近些年，中興、華為事件激發(fā)了國人對自主科技的關注，迫切想要拿回技術主動權，話語權，打破“卡脖子”問題，一度出現(xiàn)中國芯、炒芯潮。
然而，隨著萬物互聯(lián)時代的到來，除了芯片，傳感器也越來越重要。傳感器作為物聯(lián)網(wǎng)最底層，也是最關鍵的技術，是各物聯(lián)網(wǎng)設備都必須要使用的，在未來很長一段時間內(nèi)，都將會成為各國、各企業(yè)在競爭的重點。
傳感器是一種檢測裝置，需要做的工作就是感受“信息”，并將信息轉換為電信號傳輸至芯片，讓中樞的芯片做出相符的應對。這個信息可以是任何的初始形態(tài)，包括溫度、壓力、超聲波等。比如我們用手機拍照的時候，光敏傳感器會捕捉落進攝像頭的光線，將它轉換為電信號傳輸至中樞，經(jīng)過一系列的圖像處理之后呈現(xiàn)出我們看到的照片。
可以說，芯片的存在，讓物體有了“智慧”，能夠做出用戶想要的反饋;而傳感器的存在，則讓物體有了“觸覺”、“味覺”，讓物體活了起來。隨著新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的蓬勃興起，傳感器正被廣泛應用于各類智能終端、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、機器人、自動駕駛、生物醫(yī)療、5G等眾多新興領域，發(fā)展前景廣闊。
據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布報告顯示，我國于2012~2020年迎來傳感器技術和產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展期。中國傳感器市場規(guī)模在2019年已超2000億元;預計2021年，中國傳感器市場規(guī)模將達近3000億元。
相比人人重視的芯片產(chǎn)業(yè)，傳感器在國內(nèi)的關注度還有待提高。
中國傳感器產(chǎn)業(yè)，能否實現(xiàn)“乘風破浪”?
面對重重圍堵和“內(nèi)憂外患”，中國的傳感器真的就無路可走嗎?也不是這樣，未來中國傳感器的道路，需要從政策、市場和技術三大因素開始抓起。
從政策方面來說，國家從2011年開始，就不斷在國家的科技創(chuàng)新規(guī)劃中不斷加強傳感器的地位。
在11月30日的《“十四五”信息化和工業(yè)化深度融合發(fā)展規(guī)劃》中，工信部更是提出要加快工業(yè)芯片、智能傳感器工業(yè)控制系統(tǒng)、工業(yè)軟件等融合支撐產(chǎn)業(yè)培育和發(fā)展壯大，增強工業(yè)基礎支撐能力。
在國家政策的鼓勵和支持之下，我國的傳感器企業(yè)在“長三角”、“珠三角”和京津地區(qū)集群分布發(fā)展起來。截至2020年9月，長三角地區(qū)的傳感器產(chǎn)業(yè)達到了9862家，且主要以熱敏、磁敏、氣敏等傳感器領域為主;而珠三角地區(qū)以熱敏、磁敏、超聲波為主;京津地區(qū)則更偏向于學術研發(fā)，產(chǎn)學相結合，共同推進智能傳感器的開發(fā)。
從市場上來說，傳感器和物聯(lián)網(wǎng)的緊密相關，既是危機，又是一種機遇。
我國物聯(lián)網(wǎng)市場可觀，且5G發(fā)展的速度很快，因此，傳感器最重要的就是做好本土化、定制化服務，只要做到國產(chǎn)化率高，質量差距不大，還比國外便宜，國內(nèi)市場就有與國外競爭的充分優(yōu)勢。
從技術的角度來說，很難造出高端傳感器的理由之一是產(chǎn)業(yè)體系不完整，人才也較為稀缺。
對此，我們不能羞于承認國外的優(yōu)勢，而是應該抱著積極的態(tài)度，參考國外經(jīng)驗，擺脫“造船不如買船，買船不如租船”的思維模式，憑借我國的人口優(yōu)勢和特有的業(yè)績責任，緊抓底端質量，大力進行人才的引進和培養(yǎng)，對國際技術水平發(fā)起緊追。
來自代爾夫特理工大學的一個研究小組成功地設計了世界上最精確的微芯片傳感器之一;該裝置可以在室溫下運行。他們將納米技術和機器學習與自然界的蜘蛛網(wǎng)結合起來，能夠使納米機械傳感器在與日常噪音極端隔離的情況下振動。這一突破發(fā)表在《先進材料》的新星期刊上，對引力和暗物質的研究以及量子互聯(lián)網(wǎng)、導航和傳感領域有很大影響。
基于這種新的設計，共同第一作者安德烈·庫珀蒂諾(Andrea Cupertino)建造了一個微芯片傳感器，該傳感器帶有一層超薄的、納米級厚度的陶瓷材料--氮化硅。他們通過強行振動微芯片"網(wǎng)"并測量振動停止所需的時間來測試該模型。結果非常壯觀：室溫下的隔離振動打破了紀錄，微芯片網(wǎng)的外面幾乎沒有能量損失：振動在內(nèi)部一圈移動，不接觸外面。這好比在秋千上給人推一把，就可以讓他們不停地蕩上近一個世紀。
通過他們的基于蜘蛛網(wǎng)的傳感器，研究人員展示了這種跨學科戰(zhàn)略如何通過結合生物啟發(fā)設計、機器學習和納米技術，為科學領域的新突破開辟了道路。這種新穎的范式對量子互聯(lián)網(wǎng)、傳感、微芯片技術和基礎物理學有著有趣的影響：例如探索超小的力量，如眾所周知的難以測量的重力或暗物質。據(jù)研究人員稱，如果沒有大學的凝聚力資助，這一發(fā)現(xiàn)是不可能的，這導致了納米技術和機器學習之間的合作。
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