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8月15日，由全球最大电子科技媒体集团ASPENCORE旗下《电子工程专辑》、《电子技术设计》和《国际电子商情》主办的2019“智”动化和工业4.0论坛在成都举行，本次会议得到了成都市科技局、成都市电子信息行业协会和成都矽能科技有限公司的大力支持。
来自意法半导体、Silicon Labs、Winbond等十家领先企业的技术专家与智能制造和工业自动化领域的专业人士进行了面对面的互动交流。论坛讨论的技术议题涵盖工业物联中的无线传输技术、功率器件、闪存、第三代半导体氮化镓，以及工业物联网中大数据的追踪与分析等。
大型生产场景中涉及大量的设备、生产应用系统、工人和产品，稳定、高速、易管理的无线网络必不可少。
工业物联网的无线通信技术主要分为两类：一类是ZigBee、WiFi、蓝牙等短距离通信技术；另一类是LoRa、NB-IoT、SigFox等低功耗广域网通信技术。
不同的无线技术在组网、功耗、通讯距离、安全性等方面各有差别，因此拥有不同的适用场景。
蓝牙技术是在两个设备间进行无线短距离通信的最简单、最便捷的方法，可实现固定设备、移动设备和楼宇个人域网之间的短距离数据交换。蓝牙技术被广泛地用于手机、PDA等移动设备，PC、GPS设备，以及大量的无线外围设备（蓝牙耳机、蓝牙键盘等）。
蓝牙技术联盟亚太区高级开发者关系经理任凯介绍了蓝牙技术过去21年的发展的历程，如下图所示。
蓝牙技术已经从2000年的点对点连接、2013年的点对多点蓝牙广播协议、发展到2017年的蓝牙Mesh。蓝牙Mesh是一种多点对多点的网络拓扑结构，主要应用于智能监控和工业自动化等领域，有效解决了蓝牙技术的覆盖范围的问题。
蓝牙Mesh对蓝牙技术的开发者来说是一个不小的挑战，蓝牙技术从点对点扩展到点对多点，开发者需要注意一些什么问题？任凯提到，开发者问得最多的一个问题，就是蓝牙Mesh和蓝牙5.0、5.1到底是什么样的关系？是否一定要有一块蓝牙5.0或5.1芯片，才可以使用蓝牙Mesh？答案是否定的。蓝牙Mesh是应用层的协议，所以任何蓝牙4.0及以上的设备，如果支持低功耗蓝牙的Controller，在满足一些前提的条件下，例如要有足够的程序存储器，一定的运算能力，还要足够的RAM来进行数据运算存储，就有可能使用蓝牙Mesh，将蓝牙Mesh移植到现在的蓝牙方案中。
预计到2023年，蓝牙产品在智能工业领域的年度出货量可达2亿7800万。
与蓝牙技术不同，LoRa是一种超远距离、低功耗无线传输技术，为用户提供了一种能实现远距离、长电池寿命、大容量的简单系统。
Semtech西南区客户经理吴晓健在会上对Lora和其它一些无线技术进行了比较，如下图所示。
他还提到，人们常把Lora和LoraWAN混为一谈，其实他们的区别是非常大的：Lora是采用扩频的一种调制技术，属于物理层，与其它无线技术相比，它具有更好的接收灵敏度和更好的抗干扰能力，而LoraWAN则是一种网络协议。
Lora的定位是通信速率不太高、传输距离很远的应用。被问到与同样是低功耗、远距离的无线技术NB-IoT相比，Lora有何优势时，吴晓健回答，Lora跟NB-IoT是一个互补的关系，Lora的优势在于它是一个开放的平台，是轻量级的物联网的长距离接入，应用很灵活，成本功耗很低。NB-IoT是运营商推动的网络，它跟2G、3G网络一样，整个网络的覆盖投入很大，协议很复杂，必须符合3GPP标准，所以芯片的尺寸可能会比较大，功耗很难降下来。NB-IoT的优势是比较省心。如果运营商的网络已经铺设好，可以直接使用，但是如果在你的应用中运营商的网络哪怕只有1%的地方没有覆盖到，就可能是一个很大的麻烦。
Silicon Labs则专注于“一个无线方案适用所有”，Silicon Labs（芯科科技）中国销售经理刘培智在会上分享了针对工业4.0的无线关键应用解决方案。
“无线互连互通是应对工业4.0中各种挑战的一个有效措施，”刘培智说，“从芯片到模块，Silicon Labs针对物联网提供了一系列产品，包括MCU、32位ARM处理器，各种传感器，软件方案等。”
例如，在自动化系统的应用中，把⼯⼚⾥的机器，设备，传感器及⼈都联⼊⼀个网络，能够使⼯⼚变得更智能，并且⾃主性地进行⽣产、维护及品质控制，并产生报告。它具有如下特点：
在被问到Silicon Labs是否会提供针对Lora和NB-IoT等远距离无线技术的方案时，刘培智回答，由于存在专利保护的情况，我们一直在关注并进行相关的调研，但我们的重心仍然聚焦在WiFi、蓝牙、ZigBee等网络。
“数据”的充分利用一直是BISTel的强项。BISTel China销售副总裁Stanley Shi说，当前制造业面临的挑战包括工厂内大量的设备、传感器，要求更快的数据采集频率，导致了过量的数据。与此同时带来的是更复杂的问题、更长时间的分析；加上缺少工程人员，带来超负荷的工作量。
要让数据本身具备智能，这是BISTel智能应用平台期望解决的问题。该平台包含了三大部分，其一是实时监测——配合前期的数据管理。狭义的说，这是“获取数据”的过程。实时监测模块，首先对工厂内部的设备进行实时的监控。通过各种设备工程解决方案，实现工厂范围内的设备配方管理、设备性能OEE分析，对工艺流程进行持续的优化。
其二是大数据分析平台，对不良进行分析、归类，通过运营算法做数据挖掘，找出工厂制造过程中的关联数据、参数，利用基于参数数据分析的方式找出问题根源。其三是健康预测，对工厂资产、设备、重要部件的健康度、健康状况做出评估和预测。最终延伸出“自适应智能”，通过自我学习、自我更新，建立起智能生态系统。
分析阶段是基于AI的分析系统，“通过人工智能数据算法、人工智能应用，决策实施系统，来实现更高的产出、更简单的工作流程。”“分析这块我们追踪数据，有很多trace data的算法。”工厂内设备产生的连续性数据，实际对参考设备健康，追踪产品良率和质量，都是有价值的。所以BISTel通过AI算法，进行数据分割、清理，将数据流中相似的曲线进行分类，异常曲线形态做实时监测、报警。
CVD化学气象沉积过程中发现的节气阀位置偏移，实际BISTel的HMP可提前两天侦测到阀位置发生偏移的趋势；压力问题则可提前10天获得预测。
与此同时，利用追踪数据还能进行预测。通过预测性维护算法，自然就能降低设备的downtime，减少非计划性的停机，降低维护成本。且系统不只是设备健康分析，也对产品做分析预测。比如就半导体生产，能够根据一批晶圆的历史追踪数据、质量数据，监测此后每一批晶圆的质量状况，以及未来的趋势如何，给出可视化的晶圆现有质量与趋势看板。
通过内在知识库的不断“自我完善”“自我更新”，自主性完成发现问题、学习问题、采取行动的闭环，这本质上就是AI能够做到的。这和Oracle资深解决方案架构师Vicky Qiu在谈到智慧工厂的数据时提到的数据需要能够“自运行”是异曲同工的。Vicky Qiu说：“第一，我们关心数据的范围。现在的数据范围已经从传统的关节型数据，扩大到了设备端的万物互联，延伸到整个物联网，也就是大数据。”“第二，我们也更关心，企业现在都是互联的企业，不是孤立的，而需要和上下游的生产商合作。”
“这个变化很快的时代，我们考虑如何降低IT从业人员方面的投资，加快数据资产的利用。AI技术让效率得以提升，自然就能减少信息化管理人员。但与此同时数据分析对IT人员的效率、技能要求会变高，包括数据工程师、数据科学家等。”
Oracle推出的基于AI的数据资产管理平台，是对于数据仓库类型的管理平台，同时利用云的技术与制程。云端的资产数据也能进行资源化利用。这是“节省数据科学家劳动力”的一套方案。数据资产能够做到的是“自维护、自修复和自安全”。
在工业物联网中，5G作为下一代移动通信技术，其高速度和低延时的巨大优点，给工厂的物联网方案带来很多便利。
卫士通研究院副院长任飞认为，5G的应用场景提出了差异化的安全要求：
1. 提供更高的体验速度和更大的带宽接入能力，支持解析度更高、体验更鲜活的多媒体内容。
2. 提供更高连接密度时优化的信令控制能力，支持大规模、低成本、低能耗IoT设备的高效接入和管理。
3. 提供低时延和高可靠的信息交互能力，支持互联实体间高度实时、高度精密和高度安全的业务协作。
在5G时代工业互联网面临的网络安全风险持续增加的情况下，需要建立工业互联网的安全体系。
并且满足如下安全需求：
安全防护等级
在可用性、安全性、弹性、延迟、带宽和访问控制等方面，5G必须提供比4G更高或至少等于4G的安全和隐私保护水平。
认证和授权
签约认证、服务网络认证、用户设备鉴权、服务网络鉴权、接入网络鉴权以及应急等服务无认证访问。
切片隔离
网络运营商的基础设施共享将需要租户/切片间进行严格隔离，且敏感数据的租户/分片间隔离安全性应等同于物理上分离的网络。
防止降维攻击
防止攻击者通过使UE和网络实体分别认为对方不支持安全功能来尝试降维攻击。
安全监控
能够利用机器学习或人工智能方法检测高级网络安全威胁，并支持不同域和系统之间的协调监控。
安全服务化
5G基础设施的异构性和复杂性要求在多个层面和跨域处理安全性，需要将安全能力作为服务以便于组合并动态适应应用环境。
对包括新能源在内的工业领域应用，功率元器件一直都是这一市场的发展热点。如果再细分，实际工业领域的功率元器件市场规模也大于其他包括家电、汽车在内的领域。
意法半导体功率分离器件市场部经理李洪华提到，针对工业4.0的功率器件总体上包括高电压功率MOSFET、低电压功率MOSFET、IGBT、碳化硅MOSFET、氮化镓、功率RF、功率模块等覆盖相对较广的各种产品。
如今智能功率器件的增长速度已经和32位MCU一样，预计IGBT/MOSFET IPM近5年的复合年增长率达到25%，到2021年市场规模就会达到26亿美元。他也在会上还特别介绍了650V HB2系列IGBT，后续将做到车规级应用。此外还有SLLIMM智能功率模块、650V/1200V SiC MOSFET、低压MOSFET F7系列产品；以及意法半导体的FERD技术，相较传统功率肖特基技术实现VF/IR最佳平衡。
工业自动化需要与AIoT相结合，AIoT对闪存有哪些要求呢？Winbond闪存产品企划经理黄信伟认为，AIoT对闪存的要求是速度快、容量大、可靠性好、价格低。
黄信伟介绍了Winbond发布的第二代串口NAND，其读取速度达到了83MB/s，可支持STR和DTR。如果将两颗串口NAND放在一起，读取速度可以达到166MB/s。
与SPI NOR相比，第二代串口NAND不仅具有更高的读取速度，写入速度也更高。例如，烧写1Gb数据，NOR需要约300秒，NAND只需要大约15秒。
随着电子产品的复杂程度越来越高，NOR需要更大的存储容量，工艺却不再缩小，因此相同容量的成本高于NAND更高。
Winbond 46nm SLC NAND擦写1000次后，在85℃下可以保存10年，与传统NOR性能相当。
在实际应用中，NOR和NAND还可根据需要进行集成。
在工业自动化的过程中，机器人的发展非常快，从最初的制造，包括生产喷涂和焊接，到后期组装，再到最后的搬运和包装，已经形成了一个比较全面的产业链。在这些趋势下，连接器是怎样考量的？日本广濑公司技术部经理李玉兰认为，在设备功能尽可能多的情况下，要把连接器的数量减到最低（加减法）。
目前工业机器人的发展趋势是：
针对这些发展趋势，李玉兰介绍了如何对工业机器人连接器应用做“加减法”。
成都氮矽科技有限技术总监罗鹏在会上介绍了第三代半导体氮化镓。第三代半导体又叫做宽禁带半导体，具有高饱和电子速度、高频特性 毫米波)、高功率密度等特点。
在电力电子和微波射频应用中，氮化镓在效率、频率、功率、带宽等方面有相当突出的有势，可用于快充头、车载充电器、RF功率放大器(PA)及低噪音放大器(LNA)等。
氮化镓射频市场规模预计于2023年将达到13亿美金。
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