随着世界变得更加互联、智能和自动化，传感器的作用正在扩大。 传感器可以在几乎所有行业（从医疗保健和农业到制造、通信、建筑系统和运输）执行从环境中收集输入并将其转化为有用数据的关键任务。

但是，每个应用都需要传感器来提供最有价值的数据。这意味着工程师必须不断创新，以开发能够更精确地检测位置、速度、振动和压力以及温度、湿度和流体条件等条件的传感器。随着制造商在越来越多的设备中嵌入传感器，主要趋势是变得更小、更坚固、更可靠。 

TE Connectivity 开发的传感器与我们的连接产品紧密配合，让我们对不同行业的创新需求有独特的见解。我们已经看到了传感器可以改善我们生活的无数方式，但这里有一些最有趣的发展。

传感器驱动的医疗保健创新

只需看到数百万人在手腕上佩戴的健康和健身追踪器，就可以了解小型化的高性能传感器对医疗技术进步的推动。但一些最重要的创新发生在专业应用中，如微创手术。

传感器对于提供外科医生在患者体内安全工作所需的反馈至关重要。力传感器可以让手术团队知道切割工具接触人体组织的精确时间，温度传感器可以帮助保护附近的组织在激光手术过程中免受损伤，压力传感器可以在气体是手术的重要部分的情况下控制最敏感的身体部位。

例如白内障手术，需要在角膜上做出一个小切口来去除混浊的晶状体。施加恰到好处的压力对于避免损坏眼睛至关重要，但这需要传感器在极小的封装中提供极其精确的压力测量。当今先进的传感器实现了微创手术工具所需的小型化和高性能之间的平衡。

改进的传感器技术也为实施传统的医疗手术和测量创造了新的方法。例如，每次去诊所或医院就诊几乎都会进行血压和心率监测，但通常需要护士进行这些测量。如今，高性能压电薄膜传感器具有很高的灵敏度，仅通过接触即可记录患者的脉搏和呼吸频率。通过将这些薄膜嵌入到检查室的桌子甚至候诊室的椅子中，便可以从患者进入办公室的那一刻起自动监测他们的生命体征，从而创造更好的患者体验并让医疗专业人员可以更好地收集数据。

预见性维护，防止工业设备故障

向智能工厂的发展正在扩大传感器及其所收集数据的作用。 几十年来，工业机器一直依靠传感器来测量位置和扭矩等操作变量，以及对可靠性能至关重要的振动、温度和流体特性。但是，避免设备故障需要定期维护，这可能会使重要资产离线并减慢生产速度。

从工厂所有者的角度来看，最好确切地知道机器何时需要维护，以最大限度地延长正常运行时间。借助传感器系统，现在可以实现预测性维护，监测机器性能，检测何时会出现过度磨损或故障风险，并提醒操作员需要注意。

温度和振动等变量通常指示设备上的潜在应力。例如，从温度或加速度传感器获取输出并将电流水平与历史模式进行比较，可以帮助公司检测机器何时在其安全范围之外运行。执行此分析所需的计算能力可以通过带有嵌入式微处理器的传感器来实现，并在需要维护时发出自动警报。然而，一些制造商可能会更进一步，将传感器与有线或无线连接相结合，将性能数据发送到云端，在云端，机器学习或人工智能可以超越维护要求，寻找其他优化设备性能的机会。

传感器使自动驾驶汽车成为可能

也许传感器技术的最大前景（同时也是最大挑战）是开发全自动无人驾驶汽车。 传感器在现代车辆中已经无处不在，即使有些传感器对驾驶员来说并不明显。TE 提供了一系列传感器来监控电动汽车 (EV) 的电机和电池性能，用于内燃机的机油特性传感器、用于空调机组的湿度传感器以及几乎所有其他类型的系统。

尽管如此，大多数制造商和消费者仍希望看到能够实现自动驾驶功能的创新。汽车工程师协会定义了六个车辆自动化级别，从基本的车道保持辅助和自适应巡航控制（1 级）到停车辅助和防撞（2 级）。如今，这些系统经常使用，通常依靠光学传感器来检测低速下的潜在碰撞或将汽车保持在车道内。但对全自动驾驶汽车（5 级）的技术要求要高得多。

为了真正实现在没有驾驶员控制的情况下运行，车辆需要 360 度的可见性来检测周围发生的事情，解释这些信号的含义，并根据速度、天气条件和周围障碍物等条件计算出适当的行动。这些计算需要在几毫秒内完成。

这些系统的基本传感器技术已经存在。真正的挑战是计算能力：我们如何设计出足够智能的车辆，以根据它们从环境中接收的数据采取行动？人类行为是无人驾驶汽车的另一个障碍，因为许多驾驶员需要很长时间才能适应全自动驾驶，或者足够放心在驾驶座上入睡。

出于这些原因，我们认为全自动无人驾驶汽车还有很长的路要走。同时，TE 致力于与汽车客户合作，满足他们的传感需求，例如调整光学传感器以改善夜视能力，为具有处理能力的传感器元件增值，以及将我们的传感器产品与有线或无线高速数据连接相结合。通过将传感器视为技术平台的一部分，并不断寻找为这些系统增值的方法，我们正在努力确保，当计算能力和人类为全自动无人驾驶汽车的世界做好准备时，传感和连接技术也将准备就绪。