IN研風向?縱橫生態 | EEVIA年度論壇上的硬科技
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艾邁斯歐司朗大中華區及亞太區汽車應用技術總監白燕恭提到，汽車的前、后靜態信號燈、環境光、雨量傳感器等光傳感器、內飾功能照明等這些傳統的、成熟的應用，已經是艾邁斯歐司朗深耕多年的領域，而智能化的汽車光、感應用則是該公司目前聚焦的重點，智能表面就是其中之一。智能表面這種隱藏式的電子按鍵，推動了汽車設計的創新。相對傳統，電子按鍵的成本要低，而且可以在一個電子屏上實現非常多的按鍵功能，通過后期的OTA升級等手段，可以實現按鍵的靈活自定義。智能表面還有助于減輕汽車的重量，以節省電能并增加續航時間。 然而，智能表面的實現并非易事。它需要配合多種傳感器和硬件設備，來實現按鍵的喚醒、檢測和反饋等一系列動作。例如，為了實現按鍵的喚醒，需要配合照明設備來實現按鍵區域的亮起；同時，還需要傳感設備來檢測按鍵的動作和位置；最后，還需要反饋設備來告知用戶按鍵操作已經完成。所有這些功能都需要集成在一個小小的空間內，如何將多種功能集成在一起并保證其正常工作，如何實現快速響應和反饋等，這些問題對于設計和制造都提出了非常高的要求。
：智能表面系統的實現涉及多種復雜的控制 一套智能表面的系統，包含了三個核心的部分：光源、傳感和連接。白燕恭表示，從光源來看，其種類和數量都在不斷增加，目前一些新型汽車的一側氛圍燈就可能有80顆甚至180顆LED燈，而未來這個數字可能會翻倍，甚至達到1000顆。隨著數量的增加，如何靈活、系統地調節這些燈，就需要復雜的系統設計和優化。IME技術為智能表面的終極發展提供了基礎，這種一次注塑成型的技術可以通過壓印的方式實現智能表面，當然，該技術要求LED本身能夠耐高溫高壓。另一個挑戰是如何保持燈顯色的一致性。無論是在白天的強光下還是夜晚的暗光環境下，每個燈的顏色都應該是一致的。此外，如何滿足不同客戶對顏色的個性化需求，以及如何補償由于溫度、電流驅動和使用時間等因素導致的色點、亮度變化，都是需要解決的問題。
艾邁斯歐司朗推出的OSIRE? E3731i解決了上述難題。這是一款帶有驅動和溫度傳感器的智能LED燈，通過一條OSP總線實現數據傳輸和控制。OSIRE? E3731i通過一條OSP總線實現多節點控制。一條差分總線可以帶1000個節點，這意味著只需要兩根線就可以串聯1000顆LED燈。相較于傳統的每個LED燈都需要一個驅動和MCU的控制方式，這種方式大大簡化了系統復雜性；
圖：通過OSP總線連接，整個系統端只需一個MCU，大大降低了系統復雜性由于內置了驅動和溫度傳感器，用戶可以在出廠時自定義想要的色點，或者不同亮度條件下的所有溫度補償信參數信息，使用時，只需要通過OSP總線讀取相應的參數，對相應的燈做補償即可。基于這條OSP總線，艾邁斯歐司朗開發了一個OSP Converter，即將推向市場。該轉換器可將I2C協議的數據直接轉換為OSP協議，以便在OSP總線上接入燈的同時，接入各種傳感器。OSP Converter的一個重要價值在于它靈活性和擴展性。有了它，在一個OSP系統中，任何一個節點都可以被替換或移除，這就意味著用戶可以根據需要隨時更改系統設計。例如，如果需要增加新的傳感器或者更改傳感器的類型，只需要更換對應的OSP Converter即可，而不需要對整個系統進行改動。 從像素化的LED到按鈕、滑條、傳感器的控制等，再把所有的這些功能都通過OSP總線連接在一起，艾邁斯歐司朗為實現汽車智能表面提供了創新的基礎，并將進一步擴展到其他應用，在未來的汽車應用中發揮更大的作用，為整個行業帶來更多的可能性。
合見工軟：支撐芯片發展新態勢 助力國產EDA新生態
上海合見工軟副總裁孫曉陽上海合見工軟副總裁孫曉陽指出，2016年到2025年，全球數據量將達到163 Zettabytes, 云計算、人工智能、自動駕駛、5G通信、工業物聯網、大數據等推動著數字經濟的發展，也帶動了高端芯片需求不斷走高。高速發展的智能設備（平板、無人機、智能手機等）將在2030年達到6.9萬億美元的市場規模。2011年，整個半導體產業的制造工藝集中在28nm，成本達到歷史低點。隨著工藝技術的進步，半導體制造成本卻開始猛漲。以EDA中的驗證工具為例，在14納米制程的時代，流片一次的費用大約需要 300 萬美元。而到了 7 納米，流片費用則要高達 3000 萬美元。為了降低研發成本，提升流片的成功率，就需要通過在EDA軟件上進行驗證。EDA工具是高端芯片設計必不可少的環節，而驗證EDA工具更是重中之重。孫曉陽表示，芯片工藝已經從65納米演進到5納米、3納米，芯片設計的要求是高集成度、低功耗，在這種過程當中，驗證占比不斷提高。合見工軟確立了以EDA為核心的工業軟件戰略，立足EDA驗證領域，覆蓋仿真驗證、硬件加速、原型、虛擬原型、形式驗證、時序分析等環節。
根據國際半導體產業協會SEMI的數據顯示，2022年全球EDA銷售額達到87.68億美元，同比增長12.2%，其中中國大陸EDA銷售額達到11.65億美元，同比增長19.2%，占全球市場13.3%。然而，在國內EDA市場上，國際三大家新思科技、Cadence、西門子還把持了80%的市場份額，國產EDA企業也在蓬勃發展。2021年3月，合見工軟成立，注冊資本達到32億元，短短2年半時間員工已經擴展到1000人，這家公司堅持了以自研為主，同時結合部分投資并購的策略作為補充，增加公司整體產品線的競爭力。10年前，國內開始大量使用硬件仿真加速器，可以看作EDA工具用一個硬件系統，去仿真客戶的設計。硬件仿真在速度和容量上都較軟件仿真有所提升。傳統上原型驗證系統，就是在芯片之前把設計的一部分放到FPGA上面，它可以跑得很快。所以傳統Emulator的容量是最大的，原型驗證相對差一些，但一般來說原型驗證可以跑得更快。但隨著軟件的發展，原型驗證和硬件仿真開始出現融合，界限越來越不那么清晰了。我們把它統稱為硬件加速或者硬件的原型系統。在這樣大的系統上面，客戶就有機會和有可能把一顆芯片全部放到硬件上去做驗證，并且可以跟外界所有的接口對接，去仿真和驗證一個真實的場景。在這樣一個系統里面，客戶可以跑真實的軟件變成有可能。
合見工軟推出了拳頭產品驗證平臺UV APS，為業界最領先的FPGA原型驗證系統之一，這一工具集成了自研APS編譯軟件，可自動快速實現4—100顆VU19P FPGA級聯，支持大容量開發。這款工具從容量和性能兩個角度來解決客戶的痛點問題。“我們目前可以實現100顆VU19P FPGA級聯，這是Xilinx最成熟的最大的一顆芯片。我們目前在客戶的實際部署已經到了160顆。四顆FPGA是10億門，所以大概是40億門的規模?！睂O曉陽強調說，“二是很強的分割，可支持x10MHz 10億門以上設計快速實現，并可自動化進行時序驅動分割，實現了更高性能；三是實現了更快速地設計移植和設計啟動，支持多端口存儲，多維數組、跨模塊引用。”
為進一步助力客戶加快上市，孫曉陽還指出，合見工軟還提供全新Hybrid軟硬件協同驗證平臺，利用虛擬原型和FPGA原型驗證系統的優勢，在項目早期就可為用戶提供一個軟件開發調試以及IP子系統軟硬件協同驗證的環境，從而加速軟硬件驗證的收斂。據悉，合見工軟的產品線覆蓋多個領域。一、芯片級EDA，覆蓋數字仿真、調試、驗證效率提升、原型驗證、虛擬原型、形式驗證，主要解決與日俱增的復雜的數字驗證全流程問題。二、系統級EDA，如封裝設計、2.5D&3D先進封裝協同設計電子設計數據和流程管理等，旨在構建商用級電子系統設計環境。“除了工具以外，現在的芯片大量使用了IP，這是一個典型的SoC，中間會有ISP、NPU、GPU、CPU等等。還有外圍各種高速接口、低速接口、存儲、Memory等等，構成一顆典型的SOC。從合見角度來講，工具是一方面，另一方面是IP。” 孫曉陽表示，“合見工軟今年5月份成功收購的北京諾芮集成電路公司，這家公司的強項是涵蓋高速的以太網控制器IP，整個研發技術團隊有著非常資深的設計背景，這是IP產品線的戰略布局之一?！?/span>今年6月26日，上海合見工軟與北京華大九天科技聯合宣布，將攜手共建數模混合設計與仿真EDA聯合解決方案?！拔覀兓谧灾髦R產權的商用級別高效數字驗證仿真解決方案UniVista Simulator(UVS),以及華大九天自主知識產權的高速高精度并行晶體管級電路仿真工具ALPS，打造完整的數模混合設計仿真方案，助力中國芯片設計企業解決數?；旌戏抡娴奶魬??！?孫曉陽表示。最后，孫曉陽強調，合見工軟在EDA產業從芯片、系統到應用層次的愿景是我們希望能夠招聘、培養更多的人才，特別是從海外歸來和國內的專業人才，一起來打造國內的EDA解決方案。 博世Bosch：嵌入式AI與MEMS傳感器塑造未來 開啟全新視野
博世集團于1886年成立，由羅伯特·博世先生創立，發展到今天已有137年的歷史，主要涉及四大業務領域：第一，也是最大的一塊是汽車和智能交通領域；第二是工業技術領域；第三是能源與建筑技術領域；第四是消費品領域。Bosch Sensortec GmbH的高級現場應用工程師皇甫杰介紹道。
Bosch Sensortec GmbH的高級現場應用工程師皇甫杰
博世是汽車半導體巨頭，汽車里面的各種零部件，包括底盤系統等大量用到博世的模塊或者傳感器。博世半導體隸屬于博世汽車的市場領域，包括四大產品模塊：一是功率器件（主要是車規的功率器件），包括碳化硅芯片；二是ASICs芯片（也屬于車規產品）；三是車規半導體、車規MEMS傳感器，涉及到加速器、陀螺儀、其他傳感器等； 到今天為止，MEMS傳感器產品出貨量已突破180億顆。
博世半導體MEMS傳感器發展的關鍵節點
博世的MEMS傳感器發展始于汽車，然后拓展到消費領域，繼而到現在的IoT領域。萬物互聯離不開傳感器對物理信號的感知，MEMS傳感器讓IoT設備變得更加智能。
如今，MEMS傳感器已經滲透到生活的方方面面，在樓宇里面，可以通過傳感器檢測停車位，也可以做室內的導航。
另外，在工廠端有一些設備的追蹤，還有AR眼鏡的應用，都為我們的工廠生產和研發提供了更便捷高效的設備。
最后，在消費類的應用方面，可以用傳感器計算更精確的卡路里，另外還有手機拍照防抖功能，以及用于手機或穿戴設備記錄步數，這是基于加速度傳感器實現的。
皇甫杰介紹道，發展至今的傳感器可以集成更多的算法和軟件的功能，做定制化的配置，實現更多的功能。邊緣AI算法也可以集成到小小的傳感器產品里面去，傳感器這個單一的硬件逐漸承載了更多的任務，做更智能的場景應用。
Bosch Sensortec的邊緣AI算法是集成到傳感器本體里面，因為傳感器只要集成一個超低功耗的處理器，就可以實現這個功能。將AI算法集成到硬件內部的好處有以下幾點：一是可以定制化器件端，讓傳感器適應到每一個獨立的用戶；二是傳感器的數據只存在設備本身，甚至傳感器內部，不需要上傳到云端，這樣可以保證用戶數據的安全性；三是可以實時響應，因為無需將數據上傳云端，再反饋到設備端，所以它的響應速度會更快；四是進一步地減少設備的功耗，來延長電池的使用壽命或者電池的續航時間。
以最新的BHI380傳感器為例來說，它緊湊的尺寸方便集成到各種各樣的消費類電子產品里面，而且BHI380功耗非常低，在做數據融合的時候，可以保證功耗在微安級別，另外，在出廠的時候集成了一些基本功能和AI算法，用戶也可以很方便地進行二次開發。
接著，皇甫杰列舉了BHI380智能傳感器幾個典型的應用場景：第一個是在TWS耳機里面最常見的3D音效，它的原理是檢測用戶頭部在轉動的時候對應的音效場景，這是基于陀螺儀檢測頭部轉動角度實現的；第二個是手勢識別或者動作識別，比如走路、騎車、跑步時，或者坐汽車、高鐵、飛機等交通工具時，這些場景都可以通過傳感器的數據做一個大數據融合之后來識別；第三個應用是比較常見人機交互；第四個是PDR步行導航，現在基本上人手一個智能手表或智能手機，可以基于這個ACC和陀螺儀的數據，再結合算法去做運動軌跡的記錄，這個記錄不需要GPS的參與，包括在室內，可以結合商場內部地圖做路徑規劃；最后就是AI健身相關的記錄，比如健身動作的追蹤，包括游泳姿態的算法，BHI380智能傳感器集成了AI的運動監測相關算法在里面，在使用時，設備可以自動檢測用戶當前動作以及做了多少次，不需要任何干預，除了器件內嵌的十幾個健身動作之外，用戶也可以定義新的健身動作，這就是AI的典型學習能力。例如用戶做啞鈴的舉握，這個動作的算法器件本身是不具備的，用戶可以觸發學習模式，然后重復做動作大概3~5次，讓傳感器識別到動作特征，捕捉到動作特征之后，器件快速建立出用戶特征的模型，直接生成到傳感器里面并保存起來，下次用戶再做相同動作時就可以直接識別出這是自定義的新動作，并記錄用戶做的次數（如下圖）。值得一提的是，HI380智能傳感器的功耗比上一代產品降低了54%，因此很適用于可穿戴設備。
接下來介紹一顆最新的環境類傳感器——BME 688四合一的傳感器，也是目前世界上最小的四合一傳感器，集成了溫度、氣壓、濕度、氣體檢測功能。基于這顆傳感器，可以給用戶提供一個微環境的監測，甚至可以做一些微環境的天氣預報預估，以及配合智能家居的聯動等。
舉例如說，用BME688可以檢測不同的氣體，比如用戶想要檢測某一種咖啡的氣味，可以用BME688傳感器去采集目標氣體的信號，之后，基于采集到的目標氣體的傳感器信號，用PC端對應的簡化工具去做一個數據特征的捕捉，在捕捉到數據特征之后，結合工具生成一個數據模型集成到用戶自定義的算法里面。
VOC氣體應用的領域就特別廣了，比如用于森林野火的檢測、對人體有害的氣體檢測、嬰兒紙尿片的檢測、冰箱食物新鮮程度的檢測，還有室外空氣指數的檢測等等。
BME688的工作原理是通過傳感器內部去加熱金屬氧化物，來跟目標氣體發生還原反應。通過采集多個溫度點對應的還原反應的電阻值，對特征做捕捉之后做區分。比如有三種揮發性氣體，傳感器捕捉到不同的特征，通過不同的溫度點的電阻值建立模型。
接下來，皇甫杰介紹了一款最新的氣壓傳感器——BMP581。
BMP581氣壓計在耳戴產品或者穿戴產品里面有一些典型的場景，比如用戶在佩戴智能耳機做俯臥撐的時候，BMP581氣壓計可以通過檢測用戶俯和撐的高度變化，來識別用戶做了多少次俯臥撐。做引體向上的時候也是同樣的道理，BMP581氣壓計可以檢測到用戶在向上拉伸和雙臂完全放直的高度差，快速識別用戶的拉伸動作次數。其他涉及到氣壓計的應用案例也非常多，例如配合GPS做高度的識別，還有卡路里計算和跌倒檢測，以及掃地機器人里面的堵塞檢測等。
本次論壇，Bosch Sensortec Gmbh可編程人工智能傳感器BHI380獲得了“2023年度硬科技產業縱橫獎”“E”馬當先新品獎，并在研討會現場頒發了獎牌 。
在未來的發展方向上，博世半導體將持續擴大AI生態圈，作為行業技術引領者，博世半導體從未停止創新的腳步。
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