未来的传感器产品将如何迭代？这是在业内受到持续关注的问题。

众所周知，AI在大模型与GPT到来后，正式走上了一个新的台阶，但实际上，嵌入式产品很难负担新型AI所需的算力，尤其传感器产品，在低功耗和低成本作为客户重点要求的情况下，新型大算力AI很难被应用其中。

不过，AI传感器或者说智能传感，并未就此停滞发展。反之，在业内专家的不断摸索下，一条适合智能传感发展的新道路已出现。

这其中有三个重点：一是需要把云端AI下沉到边缘端（即传感器设备），让传感器从简单的感知能力升级到具有数据处理能力；二是需要让传感器实现互联互通，并在云端共享及处理大量数据实现预测性维护；三是基于传感器现有能力，实现智能化功能扩容（比如将压力传感器用来辅助定位导航）。

以上三个重点所代表的路线，也是业内普遍认可的传感器迭代趋势。不过在概念之外，是否有案例可以更详细地解释以上说法呢？

就在近日，由Aspencore主办的CEO峰会在深圳大中华喜来登酒店六楼正式举行，来自Bosch Sensortec亚太区总裁的王宏宇先生，便带来了主题演讲《嵌入式AI与MEMS传感器塑造未来，开启全新视野》。而本次Bosch Sensortec亚太区总裁王宏宇先生的演讲，就重点对上文提到的几个传感器迭代方向进行了分析。

接下来，本文就将结合产业情况与王总的观点，聊一聊传感器三大可能的迭代方向。

图源：Aspencore

AI，传感器单品迭代的重点方向

回顾整个传感器发展的历史，曾经人们只是在大量的电子设备上使用传感器，而传感器一直以来的主要责任，就是把物理信号包进来转成数字信号，或者把模拟信号放大，进而传到下一级。

不过后来，随着系统包括控制器开始要求传感器做一些简单的运算，比如敲击、翻转（因为这样的话给整个系统会减轻负担），于是传感器成为能够评估和处理数据的元器件。此后，AI传感器即智能传感的概念出炉，大家都认为，传感器将不再满足于现状，而是需要具备更多智能和学习的功能。

为什么传感器需要智能？来自Bosch Sensortec亚太区总裁的王宏宇先生介绍道，“我们现在讲一个概念，就是需要把AI慢慢从目前云端下沉到边缘，边缘智能可以带来很多好处：第一就是它的实时性非常好，当我们的AI部署到智能器件，传感器也好，或者MCU也好，功耗相对比较低。第二它对个人数据的保护会起到非常关键的作用，需要把所有数据都传到云端去处理。第三，把AI技术用到消费产品，很重要的就是人的个体差异性很大，只有通过边缘化的智能，才能对我们的用户或者给我们用户提供更好的用户体验，所以我们叫做个性化的服务。”

也就是说，低功耗、保护边缘数据、满足个体差异，是传感器+AI的重点工作，也只有应用AI才能使传感器满足以上条件。

但除了AI，传感器还需要如何演进？

互联，多传感器应用方案的必经之路

除了智能，传感器还要能互相连接，因为连接就能创造出更多价值。

在演讲中，王总以四合一环境类传感器为例（包含压力、温度、湿度等）进行说明。“以前传统的做法就是用环境类传感器，把物理信号收集进来，通过算法进行学习，做成模型，然后我们把它部署到终端的器件上，比如可以去检测尿不湿的干洁程度，也可以放在家电冰箱里检测气体和食物的变化（是否有异味），这是通过单体传感器去做的。”

不过这是集成多功能的单体传感器，过去叫单线合作，可以在一个时间节点测很多气体的变化，当然也可以把时间的维度拉长，这样的话形成一个三维的图谱式的数据收集，不过这都是通过一个单体传感器来做。

但实际上，单体传感器已难以满足现在的市场需求。王总继续以环境类传感器用到森林野火检测的案例讲解：“目前，全球20%的二氧化碳排放是由森林野火造成的，怎么提前预防森林野火发生，是我们一些客户想解决的问题。”

图源：Aspencore

为满足客户需求，Bosch Sensortec团队开始进行研究，于是发现，单点的传感器很难完成此项工作，因为森林面积比较大并且气体流动情况复杂，传感器很难通过单点测量做精准的预测。

于是，传感器互联成了必要选项，这其中，传感器需要通过太阳能供电，还需加上互联互通的芯片。当森林野火的时候会引起气体、温度、湿度的变化，通过多点部署传感器，并收集所有点的数据传到云端，然后再在云端进行二次开发和处理，接着就会通过一些前期预测，去检测气体变化，继而在野火真正发生之前，可以在10到1个小时之前预防，通知消防队到现场做灭火或者预防措施。通过这种方式，在森林野火就能被扼杀在摇篮中。

这也是传感器未来的一大发展趋势，即除了本地单体智能，多个传感器联结在一起共享数据，做预测性维护。

那么，在AI和互联之外，传感器还有哪些值得关注的演进方向？

功能扩容，传统传感器的再探索

现在传统的传感器都有非常清楚的测量目标，比如大气压强、震动、转动等。但新时代，传统的传感器不仅能完成满足现有的需求，还将进行功能扩容。

比如手机和手表中的压力传感器，现在不单只是监测压力情况，还能够准确地进行地面检测，改善设备的位置服务，精准完成航迹推测计算。从目前的应用来看，压力传感器可以检测到使用者具体在大楼的哪一层，当出现故障的时候，救火队员就可以及时定位，可以进行室内导航。类似的应用已经存在，这也是消费类电子对压力传感器的主要诉求之一。

当前，随着传感器的精度提高，压力传感器基本上可以检测到20厘米高度的变化，通过这个高精度的压力传感器，不光能够检测到客户所在楼层的位置，还可以检测到人下楼的状况。当用户在下楼的时候，每一个台阶可以非常清楚地被感知。

通过进一步地提高传感器的精度，有可能在传统直接测量的前提下实现更多功能。比如，可以用到高精度的压力传感器辅佐健身训练，把压力传感器集成到耳机，当用户做仰卧起坐的时候，可用以检测其动作是否标准，从而帮助用户更精准地测量卡路里的消耗。

综上所述，仅仅是传统的压力传感器就能衍生出更多用力支持的应用，那么，测量其他物理量的传统传感器，也将有更值得挖掘以及待扩容的功能。

结语

以上便是传感器的三个趋势。未来，通过推进新的技术发展，以及挖掘传统传感器的剩余价值，并结合云为不同的场景赋能，将为新时代的传感器带来更大想象空间，更广袤的市场。