工業(yè)發(fā)展的驅動力是什么?決策者應該關注哪些趨勢?意法半導體以創(chuàng)新的信息物理系統(tǒng)(Cyber-Physical Systems，簡稱CPS)如何開啟下一個自動化時代為論點，得出了自己的結論。在不久前的2022 年國際固態(tài)電路會議 (ISSCC 2022) 上，意法半導體模擬、MEMS 和傳感器產品部總裁 Marco Cassis 發(fā)表了主題演講，重點介紹了ST在傳感器、人工智能、通信等方面取得的技術突破，以及在 “下一個自動化時代”背景下的一些新趨勢。

意法半導體模擬、MEMS 和傳感器產品部總裁 Marco Cassis

下一個自動化時代是什么?

第一個自動化時代

Marco Cassis首先談到了第一個自動化時代。作為信息時代的產物，自動化時代是指機器開始執(zhí)行復雜任務、幾乎沒有人機交互的時代。全球信息系統(tǒng)和生產數(shù)字化開啟了第一個自動化時代，給經(jīng)濟社會帶來翻天覆地的變化。制造業(yè)生產效率明顯提高，就業(yè)市場歡迎新人才。簡而言之，自動化是第三次工業(yè)革命的核心，根據(jù)世界經(jīng)濟論壇的數(shù)據(jù)，未來幾年自動化發(fā)展將繼續(xù)顯著提速。

機器自動化制造

下一個自動化時代

Marco Cassis在主題演講中指出，信息物理系統(tǒng) (CPS)的概念帶來了技術融合，我們正在經(jīng)歷一個新的自動化時代。CPS的概念是 2017 年正式提出的 ，指的是“一個包括由物理組件和計算組件構成的交互網(wǎng)絡的智能系統(tǒng)?！?CPS信息物理系統(tǒng)經(jīng)由傳感器和執(zhí)行器，通過聯(lián)網(wǎng)的智能計算系統(tǒng)與世界交互。

信息物理系統(tǒng)與物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)有何不同? ST認為，信息物理系統(tǒng)代表了一個包括物聯(lián)網(wǎng)在內的超級集合。信息物理系統(tǒng)還提供了控制系統(tǒng)和機器學習應用，而傳統(tǒng)物聯(lián)網(wǎng)平臺大多沒有這類配置。雖然物聯(lián)網(wǎng)和信息物理系統(tǒng)有許多共同之處，但信息物理系統(tǒng)超越了傳統(tǒng)物聯(lián)網(wǎng)的范疇。信息物理系統(tǒng)的控制和 AI 兩大功能是開啟下一個自動化時代的主要動力。

ST在業(yè)界率先推出的具有機器學習核心的慣性傳感器LSM6DSOX

嵌入式AI是下一個自動化時代的核心技術

邊緣AI已經(jīng)到來。ST在 ISSCC 大會的主題演講中強調指出，微控制器和傳感器在邊緣設備上實現(xiàn)AI有多種方式，并概述了能使系統(tǒng)自動實現(xiàn)復雜決策過程的現(xiàn)有技術，也強調了預測市場趨勢有多么重要。

提前數(shù)年入局，取得先發(fā)優(yōu)勢

今天，邊緣人工智能的普及源于市面上已有的成熟開發(fā)工具。ST的微控制器機器學習開發(fā)工具 NanoEdge AI Studio 和 STM32Cube.AI，以及LSM6DSOX MEMS 的機器學習核心開發(fā)軟件 Unico GUI，剛推出時即為業(yè)內先驅，此后多年來也一直在不斷地更新迭代。ST 還提供FP-AI-FACEREC1等開源演示例程，讓開發(fā)人員在幾分鐘內就能創(chuàng)建一個機器學習應用程序。同樣，ST的條件監(jiān)測解決方案滿足了工業(yè)環(huán)境的可靠性要求。此外，ST還提供由 UCLA 大學的 William Kaiser 教授設計的嵌入式機器學習 免費課程，并通過 GitHub和我們的機器學習核心庫與開源社區(qū)的開發(fā)者密切互動。

在性能可靠、功能豐富的開發(fā)工具出現(xiàn)后，工作流程和行業(yè)發(fā)生了顛覆性變化。2018 年，當時很少有人知道怎樣在嵌入式系統(tǒng)上使用機器學習。想要開發(fā)嵌入式機器學習應用的學生，用 ST的開發(fā)工具，在有相關學術背景的大學教授協(xié)助下，才終于開發(fā)出了嵌入機器學習應用。而今天，同樣的項目只需要點擊幾下鼠標即可完成。2020 年，據(jù)ST 合作伙伴 Siana 設計公司介紹，越來越多的客戶開始了解機器學習應用，并將其用于實際應用。最近，我們還看到市面上在售的智能手表或手機已經(jīng)在使用 ST 機器學習解決方案，幫助用戶決策何時激活屏幕或記錄身體活動，而其功耗只是典型方案的幾分之一。

嵌入式人工智能是下一個自動化時代的核心技術

我們的合作伙伴已經(jīng)從邊緣人工智能中受益，因為他們幾年前就有了開發(fā)邊緣AI所需的工具、文檔和算力。Marco Cassis在演講中也提到了 Gartner的人工智能炒作周期(the Hype Cycle for Artificial Intelligence)。分析師預計邊緣人工智能將很快經(jīng)歷幻想破滅的低谷。因為大多數(shù)同類型的工具都是最近才出現(xiàn)的，開發(fā)人員仍在學習使用工具，并試圖弄清楚用它們能做些什么。而ST 工具已經(jīng)存在多年，幫助我們的客戶提前幾年就預測到人工智能趨勢，并早早進入有效地利用這項技術開發(fā)實物產品的階段。

異構集成是下一個自動化時代的驅動力

Marco Cassis的主題演講涵蓋了ST在傳感器、電源芯片、無線連接等推動開創(chuàng)性應用的基礎技術方面所取得的最新創(chuàng)新成果。他展示了這些創(chuàng)新技術如何相互搭建，利用異構集成實現(xiàn)CPS系統(tǒng)，開啟下一個自動化時代。舉例來說，他不僅討論了 LoRaWAN 的崛起，也同時介紹了通用微控制器內置 LoRaWAN 控制器 (STM32WL)，以及 LoRa 如何與其他協(xié)議協(xié)同通信。

ST在行業(yè)率先推出 LoRa 系統(tǒng)芯片STM32WL

異構集成為 CPS賦能

ST在2018 年發(fā)表了公司首個關于信息物理系統(tǒng)專題的論文，此后一直在不斷探索。創(chuàng)新正在使有影響力的異構集成技術成為 CPS 的核心技術。傳統(tǒng)意義上，異構計算涉及到使用不同處理內核，這也是為更多人所熟悉的一種方式。由于目前代工廠還很難突破更小工藝節(jié)點的物理限制，異構計算有助于讓摩爾定律繼續(xù)下去。

Marco Cassis 在演講中強調，正因為我們從異構計算走向了異構集成，業(yè)界正在經(jīng)歷一個新的自動化時代。ST不僅在同一顆芯片上集成不同的 Cortex-M 內核，而且還在做更大的事情。我們還整合機器學習核心與環(huán)境傳感器，開創(chuàng)新的機器學習應用。我們正在使用 GaN 或 SiC 等新材料研制更多的功率器件，以創(chuàng)建新型蜂窩網(wǎng)絡。我們的相變存儲器研發(fā)活動正在提升汽車處理器的性能，而 BCD (BIPOLAR-CMOS-DMOS) 技術繼續(xù)讓芯片具有更復雜和多樣化的功能。

異構集成為新產品賦能

下一個自動化時代仍需要行業(yè)合作

下一個自動化時代已經(jīng)開啟，行業(yè)合作的重要性不言而喻。隨著信息物理設備變得越來越智能，妥善保護設備的安全問題亟待解決。此外，人工智能的出現(xiàn)意味著我們的安全防御措施必須能夠抵御更強的攻擊。同樣，業(yè)界必須圍繞可持續(xù)發(fā)展原則團結一致，以應對下一個自動化時代的氣候危機，并推出激動人心的解決方案，為全人類創(chuàng)造更美好的未來。