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从历史的某个时刻开始，我们用“智能手机”，并且随时代发展有了“智能家居”“智能楼宇”“智慧城市”“智能照明”……这里的“智能”和“智慧”从直觉来看究竟体现在哪儿？ 最早感受“智能手机”的震撼，恐怕是在十多年前，在我们用智能手机看图时，当手机横置，图片也能立刻调转显示方向。这一刻我们感觉，手机仿佛是知道我们在想什么的。虽然这项功能现在看来稀松平常，其实现的本质是重力传感器。 早年的智能家居，比如单纯用 app 来远程开关灯，大概并不能让人感受到“智能”。传感器技术的发展，真正让“智能家居”能够名副其实。比如说，下班回家一推门，起居室的灯就自动亮了；向智能音箱说一句“播放音乐”，就能立刻听到平常最喜欢听的曲子；夜间起床去洗手间，经过客厅时，客厅也能自动亮灯，并且在折返时自动关灯。 这种“被动式”体验，才称得上是“智能”的，其核心就在传感器技术上。英飞凌事业部总裁 Andreas Urschitz 说：“将现实世界和数字世界连接起来，其中需要克服的障碍就在于，你需要在各处都布局好传感器。英飞凌以半导体的形式，为技术赋予人的五官感知。”所以我们在英飞凌的传感器产品组合中，看到了智能感知（大气压力传感器）、智能耳朵（MEMS 麦克风）、智能鼻子（CO2 传感器）、智能眼睛（3D ToF 传感器、雷达技术等）这样的分类。 以英飞凌的产品覆盖，我们恰好可以了解当前的“智能”生活究竟已经进化成何种形态，以及如今的尖端传感器技术，又发展到了何种程度。为此，我们特别采访了英飞凌科技电源与传感系统事业部的工程师和负责人，来了解英飞凌在传递智能生活、“感知世界”时扮演的角色。 一个典型的例子：报警系统 在英飞凌的宣传中，直观感应解决方案，大多强调“系统”性方案。这种描述方式大概不够直观，我们尝试列举几个典型的应用场景，来谈谈这种“系统”解决方案究竟是如何成为“系统”的。 我们认为，比较具有代表性，而且在结构上相对简单的是英飞凌构建的“报警系统”（IAS）应用。这套解决方案主要解决的，是家庭、楼宇可能遭遇非法入侵的安保问题。早年国外针对玻璃破碎的报警系统，常见的解决方案是在窗户玻璃上贴用于检测震动的传感器。传统方案的问题在于，一方面影响美观性，另一方面则在楼宇窗户很多的时候，投入的成本会很高。 还有一些解决方案则采用麦克风来检测特定玻璃破碎的声音频率，在检测到匹配的相应频率时就发出警报。这种方案的问题是，存在较高的误报率，比如说家中玻璃杯被打碎，也可能被这种方案认为是非法入侵；另外，麦克风的可靠性、信噪比、动态范围等都是比较大的挑战。 英飞凌在传感器层面的解决方案是，将 MEMS 麦克风（IM69D130）和大气压力传感器（DPS310）做结合。其中麦克风用于检测玻璃碎裂的声响，而大气压力传感器能够获取物理冲击信号：即在房间的窗户/门被破坏时，捕捉压力信号模式的变化。这两者做融合，实现更为可靠的效果、避免错误报警的问题。 从传感器的角度来说，这是两种传感器的融合方案。如果从更高层级去看英飞凌针对这套系统提供的开发板，则能够发现这套系统除了传感器，还包含了 MCU（英飞凌的 XMC 系列），其上当然还需要跑应用，包括将传感器数据做融合与分析的算法方案——这就属于软件部分了。英飞凌相对高阶的解决方案，也提供云端连接的应用。 从应用层面来看，这是个相对完整的“系统”，不仅有传感器融合，而且包括了硬件、软件的提供。 在其中的软件部分，英飞凌科技电源与传感系统事业部大中华区射频及传感器部门总监麦正奇表示：“我们提供这种简单的联结方式，客户自己也能开发自己客制化的应用。”英飞凌针对各种产品和解决方案，“提供基础的算法，包括数据传输、协议等。我们提供的 SDK 会有一些基本的功能，提供第一层、第二层的算法，那么客户就能基于我们的 SDK 去开发上百上千种的应用了。” 基础的算法，以及软件开发方面的更多支持，也是开发者快速开发产品的前提。 “其实我们的这个系统，在国内已经有几个 case 在谈，是供给一些大型企业的智慧型大楼。我们也想过在车载领域，这套系统是否也有可行性，很多的细节现在都在讨论。不过总体上，通过我们的 SDK，传感+算法，客户可以创造各种可能性。”麦正奇说。 点击图片报名参会 构建系统和平台 上面这个例子相对简单地传递了，英飞凌如何做传感器融合，加上结合自家 MCU 这样的优势资源，再搭配初步的算法构建起一个系统的例子。有关传感器自身可实现的一些能力，我们将在后文详述。针对构成一个完整解决方案的问题，我们认为在英飞凌的传感生态内，更具代表性的是 IoT XENSIV™ Lighting Platform 照明平台。 这也是一个通过传感器融合，无线连接到云端的系统，而且是模块化架构。它能够实现的一些典型应用场景，比如说应用在办公大楼，雷达检测到会议室有人时自动调亮灯光、调整空调温度；隧道/工厂用灯的节能；压力传感器检测到电梯不动，可自动远程报警给电梯管理相关机构；在一些共享空间，检测人流场景、空间占用，以实现智能的资源利用和分配优化。 实际上，我们可以认为前面的警报系统也是基于这样的平台构建的。来看一看这个平台的构成：它在大框架上，同样分成了硬件和软件两部分。 这个平台的硬件架构上，除了云服务涉及的部分，在设备端主体上包含了几个部分。分别是中央处理单元（MCU）、雷达系统、Optiga 数据安全芯片、XDPL LED 驱动、压力传感器，以及无线连接相关的组成部分。 上面这张图的中间部分是个中控板，围绕在周围的周边器件是可以模块化更换的。左边的是 XDPL LED 驱动；右边则是无线连接模块（典型的是 NBIoT/Sigfox 支持）；下方则是不同传感器的融合，比如 ToF、MEMS 麦克风、CO2 传感器、24GHz 雷达等。 除了硬件层面的部分，还有软件：上面这张图就是 IoT XENSIV™ Lighting Platform 平台的软件架构。下方是设备终端，有各种硬件支持，除了传感器还包括了无线连接。在靠上的应用层部分，就能看到比如雷达参数调试、LED 控制、OTA 软件升级等。上方是服务器端软件，与设备端对接。服务器端软件，涉及到数据库、账户管理、设备管理等等，而最上层也需要有灯光管理、人流管理、空间占用管理、电量计算等越来越多的功能实现。 这是一个相对完整的，英飞凌提供给开发者的系统或者平台，其上的很多板块是模块化的。填充、替换这些模块构成不一样的应用方案，比如前面提到的报警系统。 这里再尝试列举一个，英飞凌的智能路灯方案，就能搞清楚这个系统究竟是如何构建的。英飞凌的智能路灯，在硬件基础上包括了 XDPL 照明控制 LED 驱动芯片（提供数据参数读写及信息接口）、24GHz 雷达芯片（实现车辆、行人监测）、Optiga 数据安全芯片（连接安全认证）、CoolMOS（路灯作充电桩、电源管理），以及 MCU——英飞凌的 XMC 系列（核心处理）。 雷达收集的实时数据可以报告停车场信息，协助交通优化、人群管理，优化城市规划与管理。XDPL 芯片则可调节路灯明暗，并让终端掌握路灯状态；另外还有充电支持、安全连接等额外特性。 很显然在智能路灯这套方案中，英飞凌的能力包括了传感器融合，另外还涉及到了英飞凌在电源、MCU 等领域的更多能力。通过这种方式，能够像英飞凌这样做能力整合、构建平台和系统的企业，在行业内是不多见的。这也是英飞凌搭建系统和平台的基础。有了系统和解决方案，面向市场的各类千百种应用才能更快地付诸实现，落地到实际场景中。 “我们除了主要产品线以外，还有个 Sensor Solution Group，做传感器的融合，面向不同的应用。不同的传感器融合，再加上不同的 MCU，甚至和 partner 配合，将我们的硬件和软件能力都利用起来，为客户提供解决方案，实现各种各样的功能。”麦正奇表示。 点击图片报名参会 那些模拟人类感官的传感器 无论是传感器融合，还是构建起完整的系统、平台，更具体的还是前文提到的这些传感器产品。这些是系统能够获得用户青睐的基础，比如前文提到的警报系统，其覆盖范围有多广，以及麦克风信噪比表现如何，都是影响这套警报系统具体实现的基础。这里我们选择英飞凌一些比较有代表性的传感器谈一谈。 1.MEMS麦克风 在更早期的市场上，英飞凌主要为 Goertek、AAC Technologies 这样的企业提供 MEMS 麦克风裸 die，不过如今英飞凌自己开始涉足完整的 MEMS 麦克风产品，以高信噪比密封双薄膜 MEMS 麦克风（high SNR sealed dual-membrane MEMS microphone）的形态存在，这可能与这部分市场的高速增长有关。 从统计机构的数据来看，英飞凌 MEMS 麦克风 die 的市场份额变化情况如上图所示，目前其整体市场份额在 37% 左右。其应用场景涵盖了语音识别、音频录制、语音通讯、主动降噪等。以 TWS 耳机如今的火热便不难想见，MEMS 麦克风市场有多火。这类产品在手机、平板、笔记本、可穿戴设备、智能家居中的广泛应用自不必多说。 我们在英飞凌的一则宣传视频中看到，其 MEMS 麦克风应用场景，除了正常音量向智能音箱发出“播放音乐”这样的指令；当屋内有人在睡觉，那么以很轻的耳语发出指令“关灯”，一样可以让智能家居做出响应。英飞凌在描述中提到，在小声说话场景下，其“命中率”高出至多 40%；另外远距离识别场景，命中率高出至多 25%——比如从厨房向起居室中的智能音箱发出指令。 这一点在技术层面，除了多麦克风阵列以外，针对 MEMS 麦克风信噪比的提升应该是有很大关系的。在产品的技术演进中，从 2010 年较低成本但声学性能较差的单 backplate，发展到 2014 年显著提升了声学性能——信噪比提升至 70dB 但防尘性能较差的双 backplate，及今年最高 75dB，而且还达到 IP57 防水防尘级别的密封双薄膜（sealed dual membrane）设计。 “麦克风的工作模式可以简单理解为一个带电荷电容， 固定不动的导电层即为 backplate。另外一层同样为导电层的振膜，可以随着外部进入声压的变化而发出不同幅度的震动。电容值的变化引起输入电压值的变化。从而实现了声信号到电信号的转变。”英飞凌科技大中华区电源与传感系统事业部市场经理钟至仁向我们解释说。 这种密封结构设计，一方面实现了防水防尘，另一方面则提升了信噪比，也就提升了声音信号的获取能力。而高信噪比不仅对于前述应用场景有帮助提升用户体验的作用，还在于对于反馈式主动降噪而言，高信噪比的麦克风也能令降噪效果表现更好。因为麦克风可以捕捉到更低的声压级（SPL），抗噪音表现自然会更好。从 65dB SNR 提升到 69dB，这种变化就已经相当显著了。那么就应用层面来看，对于 TWS 主动降噪耳机而言，更多功能的实现也能做得更好，比如说语音助手、现实增强等。 前文中提到应用于报警系统的麦克风传感器（IM69D130），信噪比就达到了 69dB，另外有 130dB 的 SPL——即最高可以听到 130dB 的信号。如此一来，麦克风无论离玻璃爆破音源很近还是很远，都能够将玻璃碎裂的声音记录下来。 2.压力传感器 而英飞凌报警系统中所用的电容式大气压力传感器，英飞凌的工程师介绍说，DPS310 压力传感器能够侦测到 5cm 的高度差（±0.004hPa），所以运动期间，如跑楼梯这样的动作，传感器也能判断每一级楼梯的落差——这也是它能够通过微小气压差别，去侦测玻璃爆破的原因。另外更多型号，如 DPS368 在参数上标的是可达到 2cm 高度差的侦测灵敏度。 其特性还包括了足够小的尺寸，如 DPS310 这颗压力传感器的三围 2x2.5x1.0mm；低功耗，压力测量时峰值电流 345μA，待机电流 0.5/1.0μA；外加防尘放水、温度稳定性高等特点。 这种压力传感器的应用范围也因此可以很广，包括用于智能家居、气象站、可穿戴设备的运动追踪，甚至还有室内室外的导航、气流测量（典型的比如用在扫地机器人/空调，作为传感器可侦测滤网何时需要更换）。 英飞凌为其预设的应用场景还包括了预测性维护（Predictive Maintenance）——我们曾在先前智慧工厂生产相关文章中介绍过这种技术。它能够提前预知生产设备、组件寿命，预防故障性停工。大气压力传感器应该是作为其中的组成部分存在的。 3.CO2传感器 这是一种典型应用于空气质量监测的传感器，这让我们有机会窥见当代 CO2 传感器内部究竟是什么样。钟至仁向我们解释英飞凌 CO2 传感器的原理：“英飞凌的 CO2 传感器是基于光声效应的光声谱技术。红外光经过特定光栅，输出特定波长 λ=4.2μm 的光波，可被 CO2 气体分子吸收。在密闭腔内光被吸收引起热效应和压力改变。” “后端还有麦克风检测压力变化值，从而实现 CO2 浓度及浓度变化的检测。”低浓度的信号弱，而高浓度的信号就会比较强。 上面这张图是英飞凌 XENSIV™ PAS CO2 传感器模块，上方封装起来的就是感应腔。里面主要包括两部分，分别是发出红外光的部分，包括了过滤 4.2μm 波长的光学 filter——即钟至仁所说的光栅，以及一个 MEMS heater；探测器部分就是前文提到的 MEMS 麦克风。 除了感知腔体以外，整个模块实则还包含了英飞凌的 XMC MCU（跑补偿固件，支持 I2C/UART/SPI），以及驱动 MEMS heater 的 MOSFET。从 CO2 传感器模块的这个整体，也能够体现在“系统”构成层面，英飞凌覆盖的能力是相对全面的。 4.ToF传感器与雷达 ToF 和雷达，是英飞凌“智能视觉”或者说“智能眼睛”的表达方式。相关光学测距 3D ToF 的部分，我们在 5 月份发布的《 消费电子ToF技术与市场分析报告 》中曾详细介绍过技术原理，其中也提到了英飞凌选择的技术方向、技术特点和应用领域。 英飞凌通过与 pmd 合作的方式，共同推出 REAL3™ ToF 传感器解决方案，用于相对近距离的场景 3D 感知、成像。英飞凌在 3D ToF 实现上，主要选择的是连续波 iToF 方法。主要特点在于具备 SBI 背光抑制专利技术，以及和上述方案一样，有完整的包含传感器模块、软件驱动、3D 深度算法在内的系统性解决方案。这种技术在手机、扫地机器人、智能家居、智能安防、现实增强设备等领域都有应用。比如说应用到手机前置 ToF 摄像头，构建人脸 3D 深度图，则可用来做 3D 人脸识别，以及辅助拍照的效果加强；应用在电视之上，则可通过 3D 感知，来识别手势操作、体感控制之类的信号，实现交互加强。 同样是采用 ToF 技术（虽然并非光学测距），英飞凌的 60GHz 雷达实际上是比较值得一提的。这里的雷达，是英飞凌将车载领域相对成熟的硬件和方案，应用到消费类、工业类应用中的产品。其特色能力在于感应微动作（micro movement），比如室内有人时，这种 60GHz 雷达能够感知呼吸、心跳这些亚毫米级别的动作。 智能家居中比较流行的 PIR 被动式红外传感器，作为存在检测较大的一个问题就是，它无法侦测微小动作，比如在房间里办公，仅敲击键盘这样的微动作时，这种红外传感器就无法感知到。60GHz 的雷达波长为 5mm，皮肤 0.5mm 的微动，对雷达而言就是较大的移动距离了。作为写字楼智慧楼宇的存在检测，这种方案还是相对可靠的。 “雷达除了存在检测，也可以应用人数统计及追踪，甚至加上高阶演算法开发，就可实现非接触式心率监测、悬浮手势控制等应用。其中心率监测，就是利用雷达侦测胸腔呼吸振幅加上皮肤或者心率微动完成。”英飞凌科技大中华区电源与传感系统事业部市场经理吳柏毅表示。 英飞凌提供的 SDK 也包含了算法库，典型的比如开发者可设定雷达仅检测 1 米范围内的活体，1 米以外的活动可忽略。这还是体现了除硬件之外，英飞凌在软件方面为开发者提供的储备和方案。前面提到的智能路灯，和更多 IoT XENSIV™ Lighting Platform 平台应用，都有雷达的参与。 Google Pixel 4 上方的一长串传感器中，有一枚 Soli 雷达芯片 谷歌 Pixel 4 手机距离检测所用的“Soli”技术，所用的就是英飞凌 60GHz 雷达芯片。也算是对这项技术在尺寸和功耗方面的背书。 这些传感器产品，去年收归在英飞凌的“Power Management & Multimarket”业务中，这项业务原本包含针对能量管理的功率半导体、针对通讯基础设施和移动设备的产品（包括射频与电源器件），以及面向严苛环境的高可靠产品。 不过从英飞凌今年 3 月发布的 FY2020 半年报来看，这个部门已经正式更名为“Power & Sensor Systems”（电源与传感系统），组织结构和业务策略不变。FY2020 Q2，这项业务的营收相较去年同期增长 4%，财报中特别提到了 MEMS 麦克风业务的亮眼成绩。业务营收近两年基本上稳定在整个英飞凌营收的30%左右。 麦正奇表示：“这次改名也表明了我们对于 sensor 和射频器件的重视。在市场上，我们在 sensor 方面有很大的投资，包括 R&D 的投入增大。未来在 sensor 和射频这块会使我们非常重要的产品线。” “未来我们要聚焦的，包括了各种智能应用场景，包括智能家居、智能照明、智能楼宇等等。5G 时代的到来，IoT 万物互联，对于整个行业都是相当大的机会，同时也是挑战。这两者不仅对于我们的硬件产品，也对算法提出了更高的要求。所以我们也给客户准备了更多基础演算法。为了满足客制化需求，我们也会和合作伙伴共同开拓这片市场。”智能生活范围的扩展还在持续。 点击图片报名参会

 作者: 蒋思远 现在我来看度信的发展，用“生逢其时”来概括，是我10年创业总结最应该有的词语。男人和女人一冲动，不管是否优生优育，不管带小孩是否辛苦，不管是否有人帮忙，也不管小孩是否同意，就把他孕育和生下来了。我们创业往往也都是冲动的结果。因为对于很多的中国人，尤其是来自农村的人，本身极其缺乏商业的素养。我当时真的还不知道客户在哪里，如何跟客户互动，如何做产品，如何销售产品，行业需求并不完全清晰，也不了解自己到底是否擅长创业，完全没有一点商业的洗礼。我相信到现在，依然有很多创业的人跟我一样，懵懵懂懂，很多时候不问究竟，不计后果，冲动之下，尽享片刻的鱼水之欢。但短暂的欢愉之后，就会被柴米油盐所困顿，为养育儿女而操劳。 如果生在一个充分竞争的时代，比如今天，度信肯定是很难发展的；如果生在内地一个靠关系的环境，度信肯定也是很难生存的。好在度信是“生逢其时”的，度信也是生在好地方的（还有别的地方比深圳更适合创业吗？）。虽然完全不懂商业，完全没有关系可以凭借，但因为生逢其时，即使有很多的问题和麻烦，我们也都一一克服。老板就是去解决问题的，什么问题都难不倒老板。多年以后，我们看“硅谷天使，投资界的思想家”彼得.蒂尔写的《从0到1》，我明白了，我当时做的事情就是从0到1的事情，是业界还没有人做的事情，是一块完全等待我开垦的**地。 从2003年到2013年，可以说是摄像头模组行业的黄金10年。我是见证者，也是参与者。回过头来看，我们身处春天，行业到处是暴发户，到处是创业的人，很多人进入这个行业不到半年，就身价倍增。最缺的就是做模组设计的电子工程师。这个行业，英雄不问来路，多的是初中生、中专生搞电子设计。他们可能不大懂很多，只要懂画电路图Layout，只要求能没日没夜的加班。我也见过不少经理人，管理的能力不高，但是靠不断的给一些钱多了的老板开厂，利用开厂的机会也赚了不少的钱。当然，只要有条件的，都自己开公司当老板。 2002年，我进入到这个行业。此时的模组厂非常非常少。OPCOM是少数2-3家做COB的工厂之一。大陆的一些手机厂如康佳、波导、TCL此时都还很不知道这个摄像头的概念，可以说：此时摄像头行业正是从0到1的时间点。手机开始步入有摄像头的时代。但当时来说，COB不是一个容易的活。工艺不成熟，人才很缺乏。OV公司看到了问题点，他们第一个在业界推出了CSP的封装，这个创举改变了世界，奠定了OV老大的地位。任何一个有SMT的工厂都可以生产这种模组，完全不需要高深的能力。市场强大的需求，加上OV的CSP封装，一时间模组厂蜂拥而上。光宝、伟创力、富士康、群光、华东科技、舜宇、信利，群雄并起，深圳的模组厂更是遍地开花。 这是第一波机会。囿于COB的良率和产能，CSP这种随人都可以生产的芯片让OV如日中天。但OV在台积电代工，产能是有限的，面对市场的强大需求，明显也是准备不足，台积电也不可能全部把产能给OV。所以OV的芯片经常缺货（不少模组厂靠倒腾走私芯片赚了大钱）。也因为OV的缺货，导致各大模组厂寻求其他芯片的来源。各个Sensor厂也开始推出CSP封装。韩系、台系、也包括中国本土的格科微开始进入模组厂的视野。中国的Sensor芯片市场由之前的OV和Aptina主导，开始进入到群雄逐鹿的春秋战国时代。 随着2006年MTK山寨之父的Turn Key（交钥匙）方案的推出，以及深圳山寨手机的崛起，并伴随2007年中国手机牌照的完全放开，手机市场，洪水四溢。手机不再是奢侈品，而拍照手机的比例更是一步步升级。 每一个Sensor芯片厂，都有自己的测试板，他们也不会支持别家的测试板。而且这些测试板都是实验室的产品，稳定可靠性极差，非常容易损坏。在度信的测试板推出之前，各个模组厂每更换一个不同厂家，就需要更换产线的测试板。中国的市场是少量而多样的市场。在这样的市场需求下，模组厂需要频繁的换线。度信的测试板推出来之后，一举让这个行业提前进入工业4.0时代。不管什么样的Sensor，度信的测试板都通通支持。即使不支持，只要提供厂家的资料和设定值文件，度信也可以马上发布支持。这个群雄逐鹿的春秋战国时代，需要的就是度信这种一统江山的测试板。 而度信准备好了吗？ 机会总是垂青有准备的人。我来自于当时世界一流的模组厂，我经常跑产线，我知道模组厂的需求，我清晰模组厂的问题。我从OPCOM出来，开始了USB2.0的图像采集板的开发（之前是usb1.1）。开发遇到的第一个问题，让我高兴满怀。不得不说，这归功于我的逆商AQ。有问题，我就非常高兴，因为这是拦截竞争对手的最有利法宝。当时遇到了一个什么问题？那就是2百万YUV格式的Sensor，包括OV公司都无法采集全部分辨率的图像。这个问题，以我当时的实力，我无法解决。但我有强大的搜索资源的能力。我四处找论坛，跟论坛的高手交流。最后居然有人解决了，并且告诉了解决方法，需要修改底层驱动。我是一个编程初学者，但这难不倒想创业的人。我又开始自学驱动编程，并按别人提供的方法去修改。经过无数次的黑屏，终于解决了这个2M YUV（实际数据量是4百万以上像素）的不能全部采集的问题。 我在OPCOM的经历，让我接触了Samsung，OV，Micron，Hynix，Seti等等Sensor厂，基于我的六级英语，基于我的自动化专业，基于我的单片机实践经验，我对Sensor尤其是时序有了业界最清晰的认知。我把Sensor的共性全部提取出来。只有找到了Sensor的共性，才能做出一统江山的图像测试板。这估计也是当时只有我才能做好这种产品的原因。 基于以上2点：一个是通讯技术的突破；一个是我对Sensor的共性的了解和提炼，我做出了中国第一款通用兼容型而且非常便宜的测试板。有了这样的测试板，各家的产线就是柔性的，就是很容易改变的，工业4.0的时代早就在模组行业开始了。 这个世界正在那里不知不觉地等待度信测试板的到来。所以，没有业务员，没有营销推广，甚至可以说根本没有广告，相比于现在来说，产品简直可以说非常简单。但当时，这是划时代的产品，是市场最需要的产品。他不活，谁应该活？他不火，谁应该火？ 这都是马后炮了。当时，我同身处庐山的人一样，并不知晓庐山的真面目。我只知道，我要赚钱，我要活着。我当时还是很艰难的活着，甚至看不到发展的方向，直到遇到舜宇和信利。   启发： 1，创业，有可能成功，也可能不成功，对于我们当时来说，分析多了，可能反而不会前行。我们边走边看，也许莽撞，但解决问题通常都在路上。前提是：你身处行业的机会当中。 2，虽然说我今天莽撞的创业至今还算成功，但是基于当前商业的过度发展和竞争格局，我认为创业者如果想要获得成功，应该要思考以下问题：客户在哪里？我的擅长在哪里？我如何到达客户那里？我如何克服竞争对手的压力（假如没有竞争对手，恭喜你，你在做从0到1的事情）？ 3，雷军说，猪到了风口，也可以飞起来。强调顺势而为。古人说：天时地利人和。我认为“天时地利”就是“势”，“人和”呢，就是人和着“天时地利”这个风口的“势”去走。即使有天时地利，如果你不愿意人和，那也是没有用的。很多时候，选择大于努力。今天我在这个行业的所谓成功，是我结合我的优势，发挥了我的擅长，去迎合了天时地利发展的结果。但是，是不是每个人都会遇到呢？不一定。很多人，一生都很努力，但是徒劳无功，并不见得是他能力不行，不够努力，而是他的运气可能不大好，走错了方向。还有另外一个情形的，那就是本身身处天时地利当中，但是本人看不到，也没有高人指点，这样的人一辈子碌碌无为的也很多。所以，古人说，天时不如地利，地利不如人和。人心向背是革命成败的关键。即使身处天时地利当中，你是不是恰如其分的发挥你了特长了，是不是最大程度的合拍了，是不是把资源都用好了，这是每个想成功的人都应该思考的问题。 4，成功就是不断思考和不断践行的结果。遇到难题，你去解决，就是你的机会，你可能扶摇直上九重天；你去逃避，就是你的拦路虎，从此无法逾越。 www.dothinkey.com 有度乃大，无信不立  

不小心看到了索尼摄像芯片供货状况，索尼Exmor RS IMX214芯片缺货到无与伦比，从4月份来看，最高级别的客户也只能满足50%的需求，前十的手机公司都有可能拿不到一丁 点货。5月份已处于全面断货状况，配额还没划出来。大家现在都在忙着转三星sensor ，但至少需要两三个月时间转板调试，听说三星也缺货了。 当然，这一切的源头看似都是苹果下半年抢单导致的，其实，仔细分析也不尽然。     Ominivision这一年多忙着收购彻底落伍了，多可惜呀，这么大好的机会，可以趁着苹果抢货，中国手机公司缺货，顺利进入sensor 高端主流市场。资本市场害死人啊！这两天我中国还在为顺利收购OV欢呼雀跃。收购回来了，技术落后了，人也走了不少，这个是必须经过的阵痛吗？     当然最痛苦的不是ov，是中国的手机公司。五月份几乎所有的主流手机公司都要发布旗舰产品，憋了半年的需求，准备井喷，现在却遭遇摄像头芯片缺货。更痛苦 的还不是缺货而是库存。有人肯定会问，都缺货了，为什么还会有库存呢？因为，大家都准备好了井喷，其他原材料都已经进库了，就差索尼摄像头芯片，这样其他 的原材料就成了呆料，这个库存是巨额的，因为都是为高端旗舰手机准备的高端元器件。这一次，甚至有些公司会被这一场战役打死。     几乎所有的手机公司都会很难过，中小公司完全拿不到配额，四月份，像小米华为这样的顶级公司，也只能满足50%左右的预测，oppo，中兴，酷派、金立等只能满足10-30%的预测， 其他公司基本拿不到配额，五月份更糟糕，这已经是供应链里非常严重的态势了。能否好转要看苹果是否砍单或者是中国手机公司转向三星传感器的速度 。这里要提一下小米的供应链危机：去年mi4起量的时候遇见胜华倒闭，今年小米note起量时候又遇见索尼摄像头缺货。并且这两次都是独家供应商。很佩服雷军的执行力和魄力，度过了去年那一劫难，今年这一劫，相信他也能度过。只不过又要交很多学费。   昌旭在五年以前就提过，在新的时代下供应链已成为一个企业最核心的竞争力。这句话现在越来越被证实了，关键是，新入企业要交很多学费才能明白这句话的深刻含义。   相关阅读： 小米“需求与供应链管理”分析及质疑 供应链管理牛鞭效应及其成因

Although the term "smart phone" first appeared in print in 1995, describing ATT's "PhoneWriter Communicator" as a "smart phone," it was the indomitable Steve Jobs who forcefed it into our vocabulary and consciousness 12 years later. "Smart phone" has stuck ever since with no contender to replace the ubiquitous name.   Steve Jobs, and most of the world’s population didn’t know then, and may not know now how extraordinarily powerful, useful, and essential the smartphone of 2016 is going to be.   That’s the good news. The bad news is that less sophisticated marketing types, looking for the sound bites to excite the news tonight, will declare inaccurate heights, and in some cases give consumers the frights. Smartphones are going to seem intelligent, but they will not be thinking machines, just very, very well-trained, adaptive, and adaptable devices with multi-sensor inputs.   As a result of the digestion of hordes of data collected by the device and other sources, processed on the device, and sorted in the device and/or the cloud, our personal companions are going to appear to be intuitive. The result will be better experiences and interactions with our devices and the world at large.   The goal of the device builders and their processor and application suppliers is to bring a more human-like understanding to the device so we users are not aware that we are dealing with a machine, as I am fond of saying, the technology works when it disappears.   When we can teach our devices to respond to us, in a manner we prefer, which will be different for each and every user, we’ll have a human-like relationship. But as long as the device and apps have to train us on how to deal with them, it’s still just an annoying machine that heats up our pockets and frustrates us as we try to deal with it while dealing with three other things simultaneously.   The device builders and their suppliers understand this and are taking steps to improve the situation, and they are working at warp speed — you are going to be amazed at the development over the next 18 months. Feeling secure One of the major components of those developments will be better personal security. The smartphone of 2016 will have twice the local memory of today’s devices, and more than twice the capacity for plug in memory.   The memory will be faster, and use less power. That’s item one in the improved security — keep your stuff locally, and privately. The industry emphasizes the need for more processing on the cloud and ignores the need for on-device processing, our future smartphones will do more and store more locally.   The access to the local data will be biologically unique, with multifactor biometric authentication, including eyes, face, voice, touch, and maybe even heartbeat.   If you choose to share your data, the uplinks and downlinks will be so fast you’ll barely think about them. That’s both the good news and the bad. If it’s too easy and too fast, you may inadvertently share something you didn’t intend to. That’s where intelligent behavioral analysis comes to play.   If your devices have learned your patterns, and know who your friends and trusted sources/sites are, then there will be little to no challenge. But if you do something erratic, unpredictable, or potentially dangerous, then the action will be challenged.   We will come to expect our devices to see, hear and understand their surroundings through technologies such as computer vision, directional audio, sensor fusion and machine learning. And from that data infer context, anticipate needs, and take appropriate actions through technologies, such as, always-on sensing and on-device machine learning.   Smartphone cameras won’t only capture a high-quality image and see it as millions of individual pixels, but will also understand the image, recognize objects, understand the scene, figure out context, etc. In this new paradigm, camera is not just capturing pixels, but understand them.   The expanded sensor array in the next generation smartphones will be extraordinary. Our phones will view the world in 3D, and collect information about things in 3D, with information about how far things are from us, and their rate of travel toward or away from us. Imagine your phone telling you, “might as well stop running, you can’t catch that bus.”   Augmented reality won’t be a novelty, it will be automatic and active anytime the phone senses it is not in your pocket, purse or briefcase. The AR in the phone of 2016 will constantly tell you stuff about your surroundings, and not just annoying ad-driven messages for taco stands and gas stations, but notifications about things you care about and are interested in.   If they get in the way you’ll simply say, “That’s enough Igor,” or, “stop it Igor,” you won’t have to tell Igor what to do in an exact construct of speech that Igor tried to train you to use, Igor will understand your intentions, and behave accordingly — a true personal companion. Never lonely, never uncomfortable These technologies, techniques, and concepts will spread beyond the personal companion. You’ll find them in your home, car, retail stores, and other things that you contact. Due to the massive manufacturing scale of mobile devices, processors, sensors, and associated components, parts are very inexpensive while providing amazing processing capabilities. It’s the democratization of technology and the sharing of it that will enrich our lives overall.   Our cars will behave smarter, more sensitive to our needs, comfort, and most of all safety. And our homes will be more aware of our presence, both coming and going, the ambient conditions inside and out, and adjust itself for our comfort while observing energy management protocols. Imagine the house getting a message from your phone alerting it to your arrival in 10 minutes.   The house checks the outside temperature and wind-chill factor and sets up the heaters in the rooms it knows you first use when you come home. The phone also gives the house your agenda for the day, and the house, with the phone’s help, sees that in addition to having fought with rush-hour traffic for the past 45 minutes, you were in a stressful, over-extended meeting with your boss. Aha says the house I better put on some soothing music, he probably won’t want to hear Machine Head tonight.   Consumer suppliers will send complex computer graphics models to your TV and/or mobile device so you can see high fidelity and faithfully reproduced examples of products you are interested in.   The technologies to enable these ideas are getting ready to make this a reality. All the great ideas that have been proposed over the past 20 years for the technological life of the future are remarkably close to being realized. For example, the advancements in machine learning, computer vision and other cognitive technologies.   It is due largely to the smartphone, its broad acceptance, and the manufacturing volume of complex electronic parts and associated software. And the processors and sensors will operate at remarkably low power while doing it. As usage and number of sensors continually increase (a dozen of sensors in your smartphone today), ultra-low power sensor processing will be essential.   Love triangle Your smartphone could become a threat to your relationships. People have commented, “my phone knows me better than my husband/wife.” A Survey (by Brandon McDaniel of The Pennsylvania State University and Sarah Coyne of Brigham Young University in Utah) found that almost three quarters of women in committed relationships feel that smartphones are interfering with their love life and are reducing the amount of time they spend with their partner.   Jon Peddie is president of Jon Peddie Research (Tiburon, Calif), a technically oriented marketing, research, and management consulting firm.

Bosch truly deserves a big hand of applause. It seems to have a good instinct for where to use and promote its MEMS-based sensor technology. In this case the company has with its new SMA6xy/7xy MEMS sensor family zeroed in on vehicle airbags as well as driver assistance systems and vehicle dynamics applications. The problem in vehicle air bags is this: The sensors that control the airbag systems are typically distributed across the vehicle. Some are in or near the airbag control system; others are located in the front or rear section or in the doors for early crash detection. So how do you make sure they release in a coordinated fashion and not only take into account normal x- and -y movements (left and right, forward and sideways) but vertical (z-axis)? And make sure they register as instantaneously as possible in the event of a crash? The company's new SMA6xy sensors take all of this into account, with versions that are designed for peripheral deployment and for the airbag control unit with variations available for the nature of the forces that must be dealt with, up to .120g or 480g, depending on the type. There are also versions that take into account the orientation needed to register the x-, -y and -z- directions, giving the designers of the airbag systems greater flexibilty. The company's sensor designers have also taken into account the problem of microcuts, which are essentially exteremely brief microsecond interruptions in the power supply to the sensors that often occur in an impact. These devices able to tolerate interrupts of up to 10µs. They have clearly analysed the G-forces involved and built in a lot of headroom: the SMA6xy series for the airbags senses forces up to 120 Gs in all three directions and have also made allowances for designer caution and preferences with sensors types available in either one or two axes. The SMI7xy series devices are designed for use in a broad range of body and ADAS applications—not only in electronic stability control, but for use in hill-hold systems or rollover detection. There, they also reflect the same degree of thought on the part of the Bosch designers. This series measures forces of up to 35g and are optimised for robust operation in environments with limited space conditions, something auto mechanics will appreciate if they ever have to get in to the frame and replace one of these components. The SMI720 and SMI740 are designed for basic applications, while the SMI700 and SMI710 meet higher requirements. Depending on the application, the devices meet safety levels up to ASIL D (the highest). To achieve this degree of ASIL qualification, the SMI700 and SMI710 each contain a yaw rate sensor and a 2-axis acceleration sensor; with the the axis configuration varies by type. The SMI720 is designed for for rollover detection and contains a yaw rate and an acceleration sensor, each with one axis. The SMI740 features similar characteristics but is optimised for vehicle dynamics control. As a newspaper reporter in the past, I learned by experience at auto crash sites, how dangerous it is to drive or be a passenger in a vehicle. No one seems to quite realise that driving a several thousand pound mass of metal at speeds even as low as 15 to 30 miles an hour does not give a human driving or riding much chance to prepare. That is why I have been dead-against any form of electronics in the passenger/driver cabin especially in those with the auto infotainment systems that now seem standard in new cars. Auto entertainment sub-systems are distracting enough, but the same drawback applies to the information side of the equation as well. Any time the driver's eyes are drawn away from the road—even to check to see how the engine is running, how the wheels are acting or where you are compared to where you want to be—is a danger period during which the unanticipated can happen. The one exception to this rule of mine has to do with the seat belts and airbags and the electronics they use. Years ago at crash sites I saw first hand how the primitive electronics used then in seat belts and airbags saved countless lives and reduced injuries. The kinds of improvements represented in Bosch's MEMS sensors will be a counterbalance to the distractions that I believe auto infotainment represent and reduce the number of injuries and deaths that may result. I find it ironic that the aftermarket for adding advanced vehicle automotive infotainment is alive and well and thriving on-line and in my local auto retail stores. But kits for something like this are much harder to find. Given the much longer time to market for anything other than consumer electronics, it will be years—and a lot of deaths and injuries—before things like Bosch's new sensors are available to not only the new model automobiles, but also in the after market to sometime DIYers who want to see if they can make their existing vehicle safer.     Bernard Cole is site editor for Embedded.com. He is also editor of the twice-a-week Embedded.com newsletters as well as a partner in the TechRite Associates editorial services consultancy.