可穿戴设备等智能终端续航瓶颈分析与解决方案

　　1 引言

　　电池续航是目前智能终端体验的最大瓶颈，这是普通消费者与专业人士的共识。过去几年，智能手机市场被硬件军备竞赛所笼罩，手机在硬件配置上遵循摩尔定律，但不包括电池技术，续航体验问题的日益突出本质上是手机电池需求过快增长与电池续航技术更新缓慢之间矛盾恶化的结果。除了智能手机，智能可穿戴设备、物联网IoT等新兴智能终端领域，也面临着同样的问题。

　　体验痛点意味着市场机遇，在终端硬件竞争进入平稳期后，电池续航能力成为一个重要的焦点，终端产业链上下游各方竞相研发低功耗新技术与新方案。本文从产业链视角，剖析智能手机、可穿戴及IoT终端产业链的关键环节为解决续航问题正在或者即将开始应用的新技术与新方案。

　　2 智能手机续航解决方案

　　从耗电角度，芯片、显示屏是智能手机的耗电主体，也是未来器件研发的关注焦点。电池新材质、新技术的应用是续航困境解决的根本。软硬一体的节电优化、快充则是终端厂商竞争的焦点。

　　2.1 芯片低功耗设计

　　作为智能手机计算处理的耗电大户，如何降低手机采用的各种芯片的功耗是降低整机功耗的基础环节。芯片产业链一直在研究提升性能的同时降低功耗，如何在性能与功耗之间取得平衡是未来芯片技术发展的焦点之一。

　　（1）芯片指令集精简与架构优化

　　ARM公司处于智能终端芯片生态链的顶端，在成立之初就致力于低功耗设计，为智能手机设计了ARM精简指令集（相对复杂指令集）。2011年11 月，ARM发布ARM V8指令集，将手机芯片带入64位时代。2013年，苹果首次采用A7处理器，高通、联发科等厂商也于2014年开始应用。目前采用ARM精简指令集和内核的芯片已经成为手机及其它智能设备的主流配置。

　　为解决手机芯片"核战"带来的功耗问题，ARM公司推出big LITTLE（大小核）架构［1］，将重效能的"大"核与低功耗的"小"核搭配使用，在满足手机高性能需求的同时兼顾低功耗。"大"核Cortex- A57重效能，设计主要源自Cortex-A15，但基于ARM所作的优化（如数据预取及增加Registers等），Cortex-A57处理 32bit软件比Cortex-A15快20％至30%。在实际使用中A57的功耗问题较为突出，不少采用A57内核的芯片出现发热问题，例如高通骁龙 810等，为此，ARM在2015年初发布优化后的Cortex-A72内核，若采用16nm工艺，相比上一代的28工艺下的Cortex-A15，性能达到3.5倍，而功耗可降低75%。"小"核Cortex-A53则在提供足够的性能下，尽量缩小芯片面积及功耗，没有采用Cortex-A57较耗电的乱序执行管线设计，而改用简单按序执行管线设计。Cortex-A53提供与上一代采用ARM v7指令集的Cortex-A9等级的效能，但芯片面积更小，可在同制程下比Cortex-A9缩小40%。如果使用20nm制程的话，面积仅为32nm Cortex-A9的1/4，有助于在降低成本同时降低功耗。

　　（2）通过制程工艺提升降低功耗

　　相比较指令集和芯片架构设计，芯片工艺制程的升级对功耗的降低更加立竿见影，这也是近年来工艺制程升级迭代升级加快的重要推动力。

　　英特尔、三星和台积电三巨头处于芯片制造领域的第一方阵。三星的14nm FinFET（Fin Field-Effect Transistor ，鳍式场效晶体管）工艺已经量产出货（三星Exynos 7420芯片），台积电16nm FinFET也将规模量产；苹果最新的A9处理将分别采用这两家最先进的工艺制程。

　　同时，半导体制程从14nm/16nm开始进入3D时代，相比较之前的2D晶体管，3D FinFET具有低功耗、面积小的优点。

　　（3）射频低功耗方案

　　在降低功耗层面，智能手机射频芯片不如主芯片受关注，但降低功耗也一直是主流趋势。

　　4G射频面临的核心挑战是解决服务需求和网络容量爆炸式增长所需的更多蜂窝频段（目前全球频段总数已达到40个）。多家公司推出成套的射频解决方案，包括集成模块、多模多频器件、包络功率追踪等，高通公司的RF360解决方案［2］是其中的代表。在功率放大器PA中集成天线开关、支持各种模式和频段（从 GSM之后的所有主要蜂窝制式和目前3GPP协议中的全部频段）的组合，支持全球漫游。包络功率追踪器（ET）根据信号的瞬态需求来调整功率放大器（PA）电源，是传统平均功率追踪器（APT）的升级，APT根据功率水平分组而不是瞬时信号需求来调整功率放大器的供电量。包络功率追踪器与终端调制解调器交互工作，调整传输功率以满足被传输内容的瞬时需求，而不是在恒定功率下的长时间间隔后调整，功耗降低最高达20％，发热降低近30％（基于高通公司的测试和分析）。这延长了电池续航时间，减少了智能手机超薄机身内部的发热。

（4）智能芯片软