真乄科技業的頂尖投資團隊

目前市場上穿戴式裝置解決方案開發商提供各式各樣的處理器、繪圖處理器(GPU)及其他系統單晶片(SoC)矽智財(IP)，讓硬體製造商大規模開發穿戴式裝置，迅速滿足大量消費者的需求。

同時大型軟體開發商所形成的社群還能利用這些技術為行動市場開發適用於Android及主流作業系統的各種軟體應用程式。

由於能獨立運作的產品畢竟只是少數，聯網就成為穿戴式技術的關鍵。穿戴式裝置相當多樣化，很多人在使用3G或4G聯網時，也會搭配用於高速區域聯網的無線區域網路(Wi-Fi)。 然而低耗電的需求將導致許多裝置被設計成「智慧配件(Application Accessories, Appcessory)」。這些裝置透過藍牙低功耗技術(BLE)或藍牙智慧(Bluetooth Smart)連結智慧裝置，利用使用者介面或顯示螢幕，藉此處理並傳送資料至網際網路與雲端，進而連結各種服務並到達物聯網(IoT)的境界。

低功耗需求大增　藍牙技術當道

由於有低功耗的需求，藍牙低功耗技術預料將是穿戴式裝置無線介面的主流，它雖無法像Wi-Fi那樣具備速度超快的資料速率，但提供的每秒1百萬位元(Megabit)傳輸速度還是相當實用。

有關穿戴式應用，開發者必須明確定義產品的使用族群，並設定合適的產品價格。穿戴式應用主要包括健身運動相關的健康追蹤與健身成效監測，除了健身運動追蹤器這類價格不到100美元的低價腕帶式裝置，也有價值數百美元，鎖定滑雪、攀岩或定點跳傘等戶外極限運動的高端應用，這些裝置通常會結合抬頭顯示器(HUD)、全球定位、錄影與通訊功能。

此外，這類的穿戴式裝置還能與社交網路應用程式結合，將數據與訊息上傳網路社群。像這樣能夠彙整使用者相關數據，並在適當地點與情境下提供服務的功能，意味著廠商若能開發出適當應用程式，將這類穿戴式裝置連結工作環境以監控並提高生產力，相關商機應有可為之處。

微型化設計引發重重設計挑戰

穿戴式技術主要靠低功耗微控制器(MCU)、應用程式處理器、低耗電無線晶片與感測器如微機電(MEMS)運動感測器等加以驅動。下一代的裝置將更加微型化，使用的電池也會更小，外型更精簡但整合的功能卻更多。此外，高階的產品也將提供更先進的顯示與繪圖功能。

除了產品的尺寸與重量，耗電也是穿戴式技術的關鍵因素之一。每天都必須充電的企業用裝置或許還讓人可以接受，但消費性裝置若必須經常充電，很可能會被束之高閣。 一般智慧手機若要提供某種程度的內容(以大多數人手邊所使用的裝置來看)，每天大概須要充電3,000毫安時(mAh)；然而高階穿戴式產品應每周只須充電300毫安時一次即可，這等於必須大幅降低七十倍的耗電。

事實上，穿戴式市場正處於發展初期並持續演進，其發展速度本身就是一大挑戰。目前開發商以先進及高度整合的感測器，還有選擇多樣且基於Cortex中央處理器(CPU)的微控制器與行動裝置用系統單晶片，再加上強大的軟體開發生態系統，來打造穿戴式解決方案；但隨著市場演進且規模成長，穿戴式裝置的未來將取決於低耗電、客製化或特定應用系統單晶片的開發，針對各個特定市場提供所需的效能、功耗及價格組合。

一旦裝置採用某種初始設計，開發商便可加以延續，進一步予以客製化，或採用更新、更先進的系統單晶片。如此一來，就能為新型高度整合、高效能低耗電系統單晶片創造許多新商機，未來終將帶動功能各異的新產品問世。

市場聚焦「永不斷線」微控制器

穿戴式設計最關鍵的必要條件之一，就是必須部署具有「永不斷線，時時感測(Always-on, Always-aware)」功能的處理器，讓加速器與陀螺儀、全球定位裝置、溫度及壓力感測器之類的感測器能持續進行監控。因此，處理器必須能夠管理越來越複雜的運算法，還要具備「感測器融合」功能，過濾並解讀來自上述所有感測器的資料，進而為使用者提供更好的資訊。

此外，感測器要有強大的32位元處理器核心，才能在晶片上完成所有處理工作，以減少資料傳輸量並將功耗降至最低。

就功能性而言，像活動追蹤器之類的基本款裝置會以簡單的作業系統與藍牙智慧聯網技術來連結行動裝置，因此可能完全沒有顯示螢幕，不然就是極為陽春的黑白螢幕。

另一方面，智慧手表之類的中階產品可能會搭配功能豐富的Linux作業系統，還有彩色顯示螢幕、繪圖及語音功能，或許再加上藍牙與Wi-Fi功能。同時，像Android Wear這樣內建了完整作業系統，而且有完整應用程式生態系統支援的高階智慧手表，除了必須具備中階裝置所有性能，繪圖、全球定位、通訊與攝影功能也要更好，甚至還可能具備高畫質視訊功能。

至於架構方面，採用像Free RTOS或NetBSD這類簡易即時作業系統(RTOS)的產品，必須要具備靜態隨機存取記憶體(SRAM)、唯讀儲存記憶體(ROM)及快閃記憶體(Flash)，但並不需要記憶體管理單元(MMU)，因為它利用32位元Cortex-M等級的處理器之微控制器做為「永不斷線」的中央處理器(CPU)。

穿戴式產品若用Android或Android Wear這樣功能較多的作業系統來執行應用程式，就會需要32位元Cortex-A之類的應用程式處理器，再加上動態隨機存取記憶體(DRAM)、繪圖處理器及記憶體管理單元，或許再搭配顯示處理器(DPU)和/或影像處理器(VPU)。

目前市場持續開發出鎖定穿戴式產品的超低功耗「永不斷線」感測處理微控制器，像Ambiq Micro就準備於2014～2015年間推出採用Cortex-M的微控制器。

目前還有採用Cortex-A的Android開發平台，像飛思卡爾(Freescale)的WaRP平台，內含整合Cortex-A9應用程式處理器的主機板，再加上一片子卡(Daughter Card)，還有做為感測器中樞用、基於Cortex-M0+的微控制器，外加一個無線充電微控制器。

另一個實例是聯發科的MT6572，該解決方案採用Cortex-A7雙核應用處理器實作，可選擇Wi-Fi、藍牙與全球衛星定位系統(GPS)聯網；第三個是全志科技(Allwinner)的Cubieboard 2，其基於Cortex-A7雙核心應用處理器，同時整合繪圖處理器。Linux方面則有基於Cortex-A5應用處理器的原型與評估平台，還有飛思卡爾採用雙核心Cortex-A5和Cortex-M4實作的平台。

滿足各式應用需求　處理器架構種類多元

行動裝置低功耗技術廠商提供多種應用處理器的裝置架構，以便研發鎖定不同穿戴式市場的特定應用系統單晶片，範圍從活動追蹤器之類的基本款裝置到高階智慧手表都有。

事實上，目前市面上有穿戴式產品採用Cortex-M與Cortex-A等級處理器，包括整合加速儀、磁力計以及藍牙聯網功能的Pebble智慧手表；同樣使用微控制器，再加上加速儀以及藍牙功能的Fitbit Flex活動追蹤器；以及攝影機採用內建Cortex-M4的微控制器，搭配攝影機系統單晶片。

更高階的產品則包括智慧手表，提供2G/3G電話撥打/資料功能、Wi-Fi、藍牙、GPS與調頻(FM)聯網功能，還有高畫質(HD)錄影功能。

基本裝置架構

圖1為基本款穿戴式裝置架構的實例之一，晶片內含記憶體(Flash、SRAM、ROM)，設計簡單適合用在活動/運動腕帶或功能簡單的表類產品。Cortex-M0、Cortex-M0+、Cortex-M3或Cortex-M4任何一款超低功耗處理器核心，都能用在「永不斷線」感測器融合處理功能，選擇標準主要是依照設計當中需要的感測器數量而定。

圖1　基本款裝置架構

Cortex-M處理器的特別之處在於指令集支援。Cortex-M0和Cortex-M0+處理器的指令集較精簡，只支援到五十六條指令；Cortex-M3和Cortex-M4指令集則較為豐富，適合更為複雜的資料處理任務，像是提供硬體除法(Hardware Divide)、位元欄處理以及乘加運算(MAC)支援。

中階裝置架構

圖2為中階裝置架構實例之一，適用於作業系統功能較多且採用彩色顯示螢幕的智慧手表。這種架構採用Cortex-A5或Cortex-A7單核心應用程式處理器，除非是在使用者與產品進行互動的時候，否則應用處理器都一直處在休眠模式。

圖2　中階裝置架構

中階架構的工作頻率通常在250?500HMz之間，多半執行即時作業系統或Linux之類的完整作業系統。依照作業系統與終端應用程式的不同需求，架構在設計上可能會需要更高階的作業系統支援、記憶體控制器(DMC)、繪圖處理器、顯示處理器以及影像處理器。

高端裝置架構

圖3為高端穿戴式裝置架構實例之一，採用Cortex-A7雙核心叢集處理應用程式處理器以擴充效能，同樣也包含「永不斷線」的Cortex-M中央處理器。中高階設計還可替換為Cortex-A5雙核心處理器，而該設計架構中還包括繪圖處理器、顯示處理器與影像處理器，可滿足高端產品需求，例如採用Android Wear平台的智慧手表、附有整合式平視顯示器的滑雪護目鏡，或是穿戴式頭戴電腦系統。這類架構的時脈在500M～800MHz之間，專門針對Android等功能較多的作業系統與Android Wear平台所設計，且低耗電模式下動態功率極低，能減少待機耗電。還有能源效率極高的L2快取子系統及低功耗雙倍資料率(DDR)記憶體。

圖3　高端裝置架構

此外，這款設計還能利用128位元單指令多資料架構為應用處理器延伸，以強化多媒體及數位訊號處理功能。

記憶體快取小可降低功耗

不論是中階或高階穿戴式裝置設計，最關鍵的元素之一就是必須達到低功耗目標。跟研發智慧手機之類的裝置相比，穿戴式技術的設計限制更多，不僅要優化系統單晶片以使用較小的資料記憶體，時脈速度也比較慢，還要選擇功耗最低的晶片處理技術。

記憶體快取越小就能節省晶片面積與功耗。對大多數的行動應用程式來說32K的L1快取記憶體相當常見，但若降到16K對效能影響其實不到10%。除此之外，應用程式若只需要小型資料集，就能減少L2快取，但基本上，快取的大小可視工作量變化加以調整。圖4為單核心Cortex-A7的功率/效能/面積數據。

圖4　比較穿戴式與行動實作的處理功能選項

低功耗處理實作對穿戴式裝置來說至關重要。行動應用程式的高效能處理，時脈最高可達1.6GHz，當運行時脈在1GHz能耗為100毫瓦(mW)，晶片面積為0.45平方毫米(mm2)，但這樣還是無法滿足穿戴式裝置的需求。此外，另一個必須優化的條件就是選擇正確的標準元件庫，以達成效能與功耗目標。基本上，整個設計過程就是在效能與功耗之間達到平衡。

穿戴式產品市場方興未艾，但仍持續大幅成長，同時快速演進。處理器IP授權廠商與合作夥伴已在市場中為穿戴式產品未來發展打造出專屬平台。還有各種內建處理器的解決方案可用在快速部署，不但具備高效能、低功耗特色，其軟體生態系統也能針對各層級裝置提供廣泛支援。

目前市面上穿戴式裝置多半套用這樣的成功模式，實例包括Omate、Pebble、樂金(LG)以及三星(Samsung)等在市場中引領風潮的智慧手表。

隨著市場逐漸成長，半導體廠商將提供能在相同軟體生態系統下，進一步針對穿戴式裝置開發進行優化的應用程式處理器與系統單晶片，還能讓客戶取得適用於Android等主流作業系統的各種行動應用程式。

目前市場上已有完整的嵌入式低功耗處理器產品組合，從超低功耗、體積超小的Cortex-M系列，到效率極高的Cortex-A系列，還有繪圖處理器等各種IP可為搭配。

此外開發商也可選擇以更小的快取記憶體、降低時脈速度以及選擇低功耗技術處理來優化設計，以滿足高效能、高能源效率穿戴式技術對低功耗的嚴格需求。

有了各式各樣的高效能低功耗處理器設計架構，來自各產業的合作夥伴就能逐步引領穿戴式技術革命風潮。

(本文作者為ARM行動市場部門經理)

資料來源:新通訊