物联网感知技术的发展现状「物联网感知层的应用」

今天带来物联网感知技术的发展现状「物联网感知层的应用」，关于物联网感知技术的发展现状「物联网感知层的应用」很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

作为物联网应用实现的基础，感知层，承担着底层数据采集的职能。感知层主要是通过感知设备来对外界环境或物品的信息进行采集和捕获，具有感知功能和获取信息的能力，主要包括各类基础芯片、连接芯片和应用设备的模组、传感器、各类识别技术等。

应“智能化、集成化、高性能”这一系列市场需求的指引，感知层技术将长期处于多技术融合探索的发展阶段。目前，多传感器融合、MEMS-CMOS兼容技术、集成MCU的智能传感器等，均为物联网感知层的技术热点与难点。

感知层发展趋势一：多传感器融合

多传感器融合具有双层含义，表层含义是指物理上的合二为一，在一个紧凑的传感器器件中集成多种传感器，而更深层含义是指多传感器的数据融合。多传感器数据融合可类比为人脑根据各功能器官所探测到的信息进行综合处理，从而对所处环境和事态做出判断的过程。

在消费电子、自动驾驶、机器人等场景下，通过大量、多种类传感器节点的配置和管理，以多源数据冗余和互补，弥补单一传感器信号的误差和缺陷，通过数据模型及融合算法解決数据异质、数据冲突等问题，最终给出一致性结论或者提供有效决策支撑，是厂商突出重围亟需建立的技术壁垒。这需要在传感器组合方案、成本、算力与通信等资源分配间反复调试和权衡。

以自动驾驶为例，其信源有雷达、红外、图像等，通过挖掘冗余、互补数据间的内在联系，构建高精度的环境感知图像和定位结果，进而知道汽车执行自动避障、定速巡航等驾驶任务。

感知层发展趋势二：智能传感器

在5G通信和物联网发展的双重驱动下，终端数量和数据量持续累积，集中式处理架构出现瓶颈，而分布式本地处理在通信和存储负担缓解、降低时延、数据安全性等方面的优势显现。智能传感器将传统传感单元，整合计算单元和AI算法，使得传感器具备除测量之外的信息处理能力，通过算力、算法从中心向边缘侧的下放，智能传感器自主完成对实时元数据的检查、诊断和校准，优化数据质量，自主完成数据分析，执行决策反馈。

在工业控制，医疗服务、人脸识别等新兴应用场景下，存在实时响应、极小误差、公民隐私保护等极致需求，算例和算法加持下的智能传感器能够弥补现阶段传感技术的局限、满足上述场景中大量实时数据高效、安全处理的需要，同时降低云分析相关的成本和资源消耗。

感知层发展趋势三：高端市场

我国传感器产业起步较晚，因此在中高端传感器市场上落后于西方国家，国内市场约八成依赖于进口，传感器芯片市场更为势弱，自产比例仅占一成。在中低端市场竞争的日益加剧和传感器集成化趋势的作用叠加下，中低端传感器的单价持续走低，拉低市场增长率的同时压缩了厂商的利润空间，中小厂商艰难求生。

中高端传感器具有高附加值，国内传感器厂商应顺应 “专精特新”国家战略，尝试单点突破，专注于开发细分市场下的具有独创性的产品，以寻求突破 “谷贱伤农〞的陷阱。

细分赛道中，CIS图像传感器领域的韦尔股份、声学传感器领域的歌尔微，以及气体传感器领域的汉威科技，已经实现了一定程度的突破，在市场上抢占了外国厂商原有的市场份额。

感知层发展趋势四：新应用驱动新增长

作为物联网的神经末梢，传感器往往无法“独立行走"，需通过与下游场景和应用深度绑定以实现商业化落地。

新机会的涌现意味着行业天花板的进一步拉高，具有前膽性的市场洞察力，产业链上下游协作能力和强大技术储备的厂商或有机会抢滩增量空间，吞则只是望洋兴叹。

在人口红利逐渐消失，城镇化进程持续推进和双碳目标等政策和时代的背景下，精准农业，节能环保，机器人等下游需求在中短期内或将带动传感器市场的多轮增长。而XR、电子皮肤等元宇宙概念下可预见的高潜力细分市场，国内厂商应战略布局跟进，有望实现弯道超车。