傳感器、大數(shù)據(jù)、機器學(xué)習(xí)、人工智能和機器人是怎樣擰在一起了呢？在人工智能時代硬件和軟件是共生演化的，彼此影響的呢？

 

“物聯(lián)網(wǎng)”、“大數(shù)據(jù)”和“機器人”等,其實這些趨勢是相互聯(lián)系在一起的，擰成一個大趨勢， 在這個鏈條里，每一環(huán)都會對下一環(huán)產(chǎn)生影響，如此產(chǎn)生積極的循環(huán)。 各種連接的設(shè)備里的傳感器會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，海量數(shù)據(jù)使得機器學(xué)習(xí)成為可能，機器學(xué)習(xí)的結(jié)果就是AI，而AI又指導(dǎo)機器人去更精確地執(zhí)行任務(wù)，機器人的行動又會觸發(fā)傳感器。這整個就是一個完整的循環(huán)。

 

 

 

到2014年，連接到互聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備超過了世界人口的總和。 Cisco預(yù)測，到2020年，將有500億個相互連接的設(shè)備。而這些設(shè)備中大多都會安傳感器，可能用Electric Imp內(nèi)嵌傳感器，或者用Estimote外接一個傳感器。

 

設(shè)備中的傳感器會產(chǎn)生前所未有的海量數(shù)據(jù)。

 

 

在2020年，預(yù)計有35ZB的數(shù)據(jù)產(chǎn)生，也就是2009年數(shù)據(jù)量的44倍。到時候，不管是結(jié)構(gòu)化的、或更可能是沒有結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)都可以通過機器來處理，從而獲得大量洞見。

 

 

機器學(xué)習(xí)依靠數(shù)據(jù)處理和模式識別，從而讓計算機不需要編程就能去學(xué)習(xí)。現(xiàn)在的海量數(shù)據(jù)和計算能力都在驅(qū)使機器學(xué)習(xí)的突破。

 

機器學(xué)習(xí)的十足威力，看看Google就知道了。

 

Google就是利用機器學(xué)習(xí)，把法國每一個企業(yè)的位置、每一個住房、每一條街都繪制在地圖上了。整個過程只需1個小時。

 

 

隨著計算機已經(jīng)在象棋和路標(biāo)方面做得比人類好了，我們就有理由對未來有更多期待。隨著更多的傳感器采集到的數(shù)據(jù)越來越多，這能優(yōu)化更多的機器學(xué)習(xí)算法，從而我們可以合乎邏輯地推斷，與機器人結(jié)合的計算機執(zhí)行任務(wù)的能力會呈指數(shù)級增長。

 

 

不僅數(shù)以百計的公司在制作可以完成各種工作的機器人，機器人本身也會變得越來越智能， 而且借助AI的進(jìn)步，還能完成很多我們夢寐以求的任務(wù)。

 

 

機器采取行動觸發(fā)傳感器來收集數(shù)據(jù)，從而整個循環(huán)就完整了。

 

這就是整個人工智能生態(tài)的技術(shù)鏈。

 

 

人工智能技術(shù)能夠?qū)鞲衅飨到y(tǒng)有所幫助，它們是：基于知識的系統(tǒng)、模糊邏輯、自動知識收集、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、基于案例推理和環(huán)境智能。這些技術(shù)在傳感器系統(tǒng)中的應(yīng)用越來越廣泛，不僅因為它們確實有效，還因為今天的計算機應(yīng)用越來越普及。

 

這些人工智能技術(shù)具有最低的計算復(fù)雜度，可以應(yīng)用于小型傳感器系統(tǒng)、單一傳感器或者采用低容量微型控制器陣列的系統(tǒng)。正確應(yīng)用人工智能技術(shù)將會創(chuàng)造更多富有競爭力的傳感器系統(tǒng)和應(yīng)用。

 

人工智能領(lǐng)域的其他技術(shù)進(jìn)步也將會給傳感器系統(tǒng)帶來沖擊，包括數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、多主體系統(tǒng)和分布式自組織系統(tǒng)。環(huán)境傳感技術(shù)能夠?qū)⒑芏辔⑿碗娮犹幚砥骱蛡鞲衅骷傻饺粘Ｎ锲分?，使其具有智能。它們可以?chuàng)造智能環(huán)境，與其他智能設(shè)備通訊，并與人類實現(xiàn)交互。給出的建議能夠幫助用戶更加直觀地完成任務(wù)，但是這種集成技術(shù)的后果將會很難預(yù)測。使用環(huán)境智能和多種人工智能技術(shù)的組合能夠?qū)⑦@種技術(shù)發(fā)揮到極致。

 

 

可以采用人工智能對傳感器系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化。人工智能作為計算機科學(xué)的一個分支出現(xiàn)于20世紀(jì)50年代，它繁衍出了很多功能強大的工具，在傳感器系統(tǒng)中具有巨大作用，能夠自動解決那些原本需要人類智能才能夠解決的問題。

 

雖然人工智能進(jìn)入工業(yè)領(lǐng)域的進(jìn)程較為緩慢，但是它必將帶來靈活性、可重新配置能力和可靠性方面的進(jìn)步。全新的系統(tǒng)設(shè)備在越來越多的任務(wù)中表現(xiàn)出超過人類的性能。隨著它們與人類越來越緊密，我們將人類大腦與計算機能力結(jié)合起來，實現(xiàn)商討、分析、推論、通訊和發(fā)明。

 

人工智能結(jié)合了多種先進(jìn)技術(shù)，賦予了機器學(xué)習(xí)、采納、決策的能力，給予他們?nèi)碌墓δ堋＿@一成就依賴于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)、自組織系統(tǒng)、模糊邏輯和遺傳算法等技術(shù)，人工智能技術(shù)將其應(yīng)用領(lǐng)域擴(kuò)展到了很多其他領(lǐng)域，其中一些領(lǐng)域需要對傳感器信息進(jìn)行解析和處理，例如裝配、生物傳感器、建筑建模、計算機視覺、切割工具診斷、環(huán)境工程、力值傳感、健康監(jiān)控、人機交互、網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用、激光銑削、維護(hù)和檢查、動力輔助、機器人、傳感器網(wǎng)絡(luò)和遙控作業(yè)等等。

 

這些人工智能方面的發(fā)展被引入到了更加復(fù)雜的傳感器系統(tǒng)中。點擊鼠標(biāo)、輕敲開關(guān)或者大腦的思考都會將任何傳感器數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為信息并發(fā)送給你。近期此項研究已經(jīng)有所斬獲， 在如下七個領(lǐng)域中人工智能可以幫助傳感器系統(tǒng)。

 

 

基于知識的系統(tǒng)也被稱為專家系統(tǒng)，它是一種計算機應(yīng)用程序，整合了大量與某一領(lǐng)域相關(guān)聯(lián)的問題解決方案。

 

專家系統(tǒng)通常有兩個組成部分，知識數(shù)據(jù)庫和推斷機制。知識數(shù)據(jù)庫以“如果-那么”的形式表述了這個領(lǐng)域內(nèi)的各種知識，加上各種事實陳述、框架、對象和案例。推斷機制對存儲的知識進(jìn)行操作，產(chǎn)生針對問題的解決方案。知識操作方法包含繼承和約束條件(在基于框架和面向?qū)ο蟮膶＜蚁到y(tǒng))、檢索并采納案例(案例系統(tǒng))和應(yīng)用推斷規(guī)則(規(guī)則系統(tǒng))，具體取決于某些控制程序(前向或反向鏈接)和搜索策略(深度優(yōu)先或者廣度優(yōu)先)。

 

基于規(guī)則的系統(tǒng)將系統(tǒng)的知識描述為“如果-那么-否則”的形式。特殊的知識可以用于據(jù)側(cè)。這些系統(tǒng)善于以人類稔熟的形式呈現(xiàn)知識并作出決策。

 

由于使用嚴(yán)格的規(guī)則限制，它們并不擅長于應(yīng)對不確定的任務(wù)和不精確的場景。典型的規(guī)則系統(tǒng)具有四個組成部分：規(guī)則列表或者規(guī)則數(shù)據(jù)庫(知識數(shù)據(jù)庫的一種特殊形式)、推斷引擎或者解析器(根據(jù)輸入和規(guī)則數(shù)據(jù)庫推斷信息或者采取行動)、臨時工作存儲器、用戶接口或者其他與外部世界的互通方法，將輸入和輸出信號接收進(jìn)來和發(fā)送出去。

 

基于案例推理方法是基于過往問題的經(jīng)驗解決現(xiàn)有問題。這種解決方案被存儲于數(shù)據(jù)庫之中，作為人類專家的經(jīng)驗總結(jié)。當(dāng)系統(tǒng)發(fā)生了前所未有的問題，它會將問題與過往問題對比，找到一個與現(xiàn)有問題最為相近的案例。然后按照過往的解決方案解決問題，并按照成功和失敗與否更新數(shù)據(jù)庫?；诎咐评硐到y(tǒng)通常被認(rèn)為是規(guī)則系統(tǒng)的一種擴(kuò)展，他們善于以人類稔熟的形式呈現(xiàn)知識，具有從過往案例學(xué)習(xí)并產(chǎn)生新案例的能力。

 

 

基于案例推理針對計算機應(yīng)用形成了四個步驟：

 

1、檢索：給出目標(biāo)問題，從內(nèi)存檢索相關(guān)案例以解決這個問題。案例包括問題、解決方案以及關(guān)于這個解決方案是如何得到的注釋。

 

2、重用：將解決方案從過往案例映射到目標(biāo)問題上。這一過程包括對新場景適應(yīng)性變更。

 

3、修改：在將解決方案從過往案例映射到目標(biāo)場景之后，測試新的解決方案在真實世界(或者仿真場景)中是否奏效，如果必要，進(jìn)行修改。

 

4、保留：如果解決方案成功地解決了目標(biāo)問題，那么將解決方案作為全新案例存儲于內(nèi)存中。

 

這一方法的爭論點在于它采納了一些未經(jīng)證實的證據(jù)作為主要作業(yè)準(zhǔn)則。沒有統(tǒng)計相關(guān)數(shù)據(jù)作為支撐，很難確保結(jié)論的準(zhǔn)確性。所有根據(jù)少量數(shù)據(jù)做出的推理都被認(rèn)為是未經(jīng)證實的證據(jù)。

 

基于案例推理這一概念的宗旨就是將過往問題的解決方案應(yīng)用在當(dāng)前問題上。這種解決方案被存儲于數(shù)據(jù)庫之中，作為人類專家的經(jīng)驗總結(jié)。當(dāng)系統(tǒng)發(fā)生了前所未有的問題，它會將問題與過往問題對比，找到一個與現(xiàn)有問題最為相近的案例。然后按照過往的解決方案解決問題，并按照成功和失敗與否更新數(shù)據(jù)庫。

 

基于案例推理系統(tǒng)通常被認(rèn)為是規(guī)則系統(tǒng)的擴(kuò)展。和規(guī)則系統(tǒng)類似，基于案例推理系統(tǒng)善于以人類稔熟的方式呈現(xiàn)知識，不但如此，基于案例推理系統(tǒng)還具有從過往案例學(xué)習(xí)并產(chǎn)生新案例的能力。圖1所示為基于案例推理系統(tǒng)。

 

 

圖示1是基于案例推理系統(tǒng)，和基于規(guī)則的系統(tǒng)一樣，基于案例推理系統(tǒng)的擅長之處在于以人類稔熟的方式呈現(xiàn)信息；同時，基于案例推理系統(tǒng)也具有從過去案例學(xué)習(xí)進(jìn)而創(chuàng)建新增案例的能力。

 

很多專家系統(tǒng)再開發(fā)時都采用了一種被稱為“殼”的程序，它是一種配備了完整的推斷和知識存儲設(shè)備但是并不具備相關(guān)領(lǐng)域內(nèi)知識的專家系統(tǒng)。一些復(fù)雜的專家系統(tǒng)的構(gòu)建依賴于“開發(fā)環(huán)境”，后者比殼的應(yīng)用更加靈活，為用戶提供了構(gòu)建自定義判斷和知識呈現(xiàn)方法的機會。

 

專家系統(tǒng)恐怕是這些技術(shù)中最為成熟的一種，有很多商業(yè)殼系統(tǒng)和開發(fā)工具可供使用。一旦某一領(lǐng)域內(nèi)的知識被導(dǎo)入了專家系統(tǒng)，構(gòu)建整個系統(tǒng)的過程就相對簡單了。由于專家系統(tǒng)便于使用，所以應(yīng)用廣泛。在傳感器系統(tǒng)中，有很多應(yīng)用領(lǐng)域，包括選擇傳感器輸入、解析信號、狀態(tài)監(jiān)控、故障診斷、機器和過程控制、機器設(shè)計、過程規(guī)劃、生產(chǎn)規(guī)劃和系統(tǒng)配置。專家系統(tǒng)的應(yīng)用還包括裝配、自動編程、復(fù)雜智能車輛的控制、檢查規(guī)劃、預(yù)測危險、選擇工具和加工策略、工序規(guī)劃和工廠擴(kuò)建的控制。

 

 

普通規(guī)則專家系統(tǒng)有一個劣勢，就是它無法應(yīng)對超出知識數(shù)據(jù)庫范圍的情況。當(dāng)這種情況出現(xiàn)時，這些規(guī)則系統(tǒng)無法給出結(jié)果。這些情況發(fā)生時系統(tǒng)就會“當(dāng)機”，而不似人類專家在面對全新問題的時候表現(xiàn)出來的是性能降低。

 

模糊邏輯的使用，引入了人類判斷所具有的定型判斷和不精確的特性，可以提升專家系統(tǒng)的適應(yīng)性。模糊邏輯將變量值變?yōu)橐环N語言上的描述，這些描述的含義就是模糊集合，而判斷正是依據(jù)這些表述所做出。

 

模糊專家系統(tǒng)使用模糊邏輯來應(yīng)對不完全數(shù)據(jù)或者被部分損壞的數(shù)據(jù)所帶來的不確定性。這種技術(shù)使用模糊集合的數(shù)學(xué)理論來仿真人類判斷的過程。人類可以很輕松地在決策過程中應(yīng)對語意不明的情況(灰色地帶)，而機器認(rèn)為這很難。圖2所示為模糊邏輯控制器的架構(gòu)。

 

圖2所示為模糊邏輯控制器的架構(gòu)。

 

 

模糊邏輯有在傳感器系統(tǒng)中有很多應(yīng)用，因為這一范疇的知識并不精確。模糊邏輯非常適用于那些在結(jié)構(gòu)和對象無法精確匹配的領(lǐng)域、解析度受限的場合、數(shù)字重構(gòu)方法和圖像處理領(lǐng)域。在結(jié)構(gòu)對象識別領(lǐng)域和場景解析領(lǐng)域都有模糊集合的應(yīng)用。模糊專家系統(tǒng)適用于要求處理不確定性和不精確性的場合。它們不具備學(xué)習(xí)的能力，因為系統(tǒng)的關(guān)鍵參數(shù)都已經(jīng)預(yù)設(shè)好了，無法改變。

 

模糊邏輯在協(xié)同作業(yè)機器人領(lǐng)域、汽車機器人、感知預(yù)測、供應(yīng)鏈管理和焊接領(lǐng)域獲得了成功。

 

 

收集某一領(lǐng)域內(nèi)的知識以構(gòu)建知識數(shù)據(jù)庫是非常復(fù)雜且耗時的，它往往是搭建專家系統(tǒng)的瓶頸所在。自動知識收集技術(shù)被開發(fā)出來以解決這一問題。這種學(xué)習(xí)程序通常要求采用多個案例作為學(xué)習(xí)的輸入。每一個案例都具有多種屬性參數(shù)，并按類型歸類。一種方法就是采用“分治策略”，根據(jù)某一策略對各種屬性進(jìn)行篩選，將原有的案例集合劃分為子集合，然后歸納學(xué)習(xí)程序建立決策樹并將給定的案例集合正確分類。決策樹能夠表述從集合中的特定案例產(chǎn)生出什么知識。這一方法還可以后續(xù)應(yīng)用于處理那些沒有被案例集合覆蓋的情況。

 

另一種方法被稱為“覆蓋法”，歸納學(xué)習(xí)程序的目標(biāo)是找到一組被某一類型的案例所共同持有的屬性，并將這一共同屬性作為“如果”的部分，將類型做為“然后”的部分。程序?qū)⒓现蟹弦?guī)則的案例移除直至沒有共同屬性。

 

還有一種使用邏輯程序代替命題邏輯的方法就是對案例進(jìn)行描述然后表述全新的概念。這種方法使用了更加強大的預(yù)測邏輯來描述訓(xùn)練案例和背景知識，然后表述全新概念。預(yù)測邏輯允許使用不同型式的訓(xùn)練案例和背景知識，它允許歸納過程的結(jié)果(歸納概念)以帶有變量的一階子句的形式描述，而不僅限于由屬性-值對組成的零階命題子句。這種系統(tǒng)主要有兩種類型，第一種是由上自下的歸納/總結(jié)方法，第二種是反向解析原理。

 

已經(jīng)出現(xiàn)了不少的學(xué)習(xí)程序，例如ID3，它是一種分治策略程序;AQ程序采用了覆蓋法；FOIL程序是采用了歸納/總結(jié)方法的ILP系統(tǒng);GOLEM程序是采用反向解析方法的ILP系統(tǒng)。雖然大多數(shù)程序產(chǎn)生的都是明確的決策規(guī)則，但是也有一些算法能夠產(chǎn)生模糊規(guī)則。要求以嚴(yán)格的格式提供案例集合(明確的屬性和明確的分類)在傳感器系統(tǒng)和傳感器網(wǎng)絡(luò)中很容易滿足，因此自動學(xué)習(xí)技術(shù)在傳感器系統(tǒng)中應(yīng)用頗為廣泛。這種類型的學(xué)習(xí)適合于那些屬性是以離散的或者符號的形式所表示，而并非適用于具有連續(xù)屬性值的傳感器系統(tǒng)案例。一些推斷學(xué)習(xí)應(yīng)用的例子包括激光切割、礦石檢測和機器人應(yīng)用。

 

圖3所示為一個虛擬系統(tǒng)流程圖，顯示了系統(tǒng)如何從圖像傳感器收集數(shù)據(jù)。視覺數(shù)據(jù)和CAD模型數(shù)據(jù)被搭配使用，用來確定對象列表，對象列表隨后被發(fā)送給焊接識別模塊，然后采用人工智能技術(shù)明確焊接要求。

 

 

 

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也可以從案例中提取領(lǐng)域知識，它們提取的領(lǐng)域知識并非以表征的方式描述，例如規(guī)則或者決策樹，而且它們可以同時應(yīng)對連續(xù)數(shù)據(jù)和離散數(shù)據(jù)。它們也具有與模糊專家系統(tǒng)類似的不錯的歸納能力。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是大腦的計算機模型，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型通常假設(shè)計算過程可以使用多個簡單的被稱為神經(jīng)元的單元所描述，神經(jīng)元可以相互連接并行作業(yè)。

 

最常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是多層感知器，它是一種前饋網(wǎng)絡(luò)：所有信號以一種方向傳輸，從輸入到輸出。前饋網(wǎng)絡(luò)能夠在輸入空間和輸出空間進(jìn)行靜態(tài)映射：在某一時刻的輸出僅與這一時刻的輸入構(gòu)成函數(shù)關(guān)系。周期型網(wǎng)絡(luò)中，某些神經(jīng)元的輸出反饋會同一個神經(jīng)元或者反饋回之前層級的神經(jīng)元，可以認(rèn)為具有動態(tài)內(nèi)存：這種網(wǎng)絡(luò)在某一時刻的輸出受當(dāng)前輸入和之前輸入和輸出的影響。

 

不顯性表述的“知識”通過對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練而內(nèi)置于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)。某些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠使用預(yù)先定義的特定輸入模式進(jìn)行訓(xùn)練，進(jìn)而產(chǎn)生預(yù)期的輸出模式。實際輸出和預(yù)期輸出之間的差異用來對神經(jīng)元之間連接的強度和權(quán)值進(jìn)行修正。這種方法被稱為監(jiān)督訓(xùn)練。在多層感知器中，監(jiān)督訓(xùn)練的反向傳播算法通常用來傳播來自于輸出神經(jīng)元的誤差，然后計算出隱含層神經(jīng)元的修正權(quán)值。

 

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常具有輸入和輸出，在輸入和輸出之間的隱藏層完成處理任務(wù)。輸入是獨立的變量，而輸出是相互關(guān)聯(lián)的。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是具有可配置內(nèi)部參數(shù)的靈活的數(shù)學(xué)方程。為了精確地展現(xiàn)復(fù)雜的關(guān)系，通過訓(xùn)練算法來調(diào)整這些參數(shù)。在簡單訓(xùn)練模式下，輸入案例和相應(yīng)的預(yù)期輸出同時展現(xiàn)給網(wǎng)絡(luò)，通過盡可能多的案例進(jìn)行重復(fù)進(jìn)行自調(diào)整過程。一旦訓(xùn)練結(jié)束，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就能夠接受全新的輸入，預(yù)測正確的輸出。

 

為了產(chǎn)生輸出，網(wǎng)絡(luò)只需要按方程計算即可。唯一的假設(shè)就是在輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)之間存在某種連續(xù)的函數(shù)關(guān)系。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適用于映射設(shè)備、模式歸類或者模式補全(自動聯(lián)想內(nèi)容尋址內(nèi)存和模式關(guān)聯(lián)器)。

 

圖4所示為傳感器系統(tǒng)針對焊接識別模塊做出焊接要求建議。這一模塊評估建議并決定最佳的焊接軌跡。建議隨后被發(fā)送給實際的機器人程序生成器。

 

 

近期的應(yīng)用包括特征識別、熱交換器、焊點檢查、點焊參數(shù)優(yōu)化、電力、觸覺顯示和車輛傳感系統(tǒng)。

 

 

遺傳算法是一種隨機最優(yōu)化過程，其靈感來自于自然演化。遺傳算法能夠在復(fù)雜的多向搜索中產(chǎn)生全局最優(yōu)解決方案，無需針對問題本身的特定知識。遺傳算法已經(jīng)在傳感器系統(tǒng)中找到了用武之地，包括復(fù)雜組合或者多參數(shù)優(yōu)化，包括裝配、裝配流水線平衡、故障診斷、健康監(jiān)控和動力方向盤。

 

 

環(huán)境智能在最近幾十年獲得了長足的發(fā)展，見證了人類在數(shù)字控制環(huán)境中便利的工作過程，電子設(shè)備可以預(yù)測他們的行為并做出響應(yīng)。環(huán)境智能的概念用于實現(xiàn)人類和傳感器系統(tǒng)之間的無縫匹配，滿足實際的預(yù)期的需求。工業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的應(yīng)用尚有局限，但是新型的更加智能且具有更高交互性的系統(tǒng)已經(jīng)處在研究階段。

 

 

人工智能能夠增加通訊的有效性、減少故障、最小化誤差并延長傳感器的壽命。在過去40年間，人工智能技術(shù)帶來了一系列功能強大的工具，如前文所列。這些工具在傳感器系統(tǒng)中的應(yīng)用越來越廣泛。合理地采用新型人工智能技術(shù)方法將會有助于構(gòu)建更加具有競爭力的傳感器系統(tǒng)。由于工程師對這種技術(shù)的陌生以及使用這些工具仍舊存在的技術(shù)壁壘，也許還需要另一個10年工程師們才能夠接納它們。然而，這一領(lǐng)域的研究不會停歇，很多新型傳感器應(yīng)用正在出現(xiàn)，這些技術(shù)的搭配使用將會發(fā)揮出更大的作用。

 

從智能工廠的應(yīng)用，對電網(wǎng)、空氣、公路等監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)的實施，傳感器的發(fā)展領(lǐng)域一直在不斷的擴(kuò)大。計劃落地后，現(xiàn)在又提出人工智能飛進(jìn)千家萬戶，家用產(chǎn)品會變得越來越智能，萬物互聯(lián)時代正在飛速的發(fā)展，未來人們的生活可能方方面面都離不開最基礎(chǔ)的傳感器。這對于傳感器行業(yè)來說，是莫大的機遇。

 

機遇往往伴隨著挑戰(zhàn)，傳感器行業(yè)也面臨著很多問題，如何研發(fā)出符合市場潮流和計劃中要求的傳感器？如何讓傳感器在同類傳感器中脫穎而出？只有跟隨時代發(fā)展的潮流，才能有正確的方向，掌握了核心技術(shù)，才能立于不敗之地，對于傳感器行業(yè)來說，只有抓住這個機遇，注重研發(fā)和市場需求，才能更上一層樓。

 

本文轉(zhuǎn)載自傳感器技術(shù)。