2023智能传感器规模将有望达1308亿元 智能传感器应用场景与发展趋势

智能传感器，是具备信息感知、分析处理和实时通信传输交换的智能硬件，是设备、装备和系统感知外界环境信息的主要来源。

当前，智能传感器已广泛应用于卫星雷达、航空航天、医疗器械、汽车、工业、消费电子等各个领域，是智慧城市、智能制造、智能机器人以及工业互联网等新兴产业发展的重要支撑。

2023智能传感器规模将有望达1308亿元

由于中国智能传感器相关研究起步较晚，且研发技术相比海外企业有待提高，目前全球智能传感器产出主要集中在美国、德国和日本，国内中高端智能传感器约90%以上仍依赖于进口。

近年来，国家相关部委相继推出了一系列专项政策，助力智能传感器产业技术研发、创新与拓展。据中国信通院数据，2021年，中国智能传感器市场规模约为1113.4亿元，2017-2021年CAGR达8.14%。预计到2023年，市场规模将有望达1308.3亿元，产业已进入快速发展期。

智能传感器应用场景与发展趋势

随着人工智能和物联网的不断发展，对智能传感器智慧化程度及应用场景的要求将更加多元。

智能化、自动化是空调、新风系统等家电的发展趋势,智能传感器能够自动检测环境温湿度,对室内多种环境指标进行监测,并与控制开关进行联动,从而自动对空调、新风系统等设备进行智能调节,打造舒适、健康的生活环境。

智能家居以住宅为基础，集安防监控、家电控制、灯光控制、背景音乐、语音控制于一体。可联动集中管理，提供更方便、舒适、安全、节能的家庭生活环境。智能家居系统由传感器、执行器、控制中心、通信网络等组成，通过各种类型的传感器获取室内环境的各种数据。家用传感器包括温度传感器、图像传感器、光电传感器和空气传感器。

随着5G、人工智能、物联网的快速发展与应用，人们越来越关注家居生活的智能化、便捷性等多方面体验。智能电视、健身镜、扫地机等智能家居产品也逐渐进入大多数家庭。

预计2022年我国智能家居市场规模可达6515.6亿元，届时中国将成为全球最大的智能家居市场消费国,或占据全球50%-60%的智能家居市场消费份额。

根据中研普华研究院《2022-2027年传感器制造行业市场深度分析及发展规划咨询综合研究报告》显示：

传感器产业链上游为材料供应商，包括陶瓷材料、半导体、金属材料等，代表企业有风华高科、江丰电子和紫金矿业等;中游为传感器制造商，代表企业有苏奥传感、飞思卡尔等;下游为汽车主机厂，代表企业有蔚来、一汽和广汽等。

传感器的智能化发展趋势深刻影响着产业链下游市场的发展，华东光电集成器件副总工程师张胜兵介绍，智能传感器是一种检测装置，它感受到外界被测量的信息，并且将这种信息转化成为可以被电路或者被处理的电信号或者其他形式的输出，如果说机械延伸了人类的体力，计算机延伸了人类的智力，那无处不在的传感器就大大延伸了人类的感知力。

智能传感器被誉为人工智能的五官，有着传统传感器所不具备的功能，可以实现自补偿和计算，自校准、自诊断、自检查，信息的存储和传输，还可以实现不同的物理量和化学量之间的复合敏感，对采集到的信息进行处理，给出判断和处理决策，而且传感器与相应的电路都集成到同一芯片上，减小体积，提高性能。

智能传感器的应用领域非常广，在智能制造、可穿戴、物联网、人工智能、传统工业测控、航空航天、汽车电子等领域，都有着广泛的应用。

智能传感器的应用领域复合增长率

最近几年，全球智能传感器的市场规模增长率超过了10%，预计到2023年经济规模将增长487亿美元。而国内智能传感器市场2018—2026年预测的复合增长率为8%，预测到2026年经济规模达到239亿元，应用领域主要是汽车电子领域和工业控制领域这两大板块。

自动驾驶是汽车智能化发展的最终方向,激光雷达、摄像头、毫米波雷达、超声波传感器等传感器是实现自动驾驶的硬件基础。没有传感器，自动驾驶汽车就不可能实现：它们使汽车看到和感知道路上的一切，并收集安全驾驶所需的信息。

在正常情况下，驾驶自动化解决方案供应商将使用三种类型的内置传感器，即摄像头、雷达和激光雷达，对周围环境进行绘制识别，并计算移动物体的距离和速度。

每种设备都有自己的优点和缺点。例如，雷达的无线电波传输不会受到能见度、照明或噪音的影响，但该设备受制于包括低清晰度建模在内的限制。激光雷达能够处理大量的计算，从而实现高度精确，但这变成了一把双刃剑，因为它也容易出现系统故障和软件故障。

第三种选择是将相机拍摄的图像处理成数据，通过算法进行分析，也能识别道路状况，而且比激光雷达和雷达相对便宜。然而，在恶劣的天气条件下，低能见度对其计算能力形成阻碍。

按照不同的传感器使用，汽车自动驾驶目前存在两种主流的技术路线，一是以摄像头为主导纯视觉方案;二是以多种传感器融合方案。以摄像头为主导的纯视觉方案指依赖摄像头通过深度系统学习，模拟人眼功能达到全范围路况认知，特斯拉是该方案的主推者。该方案能够实现360度环绕构图，但在汽车高速行驶的图中，对系统的算力也提出了更高的要求。

多传感器信息融合技术的基本原理是将各种传感器进行多层次、多空间的信息互补和优化组合处理，最终产生对观测环境的一致性解释。谷歌和百度的自动驾驶系统偏向于多传感器融合。

《2022-2027年传感器制造行业市场深度分析及发展规划咨询综合研究报告》由中研普华研究院撰写，本报告对该行业的供需状况、发展现状、行业发展变化等进行了分析，重点分析了行业的发展现状、如何面对行业的发展挑战、行业的发展建议、行业竞争力，以及行业的投资分析和趋势预测等等。报告还综合了行业的整体发展动态，对行业在产品方面提供了参考建议和具体解决办法。