传感器发展待规范 MCU整合无线技术成趋势

2014-07-31 13:45 产业观察   

导读随着物联网应用对微控制器(MCU)的处理能力、外设配置和成本价格提出了新的需求和挑战,无线微控制器解决方案开始获得众多MCU大厂的关注。而从技术上将MCU与传感器进行整合显然已经成为物联网发展的新趋势。  

随着物联网应用对控制器(MCU)的处理能力、外设配置和成本价格提出了新的需求和挑战,无线微控制器解决方案开始获得众多MCU大厂的关注。而从技术上将MCU与传感器进行整合显然已经成为物联网发展的新趋势。

 

在处理器性能与无线通信技术日新月异的情况下,物联网有望在未来几年快速走进我们的生活。微控制器(MCU)作为物联网的核心零组件,无论在市场规模上还是技术上都将获得进一步发展。

MCU+无线快速成长

物联网的宗旨是万物皆可联网,借以构成庞大的应用系统,并打造智慧的生活环境。因此,物联网设备势必需要具备联网能力,同时还要兼顾成本和功耗。这一需求促使无线微控制器解决方案势力抬头。众多MCU大厂都注意到这一趋势,开始整合蓝牙、WiFi、ZigBee等通信技术于系统单芯片(SoC)中,并逐渐扩展产品组合。

兆易创新Giga Device MCU产品经理金光一认为,物联网应用对MCU的处理能力、外设配置和成本价格都提出了新的需求和挑战,越来越多的物联网互联型应用要求MCU具备优异的性能和实时响应速度,以较高的效率实现信息流的处理及传输。另外,物联网还要求MCU内置较大容量的Flash和RAM空间,并集成丰富的通信接口组合,来满足系统及多个外设同时运行的资源需求。成本价格更是决定物联网终端能否大量普及的重要因素。Giga Device推出的互联型和超值型GD32 Cortex-M3 MCU,正是瞄准了这些物联网的市场需求,并整合了增强的处理效能与高度集成的外设配置,最低价格仅为0.32美元,从而更适合成本敏感的嵌入式互联应用。

Silicon Labs微控制器产品市场总监Greg Hodgson表示:“物联网,顾名思义,是物与物的连接,物与网的连接。物联网的基础技术包括传感、处理和无线连接。基于用户的使用方式,可连接设备需要强健的基于ZigBee、WiFi、Bluetooth Smart和sub-GHz技术的无线网络。Silicon Labs是目前ZigBee芯片的领先供应商,也是领先的sub-GHzIC供应商。用于可连接设备应用的大多数半导体器件是基于混合信号CMOS技术的。这些器件(传感器、MCU和无线IC)必须高能效、低成本和足够灵活,以便适用于各类IoT应用。”Silicon Labs表示,未来将推出“IoTSoC”,在节能的单芯片中整合MCU、无线收发器、Flash存储器和传感器接口。“这将极大地减少IoT终端节点应用的成本和复杂度。”Greg Hodgson认为。

MCU+传感器是趋势

“针对连接需求增长,MCU需要提供更多的外设与外部模拟和数字世界进行数据交互;针对智能,MCU需要获取信息进行高效的、智能化的信息处理;针对处理需求,MCU一方面需要满足实时性处理要求,另一方面还要能与远程中心进行信息互换。这些都是物联网时代对MCU的需求。”恩智浦半导体微控制器产品技术市场经理张小平表示,“同时恩智浦还发现MCU和传感器的整合趋势。”ST中国区MCU市场高级经理曹锦东则提醒:“在物联网中,关键组件除了MCU之外,另一个不可忽视的组件就是传感器。在物联网中所需进行判读的讯号,都需要透过传感器来进行撷取。少了传感器这个元素,物联网将不会存在。”

不过将MCU与传感器进行整合从技术上来说并不容易。金光一表示,传感器网络是物联网的重要组成部分,MCU做为系统控制的核心器件,需要采集加速度计、陀螺仪、磁力计、温湿度计等传感器的数据并进行分析处理,传感器使用的MEMS工艺和MCU制程有差异,两者的SOC整合在半导体技术上存在一定的挑战。“但并不妨碍两者做为独立模块在物联网中广泛应用。我们则更关注于系统应用方案的本身,即如何使用MCU的软件算法来实现传感器的控制,从而优化数据采集的过程和能效,并处理数据得到更有效的利用。我们也正在与第三方软件合作厂商配合,推出基于不同类型传感器的MCU应用软件和解决方案,发挥MCU控制的核心优势。”金光一说。

东芝电子(中国)有限公司技术统括部长尾一幸则认为,东芝一直致力于相关技术的研究,但是目前中国的市场缺乏统一的标准,所以现在整合为时过早。但从长远来看,一旦标准统一,整合会是一种趋势。

Greg Hodgson则表示:“传感器技术要比MCU发展更加迅速。当传感器创新的步伐减慢、传感器类型更加规范时,我们将看到MCU和传感器集成到SoC或 SIP解决方案里。现在,许多MCU已经有成熟的传感器接口架构。在将来,我们会看到专为自动采集传感器数据而设计的MCU架构的出现,在为IoT而优化的超低功耗平台上实现传感器数据汇聚。”

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