可持续发展（Sustainability）和在线生活（Onlife），两个看似矛盾的因素能否和谐共处？2023年10月17日北京举行的首届ST传感器大会给出了答案。
 
意法半导体执行副总裁、中国区总裁曹志平强调了两个关键词，第一个是可持续发展（Sustainability），通过可持续发展的方式，创造一个可持续发展的世界。第二个关键词是在线生活（Onlife），我们已经进入了一个时刻互联的时代，单纯区分在线还是不在线，已不再有意义，而在线生活时代，已经是传感器和云连接市场真正开始爆发的时代。要将可持续发展和在线生活整合到一起，离不开传感器的三个核心特征：智能、安全和精准。
 
传感器的智能化演进
 

ST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

 
何谓智能传感器？ST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介绍，所谓智能传感器不再是简单的内嵌代码处理功能，而是要能够自动分析数据，在边缘处理数据，并根据特定应用的需求，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。像当前的智能手表或手环能够通过传感器实现数据的边缘计算，提升了系统性能并降低了能耗和成本，但这还不够，智能传感器还需要对周围环境进行感知。这也是目前ST传感器产品的方向，让传感器最终能够根据自己收集和感知的数据做出独立决策，自动采取干预行为，从而得到预期的效果。

智能传感器处理单元（ISPU）是ST跨向人工智能领域的最大一步，ST MEMS传感器产品市场经理Francesco BIANCHI表示。ISPU是一种高度专业化的DSP，具有超低功耗高性能可编程内核，该内核支持处理内部（加速度计、陀螺仪和温度传感器）和外部（通过传感器集线器连接到传感器）数据。通过运行 ST  ISPU工具链编译的C语言算法，也可以使用NanoEdge AI Studio生成异常检测库，适用于在不使用MCU的情况下，实现任何AI、传感器融合算法。因此非常适合异常检测、自动化、资产追踪、告警等从可穿戴配件到高端个人电子产品的所有应用。

 
ST MEMS传感器产品市场经理Francesco BIANCHI

“如果没有数据，人工智能是无法工作的，”Francesco BIANCHI同时也表示，vAFE（Ad-hoc analog front end with motion detection for specific applications (verticals)）为人工智能和外部传感器互联互通打开了大门。通过这种方式采集更多的信息和原数据，能够帮助客户通过数据方式执行更多的任务，从而实现系统的升级和优化。
 
数据分区控制的必要性

数据计算和处理不仅可以在传感器端完成，边缘端完成，也可以在云端完成。但到底怎么分工，Francesco BIANCHI表示主要是算法的复杂性决定的，ST传感器可以在计算数据之间实现有效的平衡。

其实早在2019年，ST就推出了配有机器学习功能的传感器，是当时市场首家提出这样概念的企业。从系统优化角度而言，如果能让一些原始数据在本地实现处理，可以为微控制器留出更多的空间进行复杂任务的处理，从而可以进一步优化系统及整体功耗。同时，数据分区处理方法也能够帮助进一步保护数据隐私。一般而言，通过传感器采集到的大部分数据都是原始数据，如果采用传统传感器，这些数据要传到云端，或是放到应用端去处理，这个过程如果保护不好，会出现数据外泄并为第三方所获取。但如果传感器本身就能够实现对数据的处理，能够帮助降低数据外泄的可能性。

Francesco BIANCHI同时也表示，数据分区的处理方法是行业系统级实现可持续发展的大趋势。通过这种方式，传感器不再是被动的接受或是感知周围的环境，而是在感知环境、采集到相关数据后，做出智能性的判断。这也是ST希望能够为这个行业和社会所带来的解决方案。

ST影像传感器总监Marc VASSEUR补充到，影像传感器也需要尽可能就近进行光子捕获，即像素的捕获。数据实在太多了，很多算法的开发是非常花时间的——很多可供终端用户使用的算法需要花2年以上的时间。ST提供的算法之所以能够为客户所使用，是要确保在数据处理分区的过程当中，特别是图像处理的过程中，非常接近这个层级数据的采集，确保传感器能实现有效的数据的收集、处理和存储。

 
ST影像传感器总监Marc VASSEUR

 
传感器在汽车市场的机会

毋庸置疑，汽车应用为传感器提供了巨大的发展机会，所有新科技的发展都在不断改变着传统用车模式。Davide BRUNO觉得汽车应用需要关注两大要点：首先是安全性，每个国家对于安全性都有非常严苛的法律法规，ST不仅能够达成每个国家的要求，还能确保设备本身的安全性，从而提升车以及驾驶过程的安全性。目前，很多国家汽车行业主机厂，都要求器件达到“0ppm”水平，这一点是非常不容易的，也是ST一直致力于和主机厂共同携手达到的。此外，汽车在某种程度上已经成为了我们生活的一种延伸，很多人在开车过程中，能够参与远程视频通话。特别是当汽车达到自动驾驶四五级时，甚至可以享受车内的快乐时光，这也就涉及到了驾驶员和乘客监控系统（DMS和OMS），即座舱监控系统。

ST中国区影像传感器市场与技术应用资深经理连宗海 (Jm LEANG)补充到，目前汽车行业很多增长潜力都自于DMS和OMS。DMS大部分是国家法律法规要求，很多车厂会将DMS作为主要卖点来阐述他们产品的安全性和其他竞品的差异。OMS对于很多的消费者而言，车已不再是传统的车——车是移动办公室，车是家，车里会有各种不同的大屏、小屏、多屏的互动，是人体验的一种提升。有了OMS系统后，汽车可以帮助计算有多少乘客，从而适当调整车内温度，空调气流方向等等。所以，OMS是汽车行业发展一个趋势。
 
 

ST中国区影像传感器市场与技术应用资深经理连宗海 (Jm LEANG)

 
目前，传感器在车里的新应用也越来越多，ST中国区MEMS传感器市场与技术应用总监许永刚 (Vincent XU)介绍，安全气囊（Airbag）、电子稳定控制系统（ESC）、自动导航、零重力座椅、底盘、热泵空调、无钥匙进入系统、振动监测、占位识别、姿势辨别以及现在比较流行的路噪主动降噪技术（RNC）应用，都需要越来越多的传感器。此外，车在坡上的时候，开关门比较吃力，越来越多的客户也在问“是不是能把传感器加在门控上面，使得力气比较小的女孩子可以很轻松地推动车门？”

ST中国区MEMS传感器市场与技术应用总监许永刚 (Vincent XU)

 
同时，Francesco BIANCHI介绍，对于任何应用，如果想进一步提升性能，都可以考虑使用多传感器融合之后的超级传感器实现。在汽车行业，因为汽车主机厂总希望有高精度的传感器，以满足ADAS的要求。ST可以通过传感融合技术，将来自于多个高精度传感器的数据进行融合，形成超级传感器来进一步赋能ADAS的性能，据悉，这个技术明年将被应用在ADAS上。

 
传感器在工业市场的机会

在工业应用中，ST见证了传感器如何进一步加持和增强人机协作带来的更高工作效率。首先，ST运动传感器在工业领域拥有非常广阔的产品线，为了满足工业市场特殊需求，ST提出了十年长生命周期项目。同时，ST加速度计可以帮助更好地捕捉发动机异常振动数据，这些数据一般很微小、精细，如果能够捕捉到这样的信号，就可以进一步地帮助顾客做好预测性的维护，因为这样的异常振动往往发生在机器即将坏的时候，如果客户提前预知，并做好相关纠正或调整，就可以进一步减少发动机在后期出现破坏后，对于生产线、设备本身所造成的危害。此外，工业倾角计可以帮助测量极为微小的角度变化，Francesco BIANCHI表示，有些建筑领域的客户，专门使用工业倾角计进行建筑物表面沉降、深层位移等等。

此外ST影像传感器也有应用于工业市场的产品。ST影像传感器总监Marc VASSEUR表示，所谓的 “消费级工业”是消费和工业市场的混合，比如清洁机器人、服务机器人、家电产品等等，这些都是介于工业和消费之间的混合市场，ST飞行时间传感器（ToF）、全球快门传感器 (global shutter) 等相关的一些产品在这些领域有很多应用机会。这些产品不仅能够在传统行业使用，也可以在硬核工业中使用——包括当你靠近危险区域时用到的距离传感器，制造业装载系统中用到的传感器等等。

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