信息物理系统 (CPS) 如何开启下一个自动化时代?

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-PhysicalSystems , 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(ISSCC2022)上 , 意法半导体模拟、MEMS和传感器产品部总裁MarcoCassis发表了主题演讲 , 重点介绍了 , 以及在“下一个自动化时代”背景下的一些新趋势 。
信息物理系统 (CPS) 如何开启下一个自动化时代?
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意法半导体模拟、MEMS和传感器产品部总裁MarcoCassis
MarcoCassis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 。
信息物理系统 (CPS) 如何开启下一个自动化时代?
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机器自动化制造
MarcoCassis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 。
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ST在业界率先推出的具有机器学习核心的惯性传感器LSM6DSOX
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 。
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NanoEdgeAIStudio和STM32Cube.AI , 以及LSM6DSOXMEMS的机器学习核心开发软件UnicoGUI , 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WilliamKaiser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 。