几乎所有能够实现电气化的系统都正朝着电气化的趋势发展，同时也不可避免地要求在这些系统上实现可操作的智能化。为了达到各种商业应用所需的智能化程度，在工业、消费、医疗保健和建筑物等各种环境中，都必须部署大量传感器。
这些传感器——现在通常是人工智能(AI)结合物联网(IoT)的传感器——还必须具有多样化的类型，才能借由传感器融合(sensor fusion)所收集的数据，将误差降至最低并提高可实现的洞察力。因此，机器学习(ML)算法和人工智能平台正在以传感器融合的概念加以构建，从而实现自动驾驶和高级驾驶安全功能、安全、工业/工人安全以及受众洞察等许多现代化应用。
此外，诸如5G和Wi-Fi等最新无线通信标准中也包含一些新功能，如时间敏感网络(TSN)、确定性网络、低延迟和高可靠性等功能。由于这些新功能的要求，传感器模块就必须能以更高传输效率提供更低延迟的数据，少了传感器数据就无法实现这些新的特性功能。
图1：为了满足物联网应用案例，新的传感器设计正持续发展。(来源：Postscapes)
本文旨在从高层次讨论这些变化如何影响最新的传感器设计及其限制因素，以及随着这些趋势的进展，未来的传感器模块用户可能存在哪些需求。
如果能够有效地将数据数字化，并将传感器模块本身与通信硬件一起部署在适合收集有用数据的位置，那么几乎任何传感器都可以变成物联网传感器。如今，这种情况经常发生在工业用途的传感器上，如近距离传感器、雷达和负载传感器，主要用于测量和衡量人流量/占用率。此外，资产跟踪技术还被用在设施中，用于追踪取代人类工人工作的自主移动机器人(AMR)。
图2：现在，几乎任何传感器都可以被视为物联网传感器。(来源：onsemi)
业界对于传感器模块的更高集成度的需求也在与日俱增，通常在一个模块中搭配多个传感器。这包括用于姿态航向参考系统(AHRS)的多轴加速度计、陀螺仪、惯性测量单元(IMU)和磁场传感器。
为了更能适应高可靠性和任务关键型应用，传感器集成商和物联网系统开发商不断要求减少集成误差；然而，减少这些误差通常无法在传感器层完成，而需要采用其他的处理电路。
最后，传感器的延迟也是一个越来越重要的考虑因素。在过去，10ms、100ms或甚至1000ms的传感器刷新率都是可以接受的；而现在，能够在100ns内发布精确、高分辨率数据的传感器市场正在不断扩大。由于自动机器人和自动驾驶汽车的高速发展，近距离传感器技术尤其如此。
物联网市场的这些新兴因素正引发更多在传感器设计方面的考量。通过将多个传感器与处理技术集成于单一芯片中，有助于减少占用空间并增强传感器融合能力，从而使某些传感器类型的SoC设计发生转变。
然而，尽管加速度计、陀螺仪以及其他类型的惯性传感器和位置传感器现在都利用了MEMS进行制造，因而很自然地能够采用半导体工艺与数字电路一起开发，但还有其他许多类型的传感器，这种集成途径并不可行。
例如高频传感器或磁性传感器，它们可能需要使用特殊的半导体、铁磁材料或超结构。但是，为了在系统级封装(SiP)或其他类型的2D/2.5D模块中实现这些传感器技术，还必须投入大量资金进行开发。这些2D/2.5D模块可针对空间限制进一步优化，并与传感器更紧密地集成以减少延迟。
限制现代传感器设计的另一个重要方面是减少影响许多传感器类型的固有误差。例如，压电传感器易受到冲击、振动、振荡、电干扰、磁干扰的影响，以及，如果传感器极小，还可能受到射频(RF)干扰的影响。
虽然经由平均和加窗等进一步处理通常能减少误差，但在时间紧迫的情况下，试图实现更高的传感器捕获率则会导致这些固有的误差、噪声和潜在干扰。此外，在更高的数据传输速率下，更高分辨率的数据可能导致更高的噪声水平，因而需要更先进的减少错误、降低噪声以及其他类型的信号处理，以便在更高的速度下提供更高保真度的传感器数据。
分布式传感器的发展以及在工业、建筑物、设施管理和客户/受众分析中，对于更高保真度数据的需求与日俱增，同时也改变了工业传感器以及智能物联网的面貌。
由此带来在了物联网传感器数量、传感器类型以及数据处理和传输方式的变化，也正在改变着物联网无线连接的面貌。过去，特定的楼层或区域中有数十到数百个IoT传感器就被视为高密度环境，而现在则会有数百到数千个传感器，而且它们现在更可能依赖于无线连接。
因此，5G和新的Wi-Fi网络功能强调海量机器类通信(mMTC)、低延迟和确定性也就不足为奇了，它们为大型、多样化的无线IoT传感器网络带来了新的用例和功能。这些因素正在重塑物联网连接以及无线连接模块的设计和部署方式。接下来将讨论这些设计趋势以及物联网传感器的连接在最新趋势的主要考虑因素。
目前，可用于IoT传感器的无线连接标准和协议越来越多。随着电气化趋势和对更准确的数据需求持续增长，这种无线连接越来越多样化的趋势可望延续。
此外，就Wi-Fi和5G而言，标准也在不断变化，这些变化也实现了新的功能，并为这些无线网络技术开辟了新的应用。
图3：设计工程师必须从众多无线标准中为其IoT应用选择最合适的技术。(来源：Advantech)
无线标准或协议的选择取决于传感器的数据传输效率、频率和数据大小。物联网传感器数据的这些因素决定了无线连接的基本功能。其他需要考虑的因素还包括空中下载(OTA)更新的能力，以及是否需要使用功能更强大的无线连接解决方案来提高模块的传输效率、频率或数据封包大小，以适应未来的需要。
功能更强大的无线连接解决方案还需要更多的电力才能执行，因此所要求的电源效率对于无线连接解决方案至关重要。当然，授权和潜在干扰等其他考虑因素也很重要。
不同的无线网络类型(例如星型或网状网络)会导致无线链路的动态变化。这会影响物联网传感器的布局方式以及连接/天线模块类型的选择方式。
一旦选定了无线连接标准或协议，接下来的任务就是选择特定的无线和天线模块，或者是带有集成天线的完整无线连接解决方案。而这主要取决于可用空间以及无线链路在距离/覆盖范围方面的要求。
图4：针对IoT传感器的特定无线技术有多种模块可供选择。(来源：Inventek)
如果外壳设计中留有可容纳外接天线的空间，其性能通常会优于芯片集成天线、PCB天线或外壳集成天线。外接天线或在外壳内部使用模块化PCB天线，也较易于对各种天线模块进行原型测试，或是通过添加增益更高或指向性更强的天线模块来进行改装。
无线连接模块或天线模块必须符合区域认证和一致性测试标准。有些模块是经过预认证的，因此从认证的角度来看，它们基本上是可以实现即插即用的。然而，无线物网传感器整体仍然需要满足电磁兼容性(EMC)和其他一致性测试要求，具体取决于应用。
针对工业、政府、汽车、船舶和航天等不同领域的应用都有自己的一套测试标准，必须在产品上市之前执行这些测试。而这通常需要对整个平台本身进行测试，就像车载天线系统的情况一样。
本文在前面段落所讨论的趋势很可能只是冰山一角，因为传感器设计的复杂度正在不断地增加中，而且还需要适应更高的数据传输速率、更高的分辨率、更低的延迟以及更精确的数据。目前，人们正致力于为特殊半导体实现更高集成度，例如III-V族半导体，其于更高频率下的工作效率比硅更高。
这将使高频电子组件和传感器能够与高速数字信号处理电子组件有效地集成，并大幅提高利用这种技术打造的传感器响应时间及其准确度。其中包括汽车雷达、基于雷达的近距离传感器，以及微波/毫米波(mmWave)成像系统。
此外，还有越来越多的研究和研究计划专注于在芯片上实现更复杂的超材料(超结构)，以增强传感器换能器和信号处理能力。例如，采用超材料偏振器取代波导偏振器，以实现片上光电传感器拓扑的优化。超结构与传感器的集成可调节被动信号，使其不至于造成传感器数据信号的大量延迟，因而成为减少传感器数据误差和噪声的关键因素。
如同许多其他技术一样，微型化、更高的效率以及更高的精确度，都是对于物联网传感器技术的未来需求。这是一个日益严峻的挑战，尤其是许多传感器技术在微型化以及与处理或通信技术集成方面的潜力仍有其限制。此外，由于传统的传感器技术并不容易适应未来物联网系统日益微型化且高度优化的外形尺寸，新型且更易于集成的传感器技术仍有空间去取代传统的传感器技术。
(原文刊登于EDN姊妹网站Planet Analog，参考链接：Key design considerations, future of IoT sensors，由Susan Hong编译。)
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