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可穿戴平臺軟硬件迭代不斷!支持雙操作系統(tǒng)帶動平臺可拓展性,2.5D圖像處理更高階

Monika觀察 ? 來源:電子發(fā)燒友網(wǎng) ? 作者:莫婷婷 ? 2023-12-10 06:33 ? 次閱讀
電子發(fā)燒友網(wǎng)報道(文/莫婷婷)當前,業(yè)內對可穿戴設備市場未來的需求保持看好,芯片廠商也在卯足了勁,對產品進行迭代,特別是主控芯片。今年10月份,高通宣布將與谷歌合作,共同開發(fā)基于RISC-V架構的可穿戴芯片。消息一出便引起業(yè)內人士關注,一旦該芯片面世,將成為業(yè)內首款支持安卓系統(tǒng)的可穿戴設備的商用RISC-V芯片,從而推動RISC-V芯片在可穿戴設備市場的應用。
除了高通,紫光展銳、恒玄、炬芯也在持續(xù)進行可穿戴芯片平臺的迭代。電子發(fā)燒友網(wǎng)整理了多家芯片廠商的可穿戴平臺的特點以及產品迭代方向。
硬件全方位升級,協(xié)同處理能力提升
高通可以說是可穿戴設備平臺的領導者,從2016年至今已經推出了多款可穿戴設備芯片平臺,包括2016年推出的高通驍龍 2100,2018 年推出的集成全新協(xié)處理器高通驍龍 3100;在2020年推出的驍龍4100/4100+可穿戴設備平臺,帶有SoC采用增強型混合架構,全新可穿戴設備PMIC;以及2022年推出的新一代可穿戴平臺高通驍龍W5/W5+。
從迭代方向看,可穿戴平臺的工藝制程、集成度、通信,以及與操作系統(tǒng)的協(xié)同處理都是升級的方向。高通可穿戴平臺在芯片制程上的領先性是毋庸置疑的。
作為高通新一代的可穿戴芯片平臺,高通驍龍W5/W5+,帶來了技術上的全面升級。首先是在制程上,SoC采用4nm制程工藝,協(xié)處理器采用22nm制程工藝,是當時領先的制程工藝。在這之前,高通驍龍4100+采用的是12nm制程,驍龍W5/W5+在上一代的基礎上跨了一大步。可見,可穿戴芯片在制程工藝上一直保持迭代,此前,三星也在2021年發(fā)布了采用5nm制程工藝的智能穿戴芯片Exynos W920,在CPU/GPU性能上都帶來了提升,特別是在功耗上。
2022年,音頻體驗、交互體驗都是可穿戴設備最大的關注點,特別是在TWS耳機的使用上。高通當然看到了這個趨勢,驍龍W5/W5+上帶來了沉浸式互動體驗,并且能夠始終感知健康和健身體驗,這將讓智能手表能夠時刻感知用戶的運動狀態(tài),自動切換運動狀態(tài)進行健康監(jiān)測。
在續(xù)航方面,基于強大的SoC和協(xié)處理器,驍龍W5/W5+在功耗方面比驍龍4100+降低了30%-60%,例如屏幕滾動的功耗可以降低41%。在通信方面,高通的 4G LTE 調制解調器已經實現(xiàn)了全球通用,與 全球超過百家運營商進行合作。
在集成度方面,從最新的高通驍龍W5/W5+來看,驍龍 W5+集成了 HiFi5 DSP藍牙 5.3 、Wi-Fi 模塊等核心元器件,還新集成了音頻處理和通知推送的功能,另外還集成了顯示、傳感器。通過更加緊湊封裝,核心PCB面積從驍龍4100+的500mm2,降到驍龍5+的300mm2,下降了40%。這將更適合表盤面積更小、更輕薄的智能手表。
在操作系統(tǒng)方面,SoC大核SoC支持Google Wear OS和AOSP,協(xié)處理器基于FreeRTOS系統(tǒng),實現(xiàn)了平臺可擴展性,在很大程度上可以讓高通覆蓋不同細分市場的可穿戴設備。要知道今年第二季度全球智能手表的出貨量增長了11%,研究機構普遍認為可穿戴設備市場將有進一步成長的空間,因此沒有一個細分市場是可以放棄的。
雙系統(tǒng)覆蓋不同細分場景,5G成為重要發(fā)展方向
目前紫光展銳根據(jù)不同的市場和用戶需求打造了不同的產品系列,一是基于安卓OS系統(tǒng)的Smart Watch產品系列,二是基于展銳RTOS系統(tǒng)的RTOS Watch產品系列。Smart Watch產品系列包括W517、8541E、8521E、W377等,RTOS Watch包括W307、W117、W217等。
圖:電子發(fā)燒友網(wǎng)攝
其中,W217是紫光展銳推出的具備蜂窩通信功能的智能穿戴解決方案,可應用于成人蜂窩表、兒童表、學生卡等產品。紫光展銳表示,W217采用22nm LP工藝制程、Open CPU架構,集成了通信、射頻、Wi-Fi等可穿戴設備的常用功能,同時Flash和PSRAM也封裝在里面,是一顆高集成度的單芯片平臺方案。
在續(xù)航方面,紫光展銳已經有了深厚的技術積累,通過低功耗智能搜網(wǎng)優(yōu)化策略和遠程RRC等技術加持,W217待機功耗可以達到1.5uA,成人智能手表的最長續(xù)航時間可以達到14天,W117成人手表的續(xù)航也能夠達到14天。
紫光展銳的RTOS Watch系列具備了輕量級UNISOC RTOS系統(tǒng)。資料顯示,RTOS系統(tǒng)使用原生組件和模塊在RTOS系統(tǒng)搭建了JavaScript 框架,降低了開發(fā)成本及門檻。
2023年上半年,紫光展銳推出4G 智能穿戴新平臺W377,操作系統(tǒng)為安卓 8.1,采用28nm HPC+工藝,封裝尺寸比上一代小了46%,能效提升30%,續(xù)航能力、影像、定位精度等多個方面都實現(xiàn)了全面升級。紫光展銳將其稱為更安全、更小巧的智能穿戴新平臺。
近年來,可以很明顯看到可穿戴設備的獨立屬性在不斷增強,在運動獨立屬性與老幼獨立通訊需求的疊加下,eSIM已經成為智能手表的個人通訊助手,帶有eSIM功能的智能手表銷量已經從2021年的17%上升到2022年19%。
紫光展銳的W117和W377等產品在獨立通信技術上都有了明顯的提升,例如W117一經面世,紫光展銳便將它朝著獨立通信方案標桿的方向升級,采用AP+CP的芯片設計架構,更為重要的是,W117還能成為協(xié)同處理器跟MCU配合,提供更強大的本地算力。W377支持在全球200多個國家和地區(qū)的使用。
在近期的紫光展銳可穿戴沙龍活動上,紫光展銳向業(yè)界預告了公司明年的產品迭代計劃。明年Q2上市W917,這將是公司的首款5G智能穿戴平臺。具備更高的集成度,CPU計算能力比上一代至少提高30%以上。
2D+2.5D雙GPU配置帶來智能手表界面升級
目前,恒玄針對智能音頻、智能手表市場打造了低中高端不同市場的完整方案。在智能手表方面,包括2020年推出的第一款智能手表芯片BES2500BP,成為當時的第一顆單芯片RTOS手表 SoC。在2021年推出BES2700BP芯片,官方表示這是業(yè)界第一個12nm運動智能手表SoC平臺。在2022年,公司再推出BES2700iBP,采用22nm制程工藝,面向入門級中低端產品。
炬芯科技針對智能手表芯片平臺也在持續(xù)升級。2021年發(fā)布第一代智能手表單芯片ATS3085系列,今年發(fā)布了包括ATS3085E、ATS3085S以及ATS3089在內的第二代智能手表芯片。
在產品的迭代上,智能手表主控芯片從先進工藝、多核異構SoC技術、集成度、健康監(jiān)測技術、聲學和音頻系統(tǒng)等多個方面都迎來了升級。
在多核異構技術方面,恒玄科技表示,公司新一代智能可穿戴主控芯片在單芯片上集成了 ARM CPU、音頻DSP、2.5D GPU、可穿戴低功耗顯示系統(tǒng)控制器神經網(wǎng)絡加速的協(xié)處理器,極大的提升了數(shù)字信號處理和機器學習的能力。基于多核異構技術,恒玄科技的芯片性能也得到了極大的提升。
當前,智能手表用戶界面的升級也是智能手表主控芯片在迭代過程中需要考慮的。炬芯科技智能手表產品總監(jiān)張?zhí)煲嬖陔娮影l(fā)燒友網(wǎng)舉辦的2023年可穿戴設備分論壇上表示,界面刷新分為三階段,一是讀UI/字庫資源,二是把資源渲染繪制,得到想要顯示的圖片,三是送屏顯示。
每個階段都有不同的技術支持,例如第一階段需要進行JPG硬解碼,第二階段需要GPU技術2D、2.5D的支持,第三階段需要屏驅支持SPI DDR mode。如果要實現(xiàn)UI界面設計的多元化,就需要每個階段都有對應的速度提升。
恒玄科技表示,公司對全集成可穿戴SoC平臺技術持續(xù)升級。在進一步升級之后,BES2700系列主控芯片,更新優(yōu)化過的自研BECO NPU,2.5D圖像處理能夠更流暢。
為了更加優(yōu)秀的圖形顯示性能,炬芯科技的第二代智能手表芯片中,ATS3085S和ATS3089采用了2D + 2.5D的雙GPU硬件加速配置,提供了繪制復雜類似3D動畫的顯示能力;另外通過新增JPEG硬件解碼,新一代芯片實現(xiàn)圖片壓縮率提升50%,圖片解碼速度提升100%。
在健康監(jiān)測方面,不管是智能手表還是TWS都對傳感器的健康檢測提出了更高的要求。針對TWS耳機的心率監(jiān)測,恒玄科技在TWS耳機的主控芯片上集成了高精度電容傳感器和佩戴檢測。在智能手表上,恒玄科技持續(xù)研發(fā),基于嵌入式神經網(wǎng)絡加速器BECO的PPG 心
率檢測技術,有望能進一步提升健康監(jiān)測神經網(wǎng)絡的準確度。
在連接技術方面,恒玄科技開發(fā)出支持多點連接的新一代 IBRT 解決方案,實現(xiàn)了 BT5.3 的多點連接技術,這將有利于TWS耳機在連接其他設備時無縫切換。
音頻體驗是TWS耳機的最重要的體驗之一,特別是在近兩年“沉浸式”成為關鍵詞之后,不管是恒玄科技還是炬芯科技,主控芯片的空間音頻技術、降噪技術、ANC算法也在持續(xù)迭代。
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