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          健身穿戴裝置需求殷 可編程Sensor Hub行情漲

          作者: 時間:2014-11-11 來源:新電子 收藏

            感測器中樞()前景看俏。瞄準健康與健身類型穿戴式裝置商機,開發(fā)商正積極發(fā)展出各種多元且獨特的感測判別功能,這除了須使用感測元件外,精準且豐富的演算法亦 不可或缺;有鑒于此,基于客戶特定標準產(chǎn)品(CSSP)所實現(xiàn)的方案,正挾著易于編程各種由原始設(shè)備制造商(OEM)、CSSP商及第三方協(xié)力廠商所開發(fā)的感測演算法優(yōu)勢,于健康與健身類型穿戴式市場中快速崛 起。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/265143.htm

            左起為QuickLogic全球業(yè)務(wù)和行銷資深副總裁Brian Faith、QuickLogic總裁暨執(zhí)行長Andrew J. Pease。

            QuickLogic總裁暨執(zhí)行長Andrew J. Pease表示,穿戴式裝置是電子產(chǎn)業(yè)的新興應(yīng)用,目前尚未有大量且成熟的產(chǎn)業(yè)標準規(guī)范存在于其中,儼然是一片未被開墾的沃土,因此吸引眾多廠商競相圈地。

            其中,智慧型手環(huán)、手表用途幾乎與健康和健身應(yīng)用息息相關(guān);不過,想要在穿戴式裝置實現(xiàn)各種先進的監(jiān)測及感知功能,裝置必須廣納各種感測元件,而能夠優(yōu)化配置各個感測元件運行模式及降低功耗的方案,也漸漸成為穿戴式裝置內(nèi)炙手可熱的配備。

            Pease 觀察,Sensor Hub概念正快速席卷穿戴式市場;事實上,目前僅有部分高階穿戴式裝置會采用Sensor Hub方案,不過預(yù)估至2015年,位于100~250美元的中階穿戴式裝置(尤其是智慧型手環(huán)、手表),也可望大量采用,因此包含微控制器(MCU)、 特定應(yīng)用標準產(chǎn)品(ASSP)、微機電系統(tǒng)(MEMS)感測器及CSSP業(yè)者,都已積極推出各式Sensor Hub方案以攫取開發(fā)商目光。

            值 得注意的是,為了讓感測系統(tǒng)能實現(xiàn)更精準、智慧的感測判別機制,開發(fā)商除了須著重各種感測元件及Sensor Hub在硬體規(guī)格的差異之外,尚須考量到內(nèi)建的演算法是否已臻完善,如Sensor Hub若能根據(jù)使用者的性別、姿勢甚至是所在位置,來綜合計算相同的使用行為在不同的狀況下所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)表現(xiàn),對使用者而言將更具參考價值。

            Pease指出,以慢跑跟走路為例,若兩者速度相近,不精確的演算法將無法正確判讀,遑論產(chǎn)出可信的數(shù)據(jù)資訊;而裝置在電梯內(nèi)、口袋內(nèi)、桌上、車內(nèi),都代表著不同的意義,精確的演算法則可根據(jù)使用者的行為綜合分析,達到精確配置感測系統(tǒng)運行模式的目的。

            要 讓Sensor Hub配備精準的演算法,且能廣納第三方機構(gòu)所開發(fā)的軟體方案,Pease認為,目前只有CSSP形式的Sensor Hub能夠符合此要求,因為架構(gòu)意味著能提供更高的彈性來新增復(fù)雜的功能。他解釋,MCU形式的Sensor Hub方案,其演算法大多有編程彈性低的詬病;而由MEMS感測器廠商所開發(fā)的整合型方案,由于系將特定的MEMS感測器與MCU封裝在一起,系統(tǒng)亦過于 封閉;市面上所見的ASSP等替代方案則面臨客制化程度不夠的問題,因此無法符合穿戴式裝置對于額外手勢和姿態(tài)感知應(yīng)用的需求。

            相反 地,QuickLogic則已針對Sensor Hub平臺建置正式的合格供應(yīng)商名單(Qualified Vendor List),且其第二代CSSP解決方案--ArcticLink3 S2平臺將支援大量精確的演算法,開發(fā)商亦能透過QuickLogic的整合式開發(fā)環(huán)境(IDE)及融合引擎演算法工具(FFEAT),在此平臺上自由編 程自行開發(fā)或利用由第三方協(xié)力廠商所釋出的演算法,大幅提高Sensor Hub的產(chǎn)品易用性。

            據(jù)了解,相較于第一代,目前 ArcticLink3 S2提供的手勢判別演算法包含輕敲喚醒(Tap-to-wake)和抬腕喚醒(Rotate-to-wake)等,同時提供更精準的運動偵測、感應(yīng)器校準 功能,且新一代平臺較前一代方案提供高四倍的運算效能、四倍的演算法可涵蓋量,以及八倍的感應(yīng)器資料緩沖記憶體,但耗電量足足減少40%。



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