過去半個世紀以來,一波波技術浪潮層出不窮,從個人電腦(PC)和微處理器到有線電話,再到行動電話和智慧型手機,每一波浪潮都各有其側重點。下一波浪潮將是現實世界與數位世界的互連,其中,感測器將扮演要角。

由國際半導體產業協會(SEMI)主辦的年度微機電系統和成像感測器高峰會(MEMS & Imaging Sensors Summit)一如往常地在法國格勒諾布爾市(Grenoble)舉行,長久以來,這裡一直是探索老牌大企業與新創公司最新感測器技術研發與應用趨勢的前哨站。《EE Times》的記者今年再度參與並見證了這一場涵蓋MEMS和成像感測器主題的雙線(two-track)會議。

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《EE Times》記者Anne-Francoise Pele和Nitin Dahad在法國格勒諾布爾舉行的MEMS與成像感測器高峰會現場報導。(來源:SEMI)

這場盛涵蓋各方面,包括從商業、市場預測到技術、製造與應用等,當然還有來自多家新創公司的技術展示。這些新創公司通常是從一些知名的研究機構中孕育而出,例如法國電子暨資訊技術實驗室(Leti)、比利時的imec、瑞士聯邦理工學院(ETH)以及德國的佛勞恩霍夫研究院(Fraunhofer)以及其他許多歐洲研究組織。

為了讓與會者瞭解這一市場機會的規模,意法半導體(STMicroelectronics;ST)表示,推動感測器市場發展的三大趨勢是:智慧行動性、電源和能源管理,以及物聯網(IoT),包括工業物聯網(Industrial IoT)。2018年,MEMS、感測器和致動器約佔全球4,650億美元半導體市場的10%。據ST估計,該公司在2018年的MEMS和成像感測器出貨量超過200億台,致動器出貨量約為50億台。

當然,由於會議地點在格勒諾布爾,會議的主講人和與會代表多半都來自歐洲。主講人在會議中兩度將格勒諾布爾-伊澤爾(Grenoble-Isére)地區稱為「影像谷」(Imaging Valley),指稱當地強大的影像技術產業聚落就像比利時imec周圍的產業聚落。歐洲國際半導體產業協會主席Laith Altimime也強調這一點,他說:「對於歐洲而言,現在正是展現其價值主張的最佳時機,同時也是掌握來自新興的人工智慧(AI)、數位醫療、IoT、智慧城市和智慧交通之絕佳機會。其中還有更多商機正推動著連網裝置的發展。」

在大會開幕的主題演講中,我們聽取了來自阿里雲(Alibaba Cloud)、Tower Jazz、微軟(Microsoft)和芬蘭科技研究院(VTT)的演講。微軟派出其晶片設計師、如今也是HoloLens感測器開發部門資深總監Sunil Acharya來發表主題演講。在演講中,Sunil深入剖析HoloLens2所採用的感測器,並形容這款裝置是「一款智慧且昂貴的邊緣裝置。就像是一台電腦安裝在你的頭上,透過混合實境(MR)技術,將栩栩如生的全息圖呈現在你的面前,並且讓你與現實世界和數立世界互動。」至於未來,他說,微軟計畫增加其軍用設備的堅固性,並繼續縮減尺寸、延長電池壽命以及利用雲端運算的力量,在自家和協力廠商的裝置上實現更多的MR體驗。

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SEMI歐洲主席Laith Altimime在格勒諾布爾的年度會議上介紹歐洲MEMS和成像感測器產業發展。(來源:SEMI)

歐洲阿里雲首席解決方案架構師Yanchao Wang說,20年後,所有的東西都將會有一個IP位址。他並介紹阿里雲平台與AliOS作業系統共同開發的目標是「在現實世界和數位世界之間架起一座橋樑」。就像其他人一樣,Wang也談到了適用於所有產業參與者的開放連接平台。他說,阿里巴巴(Alibaba)著重關注於智慧城市、智慧製造和智慧生活,,並已有5,000萬台搭載其智慧生活平台的裝置出貨了。

Tower Jazz感測器業務部資深副總裁Avi Strum談到了光學指紋和3D臉部辨識感測器在蜂巢式安全應用的特點,特別是由於成本考量,採用飛行時間(ToF)和直接ToF感測器的應用將會是未來的趨勢。他暗示,中國有傳言稱,蘋果(Apple)可能會重新使用指紋辨識和臉部辨識技術。他補充說:「在中國的傳言最終往往都會成為現實。」同時,智慧型手機最終將可同時使用指紋辨識和臉部辨識技術,而指紋將導入光學技術。

芬蘭VTT總裁兼執行長Antti Vasara的主題演講,讓在場對於芬蘭以廣播傳統基礎發展新技術的疑慮煙消雲散。他大力介紹VTT的專案和衍生產品,包括第一台基於MEMS的高光譜影像相機已在奈米衛星上進行測試,並用於檢測皮膚癌和農業;Vasara同時介紹在太赫茲(THz)成像方面的工作及其於機場安檢的部署。此外還有微米級光子學和固態光達的最新研究進展,可望實現無需移動元件的光束控制。

在為期兩天的會議期間,《EE Times》的記者從主題演說、簡報、採訪與展會現場,掌握了10項值得報導的技術與事件,有助於展現今年的會議亮點以及反映產業的發展方向。

MEMS市場成長迅速

根據Yole Développement表示,2018年全球MEMS市場達到了116億美元,預計到2024年將以8.2%的年複合成長率(CAGR)持續成長。其中,消費應用將佔MEMS市場的60%,汽車應用則佔20%。其餘的20%包括電信、醫療、工業和航空應用。

Yole技術市場分析師Dimitrios Damianos表示,從圖3可看出MEMS的三個成長點。第一個成長點主要由傳統的MEMS (如MEMS麥克風、慣性、壓力和最佳化MEMS感測器)組成,其市場價值約為低於5%的CAGR。

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2018-2024年MEMS市場規模預測。(來源:Yole Développement)

第二個成長點市值約在10%到15%之間,包括環境MEMS、微流體、微測輻射熱計、熱電堆和射頻(RF) MEMS。例如,Damianos解釋說,「由於成本低廉,可用性高,熱電堆可用於智慧建築,微流體用於DNA測序,而微測輻射熱計則可作為冗餘感測器,用於實現先進駕駛輔助系統(ADAS)和自動駕駛計程車中的熱成像。」儘管智慧型手機市場放緩,但5G可望推動新的晶片需求,RF MEMS則將可應用於新的基地台部署和邊緣運算。

Damianos說,最後一個成長點落在15%到20%之間。微型揚聲器和超音波指紋等新興MEMS有望推動未來的市場成長。最後,感測器融合與AI和邊緣運算相結合,可望刺激新的用例,重振MEMS市場。

智慧感測器的六大黃金法則

自動化時代已經到來。感測器在結合類比世界與數位世界的過程中扮演著關鍵的角色,而其部署將使城市、家庭、工廠以及汽車和個人裝置更加智慧化。

ST類比、MEMS和感測器產品部副總裁Andrea Onetti說:「這是我們第一次看到兩個從未彼此交流的世界,開始跨越橋樑共同支援諸如工業4.0等新趨勢。如今正是提升MEMS能力的最佳時機!」但唯有當企業遵循六大「黃金法則」——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,才有可能做到這一點。

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ST類比、MEMS和感測器產品部副總裁Andrea Onetti在會中強調智慧感測器的六條黃金法則。(來源:EE Times)

過去十年來,Onetti說:「我們已經將功率消耗降低了2倍,尺寸縮減70%,成本也減少了75%。這讓我們改善了73%的加速度計雜訊、83%的陀螺儀溫度穩定性,並將全幅感測範圍提高了100%。」

最後,「我們能夠為其插入數位功能,可以在本地處理,因而提高了整個系統的效率。」隨著感測器能夠存取越來越精確、與時間相關的預處理資料,硬體製造商和服務供應商的新商業模式即將出現。

雲端模擬超越MEMS原型開發

近年來,模擬技術,尤其是雲端模擬,已經超越了實體原型製作的效率了。MEMS業者如今正致力於模擬數以百萬計的潛在感測器設計,以減少實體的原型製作,最終降低成本、風險以及縮短上市時程。新創公司OnScale就是其中之一。

OnScale成立於2018年,據稱已將先進的多物理場求解器與近乎無限的雲端超級運算能力相結合。OnScale執行長Ian Campbell說:「這使得工程師們可以使用雲端中的超級電腦,對其MEMS裝置展開先進的多物理場分析。」

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簡化數位原型製作流程。(來源:OnScale)

Campbell說說:「數位原型可用於表徵實體裝置。它提供了實體裝置所能提供的所有工程資料,但無需經歷繁複的原型製作、封裝、模擬和最後測試的過程。因此,我們可以預先告訴工程師其裝置是否能正常運作,然後再進行成本高昂的實體原型製作。」

作為MEMS雲端模擬的一部份,OnScale執行數位認證,以及研究封裝、組裝的可變性對於整體性能的影響。Campbell說:「如果你採用MEMS代工合作夥伴或自家的晶圓廠,那麼製程工程師就能幫你收集製程資料。我們可以利用這些資訊,並將這些資訊全部反饋給設計工程師,還可以利用製程模擬以確保代工產能。」

光譜感測:加速「實驗室到出樣」過程

由於新的感測解決方案使得光譜分析的尺寸和成本持續下降,加速了從實驗室到出樣(Lab-to-Sample)的過程。在今年的MEMS與成像感測器高峰會上,ams展示了正在改變個人健康監測和智慧農業的光感測技術。

ams研發部資深副總裁Verena Vescoli說:「隨時隨地都能測量實體參數,推動了光譜技術微型化的需求。取決於感測的波長範圍,光譜感測技術能夠廣泛地應用在顏色搭配、化妝品膚色、醫療保健診斷、食品和農業分析等環境。」

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利用光譜技術加速從實驗室到出樣的過程。(來源:ams)

Vescoli介紹了一個基於單狹縫折疊光閘光學的光譜測量裝置案例。「它由矽感測器組成,但光譜範圍涵蓋純晶圓片級光學(WLO)結構。」圖6顯示了逆境植物在300到1,000奈米波長範圍內的光譜足跡。Vescoli解釋說:「你可以看到指紋或植物發出的訊號是不同的。如果你使用短波長的紅外波,光譜軌跡會更有意思,因為你可以在那裡捕捉到分子共振的不同含義。」換句話說,她總結道:「頻譜越大,你就更能夠捕捉到指紋,從而獲得更好的訊號。」

Okmetic Oy以MEMS矽晶圓製造勝出

每年,SEMI舉辦的 MEMS與成像感測器高峰會都會表彰應用於產業中最新、最獨特的MEMS與成像感測器創新業者。今年,這一創新獎項的贏家是芬蘭專精於MEMS製造的矽晶供應商Okmetic Oy,以其最近推出用於客製矽基板製造的工業圖形化(patterning)平台獲奬。

該平台是專為MEMS、感測器和光子學應用而設計的,這些應用需要埋腔、多晶矽填充的矽穿孔(TSV)互連或圖形化多層絕緣層上覆矽(SOI)設計。Okmetic Oy客戶支援工程師Päivi Sievilä在解釋這一概念時說:「晶體特性、SOI的厚度和圖形佈局可以根據客戶的決定逐一選擇。晶圓,或者說基板本身,從一開始就作為內建組成的一部份,因而簡化了MEMS製程,並減少了元件佔用空間。」

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實現工業規模製造的圖形化平台。(來源:Okmetic)

Sievilä表示,在Okmetic晶體生長能力的優點中,矽的特性,如方向、電阻率和摻雜劑可以調整。此外,整合製程的調度能夠實現合適的週期時間,因為該方法減少了代工廠和關鍵製程步驟處理之間的處理與運輸。

今年早些時候,Okmetic擴展其SOI製造能力到包括微影圖形化和深反應離子蝕刻(DRIE),以推動SOI晶圓嵌入式結構的生產。其目標是在2020年下半年讓公司的SOI產能成長一倍。

感測器推動醫療和生活穿戴裝置發展

感測器的普及將推動個性化醫療和管理生活方式的穿戴式裝置發展,最終將要求感測器變得更智慧。為了實現這一目標,華為(Huawei)展示了實現越來越多智慧裝置的技術前景,以及異質運算推動「超越摩爾定律」(More than Moore)運算的新時代,換句話說,如今正擴展到超越摩爾定律(Moore’s Law)的物理極限了。

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邊緣裝置的感測器安裝量迅速增加。(來源:Huawei)

該公司技術總監Mustafa Badaroglu表示,3D技術在2015年展現發展動能,如今已經成為主流了。展望未來,我們可以看到2031年以後的記憶體和邏輯單晶片整合。他強調當今行動領域面臨的挑戰——例如,如何在不依賴時脈頻率的情況下提高系統性能,以及如何提高機器學習和AI的潛力,使其變得像今天的通用運算等等,但這些挑戰也為消費應用帶來巨大商機。

環境感測也是會議上備受討論的議題,例如,氣體和揮發性有機化合物(VOC)、近紅外線、粒子監測以及檢測食物和皮膚用的高光譜感測等感測器。

PNI Sensor揭示智慧停車的ROI

PNI Sensor強調,目前全球眾多的智慧停車應用都在利用其PlacePod車輛檢測感測器,包括其RM3100地磁感測器。這款藍牙低功耗(BLE)模組以及車輛檢測演算法,可在連接LoRa網路後,提供連續的車輛檢測「而不至於錯過停車事件」。從圖9即可看到該模組辨識汽車停放和離開時的磁場訊號。

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PlacePod車輛檢測模組辨識汽車停放和離開時的磁場訊號。(來源:PNI Sensor)

PNI Sensor的感測器已應用於以下地區:印度阿姆利澤(Amritsar, India),用於減少非法停車並增加停車執法的收入;加拿大蒙特利爾(Montreal),用於減少交通堵塞和管理執法,在極端寒冷和大雪中仍能可靠地運作;美國加州中央谷地(Central Valley),用於管理停車執法;而在輝達(Nvidia)公司總部,感測器用於監測特殊需求場所的可用性,例如電動車(EV)充電以及行動不便者。

在各種公共應用中,上述的幾個城市與應用都取得了明顯的投資報酬率(ROI),例如在中央山谷,有16個PlacePod感測器檢測到350次違規停車,並帶來了1.05萬美元的停車罰款。

新型語音控制裝置亟需專用架構

在MEMS和成像感測器高峰會上發表的許多演講都關注於新的感測器架構,這些架構在感測器——或稱為邊緣(edge)——中整合了MEMS、大量的處理和AI。為語音控制提供高性能解決方案的樓氏電子(Knowles)即討論到特定領域音訊處理架構的需求,就像GPU和NPU之於繪圖方面的處理需求一樣。

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語音控制裝置需要專用的語音運算架構。(來源:Knowles)

Knowles技術長Alexis Bernard表示,語音使用者介面是展現人們與技術互動方式發生典範轉移的一部份,他還引用了市調資料表示,2020年將有100億台音訊裝置的市場安裝量。他在演講中重點討論了音訊支援裝置的關鍵要求,例如使用多支麥克風陣列的先進聲音擷取;使用高性能運算對多個音訊串流進行先進的音訊處理;包括增強智慧和分析的先進機器學習,以及情境運算;處理微型電池永不斷線要求的能源效率;以及開放的DSP與合作夥伴生態系統。

Knowles在今年初推出其AISonic系列的音訊邊緣處理器——IA8201,支援語音啟動和多麥克風音訊處理功能,並針對功率敏感的應用進行了最佳化。IA8201整合了高運算128位元核心(DMX)、Knowles的專用指令集以及Tensilica HiFi3核心(HMD),具備執行先進音訊輸出、情境感知和手勢控制等運算能力。

視網膜下無線晶片造福盲人

在北美和歐洲,乾性的老年性黃斑病變(AMD)是導致65歲以上人群嚴重視力受損和法定失明的主要原因;據估計,目前全世界約有1.96億人口患有老年性黃斑病變,而人口老齡化意味著這個數字只會持續增加。

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視網膜下無線晶片Prima模擬視網膜的功能。(來源:PixiumVision)

Pixium Vision推出其視網膜下(sub-retinal)無線晶片Prima,能夠模擬視網膜功能,並實際取代眼睛中退化的感光細胞。該晶片系統據說可以透過使用一塊2mmx2mm寬、30微米厚且含有378個電極的光電(PV)晶片來恢復患者的視力。透過微創手術將晶片植入視網膜下方,其作用就像一組微型太陽能電池板一樣,由微型投影儀投射的近紅外線脈衝光驅動,傳送在迷你攝影機拍攝的影像。在擴增實境(AR)眼鏡中整合攝影機和投影儀技術,並與該無線晶片植入物共同發揮作用,協助助病人恢復視覺。

Pixium Vision工程經理Martin Deterre說,該公司已經為五名法國患者植入了仿生眼,並完成了一年的臨床研究。患者持續進行視覺復健治療,到了第12個月時,大多數患者能夠辨識字母,其中有些人還能辨識字母的順序,並隨時間進展加快其辨識速度,而且並未發生與裝置有關的嚴重排斥事件。他說,該公司目前正在研製更加透明的眼鏡(其中內建一款口袋處理器)。

「矽眼」開啟基於事件的視覺

Insightness開發了一種「矽眼」(silicon eye),利用動態視覺感測器壓縮已經儲存在畫素中的視覺資訊,從而實現一種功耗低、反應快且動態範圍高的高效率感測器。由於這種矽眼僅回報接收資訊的強度變化,因而減少了必須進行處理的資料量。

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基於事件的視覺感測原則:以畫素電路壓縮資訊。(來源:Insightness)

在無人機的防撞系統中,感測器的高時間解析度有助於克服傳統系統難以處理動態目標的限制。Insightness於是將其汽車防撞系統視覺感測器整合到可配置模組中。該模組包括中央處理模組,整合了來自一個或多個傳統或矽眼視覺感測器模組的資訊。根據配置的不同,該系統可以提供諸如用於軌跡控制的無人機3D位置資訊,用於規避靜態物體的深度圖,以及避開移動障礙物的運動圖。

其SEES2(‘silicon eye event-based vision sensor’的首字母縮寫)矽眼提供了7.2微米(um)的畫素間距和1,024x768的解析度,採用畫素級混合鍵合技術,在TPSCo 65nm晶片上實現。該公司目前正為無人機和機器人製造商提供防撞系統的評估套件,同時也為AR技術公司開發客製產品。

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

本文同步刊登於電子技術設計雜誌2019年11月號