未来传感器产业发展的方向

过去半个世纪以来，技术浪潮一波接着一波，从个人电脑和微处理器到有线电话，再到移动电话和智能手机，每一波浪潮各有其侧重点。下一波浪潮将是现实世界与数字世界的互连，而传感器将在其中扮演重要角色。

本文总结5项笔者特别看好的传感器技术与事件，因为它们展现了未来传感器产业发展的方向。

一、MEMS快速增长：2024年CAGR达8.2%

根据YoleDéveloppement，2018年全球MEMS市场达到了116亿美元，预计到2024年将以8.2%的复合年均增长率（CAGR）持续增长。其中，消费应用将占MEMS市场的60%，汽车应用则占20%。其余的20%包括电信、医疗、工业和航空应用。

Yole技术市场分析师DimitriosDamianos表示，从图中可看出MEMS有三个增长区。第一个增长区主要由传统的MEMS（如MEMS麦克风、惯性、压力和光学MEMS）组成，其市值的CAGR约低于5%。

第二个增长区约在10%到15%之间，包括环境MEMS、微流体、微测辐射热计、热电堆和射频MEMS。Damianos解释说：“例如，热电堆由于成本低廉，可用性高，可用于智能建筑；微流体可用于DNA测序；微测辐射热计则可作为冗余传感器，用于实现高级驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶出租车中的热成像。”尽管智能手机市场放缓，但5G可望推动新的芯片需求，RFMEMS则可应用于新的基站部署和边缘计算。

Damianos说，最后一个增长区落在15%到20%之间。微型扬声器和超声波指纹等新兴MEMS有望推动未来的市场增长。最后，传感器融合与AI和边缘计算相结合，可望刺激新的用例，重振MEMS市场。

二、智能传感器遵循的六条黄金法则

自动化时代已经到来。传感器在结合模拟世界与数字世界的过程中扮演着关键的角色，其部署将使城市、家庭、工厂以及汽车和个人设备更加智能化。

ST模拟、MEMS和传感器产品部副总裁AndreaOnetti说：“这是我们第一次看到，两个从未互相交流的世界开始跨越桥梁共同支持工业4.0等新趋势。如今正是提升MEMS能力的最佳时机！”但唯有当企业遵循六大“黄金法则”——更高精度、更低功耗、更精巧、更高可靠性、更高能效以及更智能——才有可能做到这一点。

Onetti说：“过去十年，我们已经将功耗降低了2倍，尺寸缩减了70%，成本也减少了75%。这让我们改善了73%的加速度计噪声、83%的陀螺仪温度稳定性，并将满量程范围提高了100%。”

最后，“我们已经能够插入可在本地处理的数字功能，提高了整个系统的效率。”随着传感器能够提供越来越精确、与时间相关的预处理数据，硬件制造商和服务供应商的新商业模式即将出现。

三、MEMS开发：云仿真超越原型制作

近年来，仿真技术，尤其是云仿真，已经超越了真实原型制作的效率了。MEMS公司如今正致力于仿真数以百万计的潜在传感器设计，以减少真实原型制作，最终降低成本、风险并缩短上市时间。初创公司OnScale就是其中之一。

OnScale成立于2018年，据称已将先进的多物理场求解器与近乎无限的云端超级计算能力相结合。OnScaleCEOIanCampbell说：“这使得工程师们可以使用云端的超级计算机，对其MEMS器件展开先进的多物理场分析。”

Campbell说：“数字原型可用于表征真实器件。它提供了真实器件所能提供的所有工程数据，但无需经历繁复的原型制作、封装、仿真和最后测试的过程。因此，我们可以预先告诉工程师其器件是否能正常工作，然后再进行成本高昂的真实原型制作。”

作为MEMS云仿真的一部分，OnScale可进行数字认证，并研究封装、组装的可变性对于整体性能的影响。Campbell说：“如果你选择MEMS代工合作伙伴或自家的晶圆厂，那么工艺工程师就能帮你收集工艺数据。我们可以利用这些信息，并将这些信息反馈给设计工程师，还可以利用工艺仿真来确保代工产能。”

四、光谱技术加速商业化过程

新型传感解决方案使得光谱分析的尺寸和成本持续下降，因此加速了其商业化的过程。比如ams的光学传感技术，正改变个人健康监测和智能农业。

“快速测量物理参数的需求推动了光谱技术的小型化发展。”Ams研发部资深副总裁VerenaVescoli表示，“根据检测的波长范围，光谱传感技术能够广泛地应用在颜色匹配、化妆品肤色、医疗保健诊断、食品和农业分析等环境。”

五、传感器推动医疗和时尚可穿戴设备的发展

传感器的普及将推动个性化医疗和时尚可穿戴设备的发展，预计到2024年，可穿戴设备将达到320亿美元的市场规模，这最终会要求传感器变得更智能。

比如，为了实现这一目标，华为实现了越来越多智能设备，为我们呈现了异构计算推动“超越摩尔定律”（MorethanMoore）计算的新时代，换句话说，即如今已到超越摩尔定律物理极限的时候了。另外，当今移动领域还将面临一定的挑战。例如，如何在不依赖时钟频率的情况下提高系统性能，以及如何提高机器学习和AI的潜力，使其变得像今天的通用计算一样，这些挑战反过来也为消费应用带来巨大商机。

再比如，3D技术在2015年开始发展，如今已成为主流，展望未来，可以预见2031年以后将出现存储器和逻辑电路的单芯片集成。
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