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智能傳感器滿足客戶差異化需求 進(jìn)一步促進(jìn)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展
專欄：行業(yè)資訊
發(fā)布日期：2017-11-08
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二十世紀(jì)80年代以來(lái)，作為現(xiàn)代信息技術(shù)的三大支柱之一的傳感技術(shù)，獲得了飛速發(fā)展，普通傳感器只有感知——輸出的單一功能，以及失效后無(wú)法及時(shí)判定等問(wèn)題，已經(jīng)越來(lái)越制約信息技術(shù)和自動(dòng)化技術(shù)的發(fā)展，已經(jīng)不能滿足客戶的差異化需求。
二十世紀(jì)80年代以來(lái)，作為現(xiàn)代信息技術(shù)的三大支柱之一的傳感技術(shù)，獲得了飛速發(fā)展，普通傳感器只有感知——輸出的單一功能，以及失效后無(wú)法及時(shí)判定等問(wèn)題，已經(jīng)越來(lái)越制約信息技術(shù)和自動(dòng)化技術(shù)的發(fā)展，已經(jīng)不能滿足客戶的差異化需求。
智能傳感器是具有信息處理功能的傳感器，集感知、信息處理與通信于一體;能提供以數(shù)字量方式傳播具有一定知識(shí)級(jí)別的信息;具有自診斷、自校正、自補(bǔ)償?shù)裙δ?，目前傳感技術(shù)向智能化、網(wǎng)絡(luò)化、微型化、集成化發(fā)展。 智能傳感器作為網(wǎng)絡(luò)化、智能化、系統(tǒng)化的自主感知器件，是實(shí)現(xiàn)智能制造和物聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)。 物聯(lián)網(wǎng)(IoT)旨在通過(guò)聯(lián)網(wǎng)周圍世界為消費(fèi)者提供更便捷、更精彩的生活方式。但是如何實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)的這一承諾呢? 在物聯(lián)網(wǎng)的世界里，微機(jī)電系統(tǒng)(MEMS)傳感器是搭建用戶與其周邊眾多設(shè)備(如智能手機(jī)、可穿戴設(shè)備、機(jī)器人和無(wú)人機(jī))之間的橋梁。然而，僅僅憑借設(shè)備的傳感和連接根本不足以實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)的遠(yuǎn)大目標(biāo)。只有以人為本，即解決現(xiàn)實(shí)生活中的日常挑戰(zhàn)、使生活更便捷并提升易用性，物聯(lián)網(wǎng)才能取得成功。此外，隨著周遭環(huán)境的日益復(fù)雜，各類設(shè)備對(duì)眾事物無(wú)時(shí)無(wú)刻的傳感功能也讓傳感器供應(yīng)商面臨著巨大的挑戰(zhàn)。下面將從傳感器供應(yīng)商的角度探討這些挑戰(zhàn)及其解決方案。 智能傳感器在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域面臨的三大挑戰(zhàn) 當(dāng)今的智能傳感器模塊包含與原始傳感器集成的某些處理能力，它所面臨的主要挑戰(zhàn)可歸結(jié)為以下三點(diǎn)： 第一個(gè)挑戰(zhàn)是技術(shù)本身。供應(yīng)商欲利用其核心MEMS和系統(tǒng)技術(shù)來(lái)完成這項(xiàng)不可能完成的任務(wù)。對(duì)于工程師來(lái)說(shuō)，這是一種物理限制的挑戰(zhàn)。封裝尺寸不能無(wú)限縮小，而對(duì)低能耗和高性能的要求也不斷提高。供應(yīng)商不得不改進(jìn)系統(tǒng)，使其更智能、更具感知性。要實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)就必須使技術(shù)跨越多個(gè)產(chǎn)品平臺(tái)。 第二個(gè)挑戰(zhàn)源于行業(yè)寬泛的分散特性。當(dāng)下，MEMS傳感器的大部分收益來(lái)源于智能手機(jī)——每年智能手機(jī)銷量超過(guò)十億部，每臺(tái)智能手機(jī)至少包含一臺(tái)MEMS傳感器。根據(jù)智能手機(jī)原始設(shè)備制造商(OEM)設(shè)定的規(guī)格，Bosch Sensortec等廠商開(kāi)發(fā)了相應(yīng)的MEMS傳感器。 但物聯(lián)網(wǎng)是一個(gè)特殊的領(lǐng)域，其特點(diǎn)在于競(jìng)爭(zhēng)性技術(shù)平臺(tái)結(jié)構(gòu)的高度分散性。在整個(gè)物聯(lián)網(wǎng)空間，對(duì)由傳感器、微控制器和執(zhí)行器組成的傳感器子系統(tǒng)的要求有很大差異。因此，Bosch Sensortec等供應(yīng)商需要?jiǎng)?chuàng)建集成硬件和軟件的跨平臺(tái)解決方案，并提供專用的應(yīng)用軟件。借助軟件和專業(yè)應(yīng)用技術(shù)，供應(yīng)商在幫助客戶解決具體問(wèn)題時(shí)無(wú)需特意為每個(gè)應(yīng)用程序定制硬件解決方案。 最后的挑戰(zhàn)則是呈幾何式增長(zhǎng)的復(fù)雜性。物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)本身十分復(fù)雜，只提供組件已不能滿足原始設(shè)備制造商的需求，通常需要一站式解決方案或參考設(shè)計(jì)。處于市場(chǎng)領(lǐng)導(dǎo)地位的供應(yīng)商將更多的系統(tǒng)處理能力納入單個(gè)模塊化設(shè)備，以此為基礎(chǔ)開(kāi)發(fā)集成智能傳感器的解決方案，從而滿足大幅降低復(fù)雜性的需求。而由于沒(méi)有一家公司能夠提供全面的解決方案，所以供應(yīng)商還必須在創(chuàng)建參考設(shè)計(jì)等方面與第三方密切合作并建立伙伴關(guān)系。 物聯(lián)網(wǎng)傳感器信息的層次結(jié)構(gòu) 物聯(lián)網(wǎng)信息結(jié)構(gòu)包括幾個(gè)層次。典型應(yīng)用的層次按信息有用性的遞增狀況排序如下：傳感器信息層次結(jié)構(gòu)：1.原始數(shù)據(jù)；2.運(yùn)動(dòng)檢測(cè)；3.活動(dòng)監(jiān)控；4.情境感知；5.意圖預(yù)估 盡管原始數(shù)據(jù)可能被過(guò)濾、補(bǔ)充和更改，但大多數(shù)情況下它們會(huì)明確限制用戶對(duì)數(shù)據(jù)的使用。在第二等級(jí)，通過(guò)識(shí)別模式和應(yīng)用算法分析數(shù)據(jù)，以提供運(yùn)動(dòng)檢測(cè)信息。然后，通過(guò)添加額外的傳感器功能，例如根據(jù)氣壓測(cè)量的高度，就能進(jìn)入下一個(gè)等級(jí)，來(lái)分配推斷活動(dòng)監(jiān)控的信息。在當(dāng)代無(wú)處不在的計(jì)算環(huán)境中，設(shè)備情境感知的定義更加豐富：如與其他設(shè)備的交互、適應(yīng)環(huán)境噪聲與光線條件以及網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)等。這使任務(wù)變得更為復(fù)雜：如需要基于情境和行為模式的加權(quán)評(píng)估生成預(yù)測(cè)性決策。 在這一點(diǎn)上，傳感器系統(tǒng)處理數(shù)據(jù)的方式與人類大腦功能具有可比性。人腦在數(shù)據(jù)處理時(shí)主要運(yùn)用兩個(gè)系統(tǒng)：認(rèn)知系統(tǒng)和邊緣系統(tǒng)。認(rèn)知系統(tǒng)類似于云計(jì)算——有延遲現(xiàn)象的高處理效能和大容量?jī)?nèi)存。相比之下，邊緣系統(tǒng)則是原始、反應(yīng)和反射的系統(tǒng)——與傳感器系統(tǒng)中的局部處理，即邊緣計(jì)算相對(duì)應(yīng)。 反觀物聯(lián)網(wǎng)，傳感器信息層次對(duì)確定測(cè)量數(shù)據(jù)重要與否至關(guān)重要。不具備可行性的數(shù)據(jù)基本無(wú)法使用，從而導(dǎo)致大部分應(yīng)用程序中存在大量冗雜多余的數(shù)據(jù)。 直觀地說(shuō)，簡(jiǎn)單地將傳感器永久地保留下來(lái)，等待識(shí)別有用信息(例如計(jì)步應(yīng)用中的加速度計(jì))通常更有效。傳感器系統(tǒng)需智能地篩選出值得傳輸?shù)皆贫说臄?shù)據(jù)，從而有效利用可用的帶寬和功率。關(guān)鍵在于，本地傳感器能夠自動(dòng)過(guò)濾掉大部分無(wú)用的數(shù)據(jù)，從而節(jié)省寶貴的系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)容量。 物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)程序 在物聯(lián)網(wǎng)傳感器應(yīng)用中，有以下幾個(gè)影響系統(tǒng)和組件設(shè)計(jì)的關(guān)鍵系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)程序： ?對(duì)于小型或便攜式設(shè)備的某些應(yīng)用來(lái)說(shuō)，低能耗至關(guān)重要。這種情況下，與感測(cè)元件(“傳感器機(jī)器人”)匹配的自主傳感器處理器有助于邊緣處理，即確定何時(shí)將數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫?，從而降低?shù)據(jù)傳輸?shù)馁Y源成本。 ?在需要最短時(shí)間內(nèi)傳輸大量數(shù)據(jù)的情況下，縮短延遲時(shí)間則尤為重要。例如在虛擬現(xiàn)實(shí)(VR)中需要實(shí)時(shí)發(fā)送圖像，以便與用戶頭部的運(yùn)動(dòng)同步。 ?快速行為學(xué)習(xí)應(yīng)用的系統(tǒng)中，高數(shù)據(jù)采樣率必不可少。例如在振動(dòng)機(jī)械的預(yù)測(cè)維護(hù)中，傳感器必須以足夠高的速率進(jìn)行采樣，以便捕獲導(dǎo)致設(shè)備故障的所有相關(guān)數(shù)據(jù)。 ?簡(jiǎn)單集成的變數(shù)很大，由于投入時(shí)間的長(zhǎng)短和工程資源的大小不同，原始設(shè)備制造商往對(duì)傳感器數(shù)據(jù)的預(yù)期往往也不同。為簡(jiǎn)化應(yīng)用中傳感器的集成，越來(lái)越多的公司使用智能傳感器，將嵌入在傳感器中的數(shù)據(jù)處理裝置與供應(yīng)商提供的軟件解決方案相匹配。例如在機(jī)器人技術(shù)領(lǐng)域，原始設(shè)備制造商更專注于機(jī)器人本身的運(yùn)動(dòng)，傾向于完全不處理原始的傳感器數(shù)據(jù)。 ?邊緣運(yùn)算則類似于上述的邊緣系統(tǒng)。我們有時(shí)需要邊緣處理功能，而這通常以低功耗和易于集成為先決條件。 ?由于傳感器模塊中的存儲(chǔ)器成本非常高，云存儲(chǔ)成為本地存儲(chǔ)和處理可行的替代方案。一方面，我們不希望傳輸大量不必要的數(shù)據(jù)，而另一方面，我們受到傳感器物理存儲(chǔ)容量的限制。因此，我們必須使傳感器智能化，并確保傳感器能夠過(guò)濾掉大部分無(wú)用的數(shù)據(jù)，從而防止超出內(nèi)存。 應(yīng)用示例 我們舉例來(lái)說(shuō)明上圖的幾點(diǎn)。首先，可穿戴的應(yīng)用程序，如計(jì)步器必須永不斷電且電池要盡可能小。這類應(yīng)用程序的關(guān)鍵是低能耗，通過(guò)將計(jì)步功能直接集成于傳感器本身來(lái)實(shí)現(xiàn)。除非絕對(duì)必要，否則不會(huì)喚醒可穿戴設(shè)備的主處理器，從而節(jié)省電池電量。 為節(jié)省資源，使用者無(wú)法將所有計(jì)步數(shù)據(jù)傳送到主機(jī)，這也是邊緣計(jì)算應(yīng)用的典型特點(diǎn)。從耗能角度考慮，BHA250或BHI160的超低能耗解決方案是理想的選擇。 另一個(gè)例子是快速原型工藝的開(kāi)發(fā)趨勢(shì)，這一趨勢(shì)在大型公司越來(lái)越普遍地用于市場(chǎng)驗(yàn)證中?？焖僭凸に囃ǔＴ谌鏏rduino、Raspberry Pi或其他類似的開(kāi)源系統(tǒng)之類的開(kāi)發(fā)平臺(tái)使用，其中包括傳感器組件的組合驗(yàn)證。 這類應(yīng)用需要傳感器供應(yīng)商提供相對(duì)復(fù)雜的軟件，以最大程度地實(shí)現(xiàn)集成。開(kāi)發(fā)時(shí)間必須盡可能短，且原始供應(yīng)商也需要利用有限的傳感器知識(shí)進(jìn)行系統(tǒng)設(shè)計(jì)的探索。將傳感器用于Arduino和Raspberry Pi等多個(gè)平臺(tái)，能夠極大地簡(jiǎn)化集成。 結(jié)語(yǔ) 要實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的成功，需要一位能夠理解這種高度復(fù)雜的物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境的合格傳感器供應(yīng)商作為合作伙伴。他們能夠提供廣泛且高性能傳感器組合，并為客戶的應(yīng)用提供優(yōu)質(zhì)解決方案。質(zhì)量、本地支持和與強(qiáng)有力的第三方合作伙伴同樣重要，這些能夠提供參考設(shè)計(jì)和系統(tǒng)層面的專業(yè)知識(shí)。 物聯(lián)網(wǎng)需要對(duì)多種應(yīng)用的深入了解并滿足各種傳感器和處理的要求——低功耗、易集成、數(shù)據(jù)速率、縮短延遲等。只有了解這些不同因素之間的相互關(guān)系，才能為快速發(fā)展的物聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)設(shè)計(jì)創(chuàng)新化的優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品，使用戶的生活更加便利，從而實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)的承諾。 |
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