深度融合与突破 | 2024年AI传感器年终盘点

　　本刊编辑整理

　　在刚刚过去的2024年，人工智能（AI）技术继续席卷全球。各行业与AI技术的深度结合，诞生了海量创新应用，也开辟了无数新兴赛道。从物联网到工业自动化，从医疗健康到智能交通，智能传感器的身影无处不在，为各领域的发展提供了强大的技术支撑。

　　接下来，让我们来盘点一下2024年AI传感器的几大革新重点，以助您洞悉2025年新的发展契机。

　　AI+边缘传感器

　　随着工业物联网设备的持续激增以及智能化进程的深度推进，生产环境中每分钟产生的数据量可达数GB乃至数十GB。如此海量的数据若全部依赖现有网络带宽与传输速度上传至云端进行集中处理，无疑是不现实的。据Gartner预测，2025年将有超过75%的企业生成的数据将在传统数据中心或云端之外进行处理，这一数据直观地反映出边缘计算发展的迅猛态势。

　　在此严峻背景之下，边缘计算凭借其与生俱来的低时延特性，能够将数据处理节点前置至靠近数据源的边缘端，极大程度地缩短数据响应时间；凭借其相对低廉的硬件部署与运维成本，有效减轻企业在数据处理环节的资金投入压力；更凭借其卓越的高隐私保护能力，确保敏感数据在本地边缘端进行处理与存储，规避了数据传输途中的泄露风险。

　　与AI技术结合后，边缘AI传感器解决方案更成为了各大企业争相应用的“香饽饽”。在预测性维护、质量检测、生产流程优化、能耗管理等各方面都能看到边缘AI大放异彩。举几个例子：

　　• 西门子在工业燃气轮机生产线应用前沿边缘AI技术。在设备关键部位（轴承、叶片）部署ST-100高灵敏度温度传感器、VD-50振动传感器以及PS-200压力传感器，利用集成于边缘计算设备的先进AI算法实时深度剖析。该方案预测了超90%的设备故障隐患，使产线突发停机时间锐减约70%，每年助企业规避数百万欧元维修与停机损失。

　　• 富士康在手机主板贴片环节引入高效边缘AI系统。于生产线上安排HC-800超高分辨率高清摄像头作视觉传感器、边缘AI系统等设备。产品不良率从3%骤降至0.5%以下，检测速度升至每秒10-15幅图像，效率提升数十倍，保障高质量交付。

　　• 巴斯夫工厂布局边缘人工智能技术用于能耗管理。采用EC-600能源消耗传感器、OL-300设备负荷传感器、ET-400环境温度传感器，通过边缘AI分析调控设备功率，取得了总体能耗降低15%，每年减排数千吨二氧化碳的效果。

　　生成式AI+传感器

　　与边缘AI密不可分的生成式AI同样是2024年传感器技术发展的一大亮点。各大企业不断在AI算法的持续优化、加快数据处理速度、提升模型训练效率和泛化能力等领域发力，如开发更高效的分布式训练算法，利用边缘计算和云计算的协同架构，实现大规模数据的快速处理和模型更新，提升系统的实时响应性能。

　　在生成式AI与边缘AI的融合中，当环境发生变化时，生成式AI可快速调整模型参数和策略，使AI传感器系统保持良好性能，更将系统灵活性提升到前所未有的高度。同样来看几个案例：

　　• 霍尼韦尔采用谷歌云Gemini生成式AI，基于生成对抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs）等深度学习算法。结合扫描仪、传感器和控制器等设备，霍尼韦尔的设备能在网络边缘甚至无互联网连接时自主运行，处理文本、代码、图像、视频和音频等多种数据类型，实现从简单扫描到基于语音的引导式工作流程，以帮助霍尼韦尔应对劳动力短缺问题，提升整体运营效率。

　　• 富士康及其子公司鸿佰科技使用NVIDIA Omniverse和Metropolis为工厂构建数字孪生。通过生成式AI结合供应链各环节数据，如原材料供应、物流运输、生产进度等，构建供应链模型。当原材料供应可能出现延迟时，AI提前模拟出各种应对方案，帮助企业选择更优策略，如调整生产顺序、寻找替代供应商等，保障了供应链的稳定运行。

　　• 施耐德电气全球武汉工厂构建“云-边协同AI工业视觉检测平台”。利用生成式AI技术，在产品质检环节，对工业相机拍摄的产品照片进行分析，学习正常产品的特征，生成标准产品模型。当检测到实际产品与模型存在差异时，能精准判断是否为瑕疵，并对瑕疵类型、位置等进行标注，将误检率降低至0.5%以内，并且实现了零漏检率。

　　AI+智能机器人

　　2024年7月，特斯拉二代人形机器人Optimus在世界人工智能大会上亮相，引起了行业的高度关注。尽管各行业都认为人形机器人落地还有一段距离，但这背后掩盖不住AI与工业机器人、智能物流仓储的深度融合。

　　• 在生产线上，特斯拉汽车制造工厂在生产线部署型号为RS-300机器人动作传感器、MT-100物料搬运轨迹传感器、AS-500装配节点传感器，收集机器人操作、物料搬运、装配环节海量实时数据，利用AI实时分析并动态调整生产线及机器人路径。生产线整体效率提升约30%，单位时间汽车产量显著增加，物料运输成本降20%左右，实现资源高效配置、提升竞争力。

　　• 在装配线上，富士康的智能装配机器人，采用了基恩士的3D视觉传感器，配合深度学习算法。传感器获取物体的三维形状和位置信息，AI算法对物体的特征进行学习和识别，精确判断物体的类型、姿态和抓取点。机器人能够准确地抓取不同形状和尺寸的零部件，实现高精度的装配操作，提高了生产质量和效率，降低了人工装配的误差和劳动强度。

　　• 在智能物流仓储机器人中，常见的是激光雷达传感器结合AI算法。比如京东物流的智能仓储机器人，配备了速腾聚创的RS-LiDAR-16激光雷达，通过发射和接收激光束，快速获取周围环境的三维信息，AI算法对这些数据进行实时处理，构建地图并规划最优路径。机器人能够在复杂的仓储环境中准确识别货架、货物和其他障碍物，实现自主导航和高效的货物搬运，大大提高了仓储物流的自动化水平和工作效率。

　　除了以上内容外，2024年AI与传感器的创新突破还有很多很多。据智研咨询在《2024年中国传感器行业现状及发展趋势研究》中的数据显示，从应用市场占比来看，汽车电子行业是智能传感器收入占比最大的行业市场，占比约为24.1%；工业制造和消费电子领域紧随其后，市场占比分别达到22.0%和19.6%；网络通信和医疗电子领域也占据了一定的市场份额，分别占比17.6%和9.7%。

　　展望未来，AI传感器的融合发展必将持续深入，成为推动各行业变革的核心力量。在技术迭代加速的浪潮中，将不断催生出更为智能、高效且安全的应用场景。

　　汽车行业能否凭借AI传感器实现完全自动驾驶的终极目标，重塑出行生态？工业制造能否借助其迈向无人工厂的新高度，颠覆传统生产模式？医疗领域能否借助更精密的传感器与AI融合，实现疾病的超早期精准诊断与个性化治疗？这一切的答案，让我们共同探寻！