MEMS与成像传感技术掀智慧浪潮

过去半个世纪以来，一波波技术浪潮层出不穷，从个人计算机(PC)和微处理器到有线电话，再到移动电话和智能手机，每一波浪潮都各有其侧重点。下一波浪潮将是现实世界与数字世界的互连，其中，传感器将扮演重要角色。

由国际半导体产业协会(SEMI)主办的年度微机电系统和成像传感器高峰会(MEMS & Imaging Sensors Summit)一如往常地在法国格勒诺布尔市(Grenoble)举行，长久以来，这里一直是探索老牌大企业与新创公司最新传感器技术研发与应用趋势的前哨站。《EE Times》的记者今年再度参与并见证了这一场涵盖MEMS和成像传感器主题的双线(two-track)会议。

《EE Times》记者Anne-Francoise Pele和Nitin Dahad在法国格勒诺布尔举行的MEMS与成像传感器高峰会现场报导。（来源：SEMI）

这场盛涵盖各方面，包括从商业、市场预测到技术、制造与应用等，当然还有来自多家新创公司的技术展示。这些新创公司通常是从一些知名的研究机构中孕育而出，例如法国电子暨信息技术实验室(Leti)、比利时的imec、瑞士联邦理工学院(ETH)以及德国的佛劳恩霍夫研究院(Fraunhofer)以及其他许多欧洲研究组织。

为了让与会者了解这一市场机会的规模，意法半导体(STMicroelectronics；ST)表示，推动传感器市场发展的三大趋势是：智慧行动性、电源和能源管理，以及物联网(IoT)，包括工业物联网(Industrial IoT)。2018年，MEMS、传感器和致动器约占全球4,650亿美元半导体市场的10%。据ST估计，该公司在2018年的MEMS和成像传感器出货量超过200亿台，致动器出货量约为50亿台。

当然，由于会议地点在格勒诺布尔，会议的主讲人和与会代表多半都来自欧洲。主讲人在会议中两度将格勒诺布尔-伊泽尔(Grenoble-Isére)地区称为“影像谷”(Imaging Valley)，指称当地强大的影像技术产业聚落就像比利时imec周围的产业聚落。欧洲国际半导体产业协会主席Laith Altimime也强调这一点，他说：“对于欧洲而言，现在正是展现其价值主张的最佳时机，同时也是掌握来自新兴的人工智能(AI)、数字医疗、IoT、智能城市和智能交通之绝佳机会。其中还有更多商机正推动着连网装置的发展。”

在大会开幕的主题演讲中，我们听取了来自阿里云(Alibaba Cloud)、Tower Jazz、微软(Microsoft)和芬兰科技研究院(VTT)的演讲。微软派出其芯片设计师、如今也是HoloLens传感器开发部门资深总监Sunil Acharya来发表主题演讲。在演讲中，Sunil深入剖析HoloLens2所采用的传感器，并形容这款装置是“一款智能且昂贵的边缘装置。就像是一台计算机安装在你的头上，透过混合实境(MR)技术，将栩栩如生的全息图呈现在你的面前，并且让你与现实世界和数立世界互动。”至于未来，他说，微软计划增加其军用设备的坚固性，并继续缩减尺寸、延长电池寿命以及利用云端运算的力量，在自家和第三方的装置上实现更多的MR体验。

SEMI欧洲主席Laith Altimime在格勒诺布尔的年度会议上介绍欧洲MEMS和成像传感器产业发展。（来源：SEMI）

欧洲阿里云首席解决方案架构师Yanchao Wang说，20年后，所有的东西都将会有一个IP地址。他并介绍阿里云平台与AliOS操作系统共同开发的目标是“在现实世界和数字世界之间架起一座桥梁”。就像其他人一样，Wang也谈到了适用于所有产业参与者的开放连接平台。他说，阿里巴巴(Alibaba)着重关注于智能城市、智能制造和智能生活，，并已有5,000万台搭载其智能生活平台的装置出货了。

Tower Jazz传感器业务部资深副总裁Avi Strum谈到了光学指纹和3D脸部辨识传感器在蜂巢式安全应用的特点，特别是由于成本考虑，采用飞行时间(ToF)和直接ToF传感器的应用将会是未来的趋势。他暗示，中国有传言称，苹果(Apple)可能会重新使用指纹辨识和脸部辨识技术。他补充说：“在中国的传言最终往往都会成为现实。”同时，智能手机最终将可同时使用指纹辨识和脸部辨识技术，而指纹将导入光学技术。

芬兰VTT总裁兼执行长Antti Vasara的主题演讲，让在场对于芬兰以广播传统基础发展新技术的疑虑烟消云散。他大力介绍VTT的项目和衍生产品，包括第一台基于MEMS的高光谱影像相机已在纳米卫星上进行测试，并用于检测皮肤癌和农业；Vasara同时介绍在太赫兹(THz)成像方面的工作及其于机场安检的部署。此外还有微米级光子学和固态光达的最新研究进展，可望实现无需移动组件的光束控制。

在为期两天的会议期间，《EE Times》的记者从主题演说、简报、采访与展会现场，掌握了10项值得报导的技术与事件，有助于展现今年的会议亮点以及反映产业的发展方向。

MEMS市场成长迅速

根据Yole Développement表示，2018年全球MEMS市场达到了116亿美元，预计到2024年将以8.2%的年复合成长率(CAGR)持续成长。其中，消费应用将占MEMS市场的60%，汽车应用则占20%。其余的20%包括电信、医疗、工业和航空应用。

Yole技术市场分析师Dimitrios Damianos表示，从图3可看出MEMS的三个成长点。第一个成长点主要由传统的MEMS (如MEMS麦克风、惯性、压力和优化MEMS传感器)组成，其市场价值约为低于5%的CAGR。

2018-2024年MEMS市场规模预测。（来源：Yole Développement）

第二个成长点市值约在10%到15%之间，包括环境MEMS、微流体、微测辐射热计、热电堆和射频(RF) MEMS。例如，Damianos解释说，“由于成本低廉，可用性高，热电堆可用于智慧建筑，微流体用于DNA测序，而微测辐射热计则可作为冗余传感器，用于实现先进驾驶辅助系统(ADAS)和自动驾驶出租车中的热成像。”尽管智能手机市场放缓，但5G可望推动新的芯片需求，RF MEMS则将可应用于新的基地台部署和边缘运算。

Damianos说，最后一个成长点落在15%到20%之间。微型扬声器和超音波指纹等新兴MEMS有望推动未来的市场成长。最后，传感器融合与AI和边缘运算相结合，可望刺激新的用例，重振MEMS市场。

智慧传感器的六大黄金法则

自动化时代已经到来。传感器在结合模拟世界与数字世界的过程中扮演着关键的角色，而其部署将使城市、家庭、工厂以及汽车和个人装置更加智能化。

ST模拟、MEMS和传感器产品部副总裁Andrea Onetti说：“这是我们第一次看到两个从未彼此交流的世界，开始跨越桥梁共同支持诸如工业4.0等新趋势。如今正是提升MEMS能力的最佳时机！”但唯有当企业遵循六大“黄金法则”——更高精度、更低功耗、更精巧、更高可靠性、更高能效以及更智慧，才有可能做到这一点。

ST模拟、MEMS和传感器产品部副总裁Andrea Onetti在会中强调智慧传感器的六条黄金法则。（来源：EE Times）

过去十年来，Onetti说：“我们已经将功率消耗降低了2倍，尺寸缩减70%，成本也减少了75%。这让我们改善了73%的加速度计噪声、83%的陀螺仪温度稳定性，并将全幅传感范围提高了100%。”

最后，“我们能够为其插入数字功能，可以在本地处理，因而提高了整个系统的效率。”随着传感器能够存取越来越精确、与时间相关的预处理数据，硬件制造商和服务供货商的新商业模式即将出现。

云端模拟超越MEMS原型开发

近年来，模拟技术，尤其是云端仿真，已经超越了实体原型制作的效率了。MEMS业者如今正致力于模拟数以百万计的潜在传感器设计，以减少实体的原型制作，最终降低成本、风险以及缩短上市时程。新创公司OnScale就是其中之一。

OnScale成立于2018年，据称已将先进的多物理场求解器与近乎无限的云端超级运算能力相结合。OnScale执行长Ian Campbell说：“这使得工程师们可以使用云端中的超级计算机，对其MEMS装置展开先进的多物理场分析。”

简化数字原型制作流程。（来源：OnScale）

Campbell说说：“数字原型可用于表征实体装置。它提供了实体装置所能提供的所有工程数据，但无需经历繁复的原型制作、封装、模拟和最后测试的过程。因此，我们可以预先告诉工程师其装置是否能正常运作，然后再进行成本高昂的实体原型制作。”

作为MEMS云端仿真的一部份，OnScale执行数字认证，以及研究封装、组装的可变性对于整体性能的影响。Campbell说：“如果你采用MEMS代工合作伙伴或自家的晶圆厂，那么制程工程师就能帮你收集制程资料。我们可以利用这些信息，并将这些信息全部反馈给设计工程师，还可以利用制程模拟以确保代工产能。”

光谱传感：加速“实验室到出样”过程

由于新的传感解决方案使得光谱分析的尺寸和成本持续下降，加速了从实验室到出样(Lab-to-Sample)的过程。在今年的MEMS与成像传感器高峰会上，ams展示了正在改变个人健康监测和智慧农业的光传感技术。

ams研发部资深副总裁Verena Vescoli说：“随时随地都能测量实体参数，推动了光谱技术微型化的需求。取决于传感的波长范围，光谱传感技术能够广泛地应用在颜色搭配、化妆品肤色、医疗保健诊断、食品和农业分析等环境。”

利用光谱技术加速从实验室到出样的过程。（来源：ams）

Vescoli介绍了一个基于单狭缝折迭光闸光学的光谱测量装置案例。“它由硅传感器组成，但光谱范围涵盖纯晶圆片级光学(WLO)结构。”图6显示了逆境植物在300到1,000纳米波长范围内的光谱足迹。Vescoli解释说：“你可以看到指纹或植物发出的讯号是不同的。如果你使用短波长的红外波，光谱轨迹会更有意思，因为你可以在那里捕捉到分子共振的不同含义。”换句话说，她总结道：“频谱越大，你就更能够捕捉到指纹，从而获得更好的讯号。”

Okmetic Oy以MEMS硅晶圆制造胜出

每年，SEMI举办的 MEMS与成像传感器高峰会都会表彰应用于产业中最新、最独特的MEMS与成像传感器创新业者。今年，这一创新奖项的赢家是芬兰专精于MEMS制造的硅晶供货商Okmetic Oy，以其最近推出用于客制硅基板制造的工业图形化(patterning)平台获奬。

该平台是专为MEMS、传感器和光子学应用而设计的，这些应用需要埋腔、多晶硅填充的硅穿孔(TSV)互连或图形化多层绝缘层上覆硅(SOI)设计。Okmetic Oy客户支持工程师Päivi Sievilä在解释这一概念时说：“晶体特性、SOI的厚度和图形布局可以根据客户的决定逐一选择。晶圆，或者说基板本身，从一开始就作为内建组成的一部份，因而简化了MEMS制程，并减少了组件占用空间。”

实现工业规模制造的图形化平台。（来源：Okmetic）

Sievilä表示，在Okmetic晶体生长能力的优点中，硅的特性，如方向、电阻率和掺杂剂可以调整。此外，整合制程的调度能够实现合适的周期时间，因为该方法减少了代工厂和关键制程步骤处理之间的处理与运输。

今年早些时候，Okmetic扩展其SOI制造能力到包括微影图形化和深反应离子蚀刻(DRIE)，以推动SOI晶圆嵌入式结构的生产。其目标是在2020年下半年让公司的SOI产能成长一倍。

传感器推动医疗和生活穿戴装置发展

传感器的普及将推动个性化医疗和管理生活方式的穿戴式装置发展，最终将要求传感器变得更智慧。为了实现这一目标，华为(Huawei)展示了实现越来越多智能装置的技术前景，以及异质运算推动“超越摩尔定律”(More than Moore)运算的新时代，换句话说，如今正扩展到超越摩尔定律(Moore’s Law)的物理极限了。

边缘装置的传感器安装量迅速增加。（来源：Huawei）

该公司技术总监Mustafa Badaroglu表示，3D技术在2015年展现发展动能，如今已经成为主流了。展望未来，我们可以看到2031年以后的内存和逻辑单芯片整合。他强调当今行动领域面临的挑战——例如，如何在不依赖频率频率的情况下提高系统性能，以及如何提高机器学习和AI的潜力，使其变得像今天的通用运算等等，但这些挑战也为消费应用带来巨大商机。

环境传感也是会议上备受讨论的议题，例如，气体和挥发性有机化合物(VOC)、近红外线、粒子监测以及检测食物和皮肤用的高光谱传感等传感器。

PNI Sensor揭示智慧停车的ROI

PNI Sensor强调，目前全球众多的智慧停车应用都在利用其PlacePod车辆检测传感器，包括其RM3100地磁传感器。这款蓝牙低功耗(BLE)模块以及车辆检测算法，可在连接LoRa网络后，提供连续的车辆检测“而不至于错过停车事件”。从图9即可看到该模块辨识汽车停放和离开时的磁场讯号。

PlacePod车辆检测模块辨识汽车停放和离开时的磁场讯号。（来源：PNI Sensor）

PNI Sensor的传感器已应用于以下地区：印度阿姆利泽(Amritsar, India)，用于减少非法停车并增加停车执法的收入；加拿大蒙特利尔(Montreal)，用于减少交通堵塞和管理执法，在极端寒冷和大雪中仍能可靠地运作；美国加州中央谷地(Central Valley)，用于管理停车执法；而在辉达(Nvidia)公司总部，传感器用于监测特殊需求场所的可用性，例如电动车(EV)充电以及行动不便者。

在各种公共应用中，上述的几个城市与应用都取得了明显的投资报酬率(ROI)，例如在中央山谷，有16个PlacePod传感器检测到350次违规停车，并带来了1.05万美元的停车罚款。

新型语音控制装置亟需专用架构

在MEMS和成像传感器高峰会上发表的许多演讲都关注于新的传感器架构，这些架构在传感器——或称为边缘(edge)——中整合了MEMS、大量的处理和AI。为语音控制提供高性能解决方案的楼氏电子(Knowles)即讨论到特定领域音讯处理架构的需求，就像GPU和NPU之于绘图方面的处理需求一样。

语音控制装置需要专用的语音运算架构。（来源：Knowles）

Knowles技术长Alexis Bernard表示，语音用户接口是展现人们与技术互动方式发生典范转移的一部份，他还引用了市调数据表示，2020年将有100亿台音频装置的市场安装量。他在演讲中重点讨论了音频支持装置的关键要求，例如使用多支麦克风数组的先进声音撷取；使用高性能运算对多个音频串流进行先进的音讯处理；包括增强智能和分析的先进机器学习，以及情境运算；处理微型电池永不断线要求的能源效率；以及开放的DSP与合作伙伴生态系统。

Knowles在今年初推出其AISonic系列的音频边缘处理器——IA8201，支持语音启动和多麦克风音频处理功能，并针对功率敏感的应用进行了优化。IA8201整合了高运算128位核心(DMX)、Knowles的专用指令集以及Tensilica HiFi3核心(HMD)，具备执行先进音讯输出、情境感知和手势控制等运算能力。

视网膜下无线芯片造福盲人

在北美和欧洲，干性的老年性黄斑病变(AMD)是导致65岁以上人群严重视力受损和法定失明的主要原因；据估计，目前全世界约有1.96亿人口患有老年性黄斑病变，而人口老龄化意味着这个数字只会持续增加。

视网膜下无线芯片Prima仿真视网膜的功能。（来源：PixiumVision）

Pixium Vision推出其视网膜下(sub-retinal)无线芯片Prima，能够仿真视网膜功能，并实际取代眼睛中退化的感光细胞。该芯片系统据说可以透过使用一块2mmx2mm宽、30微米厚且含有378个电极的光电(PV)芯片来恢复患者的视力。透过微创手术将芯片植入视网膜下方，其作用就像一组微型太阳能电池板一样，由微型投影仪投射的近红外线脉冲光驱动，传送在迷你摄影机拍摄的影像。在扩增实境(AR)眼镜中整合摄影机和投影仪技术，并与该无线芯片植入物共同发挥作用，协助助病人恢复视觉。

Pixium Vision工程经理Martin Deterre说，该公司已经为五名法国患者植入了仿生眼，并完成了一年的临床研究。患者持续进行视觉复健治疗，到了第12个月时，大多数患者能够辨识字母，其中有些人还能辨识字母的顺序，并随时间进展加快其辨识速度，而且并未发生与装置有关的严重排斥事件。他说，该公司目前正在研制更加透明的眼镜(其中内建一款口袋处理器)。

“硅眼”开启基于事件的视觉

Insightness开发了一种“硅眼”(silicon eye)，利用动态视觉传感器压缩已经储存在画素中的视觉信息，从而实现一种功耗低、反应快且动态范围高的高效率传感器。由于这种硅眼仅回报接收信息的强度变化，因而减少了必须进行处理的数据量。

基于事件的视觉传感原则：以画素电路压缩信息。（来源：Insightness）

在无人机的防撞系统中，传感器的高时间分辨率有助于克服传统系统难以处理动态目标的限制。Insightness于是将其汽车防撞系统视觉传感器整合到可配置模块中。该模块包括中央处理模块，整合了来自一个或多个传统或硅眼视觉传感器模块的信息。根据配置的不同，该系统可以提供诸如用于轨迹控制的无人机3D位置信息，用于规避静态物体的深度图，以及避开移动障碍物的运动图。

其SEES2(‘silicon eye event-based vision sensor’的首字母缩写)硅眼提供了7.2微米(um)的画素间距和1,024x768的分辨率，采用画素级混合键合技术，在TPSCo 65nm芯片上实现。该公司目前正为无人机和机器人制造商提供防撞系统的评估套件，同时也为AR技术公司开发客制产品。

责编：Yvonne Geng

(参考原文：10 Highlights at MEMS & Imaging Sensors Summit，by Nitin Dahad, Anne-Françoise Pele)