探索小型化技术的未来

千百年来人们一直在追求小型化的道路上。古人学会了发明和优化工具，主要表现在为了生存而迁移。在很早以前，减小尺寸和重量而又不用牺牲功能或可靠性就已经变得非常重要。这个过程今天仍在延续。

现代电子设备在一个生命周期内就经历了一次惊人的小型化过程。从笨重的管子和变压器到固态电路和开关电源，在保持或提高性能的同时缩小设备的尺寸已经成为几乎所有商业、消费类产品、航空航天和军事产品的关键营销手段。

集成电路的功能密度就是一个很典型的例子，可以看到半导体几何形状如何使电路密度增加了百万倍。例如，传统静态RAM使用DIP封装来容纳256位x4位内存。现代RAM可在更小的微表面贴装封装中容纳千兆内存。这为更小的设备和更多数量的功能和连接打开了大门。

连接技术也必须要迎头赶上。更老旧、更庞大、更笨重的设备有足够的空间使用又大又笨拙的连接器，这样的日子一去不复返。现代设备在更小的微尺寸连接器中使用多点连接，在越来越小的封装中处理相对较高的功率和信号速度。这一趋势预计不会止步。

关注趋势

在电子表取代机械表之际，第一次主要的电子连接小型化发生了。不仅微型按钮要缩小，电池及其微型支架也要缩小。过去的金属接触平面变成了藏在精密外壳之中的导线，利用材料的弹性来实现弹簧和电触点动作。

老式的微型连接和开关可靠性较差，用户有时不得不摇晃和敲击才能连接上。材料科学还没有像今天这样发达，所以氧化和污染物也是一个问题。小型军事装备这样的高可靠性应用可以不计成本地使用不生锈的金触点。而大多数消费品仍然要使用铜、铝和铁基触点材料，这些材料都会随着湿度变化和时间推移而生锈和氧化。

随着台式电脑向笔记本电脑、平板电脑和智能手机转移，开关和连接器的尺寸明显减小。更好的金属和更高的精度使这些连接器更加可靠。USB的尺寸减小到mini-USB和micro-USB就是一个典范。随着USB 3（特别是USB 3.1C）的采用，原来尺寸相当大，是有极性的四针连接器，现在变成了无极性的20针连接器，功率可达125瓦。这些连接器的吞吐量从12Mbit/秒提升到了10Gbits/秒。取得这一成就绝非易事，Molex等连接器制造商引领了许多连接相关技术的发展。

一个重要的例子就是医疗设备技术。曾经是一块手表，现在变身成为健身追踪器、健康监视器和可穿戴医疗设备。例如，处理模块和医疗传感器之间的连接可以使用单点连接（如连接到植入或皮下葡萄糖水平传感器的电线），也可以使用多点连接（如心电图心率监测器，用来在致命情况发生前检测到）。

并不是每个可穿戴或可植入的医疗设备元件都可以连接到PCB或基板。例如，分发药物的医疗设备可能需要与一个智能自动注射器和一个声音装置进行超小连接，以提醒患者。设备、连接器和它们的相关部件需要足够小，以免妨碍患者佩戴。

另一个重要的例子是助听器。微型电路需要连接电池或充电端口，以及连接刺激鼓膜的传感器。患者通常不希望别人知道他们佩戴了助听器，所以超小尺寸和舒适性必须在这里发挥作用。即使是连接器和电线的材料也需要具有生物安全性和非过敏性。

无线技术影响设计

无线技术的爆炸性使用极大地影响了许多电子系统的设计。有了无线连接，一些领域对外部电线和连接器的需求减少了，而另一些领域则出现了新的挑战。

以天线为例。过去，天线需要使用粗同轴电缆实现大型BNC式连接。射频信号波长已经缩小到毫米级别，因此出现了许多可安装在PCB上的天线。然而，若要获得最佳性能，在PCB上安装的天线可能就力不从心了。因此，Molex SMP-MAX和SMP-MAX EVO 50Ω RF连接器这样的微型射频连接器采用了小型PCB SMT安装50欧姆插塞，该插塞被连接到外部天线，再通过天线的安置来获得最佳性能 (图1)。

此外，这些连接器通常用于一次有多个射频链路活动的应用中。当多个载波聚合可能产生来自不良信号源的干扰时，就会发生无源互调。这通常被称为生锈螺栓效应，更微型的连接器为设计人员提供了更大的灵活性来放置各种射频源，以免干扰。

医疗可穿戴技术并不算新鲜——几十年来，医生们一直使用远程心脏监测器作为诊断工具来监测不规则的心脏活动和心律失常。与患者在医生诊室里呆一小时的时间里获取的数据相比，从患者的长时间日常生活中收集的数据更有诊断价值。因此，开方使用具备无线传输功能的远程心脏监测器已成为标准做法。

这项技术从一开始就不断改进；数据现在被传输到移动应用程序中，这些应用程序将数据发送到云端，通过算法进行监测和分析，从而帮助预测未来的心脏病发作。可穿戴医疗技术的真正革命是在商业市场，比如Apple Watch、Fitbit和Oura Rings——这些拥有时尚配饰外表的监测仪可以测量心率、体温、血压、血糖水平和其他重要健康统计数据。商业医疗可穿戴设备的其他流行功能包括运动跟踪和睡眠监测，实现这些需要具备运动和位置跟踪功能。下一波可穿戴技术将变得更轻盈、更灵活，而且能被编织到特别设计的衣服——甚至可能是自己最喜欢的旧运动衫中。

数据采集

商用医疗可穿戴设备以类似外形尺寸（甚至更小尺寸）提供越来越多的增强功能。除了监测心率、血压和体温外，它们还可以检测和量化运动 (如计步器)，确定睡眠周期的长度和深度，甚至可以检测血糖峰值 (图1)。测量这些不断变化的多元健康因素需要一系列传感器。例如，测量体温和心率相对简单，但要实现更复杂的功能则需要更先进的技术。

健身追踪器可以测量一个人在散步或日常生活中走了多少步，但计算步数比追踪位置要复杂得多。计步器必须要区分自行运动和由其他力量（比如汽车或飞机）推动的运动。

健身追踪器通常使用加速度计来测量一个人走路时自然发生的速度变化，而忽略跺脚或挥舞手臂时产生的微小、偶然性加速度。还有一些计步器，有选择地使用或附加使用运动传感器来检测人们迈步时臀部的运动。

监测睡眠模式也是一种测量运动的功能，但这些运动更为微妙。智能设备采用体动记录仪——像加速度计一样测量运动的变化——与心率监测器和皮肤温度传导相结合，以确定用户处于睡眠的哪个阶段，以及睡眠的持续时间和深度。传统的睡眠研究在类似实验室的受控环境中进行，只能收集患者在观察期间的睡眠数据，可用数据的数量具有一定的局限性。通过远程监测，医生和研究人员现在查看智能手表应用程序就可以了解患者的睡眠情况。

数据分析

如果研究人员负责从这些不同的数据点中组织和得出结论，那么睡眠监测就会困难得多；幸运的是，现代医疗可穿戴设备采用算法来处理原始数据，并在可能发生（或即将发生）健康问题时提醒用户或医疗专业人员。医疗可穿戴设备通常没有内置处理器，这意味着数据必须传输到中央处理器才能进行整理和分析。现代医疗可穿戴设备一般通过移动应用程序连接云端，移动应用程序直接从设备接收数据，然后将其转发到云端进行处理。

例如，在睡眠监测中，算法将整合来自各种传感器的原始数据，以创建用户睡眠模式的整体图像。当人们处于快速眼动睡眠时，他们的微小身体运动、心率和体温往往会比晚上过短休息时段明显增加。如果不是数据分析来完成大部分工作，人们不可能如此大规模地将所有这些数据点合并成一个单一的、清晰的图像。这种数据分析不仅能告知用户目前的健康状况；它还可以帮助预测未来的事件。监测动态心律可帮助预测心脏病发作和中风，而测量体温的变化则有助于预防潜在的脱水和中暑。针对个人用户和用户群的数据算法越多，就越能更好地预测未来潜在的健康问题。

医疗可穿戴设备市场

T市售医疗可穿戴设备市场在过去5年呈爆炸式增长，其中智能手表和健身追踪器占据了美国销量的一大部分。尽管估算有所不同，但大约有8000万到1亿美国人在锻炼或日常使用时佩戴内置健身追踪器的智能手表。随着婴儿潮一代人口的持续老龄化，诸如心率监测器、血压袖带和心电图等家庭医疗保健设备也越来越受欢迎，老年患者的远程医疗选择更多地成为标准惯例 (图2)。

医疗可穿戴设备市场的未来可能在智能纺织品领域，如服装和配饰。据报道，耐克 (Nike) 和阿迪达斯 (Adidas) 等运动服装公司正在开发可以监测心率、血氧、卡路里消耗和其他健康指标的T恤和套衫。就像手机和MP3播放器一样，随着技术的发展，医疗可穿戴设备将越来越小巧，对身体的侵扰也越来越小。未来的医疗可穿戴设备可能与普通服装或配饰（如珠宝、腰带或眼镜）没什么区别。

据Future Market Insights 统计，美国医疗可穿戴设备市场在2023年增长了约590亿美元，预计未来十年将增长近6倍，达到近3700亿美元。增长的大部分可能来自较为年轻的用户，他们将智能设备和健身追踪器作为预防性保健工具。随着越来越多地远程监测日常活动，实际去看医生的次数将越来越少，间隔时间也越来越长。人们在家里或工作场所能做的预防性保健措施越多，他们就越健康。不难想象我们将进入一个新的世界，在这里医疗可穿戴设备将取代通常在临床环境中进行的大部分诊断工作。

结语

医疗可穿戴技术的潜在应用听起来几乎像是存在于科幻小说里的东西：你可以穿戴的设备能在疾病和医疗问题发生之前检测到它们。2019年，密歇根大学 的研究人员发明了一种腕戴设备，通过采集少量血液样本并筛选循环肿瘤细胞，能检测血液中的癌细胞。研究人员可利用从健康监测器收集的数百万个数据点，开发检测患者的步行速度、步态和运动变化的算法，从而预测阿尔茨海默氏症、帕金森病和其他退行性神经系统疾病的发病。发现和识别可能导致严重健康后果的潜在疾病，这种能力对卫生保健专业人员来说也是一个潜在的福音。

医学研究人员已经开发出非侵入性诊断机器学习工具，该工具植入可穿戴生物传感器，以检测可能导致心脏病发作、中风甚至死亡的潜在严重疾病。某些潜在的心脏疾病很难在临床环境中被发现，因为症状可能极具偶发性，并且通常直到患者出现更严重的问题时才能被诊断出来。医疗可穿戴设备中使用的早期检测方法可以提供持续监测，甚至能检测出患者用其他方法根本发现不了的病情。 

¹Future Market Insights，“智能可穿戴市场”，Future Market Insights，摘于2023年10月4日，https://www.futuremarketinsights.com/reports/smart-wearables-market。
²Tae Hyun Kim等人，“A Temporary Indwelling Intravascular Aphaeretic System for in Vivo Enrichment of Circulating Tumor Cells”，Nature Communications 10 (《自然子刊》)，no. 1478 (2019年4月1日)， https://doi.org/10.1038/s41467-019-09439-9.

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引言

毫米波 (mmWave) 雷达技术在开发高级辅助驾驶系统 (ADAS) 功能方面发挥了重要作用，目前正被整合到越来越多的汽车新技术中。得益于毫米波雷达在ADAS系统中取得的成功，毫米波雷达技术变得更易获得，这种可获得性助推了毫米波雷达技术在各种其他应用中的发展和使用。工业自动化是毫米波雷达最主要的新兴应用之一，因为毫米波雷达的高分辨率和精度经实践证明对人和物体检测极其有用。毫米波雷达技术的高灵敏度，甚至可以探测到人体血压的变化以及表明疲劳和其他疾病迹象的其他生物特征。

随着毫米波雷达应用的增长，以及得益于高频雷达给天线小型化带来的优势，人们迫切需要开发更加紧凑和便携的毫米波雷达系统。这些系统面向广泛的应用，从医疗、楼宇自动化、工业自动化和机器人到未来的汽车用例。要达到这些更高的性能和小型化要求，就需要大力投入开发工作，推进毫米波雷达模块本身的小型化，并增强将传感器模块输出连接到先进电子控制单元 (ECU) 和人工智能/机器学习 (AI/ML) 内核的互连功能。当然，互连器件的小型化以及吞吐量需求的增加，在确保信号完整性方面也带来了自己的挑战。

本文旨在向读者介绍汽车和其他应用中所使用毫米波雷达技术的细微差别和现状。本文内容将涵盖毫米波雷达频率，与小型化毫米波天线和模块相关的注意事项，以及在接近如此显著的小型化水平时出现的信号完整性挑战。

毫米波雷达的频率

汽车雷达使用多个频段，其中，目前正在使用的主要有四个毫米波频段。不过，汽车雷达技术的主要开发商和汽车制造商已经在某种程度上默认了77GHz频段 (76GHz–81GHz)。24GHz频段 (21GHz–26GHz) 仍然用于超宽带 (UWB) 雷达和通信应用，但如今已不再是ADAS汽车雷达应用的首选。此外，ISM频段中也有24GHz窄带 (NB) 应用，该频段起初由于在各地都可以使用，而成为汽车雷达的首选频段；然而，77GHz雷达具有更大的小型化潜力和更宽的带宽，这就使得使用毫米波频段更具吸引力。例如，ISM的24GHz频段只能提供250MHz带宽，而77GHz频段则可提供5GHz带宽。

此外，天线的相对尺寸也与频率成正比，因而77GHz天线大约只有24GHz天线的三分之一大。这样一来，77GHz毫米波雷达模块的整合难度，就要比更大的24GHz汽车天线低得多。

77GHz毫米波雷达的频段主要有两个范围：76GHz–77GHz和77GHz–81GHz。76GHz至77GHz范围内的1GHz频段主要用于汽车长距雷达 (LRR)，77GHz至81GHz范围内的4GHz频段主要用于汽车短距雷达 (SRR)。不过，对于非汽车应用的毫米波雷达，24GHz频段、60GHz/v频段 (57GHz–71GHz) 和E频段（71GHz–76GHz、81GHz–86GHz和92GHz–95GHz）都有正在开发（并可能实现部署）的方案。

毫米波雷达天线小型化需要关注的事项

天线的相对尺寸是频率/波长的函数。波长越短，天线有效地将电磁场转换为传导电能所需的尺寸就越小。然而，这种再自然不过的小型化也是有代价的。高频天线元件的增益往往低于优化用于低频的天线结构， 毕竟天线越小，电气长度就越短。

大气和大多数物质带来的衰减也是频率的函数。这也是毫米波频段的大气衰减比微波频段更大的原因。此外，传导损耗和辐射损耗也随着频率的增加而增加。这意味着在相同距离上，单个毫米波天线的收发效率比低频天线要低得多。然而，毫米波频率越高，可用带宽就越大，从而实现更高精度的雷达功能和更高吞吐量的通信。

为了克服这一限制，雷达应用的毫米波天线通常采用先进/有源天线系统 (AAS)，通常是相控阵天线。使用AAS阵列天线技术可以提高增益，并且能更好地控制天线方向图，但代价是复杂度更高、硬件组件更多。传统上，毫米波技术一直应用于军事、航空航天和卫星通信领域。毫米波频率的射频器件产品可用性仍然没有达到相同的水平，尤其是77GHz频段等较高毫米波频率的产品。

毫米波元件的单个元件成本通常也要高得多，因为与大多数低频元件相比，毫米波元件的体积仍然很小。制造毫米波电路的总体成本也较高，因为在平面传输线和波导中有效传输毫米波信号所需的电路衬底层成本较高，而且加工成本也较高，需要更高的精度和更小的几何特征。在毫米波层压板上工作并达到必要的精度水平的PCB制造设备也较少。

这就是为什么有能力处理毫米波项目的工程服务公司通常更少，而具有帮助开发毫米波雷达电路的背景和专业知识的工程师也更少的原因。开发这种类型的技术需要小心谨慎，而且很少有人开发毫米波雷达的交钥匙解决方案，因此大部分工作需要在内部完成。

在密集的毫米波雷达互连中保持良好的信号完整性

在毫米波雷达模块内，以及雷达模块和平台的控制系统电子设备之间，毫米波雷达天线系统所需的额外天线结构和硬件组件需要更复杂、更高密度的毫米波和数字信号布线。

在许多情况下，用于毫米波雷达模块的电子器件高度集成在专用的高频层压板上，并使用专门的毫米波板对板互连。考虑到确保毫米波电子信号完整性和良好性能所需的精度，这些系统需要环境密封和加固，以避免任何形式的碎片或湿气侵入和损坏。因此，与毫米波雷达模块的互连也必须密封完好，坚固可靠。

毫米波雷达小型化的主要优势是能够将该技术集成到移动甚至便携式系统中。移动和便携式系统往往要承受恶劣环境、冲击和振动的影响，在汽车、工业和航空航天等应用中尤其如此。在这些应用中使用的连接器和电缆需要在所有这些极端情况下依然能够提供高信号完整性。这是一项艰巨的设计挑战，因为毫米波雷达的连接器也需要非常紧凑的设计，需要具有薄型和大间距的特点。对于汽车、工业和航空航天等应用，必须对在特定应用和环境中使用的连接器实施标准和质量控制系统。目前市场上很少有连接器可以满足所有这些要求。

结语

毫米波天线系统和电路设计充满了多层复杂的考虑，其中设计的每个方面都需要广泛的优化和精确的制造。要实现可靠的雷达系统，就必须确保毫米波雷达模块电路内部以及毫米波雷达模块和控制电子之间的高水平信号完整性。这需要坚固耐用的连接器，即使在严苛条件下也能处理高数字吞吐量。此外，毫米波雷达模块正日益小型化，以便能够在汽车以外的其他应用中使用。这种小型化在坚固耐用和高速互连的要求之上，增加了更高的密度和薄型的互连设计要求。 

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自动化工厂将生产力和效率提升到了前所未有的水平，但缺乏灵活性和智能性。工业4.0和工业5.0旨在利用无线和计算技术的进步为工厂设备带来实时洞察，使工厂变得更加智能。这种数据驱动的方法将工厂从被动的自动化机器转变为分布式智能设备网络，可以做出实时和预测性决策。

无线传感器节点的不断增加为互联工业世界提供了源源不断的动力。无线传感器节点的一个关键优势是能够连续监测多个参数。例如，这些类型的传感器可以部署在管道中，以监测流体的流量和其他关键参数。无线传感器节点可能大小不等，大到鞋盒大小，小到几乎察觉不到，但它们通常都通过无线射频模块进行通信。

无线传感器节点广泛应用于环境监测、工业控制、基础设施安全等领域，通常由微控制器 (MCU)、收发器、存储单元、电源和一个或多个感知周围环境的传感器组成 (图1)。

在工业环境中，由于制造环境的复杂性和动态性质，为传感器节点部署有线网络可能具有挑战性。无线传感器网络消除了对广泛布线的需求，提供了更大的移动性，并实现了监控系统的快速部署和重新配置，从而解决了这些挑战。无线传感器网络可能包含数千个通过网状网络（如Zigbee或WirelessHART）连接的传感器。

无线传感器网络用于各种目的，包括状态监测、预测性维护、资产跟踪和环境监测。这些网络由分布在整个设施中的小型电池供电传感器组成，它们相互通信，在某些情况下还与中央控制系统通信。根据应用的具体要求，传感器可以测量温度、湿度、压力、振动等参数。

尺寸更小、精度更高的传感器

新型传感器必须适合现有的工厂空间，同时不能干扰工作流程。小型化有助于传感器无缝地适应工业环境，而无需担心空间或电源问题。例如，机器人手臂上的传感器必须足够小、足够轻，才不致于干扰手臂的运动。在预测性维护场景中，可将小型无线传感器巧妙地放置在机械部件上，以监测条件并检测异常，同时又不会干扰正常操作。这些传感器可直接嵌入机械或生产线，甚至由工人佩戴，能在不干扰操作流程的情况下提供较大的空间覆盖范围。

尽管外形尺寸越来越小，但传感器必须执行越来越精确且复杂的操作，才能为智能工厂的实时数据驱动决策提供支持。为确保收集的数据能够反映工业环境的真实状态，这些传感器需要具备极高的准确性。不准确的传感器读数可导致错误的决策，还可能导致操作效率低下、停机时间增加和产品质量受损。例如，当传感器用于预测性维护时，准确的传感器数据确保了仅在必要时停机以进行维护。

要实现高精度无线传感器，就必须进行仔细校准、定期维护并遵守严格的质量标准。校准可确保传感器长期提供精确一致的测量结果，并考虑到环境变化和传感器漂移等因素。传感器还可以通过校准来自我检测异常情况。如果某个传感器读数超出校准范围，就会判断读数有误，并提示需要维修。

智能工业环境必须实时自动执行预测或纠正操作。智能工厂需要基于可信数据才能做出正确的决策。经过校准的传感器能提供准确的读数，而其冗余性可确保结果的可靠性。测量各种参数可以更详细地了解工厂车间发生的情况，使智能机器能够做出更明智的决策。