在車聯網部分，ST主要著重於V2X/TBOX/ CAR Alarm等。ST一直是這些技術的先驅。我們的TESEO車用處理器，特別是MEMS和慣性測量元件，具有全套的開發工具。我們提供6自由度慣性元件，即所謂的6DOF模組，將3軸加速度計和3軸陀螺儀完全整合在一起。ST也考量到緊急電話救援的服務應用，以及內建測斜儀的車用警報器。ST為這種應用專門研發了測斜儀，還考量到用於偵測碰撞的車險控制器。

意法半導體亞太區MEMS和感測器行銷應用團隊負責人Davide Bruno

意法半導體亞太區MEMS和感測器行銷應用團隊負責人Davide Bruno指出，真正改變遊戲規則的是輔助駕駛。人人都在談論輔助駕駛，這已不再是夢想，而是現實，大家都在為此而努力。這方面的重點是各種系統的融合，其中包括老式雷達和新型光達（LiDAR）和鏡頭。在這些應用中採用了非常大量的ST感測器。ST的雷達不僅出現在購車和開車的時候，而且存在於汽車生產線上。車用雷達的傾角姿態和安裝方式非常重要，因此，我們研發並銷售專門用於在汽車組裝生產線上，用來偵測雷達傾斜度或穩定性的感測器。對於任何光達或雷達系統，整個系統與汽車水平面的傾斜角，對感測器測量準確度至關重要。

因此，需要使用測斜儀感測器偵測光達或雷達系統本身在安裝過程中和在正常使用汽車的過程中是否存在失準的狀況。最後，在智慧手機裡，螢幕方向偵測或相機防手震功能有75％的幾率是採用ST的晶片，這個感測器與特定的致動器結合使用，今天也可以使用MEMS致動器。ST是相機光學防手震系統OIS的市場領導者。大家看到的是一個非常複雜的圖表，而我們擁有這些市場及其每種應用所需的全部產品。

在過去，汽車沒有自動駕駛功能，自動駕駛等級為0，汽車完全由駕駛操控。在達到更高的自動駕駛等級後，如果駕駛員駛出車道或駛入車道，汽車會為他們提供某種資訊。ST認為，2021年生產的汽車中有三分之一（33％）將是2級和3級自動駕駛。因此，相較於1級，這是一個巨大的提升。要升到4級和5級，我們需要制定清晰的系統路線圖。ST需要更大程度地融合不同的子系統，包括雷達、光達等。顯然，5級自動駕駛不再需要駕駛來開車，他們只是坐車從A點移動到B點，無需瞭解任何汽車知識。整體來看，到2040年，大多數汽車將可以全自動駕駛。為了達到5級無人駕駛，我們需要多達30多種感測器協同作業。因此，不是只有一種特定的感測器就能讓我們達到5級。

對於整體感測器來說，車用市場是一個巨大的商機。到2040年，車輛將多有30多種不同的感測器。我們著眼在宏觀子系統，例如短距離雷達、長距離雷達、光達等。我們也發現測量準確度、穩定性和線性度等，都是MEMS面臨的挑戰。這些參數證明，MEMS更適用於一個特定的子系統。

ST來自於消費性市場，是消費性市場上領先的感測器製造商，ST提供加速度計、陀螺儀、慣性測量元件、壓力感測器或溫度感測器。這些技術經過市場檢驗，已有20多年的歷史，例如加速度計性能非常穩定，兼具品質和可靠性。此外，我們對這些技術進行了全面優化調整，以提升感測器的準確度、線性度和穩定性。

對於汽車應用，我們怎樣做才能達到4級和5級無人駕駛？我們需要與重要的專家合作，並採取具體的行動，例如，開發陶瓷封裝或者改進校準方法，開發成本適中的穩健型技術。陶瓷封裝的使用將會提升系統穩定性和線性度，而不受工作溫度的影響，同時新的校準方法將大幅提升4/5級系統所需的準確度。因此，這兩種措施雙管齊下，將加速MEMS在汽車中的應用。