在智能时代里，传感器作为数据采集的源头，几乎无处不在。智能最前端所需要的态势感知，就是从传感器开始。无论是智能制造、智慧城市、智慧医疗等，还是智能设备和大数据分析，再庞大的智能系统，都要从传感器开始。
传感器能够感知被测物的信息和状态，可以将自然界中的各种物理量、化学量、生物量转化为可测量的电信号的装置与元件。因此，作为海量数据的接收和传递的入口——传感器，是万物互联的基础。
当然，传感器也经历了多轮技术更迭。如今的传感器正在向智能化、思维化、分析化和诊断化的方向发展。作为一套越来越智能的微系统，传感器也愈发呈现出独立性，并且具有自我纠错的能力。如果算法不仅仅放在机器设备里，而是也可以放在最小的感知单元——传感器中，那么嵌入式人工智能，就会大力推动智能时代的发展。
传感器与智能传感器
回顾传感器的发展历程，可分为三代传感器：第一代是结构型传感器，它利用结构参量变化来感受和转化信号。第二代是固体型传感器，由半导体、电介质、磁性材料等固体元件构成，利用材料某些特性制成。第三代就是今天的智能传感器，由微型计算机和检测技术而成。
具体来看，智能传感器集传感就是芯片、通信芯片、微处理器、驱动程序、软件算法等于一体，其核心优势就在于高复杂度的信息处理能力，以及高集成度的信息传输能力。
普通传感器只有感知——输出的单一功能，以及失效后无法及时判定等问题，已经越来越制约信息技术和自动化技术的发展，已经不能满足人们的差异化需求。智能传感器则具有普通传感器所不能的优势。
智能传感器的最大的特征，也是其最大的优势，就是“智能”。一方面，智能传感器具有自动校准和自动补偿功能。智能传感器可以通过自动校零去除零点，与标准参考基准实时对比，自动进行整体系统标定、非线性等系统误差的校正，实时采集大量数据进行分析处理，消除偶然误差影响，保证智能传感器的高精度。
智能传感器还能够自动补偿因工作条件与环境参数发生变化而引起的系统特性的漂移，如环境温度、系统供电电压波动而产生的零点和灵敏度的漂移，保证传感器的高可靠性和高稳定性。同时，由于智能传感器具有数据存储与信息处理功能，通过数字滤波等相关分析处理，可去除输入数据中的噪声，自动提取有用数据；通过数据融合、神经网络技术，可消除多参数状态下交叉灵敏度的影响，实现动态校准。
除了对原始传感数据进行再次校准和补偿外，智能传感器还支持对原始数据进行特征提取，并基于数据特征实现更复杂的边缘计算模式，实现业务级的智能决策处理能力。比如，机械设备状态监测场景的智能传感器可以在边缘侧实现设备异常故障的识别，并在识别到设备故障后立即触发数据上报和更密集的数据采集模式。
另一方面，智能传感器能够对自身进行自动诊断。普通传感器需要定期检验和标定，以保证它在正常使用时具备足够的准确度，这些工作一般要求将传感器从使用现场拆卸，送到实验室或检验部门进行。对于在线测量传感器出现异常则不能及时诊断。采用智能传感器时，在电源接通时智能传感器就能启动自诊断功能，进行自检，诊断测试以确定组件有无故障。根据使用时间，智能传感器可以在线进行校正，确保稳定可靠地工作运行。
智能传感器还具有判断、分析与处理功能。比如，对于机械设备状态监测场景的智能传感器，智能传感器可以在设备启动时自动调高采集频率，以实现更快的状态变化响应速度；在设备停机时，智能传感器能够自动进入低功耗休眠模式，以延长电池续航时间等。
智能传感器的未来发展
不过，一个传感器能够测量的参数是有限的，于是多个传感器集成在一起便成了新的趋势，各种组合传感器纷至沓来，在智能制造领域迎来广泛发展的空间。温度+湿度、压力+流量、振动+加速度+减速等传感器，成为应用最多的组合。混编传感器舰队，实现多参数检测的“一器多用”，通过检测各种参数来形成闭环自动化的应用。
另一方面，智能传感器还在向着融合传感器的方向发展。比如，智能传感器正在加速无人驾驶汽车的发展，而传感器的多功能融合，将利用不同传感器的优势，提供数据分析和控制能力，从而具备嵌入式智能。这在军事方面也具有重要应用，美国F35战斗机一直在进行多域数据的连接和分析，核心就是利用融合传感器，实现多维数据的高速分析，并且能够利用不同平台来的数据，无论是海上、空天、海下和陆地的传感器数据，多种异构数据并发处理。
传感器与通信、计算机被称为现代信息技术的三大支柱，传感器的作用无论如何强调也不为过。今天，随着新型智能传感器愈发智能化，越来越多的智能传感器已经被用在各种应用中。随着ChatGPT的到来，未来的传感器甚至还将产生认知属性，可以说传感器就是自动化系统的五官，而智能传感器也将引领人类奔向数字化的未来。
