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传感器的应用越来越普遍，从我们当前随时随地在线的生活状态来看，传感器已经不再是传统的被动元件或器件——它们不仅仅限于感知和读取周围环境的信号，而是往往需要在更为自动化的运行模式下，保证更高的精确性，从而提高整个系统的性能、智能体验，并降低能耗。也就是说，从我们未来智能生活的愿景来看，传感器不仅仅是智能应用中不可缺少的部件，更大的意义在于——它自身的智能化迭代，对整体系统的智能程度、能耗以及用户体验，都具有关键作用。
时逢首届意法半导体（ST）传感器峰会在北京召开，<与非网>在此期间采访了意法半导体亚太区模拟器件、MEMS和传感器产品部 (AMS) MEMS及影像传感器子产品部市场及应用副总裁、智能手机创新中心负责人Davide BRUNO，意法半导体MEMS传感器产品市场经理Francesco BIANCHI，意法半导体影像传感器总监Marc VASSEUR，意法半导体中国区MEMS传感器市场与技术应用总监许永刚 (Vincent XU)，意法半导体中国区影像传感器市场与技术应用资深经理连宗海 (Jm LEANG)，就智能传感器未来的技术趋势、应用前景，包括融入AI特性、在汽车等关键领域的创新方向等，进行了深入探讨。
如何定义智能传感器？
ST如何定义智能传感器？Davide表示，智能传感器不再是简单地内嵌代码处理功能，实现数据在传感器上的处理。结合使用场景来看，比如在消费电子领域的智能手表、智能手环等设备中，通过传感器已经可以实现数据的边缘计算。这对于产品的功能来说是加分项，是产品表现能力和性能的提升。
对于智能传感器来说，要做到对周围环境的感知，而不只是降低整个设备的能耗或成本。智能传感器必须要能够实现独立的决策，也就是对收集到的一些数据，能够在不依赖微控制器（不论是节点级别的次微控制器，还是主SoC）的情况下，进行独立决策。
他进一步解释说，ST对智能传感器的理念，是能够自动分析数据、在边缘处理数据，并根据特定应用的需求，自动采取干预行为，并确保所需的精确度，从而让终端应用变得更为丰富，这个理念可以延伸到ST所有类型的MEMS和图像传感器等产品中。此外，ST也在通过引入新技术、新功能，进一步丰富其智能传感器版图，比如最新推出的ISPU，就是一款嵌入DSP的IMU设备，从而实现了AI能力。
智能传感器如何拥抱AI？
AI是当前最显著的科技浪潮，对于ST来说，如何在智能传感器设计中融入AI？如何定义未来的相关产品？
事实上，ST约在2019年就推出了配备机器学习功能的传感器，可以说是市场上首家推出这类产品的企业。
Francesco表示，对于人工智能而言，最重要的一点是数据处理，但同时，也要考虑数据的收集。ISPU是ST目前跨向人工智能领域的最大一步，通过ISPU，可以助力客户实现神经网络端、以及人工智能算法解决方案的打造。此外，由于人工智必须仰赖于数据才能工作，因此可以说，vAFE为人工智能与外部传感器互联互通打开了一扇新的大门。通过vAFE，客户能够有效连接到ISPU或传感器，从而能够更好地使用处理逻辑，更好地嫁接和外部模拟器件之间的联系。这其中非常重要的是，所有数据的处理都可以在ISPU本地完成，从而能够提供更多的信息和原数据，帮助客户通过数据方式执行更多任务，从而实现解决方案的系统化升级和优化。
Francesco补充，ST智能传感器会更加强大。数据分区处理是传感器领域当前实现系统级的可持续发展的趋势之一，也就是说，对传感器和微控制器之间进行数据分区，传感器上执行和运行特定级别的数据处理（比如简单或中等难度数据），比较复杂的算法和强度密集的数据则留给MCU。通过这一方法，传感器能够做出更智能的判断和动作，有助于降低系统功耗，并且保护数据隐私。
智能传感器如何满足汽车新需求？
当前，汽车市场的电动化、智能化，正蕴藏着巨大的发展机会。Davide表示，ST也由此获得了更多机会，比如通过面部识别的方式打开车门，可以省去车钥匙的操作步骤；停车后能够监测异常，遇到碰撞等情况可以主动激活包括视频记录仪在内的系统，并给车主手机发送提醒信息；此外还有占位识别和姿势辨别，比如有人潜伏在车辆附近且行动可疑，首先占位识别传感器会检测到这一情况，其次融入了AI功能的全球快门(global shutter)和姿势识别传感器则能够进一步识别这种可疑行为，并决定是否给车主发送提醒信息。他强调，越来越多的新应用和新技术正在汽车上出现，ST通过整合多款传感器，并进行传感器融合分析，有助于进一步实现创新功能。
连宗海认为，当前汽车行业很多增长潜力来自于DMS和OMS。首先DMS是大部分国家法律法规的要求，很多汽车也会将DMS作为主要卖点来阐述安全性、以及和竞品的差异性。其次，OMS也是汽车行业的发展趋势。汽车已经不再是传统的车，而是办公空间和居家空间融合的延伸品。车内有各种大屏、小屏，涉及多屏互动，是人的体验文化的提升。车内有了OMS系统，可以帮助计算乘客数量，从而适当调节车内温度，调整空调气流方向。
许永刚分享了运动传感器在车内的创新应用。伴随着电动化的趋势，汽车增加了更多功能，比如自动导航，它需要很高精度的陀螺仪；还有零重力座椅，底盘，需要集成传感器；热泵空调需要通过气压计传感器，来监控气流、气压；RNC（路噪消除）功能，可以通过传感器消除从路面、车底盘传来的噪音，实现更好的驾乘体验。类似这些新的功能和应用，ST都可以提供相关产品和支持。
Francesco补充了ADAS应用方面的超级传感器技术，目前已在汽车行业得到广泛应用。因为汽车主机厂希望通过高精度传感器来满足ADAS要求，ST可以通过将来自于多个高精度传感器的数据进行融合，从而形成超级传感器来赋能ADAS性能。
多样传感器技术助力工业智能化升级
工业市场一直是传感器非常重要的应用领域，多年来，ST致力于通过大量的产品组合满足市场发展需求。Francesco表示，ST在工业领域见证了传感器逐步加持和增强人机协作，从而实现了更高的工作效率。就这一方面而言，ST的运动传感器在工业领域拥有广阔的产品线，并且是长生命周期的项目在运作。也就是说，所有传感器设备，从销售的第一天开始到接下来的十年，ST都能够维持它的有效使用和运营的，从而应对工业市场的特殊需求。
在具体应用中，例如宽间隙的加速仪器产品，能够更好地捕捉发动机异常震动数据，通过捕捉到这样的细微信号，可以帮助客户做好预测性维护，从而避免对设备本身甚至生产线造成危害。
还有工业倾角计，可以长时间地稳定使用，从而测量极为微小的角度变化。比如建筑方面，用来进行包括表面沉降、深层位移等监测。此外还有适用于机器人、以及医疗相关行业的解决方案和产品等等。仅在运动传感器方面，ST就有全方位的产品组合来满足工业市场需求。
Marc分享了影像传感器在工业领域的应用。他表示，ST的影像传感器最初是通用产品，之后逐渐延伸到多个行业。除了在工业领域提供长生命周期的保障服务，这些标准化的产品也以通用形式用在专门的使用领域。所谓的 “消费级工业” 就是消费和工业市场的混合，比如清洁机器人、服务机器人，还包括一些家电产品等，都是介于工业和消费之间的混合市场，ST通过飞行时间传感器（ToF）、全球快门传感器等相关产品提供支持。此外，工业应用还有一些特殊应用场景，比如靠近危险区域时的距离传感器等等，需要多样化的传感器技术支持。
写在最后
面对各行各业智能升级需求，智能传感器的重要性越来越凸显。一直以来，传感器作为连接模拟信号与数字信号之间的桥梁，为智能感知贡献了巨大力量。下一步，传感器本身将在智能化方向进行升级，不论是融入AI功能、还是多传感器融合、或是从更高安全、更低能耗角度的改进，将有助于整体系统实现更为自主的决策，并且更快捷、节能地推进全产业智能化升级。
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