利用传感器和人工智能实现智能传感

传感器是数字化转型的核心，拥有重新定义技术创新边界的巨大潜力。得益于人工智能(AI)，这些设备日益智能化，在收集、处理和传输海量数据方面发挥着至关重要的作用，同时还能在各种情况下提供支持、分析和自动化决策。传感器与新兴技术的融合提升了现代系统的效率和智能化，从而催生了多个行业的前沿应用场景。

我们不能仅仅将传感器视为被动工具；它们能够支持不断发展的数字生态系统，并因此有助于提升系统的互联互通水平，并实现更精准、更可靠的决策过程。传感器与AI的协同作用深刻地改变了我们与世界互动以及管理周围信息的方式。

从传统传感器到智能传感器

传感器正经历技术革新阶段。微控制器(MCU)、专用集成电路(ASIC)和连接模块的集成推动了智能传感器的不断发展，这些传感器正在改变医疗保健、工业自动化和精准农业等行业。传统传感器将原始数据传输到中央系统，需要复杂的硬件和软件进行处理，而新设备可以直接在传感器上进行计算，从而显著减少需要传输的数据量，并提高能源效率。

智能传感器的一个关键特性是其自主运行能力。例如，配备机器学习功能的传感器可以识别特定模式(例如工业机器中的异常振动)，仅在必要时发送通知，从而帮助企业优化资源并对紧急情况做出快速反应。向智能传感器的转变允许直接在设备上执行预处理，这种方法可以减少中央系统的延迟和计算负载，从而实现实时处理，这对于自动驾驶汽车、先进机器人和物联网设备等应用至关重要。

传感器在AI生态系统中的重要性

AI高度依赖于所收集数据的质量和数量，因此传感器如今已成为这项新兴技术成功的关键要素之一。传感器不再被视为测量温度、压力或运动的简单设备；它们已成为能够获取多光谱信息、检测复杂模式，甚至使用专用处理器在本地处理数据的复杂系统。

在典型的AI工作流程中，传感器提供原始数据，然后通过机器学习算法进行处理；视觉传感器可以捕捉图像，供AI系统用于物体识别；同样，声学传感器可以检测声音信号，供AI模型进行分析以识别生产环境中的异常情况。

在医疗保健领域，集成AI的传感器可以实时监测患者的生命体征，仅在出现异常时向医生发出警报。专为汽车行业设计的智能传感器集成了增强现实功能，以增强驾驶体验并提高安全性。在农业领域，具有先进功能的传感器可以分析土壤和作物状况，从而优化水肥利用。

边缘传感器：分布式AI的新前沿

将传感器集成到边缘计算是一个日益受到关注的领域，它彻底改变了数据收集和分析的方式。边缘计算技术允许在数据采集点直接进行分析，无需将数据发送到远程服务器，例如自动驾驶汽车、增强现实系统或医疗设备。配备先进微处理器和机器学习功能的边缘传感器，可确保快速响应，并通过降低网络负载来优化网络利用率。此外，这种模式还能改善隐私管理。由于大多数数据在本地处理，减少了敏感信息外传的需求。这一点在医疗和安防等领域尤为重要，因为这些领域对数据保护有极高要求。

边缘处理与智能传感器集成，可提高效率和响应速度。智能传感器为新一代能够实时自主决策的设备奠定了基础，从而加速了不同领域先进技术应用的开发。索尼的IMX500和博世的BHI260AP等传感器技术展示了传感器中的分布式智能如何重塑传统的传感系统架构。

内置AI的智能环境传感器

博世始终走在传感器生产的前沿，并开发了高度创新的AI解决方案。其最具代表性的产品之一是BHI260AP传感器，这是一款内置AI处理功能的智能运动传感器。BHI260AP传感器是一款强大的内置智能运动中枢，专为智能应用而设计，结合了惯性传感器和数据处理器，提供运动追踪和手势识别等先进功能。该传感器适用于可穿戴设备和物联网应用，能够优化性能和功耗。

博世BHI260AP传感器运行图(来源：Bosch Sensortec)

该传感器集惯性测量单元、MCU和AI处理引擎于一体，是身体活动监测、机器人技术和导航等应用的理想之选。BHI260AP采用基于机器学习(ML)的方法来解读运动数据。例如，它可以高精度区分不同类型的体力活动，例如步行、跑步或爬楼梯。这得益于一个预先训练的模型，该模型可以分析来自加速度计和陀螺仪的信号以检测特定的模式。

这款传感器的一大特色在于其开放式框架，允许开发人员上传自定义机器学习模型，这使得该设备极其灵活，适用于各种应用。此外，BHI260AP具有低功耗特性，非常适合需要小型电池供电的可穿戴设备和物联网应用。

图像传感器的创新

索尼的IMX500技术代表了智能图像传感器领域的变革。该传感器直接集成了AI处理芯片，可在传感器本身进行图像分析。该解决方案无需将大量原始数据传输到外部处理器，并最大限度地降低了延迟和功耗。IMX500采用的架构将传统的CMOS传感器与内置AI处理引擎的逻辑芯片相结合。这种创新设计让您可以直接在设备上执行物体识别、运动追踪和人脸识别等任务。

在监控系统中，该传感器无需将完整图像发送到中央服务器即可检测和分类入侵者，从而提高了响应速度并降低了带宽需求。IMX500的一项显著技术特点是其兼容压缩神经网络模型，这在资源受限的环境下尤为重要，例如物联网设备和无人机，因为在这些环境中，能源效率是首要考虑因素。

未来几年，传感器领域的创新将加速发展。传感器正在从简单的数据收集器发展成为AI生态系统的真正主角。随着神经形态处理和先进材料等新兴技术的融合，我们正朝着更高效、更强大的设备迈进。受人脑运作机制启发的神经形态处理技术，可以使传感器在极低能耗下高效完成复杂计算。与此同时，科技公司和垂直行业之间的合作正在推动日益定制化的解决方案的开发。然而，迄今为止，要实现的主要目标之一是数据管理。事实上，智能传感器会生成海量数据，但并非所有数据都可用于分析。选择和处理相关信息的能力对于确保系统效率至关重要。此外，由于智能传感器通常连接到全球网络，因此它们容易受到网络攻击。端到端加密和基于硬件的身份验证等技术是应对这些风险的有效手段。总而言之，机遇远大于挑战。先进技术、AI和创新设计的结合提高了传感器系统的效率，并改变了我们与周围世界互动的方式。

（原文刊登于EE Times姊妹网站Embedded，参考链接：Sensors and AI for Smart Sensing，由Franklin Zhao编译。）

本文为《电子工程专辑》2025年6月刊杂志文章，版权所有，禁止转载。免费杂志订阅申请点击这里。