光谱检测设备微型化（二）
在实验室里，经过训练的专业人员可以解读这些原始数据背后所代表的意义，但如果是锁定消费市场的光谱鉴测应用，应用开发商就必须要设法克服数据判读的问题。对此，Consumer Physics选择利用大数据(Big Data)分析搭配机器学习(Machine Learning)的方式来解决，透过销售SCiO并提供手机App给开发者社群，累积各式各样物件的大量光谱资料，从中寻找出数据变化的规律。
刘宪杰表示，随着SCiO累积的资料笔数越来越多，SCiO对物质成分的分析将更加精准，也更具参考价值。另一方面，亚德诺也会为这个资料库做出贡献，例如在宝石鉴定方面，亚德诺已开始与专业宝石鉴定师合作，借用其所拥有的宝石样本以及过去长年累积下来的光谱分析资料做交叉比对，扩大宝石类的资料库。
不过，SCiO不会跟专业鉴定产生竞争，因为SCiO的目的是让消费者在逛玉石市场时，可以很简单地判断宝石或玉的真假，至于专业宝石鉴定会更进一步分析宝石或玉的成分组成比例、成色等，判断其品质等级。
五大应用领域App将于年底前推出
SCiO于2016年初在国际消费性电子展(CES)上正式发表后，吸引许多关注跟肯定，开发社群也在持续扩增其扫描资料库，让SCiO能对使用者的日常生活产生帮助。到2016年底前，Consumer Physics与亚德诺将会陆续针对五大应用领域推出对应的App服务，分别是营养/体重管理、产品挑选、化妆美容、体适能与婴幼儿健康(图3)。
营养与体重管理是SCiO主打的第一个功能，透过光谱检测，可让消费者清楚知道自己吃下肚子的食物到底含有哪些营养成分，含有多少热量。
虽然目前许多国家对食品标示立有规范，必须向消费者揭露营养成分、热量等资讯，但产品包装上所记载的资料，跟实际状况往往有误差。即便是经过制程管控的加工食品，法令都允许正负20%误差，天然蔬菜水果的营养成分跟热量变化范围更大。如果消费者想得到具参考价值的数据，还是得自己动手量。
产品挑选功能则是第一个功能的延伸，主要是针对天然蔬果。比如去超市买水果，在没有SCiO的帮助下，消费者只能靠经验法则挑选，但如果用SCiO扫描，就可以知道眼前的蔬菜水果含糖量多少。
化妆美容功能则是用SCiO来检测皮肤含水量、皮肤年龄、油水平衡度等。这部分除了检测之外，App还会提供一些改善建议，例如生活作息该如何调整、化妆保养品要怎么挑选。
运动与体适能则是用红外线扫描来检测使用者到底透过运动消耗了多少热量、血氧量状况、心跳等生理数据。婴幼儿健康则是这项功能的延伸，可以量测到小朋友的身体核心温度、身体含水量。牛奶等婴幼儿食品的成分分析功能也归属于这个领域，因为以红外线量测液态物质时，其准确度会受到液面反射等因素影响，因此相关演算法还需要微调。
进军手机应用 内建/外挂模组两路并进
虽然目前SCiO的尺寸已经非常小，但距离适合整合到手机里的尺寸还有一小段差距。刘宪杰透露，亚德诺的下一代红外线光谱检测硬体解决方案已经大致开发完成，该方案的外观尺寸跟目前手机上的相机模组相当，现在已有工程样品可以提供(图4)。接下来，亚德诺将会积极与亚太区的重要手机原始设备制造商(OEM)接洽，希望藉由红外线光谱分析这项功能，为智慧型手机带来更多硬体设计上的差异化。
图4 新一代红外线光谱扫描模组已经开发完成，将锁定手机应用市场。
除了内建之外，外挂模组也是亚德诺正在思考的发展方向。该公司目前正在与其他主要晶片供应商合作开发完整的硬体晶片组参考设计与对应的软体驱动程式。
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