值得一提的是 ， 芯科科技提供的无线SoC能为客户注入用户私钥和公钥 ， 防止出现数据泄露等问题 。
二、搭载AI、ML提升传感器、声音、影像性能
BG24和MG24芯片搭载了人工智能（AI）、机器学习（ML）硬件加速器能够实现高效的边缘机器学习计算 。
在传感器领域 ， 人工智能和机器学习可以应用到ADC（多路模数转换器）或GPIO（端口扩展器）的时序数据上 ， 提升ADC的性能 ， 可以满足传感器提高精度、快速响应的需求 。
在声音上 ， 搭载人工智能和机器学习技术的芯片可以形成带波束成形（Beamforming）的音频麦克风阵列 ， 以及带音频前端和数字信号处理器（DSP）的音频麦克风输入 。
在影像采集上 ， 芯片能够搭载指纹读取器等 。
周巍说：“将人工智能和机器学习技术应用于芯片领域 ， 能够在低功耗、低延迟、数据安全、低成本方面得到较大提升 。”
他还提到 ， 物联网市场蕴含着巨大潜力 ， 人工智能和机器学习技术能为可穿戴医疗设备、工业监测传感器等边缘应用带来更多智能化升级 。然而 ， 很多开发人员在部署人工智能和机器学习上 ， 会面临性能和功耗上的困境 。
因此 ， 在人工智能和机器学习领域 ， 芯科科技与物联网终端开发商SensiML、物联网平台提供商EdgeImpulse和端到端开源机器学习平台TensorFlow等展开合作 。
芯科科技打造的SimplicityStudio5开发平台 ， 支持Linux、Mac和Windows操作系统 ， 可以为开发人员提供配置应用程序、集成开发环境和命令行支持和图形硬件配置器、可视化的能量分析和数据包捕获和解码等功能 。
周巍称：“我们也会为客户缩短开发的进程和成本 。”芯科科技为开发人员提供一些常用的如TensorFlow工具套件 ， 来帮助开发人员快速构建及部署人工智能和机器学习算法 。
结语：Matter即将落地 ， 芯片玩家风口在即
碎片化影响了物联网行业的整合发展 ， 各大厂商联合推出的Matter协议 ， 一度被视为有望消除物联网碎片化的一大利器 ， 周巍说：“我一直相信 ， Matter协议将成为物联网行业的里程碑 。”
千呼万唤的Matter协议即将见到实物 ， 近日 ， 苹果iOS15.5正式版也可以连接5个支持Matter协议的智能家居设备 。这一切都预示着Matter协议的落地近在咫尺 。
【Matter标准落地难题如何解？推首款Matter定制芯片】一旦Matter落地 ， 以芯科科技为代表的物联网芯片玩家 ， 未来可能迎来一波新的增长热潮 。

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