沒有智能傳感器，物聯網就不可能存在。盡管傳感器技術的使用已長期影響制造商，工業組織和公用事業的運作方式，但將IoT添加到傳感器中已擴大了其影響和用例，為流程帶來了前所未有的連接和分析能力。如今，智能工廠，智能城市，智能建筑和互聯個人正在使用一系列智能傳感器來收集實時數據，以進行實時洞察和決策。

　　與傳統的傳感器不同，如今的智能傳感器已啟用Internet，并且比以往任何時候都更加復雜。

　　接下來深入研究智能傳感器的工作原理及其在各個垂直領域的用例。
 

 

　　一、什么是智能傳感器?

　　通常，智能傳感器具有三個主要組成部分：從環境中捕獲數據的傳感器;一個微處理器，它計算在經由編程傳感器的輸出; 以及使傳感器能夠傳達微處理器輸出以采取行動的通信功能。

　　智能傳感器可能包括多種類型的傳感器，以及傳感器，收發器，放大器，模擬濾波器和電源以及其他組件。

　　有專家表示為了最有效地實現物聯網傳感器的功能，它應該包括無線通信，足夠智能以進行遠程計算數據，并且可以進行編程以適應需要的新功能。

　　二、物聯網傳感器的類型

　　用于物聯網的傳感器幾乎可以用于任何形式的測量，它提供了一種將所需的現場觀察與應用程序聯系起來的機制。要對傳感器進行分類，首先要從物理領域考慮它們。

　　光和電磁傳感器。這些包括用于零售和物流應用的RFID傳感器，用于安全應用的成像和身份傳感器，用于智能建筑自動化的光傳感器以及用于安全和健康應用的放射性傳感器。

　　熱傳感器。例如，智能建筑中的室溫監控，工業過程管理中的環境監控或材料溫度監控。

　　振動和聲音傳感器。例如，用于區域安全的地震傳感器;健康監測和工業過程自動化的良好壓力;用于民政管理的特定聲音監控，例如槍聲檢測;個人健康應用，例如健身和健康可穿戴設備;或振動傳感器，用于工廠或工業組織中基于可靠性的設備維護。

　　物質和材料傳感器。環境，安全，健康，農業和環境自動化的許多應用都需要特定的流體和氣體傳感器，例如用于檢測化學物質或氧氣，二氧化碳，濕度或水位的傳感器。

　　時間和空間傳感器。例如，用于物流管理的地理信息系統位置傳感器;或用于車輛和交通管理的位置，速度和加速度傳感器。

　　三、物聯網傳感器用例

　　智能傳感器具有三個廣泛的用途。首先，它們提供了對現有流程和工作流的更大可見性，識別項目，定位它們并確定其環境條件。例如，工業物聯網環境中的智能傳感器可以跟蹤溫度和濕度，可以記錄數據以進行歷史記錄和質量管理，或者可以用作工廠或倉庫中警報或過程管理的觸發器。

　　其次，物聯網傳感器可以嵌入到產品中以改善流程或產品本身。在制造過程中，傳感器可以監視，控制和改善操作，或者添加到物流中以簡化產品交付方式。嵌入設備后，智能產品可以創造新的收入可能性。

　　第三，傳感器的低成本和更先進的功能實現了更廣泛，更有效的用例。物理傳感器和RFID標簽的成本已大幅下降，智能傳感器軟件應用程序，連接選項和部署的成本也已大幅下降。

　　四、智能傳感器的好處

　　以上概述的IoT傳感器的三個使用案例可帶來三類好處。

　　首先，物聯網傳感器在現有工作流程和流程中提供了更高的可視性，使公司能夠借助實時數據來查看問題所在。例如，物流公司可以為其車隊配備傳感器以檢測每輛卡車的位置。

　　隨著公司開始從這些傳感器中挖掘數據，第二個好處浮現出來：預測接下來會發生什么。在同一個物流示例中，收集有關車隊去向以及卡車完成路線所需的時間的實時數據可以使公司預測駕駛員何時交付包裹。物流中的智能傳感器還可以收集有關駕駛員駕駛方式，包裹尺寸和重量的信息，以及外部數據，例如可能影響交貨的交通或天氣狀況。

　　在另一個示例中，制造業中的智能傳感器可以收集歷史機器數據，公司可以使用這些歷史數據來構建模型，以預測機器組件何時可能發生故障。

　　與其面對生產線或工廠的計劃外停機可能造成的巨大代價，可以在計劃的時間內主動更換可疑部件。

　　智能傳感器的第三個優點與創收有關;物聯網創造了許多新的商業模式。借助有關機器運行方式，使用方式和磨損情況的數據，制造商可以為客戶提供基于結果的服務。制造商現在可以在機器價格中包括消耗品，維修甚至更換零件。

　　五、智能傳感器的未來

　　弗雷斯特研究公司預測，基于智能傳感器，跟蹤和智能產品的應用將成為增長最快的用例，復合年增長率分別為24.2%和24%。但是應用程序不會止步于此。

　　在制造時，越來越多的傳感器內置于產品中 。工業設備，火車，飛機和建筑物越來越多地已經連接了成百上千個傳感器。

　　但是，物聯網傳感器并不僅限于新產品。

　　在工業制造市場中，機器的使用壽命可能長達數十年，在將傳感器安裝到舊設備上也有一個健康的市場，并且傳感器成本降低，同時支持物聯網的基礎設施日益普及數據流將導致公司大量部署傳感器。

　　即使在當今數據延遲導致問題的環境中，但現在5G開始商用更是拓開了大量傳感器的可能。

　　還要注意的是邊緣計算的使用增加。隨著越來越多的分析(包括使用機器學習和人工智能)在數據收集點運行，組織-傳感器本身或傳感器連接的IoT邊緣網關-將能夠更快，更快地做出決策有效。

　　傳感器的持續小型化將改變未來的傳感器格局。可以用這樣一句話來憧憬，“隨著時間的流逝，傳感器將繼續變得越來越小，計算能力越來越強。”

　　傳感器還將在同一平臺上提供更多功能，為同一設備提供不同的傳感類別。

　　傳感器將被安裝在越來越多的設備中，從可穿戴設備到專用傳感器的一切都將把人們環境中的觀察結果與計算平臺聯系起來。業內專家的估計是，“在未來六年中，物聯網設備的總數以及可能的傳感器數量將在未來六年內翻三番，目前大約有250億個設備，到2025年將增長到750億個設備。”