物联网

物联网 (IoT) 改变生活的每一个角落,特别是在家庭中——家电物联网装置让我们更智能地控制门锁、灯光和电器,串连个人生活与外在系统和环境。而当进一步加入目前最热门的语音助理功能后,智能家居在 2018 年的发展可望更上一层楼。

智能家居(Smart Home)虽然已经是发展很久的议题,但市场发展似乎未成有爆发性的成长,不过,智能家居在加入语音助理之后,2018年的发展可望更上一层楼。2018年消费性电子大展(CES)中,各家大厂如亚马逊(Amazon)、苹果(Apple)、Google、三星(Samsung)、LG、海尔(Haier)等服务或家电制造业者,纷纷相互结盟,并展出最新智能家居产品。

值得关注的是,智能语音助理结合智能家电,在2017年逐渐发酵后,2018年将可看到更多借助智能语音助理的应用及系统真正出现在生活周遭,为智能家居市场挹注更有力的发展动能。

语音控制为智能家居市场注入活水

从今年CES观察,智能家居依然是相关业者主要的发展目标。根据市调单位调查统计,到2025年,全球将有10%的家庭可以称为智能家居。而智能家居所创造的市场产值,根据GfK报告,2015年达485亿美元,随后成长态势逐渐趋缓,预计仍维持每年约80亿美元的成长速度,预期2018年市场规模将达710亿美元。单就智能家居设备产值来看,若不将家电等大型设备计算在内,到2021年智能家居设备营业额将可成长到95亿美元。

此外,根据智能家居实验室讲师林佑祺引用国外市调机构所做的统计,2015~2020年间,智能家居年复合成长率(CAGR)将达50%。这些成长估算数字,对相关业者来说可能相当具有吸引力,然而要让智能家居持续成长,近年备受瞩目的语音控制可谓功不可没。虽然语音助理的概念是由Apple智能手机中的Siri所开启,但Amazon Echo智能音箱却是最快跳脱手机之外,让语音助理在智能家居发光发热的装置,逼得Google、Apple相继跟进,以强化其在智能家居市场的占有率及地位。

因此可以说,智能家居市场的新一波高潮,是由语音控制所激起。博云智能(Link of Things)执行官张伯维表示,对于老人或非智能装置的重度用户来说,要花时间了解或是操作手机应用程序(App)或是家庭的控制面板,相当有难度。透过语音,可以更直接的下达指令,操作相对简单,因此不仅智能家居相关大厂看好语音控制在智能家居的发展力道,其他应用领域,包括车用、室内定位…等,都已开始导入语音控制这项既有却直至近期才更有发挥空间的技术。

智能家居语音控制运作架构(来源:博云智能)

相对地,也因语音控制直觉、简单易用的特性,刺激消费者对于导入智能家居的意愿更高。再者Amazon透过低价补贴方式,将Echo智能喇叭卖给其电子商务的PRIME会员,虽然是打造新型态的在线购物使用体验,但也同时助长了智能家居的发展。

换句话说,无论是Google、Apple或是微软(Microsoft)等平台业者,透过语音控制技术让更多型式的智能装置能在家中的生活空间取得更大的地位,让更多物联网(IoT)装置更容易进入家庭的领域,所以语音助理的应用不仅为家庭生活带来更多的惊奇,也进而带动智能家居在2018年有较明显的进展。

也因此2018年CES已可见到有更多的家电、闹钟或是其他产品不但可连网,并具备可透过Alexa、Google个人助理(Google Assistant)或Siri控制的特性。CEVA营销策略总监Moshe Sheier表示,语音是最自然的人机接口,它可执行触控及手势做不到的免持操作,因此成为控制智能家居装置的理想方式。除此之外,与繁忙的办公室或吵杂的街道相比,家庭是一个相当私人、安静而狭窄的场所,因而也较适合语音控制的使用环境,因此在家庭中采用语音控制可说是顺理成章。

现今最流行的智能家居语音控制设备是智能音箱,例如Amazon Echo或Google Home,以及用于控制智能家居装置的云端虚拟助理。透过连接智能音箱到其他智能家居设备,可以实现多重装置的语音控制,例如提供语音命令,像是“Alexa,请Blink启动我家的安全系统。”因此,以一个聪明的智能音箱可作为私人音讯管家为出发点,智能家居将更为便利,未来也可能更个性化。

不过,即使语音助理可望为智能家居挹注新的发展动能,但单靠语音控制就能让智能家居的发展持续畅旺吗?当然不会那么容易。

标准化至关重要

何以智能家居先前未能显著成长?Nordic Semiconductor区域业务经理陈俊志表示,即使先前业者普遍认为只要将装置加上连网功能,势必能带动智能家居的成长,但事实上,智能家居并非装置连网即能“坐等营收滚滚来”,背后牵涉到许多连网所衍生的相关问题。

Sheier认为,目前的智能家居装置是把智能功能内建到设备本身的单点设备,可称为“边缘计算”(Edge computing)或结合了由云端系统软件提供的智能和分析功能。流行的智能家居设备是连接到因特网的新版本传统家用产品,像是恒温器、照明、车库门遥控器和门锁等等。不过,今天现有的这些设备大多各自分散,尽管它们都身处于相同的无线网络中,但彼此之间没有连接。

也就是说,连网技术百百种,哪一种最合适?各家业者自然有心中“最佳人选”,但连带造成连网技术不同,各家产品无法互通,甚至云端系统也无法共通,“各自为政”的结果导致消费者使用上的不便,进而降低使用意愿。

不仅如此,智能家居整体也并未有共通的云端服务标准可以让业者追寻,终端制造商必须跟着云端服务供货商及网通产品相关制造商的脚步,才能制造出可通用于市场的产品。然而能让业者稍感安慰的是,目前市面上智能家居云端服务仅有Apple、Google、Amaon三大巨头,财力较大的业者可在产品中都支持三大业者的自有智能家居标准,但是财力较小的公司,只能依靠过人的“灵感”,择一押宝。

没有互连为一个完整智能家居网络的装置,没有能够使用单一的网通产品连上单一云端进行控制或是信息分析,消费者可能必须在手机针对不同厂商的品下载一个应用程序,或者是在家中得摆上不同厂牌的遥控器,每次使用就得“猜”是否开对应用程序或拿对遥控器。若是你,这样的智能家居使用环境,能接受吗?

消费者不想用智能家居产品,智能家居的市场发展自然令人无感。不过2018年情况已开始改变。

百花齐放通讯技术标准正在收敛

博云智能技术长王云龙指出,智能家居要能大力发展起来必须天时地利人和,也就是整体生态系统、连网装置与云端服务都要相对成熟,且需要统一标准消除不兼容问题,再加上要克服进入门坎,简易安装步骤,提升消费者使用经验,才能有较好的开展。

在此之前,可透过云端服务将智能家居的家电产品串连起来,但这并非百分之百的解决之道,所幸,已有大厂开始进行标准融合的工作,可望加速解决智能家居连网装置不兼容的问题。陈俊志认为,2018年的智能家居百花齐放的通讯标准,不仅会慢慢收敛为主流的几项技术,如蓝牙(Bluetooth)、Thread、ZigBee或Wi-Fi...等,还会出现能够支持多种标准的单一装置。如此一来,一方面可以降低产品设计复杂度,使各家业者的产品能进一步兼容,还能使装置与云端之间的网关(gateway)消失。

陈俊志解释,所谓的让网关消失,例如,手机并未内建ZigBee,若要透过手机控制家中内建ZigBee的灯具,或是ZigBee灯具的数据要上传导到云端时,都需要透过额外的网关作为中介。若是单一装置支持多重标准,意味着,装置本身可以依据要执行的工作选择相对应的技术,如透过ZigBee下控制、要与手机链接将数据传上云端时切换为使用蓝牙,就不需要再透过网关,使用者在使用上也能更加简便、在建置智能家居系统时也可更为容易。

业者普遍认为,目前灯具控制部分已采用ZigBee为大宗;而若需要透过手机连接则以蓝牙为主。意法半导体(STMicroelectronics)亚太区模拟、微机电与感测组件资深技术营销工程师谢景翔则表示,观察现阶段智能家居连网装置的发展,可发现蓝牙5.0因拥有网状网络(mesh)与低功耗的特性,有后来居上的态势,未来智能家居装置内建蓝牙5.0的比重将逐渐增加。

这并不是说其他的短距低功耗通讯技术会完全被排除,而是在不同的使用环境下会有最适用的通讯技术出现,并逐渐收敛为只剩几项主流无线技术,这正呼应智能家居单一装置支持多重无线标准的发展趋势。且这也显示业者的想法,技术那么多,支持者也众多,押对宝也不容易,更不可能只有一种无线通信技术能够独大,因此将最有可能的几项技术挑出来,在单一芯片中全数支持,或者与第三方进一步合作,将是最佳的方式。

选边站时刻来临

将庞杂的无线技术“理清”后,还有云端辨识与服务系统的问题需要解决。不仅如此,大多数业者都无法做到由上至下的垂直整合,专精的技术可能只占整体生态系统的某一部分,因此得与多方公司进行合作,这将提高产品研发成本与难度,而这也导致业者得面临选边站的时刻。

张伯维说明,目前三大云端服务供货商各自有自己的云端服务平台,且透过语音控制智能家居装置,产品更是需要支持三大业者的云端平台,才能使语音控制系统得以精确辨识语音指令及运作顺畅。但并非所有的厂商皆有能力同时支持不同的云端服务平台,此时厂商仅能依市场发展风向,选择何种语音识别技术与云端平台。

据了解,目前三大巨头势力消长情况,前两年已Apple HomeKit较为热门,今年是Amazon独领风骚。明年是否会换成Google Home热度较高,实在很难说得准,且这三大厂商未来是否会有在智能音箱之外整合其他周边的产品计划,也尚未明朗,这也相对考验厂商对于智能家居产品的设计布局。

而语音控制技术未来是否能够标准化?王云龙认为,因牵涉到利益的问题,大厂是否开放其语音相关关键性技术,也仍在未定之天,也许未来业者彼此间会进一步组成策略联盟,推展某一项智能家居或语音控制技术,但现阶段业者仅能以何种技术使用率较高作为选择的依据。

Sheier亦观察到智能家居产业开始趋向整合的情况。他提到,未来,这些智能家居连网设备将透过中央集线器不断增加彼此的互连,从而实现“深层连接”(deep linking)。深层连接亦即让来自不同供货商和使用各种应用程序编程接口(API)的不同产品彼此互连,以提供更优异的用户体验。例如,一个智能家居系统能于门铃摄影机辨识出主人离开家时降低供热温度、关闭灯光并锁上大门及启动安全系统。最近Amazon以10亿美元收购Ring,即反映智能家居解决方案供货商正在寻求更深度的垂直整合以扩大其产品组合,一方面希望能够主导智能家居生态系统,一方面能够提供更无缝连接的智能家居解决方案予消费者。

技术日新月异 强化语音控制精确度

智能家居或是语音控制标准的收敛之外,还是得考虑现阶段语音控制技术仍有哪些技术上的不足与未来发展,才能使语音控制技术能够更深入到人们的日常生活,发展脚步能更加稳健。

Simple Care开放长照智能系统产品设计林志豪表示,以智能音箱来说,现在大部分的使用者还是用来听音乐为主,用户对于其精准度的要求大约是在对智能音箱下指令时,才较为重视,也就是在使用者说的时候要精准。

林志豪进一步解释“精准”义,例如,透过Echo下达播放音乐的指令时,若是讲了跟播放音乐无关的几句话,Echo可能就无法辨识,而人类却可以透过关键词就可清楚地知道哪些是真正的指令,而那些语句是废话。另外,现今的语音识别技术对于断句不明确、台湾国语或是语义部分的辨识度也有待加强,这不仅对使用者而言会产生困扰,也是当前语音识别需突破的技术面问题。

Sheier则认为,目前自动语音识别(ASR)和前端语音处理的最新发展已使得语音控制相当成熟和有效。ASR引擎可以理解多种语言和口音,而语音生物辨识可用于辨识系统中预先登录的特定用户,以在智能家居环境中提供不同的权限。但是,目前的技术仍然限制在5公尺的范围内,并且难以在多人同时交谈或吵杂的环境中操作。

AI推一把 语音识别更精确

上述的问题在人工智能(AI)进入到语音识别技术后,相信可迎刃而解。林志豪认为,自然语言处理(NLP)渐渐的会解决断句、语义…等问题,因为自然语言处理已渐可做到情感语义分析,肯定可以判断某一些句子是无意义的“噪声”。不过,如何将AI顺利加入到语音控制装置中,这也将考验业者的能力。

不仅如此,现在主流语音识别技术,由于开发者主要的语言使用环境是透过英文,因此许多非英语系国家消费者在使用语音控制时,有时会面临系统突然「听不懂」的状况。不过随着人工智能的导入语音识别软件算法的能力可望不断提升,可预期未来语音识别技术会更加适用于非英语系国家。

MEMS麦克风扮演重要硬件角色

软件算法的精进,也需要配合较佳的硬件麦克风相辅相成,才能提供使用者较佳的使用经验。谢景翔指出,语音控制或是智能音箱对于微机电系统(MEMS)麦克风的要求是,首先是高辨识度、再来则是灵敏度、麦克风的效能与更优异的讯噪比(SNR)。

意法半导体模拟、微机电与感测组件技术营销经理陈建成补充,要让数字或模拟讯号的麦克风更能符合语音控制技术的需求,业者皆致力于在缩小封装、降低功耗、强化声学过载点(AOP)效能,以及更好的讯噪比表现。其中,声学过载点的表现越佳,智能音箱在吵杂的环境中,收到的声音不会过于失真,也能过滤掉背景噪音。

除了辨识软件精确度及硬件产品的加持外,语音控制技术也面临非技术性的挑战。Sheier指出,一些非技术性的挑战例如隐私,可说是消费者主要关心的一个问题。用户也许会思考,“语音控制设备是否一直在记录我的每句说话?”、“我所说的每一句话,会不会透过智能音箱被有心人士听到?”

为了消除使用者的疑虑,相关业者也戮力研发新技术以克服这些挑战。例如把不同用户说的话分离,这就牵涉到利用复杂算法来分离每个用户的语音,且能够理解语音串流方向,知道哪些涉及语音命令,哪些只是背景人声。另一个即将出现的趋势是采用更多的终端设备边缘处理(on-device edge computing)功能,以便在没有云端系统连接的情况下实现语音控制和声音感测,从而改善延迟和隐私。未来几年内将可看到采用这些技术的智能扬声器和其他语音控制设备。

林志豪提醒,非技术面的挑战将以跳脱智能音箱至所有特殊产品上,例如照护上的用户界面,假设是给独居长辈使用,有没有办法串接的很人性化,让老人家在也可“无痛”使用?例如语音对语言的转换、是否要接上网络线、电话线或是插上SIM卡,以保持网络通讯讯号畅通?另外,对外连网的技术也很重要。

对此,陈俊志表示,智能家居中的无线短距网络,在传输语音封包时,会先将封包压缩,以利于其既有的带宽速度可顺利进行传输。上述的一些技术与非技术面考虑皆可透过软件与硬件解决,而用户对语音控制技术较大的非技术面考虑,是否采用该技术的关键,主要为安全性。

安全性为重要考虑

影响语音控制技术进入到智能家居或其他应用领域的原因很多,包括使用者的习惯是否被建立、是否提供更多“控制”功能以外的附加价值、是否有更“特别”的应用出现,以及安全性的问题。其中,安全性可说是消费者最为关注的部分。

陈俊志说明,语音控制因为牵涉到网络传输的部分,因此势必会引发消费者对其安全性的疑虑,不过现在各传输技术都有其独特的加解密方式,也有相关芯片业者专注于安全芯片的研发,应该可以解决消费者的担心。更何况,现今的黑客会选择对其“有用”的内容,做入侵、撷取或破解的动作,一般的家电控制命令语音,对黑客的吸引力可能相对较低。

张伯维补充,不仅黑客令人担忧,智能音箱能否忽略错误的指令,或是识别证确的说话者,如小朋友恶作剧乱下指令、小偷用语音开启家中门锁…等状况,也是让使用者相当头痛的安全性问题。此时即可彰显语音控制结合声纹辨识的重要性,目前仍是得观察大厂的语音识别入口是否会加上声纹辨识功能,才能进一步实现在终端产品上。然而,加入声纹辨识不但可提高安全度,也可以让产品制造商推出更“个性化”的专属产品,因此可预期未来市面上也会出现加入声纹辨识技术的语音控制产品。

跳脱控制领域 未来路更长远

未来智能家居语音控制会如何变化?杀手级应用又会出现在哪里?业者普遍认为,语音控制若不只是被动的收音、下指令,而能转变为双向的沟通,并可提供更多信息,例如针对天气给予使用者穿衣服的建议、提供食谱…等,抑或者不限于单一的智能音箱,而是分散于多个装置,进一步解决控制命令无法“翻墙”传输到另一个房间的问题,这样将可更提高使用者的使用意愿。

林志豪认为,目前语音控制应用的大宗在手机上的就是看天气、行事历、打电话与播放音乐,而在手机以外的装置上,几乎还是以音箱控制为大宗。但目前情况有一点变化,例如从台湾之光阿福宝(AfoBot)与华硕(Asus)Zenbo,可以发现由单一的音箱产品,转变为机器人产品,虽然量还不大,渐渐的可以发现差异化产品的出现。

另外,语音控制在居家照护,以及可“听声辨位”的室内定位也可望有更大的发挥空间;且BMW也宣布将在2018年的车款加装Alexa,协助驾驶应付更多行车状况,开车时将不再手忙脚乱。谢景翔指表示,智能家居在语音控制之外,若能再结合视觉的应用,将有更多发展空间,如门铃如果能结合语音与人脸辨识,即可提供多重的安全保障,可望提高消费者的接受度。

由于智能音箱唯一用途就是担任语音助理,以语音负责中央控制角色,成为家庭中心,因此Consumer Technology Association(CTA)预测,智能音箱仍有1~2年的爆发成长,美国市场约在2020年开始衰退,全球市场可能到2022年才会开始衰退。

为让语音控制技术走的更长远,Amazon 将Alexa云端架构都开放给有兴趣做大语音控制市场的业者使用,让大量低阶连网装置也可以导入Alexa,从个人计算机、智能手机到智能电视,各种装置都能够收听指令。因此,当语音助理大量渗透到其他行动装置,智能音箱将不再是家里唯一的语音入口,即便如此,此举却能让语音助理有机会变成消费者“非用不可”的技术。

本文转自:未来,操控智能家居动口不动手

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根据有史以来第一份IDC全球半年度智能城市开支指南,亚太地区(不包括日本)(APej)在支撑智能城市举措方面的技术预计将在2018年达到283亿美元。在其首次发布的版本中,IDC全面展示了与一系列智慧城市优先事项和用例相关的技术投资。随着这些举措的发展,IDC预计支出将在2016-2021年的预测期内加速,到2021年将达到453亿美元。

“自2006年以来,当IDC首次发现并记录了智慧城市的诞生之后,我们为启动全球智能城市追踪和支出指南而自豪。这项研究跨越41个类别的用例,涵盖全球智能城市项目的详尽汇编。预计这将有助于技术采购商和市场供应商更好地掌握广泛的趋势,利基机会以及区域和全球智慧城市项目的最佳实践。”IDC亚太地区公共部门负责人Gerald Wang说。。

Wang补充道:“亚太智能城市的重要投资主要集中在智能交通,数据驱动的公共安全以及能源和基础设施方面,尽管更深入的潜水表明该地区一,二,三线城市的不同优先次序。”

智能交通运输和固定常规监控从政府部门获得最大的推动力,为交通和更安全的城市提供服务,这两个用例在整个预测期(2017-21)占整个支出的36%以上。然而,在预测期内(2017 - 21年),视觉传感以及加载的车联网(V2X)连接性和官方可穿戴设备(Fitbit /智能眼镜)用例将分别以五年复合增长率45%和43.3%异常增长。

服务占支出最高,占2017年总体支出的32.5%,并且趋势可能呈现线性增长,其五年复合年增长率(2017-2021)为21.2%,到2021年达到167亿美元。硬件是第二大技术集团,2017年支出为317亿美元,其次是软件(18.0%)和连通性(17.8%)。在整个预测期内,预计软件的增长速度最快,五年复合增长率达到17.7%,2021年达到83亿美元。在所有四个技术组别中,国家/地方政府和交通运输是固定视频监控和智能交通用例使用最多的两大主导产业。这些使用案例吸引了APeJ所有国家的大量投资。

固定视频监控将在中国成为领先的用例,占电信行业云服务普及率的21.1%。中国计划将其500个城市转变为智慧城市,其中290个城市已启动智慧城市试点项目,这些试点项目得到了与IT公司和其他中国主要电信公司(蚂蚁金融和腾讯)签署协议的支持。而新加坡,韩国和印度等其他国家则是新兴智慧城市举措的其他国家。

“随着APeJ人口迅速涌入城市地区,所有政府提供足够的淡水,普遍获得清洁能源,从一个地方到另一个地方有效旅行的能力以及安全感,这些都是智能城市为保持竞争力并为其公民提供体面的生活质量所必须履行的承诺。”IDC亚太区研究经理Ashutosh Bisht说。

IDC的“全球半年智能城市开支指南”量化了来自某个地区和全球一级的智能城市计划的预期技术机会。 支出数据适用于九个地区,重点关注五个战略重点的15个用例以及整体智能城市的市场规模。 开支指南旨在为IT供应商提供对这个快速增长的市场的洞察以及市场在五年预测期内的发展情况。

本文来源:2018全球智慧城市技术支出达283亿美元 固定视频监控中国用例最多

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车辆跟踪系统非常适合监视一辆汽车或整个车队。跟踪系统由自动跟踪硬件和用于收集数据(如果需要的话,还有数据传输)的软件组成。

今天,我们就来剖析下“车辆跟踪系统”。

1、主动跟踪器与被动跟踪器

主动跟踪器和被动跟踪器收集数据的方式相同,也同样准确。这两种类型跟踪器的主要区别在于时间。

主动跟踪器也称为“实时”跟踪器,因为它们通过卫星或蜂窝网络发送数据,即时指示车辆位置。电脑屏幕可以实时显示车辆的移动。因此,如果企业希望提高运送效率并了解员工现场驾驶情况,那么主动跟踪是最佳选择。主动式跟踪器还具备一种“地理围栏”能力(把这种功能想象为类似“力场”),其可在汽车进入或离开某个预定位置时提供警示信号。另外,此类系统还能帮助防止车辆失窃或追回被盗车辆。当然,主动GPS跟踪设备比被动跟踪设备贵,而且需要按月支付服务费。

被动跟踪器价格较低,但数据存储量受限,不过它们更小,更易于隐藏。被动跟踪器在设备上存储信息,而不是向一个远程地点发送数据。这种跟踪器必须从车辆上拿下来,连到电脑上,才能查看其中存储的信息。这类系统适合出于工作目的跟踪里程的人,也适合希望减少车辆滥用的企业。另外,被动跟踪器也常常用来监察人员的行动(可以想象成侦探工作)。如果不需要即刻反馈,而是定期检查设备数据,那么被动跟踪器是个很好的选择。

无论哪一种类型的跟踪器,本质上都是便携式的,外形尺寸相对较小。因此需要电池电源,也需要备份功能以在万一断电时保存数据。由于给电池(通常是单节锂离子电池)充电需要较高的汽车系统电压和较大的电流,所以开关模式充电器是可取的,因为与线性电池充电IC相比,开关模式充电器充电效率较高,以功耗形式产生的热量较少。大体上,嵌入式汽车应用的输入电压可能高达30 V,有些甚至更高。在这些GPS跟踪定位系统中,一个充电器和常见的12 V至单节锂离子电池(典型值为3.7V)、针对高得多的输入电压(在发生源于电池漂移之电压瞬变的场合)的附加保护以及某种类型的备份能力将是理想的配置。

2、电池充电 IC 的设计问题

传统的线性拓扑电池充电器往往因其紧凑的占板面积、简单性和适中的成本而受到重视。不过,传统线性充电器有一些缺点,包括输入和电池电压范围受限、电流消耗相对较大、功耗过大(产生热量)、充电终止算法受限以及效率相对较低。

开关模式电池充电器是很受欢迎的选择,因为这类充电器具备拓扑灵活性,可对多种化学组成的电池充电,充电效率高,因此最大限度减少了热量,可实现快速充电,另外还有很宽的工作电压范围。

当然,权衡总是存在的。开关充电器的缺点包括:成本相对较高、基于电感器的设计更加复杂、可能产生噪声以及解决方案占板面积较大。由于以上提及的开关充电器的优点,现代铅酸电池、无线电源、能量收集、太阳能充电、远程传感器和嵌入式汽车应用大多用开关模式充电器供电。

传统上,跟踪器中面向电池的备份电源管理系统由多个IC组成,包括一个高压降压型稳压器和一个电池充电器,还有所有分立式组件,这绝不是一种紧凑的解决方案。因此,早期跟踪系统的外形尺寸不是很紧凑。典型的跟踪系统应用使用汽车电池和单节锂离子电池支持存储和备份。
为什么跟踪系统需要集成度更高的电源管理解决方案呢?

必需减小跟踪器自身的尺寸,在这个市场里,尺寸是越小越好;

要求对电池进行安全的充电和为IC提供针对电压瞬变的保护、需要拥有系统备份能力以应对系统电源消失或发生故障的情况、以及为通用分组无线业务(GPRS)芯片组相对较低的电源轨电压(~4.45 V)供电。

3、电源备份管理器

一个满足前述要求、集成了电源备份管理器和充电器的解决方案需要具备以下特点:

* 同步降压型拓扑以实现高效率;
* 很宽的输入电压范围,以适合各种输入电源,还要针对高压瞬态提供保护;
* 适当的电池充电电压以支持GPRS芯片组;
* 通过内置充电终止(无需微处理器)简便和自主地运行;
* PowerPath™控制——发生电源故障时,在输入电源和备份电源之间实现无缝切换,如果发生输入短路,这项控制功能还需要提供反向隔离;
* 提供备份电池,当输入消失或出故障时为系统负载供电;
* 由于空间限制,需要提供占板面积很小的扁平解决方案;
* 先进的封装以改善热性能和空间利用率。

为了满足这些特定需求,ADI 推出了 LTC4091,这是一款完整的锂离子电池备份管理系统,适合在主电源长时间故障时必须保持运行的3.45 V至4.45 V电源轨。

LTC4091采用一个36 V单片降压型转换器,具自适应输出控制,以从降压型转换器输出给系统负载供电,并支持高效率电池充电。当外部电源可用时,该器件可提供高达2.5 A的总输出电流,并可为单节4.1 V或4.2 V锂离子电池提供高达1.5 A的充电电流。如果主输入源出故障,不能再给负载供电,LTC4091就通过一个内部理想二极管,从备份锂离子电池向系统输出负载提供高达4 A的电流,如果使用一个外部理想二极管晶体管,就可提供相对不受限制的电流。为了保护敏感的下游负载,最大输出负载电压限制为4.45 V。在电源出故障时,该器件的PowerPath™控制在输入电源和备份电源之间提供无缝切换,通过短路输入支持反向隔离。LTC4091的典型应用包括车队和财产跟踪、汽车GPS数据记录仪和远程信息处理系统、安防系统、以及通信和工业备份系统。

LTC4091提供60V绝对最大输入过压保护,因此该IC可以抵御很高的输入电压瞬态。LTC4091的电池充电器提供两个为锂离子电池备份应用而优化的、引脚可选的充电电压:标准4.2 V电压,以及可权衡电池运行时间和充电/放电周期寿命的4.1 V可选电压。其他特点包括在启动和过载时控制输出电流的软启动和频率折返以及涓流充电、自动充电、低电池电量预充电、充电定时器终止、热量调节和一个用于温度合格充电的热敏电阻器引脚。

LTC4091 采用扁平 (0.75 mm)22 引脚 3 mm x 6 mm DFN 封装,提供背面金属焊盘以实现卓越的热性能。该器件在 –40℃至 125℃的温度范围内运行。图 1 显示了该器件的典型应用原理图。

图1 LTC4091 的典型应用原理图

4、热量调节保护

为了防止热量过高损坏该IC或周围组件,如果芯片温度上升至约105 ℃,内部热量反馈环路就自动降低设定的充电电流。热量调节防止由于大功率运行或环境温度太高导致LTC4091过热,使用户能够突破给定电路板设计的功率处理能力之极限,而不会面临损坏LTC4091或外部组件的风险。热量调节环路的好处是,充电电流可以按照实际条件而不是最差条件设定,同时确保电池充电器会在最差条件下自动降低电流。

5、穿越汽车冷车发动情况

汽车应用会经历电源电压的大幅下降,例如在冷车发动情况下,电源电压大幅下降可能导致高压开关稳压器失去调节能力,导致过大的VC电压,并因此在VIN恢复时导致过大的输出过冲。为了防止从冷车发动情况恢复时出现过冲,有必要通过RUN/SS引脚使LTC4091的软启动电路复位。

图2是一款简单电路的实例,该电路可自动检测欠压状况并使RUN/SS引脚复位,重新接入软启动功能电路以及防止发生具有破坏性的输出过冲。

图2 冷车发动穿越电路

结论

汽车和车队跟踪系统的采用率正在上升。现代跟踪器的外形尺寸在减小,功能在增加,包括主动数据传输功能,以支持实时跟踪。此外,还需要备份功能以及用来给系统中GPRS 芯片组供电的较低电压。ADI 的 Power by Linear™ 产品 LTC4091是一款高压、大电流降压型电池充电器和 PowerPath 备份管理器,提供热量调节和广泛的保护,为车辆跟踪应用提供了一款紧凑、强大和灵活的单芯片解决方案,使设计师的任务更简单、更容易了。

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根据IDC预测,全球穿戴式设备在2018年的市场将成长15.1%,出货量将达到1.329亿支,到2022年出货量更将达到2.194亿支,未来五年的年平均复合成长率达13.4%。在2022年之时,每五支穿戴式设备中就有两支是智能手表。

IDC认为厂商透过这几年不断改进智能手表,使得消费者们终于认识到实用性且需求开始冒出。目前,智能手表的健身与健康仍是吸引力最高的功能,但是移动支付和讯息应用也逐步开始流行起来。此外,拥有蜂窝连网功能对于早期用户变得愈来愈受重视,新用户则是透过蜂窝连网功能,让其手表出现,例如:串流音乐或额外健康传感器等功能,让其更受到欢迎。

其实,从2017年的表现来看,由于苹果手表Series 3开始内建蜂窝连网功能,让整体智能手表的表现开始出现反转的现象。所以未来这几年许多厂商势必会强化这方面的功能,或者让蜂窝连网功能的手表变成一种独立于智能手机以外的新穿戴式体验。

至于,健身腕带和基本型智能手表(Basic Watch)需求虽不会消失,但会逐步萎缩。毕竟,操作简易和价格实惠让消费者依旧能够享受穿戴式设备带来的好处。不愿支付大笔费用且想要拥有数字健康解决方案的消费族群,仍会持续购买健身腕带。至于想同时兼顾传统手表与健身,且不愿意花大钱的消费者,更是基本手表的死忠族群。

从数据来看,预计智能手表在穿戴式设备市场所占比例将在未来几年有所成长,预计将从2018年的32.8%增加到2022年的38.3%;与此同时,健身腕带的市场占有率在智能手表不断茁壮之下将逐步萎缩,由2018年的36%下降到2022年的22%。如果单单从实际上总出货量来看,这五年其出货量还微略增加了50万支左右。在基本型智能手表方面,其在2018年的占有率为24.4%,到了2022年将上升至27.1%,也成为穿戴式设备中仅次于智能手表的重要产品类别。

另外还有一个值得注意的就是智能耳机。随着智能语音助手的兴起,配合苹果推出AirPods,以及高通等芯片厂商正在进行硬件开发,让无线耳机愈来愈可能成为崛起的明星。根据IDC预测,智能耳机在穿戴式设备市场所占比例将从2018年的2%上升到2022年的6%,这五年的年平均复合成长率高达48%,也是所有穿戴式设备类别中,成长率最高的。

本文转自:智能手表将主导未来穿戴式设备走向

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物联网发展最初的技术成熟度曲线只是基于已部署和潜在传感器的数量增加。如今,我们可以展望未来,探讨一些重要的成功因素。物联网的未来趋势包括物联网应用,会给最终客户带来经济效益。还有一个趋势是电池使用寿命更长,能持续数年。在任何无线物联网监控系统中,数据传输都会消耗电力。因此,通过智能分区使感知和处理发生在边缘节点,并且通过本地决策使得(在更零星或更短的期间)数据量减小,从而为物联网系统带来显著增值。最后,未来的关键要素是安全可靠运行的能力。因此,对于成功的物联网系统来说,物联网设计的重点将转向关键性能指标,如可信传感器和系统正常运行时间。分析师预测,低成本开发系统现在正处于期望膨胀的峰值期(Peak of inflated expectations)。我预测物联网平台将在一年内充斥大众市场,在接下来的二至五年内,差异化或专业化的高精度传感器和模拟信号链将成为主流,真正将物联网市场推向未来。

图1a. 叠加了低成本开发板数据点的技术成熟度曲线。

图1b. 全球三次数字化浪潮。

优质数据的重要性

物联网系统有一个关键流程是将模拟信号转换为数字信号。简单地说,这一转换完成得越好,那么数据就越有用。硅技术创新了实现转换和对周围世界的解读,它通过检测、测量、解译和连接技术在现实与数字世界之间架起桥梁。

图2. 从传感器到云。

最有效的物联网部署方案是能够利用这些数据来决定变化。而最佳变化就是为最终客户带来最大价值,如更高的效率或更高的安全性——例如在工厂中,机器学习不仅能识别将来何时可能需要对机器进行预测性维护,还要能识别细节,达到更高的识别水平,以确定需要采取何种行动(例如,识别电机中特定滚珠轴承的磨损情况)。

因此,任何物联网系统的第一阶段都是检测、测量,然后将实时信号转换为分析数据。这一阶段完成得怎样将为后续成功与否奠定基础。如果输入错误的信息数据,那么从任何物联网分析云平台得到的结果也将是错误的。因此,最成功的物联网系统要具备其他系统无法达到的测量与报告水平。

这种改善测量与报告的需求使得优质硬件至关重要。近期的Gartner报告持同样观点。报告认为低成本物联网开发板正快速进入泡沫破裂的幻灭期(trough of disillusionment)。这可能是由可用的低成本开发平台的数量过多造成的。但是,我认为这更可能是由于我们更加关注更具挑战性的物联网应用,它们更具实际经济价值。这些应用所依赖的数据结果,粗略测量根本无法支持。

物联网系统节点和云之间分区

云技术支持采用扩展的多个信号链,包括分析功能和大数据。物联网应用主要是需要在边缘节点实现高智能——这源于多种因素,包括将所有数据传输到云的带宽不足(或更准确地说:无误差传输的数据传输速率限制),或延迟问题,即节点所需的行动速度意味着系统无法等待从云端传回响应。因此,需要在节点、中间网关和云中有多个控制回路。云能够为大量传感器整合数据,并根据这些数据调整边缘设置。麦肯锡认为,实际使用的云数据只有1%,此外,安全性威胁也意味着将数据保持在本地更有优势。

图3. 边缘节点智能,当前与未来

传感器中实施智能分区和嵌入算法可以在源头实时解读最关键的数据。嵌入智能传感器和云端的算法能够超越硅芯片做出更深的数据解读。事实上,这使得预测未来系统行为成为可能。在任务关键型应用中能否加速采用物联网解决方案取决于构建安全系统的能力,而智能分区就可以做到。

云计算通过大量传感器初步读数间的这种联系,并根据时间、位置和其他传感器将各种不同的传感器读数相关联,从中获得见解。这包含两部分:检测数据变化的能力(例如,机器性能的漂移),以及创建现实物体(如电机)或系统的一个软件模型"数字孪生"的能力。这些数字孪生可用于主动修复设备或规划生产流程。这是对未来几年传感器爆炸式增长的部分展望,也是将软件和服务货币化的能力。

在工业自动化中,主动式机器监控可以从根本上提高正常运行时间效率,在本地实现实时优化和干预,同时可以在云端整合跨多个工厂多个系统的信息,进行分析并响应,从而提高生产力。

所以智能物联网系统分区可以确保有效地利用云。

可靠的数据是关键

对物联网至关重要的最后一部分是创建无线网络。绝大多数联网对象会利用射频和微波频率以无线方式连接回云端。运行方式多种多样,运行范围由短至长,数据速率由低到高。有些设备可能数月或数年不通信,而有些设备则需要跨关键业务安全网络运行。许多传感器节点也会通过电池或能量采集器自行供电,因此高效率运行将是关键。通信网络对于根据各种需求从传感器到云的情报传输至关重要。

图4. 可靠的物联网网络。

但可靠运行将是成功实施物联网系统的最关键要素。所有这些不同的需求都会非常重视通信网络,以便实现传感器到云的情报传输。在恶劣的环境中(如由金属和混凝土建造的工厂),可靠的运行能力尤其具有挑战性。客户最需要的是低成本、低功耗、低延迟的技术。他们同时希望传感器布局能够不受限制地扩展。不依赖无线协议创建可靠网络就是使用替代路径和通道来克服干扰,从而保持这种高可靠性。

欲了解有关ADI公司低功耗安全无线网络的更多信息,请访问: www.linear.com/dust_networks

参考电路

Panetta, Casey. "2016年支撑物联网技术成熟度曲线的技术." Gartner, 2016年11月

Patel, Mark, Jason Shangkuan 和 Christopher Thomas. "物联网有何新发展趋势?"麦肯锡公司,2017年5月

作者:Grainne Murphy

Grainne Murphy是ADI公司物联网市场经理。她拥有利默里克大学工程学士学位和牛津布鲁克斯大学工商管理硕士学位。

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