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感测器新功能加速物联网技术应用于智慧场域
 

【作者: Felix Marchal】2019年04月23日 星期二

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图一 : 如果要实现智慧家庭或智慧城市的愿景,机器学习和云端托管复杂软体至关重要。(source: https://thedoctorweighsin.com)
图一 : 如果要实现智慧家庭或智慧城市的愿景,机器学习和云端托管复杂软体至关重要。(source: https://thedoctorweighsin.com)


大家似乎都面临了相同的问题:产业广泛采用「智慧家庭」或「智慧城市」等词语,然而对这些词语的定义却是莫衷一是。幸运的是,人们对于智慧家庭或智慧城市的「智慧」有着共识,我们普遍认为这是指高度自动化和个人化。例如,在智慧家庭中,未来的客厅是应用程式App、云端和感测器的混合体:一个连结到云端的应用程式支持平台(Application Enablement Platform, AEP),这个平台已经透过自我学习了解每个家庭成员对于灯光、音乐、娱乐、香味、冷暖空调的偏好,能在特定成员进入房间时自动调整每项设定。


「智慧家庭」情境能根据用户的喜好进行精确调整,这将为用户提供更舒适的环境,同时可以减少能源浪费或降低用水量,也不再需要「老式」的控制方式,例如照明开关和温控器。


用户想要的是一个隐形和自动化的物联网系统。只要使用者走进房间,就能触发冷暖空调、音乐、照明及其他系统等改变设定。


虽然现今有些高级建筑物已具有不少这些功能,但它们通常是各自独立的,或是用户仍然看得到它们的存在。如果要实现上述愿景,需要哪些关键的技术发展?机器学习和云端托管复杂软体至关重要,另一个重要因素是能够广泛感知真实世界的现象,如此一来,机器才能像人类一样对所处世界做出反应。


这将需要许多新的智慧感测器。在本文中,我们将介绍有哪些新的感测器功能可以使得物联网技术实现个人化和智慧化设定操作,以及它们可能布署在哪些应用中。


没有数据 云端一无是处

云端连结技术已改变了通用系统和服务的效率、回应能力及便利性。在智慧城市领域中,Uber的按需出租(taxi-on-demand)服务就是一个例子,透过云端精密演算法来协调用户需求和即时处理数据,可以改变运输服务的使用方法和模式。


我们都听过「


(IoT)」这个总称,这意谓数以百万计的云端连结服务都将执行类似的技巧,也就是结合多个不同的数据流,以提供个性化的快速服务。关于物联网技术的快速增加,讨论多聚焦于将节点连结至云端的技术和系统,以及让来自用户设备和其他IoT节点类型的「大数据」发挥作用所需的分析功能。


是什么使得云端智慧如此有用及高效率?答案是可用的数据输入。输入进云端系统的大部分数据将来自感测器,然而其中有许多感测器目前尚未被安装,其中一些甚至还未发明。


就实际应用而言,智慧照明系统需要关于光谱成分和环境光强度的高准确度资讯。智慧通风系统则需要「嗅到」用户呼吸的空气,并对其进行分析。智慧交通管制需要「看到」并定位在道路上的车辆,如此才能确保安全并保持交通顺畅。


感测器担当「人类」的工作:即时观察、嗅闻、感受和听到现实世界中发生的事情。因此,如同低功耗射频IC和云端运算系统一样,感测器技术及解决方案也是物联网技术的前驱,而且这些感测器必须精密、高度准确且始终可靠。


智慧照明控制

我们可以在照明领域找到这样的一个例子。在20世纪,照明是低技术领域,由各种白炽灯照明技术主导,且所有产生的光输出都是根据其相关色温(Correlated Color Temperature, CCT)而定。


在本世纪,关于照明对人类健康和行为影响的新知识,促成了色彩控制和个性化照明的新应用,例如研究已经证明光谱和人类健康之间存在关系,这是身体调节昼夜节律的方法。明亮的蓝色日光会触发荷尔蒙反应,让身体醒过来;黄昏或火光的金黄色光线会促进放松和平静的行为。


智慧照明能让工作场所或家中使用的人工照明自动呈现日光变化的光谱内容。这需要晶片级色彩感测器,它能够准确地测量人眼看到的光线的CCT。先进的矽制造技术已被用于ams XYZ色彩感测器,可直接在晶圆上建构光学滤波器,如此一来,我们能更佳地控制光电二极体对于入射光的光学响应,这达到了前所未有的控制程度(图二)。


在智慧照明控制中,这种色彩感应功能可以结合脸部辨识技术,以根据个人需求自动调整照明。相较于年轻人和儿童,老年人对于可见光谱的蓝光部分具有较低的视敏度,为了让老人能正确地看到深蓝色物体,则需要强调蓝色波长的照明。例如在有着儿童及年长祖父母成员的家庭中,照明控制可以根据不同需求调整提供不同的光谱输出。



图二 : AS7221智慧照明管理器可以精确控制灯光的CCT
图二 : AS7221智慧照明管理器可以精确控制灯光的CCT

脸部辨识 - 这是一种成功应用于智慧手机的技术 - 可以记录空间使用的身份,并自动调整照明的光谱内容。


在这里,它也是推动物联网系统发展的感测技术。脸部辨识有赖多个微电子元件的整合,结构光发射器需要微型雷射装置和整合型微光学装置,此外,由光侦测器捕获的反射光测量需要进行复杂的处理,以产生脸部「深度图」,然后分析深度图,与已知脸控进行可能性匹配(图三)。


这种脸部辨识系统的各个元素相互依赖,因此感测器制造商(如ams)正致力于提供整合系统,为家庭自动化设备制造商等OEM客户提供统包(turmkey)脸部辨识系统。



图三 : 3D红外线深度图可在各种操作条件下实现精确的脸部辨识
图三 : 3D红外线深度图可在各种操作条件下实现精确的脸部辨识

个人化的室内环境

这种对于室内环境进行个人化控制的愿景,甚至从照明延伸至人们呼吸的空气。


同样的,半导体感测器解决方案提供了一种新方法,使得物联网系统可以实现个人化。最新一代的CMOS气体感测器可以提供高精度的气味和污染物浓度测量,例如来自烹饪,以及清洁产品、家具等化学物质排放所产生的挥发性有机化合物(VOC)。


将这样的气体感测器整合进保全网路摄影机或智慧音箱等中控设备,则能对室内家庭环境实施即时远程监控和遥控通风,以确保有人进入时,建筑物内的空气是干净清新的。


晶片级气体感测器能够提供VOC浓度的原始测量值。然而,为了将室内空气监测整合至智慧音箱等设备中,智慧音箱器制造商需要将相对气体浓度的原始测量值转换为可用资讯,方法之一是室内空气品质评分。这需要将演算法和韧体整合至感测器设备本身,以创建一个完整的板级(board-level)解决方案,用于室内空气品质监控。


半导体和软体的创新

许多电子产品制造商计划推出既有产品的新版本,为用户提供整合至物联网基础设施的好处。相当合理的是,他们通常最介意的是实现数据通信和数据分析,以及为最终用户提供高价值云端托管应用程式的难处。


为了解决这些问题,各种新解决方案不断出现在市场上。然而,对于物联网设备制造商同样重要的是感测器技术的发展,此技术将支援家庭和建筑自动化及照明等应用中的新一代智慧化、个人化系统。


这些新型感测器的特点是使用半导体技术在较小的占板面积内实现更高的测量效能,并透过整合周边元件和软体为复杂的应用提供完整的解决方案,例如室内空气品质监测和脸部辨识等。因此,先进的感测器技术和解决方案能推动物联网技术持续进步。


(本文作者Felix Marchal 为ams AG家庭暨建筑自动化/物联网市场全球应用行销暨业务开发副总裁)


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