IoT 物联网场景中，传感器无处不在，它是物联网不可或缺的一部分。第一个恒温器于19世纪80年代末问世，而红外传感器自20世纪40年代末开始出现。物联网及其对应的工业物联网(IIoT)正在将传感器的使用提升到一个新的水平。广义上讲，传感器是检测和响应环境变化的设备。输入可以来自各种来源，如光、温度、运动和压力。传感器输出有价值的信息，如果它们连接到网络，它们九可以与其他连接的设备和管理系统共享数据。

物联网传感器的类型很多，应用和用例的数量更多。比如：温度传感器：测量物体或空间的温度。温度传感器的使用范围很广，例如在适当的温度下管理食品和食品以及监测机器的异常温度上升。温度传感器种类繁多，例如热敏电阻、热电偶、电阻温度检测器、双金属片、压力温度计和辐射温度计。湿度传感器：虽然湿度传感器最明显和最广泛的用途，是在气象站中报告和预报天气，但同时，湿度和水分传感器也广泛用于农业、环境监测、食品供应链、暖通空调和健康监测。接近传感器：接近传感器最适合检测运动。这些传感器可用于零售行业，以检测附近产品的特价，检查停车场的停车位等。接近传感器的类型为电感传感器，电容传感器，光电传感器和超声传感器。加速度传感器：加速度计测量加速度，它代表每单位时间的速度。通过测量加速度，可以测量物体的倾斜度和振动等信息。加速度计有多种类型，例如使用称为 MEMS（微机电系统）技术的电容式……

我国移动物联网连接数占全球70%

今年年初从工业和信息化部获悉，我国移动物联网用户规模快速扩大，截至2022年底，连接数达18.45亿户，比2021年底净增4.47亿户，占全球总数的70%。网络基础设施更加坚实，多网协同格局初步建立。截至2022年底，移动通信基站总数达1083万个，全年净增87万个。我国已经初步形成窄带物联网（NB—IoT）、4G和5G多网协同发展的格局，网络覆盖能力持续提升。其中，窄带物联网规模全球最大，实现了全国主要城市乡镇以上区域连续覆盖；4G网络实现全国城乡普遍覆盖；5G网络已覆盖全部的县城城区。

移动物联网连接数快速增长，“物”连接快速超过“人”连接。统计显示，截至2022年底，我国移动网络的终端连接总数已达35.28亿户，其中代表“物”连接数的移动物联网终端用户数较移动电话用户数高1.61亿户，占移动网终端连接数的比重达52.3%。应用场景不断丰富，产业链持续完善。我国已形成涵盖芯片、模组、终端、软件、平台和服务等环节的较为完整的移动物联网产业链。窄带物联网已形成水表、气表、烟感、追踪类4个千万级应用，白电、路灯、停车、农业等7个百万级应用。移动物联网终端应用于公共服务、车联网、智慧零售、智慧家居等领域的规模分别达4.96亿、3.75亿、2.5亿和1.92亿户，行业应用正不断向智能制造、智慧农业、智能交通、智能物流以及消费者物联网等领域拓展。

全球物联网传感器占所有传感器出货量三分之一

近期，全球知名物联网行业咨询机构IoT Analytics Research发布了《2022-2027 年物联网传感器市场报告》，报告中数据指出，全球物联网传感器占 2022 年所有传感器出货量的三分之一，现在每个物联网设备平均配备4个传感器。近年来物联网的兴起与传感器的兴起齐头并进。平均而言，每个新上线的物联网设备都会连接4个新传感器。目前有大约 140 亿个物联网连接，这意味着已经部署了超过 500 亿个连接的物联网传感器。

物联网传感器技术在物联网技术堆栈中起着至关重要的作用，因为这些传感器从物理世界收集数据并将其转换为数字信号。2022 年出货的所有传感器中有三分之一是物联网传感器，这意味着它们是物联网连接设备的一部分。根据《2022-2027 年物联网传感器市场报告》，物联网传感器市场在 2022 年达到 $10.9B（109亿美元），预计未来五年的复合年增长率将达到 16%，2027年物联网传感器市场有望达到221亿美元。基于 MEMS 的物联网传感器市场尤为强劲，到 2022 年占全球传感器收入的 50%。该细分市场的领先公司是博世（Bosch Sensortec）和意法半导体（ST Microelectronics）。图像传感器市场对物联网也特别重要，因为三个最重要的物联网用例推动了它的采用，即机器视觉、联网监控摄像头和高级汽车驾驶辅助系统。该领域的领先传感器供应商包括Sony和AMS AG。

物联网传感器4大技术趋势

传感器变得越来越智能：物联网传感器技术的关键创新包括更高的计算能力和检测来自多个离散传感元件的信号的能力，业界将这些更先进的设备称为“智能传感器”。智能传感器不是简单地将传感器信号传递到价值链的下一级，而是可以直接处理信号，通过这种方式，传感器成为边缘设备。最先进的智能传感器现在也将 AI 融入到它们的设计中。这些传感器专为人工智能推理而设计，具有许多优势，例如可以立即做出决策，并且可以处理敏感数据而无需将其传输到其他地方，从而减少数据被盗的风险。

传感器变得越来越节能：越来越多的传感器使用可再生能源为自身供电，例如太阳能或动能，从而无需更换电池或接入其他电源。这项创新提高了物联网设备的可靠性和使用寿命，尤其是那些部署在偏远或无法访问的位置的设备。这些设备是自我可持续的，有助于减少整个系统设备对环境的影响。能量收集的使用导致传感器设计发生变化，通过以下变化使传感器更加节能：减小外形尺寸，使用小型超低功耗微控制器（例如 STMico STM8L）传感器不会消耗太多能量；提高信噪比，为了节省能源，传感器可以内置一个信号处理组件，可以滤除噪声或干扰，以便有针对性地使用传感器，来检测和测量那些被需要的信号。

虚拟传感器应用越来越广：在某些情况下，安装物理传感器不切实际或成本高昂（例如，在复杂或危险的环境中）。即将推出的替代解决方案包括软传感器和虚拟传感器。软传感器（Soft Sensors）是一种计算算法，它基于其他现有的物理传感器和推断测量量值的算法/计算模型来估计难以测量的量的值。有许多著名的软件算法（例如卡尔曼滤波）可以视为是软传感器，更近期软传感器的实现会使用类神经网络以及模糊逻辑。虚拟传感器（Virtual Sensors）类似于软传感器，不同之处在于它的值不是基于现有的物理传感器，而是纯粹基于算法/计算模型。

多传感器融合是趋势：传感器是自动驾驶汽车的重要组成部分，因为它们为汽车提供有关其周围环境的信息。车辆的车载计算机使用此信息来导航和做出决策。自动驾驶的三个关键传感器包括 LiDAR（激光雷达）、雷达（毫米波、超声波等）和 3D 相机（图像传感器）。奔驰、宝马、沃尔沃和通用汽车等主要汽车制造商已选择激光雷达作为自动驾驶核心传感器。此前（2021 年之前），特斯拉主要依赖雷达技术。然而，最近该公司通过在 2021 年从 Model 3 和 Model Y 中移除雷达，随后在2022 年从 Model S 和 Model X 中移除雷达，开始向 Tesla Vision（基于摄像头的视觉系统）过渡。索尼、Mobileye 和 Waymo等公司目前正专注于物联网传感器技术创新，将摄像头与激光雷达、毫米波&超声波雷达等其他传感技术相结合，以改进其自动驾驶解决方案的图像分析。由于相机、雷达和 LiDAR 感知环境的不同特征，这种组合背后的算法（也称为“传感器融合”或“冗余”）是为系统提供更丰富的数据模型来决定行动方案或计算输出。

这些趋势，均与未来传感器在物联网中发挥的更大作用息息相关。工信部有关负责人表示，“十四五”时期，将面向重点场景实现移动物联网网络深度覆盖，形成固移融合、宽窄结合的基础网络，加快移动物联网技术与千行百业的协同融合，推动经济发展提质增效、社会服务智能高效、百姓生活方便快捷。未来，物联网仍将是传感器最广阔的市场之一，尤其是结合我国数字中国等政策支持，值得许多传感器厂商基于自身的传感器技术优势，去开发新的用例，去定义新的产品。

文章来源： 潇湘晨讯，传感器专家网，微型计算机