來源：傳感器世界編輯部

編輯：感知芯視界 Link

2023年9月26日，在“第11屆EEVIA年度中國硬科技媒體論壇暨產業鏈研創趨勢展望研討會”上，來自Bosch Sensortec GmbH的高級現場應用工程師皇甫杰先生為業界帶來“嵌入式AI與MEMS傳感器塑造未來，開啟全新視野”主題演講（見圖1）。

演講開始，皇甫杰首先做了簡要介紹，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；最后一個是消費品領域。

眾所周知，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；四是消費類的MEMS傳感器，主要聚焦在消費類的電子產品，包括手機、穿戴、IoT等設備中。

皇甫杰用一張時間軸介紹了博世半導體MEMS傳感器發展的關鍵節點（如圖2）。1996年，博世推出了第一顆MEMS傳感器，基于6寸的MEMS waferfab；從2005年開始，博世成立了Bosch Sensortec GmbH，這意味著博世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，這一年，博世MEMS傳感器出貨量突破10億顆；2010年，博世在德累斯頓推出了8寸waferfab晶圓；2018年，博世MEMS傳感器出貨量突破100億顆；2021年，在德累斯頓推出了12寸晶圓的Waferfab，同時出貨量突破150億顆（包括車規和消費類的傳感器）；到今天為止，MEMS傳感器產品出貨量已突破180億顆。

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。因為在樓宇之間，尤其在地下停車場的時候，其實是很少有GPS信號的。為了更精確地配合室內地圖做車載導航，那么就可以通過傳感器來做車載的慣導。

另外，車內的空氣質量檢測、安防類的入侵檢測，以及睡眠監測等等，都會用到傳感器，另外，在工廠端有一些設備的追蹤，還有AR眼鏡的應用，都為我們的工廠端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。所以，MEMS傳感器已經滲透到我們生活的方方面面，雖然大家不會直觀地感受到，但它就陪在我們身邊。

接下來，皇甫杰結合博世消費類傳感器產品，為研討會來賓做了案例分享。

皇甫杰介紹道，早些時候，傳感器的作用就是一個物理信號的檢測，承載的功能就是檢測物理信號，然后把物理信號轉成一個電信號提供給上層，相對功能比較單一。在持續發展的過程中，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。時至今日，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。

與傳統的AI算法有所不同，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。

皇甫杰進一步解釋道，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，比如商場里面沒有GPS信號，這時候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（如圖3）。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，我們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。

這里舉一個在北美用BME688氣體傳感器做野火檢測的成功案例。我們采用太陽能電源給它供電，配有無線通信模塊，在整片森林各處掛置這種設備，目的是檢測森林里不同位置的空氣質量。因為森林大火發生之前會產生大量的煙霧，里面含有大量VOC氣體，云端可以實時捕捉到傳感器的信號，如果某一個區域的VOC氣體含量急劇上升，就可以進行快速定位并進行處置（如圖4）。

接下來，皇甫杰介紹了一款最新的氣壓傳感器——BMP581。

首先，氣壓計在北美的手機里面是標配，當地手機運營商要求所有手機在打報警電話的時候要知道所處坐標，這是通過氣壓計來識別的。

有關氣壓傳感器的實際數據采集見圖5，左邊是不同的樓層，氣壓計對應的數據明顯不同，右邊是走樓梯的時候采集到的氣壓計的變化，可以看到，數據變化跟臺階是一對一的關系，表明傳感器噪聲和數據精度非常高的。

BMP581氣壓計在耳戴產品或者穿戴產品里面也有一些典型的場景，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（GPS通常只有XY兩個方向的識別，加上氣壓計可以做高度的識別），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。

演講結束后，來賓展現出對博世產品的極大興趣與關注，與皇甫杰進行了相關問答與探討。同時，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（見圖6）。

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。

審核編輯 黃宇