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[导读] 当今,随着人们生活水平和社会科技水平的快速发展,物联网技术得到了很大的发展。当前,物联网用户的数量急剧增加。据工业和信息化部统计数据显示,截至2018年6月底,全球共有4.65亿个物联网终端用户。

 当今,随着人们生活水平和社会科技水平的快速发展,物联网技术得到了很大的发展。当前,物联网用户的数量急剧增加。据工业和信息化部统计数据显示,截至2018年6月底,全球共有4.65亿个物联网终端用户。

当全球刮起物联网浪潮,中国的物联网市场规模增速也令人十分惊喜。根据中国经济信息社发布的《2017-2018年中国物联网发展年度报告》,2017年以来,中国物联网市场进入实质性发展阶段。全年市场规模突破1万亿元,年复合增长率超过25%。

物联网飞速发展的背后离不开技术支撑。近年来,半导体产业爆发,5G正式商用,传感设备不断迭代,都为物联网的高速发展奠定了基础。其中传感器作为关键部分,在物联网的发展中扮演了重要角色。

过去很长一段时间里,在高端智能传感器的关键行业,关键技术,高附加值应用上,国际品牌处于垄断地位,其中又以美国、日本、德国的品牌为代表。但随着近年来云计算、人工智能、大数据等技术在国内逐渐成熟落地,传感技术自主可控成为了不可逆转的趋势。

基于此,中国许多企业开始了在高端智能传感器赛道上的布局,比如歌尔声学、华润微电子等。除了传统厂商加紧在这一领域布局,许多创新型企业也应运而生,海伯森便是其中一家。

海伯森创始人王国安是日本名古屋大学博士,深圳市“孔雀人才”。在日本的求学和工作经历,让他在传感器研发领域积累了丰富的经验,同时,日本社会严谨、专注的精神也对他产生了深刻的影响。

回国后,王国安于2015年创办了海伯森,他以日本所倡导的“工匠精神”开始了高端传感器产品的研发。经过四年的发展,海伯森已成功研制了多款高端传感器产品,取得了20余项专利,并得到了RoHs、FCC、CE等权威认证。目前,海伯森已被认定为国家级高新技术企业,公司也正一步步发展壮大。

● 致力于高精度、高可靠性传感器研发,3C行业或将成为未来新增长点

回顾传感器的发展历史,大体可分为三代:第一代是结构型传感器,利用结构参量变化来感受和转化信号;第二代是20世纪70年代发展起来的固体型传感器,这种传感器由半导体、电介质、磁性材料等固体元件构成;第三代传感器则是智能型传感器。

智能传感器具有信息采集、信息处理、信息交换、信息存储功能的多元件集成电路,是集传感芯片、通信芯片、微处理器、驱动程序、软件算法等于一体的系统级产品。

然而,这一领域国内企业长期产值较低,市场几乎被国外企业垄断。虽然近年来国内的智能传感器无论是在技术还是应用领域,都取得了巨大进步,但总体来看仍然存在不足。

王国安表示,当他还在日本的时候,中国没有很好的技术和产品来支撑高端智能传感器领域的市场发展,因此还得大量依赖国外进口。这导致欧美以及日本的企业每年都在中国赚得钵满盆盈。事实上,伴随着中国的崛起,实现核心技术的自主可控是必然趋势。

随着新一代信息技术的高速发展,站在2019年的今天,王国安不禁感慨:“中国发展高端传感器已有了‘得天独厚’的优势。一方面国家政策层面十分支持,另一方面下游的应用已经十分丰富。”

以3C制造行业为例,作为劳动密集型产业,由于近年来人口红利逐渐消失、技术不断迭代更新,未来这一行业的自动化程度将会越来越高。自动化设备以及工业机器人对于传感器的需求也会越来越大。

根据Yole Development报告的数据,全球机器人传感器市场规模在2015年达到3.5亿美元,到2021年将翻番至7.09亿美元,2015-2021年复合增长率为12.4%。

基于此,王国安博士判断,在未来几年,从3C行业切入,国产传感器将会取得较为快速的发展。

从具体的场景应用上看,在3C制造业中,传感器应用一个较为典型的场景便是机器打磨。

以往人工打磨的方式存在几个痛点,一是安全性低,工厂的空气污染和噪声会损害操作者的身心健康;二是工件一致性难以保证;三是人的精力有限,当达到一定工作时长,无法保证工作效率。

而机器人打磨与传统人工打磨相比,则具有安全性高、一致性高、效率高的优点。

在3C行业中,装在工业机器人上的传感器需要适应精密打磨和柔性装配的场景。基于此,海伯森推出了六维力传感器,该传感器能够同时检测三维空间的力和力矩信息,结合海伯森自主研发的力反馈控制算法,保证工业打磨的精度和可靠性并可实现3C产品的柔性力控装配。

除了在工业打磨场景上可以得到应用,传感器在工业检测上也起到了十分重要的作用。海伯森自研的激光三角位移传感器,重复精度±0.1um(RMS),适用于产品厚度检测、晶圆检测、平整度检测等需要精密检测的场景。

据了解,海伯森现在的产品线除六维力传感器、纳米级精度激光位移传感器之外,还包括面阵固态激光雷达、单点ToF测距传感器等。不仅在工业场景应用广泛,在无人机、智能交通、汽车等民用领域也有布局。

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