前言：前幾日的物聯網展會上，華強安防網記者采訪到專注智能家居傳感器的中安消物聯，談及整個傳感器市場這只是管中窺豹，那么現階段，整個傳感器市場是個啥情況呢？
人們為了從外界獲取信息，必須借助于感覺器官。而單靠人們自身的感覺器官，在研究自然現象和規律以及生產活動中它們的功能就遠遠不夠了。為適應這種情況，就需要傳感器。因此可以說，傳感器在信息領域是一個相對于人類五官的存在，又稱之為電五官。新技術革命的到來，世界開始進入信息時代，在利用信息的過程中，傳感器是獲取自然和生產領域中信息的主要途徑與手段，那么現在的傳感器的市場到底如何?
產業現狀
中國傳感器的市場近幾年一直持續增長，增長速度超過20%，傳感器應用四大領域為工業及汽車電子產品、通信電子產品、消費電子產品專用設備。
2012年中國傳感器行業發展總體規模逐漸擴大，顯著應用于汽車工業中包括汽車輪胎中的傳感器應用、安全氣囊中的傳感器應用、底盤系統中的傳感器應用、發動機運行管理系統中的傳感器應用、廢氣與空氣質量控制系統中的傳感器應用和需求、ABS中的傳感器應用和需求、車輛行駛安全系統中的傳感器應用和需求、汽車防盜系統中的傳感器應用和需求、發動機燃燒控制系統中的傳感器應用和需求、汽車定位系統中的傳感器應用和需求、汽車其他系統中的傳感器應用和需求。
除此以外，中國傳感器在其他領域也有新的應用，如工業控制領域、在環境保護領域、在設施農業中、在多媒體圖像領域、其它有關傳感器的應用。回顧中國傳感器行業，雖然發展迅速，但是也存在一些不利的因素。如在產品技術上產業基礎薄弱、科技與生產脫節、產品技術水平偏低、產品種類欠缺、企業產品研發能力弱。
但另一方面國家不斷制定有利傳感器產業發展的戰略與政策，全年整機系統市場的快速發展，新興技術的不斷推動也都成為傳感網發展的利好因素。
市場容量
據中國產業調研網發布的中國傳感器市場現狀調研與發展趨勢分析報告(2016-2020年)顯示，在政府的支持下，我國的傳感器技術及其產業取得了長足進步。國內傳感器產業在“雙加工程”即：加快力度加快發展的方針指導下，建立了中國敏感元器件與傳感器生產基地。
目前，國內有三大傳感器生產基地，分別為：安徽基地主要是建立力、光敏規模經濟;陜西基地1990年2月成立了陜西省敏感技術產業集團公司，主要是建立電壓敏、熱敏、汽車電子規模經濟為主要目標;黑龍江基地主要建立氣、濕敏規模經濟為主要目標。
而目前我國已有1700多家從事傳感器的生產和研發的企業，其中從事微系統研制、生產的有50多家。同時，傳感器越來越多地被應用到社會發展及人類生活的各個領域，如工業自動化、農業現代化、航天技術、軍事工程、機器人技術、資源開發、海洋探測、環境監測、安全保衛、醫療診斷、交通運輸、家用電器等。
據統計，至2015年，我國物聯網整體市場規模將或達到7500億元，傳感器產業將從中直接受益。據預測，未來5年中國傳感器市場將穩步快速發展，在物聯網市場規模大幅增長的動力之下，2015年中國傳感器市場規模有望達到1213億元左右。
市場格局
我國傳感器的生產企業主要集中在長三角地區，并逐漸形成以北京、上海、南京、深圳、沈陽和西安等中心城市為主的區域空間布局。
長三角區域：以上海、無錫、南京為中心，逐漸形成包括熱敏、磁敏、圖像、稱重、光電、溫度、氣敏等較為完備的傳感器生產體系及產業配套。
珠三角區域：以深圳中心城市為主，由附近中小城市的外資企業組成以熱敏、磁敏、超聲波、稱重為主的傳感器產業體系。
東北地區：以沈陽、長春、哈爾濱為主，主要生產MEMS力敏傳感器、氣敏傳感器、濕敏傳感器。
京津區域：主要以高校為主，從事新型傳感器的研發，在某些領域填補國內空白。北京已建立微米/納米國家重點實驗室。中部地區：以鄭州、武漢、太原為主，產學研緊密結合的模式，在PTC/NTC熱敏電阻、感應式數字液位傳感器和氣體傳感器等產業方面發展態勢良好。
此外，傳感器產業伴隨著物聯網的興起，在其他區域如陜西、四川和山東等地發展很快。
面臨問題
一是核心技術和基礎能力缺乏，創新能力弱。傳感器在高精度、高敏感度分析、成分分析和特殊應用的高端方面差距巨大，中高檔傳感器產品幾乎100%從國外進口，90%芯片依賴國外，國內缺乏對新原理、新器件和新材料傳感器的研發和產業化能力。
二是共性關鍵技術尚未真正突破。設計技術、封裝技術、裝備技術等方面都存在較大差距。國內尚無一套有自主知識產權的傳感器設計軟件，國產傳感器可靠性比國外同類產品低1-2個數量級，傳感器封裝尚未形成系列、標準和統一接口。傳感器工藝裝備研發與生產被國外壟斷。
三是產業結構不合理，品種、規格、系列不全，技術指標不高。國內傳感器產品往往形不成系列，產品在測量精度、溫度特性、響應時間、穩定性、可靠性等指標與國外也有相當大的差距。四是企業能力弱，從目前市場份額和市場競爭力指數來看，外資企業仍占據較大的優勢。
我國傳感器企業95%以上屬小型企業，規模小、研發能力弱、規模效益差。針對這些問題，我國應該如何分步去解決?如何提高綜合競爭力，并逐步參與到國際競爭中去?
前景預測
我國2015年傳感器需求量可高達32億只，市場規模可達1213億元左右，足以形成傳感器產業和信息產業新的經濟增長點。除了工業自動化系統、大型重點工程配套以及汽車電子化、家電類產品的應用之外，在現代農業、環保檢測與治理、醫療衛生以及食品檢測類市場領域里的應用是突如其來、無法估量的。
此外，國內水資源控制系統和家電類商品正處于由傳統技術向節能減排和技術升級的發展階段，變頻式空調和家用吸塵器、洗衣機、太陽能熱水器，特別是大型中央空調器已開始大量使用壓力控制、溫度調節等系統，這就為各種傳感器在家用空調、洗衣機、吸塵器、家庭供水系統等方面的應用開辟了廣闊的空間，構成了我國新的市場需求和應用增長點。
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機器人傳感器
為了檢測作業對象及環境或機器人與它們的關系，在機器人上安裝了觸覺傳感器、視覺傳感器、力覺傳感器、接近覺傳感器、超聲波傳感器和聽覺傳感器，大大改善了機器人工作狀況，使其能夠更充分地完成復雜的工作。由于外部傳感器為集多種學科于一身的產品，有些方面還在探索之中，隨著外部傳感器的進一步完善，機器人的功能越來越強大，將在許多領域為人類做出更大貢獻。
機器人傳感器分類
根據檢測對象的不同可分為內部傳感器和外部傳感器。
a.內部傳感器：用來檢測機器人本身狀態(如手臂間角度)的傳感器。多為檢測位置和角度的傳感器。
b.外部傳感器：用來檢測機器人所處環境(如是什么物體，離物體的距離有多遠等)及狀況(如抓取的物體是否滑落)的傳感器。具體有物體識別傳感器、物體探傷傳感器、接近覺傳感器、距離傳感器、力覺傳感器，聽覺傳感器等。
具體有：
明暗覺
檢測內容：是否有光，亮度多少
應用目的：判斷有無對象，并得到定量結果
傳感器件：光敏管、光電斷續器
色覺
檢測內容：對象的色彩及濃度
應用目的：利用顏色識別對象的場合
傳感器件：彩色攝像機、濾波器、彩色CCD
位置覺
檢測內容：物體的位置、角度、距離
應用目的：物體空間位置、判斷物體移動
傳感器件：光敏陣列、CCD等
形狀覺
檢測內容：物體的外形
應用目的：提取物體輪廓及固有特征，識別物體
傳感器件：光敏陣列、CCD等
接觸覺
檢測內容：與對象是否接觸，接觸的位置
應用目的：確定對象位置，識別對象形態，控制速度，安全保障，異常停止，尋徑
傳感器件：光電傳感器、微動開關、薄膜特點、壓敏高分子材料
壓覺
檢測內容：對物體的壓力、握力、壓力分布
應用目的：控制握力，識別握持物，測量物體彈性
傳感器件：壓電元件、導電橡膠、壓敏高分子材料
力覺
檢測內容：機器人有關部件(如手指)所受外力及轉矩
應用目的：控制手腕移動，伺服控制，正解完成作業
傳感器件：應變片、導電橡膠
接近覺
檢測內容：對象物是否接近，接近距離，對象面的傾斜
應用目的：控制位置，尋徑，安全保障，異常停止
傳感器件：光傳感器、氣壓傳感器、超聲波傳感器、電渦流傳感器、霍爾傳感器
滑覺
檢測內容：垂直握持面方向物體的位移，重力引起的變形
應用目的：修正握力，防止打滑，判斷物體重量及表面狀態
傳感器件：球形接點式、光電旋轉傳感器、角編碼器、振動檢測器
機器人主要的傳感器
視覺：
20世紀50年代后期出現，發展十分迅速，是機器人中最重要的傳感器之一。
機器視覺從20世紀60年代開始首先處理積木世界，后來發展到處理室外的現實世界。20世紀70年代以后，實用性的視覺系統出現了。
視覺一般包括三個過程：圖像獲娶圖像處理和圖像理解。相對而言，圖像理解技術還很落后。
力覺：
機器人力傳感器就安裝部位來講，可以分為關節力傳感器、腕力傳感器和指力傳感器。
國際上對腕力傳感器的研究是從20世紀70年代開始的，主要研究單位有美國的DRAPER實驗室、SRI研究所、IBM公司和日本的日立公司、東京大學等單位。
觸覺：
作為視覺的補充，觸覺能感知目標物體的表面性能和物理特性：柔軟性、硬度、彈性、粗糙度和導熱性等。
觸覺研究從20世紀80年代初開始，到20世紀90年代初已取得了大量的成果。
接近覺：
研究它的目的是使機器人在移動或操作過程中獲知目標(障礙)物的接近程度，移動機器人可以實現避障，操作機器人可避免手爪對目標物由于接近速度過快造成的沖擊。
聽覺：
(1)特定人的語音識別系統
特定人語音識別方法是將事先指定的人的聲音中的每一個字音的特征矩陣存儲起來，形成一個標準模板(或叫模板)，然后再進行匹配。它首先要記憶一個或幾個語音特征，而且被指定人講話的內容也必須是事先規定好的有限的幾句話。特定人語音識別系統可以識別講話的人是否是事先指定的人，講的是哪一句話。
(2)非特定人的語音識別系統
非特定人的語音識別系統大致可以分為語言識別系統，單詞識別系統，及數字音(0~9)識別系統。非特定人的語音識別方法則需要對一組有代表性的人的語音進行訓練，找出同一詞音的共性，這種訓練往往是開放式的，能對系統進行不斷的修正。在系統工作時，將接收到的聲音信號用同樣的辦法求出它們的特征矩陣，再與標準模式相比較。看它與哪個模板相同或相近，從而識別該信號的含義。
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