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智能傳感器發(fā)展史:因宇宙飛船而生,為物聯(lián)網(wǎng)

作者:admin 發(fā)布日期: 2019-12-20 二維碼分享

       智能傳感器(smart Sensor)是具備自動(dòng)狀態(tài)感知、信息分析處理和實(shí)時(shí)通信交換的一種新型傳感器,是實(shí)現(xiàn)智能制造和物聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)。縱觀傳感器的發(fā)展歷史,智能傳感器屬于新興傳感器,是近代才研發(fā)出來(lái)的,且將在未來(lái)一直影響我們的生活。



       傳感器的發(fā)展歷程的可大致分為三代:

       ..代是結(jié)構(gòu)型傳感器,它利用結(jié)構(gòu)參量變化來(lái)感受和轉(zhuǎn)化信號(hào)。

       第二代是上70年代發(fā)展起來(lái)的固體型傳感器,這種傳感器由半導(dǎo)體、電介質(zhì)、磁性材料等固體元件構(gòu)成,是利用材料某些特性制成。

       第三代傳感器是2000年開(kāi)始逐漸發(fā)展的智能型傳感器。

       起源:為宇宙飛船而生

       但其實(shí)智能傳感器概念.早在20世紀(jì)70年代,由美國(guó)宇航局在研制宇宙飛船的過(guò)程中提出并形成。

       1978年,美國(guó)宇航局(NASA).早提出智能傳感器(Smart Sensor)的概念,航天器上大量的傳感器不斷向地面發(fā)送溫度、位置、速度和姿態(tài)等數(shù)據(jù)信息,用一臺(tái)大型計(jì)算機(jī)很難同時(shí)處理如此龐雜的數(shù)據(jù),要不丟失數(shù)據(jù),并降低成本,必須有能實(shí)現(xiàn)傳感器與計(jì)算機(jī)一體化的智能傳感器。

       同期,應(yīng)用了智能化傳感器的宇宙飛船被研發(fā)出來(lái)。宇宙飛船上運(yùn)用了大量的傳感器,不斷地向地面發(fā)送溫度、位置、速度等數(shù)據(jù)信息,然后通過(guò)CPU計(jì)算處理單元分散化技術(shù),同時(shí)處理這些龐大的數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)自校準(zhǔn)、自補(bǔ)償和遠(yuǎn)程通信等功能。這就是.早的智能化傳感器。它將傳感器的輸出信號(hào)經(jīng)過(guò)處理和轉(zhuǎn)化后,再由接口送到微處理機(jī)進(jìn)行運(yùn)算處理。

       直到20世紀(jì)80年代,傳感器與微處理機(jī)開(kāi)始結(jié)合。那時(shí),主要以微處理器為核心,把傳感器信號(hào)調(diào)節(jié)電路、微計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)器及接口電路集成到一塊芯片上,使傳感器具有一定的人工智能。

       1983年,美國(guó)霍尼韋爾(Honeywell)公司開(kāi)發(fā)出世界..個(gè)智能傳感器,ST3000系列智能壓力傳感器。

       20世紀(jì)90年代,隨著智能化測(cè)量技術(shù)的進(jìn)一步提高,傳感器實(shí)現(xiàn)了微型化、結(jié)構(gòu)一體化、陣列式和數(shù)字式,具備了自診斷、記憶與信息處理等多種功能,操作變得更簡(jiǎn)單,使用起來(lái)更方便。

       1993年,IEEE(電氣與電子工程師協(xié)會(huì))和NIST(美國(guó)國(guó)家技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)局)提出了“智能傳感器接口標(biāo)準(zhǔn)(Smart Sensor Interface Standard)”。

       2000年開(kāi)始,隨著微電子機(jī)械系統(tǒng)MEMS(Micro-Electro-Mechanical System,)技術(shù)的大規(guī)模使用,進(jìn)一步推動(dòng)傳感器向智能化、微型化、集成化發(fā)展。

       2010年以后,隨著物聯(lián)網(wǎng)和智能制造的興起,智能傳感器得到廣泛的關(guān)注和迅猛的發(fā)展。

       發(fā)展:落地物聯(lián)網(wǎng),升級(jí)智能制造

       對(duì)于物聯(lián)網(wǎng)來(lái)說(shuō),智能傳感器本身就是一個(gè)典型的物聯(lián)網(wǎng)智能終端,或者說(shuō)目前的典型物聯(lián)網(wǎng)智能終端也是一種智能傳感器。

       相較于普通傳感器的感知——輸出的單一功能,以及失效后無(wú)法及時(shí)判定等缺點(diǎn),智能傳感器自身具備數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)上傳、指令執(zhí)行、自校正和自動(dòng)補(bǔ)償?shù)裙δ?,同時(shí)通過(guò)電池及太陽(yáng)能等輔助供電方式,能夠真正做到無(wú)人值守應(yīng)用,全天候完成賦予的監(jiān)控使命。

       所以說(shuō)傳感器智能化是物聯(lián)網(wǎng)理念下的必然趨勢(shì),同時(shí)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的推演將衍生出更多發(fā)展成熟的智能傳感器。如今智能傳感器已落地應(yīng)用在多種物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景中,包括機(jī)器人、VR/AR(虛擬現(xiàn)實(shí)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí))、無(wú)人機(jī)、智慧城市、智能家居、智能運(yùn)輸、智能醫(yī)療等。

       而在工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中,也需要用各種傳感器來(lái)監(jiān)視和控制生產(chǎn)過(guò)程中的各個(gè)參數(shù),使設(shè)備工作在正常狀態(tài)。可以說(shuō)智能傳感器是實(shí)現(xiàn)智能制造的核心設(shè)備,它直接影響到智能制造的發(fā)展進(jìn)程。

       智能制造一個(gè)必備要素就是數(shù)據(jù)的自動(dòng)化流動(dòng),而現(xiàn)場(chǎng)的數(shù)據(jù)獲取是..個(gè)開(kāi)始流動(dòng)的地方。不管是數(shù)據(jù)的采集、存貯、顯示、監(jiān)控還是其他信息的集成,在前端感知領(lǐng)域,智能傳感器就是實(shí)現(xiàn)智能化的關(guān)鍵。缺了它,智能制造將無(wú)從談起。

       在智能制造的發(fā)展進(jìn)程中,智能傳感器作為智能裝備感知外部環(huán)境信息的自主輸入裝置,要兼顧監(jiān)控、測(cè)量、分析評(píng)估等一系列的工作,對(duì)智能裝備的應(yīng)用起著技術(shù)牽引和場(chǎng)景升級(jí)的作用。

       智能傳感技術(shù)是智能制造和物聯(lián)網(wǎng)的先行技術(shù),作為前端感知工具,具有非常重要的意義。

       未來(lái):智能傳感器成企業(yè)未來(lái)重點(diǎn)布局領(lǐng)域

       據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)顯示,2015年全球傳感器市場(chǎng)規(guī)模為995億元,其中智能傳感器達(dá)到約698億元,市場(chǎng)占比超過(guò)70%,2016年全球智能傳感器市場(chǎng)再度擴(kuò)大至1700億元左右,年均復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)到兩位數(shù)以上,預(yù)計(jì)2019年市場(chǎng)規(guī)模將突破3000億元。

       同時(shí)在我國(guó),2015年國(guó)內(nèi)智能傳感器企業(yè)產(chǎn)值約為14億美元,預(yù)計(jì)2019年國(guó)將達(dá)到37億美元,復(fù)合年均增長(zhǎng)率超過(guò)30%。2019年,預(yù)計(jì)我國(guó)智能傳感器市場(chǎng)規(guī)模還將擴(kuò)大到137億美元,本土化率將從2015年的13%提升到27%。

       因此,不管是從國(guó)際還是國(guó)內(nèi)市場(chǎng)來(lái)看,目前智能傳感器的發(fā)展都屬于快速上升態(tài)勢(shì),未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)將是市場(chǎng)發(fā)展的主流。

       據(jù)上市公司經(jīng)營(yíng)產(chǎn)品統(tǒng)計(jì),國(guó)內(nèi)25家傳感器上市公司從事智能傳感器的企業(yè)有12家,接近一半的企業(yè)從事智能傳感器研究,可見(jiàn)市場(chǎng)前景廣闊。

       智能傳感器作為信息數(shù)據(jù)技術(shù)的基礎(chǔ),如今已經(jīng)融入到了我們的生產(chǎn)與生活之中,不管是從機(jī)器人到無(wú)人駕駛,還是從智能手機(jī)到智慧家居,抑或是正在建設(shè)的智慧城市,都能瞧見(jiàn)它的身影。未來(lái),伴隨著智能化理念對(duì)各行各業(yè)的滲透,智能傳感器必將在市場(chǎng)整體規(guī)模中占據(jù)“半壁江山”。


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