MCU有AI，传感器会ML？边缘计算时代来了
“虽然去年整个电子产业呈现出疲软的状态，但我们预计在今年下半年市场会出现反弹，整体表现会超出上半年。”近日在深圳举办的意法半导体（stmicroelectronics）第四届stm32峰会上，意法半导体总裁兼首席执行官jean-marc chery对电子市场整体表现给出了乐观的预期。
据ihs 发布的数据显示，2018年stm32系列微控制器（mcu）出货超过12亿颗，位列全球通用mcu厂商排名第二位，而如果算上汽车mcu，st已经是中国排名第一的mcu厂商。他们都这么有信心，我们还有什么理由不相信半导体市场会复苏？
本次大会聚焦的3大专题“人工智能与计算”、“工业与安全”、“云技术与连接”，可以看到，随着人工智能（ai）、机器学习（machine learning）和物联网（iot）等新兴技术应用的兴起，st在产品策略上也正与时俱进。
意法半导体微控制器和数字ic (mdg)产品部副总裁，微控制器事业部总经理ricardo de sa earp
意法半导体微控制器和数字ic (mdg)产品部副总裁，微控制器事业部总经理ricardo de sa earp称，st正在向连接性、人工智能、安全、生态等方面着力发展。例如st在大会开场舞蹈中展示了一双“ai魔鞋”，能够精确和高效地跟踪用户的运动，穿着它跳街舞时，这双鞋竟然还能准确地识别出当前舞者所用的舞步名称，其中的秘密就是……
一般人都认不出的街舞专业动作“salsarock”、“original”、“moon-walk”等，一双鞋竟然能实时识别出来，这是传感器+ai算法+mcu的功劳
mcu怎样玩转ai？
ai正在以惊人的速度影响中国市场发展，但人们熟知的ai运算平台不外乎cpu、gpu、fpga或asic，st在大会上打出了口号——“让大多数stm32产品都支持ai深度学习”，但要怎样用mcu来做ai呢？
对此意法半导体微控制器事业部全球市场总监daniel colonna表示，目前主要是通过一系列工具，基于神经网络的初步数学计算得出算法，来实现神经网络的映射，从而实现在mcu端加载人工智能。目前st已经研发出构建下一代智能设备所需的软硬件解决方案，包括收集信息的硬件和处理数据的软件库，以及用于解释、分析和运行ai应用程序的mcu。
（source：意法半导体）
已有多家合作伙伴采用st的机器学习和ai方案，比如前面提到的ai魔鞋——nnf舞鞋，就来自一家日本公司no new folk studio的第一个智能鞋平台orphe track，这也是stm32峰会上主要的第三方原型设计之一。该智能鞋的传感器模块orphe core采用意法半导体的传感器，内部的ai算法能够梳理用户行走和跑步生成的数据，提供有关如何提高运动效率的建议，还能记录用户的日常运动方式和健康状况，并关联到各种健身和保险服务。
等等，传感器也有人工智能了吗？
传感器里也有机器学习核心
众所周知，做人工智能一般需要收集大量数据，用于神经网络的训练和机器学习，而数据收集往往由传感器完成。传统、普通的传感器就是把数据采集下来，报到主控那边去运算和执行，这个过程考虑到系统的功耗和延时。而在st的传感器产品线中，一些产品已经可以做到边缘计算。
“边缘的概念是，传感器收到信号以后，可以自行处理一部分特定的数据。例如计步、检测不同的运动状态，或是飞行模式/地面模式等等状态，这些都可以找到一定的规律。”意法半导体大中华暨南亚区模拟器件、mems和传感器 (ams) 产品部市场及应用高级总监吴卫东介绍道，“我们只要采集到原始数据，用机器学习模型学习好，把学习出来判断的依据再写到传感器里，传感器就可以有执行层面，不需要用到处理器就可以去判断。”
（source：意法半导体）
把一些简单的人工智能算法融入传感器中，这是对现有mcu产品系列的补充和增强。随着5g的到来，人们对传统产品的延迟和能耗将提出更高更极限的要求，边缘计算是非常好的实现方法。
stm32未来的产品线规划
st一直是mcu的全产品提供商，今年初他们对外宣布，将生态系统进一步延伸到stm8（8位mcu）。stm8的生态系统也涵盖了所有stm32家族内的产品，包括mpu，stm32提供的所有工具，在stm8也可以实现。
stm32现有的14个量产系列，共享一个生态系统，这对于其他mcu领域竞争对手来说是一件很可怕的事，因为用户的习惯不是那么容易改变的。（source：意法半导体）
不管是低端还是高端的应用，st的愿景是在每个层级都要有相应产品的部署。对于一些低端应用可以直接用stm32，对于一些较高端的复杂应用则可采取stm32加mpu的方式。据透露，接下来一段时间st将主推stm32+mpu。
其中下一代h7性能更高的同时，价格也会更亲民。
而首个stm32 mpu，支持linux os，采用cortex-a7和cortex-m4双核设计，也在提供高速接口和高速计算能力的同时，兼顾实时任务处理。对于mpu市场，st也是信心十足， 他们认为这个市场中真正能够为大众市场提供mpu，并且背后有一套生态系统来支持的公司并不多。st有非常专业的技术支持和强大社区，可以带来mpu产品本身以外的一些支持，这一点是和其他竞争对手最大的差异。
（source：意法半导体）
st在中国市场
而对于开始提到的看好今年电子市场整体复苏，st方面认为有两大原因：
一、 就st目前与客户进行的项目对接与合作来看，汽车和个人消费电子领域需求旺盛。
二、 预期工业市场和大众市场会带来新的增长，所以今年st特别把注意力重新放回到了亚洲，尤其关注中国市场。
st表示，其在中国市场的代理商、渠道供应商都将不断发力，来提高st在中国市场的表现水平。
至于总部对中国市场的支持，st方面表示，“中国经济正在发生着翻天覆地的变化，传统行业和传统经济目前处在平稳增长的阶段，随着现在越来越多的新产业、新业态的出现，包括物联网、工业物联网和设备互联，在新产业不断崛起的过程中，国家也出台了相应的法律法规。所以st会在人工智能和传感器方面继续发力，来助力中国工业互联网的发展。我们希望这样的帮助是相辅相成的，st和中国市场应该是共同成长的。”
在会上，st还对中国本土的一些战略合作伙伴进行了授牌仪式，他们强调，合作伙伴一直是st文化中非常重要的一环，是生态系统中的dna，只有通过合作，才能达成共赢并长久保持竞争优势。st表示，进入一个国家市场都需要在本地化上有所深耕，了解本地市场的一些合作伙伴。今天授牌的战略合作伙伴在中国市场有相应的竞争优势，并且对于本地市场非常了解。
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意法半导体微控制器和数字ic (mdg)产品部副总裁，微控制器事业部总经理ricardo de sa earp
意法半导体微控制器和数字ic (mdg)产品部副总裁，微控制器事业部总经理ricardo de sa earp称，st正在向连接性、人工智能、安全、生态等方面着力发展。例如st在大会开场舞蹈中展示了一双“ai魔鞋”，能够精确和高效地跟踪用户的运动，穿着它跳街舞时，这双鞋竟然还能准确地识别出当前舞者所用的舞步名称，其中的秘密就是……
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mcu怎样玩转ai？
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对此意法半导体微控制器事业部全球市场总监daniel colonna表示，目前主要是通过一系列工具，基于神经网络的初步数学计算得出算法，来实现神经网络的映射，从而实现在mcu端加载人工智能。目前st已经研发出构建下一代智能设备所需的软硬件解决方案，包括收集信息的硬件和处理数据的软件库，以及用于解释、分析和运行ai应用程序的mcu。
（source：意法半导体）
已有多家合作伙伴采用st的机器学习和ai方案，比如前面提到的ai魔鞋——nnf舞鞋，就来自一家日本公司no new folk studio的第一个智能鞋平台orphe track，这也是stm32峰会上主要的第三方原型设计之一。该智能鞋的传感器模块orphe core采用意法半导体的传感器，内部的ai算法能够梳理用户行走和跑步生成的数据，提供有关如何提高运动效率的建议，还能记录用户的日常运动方式和健康状况，并关联到各种健身和保险服务。
等等，传感器也有人工智能了吗？
传感器里也有机器学习核心
众所周知，做人工智能一般需要收集大量数据，用于神经网络的训练和机器学习，而数据收集往往由传感器完成。传统、普通的传感器就是把数据采集下来，报到主控那边去运算和执行，这个过程考虑到系统的功耗和延时。而在st的传感器产品线中，一些产品已经可以做到边缘计算。
“边缘的概念是，传感器收到信号以后，可以自行处理一部分特定的数据。例如计步、检测不同的运动状态，或是飞行模式/地面模式等等状态，这些都可以找到一定的规律。”意法半导体大中华暨南亚区模拟器件、mems和传感器 (ams) 产品部市场及应用高级总监吴卫东介绍道，“我们只要采集到原始数据，用机器学习模型学习好，把学习出来判断的依据再写到传感器里，传感器就可以有执行层面，不需要用到处理器就可以去判断。”
（source：意法半导体）
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