传感器人气越来越旺,很重要的原因是受市场的驱动。日前,在传感器产业创新大会2017(Sensor China)上,中国传感器与物联网产业(SIA)联盟秘书长杨潇就探讨了传感器领域的最新产业发展。中国市场跟全球主流市场相比有自己的特色,这与我国的人口密度、大规模城市化分不开。那么,在这样一个背景下,我国的传感器市场又能否玩出中国特色,实现弯道超车?

杨潇指出,从信息技术的发展进程看,过去20年,我们先后经过计算时代和通信时代,进入到现在的感知时代以及智能时代。前两个时代的发展遵循摩尔定律,感知时代则可以称为超越摩尔。传感器是超越摩尔的关键技术,在感知时代和物联网时代将为业界带来历史性的机遇。

传感器的应用非常广泛,手机和汽车(特别是自动驾驶)是其应用的两大平台。中国是全球最大的手机和汽车市场,然而目前传感器产品还主要依赖于进口。此外,可穿戴是物联网的开始。随着可穿戴设备的普及,其将为物联网奠定很好的海量信息采集基础。

汽车电子 传统的汽车传感器已有很多。围绕ADAS或者无人驾驶的新兴传感器以前并不存在。比如,谷歌无人车上的ADAS系统里就包括各种传感器。最近特斯拉推出的智能驾驶系统Autopilot 2.0里的核心器件包括8个摄像头图像传感器、12个超声波雷达传感器和1个前向探测长距77GHz毫米波雷达(最大识别距离250米)。另外,激光雷达技术虽然还不是很成熟,但很快会有突破。

031ednc20170918

智能手机 智能手机是让传感器能够普及到大量市场的最重要的平台。最早,iPhone在07年第一个用了加速度计传感器。iPhone把传感器作为主要的创新应用功能,每一代iPhone的传感器种类和应用不断地增加。现在的iPhone8又增加了红外传感器和3D图像传感器——数量在增加,功能也不断增加,传感器融合也不断增加。华为后来者赶超,从一开始对传感器就非常重视。最近华为的麒麟970,除了原来的传感器之外,还增加了3D双图像传感器和传感器融合AI NPU。NPU主要用作传感器的信息处理,包括三个方面:图像人脸识别、语音识别,以及场景(包括运动手势)识别。NPU里的AI主要涉及传感器数据的处理和算法。随着传感器数量、种类和信息量的逐渐增多,传感器融合是今后的发展趋势。

032ednc20170918

可穿戴 可穿戴市场已经出现好几年,但现在成长还在找痛点。对于传感器而言,可穿戴与智能手机的最大不同在于,前者主要功能(或唯一功能)就是传感器,而在后者当中传感器是提供辅助功能。可穿戴使传感器应用普及。同时其提供App和云连接,让传感器无所不在。无线传感网促使物联网真正兴起。

033ednc20170918

智能家居 智能音箱和扫地机器人是智能家居当中两个很有代表性的产品。以这两类产品为例,Amazon Echo的硬件核心是6+1远场麦克风阵列,然后是声音处理以及后台AI。语音识别对声学传感器的要求越来越高——要求性能到68dB以上,因此要有新的材料和工艺来提高传感器的性能。小米扫地机器人因应各种场景使用的传感器非常多,传感器造就了智能化。

034ednc20170918

中国特色传感器新兴应用 对于有些应用,中国市场与全球主流市场相比很特别。共享单车就是一个例子——只有在中国它才能这么大规模的兴起,这和我们的人口密度、大规模城市化分不开。共享单车里的硬件核心是智能车锁,其中包括位置传感器、加速度传感器等等传感器。此外,共享单车管理还包括电子围栏、车辆管理、虚拟车位等。这对中国企业来说是很好的机会。我们结合中国本地的市场需求也可以做定制化和优化。

035ednc20170918

阿里的无人超市靠传感器来实现人机交互,包括位置传感器、视觉传感器、指纹传感器、压力传感器等等,这也是很有中国特色。

036ednc20170918

另外,最近习总书记提出要振兴中医。中医几千年来一直靠经验老中医传承,现在习总给科技部提出要求,要把中医信息化和智能化。在这里面,传感器可以扮演关键角色。中医中的望闻问切,望可以靠图像传感器或者红外传感器;闻有生学传感器、气体传感器;问有扬声器、语音识别、专家库、AI;切即把脉,可以用三个传感器测压力(对应三根手指),用超声波传感器测脉象图谱。因此,这也是很有中国特色的新兴应用。

037ednc20170918

这些例子说明感知时代现在真正到来了。从半导体的技术路线看,数字器件继续按摩尔定律发展;超越摩尔的多元技术中,传感器市场则包括很多种类,其在半导体里的增长相对很高,特别是新兴传感器的增速接近10%。传感器的需求由应用来驱动,其需求正越来越大。由于传感器、功率半导体、光电等器件并不需要最先进的10nm工艺,因此摆在传感器厂商面前的是一个新的机会,即传感器的微技术融合创新。在这个领域我国有一定基础,主要还是采用8寸0.18um的工艺,做新材料、新工艺、新集成的创新,这就叫弯道超车。

038ednc20170918

039ednc20170918

20160630000123