【AI/健身風(fēng)潮帶動(dòng) 穿戴設(shè)備傳感器精確度再升級】智能穿戴產(chǎn)品已融入日常生活中，而隨著AI的迅速發(fā)展，以及消費(fèi)者對于健康生活型態(tài)日益重視，為帶給消費(fèi)者更佳的使用體驗(yàn)，穿戴式設(shè)備的功能不斷推陳出新，而這些應(yīng)用皆有賴大數(shù)據(jù)的整合處理，實(shí)現(xiàn)智能化的深度資訊搜集與分析，因而驅(qū)動(dòng)傳感器的精確度需求大增。

穿戴式設(shè)備商機(jī)持續(xù)成長，根據(jù)市場研究機(jī)構(gòu)IDC預(yù)估，2021年智能穿戴設(shè)備出貨量將達(dá)2億4010萬臺，相較于2017年的1億2550萬臺，市場成長將近一倍，5年復(fù)合成長率達(dá)18.2%；而穿戴式產(chǎn)品的使用定位也逐漸明朗，目前多以運(yùn)動(dòng)、定位、通話、支付為主，特別是在健身、健康生活的風(fēng)潮擴(kuò)散之下，運(yùn)動(dòng)健身更是穿戴式設(shè)備的重要應(yīng)用領(lǐng)域，像是國際知名大廠Apple、Garmin、三星(Samsung)皆紛紛推出著重于運(yùn)動(dòng)應(yīng)用之穿戴產(chǎn)品。

與此同時(shí)，人工智能(AI)的迅速崛起，也為穿戴式設(shè)備帶來全新應(yīng)用，例如人體動(dòng)作識別，透過深度資訊搜集與分析，結(jié)合AI的穿戴設(shè)備將能提供更有效、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)讓消費(fèi)者參考；而傳感器，便在這波運(yùn)動(dòng)健身和AI浪潮中扮演關(guān)鍵的角色，其訊息搜集的品質(zhì)直接影響后續(xù)的處理與應(yīng)用，因此，目前各大傳感器供應(yīng)商皆致力于提升傳感器精確度。

AI/多功能應(yīng)用興推動(dòng)傳感器精準(zhǔn)度提升

AI的快速發(fā)展，帶動(dòng)各種創(chuàng)新應(yīng)用如雨后春筍般而來，而這股浪潮也蔓延至穿戴應(yīng)用之上。意法半導(dǎo)體亞太區(qū)產(chǎn)品行銷經(jīng)理陳建成(圖1)表示，隨著健身、醫(yī)療照護(hù)風(fēng)氣擴(kuò)散，加上AI興起，穿戴設(shè)備的功能和應(yīng)用愈來愈廣；而為有效分析日漸龐大的數(shù)據(jù)資料，提供消費(fèi)者更準(zhǔn)確、更值得信任的分析結(jié)果，后端的算法也因而變得更加復(fù)雜。為減少算法運(yùn)算時(shí)間，設(shè)備商也開始要求傳感器精確度，換言之，繼小尺寸、低功耗之后，精確度已成傳感器設(shè)計(jì)重要的考量之一。

Ams臺灣區(qū)總經(jīng)理李定翰也指出，穿戴式設(shè)備勢將會(huì)朝特化產(chǎn)品發(fā)展，例如專業(yè)的運(yùn)動(dòng)腕表、醫(yī)療照護(hù)設(shè)備等，而面對愈加廣泛的應(yīng)用和更趨復(fù)雜的算法，傳感器若能提升精確度，第一時(shí)間偵測到的數(shù)據(jù)越準(zhǔn)確，后段算法越能分析出正確的資料供消費(fèi)者參考，如此一來，便有利于終端制造商加快產(chǎn)品和應(yīng)用開發(fā)時(shí)程，這便是現(xiàn)在傳感器精確度不停提升的主要因素。

提升感測精準(zhǔn)度三大參數(shù)為關(guān)鍵

AI風(fēng)潮席卷全球，穿戴設(shè)備創(chuàng)新應(yīng)用也日漸增加，而背后的算法復(fù)雜度大增，也促使傳感器精確度須跟著提高。陳建成指出，要提升傳感器的準(zhǔn)確度，得在設(shè)計(jì)時(shí)參考三個(gè)關(guān)鍵參數(shù)，分別為噪音(Noise)、穩(wěn)定度(Stability)，以及誤差(Tolerance)。

上述三種都是強(qiáng)化傳感器精準(zhǔn)度的關(guān)鍵參數(shù)，而這些參數(shù)中又各自包含許多調(diào)校細(xì)項(xiàng)，像是噪音中須注意的包括震動(dòng)排除(VibrationRejection)、閃爍雜訊(FlickerNoise)、高頻率噪音(HighFrequency)；穩(wěn)定度則是須注意長時(shí)間穩(wěn)定(StabilityofTime)、穩(wěn)定度vs溫度(StabilityvsTemperature)、可靠性(Repeatability)；至于誤差則是包含偏移(Offset)、靈敏度(Sensitivity)和非線性(Non-Linearity)。

陳建成進(jìn)一步解釋，噪音、穩(wěn)定度及誤差參數(shù)皆為調(diào)整傳感器精準(zhǔn)度重要參數(shù)，若噪音沒有調(diào)整完善，容易導(dǎo)致偵測數(shù)據(jù)失真；穩(wěn)定度則是確保產(chǎn)品能因應(yīng)不同的環(huán)境變化，持續(xù)收集準(zhǔn)確數(shù)據(jù)。

陳建成舉例，若一款傳感器的震動(dòng)為10GHz，就表示該傳感器皆在10GHz的震動(dòng)下收集資訊；但如果傳感器穩(wěn)定度不夠好，其震動(dòng)頻率不停隨著使用者的動(dòng)作或外在環(huán)境改變，從10GHz跳到20GHz，再從20GHz跳回10GHz，就意味著此一傳感器的數(shù)據(jù)收集是非線性的，這樣子所收集的數(shù)據(jù)是相當(dāng)不準(zhǔn)確，也容易導(dǎo)致算法無法順利運(yùn)行，使穿戴設(shè)備相關(guān)應(yīng)用分析失真，或是停擺。也因此，傳感器的穩(wěn)定度對于實(shí)現(xiàn)精確偵測是具備高度的重要性。

至于誤差值部分，毋庸置疑，一定是朝誤差值越小越好，目前各家傳感器的供應(yīng)商目標(biāo)都是追求誤差值在正負(fù)1以內(nèi)。陳建成說，現(xiàn)今各家業(yè)者積極追求誤差值的原因就如同前面所說，后端的算法對于傳感器精確度的要求越來越高，希望傳感器在第一步偵測時(shí)，所收集到的數(shù)據(jù)就相當(dāng)準(zhǔn)確，才能減少算法之后的運(yùn)算和調(diào)校時(shí)間。

陳建成解釋，過往穿戴式設(shè)備制造商之所以沒有特別要求傳感器精確度，是因?yàn)榇┐髟O(shè)備的功能較為簡單，對于數(shù)據(jù)分析的需求還沒有這么高；但隨著AI興起，大數(shù)據(jù)時(shí)代來臨，加上消費(fèi)者對于穿戴設(shè)備的功能要求越來越高，制造商須透過算法開發(fā)更多創(chuàng)新應(yīng)用，使得算法愈趨復(fù)雜。在這種情況下，若傳感器精確度不足，已無法像過往一樣，靠后端算法多花一點(diǎn)時(shí)間，針對硬體不足的部分進(jìn)行調(diào)整?？偨Y(jié)來說，如今小尺寸和低功耗對于傳感器而言已是必備條件，穿戴式設(shè)備制造商進(jìn)而開始對傳感器精確度有所要求，希望借此加速產(chǎn)品、應(yīng)用開發(fā)時(shí)間。

健康管理風(fēng)氣盛行光學(xué)感測元件再進(jìn)化

隨著消費(fèi)者對于穿戴設(shè)備的功能要求日益增加，羅姆半導(dǎo)體臺灣設(shè)計(jì)中心技術(shù)協(xié)理王韋迪也認(rèn)為，此一趨勢將會(huì)推動(dòng)穿戴設(shè)備朝兩極化(低階、高階)的市場發(fā)展，而高階產(chǎn)品的功能越多，對于傳感器的精確度要求也會(huì)越高。

像是偵測跑步、游泳、消耗多少卡路里、走路頻率等，這些應(yīng)用都是靠傳感器收集數(shù)據(jù)，再由后端算法進(jìn)行分析，若傳感器的精確度提升，將有助于算法的數(shù)據(jù)分析結(jié)果更加準(zhǔn)確。

王韋迪以血壓偵測的應(yīng)用為例，指出現(xiàn)在消費(fèi)者對于相關(guān)應(yīng)用的要求不僅止于血壓、脈搏跳動(dòng)次數(shù)等測量，還希望能借此得知血管年齡等生理征象；為實(shí)現(xiàn)此一目標(biāo)，應(yīng)用于血壓偵測的傳感器須提高取樣頻率，增加單位時(shí)間內(nèi)的測量次數(shù)，才能取得復(fù)雜的生理征象。

也因此，羅姆持續(xù)精進(jìn)傳感器的制程技術(shù)，例如該公司近期推出的新款支援壓力測量和血管年齡測量的光學(xué)式脈搏感測IC—BH1792GLC，其感光部由紅外線截止濾光片和Green濾光片組成，透過Green濾光片，可僅讓綠色波長穿過，進(jìn)而降低紅外線和紅外光等干擾，使此一傳感器在即便像運(yùn)動(dòng)時(shí)的劇烈晃動(dòng)和太陽光等紅外線較強(qiáng)的環(huán)境下，也能執(zhí)行高精度脈搏測量。

此外，該產(chǎn)品還可以對應(yīng)1024Hz高速取樣，與傳統(tǒng)產(chǎn)品相比，脈搏測量速度最快高達(dá)32倍，可以支援目前備受市場矚目的壓力、血管年齡等生命征象數(shù)值測量。

王韋迪指出，當(dāng)然，除了上述新款脈搏感測IC使用的方式外，傳感器強(qiáng)化精確度還有許多方面須要考量，像是如何透過制程優(yōu)化，讓傳感器內(nèi)部的電容電阻更小，或是降低電路板上走線之間的電感等，使傳感器具備更高的精確度，都是在硬體設(shè)計(jì)上須要注意的地方。

另一方面，未來健康醫(yī)療勢將成為穿戴設(shè)備的重要應(yīng)用市場，多方合作，形成產(chǎn)業(yè)合作鏈，一定是未來傳感器供應(yīng)商的必經(jīng)之路。王韋迪指出，當(dāng)傳感器偵測到數(shù)據(jù)之后，后端的資料擷取、分析就跟算法相關(guān)，為此，傳感器供應(yīng)商除了從硬體著手外，也須和算法公司合作，軟硬兼施來提升傳感器的整體偵測效能；至于在數(shù)據(jù)判讀上，則須仰賴專業(yè)的醫(yī)療團(tuán)隊(duì)支援，如此一來，借由多方的合作，方可提供消費(fèi)者值得信任且精確的數(shù)據(jù)和分析結(jié)果。

對于穿戴式設(shè)備未來發(fā)展，李定翰也持同樣看法，認(rèn)為低/高階的市場區(qū)隔會(huì)愈加明顯，高階的穿戴設(shè)備將會(huì)朝特定應(yīng)用發(fā)展，例如醫(yī)療、運(yùn)動(dòng)等；消費(fèi)者所需的功能也不像以往，只需簡單的心跳、走路步數(shù)偵測就行，而是要判讀使用者目前的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，或是運(yùn)動(dòng)結(jié)果分析等。

因此，傳感器在穿戴設(shè)備中的角色日顯重要，不過，穿戴設(shè)備的使用對象向來是不固定的，每個(gè)使用者的膚色、毛發(fā)量都不盡相同，變數(shù)很多，所以，如何提升傳感器精確度就成了現(xiàn)在各家供應(yīng)商思考的問題；只要研發(fā)的產(chǎn)品精確度愈高，偵測出來的數(shù)據(jù)愈準(zhǔn)確，就愈能加速終端制造商產(chǎn)品和應(yīng)用開發(fā)時(shí)程，滿足消費(fèi)者需求。

那么，究竟要如何進(jìn)一步提升傳感器精確度？李定翰以量測血壓的傳感器為例，指出目前大多還是使用光學(xué)傳感器偵測血壓，但如上述，每個(gè)人的生理特征都不相同，所以在量測時(shí)總會(huì)遇到許多變數(shù)，因此，業(yè)者須將光傳感器結(jié)合其他技術(shù)，強(qiáng)化光傳感器對不可見光的分離效能，使其能在第一時(shí)間就先排除許多外在變動(dòng)因素(如雜訊、光源的路徑變動(dòng))，讓后端的算法能更快分析數(shù)據(jù)資料。

像是ams近期推出的新款新型生命體征傳感器—AS7024，便整合了包括AS7024的所有硬體元件，以及執(zhí)行血壓測量、心率測量(HRM)、心率變異性(HRV)和心電圖(ECG)所需的軟體。該傳感器IC由三個(gè)LED燈、光電二極體、一個(gè)用于HRM的光學(xué)前端和程序設(shè)備以及一個(gè)用于ECG的類比前端組成，且都整合在一個(gè)6.1mm×2.7mm的微型封裝中。通過外部傳感器介面，該參考設(shè)計(jì)還可用于迷走神經(jīng)張力與動(dòng)脈彈性，以及皮膚溫度和皮膚電阻率的計(jì)算測量。

另外，AS7024HRM操作以光電容積脈搏波描記法(PPG)為基礎(chǔ)，通過由血管調(diào)整的采樣光來測量脈搏率，當(dāng)血液脈沖通過時(shí)，血管會(huì)擴(kuò)張和收縮，這項(xiàng)技術(shù)是經(jīng)過驗(yàn)證的。心電圖是測量心臟竇房結(jié)生成的電子脈沖的標(biāo)準(zhǔn)方法。

李定翰表示，在設(shè)計(jì)傳感器的過程中，也須與模組商或是設(shè)備制造商密切配合，因每個(gè)業(yè)者設(shè)計(jì)的產(chǎn)品、功用不同，其客群和使用者也不一樣。像是防水需求就有許多種，有的防潑水，有些要求水下三公尺防水，有的則希望能到水下十公尺，每個(gè)產(chǎn)品設(shè)計(jì)想法都不一樣；而在設(shè)計(jì)上的任何一個(gè)因素，例如鍍膜、傳感器放置位置、光線入射角等，都會(huì)影響傳感器的精準(zhǔn)度。因此，傳感器供應(yīng)商也須與終端業(yè)者配合，依照其硬體設(shè)計(jì)環(huán)境和想法，提升傳感器精準(zhǔn)度，滿足需求。

小巧/精準(zhǔn)/低功耗成傳感器必備特性

恩智浦半導(dǎo)體大中華區(qū)市場行銷經(jīng)理弋方指出，2018年可以看到很多可穿戴式應(yīng)用的需求都有了明顯成長，例如支援移動(dòng)支付的智能手表、手環(huán)；易用小巧的耳機(jī)及VR眼鏡等；可攜式的健康監(jiān)測和醫(yī)療護(hù)理產(chǎn)品等。

其中，在可攜式健康照護(hù)設(shè)備應(yīng)用當(dāng)中，消費(fèi)者要求測量精度能達(dá)到醫(yī)療級的性能水準(zhǔn)，家人和醫(yī)生可以即時(shí)的獲得和監(jiān)測到最可靠的健康數(shù)據(jù)；或是以可穿戴式健身設(shè)備為例，目前市場上的大部分設(shè)備都具有簡單計(jì)步功能，而復(fù)雜度更高的傳感器和傳感器融合算法可使誤差降低至2%，讓可穿戴健身設(shè)備不僅僅可用于簡單計(jì)步，還能識別不同的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，以及判斷姿勢的異常。

因此，未來，傳感器除了具備小尺寸、低功耗特性外，也須不斷精進(jìn)精確度，使傳感器在更嚴(yán)苛的環(huán)境，或是更寬的工作溫度范圍不易受到影響；以便更有助于融合機(jī)器學(xué)習(xí)和AI算法，適用于更豐富、更具智能的應(yīng)用場景和服務(wù)。

王韋迪則補(bǔ)充，對消費(fèi)者而言，穿戴式設(shè)備不是生活中“必要”或“需要”的產(chǎn)品，但會(huì)是“想要”的產(chǎn)品；所以，要如何為穿戴產(chǎn)品增添更多功能，吸引消費(fèi)者來購買產(chǎn)品，是穿戴式設(shè)備制造商不變的戰(zhàn)略。因此，像是偵測心跳、步數(shù)、心電圖、血氧、呼吸頻率等功能將會(huì)越來越多，而這些應(yīng)用背后都是由算法支援。特別是在AI崛起后，這些應(yīng)用項(xiàng)目愈來愈多。可想而知，未來當(dāng)穿戴式設(shè)備與AIoT結(jié)合之后，商機(jī)將會(huì)大爆發(fā)。因應(yīng)此一趨勢，傳感器的精確度勢必須持續(xù)提升，以因應(yīng)愈加復(fù)雜的算法。

總而言之，AI的迅速崛起為穿戴式設(shè)備帶來全新應(yīng)用，而為因應(yīng)更加復(fù)雜的算法，負(fù)責(zé)收集資訊的傳感器，其角色也愈加吃重，不僅須具備小尺寸、低功耗特性，精確度也須跟著向上攀升，才不會(huì)造成訊息搜集品質(zhì)不佳，而影響后續(xù)算法處理與應(yīng)用，并進(jìn)一步帶給消費(fèi)者更佳的使用體驗(yàn)。