传感器的款式、功能、框架多种多样！

内部植物传感器主要分为径流传感器、激素传感器和葡萄糖等小分子传感器。目前植物径流传感器的测量主要采用热技术方法，包括热场变形法、热扩散法和热平衡法等;植物激素是植物内源性发育的风向标，其可以整合外部信号来控制植物从胚胎到器官的产生、生物防御、胁迫耐受和生殖发育等一系列生长过程;当前对植物进行葡萄糖分析的研究较少，大部分检测方法是基于酶的高特异性来进行。

植物生理与周围微气候传感器是基于光学、电容或电阻操作机制创造而成，主要研究植物的功能和行为，如光合作用、蒸腾作用和呼吸作用，以及植物与周围环境气候之间的交流。

植物非常容易受到化学压力影响，在空气中，往往会含有氮氧化物(NO x)、臭氧(O 3)等空气污染体，当植物受到污染威胁，会通过向大气释放挥发性有机化合物(VOC)和过氧化氢(H 2O 2)发出信号。

英飞凌的传感器模仿了人类的视觉、嗅觉、触觉、听觉等感知能力。近日，英飞凌也发布了其在雷达传感器、ToF 传感器以及二氧化碳传感器等领域的新的研发成果及其在智慧健康上的应用。

两款高集成的雷达传感器

早在 2016 年的谷歌开发者大会上，英飞凌的毫米波雷达传感器首次在全世界亮相，并且在谷歌 Pixel 4 上它很成功地演示了存在感知，以及一些简单的侦测，例如手势侦测这一功能。一直到现在谷歌也在持续地使用这个雷达产品。

雷达可以比喻成我们的眼睛，可探测任何运动和障碍物。毫米波雷达甚至可以探测到包括生命体征在内的最微小的运动，并由此做出对生命体征的监测，甚至它也可以利用存在的感测激发一些装置系统，去感知距离、位置、速度、角度等数据信息，之后进一步利用算法来实现监测呼吸、心跳、手势、追踪人等各方面的应用。

行业内主要的多传感数据处理架构主要包括以下三种：

1、分布式：将各独立传感器获取的原始数据进行局部处理，然后将处理结果发送到数据融合中心进行智能优化组合，得到最终结果。优点是：对通信带宽的分布式需求低，计算速度快，可靠性和连续性好。缺点是：跟踪精度不够。

2、集中式：将采集到的原始数据直接传输到中央处理器进行融合处理，可以实现实时集成。优点：数据处理精度高，算法灵活，缺点：对处理器要求高，可靠性低，数据量大，难以实现。

3、混合式：混合多传感器信息融合框架(分布式+集中式)，部分传感器采用集中式融合，其余传感器采用分布式融合。优点：混合融合框架具有较强的适应性，兼顾了集中式融合和分布式融合的优点，稳定性强。缺点：混合融合结构比前两种融合方案更为复杂，增加了通信和计算成本。

传感融合的过程中，整个系统需要处理多参量的数据，甚至相互矛盾的信息。如何保证融合系统快速处理数据，过滤噪点和干扰，确保融合后的信息不会失真，误报或堵塞中央处理器导致死机，是该行业发展的重要难点。

讲到这里，或许你会一头雾水，到底什么是目标数据融合，什么是原始数据融合?为什么原始数据融合就厉害了?我还是用自动驾驶来举个例子说明一下：

自动驾驶需要用到多种传感器，比如摄像头、毫米波雷达、激光雷达以及超声波雷达。不同传感器的工作原理不同所以它们产生的数据类型也不一样。

总体来看，智能传感器正获得强劲发展驱动力，并被认为在多领域发挥着至关重要的作用。

因此，国内传感器企业要抓住机遇，立意创新，迎接挑战，加强具有自主知识产权的智能传感器的开发，加速现有科研成果的转化和产业化，提高国产智能传感器的市场占有率。

根据中国通信院对中国智能传感器行业市场规模的测算，2016-2019年，中国智能传感器行业市场规模CAGR约为8.3%，按此增长率进行估算，预计2026年中国智能传感器行业市场规模达239亿美元。