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什么是传感器？ -传感器分类传感器-可以向我们传达信息的部件，如名称所示。 利用相对敏感的材料，将感知到的信息转换成电信号和其他信号并加以处理。 传感器的定义是“能够感知规定的被测量物，并按照一定的法则转换为可使用的信号的设备和装置”。
例如，我们最常见的语音控制灯、曝光控制灯根据声音或光的强度进行处理。 常见的是电子秤，一般由秤体、重量传感器、重量指示器、机械传递力和限位机构等部分组成。
传感器的特点是小型化、数字化、智能化、多功能化、系统化和网络化。 这是实现自动检测和自动控制的主要环节。
传感器的存在和发展，使物体有触觉、味觉、嗅觉等感觉，使物体逐渐复活。 因此，在物联网工程中是收集信息的重要组成部分。
通常，根据其基本的感知功能，分为感热元件、受光元件、气体感应元件、感磁元件、感湿元件、感音元件、放射线感应元件、色感应元件和味感应元件等十种。
传感器的特征直线度:传感器的输出量和输入量的实际关系曲线与拟合直线有多大的偏差。 将实际特性曲线与拟合直线之间的最大偏差值定义为全比例范围内的全比例输出值之比。
灵敏度:灵敏度是传感器静态特性的重要指标。 这被定义为输出量的增量与对应的导致增量的输入量的增量的比率。 用s表示灵敏度。
迟滞:传感器在输入量小(正行程)和大(反行程)变化期间，输入输出特性曲线不重叠的现象成为迟滞。 对于相同大小的输入信号，如果传感器的正反行程输出信号大小不相等，则该差称为滞后差。
重现性:重现性是指传感器输入量向同一方向在全范围内连续多次变化时，得到的特性曲线不一致的程度。
漂移:所谓传感器的漂移，是指输入量保持不变，传感器的输出量随时间变化的现象。 漂移的原因有两个。 第一个是传感器本身的结构参数，第二个是周围的环境(温度、湿度等)。
分辨率:当传感器的输入从非零值逐渐增加时，在超过某个增量后出现可观测输出的变化，该输入的增量被称为传感器的分辨率，即最小输入的增量。
阈值:如果传感器的输入从零值逐渐增加，则在达到某个值后会发生可观测输出的变化，该输入值被称为传感器的阈值电压。
传感器的应用传感器被广泛应用于消耗电子、自动运行、工业等领域，通过测量或感知特定物体的状态和变化，改变可传送、处理、可存储的电子信号和其他形式的信息。
传感器在汽车工业中的应用
汽车传感器是信息收集分析的前沿系统，汽车使用的MEMS传感器超过了50个。 一般有两种类型。 一种是车身感觉，包括压力、流量、加速度传感器和陀螺仪等，合计占整车传感器的比重超过95%；另一种是环境感觉，包括激光雷达、毫米波雷达、相机、红外夜视等智能传感设备。
传感器在智能家居领域的应用
传统的传感器在智能家庭领域还是有限的，例如网络开销成本很大。 随着无线传感器网络技术的发展和成熟，无线传感器网络产品凭借其独特的优势取代了传统的有线传感器产品，渗透到智能家居的各个环节，成为市场上新的热点。
传感器在消费电子领域的应用
消费电子是传感器的最大市场，代表智能手机等各种智能设备，国内智能手机行业的发展还处于黄金期，足以深入推进MEMS和传感器产业——预计2014年手机传感器数量约为12个，到2021年将达到20个
传感器在工业领域的应用
在自动生产线上，各构成要素用传感器进行监视，将数据反馈到控制中心，对发生异常的节点进行及时干预，保证工业生产正常进行。 作为“感知系统”，传感器在工业领域，是实现智能工厂不可或缺的部分。
传感器广泛应用于工业机器人。 现在，在劳动强度大的场所和危险的场所，代替人的工作而使用了机器人。 高速、高精度的工作也适合机器人承担。 但是，这些机器人大多是为了进行加工、组装、检查等，是生产用的自动机械式的单能机器人。 但是，这些机器人只采用了检测机械臂位置和角度的传感器。
为了使机器人和人的功能更接近，做更高级的工作，要求机器人具备判断能力，在机器人上设置更多种类的传感器，特别是视觉传感器和触觉传感器，机器人通过视觉来识别和检测物体。
通过触觉给物体以压力感、力感、滑动感、重量感的机器人称为智能机器人。 除了能从事特殊作业外，一般的生产、事务、家务都是智能机器人能够处理的，这是目前正在发展的机器人的主要研究对象之一。
我国传感器行业发展趋势分析——利好政策推动行业快速发展的2017年5月，工信部发布了《智能传感器产业三年行动指南( 2017-2019年)》，着重于智能终端、物联网、智能制造、汽车电子等重点应用领域，有效提高中高端产品的供应能力，促进我国智能传感器产业的发展
总体目标到2019年，我国智能传感器产业明显突破，产业生态比较完善，出现创新能力强的国际先进企业，技术水平稳步提高，产品结构不断优化，供给能力有效提高。 主要涉及三个方面:一是产业规模快速扩大；二是创新能力明显增强；三是生态系统基本完善。 在国家政策的大力支持下，国内传感器企业有望提高技术，摄取更多的市场份额。
2017年12月，工信部发行了《促进下一代人工智能产业发展的三年行动计划( 2018-2020年)》，重点发展智能传感器等相关产业，实现智能传感器技术产品的突破，支持精细化和可靠性设计、精密制造、综合开发工具、嵌入式算法等关键技术开发 明确提出了支持基于新需求、新材料、新技术、新原理设计的智能传感器的开发与应用。
截止到2020年，压电传感器、磁传感器、红外线传感器、气体传感器等性能显着提高，信噪比达到70dB，声过载点达到135dB的声传感器实现批量生产，绝对精度在100Pa以内，噪声水平在0.6Pa以内的压力传感器实现商用，弱磁场分辨率在135dB以下 在仿真、设计、MEMS技术、包装和个性化测试技术方面达到国际先进水平，具备移动可穿戴性、互联网、汽车电子等重点领域的系统设计能力。
传感器的未来市场
1 .物联网产业的发展
物理网络通常在结构上分为感知层、网络层、应用层三部分。 其中，感知层作为数据采集的来源，是实现物联网的基础。 感知层中最重要的组件是多种传感器。
在物联网产业的推进下，智能手机、可穿戴、虚拟现实、智能硬件、视频交互与防范监控、机器人、3G/4G通信技术的推广、5G技术的探索应用以及家庭生活的互联，为人们开放了新的空间和新的用户体验。
在工业领域，智能化工厂、数字化工厂也需要大量智能化设备，大规模数据的应用、远程监控等方式的普及应用也对设备的数据采集和传输提出了新的要求。 在这种背景下，传感器的使用不仅是智能生产、实现智能工厂的关键，也是企业推动智能制造，接受即将到来的物联网时代的前提条件。
2 .产业呈现集群化发展
目前，中国传感器企业正在努力赶走海外企业，出现了一群地区传感器企业。 目前，传感器生产企业主要集中在长三角地区，形成以北京、上海、南京、深圳、沈阳和西安等中心城市为中心的区域空间布局。 其中，主要传感器企业近一半分布在长三角地区，其他分布在珠三角、京津地区、中部地区、东北地区等。
长三角区域逐渐形成了包括热敏、磁敏、图像、重量、光电、温度、气敏等相对完善的传感器生产系统和产业集。 珠三角区域形成以热敏、磁敏、重量、超声为主的传感器产业体系的东北地区主要生产MEMS力感传感器、气感传感器、湿度传感器的京津地区和中部地区以产学研紧密结合的模式发展，主要集中在新型传感器的开发创新上。
3 .车用传感器市场发展迅速
电动汽车市场起飞，人工智能深度学习计算也有望实现，世界一线汽车厂近年来不仅积极投入电动汽车和电动混合动力汽车的开发，还投入大量资源建设先进的驾驶辅助系统( ADAS )，旨在早日到达汽车时代。 近年来，电动汽车和汽车发展迅猛，全球汽车销售量在未来几年仍有限增长，但车用传感器和微机电( MEMS )市场的增长正在加快。
未来的蓝海之星|钛深科学技术
作为我司明星项目之一，钛深科技(深圳)有限公司成立于2018年2月，是一家高科技型的初创企业，前身由美国TacSense Inc .开发，世界首家灵活的电子触觉传感器( fits ) 提供具有超高灵敏度和超高耐噪性能的触觉传感器、灵活的人机界面和可穿戴健康监测技术，解决了当前市场对高精度、大阵列、超灵活的触觉传感器的需求，大力应用于医疗、消费电子、机器人、智能汽车等领域 钛深科技总部位于中国深圳，在中国北京设有办事处，美国加利福尼亚设有研发中心。
目前，研发状况钛深科学技术与中科院深圳先进技术研究院和加利福尼亚大学戴维斯分校长期稳定合作，与加利福尼亚大学研究所签订了独立技术转移框架协议。 该队由十几名国内外高等院校博士后组成，由创始人潘张英明教授领导，从仿生传感技术的源头创新中提供持续的技术支持，始终保持在世界领先水平。 其中包括仿生纳米材料的研制、微纳米精密加工和胶囊化、传感技术和神经接口、机器人自动控制和图像识别算法等领域，构成了完整的触觉传感器系统。 与此同时，项目组还与中国科技大学、上海交通大学、复旦大学、浙江大学、北京航空航天大学等一流大学保持着密切的项目合作与学术交流。
未来研发方向的离子橡胶、离子纸和离子皮:适用于机器人领域的低成本后置方案，完成了人与人可以通过视觉和声音以外的触觉进行交互的试制机，正在准备批量生产试验，预计上市时间为1年左右。
带柔性电池的柔性传感器:适用于完整的柔性规划、服装和医疗监控等领域，目前已完成原型设计，预计上市时间为2年左右。
钛深科学技术随后针对应力应变的情况侵入竞争对手市场，例如手机，由于压力应变仪厚、高、单点面积大，特别不利于集成到体积要求高的消耗电子产品中。
钛深度还发表了通过与温度、PPG模块等其他传感器集成，能够实现人体的多维监视和更高精度的PPG信号监视的融合型传感器。
下游应用状况结语传感器的未来传感器设置在越来越多的设备上，从可穿戴设备到专用传感器都将人们环境的观测结果与计算平台相结合。 业界专家表示，今后6年内，物联网设备总数和可能的传感器数量将在今后6年内多次变化。 现在约有250亿台设备，到2025年会增加到750亿台”。
