面對近年來工業4.0概念持續發展,並加入人工智慧(AI)普及化、節能減碳等熱門議題引發關注,意法半導體(ST)也在近期提出包含MEMS感測器和碳化矽(SiC)等高效解決方案,探討可在邊緣AI領域扮演的關鍵角色,使其更易於普及,讓每個人都能受益。
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意法半導體也在近期提出包含MEMS感測器和碳化矽等高效解決方案,探討可在邊緣AI領域扮演的關鍵角色。 |
意法半導體類比、電源、MEMS和感測器事業群副總裁暨MEMS子產品事業群總經理Simone Ferri指出:「對比人腦與同等運算能力(約每秒1011次浮點運算)的高效能超級電腦的耗電量,人腦僅需20瓦、而超級電腦則需22.8MW,這百萬倍的電量差距便構成了重大發展阻礙,亟須加以縮小。」
意法半導體中國及APeC汽車用SiC產品部經理Gaetano Pignataro進一步表示:「目前加速AI部署的重要問題之一,便是其造成的環境衝擊,包含排放二氧化碳、耗水電量和便利性,皆與人類活動間存在巨大差異,成為阻礙AI被廣泛應用的關鍵障礙,並正視這些挑戰。」
進而建議效仿章魚的智慧,並轉化為AI和感測技術,如將其神經分佈在觸腳中,形成分散式智慧的邊緣AI;還在數據源附近設有專門感測器,能在邊緣即時處理,減少複雜的數據傳輸。章魚便因此得以適應環境,改變本體形狀甚至顏色。
此即是ST創新概念之一的「適用性配置」,利用智慧感測器分析環境便如同章魚根據環境重新配置自身的原理,關鍵是可透過機器學習核心和有限狀態機台合作即時解讀事件,並已將此概念導入不同應用場域。
包括對於再生能源的風力發電,將ST的智慧感測器放置在機艙上的低功耗節點,便能監控機艙姿態,並偵測任何彎曲或異常;追蹤風力葉片速度和行為,以優化風機性能。以及用於電鑽的反衝偵測,ST感測器便能透過監控移動和電流消耗來偵測即將發生的反衝,然後切斷電池電源以限制影響,確保使用者的安全與健康,避免須經MCU處理數據後才反應的延遲。
值得一提的是,針對目前在倉儲中已經廣泛使用的各種機器人類型,ST也提供光學和MEMS感測器的組合,例如將飛行時間感測器與動作感測器,或鏡頭與動作感測器結合,創造出更多的應用可能性。
Simone Ferri表示:「為了優化成本與製造,ST通常會將感測器分開設計,並將數據處理集中在MCU或MPU層級,透過AI演算法或其他演算法來融合這些資訊。」因此在需要快速反應的倉儲機器人或防反彈機制的電鑽等應用、若有警示或觸發事件時,無論是光學或是動作感測器,都可以立即做出有效反應,而不必依賴中央處理器。
Gaetano接著探討電動化對碳化矽帶來的挑戰及市場需求的轉變,以及ST的產品藍圖及製造策略。例如在工業領域的設備電源、AI伺服器等應用,對更高功率、更高效能及更高密度的需求日益增加,而碳化矽正是滿足這些需求的理想技術,應用範圍相當廣泛。
依分析師預估,2026年整體碳化矽功率元件市場將大幅成長約達350億美元,並於2030年接近400億美元。到了2030年的碳化矽市場規模可望接近20 億美元,其中約70%的成長來自汽車應用,剩下的 30%則來自工業領域。
例如在能源發電與配電領域中,碳化矽也是處理高功率需求的首選技術,特別是在對高功率和效率至關重要的AI資料中心、電信基礎建設、充電樁等,無論是從高到中低功率的應用,追求最高的效率與功率密度都是共同目標。僅今年充電樁的安裝量就增加了約600萬座,高功率充電站中的矽含量可達到5,000美元,創造了可觀的市場規模。
且在再生能源領域,碳化矽已廣泛應用於逆變器與高功率風力發電機,具備在高電壓、高開關頻率及嚴苛環境下運作的能力,需要耐用、堅固且使用壽命長的元件,以降低維護和擁有成本,成為多種高需求應用的最佳解決方案。就連儲能系統的成長也非常顯著,特別是在併網型儲能系統的矽含量約為2,500~5,000 美元,今年新增了12 GW的儲能容量,進一步顯示半導體產業的潛力。
為了滿足這不斷增加的需求,ST正在大力投資生產,同時專注於研發,推動新材料、新技術和新結構的創新,帶來更多成長的機會。不僅提升產品品質,超越標準要求進行認證;透過分析具體應用的任務特性、故障機制,並應用加速測試來確保產品能滿足預期壽命,還進一步降低成本,確保在競爭激烈的市場中保持優勢。