近日， ST(意法半導體)在京舉辦MEMS感測器的新聞發佈會， 大中華暨南亞區類比和MEMS產品部市場總監吳衛東先生介紹了ST MEMS的發展現狀， 及將向汽車和工業市場滲透的策略。
ST做了20年的MEMS 感測器
ST公司2016年營收接近70億美元， 是一家完整的半導體公司。 在MEMS感測器方面， 提供感測器和致動器(Actuator)， 優勢是經過市場檢驗的製造技術， 有大規模製造能力， 有多感測器集成能力， 集成市場領先的智慧功能等。
在感測器集成和智慧化方面， 例如現在流行的微信計步， ST的感測器可直接告訴你走了多少步， 無需再經過手機的處理器計算。
在致動器方面， 有四大類產品及合作夥伴， 例如壓電致動器方面有poLight， 超聲波測距感測器方面有Chirp， 微鏡投影方面有MicroVision， MEMS揚聲器方面有U-Sound公司正在做產品。 值得一提的是， 市場目前主要是MEMS麥克風， 揚聲器較少。 MEMS揚聲器的特點是可以做得更小， 例如用於智慧眼鏡、智慧手錶、耳機等產品中。
就像陰陽八卦一樣， 感測器的應用也在周而復始地輪回。 MEMS感測器起始於汽車和工業， 但這十年真正推波助瀾的是消費類電子。 如今， MEMS的下一波浪潮有望重新回到汽車和工業。
ST現在主要做五類產品：光學防抖陀螺儀、加速度計+陀螺儀/6軸IMU模組、超低功耗加速度計、高精度壓力感測器、加速度計+磁強計慣性測量單元。
在消費類應用中有很多成功案例， 例如華為手機採用ST的內置OIS光學防抖感測器的6軸慣性測量單元， 任天堂Switch主機和配件採用ST的6軸運動感測器， 迪卡儂手錶等可穿戴設備採用ST的MEMS器件，
ST的拳頭產品很多， 例如手機用的第一代LSM6DS3和第二代LSM6DSL/M合計銷量超過5.5億。 LSM6DSL/M是可始終運行的iNEMO 6軸慣性測量模組， 在LGA-14 2.5x3x0.83mm封裝內整合3D加速度計和3D陀螺儀， 具有超低功耗和強大性能。
LIS2DW12是應用靈活的超低功耗3軸智慧加速度計， 適用於消費類電子， 諸如物聯網、穿戴和移動設備， 特點是尺寸只有2x2x0.7mm， 有程式設計功能。
在汽車應用方面， AIS2DW12是超低功耗3軸智慧加速度計， 用於無鑰匙進入功能(PKE)。 據IHS 2017年上半年市場報告， ST是第一大汽車非安全性應用MEMS廠商;在研發投入和研發熱情的具體表現方面， 2016年ST市場份額同比增長20%。
慣導系統中， 符合車規的“3軸加速度計AIS328DQTR+3軸陀螺儀A3G4250DTR”組成了6軸慣性模組， 可用于從原來的OBD(車載診斷系統)到現在的T-box(Telematics box)應用中， 用於前裝、後裝或對汽車進行裝機採集等。
新應用需要更高精度
高性能取決於應用的需求。 汽車應用裡， 汽車導航通常用GPS， MEMS慣性感測器作為輔助測量， 以覆蓋GPS的盲區。 因此MEMS感測器就要有高精度， 通常整個系統的精度要達到“米”級， 也就是至少車輛、行人在你自己看得到的地方。這個米的級別並不是一個時間點，是累積的，因為感測器的挑戰是參數會隨著溫度、時間而漂移，有很多參數影響它。自動駕駛對精度的要求更高，目前客戶要求精度要在20釐米以內。
虛擬增強(VR)的實境感測約在10釐米以內。這就要求感測器有更高的精度和靈敏度。光學防抖的10釐米是針對畫面之間的偏差。壓力/高度檢測要控制在10釐米以內。溫濕度檢測，希望達到0.5℃以內，溫濕度精度要達到3%。目前具體應用裡，數值越低越好。因此在VR領域，從Android 5.0開始規定了感測器的參數規格，甚至要對感測器做認證，可見感測器起著至關重要的作用。
提高MEMS感測器精度的方法
提高精度容易嗎?答案是既容易也不容易。如果不考慮功耗，較容易得到，因為功耗提升後，計算能力可以增強。目前的挑戰是，很多應用對功耗是非常在乎的，例如電池供電。
既然感測器那麼重要，設計上是不是有質的改變或新的技術?從感測器原理來看，通常採用著名的感測器精度衡量方法——阿倫方差(AVAR)。但做感測器產品時有一些物理的局限性不可規避。例如MEMS感測器裡一部分是機械結構，它會老化，且會隨著溫度和時間會有變化。這些參數解釋成電子的術語就是背景雜訊、白色雜訊或者不穩定、隨機的抖動。其控制方法要用生產或者矯正的方法來做。
*雜訊。有本身機械結構產生的雜訊;還有閃變雜訊和高頻雜訊。高頻雜訊是感測器在應用時是數位輸出，在任何電子線路裡會有電磁耦合現象。因此在處理時，感測器廠商要有足夠的經驗説明客戶在演算法上規避或抑制、消除掉這些雜訊。
*穩定性。時間的穩定性毋庸置疑是解決老化，例如今天輸入1出來100%，明天輸入1出來99%，就要控制輸入穩定性。溫度的穩定性，指產品特性在0℃和50℃時肯定不一樣，你要儘量在設計中儘量消除和平衡溫度的影響。重複測試的穩定性，資料線路中如果輸入1輸出0，如果達不到0就是錯。
*誤差。測量沒有百分之百的準確，因為它是模擬的(注：因為內部整個鏈路還是類比的，信號產生源是類比的。)，需要考慮偏移、靈敏度、非線性誤差(NL)、交叉軸誤差(CX)。
那麼如何提高精度?需要改善設計和製造工藝。在MEMS器件中，設計和制程只占了20%工作量，還有80%是測試和校準。這意味著同樣一個MEMS感測器，如果測試、校準做得更精細的話，它完全可以從精度只有5%提升到1%甚至更低。
因為MEMS器件看起來輸出的是數位，但裡面是非常類比的，甚至比類比電路還類比，因為裡面有機械結構。在測試和校準方面你是採用一點測試還是三點測試、十點測試?是隨時間調校還是只測一次?……這些方法都會影響到精度。
因此MEMS 感測器是比較獨特的地方是精度與調校時間相關。例如消費類MEMS感測器的精度通常低一些，因為一天要保證出貨100萬片，產線、產能不太可能支撐每一個器件都去校準、測試，因為花的時間按秒來算，因此精度可以保證應用即可。同樣的產品如果在測試上花更多的時間就是工業級的。更高一級是以小時來計。再高一級，一個晶片測試上百次，可以把感測器調校得非常精准，這可以用幾星期來計算，精度就會不一樣。因此按單位1的概念來計算，消費級是x10，工業級是x100，戰略級x1000的概念。
ST目前所做的，是在消費類產品測試和校準方面有豐富的經驗，甚至有很多專利技術。
例如運動MEMS感測器有三個關鍵元件——採用特殊的微機械加工技術的微型感測器，內置智慧功能的專用ASIC電路，專用的封裝及校準功能。
製造設備、測試校準設備裡也有很多核心技術。ST經過多年積累，在測試和校正整個核心演算法或流程方面有很大的積累。
看好汽車和工業
汽車是增長點。另外智慧工業是真正推動物聯網應用的地方。
汽車和工業的特點是應用需求比消費類更強，生命週期長(注：不像消費電子，也許市場很大，但會很快退潮)。另外工作環境苛刻，目前還沒有形成完整的體系，而且還是niche market(利基市場)。工業市場也許要十年才能起來，消費電子方面，過去ST的新產品2年更新一次，現在一年更新2次;而工業要長期供貨。
在感測器方面，除了硬體，ST還有完整的軟體解決方案。例如在設備檢測和預知維護方面，過去馬達保護是過流、過壓等，你摸著燙了才發現出了問題，其實源頭是振動，幾個星期前就會有預兆，改善的方法是在旋轉設備上安裝位置感測器，定期接收感測器資料，並將實測資料與基準資料比較，實現預知性維護。
此外，ST感測器也有連接技術，可在新裝製造設備(下圖綠地)和現有製造設備上(下圖棕地)實現物聯網連接。
ST至今已出貨130億片MEMS。下一步希望從消費類擴展到汽車和工業應用，射頻方面提供短距離到中距離(Sub-1GHz)的全覆蓋。
精彩問答
*ST如何進軍工業市場?
答：ST在消費類感測器已佈局完整，還需要具體細化。例如在運動傳感方面用於電機控制的前瞻性預測方面，需要增加軟體等。
在提升精度方面，正通過校正測試，另外塑封改為陶瓷封裝等。
關於物聯網連接，ST RF有兩大產品：藍牙低功耗(BLE)晶片和Sub-1GHz晶片(法國Sixfox選ST作為唯一合作夥伴)。
實際上，關鍵技術ST都已具備，難點是怎樣和客戶一起做marketing(行銷)，例如和農業部和環保部去談。新加坡政府正在評估檢測大樹是否倒了的方案，問題是誰來買單。共用單車方面，可以做檢測腳蹬車的頻率和力度等，正在找合作夥伴。
*為何只有ST做MEMS揚聲器?
答：ST有智慧揚聲器的制程，但系統及IP方面Usound很強，其技術難點是功率，加電的激勵形成形變去推動空氣。特點是比普通喇叭小，因此可用于智慧眼鏡、手錶和耳機等產品。
*手機MEMS麥克風的趨勢如何?
MEMS麥克風正從一兩顆向三四顆發展。例如蘋果6以上的手機都是4個麥克風，手機底端左右各一個主麥克風，手機頂端測距感測器旁邊有一個輔麥克風，主要用於消除雜訊;手機背面攝像頭旁邊有一輔麥克風，用於拍攝小視頻的聲音錄製。四個麥克風需要大量軟體演算法以保持聲音的一致性。
產品展示
eMeet公司的移動會議揚聲器很有趣，據ST工作人員介紹，麥克風就像耳朵，為何有的5米之外說話還能聽到，有的2米就不行了?是軟硬體技術的綜合，ST主要提供高精度的麥克風。那麼為何4個麥克風?就像八爪魚會議系統一樣，聰明的麥克風會識別聲源，誰說話波束就轉向誰，因此是360°全方位拾音，同時避免了雜訊干擾。
圖：eMeet和華米手環
在手環展示環節，華米/新一代小米手環採用了ST的運動感測器。其實第一和第二代小米手環中也有ST的感測器，用於感知手腕位置是否水準的感測器(測心率時使用)。
圖：ST有兩種開發套件，可檢測運動、加速度和磁力等。
圖：ST藍牙晶片也已被眾多廠商採用，做成模組以方面開發者直接採用。
也就是至少車輛、行人在你自己看得到的地方。這個米的級別並不是一個時間點，是累積的，因為感測器的挑戰是參數會隨著溫度、時間而漂移，有很多參數影響它。自動駕駛對精度的要求更高，目前客戶要求精度要在20釐米以內。虛擬增強(VR)的實境感測約在10釐米以內。這就要求感測器有更高的精度和靈敏度。光學防抖的10釐米是針對畫面之間的偏差。壓力/高度檢測要控制在10釐米以內。溫濕度檢測，希望達到0.5℃以內，溫濕度精度要達到3%。目前具體應用裡，數值越低越好。因此在VR領域，從Android 5.0開始規定了感測器的參數規格，甚至要對感測器做認證，可見感測器起著至關重要的作用。
提高MEMS感測器精度的方法
提高精度容易嗎?答案是既容易也不容易。如果不考慮功耗，較容易得到，因為功耗提升後，計算能力可以增強。目前的挑戰是，很多應用對功耗是非常在乎的，例如電池供電。
既然感測器那麼重要，設計上是不是有質的改變或新的技術?從感測器原理來看，通常採用著名的感測器精度衡量方法——阿倫方差(AVAR)。但做感測器產品時有一些物理的局限性不可規避。例如MEMS感測器裡一部分是機械結構，它會老化，且會隨著溫度和時間會有變化。這些參數解釋成電子的術語就是背景雜訊、白色雜訊或者不穩定、隨機的抖動。其控制方法要用生產或者矯正的方法來做。
*雜訊。有本身機械結構產生的雜訊;還有閃變雜訊和高頻雜訊。高頻雜訊是感測器在應用時是數位輸出，在任何電子線路裡會有電磁耦合現象。因此在處理時，感測器廠商要有足夠的經驗説明客戶在演算法上規避或抑制、消除掉這些雜訊。
*穩定性。時間的穩定性毋庸置疑是解決老化，例如今天輸入1出來100%，明天輸入1出來99%，就要控制輸入穩定性。溫度的穩定性，指產品特性在0℃和50℃時肯定不一樣，你要儘量在設計中儘量消除和平衡溫度的影響。重複測試的穩定性，資料線路中如果輸入1輸出0，如果達不到0就是錯。
*誤差。測量沒有百分之百的準確，因為它是模擬的(注：因為內部整個鏈路還是類比的，信號產生源是類比的。)，需要考慮偏移、靈敏度、非線性誤差(NL)、交叉軸誤差(CX)。
那麼如何提高精度?需要改善設計和製造工藝。在MEMS器件中，設計和制程只占了20%工作量，還有80%是測試和校準。這意味著同樣一個MEMS感測器，如果測試、校準做得更精細的話，它完全可以從精度只有5%提升到1%甚至更低。
因為MEMS器件看起來輸出的是數位，但裡面是非常類比的，甚至比類比電路還類比，因為裡面有機械結構。在測試和校準方面你是採用一點測試還是三點測試、十點測試?是隨時間調校還是只測一次?……這些方法都會影響到精度。
因此MEMS 感測器是比較獨特的地方是精度與調校時間相關。例如消費類MEMS感測器的精度通常低一些，因為一天要保證出貨100萬片，產線、產能不太可能支撐每一個器件都去校準、測試，因為花的時間按秒來算，因此精度可以保證應用即可。同樣的產品如果在測試上花更多的時間就是工業級的。更高一級是以小時來計。再高一級，一個晶片測試上百次，可以把感測器調校得非常精准，這可以用幾星期來計算，精度就會不一樣。因此按單位1的概念來計算，消費級是x10，工業級是x100，戰略級x1000的概念。
ST目前所做的，是在消費類產品測試和校準方面有豐富的經驗，甚至有很多專利技術。
例如運動MEMS感測器有三個關鍵元件——採用特殊的微機械加工技術的微型感測器，內置智慧功能的專用ASIC電路，專用的封裝及校準功能。
製造設備、測試校準設備裡也有很多核心技術。ST經過多年積累，在測試和校正整個核心演算法或流程方面有很大的積累。
看好汽車和工業
汽車是增長點。另外智慧工業是真正推動物聯網應用的地方。
汽車和工業的特點是應用需求比消費類更強，生命週期長(注：不像消費電子，也許市場很大，但會很快退潮)。另外工作環境苛刻，目前還沒有形成完整的體系，而且還是niche market(利基市場)。工業市場也許要十年才能起來，消費電子方面，過去ST的新產品2年更新一次，現在一年更新2次;而工業要長期供貨。
在感測器方面，除了硬體，ST還有完整的軟體解決方案。例如在設備檢測和預知維護方面，過去馬達保護是過流、過壓等，你摸著燙了才發現出了問題，其實源頭是振動，幾個星期前就會有預兆，改善的方法是在旋轉設備上安裝位置感測器，定期接收感測器資料，並將實測資料與基準資料比較，實現預知性維護。
此外，ST感測器也有連接技術，可在新裝製造設備(下圖綠地)和現有製造設備上(下圖棕地)實現物聯網連接。
ST至今已出貨130億片MEMS。下一步希望從消費類擴展到汽車和工業應用，射頻方面提供短距離到中距離(Sub-1GHz)的全覆蓋。
精彩問答
*ST如何進軍工業市場?
答：ST在消費類感測器已佈局完整，還需要具體細化。例如在運動傳感方面用於電機控制的前瞻性預測方面，需要增加軟體等。
在提升精度方面，正通過校正測試，另外塑封改為陶瓷封裝等。
關於物聯網連接，ST RF有兩大產品：藍牙低功耗(BLE)晶片和Sub-1GHz晶片(法國Sixfox選ST作為唯一合作夥伴)。
實際上，關鍵技術ST都已具備，難點是怎樣和客戶一起做marketing(行銷)，例如和農業部和環保部去談。新加坡政府正在評估檢測大樹是否倒了的方案，問題是誰來買單。共用單車方面，可以做檢測腳蹬車的頻率和力度等，正在找合作夥伴。
*為何只有ST做MEMS揚聲器?
答：ST有智慧揚聲器的制程，但系統及IP方面Usound很強，其技術難點是功率，加電的激勵形成形變去推動空氣。特點是比普通喇叭小，因此可用于智慧眼鏡、手錶和耳機等產品。
*手機MEMS麥克風的趨勢如何?
MEMS麥克風正從一兩顆向三四顆發展。例如蘋果6以上的手機都是4個麥克風，手機底端左右各一個主麥克風，手機頂端測距感測器旁邊有一個輔麥克風，主要用於消除雜訊;手機背面攝像頭旁邊有一輔麥克風，用於拍攝小視頻的聲音錄製。四個麥克風需要大量軟體演算法以保持聲音的一致性。
產品展示
eMeet公司的移動會議揚聲器很有趣，據ST工作人員介紹，麥克風就像耳朵，為何有的5米之外說話還能聽到，有的2米就不行了?是軟硬體技術的綜合，ST主要提供高精度的麥克風。那麼為何4個麥克風?就像八爪魚會議系統一樣，聰明的麥克風會識別聲源，誰說話波束就轉向誰，因此是360°全方位拾音，同時避免了雜訊干擾。
圖：eMeet和華米手環
在手環展示環節，華米/新一代小米手環採用了ST的運動感測器。其實第一和第二代小米手環中也有ST的感測器，用於感知手腕位置是否水準的感測器(測心率時使用)。
圖：ST有兩種開發套件，可檢測運動、加速度和磁力等。
圖：ST藍牙晶片也已被眾多廠商採用，做成模組以方面開發者直接採用。