在工业自动化的演进过程中，数据是核心生产要素，而传感器则是这一数据体系的“神经末梢”。过去，工业传感器的主要作用是测量物理参数（如温度、压力、振动、电流等），并将数据传输至控制系统。然而，传统传感器只能提供静态、离散的数据，无法真正理解生产环境的复杂性。而如今，AI与边缘计算的快速发展，正在推动传感器从“单一测量”向“智能认知”转变。AI赋能的智能传感器不仅可以实时分析数据、识别异常、预测趋势，还能自主决策，提升工业生产的自适应能力和安全性。这种变革正塑造着未来工业自动化的新范式。
在智能制造中，传感器技术的创新与发展也发挥着至关重要的作用。在深圳国际传感器与应用技术展览会（Sensor Shenzhen 2025）上，ADI中国区工业市场总监蔡振宇分享了公司在多个领域的传感器解决方案，强调了传感器如何提升数据采集的精准度与智能化水平，尤其是针对工业自动化、机器人以及锂电池等多个应用领域的创新。
从“测量”到“认知”：智能传感器的跃迁
随着智能传感器的发展，传感器从单纯的“测量”工具，逐步进化为具备认知能力的智能系统。蔡振宇进一步阐释了这一转变，表示在未来，传感器将不仅仅收集数据，还会根据算法进行智能处理，支持更加复杂的决策和操作，从而推动机器人的自动化和智能化进程。
工控网认为，工业领域的数据价值正在发生质变。过去，传感器只提供“数据片段”，但现在，它们正在变成“数据智能体”。AI赋能的传感器不仅能提供连续的、高精度的数据流，还能通过数据自学习，提升机器设备的适应能力。例如，智能视觉传感器已经能自主识别缺陷，提高产品质量检测的自动化水平。
例如，ADI的GMSL互连解决方案通过高速数据传输技术，优化了工业领域的传感器连接。这项技术最初应用于汽车领域，但现在已经逐步渗透到工业自动化和机器人技术中。通过简化线缆架构和提高数据传输速率，GMSL技术能够满足高清摄像头和多屏显示的需求，同时降低设备成本和复杂度，这对于工业自动化的推广具有重要意义。
此外，基于飞行时间（ToF）也是ADI一项具有突破性意义的传感器产品，在机器人视觉和物流领域的应用潜力巨大。蔡振宇介绍说，ADI的ToF方案通过独特的单摄像头测量方式，能够精准测量3D物体的尺寸，并且在工业应用中表现优异。特别是在物流、仓储等场景下机器人抓取物体的过程中，ToF技术能够在没有外部光照的环境下（包括黑灯工厂）进行操作，极大提高了机器人在复杂环境中的智能化和适应性。
从工控网的观察来看，工业数据的价值不仅在于采集，更在于“采集后如何利用”。边缘计算的兴起，使得工业传感器成为智能终端，能够直接在本地完成数据分析并做出决策。比如，在机器视觉领域，边缘计算结合高精度ToF传感器，可以在流水线上实现毫秒级的产品检测和分拣，减少延迟和数据传输成本。
例如，本次展会上ADI的锂电热失控监测多传感器融合方案具有重要的垂直行业意义，也体现了采集即利用的特征。蔡振宇指出，随着电动车尤其是大巴的普及，如何快速有效地预警电池热失控成为了安全的关键。ADI的方案不仅能检测电池的烟雾，还能通过压力、温度和气体传感器对电池状态进行全面监控，帮助及时疏散乘客，避免更大危险。蔡振宇特别提到，ADI的产品早在2021年就开始着手这项技术，并且在产品中加入了无线传输功能，随着电动车的普及和相关法规的完善，电池热失控监测的需求逐年上升。
另外，对于当下热门的人形机器人赛道，蔡振宇认为随着公众认知的提升，人形机器人正逐步走向实际应用。然而，目前这一技术仍处于实验阶段，面临诸多挑战。首先，电池续航能力是限制发展的关键因素。同时，电机功耗也是影响机器人性能的重要问题。要提升整体能效，需要进一步优化伺服驱动系统，降低能耗，以延长续航时间并提高运行稳定性。
除了硬件层面的挑战，智能化水平的提升同样至关重要。当前的人形机器人在语音识别和动作控制方面仍有诸多不足，特别是灵巧手的应用。尽管机器人已经能够进行一定程度的抓取操作，但要实现智能化的握力控制和精准抓取，仍然面临诸多技术难点。此外，人形机器人在多场景适应能力上仍需突破，例如在同一工作环境下同时完成药片分拣、杯具抓取和桌椅搬运等任务。要使机器人真正具备这种灵活性，需要不断优化力矩控制和灵巧手的精准操控。
ADI智能感知方案：驱动工业数智化的深度实践
随着工业数智化能力的快速发展和部署，传感器也是信息处理的关键节点。蔡振宇提到，随着边缘计算的兴起，传感器和处理单元的集成变得更加紧密，数据处理从传统的集中式处理转向了分布式处理。这种转变不仅能有效降低延迟，还能在远离数据中心的地方进行实时分析和决策，极大地提高了工业应用中的反应速度和效率。
例如，工控领域很早就提到，“预测性维护”是智能制造未来发展的关键技术之一。相比传统的定期维护，AI+智能传感器的预测性维护可以降低30%-50%的维护成本，并减少生产线的意外停机。未来，随着自学习算法和数字孪生的结合，工业设备将具备更强的自诊断能力，实现真正的智能运维。
ADI振动监测方案——Voyager4无线数据采集模块便是这一趋势的典型代表。该方案通过无线数据采集模块和AI引擎相结合，不仅能够在设备发生振动时及时报警，还能通过深度学习算法分析设备的振动模式，预测潜在的故障，从而降低了设备的维护成本和停机时间。蔡振宇强调，未来振动监测将不仅仅是“故障报警”工具，更是通过预测性维护优化工业设备运行的关键技术。
在AI的加持下，振动监测能够更加精准地识别设备在运行过程中的微小异常变化，甚至能通过模式识别技术判定故障的具体部位和原因，从而为工业企业提供更加智能的决策支持。这种从“被动监测”到“主动预测”的转变，是工业自动化走向智能化的标志之一。
另外，展会上我们也看到了ADI正在深入客户需求研发更多具备创新和便捷的感知方案。以ADI的压力变送器集成芯片及工厂校准系统为例，传统的压力传感器通常依赖人工校准，而ADI的集成芯片通过智能算法，可以在生产线自动完成自校准，减少了人为误差，同时提高了生产效率。
通过将AI技术与传感器深度融合，工业设备不仅能更精准地感知外部环境，还能自适应调整工作状态，优化生产流程。蔡振宇提到，随着人工智能和大数据技术的发展，工业设备将越来越具备“自主意识”，能够根据实时数据做出最优决策，从而提升生产的灵活性和效率。
最终，随着传感器技术和AI技术的不断进步，工业领域正在向全面智能化转型。无论是机器人、智能汽车，还是工业自动化和智能制造，传感器和AI的结合将是推动行业发展的核心动力。特别是在未来的智能工厂中，所有的设备和机器将通过传感器与AI平台连接，实现数据的实时共享与分析，从而形成一个高度协同和自我优化的生产体系。
近年来，外资企业在中国市场的策略正加速调整，工控行业的头部企业纷纷践行“在中国、为中国”的理念。西门子、ABB、施耐德、三菱等公司加快了本地化产品的迭代速度，甚至以季度为单位推出符合中国市场需求的新产品。对此，蔡振宇特别强调，ADI同样高度重视中国市场的变化，并通过与客户的紧密合作推动产品创新，确保技术能够精准匹配本地需求。
ADMT4000单芯片角度和多圈编码器位置传感器
例如，ADMT4000单芯片角度和多圈编码器位置传感器和GMSL技术等产品正是针对中国工业自动化和智能制造场景优化的成果。ADMT4000凭借无源多圈记忆和高精度位置检测，在机器人、机床等领域提供更稳定可靠的运动控制支持。而GMSL技术则满足高带宽、低延迟的工业数据传输需求，助力工厂自动化系统构建更高效的信息交互网络。这些技术的应用，不仅提升了设备的智能化水平，也推动了生产模式向更柔性、更自适应的方向演进。
随着AI、边缘计算和智能传感器技术的融合深化，工业数据的价值将进一步释放。从“测量”到“认知”的演进，不仅改变了传感器的角色，也在重塑工业自动化的运行方式。我们希望，ADI将继续加强本地化研发，以更智能、更精准的感知能力，为中国市场的产业升级提供强有力的技术支撑。
