【导读】东风劲吹的AI和其貌不扬的传感器，外界眼中似乎风马牛不相及的两个领域如今也擦出了“火花”！日前，在第11届EEVIA年度中国硬科技媒体论坛上，来自Bosch Sensortec GmbH的高级现场应用工程师皇甫杰分享了博世最新搭载AI的MEMS传感器技术和案例，让人大耳目一新。
第11届EEVIA年度中国硬科技媒体论坛
据Bosch Sensortec GmbH高级现场应用工程师皇甫杰介绍，Bosch半导体隶属于Bosch汽车，涉及到四大产品模块：一是功率器件，主要是车规的功率器件，包括碳化硅芯片；二是ASICs芯片，也属于车规产品；三是车规半导体、车规MEMS传感器，如加速度计、陀螺仪、其他传感器等；四是消费类的MEMS，主要聚焦手机、穿戴、IoT等消费电子产品。
作为全球闻名的汽车和工业零部件供应商，Bosch（博世）的半导体事业起步并不晚。据皇甫杰介绍，早在1996年，Bosch就推出第一颗MEMS传感器，基于6英寸MEMS wafer，而第一颗传感器正用在车规。从2005年开始，Bosch成立了Bosch Sensortec，聚焦于消费电子产品，意味着Bosch从车规领域拓展到了消费领域。2007年，Bosch Sensortec在中国上海成立了亚太总部，2007年所有Bosch MEMS传感器出货量也突破10亿颗。
2010年，Bosch在德国的德累斯顿量产8英寸晶圆，2018年MEMS传感器出货量突破100亿颗。2021年在德累斯顿成立了12英寸晶圆厂，同时MEMS传感器出货量突破150亿颗。
总体来看，Bosch的MEMS传感器发展从汽车开始，再拓展到消费领域，目前已渗透到IoT领域。而更“卷”的是，Bosch推出的智能传感器已融合AI技术实现功能和应用场景上的拓展。
Bosch Sensortec GmbH高级现场应用工程师皇甫杰
据皇甫杰介绍，早期传感器的作用就是物理信号的检测，所以结构是单一的MEMS和模拟前端，再做数字电路的信号处理然后转成电信号输出，功能比较单一。而目前为止，传感器已经集成了边缘AI算法，因为处理器可以做到非常低的功耗，处理能力也可以实现AI算法的运行，这些使传感器足以承载更多任务，去适应更智能的应用场景。
那么，将边缘AI算法集成到传感器件里面的好处是什么呢？
一是可以在器件端做定制化或个性化，让传感器识别精度适应每一个独立的用户，而不是一个算法应用到所有用户，因为用户是有差异的。
第二，传感器的数据不需要上传到云端，数据只存在设备本身甚至传感器内部。这样可以保证传感器数据或用户数据的安全性。
第三，实时响应，无需将数据上传云端再反馈到设备端，直接在器件里面做响应，所以速度会更快。
第四，进一步减少设备功耗，延长电池使用寿命或日常使用时间。
一颗集成AI算法的博世智能传感器
以Bosch最新集成AI技术的BHI380传感器（ACC和陀螺仪二合一）为例，尺寸非常小，可以应用在所有的电子产品如手机、手表、TWS耳机等。
这个器件关键的优势是什么呢？第一，紧凑的尺寸可以方便集成到各种各样的消费类电子产品里面；第二就是功耗非常低，因为它集成一颗超低功耗处理器，可以跟数据做融合的时候保证功耗在微安级别；第三，出厂集成一些基本功能或AI算法，用户也可以做二次开发，集成自己的算法，这样有更高的扩展性。
这颗器件的AI技术有一些常见的应用场景。比如在TWS耳机里面，最常见的3D音效原理是检测用户的头部在转动的时候实现对应的音效场景，这是基于陀螺仪检测头部转动角度实现的。比如在走路、骑车、跑步或者坐车、坐高铁、坐飞机时手势或动作的识别，都可以通过传感器的数据做大数据融合之后来做识别并实现对应的功能。
此外，比如BHI380集成了一些AI相关的运动监测算法，用户可以在日常使用过程中，做一些健身的动作，可以自定义，来自动检测用户的运动类型、频率、次数等。同时，随着用户训练次数的增加，器件捕捉和识别用户特征的能力会愈发完善，学习能力也是AI算法的核心。
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