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传感器技术是连接物理世界与数字世界的核心枢纽，经过数十年的技术发展，按测量对象的性质形成声、光、力、热、电、磁、化学、生物等八大敏感技术核心体系，累计产品种类超3.1万种。传感器具有广阔的应用场景，当前5G与人工智能物联网（AIoT）技术的规模化应用催生了对高精度、低延迟传感器的规模化需求，传感器功能正从基础数据采集向环境态势感知、应用意图预测升级。尤其在2023～2025年期间，MEMS传感器技术、智能传感器等方向取得了很多突破性进展，有些技术已进入实际应用或商业化转型阶段。随着"AI+"在工业自动化、智慧城市、智慧农业等领域的应用落地，给传感器产业带来巨大的市场空间，推动传感器技术进入迅速发展期。本文以传感器技术在2023～2025年期间的发展现状、典型场景应用两个维度进行系统阐述，研究传感器技术的发展方向。 1 传感器技术发展现状1.1 MEMS传感器技术突破情况MEMS是传感器技术的重要核心分支之一，2023～2025年期间实现了显著的技术突破。核心技术突破集中于新材料应用、制造工艺升级与集成技术创新等方面。MEMS传感器技术已呈现高精度、微型化、低功耗、高集成的发展趋势。 1.1.1 新材料应用近年来，以掺钪氮化铝（AlScN）为代表的新一代压电材料取得重大突破，为MEMS传感器带来了革命性进展。其核心在于颠覆性的材料性能提升，AlScN材料的高压电响应，意味着它能将极其微弱的机械振动或磁场变化转化为可被精准测量的电信号。这种超高灵敏度，使传感器能捕捉到此前"感知不到"的微小信号，拓展了传感器的应用场景，比如从"设备故障检测"延伸到"故障预测"；传感器抗干扰能力大幅提升，可区分出"目标信号"与"环境干扰"；高灵敏度使传感器缩小尺寸仍保持性能，适配自动驾驶芯片、微型医疗设备等"小尺寸、高精度"需求，例如在植入式医疗设备中，其尺寸可从传统1mm³缩减至0.1mm³，仍保持高精度。 石墨烯作为二维材料的代表，其高比表面积与柔性特性可显著提升MEMS压力传感器的灵敏度与抗弯折性能，以其优异的特性在压力、温度、气体等传感器中展现出广阔的前景。近年来，石墨烯基MEMS压力传感器设计及制备等环节得到国内外的广泛关注，并取得了较大的进展。张群团队针对传统MEMS压力传感器结构复杂、性能提升受限的问题，研发了一种倒装膜结构MEMS石墨烯压力传感器，利用石墨烯的压阻效应探测外部压力信号，通过优化氮化硅弹性膜片并设计石墨烯条带，实现了传感器的微型化设计。 1.1.2 制造工艺升级极紫外光刻（EUVL）技术实现特征尺寸纳米级突破，其13.5nm极紫外光曝光能力，可满足高端MEMS对微结构精度的需求。先进EUVL技术已展现出制造高深宽比微纳结构的卓越能力，其工艺发展为MEMS器件向百纳米乃至更小特征尺寸的突破提供了关键的技术基础。 3D打印技术通过材料逐层累加替代传统的刻蚀工艺，在指定区域构建出复杂的3D微结构作为传统刻蚀工艺的突破与补充，能突破传统刻蚀工艺难以实现的复杂3D微纳结构制造的瓶颈，且能按不同MEMS器件的功能需求定制化打印，它的融合应用可缩短研发周期、降低成本，显著加速了产品迭代。 1.1.3 工艺技术集成MEMS与互补金属氧化物半导体（CMOS）工艺的异构集成技术，通过晶圆级键合、硅通孔（TSV）等先进封装技术，已成为实现微系统高性能、小型化与低功耗的关键路径。该技术将传感单元、模拟/数字信号处理电路以及无线通信模块高度集成于单一封装内，形成"智能传感器"或"系统级封装"解决方案。2025年，MEMS-CMOS异构集成技术进入关键转折期，进入向复杂系统演进及产业化落地阶段。随着先进封装技术的持续进步，该技术将进一步普及，成为驱动物联网终端节点、汽车电子、工业智能传感、可穿戴设备等前沿领域创新的核心技术之一，在技术迭代与市场规模方面均展现出强劲的增长潜力。 1.2 生物传感器技术现状生物传感器通过生物识别元件（如酶、抗体等）对生物相关的复杂化学物质进行特异性识别，再将生物化学反应信号转换成电信号等可测信号，经过信号处理后实现生物分子的检测。其核心是"特定生物识别+信号转换"，如图1所示。在医疗诊断、环境监测、食品安全、生物制药等领域发挥重要作用。
技术创新方面，加州理工学院提出核壳纳米颗粒设计，将分子印迹聚合物（MIP）壳与镍六氰基铁酸盐（NiHCF）核相结合，通过喷墨打印技术实现高性能生物传感器的规模化制备，首次兼顾分子识别与信号传导功能，突破了传统传感器对脆弱的生物识别元件（酶或抗体）的依赖。 纳米材料的应用进而推动其性能的升级，中国科学院合肥物质科学研究院固体物理研究所蒋长龙团队开发了NaYF₄:Yb,Tm@NaYF₄核壳结构纳米颗粒，其核壳结构示意如图2所示。 其核壳结构的表壳NaYF₄将核内Yb³⁺、Tm³⁺离子与外部环境进行隔离，防止与外界物质发生相互作用，有效抑制了表面淬灭效应，显著提升上转换发光效率与光稳定性。基于上转换荧光共振能量转移（FRET）或特异性识别作用，以NaYF₄:Yb,Tm@NaYF₄核壳结构上转换纳米颗粒（UCNPs）为荧光基质构建的比率型荧光探针抗干扰能力强、操作简单，实现了异烟肼的快速、高信噪比视觉化检测，无需复杂样本预处理。
1.3 环境传感器技术现状环境传感器技术进入关键转型期，整体实现从传统分散式监测向智能化、网络化协同监测的跨越，多领域技术融合创新成为核心驱动力，推动环境监测体系的全方位升级。 1.3.1 核心技术融合跨学科技术的交叉应用成为提升监测能力的关键，在大气、水质等核心监测场景中实现多项突破。 在基础传感技术革新方面，量子传感与微流控芯片技术的成熟应用，分别攻克了痕量检测与多指标同步监测的难题。其中，量子传感技术凭借超高灵敏度优势，将大气痕量气体的检测限降低2个数量级，能够精准捕捉低浓度污染信号；微流控芯片技术则实现水质多指标的同步快速检测，大幅提升水体污染监测效率。当前，这两大技术已呈现出向智能化和网络化发展的趋势。 大气监测技术实现多点突破。在大气监测领域，多技术融合推动设备性能与监测维度双重提升。基于MEMS工艺与先进纳米敏感材料的融合，环境监测传感器技术取得了显著进展，实现传感器的微型化、低功耗与批量化制造，同时利用纳米材料（如金属氧化物半导体、导电聚合物等）的高比表面积和优异敏感特性，大幅提升了传感器的性能。基于此技术开发的集成化多功能监测设备，能够在一个微型化平台上同步检测包括细颗粒物（PM2.5）、多种挥发性有机物（VOCs）、臭氧（O₃）、氮氧化物（NO₂）、一氧化碳（CO）等在内的多类大气污染物参数，此类集成设备的检测性能实现了跨越式提升。这种微型化、高精度的集成方案，为构建高密度、低成本的大气污染物网格化监测网络提供了关键技术支撑，并成为当前大气监测领域最活跃的研究之一。 环境光学监测技术形成"全维度覆盖"能力，通过精准识别污染物光谱特征，实现对大气、水体、土壤污染物的"CT扫描式"探测，刘文清院士团队建立的污染物光谱数据库与定量解析算法，进一步提升了光谱监测的精度与覆盖范围；卫星监测体系持续完善，2025年多国相关企业已发射多款具备甲烷专项监测能力的高光谱卫星，将大气甲烷柱浓度的监测精度提升至5×10⁻⁹级，构建起"空天地"一体化大气监测网络的核心节点。 1.3.2 智能化体系协同在技术突破的基础上，环境监测体系加速向智能化升级，通过设备改造与流程优化，实现运维成本与效率的显著改善。国控监测站点完成数智化改造，全面推广"无人运维"模式，现场运维频次与耗时较传统模式降低70%以上，大幅减少人工成本；无人化技术与实验室自动化深度融合，无人机采样系统与全自动"黑灯实验室"的协同应用，使监测全流程中的采样时间、人员投入及样本运输成本均节约50%以上，推动监测工作向"高效低耗"转型。 1.3.3 低功耗与集成化技术低功耗与集成化方面，行业通过采用"本地数据预处理与自适应休眠"等架构，推动传感器处理单元与遥测模块的深度集成。这一技术路径能显著降低传统环境传感器的整体能耗，并实现有效的板载数据缓冲与存储。结合窄带物联网（NB-IoT）等低功耗广域网技术的解决方案正广泛应用于地下管廊、远程电网等无人值守的监测场景。 1.4 智能传感器技术现状智能传感器的核心特征如图3所示，它集成了感知、信号处理、数据通信功能于一体，具备自校准、自诊断、自补偿的智能化能力，可直接输出数字化、标准化数据。当前智能传感器技术正处于从传统分立式架构向AI集成化转型的阶段，系统集成度与响应速度已在诸多前沿应用中取得显著提升。AI芯片集成成为核心发展方向，很多厂商纷纷布局边缘AI智能传感器，博世推出的一款集成有3轴加速度计和3轴陀螺仪的6轴惯性测量单元BHI360尺寸仅2.5mm×3mm×0.95mm，用于手势与活动检测、3D音频头部方位追踪等场景，可实现丰富的人机交互体验。边缘计算能力的集成大幅提升设备性能，与未集成边缘计算的智能传感器相比，搭载低功耗AI芯片的设备可在本地完成数据预处理，仅上传异常特征数据，通信流量最高降低90%。
基于深度学习的自校准技术取得了创新性的数据驱动解决方案。通过系统性地构建涵盖温度、湿度、气压、交叉干扰气体浓度等多达十二类环境变量的校准参数数据库，并利用长短期记忆网络（LSTM）或图神经网络（CNN）等先进算法，建立了传感器输出信号与环境变量之间的偏预测模型。该模型能够实时解析复合环境应力对传感器敏感材料的协同影响机理，并动态修正输出信号，使其无限逼近标准参考值。这种不依赖硬件冗余或频繁人工标定的"软件定义"校准范式，显著提升了传感器网络在复杂环境下的数据一致性与长期稳定性，为实现广域部署的物联网感知节点"零维护"的可靠运行奠定了技术基础。随着物联网的大规模部署，对传感器"零维护"的需求将愈发迫切，自校准技术已成为各科研机构和企业争夺的技术高地。 在"AI+"浪潮推动下，智能传感器已成为备受关注的焦点，有着十分广阔的应用空间。 2 传感器技术在重点领域的应用进展2.1 工业自动化领域传感器是工业自动化领域的重要组成部分，传感器作为"感官神经"支撑智能制造体系运行。智能制造场景中，传感器实时采集设备、物料、环境关键数据，为生产流程的智能化决策、自动化控制和优化生产效率提供数据支撑。工业设备联网率直接拉动压力、温度、3D视觉等高精度传感器需求。预测性维护领域已形成"MEMS振动传感器+AI自诊断"的技术方案：通过AlScN基振动传感器采集机床0.001g级微小振动数据，结合智能传感器的长短期记忆网络算法模型预判故障，使设备停机时间减少约40%。 2.2 医疗健康领域医疗健康是传感器技术增长最快的应用市场之一，人口老龄化与健康意识提升推动需求爆发式增长。可穿戴设备领域，智能手表、健身追踪器、电子皮肤贴片等产品对运动传感器、光学传感器、温度传感器等需求旺盛。精准医疗领域，2023～2025年微流控生物传感器的批量化生产使即时检验设备（POCT）单机制造成本下降约70%，其中生物传感器模块成本占比从45%降至18%，微流控芯片技术使检测灵敏度提升2个数量级。融合前沿柔性纳米材料与皮肤无缝集成的可穿戴纳米传感系统，通过能量收集技术与嵌入式人工智能数据分析，正推动慢病管理模式向动态化、个性化和预防性方向转变。这类系统实现了对汗液、泪液等体液中疾病关键生物标志物的连续、无创采集，其集成的先进数据智能算法能够从复杂的生理信号中提取出与慢病进程高度相关的信息，为慢病管理提供方案。医疗影像领域，纤声科技研发的128阵元压电超声探头直径仅3mm，分辨率达0.05mm，已用于消化道早期癌变筛查。 2.3 智慧城市领域智慧城市建设为传感器提供了广阔应用空间，传感器通过实时采集城市运行数据，支撑管理智能化升级。城市基础设施监测方面，传感器网络部署于桥梁、隧道等设施，实时监测结构状态，及时发现安全隐患。环境传感器实现温度、湿度、PM2.5等12种参数同步监测，数据采集频率从小时级提升至分钟级。 智能交通系统通过道路传感器监测车流量、车速等信息，为信号控制与拥堵疏导提供数据支撑。当前传感器在智能交通领域的应用已进入规模化部署与多技术协同融合的快速发展阶段。自动驾驶汽车通过激光雷达、摄像头、毫米波雷达等多传感器融合实现环境感知；在道路侧安装激光雷达、毫米波雷达、高清摄像头搭配地磁传感器构建路侧感知体系，形成车载传感器数据与路侧感知系统融合的车路协同、多传感器互补为特征的应用格局。传感器已从单一监测工具升级为"车路云一体化"系统的核心感知终端。长沙湘江新区"车路云一体化"先行区项目在2025年3月启动了正式实施方案，推进L4级自动驾驶在长沙实现全域规模化的进程。 2.4 智慧农业领域智慧农业是传感器技术的新兴应用领域，农业现代化进程推动高精度、低成本传感器需求快速增长。传感器实时采集农田、作物、养殖环境等的关键数据，支撑精准种植、智慧养殖等全环节的智能化管理。比如，在农田环境监测方面，温湿度传感器、土壤墒情传感器、光照传感器等实时采集田间环境数据，为灌溉、施肥、控温等农事操作提供数据依据，实现精准调控；在作物生长监测方面，利用光谱传感器、图像传感器、茎秆直径传感器等监测作物的长势、病虫害情况、果实成熟度，及时预警并指导精准施药、采摘；在智慧灌溉与施肥方面，结合土壤水分传感器、养分传感器的数据，联动智能灌溉系统和施肥系统，实现按需供水、精准施肥，减少水资源和肥料的浪费；在土壤监测方面，无人机搭载高光谱相机可识别土壤中砷、汞等元素空间分布，精度达10cm级。 环境监测方面，农业环境传感器监测大气温湿度、光照强度等参数，为农业设施提供环境控制依据，温室大棚中传感器网络实现温度、湿度等环境要素自动调控。农业机器人搭载视觉传感器、激光雷达等，实现自动播种、施肥、收割等作业，融合人工智能技术提升其复杂环境适应能力。 2.5 航空及商业航天领域航空及商业航天领域对传感器技术提出严苛要求，需在极端环境下保持高可靠性与高精度。飞行器控制方面，MEMS惯性传感器在耐受高温、高压、强振动等极端条件下测量角运动和线运动参数，是姿态确定和飞行控制系统的核心感知部件。采用MEMS惯性传感器与光学传感器融合技术，使飞行器姿态测量精度提升50%。 航空发动机监测领域，温度、压力、振动传感器实时监测发动机工作状态，发动机上千度的工作温度对传感器耐高温性能提出极高要求，碳化硅基传感器凭借宽禁带特性实现耐温800℃的商用突破，通过封装优化已达成1200℃耐受能力；配套的氮化铝封装材料抗腐蚀性能达传统陶瓷的3.6倍，共同支撑发动机高温区域监测。 商业航天领域，卫星、运载火箭、航天器返回舱等核心装备需配备各类高可靠、高精度传感器实时监测姿态角、角速度、轨道位置、振动、温度、压力、推进系统流量等各关键参数，为姿态控制、任务调度等提供核心数据支撑。在可重复使用火箭技术应用场景中，传感器不仅承受高温、高压、强振动、辐射等极端工况，更需在返回再入段精准捕获速度、高度、姿态偏差及着陆区地形数据，为制导导航与控制（GNC）系统提供毫秒级响应的高精度反馈，直接决定垂直着陆的稳定性与重复使用的安全性。 3 结束语本文系统研究了MEMS传感器技术、生物传感器、环境传感器、智能传感器技术的发展现状，以及传感器技术在工业自动化、医疗健康、智慧城市、智慧农业、航空及商业航天五大领域的应用情况，总结出传感器技术的发展将聚焦在新材料、工艺技术、算法与智能处理、多传感融合4个方向。 具体而言：1）新材料研发与应用取得关键进展。AlScN、石墨烯等新材料显著提升传感器性能，未来重点主要集中在三个方面，一是攻克高性能材料的低成本量产难题，解决AlScN材料的钪掺杂精准调控技术、石墨烯大面积制备的均一性难题；二是研发更多的功能复合新材料，适配航空航天、医疗等场景需求；三是构建材料与器件的协同设计体系，使传感器性能参数与应用场景需求高度契合。2）工艺技术向高精度、低成本、集成化进阶。制造端，EUV技术向更小特征尺寸突破，与3D打印技术互补，兼顾高端精度与定制化制备需求，缩短产业化周期。集成端，MEMS-CMOS异构集成向系统级升级，依托先进封装技术缩小尺寸、降低功耗，适配物联网终端需求。同时，喷墨打印等低成本工艺规模化应用，推动生物、柔性传感器普及，降低应用成本。3）算法与智能处理是赋予传感器智能化的核心。传感器向智能感知升级，算法技术将实现三大突破：一是轻量化边缘AI算法迭代，适配终端有限算力，强化本地数据处理能力，满足低延迟场景需求；二是通用化自校准算法研发，突破场景局限，实现复杂环境中传感器零维护运行；三是通过传感器算法构建数据驱动优化闭环，通过实测数据反向迭代优化算法与器件结构设计，提升传感器在复杂工况下的环境适应性。4）多传感融合赋能全场景感知。技术层面，通过多类型传感器协同部署与算法融合，实现优势互补；应用层面，支撑智慧城市等跨领域全维度感知；系统层面，与物联网、云计算绑定，形成一体化解决方案，推动传感器从器件向场景化应用转型。这4个方向紧密交织，将共同推动传感器技术向智能化感知迭代演进。 展望未来，AI与传感技术的深度融合将成为核心趋势，随着低空经济、深海经济、深空经济等前沿新领域规划的推进，建立多平台立体化监测网络给传感器的应用带来巨大的市场空间。传感器技术的迭代与发展，也催生新的应用模式和产业布局，在更多领域发挥重要作用，为产业升级与社会发展注入更强劲动力。 参考文献： [1]姜彤,傅巍,张彤,等.传感器技术发展现状及发展方向[J]. 特别提醒：物联网专业交流群欢迎物联网行业相关的人群加入，同时群内欢迎各路社牛、大咖、前辈加入，群内除了不能发敏感内容、色情内容，以及不太建议多次发送推广内容，其他内容皆可畅聊~——交流QQ群724511126，进群的朋友请备注：姓名-单位-研究方向（无备注请恕不通过），由编辑审核后邀请入群！
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发表于 2026-4-29 07:03:09