2023年 STM32中國峰會開啟全新篇章

今年的STM32中國峰會已經圓滿結束，我們誠摯感謝各位的持續(xù)支持和關注。下面就讓一組關鍵數據帶我們回顧本屆峰會的精彩歷程！

·       2,600多名觀眾親臨2023 STM32中國峰會現場

·       75,000多名觀眾在線觀看了2023 STM32中國峰會

·       截至5月17日，共收集2,433張直播圖片，瀏覽量高達341,495次

·       圍繞邊緣AI&信息安全、連接、生態(tài)系統(tǒng)&開發(fā)者優(yōu)先計劃以及智能工業(yè)&高性能MCU/MPU四大主題，共計29場主題演講和28場研討會在峰會現場舉辦

·       現場展示200多款產品， 覆蓋邊緣AI，網絡連接，信息安全，生態(tài)系統(tǒng)，開發(fā)者優(yōu)先解決方案和STM32 垂直應用等廣泛領域

·       11款豐富有趣的互動游戲吸引了大量粉絲現場打卡，體驗ST全新產品系列并贏取大獎

·       10家業(yè)內媒體在現場與ST高層進行面對面談話，共同探討關于STM32新產品及行業(yè)動態(tài)等重點話題

·       42合作伙伴和客戶以及16家代理大力支持

今年峰會以“STM32不止于芯”為主題。第一天的主題演講邀請到了多位ST全球高層和專家親臨現場，以全新的模式向觀眾提供了一場場精彩紛呈的演說。下面就讓我們一起來回顧其中三位高層領導的重要講話。

圍繞STM32的全新戰(zhàn)略，意法半導體中國區(qū)總裁曹志平先生為活動致開幕詞。他談到：“今天，我們展示了STM32產品組合的最新突破，展現了意法半導體在創(chuàng)新方面的韌勁。意法半導體憑借強大的實力，擴大技術覆蓋面，并且圍繞邊緣人工智能、信息安全和功能安全，推出了全新的產品和方案，同時強化了我們的制造戰(zhàn)略，豐富了我們的生態(tài)系統(tǒng)，更好地滿足客戶需求。”

意法半導體中國區(qū)總裁曹志平先生 

作為主論壇的主持人，意法半導體微控制器和數字IC產品部(MDG)總裁Remi EL-OUAZZANE 先生圍繞STM32產品的一系列創(chuàng)新舉措和新品發(fā)布進行了主題演講。 

意法半導體MDG總裁Remi EL-OUAZZANE 先生 

“今年的STM32中國峰會將體驗提升到了一個全新的水平！我們向您展示了最新的產品、解決方案和工具，幫助您實現數十億個設備的智能、互聯和安全。首先，我們將向您展示在三個領域的創(chuàng)新，我們認為這三個領域對實現基于云連結的智能邊緣愿景至關重要：嵌入式AI、互聯和信息安全。此外，我們還將展示能夠支持所有這些產品的基礎，包括我們的STM32Cube生態(tài)系統(tǒng)、面向應用的解決方案、從不妥協的質量保證，當然還有非常重要的一點——我們對供應鏈的不斷投入。所有這些都得到了客戶和合作伙伴的認可。” 

“通過這次活動我們希望您能了解， STM32能為您提供的不僅僅局限于芯片。這也是我們今年的主題‘不止于芯’的來源。”Remi強調說。 

意法半導體執(zhí)行副總裁、通用微控制器子產品部總經理Ricardo DE-SA-EARP先生則在他的演講介紹了ST產能擴張的相關動作。“為了滿足長期來看ST全線產品不斷增長的需求，我們正大幅擴大12 英寸晶圓制造，以實現產能在2022年至2025年之間翻一番的目標。如果不能更好地服務客戶，那么我們將會失去客戶的信任。而投資擴產是ST為贏回客戶信任所做出的努力。我們致力于為客戶打造一個靈活且有韌性的STM32生產制造網絡，保障供貨安全，縮短交付周期。”Ricardo表示。

意法半導體執(zhí)行副總裁、通用微控制器子產品部總經理Ricardo DE-SA-EARP先生 

本次峰會為觀眾呈現了200多款產品演示。下面與您分享4款精選方案。

產品演示1：具備機器學習功能的洗衣機

如何集成邊緣AI

這是ST首次在亞洲展出運行機器學習算法的洗衣機原型。作為 Embedded World 2023展會的亮點之一，該洗衣機使用電流感測技術和 NanoEdge AI 生成的模型庫來準確地判定衣物重量，準確度誤差在±100 克之間。相比之下，同類系統(tǒng)的誤差約 ±500 克。通過準確度更高的稱重功能，洗衣機可以根據實際衣物重量調整電機洗滌周期，優(yōu)化能源效率。洗衣機根據衣物重量數據調整進水量，達到節(jié)約用水的目標。

為什么集成邊緣AI？

這個產品演示同時還具備很高的象征意義，因為它回答了 “為什么要在消費類產品中使用邊緣人工智能” 這個關鍵問題。很多時候，工程師認為機器學習可以幫助我們尋找問題。ST 洗衣機原型就很好地解答了這個問題，展示了無需添加任何新組件就可以創(chuàng)造出更高效亦更環(huán)保的產品。由于 NanoEdge AI 使用現有的電流檢測傳感器，并且可以在STM32G4等混合信號 MCU 上運行算法，因此，設備廠商可以通過機器學習來訓練和部署新功能，而無需調整 PCB設計和修改物料清單成本。

產品演示2：工業(yè) 4.0 在路上

今年的峰會還有一個特點，那就是2023 年的 STM32 峰會也是一個了解整個 ST 生態(tài)系統(tǒng)如何協同工作，如何推進工業(yè)4.0，迎接工業(yè) 5.0.的良機。除了基于STM32 系列產品的控制功能演示以外，通過模擬工廠自動化實際應用場景，展現了一個集成機械臂的完整生產流水線的精彩演示。這項任務看似簡單，但所有操作對連接通信和智能化要求很高。

例如，流水線的安全保護功能使用STM32G0來實現， 基于ST TOF距離傳感器(VL53L3CX)來檢測機器附近是否存在人或物體。如果存在，就會向由 STM32MP1和 IO-Link 接口芯片(L6364)組成的可編程邏輯控制器發(fā)送消息。在收到消息后，可編程邏輯控制器立即停止生產線操作，確保在機械臂附近徘徊的操作員的安全。通過這個產品演示，我們可以了解工業(yè) 5.0 突出之處在于強調技術以人為本。這個演示充分展示了如何把人的安全和福祉放在第一位，這也是ST的核心理念之一。

如何解決互聯和智能問題？

為了演示如何把所有單元連接起來，這個機械臂原型使用一個有EtherCAT接口的 IO-Link 主站。主站設計基于一個 STM32L4 MCU和一個IO-Link通信主收發(fā)器L6360。在這個演示中，主站連接氣閥執(zhí)行控制器、兩個傳送帶步進電機、機械臂等終端設備。因此，系統(tǒng)可以通過 IO-Link 接口監(jiān)控每個單元。

此外，該演示還使用了 STEVAL-PROTEUS 工業(yè)AI評估套件，評估板上搭載一顆 STM32WB無線微控制器。通過低功耗藍牙或 Zigbee 網關，將各類傳感器數據，上傳到云端服務器，監(jiān)測流水線的工況。當產品在裝配線上移動時， 通過STM32WL sub-GHz 收發(fā)器控制的NFC 讀取器ST25R3916B，掃描每個產品標簽，并通過 LoRa網絡把產品生產記錄發(fā)送到云端，同時將云端下發(fā)的時間戳寫入產品上的NFC標簽，完成生產溯源的閉環(huán)控制。

產品演示 3：在智能鎖中鎖定軟件安全

為什么一想到信息安全，就想到ST？

這個裝置簡單易懂，NUCLEO-WBA52CG開發(fā)板及新的STM32WBA無線微控制器是主要元件。除 BLE 外，STM32WBA還支持多種協議，例如， Matter、OpenThread、ZigBee等。作為其可擴展安全策略的一部分，ST 將 Trusted Firmware-M 移植到 STM32WBA 的 TrustZone 架構上，目標取得SESIP 3 級認證。

在演示過程中，我們的產品專員在電路板上安裝了一個顯示屏，用于顯示鎖處于開鎖還是上鎖狀態(tài)。實際上，用戶與 ST 的 BLE 手機應用交互，向鎖發(fā)送信號。該智能鎖演示使用 STM32WBA 的功能來支持 Trusted Firmware-M，保護各種密鑰和證書，并將部分代碼隔離在安全區(qū)中。簡而言之，雖然演示產品是智能鎖，但在幕后，工程師們可以看到 ST 的解決方案如何將最新的安全功能穩(wěn)健地集成到嵌入式系統(tǒng)中。

產品演示 4：迷宮游戲是用 STM32MP1控制電機來尋找出路的應用

STM32MP1如何讓電機控制更出色？

2023 STM32 峰會上有數百個獨具特色的演示活動，為了幫助業(yè)界了解市場趨勢，引導大家了解對研發(fā)工作有益的解決方案，我們選擇了像迷宮游戲這樣的演示。顧名思義，這個演示是在兩個電機上放置一個迷宮游戲臺，使用B-CAMS-OMV相機模塊拍攝迷宮圖像并實時捕獲目標小球的位置，STM32MP1微處理器處理圖像，控制電機運動，推動小球移向迷宮的終點。微處理器與電機通信使用的是EtherCAT工業(yè)總線協議接口。STM32MP1 通過一條以太網線連接一個STEVAL-ETH001V1，后者通過菊花鏈方法連接另一個STEVAL-ETH001V1評估板。

多電機控制應用有哪些要求？

除了固有的趣味和益智特點外，迷宮游戲演示還是證明通信在電機控制應用中的重要性的另一個例子。實際上，借助 X-NUCLEO-IDB05A1擴展板，用戶可以使用操縱桿或藍牙設備控制演示。因此，參觀者可以了解到提供一系列電機控制方案有多么重要，以及如何使用 ST 解決方案來實現這些電機控制方案。從迷宮游戲獲得的另一個收獲就是是邊緣 AI 響應速度的重要性。將攝像頭模塊連接到 STM32H747I-DISCO，并展示開發(fā)團隊如何使用 MCU 和 MPU 來優(yōu)化操作，最終取得較短的推理時間，并提高機器學習的應用成效。