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传感器技术作为信息技术的三大基础之一，是当前各发达**竞相发展的高新技术，也是国内外公认的*有发展前途的高技术产业。由于世界各国普遍重视和投入开发，传感器展十分迅速。

据前瞻产业研究院统计数据显示，2018 年全球传感器行业市场规模已突破 2000 亿美元，未来 5 年全球传感器市场将保持 8%左右的速度增长，到 2024 年市场规模将会达到 3284 亿美元。

可见，传感器的春天正在到来。

在此之际，与非网推出《传感器的创新之旅》专题活动，围绕行业公司在传感器领域的布局、趋势、创新、挑战、突围等内容进行交流和讨论，ADI 受邀参与了此次活动。

ADI 在传感器市场的布局和优势

ADI 亚太区微机电产品线总监赵延辉向笔者详细介绍了 ADI 在传感器领域的布局：“ADI 传感器产品组合专注于运动、温度、光学和磁场等物理特性的感测。每款 MEMS 加速度计、陀螺仪、惯性测量单元(IMU)、以及所有模拟或数字温度传感器、磁传感器均集成行业**的传感器和传感器信号调理技术。

1987 年，ADI 公司开发出了全世界**颗产品化 MEMS 器件，早期和典型的应用是汽车空气气囊，到后来由 ADI 低功耗 MEMS 加速度计广泛应用于智能手表手环、计步器等运动检测装备，再到能够支持到 175 度高温的 MEMS 加速度计和*可以做到 500g 震动加速度检测的振动传感器，这些产品都具有非常高的分辨率和稳定性，并且可以保证十年使用寿命。现在 ADI 传感器产品的重点方向是惯导（IMU）、MEMS 加速度计等，更关注的是高精度和**校正。

汽车是传感器重要的应用领域。无人驾驶需要**的位置信息，**的位置信息大部分来自 GPS 或者北斗，当这些信号被遮挡的情况下，比如地下车库自动停车这样的场景里，IMU 可以帮助做**的位置定位。ADI 也从早期的 ADIS1648 系列一直到现在的 ADIS1647 系列，体积越做越小，而且长时间稳定度越来越高。在惯性导航产品系列上，ADI 针对高精度位置服务推出 ADIS1650X 系列 IMU，相比上一代产品来说，其在保持高性能的同时，在尺寸上进一步缩小了 40%，并且达到了工业级的标准，该系列产品实现了业界**的 MEMS 技术与信号调理技术的完美结合，可提供优化的动态性能。

另外，77G/79G 的雷达影像技术、LiDAR  AFE（激光雷达的模拟前端）与 IMU 一样是无人驾驶核心的传感类技术，ADI 近年来推出的基于 28nm RF CMOS 的 77/79G 技术，*的特点是它的输出功率非常高，同时侦测远度可以做到很远，可以达到 200 米以上的侦测距离，而且相噪非常小，分辨率可以做到非常高。

“新制造”概念的提出，为给传感器市场带来了非常大的需求，因为只有各种各样的传感器才能让冰冷的机器和人类进行对话。传统的传感器的解决方案是需要靠人拿着具有传感方式的机器去现场检测，现在市场提出的“集成式的智能节点”只需在现场放一个传感器就可以实现 24 小时检测。随着“集成式的智能节点”市场的发展趋势，需要尺寸更小、更低成本、更低功耗的 MEMS 传感器对机器做早期的检测。振动是机器诊断的关键要素之一，如何在高频段发现低幅度、小信号是 MEMS 传感器需要突破的难点。ADI 的 ADXL100X 系列，恰好实现了这样的技术突破，是业内**早的频率 45KHz、有效带宽 30KHz、噪声 25dB 的 MEMS 传感器。此外，针对振动领域，ADI 还可以把 MEMS 传感器集成各种信号调理，可提供一个完整振动的解决方案，例如地震监测设备就可以通过 MEMS 加速度计实现。地震等级越低、振动幅度越小，必须有足够低的噪声才能分辨足够小的等级。另外，由于不知道地震什么时候发生，只能让地震设备不断工作，所以传感器必须具备足够的低功耗特性。ADI 的加速度计 ADXL355 就是满足这两个特性的不错的选择。当然，只需要检测 5 级以上的地震，可以选用功耗更低的 ADXL362。

此外，ADI 很早就布局了 TOF 3D 技术。ADI 以传感器和前端芯片 ADDI903x 为核心的 3D ToF 技术方案，具备抗干扰性强（可以解决同一场景多机相互干扰问题）、窄脉冲高速全局曝光噪声干扰小、高分辨率（640x480@30fps）、低功耗、探测距离远（支持* 20m 的识别距离）等特点。可应用于车内传感（手势识别、驾驶员健康、乘员检测、体态识别）、车外近距离人脸识别解锁、车外远距离的辅助避障。”

可以看到，ADI 在传感器领域布局已久，且拥有众多产品系列。相较于行业对手或竞品，ADI 存在哪些优势？

赵延辉举例说道，在 IMU 检测应用中，传感的输出是由转动引起的还是振动引起的，市面上很多传感器分辨不出。这涉及到振动抑制特性的两个参数，一个是振动整流误差，一个是线性加速。ADI 的 IMU 产品振动抑制特性就非常好。假如使用在车里，它可以检测车的转动角度、车航向偏离多少；用在飞机上，航向角偏多少、俯仰角偏多少、跑了多少距离、以什么速度跑的都可以检测出来。

当前绝大多数农业无人机或者行业内的无人机使用的都是 ADI 的 IMU，主要原因就是 ADI 的 IMU 振动抑制特性非常好，因为对于需要连续飞行数小时无人机而言，需要的器件必须有非常好的振动抑制特性。假如这个指标不好，无人机就无法实现悬停，进而产生偏置，这在工业领域是无法接受的。由于成本和体积的原因，消费级无人机（例如掌上无人机）很少采用 ADI 的 IMU，虽然这类无人机都做了很复杂的减振处理，起初飞行很不错，但随着减振材料的发热和老化，无人机操控就会变得复杂。

ADI 推出的器件级 IMU ADIS1650X 系列，与过去大模块级 IMU 并没有什么区别，里面有传感器、信号处理，有各种各样的温度补偿校准。虽然在尺寸相较上一代缩小了 40%，但依然内部采用的是差分结构，具有非常好的振动抑制特性，可以应用于无人机、农业拖拉机以及自动驾驶等领域。该系列产品与友商的高精度产品相比，拥有 5 倍的动态范围，可以适应极端情况；2 倍的带宽，可以捕捉急速的变化；10 倍以上的振动抑制特性改良；10 倍以上的低噪声加速度传感器改良。

ADI 在新兴技术下的创新与机遇

2019 年是 5G 商用元年，5G 技术正在与大数据、物联网、云计算深度融合，助推医疗健康、智能汽车、智慧家居和工业互联网等领域的发展。据全球移动通信系统协会预测，到 2025 年，各大领域接入 5G 网络并实现互连的设备将达 250 亿台。这些将在 5G 时代施展拳脚的设备，不论是消费端的手机、AR/VR 眼镜、无人驾驶汽车，还是 5G 天线、5G 基站、云计算数据中心等基础设施，背后都需要传感器与连接技术的支持。

赵延辉表示，汽车和工业领域应用是传感器市场需求的“主旋律”。在汽车领域，2019 年 ADI 与 First Sensor AG 合作，共同开发旨在加速推出自主传感技术的产品，服务于交通、智能农业、工业制造及其他行业应用中的无人驾驶汽车、飞行器和水下交通工具。作为合作的一部分，ADI 和 First Sensor 将开发更小尺寸的 LiDAR 信号链，以帮助制造商为其自主安全系统注入传感和感知技术时，能够实现更高的系统性能以及更小的尺寸、更低的重量、功耗和成本。两家公司还计划开发面向汽车和工业制造应用的其他 LiDAR 产品。

在工业领域，机器维护是工业领域非常重要的一块。为加强状态监测解决方案在实现**状态监测信息处理的**优势，2019 年 10 月 ADI 宣布收购 Test Motors，这是一家专门从事电机和发电机预测性维护的公司。此次收购是 ADI 公司继 2018 年成功收购 OtoSense 后在工业领域的又一重要举措。OtoSense 是一家初创企业，开发了具有人工智能、能学习和识别声音或振动的"传感解译"软件。ADI 公司计划将 OtoSense 的软件与 Test Motors 的监控功能相结合来创建解决方案，通过捕获更广泛的潜在故障为机器提供更**、**的健康状况监测。通过收购 Test Motors 和 OtoSense，ADI 的状态监控方案能够为客户提供具备完整的早期异常检测功能的系统，从而解决这一**资源短缺的难题，避免意外且代价高昂的机器停机。

就目前来看，随着智能化提升、数字化转型的进程，传感器作为数据**的终端，不再只是“感知”，也逐渐开始“思考”，传感器融合逐渐成为行业趋势。对此观点以及传感器在未来的发展方向以及创新趋势，赵延辉表达了自己的想法：

传感器融合是否能成为未来的发展趋势，具体要看其应用领域。例如工业领域中的很多应用场景比较单一，山体滑坡、桥梁倾斜等，大多只需要一种传感器就可以完成。在某些特定应用中，如无人机的 GPS 定位，为了避免地磁干扰要单独放到顶部，这种情况也不适合将多种传感器放到一起。

传感器的发展可以分成四个等级：**等级将信号转化出数字输出或 PWM、电压输出；第二等级对传感器做一些简单的处理，比如把一个电荷或电容转化成客户想需要的 PWM 输出的或 SPI 输出的等；第三个等级将一些函数运算集成到器件里。ADI 作为半导体厂商，以上三个阶段都做到了，而且每一层都有相应的解决方案，针对不同的客户都可以满足。第四个阶段就是数据针对不同行业的含义是什么，例如地震波的测量。未来，ADI 将有一些持续性的创新，与不同行业的客户进行深度的合作，为众多垂直市场提供高价值服务。

传感器领域的安全、挑战与突破，何解？

此外，在有关传感器安全性、稳定性、可靠性等方面，赵延辉认为，如果传感器本身不可靠，输出的信号没有被准确捕获以作为高精度数据提供给上游，那么这些关键的传感器将变得毫无意义，也正应验了那句话，如果输入的是垃圾，那么输出的也一定是垃圾。为了确保传感器的可靠性，即使是*进的模拟信号链也必须不断改进，以检测、获取和数字化转换传感器信号，使其准确度和精度不会随时间和温度的变化而发生偏差。采用合适的器件和设计方法，可以大幅缓解一些出了名的难题（如偏置温漂、相位噪声、干扰和其他不稳定现象）。

以汽车应用为例，ADI 在此早有规划，传感器模式、传感器融合、信号处理和人工智能之间的这种相互作用，对具有智能和认知能力的自动驾驶车辆的发展，以及保障驾驶员、乘客和行人安全都有着深远的影响。但是，如果没有高度可靠、准确、高精度的传感器信息（这些信息是安全自动驾驶车辆的基础），一切都毫无意义。过去 25 年来，ADI 一直致力于汽车安全和 ADAS 发展。现在，ADI 正在为自动驾驶的未来奠定基础。ADI 围绕惯性导航、高性能雷达和激光雷达等领域的卓越积累，提供高性能传感器和信号／功率链解决方案。这些解决方案不仅将大幅提高这些系统的性能，而且还将降低整个平台的实施成本，从而加快我们迈向自动驾驶的步伐。

安全之外，随着传感器产业向着创新化、融合化、集群化以及智能化方向的快速发展，传感器将变得更加小型化、人性化，人机交互更加友好等成为新的挑战。ADI 可以提供全信号链的产品及方案，再加上专注市场研究的系统团队，能给客户带来非常大的帮助。未来，ADI 会根据客户的需求深耕某些领域，解决别人可能解决不了的问题，为客户提供系统级的解决方案。