隨著設備之間的連接變得越來越暢通無阻，智能化賦能各類電子設備，MEMS和傳感器的角色顯得越來越重要了。不過，隨之產(chǎn)生的安全和隱私問題也亟待解決。

“戰(zhàn)略格局正在發(fā)生變化，”在MEMS和傳感器執(zhí)行會議（MEMS and Sensors Executive Conference）日的主題演講中，MITRE公司網(wǎng)絡安全工程師、Synthus公司執(zhí)行官Cynthia Wright說，“MEMS和傳感器無處不在，安全卻是一直存在的問題?！?br />
Wright補充：“MEMS和傳感器在家居、汽車和其他日常生活中的使用大量增加，這涉及到個人安全問題?！?她指出，盡管這些設備代表著“一場驚人的革命”，但也為“大部分個人數(shù)據(jù)的泄漏提供了路徑”。

Wright指出已經(jīng)發(fā)生過不少網(wǎng)絡安全入侵事件，比如2016年的Mirai物聯(lián)網(wǎng)僵尸網(wǎng)絡攻擊事件。這些新出現(xiàn)的威脅有許多來自對供應鏈的妥協(xié)和其“潛在漏洞”造成的。

雖然企業(yè)、政府和公眾逐漸意識到潛在的網(wǎng)絡威脅，立法者也開始關注，“減少威脅說起來容易，做起來難。”她評論道，“誰會想在烤面包機周圍設置防火墻？”

據(jù)Wright介紹，美國已發(fā)布2018年網(wǎng)絡安全戰(zhàn)略，現(xiàn)任國會正在考慮一系列網(wǎng)絡安全法案。今年美國加州對聯(lián)網(wǎng)設備頒布了相關法規(guī)，呼吁制造商解決引發(fā)網(wǎng)絡入侵的問題，比如用戶永遠不更改初始密碼。Wright談到MITRE公司是向美國政府提供系統(tǒng)工程、研究開發(fā)和信息技術(shù)支持的非營利性組織：“我們強調(diào)的是——安全由設計決定！”

“設計工程師需要考慮從芯片到云的整個生態(tài)系統(tǒng)，以實現(xiàn)這樣的系統(tǒng)：設備不可被改變或身份不可變；啟用可信Root權(quán)限；確保無線更新和認證能夠安全地進行?！彼f，“已經(jīng)出臺相關的行業(yè)指南，如工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)盟的《物聯(lián)網(wǎng)安全框架》和NIST的輕量級加密項目。”

美國食品藥品監(jiān)督管理局（FDA）在10月發(fā)布了與MITRE聯(lián)合制定的《醫(yī)療器械網(wǎng)絡安全區(qū)域事故準備和應對手冊》。

執(zhí)行官和其他高管，以及他們的董事會，可能很快就要對影響客戶和消費者的網(wǎng)絡攻擊承擔責任?！皼]有哪家的高管愿意面對這個問題，” Wright評論道。

談及網(wǎng)絡安全防范，Wright說：“你需要把安全問題考慮進去，而不是留給用戶去解決。當用戶發(fā)現(xiàn)這個問題難以解決，會將其束之高閣?！?br />
在演講結(jié)束時，Wright呼吁提高MEMS和傳感器層級的網(wǎng)絡彈性。

MEMS在自動駕駛汽車和電動汽車的主要機遇：激光雷達

來自IHS Markit的Jeremie Bouchaud接下來針對“自動駕駛汽車和電動汽車：常規(guī)MEMS和傳感器的機遇”發(fā)表了講話。

Bouchaud預測，到2024年的期間，汽車MEMS和傳感器的復合年增長率將達到7%?！癆DAS（駕駛輔助系統(tǒng)）是市場的驅(qū)動力?！彼f。同時，“MEMS”正在失去對汽車傳感器市場的控制地位，而圖像傳感器和雷達在不久的將來將占據(jù)更多的汽車器件市場份額。然而，硅基磁阻MEMS將在未來車輛中得到更多的應用。

“我們預計2030年市場上將有近1000萬輛自動駕駛汽車”Bouchaud也指出，“目前的L2車輛通常安裝五個攝像頭和五個雷達傳感器，部分提供夜視功能?！?br />
Bouchaud評論說，對于近期出現(xiàn)的L3車輛，典型的傳感器套件將配置攝像頭、雷達和MEMS激光雷達。2025年后，L4/L5車輛將安裝多個激光雷達，他補充說。“我們認為MEMS的主要機會是在激光雷達上的應用。”

除了駕駛汽車之外，電動汽車和混合動力汽車對傳統(tǒng)傳感器也有大量的需求。Bouchaud補充說，“雖然現(xiàn)在電動汽車和混合動力汽車裝有15~30個傳感器，但隨著下一代系統(tǒng)電氣化的推進，需求量增加到30~60個傳感器。”

移動的機器學習與感知

來自TDK-InvenSense的Nicolas Sauvage在會議上發(fā)表了關于“移動的感知能力”演講，隨著對InvenSense等傳感器公司的收購，TDK陸續(xù)在許多傳感器領域建立“廣泛的投資組合”，“從傳感器到完整的解決方案，各自協(xié)同工作?！?br />
為什么機器學習對許多應用來說至關重要？“這不僅僅是為了減少編碼，”他說，“當接觸更多的數(shù)據(jù)時，性能和洞察力得到了改善。在機器學習的S曲線中，我們?nèi)匀惶幱谠缙陔A段。”

根據(jù)Sauvage的解釋，Oculus Questy的虛擬現(xiàn)實游戲系統(tǒng)采用了TDK的傳感器。這種應用要求“越來越高的分辨率，更少的計算量”。在AR/VR/MR（增強現(xiàn)實、虛擬現(xiàn)實和混合現(xiàn)實）中“需要適用于快速運動的高性能運動傳感器?！?br />
當談到室外和室內(nèi)導航時，“3D導航允許更高的價值，”Sauvage說。

會議當天下午，議題轉(zhuǎn)向“語音：移動的新接口”，包括MEMS微型揚聲器、智能耳機、語音接口和邊緣處理，以及用于健康和健身監(jiān)測的可穿戴設備。會議成員還聽取了來自Alquimista酒窖釀酒師Greg La Follette關于“傳感器在葡萄園和釀酒廠的創(chuàng)新應用”的演講，該主題放在加州納帕谷，再適合不過了。