传感器智能化:数据融合+人工智能,推动2023年达到千亿美元市场
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- 来源:
- 发布时间:2020-04-21 21:55
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【概要描述】从最近在法国格勒诺布尔市(Grenoble)举行的欧洲MEMS与传感器高峰会(EuropeanMEMS&SensorsSummit)明显可以看到传感器变得越来越复杂、精巧且极其智能化,并持续普及于现代生活的各个领域。随着传感器不断收集庞大的数据,以便让汽车实现自动化、城市和工厂变得更加智能,我们看到许多关于传感器融合、边缘人工智能(AI)的需求和信息隐私问题,以及越来越多结合生物传感器的医疗应用。
传感器智能化:数据融合+人工智能,推动2023年达到千亿美元市场
【概要描述】从最近在法国格勒诺布尔市(Grenoble)举行的欧洲MEMS与传感器高峰会(EuropeanMEMS&SensorsSummit)明显可以看到传感器变得越来越复杂、精巧且极其智能化,并持续普及于现代生活的各个领域。随着传感器不断收集庞大的数据,以便让汽车实现自动化、城市和工厂变得更加智能,我们看到许多关于传感器融合、边缘人工智能(AI)的需求和信息隐私问题,以及越来越多结合生物传感器的医疗应用。
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从最近在法国格勒诺布尔市(Grenoble)举行的欧洲MEMS与传感器高峰会(European MEMS & Sensors Summit)明显可以看到传感器变得越来越复杂、精巧且极其智能化,并持续普及于现代生活的各个领域。随着传感器不断收集庞大的数据,以便让汽车实现自动化、城市和工厂变得更加智能,我们看到许多关于传感器融合、边缘人工智能(AI)的需求和信息隐私问题,以及越来越多结合生物传感器的医疗应用。
参与这项盛会的演讲人和与会者热烈讨论目前在欧洲发展中的强大传感器生态系统。例如我们最近报导一个联盟正在开发用于检测气体泄露的中红外线光子传感器;英国研究人员设计出可配对手持CMOS传感器与Android手机App的装置,能以低成本简易测量慢性心脏病或前列腺癌。今年初,我们还报导了Oura Health,它将PPG传感器封装在指环中以测量各种心率参数;而Oticon则在其助听器产品中整合传感器和处理能力,扩展助听以外的其他功能。
在今年的高峰会上,博世(Bosch Sensortec)、英飞凌(Infineon)、恩智浦(NXP)和意法半导体(STMicroelectronics)等业界领先企业均强调其多样化传感器解决方案适用于从可穿戴技术到自动驾驶汽车等各种应用,其技术展示并为MirSense、IRLYNX、Xenomatix和Tusk IC等开发传感器技术的创新型或新兴公司提供了一个平台。
意法半导体总裁兼执行长Jean-Marc Chery在开幕发表主题演讲,他提到欧洲虽然未能在下一代通讯领域取得领先地位,但“在为智能自主性、智能汽车、智慧城市、智慧工厂与医保健领域连接500~600亿台设备方面,我们可望打一场胜仗。”
显然地,这一部份与意法半导体聚焦于核心的汽车和工业市场有关,但也反映了这样一个事实——欧洲在为这些垂直产业的许多建构模组进行研发方面,仍然扮演关键角色。
这场年度会议实际上分为两部份:一部份讨论MEMS传感器,另一部份则着重于图像传感器。但从最终意图和目标来看,它是一场关于传感器的会议,而传感器融合的关键在于强调系统不仅取决于一个传感器,而是必须依赖多个传感器输入。无论是自动驾驶汽车、智慧城市、智慧工厂还是医疗保健,传感器子系统通常包含来自不同来源的多种传感器类型——测量温度、压力、接近度和位置等参数,以及各种化学物质和气体,以实现用于追踪、解释和反馈相关信息的闭环系统。
这一点在汽车产业中最为明显,它必须同时部署视觉、雷达和其它传感器的组合,才有助于开发人员向用户确保车辆在自动驾驶模式下能安全驾驶。
恩智浦资深副总裁兼电子事业部技术长Lars Reger表示,传感器在自动驾驶汽车中占据最主要的半导体价值,而且,为了绝对保障安全,视觉和雷达传感器的组合,为乘车人提供了更大的信心。雷诺汽车(Renault)高级驾驶辅助系统(ADAS)和自动驾驶系统工程主管Luc Bourgeois也谈到了使用包括car-to-X、雷达、激光雷达、摄像头和超声波传感器的互补传感器技术的需求。他强调了传感器融合在建构以数字呈现感知世界的作用,不仅有助于更加掌握,并进一步做出决策以及分析风险,特别是大数据(Big Data)和人工智能(AI)在实现这一目标的作用。
尽管推动了全自动驾驶汽车的发展,但也必须考虑现实面。Grenoble市政委员会副主席Claus Habfast在发表智慧城市的简报时表示,多年来,欧洲有许多城市的车辆一直无法实现完全自动驾驶。他说,智能移动性(smart mobility)是每一座智慧城市策略的关键要素。无人驾驶汽车或是联网的自动驾驶汽车都必须仰赖与其他车辆的无缝通讯,以及传感器和进行数据处理的外部基础设施。
但是,他说:“这个值得信赖的自动驾驶汽车基础设施尚未到位,必须要有人进行部署与操作,并从自动驾驶汽车的所有者和/或使用者那里取得投资报酬。现在还没有人能指出谁将在城市中负责这个问题,也不知道如何产生收入和分配。”他并补充说:“当自动驾驶汽车必须与普通车辆并存时,最终如果不是发展成为奢华车辆,就是只会让交通和塞车情况更加恶化。”尽管如此,他认为,欧洲由于拥有广泛的大众运输客户基础,城市当局已准备好在发展自动驾驶汽车基础设施方面发挥主导作用。
Apple创造/扼杀指纹识别传感器市场?
几年前,我曾经开着一台Tesla在加州Lawrence Expressway高速公路上兜风(这台车是向NetSpeed Systems执行长Sundari Mitra借来的,她最近刚刚把公司卖给了英特尔),就像其他人一样,我当时觉得这台车就像是“装了四个轮子的iPhone”一样拉风。
时间快转到现在以及展望未来,市场咨询公司Roland Berger合伙人Michael Alexander指出,消费者对于这种以智能手机般人机介面实现个人资讯娱乐与服务的期待,不但持续推动着传感器的需求,同时也为汽车与消费类电子创造了一种平台的融合。加上越来越多的识别、安全性、数据整合和分析等传感器需求浮现,一个连接智能设备与物联网平台的通用生态系统,将能进一步调整并部署于多个产业——例如汽车、金融服务以及保健或医疗应用等。
IHS Markit的MEMS和传感器首席分析师Manuel Tagliavini描述苹果(Apple)公司如何在2013年至2017年的短短4年间创造出指纹识别传感器市场后又扼杀掉这一市场。他说,iPhone X的效应将会在2021年以前消灭掉市场上超过9亿颗指纹识别传感器。该公司预测,随着屏幕尺寸增加,指纹识别传感器将逐步被整并至显示器中,例如vivo等中国OEM厂商正积极采用屏幕下指纹识别传感技术。
在光传感器市场,飞行时间(ToF)传感器将占据主导地位,其中,意法半导体拥有大部分的市占率,而Apple则将ToF传感器用于取代部检测的近红外接近传感器——Apple的这一用途是iPhone X上昂贵的定制元器件。Apple iPhone X使用了ToF与TrueDepth相机的近红外线(NIR)泛光传感元件组合,并应用于人脸识别。除了苹果公司,他表示其他手机OEM如三星(Samsung)、华为(Huawei)、OPPO、vivo和小米(Xiaomi)据称也正致力于开发类似的Face ID系统。
根据Yole资深分析师Eric Mounier,由于智能汽车、手机、5G和“工业4.0”带来深远的影响力,几种电子产业大势正推动着MEMS传感器市场进展。
尽管智能移动性持续推动着预计在2023年达到千亿美元的传感器市场,但从医疗保健到工业市场的各种“消费型”传感器方面还有更多工作尚待完成。显然地,传感器融合或使用多种类型的传感器将更进一步成为常态,尤其是创造高精度的数字环境。为此,传感器本身还将嵌入更多的智能化。
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