适应面广 1756-M08SE AB罗克韦尔 控制器

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[导读]时间来到2023年，ST在中国召开了其首届传感器大会，支持本地端的AI计算的智能传感器成为了本次大会的焦点。在开幕演讲上，意法半导体副总裁·中国区总经理曹志平表示，我们的生活经历了从off-line到on-line的变革，以及从on-line到on-life发展，目前迈入Sustainable Onlife阶段，具备AI能力的传感器将会是构建在线的、虚拟交融的可持续生活的关键。

2019年ST就推出了集成自家ML内核的传感器，这在当时确实是业界。而这款产品并不是ST的浅尝辄止，而是开启了其在AI传感器上的完整生态布局。

时间来到2023年，ST在中国召开了其首届传感器大会，支持本地端的AI计算的智能传感器成为了本次大会的焦点。在开幕演讲上，意法半导体副总裁·中国区总经理曹志平表示，我们的生活经历了从off-line到on-line的变革，以及从on-line到on-life发展，目前迈入Sustainable Onlife阶段，具备AI能力的传感器将会是构建在线的、虚拟交融的可持续生活的关键。

智能传感器要具备多强的计算能力，才能实现端侧AI应用？传感器和MCU/SoC之间又该如何分配数据的处理任务？带着这些问题我们有幸采访到了ST的诸多高层。

智能传感器布局：从MLC进化到ISPU

“智能传感器必须要能够实现独立的决策——通过它收集到的一些数据，能够不依赖微控制器（不管是节点级别的次微控制器，还是主SOC）独立做出决策。”意法半导体亚太区模拟器件、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表示，“所以就ST本身而言，现在正在努力让传感器（不管是运动传感器、加速记仪，还是影像传感器方面）终能够根据自己收集和感知到的数据做出独立的决策，并自动采取干预行为，从而得到预期的效果。”

通常在一个端侧系统中，会需要用到传感器、MCU和其他一些连接的功能。传感器负责采集真实物理世界的信号以及人体的相关信息，然后负责将数据传递到MCU中进行计算。MCU通过对于数据的计算分析，然后产出控制信号给到执行机构。在这其中，复杂的数据运算可能需要上传到云端进行处理和记录。

而ST在2019年推出的MLC（Machine Learning Core），则是在传感器内增加一个可重新配置的单元，被称为rPU。该rPU可以通过寄存器重新配置，能够运行一些简单的AI模型。其中FSM是用于设计逻辑连接的数学抽象。它是由有限数量的状态和状态之间的转换组成的行为模型，类似于流程图，可以在流程图中检查满足某些条件时逻辑的运行方式。FSM允许可以将一些算法从应用处理器转移到传感器中运行，从而持续降低功耗。

而在传感器峰会上，我们听到了一个更新的产品类型叫做——ISPU，即Intelligent Sensor Processing Unit。据了解，ISPU其实是早在2022年初就已经发布，这是一款内置了DSP的IMU产品，ISPU是集成在传感器的ASIC中的一个专门用于机器学习和处理器的DSP，可采用专用指令集进行编程，能够运行1位NN精度的AI算法。Davide表示，ISPU能够在边缘自动分析处理数据，并根据特定应用的需求，采取干预行为，并确保所需的jingque度，从而让终端应用变得更为丰富。而这一理念可以从IMU延伸到ST所有类型的MEMS和imaging传感器当中。

意法半导体MEMS传感器产品市场 BIANCHI表示，ISPU是意法半导体跨向人工智能领域的大一步。目前，可以通过ISPU来帮助客户实现在他们自己的神经网络端，以及包括在他们自己的人工智能算法上的解决方案的打造。

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