伴随以AI、5G 以通信和大数据为代表的智能时代即将到来，传感器作为一个重要的基本电子元件，它正处于快速发展阶段。预计在半导体优惠政策和下游应用领域的推动下，传感器行业前景可期MEMS 传感器以市场为例，根据Yole Development 预测，2021-2027 年，全球MEMS市场规模将从136开始 增长到223亿美元 复合增长率达合增长率达9%。

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传感器产品种类繁多，场景应用是影响产品设计的关键因素，如目前ADI已拥有MEMS惯性器件、MEMS麦克风、MEMS时钟、MEMS滤波器以及MEMS丰富的传感器，如开关满足汽车、工业、医疗等场景需求的产品线。广泛使用ADI MEMS以加速度计为例，根据不同的应用场景，重点关注范围、功耗、噪声等维度，然后监测物体的加速度、旋转、倾斜角、冲击、振动等状态，提供数据分析支持。

消费电子市场的疲软确实对传感器的出货量有一定的影响，但智能汽车、数字工厂、能源清洁和医疗智能也给传感器市场带来了前所未有的机会。以惯性MEMS 以传感器为例：汽车电气化带来电池碰撞检测机会，智能带来辅助导航和稳定控制机会；工厂数字化带来振动监测机会；能源清洁带来各种水电、风电、光伏、核电设备的安全监测和姿态监测；医疗智能也带来了惯导手术机器人等机会。然而，这些产品和机会不同于消费电子市场所需的新功能。他们更注重稳定性、精度、功耗、体积、全温性能等，这对传感器制造商的研发和质量控制提出了更高的要求。对于擅长技术的公司来说，这是一个很好的发展机会。

1 低功耗是基本需求

许多应用程序对功耗有终极的追求，如心脏起搏器、畜牧业、阵列位移计应用程序等，但对功耗的追求必须基于其他性能来满足要求。例如，阵列位移计的应用要求加速度计必须有足够低的噪音和足够好的稳定性。当然，由于电池或太阳能电极板的供电，对设备的功耗也有很高的要求。但要知道，精度和功耗就像鱼和熊掌，很难兼得。因此，在充分理解应用场景后，必须设计低功耗产品，如ADXL355 是阵列位移计中的低功耗责任，ADXL367 更适合心脏起搏器、畜牧业和可穿戴产品。当然，低功耗也离不开后端工艺的支持。未来，低功耗产品应朝着定制化、智能化的方向发展。只有这样，才能实现真正的系统级低功耗。

增加可穿戴设备的功能意味着在保证性能的同时，实现小体积、低功耗。同时，要考虑提供更丰富的产品组合，以满足不同用户的差异化定位，否则盲目提高集成度可能会导致成本上升，这对价格敏感的可穿戴设备是不可接受的。此外，如果没有足够的集成，更高的集成意味着更高的竞争门槛IP 积累，很难陪客户走得更远。ADI 在该领域有PPG(光电容积描述)，ECG(心电图)、身体阻抗分析、皮肤电活动、运动传感、温度检测、环境监测技术已收集7颗龙珠。对于可穿医疗设备，如PPG追求更高的SNR抑制环境光的能力，ECG测量中的干电极问题；身体阻抗分析BIA 接触阻抗问题；运动计步中的混合问题等。传感器的迭代将继续改进这些性能，简化用户的设计和使用。

医疗可穿戴传感器的降噪、信号采集和补偿等精度指标不断改进。例如，在一些类似于心脏起搏器或心脏条件监测的应用程序中，医生将配备低功耗传感器，以超低噪声模式捕捉非常小的心脏变化。如果噪声密度足够低，则可以捕获非常小的信号。

增加可穿戴设备的功能意味着在保证性能的同时，实现小体积、低功耗。同时，要考虑提供更丰富的产品组合，以满足不同用户的差异化定位，否则盲目提高集成度可能会导致成本上升，这对价格敏感的可穿戴设备是不可接受的。此外，如果没有足够的集成，更高的集成意味着更高的竞争门槛IP 积累，很难陪客户走得更远。ADI 在该领域有PPG(光电容积描述)，ECG(心电图)、身体阻抗分析、皮肤电活动、运动传感、温度检测、环境监测技术已收集7颗龙珠。

例如，可穿戴医疗设备PPG 追求更高的SNR抑制环境光的能力，ECG测量中的干电极问题；身体阻抗分析BIA接触阻抗问题；运动步骤中的混合问题等。传感器的迭代将继续提高这些性能，并简化用户的设计和使用。

医疗可穿戴传感器的降噪、信号采集和补偿等精度指标不断改进。例如，在一些类似于心脏起搏器或心脏条件监测的应用程序中，医生将配备低功耗传感器，以超低噪声模式捕捉非常小的心脏变化。如果噪声密度足够低，则可以捕获非常小的信号。

未来，医疗可穿戴传感器技术将向低功耗、高灵敏度、多传感器集成、生物兼容性好的传感器材料发展，具有以下特点。

超低功耗：功耗对用户体验至关重要，越低越好；低静态电流芯片有利于实现低功耗，延长待机时间。

高可靠性：适应各种环境；良好的机械设计，防止设备损坏；有时需要防水。

尺寸小：包装越小，集成度越高，外部元件越少越好。

连接功能：低功耗蓝牙，Wi-Fi 访问其他智能设备；自动升级数据同步和应用程序。

2 人工智能和传感器

传感器与人工智能的结合是大势所趋，但不应简单地堆砌。客观地说，用户希望传感节点更智能，这简化了数据传输的要求，减轻了数据处理中心的负担，大大提高了实时性。主观上，芯片制造商也愿意整合更多的边缘计算能力和软件处理，更丰富的功能可以保持更理想的平均价格。但是，如果你只是简单地将各种功能集成到一个设备中，而不是从最终应用的角度来看，你可能只会事半功倍。例如，为所有传感器添加一个强大的功能AI 核心，可能是功能的浪费，其次是不必要的成本增加和功耗增加。只有从客户应用的角度，通过数据积累，集成相应的算法解决方案，降低用户的使用门槛，传感器和人工智能的结合才能被更广泛的市场采用。

基于几十年的深度积累，ADI 对智能传感器的演进有独到见解。面对未来智能传感器的核心应用领域-边缘计算，ADI 提出了智能边缘的战略重点，在数据生成的源头上更好地解释现实世界，形成有洞察力的操作。传感器在现有势中，传感器 数字信号处理、微控制器、AI/ML 从硬件、软件两个维度出发，加速器等功能不断提高传感器的智能化水平。通过构建和交付模拟、数字和软件整体解决方案，帮助客户解决不同场景的应用挑战，成功实现现实、智能工厂、智能能源等智能应用。

从技术角度、低成本、复杂的系统领域，应用程序将对模块有更强的需求。例如，航空航天领域对可靠性要求较高，设备应满足要求DO-178、DO-254 在行业标准中，集成度越高，就越有可能简化用户设计，降低客户端出现问题的可能性。再比如消费品或者消费品。To C对价格极其敏感的产品会更裸die 封装和测试成本的降低对用户也很有吸引力。另一个例子是农业自动化或工程机械无人驾驶领域，需要集成许多传感器和复杂算法，也考虑不同使用场景的精度，如道路颠簸、早晚温差、长期稳定性等，所以集成传感器、信号调节、温度测试、全温补偿模块将用一半的努力得到两倍的结果。ADI的MEMS IMU研发生产是基于这种市场需求。

(本文来源《IC2022年10月代理杂志