编者按：传感器作为“信息时代的神经末梢”，已渗透到社会经济的每一个关键领域。2025年10月以来，《中国电子报》邀请九三中央科技委副主任、中国传感器与物联网产业联盟常务副理事长郭源生开设“郭源生细说传感器”专栏，聚焦电力、重大装备、智能制造、智慧农业、智慧医疗与大健康、智能家电及消费电子、城市安防、低空经济八大领域与场景，先后刊登等文章，受到读者广泛关注，好评如潮。本次刊发的是智能制造篇，聚焦智能制造传感器，就其应用前景、产业现状、未来建议等进行展开阐述，以形成产业共识，促进产业发展。

在全球产业数字化与数字产业化背景下，智能制造已然成为推动产业升级、提升国家核心竞争力的关键力量。通过AI、信息技术、自动化技术与制造过程深度融合，实现生产过程的数字化、智能化、柔性化和高效化。而传感器作为数据获取的唯一功能器件和“电子五官与皮肤”，在其中扮演着至关重要的角色，能动态实时感知生产过程中的各种物理量、化学量和生物量等信息，并将这些信息转化为可处理的数据信号，为智能制造系统的决策和控制提供坚实的基础。

无论是产业化前端的物料配送与状态检测，中间工艺过程对生产效率、产品质量、设备运行的实时监控，还是后端仓储物流对货物存储环境、运输状态的管理，都离不开传感器的支持。随着智能制造的不断迭代，对传感器的性能、功能和集成度也将提出更高的要求。因此，如何进一步提升工业离散型传感器的产业化能力和应用水平，成为当前亟待解决的重要课题。

智能制造传感器核心技术演进与品类解析

当前，工业离散型传感器已由声、力、光、气、磁、温湿度、RFID、生物八大敏感技术构成完整的产品体系，并围绕精度与可靠性升级、多参数复合、智能化模块、互联化节点四大主线，展开技术创新与全面竞争。

八大敏感技术机理、特性、指标体系及产品形态

敏感机理是传感器的技术核心与功能载体，不同敏感机理与技术形成的性能指标、产品形态决定了其应用场景的适配性。以下从核心性能指标、产品结构与形态、典型应用场景三个维度，系统解析八大敏感机理类型的技术特征：

八大敏感技术各具特色：声敏技术在动态检测中响应迅速，产业规模庞大，产品配套市场明确；力敏器件工艺技术分散，但用途广泛、市场需求庞大，未来潜力巨大；光敏器件技术难度高，核心技术难以掌控，未来主导视觉感知与3D成像技术方向，产业特色明显；气敏技术与产业分散性大，安防、医疗等应用创新迫在眉睫；磁敏技术与产业集中度较高，市场配套需求旺盛；温湿度敏感在基础环境监测、智慧农业与大健康产业前景广阔；RFID技术各行业应用增长迅猛；生物敏在生物医药、食品工业、健康监测等应用明确。

技术创新与发展的四大主线

随着智能制造对感知技术要求的不断提升，形成精度与可靠性升级、多参数复合集成、智能化深度赋能、互联化节点四大创新主线，推动离散型传感器从“单一感知”向“智能感知”及“微系统”方向跨越。

1、精度与可靠性升级：突破极限工况适配能力

（1）从模拟向数字跨越式发展：传统模拟传感器存在信号易受干扰、精度有限等问题，数字传感器通过内置AD转换器（12位-24位）实现信号直接数字化，针对位移检测类传感器，检测精度从模拟式±0.1mm提升至数字式±0.01mm；

（2）环境适应性突破：工业场景的高温、高湿、强电磁干扰是传感器应用的主要挑战。当前，高温可采用陶瓷封装、耐高温材料（如AlN陶瓷、SiC半导体），可在-40℃~150℃环境下稳定工作；高湿环境通过防水透气膜技术，在 95%RH（无凝结）条件下误差率控制在3%以内；抗电磁干扰采用屏蔽封装、差分信号传输设计，在1000V/m电磁辐射下信号失真率＜1%，满足汽车制造、电力设备等复杂场景需求。

2、多参数复合集成：降低部署成本与空间占用

（1）单元件多物理量检测：传统单一参数需多器件组合部署，复合传感器通过集成多种敏感单元，实现“一器多测”。例如“温度-压力”复合集成热敏电阻与压阻式敏感单元，体积缩小50%，部署成本降低30%以上，已应用于发动机缸体检测；“湿度-气体”集成探测器同时监测环境湿度与有害气体浓度，避免湿度变化对气体检测精度的影响，在锂电池车间实现H₂与湿度的同步监测；

（2）阵列化感知：通过高密度敏感单元阵列，实现多维度、大面积感知。例如，26.2万传感点（1024×256阵列）压力分布检测系统，可实时采集物体接触压力的空间分布数据，分辨率达0.1mm，应用于机器人柔性抓取、汽车座椅舒适性测试；高密度触觉感应矩阵（最小单元0.1×0.1mm）采用MEMS工艺制造，实现人体皮肤级的触觉感知，支撑人形机器人的精细操作。

3、智能化深度赋能：从数据采集到智能认知

（1）边缘计算集成：传感器内置微处理器（MCU），实现本地数据预处理、筛选与特征提取，仅将有效数据上传云端，降低云端传输压力50%。例如，工业振动传感器内置FFT（快速傅里叶变换）算法，本地分析振动频率特征，仅上传异常频率数据，减少90%的数据传输量；

（2）AI算法嵌入：将深度学习、机器学习算法集成到模块中，实现数据智能分析与决策。例如采用“工业级光电+深度学习”方案，通过视觉传感器采集图像数据，本地运行缺陷识别算法，半导体缺陷检出率提升8%，误报率降至 0.5%以下；内置自诊断功能通过AI算法分析自身工作状态，设备故障预警准确率超85%，提前30天预测传感器失效风险；

（3）微处理器集成：与MCU、DSP（数字信号处理器）深度集成，实现数据实时分析与决策反馈，响应延迟低至毫秒级。例如，集成MCU与PID控制算法，在机器人装配过程中实时调整抓取力，响应延迟＜1ms，确保精密零件装配无损伤。

4、互联化突破：支撑工业物联网协同

（1）无线通信适配：针对工业物联网大规模部署需求，传感器支持LPWAN（LoRa/NB-IoT）、蓝牙5.0、Wi-Fi6等无线协议，实现低功耗远距离传输。LoRa协议通信距离达3-10km，工作电流低至10μA功（休眠电流1μA），适用于工厂车间、仓储物流等大范围部署场景；NB-IoT传感器依托运营商网络，无需自建基站，数据上传稳定，已应用于跨区域资产跟踪；

（2）工业以太网兼容：为满足实时控制需求，传感器适配PROFINET、EtherCAT、Modbus TCP等工业以太网协议，数据传输延迟≤1ms。EtherCAT 协议传感器支持分布式时钟同步，同步精度达100ns，支撑多设备协同控制，在汽车焊装生产线实现128台机器人的同步动作与数据交互；PROFINET传感器与 PLC、MES系统无缝对接，数据交互率提升至95%以上，打破“数据孤岛”。

智能制造全流程数字化场景应用深度解析

传感器的价值最终通过场景应用实现。在智能制造全流程中，前端物料配送与仓储物流、中端制造过程与质量管控、后端设备运维与能效优化三大环节，形成了“感知-决策-执行”的闭环体系，八大敏感技术的协同应用，推动生产效率、产品质量、运维水平全面提升。

前端：物料配送与仓储物流

物料配送与仓储物流是智能制造的“供应链基石”，其效率与准确性直接影响生产节奏。传感器通过环境感知、位置定位、状态监测等功能，实现物料“精准配送、安全存储、动态溯源”，支撑柔性生产与精益管理。

1、核心传感器组合

（1）光传感（激光雷达）+声传感（超声波）：激光雷达实现三维环境建模与障碍物检测，超声波传感器弥补激光雷达近距离盲区，二者协同实现 AGV（自动导引车）的精准避障与路径规划；

（2）温湿度+气体：实时监测仓储环境温湿度（精度±0.1℃/±2% RH），结合气传感器检测有害气体（如CO、VOCs）与易燃易爆气体（如H₂、甲烷），防范物料受潮、氧化、火灾风险；

（3）RFID+力敏：RFID标签记录物料型号、批次、保质期等全生命周期信息，结合物料装卸过程中的压力（量程0-500kg），避免易碎、精密物料受损。

2、典型应用案例

（1）AGV导航：特斯拉上海超级工厂AGV导航系统采用超声波传感器与像素阵列激光雷达协同感知方案。超声波传感器探测距离0.1-5m，响应时间＜100μs负责近距离避障，激光雷达测距范围0.5-100m，空间分辨率1.7cm实现全局路径规划，导航误差≤±5mm，避障响应时间＜100ms，AGV行驶速度达2m/s，物料配送效率提升40%，较传统人工配送成本降低60%；

（2）精准配送：某半导体工厂采用流量传感器（精度±0.5%FS）与压力传感器（量程0-1MPa，线性度误差＜0.1% FS）联动控制物料输送管道。流量传感器实时监测物料输送速率，压力传感器反馈管道压力，通过PLC系统动态调整泵体转速，物料配送准确率达99.9%，避免因物料供应不足或过量导致的生产中断，配送效率提升30%，年节约生产成本1200万元；

（3）库存盘点：某汽车零部件企业采用超高频RFID 批量扫码技术，仓库货架与物料箱均粘贴无源RFID标签，读写距离0-5m，识别速度＞50张/秒。配备 RFID读写器的AGV在仓库内自动巡航，单次盘点覆盖1000 货架，盘点效率提升5倍，误差率降至0.1%以下，实现库存动态可视化管理。系统可实时预警物料短缺、过期风险，物料周转率提升25%，库存积压成本降低30%；

（4）冷链物流监测：某医药企业的疫苗冷链物流车部署了温湿度传感器，工作温度-20℃~25℃，采样频率1次/分钟、GPS定位模块与NB-IoT通信模块。传感器实时采集车厢内温湿度数据，通过NB-IoT网络上传至云平台，若温度偏离2-8℃的安全范围，系统立即触发声光报警与短信通知，保障疫苗质量。该方案使冷链物流温度超标率从3.2% 降至0.2%，疫苗损耗成本降低80%。

中端：制造过程与质量管控

工艺过程数字化与质量管控是智能制造的核心，通过工艺参数监测、产品缺陷检测、安全防护等功能，实现生产过程的“实时控制、精准检测、安全高效”，推动制造从“规模化生产”向“个性化定制与精准化配置”转型。

1、核心传感器组合

（1）光敏（3D激光）+视觉：3D激光传感器实现零件三维尺寸测量与定位（精度±0.01mm），视觉传感器进行表面缺陷检测与字符识别，二者协同支撑精密装配与质量检测；

（2）力敏+磁敏：实时监测冲压、焊接、装配等工艺的压力/扭矩参数（分辨率 0.01N），磁传感技术实现电机转速检测与金属零件探伤，保障工艺稳定性与产品一致性；

（3）安全光幕（光传感）+振动传感：安全光幕形成红外防护屏障（响应时间＜10ms），防范人员误入高危作业区域；振动传感器监测设备运行振动（频率范围10Hz-10kHz），实现设备状态预警与故障诊断。

2、典型应用案例

（1）汽车焊装质量控制：某新能源汽车工厂的车身焊接生产线采用3D激光传感器（128×128像素阵列，测距精度±0.1mm）检测焊缝缝隙。传感器安装在焊接末端，实时采集焊缝截面数据，与标准参数对比，若偏差超过0.05mm，系统立即调整焊接电流与速度，缺陷检出率超99%。同时，磁阻传感器监测焊接机器人电机转速（分辨率1rpm），确保焊接速度稳定，整车焊接质量合格率从 98.5% 提升至99.8%；

（2）电子元件装配：某智能手机工厂的芯片贴装生产线采用视觉传感器（2000万像素，定位精度±0.01mm）与力传感器（量程0-50N，分辨率0.01N）协同控制。视觉传感器识别PCB板上的芯片焊盘位置，引导贴装头精准定位，力传感器实时监测贴装压力，避免压力过大导致芯片损坏。该方案使电子元件装配一次合格率提升至99.5%，返工成本降低70%，生产效率提升25%；

（3）冲压车间安全与工艺优化：某家电企业冲压车间部署了安全光幕（保护高度1.2-2.5m，响应时间＜5ms）与振动传感器（量程0-50g，频率响应10Hz-10kHz）。当人员靠近冲压模具时，安全光幕立即触发设备停机，事故发生率降低80%；采集冲床运行振动数据，通过AI算法分析设备磨损状态，预测性维护准确率达85%，设备停机时间减少40%，冲压件废品率从1.8%降至0.5%；

（4）缺陷检测：某电子制造企业采用视觉与光纤传感器协同检测PCB板缺陷。视觉传感器（1000万像素）拍摄PCB板表面图像，识别线路短路、断路、焊盘偏移等缺陷；光纤传感器（检测精度0.01mm）检测PCB板厚度与孔径，确保符合设计要求。该方案检测速度达300mm/s，缺陷检出率超99.2%，较人工检测效率提升10倍，误检率降至0.3%以下。

后端：设备运维与能效优化

设备运维与能效优化是智能制造的保障，传感器通过设备状态监测、能耗数据采集、故障诊断等功能，实现“预测性维护、能效提升、绿色生产”，降低运维成本与能源消耗。

1、核心传感器组合

（1）振动+声敏+温度传感：采集设备旋转部件（电机、轴承、齿轮）振动信号（频率10-1000Hz），硅麦监测噪音变化和异响（频率20Hz-20kHz），结合监测部件温度（精度±0.1℃），二者协同实现设备健康状态评估；

（2）电流+温湿度传感：电流传感器（精度±0.5%）监测生产设备的电力消耗，温湿度采集车间环境参数，通过动态调整设备运行负载与空调系统，实现能效优化；

（3）红外+声敏：红外测温范围-40℃~500℃，精度±1℃，检测设备表面温度异常，声敏捕捉设备运行异响，协同实现故障精准诊断。

2、典型应用案例

（1）旋转设备预测性维护：某钢铁企业的高炉风机系统部署了振动传感器（量程0-20g，分辨率0.001g）与温度传感器（工作温度-40℃~200℃）。每10秒采集一次数据，通过边缘计算模块分析振动频率谱与温度变化趋势，结合 AI算法预测设备故障。使故障预测准确率超85%，维护成本降低40%，避免因突发故障导致的生产中断损失；

（2）能效优化：某大型储能基地采用能耗传感器（监测精度±0.2%）与温湿度传感器（精度±0.1℃/±2%RH）优化运行效率。能耗传感器实时采集储能电池组的充放电功率、电网损耗数据，温湿度传感器监测电池舱内环境参数。系统通过动态调整充放电电流、优化空调散热功率，实现整体节电率达15%，年节约电费超800万元；

（3）设备故障诊断：某汽车零部件工厂采用红外传感器（测温范围-20℃~300℃）与声传感器（灵敏度≤20Pa）诊断电机故障。红外传感器监测电机轴承温度，若温度超过80℃则触发预警；声传感器捕捉电机运行异响，通过频谱分析识别轴承磨损、转子不平衡等故障类型。该方案使故障定位时间缩短60%，维修效率提升50%，电机平均无故障运行时间（MTBF）从8000小时延长至12000小时；

（4）车间能效监测：某电子工厂部署了1200个能耗传感器（覆盖生产设备、照明、空调等），实时采集各环节电力消耗数据，通过工业互联网平台分析能耗分布。系统识别出空调系统过度制冷、设备待机功耗过高等问题，通过优化温度设定（从22℃调整至24℃）、关闭闲置设备，实现车间整体能耗降低12%，年节约能源成本600万元。

产业化问题、难点及破局方案

尽管我国传感器技术在智能制造中应用取得进展，但在高端技术突破、系统集成协同、成本控制等方面仍面临诸多挑战。针对这些问题，需通过国产化替代、标准化建设、生态化合作三大路径，推动产业高质量发展。

三大核心挑战

1、技术瓶颈：高端领域“卡脖子”

（1）敏感芯片及核心元器件依赖进口：传感器的核心是MEMS芯片、高端 ASIC电路、敏感材料等国产化率偏低。数据显示，MEMS芯片国产化率约35%，高端ASIC电路国产化率不足20%；BAW滤波器国产化率约8%，制约了工业级高端传感器产业发展；

（2）性能差距明显：与国际先进水平存在显著差距。例如，国际高精度MEMS陀螺仪的漂移率为0.01°/h，国产约为0.1°/h；国际车规级激光雷达的测距可达200m，国产主流产品为180m以内；国际工业级视觉帧率达1000fps，国产多在500fps以下。此外，国际产品长期稳定性寿命5-10年，国产为3~5年、极端环境适应性，如高温、强腐蚀等方面差距依然存在；

（3）基础研究薄弱：在敏感材料（如压电材料、磁阻材料）、MEMS工艺（如深硅刻蚀、键合技术）、检测算法（如高精度标定算法、AI缺陷识别算法）等基础研究领域投入不足，专利布局集中在应用层，基础核心技术专利占比不足10%，被欧美企业长期垄断。

2、集成难题：互联互通壁垒

（1）协议不统一：当前工业传感器市场存在多种通信协议，如PROFINET、EtherCAT、Modbus、LoRa、NB-IoT等，不同厂商产品的接口、通信协议差异大，兼容性不足。A厂的传感器支持PROFINET协议，B厂的PLC支持EtherCAT 协议，二者需通过网关转换才能实现数据交互，增加了系统复杂度与成本；

（2）异构设备协同低效：传感器与PLC、MES系统、数字孪生平台的数据有效交互率不足70%，形成“数据孤岛”。一方面，传感器数据格式不统一（如温度数据有℃、℉两种单位，压力数据有MPa、PSI两种单位），需额外进行数据转换；另一方面，不同系统的数据传输速率、存储格式差异大，导致数据同步延迟（部分场景延迟达100ms以上），制约全流程数字化协同；

（3）数据安全风险：场景数据包含生产工艺、设备参数、产品质量等核心信息，无线通信场景下易受监听、篡改、伪造等攻击。而低功耗传感器受限于算力与功耗，难以部署复杂的安全防护机制（如高强度加密算法），数据泄露风险较高。例如，某汽车工厂的无线传感器网络曾遭受恶意攻击，导致生产工艺参数泄露，造成经济损失超千万元。

3、成本压力：中小企业应用门槛高

（1）研发成本高：传感器涉及多学科融合技术，研发周期长、投入大。单个 MEMS芯片产线投资超10亿元，一条封装测试产线投资超2亿元；仅应用研发投入占比达18%，远高于普通制造业的5%-8%。中小企业资金实力有限，难以承担持续的研发投入，导致技术创新能力薄弱；

（2）采购与维护成本高：工业离散型传感器价格昂贵。例如，进口车规级激光雷达单价约1.5万元，国产工业级约5000-8000元；视觉传感器进口单价约8000元，国产约2000元。此外，传感器需定期校准、维修，维护成本占设备总成本的20% 以上，中小企业难以承受，制约了传感器的规模化应用；

（3）规模效应不足：传感器企业数量众多，但规模较小，年营收超10亿元的企业不足20家，市场集中度低（CR10＜30%）。企业缺乏规模效应，导致生产成本居高不下，难以与国际巨头竞争。例如，国际MEMS芯片巨头规模化生产的单片成本可降至1美元以下，而我国中小企业单片成本约3-5美元。

三大破局方向

1、本土化发展：聚焦核心环节攻关

（1）元器件突破：集中力量攻克MEMS芯片、ASIC电路、敏感材料等核心环节，提升芯片国产化率；鼓励企业研发工业级配套的工业传感器专用芯片和ASIC电路；突破敏感材料技术，如压电材料（PZT）、磁阻材料（GMR/TMR）、气体敏感材料等，降低对进口材料的依赖。

（2）技术攻坚：建立“产学研用”协同创新机制，集中力量突破高精度检测算法、高可靠性封装技术、极端环境适应性技术等。支持企业参与国际标准制定，提升技术话语权；

（3）政策支撑：依托《产业结构调整指导目录》《关于加快推进工业领域智能化改造的指导意见》等政策，加大对研发补贴与中试平台建设投入。设立国家和地方产业专项基金，支持企业并购重组与技术升级；力争2030年，工业高端传感器国产化率突破65%，核心元器件国产化率提升至50%以上。

2、标准化建设：打通协同壁垒

（1）统一接口与协议：由工信部、国家标准委牵头，制定工业传感器数据接口、通信协议国家标准。推广PROFINET、EtherCAT等国际主流协议的国产化适配，制定统一的数据格式标准，实现跨厂商、跨系统兼容。例如，中国传感器与物联网产业联盟发布的《工业传感器通信协议统一规范》，已在汽车制造、电子信息等行业试点应用，数据交互率提升至90%以上；

（2）建立检测认证体系：组建国家级传感器检测认证中心，规范产品一致性检测。例如，制定激光雷达测距精度、响应时间、环境适应性等测试标准，通过第三方检测认证保障产品质量；建立传感器溯源体系，确保检测数据的准确性与可靠性，降低系统集成风险；

（3）数据安全防护：遵循国际标准，构建传感器数据全生命周期安全防护体系。硬件可采用安全芯片实现身份认证与数据加密；在软件层面，采用端到端加密、消息完整性验证（MAC）、访问控制等技术，防范数据泄露与篡改。

3、生态化合作：降低应用门槛

（1）产学研用协同：高校、科研院所与企业共建中试平台、联合实验室，通过场景牵引创新，加快成果转化，强化研发创新动力。

（2）场景化解决方案：针对新能源汽车、半导体、生物医药等细分领域，提供“传感器+数据平台+运维服务”一体化方案，提供含传感器部署、数据采集、分析预警、运维服务等全流程服务，降低中小企业部署成本。

（3）产业集群：通过区域、园区生态体系建设，打造优势地区，如长三角、粤港澳、京津冀等多个千亿级传感器产业集群或“传感谷”，实现芯片设计、封装测试、终端应用上下游资源共享。

（4）成本控制：通过规模化生产、工艺优化、供应链整合等方式降低成本。与敏感材料、芯片制造企业签订长期合作协议，降低原材料采购成本。

未来趋势与产业展望

随着工业智能化场景迭代升级和需求持续扩大，传感器技术将向微型化、低功耗、智能化、多维度感知方向演进，产业从离散型、多品种、小批量生产模式转向产业化规模生产变革。

技术趋势：四大核心方向突破

1、微型化与集成化：MEMS 技术、纳米技术的发展将推动传感器尺寸持续缩小，从毫米级向微米级、纳米级突破。例如，MEMS芯片尺寸未来将实现0.1mm×0.1mm×0.05mm的超微型化；“光-声-力”一体化感知器件成为主流，通过集成多种敏感单元与微处理器、通信模块，实现“感知-计算-通信”一体化，满足小型化设备（如微型机器人、可穿戴设备）的部署需求；

2、低功耗与长寿命：优化电路设计（如采用低功耗MCU、休眠技术）、封装技术（如真空封装、低功耗材料），降低功耗至毫瓦级以下（当前为10-100毫瓦），使用寿命延长至10年以上，适配工业物联网大规模、长周期部署场景；例如，采用微能量收集技术（如电磁感应、振动、温差等工业场景适配型微能量收集技术），可实现自供电，无需更换电池，进一步降低维护成本；

3、自校准与智能化：内置AI自校准算法，根据环境变化（如温度、湿度）自动调整参数，实现环境自适应调整，减少人工维护成本；从“数据采集”向 “智能认知”升级，传感器具备自主决策与协同工作能力。例如，多传感器协同感知系统通过AI算法实现数据融合与决策，可自主选择最优感知策略，适应复杂场景需求；

4、多维度感知：构建阵列化、网络化全域感知系统。例如，大规模传感器阵列（10万+传感点）可实现大面积、高精度感知；通过物联网技术形成“端-边-云”协同的感知体系，支撑复杂场景多参数、高精度监测；此外，新兴敏感技术（如量子传感、柔性传感）的突破，将拓展感知维度，实现对弱磁场、生物信号等特殊物理量的精准感知。

应用拓展：从传统制造到新兴领域延伸

1、传统制造业升级：传感器将深度渗透汽车、电子、机械、化工等传统制造业，实现生产过程全要素感知与闭环控制。例如，汽车、家电等制造过程的“感知-决策-执行”闭环控制，将部署海量传感器，实现全流程智能化、无人化功能；电子制造将实现芯片制造、封装测试全流程自动化检测，传感器精度提升至纳米级，推动电子产品向更高性能、更小尺寸发展；预计到2030年，传统制造业传感器应用覆盖率将达90%以上，生产效率提升20%以上；

2、新兴领域拓展，呈现新的增长点：新能源汽车、半导体、生物医药、人形机器人、智能建造等新兴领域产业工艺的数字化、智能化会催生新的应用场景。预计到2030年，制造业数字化领域传感器市场规模将突破3600亿元。

结语

传感器作为智能制造的基础核心引擎，其技术创新与产业发展直接决定制造业数字化转型的深度与成效。从前端物料配送的精准高效，到中端制造过程的精密控制，再到后端设备运维的智能优化，传感器已渗透到智能制造的每一个环节，构建了“全面感知、智能决策、高效执行”的闭环体系。

当前，尽管我国传感器产业面临高端技术瓶颈、集成壁垒与成本压力等挑战，但在政策扶持、技术攻关与生态协同的多重驱动下，国产传感器正加速突破核心技术、拓展应用场景、完善产业生态。

未来，随着微型化、低功耗、智能化、多维度感知技术的不断演进，传感器将进一步突破性能极限与应用边界，在传统制造升级与新兴领域拓展中发挥更大作用。推动制造业从“自动化”向“智能化”跨越，为产业数字化与高质量发展注入源源不断的动力，助力书写制造强国建设的崭新篇章。

（本栏目下一期将推出“智能农业传感器”篇，敬请关注！）

作者 丨九三学社中央科技委副主任、中国传感器与物联网产业联盟常务副理事长 郭源生

编辑丨杨鹏岳

美编丨马利亚

监制丨赵晨