在如今注重可持續發展的世界中，消費者、企業甚至于國家都在努力應對城市化所帶來的能源增長需求，因此推動碳中和（carbon-neutral）是必不可少的，采用既可有效減少能源浪費又能為用戶提供節能效益的技術變得至關重要?，F在，物聯網行業也正面臨著迎接這一轉變的挑戰。本文將以Silicon Labs（亦稱“芯科科技”）最新發布的EFR32xG22E（xG22E）系列SoC支持能量采集（EnergyHarvesting）解決方案為例，說明如何推動并簡化無電池物聯網解決方案的開發。

電池的需求引發環境問題

當我們想到物聯網時，我們會想到一個由智能、創新設備驅動且無縫連接的世界。但是，這些設備需要什么來保持這種連接性呢？較為簡單的答案是—電源，在大多數情況下是指傳統電池。

雖然電池可以勝任并滿足這些設備的目的，但確實存在缺點。

每年有超過 150 億個廢舊電池被送往垃圾填埋場。這導致約900,000噸有害的土壤和地下水污染廢物被排放。此外，僅在美國，平均每個家庭每年就會購買90塊以上的電池，其中大多數甚至沒有10年的使用壽命。到2025年，預計約有250億臺物聯網設備投入運行，每天需要更換600萬塊電池。

這指出了傳統電池的三個主要問題——不便和不當的處置實踐、不斷的更換和可擴展性問題。這些缺陷不僅會對這些設備的功能和可靠性產生不利影響，而且還會阻礙智能物聯網應用向無電池、節能的未來轉變。

環境物聯網－新型的聯網設備

為了應對傳統電池給設備制造商帶來的挑戰，并盡量減少互聯世界對環境和生態系統造成的威脅，行業現在提出了一類新興的聯網設備—統稱為環境物聯網（Ambient IoT）。

環境物聯網是指依靠磁場和電場、光、熱、動能和聲音等自然界中可利用的能源為其提供動力的一類物聯網設備。這種從我們周圍的環境能源中提取運行功率的方法消除了在物聯網設備中過多使用電池的需求。

借助環境物聯網，我們喜愛的智能設備現在可以依靠自然能源來獲取電力并維持連接性，而不是依靠傳統電池。這些能源（如光、熱、運動等）不僅延長了設備的使用壽命，并且還顯著降低了電池對環境的不利影響。

應用于能量采集的 xG22E SoC

芯科科技是專注于萬物互聯物聯網領域的領先企業。我們的使命是讓開發人員能夠創造無線聯網設備，從而改變行業、發展經濟并改變人們的生活。我們正朝著促進互聯且可持續的未來邁步前行，并通過近期推出優化的EFR32xG22E系列 SoC來納入能量采集的功能，進一步擴展對物聯網設備節能設計的支持。

xG22E系列提供了8ms 的上電復位 (PoR)，僅消耗 150 微焦耳 (μJ) 的能量，EM4模式喚醒僅需 1.83 毫秒，僅消耗16.6 μJ的能量。此外，它還提供很高的RF 性能、多協議支持和2.4GHz操作，并且支持多個電源和電源管理設備，使用戶能夠探索超級電容器（supercapacitors）等新的電池技術。

EFR32xG22E具有超快速低能耗的冷啟動、低能耗的深度睡眠喚醒和高效的能源模式轉換，可減輕有害電流尖峰并防止損壞蓄電池，是市場上可靠的無線遠程 SoC 之一。

xG22E能量采集解決方案的目標應用領域

xG22ESoC目前市場上常見的一些應用包括：

智能家居和家電：在門、水龍頭和開關等 Zigbee 智能家居和家電中，可以使用能量收集技術來消除對電池的依賴及其相關的更換成本。

游戲類電子設備：室內太陽能電視遙控器和計算機鍵盤都需要節能且經濟高效的低功耗藍牙SoC。

智能建筑：使用xG22E支持的Zigbee Green Power協議，進行無電池門把手和電燈開關控制的動能脈沖收集有助于減少不斷更換電池的需求。

其他一些關鍵應用包括輪胎壓力監測傳感器（TPMS）、資產跟蹤（Asset Tracking）、電子貨架標簽（ESL）、工廠自動化、預測性維護（Predictive Maintenance）和智慧農業。

芯科科技與e-peas持續深化在能量采集領域的合作

為了幫助設備制造商構建完整的能量收集解決方案，芯科科技與行業領先的電源管理集成電路 (PMIC) 提供商e-peas合作，共同開發了一個適用于新的電源優化xG22E Explorer?Kit的先進能量收集屏蔽體套件。

該套件配有三個專用屏蔽體，緊貼在開發套件板上，該板已經過優化，可隔離任何電力泄漏并方便外部測量。第一個屏蔽體允許使用替代電池化學物質和超級電容器進行試驗，并為開發人員提供多個測試點。第二個屏蔽體專門用于動能/脈沖收集應用，使用e-peasAEM0300 PMIC 進行功率降壓，并提供多個外部測量測試點。第三個屏蔽體使用了e-peas新穎而先進的PMIC AEM13920。這種屏蔽體使開發人員能夠同時使用雙重能量收集來源進行試驗。

該套件附帶了大量適用于藍牙和 Zigbee Green Power的示例應用，并提供了有關如何設置PMIC和優化代碼以進行基于能源決策的說明。