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物联网零售应用中的可穿戴技术与设计资料下载
王刚
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物联网（IoT）领域建立在云计算以及由移动、虚拟和即时连接搭建的数据采集传感器网络的基础之上，并且有望到2020年成为一个1.7万亿美元的市场。IoT已经渗透至各行各业：从工厂自动化到点播娱乐和可穿戴设备。
IoT无疑是推动半导体行业和嵌入式系统发展的新动力。它的诞生推升了市场对众多新使能技术的需求，其中包括：
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新一代超低功耗IC
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全新的无线通信协议
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分析及云计算的全新数据处理技术
随着互联网上的数据以艾字节为单位流动，物联网正不断推动对低功耗、高性能存储器的需求，而这种存储器还必须具有引脚数少的特点以适应且外形小巧的应用。通过结合特殊的低功耗模式（如深度低功耗和深度睡眠），微控制器已经适应了这一新要求。此外，这些微控制器的性能（时钟频率和功能集）还会随着更新换代而不断提高。为紧跟这一步伐，存储器设计人员必须不断进行调整，使客户不必担心性能与功耗之间的权衡。
零售业作为物联网增长日益突出的领域，本文是聚焦于关注该领域内半导体存储器发展趋势的系列报道中的最后一篇。大型商店已经开始使用物联网与他们的客户群展开互动，并且能够针对个人购物者量身打造个性化购物体验。整个商店的零售人员都可将设备彼此相连，还可连接到公司总部和云资源。最终目标是部署这类技术，利用收集的数据来推动销售、建立客户忠诚度、管理库存并提高运营效率。
在之前的文章中，我们探讨了零售领域中最早采用物联网的两个装置——销售终端机和电子货架标签。最新一代智能 POS 终端通常是零售商跟踪客户购物习惯、管理库存并通过促销来提升忠诚度的第一步。所有主要的 POS 终端供应商都已推出可实现这些功能的型号。这些型号往往功能强大、外形小巧，可由电池供电且安全性极高。相应地，这些要求也为装置中所采用的半导体芯片带来了挑战。
电子货架标签是许多商店正在使用的相对较新的设备类型。这些货架装置可进行编程，能够根据促销和库存来更新标价并跟踪消费者的购物行为。它们还会自动执行繁琐任务，同时消除差异和延迟。因此，这些装置可以相对较低的投资为零售商提供重要的分析信息。您可在此阅读有关电子货架标签的文章。
在本文中，我们将介绍最后一项技术，这项技术已在多家商店中引入，并且在不久之后将继续被广泛采用。这些装置将为消费者带来更具吸引力的购物体验，同时帮助零售商实现库存管理和改善客户服务。
可穿戴技术可能是随着物联网蓬勃发展而出现的最普遍（和宣传力度最大）的技术。它们不但在日常生活的许多方面都非常有用，包括记录您的健身数据、接听电话和发送通知，并且他们还可以整合我们生活中许多其他方方面面活动。可穿戴设备可为智能零售业带来极大优势。例如，可以向购物者提供定制优惠、完成付款，甚至还可根据购物清单引导购物者逛商店。此外，这些零售商店的工作人员也可以用这些装置更高效的完成工作，从而提高完成量。部分可穿戴设备的应用可在库存管理和客户关系管理方面简化员工的工作效率。
相较于大多数其他的智能购物应用，可穿戴设备中对半导体的需求截然不同。这类半导体主要受功率、带宽和尺寸影响，而这也正是该系列所特有的要求。这一点也同样适用于要求小巧外形、低功耗和高带宽的存储器。
可穿戴设备中的 PCB 尺寸极小，可放入人的掌心或戴在手腕上。这意味着存储器的尺寸要求尽可能小巧，最好不超过裸片。除晶片尺寸封装外，其他手段难以实现这种尺寸。此外，现如今的可穿戴设备的功能需求几乎与移动设备一样，同样需要配备高清显示屏、能够运行功能强大的应用程序、从多个传感器不断采集数据，同时还可以运行大量后台任务。这种严苛的需求导致高端处理器和外围设备不可或缺。
由于可穿戴设备只能采用小型电池运行高速进程，因此其功耗也必须极低。对于较小的可穿戴设备，其电池使用寿命至少应为一天。若加大电池尺寸，则会导致可穿戴设备的重量和尺寸增加，导致设备美观度的降低。
图1：典型的可穿戴架构
图 1 显示了可穿戴设备的典型组件。功耗最大的组件是显示屏。不过，功耗的差异很大，具体取决于显示屏是 LCD（功耗最高）、OLED 还是电子墨水屏（最低）。其余组件的一般架构在所有可穿戴设备中基本类似。Cortex M4 是使用最广泛的控制器之一，具有较低的功耗和出色的性能。Cortex M4 控制器的内部 RAM 大小介于 384KB 到 768KB 之间。 尽管这些设备体积小巧，但它们可执行复杂的任务，并从各种传感器收集大量数据。机载 RAM 可以较低的待机电流备份数据，支持设备存储传感器数据、构建用于蓝牙传输的协议包或者在屏幕唤醒期间存储当前显示屏内容。
市面上提供的几种活动追踪器可显示它们所连接的智能手机上的短信、电话通知和日历活动，而这些均需要系统提供额外的存储空间。低功耗且具有 4 到 8 Mb 空间的扩展 RAM（易失性或非易失性）可解决这类难题。表 1 显示了这些常见组件的功耗比较。
表1：可穿戴设备组件的典型电流消耗
可穿戴设备使用各种存储器实现不同功能。常见的存储器类型是非易失性存储器和 RAM。虽然 NOR 闪存是最常见的非易失性存储器类型，但 DRAM 和 SRAM 也可用于随机存取任务，如缓存和缓冲。大型智能手表、智能眼镜和虚拟现实头盔等高端可穿戴设备通常采用 DRAM，因为其存储密度较高。活动跟踪器和小型智能手表等较小的设备通常采用 SRAM 来实现比高密度存储器更低的功耗。由于它们采用的电池较小，且预期续航时间要长于较大的可穿戴设备，因此它们不能采用因刷新而导致功耗较高的 DRAM。在 DRAM 和 SRAM 之间进行选择时，需要对容量和功耗做出权衡。
本文及前几期文章仅仅介绍了少数几个可使购物体验智能化的组件。此外还有支持大量数据分析的各种摄像头、传感器、信标和显示屏。由于它们的存储器要求较低或多年未发生变化，目前暂不需要关注它们。
在这些组件得到广泛使用且发展水平超出了其当前使用范围时，我们将重新审视并研究它们如何影响半导体设计。无论如何，设备的基本要求不会改变，即在不影响性能的同时尽可能降低功耗、减小尺寸和提高可靠性。
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