面對近年來工業4.0概念持續發展，並加入人工智慧（AI）普及化、節能減碳等熱門議題引發關注，意法半導體（ST）也在近期提出包含MEMS感測器和碳化矽（SiC）等高效解決方案，探討可在邊緣AI領域扮演的關鍵角色，使其更易於普及，讓每個人都能受益。
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| 意法半導體也在近期提出包含MEMS感測器和碳化矽等高效解決方案，探討可在邊緣AI領域扮演的關鍵角色。 |
意法半導體類比、電源、MEMS和感測器事業群副總裁暨MEMS子產品事業群總經理Simone Ferri指出：「對比人腦與同等運算能力（約每秒1011次浮點運算）的高效能超級電腦的耗電量，人腦僅需20瓦、而超級電腦則需22.8MW，這百萬倍的電量差距便構成了重大發展阻礙，亟須加以縮小。」
意法半導體中國及APeC汽車用SiC產品部經理Gaetano Pignataro進一步表示：「目前加速AI部署的重要問題之一，便是其造成的環境衝擊，包含排放二氧化碳、耗水電量和便利性，皆與人類活動間存在巨大差異，成為阻礙AI被廣泛應用的關鍵障礙，並正視這些挑戰。」
進而建議效仿章魚的智慧，並轉化為AI和感測技術，如將其神經分佈在觸腳中，形成分散式智慧的邊緣AI；還在數據源附近設有專門感測器，能在邊緣即時處理，減少複雜的數據傳輸。章魚便因此得以適應環境，改變本體形狀甚至顏色。
此即是ST創新概念之一的「適用性配置」，利用智慧感測器分析環境便如同章魚根據環境重新配置自身的原理，關鍵是可透過機器學習核心和有限狀態機臺合作即時解讀事件，並已將此概念導入不同應用場域。
包括對於再生能源的風力發電，將ST的智慧感測器放置在機艙上的低功耗節點，便能監控機艙姿態，並偵測任何彎曲或異常；追蹤風力葉片速度和行為，以優化風機性能。以及用於電鑽的反衝偵測，ST感測器便能透過監控移動和電流消耗來偵測即將發生的反衝，然後切斷電池電源以限制影響，確保使用者的安全與健康，避免須經MCU處理數據後才反應的延遲。
值得一提的是，針對目前在倉儲中已經廣泛使用的各種機器人類型，ST也提供光學和MEMS感測器的組合，例如將飛行時間感測器與動作感測器，或鏡頭與動作感測器結合，創造出更多的應用可能性。
Simone Ferri表示：「為了優化成本與製造，ST通常會將感測器分開設計，並將數據處理集中在MCU或MPU層級，透過AI演算法或其他演算法來融合這些資訊。」因此在需要快速反應的倉儲機器人或防反彈機制的電鑽等應用、若有警示或觸發事件時，無論是光學或是動作感測器，都可以立即做出有效反應，而不必依賴中央處理器。
Gaetano接著探討電動化對碳化矽帶來的挑戰及市場需求的轉變，以及ST的產品藍圖及製造策略。例如在工業領域的設備電源、AI伺服器等應用，對更高功率、更高效能及更高密度的需求日益增加，而碳化矽正是滿足這些需求的理想技術，應用範圍相當廣泛。
依分析師預估，2026年整體碳化矽功率元件市場將大幅成長約達350億美元，並於2030年接近400億美元。到了2030年的碳化矽市場規模可望接近20 億美元，其中約70%的成長來自汽車應用，剩下的 30%則來自工業領域。
例如在能源發電與配電領域中，碳化矽也是處理高功率需求的首選技術，特別是在對高功率和效率至關重要的AI資料中心、電信基礎建設、充電樁等，無論是從高到中低功率的應用，追求最高的效率與功率密度都是共同目標。僅今年充電樁的安裝量就增加了約600萬座，高功率充電站中的矽含量可達到5,000美元，創造了可觀的市場規模。
且在再生能源領域，碳化矽已廣泛應用於逆變器與高功率風力發電機，具備在高電壓、高開關頻率及嚴苛環境下運作的能力，需要耐用、堅固且使用壽命長的元件，以降低維護和擁有成本，成為多種高需求應用的最佳解決方案。就連儲能系統的成長也非常顯著，特別是在併網型儲能系統的矽含量約為2,500~5,000 美元，今年新增了12 GW的儲能容量，進一步顯示半導體產業的潛力。
為了滿足這不斷增加的需求，ST正在大力投資生產，同時專注於研發，推動新材料、新技術和新結構的創新，帶來更多成長的機會。不僅提升產品品質，超越標準要求進行認證；透過分析具體應用的任務特性、故障機制，並應用加速測試來確保產品能滿足預期壽命，還進一步降低成本，確保在競爭激烈的市場中保持優勢。
