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作为人类获取自然界信息的工具，传感器实现物理连接和信息采集，是现代信息来源的重要组成部分。传统意义上的传感器输出的多是模拟信号，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。智能传感器能在内部实现对原始数据的初步处理，并且可以通过标准的接口与外界实现数据交换，以及根据实际的需要通过软件控制改变传感器的工作，从而实现智能化、网络化。由于使用标准总线接口，智能传感器具有良好的开放性、扩展性，给系统的扩充带来了很大的发展空间。
在当今全球信息化时代，传感器诸多的应用场景要求其更加快速地获得更精准、更全面的物理信息。因此，智能传感器成为传感器技术发展的必然产物，并已取代传统传感器成为市场主流。随着中国信息化战略的推进，智能传感器产业也将迎来新的增长点。
智能传感器概念最早由美国宇航局在研发宇宙飞船过程中提出，并于1979年形成产品。宇宙飞船上需要大量的传感器不断向地面或飞船上的处理器发送温度、位置、速度和姿态等数据，即便使用一台大型计算机，也很难同时处理如此庞大的数据量。何况飞船又限制计算机的体积和质量，因此希望传感器本身具有信息处理功能，于是将传感器与微处理器结合，就出现了智能传感器，架起了物理世界与信息世界的桥梁。
目前全球对智能传感器还没有统一定义。电气和电子工程师协会（Institute of Electrical and Electronics Engineers，IEEE）从最小化传感器结构的角度，把智能传感器定义为：能提供受控量或待感知量大小且能典型简化其应用于网络环境的集成的传感器。我国在2017年制定国家标准GB/T 33905—2017，把智能传感器定义为：具有与外部系统双向通信手段，用于发送测量、状态信息，接收和处理外部命令的传感器。
智能传感器是一种对被测对象的某一信息具有感受、检出的功能；能学习、推理判断处理信号；并具有通信及管理功能的一类新型传感器。智能传感器有自动校零、标定、补偿、采集数据等能力。其能力决定了智能化传感器还具有较高的精度和分辨率、较高的稳定性及可靠性、较好的适应性，相比于传统传感器还具有非常高的性价比。
早期的智能传感器将传感器的输出信号经处理和转化后由接口送到微处理机进行运算处理。19世纪80年代的智能传感器主要以微处理器为核心，把传感器信号调节电路、微电子计算机存储器及接口电路集成到一块芯片上，使传感器具有一定的人工智能。19世纪90年代，智能化测量技术有了进一步的发展，使传感器实现了微型化、结构一体化、阵列式、数字式，使用方便、操作简单，并具有自诊断功能、记忆与信息处理功能、数据存储功能、多参量测量功能、联网通信功能、逻辑思维及判断功能。智能传感器大体上可以分三种类型：具有判断能力的传感器；具有学习能力的传感器；具有创造能力的传感器。
智能传感器系统主要由传感器、微处理器及相关电路组成，如图1-4所示。
图1-4 智能传感器系统的结构组成
传感器将被测的物理量、化学量转换成相应的电信号，送到信号调制电路中，经过滤波、放大、A/D转换后送达微处理器。微处理器对接收的信号进行计算、存储、数据分析处理后，一方面通过反馈回路对传感器与信号调理电路进行调节，以实现对测量过程的调节和控制；另一方面将处理的结果传送到输出接口，经接口电路处理后按输出格式、界面定制输出数字化的测量结果。微处理器是智能传感器的核心，由于微处理器充分发挥各种软件的功能，使传感器智能化，大大提高了传感器的性能。
为满足各种智能化的应用需求，传感器类别非常多，如环境传感器、惯性传感器、磁性传感器、模拟类传感器、生物传感器、红外传感器、振动传感器、压力传感器、超声波传感器等 [12] 。其中，以下传感器比较常用。
（1）环境传感器，主要有各类气体传感器、气压传感器、温度传感器、湿度传感器等。气体传感器可以应用于空气净化器、酒驾监测器、家装中甲醛等有毒气体的检测器，以及工业废气、设备工作环境、特种设备状态等检测中。随着人们对环境问题的重视，环境传感器的重要性越来越凸显，未来有很大的发展空间。
（2）惯性传感器，主要应用在可穿戴产品上，如智能手环、智能手表、VR头盔等，也应用于空间飞行器、水下机器人的自定位和导航等。通过惯性传感器来检测运动的跟踪、识别，告知佩戴者当天的运动量、消耗的卡路里及运动的效果。
（3）磁性传感器，主要用在家用电器上，如咖啡机、热水器、空调等，用来检测角度转了多少或者行程是多少，通常显示在仪表盘上。此外，门磁和窗磁等方面采用的也是磁性传感器，机器人的智能化和精准度也需要磁性传感器做支撑。
（4）模拟类传感器，主要应用在智慧医疗设备上，可以作为心跳、心电图等信号的输入设备，并将健康数据进行可视化输出，让用户了解自身第一手健康、运动数据。
（5）红外传感器，常应用于红外摄像头、扫地机器人等智能家居方面，也用于夜晚、弱光环境和目标场景的监测、识别中。
智能传感器具有以下主要特点。
1）高精度
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，实时采集大量数据并进行分析处理，消除偶然误差影响，保证智能传感器的高精度。
2）高可靠性与高稳定性
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，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；在被测参数变化后能自动变换量程，实时进行系统自我检验，分析、判断所采集数据的合理性，并自动进行异常情况的应急处理。
3）高信噪比与高分辨力
由于智能传感器具有数据存储、记忆与信息处理功能，通过数字滤波等相关分析处理，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。
4）强自适应性
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决策各部分的供电情况、与高/上位计算机的数据传输速率，使系统工作在最优功耗状态并优化传输效率。
5）较高的性能价格比
智能传感器具有的高性能，不是像传统传感器技术那样通过追求传感器本身的完善、对传感器的各环节进行精心设计与调试、进行“手工艺品”式的精雕细琢来获得的，而是通过与微处理器/微计算机相结合，采用廉价的集成电路工艺和芯片及强大的软件来实现的，所以具有较高的性能价格比。
1. 技术趋势
1）高精度
随着自动化生产程度的提高，对传感器的要求也在不断提高，必须研制出具有灵敏度高、精确度高、响应速度快、互换性好的新型传感器以确保生产自动化的可靠性。当然，精度的提高，也意味着采集数据量和数据位宽的大幅提升。
2）高可靠性、宽范围
传感器的可靠性直接影响电子设备的抗干扰等性能，研制高可靠性、宽范围的传感器将是永久性的发展方向，也是探索和认知全新物理世界的重要形式。发展新型感知材料（如陶瓷传感器）也成为当前热点话题。
3）微型化
各种控制仪器设备的功能越来越强，要求各部件体积越小越好，因而传感器本身体积也越小越好，微型化可以让传感器方便介入被测区域，这就要求发展新的材料及加工技术，目前利用硅材料制作的传感器体积已经很小。例如传统的加速度传感器是由重力块和弹簧等制成的，体积较大、稳定性差、寿命也短，而利用激光等各种微细加工技术制成的硅加速度传感器体积非常小、互换性可靠性都较好。
其中最有代表性的是微机电系统（Micro Electromechanical System，MEMS）传感器。MEMS是指尺寸在几毫米甚至更小的高科技装置，其内部结构一般在微米甚至纳米量级，是一个独立的智能系统。随着集成微电子机械加工技术的日趋成熟，MEMS传感器将半导体加工工艺（如氧化、光刻、扩散、沉积和蚀刻等）引入传感器的生产制造，实现了规模化生产，并为传感器微型化发展提供了重要的技术支撑。
4）微功耗及无源化
传感器信息采集一般都是非电量向电量的转化，工作时离不开电源，在野外现场或远离电网的地方，往往用电池供电或用太阳能等供电，开发微功耗的传感器及无源传感器是必然的发展方向，这样既可以节省能源又可以延长系统寿命。目前，微功耗的传感器芯片发展很快，也让传感器具备了更宽的应用场景。
5）智能化数字化
随着信息化的不断推进，传感器的功能已突破传统的功能，其输出不再是一定范围的单一模拟信号（如0～10mV），而是微型计算机处理后的数字信号，有的甚至带有控制功能，这就是所说的数字传感器。
6）网络化
网络化是传感器发展的一个重要方向，可以实现规模化测量和分布式测量。与传统的较大型传感器相比，智能微传感器的成本较低，但是其感知范围较小，所以在实际的应用中，通常需要成千上万的微传感器协同工作，这就是智能传感器的网络化。众多微传感器之间的网络化连接采用近距离低功耗的无线技术，甚至开始采用自组织网络进行互联，构建无线传感器网络。该技术曾被美国麻省理工学院（MIT）的《技术评论》杂志评为对人类未来生活产生深远影响的十大新兴技术之首。
7）集成化
目前，一些企业开始研发具备多个或者多种传感器的集成传感器，比如将麦克风与气压传感器进行集成、将气压传感器与温/湿度传感器进行集成、将麦克风与温/湿度传感器进行集成等。传感器集成化有几个优势：一是使产品功能更加强大，满足多样化需求；二是成本优势，一个集成传感器比多个单独的传感器更加具有成本优势；三是缩小尺寸，可以满足更多可穿戴智能产品的发展需求。
2. 发展重点
1）智能故障探测和预报
任何系统在出现错误并导致严重后果之前，必须对其可能出现的问题做出探测或预报。目前非正常状态还没有准确定义的模型，非正常探测技术还很欠缺，急需将传感信息与知识结合起来以改进机器的智能。目前，在正常状态下能高精度、高敏感性地感知目标的物理参数，而在非常态和误动作的探测方面却进展甚微。因而对故障的探测和预测具有迫切需求，应大力开发与应用。
2）多维状态传感的研究与开发
目前传感技术能在单点上准确地传感物理量或化学量，然而对多维状态的传感却困难，通过集成化、一体化多维状态传感，可以获得相同时空下的多个物理量的同时采集，有利于更客观地了解物理世界。例如环境测量，其特征参数广泛分布且具有时空方面的相关性，也是迫切需要解决的一类难题。
3）目标成分分析的远程传感
化学成分分析大多基于样本物质，有时目标材料的采样很困难。例如测量同温层中臭氧含量，远程传感不可缺少，光谱测定与雷达或激光探测技术的结合是一种可能的途径。没有样本成分的分析很容易受到传感系统和目标组分之间的各种噪声或介质的干扰，而传感系统的机器智能有望解决该问题。
4）用于资源有效循环的传感器智能
现代制造系统已经实现了从原材料到产品的高效的自动化生产过程，当产品不再使用或被遗弃时，循环过程既非有效，也非自动化。如果再生资源的循环能够有效且自动地进行，可有效地防止环境的污染和能源紧缺，实现生命循环资源的管理。对一个自动化的高效循环过程，利用机器智能去分辨目标成分或某些确定的组分，是智能传感系统一个非常重要的任务。
3. 研究热点
1）物理转换机理的研究
数字化输出是智能传感器的典型特征之一，它不仅是模拟−数字转换实现的简单的数字化输出，而且还从机理上实现数字化输出。其中，谐振式传感器具有直接数字输出、高稳定性、高重复性、抗干扰能力强、分辨力和测量精度高等优点。传统写真式传感器的频率信号检测需要较复杂的设计，这限制了它的广泛应用和在工业领域的发展。而现在只需在同一硅片上集成智能检测电路，就可以迅速提取频率信号，从而使谐振式微机械传感器成为国际上传感器的研究热点。
2）多源数据融合的研究
数据融合是一种数据综合和处理技术，是许多传统学科和新技术的集成和应用，如通信、模式识别、决策论、不确定性理论、信号处理、估计理论、最优化处理、计算机科学、人工智能和神经网络等。目前，数据融合已成为集成智能传感器理论的重要领域和研究热点。即对多个传感器或多源信息进行综合处理、评估，从而得到更为准确、可靠的结论。因此，对于多个传感器组成的阵列，数据融合技术能够充分发挥各传感器的特点，利用其互补性、冗余性，提高测量信息的精度和可靠性，延长系统的使用寿命。近年来，数据融合又引入了遗传算法、小波分析技术和虚拟技术。
智能传感器的应用场景十分广泛，下面进行简要介绍 [13] 。
1. 智能手机
现在智能手机中比较常见的智能传感器有距离传感器、光线传感器、重力传感器、指纹识别传感器、图像传感器、三轴陀螺仪和电子罗盘等。比如指纹识别传感器可以采集指纹数据，然后进行快速分析与认证，免去烦琐的密码操作，快速解锁。
2. 人工智能/机器人
传感器类似于人类的感觉获取器官，是智能信息系统中的基础元器件。大量的传感器即可实现“感知+控制”，而家庭自动化=感知+控制，这种层面的信息交互与人机交互大多还需要人的参与。而人工智能将人类的逻辑大脑赋予机器，实现“感知+思考+执行”，最终上升到这种层次。
例如，家里的空调不仅依靠温/湿度传感器进行自我调节，还可以通过家庭成员的识别来自动选择模式，如风向的调节及针对小孩、老人温度的调节。这些新技术将带来无限大的想象空间，再结合机器增强学习的算法，将提供深度体验。再如，智能机器人使用的关键硬件包括驱动器、减速器和传感器等，智能传感器作为机器人的“五官”，在采集外界信息数据上发挥着重要作用。
3. AR/VR
虚拟现实中的传感设备主要包括两部分：一部分是用于人机交互而穿戴于操作者身上的立体头盔显示器、数据手套、数据衣等；另一部分是用于正确感知而设置在现实环境中的各种视觉传感器、听觉传感器、触觉传感器、力觉传感器等。
实现AR/VR，提高用户体验，需要用到大量用于追踪动作的传感器，如视场深度传感器、摄像头、陀螺仪、加速计、磁力计和近距离传感器等。当前，每家VR硬件厂商都在使用自己的技术，索尼使用PlayStation摄像头作为定位追踪器，而Vive和Oculus也在使用自己的技术。
4. 无人机
无人机是当下非常流行的智能硬件装置，其智能飞控系统的实现需要用到各种智能传感器，包括IMU、MEMS加速度计、电流传感器、倾角传感器和发动机进气流量传感器等。IMU结合GPS是无人机维持方向和飞行路径的关键。随着无人机智能化的发展，方向和路径控制是重要的空中交通管理规则。IMU采用的多轴磁传感器，在本质上都是精准度极高的小型指南针，通过感知方向将数据传输至中央处理器，从而指示方向和速度。
而MEMS加速度计用于确定无人机的位置和飞行姿态；电流传感器可用于监测和优化电能消耗，确保无人机内部电池充电和电机故障检测系统的安全；倾角传感器能够测量细微的运动变化，应用于移动程序，作为无人机的陀螺仪补偿装置，集成陀螺仪和加速度计，为飞行控制系统提供保持水平飞行的数据；流量传感器可以有效地监测电力无人机、燃气发动机的微小空气流速。
5. 智能穿戴
传感器在可穿戴设备中也起到了至关重要的作用，因为可穿戴设备最基本的功能就是通过传感器实现运动感知，通过可交互传感器实现微控制。以小米手环为例，就用到了亚德诺公司的MEMS加速度和心率传感器来实现运动和心率监测；Apple Watch内部除了MEMS加速度计、陀螺仪、MEMS麦克风，还使用了脉搏传感器。
6. 智能家居
传感器是智能家居控制系统实现控制的基础，随着技术的发展，越来越多的传感器被用到智能家居系统中。智能家居传感器是家居中的“眼鼻耳”，因为智能家居首先离不开对居住环境“人性化”的数据采集，也就是说把家居环境中的各种物理量、化学量、生物量转化为可测量的电信号装置与元件。智能家居领域需要使用传感器来测量、分析与控制系统设置，家中使用的智能设备涉及位置传感器、接近传感器、液位传感器、流量和速度控制传感器、环境监测传感器、安防感应传感器等。
7. 智能汽车/自动驾驶
车联网是物联网发展的重大领域，智能汽车是车联网的核心，正处于高速发展中。在智能汽车时代，主动安全技术成为备受关注的新兴领域，需要改进现有的主动安全系统，如侧翻与稳定性控制，这就需要用MEMS加速度传感器和角速度传感器来感测车身姿态。语音将成为人与智能汽车的重要交互方式，MEMS麦克风将迎来发展新机遇。MEMS传感器在汽车领域还有很多应用，包括安全气囊（应用于正面防撞气囊的高 g 值加速度计和用于侧面气囊的压力传感器）、汽车发动机（应用于检测进气量的进气歧管绝对压力传感器和流量传感器）等。
自动驾驶技术的兴起也进一步推动了MEMS传感器进入汽车领域。虽然卫星导航（GPS导航、北斗卫星导航）系统可以计算自身位置和速度，但在卫星导航信号较差的地方（如地下车库、隧道）和信号受到干扰的时候，导航位置更新的速度很慢甚至不更新，这对自动驾驶来说是致命的缺陷。利用MEMS陀螺仪和加速度计获取速度和位置（角速度和角位置）信息后，车辆任何细微的动作和倾斜姿态都被转化为数字信号，通过总线传递给行车电脑。随着硅体微加工、晶片键合等技术的发展，即使在最快的车速状态下，MEMS的精度和反应速度也能够适用（精度已经上升到0.01m）。
8. 智慧工业
智能工厂利用物联网技术加强信息管理和服务，掌握产销流程、提高生产过程的可控性、减少生产线上人工的干预、及时正确地采集生产线数据，以合理地安排生产计划与生产进度，并优化供应链。在工业生产领域，传感器应用非常广泛，工业生产各环节都需要传感器进行监测，并把数据反馈给控制中心，以便对出现异常的节点进行及时干预，保证工业生产正常进行。业界普遍认为，新一代的智能传感器是智能工业的“心脏”，它让产品生产流程持续运行，并让工作人员远离生产线和设备，保证人身安全和健康。
MEMS使传感器小型化、智能化，MEMS传感器将在智慧工业时代大有可为。MEMS温/湿度传感器可用于环境条件的检测，MEMS加速度计可以用来监测工业设备的振动和旋转速度。高精度的MEMS加速度计和陀螺仪可以为工业机器人的导航和转动提供精确的位置信息。