传感器是中国不为人注意的一块超级短板，其中原因之一就在于它的应用场合过于分散，那么，未来哪些应用领域/技术将引爆下一代传感器的发展呢？会出现什么变革？

此前，新加坡顶级咨询初创公司Twimbit的发布了全球传感器产业研究项目部分报告（参看《未来3年：传感器的20个趋势》）。基于调研数据，Twimbit给出了未来3年内全球传感器发展的20个大趋势/变革。然而文中Twimbit给出了结果，没有细说为什么，为什么这20个趋势会在未来3年甚至更长远的未来影响整个传感器产业呢？为什么这20个趋势是未来传感器技术发展的方向呢？

基于此，工业自动化观察家、天津大学精仪学院兼职教授林雪萍对该文重新进行了观点和内容的重构，以其多年对中国工业自动化、传感器产业的研究经验，重新回答了：为什么，并提出了自己对中国传感器产业突围的看法。

让智能的世界回到原点，传感器就在这里等候。智能的基础是感知，而传感器就是感知的入口。传感器正在向智能化、思维化、分析化和诊断化的方向发展。作为一套越来越明显的智能微系统，传感器越来越呈现出独立性，并且具有自我纠错的能力。那么，传感器将以何种能力引爆未来，推动数字化转型？

3D传感器：在消费、工业领域缺乏杀手级应用场景，军事上大有可为

3D深度传感器技术能够建立起三维影像，充分满足人类视觉的需要。它可以采用飞行时间ToF（飞行时间）、结构光、3D干涉等来获取三维视觉数据。其中ToF传感器在手机领域备受瞩目，为一直忙于不断提升镜头功能的手机提供了兴奋点。它利用红外传感器上每个像素的激光脉冲，对外发射并反射回来的时间差，获得三维景深，形成立体3D模型的成像技术。

然而，ToF镜头在手机行业却是经一次过山车的经历，“乘兴而来、扫兴而去”。2018年它的应用达到高峰，见者有份，如三星、华为、OPPO、小米等中高端机型都配置了ToF镜头。当所有人都认为这是未来手机影像的发展方向时，这种手机却又突然快速的消失。T就像快递小哥的身影，oF镜头来得快，去得也快。

原因很简单，ToF技术缺乏刚需应用支持，没有一款广泛使用的杀手级应用能够为ToF镜头进一步发展提供动力。ToF可以用来扫描物体的形状，然后自动建立一个3D模型。但对于普通消费者，建立了一个模型，也没有什么实际作用。带有ToF镜头的手机，能够用来当做尺子，但精度又不足够。再说了，拿手机当卷尺测量这事，谁会当真呢。

在当前智能世界里，任何一款硬科技，都要靠软件的同步支撑。没有软件应用，很难支撑硬件技术的迭代进步。除非元宇宙的兴起，也就是AR/VR应用，或许能够挽救TOF镜头在手机上的应用。

倒是扫地机器人可以将单线机械扫描式激光雷达，换成广角TOF相机，更容易形成对房间建立一个“作战沙盘”，更好地规划路径，让扫地机器人看上去没有那么傻。否则扫地机器人不是撞上桌腿，就是卷袜子和线缆，避障效果太差。但前提依然是，不能太贵。

而自动驾驶中行车环境的测距、感知、工业协作机器人的人机协同、智能物流车，也可以让ToF传感器真正发挥作用。但对于工业而言，ToF传感器镜头还是太贵。从产业链的角度来看，目前ToF镜头的红外传感器，主要是索尼、英飞凌、安森美、德州仪器、松下等掌控，光学镜头则有大立光、浙江舜宇光学、还有瑞声科技。CMOS图像传感器是核心部分，主要来自三家多年的恩怨对手：索尼、三星和韦尔旗下的豪威。

3D深度传感器，在军事上则有更大的野心。美国国防部高级研究计划局DARPA正在开发用于军事3D传感技术，以方便夜间隐蔽作业。

一般而言，任何自动驾驶系统通常都需要某种形式的主动照明，才能在夜间实现自主导航。但是打开前照灯或激光雷达（LiDAR）的发射系统，都会出现辐射信号。在军用场合下，它会使敌军能够远距离探测这些车辆的存在。

DARPA正在尝试利用野外环境中各种有生命和无生命物体的微弱热信号，来开发3D视觉传感器。这项“隐形大前灯”计划，会探索环境中各种热辐射所包含的信息，因为所有物体都会散发热能。DARPA的目标就是探索即使根据极少量的热辐射，捕捉信息，开发出无源传感器，从而生成3D地图以进行导航。它将大大扩展自动驾驶系统，可以隐蔽地进行运行。

声学传感器：体声波（BAW）正在取代声表面波（SAW）的位置

声学技术最大的特点是跟其他技术的传感器相比相对便宜，可以探索各种应用。而声表面波SAW技术，广泛用于过滤器的信号处理，在智能手机扬声器上，大放光彩。

在全球范围内，SAW滤波器市场主要被日本企业所占据，包括村田Murata、TDK、太阳诱电Taiyo Yuden是代表性厂商，合计市场份额占比达到82%左右。而村田一家就能占比全球近一半的SAW滤波器市场。国内射频滤波器企业中，深圳麦捷微电子科技算是滤波器和一体电感国产替代的排头兵，也打入到华为的供应链，2021年收入13亿。

声表面波SAW技术相对用于低频，对温度也比较敏感，在4G时代占尽机会。但在高频领域，以及多信号处理要避免干涉的情况下，体声波BAW谐振器技术则有着更广泛的应用，它为5G时代和物联网时代而来。

美国运动与动力控制系统供应商派克汉尼芬Parker，在2019年以37亿美元收购了一家胶粘剂与振动管理设备商洛德Lord公司，后者一直在为航天、石化提供精准测量的无线传感器和压力传感器。

派克正在从传统的动力系统业务进行多元化扩充，尤其是要加强它旗下的工程材料部门的技术优势，以便充分迎接电气化和轻量化等新兴趋势。年销售为11亿美元洛德公司在涂料、弹簧、传感器硬件和传感器云方面的积累，完美地迎合了派克的需要。

另外一种方向就是融合传感器Fusion。智能传感器正在加速无人驾驶汽车的发展，而传感器的多功能融合，将利用不同传感器的优势，提供数据分析和控制能力，从而具备嵌入式智能。

这在军用飞机尤其重要。美国F35战斗机一直在进行多域数据的连接和分析，核心就是利用融合传感器，实现多维数据的高速分析，并且能够利用不同平台来的数据，无论是海上、空天、海下和陆地的传感器数据，多种异构数据并发处理。

韦尔半导体旗下的豪威，在既有的图像传感器CIS（CMOS Image Sensor）的基础上，日前刚刚推出了将CIS与事件视觉传感器EVS相结合的复合传感器，EVS是一种不需要曝光时间限制的生物仿生传感器。这对于AR头盔玩家，将是一个超级利好，而手机的拍照影像将得到进一步提升。这种在一颗芯片上集合图像和视觉两类传感器的特性，属于像素级的传感器融合，无疑是未来的一个重要方向。

它在3D成像和精准控制上有着巨大优势。在它的辅助下，医生可以将病变部位毫无困难地建立放大10-15倍的3D影像（传统成像系统只能提供2-3倍的二维图像），然后操作机器人精准进行手术。而这背后的英雄，就是将近500个传感器。达芬奇机器人价格昂贵，一台机器就是上千万元。在手术机器人的成本组成上，光力矩传感器占约5%。

对于医疗和家庭诊断，这还只是一个开始。物联网的普及，和可穿戴传感器在健康应用中已经蓬勃发展。这些传感器可以采用无侵入方式，进行老年护理监测和日常健康监测。手表上的睡眠监测，还只是小儿科，而糖尿病等病症的预防正在成为热点。

毫无疑问，可穿戴传感器的创新带来了健康监测方式的变化。可穿戴和可植入传感器实时传输健康数据，提供量化的运动数据和各种生理数据，从而实现精确的诊断。这些关键设备中使用了不同传感器，包括手机成像所使用的图像传感器CMOS、振动、血糖和光学传感器等。苹果手表iWatch背后的四个环状传感器，则是通过LED光照射到皮肤后形成反射，以此来判断血管的运动和脉搏。

最经典的软传感器，可以从卡尔曼滤波器开始。它是一种去除噪声还原真实数据的一种数据处理技术，可以看做是经过软件计算的数据滤波。这也看成是一种软传感器。当然，最新的软传感器则会使用神经网络或模糊计算。软传感器是一种利用其他传感器的信息来估计物理量的软件程序，而不是直接测量。

天津宜科的IO/Link正在动力锂电池工厂得到广泛的应用。锂电行业的工厂产线比较长，检测点较多且密集，对粉尘的防护有一定要求，同时自动化程度高，需要多种元器件共同协作，而且热插拔连续生产和一定的性价比也是必要的。基于以上要求IO-Link方案非常适合锂电产业的特点。国内动力电池产业的大发展，也给国内传感器带来了巨大的机会。

无线传感器网络：可靠性和低功率优先，成本往后靠

而无线传感器网络也在快速发展，它对于低能耗有着非常高的要求。可以想象，这其中有很多的发展场景。

牧场上需要对几千头奶牛的体温进行日常监控，防止诸如口蹄疫等动物疾病。如果利用无线网络的技术，只要在每头牛的身上安装一个带有无线发射器的温度传感器，随时读取体温并发射至一个主端子，便可以轻松实现。

这种低能量传感器集群，可以大幅度提高无线网络的效率和速度，但这种传感器网络往往必须保证低功耗才能广泛应用。无线传感器网络WSN至关重要的两个特性就是可靠性和低功率，而成本则排在第三位。

非接触传感技术、无人机、激光雷达

非接触式传感技术，无论是光、波、磁、激光、声等都在快速发展。红外温度传感器已经在最近两年疫情的温度检测，大放异彩。随着更高的准确性和更多的应用场景，非接触式传感器也将大幅增长。同样，快速检测生物传感器，也在高速发展，以便促使及时诊断、体外诊断。

无人机中的传感器也是一个焦点。实际上，无人机就是一窝传感器的集合，它可以认为是一个飞行的传感器群。无人机广泛使用激光雷达、倾斜传感器、惯性测量单元等。

深圳大疆无疑是佼佼者，而美国军火供应商洛克希德·马丁、波音也在积极参与。无人机市场，从拍照娱乐中无疑引爆了市场，而军方使用则大大提高了它的关注度。这市场依然刚刚起步，各种传感器也是机会巨大。

激光雷达，作为一种非接触式传感器正在受到推崇。它可以即时捕获数百万个数据点，从而在自动驾驶汽车上面得到最直接的应用。目前国内进展并不差，华为、速腾聚创、禾赛科技都有很好的产品。

而在搬运机器人AGV领域，仓储智能管理也推动了激光雷达的应用，包括德国最大的传感器厂商西克光电Sick、日本最大激光雷达厂商北阳Hokuyo等，都有广泛应用。无人机、机器人也都是不错的应用领域。

围绕人类感官，传感器将缔造全新人机交互界面？

还有一种传感器的方向，就是友好的自然交互界面，它是围绕着人类感官的捕捉能力发展而来。计算机从诞生依赖，交互界面首推键盘排名第一，而鼠标则引发了第二轮的图形化界面。但自此之后，人机交互并无决定性的进展。

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