2020年慕尼黑上海电子展：ST荣耀归来，3大展品惊艳展会

只看该作者 · 2020-8-4 20:24

2020年慕尼黑上海电子展：ST荣耀归来，3大展品惊艳展会
发布时间：2020-07-10
来源：ST社区
标签：意法半导体慕尼黑电子展ST模型车ST60

一年一度的慕尼黑上海电子展于日前圆满落幕。作为意法半导体今年的展会首秀。此次ST共带来100多件展品，涉及智能出行、电源&和能源管理、物联网&5G等。为了深入探讨ST在新能源汽车方面的研发活动、产品和愿景，我们还参加了国际汽车电子和电动汽车创新论坛。通过慕尼黑上海电子展，ST对外展示了“重应用，轻概念”的亚洲市场战略，关注于我们的合作伙伴和客户能够为最终用户做些什么。

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在此，我们要向您重点介绍三大展品：模型车、LED显示屏非接触式连接模块、通过惯性传感器运行机器学习算法的预测性维护解决方案。

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ST模型车展示
ST模型车总共搭载了31款展品，展现了ST在电源管理、车辆控制单元、车身控制模块、网络连接等领域的技术实力。在本文中，我们将重点介绍其中3个具体展品：驱动电机逆变器、电池管理系统和OLED尾灯。

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基于ST中国团队帮助设计的L9963电池管理控制器，模型车演示了如何通过精确测量和快速响应等方式来大幅改善电池管理能效。ST模型车还展示了我们的LED大灯解决方案和提供多种定制选择的OLED尾灯，帮助汽车制造商提供更安全的驾驶体验和提升品牌辨识度。确实，由于进行了大规模的优化，基于ST的PowerPC MCU，仅一条CAN总线就可以支持多达4096像素的OLED面板，极大地简化了开发过程，使开发团队能够选择接口更少、性价比更高的产品。

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这里还要着重介绍ST展车上的驱动电机逆变器参考设计。ST碳化硅产品已经出现在目前上路行驶的汽车中，这些产品确实让车企能够开发出体积更小、更经济划算的逆变器模块，从而降低车价。ST驱动电机逆变器参考设计组件包括SiC MOSFET、栅极驱动器和PowerPC处理器等。ST还提供一个软件旋转变压器解码方案，帮助确定电机转子位置，要是在过去，这种功能的实现需要使用专门的芯片。现在，有了ST的软解码方案，开发团队只需使用处理器就可以享受相同的功能。因为设计背后的效率，这种全面的参考设计可确保较小的团队能够更快地提出概念验证。

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基于ST60的LED显示屏非接触式千兆以太网模块
ST在慕尼黑上海电子展上的另一个产品演示是使用中国合作伙伴EPS开发的内置ST60的非接触式收发器模块。简单地说，视频数据通过HDMI线缆从PC机传到视频控制器，接着再送到由以太网连接器、以太网PHY芯片和ST60组成的EPS千兆以太网模块。然后，该系统将信号发送到与显示面板相连的另一个EPS模块，通过非接触方式传输高分辨率视频信号，甚至可以穿透塑料、木材或玻璃等障碍物。因此，驱动大型LED显示墙变得非常简单，由于该解决方案省掉许多线缆，因此有助于降低维护成本，易于安装，并提高了连接的可靠性。

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ST所展示的以太网模块支持1.25 Gbit/s的通信带宽，但ST60本身可以达到6.25 Gbit/s，提供低功耗、点对点和低延迟的传输性能，通信距离可达几厘米。该展品在业内属于稀缺技术，因为目前很少有竞争对手能够利用60 GHz免许可的V波段传输信号。在ST展位上，参观者可以观看ST60的实际应用情况和市面上可以买到的采用ST60的产品，例如，EPS的千兆以太网模块。我们的中国合作伙伴发布了两个版本的ST60非接触式以太网模块：用于横向连接的板对板操作的有号角天线的SK202和用于纵向通信的有带贴片天线的SK201。

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基于LSM6DSOX的预测性维护

预测性维护演示

最后一个我们要重点介绍的展品是一个在 LSM6DSOX机器学习内核上运行基于AI算法的预测性维护系统。该MEMS传感器可以检测到电机异常行为，并发出异常提示信号，以便企业在实际故障发生前维修故障零部件，避免造成更大的经济损失。我们正通过开发社区提供逐步开发指南，确保大家都能在家里重复和复制这个实验。

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我们在产品推介会上展示了一个通过Bluetooth LE蓝牙连接NUCLEO-F401RE开发板的SensorTile.box数据收集器和EDT开发的7英寸显示器。EDT是ST合作伙伴计划成员，为了更好地了解它们如何依靠STM32和TouchGFX开发应用的，我们最近采访了这家公司。过去，Nucleo板上的MCU必须处理来自传感器的原始数据并负责运行算法，这需要消耗约30 mA的电流。通过在MEMS上处理传感器数据，系统可以延长睡眠时间，MEMS运行机器学习算法仅消耗1 mA的电流，并且只有在检测到异常时才唤醒系统。

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逐步开发指南还能解决棘手又耗时的数据收集和清理问题。在检测到异常事件之前，机器学习内核必须知道异常是什么样子。因此，在逐步开发指南中，ST介绍了如何用加速度计记录数据的方法。ST还将展示如何在Unico GUI中使用加速度计数据，并将其转换为机器学习内核可以处理的信息。

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