智能运动传感器

如果把智能系统比作“人”，那么传感器就是“人”的感觉器官。不同类型的传感器，感知周围环境并把数据传递给系统进行计算，对情况进行实时分析、判断和应对。随着数字化智能化不断深入，各式各样传感器的用武之地大为拓宽，为人类创造美好生活发挥着巨大作用。一部智能手机里有上百个传感器：有用于摄像的CMOS图像传感器，有用于检查环境明暗的环境光传感器，还有用于导航的地磁传感器、陀螺仪，等等。正是基于这些传感器，手机里的各种应用软件才能流畅工作，手机才能成为集工作、生活、娱乐于一体的便携式智能设备，带来人们生活方式的巨大变化。风云卫星上的可见和红外光电传感器，能够不分昼夜地获取大气信息，精准预测天气，甚至在月球上、火星上都有传感器工作，帮助人类探索宇宙奥秘。比人的感官更敏锐、更强大传感器是信息系统的“慧眼”。它就像人类的眼睛、耳朵、皮肤等器官一样，感知周围环境，帮助我们认识多姿多彩的世界。不同之处在于，传感器比人的感官更敏锐、更强大。客观世界所包含的信息多样程度，远远超出我们感官的能力范围。人的眼睛无法观察红外辐射和紫外辐射，耳朵听不见次声波和超声波，对于“不见踪影”却时刻产生影响的磁场也无法感知。这些超出感官范围的信息，传感器都能“感受”到。随着生产力发展，人类越来越需要全方位地感知世界。1821年，科学家利用材料因温差产生电压的原理，研制出世界上第一个传感器——温度传感器。最初，人们直接利用光、热、电、力、磁等物理效应制备各种传感器，这些传感器尺寸大、灵敏度低、使用不方便。上世纪70年代，出现了将敏感元件与信号电路进行一体化设计的集成传感器，如热电偶传感器、霍尔传感器、光敏传感器等。这类传感器由半导体、电介质、磁性材料等固体元件构成，输出模拟信号。上世纪末开始，数字化传感器快速发展，通过“模拟/数字”转换模块，实现数字信号输出。数字化传感器集成智能化处理单元，可以自动采集、处理数据，并能根据环境自动调整工作参数，数码相机中的光敏元件就是其代表产品。总的来说，传感器的工作原理是某些物质的电学特性会随环境因素变化。例如铂在不同温度下电阻率不同，硅在可见光照射下电阻会减小，石英受到压力后表面会产生电荷，等等。利用电阻与温度的对应关系，可以制成温度传感器，进一步给敏感元件添加隔热结构，依据敏感元件温度变化与红外辐射能量之间的关系，可以制成红外传感器。在此基础上，还可以根据目标温度与红外辐射能量之间的关系，制造出非接触测温传感器。人们熟悉的用来测量体温的额温枪就利用了这一原理。借助丰富的物理和化学效应，人们制备出灵敏度比狗鼻子高1000倍、可以“闻到”气体分子的“电子鼻”，以及可以在黑夜中观察物体的红外相机等种类丰富、功能强大的传感器。没有传感器就没有数字化、智能化数字化是对事物属性的量化，并用数字将其表达为抽象结果。借助现代信息技术，人们可以存储、处理、传播各种数字化信息。传感器可以将事物蕴含的各种信息转换成电信号，并利用数模转换电路将电信号用数字表达，是数字化的有效工具。当你拿出手机拍照片或视频时，光敏传感器会将接收的光强度信号转换成电信号，再按一定的规则用数字表达、存储，最终形成手机屏幕上的影像。数字化基于传感器获取信息。数字化系统需要处理的信息量非常庞大，仅靠人工或者传统设备无法获取，凭借传感器则能够实时、高效、精准、快速地获取，于是有了城市大数据、天气大数据、医疗大数据、农业大数据等。利用各类传感器，人们可以召开远程会议、学习网络课程、扫码支付甚至直播带货，由此发展出数字经济业态。数字经济涉及的云计算、物联网、人工智能、5G通信等各类技术，都与传感器息息相关。没有传感器就没有数字化和智能化。传感器是智能化系统的第一关，它的水平决定了智能化系统及其仪器设备的水平。传感器技术已经成为国际上信息高端器件领域的研究前沿，在人工智能、智慧城市、5G通信、航空航天、生命健康等领域均发挥着不可替代的作用。比如一辆汽车会安装压力、温度、位置、声音、光、电等超过100种传感器，由车载电脑进行处理，帮助驾驶员作出判断。对数据的智能化分析降低了驾驶汽车的难度，让汽车变得更安全、更好开。更进一步，无人驾驶汽车通过传感器实时获取道路信息，一旦发现障碍物，便通过智慧分析及时避让。城市中高楼大厦、桥梁、隧道等建筑，也需要通过视频、温度、压力和烟雾等传感器实时监控安全状况，当数据汇总到一起，智能化系统便会及时分析，凝练出少量关键信息供使用者作出决策。甚至在未来，人类的感官也可以借助传感器变得更加强大，构建起智能化系统。智能传感器开拓新应用场景当前，各类传感器都处在进一步提升性能、降低成本，向数字化、智能化、小型化微型化、绿色低碳、可穿戴等方向进化，呈现出蓬勃发展态势。其中，智能传感器、柔性传感器、新原理传感器的研发具有代表性意义，有望塑造新的工作生活方式。发展智能传感器是重要趋势。借助智能传感技术，人们设计制造出具备获取、存储、分析信息功能的各种传感单元及微系统，实现低成本、高精度信息采集。智能传感器广泛应用在机器人、无人驾驶、智能制造、运动定量监测等方面，还可用于开发无创或微创健康监测器件等。近年来流行的动态血糖仪是个很好的例子。糖尿病患者将柔性传感器无痛置入身体，传感器每5分钟测一次血糖值，并传送到手机应用中。患者可以观察血糖曲线变化，及时通过饮食和运动等方法调节血糖，有的患者甚至由此告别了药物和胰岛素治疗。此外，人们还在研发可降解电子器件，让智能传感器更好助力低碳环保生活。发展柔性传感器是另一趋势。许多应用场景要求传感器制备在柔性基质材料上，并具有透明、柔韧、延展、可自由弯曲甚至折叠、便于携带、可穿戴等特点。目前制备柔性传感器的常用传感材料有碳基材料（炭黑、碳纳米管和石墨烯等）、金属纳米材料（金属纳米线、金属纳米颗粒等）、高分子聚合物和蛋白纤维等。例如一种具有可拉伸、抗撕裂和自我修复能力的交联超分子聚合物薄膜电极材料，可用于制造下一代可穿戴和植入式柔性电子器件。将集成多功能的柔性传感器与柔性印制电路结合，可以制成“智能带”，把它穿戴在身体的不同部位，可实时监测与分析生理信息，帮助人们特别是感官退化的群体了解自身健康状况。新原理传感器也在不断出现。在基础研究领域，新的规律陆续被发现，人们正利用这些科学新认知制备传感器。同时，技术进步也对基础研究提出新要求。在生活中，人们希望提高相机的像素、灵敏度、速度等性能参数；在高速实验中，需要可以记录飞秒尺度信息的条纹相机；在量子通信中，需要灵敏度达到单光子的光电探测器；在空天科技中，需要实现对高速运动物体和冷目标的探测，等等。这就要求科学家们进一步探索物理世界，发现新现象新规律，提升传感器性能。随着科技快速发展，新材料新工艺不断投入应用，性能更强、种类更丰富、智能化水平更高的传感器将创造更多工作生活新场景，帮助人们“感受”美好生活。（作者：褚君浩，系中国科学院院士、中国科学院上海技术物理研究所研究员）

今天，我们的生活高度依赖传感器。传感器作为人类“五感”的延伸，去感知这个世界，甚至可以观察到人体感知不到的细节，这种能力也是未来智能化社会所必须的。不过，单个传感器的性能再卓越，在很多场景中还是无法满足人们要求。比如汽车中昂贵的激光雷达可以根据生成的点云，判断出前方有障碍物，但想准确得知这个障碍物是什么，还需要车载摄像头帮忙“看”一眼；如果想感测这个物体的运动状态，可能还需要毫米波雷达来助阵。这个过程就好比我们熟悉的“盲人摸象”，每个传感器基于自己的特性和专长，只能看到被测对象的某一个方面的特征，而只有将所有特征信息都综合起来，才能够形成更为完整而准确的洞察。这种将多个传感器整合在一起来使用的方法，就是所谓的“传感器融合”。对于传感器融合，一个比较严谨的定义是：利用计算机技术将来自多传感器或多源的信息和数据，在一定的准则下加以自动分析和综合，以完成所需要的决策和估计而进行的信息处理过程。这些作为数据源的传感器可以是相同的（同构），也可以是不同的（异构），但它们并不是简单地堆砌在一起，而是要从数据层面进行深度地融合。实际上，传感器融合的例子在我们生活中已经屡见不鲜。归纳起来，使用传感器融合技术的目的主要有三类：●获得全局性的认知。单独一个传感器功能单一或性能不足，加在一起才能完成一个更高阶的工作。比如我们熟悉的9轴MEMS运动传感器单元，实际上就是3轴加速传感器、3轴陀螺仪和3轴电子罗盘（地磁传感器）三者的合体，通过这样的传感器融合，才能获得准确的运动感测数据，进而在高端VR或其他应用中为用户提供逼真的沉浸式体验。●细化探测颗粒度。比如在地理位置的感知上，GPS等卫星定位技术，探测精度在十米左右且在室内无法使用，如果我们能够将Wi-Fi、蓝牙、UWB等局域定位技术结合进来，或者增加MEMS惯性单元，那么对于室内物体的定位和运动监测精度就能实现数量级的提升。●实现安全冗余。这方面，自动驾驶是最典型的例子，各个车载传感器获取的信息之间必须互为备份、相互印证，才能做到真正的安全无虞。比如当自动驾驶级别提升到L3以上时，就会在车载摄像头的基础上引入毫米波雷达，而到了L4和L5，激光雷达基本上就是标配了，甚至还会考虑将通过V2X车联网收集的数据融合进来。总之，传感器融合技术恰似一个“教练”，能够将性能各异的传感器捏合成一个团队，合而为一又相互取长补短，共同去赢得一场比赛。选定了需要融合的传感器，怎么融合则是下一步要考虑的问题。传感器融合的体系结构，按照融合的方式分为三种：●集中式：集中式传感器融合就是将各个传感器获得的原始数据，直接送至中央处理器进行融合处理，这样做的好处是精度高、算法灵活，但是由于需要处理的数据量大，对中央处理器的算力要求更高，还需要考虑到数据传输的延迟，实现难度大。●分布式：所谓分布式，就是在更靠近传感器端的地方，先对各个传感器获得的原始数据进行初步处理，然后再将结果送入中央处理器进行信息融合计算，得到最终的结果。这种方式对通信带宽的需求低、计算速度快、可靠性好，但由于会对原始数据进行过滤和处理，会造成部分信息的丢失，因此原理上最终的精度没有集中式高。●混合式：顾名思义，就是将以上两种方法相结合，部分传感器采用集中式融合方式，其他的传感器采用分布式融合方式。由于兼顾了集中式融合和分布式的优点，混合式融合框架适应能力较强，稳定性高，但是整体的系统结构会更复杂，在数据通信和计算处理上会产生额外的成本。对于传感器融合方案，还有一种按照数据信息处理阶段进行分类的思路。一般来说，数据的处理要经过获取数据、特征提取、识别决策三个层级，在不同的层级进行信息融合，策略不同，应用场景不同，产生的结果也不同。按照这种思路，可以将传感器融合分为数据级融合、特征级融合和决策级融合。●数据级融合：就是在多个传感器采集数据完成后，就对这些数据进行融合。但是数据级融合处理的数据必须是由同一类传感器采集的，不能处理不同传感器采集的异构数据。●特征级融合：从传感器所采集的数据中提取出能够体现监测对象属性的特征向量，在这个层级上对于监测对象特征做信息融合，就是特征级融合。这种方式之所以可行，是由于部分关键的特征信息，可以来代替全部数据信息。●决策级融合：在特征提取的基础上，进行一定的判别、分类，以及简单的逻辑运算，做出识别判断，在此基础上根据应用需求完成信息融合，进行较高级的决策，就是所谓的决策级融合。决策级融合一般都是应用导向的。如何选择传感器融合的策略和架构，没有一定之规，需要根据具体的实际应用而定，当然也需要综合算力、通信、安全、成本等方面的要素，做出正确的决策。不论是采用哪种传感器融合架构，你可能都会发现，传感器融合很大程度上是一个软件工作，主要的重点和难点都在算法上。因此，根据实际应用开发出高效的算法，也就成了传感器融合开发工作的重中之重。在优化算法上，人工智能的引入是传感器融合的一个明显发展趋势。通过人工神经网络，可以模仿人脑的判断决策过程，并具有持续学习进化的可扩展能力，这无疑为传感器融合的发展提供了加速度。虽然软件很关键，但是在传感器融合过程中，也并非没有硬件施展拳脚的机会。比如，如果将所有的传感器融合算法处理都放在主处理器上做，处理器的负荷会非常大，因此近年来一种比较流行的做法是引入传感器中枢（Sensor Hub），它可以在主处理器之外独立地处理传感器的数据，而无需主处理器参与。这样做，一方面可以减轻主处理器的负荷，另一方面也可以通过减少主处理器工作的时间降低系统功耗，这在可穿戴和物联网等功耗敏感型应用中，十分必要。有市场研究数据显示，对传感器融合系统的需求将从2017年的26.2亿美元增长到2023年的75.8亿美元，复合年增长率约为19.4％。可以预判，未来传感器融合技术和应用的发展将呈现出两个明显的趋势：●自动驾驶的驱动下，汽车市场将是传感器融合技术最重要的赛道，并将由此催生出更多的新技术和新方案。●此外，应用多元化的趋势也将加速，除了以往那些对于性能、安全要求较高的应用，在消费电子领域传感器融合技术将迎来巨大的发展空间。总之，传感器融合为我们洞察这个世界提供了更有效的方法，让我们远离“盲人摸象”般的尴尬，进而在这个洞察力的基础上，塑造更智能的未来。

美国当地时间1月6日上午，长虹控股公司总经理李进在CES展会现场发布全球首款分子识别手机—长虹H2，这是世界上第一个搭载小型化分子光谱传感器的智能手机，可实现果蔬糖分、水分，药品真伪，皮肤年龄，酒类品质等检测，成为随身携带的个性化健康管理集成终端。　　在发布会上，李进称，随着长虹H2的发布，物质识别门槛被突破，手机行业有望迎来新的革命。　　行业观察人士则认为，智能手机搭载小型化分子光谱传感器，其意义将不亚于当年GPS传感器搭载到手机所引发的位置服务革命。　　传感器成就H2黑科技　　早在2013年，长虹控股公司董事长赵勇提出面向物联网的“新三坐标”智能战略，并表示，智能终端正式进入“传感器”时代。　　手机作为至关重要的智能终端，影响着生活的方方面面，正是无数传感器的作用。如今，可以通过GPS传感器实现各种位置服务，也可以通过温度，湿度，压力等传感器探测当前环境，还能通过运动、睡眠等传感器管理我们的健康。但是对于纷繁的物质世界，手机似乎无能为力，“能办周天之事，却难辨周天之物”正是对当前手机功能的最佳写照，因为到目前为止还没有一台手机能够通过传感器具备物质识别的能力，这无疑是一个巨大的缺憾。　　随着长虹H2的发布，这个缺憾将被弥补。据了解，长虹将实验室级别光谱仪的能力和精度整合进可供人们日常携带和使用的手机中，有效提高用户的日常生活质量。以药品和食品为例，根据世界卫生组织的报告，假药占到全球药品交易量的10%，假药致死的现象屡有发生 食品安全问题同样严峻，近期俄罗斯爆发的假酒事件震惊普京，已造成72人死亡。如何才能识别真假?长虹H2手机只要轻轻一扫即可辨别。　　那么，这是如何实现的呢?据李进介绍，在APK程序的控制下，H2手机向所搭载的小型化高分辨率近红外光谱传感器发出指令对被测物体进行“近红外吸收光谱”的数据采集，并将光谱数据传输至云平台进行分析、计算、处理，得出定性、定量分析结果，手机将数据化和图形化的结果呈现给用户，并向用户给出相应建议及推荐，H2手机即可直接识别到物质的分子属性。　　由于世间万物大部分都是由分子所构成，理论上长虹H2都能识别。而这种分子层级的识别直达万物本质，远非肉眼所能比拟。例如在挑选水果时，只要在水果表面一扫，水果的糖分，水份，维他命等营养含量一目了然，并计算出综合指数供用户参考。再比如，测试人的胖瘦，通过长虹H2一扫，用户的体脂率将立即呈现，是胖还是瘦一目了然。此外，酒类的原料成分、工艺的过程控制、品质等都可以通过长虹H2轻松检测。当然，这些只是冰山一角，理论上长虹H2能识别世间万物。　　数据运营实现信息实时感知　　“万物互联”正在成为智能手机新的风口。长虹股份公司总经理兼通信公司董事长刘体斌表示，以传感器为主体的物联网控制、交互和协同技术，实现手机与其他智能终端的广泛联接、协同、交互、共享，长虹已将手机带入物联网时代。　　据了解，长虹H2手机实现了跨终端、跨领域的“泛联接”和“大协同”，完成海量用户与终端之间的数据感知、收集、内容交互及服务协同，形成一个以大数据为基础的智能生态系统。基于物联网的应用和服务，H2以“智能光谱传感终端”为物质分子信息感知平台，通过后台“智能光谱分析平台”进行大数据分析，再将分析结果实时回传到手机并提供多项运营服务的功能。这不只是简单的联接与控制，而是涵盖日常生活状态的实时感知与内容协同。