MEMS和傳感器未來的發(fā)展趨勢是怎樣的

據(jù)麥姆斯咨詢報道，2017年對MEMS和傳感器產(chǎn)業(yè)來說是個好年景，且這種增長趨勢會持續(xù)下去。Yole預測固態(tài)傳感器和執(zhí)行器市場將實現(xiàn)強勁增長，到2023年達到千億美元級，出貨量達1850億顆。光學傳感器，特別是CMOS圖像傳感器，將占據(jù)該領域近40%的市場份額。MEMS也將在這一增長中發(fā)揮重要作用：在2018~2023年期間，MEMS市場規(guī)模增長率為17.5%，出貨量增長率為26.7%，其中消費領域占比超過50%。

2017~2023年MEMS市場（按應用領域細分）

傳感器的演變歷程

最初開發(fā)的傳感器主要用于物理量的探測：如沖擊、壓力，后來用于測量加速度和旋轉(zhuǎn)。隨著研發(fā)投入增加，MEMS從對物理量的探測擴展到對光的感應和操控（如MEMS微鏡），再進一步擴展到非制冷紅外傳感器（如微輻射熱計）。從對光的感應到對聲音的感應，MEMS麥克風掀起了下一波MEMS浪潮。MEMS和傳感器正在進入令人興奮的全新演變階段，因為它們超越了人類感官，向超聲波、紅外和高光譜傳感方向發(fā)展。

當我們的身體或情緒感知在某種程度上受到限制時，傳感器卻能彌補我們的不足。超越人耳的MEMS麥克風已經(jīng)用于聽障人士。亞利桑那州立大學的研究人員正在開發(fā)人工耳蝸植入物——壓電MEMS傳感器，有朝一日可能會使那些聽力受損嚴重的人士恢復聽力。

聲學傳感器將是下一代創(chuàng)新的推動者

斯坦福大學的研究人員正在合作研究硅基視網(wǎng)膜植入物，將成為視力障礙者的福音。Pixium Vision已于2017年開始使用硅基視網(wǎng)膜植入物進行人體臨床試驗。

未來，人類使用下一代傳感器進行情感或心理感應將不再是科幻小說里的情節(jié)。感知技術有很多用途，甚至可能幫助自閉癥譜系患者更容易地理解他人情緒。

通過分析，我們總結出MEMS發(fā)展的三個階段：

1. 最初幾年，使用簡單的傳感器來探測沖擊力，稱為“探測時代”（Detection Era）。

2. 當傳感器不僅可以感知和探測，還可以測量（例如旋轉(zhuǎn)）的時期，稱為“測量時代”（Measuring Era）。

3. 當我們越來越多地使用傳感器來對周圍環(huán)境進行測繪，“全局感知意識時代”（Global-Perception Awareness Era）出現(xiàn)了。我們使用激光雷達為自動駕駛汽車進行3D成像，使用環(huán)境傳感器監(jiān)控空氣質(zhì)量，使用加速度計或超聲波識別手勢，使用指紋和人臉識別傳感器實現(xiàn)生物測量。隨著多參數(shù)傳感器融合和人工智能，這一切將變?yōu)楝F(xiàn)實。

眾多技術突破則是不斷進步的源泉：傳感器的新設計、新工藝、新材料、新的集成方法、新的封裝技術、傳感器融合和新檢測原理的誕生。

全局感知意識時代的來臨

我們正經(jīng)歷全局感知意識時代。我們可以將全局感知意識視為人類感知能力的延伸（例如將紅外成像作為人類可見圖像的延伸）或超人類感知能力（具有卓越環(huán)境感知能力的機器，例如自動駕駛車輛中的激光雷達）。想想《漫威宇宙》中的X教授，你就可以想象未來人類的感知能力會如何演變！

從探測走向全局感知意識

一些公司在進入MEMS行業(yè)就設想了全局感知意識。例如，Movea（已被TDK的InvenSense所收購）最初就采用MEMS慣性傳感器技術進行開發(fā)。其他廠商通過結合光學傳感器（如激光雷達）和用于自動駕駛車輛的夜視傳感器實現(xiàn)全局感知意識。還有一派的廠商將環(huán)境傳感器（氣體、顆粒、壓力、溫度）用于空氣質(zhì)量檢測。顆粒傳感器在空氣質(zhì)量傳感方面可以發(fā)揮特別重要的作用，特別是在可穿戴設備中。

由于社會越來越關注全球空氣質(zhì)量惡化，空氣污染已成為社會的主要話題。研究表明，沒有安全的顆粒物水平。相反，空氣中PM10或PM2.5可吸入顆粒的濃度每增加一倍，肺癌比例就會相應增加。將顆粒傳感器與可穿戴設備中的地圖應用相結合，可以讓人類識別污染最嚴重的地區(qū)。

隊友“人工智能”的地位舉足輕重

為了實現(xiàn)全局感知意識，我們還需要人工智能（AI），但我們還需要解決諸多挑戰(zhàn)。例如，活動跟蹤需要對AI數(shù)據(jù)進行準確的實時分類。然而，將所有AI處理重新關聯(lián)到主處理器會消耗大量CPU資源，從而降低可用處理能力。同樣，將所有AI數(shù)據(jù)存儲在設備上會增加存儲成本。要將AI與MEMS結合，我們必須做到以下幾點：

1.將功能處理從分類引擎執(zhí)行分離到功能更強大的外部處理器。

2.通過只部署準確活動識別所需的功能來降低存儲和處理需求。

3.安裝能整合多個傳感器數(shù)據(jù)（傳感器融合）的低功耗MEMS傳感器，以保證始終在線執(zhí)行的預處理。

4.使用可以準確識別用戶活動的系統(tǒng)支持數(shù)據(jù)來重新訓練模型。

在智能手機和汽車應用中，添加AI和軟件有兩種方式。第一種是集中式，其中傳感器數(shù)據(jù)在包含軟件的輔助電源單元（APU）中處理。第二種是分散式，其中傳感器芯片與軟件和AI（例如CMOS圖像傳感器的DSP中）封裝在一起。無論采用何種方法，MEMS和傳感器制造商都需要了解AI，盡管在傳感器芯片級別不會獲得太多價值。

走向增強現(xiàn)實世界

多年來，人類在傳感器開發(fā)方面取得了巨大進步，現(xiàn)在已經(jīng)達到傳感器能夠模仿甚至增強人類大部分感知的程度：視覺、聽覺、觸覺、嗅覺，乃至情感/心靈感應以及美學欣賞。我們應該認識到，人類不是這一進步的唯一受益者。增強感知還將允許機器人在日常生活中幫助我們（通過智能交通、醫(yī)療保健、環(huán)境感知環(huán)境等）。我們需要將智能傳感器的開發(fā)與AI結合起來，以進一步增強對生活中的人物、地點和事物的體驗。