工業(yè)應(yīng)用邊緣的最新基于人工智能 （AI） 的解決方案嚴(yán)重依賴來自多個傳感器的實時數(shù)據(jù)。當(dāng)然，系統(tǒng)中傳感器的特性、功能和類型取決于每個應(yīng)用的要求。

復(fù)雜的應(yīng)用程序執(zhí)行全面的算法，需要來自多個傳感器的數(shù)據(jù)。隨著物聯(lián)網(wǎng) （IoT） 解決方案中傳感器數(shù)量的增加，系統(tǒng)的功耗也會增加。此外，對于要求快速高效地處理系統(tǒng)數(shù)據(jù)的應(yīng)用程序，添加傳感器會增加延遲風(fēng)險。

為了克服這些挑戰(zhàn)并延長傳感器節(jié)點的工作時間，在傳感器的硅芯片中嵌入AI功能被證明是非常有效的。此外，這種創(chuàng)新方法解決了云計算的一些缺點。該方法構(gòu)建具有智能計算能力的微型傳感器，可以同時運行多種算法并處理傳感器數(shù)據(jù)，只需與外部處理器的通信最少。相反，傳感器讓處理器休眠，直到傳感器的數(shù)據(jù)存儲器中提供適當(dāng)?shù)慕Y(jié)果。然后，傳感器通知外部微控制器可用于目標(biāo)用例的可用數(shù)據(jù)。

第一代智能傳感器包括一個機器學(xué)習(xí)核心，旨在訓(xùn)練在傳感器內(nèi)部實現(xiàn)的AI模型。該模型將根據(jù)實時傳感器數(shù)據(jù)生成結(jié)果。第二代智能傳感器增加了嵌入式處理能力，可以無延遲地運行多種AI解決方案算法。這些傳感器有助于延長功率預(yù)算有限的系統(tǒng)模塊的運行時間。

擴展這些第二代智能傳感器的功能會導(dǎo)致傳感器中的處理器，如圖1所示。這種方法是意法半導(dǎo)體在其智能傳感器處理單元（ISPU）中開創(chuàng)的，可以在邊緣同時處理多種AI算法，適用于需要實時慣性傳感器輸入的關(guān)鍵時間敏感型應(yīng)用。

圖1.包含智能傳感器處理單元 （ISPU） 的傳感器

帶有嵌入式處理單元的最新智能傳感器是系統(tǒng)級封裝模塊，帶有幾個傳感器、一個 ISPU 和中斷發(fā)生器，可針對不同的應(yīng)用進行編程。這些解決方案還具有片上傳感器集線器，允許將其他傳感器連接到模塊。

這種新的智能模塊方法代表了強大傳感器新時代的開始，這些傳感器支持依賴傳感器數(shù)據(jù)的實時應(yīng)用。嵌入這些傳感器模塊的處理單元是一個超低功耗、高性能的可編程內(nèi)核，開發(fā)人員可用于信號處理和人工智能算法，同時功耗明顯低于外部處理器。

真正的創(chuàng)新在于優(yōu)化的超低功耗硬件電路，用于實時執(zhí)行任何無線傳感器節(jié)點的算法，從小型設(shè)備或配件到工業(yè)5.0的企業(yè)解決方案，包括異常檢測器，資產(chǎn)跟蹤器或工廠自動化設(shè)備等。

ISPU和通用Cortex-M0微控制器的電流消耗之間存在很大差異。圖 2 顯示，在通用微控制器上使用傳感器融合算法運行的 6 自由度 （1000-DoF） 傳感器功耗為 200μA，而使用 ISPU 時功耗僅為 80μA，電流消耗降低了 330%。我們使用意法半導(dǎo)體ISM1IS進行此測量[3]。來自智能傳感器模塊中嵌入的 3 軸加速度計和 104 軸陀螺儀的數(shù)據(jù)推動了該測量中使用的傳感器融合。傳感器以<>Hz輸出數(shù)據(jù)速率工作。

圖2.ISPU 和通用微控制器之間的電流消耗比較。

開發(fā)人員可以最好地利用此智能傳感器模塊，使用內(nèi)部和外部傳感器數(shù)據(jù)運行算法。該模塊在傳感器集線器模式下運行時最多可連接四個外部傳感器。此外，將傳感器集線器觸發(fā)信號與加速度計/陀螺儀數(shù)據(jù)就緒信號同步可確保所有傳感器數(shù)據(jù)在時間上同步。

未來趨勢

傳感器內(nèi)部的嵌入式AI具有多種優(yōu)勢，包括大幅節(jié)省系統(tǒng)功耗，以及更低的延遲和帶寬要求。未來幾代傳感器可能會結(jié)合三個主要功能，以最好地利用人工智能技術(shù)。這些是傳感、自主智能和連接。除此之外，傳感器將提供原始數(shù)據(jù)，并具有更先進、更強大的以人工智能為中心的邊緣處理能力。人工智能時代的傳感器還將擁有決定應(yīng)處理和使用哪些傳感器數(shù)據(jù)來實時交付事件發(fā)生的結(jié)果的自主權(quán)。在卸載主處理器的工作的同時，這將進一步減少延遲和隱私泄露。此外，應(yīng)用程序?qū)⑹褂萌斯ぶ悄軅鞲衅鞯妮敵鰜碜龀鰶Q策并采取行動，而無需任何額外的外部處理。

審核編輯：郭婷