【仪表网 展会前线】物联网传感器/MEMS展区惊艳亮相第84届中国电子展。该展区，将成为传感器产品与技术交流展示平台，展望未来发展“宏伟蓝图”的窗口，呈现中国MEMS和传感器产业现状，助推我国传感器领域未来发展。近年来，传感器技术新原理、新材料和新技术的研究更加深入、广泛，新品种、新结构、新应用不断涌现。其中，“五化”成为其发展的重要趋势。
一是智能化。一个方向是多种传感功能与数据处理、存储、双向通信等的集成，可全部或部分实现信号探测、变换处理、逻辑判断、功能计算、双向通讯，以及内部自检、自校、自补偿、自诊断等功能，具有低成本、高精度的信息采集、可数据存储和通信、编程自动化和功能多样化等特点。另一个方向是软传感技术，即智能传感器与人工智能相结合，目前已出现各种基于模糊推理、人工神经网络、专家系统等人工智能技术的高度智能传感器，并已经在智能家居等方面得到利用。
二是可移动化，无线传感网技术应用加快。该技术被美国麻省理工学院（MIT）的《技术评论》杂志评为对人类未来生活产生深远影响的新兴技术。目前研发重点主要在路由协议的设计、定位技术、时间同步技术、数据融合技术、嵌入式操作系统技术、网络安全技术、能量采集技术等方面。迄今，一些发达国家及城市在智能家居、农业、林业监测、军事、智能建筑、智能交通等领域对技术进行了应用。
三是微型化，MEMS传感器研发异军突起。随着集成微电子机械加工技术的日趋成熟，MEMS传感器将半导体加工工艺（如氧化、光刻、扩散、沉积和蚀刻等）引入传感器的生产制造，实现了规模化生产，并为传感器微型化发展提供了重要的技术支撑。目前，MEMS传感器技术研发主要在以下几个方向：（1）微型化的同时降低功耗;（2）提高精度;（3）实现MEMS传感器的集成化及智慧化;（4）开发与光学、生物学等技术领域交叉融合的新型传感器。
四是集成化，多功能一体化传感器受到广泛关注。传感器集成化包括两类：一种是同类型多个传感器的集成，即同一功能的多个传感元件用集成工艺在同一平面上排列，组成线性传感器（如CCD图像传感器）。另一种是多功能一体化，如几种不同的敏感元器件制作在同一硅片上，制成集成化多功能传感器，集成度高、体积小，容易实现补偿和校正，是当前传感器集成化发展的主要方向。
五是多样化，新材料技术的突破加快了多种新型传感器的涌现。新型敏感材料是传感器的技术基础，材料技术研发是提升性能、降低成本和技术升级的重要手段。除了传统的半导体材料、光导纤维等，有机敏感材料、陶瓷材料、超导、纳米和生物材料等成为研发热点，生物传感器、光纤传感器、气敏传感器、数字传感器等新型传感器加快涌现。另据BCCResearch公司指出，生物传感器和化学传感器有望成为增长快的传感器细分领域，预计2014至2019年的年均复合增长率可达9.7%。
未来值得关注的四大领域
随着材料科学、纳米技术、微电子等领域前沿技术的突破以及经济社会发展的需求，四大领域可能成为传感器技术未来发展的重点。
一是可穿戴式应用。据美国ABI调查公司预测，2017年可穿戴式传感器的数量将会达到1.6亿。以谷歌眼镜为代表的可穿戴设备是受关注的硬件创新。谷歌眼镜内置多达10余种的传感器，包括陀螺仪传感器、加速度传感器、磁力传感器、线性加速传感器等，实现了一些传统终端无法实现的功能，如使用者仅需眨一眨眼睛就可完成拍照。
二是无人驾驶。在该领域，谷歌公司的无人驾驶车辆项目开发取得了重要成果，通过车内安装的照相机、雷达传感器和激光测距仪，以每秒20次的间隔，生成汽车周边区域的实时路况信息，并利用人工智能软件进行分析，预测相关路况未来动向，同时结合谷歌地图来进行道路导航。奥迪、奔驰、宝马和福特等汽车巨头均已展开无人驾驶技术研发，有的车型已接近量产。
三是医护和健康监测。国内外众多医疗研究机构，包括的医疗行业巨头在传感器技术应用于医疗领域方面已取得重要进展。如罗姆公司目前正在开发一种使用近红外光（NIR）的图像传感器，其原理是照射近红外光LED后，使用专用摄像元件拍摄反射光，通过改变近红外光的波长获取图像，然后通过图像处理使血管等更加鲜明地呈现出来。一些研究机构在能够嵌入或吞入体内的材料制造传感器方面已取得进展。如美国佐治亚理工学院正在开发具备压力传感器和无线通信电路等的体内嵌入式传感器，该器件由导电金属和绝缘薄膜构成，能够根据构成的共振电路的频率变化检测出压力的变化，发挥完作用之后就会溶解于体液中。
四是工业控制。2012年，GE公司在《工业互联网：突破智慧与机器的界限》报告中提出，通过智能传感器将人机连接，并结合软件和大数据分析，可以突破物理和材料科学的限制，并将改变世界的运行方式。报告同时指出，美国通过部署工业互联网，各行业可实现1%的效率提升，15年内能源行业将节省1%的燃料（约660亿美元）。2013年1月，GE在纽约一家电池生产企业共安装了1万多个传感器，用于监测生产时的温度、能源消耗和气压等数据，而工厂的管理人员可以通过iPad获取这些数据，从而对生产进行监督。
