近日，芯科實驗室（Silicon Labs）公司工業及商用物聯網業務負責人羅斯?薩博爾奇克面對媒體，探討企業在被收購后如何滿足客戶在無線連接、生態體系支持、人工智能落地方面不斷升級的需求。

德州儀器（TI）對芯科實驗室的收購交易仍需等待股東投票及監管審批，預計將于 2027 年上半年至年中完成交割。薩博爾奇克表示，這筆交易無疑將在芯片制造層面帶來顯著優勢，也契合全球半導體行業整體轉向晶圓代工模式的發展趨勢（英特爾是業內典型特例）。

“德州儀器的制造能力處于全球頂尖水平”，薩博爾奇克說道，“德州儀器自主掌控晶圓廠的模式十分罕見，在模擬芯片領域尤為突出。模擬芯片并不追求極致先進制程節點，因此自建產線具備極高性價比”。

他指出，過去 15 至 20 年間行業需求已然發生巨變。如今客戶需要的不再僅僅是單一芯片，而是集成無線通信功能的微控制器、模擬電路、外設控制全套軟件，同時還要求廠商提供完善生態配套與一站式解決方案。

薩博爾奇克認為，Wi-Fi 技術當前在物聯網領域迎來發展熱潮。該技術普及度極高，部署配套基礎設施成本極低。對于傳感器等高帶寬物聯網設備，Wi-Fi 具備極強吸引力；而對于要求高穩定性、高可靠性、高安全性的場景，以太網供電（PoE）與以太網總線（EtherCAT）依舊不可替代。他預判 Wi-Fi 6 將與各類有線、無線技術長期共存。

以太網供電方案采用有線傳輸，可同步供電組網，網絡抗干擾能力更強；但布線施工繁瑣、占用空間，卻是部分場景唯一可行方案。固定傳送帶監測適合有線組網，而倉庫搬運機器人這類移動設備，則無法采用有線連接方式。

談及人工智能，他認為 AI 價值能否落地，核心取決于數據價值變現的商業模式。以家居門窗安防傳感器為例，設備無需通過紫蜂（ZigBee）網絡持續向云端傳輸音視頻數據，轉而在終端本地完成數據分析即可。

基于 M 系列微控制器、而非大型數字信號處理器或圖形顯卡的邊緣本地算力方案優勢顯著：響應速度更快，同時斷網狀態下終端設備依然可以正常運行。

芯科實驗室早已意識到邊緣算力處理的優勢。旗下第二代芯片產品已支持本地數據運算，搭載 AI 硬件加速單元的第三代芯片正加速量產落地。以 BG24 系列芯片為例，其集成矩陣矢量處理（MVP）專用硬件加速器，專為微型物聯網機器學習推理、矢量與矩陣運算設計。該架構可將運算任務從 ARM Cortex-M 主控內核卸載處理，大幅提升片上系統運算速率，同時降低整體功耗。