科普 | 现代传感器，是怎样模拟人类5感的？

从历史的某个时刻开始，我们用“智能手机”，并且随时代发展有了“智能家居”“智能楼宇”“智慧城市”“智能照明”……这里的“智能”和“智慧”从直觉来看究竟体现在哪儿?

最早感受“智能手机”的震撼，恐怕是在十多年前，在我们用智能手机看图时，当手机横置，图片也能立刻调转显示方向。这一刻我们感觉，手机仿佛是知道我们在想什么的。虽然这项功能现在看来稀松平常，其实现的本质是重力传感器。

早年的智能家居，比如单纯用app来远程开关灯，大概并不能让人感受到“智能”。传感器技术的发展，真正让“智能家居”能够名副其实。比如说，下班回家一推门，起居室的灯就自动亮了;向智能音箱说一句“播放音乐”，就能立刻听到平常最喜欢听的曲子;夜间起床去洗手间，经过客厅时，客厅也能自动亮灯，并且在折返时自动关灯。

这种“被动式”体验，才称得上是“智能”的，其核心就在传感器技术上。英飞凌事业部总裁Andreas Urschitz说：“将现实世界和数字世界连接起来，其中需要克服的障碍就在于，你需要在各处都布局好传感器。英飞凌以半导体的形式，为技术赋予人的五官感知。”所以我们在英飞凌的传感器产品组合中，看到了智能感知(大气压力传感器)、智能耳朵(MEMS麦克风)、智能鼻子(CO2传感器)、智能眼睛(3D ToF传感器、雷达技术等)这样的分类。

以英飞凌的产品覆盖，我们恰好可以了解当前的“智能”生活究竟已经进化成何种形态，以及如今的尖端传感器技术，又发展到了何种程度。为此，我们特别采访了英飞凌科技电源与传感系统事业部的工程师和负责人，来了解英飞凌在传递智能生活、“感知世界”时扮演的角色。

一个典型的例子：报警系统

在英飞凌的宣传中，直观感应解决方案，大多强调“系统”性方案。这种描述方式大概不够直观，我们尝试列举几个典型的应用场景，来谈谈这种“系统”解决方案究竟是如何成为“系统”的。

我们认为，比较具有代表性，而且在结构上相对简单的是英飞凌构建的“报警系统”(IAS)应用。这套解决方案主要解决的，是家庭、楼宇可能遭遇非法入侵的安保问题。早年国外针对玻璃破碎的报警系统，常见的解决方案是在窗户玻璃上贴用于检测震动的传感器。传统方案的问题在于，一方面影响美观性，另一方面则在楼宇窗户很多的时候，投入的成本会很高。

还有一些解决方案则采用麦克风来检测特定玻璃破碎的声音频率，在检测到匹配的相应频率时就发出警报。这种方案的问题是，存在较高的误报率，比如说家中玻璃杯被打碎，也可能被这种方案被认为是非法入侵;另外，麦克风的可靠性、信噪比、动态范围等都是比较大的挑战。

英飞凌在传感器层面的解决方案是，将MEMS麦克风(IM69D130)和大气压力传感器(DPS310)做结合。其中麦克风用于检测玻璃碎裂的声响，而大气压力传感器能够获取物理冲击信号：即在房间的窗户/门被破坏时，捕捉压力信号模式的变化。这两者做融合，实现更为可靠、避免错误报警的问题。

从传感器的角度来说，这是两种传感器的融合方案。如果从更高层级去看英飞凌针对这套系统提供的开发板，则能够发现这套系统除了传感器，还包含了MCU(英飞凌的XMC系列)，其上当然还需要跑应用，包括将传感器数据做融合与分析的算法方案——这就属于软件部分了。英飞凌相对高阶的解决方案，也提供云端连接的应用。

从应用层面来看，这是个相对完整的“系统”，不仅有传感器融合，而且包括了硬件、软件的提供。

在其中的软件部分，英飞凌科技电源与传感系统事业部大中华区射频及传感器部门总监麦正奇表示：“我们提供这种简单的联结方式，客户自己也能开发自己客制化的应用。”英飞凌针对各种产品和解决方案，“提供基础的算法，包括数据传输、协议等。我们提供的SDK会有一些基本的功能，提供第一层、第二层的算法，那么客户就能基于我们的SDK去开发上百上千种的应用了。”

基础的算法，以及软件开发方面的更多支持，也是开发者快速开发产品的前提。

“其实我们的这个系统，在国内已经有几个case在谈，是供给一些大型企业的智慧型大楼。我们也想过在车载领域，这套系统是否也有可行性，很多的细节现在都在讨论。不过总体上，通过我们的SDK，传感+算法，客户可以创造各种可能性。”麦正奇说。

构建系统和平台

上面这个例子相对简单地传递了，英飞凌如何做传感器融合，加上结合自家MCU这样的优势资源，再搭配初步的算法构建起一个系统的例子。有关传感器自身可实现的一些能力，我们将在后文详述。针对构成一个完整解决方案的问题，我们认为在英飞凌的传感生态内，更具代表性的是IoT XENSIV™ Lighting Platform照明平台。

这也是一个通过传感器融合，无线连接到云端的系统，而且是模块化架构。它能够实现的一些典型应用场景，比如说应用在办公大楼，雷达检测到会议室有人时自动调亮灯光、调整空调温度;隧道/工厂用灯的节能;压力传感器检测到电梯不动，可自动远程报警给电梯管理相关机构;在一些共享空间，检测人流场景、空间占用，以实现智能的资源利用和分配优化。

实际上，我们可以认为前面的警报系统也是基于这样的平台构建的。来看一看这个平台的构成：它在大框架上，同样分成了硬件和软件两部分。

这个平台的硬件架构上，除了云服务涉及的部分，在设备端主体上包含了几个部分。分别是中央处理单元(MCU)、雷达系统、Optiga数据安全芯片、XDPL LED驱动、压力传感器，以及无线连接相关的组成部分。

上面这张图的中间部分是个中控板，围绕在周围的周边器件是可以模块化更换的。左边的是XDPL LED驱动;右边则是无线连接模块(典型的是NBIoT/Sigfox支持);下方则是不同传感器的融合，比如ToF、MEMS麦克风、CO2传感器、24GHz雷达等。

除了硬件层面的部分，还有软件：上面这张图就是IoT XENSIV™ Lighting Platform平台的软件架构。下方是设备终端，有各种硬件支持，除了传感器还包括了无线连接。在靠上的应用层部分，就能看到比如雷达参数调试、LED控制、OTA软件升级等。上方是服务器端软件，与设备端对接。服务器端软件，涉及到数据库、账户管理、设备管理等等，而最上层也需要有灯光管理、人流管理、空间占用管理、电量计算等越来越多的功能实现。

这是一个相对完整的，英飞凌提供给开发者的系统或者平台，其上的很多板块是模块化的。填充、替换这些模块构成不一样的应用方案，比如前面提到的报警系统。

这里再尝试列举一个，英飞凌的智能路灯方案，就能搞清楚这个系统究竟是如何构建的。英飞凌的智能路灯，在硬件基础上包括了XDPL照明控制LED驱动芯片(提供数据参数读写及信息接口)、24GHz雷达芯片(实现车辆、行人监测)、Optiga数据安全芯片(连接安全认证)、CoolMOS(路灯作充电桩、电源管理)，以及MCU——英飞凌的XMC系列(核心处理)。

雷达收集的实时数据可以报告停车场信息，协助交通优化、人群管理，优化城市规划与管理。XDPL芯片则可调节路灯明暗，并让终端掌握路灯状态;另外还有充电支持、安全连接等额外特性。

很显然在智能路灯这套方案中，英飞凌的能力包括了传感器融合，另外还涉及到了英飞凌在电源、MCU等领域的更多能力。通过这种方式，能够像英飞凌这样做能力整合、构建平台和系统的企业，在行业内是不多见的。这也是英飞凌搭建系统和平台的基础。有了系统和解决方案，面向市场的各类千百种应用才能更快地付诸实现，落地到实际场景中。

“我们除了主要产品线以外，还有个Sensor Solution Group，做传感器的融合，面向不同的应用。不同的传感器融合，再加上不同的MCU，甚至和partner配合，将我们的硬件和软件能力都利用起来，为客户提供解决方案，实现各种各样的功能。”麦正奇表示。

那些模拟人类感官的传感器

无论是传感器融合，还是构建起完整的系统、平台，更具体的还是前文提到的这些传感器产品。这些是系统能够获得用户青睐的基础，比如前文提到的警报系统，其覆盖范围有多广，以及麦克风信噪比表现如何，都是影响这套警报系统具体实现的基础。这里我们选择英飞凌一些比较有代表性的传感器谈一谈。

1.MEMS麦克风

在更早期的市场上，英飞凌主要为Goertek、AAC Technologies这样的企业提供MEMS麦克风裸die，不过如今英飞凌自己开始涉足完整的MEMS麦克风产品，以高信噪比密封双薄膜MEMS麦克风(high SNR sealed dual-membrane MEMS microphone)的形态存在，这可能与这部分市场的高速增长有关。

从统计机构的数据来看，英飞凌MEMS麦克风die的市场份额变化情况如上图所示，目前其整体市场份额在37%左右。其应用场景涵盖了语音识别、音频录制、语音通讯、主动降噪等。以TWS耳机如今的火热便不难想见，MEMS麦克风市场有多火。这类产品在手机、平板、笔记本、可穿戴设备、智能家居中的广泛应用自不必多说。

我们在英飞凌的一则宣传视频中看到，其MEMS麦克风应用场景，除了正常音量向智能音箱发出“播放音乐”这样的指令;当屋内有人在睡觉，那么以很轻的耳语发出指令“关灯”，一样可以让智能家居做出响应。英飞凌在描述中提到，在小声说话场景下，其“命中率”高出至多40%;另外远距离识别场景，命中率高出至多25%——比如从厨房向起居室中的智能音箱发出指令。

这一点在技术层面，除了多麦克风阵列以外，针对MEMS麦克风信噪比的提升应该是有很大关系的。在产品的技术演进中，从2010年较低成本但声学性能较差的单backplate，发展到2014年显著提升了声学性能——信噪比提升至70dB但防尘性能较差的双backplate，及今年最高75dB，而且还达到IP57防水防尘级别的密封双薄膜(sealed dual membrane)设计。

“麦克风的工作模式可以简单理解为一个带电荷电容， 固定不动的导电层即为backplate。另外一层同样为导电层的振膜，可以随着外部进入声压的变化而发出不同幅度的震动。电容值的变化引起输入电压值的变化。从而实现了声信号到电信号的转变。”英飞凌科技大中华区电源与传感系统事业部市场经理钟至仁向我们解释说。

这种密封结构设计，一方面实现了防水防尘，另一方面则提升了信噪比，也就提升了声音信号的获取能力。而高信噪比不仅对于前述应用场景有帮助提升用户体验的作用，还在于对于反馈式主动降噪而言，高信噪比的麦克风也能令降噪效果表现更好。因为麦克风可以捕捉到更低的声压级(SPL)，抗噪音表现自然会更好。从65dB SNR提升到69dB，这种变化就已经相当显著了。那么就应用层面来看，对于TWS主动降噪耳机而言，更多功能的实现也能做得更好，比如说语音助手、现实增强等。

前文中提到应用于报警系统的麦克风传感器(IM69D130)，信噪比就达到了69dB，另外有130dB的SPL——即最高可以听到130dB的信号。如此一来，麦克风无论离玻璃爆破音源很近还是很远，都能够将玻璃碎裂的声音记录下来。

2.压力传感器

而英飞凌报警系统中所用的电容式大气压力传感器，英飞凌的工程师介绍说，DPS310压力传感器能够侦测到5cm的高度差(±0.004hPa)，所以运动期间，如跑楼梯这样的动作，传感器也能判断每一级楼梯的落差——这也是它能够通过微小气压差别，去侦测玻璃爆破的原因。另外更多型号，如DPS368在参数上标的是可达到2cm高度差的侦测灵敏度。

其特性还包括了足够小的尺寸，如DPS310这颗压力传感器的三围2x2.5x1.0mm;低功耗，压力测量时峰值电流345μA，待机电流0.5/1.0μA;外加防尘放水、温度稳定性高等特点。

这种压力传感器的应用范围也因此可以很广，包括用于智能家居、气象站、可穿戴设备的运动追踪，甚至还有室内室外的导航、气流测量(典型的比如用在扫地机器人/空调，作为传感器可侦测滤网何时需要更换)。

英飞凌为其预设的应用场景还包括了预测性维护(Predictive Maintenance)——我们曾在先前智慧工厂生产相关文章中介绍过这种技术。它能够提前预知生产设备、组件寿命，预防故障性停工。大气压力传感器应该是作为其中的组成部分存在的。

3.CO2传感器

这是一种典型应用于空气质量监测的传感器，这让我们有机会窥见当代CO2传感器内部究竟是什么样。钟至仁向我们解释英飞凌CO2传感器的原理：“英飞凌的CO2传感器是基于光声效应的光声谱技术。红外光经过特定光栅，输出特定波长λ=4.2μm的光波，可被CO2气体分子吸收。在密闭腔内光被吸收引起热效应和压力改变。”

“后端还有麦克风检测压力变化值，从而实现CO2浓度及浓度变化的检测。”低浓度的信号弱，而高浓度的信号就会比较强。

上面这张图是英飞凌XENSIV™ PAS CO2传感器模块，上方封装起来的就是感应腔。里面主要包括两部分，分别是发出红外光的部分，包括了过滤4.2μm波长的光学filter——即钟至仁所说的光栅，以及一个MEMS heater;探测器部分就是前文提到的MEMS麦克风。

除了感知腔体以外，整个模块实则还包含了英飞凌的XMC MCU(跑补偿固件，支持I2C/UART/SPI)，以及驱动MEMS heater的MOSFET。从CO2传感器模块的这个整体，也能够体现在“系统”构成层面，英飞凌覆盖的能力是相对全面的。

4.ToF传感器与雷达

ToF和雷达，是英飞凌“智能视觉”或者说“智能眼睛”的表达方式。相关光学测距3D ToF的部分，我们在5月份发布的《消费电子ToF技术与市场分析报告》中曾详细介绍过技术原理，其中也提到了英飞凌选择的技术方向、技术特点和应用领域。

英飞凌通过与pmd合作的方式，共同推出REAL3™ ToF传感器解决方案，用于相对近距离的场景3D感知、成像。英飞凌在3D ToF实现上，主要选择的是连续波iToF方法。主要特点在于具备SBI背光抑制专利技术，以及和上述方案一样，有完整的包含传感器模块、软件驱动、3D深度算法在内的系统性解决方案。这种技术在手机、扫地机器人、智能家居、智能安防、现实增强设备等领域都有应用。比如说应用到手机前置ToF摄像头，构建人脸3D深度图，则可用来做3D人脸识别，以及辅助拍照的效果加强;应用在电视之上，则可通过3D感知，来识别手势操作、体感控制之类的信号，实现交互加强。

同样是采用ToF技术(虽然并非光学测距)，英飞凌的60GHz雷达实际上是比较值得一提的。这里的雷达，是英飞凌将车载领域相对成熟的硬件和方案，应用到消费类、工业类应用中的产品。其特色能力在于感应微动作(micro movement)，比如室内有人时，这种60GHz雷达能够感知呼吸、心跳这些亚毫米级别的动作。

智能家居中比较流行的PIR被动式红外传感器，作为存在检测较大的一个问题就是，它无法侦测微小动作，比如在房间里办公，仅敲击键盘这样的微动作时，这种红外传感器就无法感知到。60GHz的雷达波长为5mm，皮肤0.5mm的微动，对雷达而言就是较大的移动距离了。作为写字楼智慧楼宇的存在检测，这种方案还是相对可靠的。

“雷达除了存在检测，也可以应用人数统计及追踪，甚至加上高阶演算法开发，就可实现非接触式心率监测、悬浮手势控制等应用。其中心率监测，就是利用雷达侦测胸腔呼吸振幅加上皮肤或者心率微动完成。”英飞凌科技大中华区电源与传感系统事业部市场经理吳柏毅表示。

英飞凌提供的SDK也包含了算法库，典型的比如开发者可设定雷达仅检测1米范围内的活体，1米以外的活动可忽略。这还是体现了除硬件之外，英飞凌在软件方面为开发者提供的储备和方案。前面提到的智能路灯，和更多IoT XENSIV™ Lighting Platform平台应用，都有雷达的参与。

Google Pixel 4上方的一长串传感器中，有一枚Soli雷达芯片

谷歌Pixel 4手机距离检测所用的“Soli”技术，所用的就是英飞凌60GHz雷达芯片。也算是对这项技术在尺寸和功耗方面的背书。

这些传感器产品，去年收归在英飞凌的“Power Management & Multimarket”业务中，这项业务原本包含针对能量管理的功率半导体、针对通讯基础设施和移动设备的产品(包括射频与电源器件)，以及面向严苛环境的高可靠产品。

“未来我们要聚焦的，包括了各种智能应用场景，包括智能家居、智能照明、智能楼宇等等。5G时代的到来，IoT万物互联，对于整个行业都是相当大的机会，同时也是挑战。这两者不仅对于我们的硬件产品，也对算法提出了更高的要求。所以我们也给客户准备了更多基础演算法。为了满足客制化需求，我们也会和合作伙伴共同开拓这片市场。”智能生活范围的扩展还在持续。