傳感器是中國不為人注意的一塊超級短板，其中原因之一就在于它的應用場合過于分散，那么，未來哪些應用領域/技術將引爆下一代傳感器的發展呢？會出現什么變革？

(資料圖)

此前，新加坡頂級咨詢初創公司Twimbit的發布了全球傳感器產業研究項目部分報告（參看《未來3年：傳感器的20個趨勢》）。基于調研數據，Twimbit給出了未來3年內全球傳感器發展的20個大趨勢/變革。然而文中Twimbit給出了結果，沒有細說為什么，為什么這20個趨勢會在未來3年甚至更長遠的未來影響整個傳感器產業呢？為什么這20個趨勢是未來傳感器技術發展的方向呢？

基于此，工業自動化觀察家、天津大學精儀學院兼職教授林雪萍對該文重新進行了觀點和內容的重構，以其多年對中國工業自動化、傳感器產業的研究經驗，重新回答了：為什么，并提出了自己對中國傳感器產業突圍的看法。

如需《Transformational Trends：Paradigm shift continues till 2023》（PDF）資料可在傳感器專家網公眾號對話框回復關鍵詞【資料下載】獲取鏈接，在資料頁面搜索找到對應資料下載即可。

原標題：《林雪萍 | 傳感器的未來大趨勢》

讓智能的世界回到原點，傳感器就在這里等候。智能的基礎是感知，而傳感器就是感知的入口。傳感器正在向智能化、思維化、分析化和診斷化的方向發展。作為一套越來越明顯的智能微系統，傳感器越來越呈現出獨立性，并且具有自我糾錯的能力。那么，傳感器將以何種能力引爆未來，推動數字化轉型？

圖1 傳感器發展的二十大趨勢（Source：新加坡初創咨詢公司Twimbit）

3D傳感器：在消費、工業領域缺乏殺手級應用場景，軍事上大有可為

3D深度傳感器技術能夠建立起三維影像，充分滿足人類視覺的需要。它可以采用飛行時間ToF（飛行時間）、結構光、3D干涉等來獲取三維視覺數據。其中ToF傳感器在手機領域備受矚目，為一直忙于不斷提升鏡頭功能的手機提供了興奮點。它利用紅外傳感器上每個像素的激光脈沖，對外發射并反射回來的時間差，獲得三維景深，形成立體3D模型的成像技術。

然而，ToF鏡頭在手機行業卻是經一次過山車的經歷，“乘興而來、掃興而去”。2018年它的應用達到高峰，見者有份，如三星、華為、OPPO、小米等中高端機型都配置了ToF鏡頭。當所有人都認為這是未來手機影像的發展方向時，這種手機卻又突然快速的消失。T就像快遞小哥的身影，oF鏡頭來得快，去得也快。

原因很簡單，ToF技術缺乏剛需應用支持，沒有一款廣泛使用的殺手級應用能夠為ToF鏡頭進一步發展提供動力。ToF可以用來掃描物體的形狀，然后自動建立一個3D模型。但對于普通消費者，建立了一個模型，也沒有什么實際作用。帶有ToF鏡頭的手機，能夠用來當做尺子，但精度又不足夠。再說了，拿手機當卷尺測量這事，誰會當真呢。

▲ToF技術示意

在當前智能世界里，任何一款硬科技，都要靠軟件的同步支撐。沒有軟件應用，很難支撐硬件技術的迭代進步。除非元宇宙的興起，也就是AR/VR應用，或許能夠挽救TOF鏡頭在手機上的應用。

倒是掃地機器人可以將單線機械掃描式激光雷達，換成廣角TOF相機，更容易形成對房間建立一個“作戰沙盤”，更好地規劃路徑，讓掃地機器人看上去沒有那么傻。否則掃地機器人不是撞上桌腿，就是卷襪子和線纜，避障效果太差。但前提依然是，不能太貴。

而自動駕駛中行車環境的測距、感知、工業協作機器人的人機協同、智能物流車，也可以讓ToF傳感器真正發揮作用。但對于工業而言，ToF傳感器鏡頭還是太貴。從產業鏈的角度來看，目前ToF鏡頭的紅外傳感器，主要是索尼、英飛凌、安森美、德州儀器、松下等掌控，光學鏡頭則有大立光、浙江舜宇光學、還有瑞聲科技。CMOS圖像傳感器是核心部分，主要來自三家多年的恩怨對手：索尼、三星和韋爾旗下的豪威。

3D深度傳感器，在軍事上則有更大的野心。美國國防部高級研究計劃局DARPA正在開發用于軍事3D傳感技術，以方便夜間隱蔽作業。

一般而言，任何自動駕駛系統通常都需要某種形式的主動照明，才能在夜間實現自主導航。但是打開前照燈或激光雷達（LiDAR）的發射系統，都會出現輻射信號。在軍用場合下，它會使敵軍能夠遠距離探測這些車輛的存在。

DARPA正在嘗試利用野外環境中各種有生命和無生命物體的微弱熱信號，來開發3D視覺傳感器。這項“隱形大前燈”計劃，會探索環境中各種熱輻射所包含的信息，因為所有物體都會散發熱能。DARPA的目標就是探索即使根據極少量的熱輻射，捕捉信息，開發出無源傳感器，從而生成3D地圖以進行導航。它將大大擴展自動駕駛系統，可以隱蔽地進行運行。

聲學傳感器：體聲波（BAW）正在取代聲表面波（SAW）的位置

聲學技術最大的特點是跟其他技術的傳感器相比相對便宜，可以探索各種應用。而聲表面波SAW技術，廣泛用于過濾器的信號處理，在智能手機揚聲器上，大放光彩。

在全球范圍內，SAW濾波器市場主要被日本企業所占據，包括村田Murata、TDK、太陽誘電Taiyo Yuden是代表性廠商，合計市場份額占比達到82%左右。而村田一家就能占比全球近一半的SAW濾波器市場。國內射頻濾波器企業中，深圳麥捷微電子科技算是濾波器和一體電感國產替代的排頭兵，也打入到華為的供應鏈，2021年收入13億。

聲表面波SAW技術相對用于低頻，對溫度也比較敏感，在4G時代占盡機會。但在高頻領域，以及多信號處理要避免干涉的情況下，體聲波BAW諧振器技術則有著更廣泛的應用，它為5G時代和物聯網時代而來。

這方面，美國技術更為領先。美國Qorvo和德州儀器都占據優勢。在這個地帶，也是中國難以突破的卡脖子之疼，德州儀器還在2019年將這項技術用在了集成時鐘功能上。隨著大數據傳輸速度日益加快，對時鐘信號有著苛刻的要求。每秒需要18G容量的數據處理系統DPS，已經成了眾多芯片廠商急待解決的問題。

體聲波BAW，就可以很好地實現高頻通信下的時鐘技術。盡管聲表面波比較便宜，但從整體技術發展趨勢來看，體聲波BAW正在取代聲表波的位置，蘋果手機等高端移動設備中已經開始使用。

傳感器就是一個發電站

傳感器有兩個方向。一個是集成傳感器，它跟其他設備集成在一起，共享能源的輸入；還有一個是獨立傳感器。后者就像一個荒島生存的魯濱遜，它最好能夠自己生存，而無需照顧。自來電，是首當其沖的挑戰。

自供電的傳感器正在引起廣泛的關注，它非常適合遠程監控、無線連接和連續監測的場合。

這往往需要部署傳感器的能量采集器，這些微能量回收系統能夠從太陽能、振動和熱能等來產生微電流，供自己使用。換言之，一個傳感器就是一個電能發電裝置和儲能裝置。既然一輛電動車都可以是一個儲能系統，為什么一個小傳感器不能呢？

美國運動與動力控制系統供應商派克漢尼芬Parker，在2019年以37億美元收購了一家膠粘劑與振動管理設備商洛德Lord公司，后者一直在為航天、石化提供精準測量的無線傳感器和壓力傳感器。

派克正在從傳統的動力系統業務進行多元化擴充，尤其是要加強它旗下的工程材料部門的技術優勢，以便充分迎接電氣化和輕量化等新興趨勢。年銷售為11億美元洛德公司在涂料、彈簧、傳感器硬件和傳感器云方面的積累，完美地迎合了派克的需要。

圖2 老牌動力的傳感器新寵（Source：Parker Lord官方網站）

而洛德公司旗下的MicroStrain傳感業務已經使用壓電材料，將材料的應變能轉換為電能存儲。一個傳感器的獨立發電站的時代開始了。

更智能的傳感器：嵌入式AI、組合傳感器、傳感器融合

機器學習無處不在。如果算法不僅僅放在機器設備里，而是也可以放在最小的感知單元——傳感器中，那么嵌入式人工智能，就會大力催生智能傳感器的發展。

當然，機器學習也只是其中一個方向。大多數傳感器已從交互式轉向預測性，將機器智能的主動權部分地轉向傳感器智能。具有智能化實時數據分析和過程校正功能的傳感器，將會大量提高設備的交互能力。這也意味著邊緣計算，將會在機器的邊緣端，再往前深探一步。

然而，一個傳感器能夠測量的參數是有限的，為什么不將多個傳感器集成在一起呢？于是各種組合傳感器就紛來沓至，溫度+濕度、壓力+流量、振動+加速度+減速等傳感器，成為應用最多的組合。混編傳感器艦隊，實現多參數檢測的“一器多用”，通過檢測各種參數來形成閉環自動化的應用。這在智能制造領域，迎來廣泛發展的空間。

另外一種方向就是融合傳感器Fusion。智能傳感器正在加速無人駕駛汽車的發展，而傳感器的多功能融合，將利用不同傳感器的優勢，提供數據分析和控制能力，從而具備嵌入式智能。

這在軍用飛機尤其重要。美國F35戰斗機一直在進行多域數據的連接和分析，核心就是利用融合傳感器，實現多維數據的高速分析，并且能夠利用不同平臺來的數據，無論是海上、空天、海下和陸地的傳感器數據，多種異構數據并發處理。

韋爾半導體旗下的豪威，在既有的圖像傳感器CIS（CMOS Image Sensor）的基礎上，日前剛剛推出了將CIS與事件視覺傳感器EVS相結合的復合傳感器，EVS是一種不需要曝光時間限制的生物仿生傳感器。這對于AR頭盔玩家，將是一個超級利好，而手機的拍照影像將得到進一步提升。這種在一顆芯片上集合圖像和視覺兩類傳感器的特性，屬于像素級的傳感器融合，無疑是未來的一個重要方向。

▲豪威科技首款產品級 CIS/EVS 融合視覺傳感器芯片 OV60B10拍攝對比：原始120 FPS VS 重構10000 FPS

傳感器新熱潮：機器人手術、大健康監測需求

大健康成為未來的發展熱點，健康的預防和診斷，都可以通過廣泛使用的傳感器來實現。無論生命支持的植入裝置、嚴重患者的長期監測，以及機器人手術。

誕生于2000年的達芬奇手術機器人，是目前國際上最成功的手術機器人。最初只是輔助醫生進行手術的穩定器，但它的能力越來越強，一舉登上手術操刀臺，成為外科醫生的最佳伴侶。達芬奇機器人以一己之力，引爆機器人手術。

《美國醫學會雜志》（JAMA）一份報告提到，從2016年到2021年，過去五年之內機器人手術占外科手術的比例，從2%提升到了15%，而且還在加速。目前在中國應該有超過150臺的裝機量，每年有4萬例手術是通過達芬奇手術機器人完成。

▲達芬奇手術機器人

它在3D成像和精準控制上有著巨大優勢。在它的輔助下，醫生可以將病變部位毫無困難地建立放大10-15倍的3D影像（傳統成像系統只能提供2-3倍的二維圖像），然后操作機器人精準進行手術。而這背后的英雄，就是將近500個傳感器。達芬奇機器人價格昂貴，一臺機器就是上千萬元。在手術機器人的成本組成上，光力矩傳感器占約5%。

對于醫療和家庭診斷，這還只是一個開始。物聯網的普及，和可穿戴傳感器在健康應用中已經蓬勃發展。這些傳感器可以采用無侵入方式，進行老年護理監測和日常健康監測。手表上的睡眠監測，還只是小兒科，而糖尿病等病癥的預防正在成為熱點。

毫無疑問，可穿戴傳感器的創新帶來了健康監測方式的變化。可穿戴和可植入傳感器實時傳輸健康數據，提供量化的運動數據和各種生理數據，從而實現精確的診斷。這些關鍵設備中使用了不同傳感器，包括手機成像所使用的圖像傳感器CMOS、振動、血糖和光學傳感器等。蘋果手表iWatch背后的四個環狀傳感器，則是通過LED光照射到皮膚后形成反射，以此來判斷血管的運動和脈搏。

脈搏流、血流、心跳流，都流向哪里了？人類全部的健康數據，都以數據流的方式，涌向一個數字通道。人體所有數據，都儲藏在一個物聯網數字健康平臺上。而大數據分析，則自動給人們健康進行全方位畫像：現有的健康預防模式，即將發生深刻改變。

據CB Insights在2020年報告里的數據顯示：共有806億美元融資金額、5.5萬宗風險投資都發生在這個領域。2020年1億美元以上的醫療融資將近200起，創下新紀錄。而醫療巨頭則更是擁有超過5500億美元的現金，等待在這個數字化醫療領域深耕。而傳感器，則首當其沖地成為這類醫療投資的幸運兒。

沒有傳感器攻關，工業互聯網永遠是配角

工業互聯網的發展，對于傳感器提出更高的需求。這些傳感器的表現以及控制器系統，很大程度上決定了管理者能夠在遠程使用工業互聯網平臺實現關鍵控制功能的能力。

對于霍尼韋爾這樣的自動化公司，它在鞏固控制系統的霸主地位的同時，會對傳感器有著癡迷的追逐——這也是最近幾年一直在瘋狂收購傳感器的原因，包括收購溫度、濕度傳感器。最為典型的是，它在2019年收購了氣體傳感器的鼻祖——英國Citeytech傳感器。只有強化了控制與傳感器這二者的硬核技術，工業互聯網平臺才能真正落實到實處。

預計到2023年，工業互聯網的設備連接數量將達到215億臺。工業互聯網需要解決六個問題：連接、感知、控制、分析、通訊和應用。連接不過是體力活，分析還排不上大用場，通訊將成為通用技術，應用在分析和機理模型沒有建樹之前只不過是晃人耳目的大路貨。

誰在控制設備，誰在感知數據，都是至關重要的關口。這才是工業互聯網平臺的要害。可惜在中國，很多工業互聯網已經遠離這個核心戰場，在應用層上耍盡花槍，只在海量垃圾數據上翻騰一點小浪花做點小文章。

軟傳感器，也是傳感器

軟傳感器（soft sensor）是一件有趣的事情。與軟體機器人的柔軟身體不同，軟傳感器其實是虛擬傳感器，說白了就是軟件。它可以同時處理多個測量。

軟傳感器基于控制理論，通過間接使用，可能同時處理數十個甚至數百個測量值。在數據融合方面，軟傳感器的作用巨大。它將不同靜態數據和動態測量的數據結合在一起，從而可以用于故障診斷以及控制應用。

最經典的軟傳感器，可以從卡爾曼濾波器開始。它是一種去除噪聲還原真實數據的一種數據處理技術，可以看做是經過軟件計算的數據濾波。這也看成是一種軟傳感器。當然，最新的軟傳感器則會使用神經網絡或模糊計算。軟傳感器是一種利用其他傳感器的信息來估計物理量的軟件程序，而不是直接測量。

這一趨勢在過程自動化中最為顯著，其中許多控制功能由軟件激活并由計算機輔助完成。高可靠性和高精度是軟傳感器的標志，譬如，基于pH值的軟傳感器，就可以很方便地進行水處理和峰值檢測的負荷觸發。

軟傳感器也可以看成是數字化技術的集成者，它由高級自動化、物聯網、大數據實時分析、傳感器等綜合而來。

更多的傳感器技術：光學傳感器、IO-Link物聯網傳感器連接技術

光學技術跟傳感器的結合，正在得益于新興起的光電子技術。芯片的開發主要由硅制成，而光學和電子部分都可以在硅片上集成，從而形成光電子技術（photonics）。它將電子的快速升級能力疊加在多年來進展緩慢的光學儀器上，從而激發了全新的活力，因此也使得光學傳感器迎來動人時刻，這也將為太陽能產業和工業互聯網受益匪淺。

IO-Link可實現數字連接，直接將數據從傳感器傳輸到物聯網接口和可編程邏輯控制器PLC。與傳統獨立模塊連接傳感器技術相比，IO-Link技術具有突出的成本效益和技術提升。傳統的獨立模塊，往往是一個模塊就是獨立的網絡節點。每部署一個節點，就需要一套芯片，當控制點數較多時，系統的方案成本就會大幅上升。

而IO-Link則采用主站和從站方式，這意味著一個主站可以擴展多達128個控制點，減少網絡負擔，提升效率。同時得益于IO-link通訊的標準化，在配置諸如RFID、閥島、傳感器時更加方便，且不僅僅是狀態監控，更可以通過其進行參數配置和維護。

▲天津宜科的IO-Link模塊

天津宜科的IO/Link正在動力鋰電池工廠得到廣泛的應用。鋰電行業的工廠產線比較長，檢測點較多且密集，對粉塵的防護有一定要求，同時自動化程度高，需要多種元器件共同協作，而且熱插拔連續生產和一定的性價比也是必要的。基于以上要求IO-Link方案非常適合鋰電產業的特點。國內動力電池產業的大發展，也給國內傳感器帶來了巨大的機會。

無線傳感器網絡：可靠性和低功率優先，成本往后靠

而無線傳感器網絡也在快速發展，它對于低能耗有著非常高的要求。可以想象，這其中有很多的發展場景。

圖3 不同的無線標準（ISM工業、科學、醫療頻段）

牧場上需要對幾千頭奶牛的體溫進行日常監控，防止諸如口蹄疫等動物疾病。如果利用無線網絡的技術，只要在每頭牛的身上安裝一個帶有無線發射器的溫度傳感器，隨時讀取體溫并發射至一個主端子，便可以輕松實現。

這種低能量傳感器集群，可以大幅度提高無線網絡的效率和速度，但這種傳感器網絡往往必須保證低功耗才能廣泛應用。無線傳感器網絡WSN至關重要的兩個特性就是可靠性和低功率，而成本則排在第三位。

非接觸傳感技術、無人機、激光雷達

非接觸式傳感技術，無論是光、波、磁、激光、聲等都在快速發展。紅外溫度傳感器已經在最近兩年疫情的溫度檢測，大放異彩。隨著更高的準確性和更多的應用場景，非接觸式傳感器也將大幅增長。同樣，快速檢測生物傳感器，也在高速發展，以便促使及時診斷、體外診斷。

無人機中的傳感器也是一個焦點。實際上，無人機就是一窩傳感器的集合，它可以認為是一個飛行的傳感器群。無人機廣泛使用激光雷達、傾斜傳感器、慣性測量單元等。

深圳大疆無疑是佼佼者，而美國軍火供應商洛克希德·馬丁、波音也在積極參與。無人機市場，從拍照娛樂中無疑引爆了市場，而軍方使用則大大提高了它的關注度。這市場依然剛剛起步，各種傳感器也是機會巨大。

激光雷達，作為一種非接觸式傳感器正在受到推崇。它可以即時捕獲數百萬個數據點，從而在自動駕駛汽車上面得到最直接的應用。目前國內進展并不差，華為、速騰聚創、禾賽科技都有很好的產品。

而在搬運機器人AGV領域，倉儲智能管理也推動了激光雷達的應用，包括德國最大的傳感器廠商西克光電Sick、日本最大激光雷達廠商北陽Hokuyo等，都有廣泛應用。無人機、機器人也都是不錯的應用領域。

圍繞人類感官，傳感器將締造全新人機交互界面？

還有一種傳感器的方向，就是友好的自然交互界面，它是圍繞著人類感官的捕捉能力發展而來。計算機從誕生依賴，交互界面首推鍵盤排名第一，而鼠標則引發了第二輪的圖形化界面。但自此之后，人機交互并無決定性的進展。

誰能成為人機交互界面的第三名？語音、觸控和手勢，這些高度符合人類生物特征的自然界面都有可能。但智能語音在音箱控制的表現令人大失所望，語音控制并沒有如愿引爆家庭。

亞馬遜的Echo所開啟的智能音箱時代，以及隨后谷歌的Nest、還有國內的小米等一眾音箱，都被證明不過是界面交互的一次虛妄的狂歡。智能家居的界面，還在等待全新的主宰者。自然界面的傳感器，還有巨大的發展空間。

結語

傳感器的作用無論如何強調也不為過。傳感器就是自動化系統的五官，是數字化技術的先鋒部隊。它也是中國不為人注意的一塊超級短板，其中原因之一就在于它的應用場合過于分散。

全球傳感器有3萬多種，量小面窄的應用。但是，它在智能世界所留下的坑，都是不動聲色。只顧仰天追星，很容易會在這些暗坑中跌落。

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