当下的智能硬件，除了智能手机、平板等消费电子外，还有音响、相机、家电家居等其他类型产品。通常情况下，大多智能硬件生存下去都少不了两个主要部分：输入和输出。输入指的是大数据、云端数据或者实时数据的输入，包括影像数据、实时数据、历史数据等，输出指的是输入数据经过硬件内部转化形成有效数据并导出，最终作用于人。最简单的举例，大数据和云端历史数据进入耳机，通过耳机的内部判断，选定最合适的声音大小、接收人最喜爱的音调等，通过无线传输到接收人耳朵，以上为完整输入加输出部分。在这里，硬件层面上需要完成以下步骤：大数据共享和无线数据传输，当涉及实时数据产生时，还会涉及NFC付费，而需要保证智能硬件实时工作，还缺少不了无线充电。以消费者使用最多的手机为例，消费者最期望的状态是无论何时，都可以进行无干扰并迅速地大数据传输，而同时又可以直接享受该数据。
大数据传输
Transfer Jet技术作为最新的大数据传输技术，其利用近距离无线通信（NFC）结合了UWB（Ultra-Wide Band，超宽频）的速度（560Mbps），Transfer Jet有别于现行一般无线传输技术，在进行传输时无须繁复的连接设定，也不需无线网络桥接器（access point），只需将搭载Transfer Jet的产品靠在一起简单配对后就可进行资料传输，这让两台设备（如手机、数码相机、数码摄像机、电视、游戏机或打印机）可以快速地分享大数据（照片、影片、影像等）。Transfer Jet属于NFC技术的一种，为了提升数据传输的安全性，仅需3cm左右的有效传输（或触碰）范围，让他人无法在资料传输的过程中进行干预或复制的动作。与传统NFC不同的是，NFC偏向慢速传输的应用，主要是用户授权或是电子商务付款较为简单的用途；Transfer Jet则结合UWB来达到高速传输的目的，容许更大的文件容量传输，让用户得以分享音乐、影片等大容量内容。针对高速而言，图1显示了目前 Transfer Jet技术传输速度的比较，可以清晰地从图上看到该技术的传输速度是目前Wi-Fi技术传输速度的近10倍，是Bluetooth传输技术的近100倍，是NFC传输技术的近1，000倍。
图1：Transfer Jet的对比。
对于部分智能硬件而言，目前大部分都是使用Wi-Fi进行实时传输，但是对于特殊情况，例如电影、音乐、照片、录像等大容量数据的快速传输，Transfer Jet无疑是个非常好的选择。而且相对于Wi-Fi而言，Transfer Jet不受无线电干扰，也不会因此产生传输速度的下降。由于要求距离近（约3cm）、1对1通信且对接时间为0.1s，即使很多人同时使用，也不会由于无线电干扰而引起传输速度下降。东芝半导体推出的TC35420AXLG 产品作为一款集成式芯片，将主要应用在智能手机、平板电脑等SDIO接口。该芯片集成了滤波器和高频部件的小型模块“TJM35420XLQ”、USB端子连接型产品“TJM35420UX”以及microUSB端子连接型产品“TJM35420MU”。该IC器件通过采用RF-CMOS工艺将 Transfer Jet功能，即无线、信号处理、主机接口和存储接口的功能集成在单一芯片上，真正意义上达到了高度集成。
东芝半导体的Transfer Jet除了能够在亲友之间使用，还可以直接商业化。不需要初始化设定，就可以在亲朋好友之间进行即时的信息与内容的交换，智能手机间的简单触碰就可以实现；其也可以进行多媒体产品的线下销售，通过Transfer Jet下载，NFC支付，例如，数字产品的贩售厅可以在没有网络的情况下，在贩售厅中使用手机直接买到自己想要的多媒体产品；IT设备间的本地数据传输，不需要连接数据线以及操作复杂的设置，就可以实现多设备之间无缝传输；同时，该技术也是O2O（Online to Offline）的优秀推销技术手段，智能手机间相互触碰，信息、内容的推荐就可以显示在朋友的手机中，这种方式可以宣传最新的杂志、书籍以及电影等。
无线充电
对于优秀的用户体验，无线充电在整个环节中是不可或缺的，不仅省去了USB和充电线的繁琐需求，而且满足消费者进一步简化操作的要求。无线充电技术不仅能够运用在消费电子，从终端到生产制造，到处都充斥着无线充电的影子。东芝半导体的无线充电系统也满足这些终端的无线供电需求，从交流适配器到送电端系统到受电端系统再到电池管理芯片最终到电池，可基于接触式充电，或是非接触式充电，同时尽可能的降低系统能源损耗也变得至关重要。
目前为止，市场上无线充电方案良莠不齐，以使用LG WPC-300的芯片为例，实验环境统一以该芯片为发送端，分别使用东芝半导体的无线充电接收端TC7763WBG产品以及A公司产品（原配产品）进行对比。从图2可以看到，A公司的产品最大效率为64%，而东芝半导体的最大效率为68%。这里的4%的效率差异在接收端已十分明显。
图2：智能手机接收端最大效率数据对比图。
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