健身穿戴裝置需求殷 可編程Sensor Hub行情漲
2014-11-12 18:07:48 本站原創可編程感測器中樞(Sensor Hub)前景看俏。瞄準健康與健身類型穿戴式裝置商機，開發商正積極發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品(CSSP)所實現的Sensor Hub方案，正挾著易于編程各種由原始設備制造商(OEM)、CSSP商及第三方協力廠商所開發的感測演算法優勢，于健康與健身類型穿戴式市場中快速崛起。
左起為QuickLogic全球業務和行銷資深副總裁Brian Faith、QuickLogic總裁暨執行長Andrew J. Pease。
QuickLogic總裁暨執行長Andrew J. Pease表示，穿戴式裝置是電子產業的新興應用，目前尚未有大量且成熟的產業標準規范存在于其中，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、手表用途幾乎與健康和健身應用息息相關；不過，想要在穿戴式裝置實現各種先進的監測及感知功能，裝置必須廣納各種感測元件，而能夠優化配置各個感測元件運行模式及降低功耗的Sensor Hub方案，也漸漸成為穿戴式裝置內炙手可熱的配備。
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、手表)，也可望大量采用，因此包含微控制器(MCU)、特定應用標準產品(ASSP)、微機電系統(MEMS)感測器及CSSP業者，都已積極推出各式Sensor Hub方案以攫取開發商目光。
值得注意的是，為了讓感測系統能實現更精準、智慧的感測判別機制，開發商除了須著重各種感測元件及Sensor Hub在硬體規格的差異之外，尚須考量到內建的演算法是否已臻完善，如Sensor Hub若能根據使用者的性別、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生的數據表現，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，遑論產出可信的數據資訊；而裝置在電梯內、口袋內、桌上、車內，都代表著不同的意義，精確的演算法則可根據使用者的行為綜合分析，達到精確配置感測系統運行模式的目的。
要讓Sensor Hub配備精準的演算法，且能廣納第三方機構所開發的軟體方案，Pease認為，目前只有CSSP形式的Sensor Hub能夠符合此要求，因為可編程架構意味著能提供更高的彈性來新增復雜的功能。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感知應用的需求。
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，開發商亦能透過QuickLogic的整合式開發環境(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或利用由第三方協力廠商所釋出的演算法，大幅提高Sensor Hub的產品易用性。
據了解，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，以及八倍的感應器資料緩沖記憶體，但耗電量足足減少40%。
