不可错过的低功耗神器Otii：重新定义功耗优化设计

据Omdia估计，到2023年底，全球物联网设备安装量接近380亿台，到2030年将达到820亿台。可穿戴设备市场发展同样如火如荼。低功耗设计已成为以上行业硬件开发者的核心战场，也是决定产品成败的核心要素之一。

无线传感器作为典型代表，由于具备卓越的环境监测能力和便捷的安装优势，在各类应用场景中得到广泛部署。然而，依赖电池供电也对设计者提出了更高要求——必须确保设备仅在必要时激活，其他时间均保持低功耗模式，从而延长续航、优化用户体验并提升部署可行性。

传统低功耗测试技术在实际应用中面临多重挑战，这些挑战直接影响设备的续航、用户体验以及整体系统的稳定性与可靠性。

低功耗设计的行业挑战

1.精准捕捉动态功耗

• 工作模式频繁切换

物联网和可穿戴设备需要在多种模式间快速切换，如休眠模式、激活模式、数据传输中等。例如，智能手表可能每5min自动检测心率、血氧、血压、体温等，检测完毕后根据特殊算法转化成数值送到后台软件。在这一过程中，电流可能会从微安级瞬间飙升至毫安级，再迅速回落至待机状态。

• 实际案例

某美国品牌电暖气在无线传感器传输数据后未能正确进入低功耗休眠状态，导致设备在待机期间电流异常增加，迅速耗尽电池电量。由于这一问题在圣诞节期间未能及时发现，许多家庭在严寒中面临电暖气失效的困境。若在研发阶段通过精准测试捕捉到这种间歇性异常，完全可以避免此类品牌危机。

2. 复杂电源管理策略的覆盖测试

现代低功耗设备通常采用多层次电源管理技术，测试过程中需要涵盖所有可能的状态组合。然而，由于组合数量庞大，仅依赖人工测试难以全面覆盖。此外，不同模式切换时可能出现瞬间电流峰值，从而影响整体能耗表现和电池寿命。

3. 多重环境条件的真实模拟

设备在实际应用中往往面临复杂多变的环境（例如温度、湿度及其他气候因素），这些条件对功耗有显著影响。例如，在低温环境下，锂电池容量会降低，可能导致设备因电压不足而意外关机；而在高温条件下，漏电流的增加则会加速电池能量消耗。此外，电池在老化过程中表现各异，提前在实验环境中进行多因素联合模拟对于准确评估设备性能至关重要。

更多细节请参见温度如何影响物联网设备电池寿命。

4. 调试器干扰问题

在实际调试过程中，连接调试器往往会对功耗测量产生干扰。每次进行功耗测试时需要手动断开调试器，不仅严重影响测量准确性，同时增加了额外的操作工作量和时间成本。

5. 长周期测试与效率矛盾。

可穿戴设备的续航评估可能需要模拟数月甚至数年的使用情况，而某些物联网设备（例如农业传感器）虽然每日仅工作几分钟，但要求设备在数年内无需更换电池。如何在有限测试时间内准确预测设备的长期能耗表现，是一项亟待解决的难题。

6. 设备多组件交互与系统整体优化。

现代设备通常由MCU、传感器、无线模块等多个子系统构成，单一模块的功耗优化不一定能转化为系统整体能耗的改善。各模块之间的协同工作及交互效应需要综合考量，才能实现真正的低功耗优化。

7. 量产一致性与成本控制。

传统抽样测试难以覆盖所有量产产品中的潜在问题。例如，由于电容漏电流超标，部分设备可能在待机状态下出现异常电流，最终引发客户退换货。为降低风险，建议采用自动化产线测试、单台设备全模式测试及多设备并行测试等手段，以确保量产产品在性能和能耗上的一致性。

传统测量工具局限

1. 采样率不足

传统万用表或常规分析仪的采样率较低，容易错失无线模块启动时的电流浪涌等瞬态峰值。虽然现代数字万用表在精度上有所提升，但其设计主要针对固定范围和静态信号，自动量程切换及信号稳定时间较长，难以捕捉瞬间电流波动，导致关键数据丢失。

2. 自动化模拟能力不足

传统工具难以通过编程接口实现自动化测试，而Otii则支持通过Python API进行自动批量测试，可对不同电源模式组合下的功耗表现进行高效评估。

3. 电池老化场景模拟受限

传统方法往往依赖昂贵且难以精确控制参数的物理环境箱，无法同时模拟多重因素（如低温、湿度和循环次数）的综合作用。例如，在零下20℃环境下进行200次电池循环测试，传统方法不仅成本高，而且难以复现真实使用场景。

4. 长时间实时测试效率低

为确保真实场景下的功耗细节，传统测试需让传感器连续运行数周，但这种方式效率极低。开发人员不得不采用加速测试策略，而时间压缩可能会遗漏部分关键功耗信息，同时在模拟时间跳跃过程中还需要确保设备状态的准确延续

5. 软硬件协同测试困难

低功耗优化往往需要硬件与软件的协同调试。传统工具难以实现软件日志与功耗曲线的实时关联，导致硬件工程师和软件工程师在问题定位时各自为政，从而延长了整体测试周期。

创新型Otii解决方案

为满足物联网和可穿戴设备低功耗测试的严苛要求，必须突破传统测量工具的局限，实现以下目标：

• 动态高精度测量：捕捉瞬态电流变化。
• 真实环境下的电池模拟：通过软件定义方式模拟任意电池曲线，精确重现电池在不同温湿度和老化条件下的表现。
• 软硬件数据深度融合分析：自动对齐软件日志与功耗曲线，实现系统整体的精准调试。
• 自动化与批量测试能力：支持多通道并行测试，大幅提升测试效率。

为应对上述挑战，Qoitech推出了全面的Otii解决方案，包括：

• 硬件产品：Otii Arc Pro 和 Otii Ace Pro。
• 专用应用程序：直观易用的Otii软件，支持实时数据监控和分析。
• 扩展工具箱：包括Otii电池工具箱和Otii自动化工具箱，进一步提升测试灵活性和精度。

1.高精度高采样率

Otii Ace Pro仪器可监测 25nA 至 5A 的负载电流，精度高达 0.05%，电流和电压测量采样率均可高达50ksps。 Otii Arc Pro可监测 50nA 至 5 A 的负载电流，精度高达 0.1%，电流和电压测量采样率分别高达4ksps和1ksps。

2. 自动化调试

Otii仪器设备里有配电盘，可在自动化设置中使用它来自动关闭/打开调试器与被测设备的USB连接。Otii仪器的GPO可实现此链接的自动连接和断开功能。用户可以使用一个简单的脚本将计算机连接到被测设备，对其进行刷新，然后再次断开与被测设备的连接。

3. Otii电池工具箱

• 电池仿真模拟。 能够模拟并仿真电池在不同温度、湿度和老化条件下的行为，并支持参数的精细调控，确保测试结果与实际应用高度匹配。

图1：Otii电池工具箱可电池模拟

图2：Otii电池工具箱可进行电池验证

• 电池验证。 

。电池可批次验证，测量一定数量的电池，灵活根据测试目标调整测量设备数量。
。通过组合不同类型的状态来构建电池配置，放电、睡眠、充电模式。对于放电，同样可以灵活设置子步骤。
。循环电池，验证在其性能下降到可接受的水平以下可进行多少次完全充电和放电。

• 电池分析。 

。连接与要放电的电池数量相同的设备。多个 Otii 盒可通过有源 USB 集线器轻松连接。所有连接的电池都将使用相同的选定配置文件进行放电。
。创建电池的放电配置文件，其中的放电条件可反映您的应用的行为方式。有两种放电级别：分别用于睡眠和活动模式的低放电和高放电。
。有三种方式选择电池放电：恒定电流，恒定功率以及模拟连接到电池的电阻来放电。

4. 使用 UART 调试日志调试功率测量

• 用户能够将不需要的电流峰值和升高的能耗与 UART 输出直接关联起来，从而精确定位需要优化的特定区域。


图3：测试时可精确定位UART日志

总结以上传统工具和Otii解决方案：

   
案例分享

2020年，来自 Elektor 公司的工程师 Clements 试用了 Otii 进行低功耗测试。他选用了一块 BBC micro:bit 板，并在上面集成了 BME280 气象数据传感器，运行基于 Arduino 的 MySensors 物联网网络软件。该设备在测试过程中每秒读取一次传感器数据并传输，其他时间则处于低功耗状态。

Clements 表示：“在本次测试中，我没有采用示波器，因为设置低噪声、高精度的差分放大器非常繁琐，尤其是当需要连续监控数分钟乃至数小时的测量数据时，极为不便。而即使是带锁定功能的高精度万用表，在这种场景下也难以胜任。Otii 在捕捉不同负载下的瞬时电流变化时，表现出了极高的分辨率，能够精准监控设备在软件运行期间的功耗，从而准确预测电池寿命。”

借助 Otii 软件，Clements 成功将设备所使用纽扣电池的续航时间从原来的 12 小时延长至近 30 天。详细的测试操作视频请参见这里。

图4：Clements 使用Otii测试

图5：经过多番优化，电流消耗显著降低

请继续关注Qoitech中国，小编将为你分享更多实际案例解读。

结语：

综上所述，随着物联网与可穿戴设备对低功耗要求不断提升，传统测试工具已难以满足精细动态采样和电池模拟的需求。Otii凭借高精度采样、自动化批量测试及软硬件数据同步优势，为产品功耗优化提供了全新解决方案，有效延长了设备续航。该方案不仅大幅缩短了测试周期，还提高了数据准确性，助力工程师在产品设计初期迅速发现并解决问题，实现成本与性能的双重优化。未来，Otii将持续引领低功耗技术创新，助力行业迈向更高能效标准，成为研发与生产环节不可或缺的利器。