一些技術(shù)趨勢(shì)正推動(dòng)游戲市場(chǎng)持續(xù)增長(zhǎng)。隨著AAA游戲和獨(dú)立游戲云技術(shù)和流媒體技術(shù)的進(jìn)步、數(shù)字化渠道的發(fā)展以及多樣性的日益增長(zhǎng),云端多人游戲、甚至專(zhuān)業(yè)電子競(jìng)技比賽的范圍都在日益擴(kuò)大。社交媒體帶動(dòng)了手機(jī)游戲的增長(zhǎng),提供了受歡迎的在線(xiàn)平臺(tái),用戶(hù)可隨時(shí)隨地便捷地訪(fǎng)問(wèn)。還有跨平臺(tái)游戲的推出,狂熱的游戲玩家可同時(shí)使用不同硬件玩游戲。
游戲配件的種類(lèi)繁多,從AR/VR耳機(jī)到無(wú)線(xiàn)游戲手柄,也都緊跟最新技術(shù)的創(chuàng)新。無(wú)論是喜歡和朋友一起玩的休閑玩家,還是電子競(jìng)技中的頂級(jí)玩家,都需要各種游戲配件來(lái)提升玩樂(lè)性和表現(xiàn)。要獲得真正互動(dòng)的游戲體驗(yàn),購(gòu)買(mǎi)基于最新處理、無(wú)線(xiàn)、音頻和視頻技術(shù)的配件非常重要。
如何設(shè)計(jì)當(dāng)今的配件和平衡各種要求
設(shè)計(jì)游戲配件產(chǎn)品時(shí),開(kāi)發(fā)者需要在性能和功耗、功能和成本、有線(xiàn)連接和無(wú)線(xiàn)連接、支持工具和上市時(shí)間之間權(quán)衡。如何在實(shí)現(xiàn)最佳動(dòng)態(tài)功率范圍與確保靜態(tài)功率泄漏最小之間平衡?如何實(shí)現(xiàn)卓越性能和較長(zhǎng)電池壽命,而不影響配件功能或抬高終端產(chǎn)品的價(jià)格?
自全球游戲市場(chǎng)的主要游戲機(jī)制造商和其他領(lǐng)先品牌廠(chǎng)商開(kāi)創(chuàng)家用和手持游戲機(jī)平臺(tái)之初,恩智浦就為游戲配件提供了支持處理器和無(wú)線(xiàn)技術(shù)。如今,恩智浦可擴(kuò)展的EdgeVerseTM計(jì)算產(chǎn)品組合利用專(zhuān)用的片上系統(tǒng)(SoC)平臺(tái)滿(mǎn)足游戲配件的廣泛需求。這些解決方案集高性能、低功耗、更高集成度和增強(qiáng)的安全性于一身,以全面的開(kāi)發(fā)生態(tài)合作體系為后盾,可簡(jiǎn)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)和加快產(chǎn)品上市時(shí)間。
面面俱到
開(kāi)發(fā)人員需要一系列處理器、無(wú)線(xiàn)連接、USB、音頻、視頻和電源管理技術(shù)來(lái)打造游戲配件,滿(mǎn)足當(dāng)今玩家及其臺(tái)式機(jī)、移動(dòng)設(shè)備和云平臺(tái)的多樣化需求。
游戲配件:控制器/游戲手柄、耳機(jī)、鍵盤(pán)、鼠標(biāo)、顯卡、VR眼鏡、LED照明、游戲盒、音頻設(shè)備
恩智浦擁有全面的邊緣計(jì)算產(chǎn)品組合,涵蓋通用MCU、i.MX RT跨界MCU和i.MX應(yīng)用處理器。這些處理平臺(tái)涵蓋多種潛在的配件設(shè)計(jì),包括一系列基于Arm®Cortex®-M和A級(jí)內(nèi)核的多核架構(gòu)、硬件加速器、協(xié)處理器、片上USB控制器、多媒體接口和豐富的外設(shè)。其他無(wú)線(xiàn)SOC和IC支持多種連接選項(xiàng),包括低功耗藍(lán)牙(BLE)、Wi-Fi®、超寬帶(UWB)、近場(chǎng)通信(NFC)以及具有近場(chǎng)磁感應(yīng)(NFMI)的MiGLO®技術(shù)。
以低功耗實(shí)現(xiàn)卓越性能:
高度集成的解決方案,可降低設(shè)計(jì)復(fù)雜性和成本:
內(nèi)置安全性,易于實(shí)施:
【作者】
Andy Lin,恩智浦全球邊緣處理事業(yè)部物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品線(xiàn)主管,負(fù)責(zé)監(jiān)督恩智浦智能家居業(yè)務(wù)部發(fā)展的全球戰(zhàn)略。Andy在半導(dǎo)體行業(yè)擁有超過(guò)15年的工程設(shè)計(jì)和營(yíng)銷(xiāo)經(jīng)驗(yàn)。于2002年獲得電氣工程碩士學(xué)位。
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Meta與特拉維夫大學(xué)聯(lián)合研發(fā)的VideoJAM技術(shù),通過(guò)讓AI同時(shí)學(xué)習(xí)外觀和運(yùn)動(dòng)信息,顯著解決了當(dāng)前視頻生成模型中動(dòng)作不連貫、違反物理定律的核心問(wèn)題。該技術(shù)僅需添加兩個(gè)線(xiàn)性層就能大幅提升運(yùn)動(dòng)質(zhì)量,在多項(xiàng)測(cè)試中超越包括Sora在內(nèi)的商業(yè)模型,為AI視頻生成的實(shí)用化應(yīng)用奠定了重要基礎(chǔ)。
上海AI實(shí)驗(yàn)室發(fā)布OmniAlign-V研究,首次系統(tǒng)性解決多模態(tài)大語(yǔ)言模型人性化對(duì)話(huà)問(wèn)題。該研究創(chuàng)建了包含20萬(wàn)高質(zhì)量樣本的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和MM-AlignBench評(píng)測(cè)基準(zhǔn),通過(guò)創(chuàng)新的數(shù)據(jù)生成和質(zhì)量管控方法,讓AI在保持技術(shù)能力的同時(shí)顯著提升人性化交互水平,為AI價(jià)值觀對(duì)齊提供了可行技術(shù)路徑。
谷歌DeepMind團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的GraphCast是一個(gè)革命性的AI天氣預(yù)測(cè)模型,能夠在不到一分鐘內(nèi)完成10天全球天氣預(yù)報(bào),準(zhǔn)確性超越傳統(tǒng)方法90%的指標(biāo)。該模型采用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),通過(guò)學(xué)習(xí)40年歷史數(shù)據(jù)掌握天氣變化規(guī)律,在極端天氣預(yù)測(cè)方面表現(xiàn)卓越,能耗僅為傳統(tǒng)方法的千分之一,為氣象學(xué)領(lǐng)域帶來(lái)了效率和精度的雙重突破。