数字嗅觉：眼皮底下的传感器机遇

　　消费技术可以模仿人类的许多感官：摄像头看，麦克风听，触摸屏来感受，但气味呢？想象在虚拟世界里，我们不仅上传最新食谱、美容产品和咖啡的图片，还分享它们的气味。未来，数字气味的机会可能是巨大的，但它们是什么，以及什么气体传感器技术可以实现它？

　　电子鼻模仿我们的自然感官

　　最新的气体传感器技术旨在通过模仿人的鼻子和大脑来将气味数字化。我们的鼻子充满了对混合气体有反应的感受器，随着时间的推移，我们的大脑学会了识别特定的气味。我们不是生来就能分辨玫瑰和百合的，同理，“电子鼻”也需要一段时间的训练。

　　所谓的电子鼻是将气体传感器阵列与机器学习算法相结合，可以识别特定气味的模式。小型化传感器和机器学习软件的功能一直在增长，现在已经达到了商业化水平，可以创建数字气味行业。

　　食物和饮料是我们关心的气味的明显来源，也是电子鼻的关键用例。例如，人们对香气特征的来源或相似食物之间的气味差异知之甚少。电子鼻提供了一种解决方案，可以更好地了解是什么让我们最喜欢的菜肴如此诱人。

　　另一方面，测量食品在变质或被污染时释放的气体，则提供了一种保持食品质量和确保安全的方法。它甚至可以帮助解决食物浪费问题，气味数据提供了替代“最佳食用日期”的方法。在工业层面，确保产品一致性和质量控制还可以更广泛地利用气味传感器，而这可能会威胁到该领域使用的实验室设备的现有供应链。

　　除了量化气味之外，许多新的电子鼻技术的目标是比现有的气体传感器更灵敏、更有选择性地测量空气质量。正是这些功能使它们开始被应用于烟雾探测器，包括家庭警报器和分布在室外用于野火监测的传感器。

　　人们对空气质量及其对健康的影响越来越感兴趣，特别是长时间暴露在低浓度环境中工作的人也会产生对电子鼻的需求。这种用例在智能城市和家庭领域的成功可以说依赖于OEM的有效营销，而这将成为中期内大众市场采用的主要障碍。

　　面临的行业机遇与挑战

　　在电子鼻中使用阵列为多种类型的气体传感器技术创造了机会。来自金属氧化物、电化学和红外线、光声等知名传感器的数据都可以被软件用来量化气体混合物。同时，先进材料可以形成超小型化传感器，具有集成到智能手机和可穿戴设备中的潜力。

　　电子鼻技术仍然存在一些挑战。例如，使用成本较低且灵敏度低的商品化传感器和价值较高的软件会给培训所需的人工智能带来重大负担。然而，电子鼻固有的更高性能硬件，如印刷碳纳米管，尚未大规模制造，仍在寻求“杀手级应用”和大批量订单。

　　此外，迄今为止，训练电子鼻和共享数据的基础设施是有限的。虽然图像已被简化为RGB格式，但还没有气味的等价物。在数字气味行业充分发挥其潜力之前，还需要更多的标准化。

　　Aryballe是一家使用人工智能和数字嗅觉技术模仿人类嗅觉的初创公司，可帮助其业务客户将气味数据转化为可操作的信息。Aryballe首席执行官Sam Guillaume曾这样描述数字嗅觉的发展：在过去的几年中，技术使我们能够从根本上复制人类嗅觉的实际工作方式。例如，通过将该技术移植到半导体等现成的技术中，可以制造出体积小。方便、易用且便宜的传感器。就性能及其区分气味的能力而言，它非常接近人类鼻子的工作方式。

　　在他看来，气味分析可以帮助完成以下任务：

　　• 设计汽车行业中完美的“新车”气味

　　• 预测何时需要对工业或汽车设备进行维护

　　• 自动检测家用电器中的食物变质

　　• 拒绝或批准原材料供应

　　• 减少新食品和饮料的研发时间

　　• 确保个人护理产品（如除臭剂和洗发水）的香气持续很长时间

　　• 散发周围的气味，使乘客在公共交通上安心

　　• 创建使用气味来检测问题并警告用户的个人护理设备和健康传感器

　　气味的数字化将是消费电子产品传感能力的一个令人兴奋的补充。该技术历来以被过度炒作而闻名，但现成的设备代表了该行业的真实过程。这在很大程度上是由所需的基本气体传感器技术的创新以及机器学习软件的成熟推动的。最新的IDTechEx报告《2022-2032年气体传感器：技术、机遇、参与者和预测》比较和基准测试了15种不同的气体传感器技术，这些技术可用于电子鼻系统以及许多其它应用，如空气质量、汽车和安全等。