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變化太快!我們修正了傳感器技術的21種發(fā)展趨勢預測
2022-08-05
文章詳情

隨著新冠疫情仍未停息、俄烏戰(zhàn)爭爆發(fā)、猴痘&不明肝炎等疾病肆虐,全球發(fā)展的不確定性越來越高,未來將走向何方?

基于這些不明朗事件,近日,著名科技網站Sentech更新了對未來傳感器的發(fā)展趨勢內容,21條預期趨勢里,不安全的情況將很容易預測、集成電源且可長距離無線連接、自學習無需維護或校準等被新增或提到了更前列。

認為未來傳感器專家將更加重要因為知識將更細分且尖端,人類的感知需求帶動了傳感器的不斷增長,可持續(xù)發(fā)展、傳感器融合,數據共享等將是未來傳感器發(fā)展的主題。

在動蕩的、隔離的世界里,傳感器的感知能力的重要性前所未有的提高!

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未來,傳感器只會變得更智能,測量更準確,傳感器技術是機器應用的基礎。對于(研發(fā))工程師來說,如果沒有正確的傳感器知識,成功應用新的傳感器技術將成為艱巨的挑戰(zhàn)!你對未來的傳感器有何期待?我們列出的 21 項傳感器應用技術趨勢為你提供了一個完整的畫面。

如果不清楚哪種類型的傳感器適合你的情況,你在工程中遇到挑戰(zhàn)和問題,你可以在其中使用這里的一些幫助。這篇文章描述關于智能傳感器的發(fā)展方向、傳感器數據融合技術和關鍵發(fā)展目標。

為什么對智能傳感器的需求不斷增長?

我們對新感知的需求不斷增加,有了這些感知,你就有更多的可能性來實現(xiàn)。例如,通過更快地做出應變,工作流程可以變得更加簡短和高效。因此,你的工作將事半功倍。事實上,每個人都在追求效率。

過去,我們不關心測量事物和節(jié)省成本。然而現(xiàn)在已經改變,因為我們從主要采用機械測量的世界過渡到采用傳感器技術的數字時代。因此,我們和我們的機器將獲得更多感知。

數字化對生產成本、產品質量和制造時間等方面具有積極影響。我們希望在更短的時間內生產更多,這樣我們就有更多的時間去做其他的事情。這就是對智能傳感器的需求不斷增長的原因。

對智能傳感器的需求正在增長,因為我們感知的事物越來越多。

傳感器技術關鍵發(fā)展目標

作為傳感器技術的開發(fā)商、供應商或客戶,你還有其他需要考慮的問題,例如生產成本、質量和制造時間。這些因素可能會影響用戶選擇較低質量的產品,因為它更便宜,而且快到明天就可以上市。

Kobus:當你談到創(chuàng)新時,我們意識到我們正在消耗地球的資源。平衡發(fā)展因地區(qū)而異,特別是如果你知道你的選擇會在兩百年內導致地球徹底毀滅。可持續(xù)發(fā)展已經是傳感器開發(fā)和創(chuàng)新的重要目標,且100% 將成為未來的主題。

效率和可持續(xù)性

可持續(xù)性和經濟收益之間的平衡始終存在于創(chuàng)新過程中。你可以考慮使大型農業(yè)機械變得沉重且極其耐用。與較輕的機器相比,在陸地上移動它需要更多的燃料(即金錢)。

如果你制造同樣的農業(yè)機器產品質量較低,它會給環(huán)境帶來更大的負擔,但生產成本可能會更低。更短的產品周期為更快地創(chuàng)新創(chuàng)造了更多需求,對于可持續(xù)使用的機器,長期創(chuàng)新是必要的。

當然,這種權衡總是與利潤、成本有關。因此,在開發(fā)帶有智能傳感器的新機器時,可持續(xù)性在多個方面都是一個優(yōu)勢。

傳感器專家非常重要

未來每個人都會知道傳感器的存在,但對其怎樣測量數據的認識卻非常少人了解,因為未來智能傳感器將越來越尖端。

幫助客戶選擇適合他的傳感器技術以及如何正確地集成是非常重要的,未來傳感器知識會更細分,所以可能會出現(xiàn)有人試圖用壓力傳感器測量長度的情況。

這似乎是一個瘋狂的例子,但缺少更深層次的專業(yè)知識將使許多工作都變得非常困難,這增加了傳感器專家的附加價值Kobus說道。

傳感器新應用的基礎

對改進客戶設備的追求是開發(fā)傳感器新應用的基礎。對客戶來說什么是最重要的,究竟怎樣可以進一步幫助他,他是自己想到的應用場景,還是傳感器專家在幫助他增強了他的需求?這都需要不斷學習和改革新技術,你是否已經了解未來幾年的傳感器發(fā)展趨勢?

創(chuàng)新正在加速,部分原因是傳感器融合的出現(xiàn)。你可以在一個緊湊的傳感器器件中集成不同的傳感器。兩種傳感器技術的結合提供了更多新信息,使應用程序更智能、更高效,這就是傳感器數據融合。

傳感器數據融合——就像人一樣工作

Kobus:傳感器數據融合最合適的例子是——你作為一個人,你將不同的物件放在一起,然后你能夠以有效的方式進行組合和排列。為了完成工作,你需要動用體內的所有傳感器(五官)。未來,傳感器也將能夠以這種方式獨立工作。然后機器會自我學習,具有深度學習算法的人工智能將是未來。

傳感器融合使應用設備更緊湊、更智能,基于傳感器數據和算法的預測需要從宏觀角度俯瞰。

通過傳感器提供大量數據,快速分析數據并建立連接(在應用設備之間)是現(xiàn)代機器設備的力量。智能設備發(fā)現(xiàn)了比人類觀察到的更多可能性和模式。

如果傳感器能像大腦一樣融合發(fā)揮作用,未來人類的某些能力將被迅速取代。同樣,這一切都與效率和成本節(jié)約有關。新的發(fā)展將根據我們人類的需求而快速得到實現(xiàn),這些都將通過傳感器融合完成。

共享數據的障礙

提供大量數據是未來傳感器開發(fā)的關鍵。這些數據不僅適用于你自己,你還可以與合作伙伴共享(經過密切協(xié)商),合作伙伴各有專長,只有通過合作,你才能發(fā)展新的創(chuàng)收商業(yè)模式,并使你開發(fā)的設備更好。

最大的障礙與(傳感器融合)數據的共享直接相關。數據就是力量,你的錢,你的商業(yè)秘密。通過與合作伙伴共享數據,你可以提供價值。因此,你得到什么回報的問題將成為你為此提供了什么數據,Kobus 從他的項目經驗中指出。傳感器創(chuàng)新和由此共享的數據不僅創(chuàng)造了新的機會,也挑戰(zhàn)了固有的合作關系。

創(chuàng)新之輪不斷旋轉得更快

你會看到,未來傳感器將不只有一個特定的優(yōu)勢,而是針對某個應用領域的多種優(yōu)勢的組合。每個人都越來越意識到這種收益,但這也壓低了產品和服務的利潤率。

因此,我們不僅需要認識到技術進步的可能性,同時需要意識到隨之帶來的成本和制造時間。這個創(chuàng)新輪將旋轉得更快,我們的需求也會增加。

未來應用中的 21 種傳感器趨勢

更智能、更準確、更快、無線、更安全、自學習、更小、標準化……有許多傳感器開發(fā)正在進行中,所有這些都圍繞著這些點。

作為(研發(fā))工程師,你可以預期,在2022年的未來幾年內跟上所有發(fā)展和可能性將變得更具挑戰(zhàn)性。通過這份包含 21 種智能傳感器應用的列表,你可以根據你的項目定制你的期望。

通過傳感器創(chuàng)新,也通過芯片級傳感器融合的日益快速發(fā)展:

1.機器和設備的預測性維護將變得越來越有效,更容易,更便宜并改善了正常運行時間。將來,維護將依賴于傳感器,而不是根據基于需求的時間表進行維護。

2.安全也將得到改善,因為不安全的情況將很容易預測

3.自主傳感器技術將成為可能,它帶有集成電源且可長距離無線連接。

4.傳感器將在整個使用壽命內進行自學習,而無需維護,修改或校準。

5.機器人技術的可能性和應用領域將大大增加。

6.芯片級的新技術正在興起。由于發(fā)射器,接收器和印刷電路板越來越小,傳感器融合將有更多可能。

7.更復雜的檢測將是可能的……技術將相互抵消。

8.傳感器將越來越多地提供對我們行為的更好理解。這將導致我們在空氣質量,旅行,汽車維護,生活方式,保險,能源消耗等方面設定其他要求。

9.可以對牲畜進行全自動管理。精準農業(yè)也將觸手可及。

10.農民的單產將大大提高,使其能夠更好地與高質量和農作物產量競爭。傳感器將越來越多地用于研究土壤質量,氣候,農作物,疾病,鼠疫和雜草。

11.農民的(生產)成本將降低,田間和攤位的工作條件將得到改善。

12.新的激光雷達系統(tǒng)將為自動駕駛汽車配備真正的視覺。

13.足球將配備傳感器技術。

14.我們將使用合成傳感器。

15.城市將變得更加智能,我們將能夠完善生態(tài)系統(tǒng)。例如,洪水管理,空氣質量,藍藻,停車場,安全游樂場,紀念性樹木將生存,土壤狀況將得到改善。

16.組件將取代人類感官的角色。數據將變得更加可靠并不斷收集。數據將使用智能軟件和算法轉換為有用的信息。

17.我們將越來越多地根據自己收集的傳感器信息做出更多的決策。我們將不再讓事情充滿機會。

18.我們將在生活的各個方面遇到傳感器技術。

19.我們將使用更多的傳感器來改善環(huán)境,改善能源管理并建造綠色辦公大樓。

20.傳感器將是易于使用且可以根據所使用的應用進行快速調整的高度集成的測量模塊。

21.傳感器將成為真正的智能傳感器:可以自我監(jiān)控,將狀態(tài)診斷傳輸到操作系統(tǒng)并創(chuàng)建可靠的測量和校準數據網絡的智能測量單元。

結語

全球不確定事件越來越多,在隔離的社會中,遠程辦公、遠程控制等需求成為剛需,尤其是工業(yè)生產中,人正成為最不穩(wěn)定的因素。

這些事件,加速了人類從機械時代到數字時代,從物聯(lián)網到人工智能的發(fā)展,這些發(fā)展對傳感器的需求增加也將越快速。

來源:Sentech | Hermen Kobus(經動感傳感重新編校)

聲明:本文內容系作者個人觀點,不代表傳感器專家網觀點或立場。更多觀點,歡迎大家留言評論

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