COVID-19仍是抢眼关注焦点，职业体育领域是其最显著受害者之一。NBA和WNBA于7月在隔离协议下复赛，球队向运动员提供佩戴Oura Ring选项以持续监测健康。 据Oura称，戒指AI算法可在症状出现前最多三天标记COVID-19症状可能性，准确率达90%。 戒指分析平台由西弗吉尼亚大学Rockefeller神经科学研究所合作构建，利用机器学习模型摄取设备嵌入式传感器原始生理数据。这些模型预测球员身体何时可能开始对感染产生反应。 关键数据流含血脉搏体积指标——用于计算心率、心率变异性、呼吸率——及温度、手部运动、精确时间戳。所有数据同步至配套智能手机应用，再传输至云端AI引擎实时分析。

模数转换器（ADC）采样现象诱发混叠和电容反冲问题，解决这些问题设计师使用滤波器和驱动放大器，但它们引入自身挑战集。这使在中等带宽应用领域实现精密直流和交流性能成为挑战，设计师最终不得不在系统目标间权衡。 本文描述连续时间Sigma-Delta（∑-Δ）ADC如何通过简化信号链固有且显著解决采样问题。它们消除抗混叠滤波器和缓冲器需求，解决额外组件相关信号链偏移误差和漂移问题。这些优势缩小方案尺寸、简化设计、改善相位匹配和整体延迟。本文还与离散时间转换器对比，突显系统优势及连续时间Sigma-Delta ADC约束。 采样基础 数据数字化涉及采样和量化两基本过程，如图1所示。采样第一步将连续时变

当今驾驶员寻求兼具静谧座舱与内外完美通信车辆。电动车自然静音发动机，但高速行驶时乘客仍暴露于路噪和风噪，使先进降噪控制至关重要。 为进一步推进座舱静谧，制造商现采用复杂麦克风阵列、高性能放大器、集成扬声器、前沿数字信号处理。这些元件协同抑制背景噪音、促进清晰乘客语音交换、支持高保真免提语音通话。 主动降噪简介 隔音板或专用轮胎等被动策略增加重量且损害燃油经济性。主动降噪（ANC）以更少质量、无效率影响提供同等静音效果，如图1所示。 ANC系统在车厢周围战略性放置两至六个麦克风。麦克风捕获环境噪音，发送至音频子系统生成反噪声信号。该逆信号通过车辆现有扬声器回放，有效抵消不需要声音。因用于音乐播放

作为消费者、房主、员工和日常用户，我们依赖塑造日常生活的众多设备和技术。这些工具不再可选——它们是全球效率和任务完成的必需品。 智能手机常抢风头，但传感器融合是消费电子、健康与健康、机器人、IoT等行业便利性核心。通过融合运动检测器等多传感器数据，设备能智能解读语境、以最小用户努力执行动作。 智能家居助手如Amazon Echo和Google Home通过管理待办清单、发送提醒、临近时开门、离开时关灯组织日常。扫地机器人几乎无人干预保持地板清洁，运动控制器让我们用简单手势调音量或切换频道。 所有这些创新共同目标：让日常任务轻松。便利已成消费者对智能手机、智能电视、可穿戴技术需求主要驱动力。用

基于状态监测（CbM）用传感器追踪设备健康，预测性维护（PdM）结合CbM、机器学习、分析预测故障。选择正确传感器对在停机前检测、诊断、预测故障至关重要。 工业电机设计寿命20年连续运行于工厂电站，却许多未达预期寿命1。原因包括低负荷使用、维护不足或缺PdM系统。良好实施PdM计划主动安排维修，防止非计划停机、延长资产寿命。 稳健PdM策略采用多技术多传感器早期高置信度捕获故障——无通用单一传感器适配所有。本文解释传感器在PdM中不可或缺，阐述各自优势局限。 系统故障时间线 图1展示电机生命周期——从安装到故障——及各阶段推荐传感器。保修期后维护从频繁检查转为定期检查。 图1：机器健康度随时间

电池供电、无线连接设备现普及于消费、医疗、工业领域。电池化学、微型低功耗电子、云端分析进步使这些小工具成日常必需品。 无论可穿戴连续血糖监测（CGM）、可吞服或植入式传感器、智能家居中枢、资产追踪器、环境监测器，每个产品都要求紧凑外形、长续航、可靠运行、轻松易用。 设计师关键挑战是精确在需要时激活设备——保持深度睡眠直到部署——以便使用最小、最具成本效益电池而不妥协性能。 以CGM为例。贴附患者皮肤，持续记录血糖水平，无线转发数据给佩戴者、临床医生、胰岛素泵。这些单元必须小巧、防水、易贴附、保持体面电池寿命。 有三种主要上电策略，针对四关键标准评估：电池电流消耗、物理占用、防护等级、用户友好性

存在检测系统高度专业化。支持不同零售场景所需的传感器和架构差异巨大，每个部署都必须考虑空间布局、供电、节点通信和数据安全。 零售社交距离为何关键 2020年疫情迫使突然转向严格保持距离。即使开阔区域，维持6英尺缓冲也困难，购物者常误解或忽视指南。零售商被迫一夜间推出新政策，但缺乏清晰自动执行，紧张和困惑加剧。社交距离仍是客户体验关键组成，零售商需要可靠、可扩展技术安全引导购物者。 占用密度指示 限制特定区域人数是简单有效工具。针对特定通道，可计算最大占用量使6英尺间距始终可能。 许多杂货店已用单向通道，但合规率低。通道入口放置运动检测传感器（红外、飞行时间、微波、光学、超声）可检测方向性和占

RISC-V生态系统初现时，主要焦点是大幅降低先前依赖专有CPU指令集架构（ISA）的深度嵌入式系统成本。随SoC迁移至FinFET工艺，高昂掩膜成本推动许多设计者用基于RISC-V ISA的可编程微序列器替代有限状态机。此转变激起初期热情，2014-2018年导致轻量级RISC-V核心商品化。 架构成熟后，RISC-V在实时高性能应用获关注——特别是作为AI、AR/VR和计算机视觉高度专用加速引擎的前端。RISC-V开放本质允许设计者扩展ISA，使处理器通过低延迟协处理器接口而非传统内存映射I/O与加速器通信。 RISC-V向量扩展进一步赋能加速器处理内核内部循环中间层。但这需要专用扩展，如

USB演进：从1.1到3.2及更远 1996年首发，通用串行总线（USB）统一多种连接类型角色，在计算和消费科技无处不在。其出现让外设连接——键盘、鼠标、打印机、相机、外置驱动器等——简单便捷。设备无需独特接口，用户可用单一标准线缆连接任何设备。 USB 1.1最大数据率12 Mbps。USB 2.0提速至480 Mbps，支持视频流和PC快速数据传输。5V、2.5W VBUS也让小型设备和智能手机无需额外适配器充电，智能手机行业2007年采纳此要求减少电子垃圾。 当今智能设备需更高互连带宽。流式传输高清和4K视频、与多千兆位存储交换数据，需HDMI（6 Gbps）、DisplayPort（8

现代计算机系统比以往更先进、更复杂，网络攻击复杂度以惊人速度升级。业界长期专注于软件加固，但攻击者越来越多地瞄准硬件层，利用设计、制造、运行阶段产生的漏洞。 学术界和业界研究记录了先进基于硬件攻击技术——常混合软硬件漏洞利用——证明公共领域知识给黑客显著优势。然而硬件设计师缺乏类似软件成熟的通用弱点枚举（CWE）和通用漏洞披露（CVE）系统的统一分类法和共享知识库。 通用弱点评分系统（CWSS）（来源：Mitre） 软件架构师和开发者依赖Mitre开发的CWE和CVE数据库识别和规避代码安全缺陷。这些资源实现跨软件生态系统检测、编目、修复漏洞的集体努力。 随着硬件成为主要攻击目标，业界必须建立

多数触摸屏与手持设备仅提供基础或无触觉反馈。为满足用户日益增长的期待，工程师转向压电换能器，其物理与电气性能全面超越传统振动马达。 本文回顾压电换能器原理、理论与建模，探讨专为驱动其独特特性设计的电子电路，并剖析压电触觉应用及放大器输入功率与不同压电负载配置的关系。 注：压电致动器的触觉振动依赖逆压电效应——将电刺激转化为机械运动。文中提及压电效应均指此电-机能量转换。 压电触觉技术导论 便携电子设备中，触觉反馈多由机电（EM）换能器产生，如偏心旋转质量（ERM）马达与线性谐振致动器（LRA）。这些器件成本低、易用、可直接由电池电压驱动。 但 EM 换能器存在明显短板： 固定频率共振，LRA

工业4.0产生前所未有的复杂传感器数据量——即大数据。成千上万传感器和不断扩展的数据流使机器、系统、流程的数字化表示日益精细。这种精细度释放全价值链新价值，但提取价值仍是重大挑战。关键在于将原始海量数据转化为高质量、可执行信息——智能数据——驱动切实经济效益。 挑战 收集每个数据点、存入云端、事后分析的传统方法低效且常无效。非结构化数据积累导致洞察利用不足并使未来方案复杂化。更具战略性的方法始于源头：识别哪些信息真正与应用相关，确定数据流中何处提取。实际上意味着在整个处理链中过滤提炼大数据为智能数据。每步最有前途AI算法决策应在应用层做出，考虑可用数据、传感器模态和底层物理过程知识。 AI算法

现代移动设备——从智能手机、可穿戴到IoT小工具——日益复杂。设计师面临密集的传感器和外设阵列，所有这些都要求更快、更可靠的数据通路连接中央应用处理器。 MIPI I3C v1.1接口于2020年1月15日发布。该规范以空前速度将所有外设统一回单一应用处理器，同时提供增强的可控性、可管理性和完整性（图1）。凭借可选单、双、四总线通道，I3C v1.1可达近100 Mbps，无需增加复杂性、成本或延长开发周期。精心策划的新特性组合进一步提升系统可靠性和韧性。 图1. MIPI I3C系统图（MIPI联盟） I3C v1.1是当今系统架构师寻求低成本、现成总线解决方案、最小硅和PCB占用的理想选择

2020年德勤预测，边缘AI芯片（直接在设备上执行或加速机器学习的完整或部分处理器）销量将超7.5亿颗，营收达26亿美元。边缘AI芯片细分市场将超越更广泛的半导体市场；到2024年，销量预计超15亿颗，复合年增长率至少20%——是整个行业长期9% CAGR预测的两倍多。 图1：智能可嵌入位置（图片：Deloitte Insights） 边缘AI芯片将出现在不断扩展的消费硬件中——高端智能手机、平板电脑、智能音箱、可穿戴设备，以及机器人、安防摄像头、工业传感器等企业设备。消费细分市场占主导，但增长率温和，2020-2024年预计CAGR 18%。相反，企业市场同期预计以50% CAGR激增。 图

现代集成电路（IC）提供处理海量数据、实时做出安全关键决策、保护敏感数据的计算和系统控制能力。从零设计专用集成电路（ASIC）或现场可编程门阵列（FPGA）系统级芯片（SoC）成本高昂且耗时。许多关键功能使用第三方知识产权（IP）实现。例如处理器核心从专业机构采购，通过其指令集架构（ISA）提供灵活、软件可编程功能，ISA定义了硬件与软件的接口。开源处理器架构为已面临多变威胁环境的系统提供深度审查和严格安全保障的机会。本文描述基于RISC-V开源ISA的IP和SoC安全保障方法。 RISC-V是加州大学发明、非营利组织RISC-V基金会管理的开源ISA，拥有300多名成员，成立于2015年。R

SoC设计日益复杂，但许多系统级验证测试套件仍包含数千行手写C代码——这种过时方法违背了自动化原则。特别是在制造前验证整个器件时，运行在嵌入式处理器上的C测试仍以手工编写为主。 自动化测试创建的价值 自动化测试创建可提升SoC开发各阶段的生产力。UVM测试平台中的约束随机方法生成场景特定的随机向量，提高模块级覆盖率。然而，设计仍是黑盒，激励、检查和覆盖代码分离编写——对大型模块而言繁琐且易错。 将这些方法扩展到系统级面临挑战，因为必须将处理器测试代码与I/O事务集成，通常在仿真器或原型机上执行。全SoC验证需要运行处理器本身，但UVM等约束随机技术通常省略处理器代码。实践中，UVM通过用虚拟I

同步定位与建图（SLAM）技术使设备（无论是机器人、无人机还是自动驾驶汽车）能够实时构建周围环境地图，同时确定自身在该地图中的位置。SLAM可通过多种算法和传感器实现，包括摄像头、激光雷达、声纳、雷达和惯性测量单元（IMU）。 视觉SLAM的核心优势 低成本、紧凑型摄像头的普及使单目视觉SLAM成为众多机器人的首选方案，应用范围涵盖火星探测器、农业作业机器、配送无人机到城市自主平台。视觉SLAM在GPS信号受阻或衰减的环境中表现出色，如室内仓库或高楼林立的城市中心。 直接法与特征法SLAM对比 所有视觉SLAM系统都通过跟踪连续相机帧间的点来三角测量其三维位置，同时估计相机位姿，并持续最小化重

前两代32/64位嵌入式处理器由专有架构定义。第三代正脱离该模式。 第一代（1980s-1990s）半导体公司构建维护自有CPU设计，形成碎片化格局。维持这些架构成本高企，第三方软件厂商因费用、复杂度、投资回报拒绝支持多独特内核。此压力迫使许多公司放弃自研设计，转而授权成熟处理器IP。 第二代（1990s末-2000s）授权成常态。Arm、ARC、Andes、MIPS、Tensilica等领军者提供内核授权。Arm模式允许客户基于其蓝图创建定制实现，广泛采用。随时间，Arm生态吸引大多数第三方软件工具，奠定统治地位。 虽获益，授权费急剧上涨。工程师可无罚则采用Arm内核，但高管因成本激增犹豫。

通过将空气介质传输线夹持于储罐外壁，利用反射计芯片检测射频阻抗变化，可实现无需钻孔的液位测量。本指南通过实证设计例演示单芯片反射计（如Analog Devices ADL5920）如何简化流程。 相比传统浮子传感器，反射计系统提供： 实时高速测量 广泛数字后处理 非接触操作——无液体污染 无运动部件，可靠性提升 极小辐射射频——远场抵消 无泄漏设计——罐壁无穿透 本质安全——罐内无电气元件 液位测量概览 图1系统框图展示射频源驱动平衡、50Ω终端空气介质线，内联反射计。 点击查看大图 图1. 液位测量系统框图。（来源：Analog Devices） 工作原理 空气介质线展现低损耗

PROCENTEC等行业领军者报告，基于RS-485的现场总线部署稳步上升，显著者为PROFIBUS®与快速扩展的PROFINET工业以太网。2018年全球PROFIBUS节点装机量达6100万，过程自动化（PA）节点同比增长7%。PROFINET装机基数达2600万节点，2018年单年新增510万设备。1 工业4.0推动智能互联工厂采用，优化现场总线技术成就可靠高性能系统的关键。这要求在电磁兼容（EMC）鲁棒性与可靠数据传输间审慎平衡。 不可靠数据降级整体系统性能。运动控制应用中，现场总线典型用于单/多轴电机闭环位置控制。高数据率与长电缆布线——图1所示——普遍存在。位置控制不可靠则机器吞吐