Nest和Honeywell两款恒温器的拆解比较

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关键词: 恒温器 , Nest , Honeywell , 物联网

家庭自动化产品是许多消费者接触物联网(IoT)的入门应用,因此,探讨供货商如何针对这一市场而进行产品的设计,是一件再合适也不过的事了。我选择了两款产品作为这次拆解及比较的研究对象。其中一款是Nest恒温器,它几年前刚上市时曾在市场上引起不小的轰动;另外一款是新近推出的产品,即Honeywell的Wi-Fi智能恒温器。
在经过分析比较后,我认为,Honeywell恒温器只是一款通过网络连接增加遥控接口的旧设计,并未利用网络连接来记录数据、建立与其他信息来源的关联性等等。而Nest恒温器看起来倒是采用了真正的物联网设计方案,网络连接已成为其操作和特性不可或缺的一部分。
接下来,就让我们开始拆解这两款恒温器,看看它们在不同设计理念下,内部构造所呈现出来的差异性如何?
在研究这两款产品的过程中,我首先注意到的是,它们的包装有着很大的差别。Nest恒温器采用量身订做的盒子包装,所有组件(包括安装工具)分层放置其中,外观雅致,效果如同展示中的珠宝。而Honeywell恒温器则采用纸箱包装,通过翻盖窗口展示产品,但包装打开后的展示效果却很令人失望:窗口展示的产品是由塑料球衬垫料包裹,而盒子中其他大部分的空间都是空的,看起来像是一款装在华丽容器里的廉价玩具。
 


Honeywell 恒温器

 


Nest 恒温器

为了进一步比较两款产品的内部构造,我首先从外层开始观察。Honeywell恒温器有一块全彩色的触摸屏,可用来控制操作。此一特性的一个特点就是可以选择背景颜色,从而可与房内的配色方案有更好的搭配。Nest恒温器外观与传统的机电恒温器相似,配备一块简约的彩色显示屏显示电流和设定温度,并采用色标显示当前是处于加热还是冷却状态。它能够感应到用户的存在,在有人接近时自动亮起,并在不用时自动熄灭。
 



与Honeywell恒温器的触摸屏不同的是,Nest恒温器需要使用者旋转产品外圈来确认他们想要执行的操作,然后按下相应单元以确认选择。这些动作会发出滴答声,以作为一种触觉回馈(haptic feedback)。

Honeywell恒温器的背面没有任何螺丝或其他紧固件(fastener)。其塑料外壳组件采用弹簧锁固定。而Nest恒温器的背面则显示,组件通过螺丝固定在外圈之中,装配得更加牢固。
 



Honeywell恒温器的wall plate 是一块简单的两层印刷电路板(PCB),装有用于连接暖通空调(HVAC)组件线缆的连接器。Nest恒温器的wall plate 配备主动组件,包括一颗意法半导体(STMicro)的STM32L151微控制器和一颗8通道模拟多任务器。wall plate中间的气泡水平仪可用来协助将背板适当地安装在墙上。
 



采用的组件
Honeywell恒温器的单块印刷电路板上包括若干DC-DC变换器/稳压器/整流器、一个8信道12位模拟数字转换器(ADC)、一个128MB同步动态随机内存(SDRAM)、一个32M闪存及一个Broadcom的Wi-Fi模块(屏蔽已移除)。主处理器是Atmel的926 ARM处理器,外面包着一层金属外壳,只能看到扁平电缆下的部分。Nest恒温器的主要电子组件全部被包覆在一整块金属外壳下。靠近底部的两块附加电路具有感应功能。印刷电路板与显示银幕以螺丝固定,金属环被卡在两者之间,但可以自由旋转。
 



移除Nest恒温器主板的金属外壳后可以看到TI的Sitara CPU、功率管理和USB芯片、闪存、32Mx16 SDRAM及村田(Murata)的Wi-Fi模块。此外,还有一个ZigBee网络协同处理器,说明该产品可以在未来扩充。
 



用户可以旋转Nest恒温器的外圈来选择选项。这个光电鼠标上的发射器/传感器组合装置就是检测旋转操作的设备。外圈内部可以看到光学鼠标组件用来感应旋转的沟槽图案(pattern)。
 




Nest恒温器采用这个近距离红外线探测器来感应操作者是否在场,并在操作者接近时自动启动。
 



但需要牢记的一点就是,物联网设备仅仅只是一部份。另一部份是我们还需要能与设备互动的软件,用来接收数据和发出指令。Nest和Honeywell两款恒温器均搭载了相应的智能手机应用,并提供展示模式,因而实际上无有恒温器的用户可以使用虚拟器件来试玩相关的应用。Honeywell恒温器的展示模式可直接在登录页面点击链接下载。Nest恒温器则需要先登录(用户名:demo@nest.com;密码:demo)。
对于高端的家庭自动化产品而言,为了确认哪款产品能够提供个人所需的功能,有必要对相应的软件进行分析。就我个人来说,我认为Honeywell恒温器只不过是一款连接Wi-Fi的触摸屏恒温器,它并没有提供任何新的功能。而Nest恒温器则提供了一种学习模式,能够确定消费者的使用习惯,并随着时间的流逝进行自我程序设计,从而省去了在屏幕上翻阅大量设置页面的需求。此外,它还充分利用当地天气预报来预测使用者家中何时需要作出积极的响应才能达到理想的设置。
 

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