浅谈传感器技术及市场-电子发烧友网

到2035年，全球传感器市场规模将增长至2530亿美元

据麦姆斯咨询介绍，英国知名研究公司IDTechEx预测，随着智慧交通、人工智能（AI）、6G连接以及物联网（IoT）设备等全球趋势推动的新需求兴起，全球传感器市场规模到2035年将达到2530亿美元。IDTechEx在这份最新发布的报告中对全球传感器市场进行了广泛调研和分析，其中包括50多家重点厂商的简介和洞察。IDTechEx通过总结旗下广泛的传感器报告组合以及多年的行业经验，在本报告中总览了未来智慧交通、物联网、可穿戴设备、生物医学、边缘计算、环境监测等领域的创新、机遇和趋势。本报告按传感器技术细分提供了未来十年的市场预测。

2025-2035年全球传感器市场预测（按传感器技术细分）

传感器是检测外部各种物理量输入并将其转换为可用电信号的基本电子元件。全球每年生产的传感器数以亿计，广泛应用于通信、汽车、工业、医疗保健、能源、消费电子、航天航空等领域。虽然传感器本身只占整个电子市场年营收的一小部分，但该技术仍是一个价值数百上千亿美元的全球市场。

主要传感器市场概览

尽管成熟的传感器技术占据了主导地位，但这些商品化市场的营收增长正停滞不前，制造商越来越多地将增长目光投向新兴技术和应用。如今，推动创新的大趋势包括未来的智慧交通（自动驾驶、车辆电气化和驾驶员监控）、物联网的扩展及与人工智能的整合、可穿戴技术的采用以及6G的商业化。

随着关键传感器市场新兴技术趋势的发展，传感需求也在不断变化。传感器设计趋势的重点是提高产品和应用的集成度和性能。新兴传感器技术力求通过缩小尺寸、降低功耗、测量更多指标、更长寿命、更高灵敏度和精确度以及集成到新的外形中来赢得竞争。

未来的智慧交通将成为传感器发展的重要载体

传感器将在实现车辆电气化、自动化、车内监控、车辆互联以及软件定义车辆（SDV）方面发挥关键作用。交通领域的新兴趋势为各种传感器技术带来了广阔的发展机遇。例如，电动汽车的电池监测需要温度、电流、电压和气体传感器，而激光雷达、雷达、红外成像和摄像头技术在自动驾驶汽车中已经必不可少。

影响传感器市场的主要驱动因素和全球趋势

随着车辆自主性的提高，乘客与车辆之间的互动趋势也将推动传感器的增长。红外（IR）、飞行时间（ToF）、雷达传感器适用于高级驾驶辅助系统（ADAS）中的车内监控，以检测驾驶员是否仍然专注于道路。展望未来，乘客与车辆互动的增加，以及生物识别认证将使联网SDV中出现“功能即服务（feature-as-a-service）”的商业模式。

传感器在未来交通技术中的角色

未来的智慧交通将依靠传感器技术来实现下一代出行体验。本报告对新兴的未来交通传感器技术、应用和需求进行了挖掘和深入评估。

可穿戴设备的动荡之旅并未阻碍传感器的发展机遇

可穿戴传感器技术涵盖多种传感器类型，它们可以集成到各种各样的可穿戴设备中。本报告概述了各种类型的可穿戴技术以及相关机遇。报告研究并比较了运动传感器、光学传感及成像、可穿戴电极、力传感器、应变传感器、温度传感器和化学传感器在医疗、消费以及工业领域的可穿戴应用。

可穿戴设备领域的大规模商机较难把握。过去十年，智能手表和健身追踪器取得了巨大成功，连续血糖监测仪（CGM）也在变革血糖检测市场。展望未来，可穿戴传感器领域仍将出现许多令人兴奋的创新，随着体量较小、特定应用垂直市场细化需求的增长，现在正在寻求进入更优质的利基市场。

机器人中的传感器应用

物联网传感仍是一个时间问题

物联网解决方案的价值远高于智能设备的简单累积。虽然物联网传感器广泛应用于许多垂直市场，例如从物流、农业和工业到消费电子、楼宇和医疗保健，但其发展速度一直不尽如人意。然而，工业、环境和消费物联网仍然是传感器制造商的主要目标市场。

工业物联网（IIoT）利用传感器网络收集、监控和分析来自工业运行的数据。IIoT传感器技术的主要新兴应用包括工业机器人和自动化、机器健康监测和预测性维护、工人安全、库存管理和物流。IIoT解决方案提供的数据洞察可优化流程效率、提高安全性和生产率，并降低运营成本。

气体传感器是环境物联网解决方案的关键要素，其中室内空气质量和室外污染监测备受关注。有关室外空气质量的法规和提案不断收紧，对高灵敏气体传感器的需求日益增加。本报告探讨并比较了用于环境和消费物联网的新兴气体传感器技术，包括光学颗粒计数器、金属氧化物传感器、电化学传感器、红外传感器、光电离探测器和光声传感器。

物联网传感器市场一直面临的一个主要挑战是投资回报期（ROI）过长，这阻碍了工业、环境和消费市场的采用。然而，这些挑战在很大程度上与底层物联网传感器技术无关，投资回报率主要由最终的物联网解决方案（即企业软件、数据洞察、自动化）决定。本报告介绍了物联网传感器应用所面临的历史性挑战，包括传统基础设施的集成，以及新兴成功案例的案例研究。

边缘计算对传感器的意义

近些来，高能效、高性能CPU的商业化和进步正在推动计算向边缘发展。在降低延迟、提高能效和保护数据隐私等需求的推动下，边缘计算在物联网传感器中的整合正在兴起。

边缘计算和神经处理技术的进步正促使边缘人工智能技术在终端设备中迅速崛起。边缘传感正越来越多地与边缘人工智能技术共同发展。将边缘人工智能集成到传感器中，有望在大多数应用市场实现预测和指导功能，从而提高自动化水平。

在产生大量数据的时间关键型应用中，边缘传感器技术极具吸引力。边缘传感市场的主要应用包括智能建筑中的占用检测、工业物联网中的预测性维护以及医疗可穿戴设备中的活动和生命体征监测等。

传感器技术的创新将使这一成熟市场继续保持领先地位。