让智能的世界回到原点，传感器就在这里等候。智能的基础是感知，而传感器就是感知的入口。传感器正在向智能化、思维化、分析化和诊断化的方向发展。作为一套越来越明显的智能微系统，传感器越来越呈现出独立性，并且具有自我纠错的能力。那么，传感器将以何种能力引爆未来，推动数字化转型？ 
 
图1 传感器发展的二十大趋势（Source：新加坡初创咨询公司Twimbit） 
　　3D传感器走向何方 
　　3D深度传感器技术能够建立起三维影像，充分满足人类视觉的需要。它可以采用飞行时间ToF（飞行时间）、结构光、3D干涉等来获取三维视觉数据。其中ToF传感器在手机领域备受瞩目，为一直忙于不断提升镜头功能的手机提供了兴奋点。它利用红外传感器上每个像素的激光脉冲，对外发射并反射回来的时间差，获得三维景深，形成立体3D模型的成像技术。 
　　然而，ToF镜头在手机行业却是经一次过山车的经历，“乘兴而来、扫兴而去”。2018年它的应用达到高峰，见者有份，如三星、华为、OPPO、小米等中高端机型都配置了ToF镜头。当所有人都认为这是未来手机影像的发展方向时，这种手机却又突然快速的消失。T就像快递小哥的身影，oF镜头来得快，去得也快。 
　　原因很简单，ToF技术缺乏刚需应用支持，没有一款广泛使用的杀手级应用能够为ToF镜头进一步发展提供动力。ToF可以用来扫描物体的形状，然后自动建立一个3D模型。但对于普通消费者，建立了一个模型，也没有什么实际作用。带有ToF镜头的手机，能够用来当做尺子，但精度又不足够。再说了，拿手机当卷尺测量这事，谁会当真呢。 
　　在当前智能世界里，任何一款硬科技，都要靠软件的同步支撑。没有软件应用，很难支撑硬件技术的迭代进步。除非元宇宙的兴起，也就是AR/VR应用，或许能够挽救TOF镜头在手机上的应用。 
　　倒是扫地机器人可以将单线机械扫描式激光雷达，换成广角TOF相机，更容易形成对房间建立一个“作战沙盘”，更好地规划路径，让扫地机器人看上去没有那么傻。否则扫地机器人不是撞上桌腿，就是卷袜子和线缆，避障效果太差。但前提依然是，不能太贵。 
　　而自动驾驶中行车环境的测距、感知、工业协作机器人的人机协同、智能物流车，也可以让ToF传感器真正发挥作用。但对于工业而言，ToF传感器镜头还是太贵。从产业链的角度来看，目前ToF镜头的红外传感器，主要是索尼、英飞凌、安森美、德州仪器、松下等掌控，光学镜头则有大立光、浙江舜宇光学、还有瑞声科技。CMOS图像传感器是核心部分，主要来自三家多年的恩怨对手：索尼、三星和韦尔旗下的豪威。 
　　3D深度传感器，在军事上则有更大的野心。美国国防部高级研究计划局DARPA正在开发用于军事3D传感技术，以方便夜间隐蔽作业。 
　　一般而言，任何自动驾驶系统通常都需要某种形式的主动照明，才能在夜间实现自主导航。但是打开前照灯或激光雷达（LiDAR）的发射系统，都会出现辐射信号。在军用场合下，它会使敌军能够远距离探测这些车辆的存在。而DARPA正在尝试利用野外环境中各种有生命和无生命物体的微弱热信号，来开发3D视觉传感器。这项“隐形大前灯”计划，会探索环境中各种热辐射所包含的信息，因为所有物体都会散发热能。DARPA的目标就是探索即使根据极少量的热辐射，捕捉信息，开发出无源传感器，从而生成3D地图以进行导航。它将大大扩展自动驾驶系统，可以隐蔽地进行运行。 
　　声学传感器来了新面孔 
　　声学技术最大的特点是跟其他技术的传感器相比相对便宜，可以探索各种应用。而声表面波SAW技术，广泛用于过滤器的信号处理，在智能手机扬声器上，大放光彩。在全球范围内，SAW滤波器市场主要被日本企业所占据，包括村田Murata、TDK、太阳诱电Taiyo  Yuden是代表性厂商，