信息物理系统(CPS)如何开启下一个自动化时代

工业发展的驱动力究竟是什么？决策者又该把目光投向哪些趋势？意法半导体（ST）从信息物理系统（CPS）如何开启下一个自动化时代的角度，给出了自己的答案。在2022年国际固态电路会议（ISSCC 2022）上，ST模拟、MEMS和传感器产品部总裁Marco Cassis发表主题演讲，详细解读了ST在传感器、人工智能、通信等领域的技术突破，以及“下一个自动化时代”背景下涌现的新趋势。

意法半导体模拟、MEMS 和传感器产品部总裁 Marco Cassis

下一个自动化时代是什么？

第一个自动化时代

Marco Cassis首先回顾了第一个自动化时代。作为信息时代的产物，那个时代的自动化意味着机器开始独立执行复杂任务，几乎不需要人参与交互。全球信息系统和生产数字化的浪潮，开启了第一个自动化时代，经济社会随之发生了翻天覆地的变化。制造业生产效率大幅提升，就业市场也迎来了新的人才需求。简而言之，自动化是第三次工业革命的内核。根据世界经济论坛的数据，未来几年自动化的步伐还会明显加快。

下一个自动化时代

Marco Cassis在演讲中指出，信息物理系统（CPS）这个概念的提出，带来了技术的深度融合，我们正站在一个新自动化时代的门槛上。CPS的概念于2017年正式提出，指的是“一个包括由物理组件和计算组件构成的交互网络的智能系统”。这个系统通过传感器和执行器，经由联网的智能计算系统与世界交互。

那么，信息物理系统与物联网系统到底有何不同？ST的观点是，CPS是一个更大的集合，把物联网也装了进去。它还集成了控制系统和机器学习能力，而传统的物联网平台大多不具备这些功能。尽管两者有不少共同点，但CPS显然已经超越了传统物联网的边界。它的控制和AI两大能力，正是开启下一个自动化时代的关键引擎。

ST在业界率先推出的具有机器学习核心的惯性传感器LSM6DSOX

嵌入式AI是下一个自动化时代的核心技术

边缘AI已经不再是概念。ST在ISSCC的主题演讲中强调，微控制器和传感器在边缘设备上实现AI的途径多种多样，并详细介绍了让系统自动完成复杂决策的现有技术，同时指出预测市场趋势的重要性。

提前数年入局，取得先发优势

如今边缘AI的普及，离不开市面上那些成熟的开发工具。ST的微控制器机器学习开发工具NanoEdge AI Studio和STM32Cube.AI，以及LSM6DSOX MEMS的机器学习核心开发软件Unico GUI，推出时就是行业先驱，此后多年不断迭代更新。ST还提供FP-AI-FACEREC1等开源示例代码，让开发人员几分钟就能搭建一个机器学习应用。同时，ST的条件监测方案也满足了工业环境的可靠性要求。此外，ST还提供由UCLA大学William Kaiser教授设计的嵌入式机器学习免费课程，并通过GitHub和机器学习核心库与开源社区紧密互动。

在性能可靠、功能丰富的开发工具出现后，工作流程和行业发生了碘伏性变化。2018年，很少有人知道怎么在嵌入式系统上跑机器学习。那些想开发嵌入式机器学习应用的学生，得靠ST的开发工具，再配合有相关学术背景的大学教授指导，才能勉强做出来。而今天，同样的项目，点几下鼠标就搞定了。到了2020年，据ST合作伙伴Siana设计公司透露，越来越多的客户开始了解并把机器学习应用落地。最近，市面上在售的智能手表和手机已经在使用ST的机器学习解决方案，帮助用户决定何时点亮屏幕或记录活动，功耗仅为传统方案的几分之一。

嵌入式人工智能是下一个自动化时代的核心技术

ST的合作伙伴之所以能从边缘AI中获益，是因为他们早在几年前就拥有了所需的工具、文档和算力。Marco Cassis在演讲中提到了Gartner的人工智能炒作周期。分析师预测边缘AI很快会跌入幻想破灭的低谷。大多数同类型工具都是最近才出现的，开发者还在学习摸索。而ST的工具已经存在多年，帮助客户提前几年就把握了AI趋势，早早进入有效利用阶段。

异构集成是下一个自动化时代的驱动力

Marco Cassis的主题演讲涵盖了ST在传感器、电源芯片、无线连接等基础技术上的最新创新。他展示了这些技术如何相互搭建，利用异构集成实现CPS系统，开启下一个自动化时代。举例来说，他不仅讨论了LoRaWAN的崛起，还介绍了通用微控制器内置LoRaWAN控制器（STM32WL），以及LoRa如何与其他协议协同通信。

ST在行业率先推出 LoRa 系统芯片STM32WL

异构集成为CPS赋能

ST在2018年发表了公司首个关于信息物理系统的论文，此后持续探索。创新正在让有影响力的异构集成技术成为CPS的核心。传统上，异构计算涉及使用不同处理内核，这是更熟悉的方式。由于代工厂难以突破更小工艺节点的物理限制，异构计算有助于延续摩尔定律。Marco Cassis强调，正因为业界从异构计算走向了异构集成，才迎来了新的自动化时代。ST不仅在同一颗芯片上集成不同的Cortex-M内核，还在做更大的事情：整合机器学习核心与环境传感器，开创新的机器学习应用；使用GaN或SiC等新材料研制功率器件，创建新型蜂窝网络；相变存储器研发提升汽车处理器性能；BCD技术继续让芯片功能更复杂多样。异构集成为新产品赋能。

下一个自动化时代仍需要行业合作

下一个自动化时代已经开启，行业合作的重要性不言而喻。随着信息物理设备越来越智能，安全问题亟待解决。人工智能的出现意味着安全防御必须能抵御更强的攻击。同样，业界必须围绕可持续发展原则团结一致，应对气候危机，推出激动人心的解决方案，为全人类创造更美好的未来。

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