●具身智能需要實時感知與自適應能力。 機器人、車輛和機器必須在物理世界中將感知、智能與運動結合起來，并且要求最低延遲和最高可靠性。

●ST 正在構建智能傳感的 AI 基礎。 作為歐洲排名前列的光學傳感 IDM 以及全球知名的 MEMS 廠商，ST 憑借強大的技術與產品路線圖、IDM 模式以及與行業翹楚的合作關系，已經處于贏得這一由具身智能驅動、快速增長的傳感器市場的有利位置。

●ST 將業內最廣泛的傳感器產品組合之一，與嵌入式處理、邊緣 AI 工具和豐富的生態系統相結合。 同時，ST 的模擬與傳感 IP，以及與關鍵客戶的緊密合作，使我們能夠針對特定應用聯合開發優化方案。

●我們的目標是到 2028 年實現傳感器收入中十位數百分比的年復合增長率。 最近的一項收購進一步增強了我們的 MEMS 技術與產品組合，并重新平衡了市場敞口。

●在鞏固核心市場翹楚地位的同時，我們的成像解決方案也正在拓展至高增長領域。

●ST 是人形機器人的戰略賦能者，相關的整機物料清單（BoM）機會總額約為 600 美元。

Marco Cassis, 意法半導體模擬、功率與分立器件、MEMS 與傳感器事業部總裁，兼任 意法半導體戰略、系統研究與應用、創新辦公室負責人

     從工廠車間、手術室到自動駕駛汽車和智能家居，人工智能正在承擔那些需要它實時理解并響應現實世界的任務。這就是具身智能的時代：這些系統不僅僅處理數據，更能感知、決策并行動。

     為了讓 AI 在動態環境中安全、可靠地運行，它需要持續而準確地獲取來自物理世界的信息——從溫度到運動、壓力、接近度和方向，并且必須以足夠快的速度進行解釋，才能真正產生作用。傳感層是所有后續決策的基礎。

     意法半導體正處于這一挑戰的核心位置。憑借涵蓋 MEMS 與光學傳感、微控制器、邊緣 AI 處理器，以及用于電力傳輸的寬禁帶半導體的技術組合，ST 提供了從最初的傳感輸入到最終執行器指令的完整信號鏈。

     在物理數據到達中央處理器之前就對其進行過濾、分類和響應的能力至關重要。智能傳感正在成為具身智能的關鍵賦能技術，而 ST 的方法正在塑造機器如何感知、理解并作用于周圍世界。

為什么具身智能需要的不僅僅是數據

     過去十年，大多數 AI 創新都由在數據中心訓練、并通過云端部署的算法推動。然而，隨著 AI 進入汽車、工廠、醫院和家庭，其性能開始受到輸入數據質量、保真度和及時性的制約。傳感是做出良好決策的核心。但如今占主導地位的傳感架構，本質上仍然是被動式的：傳感器將原始數據流發送給集中式處理器，由處理器提取上下文并發出指令。隨著 AI 承擔越來越多安全關鍵角色，這種架構會帶來三個結構性問題，而且這些問題正變得越來越難以接受。

     延遲是最直接的問題。自動駕駛汽車、工業機器人和人機交互界面無法等待遠程處理器往返一圈。決策必須在毫秒級、在感知發生的現場完成。功耗和帶寬是第二個問題。持續傳輸原始傳感器數據會消耗大量能源和網絡資源，而具身智能需要規模化部署數百萬臺設備，其中許多還要依賴電池運行。

     安全性與可靠性則是最關鍵的問題。在靠近人類運行的系統中，噪聲信號、數據丟失或誤判都可能帶來風險。AI 越接近物理世界，感知失敗的代價就越高。因此，當前正在發生的轉變，不是部署更多傳感器，而是使用更智能的傳感器。

ST 的答案：會感知、會思考的傳感器

     半導體正致力于將智能盡可能靠近數據產生端，以應對這一挑戰。ST 并不把傳感器視為被動的數據來源，而是讓智能傳感解決方案在本地提取上下文、在邊緣過濾并解釋原始信號，僅傳輸真正重要的信息。其結果是：更低延遲、更低功耗、更輕網絡負載，以及更強隱私保護，因為大部分數據根本無需離開設備。

     ST 通過兩個互補且日益融合的方向推進這一戰略。首先是邊緣 AI。邊緣 AI 將 ST 的傳感器與 STM32 微控制器及專用 AI 加速器相結合，使分析和推理可以直接在設備端完成。這樣可以實現快速、確定性的響應，而不依賴云連接；這對于汽車系統、工業控制和智能基礎設施尤為關鍵，因為這些場景無法假設網絡始終可用，響應時間往往以微秒計。其次是傳感器內置 AI。傳感器內置 AI 將智能進一步前移，直接進入傳感器內部。通過 Intelligent Sensor Processing Unit（ISPU） 等嵌入式核心以及傳感器內機器學習引擎，ST 器件可以實時處理原始傳感數據，以超低功耗運行機器學習算法，并輸出高層級信息——例如識別到的手勢、檢測到的異常、識別出的運動模式——而不是原始數據流。這對于可穿戴設備、機器人和個人電子產品尤為重要，因為這些應用對響應速度和電池續航都有根本性要求。這兩個方向共同定義了一種新的傳感范式：能夠理解自身所感知內容的傳感器。

ST 的全棧優勢

     ST 在智能傳感領域的獨特之處，并不在于某一項單獨技術，而在于其背后完整而協同的技術棧。意法半導體匯聚了其在 MEMS 運動、壓力和環境傳感方面的強大技術，以及包括二維、三維和飛行時間（ToF） 在內的先進成像技術、搭載神經處理單元（NPU）的 STM32 微控制器，以及將這些技術集成起來的軟件工具。更重要的是，ST 對這一整套技術棧從研發、設計到制造實現全鏈條掌控，包括位于歐洲的 300 mm 晶圓廠。

     這種一體化能力意味著，ST 可以將傳感、處理與執行之間的接口作為一個統一系統進行設計，而不是各層各自獨立優化。對于具身智能架構而言，傳感與決策之間的交互正是決定性能的關鍵變量，這構成了真正的差異化優勢。ST 的技術廣度和產品廣度，使公司能夠同時服務消費類、高價值汽車以及工業應用。

從消費電子到關鍵任務應用

     長期以來，ST 一直是消費電子領域值得信賴的傳感合作伙伴，為智能手機、可穿戴設備和游戲設備提供了已成為標配的運動感知、環境響應和生物識別能力。基于大規模生產、小型化和低功耗所建立的消費電子經驗，為 ST 日益深入的高要求應用場景奠定了堅實基礎。

     智能傳感正成為未來十年最重要的結構性變革之一的基礎設施：能源轉型、遠程與持續醫療、智慧城市、下一代消費設備，以及工業自動化的持續推進。對這些領域而言，傳感器已不再是被動輸入裝置，而是數字世界與物理世界之間前沿上的智能代理。

在汽車領域，ST 的智能傳感正在支持駕駛員監測、車內監測、高級駕駛輔助系統（ADAS）以及自動駕駛。在工業領域，它支撐協作機器人、預測性維護和工廠設備狀態監測。在智能基礎設施中，它支持對建筑、能源系統和城市環境的持續低功耗監測。

在成像領域，ST 正聚焦于那些對精確、穩健感知要求極高的高增長細分市場，以服務未來的出行、自動化和智能環境。

智能傳感所釋放的能力：能力圖譜

在具身智能逐步滲透的每一個領域，ST 的智能傳感產品組合都在釋放一組一致的戰略能力：

一是即時響應的能力。 機器人、車輛和自主設備可以實時應對人和環境變化，使交互更自然，而不是機械化。

二是保證運行安全的能力。 持續且高保真的感知能力，以及運動感知，是人機共處環境中的系統前提，無論是在工廠車間、公共道路還是家庭環境。

三是具備邊緣獨立性的能力。 本地處理降低了對網絡連接的依賴，提高系統韌性，并減少大規模部署所需的能源和帶寬成本。

四是簡化系統的能力。 更高的集成度和嵌入式智能減少外部器件數量，從而降低系統復雜度和物料清單成本。預測性維護與高可用性。 低功耗持續監測支持基于狀態的維護策略，延長資產壽命并減少非計劃停機。

五是保證隱私與可信度的能力。 敏感數據在設備端處理，不經網絡傳輸。結合內部制造能力和穩健供應鏈，這有助于實現安全、可審計的大規模部署。

人形機器人：最具代表性的測試場景

     沒有哪個應用能比人形機器人更生動地展現具身智能的要求。人形機器人必須連續、準確地感知環境，理解人類的存在與意圖，保持動態平衡，在不可預測的空間中導航，并在靠近人的情況下實時、穩定地操作物體。它實際上是具身智能所有挑戰的“行走版概念驗證”。

     據ST 預估，一臺典型人形機器人對應的可尋址半導體含量約為 600 美元。目前，ST 已和全球多家人形機器人開發商合作，并為這些系統提供能夠在有人環境中安全感知、移動和交互的傳感與邊緣計算的能力。隨著人形機器人市場從科研平臺走向實際部署系統，傳感質量將成為最關鍵的變量之一。而這種感知能力，正是具身智能所需要的；而一切，都從傳感開始。

結論

     具身智能正被設計進將定義下一代出行、制造、醫療和基礎設施的產品中。通過在“感知發生之處”嵌入智能，ST 正在幫助客戶打造的不只是連接到世界的機器，而是真正理解世界的機器。