德国零部件供应商BOSCH博世将其位于德累斯顿的新半导体工厂称为智能工厂，拥有高度自动化、完全互联的机器和集成流程，并与人工智能和物联网 (IoT) 技术相结合，以促进数据驱动的制造。凭借自我思考驱动的机器和内置摄像头的眼镜，该工厂的维护工作可以在 9,000 公里（约 5,592 英里）外进行。

毫不奇怪，BOSCH博世将这座工厂视为工业4.0的体现，这意味着生产单元具有智能处理能力，无需人工辅助即可进行通信，同时连接物理世界和虚拟世界。罗伯特·博世有限公司管理委员会主席 Volkmar Denner 表示：“在人工智能的帮助下，我们将把半导体制造提升到一个新的水平。

图 1：人工智能算法支持的智能流程甚至可以检测半导体晶圆中最微小的异常情况。（来源：博世）

工业 4.0 涵盖了汽车和多个电子行业智能制造的广泛需求。在这里，工业4.0 解决方案通过基于传感器的系统支持自动化生产线监控，为任何制造过程提供实时监控和可操作性。

还需要注意的是，工业 4.0 的概念大约在十年前出现，随着嵌入式系统、互联网连接和数据分析的发展而不断发展。在工业 4.0 领域，基于传感器的设备正在不断重塑工业、汽车和机器人领域；其中包括工业压力变送器、HVAC 传感器、体重秤、工厂自动化设备和智能仪表。

智能制造的演变

然而，在深入研究智能传感器在工业 4.0 中的作用之前，有必要先看看该行业是如何达到这一拐点的。

这一切都始于 20 世纪 80 年代，当时公司将计算机连接到控制设备，并开始使用机器人进行自动化物料搬运。工厂自动化也紧随其后，实现了材料运输等重复制造流程的自动化。

随后出现了智能制造的理念，它开始将物联网、数据驱动分析和人工智能技术相结合。如果做得有效，可以实现流程优化、灵活生产、缩短交货时间、提高人力质量和提高效率。

但这也需要更强的计算能力、先进的电机控制算法、可靠的连接和稳定的图像识别。同样，智能传感器是制造流程转型的关键因素。智能传感器从物理环境获取模拟输入，并采用专门的技术来调节这些数据，以便在数字世界中使用。

以用于智能制造的自主漫游车为例，它使用导航算法与飞行时间 (ToF) 传感器相结合，可以自由移动而不会造成碰撞。它还采用人工智能和机器视觉技术来识别特定颜色的物体，拾取它们，并使用具有场定向控制（FOC）的机械臂将它们放入相应的篮子中。

图 2：智能传感器已成为人工智能驱动的工业 4.0 应用的关键要素。（来源：意法半导体）

传感器构建模块：推陈出新

信号调节器对于主要处理非线性和非常小的信号的智能传感器仍然至关重要，这些传感器需要专门的技术将传感器信号转换为线性化输出。信号调节器通过提供可编程、高精度、宽增益和量化功能以及强大的高阶数字校正和线性化算法来增强传感器接口。

然后是图像传感器；虽然不是一项新技术，但它们通过促进高性能工业检测自动化，在智能制造应用中发挥着关键作用。先进的 CMOS 图像传感器现已成为智能制造环境中常用的 3D 机器视觉和光谱分析的主要产品。

除了这些久经考验的传感器构建模块之外，新技术不断涌现，以满足智能制造领域更苛刻的应用。以工业操作中常用来捕获 3D 图像的 ToF 传感器为例。此类传感相机可在机器人、工业 4.0 和汽车工厂中实现机器视觉和预测性维护。

另一项值得注意的技术，包括高度小型化的 MEMS 扫描仪，越来越多地用于工业制造中的图像扫描。这些设备（一维和二维微型扫描仪）具有大扫描角度和高扫描频率，可在制造环境中创建高度可靠的控制系统。

AI 与 MEMS 传感器的结合

小型化、智能和网络化的传感器和执行器构成了物联网、工业 4.0 和采用人工智能功能的智能制造应用的基础，并且这些智能传感器越来越多地在工业和物联网边缘的应用中找到了一席之地。

典型的例子：意法半导体 (STMicro) 在所谓的智能传感器处理单元 (ISPU) 中增加了传感计算能力。它将适合运行 AI 算法的 DSP 和 MEMS 传感器集成在同一芯片上。传感器和人工智能的融合将电子决策置于边缘，同时使智能传感器能够感知、处理和采取行动，架起技术与物理世界融合的桥梁。

图 3：智能传感器处理单元（右）通过将 DSP 驱动的 AI 与 MEMS 传感器相结合来补充传感功能。（来源：意法半导体）

STMicro 还通过添加 AI 加速、时间敏感网络 (TSN) 支持以及 PCIe、USB 3.0 和 CAN-FD 外设，为其 STM32 处理器做好工业和物联网边缘应用的准备。STMicro 执行副总裁兼通用微控制器子集团总经理 Ricardo De Sa Earp 表示，这些人工智能处理器已做好迎接工业 4.0、物联网和丰富用户界面应用领域的新兴机遇的准备。 。

上述示例展示了制造业如何在智能传感器和计算丰富性与人工智能和神经网络相结合的时代不断发展。智能传感器构成工业 4.0 的支柱，越来越多地应用于智能工厂环境。它们已与人工智能、云计算和工业物联网一起成为工业 4.0 的关键要素。