工業發展的驅動力是什么？決策者應該關注哪些趨勢？意法半導體以創新的信息物理系統（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行復雜任務、幾乎沒有人機交互的時代。全球信息系統和生產數字化開啟了第一個自動化時代，給經濟社會帶來翻天覆地的變化。制造業生產效率明顯提高，就業市場歡迎新人才。簡而言之，自動化是第三次工業革命的核心，根據世界經濟論壇的數據，未來幾年自動化發展將繼續顯著提速。
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(CPS)的概念帶來了技術融合，我們正在經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絡的智能系統。”CPS信息物理系統經由傳感器和執行器，通過聯網的智能計算系統與世界交互。
信息物理系統與物聯網系統有何不同？ST認為，信息物理系統代表了一個包括物聯網在內的超級集合。信息物理系統還提供了
控制系統和機器學習應用，而傳統物聯網平臺大多沒有這類配置。雖然物聯網和信息物理系統有許多共同之處，但信息物理系統超越了傳統物聯網的范疇。信息物理系統的控制和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AI有多種方式，并概述了能使系統自動實現復雜決策過程的現有技術，也強調了預測市場趨勢有多么重要。
提前數年入局，取得先發優勢
今天，邊緣人工智能的普及源于市面上已有的成熟開發工具。ST的微控制器機器學習開發工具NanoEdge AI Studio和STM32Cube.AI，以及LSM6DSOX MEMS的機器學習核心開發軟件Unico GUI，剛推出時即為業內先驅，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，讓開發人員在幾分鐘內就能創建一個機器學習應用程序。同樣，ST的條件監測解決方案滿足了工業環境的可靠性要求。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的開發者密切互動。
在性能可靠、功能豐富的開發工具出現后，工作流程和行業發生了顛覆性變化。2018年，當時很少有人知道怎樣在
嵌入式系統上使用機器學習。想要開發嵌入式機器學習應用的學生，用ST的開發工具，在有相關學術背景的大學教授協助下，才終于開發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從邊緣人工智能中受益，因為他們幾年前就有了開發邊緣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歷幻想破滅的低谷。因為大多數同類型的工具都是最近才出現的，開發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性應用的基礎技術方面所取得的最新創新成果。他展示了這些創新技術如何相互搭建，利用異構集成實現CPS系統，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如何與其他協議協同通信。
ST在行業率先推出LoRa系統芯片STM32WL
異構集成為CPS賦能
ST在2018年發表了公司首個關于信息物理系統專題的論文，此后一直在不斷探索。創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點的物理限制，異構計算有助于讓摩爾定律繼續下去。
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，業界正在經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境傳感器，開創新的機器學習應用。我們正在使用GaN或SiC等新材料研制更多的功率器件，以創建新型蜂窩網絡。我們的相變存儲器研發活動正在提升汽車處理器的性能，而BCD(BIPOLAR-CMOS-DMOS)技術繼續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合作
下一個自動化時代已經開啟，行業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，業界必須圍繞可持續發展原則團結一致，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，為全人類創造更美好的未來。