消费者对可穿戴技术的需求激增。分析公司Gartner估计，到2017年，可穿戴设备市场已经达到了超过3.2亿台的年出货量（相当于350亿美元的收入）。智能手表和健身监测系统（如运动手表和腕带）很可能将占至少60%。

　　虽然现在在可穿戴市场引起了消费者强烈的兴趣，这种技术以最简单的形式其实可算已有45年历史。第一例出现在20世纪70年代初，称为数字手表，来自卡西欧和Pulsar等公司。这样的产品当然不同于如今问世的智能手表，在功能范围方面(少得多），和在电池寿命方面（反而更长）。这是现代可穿戴式电子产品存在的一个真正问题 – 随着新一代产品的演变（增加的功能），其运行时间大幅缩短。坦率地说，这意味着走错了方向。

　　以往的可穿戴设备基本上都是直接连接到电池（这将运行微控制器、显示器等），无需额外的电源管理。电池将能连续用两三年，也许更久。这对用户非常方便，因为没有意外关机的问题。新一代的可穿戴设备，最大的挑战是，在许多情况下电池使用时间不到一天。因此，用户可能不得不处于这样一种情况，即他们不能确定他们的可穿戴设备将持续运行足够长的时间，以便他们有机会再次为其充电。这导致用户的沮丧感，也在一定程度上阻碍了某些可穿戴市场的进展。

　　有些可穿戴设备的设计固有的特定特点将对其电池储备有重大影响。设计工程师需要充分意识到这些。首先，电池的可用空间是有限的。其次，由于消费电子业务竞争激烈，物料清单的成本需要保持在很低的水平。第三，尽管多年来人们对电池的需求大大增加，但他们所依赖的基础化学还没有发展到可支持这需求的地步。因此，这需要更复杂的电源管理以弥补不足。必须努力提高电源转换能效水平，以减少功率损耗。

　　可穿戴技术可以采用各种形式，所以让我们专注于一个最常见的例子-健身追踪器。这将包括以下关键器件：

　　?一个微控制器- 以执行处理任务。

　　?一个显示器- 为用户提供访问各种数据块的接口(心率、走过的距离、时间等)。

　　?低功耗无线收发器用于向电脑或平板电脑传输数据。

　　?各种传感器。

　　?支持电源管理的系统

　　每一器件都耗用电池电量，这耗电量对跟踪器的运行至关重要。技术进步意味着这每一个器件都在逐渐减少功率预算。显示器将是一个薄膜晶体管(TFT)，比以前的显示器类型的电流更小。当我们转向新的工艺技术，微控制器的功率需求也在降低。在大多数情况下，无线收发器将符合蓝牙低功耗（BLE）协议。此外，每一个器件只运行一小部分时间（即当用户从显示器提取信息时它是被完全激活的，只在数据传输时需要BLE收发器）。微控制器将在需要发挥作用时合理的占用大部分时间，而电源管理电路基本上将一直处于使用中。虽然这似乎完全有悖常理，但传统的电源管理机制在可穿戴设备一整天的运行中可能是最耗电的。

　　随着计算量在过去几年变得越来越不值钱，只会鼓励继续把更多的功能置于微控制器。事实上，对于功耗敏感的应用，如可穿戴设备，这显然是不恰当-尽可能避免开启微控制器（和其他耗电的部件）对功率预算至关重要。在某些情况下，针对可穿戴设计的微控制器的待机电流可以非常低，这使得它们看起来很有吸引力，但它们反过来可能需要4 mA或5 mA电流来唤醒它们。如果他们必须定期被唤醒，那么这将消耗可穿戴设备电池的相当大一部分电荷。

　　这需要实施一个全新的策略。将一个超低功耗微控制器与一个可编程电源管理单元相结合，利用“分布式智能”和显着改善整体电源能效。这意味着，只有需要激活的功能在消耗电池电量，从而可以延长电池使用时间。

　　例如我们传统的可穿戴式健身追踪器的，包括一个低功耗微控制器、BLE收发器和精密的电源管理芯片，在系统闲置时功耗仅为3或4 ?A。然而，当它被唤醒，要么检查运动要么搜寻射频(RF)，这将大幅提高功耗到该数字的200倍。如果结合一个可编程电源管理单元和考虑到通过其内部计时器而不是电源管理芯片/微控制器负责这些唤醒/睡眠周期的能力，那么功率预算可降低，因为不需要微控制器。可编程电源管理单元也可以负责从传感器收集数据，使微控制器只在需要计算时被唤醒。 它甚至可以执行基本的人机接口功能。遵循这种方法，可以减少可穿戴设备多达30%的整体功耗。

　　相较仅仅不断集成到单个芯片的方式，实施分布式智能模型意味着整个系统可采用更高电源能效的方式运行。同样的方式已在楼宇自动化显示出，并开始见于物联网，这种类型的拓扑结构是未来的方向。通过迁移一些来自微控制器的功能元素，和让电源管理单元代替处理它们，有可能缩小电池，同时延长电池的使用时间。

　　摩尔定律已经令半导体产业不断推到更小的工艺节点，这也使我们创建了越来越多的集成芯片，这固然带来了在处理能力等方面的很多好处。但是这并非没有某种程度的妥协，在功耗方面最为明显。可穿戴技术的长期进展将在很大程度上取决于电源管理的进一步进展。很明显，实施分布式智能将发挥很大作用，摆脱不断推动越来越高的集成度的传统思维。

　　工程师现在需要做出更好的架构选择，而不是只做他们一直做的事情和为了提供更多而不断寻求增加越来越多的东西到芯片上。我们做事不能有惰性，必须开始应用以功率为导向的观点，而不只是以整合为导向。