الروبوتات والذكاء الاصطناعي الفيزيائي
توحّد STMicroelectronics منصة STM32 للذكاء الاصطناعي المادي وقطاع السيارات
أضف Unite.AI إلى مصادرك المفضلة على Google
قدّمت STMicroelectronics منصة موحّدة من المتحكّمات الدقيقة STM32 وثلاثة خطوط منتجات STM32A للأنظمة عالية الأمان وأنظمة السيارات، خلال الكلمة الرئيسية في قمة STM32 لعام 2026 في 3 نوفمبر 2026، موسّعةً بذلك قاعدة مشتركة للذكاء الاصطناعي الطرفي لتشمل تصاميم القطاعات الصناعية والسيارات والروبوتات.
تنقل هذه الاستراتيجية التركيز من اختيار متحكّم دقيق بعينه إلى إعادة استخدام قاعدة هندسية مشتركة. وتستند ST في ذلك إلى أن المركبات والروبوتات والمعدات الصناعية باتت تحتاج على نحو متزايد إلى القدرات الأساسية نفسها: الذكاء الاصطناعي، والاستشعار، والاتصال، والتحكم الحتمي، والسلامة والأمن. وما زالت لكل سوق معايير اعتماد وبيئات تشغيل وتوقعات لدورة حياة خاصة به، لكن فرق التطوير تستطيع نقل الشيفرات والأدوات والملكية الفكرية بين التصاميم، بدلاً من تشتيت البرمجيات بين المجالات.
لخّص ريمي العوازاني، رئيس مجموعة المتحكّمات الدقيقة والدوائر المتكاملة الرقمية ومنتجات الترددات الراديوية في ST، هذا الهدف في إعلان صدر في 4 نوفمبر 2026: «ينبغي ألا يتطلب الابتكار في الأنظمة المضمّنة من المطورين البدء من جديد مع كل منتج جديد». ويتمثل هدفه الأوسع في الحد من التجزؤ وجعل STM32 المنصة المرجعية للمتحكّمات الدقيقة عبر القطاعات، من خلال زيادة إعادة استخدام البرمجيات.
بنية وبرمجيات وتصنيع مشتركة
ترتكز المنصة على ثلاثة محاور. ويتحقق الاتساق بين مجموعة المنتجات بالاعتماد على أنوية Arm Cortex-M والملكية الفكرية القابلة لإعادة الاستخدام في مجالات الذكاء الاصطناعي الطرفي والاتصال والسلامة والأمن. وتوفر STM32Cube وST Edge AI Suite ومنظومة Arm الأوسع قاعدة برمجية مشتركة. أما الأساس التصنيعي فيجمع بين تقنية ذاكرة Flash بدقة 40nm وتقنية FD-SOI بدقة 18nm من ST، إلى جانب ذاكرة تغيير الطور المضمّنة، وتقنيات الذاكرة غير المتطايرة المضمّنة من TSMC، ما يتيح لخطط المنتجات الاستفادة من جهود مشتركة لتطوير العمليات والتحقق منها.
ويشمل دعم البرمجيات أيضاً مسارين للاعتماد. فالمشروعات الصناعية ومشروعات السيارات غير القائمة على AUTOSAR تستخدم أدوات STM32Cube المجانية ومكوّناتها المضمّنة. أما برامج المركبات القائمة على AUTOSAR، فتضيف مكوّنات برمجية معتمدة من ST ودمجاً في أطر AUTOSAR باستخدام أدوات الشركاء. وصُمّم هذا الهيكل للحفاظ على مسار تطوير مألوف، مع إضافة وثائق السلامة ودعم الاعتماد اللازمين للأنظمة ذات متطلبات السلامة الأعلى.
يتجاوز دور Arm توفير الأنوية الحالية. وقال درو هنري، نائب الرئيس التنفيذي لأعمال الذكاء الاصطناعي المادي في Arm، إن ST ستكون شريكاً رئيسياً في تحديد ملامح مجموعة منتجات Cortex-M المستقبلية، بمشاركة Cadence بوصفها شريكاً أساسياً في التصميم. ويربط هذا الالتزام استراتيجية ST لإعادة الاستخدام بتطور بنية النواة نفسها، بدلاً من حصر المنصة المشتركة في الأجهزة المتاحة اليوم.
فئات STM32A وتسريع Neural-ART
تشمل الدفعة الأولى من STM32A ثلاثة مستويات للتحكم. ويوفر STM32A4 ذاكرة تصل إلى 0.5 MB، مع دعم QM/ASIL-B والتشفير، لاستخدامه مع المستشعرات المحلية والمشغّلات ونقاط التحكم في الدخول وأجهزة مراقبة السلامة ووحدات التحكم صغيرة الحجم. أما STM32A5، فيوفر ذاكرة تصل إلى 4 MB ودعم ASIL-B وأماناً معززاً لأنظمة الهيكل والراحة، فضلاً عن التطبيقات الصناعية والروبوتية وتطبيقات الطاقة متوسطة المستوى والحرجة للسلامة. ويدعم STM32A9 ذاكرة تصل إلى 12 MB، ويضيف دعم ASIL-D واتصالاً موجهاً إلى Ethernet للتحكم الآني متعدد المجالات.
يمكن لبنية split-lock في STM32A9 إعطاء الأولوية لـ ASIL-D، أو، وفقاً لما ذكرته ST، توفير ضعف أداء ASIL-B عندما لا تكون ASIL-D ضرورية. وقد بدأت ST بتقديم عينات من المتحكّمات الدقيقة الثلاثة الأولى من STM32A للعملاء، ومن المتوقع أن يبدأ التوافر الأوسع مع STM32A9 في النصف الأول من عام 2027.
ويُعد الذكاء الاصطناعي الطرفي لبنة مشتركة أخرى: إذ يوضح العرض التقديمي التقني لـ ST أن مسرّع تدفق البيانات الخاص بها Neural-ART متاح في STM32N6، ومن المخطط أن يتوفر في STM32H7P في النصف الأول من عام 2027، كما أنه مضمّن في STM32A9. وتهدف بنية تدفق البيانات إلى خفض متطلبات معدل نقل البيانات من الذاكرة واستهلاك الطاقة.
الاتصال من المستشعر إلى المشغّل
ونفذت ST وNVIDIA أيضاً نموذجاً أولياً لإثبات المفهوم لجسر Holoscan Sensor Bridge على STM32H7. وتخطط ST لإصدار برمجيات الجسر بوصفها مكوّناً أصلياً ضمن STM32Cube في الأشهر المقبلة، ما يتيح الاتصال بين المستشعرات والمشغّلات عبر Ethernet في جزء كبير من مجموعة منتجات STM32. وفي الروبوت، يضع ذلك المتحكّمات الدقيقة على مسار التحكم بين المستشعرات ومعالجة الذكاء الاصطناعي في المستوى الأعلى والمشغّلات، حيث يجب أن تعمل الاتصالات الحتمية ووظائف السلامة معاً.
لذلك، تكمن الأهمية المباشرة في البنية أكثر من ارتباطها بمواصفات شريحة واحدة: إذ تجمع ST الذكاء الاصطناعي الطرفي والتحكم الحتمي واعتماد السلامة ضمن نموذج تطوير واحد. ومع استمرار تقديم عينات من أجهزة STM32A قبل توافرها على نطاق أوسع، يبقى السؤال المطروح هو مقدار الشيفرات وأعمال التحقق التي سيتمكن العملاء من نقلها بين التصاميم الصناعية والروبوتية وتصاميم المركبات عند وصول المنصة المشتركة إليهم.
