cps信息物理系统主要应用（信息物理系统CPS）

cps信息物理系统主要应用（信息物理系统CPS）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。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。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，

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。

嵌入式人工智能是下一个自动化时代的核心技术

我们的合作伙伴已经从边缘人工智能中受益，因为他们几年前就有了开发边缘AI所需的工具、文档和算力。Marco Cassis在演讲中也提到了 Gartner的人工智能炒作周期（the Hype Cycle for Artificial Intelligence）。分析师预计边缘人工智能将很快经历幻想破灭的低谷。因为大多数同类型的工具都是最近才出现的，开发人员仍在学习使用工具，并试图弄清楚用它们能做些什么。而ST 工具已经存在多年，帮助我们的客户提前几年就预测到人工智能趋势，并早早进入有效地利用这项技术开发实物产品的阶段。

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、无线连接等推动开创性应用的基础技术方面所取得的最新创新成果。他展示了这些创新技术如何相互搭建，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，也同时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专题的论文，此后一直在不断探索。创新正在使有影响力的异构集成技术成为 CPS 的核心技术。传统意义上，异构计算涉及到使用不同处理内核，这也是为更多人所熟悉的一种方式。由于目前代工厂还很难突破更小工艺节点的物理限制，异构计算有助于让摩尔定律继续下去。

Marco Cassis 在演讲中强调，正因为我们从异构计算走向了异构集成，业界正在经历一个新的自动化时代。ST不仅在同一颗芯片上集成不同的 Cortex-M 内核，而且还在做更大的事情。我们还整合机器学习核心与环境传感器，开创新的机器学习应用。我们正在使用 GaN 或 SiC 等新材料研制更多的功率器件，以创建新型蜂窝网络。我们的相变存储器研发活动正在提升汽车处理器的性能，而 BCD (BIPOLAR-CMOS-DMOS) 技术继续让芯片具有更复杂和多样化的功能。

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。随着信息物理设备变得越来越智能，妥善保护设备的安全问题亟待解决。此外，人工智能的出现意味着我们的安全防御措施必须能够抵御更强的攻击。同样，业界必须围绕可持续发展原则团结一致，以应对下一个自动化时代的气候危机，并推出激动人心的解决方案，为全人类创造更美好的未来。