本文涵盖了传感器的相关概念、发展历史、分类方式、产业链和市场情况等信息。与其他笼统介绍传感器产业的研报资料不同，本文具体而微，详细说明了各种传感器的情况，每个分类、每个特性、每个术语、每个环节，本文都一一解析清楚，几乎都介绍的明明白白，显然经过长时间的资料收集。
本文有助于我们厘清很多传感器概念上的问题，窥视不同传感器领域的难点和痛点。譬如航天级、军工级、工业级、医疗级、科研级、消费级等传感器有什么不同的需求？电阻式、电容式、电感式、光电式传感器的区别？MEMS芯片生产各个环节需要用到什么设备？每个流程怎样？
此外文中部分突出观点有：
大多数创业公司都会选择单一传感器作为早期的创业方向；传感器开始从曾经的纯模拟工作方式转向数字传输方式；在传感器的开发过程中，通常会先从传感器的敏感材料入手；传感器各细分市场的割裂度更高，且发展变化的速度相对没那么快，更容易培养出小而美的企业；当半导体传感器厂商发展到较大规模后，一般会倾向于自建部分产能，形成“核心产品依靠IDM，边缘产品或产能调节依靠代工厂”的生产模式，既可以降低生产成本，又可以加固技术壁垒。；对知识产权的保护力度不足，导致消费电子传感器厂商普遍毛利较低，且容易到市场瓶颈；消费电子传感器的主要机会在于还未被市场验证、具有显著创新性的传感器……
行业背景
人类历史继经历了18世纪以“机械化”为核心的第一次工业革命、19世纪以“电气化”为核心的第二次工业革命和20世纪以“信息化”、“自动化”为核心的第三次工业革命，当下正处在以“智能化”为核心的第四次工业革命过程中，围绕着“智能化”的各个环节正展现出蓬勃发展的生命力。
图1 | 历次工业革命进展（来源：网络公开资料）
我们认为，“智能化”是指机器或系统在行为过程中具备更强的智慧性，包括认知能力、学习能力、记忆能力、判断力等，其具有以下几个主要特征：
▶ 一是具有更强的感知能力，即具有能够感知外部世界、获取外部信息的能力，这是产生智能活动的前提条件和必要条件；
▶ 二是具有记忆和思维能力，即能够存储感知到的外部信息及由思维产生的知识，同时能够利用已有的知识对信息进行分析、计算、比较、判断、联想、决策；
▶ 三是具有学习能力和自适应能力，即通过与环境的相互作用，不断学习积累知识，使自己能够适应环境变化；
▶ 四是具有行为决策能力，即对外界的刺激作出反应，形成决策并传达相应的信息。
和第三次工业革命相比较，曾经的“信息化”更多关注信息层面的收集和管理，“自动化”更关注执行层面的可靠和稳定，这些都为如今的“智能化”的发展打下基础。“智能化”更关注整个系统的智慧性，依赖于各部分技术能力的提升，例如人工智能、大数据、物联网、感知技术等。
智能感知与感知技术
智能感知成为本次工业革命的重要驱动力量。智能感知是指：为了满足人类的需求，系统能动地感知外界事物，利用大数据、物联网、人工智能等技术进行认知、决策并执行的过程。
“智能化”需要依靠各种智能感知系统得以实现。一切智能感知系统的结构都可以概括为“感知”、“计算”和“执行”三个子系统，不同子系统之间通过“通信”相连接，从而实现各种功能。
图2 | 智能感知系统的基本构成部分（来源：信熹资本整理）
其中，“感知”子系统即感知技术，其功能实现主要依赖于传感器。传感器将现实世界的信号，转换为数字计算机可以理解的信号，就像各种感官系统在人类感受物理世界过程中发挥的功能一样。传感器是计算机感受和理解现实世界的第一步，是实现自动检测和自动控制的首要环节，是“智能化”时代的重要基础设施。
传感器的相关概念
传感器，英文Sensor，由Sense一词演变而来，最早出现于20世纪30年代，在“信息化”、“自动化”时代背景下传感器就已经成为重要角色，当进入到“智能化”时代时，其重要性进一步凸显，逐渐得到更多关注。
我们认为，虽然传感器一词覆盖的范围不断扩大，品类日渐丰富，但所有传感器都有这样的共同本质：传感器是一种检测装置——能够感受到被测量的信息，并将感受到的信息按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。
图3 | 传感器的主要构成部分（来源：信熹资本整理）
传感器通常由敏感元件、转换元件和转换电路三部分组成。其中：
▶ 敏感元件是指传感器中能直接感受或响应被测量的部分，常见可测量的信息如温度、光强、压力等。
▶ 转换元件是将上述非电量转换成电参量，如电阻、电压、电流等。
▶ 转换电路的作用是将转换元件输出的电信号经过处理转换成便于处理、显示、记录和控制的部分，如放大、滤波、调制等。
这三个部分的不同设计又分别不同程度上影响了传感器的成本及各项指标，并适合于不同的应用场景。敏感元件决定了传感器基本的工作原理，对性能产生最根本的影响。转换元件和转换电路的存在是为了使敏感元件更好地工作。为了发挥敏感元件的最优性能，同时满足下游应用场景的需求，往往需要对转换电路进行定制化设计。
以MEMS麦克风为例，声波信号先作用于MEMS芯片，MEMS芯片部分包含了“敏感元件”和“转化元件”，通过金线连接到包含“转换电路”的ASIC芯片中，最后输出音频电信号。其他结构主要辅助传感器更稳定、可靠地工作。
传感器常见的性能评价指标可以分为静态指标和动态指标两类。
其中，静态指标主要考核被测量在稳定状态下传感器的性能，包括分辨率、灵敏度、线性度、重复性、迟滞、稳定性等。
① 分辨率：传感器能够检测到的最小输入变化量，即只有输入变化量超过一定阈值时，传感器的输出量才会产生变化。分辨率越小，说明传感器对被测量的分辨能力越强。
② 灵敏度：传感器输出变化量与输入变化量之比，某些情况下可以简单理解为信号放大的倍数。灵敏度越高，说明传感器对被测量变化的响应越大，越有利于信号处理。但灵敏度过高也会导致噪声干扰增加，影响测量精度。
③ 线性度：传感器输出与输入成正比的范围。线性度越高，说明传感器输出与输入之间的关系越简单，越容易校准和计算。
④ 重复性：传感器在同一条件下，对同一输入按同一方向进行多次测量时，输出之间的差异程度。重复性越好，说明传感器输出越稳定，随机误差越小。
⑤ 迟滞：传感器对正向（输入增大）和反向（输入减小）输入的输出之间的不一致程度。迟滞越小，说明传感器输出越对称，滞后误差越小。
⑥ 稳定性：传感器在相当长时间内保持性能不变的能力。稳定性受到温度、湿度、机械振动、电磁干扰等环境因素的影响。稳定性越好，说明传感器输出越可靠，系统误差越小。
动态指标主要考察被测量在变化状态下传感器的性能，包括采样频率、阶跃响应等。
① 采样频率：采样频率是指传感器在单位时间内可以采样的测量结果的多少。采样频率反映了该传感器的快速反应能力，是动态特性指标中最重要的一个。对于被测量快速变化的场合，采样频率是必须要充分考虑的技术指标之一。
② 阶跃响应：传感器对阶跃输入信号（即瞬间从零变为一定值的信号）的输出变化过程。阶跃响应反映了传感器的动态特性，如上升时间、峰值时间、超调量、调节时间等。阶跃响应越快，说明传感器对突变信号的响应越及时，动态误差越小。
传感器的发展历史，就是一部不断在提升性能和降低生产成本之间来回进行选择的历史。当前几乎每种传感器都存在多种技术路径去实现，往往具有不同程度的性能和成本优势，也因此适用于不同的应用场景。
以红外探测器为例，目前最为广泛使用的可以分为制冷型和非制冷型两种，这两种传感器最主要的区别在于敏感元件材料的不同，进一步导致成本和性能的差异，从而适用于不同的应用场景。长期来看，由于底层原理的限制，各种技术路线只能在局部指标上做最优解，很难出现哪种技术路线完全取代另一种的情况。
表1 | 制冷型和非制冷型红外探测器的对比（来源：信熹资本整理）
传感器的发展历史
传感器的起源可以追溯到人类最早的测量工具，如温度计、压力计、度量衡等。这些工具都是利用物质的某些物理性质（如热胀冷缩、弹性变形、比重差异等）来反映被测量的信息，并通过人眼或其他辅助设备来读取。这些原始的传感器虽然只能测量一些基本的物理量，而且精度和可靠性都不高，但是它们为后来传感器技术的发展奠定了基础。
根据不同的技术特征和应用领域，传感器的发展可以分为以下几个阶段：
▶ 机械化时代（人类出现-1870年前后）：这一时期出现了最早的机械式传感器，如指南车、骨尺、天平、日晷仪、地动仪等。这些传感器都是利用机械结构和运动原理来实现检测功能，主要应用于方向、长度、重量、时间和地震等方面。
▶ 电气化时代（1870年-1940年）：这一时期出现了最早的电气式传感器，如热电偶、磁电偶、光电管、光敏电阻、霍尔元件、磁阻元件等。这些传感器都是利用电学效应和电路原理来实现检测功能，主要应用于温度、电流、电压、光强、磁场等方面。
▶ 半导体化时代（1940年-1970年）：这一时期出现了最早的半导体式传感器，如半导体热电偶、PN结温度传感器、集成温度传感器、声学温度传感器、红外传感器、微波传感器等。这些传感器都是利用半导体材料和集成电路技术来实现检测功能，主要应用于温度、光强、距离等方面。
▶ 微机械化时代（1970年-2010年）：这一时期出现了最早的微机械式（MEMS）传感器，如微机械陀螺仪、微机械加速度计、微机械压力传感器等。这些传感器都是利用微机械技术和微加工技术来实现检测功能，主要应用于角速度、加速度、压力等方面。
▶ 智能化时代（2010年至今）：这一时期出现了更先进的智能式传感器，传感器集成的功能日益丰富，不仅传统测量性能进一步提升，同时开始集成更多计算能力，将更多数据处理工作放在边缘端，减少对中心处理器的依赖，即“边缘计算”。
智能化时代前，传感器的发展更多关注于传感器原有功能的提升，传感器更像一个独立的个体。进入智能化时代后，下游应用场景的需求开始被更多考虑，传感器更多作为一个智能化系统的一部分开始发展。
这里需要注意，并不是进入智能化时代后，半导体化时代和微机械化时代下的传感器便不再发展了，各种技术路线的传感器依然处在不断迭代发展的过程中。传感器不仅在向内进行提升，同时在向外进行链接扩展。
总结起来，传感器在发展过程中体现出的主要趋势是多功能化、高性能化、低成本化、微型化，这也将是未来传感器的发展主要方向。
▶ 多功能化：传感器能够集成多种功能，如测量多种参数、处理数据、存储信息、通信交互等，提高了传感器的效率和灵活性。
▶ 高性能化：传感器能够提高测量的精度、灵敏度、稳定性和可靠性，降低测量的误差和干扰，满足更高的测量要求。
▶ 低成本化：传感器能够采用新型材料和新型工艺制造，降低生产成本和维护成本，实现大规模生产和应用。
▶ 微型化：传感器能够以更小的体积实现同水平的性能，可满足更多应用场景的体积需求。一般来说，体积越小也意味着量产后成本越低、实际使用中功耗越低。
传感器的分类
传感器的分类有多种方式，从不同的角度有不同的分类方式。当使用者在选择使用哪种传感器时，会根据检测变量、应用场景、输出量的性质等，选择相匹配的传感器。当研发企业在选择设计、生产传感器时，更多会考虑到敏感材料和转换原理等。
表2 | 传感器的主要分类方式（来源：信熹资本整理）
1. 按照检测变量分类
最清晰、直观的传感器分类方式是基于检测变量进行分类。
传感器的的细分行业一般是根据检测变量不同进行划分，因此这种分类方式可以更方便我们进行细分行业的研究，这一方法在分析传感器行业的中早期创业公司时会显得尤为关键。
大多数创业公司都会选择单一传感器作为早期的创业方向，这时候就需要从检测变量出发，寻找对应以及相近的细分行业，直接分析对应的细分行业可以对现有的市场规模、竞争格局建立认知和判断，间接分析相近的细分行业可以对可拓展的市场规模、潜在竞争对手进行预测和分析。
这一分析方式对于已经进入成熟阶段的传感器巨头公司来说，重要程度会有所减弱，这是由于巨头公司往往会选择对同一技术平台的传感器进行广泛布局，单一细分市场对公司业绩影响程度有限，技术平台能力对于公司的重要性会增加。
1) 位置/运动传感器
用于测量物体的位置、位移、速度、加速度等参数，如加速度计、陀螺仪、光电编码器、超声波雷达、激光雷达、毫米波雷达等，这类传感器目前广泛应用于自动化控制、姿态识别、自动驾驶等场景。
▶ 加速度计：利用惯性质量在受加速度时会产生位移的特性，将物体的加速度转换为位移信号，再经过电容或压阻式变换器转换为电容或电阻信号，再经过调理电路转换为电压或电流信号。
▶ 陀螺仪：利用回转体或振动体在旋转时产生的科里奥利力或进动角，将物体的角速度或角位移转换为电容或电阻信号，再经过检测电路转换为电压或电流信号。
▶ 光电编码器：利用光电效应，将输出轴上的机械几何位移量转换成电信号，输出脉冲或编码。
▶ 超声波传雷达：利用超声波的反射、折射、干涉等特性，将物体的距离、速度或形状转换为超声波信号，再经过超声波探头转换为电信号，输出模拟或数字信号。
▶ 激光雷达：以激光作为信号源，由激光器发射出的激光束来探测目标的距离、方位、高度、速度、姿态等特征量，将目标空间位置转换成电信号，输出点云或图像。脉冲式激光雷达利用反射激光的时间间隔来计算相对距离；而连续波激光雷达则通过计算反射光与反射光之间的相位差得到目标距离。
▶ 毫米波雷达：以毫米波作为信号源，由天线发射出的毫米波束，来探测目标的距离、方位、高度、速度、姿态等特征量，将目标空间位置转换成电信号。
2) 力传感器
用于测量物体的力、压力、重量、扭矩等参数，如压电式传感器、压阻式传感器等。
▶ 压电式传感器：利用压电材料在受力时会产生极化而导致表面带电的特性，将物体的力、压力、重量或振动转换为电荷信号，再经过积分或放大器转换为电压或电流信号。
▶ 压阻式传感器：利用压阻材料在受力时会产生压阻效应而导致电阻值变化的特性，将物体的力、压力、重量或振动转换为电阻信号，再经过电桥或放大器转换为电压或电流信号。
3) 温度传感器
用于测量物体或环境的温度，如热电偶、热敏电阻、红外传感器等。
▶ 热电偶：利用两种不同金属材料在温度不同时会产生热电势差的特性，将物体或环境的温度转换为热电势信号，再经过温度计或放大器转换为温度值或电压信号。
▶ 热敏电阻：利用金属材料在温度变化时会产生正温度系数（PTC）或负温度系数（NTC）而导致电阻值变化的特性，将物体或环境的温度转换为电阻信号，再经过分压或放大器转换为温度值或电压信号。
▶ 红外传感器：通过感应目标辐射的红外线，利用红外线的物理性质来进行测量。红外传感器根据探测机理可分成为基于光电效应的光子探测器和基于热效应的热探测器。
光学传感器
用于测量光的强度、波长、相位等参数，如光电二极管、光敏电阻、光纤传感器等。
▶ 光电二极管：利用光电效应，当光照射到半导体材料时，会产生电子-空穴对而导致电流变化的特性，将光的强度或颜色转换为电流信号，再经过分压或放大器转换为光强值或电压信号。
▶ 光敏电阻：利用光阻效应，当光照射到半导体材料时，会改变其导电率而导致电阻值变化的特性，将光的强度转换为电阻信号，再经过分压或放大器转换为光强值或电压信号。
▶ 光纤传感器：利用光纤的传输、反射、干涉等特性，将物体的位置、位移、速度、温度、压力、应变等参数转换为光信号，再经过光电元件转换为电信号，输出模拟或数字信号。
声音传感器
用于测量声音的强度、频率、相位等参数，如麦克风、声纳传感器、超声波传感器等。
▶ 麦克风：利用声波对振动膜的作用而产生电动势的特性，将声音的强度或频率转换为电压信号，再经过滤波或放大器转换为声音值或频率信号。
▶ 声纳传感器：利用声波的反射、折射、干涉等特性，将物体的距离、速度或形状转换为声波信号，再经过声波探头转换为电信号，输出模拟或数字信号。
6) 磁场传感器
用于测量磁场的强度、方向、变化等参数，如霍尔效应传感器、磁阻效应传感器、磁致伸缩效应传感器等。
▶ 霍尔效应传感器：利用霍尔效应，当导体通过恒定电流并置于磁场中时，会在垂直于电流和磁场方向的两端产生电压差，这个电压差与磁场强度成正比，输出电压信号。
▶ 磁阻效应传感器：利用磁阻效应，当导体通过恒定电流并置于磁场中时，会在垂直于电流和磁场方向的两端产生电压差，这个电压差与磁场强度成正比，输出电压信号。
▶ 磁致伸缩效应传感器：利用磁致伸缩效应，当铁磁材料置于磁场中时，会产生沿着磁场方向的伸缩变形，这个变形与磁场强度成正比，输出位移或应变信号。
7) 气体传感器
用于测量气体的成分、浓度、质量等参数，如气敏电阻、气敏二极管、光电气体传感器等。
▶ 气敏电阻：利用气敏材料在吸附气体时会产生导电率变化而导致电阻值变化的特性，将气体的成分或浓度转换为电阻信号，再经过分压或放大器转换为气体值或电压信号。
▶ 气敏二极管：利用气敏材料在吸附气体时会产生导通效应而导致二极管导通的特性，将气体的成分或浓度转换为二极管导通状态，再经过分压或放大器转换为气体值或电压信号。
▶ 光电气体传感器：利用不同气体对不同波段的光有不同的吸收特征，将气体的种类及浓度转换为光谱吸收信号，再经过光电元件或光谱仪转换为电信号或光谱信号。
8) 湿度传感器
用于测量物体或环境的湿度，如电容式湿度传感器、电阻式湿度传感器、热湿敏电阻等。
▶ 电阻式湿度传感器：利用湿敏材料在吸附水分子时会产生电阻率变化而导致电阻值变化的特性，将湿度转换为电阻信号，再经过分压或放大器转换为湿度值或电压信号。常用的湿敏材料有金属氧化物、硅、陶瓷等。
▶ 电容式湿度传感器：利用湿敏材料在吸附水分子时会改变其介电常数而导致电容量变化的特性，将湿度转换为电容信号，再经过分压或放大器转换为湿度值或电压信号。常用的湿敏材料有高分子薄膜、聚苯乙烯、聚酰亚胺等。
9) 生化传感器
用于测量生物或化学物质的活性、浓度、反应速率等参数，如酶电极、抗体电极、DNA芯片等。
▶ 酶电极：利用酶与底物反应产生可测量的物质的特性，将生物或化学物质的活性或浓度转换为反应物质的浓度，再经过其他传感器进一步转换为电信号。
▶ 抗体电极：利用抗体与抗原结合产生可测量的物质（如pH）的特性，将生物或化学物质的活性或浓度转换为反应物质的浓度，再经过其他传感器（如pH传感器）转换为电信号。
▶ DNA芯片：利用DNA与互补序列结合产生可测量的物质（如荧光）的特性，将生物或化学物质的活性或浓度转换为反应物质的浓度，再经过其他传感器（如荧光传感器）转换为电信号。
8) 湿度传感器
用于测量物体或环境的湿度，如电容式湿度传感器、电阻式湿度传感器、热湿敏电阻等。
▶ 电阻式湿度传感器：利用湿敏材料在吸附水分子时会产生电阻率变化而导致电阻值变化的特性，将湿度转换为电阻信号，再经过分压或放大器转换为湿度值或电压信号。常用的湿敏材料有金属氧化物、硅、陶瓷等。
▶ 电容式湿度传感器：利用湿敏材料在吸附水分子时会改变其介电常数而导致电容量变化的特性，将湿度转换为电容信号，再经过分压或放大器转换为湿度值或电压信号。常用的湿敏材料有高分子薄膜、聚苯乙烯、聚酰亚胺等。
9) 生化传感器
用于测量生物或化学物质的活性、浓度、反应速率等参数，如酶电极、抗体电极、DNA芯片等。
▶ 酶电极：利用酶与底物反应产生可测量的物质的特性，将生物或化学物质的活性或浓度转换为反应物质的浓度，再经过其他传感器进一步转换为电信号。
▶ 抗体电极：利用抗体与抗原结合产生可测量的物质（如pH）的特性，将生物或化学物质的活性或浓度转换为反应物质的浓度，再经过其他传感器（如pH传感器）转换为电信号。
▶ DNA芯片：利用DNA与互补序列结合产生可测量的物质（如荧光）的特性，将生物或化学物质的活性或浓度转换为反应物质的浓度，再经过其他传感器（如荧光传感器）转换为电信号。
文章来源：信熹资本
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