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感測器新功能加速物聯網技術應用於智慧場域
 

【作者: Felix Marchal】   2019年04月23日 星期二

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圖一 : 如果要實現智慧家庭或智慧城市的願景,機器學習和雲端託管複雜軟體至關重要。(source: https://thedoctorweighsin.com)
圖一 : 如果要實現智慧家庭或智慧城市的願景,機器學習和雲端託管複雜軟體至關重要。(source: https://thedoctorweighsin.com)


大家似乎都面臨了相同的問題:產業廣泛採用「智慧家庭」或「智慧城市」等詞語,然而對這些詞語的定義卻是莫衷一是。幸運的是,人們對於智慧家庭或智慧城市的「智慧」有著共識,我們普遍認為這是指高度自動化和個人化。例如,在智慧家庭中,未來的客廳是應用程式App、雲端和感測器的混合體:一個連結到雲端的應用程式支持平台(Application Enablement Platform, AEP),這個平台已經透過自我學習了解每個家庭成員對於燈光、音樂、娛樂、香味、冷暖空調的偏好,能在特定成員進入房間時自動調整每項設定。


「智慧家庭」情境能根據用戶的喜好進行精確調整,這將為用戶提供更舒適的環境,同時可以減少能源浪費或降低用水量,也不再需要「老式」的控制方式,例如照明開關和溫控器。


用戶想要的是一個隱形和自動化的物聯網系統。只要使用者走進房間,就能觸發冷暖空調、音樂、照明及其他系統等改變設定。


雖然現今有些高級建築物已具有不少這些功能,但它們通常是各自獨立的,或是用戶仍然看得到它們的存在。如果要實現上述願景,需要哪些關鍵的技術發展?機器學習和雲端託管複雜軟體至關重要,另一個重要因素是能夠廣泛感知真實世界的現象,如此一來,機器才能像人類一樣對所處世界做出反應。


這將需要許多新的智慧感測器。在本文中,我們將介紹有哪些新的感測器功能可以使得物聯網技術實現個人化和智慧化設定操作,以及它們可能佈署在哪些應用中。


沒有數據 雲端一無是處

雲端連結技術已改變了通用系統和服務的效率、回應能力及便利性。在智慧城市領域中,Uber的按需出租(taxi-on-demand)服務就是一個例子,透過雲端精密演算法來協調用戶需求和即時處理數據,可以改變運輸服務的使用方法和模式。


我們都聽過「


(IoT)」這個總稱,這意謂數以百萬計的雲端連結服務都將執行類似的技巧,也就是結合多個不同的數據流,以提供個性化的快速服務。關於物聯網技術的快速增加,討論多聚焦於將節點連結至雲端的技術和系統,以及讓來自用戶設備和其他IoT節點類型的「大數據」發揮作用所需的分析功能。


是什麼使得雲端智慧如此有用及高效率?答案是可用的數據輸入。輸入進雲端系統的大部分數據將來自感測器,然而其中有許多感測器目前尚未被安裝,其中一些甚至還未發明。


就實際應用而言,智慧照明系統需要關於光譜成分和環境光強度的高準確度資訊。智慧通風系統則需要「嗅到」用戶呼吸的空氣,並對其進行分析。智慧交通管制需要「看到」並定位在道路上的車輛,如此才能確保安全並保持交通順暢。


感測器擔當「人類」的工作:即時觀察、嗅聞、感受和聽到現實世界中發生的事情。因此,如同低功耗射頻IC和雲端運算系統一樣,感測器技術及解決方案也是物聯網技術的前驅,而且這些感測器必須精密、高度準確且始終可靠。


智慧照明控制

我們可以在照明領域找到這樣的一個例子。在20世紀,照明是低技術領域,由各種白熾燈照明技術主導,且所有產生的光輸出都是根據其相關色溫(Correlated Color Temperature, CCT)而定。


在本世紀,關於照明對人類健康和行為影響的新知識,促成了色彩控制和個性化照明的新應用,例如研究已經證明光譜和人類健康之間存在關係,這是身體調節晝夜節律的方法。明亮的藍色日光會觸發荷爾蒙反應,讓身體醒過來;黃昏或火光的金黃色光線會促進放鬆和平靜的行為。


智慧照明能讓工作場所或家中使用的人工照明自動呈現日光變化的光譜內容。這需要晶片級色彩感測器,它能夠準確地測量人眼看到的光線的CCT。先進的矽製造技術已被用於ams XYZ色彩感測器,可直接在晶圓上建構光學濾波器,如此一來,我們能更佳地控制光電二極體對於入射光的光學響應,這達到了前所未有的控制程度(圖二)。


在智慧照明控制中,這種色彩感應功能可以結合臉部辨識技術,以根據個人需求自動調整照明。相較於年輕人和兒童,老年人對於可見光譜的藍光部分具有較低的視敏度,為了讓老人能正確地看到深藍色物體,則需要強調藍色波長的照明。例如在有著兒童及年長祖父母成員的家庭中,照明控制可以根據不同需求調整提供不同的光譜輸出。



圖二 : AS7221智慧照明管理器可以精確控制燈光的CCT
圖二 : AS7221智慧照明管理器可以精確控制燈光的CCT

臉部辨識 - 這是一種成功應用於智慧手機的技術 - 可以記錄空間使用的身份,並自動調整照明的光譜內容。


在這裡,它也是推動物聯網系統發展的感測技術。臉部辨識有賴多個微電子元件的整合,結構光發射器需要微型雷射裝置和整合型微光學裝置,此外,由光偵測器捕獲的反射光測量需要進行複雜的處理,以產生臉部「深度圖」,然後分析深度圖,與已知臉控進行可能性匹配(圖三)。


這種臉部辨識系統的各個元素相互依賴,因此感測器製造商(如ams)正致力於提供整合系統,為家庭自動化設備製造商等OEM客戶提供統包(turmkey)臉部辨識系統。



圖三 : 3D紅外線深度圖可在各種操作條件下實現精確的臉部辨識
圖三 : 3D紅外線深度圖可在各種操作條件下實現精確的臉部辨識

個人化的室內環境

這種對於室內環境進行個人化控制的願景,甚至從照明延伸至人們呼吸的空氣。


同樣的,半導體感測器解決方案提供了一種新方法,使得物聯網系統可以實現個人化。最新一代的CMOS氣體感測器可以提供高精度的氣味和污染物濃度測量,例如來自烹飪,以及清潔產品、傢俱等化學物質排放所產生的揮發性有機化合物(VOC)。


將這樣的氣體感測器整合進保全網路攝影機或智慧音箱等中控設備,則能對室內家庭環境實施即時遠程監控和遙控通風,以確保有人進入時,建築物內的空氣是乾淨清新的。


晶片級氣體感測器能夠提供VOC濃度的原始測量值。然而,為了將室內空氣監測整合至智慧音箱等設備中,智慧音箱器製造商需要將相對氣體濃度的原始測量值轉換為可用資訊,方法之一是室內空氣品質評分。 這需要將演算法和韌體整合至感測器設備本身,以創建一個完整的板級(board-level)解決方案,用於室內空氣品質監控。


半導體和軟體的創新

許多電子產品製造商計劃推出既有產品的新版本,為用戶提供整合至物聯網基礎設施的好處。相當合理的是,他們通常最介意的是實現數據通信和數據分析,以及為最終用戶提供高價值雲端託管應用程式的難處。


為了解決這些問題,各種新解決方案不斷出現在市場上。然而,對於物聯網設備製造商同樣重要的是感測器技術的發展,此技術將支援家庭和建築自動化及照明等應用中的新一代智慧化、個人化系統。


這些新型感測器的特點是使用半導體技術在較小的佔板面積內實現更高的測量效能,並透過整合周邊元件和軟體為複雜的應用提供完整的解決方案,例如室內空氣品質監測和臉部辨識等。因此,先進的感測器技術和解決方案能推動物聯網技術持續進步。


(本文作者Felix Marchal 為ams AG家庭暨建築自動化/物聯網市場全球應用行銷暨業務開發副總裁)


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