小传感 大时代

作为现代工业、消费电子、汽车、医疗等领域的关键组件，近年来传感器的市场规模持续增长。据Precedence Research的数据，到2034年全球传感器市场将超过5,500亿美金规模。在中国市场，2025年预计传感器产业可达到5,000亿人民币规模，约占全球市场的1/3。从具体细分应用市场来看，2022年至2024年消费电子领域传感器市场连续三年位居行业首位，2022年至2024年，中国消费电子领域传感器市场规模以25.7%年复合增长率快速扩张，预计到2027年消费电子领域传感器市场规模将达到1848.1亿元，汽车电子领域传感器的市场规模突破千亿元大关，达到1079亿元，未来3年年复合增长率为7.8%。

“相信随着低空经济、机器人等新兴应用的快速崛起和带动，全球传感器的消耗量从每年的百亿颗扩张到万亿颗级别不是梦，而是已经在路上。”近日，在上海举办的传感器产业趋势分享沙龙上，传感器与物联网产业联盟副秘书长、矽知科技CEO朱佳骐如是说。

传感器与物联网产业联盟副秘书长、矽知科技CEO朱佳骐

低空经济、具身智能需要怎样的传感器

低空经济作为新兴战略性产业，近年来在政策支持、技术创新和资本推动下快速发展，已成为全球经济增长的新引擎。低空经济正处于爆发前夜，2025-2027年将是关键成长期，预计中国市场规模从1.5万亿元（2025）向2万亿元（2027）迈进。eVTOL、低空物流、无人机应用将成为核心增长点，而政策支持、技术突破和资本投入将是主要驱动力。

“对低空经济应用领域的整机和模块商而言，除了eVTOL适航认证、电池续航问题，安全性是最被看重的的技术关键点。”ADI亚太区微机电产品线总监赵延辉表示。“其他都是锦上添花。”

ADI亚太区微机电产品线总监赵延辉

从传感器产品的角度，在飞行器的飞控系统中主要起到两大作用，包括感知和定位。负责感知的包括摄像头、TOF、LiDAR以及一些传感器融合和环境感知的算法；定位部分主要包括天线、接收机以及IMU惯性传感器等。单就IMU惯性传感器而言，因为无人机等飞行器应用环境和设计的特殊性，主要它是在一个持续振动的环境下，这对IMU的精确度提出了特殊的要求和挑战，“要实现长时间高精度的导航，而不是飞行一会就出现了漂移，”赵延辉介绍，“传统IMU采用单核结构，好处是低功耗、低成本，适合消费电子产品，但在无人机这些飞行器里，我们会采用双核或四核的设计来确保安全性，这样做的好处是可以准确分辨哪些变化是由振动引起的，当然它的体积会更大、成本也更高。”

具身智能和机器人市场将为传感器提供更多应用和想象空间，这点毋庸置疑，遍观一个具身智能机器人的整体系统设计，其中智能感知部分会采用视觉、气体、温湿度、毫米波雷达和声学传感器，灵巧手部分会涉及触觉、力矩传感器，执行器则会用到位置、惯性、力矩传感器和编码器等多种传感器产品。而考虑到如此复杂的传感器体系和应用环境，“会越来越多的考虑融合传感的创新，”北微传感董事长时广轶提到，“甚至我们可以设想在机器人上实现多传感器打造的一个智能系统，把智能传感器的概念发挥到极致。”

北微传感董事长时广轶

此外，随着工业数字化渗透率的不断提升，数字孪生已经成为很多行业降本增效的重要技术实现手段，这也是西门子重点投入的方向，“数字孪生的实现本身需要多种传感器产品作为系统解决方案的一环，是传感器市场规模增长的主要驱动力，”西门子数字化工业软件集团赵继政表示，“同时，我们也可以想象数字孪生其实就是一种虚拟技术，将现实的生产运营场景通过数字化手段搭建成虚拟场景并进行预设计、预仿真和预管理，那么我们也可以实现一个虚拟传感器的概念，将感知也纳入到数字孪生的系统设计的一部分，让整个工业的数字孪生概念得到延伸。”

西门子数字化工业软件集团赵继政

AI将给传感器产业带来哪些影响

智能化和AI技术的发展和不断深化一方面给传感器产业带来更多新兴市场和商业机会，同时也将深刻改变传感器产业的技术、产品创新路径和商业模式，经历一场革命性升级。这种核心影响包括：

智能传感器革命，实现从"感知"到"认知"的跃迁。这点很多国际头部的传感器厂商如Bosch Sensortec已经走在前面，市场数据显示，2025年全球智能传感器市场规模预计可达1094亿美元。

新型传感范式，AI驱动的传感器创新。从产品开发角度，包括材料革新，如石墨烯气体传感器（灵敏度提升100倍），量子点图像传感器（动态范围达140dB）等；以及结构创新，如超表面光学传感器（厚度<1mm的摄像头模组），和MEMS超声波传感器（医疗成像分辨率提升3倍）等。

产业生态重构，从硬件到服务的转型。AI技术的导入也将带动企业商业模式变革，如Bosch Sensortec提出的智能传感器即服务（SaaS），以及索尼图像传感器+AI算法捆绑销售占比已超40%。

价值链条延伸。从传统传感器到智能传感器，传感器厂商可以不断提升自身价值，转型升级为提供数据服务、预测性维护甚至行业解决方案的高价值企业，在产业链上扮演更重要的角色。

关键技术融合，多模态协同感知。这涉及到不同的应用场景，如在自动驾驶领域，传感器可实现前融合算法（激光雷达+摄像头+毫米波雷达），另一个典型案例是特斯拉Occupancy Networks的处理效率提升了8倍；在工业互联网，当前已有振动+温度+声学联合诊断的解决方案，让应用中的设备故障预测准确率可达92%。

测试验证体系变革。包括数字孪生应用的加速落地，可帮助传感器寿命测试周期缩短70%，同时虚拟标定成本降低80%；也可以借助AI实现辅助设计，如安森美已经采用AI来优化传感器布局，实现性能提升15%。

预计到2030年，AI技术将使传感器产业附加值提升40%，同时淘汰15%的传统传感器企业。

显然，掌握"传感+AI+云"三位一体能力的企业将成为新生态主导者。