2024先进感知新技术及新应用白皮书

图1先进感知技术发展方向 01 先进感知发展概述 伴随着数字经济蓬勃发展带来的产业数字化浪潮，物联网技术迎来快速发展期，2022年8月我国移动物联网连接数首次超过移动电话用户数，正式步入网络连接“物超人”时代，物联网市场向着千亿级连接规模迈进。“万物智联，感知为先”，感知技术是物联网系统最为重要的底层数据来源及核心技术支撑。近年来，随着千行百业感知需求的持续增长和感知场景的不断细分，感知技术在以下领域的技术瓶颈凸显，制约了产业进一步发展：一是垂直行业发展带来新应用场景，感知设备需要拓展感知范围、提高感知精度、增加可感范围；二是物联网终端空间有限，感知设备体积需要进一步压缩；三是智能化发展需要传感器集成通信、供能、校准、处理等更多功能，提供更多服务；四是当前有线连接的传感器由于施工难度高、布设拉线成本超高，应用受到制约。 感知技术是多学科、多技术、多领域的融合体,产业链覆盖材料、电子、通信、计算机软硬件、机械、理论数学等领域。为满足各类应用对感知能力的需求，近年来先进感知技术不断发展，通过对机理、材料、工艺和算法等四个方 面的技术创新持续拓展感知范围，提升感知精度，优化感知效率。 02 感知新机理是指基于物理、化学、生物的基本效应，采用新的感知机理，提高传感设备的感知范围、灵敏度、精确度和响应速度等核心性能指标，以满足不断变化和发展的行业应用需求，近年来重要创新包括无源感知技术、通感一体技术及量子传感。 感知新材料是指不同于传统金属材料以外的，可用于响应环境变化并传递电信号的新型材料，是传感技术未来的重要发展方向之一，主要包括柔性传感材料和触觉传感材料。 感知新工艺是制作传感器件实体的重要步骤，工艺的发展可以使技术创新不止停留在想法层面，而是完成工程化实现，目前业界主要关注智能微系统工艺及激光直写共形制造工艺。随着物联网技术的不断发展，应用场景不断拓展，用户对于传感能力的要求越来越高，但传感器硬件的开发周期较长，难以快速满足市场需求。因此，各传感器厂商逐渐从单纯围绕硬件竞争，进入到围绕“算法+硬件”竞争的阶段。 感知新算法可用于提高传感精度，或以原始数据为基础实现新的感知能力，主要包括脑电传感算法和光纤传感算法。 在上述四类技术创新基础上，先进感知将持续强化自身能力，向着微型化、集成化、无线化、智能化趋势发展，以实现高精度、大量程、小体积、抗干扰、易部署等优质特性。 先进感知新机理 无源感知通感一体量子传感 先进感知新技术及新应用 先进感知新机理 在先进感知新机理方面，无源感知、量子传感和通感一体是其中典型代表技术，在低空经济、智慧城市、航空航天、智慧医疗和生物医学等领域具有极大应用价值。无源感知利用无源物联免电源、易部署技术优势，极大的地降低特定场景的感知成本，拓展感知广度；量子传感通过量子效应提高感知精度，具有非破坏性、实时性、高灵敏性、稳定性和多功能等优势；通感一体通过将通信、感知和算力深度融合，提供更加泛在的定位感知服务。 2.1无源感知 （1）无源感知新技术 无源感知是一种不依赖传统电源的传感技术，通过解析无线信号的反射和散射，基于相位信息与传输距离和信号载波波长的关系，推断出目标状态变化，以实现周围环境变化的细粒度感知[1]。无源感知技术按照部署方式分为绑定式感知和非绑定式感知，绑定式感知主要指无源标签绑定在感知目标上，根据标签的感知信息来推感知目标的位置变化、微状态变化等信息。非绑定式感知不对感知目标绑定任何标签等设备，利用感知目标对标签信号的反射影响，构建模型进行感知，减小了设备部署开销。 近年来，无源感知技术取得了显著的进展及成效： 一是与AI技术结合。在无源感知技术中，无线信号“特征成像”和“智能推理”是关键环节，其中“智能推理”需要根据“特征成像”输出的多维特征实现分类、回归等推理过程。传统的建模推理方法由于泛化性的需求导致模型相对简 03 图2基于RFID的感知原理 单，难以用“模型驱动”的方式细致、有效地刻画多维信号特征与最终输出的分类结果之间的非线性关系。结合AI技术后，基于深度学习、强化学习等智能化手段实现“数据驱动”的推理过程，通过大量标记的感知数据实现精确、泛化、鲁棒的泛在智能感知机制[2][3][4]。 二是与新材料和新技术的结合。正交频分复用（OFDM）、可见光通信 （VLC）、气敏材料等技术的应用，为无源感知技术带来了新的发展方向。其中，OFDM技术通过多载波传输特性，增强了RFID系统的传感能力[5][6]，使得在不增加硬件成本的情况下，能够并行收集多维度的传感数据。VLC技术则利用照明设备进行数据传输[7]，为无源RFID标签提供了新的通信方式，实现了可见光与RFID标签之间的创新通信。此外，气敏材料等环境敏感材料与RFID标签的结合[8]，为环境状态监测提供了一种低成本且高效的新方法。 三是基于感知信噪比的粒度优化。感知信噪比（SSNR）作为衡量系统性能的核心指标，可引导技术优化，提升目标信号的识别精度并降低噪声干扰[9]。 此外，基于感知信噪比模型，无源感知技术将能够拓展其应用范畴，包括物体姿态追踪、人体微动作感知和生命体征监测等，同时在感知精度上实现从分米级到厘米级甚至毫米级的跃升。 由于无源感知不带电源的特性，其极易受到环境的干扰，导致感知精度降 04 低，并且感知对象单一，难以全面刻画感知目标的状态，无法实现泛化鲁棒的目标感知。未来，为解决上述问题，无源感知将呈现以下发展趋势：一是利用多个标签构成阵列来解决环境干扰问题，通过构造多条信道保证感知的鲁棒稳定，消除环境因素的干扰；二是将无源感知与视觉等其他模态感知技术进行融合感知，实现优势互补，提升感知鲁棒性；三是提升单标签性能，通过在标签内嵌入低功耗传感设备或者部件，提升感知维度。 （2）无源感知新场景 无源感知技术广泛应用在智慧康养、智慧医疗、航空航天、智慧城市等场景中。针对智慧康养场景，无源感知技术实现家庭场景下无感式的呼吸、心跳检测，实时监测家庭成员的健康状态，对异常情况及时告警。针对智慧医疗场景，无源感知实现输液瓶液位的实时监测，解决了人工记录效率低、时效性差等痛点问题，减少医疗事故的发生。针对航空航天场景，无源感知实现有效载荷运行状态实时监测，提升载荷实时监控和故障处置效率。针对智慧城市场景，无源感知实现了地下管廊中人员的精准定位，提升城市生命线智能化管理水平，减少安全事故发生。 典型场景A：智慧康养——体征监测 传统心跳和呼吸的监测方法包括佩戴专门的可穿戴设备或者利用雷达、wifi等无线通感技术进行监测，存在可穿戴设备需要定期充电、无线信号无法区分多人身份等问题。无源感知通过在胸前部署标签阵列滤除环境的噪声，利用算法从信号中提取心跳和呼吸所对应的信号，再从信号中计算心率和呼吸频率的具体值，从而实现对心跳和呼吸的无源感知。相较于可穿戴设备具有非侵入、非接触、免充电的优势；相较于基于雷达、wifi的通感融合技术相比，可支持多人同时检测心跳和呼吸的“可标识”能力。 05 图4基于RFID的输液滴速监测系统DropMonitor[10] 06 本报告来源于三个皮匠报告站（www.sgpjbg.com）,由用户Id:768394下载,文档Id:181892,下载日期:2024-11-20 图3基于无源感知的呼吸、心跳监测 典型场景B：智慧医疗——滴速监测 输液时滴速监测精度要求高、人力开销大，基于无源感知技术，通过内置无源标签的滴速检测装置，自动、便捷实现滴速监测。其中一个标签为感知标签，用于捕捉液滴滴落带来的信号变化，而另一个为参考标签，用于感知外界环境的多径干扰，基于信号差分的思想设计算法排除外界干扰、提取输液液滴相关的信号，从而准确地计算输液滴速。 典型场景C：航空航天——空间站运维监测 空间站作为复杂的航天器系统，其运行管理涉及环境控制、能源管理、生命保障、科学实验等多个方面。我国空间站科学实验舱中部署有实验柜、供电柜、流体回路设备等大量仪器设备，仪器状态对于空间站平稳运行至关重要。空间站对电池有严格的管理要求，对无源化有强烈需求。基于无源感知技术的智能微系统设备，通过非侵入式安装，实现了对多种柜体有效载荷状态、环境温�度的实时监测，发现异常能耗情况时，提前运维预警，填补了国内航空航天领域无源感知应用空白。 图5空间站中无源感知部署方案 典型场景D：智慧城市——地下管廊巡检 城市综合地下管廊环境复杂、空间狭窄，巡检人员存在缺氧、高温、有害气体泄露等潜在危险，实时精准的人员定位有助于快速定位事故发生位置，及时开展救援。利用无源感知技术，在管廊内壁均匀部署无源感知标签，巡检人员经过标签影响无线信号衰减和多径效应，将接收端信号特征变化结合机器学习、多参数融合等AI技术，构建CSI信道分析模型，分析人员精准的位置信息，实现<2米精度的人员定位。另外，在管廊内需要进行环境监测和能耗管理 07 2.5m 的点位布放无源无线智能感知终端，即放即用，实现对温度、�度、能耗等感知数据的按需采集和自动化上报，解决了传统传感器需插线供电，移动性不足、或需内置电池，人工替换成本高且繁琐等问题。 40 ° 管理平台 工卡签 图6无源无线人员定位方案 2.2通感一体 （1）通感一体新技术 随着无线通信系统的不断演进，未来6G将不仅具备连接万物的通信能力，还将具有无所不在的感知能力，其核心通感一体(IntegratedSensingandCommunica-tions,通感一体)是一种通过共享频谱和硬件来实现通信和感知两种功能的技术[11],既可以 图7通感一体技术示意图 实现对于无设备的目标检测和追踪，提供更加泛在的定位服务；又可以实现对 于环境的感知，为构建数字世界提供海量数据支持。 08 作为6G的关键技术，通感一体技术近年来在理论技术和应用技术方面取得阶段性进展： 在理论技术方面，关于通感一体整体性能指标的研究引发了越来越多的关注，传统无线通信基于信息论，而传统无线感知基于估计理论的指标和极限，为了融合两者，可以将通信指标替换成等效MSE或感知指标替换成信息估计速率，从而实现指标的融合。为解决替换后指标可靠性降低的问题，业界探索建立容量-失真函数，利用一定感知失真下的通信容量来表征通感一体系统的融合性能和理论极限。 在应用技术方面，国内已面向5G-A演进对通感一体技术进行了大量的试验和应用示范。通感一体基站可以为低空经济提供有效的监管手段，通过全天候，无死角，高精度和低成本的感知能力，实现基于通信网络的无人机的检测定位和黑飞监控。此外，通感一体技术在陆地和水域的场景上也进行了大量的测试验证，可实现人、车和无人机等地空多目标同步精准感知。 尽管近年来通感一体技术持续取得进展，但在组网干扰和分辨能力上仍面临挑战：在组网干扰上，在目前的小范围组网测试中，由于基站感知工作态时的发射功率较高，低空探测时的仰角也较高，导致其对于周围通信基站的干扰影响严重。此外，多基站协同感知时彼此干扰的消除也成为一大挑战。在分辨能力上，基站受限于自身的孔径大小，很难实现极高分辨率感知，导致目前感知应用大多都属于检测定位类。环境重构类的应用需要极高的分辨率，需要研发如何利用多基站资源甚至运动的用户终端来构建协同感知模式，形成巨大的合成孔径，实现高分辨率环境重构。 （2）通感一体新场景 近几年，3GPP、ITU等标准组织对通感一体应用场景展开了深入的研究并发布了相应的研究成果[12][13][14]，将场景分为三类：一是检测、定位和跟踪类，以检测目标有无、感知目标位置和速度为基本检测特征，包括无人机、车辆、船只、行人及动物等检测跟踪。二是动作监测，包括人体呼吸监测、运动监测 09 （c）无人机飞行轨迹跟踪（d）无人机防碰撞 图8感知UAV四类典型用例 10 姿势识别等。三是环境监测，包括降雨监测、洪水监测、环境重构、微形变监测等。具体来看： 典型场景A：低空经济——无人机（UAV）检测 面向低空经济发展需求，利用信息通信基础设施泛