未來已來丨意法半導體，強的不止MCU 丨AI在左，IoT在右丨未來十年，驅動生活品質提升的飛輪
風物長宜放眼量。
2020年的開局太難了！無論主動還是被動，我們不得不面對整個中國社會始料未及的姿態(tài) ——集體性休克。新冠肺炎疫情過后，報復性反彈會不會來？中國制造業(yè)在今年會繼續(xù)高歌猛進嗎？
本文有復盤，也有期待。我們先來看看，2019年意法半導體作為半導體業(yè)界一線廠商的成績單。
1、意法半導體，強的不止MCU
除了MCU業(yè)績漲漲漲，AMS業(yè)務也很美好
據(jù)Gartner報告，2019年全球半導體收入總計4183億美元，較2018年下降11.9％。由于內(nèi)存市場低迷，TOP 10廠商總營收萎縮近500億美元，除鎧俠（原東芝存儲）外，其余9家全年營收出現(xiàn)同比下降，而意法半導體在整體市場衰退潮中，營收下降比率較低。
2019年全球收入前十大半導體供應商（百萬美元）
今年1月23日，ST發(fā)布了2019年財年報告，以GAAP核算過的實際財務營收好于Gartner報告。2019年度凈收入 95.6 億美元，毛利率 38.7%，營業(yè)利潤率 12.6%，自由現(xiàn)金流為 4.97 億美元，其中包括 11.7 億美元的資本支出。
年度財務匯總(美國通用會計準則，GAAP)
那么，是什么樣的產(chǎn)品結構來支撐意法半導體頹勢不退？我們來看這張圖：
說明：
* 汽車電子及分立器件產(chǎn)品部（Automotive & Discrete Group，簡稱ADG）
* 模擬、微機電及傳感產(chǎn)品部（Analog，MEMS & Sensors Group, 簡稱AMS）
* 微控制器及數(shù)字IC產(chǎn)品部（Microcontrollers & Digital ICs Group, 簡稱MDG）
我們耳熟能詳?shù)腟TM32就是MDG的擎天柱。三大產(chǎn)品部中，APG部門受汽車電子市場的衰退影響業(yè)績下滑；模擬、影像和 MEMS （AMS）產(chǎn)品銷售收入增長；MDG部門中的微控制器業(yè)務更是逆勢增長，數(shù)字 IC的收入與去年同期大體持平。
對于不走尋常路的2020年，公司也給出了預期，計劃在資本支出方面投資約 15 億美元，以支持重要戰(zhàn)略舉措和收入增長，以期邁進120億美元的中期收入目標。
2、AI在左，IoT在右
擁抱AI與物聯(lián)網(wǎng)安全是新十年的行業(yè)命題
讓我們把目光放長遠，從新十年的維度上來看看未來會有哪些創(chuàng)新？說起創(chuàng)新，常常被人們津津樂道的是傳統(tǒng)定義上技術的革新和突破，但是創(chuàng)新其實遠不止功能型產(chǎn)品，也可以來自新的服務、體驗或者模式。
彼得•戴曼迪斯在新書《未來比想象來的更快》中提出，推動未來創(chuàng)新加速的有三種力量。第一是以人工智能、生物技術為代表的創(chuàng)新本身的突破；第二是各個領域的技術疊加，最終實現(xiàn)各個領域創(chuàng)新的融合；第三種是技術在融合過程中的其它推動力。從這三種力量出發(fā)，新十年的未來趨勢將緊緊圍繞兩個關鍵詞：AI和物聯(lián)網(wǎng)。
擁抱AI，相信已是當今ICT公司的時代共識。AI技術的誕生，存在于一個個被規(guī)劃好的數(shù)據(jù)集中。而我們想讓AI落地，在工廠、機場、車站、辦公室、醫(yī)院、教室等等現(xiàn)實場景中發(fā)揮作用，在AI應用條件“老三樣” – 算力、大數(shù)據(jù)、算法中找到切實的解決方案，也是我們兜兜轉轉反復調(diào)試、重復開發(fā)的謎題。為此，意法半導體提供一系列的邊緣端AI應用解決方案。
產(chǎn)業(yè)AI之預測性維護應用
過去十年見證了預測性維護的興起。因為機器學習的出現(xiàn)，預測性維護能夠預測故障并推薦更好的維護計劃。不過，2020年對于預測性維護應該是具有象征意義的一年，因為開發(fā)預測性維護解決方案變得越來越容易。例如，工程師可以買到開發(fā)板，幾分鐘后就可以開始寫配套應用，而無需擔心云端安全問題、服務器配置或計算吞吐量。中國制造業(yè)正在積極踐行預測性維護。
邊緣機器學習
過去十年，機器學習需要大型服務器、復雜模型、稀缺人才，需要投入大量的時間和資源。如今，機器學習可以內(nèi)置于運動傳感器中，并且我們將會在邊緣設備中看到更多的智能功能。邊緣計算永遠不會取代云計算，卻可以快速完善云計算的功能。通過在傳感器內(nèi)創(chuàng)建決策系統(tǒng)，工程師可以優(yōu)化資源，節(jié)省大量能源和時間。
六講帶你學習《基于STM32開發(fā)人工智能應用》課程
數(shù)據(jù)學無處不在
過去十年，數(shù)據(jù)缺乏和數(shù)據(jù)科學家稀缺是阻撓機器學習廣泛應用的主要障礙之一。建立神經(jīng)網(wǎng)絡需要干凈、準確和海量的數(shù)據(jù)，這意味著有大量的可自由使用的數(shù)據(jù)是機器學習普及的前提。ST的合作伙伴，例如Cartesiam，正從另一個角度解決這個問題，用一種能夠在同一嵌入式系統(tǒng)上執(zhí)行訓練和推理運算的系統(tǒng)來代替數(shù)據(jù)科學家。
NanoEdge AI：在STM32G4系列上的首個機器學習應用，讓我們腦洞大開
談到物聯(lián)網(wǎng)，不得不提及連接與安全這對相愛相殺的姊妹花。2012年開始，從物聯(lián)網(wǎng)到毫米波，作為最前沿通信技術的5G被大家迫不及待地討論解析。而5G真正上熱搜，卻是因中美兩國間“以安全之名”的未來通信技術角力，彌漫著兩強間不可言明的烽火味。理由非常簡單，5G時代萬物互聯(lián)，接入節(jié)點的數(shù)量呈現(xiàn)幾何級數(shù)的增長，與此同時，接入節(jié)點的安全性成同樣趨勢的下降。5G時代下的互聯(lián)互通，還有賴于很多其他的通信技術實現(xiàn)連接，在不同場景下疊加、融合、推動，安全之憂是大考。
5G/Sub-GHz無線網(wǎng)絡的普及和應用
5G的到來和Sub-GHz及無線通信網(wǎng)絡的普及，嵌入式設備接入互聯(lián)網(wǎng)變得越來越容易。我們將會看到更多的基礎設施，以及更好用、更經(jīng)濟的連網(wǎng)方案，F(xiàn)在，開發(fā)這些解決方案變得經(jīng)濟易行。STM32WL讓初創(chuàng)企業(yè)也有能力開發(fā)基于LoRa、Sigfox或其它的Sub-GHz網(wǎng)絡的應用。
STM32WL，第一臺帶嵌入式 LoRa 收發(fā)器的 MCU，芯片設計大師級
更嚴格的網(wǎng)絡數(shù)據(jù)安全
前文我們提到了“以安全之名”的5G之爭，也曾有批評家戲稱IoT為“威脅之網(wǎng)”，這都說明一點，經(jīng)歷過長期發(fā)展之后，網(wǎng)絡服務提供商更加明白保護嵌入式系統(tǒng)、數(shù)據(jù)信息及更新機制的重要性。隨著消費者提出更嚴格的網(wǎng)絡攻擊防護要求，ST預期網(wǎng)絡服務提供商將會對產(chǎn)品數(shù)據(jù)進行更高級別的安全保護。幾年前，數(shù)據(jù)外泄還不會被認為有太大負面影響，而今天，它不僅僅是公關噩夢，損害品牌商譽，還危及公司利益、甚至生命安全。對此，意法半導體推出了STM32Trust，為開發(fā)者提供一個安全框架、一個強大的多級安全策略，來增強新產(chǎn)品設計中的安全性。
什么是STM32Trust？ST最新發(fā)布了一種支持STM32的SMI技術
通過加密技術提高數(shù)據(jù)傳輸速率和IoT安全
區(qū)塊鏈是過去十年出現(xiàn)的有重大意義的熱點技術之一，從礦機到數(shù)字貨幣都是有持續(xù)熱度的超話。不過，整個科技界都在利用分布式帳本技術來促進機器間的通信，尤其是IoT節(jié)點間的通信。這是我們通過IOTA和X-CUBE-IOTA1等項目，觀察到的，預計2020年后，信息傳播方式可能會因此而發(fā)生變化。
STM32 上的 X-CUBE-IOTA1 或 IOTA，嘗試物聯(lián)網(wǎng)加密
嵌入式系統(tǒng)的GUI
在很長的一段時間里，嵌入式系統(tǒng)還只是帶有幾個按鈕和常規(guī)操作流程的黑匣子，如今，它已變成了征服新行業(yè)和新應用的人機交互式系統(tǒng)。根據(jù)現(xiàn)有爆款產(chǎn)品的成功經(jīng)驗，越是對易用性的依賴程度更高，因而開發(fā)人員往往需要在圖形用戶界面上花費很多時間。意法半導體TouchGFX等解決方案的出現(xiàn)，使用戶界面設計比以前要簡單很多，同時最新的優(yōu)化設計使低功耗MCU也能支持60 FPS的動畫，以及多種顏色和細節(jié)顯示。
TouchGFX 4.12 新功能之詳細解說
３未來十年，驅動生活品質提升的飛輪
STM32幫助你更了解自己
過去十年，嵌入式系統(tǒng)真正改變了人們的生活。從監(jiān)測心率的智能手表，到跟蹤運動量的健身手環(huán)，再到看護老人的跌倒監(jiān)測器，嵌入式技術不斷做著場景深化，以尋路的方式與人們的需求相遇融匯。從2020年開始的未來十年，提高生活品質是嵌入式應用產(chǎn)品的應時之需。嵌入式電子產(chǎn)品正在脫離傳統(tǒng)應用向對人們生活有深遠影響的智能產(chǎn)品轉變，同時在機器學習的幫助下，人們可以獲得有關改善健康、減輕壓力、安全駕駛，以及如何更好溝通的信息和建議。
以上，是我們對未來的預期。
編輯：admin 最后修改時間：2020-06-12
