據Omdia估計，到2023年底，全球物聯網設備安裝量接近380億臺，到2030年將達到820億臺。可穿戴設備市場發展同樣如火如荼。低功耗設計已成為以上行業硬件開發者的核心戰場，也是決定產品成敗的核心要素之一。

無線傳感器作為典型代表，由于具備卓越的環境監測能力和便捷的安裝優勢，在各類應用場景中得到廣泛部署。然而，依賴電池供電也對設計者提出了更高要求——必須確保設備僅在必要時激活，其他時間均保持低功耗模式，從而延長續航、優化用戶體驗并提升部署可行性。

傳統低功耗測試技術在實際應用中面臨多重挑戰，這些挑戰直接影響設備的續航、用戶體驗以及整體系統的穩定性與可靠性。

低功耗設計的行業挑戰

1.精準捕捉動態功耗

• 工作模式頻繁切換

物聯網和可穿戴設備需要在多種模式間快速切換，如休眠模式、激活模式、數據傳輸中等。例如，智能手表可能每5min自動檢測心率、血氧、血壓、體溫等，檢測完畢后根據特殊算法轉化成數值送到后臺軟件。在這一過程中，電流可能會從微安級瞬間飆升至毫安級，再迅速回落至待機狀態。

• 實際案例

某美國品牌電暖氣在無線傳感器傳輸數據后未能正確進入低功耗休眠狀態，導致設備在待機期間電流異常增加，迅速耗盡電池電量。由于這一問題在圣誕節期間未能及時發現，許多家庭在嚴寒中面臨電暖氣失效的困境。若在研發階段通過精準測試捕捉到這種間歇性異常，完全可以避免此類品牌危機。

2. 復雜電源管理策略的覆蓋測試

現代低功耗設備通常采用多層次電源管理技術，測試過程中需要涵蓋所有可能的狀態組合。然而，由于組合數量龐大，僅依賴人工測試難以全面覆蓋。此外，不同模式切換時可能出現瞬間電流峰值，從而影響整體能耗表現和電池壽命。

3. 多重環境條件的真實模擬

設備在實際應用中往往面臨復雜多變的環境（例如溫度、濕度及其他氣候因素），這些條件對功耗有顯著影響。例如，在低溫環境下，鋰電池容量會降低，可能導致設備因電壓不足而意外關機；而在高溫條件下，漏電流的增加則會加速電池能量消耗。此外，電池在老化過程中表現各異，提前在實驗環境中進行多因素聯合模擬對于準確評估設備性能至關重要。

更多細節請參見溫度如何影響物聯網設備電池壽命。

4. 調試器干擾問題

在實際調試過程中，連接調試器往往會對功耗測量產生干擾。每次進行功耗測試時需要手動斷開調試器，不僅嚴重影響測量準確性，同時增加了額外的操作工作量和時間成本。

5. 長周期測試與效率矛盾。

可穿戴設備的續航評估可能需要模擬數月甚至數年的使用情況，而某些物聯網設備（例如農業傳感器）雖然每日僅工作幾分鐘，但要求設備在數年內無需更換電池。如何在有限測試時間內準確預測設備的長期能耗表現，是一項亟待解決的難題。

6. 設備多組件交互與系統整體優化。

現代設備通常由MCU、傳感器、無線模塊等多個子系統構成，單一模塊的功耗優化不一定能轉化為系統整體能耗的改善。各模塊之間的協同工作及交互效應需要綜合考量，才能實現真正的低功耗優化。

7. 量產一致性與成本控制。

傳統抽樣測試難以覆蓋所有量產產品中的潛在問題。例如，由于電容漏電流超標，部分設備可能在待機狀態下出現異常電流，最終引發客戶退換貨。為降低風險，建議采用自動化產線測試、單臺設備全模式測試及多設備并行測試等手段，以確保量產產品在性能和能耗上的一致性。

傳統測量工具局限

1. 采樣率不足

傳統萬用表或常規分析儀的采樣率較低，容易錯失無線模塊啟動時的電流浪涌等瞬態峰值。雖然現代數字萬用表在精度上有所提升，但其設計主要針對固定范圍和靜態信號，自動量程切換及信號穩定時間較長，難以捕捉瞬間電流波動，導致關鍵數據丟失。

2. 自動化模擬能力不足

傳統工具難以通過編程接口實現自動化測試，而Otii則支持通過Python API進行自動批量測試，可對不同電源模式組合下的功耗表現進行高效評估。

3. 電池老化場景模擬受限

傳統方法往往依賴昂貴且難以精確控制參數的物理環境箱，無法同時模擬多重因素（如低溫、濕度和循環次數）的綜合作用。例如，在零下20℃環境下進行200次電池循環測試，傳統方法不僅成本高，而且難以復現真實使用場景。

4. 長時間實時測試效率低

為確保真實場景下的功耗細節，傳統測試需讓傳感器連續運行數周，但這種方式效率極低。開發人員不得不采用加速測試策略，而時間壓縮可能會遺漏部分關鍵功耗信息，同時在模擬時間跳躍過程中還需要確保設備狀態的準確延續

5. 軟硬件協同測試困難

低功耗優化往往需要硬件與軟件的協同調試。傳統工具難以實現軟件日志與功耗曲線的實時關聯，導致硬件工程師和軟件工程師在問題定位時各自為政，從而延長了整體測試周期。

創新型Otii解決方案

為滿足物聯網和可穿戴設備低功耗測試的嚴苛要求，必須突破傳統測量工具的局限，實現以下目標：

• 動態高精度測量：捕捉瞬態電流變化。
• 真實環境下的電池模擬：通過軟件定義方式模擬任意電池曲線，精確重現電池在不同溫濕度和老化條件下的表現。
• 軟硬件數據深度融合分析：自動對齊軟件日志與功耗曲線，實現系統整體的精準調試。
• 自動化與批量測試能力：支持多通道并行測試，大幅提升測試效率。

為應對上述挑戰，Qoitech推出了全面的Otii解決方案，包括：

• 硬件產品：Otii Arc Pro 和 Otii Ace Pro。
• 專用應用程序：直觀易用的Otii軟件，支持實時數據監控和分析。
• 擴展工具箱：包括Otii電池工具箱和Otii自動化工具箱，進一步提升測試靈活性和精度。

1.高精度高采樣率

Otii Ace Pro儀器可監測 25nA 至 5A 的負載電流，精度高達 0.05%，電流和電壓測量采樣率均可高達50ksps。 Otii Arc Pro可監測 50nA 至 5 A 的負載電流，精度高達 0.1%，電流和電壓測量采樣率分別高達4ksps和1ksps。

2. 自動化調試

Otii儀器設備里有配電盤，可在自動化設置中使用它來自動關閉/打開調試器與被測設備的USB連接。Otii儀器的GPO可實現此鏈接的自動連接和斷開功能。用戶可以使用一個簡單的腳本將計算機連接到被測設備，對其進行刷新，然后再次斷開與被測設備的連接。

3. Otii電池工具箱

• 電池仿真模擬。 能夠模擬并仿真電池在不同溫度、濕度和老化條件下的行為，并支持參數的精細調控，確保測試結果與實際應用高度匹配。

圖1：Otii電池工具箱可電池模擬

圖2：Otii電池工具箱可進行電池驗證

• 電池驗證。 

。電池可批次驗證，測量一定數量的電池，靈活根據測試目標調整測量設備數量。
。通過組合不同類型的狀態來構建電池配置，放電、睡眠、充電模式。對于放電，同樣可以靈活設置子步驟。
。循環電池，驗證在其性能下降到可接受的水平以下可進行多少次完全充電和放電。

• 電池分析。 

。連接與要放電的電池數量相同的設備。多個 Otii 盒可通過有源 USB 集線器輕松連接。所有連接的電池都將使用相同的選定配置文件進行放電。
。創建電池的放電配置文件，其中的放電條件可反映您的應用的行為方式。有兩種放電級別：分別用于睡眠和活動模式的低放電和高放電。
。有三種方式選擇電池放電：恒定電流，恒定功率以及模擬連接到電池的電阻來放電。

4. 使用 UART 調試日志調試功率測量

• 用戶能夠將不需要的電流峰值和升高的能耗與 UART 輸出直接關聯起來，從而精確定位需要優化的特定區域。


圖3：測試時可精確定位UART日志

總結以上傳統工具和Otii解決方案：

   
案例分享

2020年，來自 Elektor 公司的工程師 Clements 試用了 Otii 進行低功耗測試。他選用了一塊 BBC micro:bit 板，并在上面集成了 BME280 氣象數據傳感器，運行基于 Arduino 的 MySensors 物聯網網絡軟件。該設備在測試過程中每秒讀取一次傳感器數據并傳輸，其他時間則處于低功耗狀態。

Clements 表示：“在本次測試中，我沒有采用示波器，因為設置低噪聲、高精度的差分放大器非常繁瑣，尤其是當需要連續監控數分鐘乃至數小時的測量數據時，極為不便。而即使是帶鎖定功能的高精度萬用表，在這種場景下也難以勝任。Otii 在捕捉不同負載下的瞬時電流變化時，表現出了極高的分辨率，能夠精準監控設備在軟件運行期間的功耗，從而準確預測電池壽命。”

借助 Otii 軟件，Clements 成功將設備所使用紐扣電池的續航時間從原來的 12 小時延長至近 30 天。詳細的測試操作視頻請參見這里。

圖4：Clements 使用Otii測試

圖5：經過多番優化，電流消耗顯著降低

請繼續關注Qoitech中國，小編將為你分享更多實際案例解讀。

結語：

綜上所述，隨著物聯網與可穿戴設備對低功耗要求不斷提升，傳統測試工具已難以滿足精細動態采樣和電池模擬的需求。Otii憑借高精度采樣、自動化批量測試及軟硬件數據同步優勢，為產品功耗優化提供了全新解決方案，有效延長了設備續航。該方案不僅大幅縮短了測試周期，還提高了數據準確性，助力工程師在產品設計初期迅速發現并解決問題，實現成本與性能的雙重優化。未來，Otii將持續引領低功耗技術創新，助力行業邁向更高能效標準，成為研發與生產環節不可或缺的利器。