在工業(yè)自動化的演進(jìn)過程中，數(shù)據(jù)是核心生產(chǎn)要素，而傳感器則是這一數(shù)據(jù)體系的“神經(jīng)末梢”。過去，工業(yè)傳感器的主要作用是測量物理參數(shù)（如溫度、壓力、振動、電流等），并將數(shù)據(jù)傳輸至控制系統(tǒng)。然而，傳統(tǒng)傳感器只能提供靜態(tài)、離散的數(shù)據(jù)，無法真正理解生產(chǎn)環(huán)境的復(fù)雜性。而如今，AI與邊緣計算的快速發(fā)展，正在推動傳感器從“單一測量”向“智能認(rèn)知”轉(zhuǎn)變。AI賦能的智能傳感器不僅可以實時分析數(shù)據(jù)、識別異常、預(yù)測趨勢，還能自主決策，提升工業(yè)生產(chǎn)的自適應(yīng)能力和安全性。這種變革正塑造著未來工業(yè)自動化的新范式。

在智能制造中，傳感器技術(shù)的創(chuàng)新與發(fā)展也發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。在深圳國際傳感器與應(yīng)用技術(shù)展覽會（Sensor Shenzhen 2025）上，ADI中國區(qū)工業(yè)市場總監(jiān)蔡振宇分享了公司在多個領(lǐng)域的傳感器解決方案，強(qiáng)調(diào)了傳感器如何提升數(shù)據(jù)采集的精準(zhǔn)度與智能化水平，尤其是針對工業(yè)自動化、機(jī)器人以及鋰電池等多個應(yīng)用領(lǐng)域的創(chuàng)新。

從“測量”到“認(rèn)知”：智能傳感器的躍遷

隨著智能傳感器的發(fā)展，傳感器從單純的“測量”工具，逐步進(jìn)化為具備認(rèn)知能力的智能系統(tǒng)。蔡振宇進(jìn)一步闡釋了這一轉(zhuǎn)變，表示在未來，傳感器將不僅僅收集數(shù)據(jù)，還會根據(jù)算法進(jìn)行智能處理，支持更加復(fù)雜的決策和操作，從而推動機(jī)器人的自動化和智能化進(jìn)程。

工控網(wǎng)認(rèn)為，工業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)價值正在發(fā)生質(zhì)變。過去，傳感器只提供“數(shù)據(jù)片段”，但現(xiàn)在，它們正在變成“數(shù)據(jù)智能體”。AI賦能的傳感器不僅能提供連續(xù)的、高精度的數(shù)據(jù)流，還能通過數(shù)據(jù)自學(xué)習(xí)，提升機(jī)器設(shè)備的適應(yīng)能力。例如，智能視覺傳感器已經(jīng)能自主識別缺陷，提高產(chǎn)品質(zhì)量檢測的自動化水平。

例如，ADI的GMSL互連解決方案通過高速數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)，優(yōu)化了工業(yè)領(lǐng)域的傳感器連接。這項技術(shù)最初應(yīng)用于汽車領(lǐng)域，但現(xiàn)在已經(jīng)逐步滲透到工業(yè)自動化和機(jī)器人技術(shù)中。通過簡化線纜架構(gòu)和提高數(shù)據(jù)傳輸速率，GMSL技術(shù)能夠滿足高清攝像頭和多屏顯示的需求，同時降低設(shè)備成本和復(fù)雜度，這對于工業(yè)自動化的推廣具有重要意義。

此外，基于飛行時間（ToF）也是ADI一項具有突破性意義的傳感器產(chǎn)品，在機(jī)器人視覺和物流領(lǐng)域的應(yīng)用潛力巨大。蔡振宇介紹說，ADI的ToF方案通過獨(dú)特的單攝像頭測量方式，能夠精準(zhǔn)測量3D物體的尺寸，并且在工業(yè)應(yīng)用中表現(xiàn)優(yōu)異。特別是在物流、倉儲等場景下機(jī)器人抓取物體的過程中，ToF技術(shù)能夠在沒有外部光照的環(huán)境下（包括黑燈工廠）進(jìn)行操作，極大提高了機(jī)器人在復(fù)雜環(huán)境中的智能化和適應(yīng)性。

從工控網(wǎng)的觀察來看，工業(yè)數(shù)據(jù)的價值不僅在于采集，更在于“采集后如何利用”。邊緣計算的興起，使得工業(yè)傳感器成為智能終端，能夠直接在本地完成數(shù)據(jù)分析并做出決策。比如，在機(jī)器視覺領(lǐng)域，邊緣計算結(jié)合高精度ToF傳感器，可以在流水線上實現(xiàn)毫秒級的產(chǎn)品檢測和分揀，減少延遲和數(shù)據(jù)傳輸成本。

例如，本次展會上ADI的鋰電熱失控監(jiān)測多傳感器融合方案具有重要的垂直行業(yè)意義，也體現(xiàn)了采集即利用的特征。蔡振宇指出，隨著電動車尤其是大巴的普及，如何快速有效地預(yù)警電池?zé)崾Э爻蔀榱税踩年P(guān)鍵。ADI的方案不僅能檢測電池的煙霧，還能通過壓力、溫度和氣體傳感器對電池狀態(tài)進(jìn)行全面監(jiān)控，幫助及時疏散乘客，避免更大危險。蔡振宇特別提到，ADI的產(chǎn)品早在2021年就開始著手這項技術(shù)，并且在產(chǎn)品中加入了無線傳輸功能，隨著電動車的普及和相關(guān)法規(guī)的完善，電池?zé)崾Э乇O(jiān)測的需求逐年上升。

另外，對于當(dāng)下熱門的人形機(jī)器人賽道，蔡振宇認(rèn)為隨著公眾認(rèn)知的提升，人形機(jī)器人正逐步走向?qū)嶋H應(yīng)用。然而，目前這一技術(shù)仍處于實驗階段，面臨諸多挑戰(zhàn)。首先，電池續(xù)航能力是限制發(fā)展的關(guān)鍵因素。同時，電機(jī)功耗也是影響機(jī)器人性能的重要問題。要提升整體能效，需要進(jìn)一步優(yōu)化伺服驅(qū)動系統(tǒng)，降低能耗，以延長續(xù)航時間并提高運(yùn)行穩(wěn)定性。

除了硬件層面的挑戰(zhàn)，智能化水平的提升同樣至關(guān)重要。當(dāng)前的人形機(jī)器人在語音識別和動作控制方面仍有諸多不足，特別是靈巧手的應(yīng)用。盡管機(jī)器人已經(jīng)能夠進(jìn)行一定程度的抓取操作，但要實現(xiàn)智能化的握力控制和精準(zhǔn)抓取，仍然面臨諸多技術(shù)難點(diǎn)。此外，人形機(jī)器人在多場景適應(yīng)能力上仍需突破，例如在同一工作環(huán)境下同時完成藥片分揀、杯具抓取和桌椅搬運(yùn)等任務(wù)。要使機(jī)器人真正具備這種靈活性，需要不斷優(yōu)化力矩控制和靈巧手的精準(zhǔn)操控。

ADI智能感知方案：驅(qū)動工業(yè)數(shù)智化的深度實踐

隨著工業(yè)數(shù)智化能力的快速發(fā)展和部署，傳感器也是信息處理的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。蔡振宇提到，隨著邊緣計算的興起，傳感器和處理單元的集成變得更加緊密，數(shù)據(jù)處理從傳統(tǒng)的集中式處理轉(zhuǎn)向了分布式處理。這種轉(zhuǎn)變不僅能有效降低延遲，還能在遠(yuǎn)離數(shù)據(jù)中心的地方進(jìn)行實時分析和決策，極大地提高了工業(yè)應(yīng)用中的反應(yīng)速度和效率。

例如，工控領(lǐng)域很早就提到，“預(yù)測性維護(hù)”是智能制造未來發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)之一。相比傳統(tǒng)的定期維護(hù)，AI+智能傳感器的預(yù)測性維護(hù)可以降低30%-50%的維護(hù)成本，并減少生產(chǎn)線的意外停機(jī)。未來，隨著自學(xué)習(xí)算法和數(shù)字孿生的結(jié)合，工業(yè)設(shè)備將具備更強(qiáng)的自診斷能力，實現(xiàn)真正的智能運(yùn)維。

ADI振動監(jiān)測方案——Voyager4無線數(shù)據(jù)采集模塊便是這一趨勢的典型代表。該方案通過無線數(shù)據(jù)采集模塊和AI引擎相結(jié)合，不僅能夠在設(shè)備發(fā)生振動時及時報警，還能通過深度學(xué)習(xí)算法分析設(shè)備的振動模式，預(yù)測潛在的故障，從而降低了設(shè)備的維護(hù)成本和停機(jī)時間。蔡振宇強(qiáng)調(diào)，未來振動監(jiān)測將不僅僅是“故障報警”工具，更是通過預(yù)測性維護(hù)優(yōu)化工業(yè)設(shè)備運(yùn)行的關(guān)鍵技術(shù)。

在AI的加持下，振動監(jiān)測能夠更加精準(zhǔn)地識別設(shè)備在運(yùn)行過程中的微小異常變化，甚至能通過模式識別技術(shù)判定故障的具體部位和原因，從而為工業(yè)企業(yè)提供更加智能的決策支持。這種從“被動監(jiān)測”到“主動預(yù)測”的轉(zhuǎn)變，是工業(yè)自動化走向智能化的標(biāo)志之一。

另外，展會上我們也看到了ADI正在深入客戶需求研發(fā)更多具備創(chuàng)新和便捷的感知方案。以ADI的壓力變送器集成芯片及工廠校準(zhǔn)系統(tǒng)為例，傳統(tǒng)的壓力傳感器通常依賴人工校準(zhǔn)，而ADI的集成芯片通過智能算法，可以在生產(chǎn)線自動完成自校準(zhǔn)，減少了人為誤差，同時提高了生產(chǎn)效率。

通過將AI技術(shù)與傳感器深度融合，工業(yè)設(shè)備不僅能更精準(zhǔn)地感知外部環(huán)境，還能自適應(yīng)調(diào)整工作狀態(tài)，優(yōu)化生產(chǎn)流程。蔡振宇提到，隨著人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，工業(yè)設(shè)備將越來越具備“自主意識”，能夠根據(jù)實時數(shù)據(jù)做出最優(yōu)決策，從而提升生產(chǎn)的靈活性和效率。

最終，隨著傳感器技術(shù)和AI技術(shù)的不斷進(jìn)步，工業(yè)領(lǐng)域正在向全面智能化轉(zhuǎn)型。無論是機(jī)器人、智能汽車，還是工業(yè)自動化和智能制造，傳感器和AI的結(jié)合將是推動行業(yè)發(fā)展的核心動力。特別是在未來的智能工廠中，所有的設(shè)備和機(jī)器將通過傳感器與AI平臺連接，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的實時共享與分析，從而形成一個高度協(xié)同和自我優(yōu)化的生產(chǎn)體系。

近年來，外資企業(yè)在中國市場的策略正加速調(diào)整，工控行業(yè)的頭部企業(yè)紛紛踐行“在中國、為中國”的理念。西門子、ABB、施耐德、三菱等公司加快了本地化產(chǎn)品的迭代速度，甚至以季度為單位推出符合中國市場需求的新產(chǎn)品。對此，蔡振宇特別強(qiáng)調(diào)，ADI同樣高度重視中國市場的變化，并通過與客戶的緊密合作推動產(chǎn)品創(chuàng)新，確保技術(shù)能夠精準(zhǔn)匹配本地需求。

ADMT4000單芯片角度和多圈編碼器位置傳感器

例如，ADMT4000單芯片角度和多圈編碼器位置傳感器和GMSL技術(shù)等產(chǎn)品正是針對中國工業(yè)自動化和智能制造場景優(yōu)化的成果。ADMT4000憑借無源多圈記憶和高精度位置檢測，在機(jī)器人、機(jī)床等領(lǐng)域提供更穩(wěn)定可靠的運(yùn)動控制支持。而GMSL技術(shù)則滿足高帶寬、低延遲的工業(yè)數(shù)據(jù)傳輸需求，助力工廠自動化系統(tǒng)構(gòu)建更高效的信息交互網(wǎng)絡(luò)。這些技術(shù)的應(yīng)用，不僅提升了設(shè)備的智能化水平，也推動了生產(chǎn)模式向更柔性、更自適應(yīng)的方向演進(jìn)。

隨著AI、邊緣計算和智能傳感器技術(shù)的融合深化，工業(yè)數(shù)據(jù)的價值將進(jìn)一步釋放。從“測量”到“認(rèn)知”的演進(jìn)，不僅改變了傳感器的角色，也在重塑工業(yè)自動化的運(yùn)行方式。我們希望，ADI將繼續(xù)加強(qiáng)本地化研發(fā)，以更智能、更精準(zhǔn)的感知能力，為中國市場的產(chǎn)業(yè)升級提供強(qiáng)有力的技術(shù)支撐。