隨著越來越多的MEMS傳感器出現在移動裝置中，如今MEMS設計重點已經從分離式MEMS元件開始轉向MEMS傳感器數據整合。

　　根據加州新創公司Sensor Platforms Inc.（SPI）執行副總裁Ian Chen表示，來自于多個傳感器的原始數據如何“融合”與“詮釋”的方式，將會對于系統的功耗與應用性能帶來顯著的差異。

　　SPI以此發展前提作為公司的使命，日前推出了一套軟件演算法工具庫以及中介固件，該公司宣稱，透過使用移動裝置中的多個傳感器數據，“能夠詮釋用戶所處的情境架構與意圖。”

　　目前在智能手機與平板電腦中常見的MEMS傳感器包括加速計、磁力計、陀螺儀與氣壓計（晴雨表）。

　　在電子工程專輯美國版日前發表的MEMS產業數據庫與報告中，將多個MEMS傳感器元件整合的趨勢稱為“傳感器融合革 命的崛起”。該報告中并指出，當今的MEMS元件供應商和系統設計師正面臨一個懸而未決的問題：誰將決定主導的傳感器架構？包括將在何處進行處理，以及主板級傳感器融合架構？

　　雖然許多公司采用在單一芯片上整合所有傳感器，并為智能化元件封裝各種功能（這其實也并非易事）的方式，SPI公司卻選擇采取了另一種途徑：提供一種獨立于硬件之外，完全以軟件為主的傳感器融合方案。

　　該公司表示，這種基于程式碼的單一軟件方案可在跨平臺使用。它能夠完全執行于應用處理器、傳感器或整個系統上。

　　它為SPI這款軟件定義的傳感器融合方案帶來一個最顯著的優勢就是靈活性（flexibility），Chen說：“我們的軟件方案可讓系統設計者為每個傳感器選用不同的供應來源。這種供應來源的靈活性是至關重要的，因為各種傳感器分別具有不同的價格與性能點。”

　　該公司強調，SPI的軟件方案還有另一項優勢在于能為管理并保留傳感器的電源。

　　為移動設備整合進更多的傳感器是一回事，但如何盡可能地減少隨之而來的功耗卻又是另一個問題。

　　Chen指出，“當傳感器在使用中，可能為系統提加多達10mW的功耗。”SPI公司的FreeMotion軟件庫包含了一套專用演算法，能夠“關斷耗電的傳感器，如陀螺儀，并在緩慢的用戶動作時，以低功耗傳感器的方式模擬其功能。”而這將能為“傳感器降低約90%的功耗，”他補充道。

　　接著是有關可靠性的問題。雖然未經廣泛的宣傳，但有些智能手機的羅盤校正功能可能相差到90度，Chen指出：“所有的傳感器都需要經常進行校準，以維持其數據品質，”SPI的FreeMotion軟件庫是建立在支持更可靠的取樣，以及持續不斷進行交叉傳感器校準的基礎上，從而能為應用程序開發人員與終端用戶確保了更可靠的傳感器信息，該公司表示。

　　總之，只是一味地將更多的MEMS傳感器加進系統設計中，并不足以改善系統的功耗、系統設計的彈性度、傳感器數據或可靠性，以及應用的性能。

　　Semico Research公司技術長Tony Massimini說：“現在有了所有的這些數據后，系統設計人員如何充分地加以利用呢？我們目前還可能只是處于起跑點而已。”此外，他坦言，“事實上，這個產業還處于早期發展階段。許多甚至對于MEMS不熟悉的系統設計人員們需要這一類的軟件開發工具（SDK）。”

　　對于SDK的需要并不僅限于系統設計人員，還擴展到包括應用開發人員，他們正試著收集從移動設備中的傳感器取得更多動作數據，并加以利用于目前新開發的應用程序上。

　　Chen說，SPI正推出FreeMotion軟件庫API，所以由其傳感器校準和傳感器融合所產生的數據為應用程序開發人員提供了具有更高準確性的有力數據。此外，Chen表示，“應用程序需要與用戶有關的各種資訊及其情境架構，而不只是用戶的位置或其動作與方向的變化而已。” FreeMotion軟件開發工具為“擴展應用程序能從傳感器數據取得資訊的類型提供了重要的基礎，”SPI公司表示。