智能傳感器創(chuàng)新背后的全新技術(shù) 小型化、AI與無(wú)電池物聯(lián)網(wǎng)
智能傳感正在徹底改變企業(yè)收集和分析數(shù)據(jù)的方式,助力其更深入地理解環(huán)境、流程乃至人類行為模式[1]。將智能技術(shù)融入傳感器系統(tǒng),可實(shí)現(xiàn)更加精準(zhǔn)、自動(dòng)化的數(shù)據(jù)采集,大幅減少全天候人工監(jiān)控的需求,讓常規(guī)流程得以更高效地自動(dòng)化,從而降低運(yùn)營(yíng)成本,并優(yōu)化建筑系統(tǒng)、工業(yè)安全和農(nóng)業(yè)工作流程。
圖源:rawdesign/Stock.adobe.com;圖片由AI生成
典型的智能傳感器系統(tǒng)采用優(yōu)化組合的傳感元器件、信號(hào)鏈電路(如放大器)以及計(jì)算單元[如微控制器(MCU)]。然而,傳感器小型化、功能集成以及邊緣AI領(lǐng)域的新進(jìn)展,正改變工程師設(shè)計(jì)智能傳感器系統(tǒng)的思路。本文將探討傳感器元器件的演變對(duì)設(shè)計(jì)流程的影響,剖析智能傳感器行業(yè)的主要發(fā)展趨勢(shì),包括基于物聯(lián)網(wǎng)(IoT)和AI的環(huán)境感知MCU,以及應(yīng)對(duì)新型設(shè)計(jì)挑戰(zhàn)所需的專業(yè)技能變革。
現(xiàn)代傳感器是一種集成子系統(tǒng)
如今,傳感器已從笨重易損的形態(tài)演變?yōu)榫o湊型智能器件,這種變化源于兩項(xiàng)技術(shù)突破:
· 微機(jī)電系統(tǒng)(MEMS)技術(shù)大幅縮小了傳感器的尺寸,而MEMS制造工藝的改進(jìn)則提升了其可靠性和精度[2]。
· 數(shù)字化技術(shù)擺脫了模擬傳感面臨的諸多難題,減少了獲取可靠、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)所需的外部信號(hào)鏈。
因此,許多現(xiàn)代傳感器已成為即插即用的解決方案,其對(duì)元器件級(jí)設(shè)計(jì)專業(yè)知識(shí)的要求不再像以往那么高。這不僅可以加速產(chǎn)品開(kāi)發(fā)進(jìn)程,更可以降低設(shè)計(jì)成本、減少信號(hào)鏈元器件數(shù)量并簡(jiǎn)化校準(zhǔn)要求。
半導(dǎo)體制造技術(shù)的進(jìn)步,使傳感器能夠集成省電模式、喚醒觸發(fā)器和內(nèi)置AI等功能,從而提升效率或?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。憑借這些能力,傳感器正從單純的數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)源轉(zhuǎn)型為具備邏輯處理和自主性的模塊化子系統(tǒng)。即使增加了這些功能,現(xiàn)代傳感器仍要保持高度緊湊性,這就推動(dòng)了智能設(shè)備進(jìn)一步向小體積、低功耗的方向發(fā)展。
隨著傳感器內(nèi)置功能日益豐富,設(shè)計(jì)工作的重心正從元器件級(jí)工作轉(zhuǎn)向應(yīng)用級(jí)和數(shù)據(jù)級(jí)的設(shè)計(jì)。在設(shè)備日益復(fù)雜的過(guò)程中,新的挑戰(zhàn)在于確保軟件和固件保持兼容性。
低功耗傳感與環(huán)境物聯(lián)網(wǎng)的興起
傳感器體積、功耗和成本的不斷降低,是物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在工廠、供應(yīng)鏈、建筑和基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力。無(wú)線傳感模塊可在以往難以部署的場(chǎng)景中監(jiān)測(cè)多項(xiàng)物理變量,包括溫度、振動(dòng)、壓力、氣體和運(yùn)動(dòng)等。
然而,無(wú)線物聯(lián)網(wǎng)傳感器通常依賴電池供電,這在維護(hù)和可擴(kuò)展性方面帶來(lái)了難題。例如,一家工廠中可能要使用數(shù)千個(gè)傳感器,如果要定期更換電池或充電,不僅成本高昂、耗時(shí)費(fèi)力,還要解決復(fù)雜的物流管理問(wèn)題。因此,物聯(lián)網(wǎng)傳感器節(jié)點(diǎn)必須實(shí)現(xiàn)極低的功耗,以便能夠延長(zhǎng)續(xù)航時(shí)間并減少維護(hù)和停機(jī)時(shí)間。對(duì)于這種超低功耗運(yùn)行模式而言,功耗基準(zhǔn)測(cè)試固然至關(guān)重要,但它更多依賴的是固件中睡眠模式的優(yōu)化,而非硬件選型。
傳感器的休眠電流如今已降至微安級(jí)別,因而設(shè)計(jì)者可將其與環(huán)境物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)相結(jié)合,這項(xiàng)新興技術(shù)有望讓物聯(lián)網(wǎng)設(shè)計(jì)擺脫對(duì)一次性電池的依賴。該技術(shù)通過(guò)構(gòu)建自供電的超低功耗終端節(jié)點(diǎn),讓眾多無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)僅需采集動(dòng)能、射頻、熱能或環(huán)境光等微弱的可再生能源即可工作。通過(guò)運(yùn)用新興的能量采集技術(shù),設(shè)備可實(shí)現(xiàn)無(wú)電池工作,并獲得顯著效益:
· 可持續(xù)性:通過(guò)采集環(huán)境能量,可以避免使用一次性電池,這是一種契合環(huán)保與可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)的做法,目前全球每天需要消耗約7800萬(wàn)枚一次性電池[3]。
· 可擴(kuò)展性:采集環(huán)境能量即可工作的傳感器無(wú)需更換電池,讓同時(shí)部署數(shù)千個(gè)傳感器成為經(jīng)濟(jì)上可行的選擇。
· 免維護(hù)工作:傳感器可安裝在難以觸及或嵌入的位置,無(wú)需持續(xù)維護(hù)。
據(jù)ABI Research預(yù)測(cè),2030年環(huán)境物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備出貨量將達(dá)11億臺(tái)[4]。這一增長(zhǎng)催生了需要新型專業(yè)知識(shí)的傳感器硬件設(shè)計(jì)領(lǐng)域:
· 在嚴(yán)格的功耗限制下,選擇并運(yùn)行睡眠電流處于微安級(jí)或納安級(jí)的傳感器和無(wú)線MCU
· 設(shè)計(jì)出高效的元器件互操作性方案,盡可能提升設(shè)備性能
· 掌握能量采集供電架構(gòu),包括:
o 儲(chǔ)能元器件,如超級(jí)電容器或可充電電池
o 能量采集器,如光伏電池或壓電傳感器
o 電源管理集成電路(PMIC),用于DC-DC轉(zhuǎn)換和電力分配
雖然環(huán)境物聯(lián)網(wǎng)對(duì)軟件專業(yè)知識(shí)的要求與物聯(lián)網(wǎng)開(kāi)發(fā)相似,但要確保安裝的設(shè)備能夠長(zhǎng)期運(yùn)行,還需要硬件設(shè)計(jì)專業(yè)知識(shí),然而很少有這方面的開(kāi)發(fā)人員能夠駕馭如此狹窄的功耗范圍。
由于硬件功耗限制,軟件開(kāi)發(fā)人員在環(huán)境物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)智能化時(shí),往往會(huì)轉(zhuǎn)向云端來(lái)實(shí)現(xiàn)智能功能。
基于原始傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行AI推理的價(jià)值
除了安防監(jiān)控、工業(yè)流程監(jiān)控等實(shí)時(shí)任務(wù)外,邊緣端由傳感器驅(qū)動(dòng)的物聯(lián)網(wǎng)在向云端上報(bào)數(shù)據(jù)時(shí),通常采用周期性而非連續(xù)傳輸?shù)淖龇?,這與現(xiàn)代傳感器高達(dá)千赫茲級(jí)別的采樣能力并不相稱。雖然海量數(shù)據(jù)未必都有實(shí)用價(jià)值,但常規(guī)的物聯(lián)網(wǎng)顯然不能讓這些設(shè)備的潛力充分發(fā)揮出來(lái)。
支持AI的MCU使傳感器能夠在邊緣端處理高速數(shù)據(jù)流,而非將每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)都發(fā)送到云端。AI充當(dāng)過(guò)濾器,將持續(xù)的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)化為高價(jià)值的事件觸發(fā)器和推理結(jié)果,原始數(shù)據(jù)不需要離開(kāi)設(shè)備。這種技術(shù)增強(qiáng)了數(shù)據(jù)安全性,使傳感器能夠獨(dú)立決策,無(wú)需始終依賴網(wǎng)絡(luò)連接。
設(shè)備端AI也在重塑智能傳感器的設(shè)計(jì)理念。借助AI,設(shè)備可以只在傳感器數(shù)據(jù)中檢測(cè)到特定模式或事件時(shí)才喚醒,而非只靠簡(jiǎn)單的閾值來(lái)觸發(fā)喚醒。為此,工程師需要訓(xùn)練并測(cè)試AI模型,確保系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確識(shí)別這些事件??煽康挠|發(fā)機(jī)制往往來(lái)自多傳感器數(shù)據(jù)融合,而非孤立使用單一傳感器。這種名為“傳感器融合AI”的做法,在目標(biāo)行為需要多傳感器協(xié)同檢測(cè)時(shí)尤為有效[5]。
例如,醫(yī)生可以將可穿戴心率監(jiān)測(cè)器與加速度計(jì)和溫度傳感器結(jié)合使用,以監(jiān)測(cè)心臟病患者的狀況。通過(guò)傳感器融合AI技術(shù),該設(shè)備能夠檢測(cè)出異常心律活動(dòng),并結(jié)合特定身體動(dòng)作或體溫變化,來(lái)區(qū)分輕微發(fā)作與危及生命的嚴(yán)重發(fā)作。它將AI處理放在邊緣端執(zhí)行,僅在緊急情況下發(fā)送推理通知,使患者能夠在康復(fù)期間保持獨(dú)立生活能力,同時(shí)確保其健康數(shù)據(jù)安全無(wú)虞。
就像當(dāng)今先進(jìn)的傳感器技術(shù)那樣,將AI引入邊緣設(shè)備,意味著開(kāi)發(fā)人員必須掌握全新的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)技能。在MCU等邊緣設(shè)備上運(yùn)行AI時(shí),開(kāi)發(fā)者可借助Edge Impulse和TensorFlow Lite等工具來(lái)優(yōu)化模型,通過(guò)參數(shù)量化適應(yīng)嚴(yán)苛的內(nèi)存限制,并簡(jiǎn)化在資源受限硬件上的部署流程。
智能傳感器開(kāi)發(fā)人員的新路徑
物聯(lián)網(wǎng)傳感器技術(shù)在尺寸、功耗和AI能力方面的飛速發(fā)展,為企業(yè)和開(kāi)發(fā)者社區(qū)創(chuàng)造了新的機(jī)遇。要讓智能傳感器真正落到實(shí)處,開(kāi)發(fā)人員需要達(dá)到新的專業(yè)水平。在眾多應(yīng)用領(lǐng)域中,開(kāi)發(fā)人員的角色正從底層硬件優(yōu)化轉(zhuǎn)向系統(tǒng)級(jí)設(shè)計(jì)和軟件工程。
智能傳感系統(tǒng)如今更注重整體集成而非單一組件,其成功關(guān)鍵在于平衡硬件、軟件與數(shù)據(jù)專業(yè)知識(shí),同時(shí)緊跟現(xiàn)代行業(yè)趨勢(shì)。
環(huán)境物聯(lián)網(wǎng)為硬件開(kāi)發(fā)人員開(kāi)辟了新的天地,這就要求他們掌握低功耗設(shè)計(jì)和能量采集方面的技術(shù)。邊緣AI同樣推動(dòng)著軟件開(kāi)發(fā)者轉(zhuǎn)型為數(shù)據(jù)科學(xué)與模型工程專家。這些趨勢(shì)共同改變著智能傳感器系統(tǒng)的工作方式。隨著傳感器技術(shù)的持續(xù)發(fā)展,它們很可能會(huì)趨于融合。





