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智能传感器是具有信息处理功能的传感器，集感知、信息处理与通信于一体;能提供以数字量方式传播具有一定知识级别的信息;具有自诊断、自校正、自补偿等功能，目前传感技术向智能化、网络化、微型化、集成化发展。
智能传感器作为网络化、智能化、系统化的自主感知器件，是实现智能制造和物联网的基础。
物联网(IoT)旨在通过联网周围世界为消费者提供更便捷、更精彩的生活方式。但是如何实现物联网的这一承诺呢?
在物联网的世界里，微机电系统(MEMS)传感器是搭建用户与其周边众多设备(如智能手机、可穿戴设备、机器人和无人机)之间的桥梁。然而，仅仅凭借设备的传感和连接根本不足以实现物联网的远大目标。只有以人为本，即解决现实生活中的日常挑战、使生活更便捷并提升易用性，物联网才能取得成功。此外，随着周遭环境的日益复杂，各类设备对众事物无时无刻的传感功能也让传感器供应商面临着巨大的挑战。下面将从传感器供应商的角度探讨这些挑战及其解决方案。
智能传感器在物联网领域面临的三大挑战
当今的智能传感器模块包含与原始传感器集成的某些处理能力，它所面临的主要挑战可归结为以下三点：
第一个挑战是技术本身。供应商欲利用其核心MEMS和系统技术来完成这项不可能完成的任务。对于工程师来说，这是一种物理限制的挑战。封装尺寸不能无限缩小，而对低能耗和高性能的要求也不断提高。供应商不得不改进系统，使其更智能、更具感知性。要实现这一目标就必须使技术跨越多个产品平台。
第二个挑战源于行业宽泛的分散特性。当下，MEMS传感器的大部分收益来源于智能手机——每年智能手机销量超过十亿部，每台智能手机至少包含一台MEMS传感器。根据智能手机原始设备制造商(OEM)设定的规格，BoschSensortec等厂商开发了相应的MEMS传感器。
但物联网是一个特殊的领域，其特点在于竞争性技术平台结构的高度分散性。在整个物联网空间，对由传感器、微控制器和执行器组成的传感器子系统的要求有很大差异。因此，BoschSensortec等供应商需要创建集成硬件和软件的跨平台解决方案，并提供专用的应用软件。借助软件和专业应用技术，供应商在帮助客户解决具体问题时无需特意为每个应用程序定制硬件解决方案。
最后的挑战则是呈几何式增长的复杂性。物联网系统本身十分复杂，只提供组件已不能满足原始设备制造商的需求，通常需要一站式解决方案或参考设计。处于市场领导地位的供应商将更多的系统处理能力纳入单个模块化设备，以此为基础开发集成智能传感器的解决方案，从而满足大幅降低复杂性的需求。而由于没有一家公司能够提供全面的解决方案，所以供应商还必须在创建参考设计等方面与第三方密切合作并建立伙伴关系。
物联网传感器信息的层次结构
物联网信息结构包括几个层次。典型应用的层次按信息有用性的递增状况排序如下：传感器信息层次结构：1.原始数据;2.运动检测;3.活动监控;4.情境感知;5.意图预估
尽管原始数据可能被过滤、补充和更改，但大多数情况下它们会明确限制用户对数据的使用。在第二等级，通过识别模式和应用算法分析数据，以提供运动检测信息。然后，通过添加额外的传感器功能，例如根据气压测量的高度，就能进入下一个等级，来分配推断活动监控的信息。在当代无处不在的计算环境中，设备情境感知的定义更加丰富：如与其他设备的交互、适应环境噪声与光线条件以及网络状态等。这使任务变得更为复杂：如需要基于情境和行为模式的加权评估生成预测性决策。
在这一点上，传感器系统处理数据的方式与人类大脑功能具有可比性。人脑在数据处理时主要运用两个系统：认知系统和边缘系统。认知系统类似于云计算——有延迟现象的高处理效能和大容量内存。相比之下，边缘系统则是原始、反应和反射的系统——与传感器系统中的局部处理，即边缘计算相对应。
反观物联网，传感器信息层次对确定测量数据重要与否至关重要。不具备可行性的数据基本无法使用，从而导致大部分应用程序中存在大量冗杂多余的数据。
直观地说，简单地将传感器永久地保留下来，等待识别有用信息(例如计步应用中的加速度计)通常更有效。传感器系统需智能地筛选出值得传输到云端的数据，从而有效利用可用的带宽和功率。关键在于，本地传感器能够自动过滤掉大部分无用的数据，从而节省宝贵的系统驱动容量。
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