，不少全球知名的企业也开始大力推广相关解决方案。

例如Nordic推出的nRF54H20，该产品集成了多个Arm Cortex-M33处理器和RISC-V协处理器。资料显示该产品具有充足集成式内部存储器，包括2MB非易失性存储器和1MB RAM，所消耗功率大大低于外部存储器。

性能验证上，在515 CoreMark（配置为最高处理效率）测试中，ULPMark-CM 得分为170分；在1290 CoreMark（配置为最高处理性能）测试中，ULPMark-CM得分为132分。

接口上拥有一个高速USB（480 Mbps）接口、两个I3C接口、一个CAN FD控制器，一个14位ADC，还有许多其他模拟和数字接口。

通过Cortex-M33与RISC-V协处理器分工协作，可在本地运行手势识别、语音指令分类等轻量级AI模型，无需依赖云端，降低延迟和隐私风险。

因此，这款产品拥有高性能多核处理器、边缘AI推理能力、超低功耗、丰富的接口及高安全性，完美契合智能玩具对实时性、交互性和安全性的需求。

Ambiq则在去年推出了一款Apollo510，基于第二代SPOT?工艺，采用ARM Cortex-M55内核和Helium?向量扩展技术，其核心设计目标是通过超低功耗架构（如亚阈值电压技术）实现边缘AI推理。

拥有4MB NVM，3.75MB SRAM，支持MIPI DSI显示接口和2.5D图形加速，集成超低功耗音频ADC和多传感器接口。内置超低功耗音频ADC，支持始终在线的语音唤醒，功耗低于1mW，可运行心率、睡眠分析等算法，例如可以在HeartKIT参考平台上实现医疗级数据处理。

该产品的典型运行功耗1.5-2.5 mW，搭配纽扣电池可支持数周使用，满足儿童玩具的便携需求。虽无独立NPU，但Cortex-M55+Helium组合可处理轻量级模型（如语音识别、简单情感分析），例如在AI陪伴玩偶中实现实时对话。并且支持Edge Impulse等平台，开发者可快速将预训练模型部署到Apollo510，缩短上市周期。

高通的QCC730则是一款面向物联网连接领域推出颠覆性的超低功耗Wi-Fi系统，这项技术突破提供相比前代低至88%的更低功耗。其拥有1x1 Wi-Fi 4收发器，支持双频Wi-Fi，能在提高覆盖范围和数据传输速率的同时，实现显著的能耗降低。

芯片集成了片上MCU、NVM和SRAM，可在托管和无主机模式下运行，还支持内部或外部功率放大器。开发上将由开源软件SDK驱动，该SDK可在CodeLinaro上获取，这是一个基于Microsoft VSCode的集成开发环境（IDE），并由针对尺寸和成本优化的模块提供支持，同时还配有相关开发套件。

一方面，其低功耗特性非常适合由电池供电的AI玩具，能有效延长玩具的使用时间，减少充电或更换电池的频率。另一方面，它支持直接云连接和Matter集成。通过直接云连接AI玩具可更便捷地与云端交互，实现如语音识别、故事下载等功能，无需中转即可实现数据处理，提高操作效率。