近期物联网产业快速发展，逐渐成为信息化时代的核心以及智能化时代的基础支撑。工信部数据显示，2022年工业物联网系统已连接设备达到7900万台，成为承载我国制造业高质量、智能化发展的坚实基础。
物联网主要由感知层、网络层、支撑层和应用层四部分构成，传感器作为物联网感知层的重要组成部分之一，是整个物联网的基础，发挥着不可或缺的关键作用。
物联网架构示意
21世纪以来，传感器逐渐由传统型向智能型方向发展，智能传感器的研究和应用越来越受到业界的重视。相对传统传感器，智能传感器到底智在何处？
什么是智能传感器
DEFINITION
智能传感器是指具有信息检测、信息处理、信息记忆、逻辑思维和判断功能的传感器。
智能无线状态监测传感器
根据国家标准 GB/T 7665-2005①的定义，传感器是指能感受被测物理量并按照一定的规律转换成可用输出信号的器件或装置。传感器作为连接物理世界和数字世界的桥梁，一般由传感单元、计算单元和接口单元组成。
传统传感器输出的多是模拟量信号②，本身不具备信号处理和组网功能，需连接到特定测量仪表才能完成信号的处理和传输功能。智能传感器则充分利用集成技术和微处理器③技术，可以将信号感知、信息存储、信息处理、数据通信功能集于一体，输出不限于可感知物理量的高层级的分析信息。总结来看，智能传感器是集传感芯片、通信芯片、微处理器、驱动程序、软件算法等于一体的系统级产品，其核心优势在于高复杂度的信息处理能力，以及高集成度的信息传输能力。
硬件模块架构：传统传感器VS智能传感器
智能传感器的智能程度取决于基于嵌入式微处理器的数据处理能力。经典的智能传感器一般使用单片机④再加上控制规则进行数据处理任务，较少涉及智能理论（人工智能技术、神经网络技术和模糊技术等），而基于智能理论构建的智能传感器具备更复杂的数据处理和逻辑推理能力，从而具有更高的智能化程度。基于智能理论的智能计算模块一般由传感器嵌入式系统中的知识库、推理引擎、知识学习程序和综合数据库四部分组成。
基于智能理论的智能传感器的软件模块架构
智能传感器的功能优势
ADVANTAGE
基于原始物理量的数据处理能力，智能传感器相比传统传感器具有以下功能优势。
1）对传感物理量的自校准和自动补偿功能（数据测量更精准）
智能传感器可通过自动校零去除零点，与标准参考基准实时对比，自动进行整体系统标定、非线性等系统误差的校正，实时采集大量数据进行分析处理，消除偶然误差影响，保证智能传感器的高精度。智能传感器能自动补偿因工作条件与环境参数发生变化而引起的系统特性的漂移⑤，如环境温度、系统供电电压波动而产生的零点和灵敏度的漂移，保证传感器的高可靠性和高稳定性。
同时，由于智能传感器具有数据存储与信息处理功能，通过数字滤波⑥等相关分析处理，可去除输入数据中的噪声，自动提取有用数据；通过数据融合、神经网络技术，可消除多参数状态下交叉灵敏度的影响，实现动态校准。2）对多物理量的复合敏感功能（实现难以直接检测的状态量的测量）真实物理世界的很多状态量很难直接测量到，而智能传感器可以通过同时测量多种物理量，并基于多物理量的复合分析间接给出更能全面反映物质运动规律的信息。比如，我们可以同时测量机器设备某一测点的三维振动加速度、速度、位移、温度等物理量，通过传感测量模型，综合分析出设备的实际运行状态。3）对传感器自身的自动诊断功能（自检使传感器更可靠）普通传感器需要定期检验和标定，以保证它在正常使用时具备足够的准确度，这些工作一般要求将传感器从使用现场拆卸，送到实验室或检验部门进行。对于在线测量传感器出现异常则不能及时诊断。采用智能传感器时，情况则大有改观。首先，在电源接通时自诊断功能启动，传感器进行自检，诊断测试以确定组件有无故障。其次，根据使用时间，智能传感器可以在线进行校正，确保稳定可靠地工作运行。4）对历史状态的数据存储功能（避免信号问题造成数据丢失、支持更复杂的算法逻辑）智能传感器可以对历史采集的传感数据、运行状态信息进行存储，例如，生产日期和最终出厂测试结果等静态数据、传感器已工作多少小时、更换多少次电源等等。历史数据的存储功能不仅可以确保传感数据不因网络传输失败而丢失，也可以支持传感器对多包历史数据进行综合分析，实现更智能的算法分析能力。5）对外界场景的自调整和自适应功能（更快的响应速度、更好的功耗控制）
智能传感器具有判断、分析与处理功能，它能根据系统工作情况对各部分的供电情况、数据采集频率、与云平台的数据传输速率等参数进行自适应调整，使系统工作在最佳响应工作模式和最优低功耗状态并优化传输效率。比如，对于机械设备状态监测场景的智能传感器，可以在设备启动时自动调高采集频率，以实现更快的状态变化响应速度；在设备停机时自动进入低功耗休眠模式，以延长电池续航时间等。
6）支持多工作模式的软件组态功能（支持更多应用场景）
智能传感器可支持用户通过软件控制实现对多种工作模式的配置切换。比如传感器的采集模式、采集参数、上传频率等组态配置。利用智能传感器的组态功能可使同一类型的传感器工作在最佳状态，并且能在不同场景从事不同的工作，增加了传感器的灵活性和可靠性。
7）基于数据特征的算法判断和决策处理功能（更智能的传感模式）除了对原始传感数据进行再次校准和补偿外，智能传感器还支持对原始数据进行特征提取，并基于数据特征实现更复杂的边缘计算⑦模式，实现业务级的智能决策处理能力。比如，机械设备状态监测场景的智能传感器可以在边缘侧实现设备异常故障的识别，并在识别到设备故障后立即触发数据上报和更密集的数据采集模式。
智能传感器的发展前景
PROSPECT
智能传感器方向是传感器发展的总趋势，随着MEMS⑧等技术的发展，智能传感器将向硬件集成化、多数据融合、微功耗及无源化、网络化等方向发展。同时，人工神经网络、信息处理等技术的应用也将使智能传感器具有更高级的智能功能。随着细分应用需求的增多，智能传感器上的软件算法和方案的重要性也将越来越凸显，这也对传感器的边缘计算能力提出了更高的要求。
智能传感器作为物联网的基础支撑，其发展将在传统产业的转型升级中发挥至关重要的驱动作用，如传统工业的升级、传统设备的智能化升级等，在助力中国制造转向中国智造的发展历程中，智能传感器将拥有更加广阔的市场前景。
释义：
①GB/T 7665-2005标准号：中文标准名称传感器通用术语，英文标准名称General terminology for transducers，发布日期2005年07月29日，实施日期2006年02月01日，适用范围：本标准规定了传感器的产品名称和性能特性术语，适用于传感器的生产、科学研究、教学以及其他有关技术领域。
②模拟量信号：以电压、电流等形式表示的传感器信号。
③微处理器：由一片或少数几片大规模集成电路组成的中央处理器。这些电路执行控制部件和算术逻辑部件的功能。
④单片机：一种集成电路芯片，是采用超大规模集成电路技术把具有数据处理能力的中央处理器CPU、随机存储器RAM、只读存储器ROM、多种I/O口和中断系统、定时器/计数器等功能（可能还包括显示驱动电路、脉宽调制电路、模拟多路转换器、A/D转换器等电路）集成到一块硅片上构成的一个小而完善的微型计算机系统，在工业控制领域广泛应用。
⑤传感器漂移：是指在输入量不变的情况下，传感器输出量随着时间变化的现象。产生漂移的原因有两个方面：一是传感器自身结构参数；二是周围环境(如温度、湿度等)。
⑥数字滤波技术：是指在软件中对采集到的数据进行电磁兼容消除干扰的处理。一般来说，除了在硬件中对信号采取抗干扰措施之外，还要在软件中进行数字滤波的处理，以进一步消除附加在数据中的各式各样的干扰，使采集到的数据能够真实的反映现场的工艺实际情况。
⑦边缘计算：是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。边缘计算处于物理实体和工业连接之间，或处于物理实体的顶端。而云端计算，仍然可以访问边缘计算的历史数据。
⑧MEMS：微机电系统（ Micro - Electro - Mechanical Systems）的英文缩写。它是由微传感器、微执行器、信号处理和控制电路、通讯接口和电源等部件组成的一体化的微型器件系统。其目标是把信息的获取、处理和执行集成在一起，组成具有多功能的微型系统，集成于大尺寸系统中，从而大幅度地提高系统的自动化、智能化和可靠性水平。
