先进传感技术白皮书

感知技术概述

感知技术是物联网的核心，通过各类传感设备获取目标信息，为智能决策和控制提供数据基础。随着信息化深入和场景细分，感知技术面临新的需求：拓展感知范围、提高感知精度、增加感知目标、实现动态优化、深度整合感知与通信/计算/控制，以及实现无源无线化。先进感知技术通过技术创新，提升感知数据准确性和效率，拓展感知范围和规模，实现网络化和智能化。

先进感知技术趋势

先进感知技术发展趋势涵盖感知尖端技术和感知融合技术两方面。

• 感知尖端技术：通过机制、材料、工艺、结构和算法五个方面的技术创新，实现更广泛范围、更高精度信息获取。

  • 新机制：量子传感、脑电传感等为代表，应用于航空航天、安防监控、可穿戴设备等领域。
    • 量子传感：利用量子效应提升感知精度，具有非破坏性、实时、高灵敏度、稳定性和多功能等优势，应用于导航系统、生物分子测量等领域。目前处于设计或原型验证阶段，未来将聚焦重要物理参数测量，如量子重力测量和惯性测量，并与其他技术结合推动社会数字化和智能化转型。
    • 脑电传感：通过脑电采集设备获取脑电信号，实现脑与外部设备信息交换。分为侵入式和非侵入式两种，非侵入式安全性高，向小型化、便携化、可穿戴化和简易化方向发展。应用于医疗、娱乐、军事和教育等领域，未来将用于脑机交互、健康监测、虚拟现实等。
  • 新材料：新型柔性材料、液态金属、金属氧化物材料等，拓展更多业务场景。
    • 柔性传感：利用柔性材料的良好柔韧性和可变形性，制作可穿戴设备，在智能机器人、老年人医疗等领域具有广阔前景。目前主要应用于智能医疗和智能穿戴领域，未来将向提高灵敏度、分辨率和信号处理能力，以及与无线传输和供电模块集成方向发展。
    • 触觉传感：基于柔性材料和先进设备物理技术，提高感知精度和机械性能，应用于智能机器人、自动化微创手术工具、环境检测等领域。未来将向具有更好导电方向性、更精细工艺和更敏感结构的方向发展，实现小型化、高集成化和柔性化。
  • 新工艺：MEMS制造技术是传感器技术的重要发展方向，实现传感器小型化、低功耗和低成本。
    • 片上光学传感：将透镜、光源、波导结构和耦合阵列等光学器件集成在芯片上，实现传感器小型化、低功耗和低成本，并利用纳米光学技术实现高精度目标检测。目前主要应用于智能工厂、智能建筑、危险气体检测等领域，未来将聚焦性能提升，实现与传统光学检测技术相似的精度和识别速度，并进一步拓展应用领域。
    • 微流控生物传感：基于微加工技术，在微米级流道内完成实验室所需所有分析过程，显著减少患者采样等待时间和疼痛。目前主要应用于医疗和生化领域，如妊娠测试、新冠病毒检测等，未来将摆脱辅助识别设备，在癌症、眼科疾病等领域发挥更大价值。
  • 新结构：仿生结构和3D堆叠结构为视觉感知和图像感知提供新思路。
    • 仿生视觉传感：通过模拟生物视网膜结构和原理，提高视觉传感器性能。未来将实现类似人类视觉系统的有效人工视觉系统，并进一步结合深度学习和人工智能技术，提高分辨率和采样率，改善系统环境感知能力。
    • 堆叠图像传感：通过堆叠多层电路和光电器件，提高光接收和处理效率，实现更高图像质量、更低噪声和更好动态范围。未来将集成AI信号处理层，实现智能图像处理算法和存储空间，并进一步广泛用于智能手机、计算机、安防监控、汽车电子等领域。
  • 新算法：通过信号检测、分析和利用新算法，获取新感知信息或进一步提高感知精度。
    • 光纤传感：利用光纤作为敏感元件，检测温度、振动、应力等物理量，具有低成本、易部署和连续监测等优势。目前主要应用于长距离连续监测场景，如大坝、铁路、电力电缆和石化管道等，未来将进一步提高单点或分布式点测量的感知精度，并实现三维定位和信号多组分检测。
    • 超灵敏嗅觉传感：通过交叉敏感传感器阵列和模式识别算法，实现多种气味的准确识别。未来将标准化信号处理输入输出，探索鲁棒的算法，并通过资源利用优化降低硬件要求，实现可穿戴和紧凑的超灵敏嗅觉传感系统。

• 感知融合技术：围绕通信融合、计算融合、智能融合和能源融合等方面加速演进，形成“五新四融”的先进感知技术趋势，推动感知技术向“感知-通信-计算-智能-能源”一体化方向发展。

  • 通信融合：通过无线通信技术实现传感器“割线”，并分析无线通信信号参数特征，实现感知功能。
    • 广域和局域：蜂窝网络实现长距离数据传输，并通过部署集成通信和感知基站，实现降水监测、智能交通和无人机监控等场景的感知功能。被动物联网（RFID）实现局部数据传输和感知，并可实现大规模目标感知。
    • 微域和短程：太赫兹通信实现微域范围内超高速数据传输和高精度感知，提供新的微域感知手段。未来将向传输距离延伸、数据吞吐量增加、数据安全保证和与多节点、多频段、多标准协作方向发展。
  • 计算融合：通过数据压缩、感知内计算和异构计算等技术，满足传感器对高计算能力、低延迟和低功耗的需求。
    • 数据压缩：压缩密集部署的传感器产生的冗余数据，基于深度学习的压缩算法可自动学习数据的特征表示，避免人工限制造成的信息损失，提高数据压缩的准确性和保真度。
    • 感知内计算：在传感器内部构建新的感知计算模块，实现智能信息预处理，减少数据传输规模，简化后处理过程。目前主要应用于图像传感器，未来将结合新材料、新机制和新结构，并引入人工智能算法。
    • 异构计算：利用CPU、GPU、FPGA和ASIC等不同计算单元协同工作，合理分配和协调计算负载，优化计算过程。未来将实现软件和硬件的协同设计，提高计算能力和效率。
  • 智能融合：通过智能微系统、分布式计算和众包传感等技术，有效提升端到端综合感知能力。
    • 智能微系统：实现小型化、无线化和自供能，满足大规模设备快速部署需求。未来将实现不同功能模块的超高密度芯片级集成，并实现传感器自校准、自组织、自适应等智能功能。
    • 分布式计算：实现传感器网络节点之间的数据处理和决策任务，通过任务分配和调度算法，动态协商和调整节点之间的任务分配，并预测节点负载情况，提前进行任务迁移和卸载，优化资源分配。
    • 众包传感：利用众包收集感知数据，将众生成移动设备作为感知节点，实现节点开放性、按需部署和按需调度，满足城市级大规模和细粒度感知任务需求。未来将结合深度学习，实现群体智能感知，提高大规模感知节点构建效率和系统鲁棒性和执行效果。
  • 能源融合：通过能量采集和感知、能量管理等技术，解决传统主动供电（电池/布线）带来的问题。
    • 能量采集和感知：利用可再生能源实现设备自动从环境中获取电力，延长设备使用寿命，并支持传感器获取能量信息。未来将聚焦提高能量采集密度和能量转换效率。
    • 能量管理：包括能量采集管理、存储管理、分配管理和使用管理，确保传感器长期稳定运行。

总结与展望

先进感知技术通过新机制、新材料、新工艺、新结构和新算法等方面的创新，以及感知融合技术在通信融合、计算融合、智能融合和能源融合等方面的加速演进，推动感知技术向小型化、集成化、无线化、柔性化、智能化和无源化方向发展，满足生活、生产和社交领域对感知能力的深入需求。