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盡管傳感器融合的概念早就提出了，但直到最近我們才開始真正看到實際的規(guī)模應用。事實上，傳感器融合已經(jīng)迅速發(fā)展成為一種熱門趨勢，從發(fā)源的智能手機和便攜式設備，現(xiàn)在開始拓展到廣泛的物聯(lián)網(wǎng)傳感器、新一代自動駕駛汽車以及無人機的環(huán)境感知應用。

這種爆炸式增長帶來了機遇，當然也提出了許多挑戰(zhàn)，不僅是純粹的技術挑戰(zhàn)，還涉及隱私、安全以及對未來基礎設施發(fā)展的更廣泛影響。

傳感器融合的定義相對簡單，本質上是一種智能整合一系列傳感器數(shù)據(jù)的軟件，然后利用整合結果來提高性能，可以是使用相同或類似類型的傳感器陣列來實現(xiàn)極高精度的測量，也可以通過整合不同類型的傳感器輸入來實現(xiàn)更復雜的功能。

消費電子領域需求最大

傳感器融合的潛在應用非常廣泛，產(chǎn)業(yè)分析師非常看好。據(jù)麥姆斯咨詢報道，傳感器融合系統(tǒng)需求預計將在未來5年內以約19.4%的復合年增長率（CAGR）增長，市場規(guī)模預計將從2017年的26.2億美元增長到2023年的75.8億美元。2016年，北美地區(qū)是傳感器融合市場最大的生產(chǎn)基地，市場份額接近32.84%，而歐洲地區(qū)的市場份額也超過了31.51%。

雖然傳感器融合的傳統(tǒng)用例更傾向于工業(yè)應用，但近年客戶群發(fā)生了重大轉變。2016年， 54.86%的傳感器融合系統(tǒng)市場需求源自消費電子行業(yè)。

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傳感器融合實現(xiàn)情境感知

傳感器中樞（一種包含MCU的軟硬件結合解決方案）日益增長的實用性，推動了消費電子產(chǎn)業(yè)的巨大需求。與純軟件的“傳感器融合”相反，傳感器中樞為特定的一組傳感器實現(xiàn)了特定的傳感器融合算法，涉及廣泛的傳感器類型及算法?；谟布膫鞲衅髦袠袦p輕了系統(tǒng)CPU的沉重負擔，這對于從智能手機到可穿戴設備的現(xiàn)代設備非常有用。實際上，降低CPU負載可以延長電池壽命并減少熱量，這兩者都是可穿戴設備和智能手機設計師面臨的關鍵挑戰(zhàn)。

例如，谷歌（Google）推出了安卓（Android）傳感器中樞，旨在直接連接生物識別傳感器、加速度計和陀螺儀等智能手機傳感器。其運行谷歌自定義算法的微型處理器，可以獨立解讀手勢和活動，無需消耗主CPU的資源。

目前為止，這種傳感器中樞已經(jīng)集成在無數(shù)的安卓和蘋果iPhone手機中，作為高通（Qualcomm）Snapdragon芯片組的一部分，也已經(jīng)進入了大量的可穿戴設備和智能家居設備，在這些用例中，電池壽命都是至關重要的。

自動駕駛應用

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恩智浦（NXP）汽車傳感器融合系統(tǒng)

傳感器融合的另一個主要市場是汽車產(chǎn)業(yè)，例如汽車防碰撞系統(tǒng)，其中可以使用各種不同的傳感器，包括壓力傳感器、加速度計、陀螺儀和超聲波傳感器等。如果傳感器組合達到了閾值，則可以自動執(zhí)行相應的響應（例如啟動相關的安全氣囊）。大多數(shù)目前的Level 3級自動駕駛車輛，依靠傳感器融合將激光雷達與可見光攝像頭、紅外相機、超聲波傳感器和雷達陣列等傳感器集成在一起。這些傳感器每秒能夠產(chǎn)生高達數(shù)千萬個點，出于明顯的安全原因，這些點需要實時處理。

自動駕駛產(chǎn)業(yè)的目標是逐步向人類駕駛員互動更少的Level 4級和Level 5級（在Level 5級時根本不需要）發(fā)展，對傳感器、傳感器融合硬件/軟件以及處理器的可靠性要求不斷提高，這要求比智能手機和可穿戴設備更高的水平。很顯然，智能手表遇到故障自己重新啟動，跟高速公路上Level 5級自動駕駛汽車的防碰撞系統(tǒng)截然不同。整個系統(tǒng)的可靠性是一項很復雜的挑戰(zhàn)，因為傳感器融合在提供更快、更有效的環(huán)境變量監(jiān)測時，也意味著來自單個傳感器的非正常輸入可能會觸發(fā)安全系統(tǒng)，這就需要汽車設計人員在系統(tǒng)的所有部分都確保有效輸入和冗余。

或許，傳感器融合對未來自動駕駛最重要的優(yōu)勢是所提供的冗余環(huán)境感知，利用各種不同的傳感技術解讀它們所處的環(huán)境。例如自動駕駛垂直應用中的激光雷達和雷達系統(tǒng)，以及無人機系統(tǒng)中的壓力傳感器，在GPS信號不可靠的情況下是飛行控制和定位的重要工具。

智慧城市應用

這種傳感器融合的衍生環(huán)境在物聯(lián)網(wǎng)和智能家居/智慧城市的發(fā)展中尤為重要。這些聯(lián)網(wǎng)的無數(shù)“沉默”傳感器一旦成功融合，就可以構建到城市規(guī)模的響應系統(tǒng)中。如果家庭數(shù)據(jù)以可識別的方式使用，那么當然會存在隱私和安全問題，以及城市范圍系統(tǒng)存在的更廣泛的公共安全問題。不過，設計用于城市空氣污染（例如苯和顆粒物）監(jiān)測的早期測試網(wǎng)絡，通過車載系統(tǒng)、建筑集成和專用監(jiān)測站構建，能夠自動發(fā)出警報、疏導交通流量，已經(jīng)顯示出巨大的應用前景。

例如，2018年7月發(fā)起的一項監(jiān)測倫敦污染水平的計劃，整合了污染最嚴重地區(qū)的100個固定傳感器和兩輛經(jīng)過特殊改裝的谷歌街景汽車，一起追蹤倫敦街頭的污染水平。這兩輛谷歌街景汽車每隔30米就會收集一次空氣質量讀數(shù)，以通過一年內的累積數(shù)據(jù)來標記倫敦污染的“熱點區(qū)域”。

人工智能助力傳感器融合

當然，除了在各種實施方案中從各種傳感器中提取有用數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)，還有許多其它挑戰(zhàn)，尤其是可靠地響應環(huán)境變化的挑戰(zhàn)，其中任何一個都可能增加數(shù)據(jù)收集過程中的設備誤差、噪聲以及缺陷。

數(shù)年前，平滑地處理這些誤差幾乎是不可能完成的任務，但隨著相對經(jīng)濟的機器學習和人工智能（AI）工具的興起，傳感器融合所帶來的真正潛力呈現(xiàn)了指數(shù)級增長。當然，人工智能技術應用的前景更加喜人，為傳感器供應商和設計師創(chuàng)造了新的用例，從而打造了新的市場。短期內，人工智能和傳感器融合可以通過增強的本地數(shù)據(jù)處理來使安全風險最小化，從而顯著降低安全傳輸、處理和存儲異地個體數(shù)據(jù)的要求。這可能成為一個至關重要的價值體現(xiàn)，降低商業(yè)風險和間接成本，并為最終用戶提供更清晰的利益。

很顯然，未來我們會看到越來越多的互聯(lián)傳感器嵌入我們的車輛、家庭和城市。為這些迅速膨脹的數(shù)據(jù)流添加情境，實現(xiàn)真正傳感器融合的必要性將會變得更加緊迫。一旦實現(xiàn)融合，這些數(shù)據(jù)將賦能現(xiàn)有應用并開啟全新的服務，從面向消費者的健康和休閑娛樂，到提高供應鏈管理效率，以及更快、更方便、污染更少的運輸網(wǎng)絡。