1.Android陣營3D感測內外交困, 聯發科, 聯詠入局;
集微網消息, 去年蘋果iPhone X搭載Face ID功能, 掀起了產業對3D感測的高度關注, 今年以來Android陣營廠商如華為, 小米等預期將跟進. 拓墣產業研究院預計, 至2020年全球智能手機3D感測模組產值將達108.5億美元.
此前外媒報道, 目前3D感測關鍵VCSEL器件供應量仍不足, 最快要到2019年, 3D感測功能才有機會在Android智能手機上使用. 市場研究機構Yole Developpement的MEMS與成像技術研究主管Pierre Cambou表示, 因為蘋果TrueDepth攝像頭技術設立了高門坎, 他預測其他競爭對手可能需要一年以上的時間才能提供iPhone X媲美的3D感測技術. 因此, 現階段Android陣營主要選擇屏下指紋識別方案, 如已發布的Vivo X20 Plus UD, 以及將發布的小米7, 魅族16, 三星Note 9等.
儘管如此, 預期Android陣營仍會跟進搭載3D感測模組.
3D感測技術最關鍵也最具挑戰的部分, 在於能夠進行精確的距離量測, 而各家演算法不同形成了專利壁壘, 也讓每家3D感測模組零組件產生些微差異. 目前較常見的感測技術包括Stereo Vision, Structured Light及Time of Flight(ToF).
3D感測技術供應商陣營方面, 除了蘋果陣營的Lumentum/II-VI外, 在Android陣營中, 解決方案較完整(有能力提供模組)的供應商實際上並不多, 目前已出貨3D感測模組給手機廠商的是Google陣營, 由德國PMD設計IR CIS和英飛淩代工, 關鍵的VCSEL由Princeton Optronics提供. 另一個陣營是高通+Himax (奇景光電) 方案, 由高通提供解決方案和晶片設計, 奇景提供WLO和DOE等光學器件.
高通+Himax方案是當前較為成熟的Android 3D感測方案, Himax掌握方案核心演算法和硬體設計製造能力, 提供完全整合的結構光模組 (SLiM, Structured Light Module) 3D感測整體解決方案. 據海通電子報告, Himax參與了大部分元器件的設計, 自製, 包括自製DOE和WLO, 設計ASIC, CIS, 雷射發射器IC, 以及整個Tx模組的整合, 其中ASIC中嵌入了高通的3D深度圖生成演算法. 同時, Himax還自主設計了AA設備應用於Tx端組裝. 預計18Q1末SLiM (結構光) 產能會達到2kk/月, 主要由大陸手機品牌消化. 除SLiM外, Himax當前為客戶提供的3D感測組件/方案包括WLO (for Apple) , 高通+Himax SLiM(for安卓高端機) , 雙目視覺方案 (for 安卓低端機) , WLO已經量產. 雙目視覺方案主要是應用兩個攝像頭類比3D視覺, 用編碼光來增強映像深度資訊. Himax的雙目視覺3D感測方案主要目標客戶是中低端安卓機, 定價不到10美金.
Himax是台灣地區顯示驅動IC領域的領先廠商, 2006年在美國上市以來不斷擴展新領域的研發, 包括CMOS映像感測器, LCOS微型顯示器等, 隨後與高通攜手進入3D感測, 具有包括Rx端CIS尺寸僅僅是普通手機CIS模組的20%, 超過33000個投射光斑, 20~100cm範圍內誤差率低於1%等優點, 可以說是當前Android陣營中最高質量的3D感測 SLiM方案, 一舉成為Android陣營的首選. 除此之外, Himax在去年下半年已經開始為蘋果供應WLO產品, 後續SLiM的爆發以及整個行業的快速發展也將帶動公司WLO產品迅速上量.
海通電子研報指出, Himax之所以有實力提供一整套解決方案, 並參與大部分核心器件設計或製造, 主要是基於其在NIR CMOS sensor領域的深厚積澱, WLO/DOE等器件領域的精密製造能力以及對雷射發射器模組的組裝和測試能力. Himax在3D感測領域積澱深厚, 無論是方案成熟度, 量產進度, 還是核心演算法, 零組件, 方案的設計, 都位居Android陣營前列, 後續有望充分暢享行業爆發的盛宴.
VCSEL主要供應商由蘋果把持, Android陣營退而求其次
由iPhone與高通+Himax兩種方案的供應鏈比較可以看出, 3D感測的關鍵零組件VCSEL是目前ToF和Structured Light等技術常用的光源, 邊緣發射雷射器(Edge-Emitting Laser, EEL)是另一種方案, 不過VCSEL擁有更佳光束質量, 較低光束髮散度, 能耗較低, 模組體積也更有優勢. iPhone使用的是VCSEL, 高通+Himax使用的是EEL.
VCSEL利用半導體製程生產, Apple陣營採用6英寸砷化鎵晶圓做切割, 但目前業界能達到6英寸量產的廠商並不多; 其他VCSEL供應商目前能量產的多數為4英寸, 少數為3英寸, 使市場整體供需情況緊繃, 也連帶影響非蘋陣營導入3D感測技術的速度.
此外, VCSEL主要供應商Lumentum與蘋果間存在專利協議, 使得Android陣營若欲在短期內跟進只能舍VCSEL而擇EEL, 然而EEL的光電轉換效率較差, 且成本較高, 這將使Android陣營的3D感測方案在效率與成本上仍難與蘋果匹敵. 相對普通前置攝像頭, 搭載3D感測模組將使成本增加20美元~25美元, 華為, OPPO, vivo, 小米等手機廠商都將其規劃在不追求量大高端機型上, 只有成本大幅下降後, 主流機型才有可能應用, 預計還需等到2019年.
據拓璞產業研究院指出, 保守估計2018年最多可能僅有兩家Android廠商跟進, 包括華為及呼聲亦高的小米, 但是生產數量都不會太多, 所以蘋果仍將是手機3D感測的最大採用者. 預計2018年全球搭載3D感測模組的智能手機生產總量將達到1.97億支, 其中iPhone就佔了1.65億支. 此外, 2018年的3D感測模組市場產值預估約為51.2億美元, 其中由iPhone貢獻比重高達84.5%.
產能, 良率, 成本三大挑戰, 聯發科, 聯詠準備入局
在快速增長的市場需求面前, 高通+Himax方案一方面產能不能遠遠不能滿足, 另一方面3D感測模組的調試也是一個問題. 年初據產業鏈透露, 有少數模組廠的3D攝像頭模組向高通送樣時隔一兩個月仍未收到調試完成的訊號, 模組廠商目前只好一邊等待, 一邊不停地提高良率. 由於高通的調試進度並不理想, 量產進度恐怕有所拖延.
目前Android陣營3D感測模組主晶片基本由高通提供, 在巨大的市場潛力面前, 聯發科早已準備入局. 據悉, 聯發科也打算以APU供應商的角色加入3D感測戰場, 打算以卷積神經網路(CNN)──類似於蘋果的神經引擎──來支援生物識別. 業內人士表示, 聯發科將會與奧比中光設計的3D攝像頭結合, 在未來替小米提供CNN加速器.
在今年的MWC上, 聯發科就展出了手機3D感測攝像頭, 而全新的P系列晶片平台將支援奧比中光3D感測攝像頭. 2016年聯發科就入股奧比中光, 其平台參考設計與後者的3D感測技術的完整適配. 在全年iPhone X發布兩個月之後, 奧比中光便將模組送樣至聯發科及國內TOP 3的手機廠商, 由此, 奧比中光也成為我國第一個送樣手機前置3D攝像頭的廠商.
此外, 台灣地區另一大IC設計廠商聯詠也從奇景光電挖了幾名研發人員, 都是當初Google Glass開發項目的核心團隊成員, 可見聯詠在3D感測方面也有所動作.
高通+Himax, 聯發科+奧比中光, 以及後入局的聯詠, 是否能使Android陣營3D感測技術更進一步, 最終能否媲美iphone X? 產業都拭目以待.
2.傳三款新iPhone人臉識別成標配;
集微網消息, 蘋果今年發表三款新iPhone幾乎成為定局, 最受關注的是首次在iPhone X出現的3D感測人臉識別功能, 可望在今年三款新機全數導入成為標準配備.
過去3D感測大多採用IR LED進行偵測, 但精度仍難以滿足智能手機應用, 蘋果採用精度更佳的VCSEL (垂直共振腔面射型雷射) 技術, 其感測組件由美商Lumentum, Finisar主導開發, 全新提供磊晶, 穩懋, 宏捷科則負責代工, 進而建構一條3D感測生態圈.
近期業界流傳多張三款iPhone新機諜照, 屏幕不約而同都有「瀏海」, 意味人臉識別系統有可能成為標配.
市場已傳聞今年新iPhone皆會以全屏幕設計打造, 而且都有「瀏海」造型與Face ID功能, 將有助於3D感測應用更加普及, 此舉也有助於砷化鎵市場需求也將翻倍成長.
iPhone X去年底上市後, 人臉識別應用已成為智能手機最具人氣的新應用之一, 而實現此應用的關鍵零組件3D感測組件, 更被市場視為今年度最夯的產業.
3.穩定邊緣節點通訊為首要任務 IIoT實現網路邊緣智能化;
工業聯網機器能感測種類眾多的資訊, 而這些資訊可用來在工業物聯網(IIoT)環境中制定關鍵決策. 位於邊緣節點內的感測器可能遠離任何數據彙集點(Data Aggregation Point), 在其過程中, 必須透過網關才能連結, 而這類網關主要負責向網路傳送邊緣數據.
感測器構成IIoT體系的前端, 我們藉由量測數據, 將所感測到的資訊轉成可量化的數據, 例如壓力, 排水量或旋轉次數. 而數據經過過濾之後, 則會挑選出最寶貴的資訊, 之後從節點回送到後端系統進行處理. 低延遲的聯機可讓系統在一收到關鍵數據後便能立即進行關鍵決策.
邊緣節點一般都必須透過有線或無線感測器節點(WSN)連接至網路. 在這段訊號鏈中, 數據完整性仍非常重要. 如果通訊不連續, 斷線或質量下降, 優化感測與量測的數據就沒有價值可言. 在設計系統架構時, 最先考慮到的就是穩健的通訊協議. 最佳選擇取決於各項連結需求, 包括距離, 頻寬, 功率, 互操作性, 安全性以及可靠性.
對於如EtherNet/IP, KNX, DALI, PROFINET, 以及ModbusTCP這類極度要求聯機穩定性的技術而言, 有線工業通訊扮演著關鍵角色. 設置範圍深入廠區各角落的感測器節點是使用無線網路和網關進行通訊, 而網關則依賴有線基礎設施來連結到主系統.
感測器節點須具備聯網能力
未來只有少數聯網IoT節點會單獨採用有線通訊, 大多數這類裝置將會採用無線網路. 高效率的工業物聯網連結策略, 必須讓感測器能設置在任何能感測到寶貴資訊的位置, 不能局限於目前已安裝通訊與電源設備的區域.
感測器節點須具備一種和網路進行通訊的方法. 隨著工業物聯網框架對映到此類連結的更高階通訊協議, 預期有線通訊部分仍會沿用乙太網絡. 乙太網絡的建置範圍從10Mbps涵蓋100Gbps以上的傳輸率. 而高階速度部分通常瞄準的, 是網際網路連接到雲端伺服器主機群之間的骨幹線路.
諸如KNX這類速度較慢的工業網路, 其採用雙絞銅線傳送差動訊號, 使用30伏特電力, 總頻寬為9600bps. 由於每個網段(Segment)能支援的地址有限(256個), 因此定址機制最高可支援65,536個裝置. 每個網段最大傳輸距離為1,000公尺, 用戶可選擇配置中繼器, 每個中繼器最多支援4個網段.
工業環境無線網路面臨多重挑戰
當IIoT無線網路系統設計者在考慮該採用何種通訊與網路技術時, 將發現自己正面臨著許多挑戰. 他們必須從更高的立場來考慮以下限制:
. 傳輸距離
. 間歇或持續式連結
. 頻寬
. 功率
. 互操作性
. 安全性
. 可靠性
傳輸距離
這裡所謂的距離, 所指的是聯網IIoT裝置數據傳送數據經過的距離. 短距個人區域網路絡(PAN)的傳輸距離為公尺等級(圖1), 如藍芽低功耗(BLE)這類技術就適合用來對設備進行試營運. 而傳輸距離達數百公尺的區域網路絡(LAN)則可用來在同一棟建築內安裝各種自動化感測器. 至於傳輸距離達數公裡的廣域網(WAN), 其應用則包括了在佔地廣闊的農場內安裝各種農業感測器.
圖1 短距離無線連結
所挑選的網路協議應匹配工業物聯網使用情境所需要的傳輸距離. 舉例而言, 對於傳輸距離數十公尺的室內區域網路絡應用而言, 4G手機網路在複雜度與功率方面都不太合適. 當傳送數據距離面臨挑戰時, 邊緣運算就會是一種可行的替代方案. 我們可以在邊緣節點直接進行數據分析, 而不必將數據回傳到主系統進行處理.
傳輸無線電波的功率強度和傳輸距離平方成反比. 訊號功率強度和無線電波經過的距離平方成反比, 因此當傳輸距離加倍, 接收端收到無線電波的功率只有原始功率的四分之一. 傳送輸出訊號功率每增加6dBm時, 傳送距離就會增加一倍.
在理想的無障礙傳輸空間當中, 平方反比定律是唯一影響傳輸距離的因素. 然而, 現實世界的傳輸距離會因傳輸途徑上包括牆壁, 柵欄, 植物等物體的阻隔而衰減.
此外, 空氣中的水氣也會吸收射頻能量. 金屬物體則會反射無線電波, 造成二次訊號(Secondary Signals)在不同時間點抵達接收端, 另外額外的功率耗損也會形成破壞性的幹擾.
無線電接收器靈敏度會決定最大傳播路徑損耗. 舉例來說, 在2.4GHz工業/科學/醫療(ISM)頻段, 最小接收器靈敏度為–85dBm. RF幅射能均勻朝各方向傳播, 強度等高線會形成一個球狀(A= 4πR2), 其中R是發送端到接收端之間的距離, 單位為公尺. 根據弗林斯(Friis)傳輸公式, 自由空間損耗(FSPL)和發送端與接收端之間的距離平方以及無線電訊號頻率的平方成正比.
公式中的Pt=傳輸功率單位為瓦, S=在距離R處的功率.
公式中的Pr=接收功率, 單位為瓦.
λ(傳輸訊號波長, 單位為公尺)=c(光速)/頻率f(Hz)=3×108(m/s2)/f(Hz)或300/f(MHz)
其中f=傳輸頻率
若已知傳輸頻率以及要傳送的距離, 那麼即可根據FPSL推算出傳送與接收端的數據. 鏈路預算如公式1所示.
Received power(dBm)=Transmitted power(dBm)+gains(dB)–losses...... 公式1
頻寬與連結
頻寬是指單位時間內傳送數據的速率. 頻寬局限了IIoT感測器節點搜集數據以及傳出數據的最大速率. 所考慮的因素如下:
. 每個裝置在經過一定時間後產生的數據總量.
. 部署並彙集到某個網關的節點數量.
. 考慮持續或間歇性高峰的傳輸模式, 需要多少可用頻寬才足以滿足尖峰時段的需求.
網路協議的封包大小應配合傳輸數據的量. 傳輸封包若塞滿空白數據, 這種協議的效率就不高. 但將較大塊的封包細切成許多較小的數據封包分開傳送, 也得付出耗費資源的代價. IIoT裝置並不會隨時連上網路, 而是只會每隔一段時間傳送完數據後就離線, 藉以節省電力或頻寬資源.
功率與互操作性
如果使用電池的IIoT裝置須要節省電力, 那麼裝置只要一閑置就必須馬上切換至休眠模式. 我們可依據不同的網路負載狀態, 著手調整裝置的耗電模式, 如此將有助於讓裝置的供電與電池容量能夠配合傳送必要數據所需耗用的電力.
網路中可能出現各種不同節點之間的互操作性勢必成為一大難題. 業界傳統的作法是採用標準有線與無線通信協議, 藉以維持網際網路內的互操作性. 新興的IIoT產品由於必須配合新釋出技術的快速步調, 而導致標準化的工作困難重重. IIoT產業體系是建立在各項最佳技術的基礎之上, 而這些技術則關乎市面上可取得的解決方案. 如果技術被各界廣泛採納, 那麼達成長期互操作性的機率就會更高.
安全
IIoT網路安全性在系統中扮演三方面的重要角色: 分別為機密性, 完整性, 以及真實性. 要維持機密性, 網路數據必須全程處在已知框架內, 不能泄露給外部裝置或被外部裝置截收.
而要維護數據完整性, 訊號內容則必須維持與發出時的狀態完全一致, 不能被變更, 截短或添增資訊. 至於要維持真實性, 接收數據則必須確定來自預期的來源, 排除其他來源的訊息. 和偽節點進行錯誤的通訊, 即是喪失真實性的例子.
即使是安全無虞的無線節點, 一旦介接(Interfacing)到非安全的網關時, 也會形成漏洞, 使得有心人士能得到一個入侵的破口. 數據時戳能協助辨識訊號是否經過跳頻, 以及透過側支頻道(Side Channel)重新傳輸. 時戳還能用來正確重組亂序傳輸的關鍵數據, 讓傳輸封包經過眾多非協調運行的感測器之後還能還原出原始數據.
AES-128加密標準的安全支援, 可依循IEEE 802.15.4以及IEEE 802.11內的AES-128/256規範. 密鑰管理, 譯密質量的亂碼生成(RNG), 以及網路接取控制列表(ACL), 這些都有助於提高通訊網路的安全屏障.
頻段
有些IoT無線感測器會用到手機基礎建設中的有照頻段, 不過這類感測器通常屬於高耗電的裝置. 其中一個例子就是車載資通訊系統, 這類系統若想要將搜集到的行動資訊透過短距無線通信技術傳送出去, 實務上並不可行. 另一方面, 其他許多低功耗工業應用則是採用ISM頻段中的免執照頻段.
IEEE 802.15.4低功率無線通信標準是許多任務業物聯網應用的理想技術, 其採用的頻段包括2.4GHz, 915MHz, 以及868MHz部分的ISM頻段, 總共有27個頻道可供多射頻頻道跳頻之用(表1).
全球各地可用的免執照頻段, 其物理層方面的支援並不一致. 歐洲方面在868 MHz頻率上提供600kHz寬的Channel 0頻道, 而北美則在915MHz上提供10個2MHz寬的頻段. 全球其他地區則在2.4 GHz頻率上提供5MHz寬的Channel 11到Channel 26頻道.
低功耗藍芽提供功耗大幅降低的解決方案. 低功耗藍芽並不適合用來傳送檔案, 比較適合傳送小量數據. 低功耗藍芽的一大優勢是滲透率遠高於其他對手, 目前已經廣泛整合到各種行動裝置. Bluetooth 4.2核心規格採用的是2.4GHz的ISM公用頻段, 傳輸距離為50到150公尺, 使用高斯(Gaussian)頻移調變機制可達到1Mbps的數據傳輸率.
為一個IIoT解決方案決定採用哪個最佳頻率時, 應該考慮到2.4GHz ISM解決方案的優點與缺點:
優點
. 在絕大多數國家都不必取得執照.
. 相同解決方案可以在各地市場銷售.
. 83.5MHz的頻寬足夠分成多個頻道, 透過多個頻道同步傳輸以達到高數據傳輸率.
. 工作周期(Duty Cycle)可達到100%.
. 天線尺寸比1GHz頻段的天線來得還要小.
缺點
. 相同輸出功率下, 傳輸距離比1GHz頻段來得短.
. 高滲透率衍生出許多幹擾訊號.
通訊協議
在通訊系統中會運用一整套規則與標準來規範數據如何構成, 以及如何控制數據的交換. 例如開放系統互連(OSI)模型就將通訊分成多個功能層, 讓各界更容易建置可擴充的互通網路. OSI模型分成7層(圖2), 包括實體(PHY), 數據鏈路, 網路, 傳輸, 交談, 表達, 以及應用等分層.
圖2 OSI與TCP/IP模型
IEEE 802.15.4與802.11(Wi-Fi)標準規範的是媒體訪問控制(MAC)數據鏈結子層及物理層. 彼此靠近的802.11基地台可能各自使用其中一個非重迭頻道, 以降低幹擾效應(圖3). 802.11g使用的調變機製為正交載波分頻多任務(OFDM), 以下我們將介紹一種比IEEE 802.15.4還複雜的機制.
圖3 全球通用IEEE 802.15.4物理層Channel 11至Channel 26以及IEEE 802.11g Channel 1至Channel 14頻道
鏈結層提供將無線電波訊號轉換成位數據, 以及從位數據轉換成類比訊號的機制. 這個分層還負責執行可靠通訊, 以及管理無線電頻道的存取作業. 網路層負責控制數據在網路上傳遞的路徑及定址作業. 在這個分層中, 網際網路協議(IP)負責提供IP網址, 以及將IP封包從某個節點傳到另一個節點.
在網路的兩端運行應用交談(Session)時, 傳輸層會產生對應的通訊交談程序. 這個設計讓一個裝置能同時運行多個應用, 而每個應用分別使用自己的通訊頻道. 網際網路上的連網裝置大多數是使用傳輸控制協議(TCP)來作為預設的傳輸協議.
應用層負責數據的格式及控管工作, 讓節點感測器的特定應用其傳輸數據流達到優化. TCP/IP堆棧內其中一個廣受歡迎的應用層協議, 便是超文本傳輸通訊協議(HTTP), 此協議是開發來用於網際網路上傳遞數據.
美國聯邦通訊委員會FCC Part 15規則將ISM頻段的有效傳輸功率限制在36dBm. 其中一項例外, 就是讓使用2.4GHz頻段的固定點對點鏈結能使用24dBi增益的天線, 以及24dBm傳輸功率, 讓總有效等向射頻功率(EIRP)達到48dBm. 傳輸功率應至少能達到1毫瓦. 想要使封包錯誤率小於1%, 那麼接收器的靈敏度應能接收到2.4GHz頻段的–85dBm訊號, 以及接收868MHz與915MHz頻段上強度–9dBm的訊號.
舊地增建或新地設置
工業物聯網必須有眾多有線與無線標準鼎力支援才能上線運行, 但想運用現有網路系統建構IIoT則目前的選項數量並不多. 新開發的IIoT解決方案必須進行調整才能融入網路環境.
新地設置(Greenfield)是在全新環境中從頭建立新系統, 不會有舊設備形成的限制與拘束. 例如興建一處新工廠或倉庫, 可考慮將IIoT解決方案裝設在建築物的鋼骨內以達到最佳的效能.
舊設施增建(Brownfield)則是在現有基礎設施內裝設IIoT網路, 面臨的挑戰會更加嚴峻. 舊有網路可能不適合用來運行物聯網, 但新的IIoT系統卻必須和任何已安裝的系統並存運行, 而這些舊系統往往是射頻幹擾訊號的來源. 開發者必須承接舊環境中留下包括硬體, 嵌入式軟體, 以及先前設計決策所形成的限制. 於是開發流程變得極為繁瑣, 須審慎仔細地分析, 設計及測試.
網路拓撲
IEEE 802.15.4協議提供兩種裝置類別. 全功能裝置(FFD)可用在任何拓撲, 並能和任何其他裝置通訊, 作為PAN協調器(Coordinator). 精簡功能裝置(RFD)則僅能裝在星狀拓撲, 且不能作為網路協調器. 在IEEE 802.15.4規範的簡單建置環境中只需要一個網路協調器. 用戶可根據應用形態挑選適合的網路模型, 包括對等式(Peer-to-peer), 星型, 網狀以及多點跳躍(Multihop)(圖4).
圖4 對等式, 星型, 網狀及多點跳躍拓撲
對等式拓撲網路將兩個節點簡單地連結, 但沒有運用任何智能來擴大網路連結距離. 這種拓撲的組建速度快, 但一旦有節點故障時整個網路就會停擺, 完全沒有冗餘性可言.
星型拓撲則延展了幅射狀網路的距離, 並拉大兩個節點之間的傳輸長度, 如同使用FFD節點一般, 主控端能和多個RFD節點進行通訊, 但每個RFD節點仍然只能和路由器通訊. 只要不是FFD, 這種拓撲中即使有一個節點故障(Single Point of Failure), 整個網路還能繼續運作.
網狀網路拓撲讓任何節點能跳過其他節點相互通訊, 藉此提供冗餘的通訊路徑以提高網路的強度. 智能網狀拓撲網路能以最少跳躍的路徑進行通訊, 藉以減少耗電與傳輸延遲. 這種具備自我組網(Self-Organization)機制的拓撲能因應環境變化進行調適, 允許節點自由加入網路或從網路抽離.
可靠性
IIoT用戶最重視的就是可靠度與安全性. 組織通常會依賴大型複雜叢集來執行數據分析, 但這些系統往往在包括數據傳輸, 建立索引, 擷取數據, 轉型, 以及負載處理等方面出現瓶頸. 想要在下遊叢集避免出現瓶頸, 那麼每個邊緣節點須進行高效率的通訊就變得非常重要.
工業環境對於高效率射頻電波傳遞而言是極為嚴苛的場所. 大型, 不規則形狀, 高密度設置的金屬材質廠房設備, 水泥牆, 隔間及金屬貨架, 都會產生多路徑電波傳遞的狀況.
電波朝各方向從發送端天線射出, 「多路徑」則是指電波經過環境傳播(Environmental Propagation)後在傳抵接收器之前出現波形變化的狀況. 接收器看到的入射波分成三類, 分別為反射, 繞射以及散射. 多路徑傳遞的電波在振幅與相位方面可能出現變化, 導致目的地接收器會看到受到相長幹擾或相消幹擾的訊號.
CSMA-CA頻道接取
載波偵測多路接取與碰撞避免(CSMA/CA)是一種數據鏈結層的通訊協議, 其中網路節點會採用載波偵測機制. 節點只有在偵測到傳輸頻道閑置時才會一次傳送整個封包數據. 無線網路中的隱藏節點並不在其他節點偵測範圍內. 圖5顯示例子中, 遠在傳輸邊緣處的節點還能看到基地台「Y」, 但無法看到另一邊的節點X或Z.
圖5 隱藏節點X與Z無法直接通訊.
交握(Handshaking)程序運用RTS/CTS建置出虛擬載波感測機制, 只鬚髮出短要求訊息即可傳送與清空數據, 以這種流程來傳遞WLAN數據. 802.11主要依賴實體載波感測, 而IEEE802.15.4則是採用CSMA/CA機制. 為克服這些隱藏節點問題, 業界則混用RTS/CTS交握及CSMA/CA. 在情況允許下, 提高隱藏節點傳輸功率可拉長觀測的距離.
為改善頻寬, 各界研發出各種先進調變機制來調製訊號的相位, 振幅, 或頻率. 正交相移鍵控(QPSK)這種調變機制採用四個相位, 將每個符元編碼成兩個位的數據.
運用調變機制有效改善頻寬
正交調變採用混合架構(圖6), 藉由相位移動來減少對訊號頻寬的需求. 二元(Binary)數據切分成兩個連續的位, 並以ωc載波, sinωct, 以及cosωct三角函式的正交相位進行調變.
圖6 偏移QPSK調變架構
在2.4GHz ISM頻段上運行的IEEE 802.15.4收發器採用一種QPSK衍生型物理層, 名為偏移QPSK, O-QPSK, 或交錯QPSK. 在位傳輸流中加入一個單數據位(Tbit)偏移時間常數, 它將數據偏移符元周期一半的時間, 藉以避免同時傳送節點X與節點Y的訊號波形, 防止波型重迭而產生幹擾. 連續相位差(Step)永遠不會超過正負90度(圖7). O-QPSK其中一個缺點便是不允許差動式編碼, 但其的確排除了同調檢測(Coherent Detection)方面的難題.
圖7 相位轉變±90°(左)與I/Q O-QPSK選項(右)
IEEE 802.15.4採用的調變機制降低了傳送與接收數據的符元率. O-QPSK調變機制同時傳送兩個編碼位, 採用1比4的符元率: 比特率. 因此62.5ksymbols/sec的符元率可達到250kbps的數據傳輸率.
因應網路成長 定址機制再擴充
並不是所有物聯網節點都需要外部IP網址. 在專用通訊方面, 感測器節點應能支援獨一無二的IP網址. IPv4支援32位定址機制, 這種在數十年前制定的技術僅能支援43億個裝置, 如今已無法因應網際網路成長的需求. IPv6將定址機制提高到128位, 而能支援240乘以10的36次方個全局獨一網址(GUA)裝置.
要從在兩個不同IPv6網域以及IEEE 802.15.4網路對映數據及管理網址, 將會對設計形成嚴峻的挑戰. 6LoWPAN定義了封裝與表頭壓縮機制, 讓Ipv6封包能透過IEEE 802.15.4網路進行傳送與接收.
其中一個例子便是Thread, 這個技術檔案不公開(Closed-Documentation)但免授權金的通訊協議可運行於6LoWPAN基礎上, 以支援各種自動化應用.
因應此一趨勢, 半導體組件商如亞德諾半導體(ADI), 便針對AduCx系列微控制器, 以及Blackfin系列DSP提供支援有線網路協議的全套無線類比收發器. 像是低功耗無線大功率收發模組方案--ADRF7242, 支援IEEE 802.15.4協議, 提供可自設的數據傳輸率與多種調變機制, 並採用全球通用的ISM頻段, 其傳輸速率從50kbps涵蓋到2000kbps, 並能通過相關的美規FCC與歐規ETSI標準的認證.
另一款產品ADRF7023則採用全球各地免執照ISM頻段, 包括433MHz, 868MHz, 以及915MHz, 傳輸速率從1kbps到300kbps. 該公司提供一個完整的WSN開發平台, 讓用戶自行設計客制化解決方案.
例如RapID Platform平台包含一系列模組與開發工具包, 可以用來嵌入各種工業網路協議. SmartMesh無線感測器包含多款晶片及預先驗證的PCB電路板模組, 並且配備有網狀網路聯網軟體, 讓感測器能夠在各種嚴苛的工業物聯網環境中進行通訊.
(本文作者為ADI自動化能源及感測器產品工程經理) 新電子
4.技術合作是工業物聯網關鍵 互操作性提升IIoT布建效率;
工業物聯網(IIoT)有望徹底改變人們操作製造, 能源和運輸系統的方式. 但由於構成物聯網的互聯技術龐大且複雜, 沒有一家公司可以獨立提供完整的企業IIoT解決方案(圖1).
為了完整說明, 我們來看一個IIoT系統架構. IIoT系統不僅僅是增加智能設備和感測器的數量, 還包括透過分布式網路(包括邊緣節點, 本地IT和雲端)來傳輸和管理大量數據(圖2).
圖1 系統設計人員需要整合各類供貨商來源的技術組件, 用於構建特定應用所需的系統, 以提高質量, 產量, 效率和安全性.
圖2 架構中許多不同的子系統和技術必須結合在一起, 才能構建完整的解決方案.
要管理源於各類供貨商的子系統, 其中的通訊絕非簡單的任務, 從工業互聯網聯盟(Industrial Internet Consortium, IIC)的通訊堆棧圖便很好說明了這一點. 我們不僅要管理多層通訊標準與協議, 且許多任務業垂直領域中(如製造或電網), 都有自己的一套工業協議來進行規範(圖3).
圖3 仍有許多已部署的傳統M2M, 使用著各種專有協議, 這也必須整合至系統中.
互操作性是成功的關鍵
正因為如此, 在評估IIoT廠商的技術時, 一個關鍵的標準是互操作性, 即是在該技術邊界來回傳遞資訊的方便性.
資訊可以通過四種方式傳遞: 協議, 數據檔案, Web服務和API. 在IIoT系統中, 系統的不同部分可能會使用不同的方法. 然而, 最終的目標是儘可能地使子系統之間的通訊變得簡單, 讓系統設計人員可以集中精力解決真正的系統問題, 而不是解決工具帶來的問題.
那麼, 評估互操作性時應該考慮哪些標準? 通常有兩個方面: 開放性和技術合作夥伴.
開放性平台改善技術功能限制
開放性是指開發人員使用該平台構建和訂定系統的容易程度. 在設計包含多個供貨商的IIoT系統時, 一些可以讓用戶進行程序設計的功能:
1.支援許多通訊協議, 包括多種垂直工業協議, 如CAN, 現場匯流排, OPC UA, EtherCAT, Modbus和IEC-61850.
2.支援多種數據檔案類型.
3.軟體開發組合(SDK)和模組開發組合(MDK), 例如用於ThingWorx平台的PTC SDK.
4.開源即時作業系統, 如NI Linux Real-Time.
5.開放且可擴展的API.
6.附加元件和附件, 例如用於Amazon Web Services的LabVIEW Cloud Toolkit.
這些功能提供了多種跨技術數據通訊選擇, 可避免系統工程師因系統發展而陷入設計瓶頸. 開放式平台有助於改善技術功能限制或僅支援一兩種通訊協議所帶來的局限性.
尋找技術合作夥伴
此外, 供貨商之間的合作夥伴關係可提供整合服務, 進一步降低了整合相鄰技術的風險. 通過IIC測試平台等共同努力成果, 參與的公司正在整合來自多個領域的技術, 並為預測性維護, 智能電網通訊和控制等典型的IIoT應用建造參考架構.
這些夥伴關係可以透過NI工業物聯網實驗室的技術演示來展現. 該演示在一台幫浦上執行資產健康監測, 並結合了多家供貨商的技術, 包括:
1.Flowserve--流量控制系統解決方案(圖4)
圖4 Flowserve流量控制系統解決方案
2.Hewlett Packard Enterprise--深度邊緣計算和遠程管理
3.NI(National Instruments)--數據採集和特徵粹取
4.PTC--IoT平台, 包含用於企業系統的分析和擴增實境(AR)功能
5.OSIsoft--數據管理和曆史庫
對於聲稱能提供完整IIoT解決方案的供貨商, 企業領導者應該給予警惕. 因為一個完整的IIoT系統將涉略從數據採集到擴增實境等諸多技術領域的組件. 反之, 所尋找的技術合作夥伴應該認識相鄰技術且掌握有效整合的重要性, 並積極與其他廠商打好關係.
(本文作者為NI產品市場工程師) 新電子
5.研究人員創造了世界上最冷的電子晶片
巴塞爾大學教授Dominik Zumbühl和他的同事成功地將納米電子晶片的溫度冷卻至2.8毫開爾文, 也就是約零下273.15攝氏度. 研究人員說: '磁冷卻是基於這樣一個原理, 即當外加磁場逐漸減小時, 系統會漸漸冷卻, 同時避免任何外部熱流.
'在減小磁場前, 磁化產生的熱量需要通過其他方式吸收掉, 以獲得有效的磁性冷卻. 這就是我們如何成功地將納米電子晶片冷卻到2.8毫開氏度, 從而實現破紀錄的低溫的方法. '
Zumbühl教授和他的同事將這兩種冷卻系統結合, 這兩種冷卻系統都基於磁冷卻.
他們將晶片的所有導電連接冷卻到了150微開氏度 (離絕對零度不到千分之一度) .
然後他們將第二個冷卻系統直接應用於晶片本身, 同時置入了一個庫侖阻塞溫度計. 溫度計的結構和材料使它能夠通過磁冷卻降至2.8毫開氏度.
Zumbühl教授說: '我們結合兩個冷卻系統, 能夠將晶片降溫到3毫開氏度以下 (約零下273.15攝氏度) . 我們樂觀地認為, 可以使用相同的方法達到1毫開氏度. '
科學家們說: '我們能夠將晶片保持7個小時的超低溫, 這相當不錯. 科學家就會有充足的時間進行多項探索實驗, 這將有助於了解接近絕對零度時的物理學特性. ' 快科技
