随着物联网的逐渐铺开，人们已经在生活中看到了越来越多的物联网模块：智能水表，共享单车，等等。目前的物联网仍然主要由运营商推动，物联网模块需要使用标准蜂窝协议与基站通讯。由于基站需要覆盖尽可能大的面积，因此物联网模块需要能做到在距离基站很远时仍能通讯，这就对于物联网模块的射频发射功率有了很高的要求；从另一个角度来说，物联网模块在做无线通讯时仍然需要消耗高达30mA的电流，这使得目前的物联网模组仍然需要配合较高容量的电池（如五号电池）才能工作，这也导致了物联网模组的尺寸很难做小。
为了能进一步普及物联网，必须克服这个功耗以及尺寸的限制。例如，如果未来要把物联网做到植入人体内，则不可能再搭配五号电池，而必须使用更小的电池甚至使用能量获取系统从环境中获取能量彻底摆脱电池的限制。为了实现这个目标，从通讯协议上说，可以使用更低功耗的自组网技术，类似BLE；而从电路实现上，则必须使用创新电路来降低功耗。
根据之前的讨论，目前电池的尺寸和成本都已经成为了限制IoT设备近一步进入潜在市场的瓶颈。那么，有没有可能使用从环境中获得能量来支持物联网节点工作呢？这种从环境中获取能量来支持物联网节点工作的模块叫做“能量获取”（energy harvesting），目前能量获取电路芯片的研究已经成为了研究领域的热门方向
目前最成熟的能量获取系统可以说是太阳能电池。传统太阳能电池能提供较好的能量获取效率，但是付出的代价是难以集成到CMOS芯片上。最近，不少研究机构都在使用新型CMOS太阳能电池，从而可以和物联网节点的其他模块集成到同一块芯片上，大大增加了集成度并减小模组尺寸。当然，集成在CMOS芯片上的太阳能电池需要付出低能量输出的代价，目前常见的CMOS片上太阳能电池在室内灯光下能提供nW等级的功率输出，而在强光下能提供uW级别的功率输出，这就对物联网模组的整体功耗优化提出了很高的要求。另一方面，也可以将能量获取与小尺寸微型电池配合使用，当光照较好时使用太阳能电池而在光照较弱时使用备用电池，从而提升整体物联网模组的电池寿命。
除了太阳能电池外，另一个广为人知的环境能量就是WiFi信号。今年ISSCC上，来自俄勒冈州立大学的研究组发表了从环境中的WiFi信号获取能量的芯片。先来点背景知识：WiFi的最大发射功率是30dBm（即1W），在简单的环境里（即没有遮挡等）信号功率随着与发射设备的距离平方衰减，在距离3m左右的距离信号功率就衰减到了1uW（-30dBm）左右，而如果有物体遮挡则会导致功率更小。俄勒冈州立大学发表的论文中，芯片配合直径为1.5cm的天线可以在非常低的无线信号功率（-33dBm即500nW）下也能工作给电池充电，能量获取效率在5-10%左右（即在距离发射源3m的情况下输出功率在50nW左右）。因此，WiFi信号也可以用来给物联网模组提供能量，但是其输出功率在现实的距离上也不大，同样也需要节点模组对于功耗做深度优化。
另外，机械能也可以作为物联网节点的能量获取来源。压电效应可以把机械能转换为电能，从而使用压电材料（例如压电MEMS）就能为物联网节点充电。使用压电材料做能量源的典型应用包括各种智能城市和工业应用，例如当有车压过减速带的时候，减速带下的物联网传感器上的压电材料可以利用车辆压力的机械能给传感器充电并唤醒传感器，从而实现车辆数量统计等。这样，机械压力即可以作为需要测量的信号，其本身又可以作为能量源，所以在没有信号的时候就无需浪费能量了！压电材料的输出功率随着机械能的大小不同会有很大的区别，一般在nW-mW的数量级范围。
传统的IoT无线收发系统使用的往往是周期性通讯或主动事件驱动通讯的方案。周期性通讯指的是IoT节点定期打开与中心节点通讯，并在其他时间休眠；事件驱动通讯则是指IoT节点仅仅在传感器监测到特定事件时才与中心节点通讯，而其它时候都休眠。
在这两种模式中，都需要IoT节点主动与中心节点建立连接并通讯。然而，这个建立连接的过程是非常消耗能量的。因此，唤醒式无线系统的概念就应运而生。
什么是唤醒式无线系统？就是该该系统在大多数时候都是休眠的，仅仅当主节点发射特定信号时才会唤醒无线系统。换句话说，连接的建立这个耗费能量的过程并不由IoT节点来完成，而是由中心节点通过发送唤醒信号来完成。
当建立连接的事件由中心节点来驱动时，一切都变得简单。首先，中心节点可以发射一段射频信号，而IoT节点可以通过能量获取（energy harvesting）电路从该射频信号中获取能量为内部电容充电。当IoT节点的电容充电完毕后，无线连接系统就可以使用电容里的能量来发射射频信号与中心节点通讯。这样一来，就可以做到无电池操作。想象一下，如果不是使用唤醒式无线系统，而是使用IoT主动连接的话，无电池就会变得困难，因为无法保证IoT节点在需要通讯的时候在节点内有足够的能量。反之，现在使用唤醒式系统，中心节点在需要IoT节点工作时首先为其充电唤醒，就能保证每次IoT节点都有足够能量通讯。
那么，这样的唤醒式无线系统功耗有多低呢？在2016年的ISSCC上，来自初创公司PsiKick发表的支持BLE网络的唤醒式接收机在做无线通讯时仅需要400 nW的功耗，而到了2017年ISSCC，加州大学圣地亚哥分校发表的唤醒式接收机更是把功耗做到了4.5 nW，比起传统需要毫瓦级的IoT芯片小了4-6个数量级！
来自UCSD的4.5 nW超低功耗唤醒式接收机
唤醒式接收机主要解决了无线链路中如何低功耗接收信号的问题，但是在如果使用传统的发射机，则还是需要主动发射射频信号。发射机也是非常费电的，发射信号时所需的功耗常常要达到毫瓦数量级。那么，有没有可能在发射机处也做一些创新，降低功耗呢？
确实已经有人另辟蹊径，想到了不发射射频信号也能把IoT节点传感器的信息传输出去的办法，就是由华盛顿大学研究人员提出的使用发射调制。反射调制有点像在航海和野外探险中的日光信号镜，日光信号镜通过不同角度的反射太阳光来传递信息。在这里，信号的载体是太阳光，但是太阳光能量并非传递信号的人发射的，而是作为第三方的太阳提供的。类似的，华盛顿大学研究人员提出的办法也是这样：中心节点发射射频信号，IoT节点则传感器的输出来改变（调制）天线的发射系数，这样中心节点通过检测反射信号就可以接收IoT节点的信号。在整个过程中IoT节点并没有发射射频信号，而是反射中心节点发出的射频信号，这样就实现了超低功耗。
华盛顿大学的Shyam Gollakota教授率领的研究组在反射调制实现的超低功耗IoT领域目前已经完成了三个相关项目。去年，他们完成了passive WiFi和interscatter项目。Passive WiFi用于长距离反射通信，使用WiFi路由器发射功率相对较高的射频信号，而IoT节点则调制天线反射系数来传递信息。多个IoT节点可以共存，并使用类似CDMA扩频的方式来同时发射信息。interscatter则用于短距离数据传输，使用移动设备发射功率较低的射频信号，而IoT节点则调制该射频信号的反射来实现信息传输的目的。Passive WiFi和interscatter芯片的功耗都在10-20微瓦附近，比起动辄毫瓦级别的传统IoT无线芯片小了几个数量级，同时也为物联网节点进入人体内等应用场景铺平了道路。
Passive WiFi（上）与Interscatter（下）使用反射调制，分别针对长距离与短距离应用。
Passive WiFi和Interscatter还需要使用电信号因此需要供电，而Gollakota教授最近发表的Printed WiFi则是更进一步，完全不需要供电了！
在物联网的应用中，许多需要检测的物理量其实不是电信号，例如速度，液体流量等等。这些物理量虽然不是电物理量，但是由于目前主流的信号处理和传输都是使用电子系统，因此传统的做法还是使用传感器电子芯片把这些物理量转化为电信号，之后再用无线连接传输出去。其实，这一步转化过程并非必要，而且会引入额外的能量消耗。Printed WiFi的创新之处就是使用机械系统去调制天线的反射系数，从而通过反射调制把这些物理量传输出去。这样，在IoT节点就完全避免了电子系统，从而真正实现无电池工作！
目前，这些机械系统使用3D打印的方式制作，这也是该项目取名Printed WiFi的原因。
上图是Printed WiFi的一个例子，即转速传感器。弹簧、齿轮等机械器件在上方测速仪旋转时会周期性地闭合／打开最下方天线（slot antenna）中的开关，从而周期性地（周期即旋转速度）改变最下方天线的反射特性，这样中心节点只要通过反射射频信号就能读出旋转速度。最下方的图是该传感器在不同转速时的反射信号在时间域的变化情况，可见通过反射信号可以把转速信息提取出来。
物联网节点最基本的目标就是提供传感功能，因此超低功耗传感器也是必不可少。目前，温度、光照传感器在经过深度优化后已经可以实现nW-uW数量级的功耗，而在智能音响中得到广泛应用的声音传感器则往往要消耗mW数量级甚至更高的功耗，因此成为了下一步突破研发的重点。
在声音传感器领域，最近的突破来自于压电MEMS（一个典型代表是脱胎于密歇根大学的初创公司Vesper）。传统的声音传感器（即麦克风）必须把整个系统（包括后端ADC和DSP）一直处于活动待机状态，以避免错过任何有用的声音信号，因此平均功耗在接近mW这样的数量级。然而，在不少环境下，这样的系统其实造成了能量的浪费，因为大多数时候环境里可能并没有声音，造成了ADC、DSP等模组能量的浪费。而使用压电MEMS可以避免这样的问题：当没有声音信号时，压电MEMS系统处于休眠状态，仅仅前端压电MEMS麦克风在待命，而后端的ADC、DSP都处于休眠状态，整体功耗在uW数量级。而一旦有用声音信号出现并被压电MEMS检测到，则压电MEMS麦克风可以输出唤醒信号将后面的ADC和DSP唤醒，从而不错过有用信号。因此，整体声音传感器的平均功耗可以在常规的应用场景下可以控制在uW数量级，从而使声音传感器可以进入更多应用场景。
物联网节点里的最后一个关键模组是MCU。MCU作为控制整个物联网节点的核心模组，其功耗也往往不可忽视。如何减小MCU的功耗？MCU功耗一般分为静态漏电和动态功耗两部分。在静态漏电部分，为了减小漏电，可以做的是减小电源电压，以及使用低漏电的标准单元设计。在动态功耗部分，我们可以减小电源电压或者降低时钟频率来降低功耗。由此可见，降低电源电压可以同时降低静态漏电和动态功耗，因此能将电源电压降低的亚阈值电路设计就成了超低功耗MCU设计的必由之路。举例来说，将电源电压由1.2V降低到0.5V可以将动态功耗降低接近6倍，而静态漏电更是指数级下降。当然，亚阈值电路设计会涉及一些设计流程方面的挑战，例如如何确定亚阈值门电路的延迟，建立／保持时间等都需要仔细仿真和优化。在学术界，弗吉尼亚大学的研究组发布了动态功耗低至500nW的传感器SoC，其中除了MCU之外还包括了计算加速器和无线基带。在已经商业化的技术方面，初创公司Ambiq的Apollo系列MCU可以实现35uA／MHz的超低功耗，其设计使用了Ambiq拥有多年积累的SPOT亚阈值设计技术。在未来，我们可望可以看到功耗低至nW数量级的MCU，从而为使用能量获取技术的物联网节点铺平道路。
随着物联网的发展，目前第一代广域物联网已经快速铺开走进了千家万户。然而，广域物联网节点由于必须满足覆盖需求，因此射频功耗很难做小，从而限制了应用场景（例如人体内传感器等无法使用大容量电池的场景）。局域物联网将会成为物联网发展的下一步，本文介绍的能量获取技术配合超低功耗无线通信、MCU和传感器可望让物联网节点突破传统的限制，在尺寸和电池寿命方面都得到革命性的突破，从而为物联网进入可植入式传感器等新应用铺平道路。
（原文发表于微信公众号）
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