模擬技術(shù)十年展望之智能傳感

時(shí)間：2023-01-13 23:40:05

關(guān)鍵字：模擬技術(shù) 智能傳感芯片

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[導(dǎo)讀]模擬接口是溝通物理世界與數(shù)字世界的橋梁。我們能夠通過(guò)模擬信號(hào)去處理的信息，僅為物理世界中存在信息的一萬(wàn)萬(wàn)億分之一，因此，社會(huì)需要模擬技術(shù)基礎(chǔ)研究能快速發(fā)展。

編者按：模擬接口是溝通物理世界與數(shù)字世界的橋梁。我們能夠通過(guò)模擬信號(hào)去處理的信息，僅為物理世界中存在信息的一萬(wàn)萬(wàn)億分之一，因此，社會(huì)需要模擬技術(shù)基礎(chǔ)研究能快速發(fā)展。

新的傳感技術(shù)成為必需品，例如聯(lián)動(dòng)傳感（sensing to action）、模擬“人工智能”平臺(tái)、類腦/神經(jīng)形態(tài)和分層計(jì)算，以及其他的技術(shù)方向。信息技術(shù)在傳感器上的突破性進(jìn)展是基礎(chǔ)性要求，例如開(kāi)發(fā)基于傳感器原始數(shù)據(jù)感知算法以分析環(huán)境或場(chǎng)景。而類似于模擬“接近計(jì)算”等新計(jì)算模型也是需要重點(diǎn)關(guān)注的研究方向，模擬“接近計(jì)算”類似人腦行為，在消耗能量與計(jì)算時(shí)間上與輸出精度做折中。新型模擬技術(shù)將為通信技術(shù)發(fā)展帶來(lái)巨大推動(dòng)力。對(duì)物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)行業(yè)而言，如何收集、處理、傳輸位于輸入輸出邊界的模擬數(shù)據(jù)十分關(guān)鍵。此外，模擬開(kāi)發(fā)方法學(xué)也需要有跳躍式提升（10倍開(kāi)發(fā)效率，甚至更高），以提高模擬產(chǎn)品開(kāi)發(fā)產(chǎn)出，從而能及時(shí)滿足應(yīng)用對(duì)模擬芯片需求的爆炸性增長(zhǎng)?？偠灾?，聯(lián)合研發(fā)以推動(dòng)未來(lái)革命性發(fā)展高能效模擬集成電路是必要的，因?yàn)槟M電路對(duì)未來(lái)信息技術(shù)的數(shù)據(jù)類型、工作負(fù)載和應(yīng)用方向都至關(guān)重要。

模擬芯片技術(shù)的長(zhǎng)期目標(biāo)是在減少能量消耗的同時(shí)增加可操作信息量，從而實(shí)現(xiàn)高效、實(shí)時(shí)（低延遲）的傳感-模擬-信息通路，實(shí)際信息壓縮比期望做到10^5（即10萬(wàn)）:1。

在此十年中，美國(guó)將每年投資6億美元用于研究模擬電子的新方向。已選優(yōu)先研究的課題羅列如下。

美國(guó)半導(dǎo)體十年計(jì)劃研討會(huì)牽頭制定了“模擬電子新方向”的長(zhǎng)期目標(biāo)，該研討會(huì)由學(xué)術(shù)界、工業(yè)界和政府實(shí)驗(yàn)室的專家組成?！澳M電子新方向”包含以下五個(gè)研究領(lǐng)域：

模擬信息通信系統(tǒng)（ICT）的基本原理、挑戰(zhàn)和應(yīng)用驅(qū)動(dòng)方向
智能傳感器：傳感和致動(dòng)
太赫茲模擬技術(shù)
端側(cè)機(jī)器學(xué)習(xí)中的模擬技術(shù)
模擬設(shè)計(jì)的效率和生產(chǎn)可預(yù)測(cè)性

該文是智能傳感器部分的翻譯，由于編譯人員經(jīng)驗(yàn)尚淺，不當(dāng)之處，請(qǐng)多指教。

概述和需求

未來(lái)十年，隨著電子技術(shù)的進(jìn)步，智能工廠、智慧城市、智能汽車等“智能社會(huì)”將變成現(xiàn)實(shí)。其核心驅(qū)動(dòng)力包含能源效率、安全性、生產(chǎn)力、靈活性、健康，以及娛樂(lè)和個(gè)性化。為實(shí)現(xiàn)核心驅(qū)動(dòng)因素，需要感知現(xiàn)實(shí)世界并及時(shí)采取適當(dāng)行動(dòng)和有效措施。絕大多數(shù)傳感器可以從物理社會(huì)中接收模擬輸入信號(hào)。將這些信號(hào)數(shù)字化將會(huì)創(chuàng)建大量的原始數(shù)據(jù)，由于預(yù)計(jì)要部署的傳感器數(shù)量龐大，數(shù)據(jù)負(fù)載預(yù)計(jì)將以指數(shù)級(jí)的速度增長(zhǎng)。何時(shí)何地如何處理不斷增長(zhǎng)的傳感器應(yīng)用過(guò)程中的數(shù)據(jù)，以提取信息、收集見(jiàn)解、作出決定以及采取行動(dòng)是亟待解決的問(wèn)題。

隨著對(duì)視覺(jué)信息（安全攝像機(jī)，車輛360攝像頭，面部識(shí)別等）和高分辨率的需求不斷增加，每個(gè)傳感器的平均數(shù)據(jù)采集率呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。到2032年，傳感器的數(shù)據(jù)增長(zhǎng)（圖1.8）估計(jì)將達(dá)到每年1BB =珀字節(jié)= 10²⁷ 字節(jié)/年，相當(dāng)于大于 10²⁰ bit / s。

圖1.8 全球傳感器數(shù)據(jù)增長(zhǎng)趨勢(shì)及預(yù)測(cè)

模擬傳感器數(shù)據(jù)泛濫問(wèn)題

本級(jí)別的數(shù)據(jù)生成有兩個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題：

1）消化或有效使用傳感器輸出的數(shù)據(jù)建立更加智能的社會(huì)；

2）有效地處理數(shù)據(jù)以采取適當(dāng)行動(dòng)。

消化數(shù)據(jù)（即處理數(shù)據(jù)）的能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了人類在數(shù)據(jù)量、理解力和及時(shí)性等方面的能力范圍。當(dāng)前，估計(jì)人類的總數(shù)據(jù)消耗約為 10¹⁷ bit / s，而在接下來(lái)的十年中，預(yù)估數(shù)據(jù)的生成量將超過(guò)現(xiàn)在1000倍。預(yù)計(jì)傳感器將以指數(shù)形式增長(zhǎng)，因此需要進(jìn)行機(jī)器處理才能有效利用所部署的傳感器。

這就導(dǎo)致了處理數(shù)據(jù)采取適當(dāng)行動(dòng)的第二個(gè)問(wèn)題。如上所述，那些需要機(jī)器處理的典型數(shù)據(jù)流，在通信介質(zhì)上傳輸數(shù)據(jù)，并反饋適當(dāng)?shù)男畔⒁圆扇⌒袆?dòng)。在預(yù)計(jì)的數(shù)據(jù)速率（ 10²⁰ 位/秒）下，假設(shè)功耗只有1pJ /位，則需要100MW。在此半導(dǎo)體十年規(guī)劃中最積極的通信目標(biāo)是大于該級(jí)別100倍（0.1nJ /位），僅通信功耗就達(dá)到10GW。

如果我們要利用模擬傳感器數(shù)據(jù)的預(yù)期增長(zhǎng)來(lái)驅(qū)動(dòng)建設(shè)更智能的社會(huì)，則需要進(jìn)行重大變化。一個(gè)更加智能的社會(huì)，可以更好地實(shí)時(shí)管理電網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施和微電網(wǎng)規(guī)模（包括可再生能源動(dòng)態(tài)），以靈活/高效的生產(chǎn)方式提高產(chǎn)量，并通過(guò)跟蹤照明和HVAC（供熱通風(fēng)與空氣調(diào)節(jié)）系統(tǒng)需求提高建筑效率，而不是通過(guò)預(yù)定程序?qū)崿F(xiàn)這些。

解決模擬數(shù)據(jù)泛濫的關(guān)鍵是提高傳感器、信號(hào)處理和后續(xù)行動(dòng)決策的能力，盡可能本地化處理，而不是將數(shù)據(jù)傳到遠(yuǎn)端進(jìn)行處理（即到云端）。“感知行動(dòng)”的目標(biāo)是優(yōu)化系統(tǒng)分區(qū)，以管理系統(tǒng)中傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量。在電力/能源和成本方面，為了改善環(huán)境和健康，需要在本地實(shí)際處理數(shù)據(jù)能力與全球性考慮因素之間取得平衡。為提高決策能力，需在本地快速?zèng)Q策與較慢的集成學(xué)習(xí)模型之間進(jìn)行協(xié)調(diào)。

從人體的感覺(jué)/處理系統(tǒng)可獲得參考，人體感知處理系統(tǒng)通過(guò)人體的感覺(jué)系統(tǒng)產(chǎn)生約10 Mbits / s的速度，但僅以小于50 bit / s的速度自覺(jué)處理比率為200,000 ：1的總體“數(shù)據(jù)信息位”。大腦持續(xù)以較慢的速度在后臺(tái)學(xué)習(xí)，以增強(qiáng)前景中的“感知行動(dòng)”。因此，我們最初將目標(biāo)定為一個(gè)類似的量度，以實(shí)現(xiàn)將“數(shù)據(jù)”到可操作“信息位”以100,000：1減少，或稱之為數(shù)據(jù)減少率（DRR）為100,000：1。

圖1.9 數(shù)據(jù)壓縮權(quán)衡

數(shù)據(jù)減少率：DDR = 數(shù)據(jù)位/信息位

這是非常積極的做法，并且不會(huì)影響所有傳感應(yīng)用的功能。

傳統(tǒng)的信號(hào)壓縮是不夠的。壓縮通常以原始信號(hào)的重建為目標(biāo)，并保留一些應(yīng)用通用性。對(duì)于需要重建的情況，例如視頻和音頻娛樂(lè)或用于遠(yuǎn)程醫(yī)療診斷和手術(shù)的現(xiàn)場(chǎng)視頻，此解決方案的效果很好，但僅限于將數(shù)據(jù)縮減10倍至200倍（圖1.9）。

為了在檢測(cè)信號(hào)中提供檢測(cè)到的“可操作信息”的輸出（模擬或幾個(gè)字節(jié)），需要對(duì)檢測(cè)信號(hào)或“信息”的處理方式進(jìn)行模式轉(zhuǎn)換。需要對(duì)關(guān)鍵行動(dòng)目標(biāo)及信號(hào)和相關(guān)的“檢測(cè)熵”有較高的了解——因此具有確定性或健壯性（robustness）。在經(jīng)典信息理論中，香農(nóng)（Shannon）將“信息熵”度量定義為簡(jiǎn)潔地捕獲任何信息（與原始數(shù)據(jù)相反）所需的絕對(duì)最小存儲(chǔ)量和傳輸量。此概念被擴(kuò)展到從感測(cè)中檢測(cè)到的采取行動(dòng)所需的最小可操作輸出。這個(gè)輸出可以是數(shù)據(jù)位（甚至單個(gè)位），也可以是控制驅(qū)動(dòng)的模擬輸出信號(hào)。為了產(chǎn)生可操作的輸出，需要系統(tǒng)知識(shí)支撐，并考慮對(duì)從傳感器本身，到模擬信號(hào)處理，以及可能在模擬和數(shù)字域中的神經(jīng)處理等所有系統(tǒng)組件增加智能。因此，正如美國(guó)能源科學(xué)辦公室在2018年發(fā)布的“微電子學(xué)的基本研究需求”報(bào)告中所強(qiáng)調(diào)的那樣，整體協(xié)同設(shè)計(jì)將是必需的。

還有可能感知更多參數(shù)，尤其是使用更便宜的電子設(shè)備來(lái)執(zhí)行光譜分析時(shí)。不同傳感方式（傳感器融合）的組合為更好的系統(tǒng)優(yōu)化，以及可能更好的傳感能力開(kāi)辟了可能性。人類與世界互動(dòng)的方式也頗受矚目，創(chuàng)新可能性很高，增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)及類似技術(shù)可能會(huì)為人機(jī)交互創(chuàng)造不同的方式，而感知行動(dòng)是關(guān)鍵的使能技術(shù)之一。

我們正面臨著傳感器數(shù)據(jù)的爆炸式增長(zhǎng)——數(shù)據(jù)泛濫。當(dāng)前，海量傳感器數(shù)據(jù)既不容易處理，也不利于傳送。智能社會(huì)對(duì)傳感器需求實(shí)質(zhì)性增長(zhǎng)，并且越來(lái)越多應(yīng)用趨勢(shì)出現(xiàn)，從而增加了傳感器的數(shù)量及其產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量。傳感器數(shù)據(jù)量必須通過(guò)智能縮減來(lái)降低，即轉(zhuǎn)向“感知行動(dòng)”模型以傳輸最少的信息位。為了解決這個(gè)問(wèn)題，已經(jīng)設(shè)定了平均數(shù)據(jù)減少比率為100,000：1的目標(biāo)。解決這樣一個(gè)積極的目標(biāo)需要進(jìn)行多個(gè)領(lǐng)域的研究，并已推薦一份初步清單。

宏偉目標(biāo)：實(shí)際壓縮比為 10⁵ ：1的模擬信息壓縮

圖1.10 人體互聯(lián)網(wǎng)和以人為本的計(jì)算（由加州大學(xué)伯克利分校的Jan Rabaey提供）

這是“模擬電子的新軌跡”第二部分，聚焦于“智能傳感：感知到行動(dòng)”，與前面的討論直接吻合。以下是受邀專家演講的要點(diǎn)總結(jié)，其后是未來(lái)研究重點(diǎn)。

學(xué)術(shù)界的主題演講強(qiáng)調(diào)分布式智能，包括“行動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)”。本地和分布式處理在時(shí)延、能效、安全性/保密性、健壯性和自治性方面具有優(yōu)勢(shì)。這是通過(guò)人體模型（圖1.10）和其他生物系統(tǒng)突顯出來(lái)的，它們是具有多個(gè)反饋路徑的分層但緊密鏈接的控制系統(tǒng)。關(guān)鍵點(diǎn)在于盡可能緩慢地僅發(fā)送所需的信息，并在可能的情況下在本地進(jìn)行處理。他們?cè)谟懻撝?，舉例說(shuō)明了早期感測(cè)/處理技術(shù)，以及使用最合適的技術(shù)（模擬，數(shù)字甚至化學(xué)）進(jìn)行處理?？傮w而言，通信成本很高，而處理成本（能源等）則要低得多。

第一位行業(yè)專家討論了移動(dòng)便攜式AR / VR應(yīng)用，該應(yīng)用強(qiáng)調(diào)需要以非常低的功率進(jìn)行本地處理，并具有多種感應(yīng)方式才能有效。延遲和幀率對(duì)于需要本地性能的自然人機(jī)界面至關(guān)重要。為滿足產(chǎn)品尺寸與重量的要求而提高集成度一直驅(qū)動(dòng)技術(shù)向前發(fā)展，除了使用電路板、柔性板和封裝集成方法，還有三層堆疊傳感器示例（像素+ DRAM +邏輯異質(zhì)集成）。為滿足更高的強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)傳輸與處理的能源成本要求，系統(tǒng)協(xié)同優(yōu)化是必不可少的。

第二位行業(yè)專家聚焦于“足夠準(zhǔn)確”的傳感方式和信號(hào)處理，以及組合多個(gè)傳感器以做出可靠的決策和行動(dòng)。此外，傳感器的“主動(dòng)感應(yīng)”和自我校準(zhǔn)可以提供額外的性能和功能（圖1.11）。在工業(yè)/機(jī)器人、汽車、基礎(chǔ)設(shè)施和健康/醫(yī)療應(yīng)用中的感知和行動(dòng)具有很高的價(jià)值。他還強(qiáng)調(diào)了傳感器產(chǎn)生的大量“原始數(shù)據(jù)”以及提高行動(dòng)效率必要的信息縮減。具體示例包括汽車ADAS /自主多傳感器圖像，其中檢測(cè)到的物體是最終結(jié)果，并且“數(shù)據(jù)”的數(shù)量級(jí)更少。

下一位來(lái)自學(xué)術(shù)界的專家討論了壓縮感測(cè)應(yīng)用的領(lǐng)域。數(shù)據(jù)可以通過(guò)稀疏/壓縮采樣來(lái)減少，但是從能耗的角度來(lái)看，用于數(shù)據(jù)重建的后期處理可能會(huì)非常昂貴。再次利用生物學(xué)，根據(jù)應(yīng)用需要在本地進(jìn)行稀疏處理具有價(jià)值。他強(qiáng)調(diào)了為未來(lái)的感知行動(dòng)應(yīng)用持續(xù)構(gòu)建最佳性能創(chuàng)新的必要性。

來(lái)自工程界的第四位專家介紹了用于物聯(lián)網(wǎng)的高度集成SoC，高集成度對(duì)于小尺寸可穿戴設(shè)備和低功耗是必需的。他強(qiáng)調(diào)，為節(jié)省功率允許占空比循環(huán)，需要“常開(kāi)”處理器來(lái)為主處理器減輕負(fù)擔(dān)。他再次強(qiáng)調(diào)了針對(duì)該應(yīng)用程序的技術(shù)定制，其中包括針對(duì)ML（機(jī)器學(xué)習(xí)）的硬件加速器，這些硬件加速器針對(duì)低功耗和物體檢測(cè)或其他功能進(jìn)行了定制。NVM（虛擬機(jī)）和內(nèi)存中的計(jì)算已被強(qiáng)調(diào)為關(guān)鍵技術(shù)需求。

最后一位來(lái)自學(xué)術(shù)界的專家強(qiáng)調(diào)需要有效和高效的人機(jī)界面在醫(yī)療中的應(yīng)用。醫(yī)療應(yīng)用對(duì)人機(jī)界面等要求包括本地處理、低功耗、便攜性和人體兼容性。學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力是使解決方案?jìng)€(gè)性化和有效的關(guān)鍵能力。大腦中的“神經(jīng)接口”面臨著非常重大的挑戰(zhàn)，但是入耳式傳感器有機(jī)會(huì)替代探針，同時(shí)仍提供有效“信息”。他還提出了將人類生物處理作為改善此類界面和療法的模型。