智能传感器创新背后的全新技术： 小型化、AI与无电池物联网

传感器小型化、功能集成以及边缘AI领域的新进展，正改变工程师设计智能传感器系统的思路。本文将探讨传感器元器件的演变对设计流程的影响，剖析智能传感器行业的主要发展趋势，包括基于物联网（IoT）和AI的环境感知MCU，以及应对新型设计挑战所需的专业技能变革。

现代传感器是一种集成子系统

如今，传感器已从笨重易损的形态演变为紧凑型智能器件，这种变化源于两项技术突破：
● 微机电系统（MEMS）技术大幅缩小了传感器的尺寸，而MEMS制造工艺的改进则提升了其可靠性和精度。
● 数字化技术摆脱了模拟传感面临的诸多难题，减少了获取可靠、准确的数据所需的外部信号链。

因此，许多现代传感器已成为即插即用的解决方案，其对元器件级设计专业知识的要求不再像以往那么高。这不仅可以加速产品开发进程，更可以降低设计成本、减少信号链元器件数量并简化校准要求。

半导体制造技术的进步，使传感器能够集成省电模式、唤醒触发器和内置AI等功能，从而提升效率或对数据进行预处理。凭借这些能力，传感器正从单纯的数字数据源转型为具备逻辑处理和自主性的模块化子系统。即使增加了这些功能，现代传感器仍要保持高度紧凑性，这就推动了智能设备进一步向小体积、低功耗的方向发展。

随着传感器内置功能日益丰富，设计工作的重心正从元器件级工作转向应用级和数据级的设计。在设备日益复杂的过程中，新的挑战在于确保软件和固件保持兼容性。

低功耗传感与环境物联网的兴起

传感器体积、功耗和成本的不断降低，是物联网技术在工厂、供应链、建筑和基础设施领域广泛应用的关键驱动力。无线传感模块可在以往难以部署的场景中监测多项物理变量，包括温度、振动、压力、气体和运动等。

然而，无线物联网传感器通常依赖电池供电，这在维护和可扩展性方面带来了难题。例如，一家工厂中可能要使用数千个传感器，如果要定期更换电池或充电，不仅成本高昂、耗时费力，还要解决复杂的物流管理问题。因此，物联网传感器节点必须实现极低的功耗，以便能够延长续航时间并减少维护和停机时间。对于这种超低功耗运行模式而言，功耗基准测试固然至关重要，但它更多依赖的是固件中睡眠模式的优化，而非硬件选型。

传感器的休眠电流如今已降至微安级别，因而设计者可将其与环境物联网技术相结合，这项新兴技术有望让物联网设计摆脱对一次性电池的依赖。该技术通过构建自供电的超低功耗终端节点，让众多无线传感器节点仅需采集动能、射频、热能或环境光等微弱的可再生能源即可工作。通过运用新兴的能量采集技术，设备可实现无电池工作，并获得显著效益：

可持续性：通过采集环境能量，可以避免使用一次性电池，这是一种契合环保与可持续发展目标的做法，目前全球每天需要消耗约7800万枚一次性电池。

可扩展性：采集环境能量即可工作的传感器无需更换电池，让同时部署数千个传感器成为经济上可行的选择。

免维护工作：传感器可安装在难以触及或嵌入的位置，无需持续维护。

据ABI Research预测，2030年环境物联网设备出货量将达11亿台。这一增长催生了需要新型专业知识的传感器硬件设计领域：

● 在严格的功耗限制下，选择并运行睡眠电流处于微安级或纳安级的传感器和无线MCU。
● 设计出高效的元器件互操作性方案，尽可能提升设备性能。
● 掌握能量采集供电架构，包括：
- 储能元器件，如超级电容器或可充电电池；
- 能量采集器，如光伏电池或压电传感器；
- 电源管理集成电路（PMIC），用于DC-DC转换和电力分配。

虽然环境物联网对软件专业知识的要求与物联网开发相似，但要确保安装的设备能够长期运行，还需要硬件设计专业知识，然而很少有这方面的开发人员能够驾驭如此狭窄的功耗范围。

由于硬件功耗限制，软件开发人员在环境物联网系统中实现智能化时，往往会转向云端来实现智能功能。

基于原始传感器数据进行AI推理的价值

除了安防监控、工业流程监控等实时任务外，边缘端由传感器驱动的物联网在向云端上报数据时，通常采用周期性而非连续传输的做法，这与现代传感器高达千赫兹级别的采样能力并不相称。虽然海量数据未必都有实用价值，但常规的物联网显然不能让这些设备的潜力充分发挥出来。

支持AI的MCU使传感器能够在边缘端处理高速数据流，而非将每个数据点都发送到云端。AI充当过滤器，将持续的数据流转化为高价值的事件触发器和推理结果，原始数据不需要离开设备。这种技术增强了数据安全性，使传感器能够独立决策，无需始终依赖网络连接。

设备端AI也在重塑智能传感器的设计理念。借助AI，设备可以只在传感器数据中检测到特定模式或事件时才唤醒，而非只靠简单的阈值来触发唤醒。为此，工程师需要训练并测试AI模型，确保系统能够准确识别这些事件。可靠的触发机制往往来自多传感器数据融合，而非孤立使用单一传感器。这种名为“传感器融合AI”的做法，在目标行为需要多传感器协同检测时尤为有效。

例如，医生可以将可穿戴心率监测器与加速度计和温度传感器结合使用，以监测心脏病患者的状况。通过传感器融合AI技术，该设备能够检测出异常心律活动，并结合特定身体动作或体温变化，来区分轻微发作与危及生命的严重发作。它将AI处理放在边缘端执行，仅在紧急情况下发送推理通知，使患者能够在康复期间保持独立生活能力，同时确保其健康数据安全无虞。

就像当今先进的传感器技术那样，将AI引入边缘设备，意味着开发人员必须掌握全新的设计与开发技能。在MCU等边缘设备上运行AI时，开发者可借助Edge Impulse和TensorFlow Lite等工具来优化模型，通过参数量化适应严苛的内存限制，并简化在资源受限硬件上的部署流程。

本文来源：贸泽电子

来源：荣格-《智能制造纵横》

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