健身穿戴装置需求助可编程Sensor Hub行情顺势上扬

　　可编程感测器中枢(Sensor Hub)前景看俏。瞄准健康与健身类型穿戴式装置商机，开发商正积极发展出各种多元且独特的感测判别功能，这除了须使用感测元件外，精准且丰富的演算法亦不可或缺;有鉴于此，基于客户特定标准产品(CSSP)所实现的Sensor Hub方案，正挟着易于编程各种由原始设备制造商(OEM)、CSSP商及第三方协力厂商所开发的感测演算法优势，于健康与健身类型穿戴式市场中快速崛起。

　　左起为QuickLogic全球业务和行销资深副总裁Brian Faith、QuickLogic总裁暨执行长Andrew J. Pease。

　　QuickLogic总裁暨执行长Andrew J. Pease表示，穿戴式装置是电子产业的新兴应用，目前尚未有大量且成熟的产业标准规范存在于其中，俨然是一片未被开垦的沃土，因此吸引众多厂商竞相圈地。

　　其中，智慧型手环、手表用途几乎与健康和健身应用息息相关;不过，想要在穿戴式装置实现各种先进的监测及感知功能，装置必须广纳各种感测元件，而能够优化配置各个感测元件运行模式及降低功耗的Sensor Hub方案，也渐渐成为穿戴式装置内炙手可热的配备。

　　Pease观察，Sensor Hub概念正快速席卷穿戴式市场;事实上，目前仅有部分高阶穿戴式装置会采用Sensor Hub方案，不过预估至2015年，位于100～250美元的中阶穿戴式装置(尤其是智慧型手环、手表)，也可望大量采用，因此包含微控制器(MCU)、特定应用标准产品(ASSP)、微机电系统(MEMS)感测器及CSSP业者，都已积极推出各式Sensor Hub方案以攫取开发商目光。

　　值得注意的是，为了让感测系统能实现更精准、智慧的感测判别机制，开发商除了须着重各种感测元件及Sensor Hub在硬体规格的差异之外，尚须考量到内建的演算法是否已臻完善，如Sensor Hub若能根据使用者的性别、姿势甚至是所在位置，来综合计算相同的使用行为在不同的状况下所产生的数据表现，对使用者而言将更具参考价值。

　　Pease指出，以慢跑跟走路为例，若两者速度相近，不精确的演算法将无法正确判读，遑论产出可信的数据资讯;而装置在电梯内、口袋内、桌上、车内，都代表着不同的意义，精确的演算法则可根据使用者的行为综合分析，达到精确配置感测系统运行模式的目的。

　　要让Sensor Hub配备精准的演算法，且能广纳第三方机构所开发的软体方案，Pease认为，目前只有CSSP形式的Sensor Hub能够符合此要求，因为可编程架构意味着能提供更高的弹性来新增复杂的功能。他解释，MCU形式的Sensor Hub方案，其演算法大多有编程弹性低的诟病;而由MEMS感测器厂商所开发的整合型方案，由于系将特定的MEMS感测器与MCU封装在一起，系统亦过于封闭;市面上所见的ASSP等替代方案则面临客制化程度不够的问题，因此无法符合穿戴式装置对于额外手势和姿态感知应用的需求。

　　相反地，QuickLogic则已针对Sensor Hub平台建置正式的合格供应商名单(Qualified Vendor List)，且其第二代CSSP解决方案--ArcticLink3 S2平台将支援大量精确的演算法，开发商亦能透过QuickLogic的整合式开发环境(IDE)及融合引擎演算法工具(FFEAT)，在此平台上自由编程自行开发或利用由第三方协力厂商所释出的演算法，大幅提高Sensor Hub的产品易用性。

　　据了解，相较于第一代，目前ArcticLink3 S2提供的手势判别演算法包含轻敲唤醒(Tap-to-wake)和抬腕唤醒(Rotate-to-wake)等，同时提供更精准的运动侦测、感应器校准功能，且新一代平台较前一代方案提供高四倍的运算效能、四倍的演算法可涵盖量，以及八倍的感应器资料缓冲记忆体，但耗电量足足减少40%。

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