启示录:解构英飞凌在物联网传感器上的创新
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1883年,大学教授Warren Seymour Johnson(1847-1911)获得了他的首项专利“电动遥控测温器”,利用它可以自动调节房间的温度,这套更节能、更舒适的温度调节系统此后在全球范围内的大型建筑中被广泛采用,而Johnson也成立了公司来销售这一系统,这家公司就是江森自控的前身。
1883年的温度调节系统
从江森自控的故事,我们可以看到终端产品的创新,离不开传感器的差异化创新,而如今这一关系愈发紧密。比如在智能手机上,如今更多人在乎照相能力(图像传感器),自动驾驶汽车则是比拼感知能力(各种主动与被动传感器),工厂流行的运维监测系统也是要依赖各种传感器(MEMS、压力、振动等)。
100多年来,传感器不断改善人们的工作和生活的便利性。随着半导体技术和物联网技术的发展,也给传感器市场赋予了新的机会和使命,更小巧、更精确、更节能、更便宜的传感器正在加速诞生中。
作为物联网的最重要组成之一,同时也是物联网技术的起点,传感器不仅可以实现现实世界的数据采集,而且还是一种全新的人机交互体验方式,从语音识别到手势识别,可以说一个智能的、数字化的家庭与社会,离不开遍布各处的传感器。
Marketsandmarkets的2021物联网传感器市场报告的数据也印证了这一趋势,其表示物联网传感器市场规模预计将从 2021 年的 84 亿美元到 2026 年达到 296 亿美元,预测期内的复合年增长率为 28.6%。
几类重要的传感器市场发展前景预测(数据来源:英飞凌)
作为在传感器产品研发领域积累了 40 年经验、拥有丰富感测技术产品组合的英飞凌,自然早已准备好各项举措应对这一快速成长的市场。为了使传感器的概念更加直观且深入人心,英飞凌选择了利用人体的五官来形象比喻其丰富的XENSIV传感器产品组合。分别包括了毫米波雷达和3D ToF代表的视觉、MEMS麦克风代表的听觉、二氧化碳传感器代表的嗅觉以及压力传感器代表的触觉等等。这种形象化的比喻,不光是证明英飞凌的传感器实现了人体感知的全覆盖,更是预示着英飞凌的高性能传感器,可以真正赋予机器以人类的能力。
“五官”即传感器
过去 10 年来,英飞凌的传感器出货量已累计超过200亿组,涵盖包括汽车、工业和物联网等广泛应用。为什么英飞凌可以始终引领传感器市场?本文试图从多维度解构英飞凌在传感器上的创新,管窥其在物联网时代得以继续引领传感器的发展的深层原因。
创新的组合
第一类创新来自组合。组合式创新的概念来自熊彼德,其内涵就是通过基本要素的重新组合,从而实现创新。英飞凌的XENSIV PAS二氧化碳传感器就是以此方法实现的创新,该产品结合了英飞凌的高灵敏度 MEMS 麦克风、微控制器、MOSFET等多种技术,从而实现了最佳性价比的二氧化碳感应方案。
室内二氧化碳的含量,对于人类健康生活有着至关重要的影响,研究表明当浓度过高时,就会让人感到头晕。除此之外,在通风不足的环境下,也会增加新冠等各种病毒的传播风险,因此有效的检测室内二氧化碳浓度,以自动执行通风,可在多方面保证人体健康。
目前CO2浓度测量方法有很多种,主流方法之一是非分光红外技术(NDIR),利用用二氧化碳吸收波长4.26μm红外线的物理特征来测量其具体浓度。
光声光谱技术则是利用了贝尔于1880年发现的固体光声效应,气体在吸收光能后产生的热能会以声压形式表现出来,而通过拾音器测试声压,便可以通过二氧化碳的声压特性,检测出其含量。
光声光谱技术具有较高的灵敏度、良好的选择性、长寿命、测量量小等优势,但是成本较高,因此难以在对成本敏感的物联网市场普及。而英飞凌通过优化针对低频信号采集的MEMS麦克风,实现了更低成本的拾音器,从而极大减小了拾音成本。
同时,为了方便用户使用,英飞凌将XENSIV PAS二氧化碳传感器与光声(PAS)换能器(探测器、红外光源和滤光片)、用于信号处理和算法的微控制器,以及驱动红外光源的MOSFET集成在了一块PCB上,从而以SMD(表面贴装器件)模块化封装方式为客户提供便捷的开发及生产。其集成的微控制器内置ppm浓度计算,以及高级补偿和配置算法,从而使产品具有长期的稳定可靠特性,以及支持丰富的外设接口(UART、PWM、I2C等)。
值得一提的是,CO2传感器除了应用在室内空气质量监测之外,英飞凌还宣布与Rainforest Connection合作,计划将CO2传感器用于森林防火等更多智能物联网应用中。
CO2GO选择英飞凌技术开发出便携式低功耗二氧化碳传感器
创新的迁移
第二类创新是迁移,现今最好的一个案例就是将数据迁移至云端,从而创造出了丰富的产业需求。作为汽车压力传感器的主要供应商之一,英飞凌一直采用压阻式传感器,广泛应用于包括汽车内液体或气体的压力表计、侧气囊、行人保护、胎压等多种领域。而今,越来越多的消费类产品需要触觉来感知压力,在基本原理不变的情况下,迁移式创新可迅速扩大压力传感器的应用场景。
压阻式传感器经过英飞凌数十年的车用安装,证明了其高可靠性。但压阻式传感器也有其固有缺点,比如其MEMS区域面积过大、噪音高以及功耗高等问题,较难在消费类IoT产品中应用。因此,英飞凌将其在压力传感器上的信号调理技术基础迁移至消费领域,并利用电容MEMS取代电阻MEMS,实现更小的面积、更高的准确度以及更低的功耗,并且由于其面积更小,因此可以将ASIC与MEMS集成,从而进一步减少系统尺寸。
英飞凌通过将压力传感器迁移至IoT及消费领域,可灵活应用在各类需要收集气压、风速数值的场景,甚至还可实现跌倒动作检测。具体产品形态则从手机、智能手表到暖通风机预测维护、空调甚至无人机等丰富的应用领域。
英飞凌DPS310压力传感器应用场景
创新的工艺
第三类创新是工艺创新。工艺是半导体最核心的竞争力,没有之一。众所周知,CMOS工艺是半导体行业持续时间最久,商业化程度最高,成本最低的技术。英飞凌最新的毫米波雷达传感器,正是基于CMOS工艺所开发而成,相比传统的GaAs或者如今较为流行的SiGe工艺而言,其具有低成本、高集成度、低功耗以及小尺寸等诸多优势,非常适合于消费级应用。
目前英飞凌针对IoT市场的毫米波雷达传感器采用60 GHz频段,具有高达7 GHz的超宽带可用于各类短距离侦测,支持从人员跟踪到图像分割,甚至由于其高精度特性,还可以进行诸如手势识别、材料分类及生命体征检测(呼吸、心跳甚至血压)等多种应用。小至谷歌Pixel 4手机,大到三星电视,都采用了英飞凌的毫米波雷达传感器。
毫米波雷达由于不会采集到具体的人脸信息,因此其特别适合对隐私要求较高的家庭IoT环境中应用。比如英飞凌合作伙伴清雷科技开发的“贝加安智慧健康生命支持系统”,就是利用了毫米波芯片,在非接触状态下准确检测呼吸与心率等生命体征,以及一些基本的动作识别。从而改善人们的睡眠健康,对潜在的疾病进行风险预警,还可以针对老年人的跌倒进行监测。
另外一个毫米波雷达在IoT中典型应用是存在检测,比如当走进家门时空调、照明、电视等都会打开,而检测到无人状态下,这些耗电设备则会自动进入待机模式,这可以极大提升IoT产品的能效,而对于电池驱动的产品而言,则可大大延长系统待机时间。
相对于传统存在检测的PIR(红外)方法而言,毫米波雷达的高精确特性可对静态人体进行检测,因此更加准确,尤其是当你坐在电视机前一动不动时。同时,毫米波雷达可穿透非金属表面而无需开孔,从而更方便产品外观设计。
为了降低毫米波雷达使用门槛,英飞凌通过采用AiP(天线集成封装)的技术,同时支持无需软硬件修改的自动工作模式,从而使不具备射频、天线或雷达信号处理专业知识的工程师,也可以轻松为产品添加毫米波功能。
英飞凌与Aqara绿米携手推出搭载毫米波雷达的智能家居解决方案
创新的合作
第四类创新是合作模式的创新。英飞凌的REAL3 3D ToF传感器的问世过程,与其他芯片开发有着本质区别,这款产品是英飞凌于2013年与湃安德(PMD Technology)深度联合所定制的,基于湃安德独特的pmd像素矩阵所开发的CMOS 3D图像传感器。英飞凌为系统级芯片(SoC)集成提供所有功能组件。此外,双方也携手开发了pmdToF优化CMOS制造工艺标准方案。这种深度的创新合作,使得ToF技术在近十年来得到了飞跃式发展。
相对于雷达技术而言,3D ToF(Time of Flight 飞行时间)传感器属于较新技术。雷达是通过发射和接收电磁波来判断物体,而3D ToF则是将单一调制的红外光源投射到感兴趣的物体、用户或场景上。反射光由ToF成像仪捕捉,成像仪按像素测定振幅和相位差。其结果是生成高度可靠的距离图像加上整个场景的灰度图像。
可以说3D ToF是最像眼睛的传感器,可实时生成物体、建筑物和人体的三维立体图,但是和传统的图像传感器不同,ToF 3D传感器不会搜集到具体的视觉信息,因此非常适合对隐私要求严格的应用场景,同时也应用于包括自动对焦、SLAM等场合。相对于双目测距或结构光而言,ToF技术可以直接获得距离参数。
英飞凌的ToF 3D 图像传感器具有超高精度,甚至可用于人脸识别验证和支付等场景。在手机中,ToF相机已经得到了广泛应用,2021年,英飞凌就宣布与湃安德和虹软一起,开发智能手机屏下ToF相机一站式解决方案,从而实现无刘海屏的新一代智能手机设计。
湃安德是一家拥有超过20年历史的ToF供应商,已累积400个ToF技术专利,以湃安德发明的pmd(photonic mixer device光子混合器装置)为基础,其传感器可以同时高精度地检测光的强度和距离值。自2005年推出首款ToF传感器之后,产品线已经过10代更新升级。如今,借助英飞凌的REAL3图像传感器,湃安德的ToF技术已从最初的工业成像应用,扩展至包括汽车、机器人、手机以及AR等广阔的市场中。
2015年,英飞凌首代REAL 3便问世,并携手湃安德成功于2016年将其第二代REAL 3应用于Google Tango上,比采用ToF技术的iPhone 12领先了4年。双方的合作日益紧密,截至2021年,REAL 3已经成功推出六代产品。
双方这种深度合作创新的结果是,迄今为止英飞凌已交付数百万个3D图像传感器,并借由双方的广泛商业网络,先后与诸如舜宇、虹软等多家模组和系统供应商建立了合作伙伴关系,为ToF在多领域的普及做出了巨大贡献。
时任英飞凌电源与传感系统事业部总裁Andreas Urschitz(右)与pmdtechnologies首席执行官 Bernd Buxbaum就ToF的未来展开讨论
创新的商业模式
第五类创新是商业模式的创新。传统理解上,芯片公司出售的芯片都已经是封装好的,用户拿来使用即可。但也有很多以裸片形式供给给客户,客户再结合自身技术对其进行封装,英飞凌的MEMS麦克风商业模式就是如此。
英飞凌在MEMS麦克风产业链有着独特的定位,为传统ECM(驻极体电容器麦克风)制造商供应MEMS和ASIC芯片,比如业界知名的歌尔、共达、BSE、美律、Partron等公司的产品。其中英飞凌提供半导体技术,而这些合作伙伴则具有声学技术经验。客户购买英飞凌MEMS晶圆,并使用自己的品牌销售,虽然英飞凌的品牌可见度有限,但是这并不限制英飞凌的成功。通过这种灵活的商业模式,英飞凌迅速成为MEMS麦克风市场的领导者。
随着IoT的发展,语音不仅仅是人与人沟通的桥梁,同时也变成了人机交互的重要工具,英飞凌也于2018年推出了自主品牌的MEMS麦克风封装成品,并与包括云知声、SoundAI、米唐、朗阳、大象声科、relajet等多家听觉算法和系统方案合作,将MEMS麦克风应用于智能交互、降噪、语音增强甚至是工业运维等场景中。
英飞凌合作伙伴Tempo的TSDP1808x数字麦克风聚合器 (DMIC) 和英飞凌的MEMS麦克风携手,为业界提供最高性能的多麦克风解决方案
创新的应用
如今借助物联网技术的跨越式发展,其应用正变得百花齐放,这也给了英飞凌传感器更多的发展空间,从而不断满足人们的创新需求。比如Toposens公司2021年与英飞凌合作,利用英飞凌的MEMS麦克风以及Toposens专有的3D超声波技术实现自主系统的3D障碍物检测和避障功能。
而为了快速实现创新应用的落地,英飞凌一直在系统创新以及软件创新方面提供更多可能。
具体而言,英飞凌的Sensor 2GO和Shield2Go评估板,可以帮助客户迅速针对传感器进行评估与原型开发,其中Sensor 2GO评估板不但配备了传感器,还结合了Arm的CPU,支持板载调试。并且,各类评估板还可以与Arduino或树莓派实现了即插即用,以及软件库函数的支持,从而实现快速开发。并且,所有接口都为标准接口,工程师可以根据自身需求,灵活自由选择开发板,以定制复杂的系统级解决方案。
而对于雷达等复杂应用,英飞凌提供了SDK与基础算法库,从而降低用户的软件开发门槛。
如今,有越来越多的初创公司利用了英飞凌的传感器,开发出种类丰富的物联网应用,这无疑说明英飞凌降低创新门槛的策略是成功的。
利用英飞凌压力传感器Shield2Go的乒乓球游戏演示
与此同时,对于实际应用而言,单传感器已经很难准确描述某一行为,因此多传感器融合也不再是汽车ADAS系统所独享,越来越多IoT市场开始采用传感器融合的技术。英飞凌的多层架构报警系统参考就是一个典型的IoT传感器融合应用,所用数据源自MEMS麦克风与气压传感器。其中麦克风负责检测声学事件,如门窗玻璃破碎的声音,而压力传感器则检测压力变化事件,如室内气压在玻璃打碎前后发生的变化。两种硬件分别以不同算法运行,并通过复杂的传感器融合算法将其融为一体。只有同时触发两种传感器,系统才会报警。这使得玻璃破碎检测系统的鲁棒性更高,误报率更低。同时,该系统还可检测非法入侵者由于开门或开窗所造成的室内气压变化,从而进一步实现入侵检测。
英飞凌电源与传感系统事业部的系统工程主任工程师梁国信在介绍英飞凌的玻璃破碎报警系统
再比如英飞凌与XMOS合作,利用英飞凌的雷达和硅麦克风传感器与XMOS的音频处理器相结合,通过音频波束成形和雷达目标位置检测进行准确的远场语音识别。
创新无处不在
为了寻求更舒适、更安全、更节约时间、更易用的物联网设备,各类人机交互方式的创新层出不穷。作为人机交互的关键,传感器需要提供更直观、更自然的体验。同时,传感器的种类也要变得更丰富,以针对不同应用场景实现最优化选择。更重要的是,随着边缘AI技术的发展,可以处理更多的数据,这也给了此前无法应用于IoT的复杂传感器新的发展空间。
针对如今传感器在物联网中的浪潮,英飞凌从各个角度正在加速创新,这种创新不单体现在产品本身,更体现在英飞凌以系统应用为导向的创新策略以及合作伙伴的创新关系上,以满足碎片化、智能化的物联网新业态。