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工业发展的驱动力是什么?决策者应该关注哪些趋势?意法半导体以创新的信息物理系统(Cyber-Physical Systems,简称CPS)如何开启下一个自动化时代为论点,得出了自己的结论 。在不久前的2022 年国际固态电路会议 (ISSCC 2022) 上,意法半导体模拟、MEMS 和传感器产品部总裁 Marco Cassis 发表了主题演讲,重点介绍了ST在传感器、人工智能、通信等方面取得的技术突破,以及在 “下一个自动化时代”背景下的一些新趋势 。
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首先谈到了第一个自动化时代 。作为信息时代的产物 , 自动化时代是指机器开始执行复杂任务、几乎没有人机交互的时代 。全球信息系统和生产数字化开启了第一个自动化时代,给经济社会带来翻天覆地的变化 。制造业生产效率明显提高,就业市场欢迎新人才 。简而言之,自动化是第三次工业革命的核心,根据世界经济论坛的数据,未来几年自动化发展将继续显著提速 。
机器自动化制造
下一个自动化时代
Marco Cassis在主题演讲中指出,信息物理系统 (CPS)的概念带来了技术融合 , 我们正在经历一个新的自动化时代 。CPS的概念是 2017 年正式提出的 ,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 。” CPS信息物理系统经由传感器和执行器,通过联网的智能计算系统与世界交互 。
信息物理系统与物联网系统有何不同? ST认为 , 信息物理系统代表了一个包括物联网在内的超级集合 。信息物理系统还提供了控制系统和机器学习应用,而传统物联网平台大多没有这类配置 。虽然物联网和信息物理系统有许多共同之处,但信息物理系统超越了传统物联网的范畴 。信息物理系统的控制和 AI 两大功能是开启下一个自动化时代的主要动力 。
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已经到来 。ST在 ISSCC 大会的主题演讲中强调指出,微控制器和传感器在边缘设备上实现AI有多种方式,并概述了能使系统自动实现复杂决策过程的现有技术,也强调了预测市场趋势有多么重要 。
提前数年入局,取得先发优势
今天,边缘人工智能的普及源于市面上已有的成熟开发工具 。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,刚推出时即为业内先驱 , 此后多年来也一直在不断地更新迭代 。ST 还提供FP-AI-FACEREC1等开源演示例程,让开发人员在几分钟内就能创建一个机器学习应用程序 。同样 , ST的条件监测解决方案满足了工业环境的可靠性要求 。此外,ST还提供由 UCLA 大学的 William Kaiser 教授设计的嵌入式机器学习 免费课程,并通过 GitHub和我们的机器学习核心库与开源社区的开发者密切互动 。
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颠覆性变化 。2018 年,当时很少有人知道怎样在嵌入式系统上使用机器学习 。想要开发嵌入式机器学习应用的学生,用 ST的开发工具,在有相关学术背景的大学教授协助下,才终于开发出了嵌入机器学习应用 。而今天,同样的项目只需要点击几下鼠标即可完成 。2020 年,据ST 合作伙伴 Siana 设计公司介绍,越来越多的客户开始了解机器学习应用,并将其用于实际应用 。最近,我们还看到市面上在售的智能手表或手机已经在使用 ST 机器学习解决方案,帮助用户决策何时激活屏幕或记录身体活动,而其功耗只是典型方案的几分之一 。
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