智能传感器深度分析：智能物联2.0开启，年复合增长率超15%

编辑：感知芯视界 Link

根据智次方·物联网智库的判断，2024年将是AIoT产业发展的分水岭，智能物联2.0开启，产业将进入“通感智值一体化”的新阶段，启动新一轮的强势增长。

智能物联2.0是在智能物联1.0基础上的自然演进，在智能物联1.0实现了设备间广泛的互联互通之后，行业的焦点正在转向如何使主流设备变得更加智能化和高效，从而进入一个价值提升的新阶段。这其中，智能传感器的发展促进了AIoT的升级和优化，为智能物联2.0的发展夯实了技术基础。

智能传感器在AIoT生态系统中占据着至关重要的地位。它们不仅是系统的感知末端，更是连接物理世界与数字世界的关键桥梁。随着技术的迅速发展，智能传感器的作用已经远远超出了传统的数据收集功能。它们现在能够进行实时的信息分析和处理，与远端的云平台和人工智能算法无缝集成，为决策提供更加深入的洞见。

智能传感器在AIoT系统中处于什么位置？传感器的智能化经历了怎样的过程？智能传感器产业链有何特点？其市场现状及发展前景如何？往后又会朝什么方向发展下去？

本文将就上述问题入手，探讨智能物联2.0时代下，智能传感器如何改变我们与周围环境的互动方式，并促进整个社会的智能化进程。

在AIoT行业中，智能传感器扮演着不可或缺的角色，它们相当于整个系统的“感知神经”。如果AIoT系统是一个人的话，智能传感器就是人的感觉器官，类似于人的眼睛、耳朵和皮肤，但其感知能力远超人类感官。

它们能够探测到人眼无法看到的红外辐射、紫外辐射，或人耳听不到的次声波、超声波，甚至是不可见却影响巨大的磁场。这些超越普通感官的信息探测，正是传感器的专长。

它们不仅感知周围环境，还能将数据实时传输至系统，进行深入分析和快速响应。随着数字化和智能化的深入发展，传感器的应用领域得以广泛拓展，成为创造美好生活的关键因素。

数字化的本质是对事物属性的量化，并用数字将其表达为抽象结果。借助现代信息技术，人们可以存储、处理、传播各种数字化信息。

数字化基于传感器获取信息。由于需要处理的信息量非常庞大，仅靠人工或者传统设备无法获取，凭借传感器则能够实时、高效、精准、快速地获取，于是有了城市大数据、天气大数据、医疗大数据、农业大数据等。

利用各类传感器，人们可以召开远程会议、学习网络课程、扫码支付甚至直播带货，由此发展出数字经济业态。数字经济涉及的云计算、物联网、人工智能、5G通信等各类技术，都与传感器息息相关。

传感器作为一种检测装置，一般由敏感元件、转换元件、转换电路几部分组成，可以将接收到的信息进行有规律地传输、处理、存储、显示、记录，从而变换成电信号或其他所需形式输出。

智能传感器则是传感器集成化与微处理机相结合的产物，通过集成化的集成电路设计和微机械加工等技术，将信号处理集成电路、敏感元件和微处理单元等整合在一起，从而实现智能感知。

智能传感器与人类信息处理流程对比（引自头豹报告）

智能传感器是AIoT为基础的智能数字化系统获取信息的关键，是智能化系统的起点，其技术水平直接决定了整个系统及其设备的性能。

智能传感器相关的技术也已经走在高端器件领域的前沿，无论是在人工智能、智慧城市、5G通信、航天航空还是生命健康领域，都扮演着不可替代的角色。

例如，一辆汽车装备了超过100种传感器，这些传感器通过车载电脑的处理，帮助驾驶员作出判断，提高驾驶安全性。进一步，无人驾驶汽车主要依靠传感器实时获取道路信息，并通过智能分析迅速做出反应。

此外，城市的高楼大厦、桥梁、隧道等重要建筑，也依赖于视频、温度、压力和烟雾等传感器来实时监控安全状况。未来，人类的感官能力甚至可以通过传感器得到增强，构建起更加高效的智能化系统。

传感器自诞生以来，大致经历了结构型、固体型、智能型三个阶段，随着各类技术的进步，前两类传感器逐渐无法满足对数据采集、处理等流程的需求，融合了AI技术的智能传感器开始受到关注。

结构型传感器是指依靠传感器机械结构的几何形状或尺寸的变化而将外界被测参数转换成相应的电阻、电感、电容等物理量的变化，实现信号变换，从而检测出被测信号。例如电容式、电感式、应变片式、电位差计式等传感器。

这一阶段传感器类型还比较少，主要有机械传感器和电学传感器两类，传感器也没有实现大型产业化，还处于技术探索阶段。结构型传感器的应用范围也比较窄，主要用于基础科学研究和军事领域。

固体传感器在实现信号的变换过程中结构参数基本不变，而是利用某些物质材料本身的物理或化学性质的变化而实现信号变换。这种传感器一般没有可动结构部分，易小型化，所以才称其为固体传感器，它是以半导体、电介质、铁电体等作为敏感材料的固态器件。

这一阶段初步建立了传感器系统标准体系构架，开始逐渐发展其功能与性能，进一步推进传感器未来发展格局和方向。该阶段传感器的应用领域开始拓展，应用范围逐渐扩大到航空、航天、能源、环境、农业等领域。传感器的种类也开始增多，如压电传感器、光学传感器、红外传感器、磁传感器等。

随着MEMS（微机电系统）技术、通讯技术、计算机技术，特别是微系统技术和人工智能等前沿技术的交叉融合，传感技术和产品发展朝着具有感、知、联一体化功能的智能感知系统方向发展，智能传感器应运而生。

智能传感器多指集传感器、通信模块微处理器、驱动与接口和软件算法于一体的系统级器件，具有自学习、自诊断和自补偿能力，以及感知融合和灵活的通信能力，是未来智能系统的关键元件。

由于智能传感器在材料、机理、工艺、应用等方面交叉融合较为普遍，因此尚无完全统一的命名和分类规则，业内一般按照测量原理、输出信号、制造工艺等对智能传感器进行分类。其中按照测量原理可将智能传感器分为物理传感器、化学传感器、生物传感器。

物理传感器是指利用某些物理规律和物理效应把被测的物理量转换成便于处理的电信号的装置，主要包括压力传感器、惯性传感器、磁传感器、声学传感器等。

化学传感器指的是对各种化学物质敏感并将其浓度转换为电信号的装置，主要包括气体传感器、湿度传感器、离子传感器等。

生物传感器指的是能够将生物学过程转化为可测量信号的装置，主要包括酶传感器、免疫传感器、微生物传感器等。

一般智能传感器采用半固态或全固态材料，结构微型化、集成化，系统向多功能、分布式、智能化、无线网络化方向发展。这一阶段的传感器不仅能进行多功能检测，还能通过边缘计算实现在线数据处理，并基于无线网络实现数据的集中管理。

智能传感器产业链的分布和特征展示了该领域的复杂性和多样性。整个产业链涉及多个环节，包括设计、制造、封装、测试、软件、芯片及解决方案、系统/应用、以及研发与开发。这些环节共同支撑着智能传感器的全面发展。

智能传感器产业相关环节(引自中国物联网研究院报告，黑色字体为国外机构/公司,蓝色字体为中国机构/公司)

产业链的上游主要集中在传感器的原材料生产、研发、设计、软件应用以及相关测试技术的制造环节。该环节的主要参与方有中科院微电子、索尼、博世、高通、三环集团、东方电子、风华高新等。

在这一环节中，原材料供应商处于充分竞争的行业中，技术痛点、成本构成、厂商议价能力等方面因不同领域而有所差异。

产业链的中游是传感器的核心环节，包括各种传感器生产和集成厂商。该环节的主要参与方有汉威科技、格科微电子、武汉高德红外、浙江大力科技、麦尔克、科陆电子、歌尔股份、华工科技、四方光电、美新半导体等。

这些制造商对上下游的议价能力强，市场格局较为分散。中国的智能传感器品牌众多，但市场份额主要集中在头部企业。这些企业在技术或产品上具有代表性，对行业产生重大影响，并占据重要市场份额。

产业链的下游涵盖了应用层，包括传感器应用系统和应用解决方案的开发、生产和销售。下游市场广泛而丰富，不同公司聚焦的领域存在差异。该环节的主要参与方有比亚迪、水木智芯、三诺生物、长虹美菱、华帝股份、豪威科技、美泰科技等。

头部传感器厂商的下游客户主要涵盖汽车电子、工业制造、网络通信、消费电子、医疗电子、智能仪表、可穿戴设备、智能家居、物联网等领域。

品类多、价值低、作用大：全球传感器和智能传感器市场价值接近2000亿美元，种类超过6万，尽管多数单品价格低、市场容量小，但其作为工业基石，在各类产业中发挥着基础和关键作用。

投入大、壁垒深、产出慢：由于涉及多个学科的交叉融合，技术突破需要多个环节的协同联动。传感器产业特有的“手艺”气息意味着对工艺优化的极高要求，商业化周期长。

高度依赖下游应用商：产品下游应用分散，主要依赖于仪表制造商、工程集成商及终端产品推动市场应用。

智能传感器作为连接虚拟与现实的关键桥梁，在智能化时代中占据着至关重要的位置。它们在工业、汽车、通信等多个领域的应用正日益深入。截至2022年，全球智能传感器市场规模达到了418.6亿美元，预计到2025年将增长至572.5亿美元，年均复合增长率达11%。

在中国，智能传感器市场同样表现出强劲的增长势头。得益于5G基站等基础设施的大规模建设以及智能家居等产品的不断增长，传感器需求持续上升。据中国信通院数据显示，中国物联网传感器市场规模从2019年的783.9亿元增长至2022年的1154.4亿元，预计到2025年将达1795.5亿元，未来三年的年均复合增长率约为15.86%。

全球智能传感器市场的主要厂商包括英飞凌、爱默生、西门子、博世、楼氏电子、意法半导体、霍尼韦尔、横河电机、欧姆龙等。

许多国家已将智能传感器的发展视为促进数字经济产业增长的关键措施，通过资金支持、联合研发和下游应用推动等方式加以扶持。北美、欧洲和日本在智能传感器市场占有主导地位，其中北美产值占比最高，达43.3%，欧洲次之，占29.7%，亚太地区（包括中国、印度等）保持较快增长。

在中国，截至2023年11月，共有智能传感器相关公司1.7万余家，其中广东省领先，其次是江苏省、浙江省、上海市和北京市。智能传感器产业主要集中在沿海经济发达地区，华东地区企业数量占全国的42.5%，中南、华北地区也有大量企业。

智能传感器已广泛应用于消费电子、汽车、工业、医疗、通信等领域。随着人工智能和物联网技术的发展，其应用场景将更加多元化。智能网联汽车、智慧医疗和智慧城市等新兴产业领域将为智能传感器行业带来更广阔的市场空间。

总体来看，智能传感器市场呈现出持续增长的态势，其在多个领域的应用前景广阔，是未来技术发展的重要组成部分。

传感器的发展经历了从结构型、固定型到智能化的演变，功能和性能随之不断提升和优化。伴随着新型敏感材料、芯片制造技术、加工工艺技术、工业技术等的进步，智能传感器的更新迭代速度持续加快，未来将向微型化、集成化、融合化、智能化、无源化及低功耗等方向发展。

微型化与集成化：智能传感器的体积会直接影响其未来的应用领域与空间，为提高智能传感器的应用范围与应用效果，应重点研究微型化智能传感器，通过半导体技术设计微型传感器，可降低智能传感器的成本，提升其实际应用空间。

通过MEMS技术，智能传感器实现了更高的集成度和更小的体积，有利于提升产品适应性，降低重量和功耗，扩展应用范围。MEMS智能传感器整合了微型机构、传感器、执行器及控制电路等，具备小体积、低成本、低功耗等特点。

融合化与智能化： 多功能化对智能传感器的发展起着一定的导向作用，结合不同领域的具体发展需求，有机结合多种传感器元件，可以全面提升智能传感器的应用价值与必要性。此外，设备智能化程度的提升导致搭载的传感器数量增加。

通过多传感器的融合以及软件和算法的协同工作，提高了信号识别与收集的效果，并增强了智能设备的集成化程度。未来，融合了传感器技术和人工智能的新一代智能传感器将具备更高的智能化和自主决策能力。在物联网系统中合理使用智能传感器，将有助于提高企业整体管理水平和准确率，进一步为物联网稳定运行提供保障。

无源化与低功耗：当前大多数无线传感器通过电池供电，无法满足千亿互联、海量部署的场景要求，存在低碳环保要求不达标、极端环境部署受限、极低成本部署受限、终端尺寸受限等问题。无源传感器技术用环境能量转化为电能，实现无需外部电源的自供能，降低部署成本。主要能量采集技术包括环境光能、振动能、热能和射频能量采集。

未来的智能传感器技术正朝着集成人工智能功能的新方向发展，英飞凌科技公司与Archetype AI公司的战略合作就是这一趋势的典型例子。他们的合作旨在加速开发具备人工智能功能的传感器芯片，以促进生活的便捷、安全和环保。

Archetype AI公司正在研发一种名为“物理AI”的创新人工智能模型，并据此提出了一个首创性概念——“大行为模型”（Large Behavior Model, LBM）。

根据Archetype AI的介绍，这是一种多模态人工智能基础模型，通过融合实时传感器数据和自然语言处理，能够揭示隐藏在非结构化传感器数据中的行为模式，以人为中心设计，旨在帮助人们更好地理解和解决现实世界中的问题，同时提供开发者平台，让开发者能够利用这一技术来解决各种实际问题。

在此合作框架下，英飞凌将成为首家试用LBM人工智能开发者平台的公司。该平台能自动生成代码，为特定的传感器用例创建人工智能代理，以在客户设备上运行边缘模型。

利用该平台，英飞凌将为电视、智能扬声器和智能家居设备带来新的感知能力，这些设备将能够感知周围人员的存在，并在适当时机自动唤醒和展示信息。用户可通过手势控制设备，同时设备可根据人员的在场情况自动开启和关闭，以降低能源消耗，助力减碳。

在迈向多技术融合的未来，智能传感器不仅在技术上取得了质的飞跃，而且在推动整个社会向智能化转型的过程中，扮演着至关重要的角色。智能传感器的创新，不仅体现在更精准的数据收集和分析上，而且在于它们与数字化技术、人工智能等的深度融合。

在智能物联2.0的大背景下，智能传感器作为整个技术系统的基石，正加速推进社会向更高级别的智能化方向迈进。

从智能家居到智慧城市建设，从环境监测到工业自动化。它们提升了生活和工作的效率与安全，助力环境保护和可持续发展。展望未来，随着技术的持续进步，智能传感器将成为塑造更加智能、高效、安全和绿色世界的核心力量。它们将更深入地融入我们的日常生活，成为连接物理世界与数字世界的重要桥梁，推动全球社会和科技的持续发展。

参考文献：

《物联网中智能传感器的实践应用》，光源与照明

《2022年中国智能传感器行业概览》，头豹研究院

《物联网传感器 头豹词条报告系列》，头豹研究院

《中国智能传感器产业发展报告》，中国（无锡）物联网研究院

《传感器：智能时代的“慧眼”》，人民日报

《面向物联网应用的十大智能传感器技术趋势》，电子工程专辑

《Infineon and Archetype AI to Collaborate on Sensor Solutions with AI Functionalities》，EE Times Asia

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