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在我们的理解中，DRP在专用和通用，或者在性能和可编程性之间是个相对折中的方案。从结构上来看，这种动态可重构处理器包含可编程数据通道硬件（PE处理单元阵列）和状态转换控制器（完全可编程有限状态机），是十分典型的软件定义芯片（图4），可针对工业嵌入式设备的AI推理（inference）做加速。gybesmc
“算法的种类和大小可由同一个DRP硬件进行时间复用处理。其灵活性非常适用于AI产业的DNN（深度神经网络）的快速演化。”徐征表示，“DRP可对硬件资源和应用场景做动态调整，做并发处理，帮助在后台做很多场景的匹配和预处理。”例如对可动态加速图像处理算法，达到相比通用CPU快10倍的速度。gybesmc
类似DRP这类AI硬件的出现，及在兼顾弹性基础上对性能的追逐，实际都是智能制造开始全面步入AI的第一步。gybesmc
在瑞萨电子的设想里，“首先会提供附加AI单元的解决方案以拓展市场，从而使e-AI实用性得到市场广泛理解，再推进工业终端设备e-AI预安装解决方案普及。”徐征说。这段话大概是瑞萨电子推广工业AI芯片的策略，但或许还能表明，智能制造和数字工厂的AI仍处在新生期，所以前期提供的是“附加AI单元”解决方案。gybesmc
从宏观到微观世界的数字复刻
而从MCU/SoC的高度继续再往下层或供应链上层走，是EDA厂商。主流EDA厂商目前最特别的存在应该就是Mentor了：这家公司在被西门子并购以后，划归西门子的“数字工厂（Digital Factory）”业务旗下，且愈发看重“工业软件领域”的竞争力，而不只是以前那个，帮助系统与IC设计企业进行高级印刷电路板和芯片设计的EDA厂商。gybesmc
西门子当年收购Mentor的业务逻辑一直被人多番揣测。Mentor中国区总经理凌琳在接受采访时表示：“我们绝大部分客户，都同时使用机械和电子工具来设计、制造产品。为了让机电一体化产品的设计、工程和制造更高效，一个集成性的软件平台就很重要。”西门子Mechatronics就是连接了机械和电子领域的解决方案。gybesmc
西门子给予Mentor的投入，另外包括针对更多EDA相关企业的进一步收购，如Sarakol、Infolytica、Austemper等，显然是对上述策略的进一步补全。好比Infolytica在低频电磁模拟，包括电动马达、发电机和电磁设备设计支持方面的能力。所以凌琳说“电子设计、机械设计领域的协同”，“提供了整个闭环的系统设计。”其中的业务逻辑也变得一目了然。这是Mentor受西门子影响之时，践行“工业化之路”的代表。gybesmc
用时下比较流行的话来说即数字复刻版（或称数字孪生，digital twin）。这个词更像是个营销词汇，EDA的仿真、验证原本就属于典型的“数字复刻版”，是在芯片制造之前的数字复刻，只不过它是对微观世界的复刻。西门子收购Mentor以后的复刻，则既包含宏观世界的机械设计，也包含电子设计。在这套“闭环系统“中打造的数字复刻版，包含了整个生产环境或价值链：产品本身、产品的制造和性能，以及产品制造流程的完整复刻。在生产或制造前期，就对数字世界的产品、机器和设施设备进行仿真与优化，确保后续真实世界的制造生产。gybesmc
西门子2018财年数字工厂业务营收129.32亿欧元，同比增长11%；西门子PLM技术软件（现已更名为西门子数字工业软件）一年营收约在42亿美元左右。无论是西门子的“数字工厂”，还是西门子数字工业软件公司，都能表征工业4.0带来的经济效益，似乎比单纯的EDA业务更有协同优势。不过也正因如此，Mentor的EDA厂商角色定位，令其在工业4.0+AI方面更具发言权。gybesmc
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在机器学习IP方面，Mentor提供Catapult HLS AI/ML设计套装，帮助芯片架构师和设计师理解如何利用机器学习算法，以及构建起低功耗的硬件加速器。它能够展示如何将数字工具或DNN框架开发的算法，转为可综合（synthesizable）C/C++/SystemC代码，并最终综合为RTL芯片硬件设计语言。中间环节展示哪部分算法在处理器上执行更高效，以及若执行于IC专用硬件单元则能效比会是如何。
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