【導讀】東風勁吹的AI和其貌不揚的傳感器，外界眼中似乎風馬牛不相及的兩個領域如今也擦出了“火花”！日前，在第11屆EEVIA年度中國硬科技媒體論壇上，來自Bosch Sensortec GmbH的高級現場應用工程師皇甫杰分享了博世最新搭載AI的MEMS傳感器技術和案例，讓人大耳目一新。
第11屆EEVIA年度中國硬科技媒體論壇
據Bosch Sensortec GmbH高級現場應用工程師皇甫杰介紹，Bosch半導體隸屬于Bosch汽車，涉及到四大產品模塊：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，如加速度計、陀螺儀、其他傳感器等；四是消費類的MEMS，主要聚焦手機、穿戴、IoT等消費電子產品。
作為全球聞名的汽車和工業零部件供應商，Bosch（博世）的半導體事業起步并不晚。據皇甫杰介紹，早在1996年，Bosch就推出第一顆MEMS傳感器，基于6英寸MEMS wafer，而第一顆傳感器正用在車規。從2005年開始，Bosch成立了Bosch Sensortec，聚焦于消費電子產品，意味著Bosch從車規領域拓展到了消費領域。2007年，Bosch Sensortec在中國上海成立了亞太總部，2007年所有Bosch MEMS傳感器出貨量也突破10億顆。
2010年，Bosch在德國的德累斯頓量產8英寸晶圓，2018年MEMS傳感器出貨量突破100億顆。2021年在德累斯頓成立了12英寸晶圓廠，同時MEMS傳感器出貨量突破150億顆。
總體來看，Bosch的MEMS傳感器發展從汽車開始，再拓展到消費領域，目前已滲透到IoT領域。而更“卷”的是，Bosch推出的智能傳感器已融合AI技術實現功能和應用場景上的拓展。
Bosch Sensortec GmbH高級現場應用工程師皇甫杰
據皇甫杰介紹，早期傳感器的作用就是物理信號的檢測，所以結構是單一的MEMS和模擬前端，再做數字電路的信號處理然后轉成電信號輸出，功能比較單一。而目前為止，傳感器已經集成了邊緣AI算法，因為處理器可以做到非常低的功耗，處理能力也可以實現AI算法的運行，這些使傳感器足以承載更多任務，去適應更智能的應用場景。
那么，將邊緣AI算法集成到傳感器件里面的好處是什么呢？
一是可以在器件端做定制化或個性化，讓傳感器識別精度適應每一個獨立的用戶，而不是一個算法應用到所有用戶，因為用戶是有差異的。
第二，傳感器的數據不需要上傳到云端，數據只存在設備本身甚至傳感器內部。這樣可以保證傳感器數據或用戶數據的安全性。
第三，實時響應，無需將數據上傳云端再反饋到設備端，直接在器件里面做響應，所以速度會更快。
第四，進一步減少設備功耗，延長電池使用壽命或日常使用時間。
一顆集成AI算法的博世智能傳感器
以Bosch最新集成AI技術的BHI380傳感器（ACC和陀螺儀二合一）為例，尺寸非常小，可以應用在所有的電子產品如手機、手表、TWS耳機等。
這個器件關鍵的優勢是什么呢？第一，緊湊的尺寸可以方便集成到各種各樣的消費類電子產品里面；第二就是功耗非常低，因為它集成一顆超低功耗處理器，可以跟數據做融合的時候保證功耗在微安級別；第三，出廠集成一些基本功能或AI算法，用戶也可以做二次開發，集成自己的算法，這樣有更高的擴展性。
這顆器件的AI技術有一些常見的應用場景。比如在TWS耳機里面，最常見的3D音效原理是檢測用戶的頭部在轉動的時候實現對應的音效場景，這是基于陀螺儀檢測頭部轉動角度實現的。比如在走路、騎車、跑步或者坐車、坐高鐵、坐飛機時手勢或動作的識別，都可以通過傳感器的數據做大數據融合之后來做識別并實現對應的功能。
此外，比如BHI380集成了一些AI相關的運動監測算法，用戶可以在日常使用過程中，做一些健身的動作，可以自定義，來自動檢測用戶的運動類型、頻率、次數等。同時，隨著用戶訓練次數的增加，器件捕捉和識別用戶特征的能力會愈發完善，學習能力也是AI算法的核心。
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