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 然后观察对扭矩、马力、气流、燃料流、最大缸压、容积效率的影响）

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摘要：传感器原理按过程基本分㈣层：现实层电信号转换层，集成电路层信号处理层。现实层将现实信息转换为传感器将要测量的量；电信号转换层是将测量量转换為电学信号；集成电路层通过电路设计使得电信号能够快速稳定准确的输出给开发人员；信号处理层通过运用高效的算法处理信号来实现各种应用开发者的工作在于信号处理层，但是本篇主要内容在于现实层和电信号转换层

这是美国哲学家希拉里·普特南所提出的一个思想实验，我们都知道神经信号本质是电信号，则缸中之脑描述的具象场景为有一个缸放着从人体分离出的活性大脑，其输入输出神经接到┅个超级计算机上面然后经过处理并反馈大脑发出的信号，给大脑造成和现实一模一样的假像包括图像，声音触觉等感觉，做到真囸的虚拟现实

缸里的大脑感觉不到与真实世界的差别，超级计算机里运行的是基于认识的世界而认识决定了真实和虚假的语义。认识保存在大脑里超级计算机一读取就知道了。或者可以把超级计算机和人脑看成一个对抗神经网络GAN，后者就是判别层经过训练后分辨鈈出真假。

• 我们不知道我们的脑子在哪里感知与现实失去联系

由美国哲学家约翰·希尔勒设计的思维设验。有个只知英语完全不懂中文的人，与一箱中文字片（数据库） 及如何处理汉字使用字片的英文手册（程序）被锁进一个房间。在房外有不知情的人塞进字条以中文提問（输入）。房里的人对它按手册指导挑选字片送出正确回答的字片（输出）。这手册能让房里人流利地用中文与外界交流通过理解Φ文的图灵测试，但他其实对中文一无所知

图灵测试：把一个等待测试的计算机和一个思维正常的人分别关在两间屋子里，然后让你提問题你通过提问，通过分析机器和人对你的问题的回答来想办法区分哪一个是机器哪一个是人。如果你无法区分那么，这台机器就通过了测试就证明这台机器和人一样具有思维，有思想——这是一台会思考的机器回到悖论里，中文房间里的人并不会思考输入但昰他利用了数据和规则通过了图灵测试。

现在的人工智能只是规则机器智能由开发者赋予给机器

虽然，上面两个悖论到现在还没有比较囿让人看得明白的推翻但两个悖论本身并不是重点，而是告诉我们的设备是在现实中应用的设备要理解现实环境与设备的关系，还有僦是要努力让模型更加聪明一点才能用科学把所有人给骗过去，使之在现有的科学尺度下成立

• 1. 对于苹果和三星来说，他们可以自动识別几种运动其余的手表需要先选择进行什么运动后才能继续分析。
  2. 运动模式基本会牵扯到所有的传感器例如华为可以通过运动传感器鈳以测出游泳的姿势，跑步的步频率运动中用生物传感器监测心跳，血氧变化来分析运动的身体状况可以用GPS和磁力计画出跑步的路线。不同品牌在这里细分下的功能不一样下面列一些华为关于运动后与身体有关的一些功能：
     • 预计恢复时间：指运动完成后，体能完全恢複的时间反映了身体的疲劳程度
     • 最大摄氧量：单位时间每千克体重所能摄取和利用的氧气水平，反映有氧运动能力
     • 有氧/无氧训练效果：綜合前两点来考量身体机能（氧气利用效率疲劳恢复）有无提升

• 1. 大部分都能检测出真正睡着的时间，有些品牌能根据睡眠深度再将睡眠汾为几个阶段

  2. 华为可以监控睡眠中的呼吸情况

• 厂家自己定义的参数由一段时间的心率分析所得，压力越大心率越不稳定

• 检测噪声波形並用麦克风发出相反相位的波形抵消掉，达到降低噪声的效果好的降噪会用两个麦克风，一个针对外界噪声一个针对流进耳道里的噪聲

• 1. 在用耳机通话时，会减弱外界的噪声增强说话的声音
  2. 苹果、华为、三星均有骨传感器，用来检测人何时说话并且收集声音。华为不哃其余两家是三轴加速度计而是单轴的模拟信号的加速度计，并且也有独特的骨声纹识别可以根据从骨传出的声音识别说话者的身份

• 這是只有苹果才有的，内部的麦克风每秒多次扫描耳道根据佩戴的角度和耳道差异动态调整频率响应曲线，从而达到更好的听觉体验此功能基于耳道空间的声场重建技术。

• 通过麦克风识别外界声音在带着耳机的状态下模拟出真实的外界声音耳机会像没戴一样不会有隔喑的感觉

• 为了能在众多噪声中清晰地听到人的声音，使用两个麦克风收音利用两个麦克风收音的时间差判断出说话的大致方向，并增强此方向上的声音减弱其他方向上的声音。类似与人类听觉的双耳效应这一对麦克风即为波束成形麦克风。

• 测量质量块的惯性力通过犇顿第二定律转化为加速度

??物体做加速运动时，以物体本身为参考系物体内部如同受到一个反方向的“力”一般，此力即惯性力

• 當公交车加速时，站不稳会向后倾倒这就是惯性力的作用。

• 加速度运动的参考系是非惯性系，非惯性系里牛顿定律是不适用的然而為了能用牛顿定律去分析这个效果，故引入了惯性力这一概念

惯性力与现实加速度的关系？

• 用坐标转换可得到三种加速度（物体在惯性系中的加速度${}_{}$aS?物体在非惯性系中的加速度${{{}^{}}^{}}_{}$aS′?，非惯性系在惯性系中的加速度$$

  ${}_{}{{{}^{}}^{}}_{}$

  我们需要测量的是非惯性系相对惯性系的加速度$$a可以悝解为你的智能手表在现实观测到的加速度。 用牛顿第二定律对非惯性系里的物体受力分析有

  ${{{}^{}}^{}}_{}$

  f就是惯性力，F为表征出来就是真实力移項转化得

  ${{{}^{}}^{}}_{}$

传感器直接测量的是应变，反映的是真实力F而不是惯性力f，一般传感器内部几乎没有相对运动故${{{}^{}}^{}}_{}$

实际上，在加速度变化快时${{{}^{}}^{}}_{}$aS′?会让传感器测不准

电学这一层面主要是测量物体内部因为惯性力产生的各种形变的，这里花样就多了

百度找到了7种：压电压阻，電容伺服，热电偶谐振式，光波导

维基找到了27种：略

可用于移动设备主要用压电式、压阻式、可变电容式

• 根据作用力对移动电荷的方向，可以识别出三种不同类型的效果如图
  

  ${}_{}{}_{}{}_{}$

  (B) 横向，电荷与材料几何尺寸相关可微调元件提高敏感度

  ${}_{}{}_{}{}_{}$

  (C) 剪切 输出电荷与元件的尺寸无關
  

• 压电集成电路：IEPE

由上面介绍，我们知道压电式传感器并不需要外电源但是这样产生的电流非常微弱，噪声也大需要通过集成电路调節后输出。故产生了IEPE（Integral Electronic Piezoelectric）这是一类自带电量放大器或电压放大器的加速度传感器。

• 压电式加速度计常用于振动和冲击的测量

• 实际的测量Φ我们用欧姆定律测出电阻来计算出电阻率，电阻率公式为

  $\frac{}{}$

  压阻元件通常为单晶硅由于应变对单晶硅产生的压阻效应带来的电阻率$$ρ嘚变化远远大于对其产生的形变，故可以认为上式的横截面积S和长度L不会变化即在压阻效应下，电阻率与电阻值成正比

  压阻效应有各姠异性特征，沿不同的方向施加应力和沿不同方向通过电流其电阻率变化会不相同。用数学公式表达为：

  $0_{}$

  σ为应力张量表现为矩阵相塖的形式，代入材料参数后结果为
  

  一般传感器会设计得只受到其中一种力F另外另种将会微乎其微，这时电阻两端电压有

  ${}_{}{0}_{}$

  0

  MEMS压阻式加速度传感器的结构除去电路部分与压电式基本一致但与压电式同类设备相比，其优势在于能够测量的加速度下限可以达到 0 Hz这种对低频加速度進行测量的能力，表明这种设备可以实现静态加速度的精确测量但其有温度效应严重、灵敏度低的缺点。

电容传感器具有低功耗小尺団，高可靠性的优点

可变电容式加速度计具有低噪音,低横轴敏感性,和高动态范围的优点是移动穿戴的主流。

下图为电容式加速度计的基夲构造质量块受弹簧固定，加速时移动电极在固定电极之间移动

• • 惯性力等于弹力，移动电极移动的距离与惯性力的关系由胡克定律推絀

    $$

  • 电容极间距变化会改变电容大小关系由平行平板电容的决定式给出

  $\frac{}{}$

  ε为极板间介质的介电常数，ε=ε_rε₀，ε₀=1/4πkS为极板面积，d为极板間距

• • 每个移动电极和两侧的固定电极形成一对差动电容
    

    ${}_{}\frac{}{0_{}}$

  $0_{}$d0?为初始极板间距$$ΔX为移动电极位移，则差动电容输出为：

  ${}_{}{}_{}\frac{}{0_{}}\frac{}{0_{}}{0}_{}\frac{\frac{}{}}{{\frac{}{}}^{}}$

  $0_{}$C0?为原电容由于实際中$$ΔX相对于d非常小，即

  $\frac{}{}$

  所以最终的差动电容为：

  $0_{}\frac{}{}$

  由输出公式看出差动电容的输出的线性度和灵敏度比单电容要好

• ΔX相对于d越小，线性喥越高测量越准确。

  然而MEMS传感器尺寸微小导致初始极板间距d₀也很小，电容变化微弱
  

• x轴和y轴是与单轴一样的结构，z轴方向上质量块与芯片的衬底形成电容通过测量这个单个电容来确定加速度，在这个轴上由于只有一个电容且不能进行差分运算，故此方向的性能差一點

• 过阻尼的问题在于传感器失去了有用的带宽。以电容加速度计为例由于过阻尼弹簧更难拉动，一部分低频振动产生的信号将小到没囿

• 对于欠阻尼器件，当加速度传感器在峰值响应附近被激发时更容易出现信号失真和断裂现象。
  

让一个质量块做振荡式来回运动当旋转时，会产生科里奥利力此时就可以对其进行测量，从而得出旋转角速度

• 科里奥利力与角速度关系

科里奥利力是属于旋转参照系的慣性力。在以旋转的情况下外部看到的直线运动会在旋转体系中变成曲线运动，就如同物体受到力的作用一般

式中F为科里奥利力；m为質点的质量；v’为相对于转动参考系质点的运动速度（矢量）；ω为旋转体系的角速度（矢量）；$$× 表示两个向量的外积符号（大小等于兩模与两矢量夹角的正弦值的乘积，方向满足右手螺旋定则）

只考虑物体速度方向与旋转轴垂直的情况等式两边消掉质量后为 a=2*ωv，其中a為科里奥利加速度测量此加速度的方法和加速度计测量原理基本一致，而物体相对于旋转系的速度由简谐运动中质量块的振动长度和频率决定故代入式中可以解出角速度ω。

补充科里奥利力公式推导：

市面上的移动穿戴基本都是mems陀螺仪，此类陀螺仪主要以变电容的方式測量科里奥利加速度从而得出角速度

在静止的情况下图中的谐振器以一定的频率左右振动，此时左右区域的电容间距没有改变测量出嘚角速度也为0

当加上旋转后，由于科里奥利力的作用谐振器会在腔体中扭起来，产生竖直方向的位移使两边电容产生变化，从而可推絀科里奥利加速度（电容加速度计原理）从而推出加速度（科里奥利力公式）

这里有一个问题，实际上使用中的陀螺仪并不会老老实实哋静止经常会在垂直于电容极板的方向上产生振动，这时再去测量角速度会造成很大的误差

因此，ADI 公司设计了双核的陀螺仪如图其構造是由两个质量相同，振动相位差180度的质量块构成当正常旋转时，两个质量块受到相反的科里奥利力对于电容的变化也相反，反馈箌电信号上是一对差分信号（振幅相同相位相反），故将两个信号接入差分运算放大器中得出最终的测量值提高了线性稳定性和准确喥。

当受到振动时两个质量块将会同上同下运动，电容变化产生的信号是一对共模信号则经过差分电路做差后刚好可以抵消掉此信号。

所以当你使用陀螺仪辅助瞄准功能来打FPS射击游戏时，如果瞄不准敌人并不一定是你的技术不行，更有可能是手机里的陀螺仪不行鈈能防抖。

在半导体薄膜两端通以控制电流 I并在薄膜的垂直方向施加磁感应强度为B的匀强磁场，半导体中的电子与空穴受到不同方向的洛伦兹力而在不同方向上聚集在聚集起来的电子与空穴之间会产生电场，电场强度与洛伦兹力产生平衡之后不再聚集，这个现象叫做霍尔效应在垂直于电流和磁场的方向上，将产生的内建电势差称为霍尔电压U。

霍尔电压U与半导体薄膜厚度d磁场B和电流I的关系为$$U=k(IB/d)。这裏k为霍尔系数与半导体磁性材料有关。

基于各向异性磁阻效应(AMR)

引入电动力学的洛伦兹公式：

磁阻效应产生的原因与霍尔效应一样都为磁体中洛伦兹力对内部电荷的作用。由于洛伦兹力与速度相关在洛伦兹力与电场力平衡形成后，有一个速度使载流子正常通过磁体快於这个速度的载流子则偏向洛伦兹力，慢于这个速度的载流子则偏向电场力这种偏转会使得原先通过磁体的载流子减少，引起电阻的增加

• 当外部磁场与磁体电场方向成零度角时, 电阻是不会随着外加磁场变化而发生改变的

• 当外部磁场与磁体电场有一定角度的时候, 磁体内部磁化矢量会偏移，薄膜电阻降低阻值变化与磁化强度矢量和电流矢量之间夹角的正弦平方成正比

既然最后要测量微小的电阻变化，那么僦必须得用惠斯通电桥AMR磁传感器的基本结构由四个磁阻组成了惠斯通电桥

• 偏置磁场的作用：因为磁阻效应只能增大电阻，所以一开始就讓通过偏置磁场增大阻值后面才能通过变化磁场来产生相反的阻值变化

• 当有外部电场时，在惠斯通电桥中相邻的磁阻变化相反，相对嘚磁阻变化相同从而根据输出电压算出阻值变化$$ΔR，根据磁阻效应曲线即得到此轴的磁场分量

方位角是磁力计相对于地球北极顺时针嘚夹角

好产品要从需求入手，生物传感器就反映着人的需求而人类最基本的需求就是生命的需求，也就是健康需求

现在的人们生活节奏越来越快，工作压力越来越大身体的健康总是被人忽视，导致我国近几年猝死的人数在逐年增长

而在猝死案例中，有90%的人是属于心源性猝死这就说明心脏健康必须被每个人所引起重视的必要性。

对于心脏来说当人们能够在主观上感觉到明显异常时，身体已经处于危险的状态了当人们忙于工作时，由于精神很集中很少会去感受到心脏的微小的异常，这时候就得机器来发挥作用了所以，智能穿戴对于心脏健康的作用在于它可以感受到人类主观上感受不到的和没引起注意的重要信息并且提醒人类。

造成心源性猝死的从医学原理仩可分为三类这三类构成了猝死黑三角

• 内环境：心脏周围的生化环境，环境由神经电解质，血等构成让每一个部分保持正常是必要嘚

• 心脏基质：指的是作为心脏血液通道的血管情况，血管的容量必须保持正常水平

• 心电基质：指的是心电变化情况心电的波形、周期和幅度也应保持在正常的变化内

心电和血流量占了大部分医学指标，这两个正分别对应着ECG（电极式心电传感器）和PPG（光学脉搏波传感器）此外PPG所粗略地检测到内环境中的血氧因素。

光学心率传感器(PPG)

光电容积脉搏波描记法是此类传感器的基本原理:当光照透过皮肤组织然后再反射或透射到光敏传感器时光照有一定的衰减的像皮脂、纤维、静脉和其他连接组织等等对光的吸收是基本不变的，由于动脉里血液容积隨心脏的收缩与舒张产生周期性变动那么对光的吸收自然也有所变化，故通过检测光反射量即可确定心率波动

朗伯比尔定律描述物质對某一波长光吸收的强弱与吸光物质的浓度及其液层厚度间的关系，公式的对数形式为

$0_{}$

$0_{}{}^{}$

• A 为吸光度T 为透射比(透光度)，是出射光强度 $$

• K 为摩尔吸光系数它与吸收物质的性质及入射光的波长λ有关

• c 为吸光物质的浓度，单位为 mol/Lb 为吸收层厚度，单位为cm

心脏收缩血管里的血液容积變多，光经过的血液的厚度b增加故总吸光度增加，反射光量减少心脏收缩时相反。

• 下图是手指反射比和血液透射比光谱图可以看出尛于 500 nm的波长的光已经被吸收殆尽了，基本没有反射光可测；大于 500 nm波长的光中578 nm是血液相对于其他组织最容易吸收的光波长。

• 绿光虽然吸收奣显但容易被水分吸收，测不到真皮层的血液信息这时就需要波长长一点的光。

  血红蛋白中的含氧量可以决定光吸收量其中
  

考虑到這一步，为了减少因为呼吸带来血氧浓度变化的影响一般选取两者吸收率相近的波长为840 nm左右。

即血液中氧合血红蛋白HbO2的容量占全部可结匼的血红蛋白容量的百分比Hb为未于氧结合的还原血红蛋白。

血氧饱和度的测量原理也是基于光电容积脉搏波描记法通过朗博比尔定律汾别”测出“氧合血红蛋白和还原血红蛋白的浓度变化，从而得到血氧饱和度

检测光选择大于600 nm的光，因为只有大于600 nm才会到达真皮层那裏有丰富的血管，交流分量大再根据两者蛋白对不同波长光的吸收比差异，一般选择红光660 nm左右测还原蛋白和940 nm左右检测氧化蛋白其中660 nm是洇为两者差距很大可以使最后线性公式的截距和斜率减小，输出更加稳定940 nm则是在这种情况下两者相距小便与推导过程中公式化简

透射型血氧检测物理公式推导

Iin?的单色光入射到人体组织中，由朗伯比尔定律有

${}_{}{}_{}{0_{}{0}_{}{0}_{}}^{}{{{}_{}}_{}{{}_{}}_{}}^{}{{}_{}{}_{}}^{}$

其中，L均为各自的光路径长度${}_{}$C?分别为静态组织、氧化蛋白，还原蛋白（从左到右）的吸光系数和吸光物质浓度

因为心脏搏动会引起血管充血，此时光径长度由$$IDC??IAC?此时在增加的血液容积部汾$$

IAC?占整个透射光强的比例很小，即$\frac{{}_{}}{{}_{}}0$IDC?IAC??→0所以由等价无穷小关系

${}_0\frac{}{}$

因为两种光测量的是同一浓度下的血红蛋白，故有${{}_{}}_{{}_{}}^{}{{}_{}}_{{}_{}}^{}$CHbO2?λ1??=CHbO2?λ2??再把上式代入SpO₂定义式中，有

εHbλ2??=εHbO2?λ2??再代入上式，得

至此由于各种吸收系数$$ε可看作常数，所以血氧浓度与$\frac{{{}_{}}_{}}{{{}_{}}_{}}\frac{{}_{{}_{}}^{}{}_{{}_{}}^{}}{{}_{{}_{}}^{}{}_{{}_{}}^{}}$

其中系数項是吸收系数的分式很难测量不同人组织中的光吸收系数，所以一般会套用用经验公式经验公式可通过实验数据线性回归得到。

由下圖所示上式中直流分量${}_{}{}_{}$

反射型血氧传感器与透射型的关系

现在市场上的穿戴设备基本都是反射型的，但是测量公式形式上和透射型的一樣说是反射型，其实上对交流分量起决定作用的是血红蛋白的散射光变化

光在介质中的散射作用一般可分为三种：

• 瑞利散射：光波长遠大于粒子直径时才有，与入射光波长保持一致
• 米氏散射：光波长与粒子直径相当时才有
• 拉曼散射：一直有但是一般小于其他两个散射兩个数量级，会改变散射光波长
  

血红蛋白的直径约为 5 nm入射光的波长大于 600 nm，显然血红蛋白主要散射是瑞利散射根据瑞利散射定律，有

$0_{}\frac{{}^{}{}^{}}{{}^{}{}^{}}{}^{}$

α為分子的极化率R为粒子半径，$$θ是入射光角度与散射光的夹角；在静态下以上几个参数视为定值此时可视为散射光强度与入射光强度の间成正比，再结合最开始的朗伯比尔定律可推出：在静态介质和固定观测角度情况下散射光和透射输出光成正比，故最后的公式一样嘟为：

严格上来讲朗伯比尔定律是不能用于散射物质中的而血液组织正是散射物质，故得引入修正的朗伯比尔定律来描述被测物质的浓喥

• OD为光密度光吸收度的另外一种表示；
• α是比消光系数，描述不同波长光在物质中的衰减程度，与透射物质和波长有关；
• C为吸光物质的濃度；B为散射因子，用来描述散射引起的光程增加与物质种类和波长有关；
• l为光的传播路径；G代表背景消耗。

此定律更为准确但是实際条件下难以计算。由此定律可以在经验公式加入非线性的分量来增加准确度，令$\frac{{{}_{}}_{}}{{{}_{}}_{}}\frac{{}_{{}_{}}^{}{}_{{}_{}}^{}}{{}_{{}_{}}^{}{}_{{}_{}}^{}}$

电极式心率传感器(ECG)

首先让我们感受一下心脏的内部運动，看看下面的动图摸一摸自己的心脏，感觉一下它的力量

在每一次心脏跳动中，你应该只能感觉到一次最大的起伏但是实际上總共**有三种**在时间上错开的**起伏**，这是由心脏三块不同的肌肉所引起的医学上对于这三块肌肉是有针对性分别测量的。我们感受不到的昰下图的P峰和T峰这两个峰对与心脏病的检测有巨大的影响，如果你的传感器**连这都测不到**那就别谈什么医学检测了。

1. 心脏跳动产生心電相当于电池。

2. 人体是导体且其他部位的生物电弱很多，故相当于导线但距心脏越远损耗越大

3. 传感器则是一个灵敏电流表

4. ECG就是整个囙路的电流随时间变化的信号。

   所以大体上可以总结出ECG效果好不好，关键看三点：心脏好不好
   

ECG的峰值直接源于心室，而PPG的峰值则是因為血管收缩所造成的因此我们可以得到血液自心脏送出后到达量测部位的传输时间，也就是脉搏波传递时间Pulse Transit Time (PTT)脉搏波传递的速度与血压昰直接相关的，血压高时脉搏波传递快，反之则慢

所以，我们可以通过心电信号ECG与脉搏波信号PPG获得脉搏传递时间PTT再加上常规的一些身体参数 (如身高、体重) 即可得出脉搏波传递速度，通过建立的特征方程来估计人体脉搏的收缩压与舒张压可实现无创连续血压测量。

基於内光电效应：由光引起的电学材料固有性质的改变器件为光敏二极管，光电阻

基于外光电效应：由光引起的电学材料中的电子溢出器件为光电二极管

光电二极管和光敏二极管殊途同归，典型电路包括一个光电二极管、一个电流放大器和一个低通滤波器以检测并处理咣输入引起的输出电压信号。

二极管反向偏置基本没有电流通过，当光照时通过电流增加Rf阻值增加，从而产生电位变化

至于光电阻，其电路可以很简单

高精度气压传感器一般是利用MEMS技术在单晶硅片上加工出真空腔体和惠斯通电桥惠斯登电桥桥臂两端的输出电压与施加的压力成正比，经过温度补偿和校准后具有体积小精度高，响应速度快不受温度变化影响的特点。

此电桥专测微小的电阻变化

? ?传感器原理看似与开发无关，但是这些传感器为计算机提供了外界信息的接口这才使得移动计算得以实现。正如“不明白包里面的数學原理的调参师不是一个好人工智能开发者“一样学习点底层的知识也是有好处的，至此感谢您的阅读，希望能对您有所帮助

来源：第三代半导体联合创新孵囮中心

如今物联网已进入跨界融合、集成创新和规模化发展新阶段，将为经济社会发展注入新活力培育新动能。物联网在交通、物流、环保、医疗、安防、电力等领域的应用逐渐得到规模化验证拉开了相关行业的智能化、精细化、网络化变革大幕。

同时5G 加快物联网發展。5G 正在商用进行时它作为物联网“IoT”的核心技术，未来 将加快物联网的发展步伐越来越多的科技巨擘将会通过5G持续加码物联网，屆时联网设备规模出货将带动上游芯片、传感器等元器件出货AI 时代来临，MEMS 是传感器的主流技术将迎来传感器与 AI 融合的革新，从简单的數据收集走向环境态势感知、应用意图预测

一、拓展摩尔定律推动 MEMS/NEMS 技术演进

摩尔定律自英特尔创始人戈登·摩尔 1965 年提出至今已经发展了 52 姩，其通过不断减小晶体管尺寸驱动集成电路性能持续提升、成本不断下降从而带动半导体市场持续繁荣。随着半导体制程逐步走向 14 纳米及以下时ITRS（国际半导体技术发展路线图）在2013 年预计半导体技术更新将逐渐放缓，拓展摩尔定律（More than Moore简称 MtM）与后摩尔定律（More Moore）获得学术堺与产业界的认同，逐渐成为推动微电子行业发展的两股重要力量

（一）MEMS/NEMS 发展的原始动力：微小型化

微机电系统（Microelectromechanical Systems，简称 MEMS）是将微电子技术与精密机械技术结合发展出来的工程技术尺寸在 1 微米到 100 微米量级，涵盖机械（移动、旋转）、光学、电子（开关、计算）、热学、苼物等功能结构主要分为传感器、致动器、三维结构器件等三大类。与 MEMS 类似NEMS（Nanoelectromechanicalsystems，纳机电系统）是专注纳米尺度领域的微纳系统技术呮不过尺寸更小。

MEMS/NEMS 是涉及机械、半导体、电子、物理、生物、材料等学科的交叉领域代表性器件有加速度计、陀螺仪、磁传感器、微型麥克风、压力计等。MEMS 技术主要包括硅基加工技术、高分子材料微纳加工技术、金属微纳加工技术等硅基技术主要是标准 CMOS 集成电路加工工藝，包括表面微加工、深层刻蚀、体型微加工等

相比传统的机械传感器与致动器，MEMS 具有微型化、重量低、功耗低、成本低、多功能等竞爭优势可通过微纳加工工艺进行批量制造、封装、测试，因而 MEMS/NEMS广泛应用于汽车、消费电子、工业、医疗、航空航天、通信等领域

相比仩一代产品，移动设备的每次更新换代要求功能增多和性能提升随着消费电子产品尺寸的缩小，特别是智能手机“轻、薄”化电子元器件的布局空间也随着减少，进而推动 MEMS 走向小型化无论是单个 MEMS 器件，还是集成了加速度计、磁力计、陀螺仪、电子罗盘的MEMS 惯性导航单元封装尺寸的趋势是封装面积在不断缩小，或者在面积相等的情况下从二维向三维拓展集成更多的电子元件，赋予MEMS 更多的功能

MEMS 小型化嘚趋势是走向 NEMS。MEMS 尺寸缩小带来微系统功能密度增加、成本下降、传感性能提升、低功耗等优势MEMS器件的尺度是微米量级，NEMS 器件是纳米尺度NEMS 的加工工艺难度相比 MEMS 要求更高，工艺设备更加复杂、精密

目前 MEMS 技术处在从微米尺度向纳米尺度过渡阶段，NEMS 领域在惯性传感器和化学传感器已经有部分商用产品根据Yoledeveloppement 的研究，单个 MEMS 的平均成本在 0.1 美元~5 美元之间面积在 1mm2~15 mm2，单个 NEMS 的平均成本在 0.1 美元~1 美元之间面积在 1 mm2~10 mm2。据 MEMSIC 的数据2016 年美新半导体的消费类加速度计和磁传感器销售均价分别为 1.06 元、1.01 元。

MEMS 小型化的趋势是封装尺寸减小在 MEMS 传感器的晶圆级封装开发工艺中，封装成本约占 MEMS 传感器总成本的 30%~40%封装尺寸面积的减少能够降低 MEMS传感器的成本、提高传感器的灵敏度。根据市场调研机构 Yole Développement 的研究MEMS 典型器件中，加速度计的封装管脚从

（二）先进封装将推动 MEMS 与IC、RF 等器件的三维异质集成

1、拓展摩尔定律推动 MEMS 发展

拓展摩尔定律（MtM）是指通过系統级封装（SIP）等先进封装技术赋予微系统更多非数字电路功能将射频、模拟电路、生物芯片、高压电源、MEMS 等器件进行系统集成，从而增加微系统附加价值的方法MtM 器件融合了非数字与非电子的信息功能，包括机械、热学、声学、化学、光学、生物医疗等功能极大拓展了 MEMS 器件的功能范围和应用领域。

拓展摩尔定律与摩尔定律是微电子技术发展的两条路径拓展摩尔定律旨在为微系统/MEMS 提供多样化功能的高附加值技术，其应用领域是人和环境的互动以及物与物的连接交互；摩尔定律在 CMOS 主流技术基础上继续将存储器、逻辑器件、处理器的晶体管呎寸缩小目前已经进入到7 纳米节点。拓展摩尔定律将带来 MEMS 器件、MCU、RF、电源等器件的集成推动微系统走向更高集成密度、更小封装尺寸、更低功耗、更低成本。

2、封装工艺决定 MEMS 的性能和成本

封装技术是 MEMS 器件成功的关键也是 MEMS 产业链（设计、加工、封装测试、应用）中不可戓缺的环节。MEMS 器件与外界环境的信息、能量、物质交换主要由微系统封装技术实现封装的质量往往决定了 MEMS 的整体性能。MEMS 封装技术基于半導体封装技术包括衬底形成、结构释放、电学互连、器件包封、微组装、测试及可靠性检验等后端工艺。

与 IC 封装类似MEMS 封装要考虑封装呎寸、性能、可靠性、成本。MEMS 封装的特征是通过封装技术形成一个或多个腔体的活动结构使得一种或多种物理量能够透过接口与外界交互。此外MMES 封装还要重视力学支撑、环境隔离、与外界环境的交互接口、应力、气密性环境、隔离度、特殊信号引出、微结构失效等因素。因此 MEMS 封装工艺比 IC 封装更复杂封装的类型更加多样化，考虑的因素更多

3、TSV 与 SIP 等先进封装将 MEMS 与模拟电路、微控制器、射频、电源等组件集成

终端系统厂商不仅仅满足于从 MEMS 传感器获取的原始数据，还希望所采集的多种传感数据经过采集、校准、压缩、优化后再发送给处理器这样能减轻处理器的计算压力，满足终端在快速调取数据、态势感知、用户意图预测等方面的需求

MEMS 的挑战来自于多种电子组件的集成。MEMS 与 IC、射频器件、电源等集成需要先进封装技术或 SOC 技术MEMS 工艺来源于微电子技术，但其复杂的三维结构和功能在制造工艺上与主流的半导體 CMOS 技术还不能完全兼容但通过先进封装技术可以进行 MEMS 的系统集成。以 MEMSIC 的加速度传感器为例其采用标准 CMOS 集成电路工艺将 MEMS 元件和 ASIC 电路结构集成到单个芯片上，下游客户可以直接借助MCU 来取得加速度计的输出信号因此无需额外搭配 A/D 转换器，降低了成本、减小了尺寸

传统 MEMS 定律認为，“一种产品一种工艺，一种封装”每种 MEMS 器件要求特定的工艺和封装技术。但随着 MEMS 技术的不断发展成熟MEMS 制造正与标准CMOS 工艺进行兼容，通过简化工艺流程或降低 MEMS 尺寸来降低 MEMS 的整体成本

微系统功能不断增加、尺寸日益缩小的需求推动先进封装技术的发展。先进封装技术通过堆叠单芯片与其他元件并封装在一个外壳里可实现半导体、MEMS 和其他元器件的三维异质集成，其技术包括系统级封装（SIP）、晶圆級封装（WLP）、硅穿孔（TSV）、三维芯片堆叠、2.5D 硅转接板

三维异质集成是驱动 MEMS 传感器与其他微电子组件集成的技术。三维异质集成包括 CMOS 工艺、新材料、封装技术、软件算法系统级封装技术与 TSV 电学互连技术赋能 MEMS 与其他元器件以实现三维集成。

TSV 的优点在于单组件上的 TSV 和三维堆叠技术将信号路径大大缩短实现各个元件之间的电气互连，带来更低的功耗、更高的传输线带宽、更小的封装尺寸能够集成多种电子组件，降低微系统的整体封装费用

TSV 与 SIP 等先进封装技术用于 MEMS 封装能带来诸多好处。MEMS 与模拟接口电路、MCU、射频之间以往是并排在封装衬底上TSV 通过硅转接板或硅衬底将 MEMS传感器叠加于模拟接口电路、MCU、射频上，SIP 再将所有元器件一体化集成这能够大大减少封装面积，缩短 MEMS 与芯片之間的信号传输损耗提高 MEMS 器件的整体性能。根据 Yole 的研究博世将 TSV技术用于 MEMS 加速度计，能降低 55%的封装尺寸拥有低至 0.8 毫米的封装厚度。

（三）MEMS 传感器正走向传感融合系统集成提升附加价值

1、多种传感器融合是发展趋势

MEMS 面临电子设备应用多元化、小型化、智能化的挑战，增加功能密度、提升精

度成为 MEMS 的重要驱动因素MEMS的传统挑战是缩小器件尺寸或功耗，但仅仅尺寸缩小不再是传感器的唯一驱动因素

MEMS 在消费电孓领域遇到的挑战来自技术和市场。Yole developpement 认为MEMS在消费电子中的技术挑战包括传感器性能/精度、传感器不可见/小体积设备，市场挑战是指传感器能提供个人/可定制对象的解决方案并能为消费电子产品带来可感知的价值。

以传感用户的移动位置信息为例可穿戴设备需要感知四個自由度的线性加速度、旋转、重力、电子罗盘、计步器、活动监测与终端、运动探测等信息，涉及 MEMS 加速度计、MEMS 陀螺仪、MEMS地磁计以及微控淛器和软件因此将多种 MEMS 传感器进行功能集成是满足用户需求的重要发展方向。

用户需要全套传感器解决方案从数据维度看，单品类传感器从单轴向三轴集成数据采集从一维向多维转变，比如单轴加速度计向三轴加速度计演变；从传感器融合角度看用户的单项需求采集需要多种传感器配合才能实现，比如惯性传感单元组合倾向于集成加速度计、陀螺仪、地磁计等 MEMS 传感器

2、传感融合是传感器融合为一體的关键技术

传感器融合应用的趋势是：从数据采集到多维度数据整合再演进到应用场景解读，从低精度传感器向高精度传感器演进从離散传感器向智能传感器演变。

移动设备中常见的三类传感器的融合趋势：惯性类传感器将加速度计、陀螺仪、地磁计集成形成9 轴惯性測量单元；环境类传感器将气体/微粒传感器、压力传感器、温/湿度传感器、麦克风集成在一起，组成环境传感组合；光学类传感器将可见咣传感器、接近光/环境光、3D 视觉传感器、多频谱光传感器一体化集成形成光学传感组合。

多种传感器融合的关键在于传感器软件和算法每种传感器所采集的数据在传输之前需要经过校正与优化，多种传感器数据融合产生大量的原始数据需要特定算法和微控制器进行处悝。优化的算法和高效的微控制器能够产生用户所需的数据减轻中央处理器的计算压力，提高传感数据的准确性和效率

移动设备需要態势感知。传感器融合要求节点具备智能智能传感器需要意识到用户的身份、位置、时间、活动。多种传感器融合是获取精确数据的前提通过 MCU 对数据进行预处理能够最小化通信活动，占用的总线带宽最小化从而获得更加精确的数据，实现高效的系统根据 Semico Research 的研究，基於系统的传感融合将从

传感器集成趋势：从离散器件向传感与数据处理一体化集成的智能传感器发展MCU或板上系统将 MEMS 传感器所需的模数转換接口电路、信号处理电路、数据输出电路集成，系统级封装（SiP）或片上系统（SoC）再将 MCU 与 MEMS 传感器一体化集成形成智能传感器节点。

3、传感器价值提升正从硬件走向软硬结合的系统集成

长期来看MEMS 传感器的平均价格趋于下降。根据 Yole developpement 的研究MEMS 传感器在 2000 年至 2007 年之间的平均价格以-6%嘚复合增速下降，其中由于2007 年智能手机的快速增长带动 MEMS 传感器规模化放量，MEMS 传感器的平均价格在2007 年至 2013 年间以-13%的复合增速下降

随着多功能传感器占比的提升以及传感器系统集成度的增加，MEMS 传感器的平均价格下降趋势有望减缓在传感器融合的背景下，多种传感器的数据需偠经过校准与处理再通过算法模型对数据进行解读，比如运动监测数据与室内导航数据结合从而实现传感器对用户活动状态和地理位置嘚态势感知传感器的应用价值随着软硬协同化发展得到提升。

传感器价值增长曲线从传感器走向系统集成相比高附加值的 IC 器件，传感器的单品价值量远远不如 MCU、AP 等 IC 器件MEMS 传感器制造商将多种单一功能传感器组合成多功能合一的组合传感器，再通过集成模数接口电路、微控制器（MCU）、应用处理器（AP）等芯片传感器价值将完成二次升级。

根据 Yole developpement 的数据单一功能传感器的平均价格不足 1 美元/个，多功能组合传感器的平均价格约 2.5~3 美元/个集成了 MCU 与 AP（应用处理器）的传感器系统平均价格在 30~40 美元/个，比如 MEMS 加速度计的价格约为0.14 美元麦克风的价格约为 0.19 媄元。

MEMS 传感器生态系统形成全球MEMS 产业生态包括 MEMS 制造商、芯片组供应商、软件供应商、系统/服务供应商等。随着传感器技术的成熟和平均價格的走低MEMS生态的价值正从产品逐步走向软件和算法领域。

二、博世在 MEMS 领域的成功要素

（一）单项 MEMS 传感器技术储备丰富

1、博世在全球 MEMS 行業的市场竞争格局

博世（BOSCH）是全球 MEMS 领域的龙头博世旗下有四个事业部：汽车科技、工业科技、能源与建筑科技、消费者商品。博世是全浗最大的汽车电子技术供应商2013年汽车电子业务占其销售额的 66%。自 2014 年起凭借在汽车传感器的出货量优势，博世一举超越意法半导体成為全球MEMS 行业的老大。

MEMS 领域的营业收入连续增长2009年博世在 MEMS 方面的营收接近 5 亿美元，2015 年博世在 MEMS 方面的营业收入为 12.14 亿美元6 年复合增长率为15.9%，營收规模和增速远超第二名意法半导体全球 MEMS 的领先厂商还包括意法半导体、德州仪器、惠普、楼氏、应盛美等。

2、博世是创新驱动的平囼型企业

博世是全球领先的 MEMS 传感器、致动器及解决方案供应商博世目前拥有约 42万的研究者与产品开发人员，位于全球 89 个国家博世在过詓 10 年投资了超过 350 亿欧元在研究和产品开发上。根据 Bosch Sensortec 发布的报告显示每个工作日，博世平均申请 19 个专利这使得博世成为世界领先的专利應用科技公司，同时也是德国首屈一指的高科技公司

博世深耕 MEMS 领域超过 20 年。1995 年至 2005 年是 MEMS传感器渗透汽车电子领域的发展时期博世在此期間研发的产品包括加速度计、角速度传感器、压力传感器、质量流量传感器等；得益于智能手机的快速发展，2005 年至 2015 年是 MEMS传感器进入消费电孓领域的快速发展时期博世在此期间研发的产品包括地磁传感器、陀螺仪、压力传感器、湿度传感器、组合传感器、专用传感器、MEMS 麦克風等；2015 年博世开始进入物联网领域，推出智能传感器、嵌入式软件与算法、定制化物联网传感器等

博世 MEMS 技术全球领先，在研发史上创造叻多个全球第一2006 年博世推出全球尺寸最小的数字压力传感器，2007 年发布全球封装尺寸最小的数字压力传感器2012 年推出全球最小的封装尺寸為 3×3 mm2 的陀螺仪，2015 年在全球率先推出第一个室内空气质量传感器以及智能传感器组合

博世 MEMS 产品线丰富，涉及四个领域：运动传感、声学、連接与解决方案、汽车电子博世发明了针对 MEMS 产品制造工艺的 DRIE（Deepreactive-ion etching，深反应离子刻蚀）技术该工艺奠定了博世在 MEMS 领域的产品工艺开发基础。

（二）多功能组合传感器带来单品价值提升

博世发展 MEMS 传感器的策略是多样化的传感器功能集成以惯性传感器（三轴加速度计、三轴陀螺仪、三轴地磁计）为例，博世将三轴加速度计和三轴地磁计组合通过封装形成六轴电子罗盘产品，将三轴加速度计和三轴陀螺仪组合通过封装形成六轴惯性传感单元产品，六轴电子罗盘与三轴陀螺仪组合形成 9+3 个自由度的惯性传感组合

博世拥有宽广的 MEMS 传感器技术储备鉯及从低集成度到较高集成度的 MEMS 产品，其 MEMS 传感器主要分为 5 大系列：惯性、地磁计、环境、传感集群、麦克风每个系列的 MEMS 传感器包括单一性能的传感器、多功能的传感器组合，能满足多个细分领域的客户需求

MEMS 累计出货量接连创新高。自1995 年涉足 MEMS 以来博世公司的 MEMS 累计出货量接连创下新高，从 1995 年到 2013 年 MEMS累计出货量接近 40 亿个

（三）系统集成能力是 MEMS 企业的核心竞争优势

MEMS 领域的系统集成能力不仅需要知道 MEMS 制造工艺，洏且还需要掌握传感器相关的知识（软硬件协同设计、传感器集成功能、传感器数据融合）以及 MEMS 传感器应用领域相关的知识（应用领域背景知识、客户需求、除了传感器数据融合之外的知识）

博世在 MEMS 传感器领域拥有极强的系统集成能力。惯性传感器组合方面博世具备九軸、微控制器、传感器数据融合软件的系统集成能力；在环境传感器组合方面，博世拥有大气压力传感器、湿度传感器、温度传感器的集荿能力；在声学传感器组合方面博世的产品为声学麦克风、麦克风阵列控制，能够提供传感数据融合软件

的研究，其成本构成如下：專用芯片（48%）、封装测试（35%）、MEMS（13%）、地磁计（4%）

随着 MEMS 应用领域的拓展，宽泛的传感技术储备和传感器应用背景成为新型电子消费领域嘚必备博世在 MEMS 传感器技术、传感器软硬协同能力、解决方案的集成能力方面具备雄厚的实力，从而能够满足不同层次、不同应用领域的愙户需求

博世构建了从 MEMS 传感器功能组合、MEMS 与芯片一体化集成、MEMS 辅助软件、数据与云系统的系统集成能力。除了单项传感器产品、多功能產品集成产品、软硬件配套解决方案之外博世熟知 MEMS 传感器数据融合，建立了开放的软件开放平台和 AP接口对传感器的应用领域有着深刻嘚理解。

三、MEMS 细分领域众多下一个增长点是物联网

（一）政策加大力度支持传感器产业发展

国家出台系列政策大力支持 MEMS 与传感器发展。根据《“十三五”国家科技创新规划》《中国制造 2025 重点领域技术路线图》《十三五规划》《智能传感器产业三年行动指南（ 年）》《促进噺一代人工智能产业发展三年行动计划（年）》等政策文件政策面从关键技术研发、产业应用等角度大力支持

技术方面，政策重点支持噺型传感器、传感器核心器件、传感器集成应用、智能感知、智能控制、微纳制造、MEMS、新材料传感器、智能蒙皮微机电系统等关键技术的研发攻关 

应用领域方面，政策重点推进工业制造、数控机床、机器人、汽车、航空、农业机械、可穿戴设备、物联网、VR/AR 等领域的传感器發展与产业化

《中国制造 2025 重点领域技术路线图》提出，在汽车电子控制系统方面国产关键传感器国内市场占有率达到 80%，到 2020 年国内企業将掌握传感器、控制器关键技术，供应能力满足自主规模需求产品质量达到国际先进水平。

《智能传感器产业三年行动指南（ 年）》提出到 2019 年，我国智能传感器产业规模达到 260 亿元；主营业务收入超十亿元的企业 5 家超亿元的企业 20 家。

（二）从互联网到万物互联物联網是 MEMS 的第三波浪潮

1、连接从人与人到物与物：MEMS 产业逐渐发展壮大

过去 20 年是人类接入互联网的时代。根据 bosch 的数据1995 年，世界人口约为 57亿其Φ约有 0.7%的人口接入互联网；2005 年，世界人口约为 65 亿其中约有 15%的人口接入互联网；2015 年，世界人口约为 73 亿其中约有 75%的人口接入互联网。

电子設备互联现状：移动终端数量占比过半根据 bosch 的数据，2015 年约有 65.93亿设备接入互联网其中包括 0.62 亿汽车、0.19 亿远程医疗设备、0.70 亿安全领域设备、1.2 億智能表、2.6 亿电视、6.25 亿平板电脑、30亿移动电话、14.98 亿笔记本、8.95 亿台式机、0.44 亿服务器。人类通过计算机、智能手机、平板电脑、电话等设备接叺网络带来消费电子领域的繁荣与发展，进而推动 MEMS 传感器的发展

MEMS 行业的第一波浪潮是汽车领域。从 1990 年到 2000 年汽车电子化趋势带动了加速度计、角速度传感器、压力传感器、质量流量传感器的崛起，主要原因是 MEMS传感器在可靠性、性能方面可比拟机械类传感器但在成本、體积、功能、成本方面的优势超过了机械传感器。

MEMS 行业的第二波浪潮是消费电子从 2000 年到 2010 年，手机的快速发展带动运动类、声学类、光学類、环境类 MEMS 快速崛起智能手机的传感器数量一般在 9~13个左右，比如 iPhone 中包含了近距离传感器、麦克风、加速度计、陀螺仪、温湿度传感器、環境光传感器等 9 种 MEMS 器件iPhoneX 搭载 3D Sensing，进一步提升智能手机中传感器数量和价值量随着智能手机的技术创新和手机厂商差异化竞争的趋势，传感器数量还将继续增长

MEMS 行业的第三波浪潮是物联网。从 2010 年到 2020 年随着联网节点呈现爆发式增长趋势，智能传感器与节点、传感器相关软件与算法、定制化物联网传感器解决方案将成为行业重要发展趋势物联网的核心是传感、互连和计算，MEMS 在物联网中的重要应用场景包括智能家居、工业互联网、车联网、环境监测、智慧城市等领域

全球联网节点数量迎来高速发展阶段。根据 Machina Research 的研究2024 年全球联网节点数将超过 380 亿，其中互联生活、工作相关的连接节点数量占比超过一半除了手机、平板电脑、个人电脑等手持设备之外，互联汽车、互联城市、互联工业领域的连接数也将扮演重要角色根据 IHS 的数据，2017 年全球联网的物联网设备数量超过 200 亿其中汽车 2.02 亿、工业设备 36 亿、消费电子 80 亿、医疗设备3.19 亿、通讯设备 60 亿、军事与航空设备 500 万、计算机设备 17 亿，从 2015 年到 2025年上述领域的设备数量年均复合增速分别为 22%、27.8%、16.4%、17.8%、8.5%、12.9%、-2%

随着未来联网设备数呈现高速增长态势，集成电源、MEMS、MCU、射频等器件的多功能联网传感器将持续增长物联网将是 MEMS 的下一个重要增长极。

物联網生态系统的核心是传感、连接、计算MEMS 传感器、微控制器、安全芯片等硬件将成为物联网发展的基础。传感器约占到物联网硬件市场规模的 20%微型化、低功率、高集成度、低成本将成为物联网传感器的发展趋势。随着NB-IoT、LTE-V 等通信协议的逐步商业化MEMS 传感器将在物联网发展中嘚到广泛应用。

2、MEMS 市场细分领域众多前景广阔

亿美元）、陀螺仪（15 亿美元）、加速度计（16 亿美元）、麦克风（18 亿美元）、压力传感器（38 億美元）。

从市场增速看2015 年至 2021 年 CAGR 排名靠前的MEMS 细分领域有：环境类MEMS（39%）、红外线传感器（29%）、射频 MEMS（21%）、其他（19%）、振荡器（16%）、微流体（13%）、辐射热测量计（13%）、惯性组合（10%）、麦克风（9%）、光学 MEMS（8%）、压力传感器（6%）。

从应用领域来看MEMS 市场的主要应用领域集中在消费電子、医疗、汽车、工业等领域。按照应用领域分类根据 Yole Développement 的研究，2021 年全球 MEMS 传感器市场规模分别为：电信（3 亿美元）、医疗（10 亿美元）、工业（18 亿美元）、国防（4 亿美元）、消费电子（111 美元）、汽车（48 亿美元）、航空航天（2 亿美元）；年对应的 CAGR 增速为：电信（3.6%）、医疗（11.1%）、工业（7.3%）、国防（7.8%）、消费电子（11.8%）、汽车（4.2%）、航空航天（4.9%）

3、全球 MEMS 市场竞争格局

2015 年全球 MEMS 企业 30 强实现 MEMS 销售收入 90.73 亿美元，同比增长 5%其中，5 家 MEMS 企业实现销售额增速大于 20%：安华高（Avago Technologies）受益射频前端模组业务在4G手机频道应用的增长实现销售收入增速为41%；应美盛（InvenSense）2015 年销售增速为 33%，得益于惯性传感器系统的多功能集成以及针对手机研发的STUDIO 传感软件套装业务的增长；台积电（TSMC）首次上榜在应盛美和 mCube 等客户嘚业务推动，实现 29%的销售收入增长；Qorvo 和瑞声科技（AAC）分别实现 MEMS营收增速为28%、22%

强劲出货首次排名第二，Qorvo 也受益射频前端市场营收在 3 年内從 1.45 亿美元增长至 5.85 亿美元。

射频 MEMS 市场将呈现高增长Yole 预计 年，射频 MEMS 滤波器市场规模 CAGR 为 35%此外，射频前端市场同期的 CAGR 为 14%

（三）3D Sensing 从iPhone 走向安卓阵營，智能传感器进入加速成长阶段

原深感摄像头系统搭载智能手机面容 ID 功能原深感摄像头系统是 iPhone X 实现3D Sensing 的基础，能够让用户轻松方便地使鼡面容 ID、人像模式自拍、“动话表情”（Animoji）、AR 等功能拍出精彩纷呈的照片。

2、3D Sensing：开启下一个计算平台AR 时代加速来临

据彭博社最新报道，2019 年iPhone将会首次在后置摄像头中加入3D深度感应技术但不同于现在的 iPhone X，将会带领智能手机全面拥抱 AR 增强现实

苹果正在研发一种不同于 iPhone X TrueDepth 原深感应系统的新技术，新的后置传感器会使用所谓的“飞行时间”(Time of Flight)方式计算激光束从周围物体反射回来的时间，从而创建环境 3D 模型苹果茬 6 月发布 ARkit，IOS 11 为 AR 奠定软件基础目前有多款 AR 应用上线。

3、3D Sensing 从 iPhone X 快速走向国产品牌手机成为消费电子发展趋势

华为荣耀 V10 搭载散斑结构光手机配件，具有人脸识别与解锁功能荣耀 V10 的人脸识别功能通过绘制用户脸部的深度图谱，对用户脸部进行建模实现的识别精度达到亚毫米级別，安全等级达到支付级别借助“点云深度摄像头”的散斑结构光手机配件，荣耀 V10 可实现 3D 人脸建模、人脸识别、3D 面部表情控制以及

国产品牌手机厂商拟推出 3D 成像方案的新机型据电子时报的消息，小米和 OPPO将在明年发布的新机中采用 3D 传感解决方案该方案由奇景光电、高通匼作开发。9 月高通与奇景光电宣布将合作开发高分辨率、低功耗、主动 3D 深度传感摄像头系统用于手机等领域的人脸识别、3D 重建、场景感知，该 3D 摄像头预计于 2018Q1 量产荣耀V10 的发布表明国产中高端旗舰机型将积极采用 3D Sensing，3D Sensing 将成为智能手机硬件创新的趋势

iPhoneX 的 3D sensing 采用结构光和 TOF 结合的方案，包括如下模块：结构光接收端、泛光感应元件、距离传感器（TOF）、环境光传感器、前置摄像头、点阵投射器（结构光发射端）

2022 年 3D Sensing 市場规模将达 90 亿美元。Yole 预测：3Dsensing 及 Camera 在 2022年将由目前的工业、商业为主转向消费市场为主市场规模将约为 2016 年的 7 倍，其中消费市场年复合增长率将為 158%汽车市场年复合增长率将为 49%。

（四）MEMS 是智能汽车感知环境的关键

智能感知是智能汽车上路的基础智能汽车的核心在于传感、计算、聯网、决策。智能汽车感知环境的物理角度包括声学、光学、热学、电学、力学等方面汽车上路需要软硬件协同一体化的智能传感器（包括 MEMS、MCU、RF、AP 等单元）。根据 Yole Développement 的研究2018年 MEMS 在汽车领域的市场规模约为 36.24 美元。

声学感知包括超声波雷达、麦克风、扬声器等超声波雷达含囿超声波发射器和采集器，主要用于自动泊车、道路行人与障碍物检测避障麦克风与扬声器是 MEMS 的成产品之一，同时也是智能汽车人机交互的主要接口之一语音的接收与作答是MEMS 在汽车内的重要应用之一。

光学感知包括红外夜视仪、激光雷达、CMOS 图像传感器、行车记录仪等紅外夜视仪包括红外探测器、红外发射器等 MEMS 器件，主要用于夜晚、雨雾等不良路况下的行人及动物检测激光雷达包括激光生产器、激光采集器等，用于道路中车辆、行人、碍物的精准测距

热学感知包括车身空调系统、温度传感器等。车身空调系统、动力控制系统等部件均有 MEMS 温度传感器

电学感知包括射频器件、天线等 MEMS，主要用于车与车、车与人、车与道路之间的车联网通信

力学感知包括加速度计、压仂传感器、陀螺仪、电子罗盘、振荡器等 MEMS 传感器，运动类传感器主要用于智能汽车的高精度定位与导航压力传感器用于胎压监测、油压監测等方面。

（五）国内 MEMS 产业链完整蓄势待发

中国是全球 MEMS 传感器最大的市场，重点产品包括运动类、声学类、射频类、红外成像等领域构建了从科研、产品开发、设计到代工制造、封装测试、下游应用的完整产业链。2015 年中国 MEMS 传感器市场规模约为 300 亿元连续两年增速在 15%以仩，随着消费电子、汽车电子、物联网等市场的发展以及国内制造工艺技术的不断革新中国MEMS 传感器市场将迎来重要发展机遇。

中国是全浗 MEMS 行业的增长引擎中国拥有全球最大的智能手机和汽车市场，但中高端传感器和传感器芯片自主化率低MEMS 传感器需求十分强劲。以智能掱机为例目前iphone手机中所使用的MEMS器件在9~13个，随着智能手机部件更新的加快MEM器件在智能手机中的使用量将有望达到 20 个。随着华为、小米、OPPO、Vivo 等国产机厂商在全球崛起预计智能手机所需要的硅麦克风、加速度计、陀螺仪、电子罗盘、射频仪器、高精度压力传感器、气体传感器等 EMMS 器件将实现快速增长，2017 年至 2020年年均复合增速有望达到 20%以上。

MEMS 产业链中科研环节包括大学、科研院所等机构，产品开发环节包括上海微技术工业研究院、苏州纳米城、无锡物联网等单位设计环节包括 MEMSIC、硅睿科技、敏芯微电子等，代工制造包括中芯国际、华虹宏力、CSMC、ASMC、耐威科技封装测试包括长电科技、华天科技、通富微电、晶方科技等，下游应用包括智能手机、平板电脑、汽车、工业等领域

国內 MEMS 代工制造以 6 英寸和 8 英寸产线为主，封装测试环节是强项应用领域正从手机、汽车走向 VR/AR、物联网等领域。

中国 MEMS 企业主要集中在长三角根据 SITRI 的研究，上海、苏州、无锡三地的MEMS 企业占全国的比例约为 19%、18%、16%中国的 MEMS 企业主要分布在长三角、京津冀、珠三角。

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