市場調査会社のIDCによると、スマートウェアラブルの出荷台数は2021年に2億4,101万台に達し、2017年の1億2550万台に比べて2倍近くの市場成長を遂げます。現在のスポーツ、ポジショニング、コール、お支払いは、フィットネスや健康的な生活の中で、特にスポーツやフィットネスがより着用されるようになっています。国際的に有名なメーカー、アップル、ガーミン、サムスン（サムスン）などの重要なアプリケーション分野では、スポーツアプリケーションを中心とした衣料品が発売されています。
同時に、人工知能（AI）の急速な増加は、深い情報の収集と分析を通じて、人間の動き認識などのウェアラブルデバイスに新しいアプリケーションをもたらし、AIウェアラブルデバイスはより効果的で正確なデータを提供します。消費者がそれを参照するようにして、この運動エクササイズやAI波の中でセンサが重要な役割を果たしています。メッセージ収集の品質は、後続の処理とアプリケーションに直接影響を与えます。度。
センサ精度を高めるAI /多機能アプリケーション
AIの急速な発展、革新的なアプリケーションの様々なLEDから急増し、この波は、アプリケーションに身に着けるように広がっている。チェンのJiancheng（図1）についてSTマイクロエレクトロニクスアジア太平洋地域の製品マーケティングマネージャは、フィットネスと、ヘルスケア理念と言いました増殖、AI、ますます広くウェアラブルデバイスの機能とアプリケーションの上昇と相まって、ますます大規模なデータの効果的な分析のために、結果のより正確な、より信頼できる分析、バックエンド・アルゴリズムを消費者に提供し、従ってなるより複雑な計算時間のアルゴリズムを減少させるために、機器メーカーは、他の言葉で、小型、低消費電力以下、精度が重要な考慮事項センサ設計の一つとなっている、センサの精度を要求されています。
台湾李Dinghan AMSゼネラルマネージャーは、センサ2000は、ウェアラブルデバイスは、そのようなプロスポーツウォッチ、ヘルスケア機器、アプリケーションや、より複雑なアルゴリズムのますます広い範囲の顔などの特殊な製品の開発に向けてあることにバインドされていることを指摘しました精度を向上させることができ、より正確な最初の時間が消費者のための正しい情報を分析することができるアルゴリズム後のデータセグメントを検出し、この方法は、製造業者およびアプリケーション開発者、製品の経時変化を加速する端末に資するがされますこれは、センサの精度が常に向上している主な要因です。
検出精度の向上3つのパラメータが重要です
増加の背後にあるアルゴリズムの複雑さは、また増加に従わなければならないセンサの精度に貢献しながら、世界を席巻AIは、ウェアラブルデバイスは、より多くの革新的なアプリケーションが増加となっています。チェンのJianchengは、参照がデザインの3つの主要なパラメータだった、それはセンサーの精度を向上させることが指摘しましたノイズ、安定性、および許容差（許容値）を示します。
上記の3つは、センサの精度を高めるための重要なパラメータであり、これらの各パラメータには、振動除去、フリッカノイズ、高ノイズなどの多くの調整項目が含まれています。周波数ノイズ（高周波）;注意すべき安定性は、経時的に安定である（時間の安定性）、温度対安定性（温度対安定性）、信頼性（再現性）、オフセット誤差（オフセット）、感度が含まれるように（感度）および非線形性（非線形性）を含む。
安定性は、異なる環境の変化に対応した製品は、正確なデータを収集し続けることを確実にするためであり、陳のJianchengは、さらにノイズが調整し、改善、簡単にデータの歪みの検出には至らなかった場合は、すべての重要なパラメータであるセンサ調整エラーパラメータの、ノイズ、安定性と精度を説明しました。
振動センサが10GHzである場合陳のJianchengは、例えば、それはセンサが10GHzのショックで情報を収集していることを意味するが、センサの安定性が十分でない場合、そのユーザとしてノンストップアクションまたは外部環境の変化の振動周波数、 10GHzの20GHzの、20GHzのからジャンプして、バック10GHzでからジャンプし、それがこのセンサーによって収集されたデータは、このよう収集非線形、データが非常に正確であることを意味し、簡単に、スムーズに実行することができないアルゴリズムにウェアラブルデバイス関連のアプリケーションを導くことができます歪みを分析するか停止する。したがって、正確な検出にはセンサーの安定性が非常に重要です。
エラー値、疑いの一環として、エラー値に向けて可能な限り小さくする必要があり、現在のベンダーは、プラスの各種センサ誤差の目標を追求しているか、マイナス1陳のJianchengは言った、業界では現在、積極的にエラー値のさまざまなソースを追求ますます高精度なセンサを必要とするアルゴリズムの後端のために、上記で説明したように、それは最初のステップ中にセンサを検出することが望ましい、収集されたデータは、算術演算とその後の調整時間を短縮するために、非常に正確です。
陳のJianchengは、データ分析のために、デバイスの比較的単純な関数を身に着けていることはそれほど高くない必要があるため、過去のウェアラブルデバイスメーカーにという理由センサの精度の理由は、特定の要件を説明しません。しかし、AI、ビッグデータ時代の上昇に伴い、プラス消費者ウェアラブルデバイスの機能はますます厳しくなってきたアルゴリズムが複雑になってきているので、メーカーはアルゴリズムによって、より革新的なアプリケーションを開発しなければならない。この場合にはセンサの精度が不十分である場合、によって、過去のようになることができませんでしたハードウェアのいくつかの不足を調整するための少しの時間を過ごすためのバックエンドのアルゴリズム。結論として、今センサ用の小型、低消費電力化がすでに前提条件である、ウェアラブルデバイスメーカーは、センサの精度を持つようになりました必要に応じて、製品とアプリケーションの開発時間を短縮したいと考えています。
健康管理が優先される
台湾見よアソシエイトにローマ半導体技術デザインセンターを増大させるための消費者のウェアラブルデバイスの機能要件として王もこの傾向は、偏光ウェアラブルデバイス（低レベル、高順）市場開発、およびより高次の方に押すと考えています製品の機能が増えるほど、センサーの精度要件が高くなります。
センサーのアップグレードの精度はより多くのデータ解析アルゴリズムを支援する場合、検出ランニング、消費の頻度を歩いてどのように多くのカロリー水泳、同様に、これらのアプリケーションは、データを収集するためのセンサーに依存している、その後、バックエンドのアルゴリズムによって解析します正確。
Wangidiは、血圧の検出を応用して、消費者の血圧、脈拍数などに限らず、血管年齢などの生理学的徴候を知りたいとの指摘もあります。サンプリング周波数を検出する血圧センサは、複雑な生理的現象を達成するために、単位時間当たりの測定回数を増加させるために、上昇させます。
したがって、ローマは、そのような企業が最近圧力測定と感光体ユニットと、赤外線カットフィルタ緑色フィルタである年齢の測定をサポートするために新しい血管を導入IC-BH1792GLCを感知する光学式パルスとして勤勉なプロセス技術センサを、継続しました緑色フィルターのみを通過させることで、赤外線や赤外光などの干渉を低減し、動きの強い揺れや太陽光などの強い赤外線などの強い環境にある。高精度パルス測定が可能です。
また、製品はまた、32回までの最速パルス測定は、我々は圧力、血管や年齢の他のバイタルサインの現在価値の測定に非常に市場の注目をサポートすることができ、従来の製品と比較して、1024Hzの高速サンプリングに対応することができます。
王見よが認めもちろん、上記で使用されるICを感知する新しいパルスモードに加えて、センサの精度は、多くの側面を強化する内部抵抗が小さい静電容量センサ、又は低減回路基板であるように、そのようなプロセスの最適化を介してのように、考慮する必要が上側のトレースなどのインダクタンスは、センサをより正確にします。これは、ハードウェア設計に注意を払う場所です。
一方、ヘルスケアの未来がウェアラブル機器市場の重要なアプリケーション、多国間協力チェーンを形成し、産業協力になるためにバインドされ、将来のセンサーサプライヤーのための唯一の方法である必要があります。Videの王がいることを指摘したセンサーは、データ、バックエンドを検出したときこのためには、センサーの全体的な検出性能を向上させるためにソフトでハードなハードウェアに加えて、センサーのサプライヤーがアルゴリズム会社と協力しなければならず、データの解釈に関しては、専門家医療チームは、このようにして多くの関係者の協力を得て、消費者に信頼できる正確なデータと分析結果を提供することができます。
ウェアラブルデバイスの将来の発展のために、李Dinghanも低い/ハイエンド市場セグメントがより明白になると同じビューを保持して、ハイエンドの機器は、ように、特定の医療などのアプリケーション、スポーツの発展に向けて着用されます。希望の消費者の特徴これは過去のようなものではなく、単純な心拍、歩行ステップの検出ではなく、ユーザーの現在の運動状態や運動結果の分析を解釈するためのものです。
そのため、デバイスを着用する日にセンサーの役割は重要で、しかし、オブジェクトを使用して、常にウェアラブルデバイスが固定されておらず、各ユーザの肌の色、髪のボリュームは異なる、多くの変数されていたので、どのようにセンサの精度を向上させるために開発された製品の精度が高いほど、検出されたデータがより正確であるほど、消費者の需要を満たすために、端末メーカーの製品およびアプリケーションの開発時間を早めることができます。
だから、さらに血圧センサを測定するセンサー？リチウムDinghanの精度を向上する方法、例えば、電流または光センサの使用のほとんどは血圧を検出することを指摘したが、上述したように、各個人の生理的な特性が異なるので、時間の量を測定しますしたがって、業界では、光センサと他の技術とを組み合わせて、目に見えない光に対する光センサの分離性能を向上させなければならないため、初めてノイズ、光源などの多くの外的要因を排除する必要があります。パスの変更）、バックエンド・アルゴリズムによるデータ・データの迅速な分析が可能になります。
最近導入された新しいAMS新たなバイタルサインセンサ-AS7024ように、所望のすべてのハードウェアAS7024を含む要素、および血圧測定を行い、心拍数測定（HRM）、心拍変動（HRV）、および心電図（ECG）を統合します小型パッケージソフトウェア。センサIC、フォトダイオード、前端及び光学装置、及びECGアナログ・フロントエンドの組成物のためのプログラムのためのHRMにより、3つのLEDライト、及び6.1ミリメートル×2.7ミリメートルで一体化されています外部センサインタフェースを介して、リファレンスデザインを、迷走神経の緊張および動脈の弾性ならびに皮膚温度および皮膚抵抗の計算に使用することもできる。
さらに、AS7024パルスは、血液を通過する際に脈拍数を測定するために光を調整することにより、サンプリング容器に基づくフォトプレチスモグラフィプレチスモグラフィ（PPG）、にHRMの手術、血管が拡張し、7543を縮小、この技術であります心電図は、心臓洞結節によって生成された電気インパルスを測定するための標準的な方法である。
Li Dinghan氏は、センサーの設計プロセスでは、モジュールメーカーや機器メーカーと緊密に連携しなければならないと述べています。多くの種類がある他のものは10メートルに水中期待している間、流出耐性のいくつかは、いくつかは、防水3メートル水中必要、各製品設計アイデアは同じではありません。このようなコーティングとして、設計におけるいずれかの因子、センサ等の配置、入射角、センサの精度に影響を与えます。このように、センサは、需要を満たすために、センサーの精度を高め、自分の環境やハードウェアの設計思想に基づいて、ベンダー端末業界との互換性がなければなりません。
コンパクト/高精度/低消費電力センサーに求められる機能
コンパクトなVRヘッドセットや眼鏡を使用するように簡単に、NXPセミコンダクターグレーターチャイナマーケティングマネージャ牙李氏は2018年には、このようなモバイル決済スマート腕時計、ブレスレットのためのサポートとして明白な成長を、持っているウェアラブルアプリケーションに対する需要の多くを見ることが指摘しました等;ポータブル健康監視および医療製品。
その中でも、ポータブルヘルスケア機器のアプリケーションでは、医療グレードの性能レベルを達成するために測定精度が求められ、家族や医師は最も信頼性の高い健康データを瞬時に取得して監視することができます例えば、現在市販されているほとんどのデバイスは単純な歩数計数機能を備えており、より複雑なセンサとセンサの融合アルゴリズムにより誤差を2％に減らすことができ、ウェアラブルフィットネス機器を簡単な歩数計だけでなく、姿勢の異常を特定するだけでなく、さまざまな動作状態を識別します。
したがって、今後は、センサの小型化、低消費電力化に加えて、センサを連続的に精密化しなければならないため、より厳しい環境や広い動作温度範囲でセンサが影響を受けにくい。より豊かでスマートなアプリケーションシナリオとサービスのための機械学習とAIアルゴリズム
Wang Weidi氏は、消費者にとってウェアラブルデバイスは人生で「必要」または「必要」な製品ではないが、製品を「欲しい」ものにすると考えているため、ウェアラブル製品に機能を追加して消費を引き付ける方法ウェアラブル機器メーカーが製品を購入することは常に戦略であり、心拍数、歩数、心電図、血液酸素、呼吸数などの機能がますます増加し、これらのアプリケーションはすべて遅れていますアルゴリズムより多く、特にAIの上昇後のサポート、これらのアプリケーションプロジェクト。1は、将来的にはウェアラブルデバイスとAIoTの組み合わせは後に、ビジネスチャンスが大流行になるときという。この潜在的に対応しているため、トレンドの精度を想像することができ、センサーなければなりませんより複雑なアルゴリズムに対応して、改善を続ける。
全体として、AIの急速な増加はウェアラブルデバイスに新しいアプリケーションをもたらし、より複雑なアルゴリズムに対応して、情報の収集を担当するセンサは、小型、低消費電力だけでなく精度もますます重要になってきています。上向きの上昇では、メッセージ収集の品質が低下することはありませんが、その後のアルゴリズムの処理と適用に影響を与え、さらに消費者に良い経験をもたらします。