最近，我们有机会与牛津大学计算机科学教授Alex Rogers交谈。基于他在科学技术和动物学研究领域的项目之一，Alex Rogers教授开发了一种小型低功耗声学设备，用于记录可能存在灭绝风险的蝉的鸣声。该项目始于两年多前，并且逐渐成长为一家名为Open Acoustic Devices的初创公司，脱离大学研究项目。
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Open Acoustic device，亦称之为AudioMoth。许多生态学家和保护组织使用该设备追踪和研究难以侦察到的野生动植物和它们生存面临的潜在威胁。例如非法偷猎者在受保护的森林中使用猎枪或者锁链非法捕猎野生动植物。在没有该设备之前，如果生态学家或野生动物爱好者需要一台高灵敏度的录音机进行野外实地研究，他们不得不支付近1000美元的高价购入一台该类型的录音机。
另一种选择是他们使用低成本单板计算机创建的开源记录器，但是这一操作需要大型电池，有时甚至是汽车电池的支持！相较之下，AudioMoth的体积稍大于智能手机（包括电池）的体积大小，并且售价也仅为50美元左右。
下面是我们与Alex Rogers教授的对话，看看他是如何将一个小型大学项目扩展为保护野生动植物领域的独一无二的录音机公司。
简单介绍您自己以及Open Acoustic Devices公司
Alex Rogers：我作为一名计算机科学教授，兴趣是研究如何在受限于计算能力和电池电量的设备上部署机器学习算法。
对于保护技术这一兴趣，这源于牛津大学动物学系的一项监测生物多样性的新技术活动。该系学生在利用低成本手机改变人们进行环境监测的方式产生了浓厚的兴趣。在Davide Zilli博士技术支持下，我们开始在英国使用智能手机监测一种罕见的蝉虫，即使我们仍然不知道它是否已经灭绝的，或者只是隐藏起来的，亦或者只是罕见的而已。这种蝉虫可以发出非常高，大约15千赫兹的频率的鸣叫声。大多数成年人是听不到的这一声音，但智能手机可以却能够捕捉。
也许即使我们借助智能手机也没有能够找到这一蝉虫，但我们开始思考如何设计一个小型声学设备来自动检测这种昆虫的鸣声。我们邀请Andy Hill博士和Peter Prince博士加入了我们这个项目，最终建立起一个原型设备，并且在一年之前交付给他人进行使用体验。
这让我们很快发现了市场上对低成本开源声学记录器的巨大需求。因此我们现在正与使用我们的设备的生态学家合作，他们使用这一设备对蝙蝠，鸟类，昆虫和其他野生动物进行记录。到目前为止，专业生态学家已经习惯使用这一商业设备调查野生动植物。
AudioMoth的成本优势彻底改变了人们进行的科学研究——意味着生态学家可以做以前成本过高的研究。之前，如果生态学家的预算不足，他们可能只会部署三到四台录像机。现在他们可以部署100台录像机，进行不同类型的野生动物调查。
谁是您的购买受众？
Alex Rogers：这是一个很大的人员组成 – 大学研究人员（生态学家）和保护组织。我们与伦敦动物学会和蝙蝠保护信托基金会进行了一些大型蝙蝠调查部署。但随后也有大批个人和爱好者自己录制鸟类和蝙蝠。
请说明该设备的性能
一开始，我们只是想创建一个可以运行智能算法的小型设备，可以对感兴趣的声音时进行记录。首先，我们称之为“新森林蝉”。
我们将与智能手机内部类似的、价格低廉的MEMS麦克风与SD卡和MCU组装在一起，创建出一款可编程且便于携带的设备。由于该设备体积小，其内置的麦克风对处于高频的声音非常敏感。这非常适合对研究蝙蝠感兴趣的人，他们可以使用该设备在100千赫兹的速度下进行录音。
在互联网接入极为有限条件下，我们在远程丛林和森林中进行了广泛部署。同时我们仍计划在设备的新版本中增加低功耗无线连接设备，以用于警报，声流和研究。
您有遇到任何设计挑战吗？
Alex Rogers：电池供电设备面临的主要挑战是电源 - 我们十分清楚从一开始我们就应该专注于低功耗。由于电池供电原因，我们的用户也最担心的是他们最终能够在有限的电量下录制多少数据。因此我们选择使用Silicon Labs的Wonder Gecko微控制器，这是因为它们具有低功耗能力，从而使电池更小，并且在现场使用寿命更长。
非商业，开源记录器替代方案则通常基于Raspberry Pi，它使用运行Linux操作系统的功能更强大的处理器，需要更大的电池组。在许多野生动物的应用中，这些设备必须用背包携带到部署地点，这使得电池的尺寸和重量变得至关重要。
请说明使用Gecko 微控制器所获得的功率增益？
Alex Rogers：举个例子，现在我们的设备部署在伯利兹地区，包括监听枪击声以热带森林中的非法狩猎。当我们使用一个小型电池组（6V灯笼电池）时，我们可以部署一个续航达到12个月的传感器，这些设备每天持续监听12小时，只有在认为发现枪击时才进行录音。使用Silicon Labs的Gecko系列32位微控制器，我们可以在处理器休眠时进行几乎所有的监听，然后它可以在4秒声音缓冲区中唤醒，然后运行检测算法。
Gecko是如何与雷达相适配？
最初我们在原型中使用了恩智浦处理器和ARM Mbed开发平台。 我们给与开发平台很高的评价，但处理器使用功率却太大了。所以Silicon Labs以集成的工具链成为我们更好的选择，使我们能够直接测量和优化能耗。同时我们还可以分发代码，也清楚开发工具是免费的并且可以在所有操作系统上使用，这有利于设备的开发。
作为一个大学项目，你是如何制造这些设备的？
Alex Rogers：为了降低成本，我们开始探索替代制造路线模式。通过Arribada Initiative（促进开放，价格实惠的保护技术组织）的Alasdair Davies，我们开始在GroupGets平台上开展团购活动——GroupGets是一家帮助团购的低成本组装公司。在通过一些相对较小的订单市场测试后，GroupGets协助我们从PCB组装商处得到一批1,500台设备，从而提供真正的规模经济。
该模型使设计人员能够设计各种类型的设备，同时以低风险制造生产出来。到目前为止，我们已经制造了近4,000台设备，并且借助目前正在进行的现场直播活动，这可能有1,500个订单数量的增加。作为一个小型大学项目，如果没有这种模式，我们就无法进行生产。
我们还使用了CircuitHub，它使我们能够在其网站上发布我们的硬件设计和物料清单。这个概念基本上解决了低产量制造问题，人们可以像分享和分发软件一样共享和分发硬件。
您认为未来5-8年内物联网的发展趋势？
Alex Rogers：设备上的进行计算总是比存储或传输数据更节能，这意味着设备将更为智能并且独立解决更多处理程序。目前研究人员正在探索的深度学习算法仍然过于复杂，这些算法无法在功耗非常低的小型设备上运行。但是弄清楚如何将这些算法推向小型，低功耗设备仍是研究人员的兴趣所在。 
