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Yole:传感器和执行器市场2023年将超1000亿美元

   2019-12-01 19:27:04 作者: 来源:虎林新闻网

2017年对MEMS和传感器业务而言是个好年景,这种上升趋势应该会持续下去。我们预测传感器和执行器市场将实现强劲增长,到2023年市场总值达到1000亿美元以上,出货量总数达到1850亿个。光学传感器,特别是CMOS图像传感器,将占据最大市场份额,达到近40%。MEMS也将在这一增长中发挥重要作用:在2018~2023年期间,MEMS市场的增长率为17.5%,出货量的增长率为26.7%,消费类产品的市场占比超过50%。

Yole:传感器和执行器市场2023年将超1000亿美元

传感器的演变


传感器最初被开发并用于物理传感:震动、压力、然后是加速和旋转。更大的研发投入促使MEMS从物理传感扩展到光管理(如微镜),然后又扩展到非制冷红外传感(如微辐射热计)。从感应光到感应声,MEMS麦克风形成了下一波MEMS发展浪潮。随着超越了人类感知,MEMS和传感器正在进入一个新的令人兴奋的进化阶段,向超声,红外和高光谱感知方向发展。


当我们的身体或情绪感知在某种程度上受到限制时,传感器可以帮助我们进行补偿。更高性能的MEMS麦克风已经在帮助听障人士。美国亚利桑那州立大学的研究人员正在开发带有压电MEMS传感器的人工耳蜗植入物,有朝一日可能会使那些听力损失严重的人恢复听力。斯坦福大学的研究人员正在合作研究硅视网膜植入物,视力障碍者可能会振奋与此。Pixium Vision于2017年开始使用其硅视网膜植入物进行人体临床试验。


想象一下我们未来将使用传感器进行情感/共情感知,这并非科幻小说。增强现实这类的感知可以有很多用途,甚至可能帮助自闭症患者更容易地解释他人的情绪。


三个阶段


1.“检测时代”:在传感器发展最初的几年中使用简单的传感器来检测震动。


2.“测量时代”:传感器不仅可以感知和检测,还可用于测量(如旋转)。


3.“全局意识感知时代”:我们不断增加传感器的用量来映射环境。我们使用激光雷达为自动驾驶汽车进行3D成像。我们使用环境传感器监控空气质量。我们使用加速度计和/或超声波来识别手势。我们使用指纹和面部识别传感器实现生物测量。由于多个参数的传感器融合以及人工智能,这是可能的。


众多技术突破是不断进步的源泉:新的传感器设计、新工艺和材料、新集成方法、新封装,传感器融合和新检测原理。

Yole:传感器和执行器市场2023年将超1000亿美元

全局感知应用示例


全局感知时代正发生在我们身上。我们可以将全局视为人类感知能力的扩展(如将红外成像添加到可见频段)或超人类感测能力(如自动驾驶车辆中的激光雷达等具有卓越环境感知的机器)。想想漫威宇宙中的X教授,你可以想象未来人类的感知会如何演变!


一些公司从一开始就设想了全局感知。例如,Movea公司(现在是TDK InvenSense的一部分)以惯性MEMS作为发展开端。其他公司通过结合光学传感器(如激光雷达)和用于机器人汽车的夜视传感器实现全局意识感知。第三种是将环境传感器(气体,颗粒,压力,温度)组合到来检查空气质量。粒子传感器是新加入这一群体,在空气质量传感方面可以发挥特别重要的作用,特别是在可穿戴设备中。


由于社会对越来越多全球空气质量恶化证据的持续关注,空气污染已成为我们社会的一个主要话题。研究表明,并没有达到安全水平的颗粒物。相反,对于空气中PM10或PM2.5可吸入颗粒的浓度每一次增加,肺癌的比例都会相应增加。将粒子传感器与可穿戴设备中的地图应用相结合,可以让我们识别污染最严重的城区的位置。


需要人工智能


为了实现全局感知,我们还需要人工智能(AI)。但首先我们需要解决挑战,如要实现对活动的跟踪需要对AI数据进行准确的实时分类。但是,将所有AI处理都放到主处理器会消耗大量CPU资源,降低有效数据处理能力。同样,将所有AI数据存储在设备上会增加存储成本。要将AI与MEMS结合,我们必须做到以下几点:


1.将功能处理从执行分类引擎解耦到功能更强大的外部处理器。


2.仅部署精准活动识别所需的功能,从而降低存储和处理需求。


3.安装可以整合来自多个传感器数据(传感器融合)低功耗MEMS传感器,并为持续执行进行预处理。


4.使用系统支持的数据反复训练模型,以准确识别用户活动。


在移动和汽车应用中有两种方法可以添加AI和软件。第一种是集中式方法,传感器数据在包含软件的辅助功率单元(APU)中处理。第二种是分散式方法,传感器芯片位于同一封装中,靠近软件和AI(如在用于CMOS图像传感器的DSP中)。无论采用何种方法,MEMS和传感器制造商都需要了解AI,尽管它们不太可能在传感器芯片级别获得太多价值。


走向一个增强的世界


多年来,我们在传感器开发方面取得了巨大进步,现在已经达到传感器能够模仿或增强我们大部分感知的程度,包括视觉、听觉、触觉、嗅觉、甚至情感/同理心及一些美感。我们应该认识到,人类不是唯一受益于这些发展的人。增强感知还将支持机器人在我们的日常生活中帮助我们,如通过智能交通、更好的医疗保健、结合背景感知环境等)。我们需要将智能传感器的开发与AI结合起来,以进一步增强我们与生活中的人,地点和事物的体验。


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