传感器是一种可以将特定物理量（如光、声音、压力、温度、振动、湿度、速度、加速度、特定化学成分或气体的存在、运动、灰尘颗粒的存在等）转换为电信号来检测、测量或指示它们的装置。当传感器感知并发送信息时，执行器被激活并开始运作。执行器接收信号并设置其所需的动作，以便能在环境中采取行动。
智能传感器是指能够对外界环境信息进行感知、采集并自主判断、分析和处理的智能化传感器件。智能传感器具有信息采集、处理、交换、存储和传输功能的多元件集成电路，是集传感器、通信模块、微处理器、驱动与接口，以及软件算法于一体的系统级器件，具有自学习、自诊断和自补偿能力，以及感知融合和灵活的通信能力。
与一般传感器相比，智能传感器具有如下优点：
自检、自校准和自诊断：自诊断功能在接通电源时进行自检，并通过诊断测试来确定组件是否出现故障。此外，还可以根据使用时间在线修正，微处理器利用存储的测量特性数据进行比对验证。
感应融合：智能传感器可同时测量多个物理量和化学量，给出能更全面反映物质运动规律的信息。例如，融合液体传感器可以同时测量介质的温度、流量、压力和密度。如何机械传感器可以同时测量物体某一点的三维振动加速度、速度、位移等。
精度高：智能传感器具有信息处理功能，不仅可以通过软件校正各种确定性系统误差，还可以适当补偿随机误差、降低噪声，从而大大提高传感器精度。
可靠性高：集成的传感器系统消除了传统结构的一些不可靠因素，提高了整个系统的抗干扰性能。同时还具有诊断、校准和数据存储功能，稳定性好。
性价比高：在同等精度要求下，多功能智能传感器的性价比明显高于功能单一的普通传感器，尤其是在集成更便宜的微控制器之后。
功能多样化：智能传感器可实现多传感器多参数综合测量，通过编程扩大测量和使用范围；具有一定的自适应能力，可根据检测对象或条件的变化，相应地改变输出数据的范围形式；具有数字通讯接口功能，可直接发送到远程计算机进行处理；具有多种数据输出形式，适用于各种应用系统。
信号归一化：传感器的模拟信号通过放大器归一化，然后通过模数转换器转换成数字信号。微处理器又以串行、并行、频率、相位和脉冲等多种数字传输形式进行数字归一化。
智能传感器的需求增长驱动力主要包括：
物联网和工业物联网的日益普及
汽车电动化和智能化趋势
可穿戴消费电子产品的流行
传感器技术和MEMS制造工艺的进步
智能手机中各种传感器的用量越来越多（比如CMOS图像传感器）
工业自动化和智能制造的强劲需求
智慧城市、交通和楼宇的智能化
根据Allied Market Research报告，从2020到2027年，全球智能传感器市场将以18.6%的复合年增长率（CAGR）增长，2027年将达到1436.5亿美元。其中汽车行业是全球智能传感器最大的应用市场，约占四分之一。在2020-2027年的预测期内，汽车智能传感器市场增长率预计将达到21.7%。此外，可穿戴设备和健康医疗应用将为智能传感器带来短期的增长机遇。
从技术角度看，微机电系统（MEMS）占据了超过50%的市场份额。在预测期内，纳米机电系统（NEMS）有望成为增长最快的产品类型，但是MEMS技术仍将保持主导地位。阻碍市场增长的因素之一是，设备中的集成智能传感器会缩短这些设备的使用寿命。
物联网的快速增长和普及带动了智能传感器的强劲需求，下面我们列出10大物联网应用场景，来探讨一下智能传感器在每个应用领域的技术趋势。
智能可穿戴
智能家居
智慧城市
智能交通
智能电网
智能楼宇
智慧农业
智慧医疗
环境监测
智能制造
在很多可穿戴设备中，传感器都是核心器件，也是设备的主要价值诉求。例如，智能手表和智能手环是围绕提供人体健康追踪和运动数据而构建的产品，并逐渐朝着与医疗保健相关的方向发展。虚拟现实、增强现实和混合现实（VR/AR/MR）设备依靠一整套传感器（包括RGB摄像头、惯导、3D摄像头、力度/压力传感器等组合），使得用户能够与周围环境及虚拟内容进行交互。其它可穿戴产品类别（例如电子皮肤贴片、TWS耳机、智能服装等）也都相似，需要一套核心传感器实现人与环境交互。
智能可穿戴设备包括五大模块：处理器和存储器、电源、无线通信、传感器、执行器。其中，传感器是五大模块的创新要素，是人与物沟通的“芯”。得益于传感器技术的进步，可穿戴设备现在可以实现更精准的数据监测。
可穿戴设备中集成了很多种传感器，其中主要包括：
运动型传感器：包括陀螺仪、加速度计、压力传感器和磁力计等。它们主要用在手环等设备中，主要功能是在智能设备中完成运动监测、导航和人机交互。通过运动型传感器随时记录和分析人体活动情况，用户就可以知道自己跑步的步数、骑车的距离、睡眠时间和能量的消耗等运动和身体数据。
生物型传感器：包括血糖传感器、血压传感器、心电传感器、体温传感器、脑电波传感器、肌电传感器等。主要用于医疗电子设备中，例如血压计等。这里设备利用生物传感器采集人体信号，经过信号处理来完成健康预警和病情的监控功能。
环境传感器：包括温湿度传感器、紫外线传感器、颗粒物传感器、气体传感器、pH传感器、气压传感器等，可用于PM2.5便携式检测仪、口罩、便携式个人综合环境监测终端等设备中，通过测试环境数据完成环境监测、天气预报和健康提醒。
智能家居（Smart Home）是以住宅为载体，将安防监控、家电控制、灯光控制、背景音乐、语音声控融为一体，通过综合布线、网络通信、安全防范、自动控制和音视频等技术将家居生活有关的设备智能地联系起来，以集中管理，从而提供更具便捷性、舒适性、安全性、节能性的家庭生活环境。
这些智能家居设备都离不开一个重要的配件，就是传感器。智能家居系统由传感器、执行器、控制中枢、通信网络等部分组成，通过各种类型的传感器获取室内环境的各种数据，目前在家庭中使用比较多的传感器有以下几种：
温度传感器：在智能家居中可以保证室温的恒定。温度传感器可以根据季节的变化或者用户的需求来调整温度。通过温度传感器可以采集温度信息，将温度的信息传递给计算机系统，继而通过中央控制体系传输给空调，实现智能家居的温度控制。
图像传感器：在智能家居系统中，通过PC端的监控，可以将信息发送给用户的手机或者电脑，实现远程监控。在智能监控中，利用图像传感器可以进行光电转换。摄像头主要由CCD或CMOS传感器组成，实现对智能家居的全面控制。
光电传感器：通过光电传感器可以实现对智能家居的全面控制。利用光阻可以设计自动照明灯，通过红外线感应系统，可以实现对居家的便利化照明，不需要人为进行控制。另外，在光电传感器的运用中，通过红外线传感器可以实现对水龙头、温度计湿度等多种条件的控制，这样可以节约相应的资源，且会提升用户的享受。
空气传感器：空气传感器则可以为用户实时监测监控的环境，一旦超出安全指标即可触发家中的空气净化设备来净化空气，为家人营造健康的空气环境。空气传感器可嵌入各种与空气中悬浮颗粒物浓度相关的仪器仪表或环境改善设备，实时监测空气质量。
智慧城市是指使用信息和通信技术（ICT）框架来改善城市管理并鼓励经济增长的城市。ICT与连接的网络（IoT）进行交互，它可以接收，分析和传输有关当前状况和事件的数据。物联网包括可城市更高效或更易访问的任何设备，包括手机、智能车辆、安全摄像机，以及嵌入在道路中的传感器等。
智慧城市的三个主要特征是：物理和技术基础设施、环境监测和响应能力，以及为公民提供的智慧服务。一个智慧的城市由三个层次构成。首先是技术基础，其中包括大量的智能手机和通过高速通信网络连接的传感器；第二层由特定应用组成，要将原始数据转换为警报、洞察和行动都需要适当的工具；第三层是城市、企业和公众的利用情况。许多应用只有在被广泛采用并设法改变行为的情况下才能成功，比如引导人们在下班时间使用公共交通、改变路线、减少能源和水的消耗，或在一天中的不同时间段使用，以及通过预防性自我保健减少医疗保健系统的压力等。
麦肯锡全球分析机构提出的智慧城市三个层次
在智慧城市中，传感器、摄像头、无线设备和数据中心的网络构成了关键的基础架构。其中传感是智能基础架构的核心，传感器是城市景观中隐藏但无处不在的组成部分，是任何智能控制系统的重要组成部分。
传感器网络包括声学、激光雷达、雷达、3D摄像头传感器、环境传感器、流量传感器、气体传感器以及湿度和温度传感器等。集成的传感器系统有助于与应用和集中式平台建立无缝互连的网络。为特定目的而建立的传感器网络（例如路灯）可以启用其他几个连接的应用，例如环境监控、公共安全，这种集中式网络将有助于减少重复的投资成本，并且不需要多个单独的复杂网络。
未来智慧城市主要利用四大传感器技术来扩展其智慧功能——电子传感器、红外传感器、热传感器以及接近传感器和激光雷达传感器。
电子传感器：电子传感器部署在环境监视传感器和速度计传感器中，这些传感器通常部署在智慧城市网络中以执行各种任务，例如监视电源和电流水平以进行故障检测。
红外传感器：红外传感器有助于在动态和不稳定的环境中无偏见地生成数据，从而有助于智慧城市中的决策。
雷达传感器可利用复杂的计算机数据来分析重要的现场信息。
热传感器：热传感器对能量分布进行精确跟踪，而其他智能传感器则可以管理需求侧能量。因此，智能电网传感器有助于提高能源效率。
接近传感器和激光雷达传感器：帮助开发自动车辆系统，这对于使城市完全智能化至关重要。
智能交通就是利用各种智能技术和装备，推动交通的数字化、网联化和智能化。其中，网联化对于智能交通的发展至关重要。利用物联网，可以让交通各环节和各方面成功联网，不仅能有效增强交通监管、升级交通服务，同时还能进一步完善现有交通业态。
智能交通系统(ITS)应用在城市交通中主要体现在微观的交通信息采集、交通控制和诱导等方面，通过提高对交通信息的有效使用和管理来提高交通系统的效 率，主要是由信息采集输入、策略控制、输出执行、各子系统间数据传输与通信等子系统组成。信息采集子系统通过传感器采集车辆和路面信息，策略控制子系统根据设定的目标(如通行量最大、或平均候车时间最短等)运用计算方法(例如模糊控制、遗传算法等)计算出最佳方案，并输出控制信号给执行子系统(一般是交通信号控制器)，以引导和控制车辆的通行，达到预设的目标。
在智能交通系统里，传感器就如同人的五官一样，发挥着不可替代的重要作用，并且在交通运输的各个领域有着广泛的应用。例如，由无线传感器构成的传感网络具备优良特性，可以为智能交通系统的信息采集提供一种有效手段，而且可以检测路口各个方向上的车辆，并根据监测结果，改进简化、改进信号控制算法并提高交通效率。此外，无线传感器网络还可以应用于执行子系统中的控制子系统和引导子系统等方面，如改进信号控制器，实现智能交通系统的公交优先功能。而位置传感器能够有助实现节能、减排等功能。
传感器除了能帮助追踪高速公路实时路况之外，还能提供驾驶行驶时间的预测数据，这些数据将会以动态消息标志(DMS)陈列在高速公路的上方供驾驶参考。大量数据亦有助于交通规划，为未来的高速公路改善计划与决策提供更多有利信息，助力智能交通行业的建设。
智能电网是通过信息化手段实现能源资源开发、转换（发电）、输电、配电、供电、售电及用电的电网系统，通过智能管理可以实现精确供电、互补供电、提高能源利用率、供电安全，以及节省用电的目标。智能电网的好处在于减少二氧化碳排放、节约能源和减少停电，而建立智能电网所需的主要投入都花费在终端电力分布系统上，以及电力设施上的终端信息系统，其中很大一部分投资在传感器网络上面。
IHS报告显示，智能电网相关传感器的市场从2014年到2021年增长近10倍，达到3.5亿美元。传感器网络建设是智能电网改造的重要组成部分，关键是传感器引入各级网格的层次结构。WSN（无线传感器网络）的感知层、网络层和应用层是智能电网构成的三个层面。其中，感知层包括二维码标签和识读器、RFID标签和读写器、摄像头、各种传感器、传感器网络（指由大量各类传感器节点组成的自治网络，具有自组织、自愈合的特点），WSN感知层的主要作用是感知和识别物体，采集并捕获信息。
智能楼宇不同于智能家居，专指办公大楼、购物中心和酒店等非住宅建筑。这些建筑物中的设备都连有传感器，可以提供能源消耗信息，并自动做出优化运营的决策。一系列联网传感器可收集环境信息，以及与楼宇运行和使用情况有关的数据。这些信息既可在边缘（边缘计算）处进行处理，也可发送到到本地或云端运行的中央BMS系统。这些信息再被用于触发自动操作，以便对建筑物内的HVAC系统、照明系统、百叶窗和许多其他设备做出调整。
利用传感器、执行器和控制器在不同子系统之间建立交叉互联，建筑物即可实现“智能化”。如果把互联比作智能楼宇的骨架，那么实际设备和控制装置则相当于建筑物的肌肉和大脑。智能组件之间的这种交互，能够根据室内空气质量（IAQ）和室内二氧化碳浓度来控制通风系统。照明系统也可根据是否有人存在及室内亮度等附加因素予以自动调整，这样可以显著降低能源消耗，同时提高使用者的舒适度和幸福感。
传感器在设备状态监测中起着决定性的作用。安装在设备内部或外部的传感器，可以收集反映设备运行状况的各种参数的数据。例如，在HVAC设备中使用气压传感器进行气流监测，在电机驱动器中使用电流传感器进行电流测量，或者使用微机电系统（MEMS）麦克风进行声音异常和振动测量。这些传感器可以实时地检测出偏离预定最佳状态的状况。
HVAC设备只是作为一个例子来说明传感器如何能够帮助实现状态监测和预测性维护，从而为楼宇经营者、租户和设备制造商发掘更多附加价值。对于电梯、阀门和照明等其他关键的子系统而言，相关半导体解决方案和先进的软件智能可解决维护问题并提供深入洞见。
智能传感在制造过程中的典型应用之一，体现在机械制造行业广泛采用的数控机床中。现代数控机床在检测位移、位置、速度、压力等方面均部署了高性能传感器，能够对加工状态、刀具状态、磨损情况以及能耗等过程进行实时监控，以实现灵活的误差补偿与自校正，实现数控机床智能化的发展趋势。此外，基于视觉传感器的可视化监控技术的采用，使得数控机床的智能监控变得更加便捷。
汽车制造行业应用智能传感也较多。以基于光学传感的机器视觉为例，在工业领域的三大主要应用有视觉测量、视觉引导和视觉检测。在汽车制造行业，视觉测量技术通过测量产品关键尺寸、表面质量、装配效果等，可以确保出厂产品合格；视觉引导技术通过引导机器完成自动化搬运、最佳匹配装配、精确制孔等，可以显著提升制造效率和车身装配质量；视觉检测技术可以监控车身制造工艺的稳定性，同时也可以用于保证产品的完整性和可追溯性，有利于降低制造成本。
高端装备行业的传感器多应用在设备运维与健康管理环节。如航空发动机装备的智能传感器，使控制系统具备故障自诊断、故障处理能力，提高了系统应对复杂环境和精确控制的能力。基于智能传感技术，综合多领域建模技术和新型信息技术，可以构建出可精确模拟物理实体的数字孪生体，该模型能反应系统的物理特性和应对环境的多变特性，实现发动机的性能评估、故障诊断、寿命预测等，同时基于全生命周期多维反馈数据源，在行为状态空间迅速学习和自主模拟，预测对安全事件的响应，并通过物理实体与数字实体的交互数据对比，及时发现问题，激活自修复机制，减轻损伤和退化，有效避免具有致命损伤的系统行为。
在工业电子领域，生产、搬运、检测和维护等方面均涉及智能传感器，如机械臂、AGV导航车、AOI检测等装备。在消费电子和医疗电子产品领域，智能传感器的应用更具多样化。如智能手机中比较常见的智能传感器有距离传感器、光线传感器、重力传感器、图像传感器、三轴陀螺仪和电子罗盘等。可穿戴设备最基本的功能就是通过传感器实现运动传感，通常内置MEMS加速度计、心率传感器、脉搏传感器、陀螺仪、MEMS麦克风等多种传感器。智能家居（如扫地机器人、洗衣机等）涉及位置传感器、接近传感器、液位传感器、流量和速度控制、环境监测、安防感应等传感器等技术。
智慧农业也称为精准农业，可以使用最少的资源（例如水、肥料和种子）来实现最大化产量。通过部署传感器和测绘田地，农业工作者开始从微观角度了解农作物生长过程、科学地节约资源并减少对环境的影响。
精确农业中使用了许多传感技术，它们提供的数据可帮助监测和优化农作物，并适应不断变化的环境因素，其中包括：
位置传感器：使用来自GPS卫星的信号来确定纬度、经度和高度。三角定位至少需要三颗卫星。精确定位是精准农业的基石。
光学传感器：使用光来测量土壤特性。传感器在近红外、中红外和偏振光谱中测量不同频率的光反射率，可以放置在诸如无人机甚至卫星之类的车辆或高空平台上来测量下方的土壤。土壤反射率和植物颜色数据只是光学传感器的两个变量，可以进行汇总和处理。目前已经开发出光学传感器来确定土壤中的粘土，有机物和水分含量。
电化学传感器：可提供精密农业所需的关键信息，比如pH值和土壤养分水平。传感器电极通过检测土壤中的特定离子来工作。当前，安装在专门设计的“滑板”上的传感器可帮助收集，处理和绘制土壤化学数据。
机械传感器：可测量土壤压实度或“机械阻力”。传感器使用一个探头，该探头可穿透土壤并通过称重传感器或应变仪记录电阻。这种技术的类似形式用于大型拖拉机，以预测地面接合设备的牵引要求。像霍尼韦尔 FSG15N1A这样的张力计可检测根系在吸水过程中所使用的力，这对于灌溉干预非常有用。
土壤湿度传感器：通过测量土壤中的介电常数（电特性随存在的水分含量而变化）来评估水分含量。
气流传感器：测量土壤的透气性。测量可以在单个位置进行，也可以在运动时动态进行。期望的输出是将预定量的空气以预定深度推入地面所需的压力。各种类型的土壤特性，包括压实度，结构，土壤类型和湿度，都会产生独特的识别特征。
医疗传感器经常被用于造价高昂的医疗器械，因此医疗电子传感器是具有高价值的一类传感器。医用传感器主要按工作原理和应用形式进行分类。按照工作原理，主要分为：物理传感器、 化学传感器、生物传感器，以及生物电极传感器。按照应用形式，主要分为：植入式传感器、暂时植入式传感器、体外传感器、用于外部设备传感器、可食用传感器。
随着材料技术和电子技术的发展，柔性基质材料以其柔韧、可弯曲、延展、可穿戴等优势逐步进入医疗市场。柔性传感器兼具柔性基质材料的优点与人体相适应，不论是可穿戴设备还是植入设备都有着非常好的适应性。柔性传感器可用于智能创可贴、智能绷带、柔性血氧计，以及柔性可穿戴离子型湿度传感器等。
可植入传感器是近年来出现的新型传感器，具有体积小、重量轻、生物相容性强等特征。可植入传感器一般自己供电并利用无线技术传输。与可消化传感器不同的是，可植入传感器通常植入皮下或器官中，获取用户的电生理或化学信号进行传输，重要用途在于精准监控生理信号有助于实现个性化医疗。传统的可植入传感器的难点是传感器本身不可降解长期存在体内损害体内周围组织或细胞造成二次感染，手术取出也会造成二次伤害，近年来生物降解的可植入传感器也开始被采用。
传感器技术在环境检测中的应用体现在两个方面：与检测物质中的污染物发生物理或化学反应，判断检测物质中是否存在污染物；把化学信号转化为电信号。传感器技术的应用在很大程度上提升了环境检测结果的可信度。根据检测方式的不同，可将传感器技术分为光学传感器和电化学传感器；根据反应机理的不同，可分为生物传感器和免疫传感器；根据检测对象的不同，可分为液体传感器和气体传感器。
生物传感器的基本原理是将功能基因、抗体等生物材料作为敏感材料，利用信号采集装置采集生物化学信息，分析转化为电信号的生物化学信息。随着生物传感器技术的不断发展，敏感材料和传感器元件越来越多，有助于准确识别环境中更多的污染物质。
与常规传感器相比，生物传感器具有更强的选择性，操作也更加便捷，测试速度更加快速，结果也更为准确。生物传感器技术大多应用在大气环境检测中，包括：
二氧化硫检测。利用氧电极与含有亚硫酸盐氧化酶的肝微粒体构筑生物传感器，以雨水为对象，通过测定亚硫酸盐浓度检测大气环境中二氧化硫的含量。传感器中设置的微粒体能够氧化亚硫酸盐，消耗一定的氧气后，可降低低氧电极周围的溶解氧浓度，带动传感器内电流的波动，以间接方式反映亚硫酸盐浓度，该方法在重现性和准确性方面有明显优势。
二氧化氮检测。多孔气体渗透膜与固定消化细菌和氧电极配合构建生物传感器，硝化细菌对亚硝酸盐进行硝化，使生物传感器具备呼吸活性，保证了检测效果的可靠性和准确性。
水体环境的检测是通过液体传感器技术实现的，液体传感器技术能够检测水体中的各种污染物。目前来看，水环境污染的主要污染物有两种：有机物污染和无机物污染。这些污染物绝大多数是人类生产生活中产生的，污染物排放超出环境承受能力，引起水体污染。液体传感器技术在水环境检测中的应用主要体现在以下两个方面：
重金属离子检测：水环境污染中重金属污染问题尤其突出，比较常见的重金属物污染物有铅、汞等，这些污染物对人体危害巨大，且无法完全去除，一旦进入水体，将会引起严重后果。
农药残留物检测：农药中有多种有害化学成分，发生残留后，会通过食物进入到人体，对人体产生严重影响。液体传感器技术通过钴-苯二甲蓝染料同三嗪类除草剂的化学反应，检测水体中是否存在农药。
气体传感器能够检测大气环境中的氮氧化物以及含硫氧化物，该方法操作简单，检测效果良好。气体传感器的基本原理：气体通过传感器探头时，探头收集和分析气体的相关信息，将获得的气体体积分数转化为电信号，通过分析判断是否存在污染物质。
以氮氧化物为例，利用气体传感器技术检测氮氧化物时，通常利用金属氧化物半导体对其进行检测，目前研究人员又提出了更为先进的技术，例如传感器将铂作为电极，离子转换器采用的是氧化钇和氧化锆，检测废气时，只需将其放在排放口位置，待数据收集后，便可准确检测出氮氧化物的含量。
