在工業自動化的演進過程中，數據是核心生產要素，而傳感器則是這一數據體系的“神經末梢”。過去，工業傳感器的主要作用是測量物理參數（如溫度、壓力、振動、電流等），并將數據傳輸至控制系統。然而，傳統傳感器只能提供靜態、離散的數據，無法真正理解生產環境的復雜性。而如今，AI與邊緣計算的快速發展，正在推動傳感器從“單一測量”向“智能認知”轉變。AI賦能的智能傳感器不僅可以實時分析數據、識別異常、預測趨勢，還能自主決策，提升工業生產的自適應能力和安全性。這種變革正塑造著未來工業自動化的新范式。

在智能制造中，傳感器技術的創新與發展也發揮著至關重要的作用。在深圳國際傳感器與應用技術展覽會（Sensor Shenzhen 2025）上，ADI中國區工業市場總監蔡振宇分享了公司在多個領域的傳感器解決方案，強調了傳感器如何提升數據采集的精準度與智能化水平，尤其是針對工業自動化、機器人以及鋰電池等多個應用領域的創新。

從“測量”到“認知”：智能傳感器的躍遷

隨著智能傳感器的發展，傳感器從單純的“測量”工具，逐步進化為具備認知能力的智能系統。蔡振宇進一步闡釋了這一轉變，表示在未來，傳感器將不僅僅收集數據，還會根據算法進行智能處理，支持更加復雜的決策和操作，從而推動機器人的自動化和智能化進程。

工控網認為，工業領域的數據價值正在發生質變。過去，傳感器只提供“數據片段”，但現在，它們正在變成“數據智能體”。AI賦能的傳感器不僅能提供連續的、高精度的數據流，還能通過數據自學習，提升機器設備的適應能力。例如，智能視覺傳感器已經能自主識別缺陷，提高產品質量檢測的自動化水平。

例如，ADI的GMSL互連解決方案通過高速數據傳輸技術，優化了工業領域的傳感器連接。這項技術最初應用于汽車領域，但現在已經逐步滲透到工業自動化和機器人技術中。通過簡化線纜架構和提高數據傳輸速率，GMSL技術能夠滿足高清攝像頭和多屏顯示的需求，同時降低設備成本和復雜度，這對于工業自動化的推廣具有重要意義。

此外，基于飛行時間（ToF）也是ADI一項具有突破性意義的傳感器產品，在機器人視覺和物流領域的應用潛力巨大。蔡振宇介紹說，ADI的ToF方案通過獨特的單攝像頭測量方式，能夠精準測量3D物體的尺寸，并且在工業應用中表現優異。特別是在物流、倉儲等場景下機器人抓取物體的過程中，ToF技術能夠在沒有外部光照的環境下（包括黑燈工廠）進行操作，極大提高了機器人在復雜環境中的智能化和適應性。

從工控網的觀察來看，工業數據的價值不僅在于采集，更在于“采集后如何利用”。邊緣計算的興起，使得工業傳感器成為智能終端，能夠直接在本地完成數據分析并做出決策。比如，在機器視覺領域，邊緣計算結合高精度ToF傳感器，可以在流水線上實現毫秒級的產品檢測和分揀，減少延遲和數據傳輸成本。

例如，本次展會上ADI的鋰電熱失控監測多傳感器融合方案具有重要的垂直行業意義，也體現了采集即利用的特征。蔡振宇指出，隨著電動車尤其是大巴的普及，如何快速有效地預警電池熱失控成為了安全的關鍵。ADI的方案不僅能檢測電池的煙霧，還能通過壓力、溫度和氣體傳感器對電池狀態進行全面監控，幫助及時疏散乘客，避免更大危險。蔡振宇特別提到，ADI的產品早在2021年就開始著手這項技術，并且在產品中加入了無線傳輸功能，隨著電動車的普及和相關法規的完善，電池熱失控監測的需求逐年上升。

另外，對于當下熱門的人形機器人賽道，蔡振宇認為隨著公眾認知的提升，人形機器人正逐步走向實際應用。然而，目前這一技術仍處于實驗階段，面臨諸多挑戰。首先，電池續航能力是限制發展的關鍵因素。同時，電機功耗也是影響機器人性能的重要問題。要提升整體能效，需要進一步優化伺服驅動系統，降低能耗，以延長續航時間并提高運行穩定性。

除了硬件層面的挑戰，智能化水平的提升同樣至關重要。當前的人形機器人在語音識別和動作控制方面仍有諸多不足，特別是靈巧手的應用。盡管機器人已經能夠進行一定程度的抓取操作，但要實現智能化的握力控制和精準抓取，仍然面臨諸多技術難點。此外，人形機器人在多場景適應能力上仍需突破，例如在同一工作環境下同時完成藥片分揀、杯具抓取和桌椅搬運等任務。要使機器人真正具備這種靈活性，需要不斷優化力矩控制和靈巧手的精準操控。

ADI智能感知方案：驅動工業數智化的深度實踐

隨著工業數智化能力的快速發展和部署，傳感器也是信息處理的關鍵節點。蔡振宇提到，隨著邊緣計算的興起，傳感器和處理單元的集成變得更加緊密，數據處理從傳統的集中式處理轉向了分布式處理。這種轉變不僅能有效降低延遲，還能在遠離數據中心的地方進行實時分析和決策，極大地提高了工業應用中的反應速度和效率。

例如，工控領域很早就提到，“預測性維護”是智能制造未來發展的關鍵技術之一。相比傳統的定期維護，AI+智能傳感器的預測性維護可以降低30%-50%的維護成本，并減少生產線的意外停機。未來，隨著自學習算法和數字孿生的結合，工業設備將具備更強的自診斷能力，實現真正的智能運維。

ADI振動監測方案——Voyager4無線數據采集模塊便是這一趨勢的典型代表。該方案通過無線數據采集模塊和AI引擎相結合，不僅能夠在設備發生振動時及時報警，還能通過深度學習算法分析設備的振動模式，預測潛在的故障，從而降低了設備的維護成本和停機時間。蔡振宇強調，未來振動監測將不僅僅是“故障報警”工具，更是通過預測性維護優化工業設備運行的關鍵技術。

在AI的加持下，振動監測能夠更加精準地識別設備在運行過程中的微小異常變化，甚至能通過模式識別技術判定故障的具體部位和原因，從而為工業企業提供更加智能的決策支持。這種從“被動監測”到“主動預測”的轉變，是工業自動化走向智能化的標志之一。

另外，展會上我們也看到了ADI正在深入客戶需求研發更多具備創新和便捷的感知方案。以ADI的壓力變送器集成芯片及工廠校準系統為例，傳統的壓力傳感器通常依賴人工校準，而ADI的集成芯片通過智能算法，可以在生產線自動完成自校準，減少了人為誤差，同時提高了生產效率。

通過將AI技術與傳感器深度融合，工業設備不僅能更精準地感知外部環境，還能自適應調整工作狀態，優化生產流程。蔡振宇提到，隨著人工智能和大數據技術的發展，工業設備將越來越具備“自主意識”，能夠根據實時數據做出最優決策，從而提升生產的靈活性和效率。

最終，隨著傳感器技術和AI技術的不斷進步，工業領域正在向全面智能化轉型。無論是機器人、智能汽車，還是工業自動化和智能制造，傳感器和AI的結合將是推動行業發展的核心動力。特別是在未來的智能工廠中，所有的設備和機器將通過傳感器與AI平臺連接，實現數據的實時共享與分析，從而形成一個高度協同和自我優化的生產體系。

近年來，外資企業在中國市場的策略正加速調整，工控行業的頭部企業紛紛踐行“在中國、為中國”的理念。西門子、ABB、施耐德、三菱等公司加快了本地化產品的迭代速度，甚至以季度為單位推出符合中國市場需求的新產品。對此，蔡振宇特別強調，ADI同樣高度重視中國市場的變化，并通過與客戶的緊密合作推動產品創新，確保技術能夠精準匹配本地需求。

ADMT4000單芯片角度和多圈編碼器位置傳感器

例如，ADMT4000單芯片角度和多圈編碼器位置傳感器和GMSL技術等產品正是針對中國工業自動化和智能制造場景優化的成果。ADMT4000憑借無源多圈記憶和高精度位置檢測，在機器人、機床等領域提供更穩定可靠的運動控制支持。而GMSL技術則滿足高帶寬、低延遲的工業數據傳輸需求，助力工廠自動化系統構建更高效的信息交互網絡。這些技術的應用，不僅提升了設備的智能化水平，也推動了生產模式向更柔性、更自適應的方向演進。

隨著AI、邊緣計算和智能傳感器技術的融合深化，工業數據的價值將進一步釋放。從“測量”到“認知”的演進，不僅改變了傳感器的角色，也在重塑工業自動化的運行方式。我們希望，ADI將繼續加強本地化研發，以更智能、更精準的感知能力，為中國市場的產業升級提供強有力的技術支撐。