导读:近日,由Aspencore主办的CEO峰会在深圳大中华喜来登酒店六楼正式举行,来自Bosch Sensortec亚太区总裁的王宏宇先生,带来了主题演讲《嵌入式AI与MEMS传感器塑造未来,开启全新视野》。
近日,由Aspencore主办的CEO峰会在深圳大中华喜来登酒店六楼正式举行,来自Bosch Sensortec亚太区总裁的王宏宇先生,带来了主题演讲《嵌入式AI与MEMS传感器塑造未来,开启全新视野》。
众所周知,AI在AIGC与大模型到来后,正式走上了一个新的台阶,但实际上,嵌入式产品很难负担新型AI所需的算法,尤其传感器产品,在低功耗和低成本作为客户重点要求的情况下,AI很难被应用其中。
此外,除了AI,现在的传感器产品未来还将如何迭代?
而本次Bosch Sensortec亚太区总裁王宏宇先生的演讲,就提到了几个传感器迭代的重要方向。
AI,传感器单品的迭代方向
回顾整个传感器发展的历史,从一开始人们只是在大量的电子设备上使用传感器,而传感器一直以来的主要责任就是把物理信号包进来转成数字信号,或者把模拟信号放大,传到下一级。
不过后来,随着系统包括控制器开始要求传感器在做一些简单的运算,比如敲击、翻转,这样的话给整个系统会减轻负担,于是传感器成为能够评估和处理数据的元器件。此后,AI传感器即智能传感的概念出炉,大家都认为,传感器将不再满足于现状,而是需要具备更多智能和学习的功能。
为什么传感器需要智能?来自Bosch Sensortec亚太区总裁的王宏宇先生介绍道,“我们现在讲一个概念,就是需要把AI慢慢从目前云端下沉到边缘,边缘智能可以带来很多好处:第一就是它的实时性非常好,当我们的AI部署到智能器件,传感器也好,或者MCU也好,功耗相对比较低。第二它对个人数据的保护会起到非常关键的作用,需要把所有数据都传到云端去处理。第三,把AI技术用到消费产品,很重要的就是人的个体差异性很大,只有通过边缘化的智能,才能对我们的用户或者给我们用户提供更好的用户体验,所以我们叫做个性化的服务。”
也就是说,王总认为,低功耗、保护边缘数据、满足个体差异,是传感器+AI的重点工作,也只有应用AI才能使传感器满足以上条件。
但除了AI,传感器还需要如何演进?
互联,多传感器应用方案的重点
除了智能,传感器还要能互相连接,因为连接就能创造出更多价值。
在演讲中,王总以四合一环境类传感器为例(包含压力、温度、湿度等)进行说明。“以前传统的做法就是用环境类传感器,把物理信号收集进来,通过算法进行学习,做成模型,然后我们把它部署到终端的器件上,比如可以去检测尿不湿的干洁程度,也可以放在家电冰箱里检测气体和食物的变化(是否有异味),这是通过单体传感器去做的。”
但这是集成多功能的单体传感器,过去叫单线合作,可以在一个时间节点测很多气体的变化,当然也可以把时间的维度拉长,这样的话形成一个三维的图谱式的数据收集,不过这都是通过一个单体传感器来做。
但实际上,单体传感器已难以满足现在的市场需求。王总继续以环境类传感器用到森林野火检测的案例讲解:“目前,全球20%的二氧化碳排放是由森林野火造成的,怎么提前预防森林野火发生,是我们一些客户想解决的问题。”
为满足客户需求,Bosch Sensortec团队开始进行研究,于是发现,单点的传感器很难完成此项工作,因为森林面积比较大并且气体流动情况复杂,传感器很难通过单点测量做精准的预测。
于是,传感器互联成了必要选项,首先,传感器需要通过太阳能供电,还需加上互联互通的芯片。当森林野火的时候会引起气体、温度、湿度的变化,通过多点部署传感器,并收集所有点的数据会传到云端,然后再在云端进行二次开发和处理,接着就会通过一些前期预测,去检测气体变化,继而在野火真正发生之前,可以在10到1个小时之前预防,通知消防队到现场做灭火或者预防措施。通过这种方式,在森林野火就能被扼杀在摇篮中。
这是也是传感器未来的一大发展趋势,即除了本地单体智能,多个传感器联结在一起共享数据,做预测性维护。
那么,在AI和互联之外,传感器还有哪些值得关注的演进方向?
功能扩容,传统传感器的未来发展
现在传统的传感器都有非常清楚的测量目标,比如大气压强、震动、转动等。但新时代,传统的传感器不仅能完成满足现有的需求,还将进行功能扩容。
比如手机和手表中的压力传感器,现在不单只是监测压力情况,还能够准确地进行地面检测,改善设备的位置服务,精准完成航迹推测计算。比如检测到使用者具体在大楼的哪一层,当出现故障的时候,救火队员就可以及时定位,可以进行室内导航。类似的应用已经存在,这也是消费类电子对压力传感器的主要诉求之一。
当前随着传感器的精度提高,压力传感器基本上可以检测到20厘米高度的变化,通过这个高精度的压力传感器,不光能够检测到客户所在楼层的位置,还可以检测到人下楼的状况。当用户在下楼的时候,每一个台阶可以非常清楚地被感知。
通过进一步地提高传感器的精度,有可能在传统直接测量的前提下实现更多功能。比如,可以用到高精度的压力传感器辅佐健身训练,把压力传感器集成到耳机,当用户做仰卧起坐的时候,可用以检测其动作是否标准,从而帮助用户更精准地测量卡路里的消耗。
综上所述,仅仅是传统的压力传感器就能衍生出更多用力支持,其他功能的传感器更值得挖掘其有待扩容的功能。
这也是传感器的第三个趋势,通过直接或者间接的测量,通过推进新的技术发展,将有更多场景可以用传统传感器实现。