传感器的“脖子”卡在哪儿？
在各大科技展会的现场，往往最受观众喜爱的莫过于以翻跳自如的机器狗为代表的各类机器人。而也许你并不知道，这些机器人高超技能的背后都离不开小小的传感器。
医疗器械界的奇兵———达芬奇手术机器人有400多个传感器；鼎鼎有名的波士顿机器人大狗，能够自如地翻跳腾跃，则需要1300多个传感器。而博世公司推出的工厂协作机器人助手APAS，也内置了上百个传感器。可以说，整个世界的数字化步伐，都将依赖传感器技术的支撑。
有专家预估，“十四五”期间，我国智能传感器产业将在技术创新和产业规模上取得重大突破，设计与制造技术创新能力将大幅提升，产业规模突破千亿元，成为支撑工业互联网和智能制造的新型基础产业。
前景可期，不过从现实来看，作为数字经济最核心技术之一，传感器的产业化仍有障碍需要破除，应当从战略方面引起高度重视，以传感器为抓手攻克“卡脖子”关键技术也已变得更为紧迫。
■■战略定位需要重新考虑
何为传感器？
传感器是数据采集的源头，它无处不在。智能最前端所需要的态势感知，基本都是要从传感器开始。无论是智能制造、智慧城市、智慧医疗等，还是智能设备和大数据分析，再庞大的智能系统，都要从传感器的针尖上开始。
谈及传感器的重要性，九三学社中央科技委副主任、中国传感器与物联网产业联盟副理事长郭源生在接受人民政协报记者采访时举例说，如果把一个人看做成一个完整的信息系统，那么五官和皮肤与外界交互的信息就是“数据信息”，感知器官就是数据采集装置，是数据获取的核心。现实中与其相对应的实物器件就是传感器产品，因此传感器也被称为“电子五官”;5G等通信技术被称为人的神经系统;计算机被称为人体的大脑，负责并承担数据处理功能。
而信息技术正是由感知术、传输和处理三大技术构成，即：计算机技术、通信技术、传感器技术。信息系统的硬件是由三大技术加上信息存储、反馈与执行等构成，而在整个系统中传递的信息正是“数据”。中国经济三季度“成绩单”刚刚公布，其中信息产业增长速度表现亮眼，可以预计，信息产业未来将成为中国经济增长的重要动能之一。同时在美国公布的影响国家长期安全和经济繁荣至关重要22项技术中，也有6项与传感器技术直接相关。由此，传感器的重要性不言而喻。
但我国本土传感器发展情况仍不乐观。
上海理工大学管理学院副教授、南京大学长江产经智库特约研究员赖红波就表示，全世界生产的超过2万种产品品种相比，中国国内仅能生产其中的约1/3，整体技术含量也较低。同时，国内传感器市场需求量上千万亿元，每年进口额都不低于1700亿元人民币，包括汽车或科学仪器等传感器95%以上市场份额都掌握在外资企业手里。
“要在‘十四五’期间真正实现大跨步发展，则应当把传感器提升到国家战略高度进行重新再认识，以便价值回归，受到其应有的重视。”郭源生认为，“应该像扶持集成电路、显示技术一样，在国家战略规划中，突出传感器的战略地位，并给予相应的配套政策，如专项扶持、税收减免、市场准入等给予持续支持，以弥补产业技术短板与政策缺失，力争在‘十四五’期间传感器产业能实现高质量发展。”
■■从产业体系和链条中精准破题
据了解，传感器技术本身并不难，但为何仍受制于人？
对此，赖红波表示，一方面，传感器产品与普通元器件产品不一样，传感器产品还包括芯片、陶瓷基板等都不是传感器企业自己做的，必须由上游配套企业提供。为此，传感器企业自身需要具备整合技术的能力，与上游供应链企业分工协作来完成；另一方面，传感器生产工艺、技术要点繁多、流程复杂，涉及材料控制、工艺控制等，增加供应链协同难度，被称为“工业艺术品”，本土企业过去习惯的模仿创新和逆向学习等在传感器生产过程中受到局限，无法施展。
此外，“散”字也成了制约产业发展的一大桎梏。
郭源生告诉记者，“从我国的现状来看，现有的传感器企业散落在全国各地、产业链协同难度较大，同时因为传感器自身生产工艺流程烦琐复杂、技术要点繁多，工装夹具独特、装备昂贵。再加之企业规模偏小、人才集聚和培养难度大。这些都导致产业化长期处于‘尴尬’与‘无奈’的境地。缺乏从研发设计、功能指标、外形结构以及应用场景的规范和标准。更有甚者，把传感器与集成电路产品、技术、工艺混淆，将其划分到集成电路之列，导致长期得不到产业政策的倾斜与支持。”
还有一个突出问题就是合作与信任的问题。
据了解，目前国内外传感器市场总规模上年度已突破1870亿美元，并以大于10%的平均速度增长，有些领域的市场呈现出爆发式增长势。然而，在生产企业与用户之间存在着难以跨越的障碍，各自对技术的理解和对方的需求也不尽相同，难以找到有效方法和途径来贯通和突破。
“如从使用者角度看，存在技术参数、结构选择上的高深莫测，一时难以搞清楚，导致‘不会用’和‘不敢用’现象。从生产角度看，厂家对市场应用的场景数据模型把握不准，产品从结构到性能缺乏柔性化设计，难以提供个性化和精准化的参数指标，也很难了解用户需要用什么、怎么用、为什么要这么选。从技术角度看，现实中的场景和状态是动态、多变、复杂的，取什么参数不仅从现场需要角度考虑，更需要系统整体设计。因此，在数据采集现场，在传感器类型、结构与参数选取上各持己见、各执一词现象频发，可谓是‘南腔北调’，甚至是‘南辕北辙’，差异极大。”郭源生坦言，用户在对待国内企业和产品上也存在较大的偏见和分歧。在同等情况下，用户往往选用的是价格大大高于国内企业的国外产品。
由此可见，产用之间的障碍与瓶颈仍是制约传感器产业化发展的一大障碍。为此，郭源生表示，传感器产品既要向参数指标的归一化、标准化、智能化、网络化方向发展，同时，也要建立产用之间的协同创新关系，组建产业与应用之间的相互信任、相互交流与沟通的信息通道和技术研发平台，为传感器产业化发展扫除道路上的障碍。
赖红波也表示，要加强和引领上下游企业与企业之间合作，包括上游供应链企业、下游配套使用企业，以及终端用户等，都要以市场和应用为导向，合作开发质量可靠的传感器，共同寻找传感器“卡脖子”技术领域的突破路径。
■■创新还是要以市场和应用为导向
产业突破离不开创新，但创新最终还是要走出神坛，以市场和应用为导向。
虽然传感器是多学科、多技术、多领域的融合体，涉及物理、化学、生物基础学科，从敏感机理、工艺技术、结构设计、产成品测试、市场应用等全产业链过程，几乎与材料、机械、电子、数学、计算机软硬件、测量、半导体等等所有二级学科紧密相关，生产工艺也极为繁杂，但一味追求产品高精度、高可靠性、高稳定性指标就会极大地增加了生产工艺技术难度和产业化水平与能力。经济效益上不去，创新成果收效甚微，自然会影响市场主体的创新动力。
郭源生就提出，传感器单一地追求高精度，标新立异地把产品做到极致是科研领域常常出现的问题。然而，在配套市场和应用场景上，往往需要的是可靠性和稳定性指标，以及对使用成本的要求。他认为，单一器件多功能复合和多个器件集成组合将是传感器技术创新发展的趋势，从而来弥补片面追求高精度，给产业化规模生产增加的难度，从而减少高精度生产难度和产成品测试成本，提高规模生产的经济效益。
赖红波则表示，可以进一步围绕应用场景，选择产业链突破方向。如围绕半导体、新能源汽车、航空航天设备、船舶、高档数控机床、工业机器人以及高性能医疗器械和科学仪器等领域产业优势，引导社会各界参与到具体应用场景的传感器的开发，甚至可以采取“揭榜挂帅”方式，整合国内外企业和人才等力量参与研发生产过程。
总之，传感器是底层技术，也是数字经济时代下最核心技术之一，产品需求量很大。针对当前国际大环境，提升传感器产业链合作水平，整合上下游技术，主动出击、狠下功夫补链、强链，找到传感器等短板弱项的“卡脖子”技术的定点攻关和突破方向，已十分必要。
2020AIOT“种子工程”典型应用案例征集活动旨在通过遴选和推荐一批AIOT领域具有代表性的、对行业和企业具有较强借鉴意义和推广价值的优秀产品、解决方案和成功应用案例，加速AIOT新技术的推广应用，助推传统产业转型升级和新兴产业整体性突破，帮助更多企业抓住“新基建”带来的市场机遇。入围项目将享受线上线下全方位宣传、精准项目资源的链接等一系列平台服务，助力企业市场拓展与品牌塑造，欢迎业内优秀企业积极申报！
END