工业智能化离不开传感器,国内传感器正在加速替代进口传感器

2018-10-26 08:43:42 信为传感器

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我们之所以能感受到外面世界的变化,是因为有五官和触觉。随着物联网时代的到来,“万物互联”成了基本的要求,物体要实现感知就不得不用到传感器。就像人有几千万个触觉神经一样,传感器的种类也非常多,各式各样的传感器近万种,未来传感器将是又一个万亿级市场,潜力巨大。

我国的传感器起步相对较晚,在高端传感器方面的发展落后于欧美日韩等发达国家,伴随着国内信息化飞速发展,同时国家将传感器技术列为重点突破的领域,近年来我国的传感器发展飞快。

传感器行业属于技术和资金密集型行业,早期,我国的传感器业务未能受到高度重视,发展缓慢,难以形成规模经济效应。但是近年来,随着国内企业自主创新能力增强和国家政策的支持,我国传感器进口替代正在加速。 

我国工业智能化发展离不开传感器,国内传感器正在加速替代进口传感器

智能化进程离不开传感器

传感器是电子信息装备制造业中的基础类产品,是重点发展的新型电子元器件中的特种元器件。作为极具发展前途的高技术产业,传感器技术含量高、经济效益好、渗透能力强,在工业生产、智能家居、环境保护等领域都有巨大的发展潜力。

智能制造技术的关键,是让产品能够被自动化生产线有效识别、定位、追溯,从而让生产线上的智能机器设备可以根据不同产品的定制要求进行制造加工。具体而言就是,在各种待加工产品中加入智能传感器、处理器、信息存储器、无线通信器等微型智能设备。

随着智能时代逐渐到来,传感器更加变得更加不可替代。传感器在工业生产、智能家居、环境保护等方面都有巨大潜力,并且随着智能时代逐渐到来,传感器将变得更加不可替代。随着信息时代的发展,传感器在各类产品上的应用更加广泛。微型化、数字化、智能化的传感器迅速地被普及,进而改变我们的生活方式。传感器让物体有了触觉、味觉和嗅觉等感官,在工业生产、智能家居、环境保护等方面都有巨大潜力。

国内传感器机会如何?

目前,国内传感器行业处于更新换代的关键时期,传感器需要更微型、更智能、更网络化、更系统、更多功能的产品,传感器技术大体经过了三个阶段的发展,从结构型传感器到固体型传感器,现在是智能型传感器。但我国的技术相比国外还是有很大差距,当务之急便是缩小这种差距。 

产业规模不断壮大。全球传感器市场规模多年来保持稳定高速增长,根据工信部的预测,到2018年,中国传感器市场规模将达到2610亿元,年复合增长率约29.56%。 

智能传感器产业三年行动指南中提出,到2019年,我国智能传感器产业取得明显突破,产业生态较为完善,涌现出一批创新能力较强、竞争优势明显的国际先进企业,技术水平稳步提升,产品结构不断优化,供给能力有效提高。 目前主营业务收入超10亿元的企业有5家,超亿元的企业20家。 

创新能力显著增强。建成智能传感器创新中心;模拟仿真、设计、MEMS工艺、晶圆级封装和个性化测试技术达到国际水平;涵盖智能传感器模拟与数字/数字与模拟转换(AD/DA)、专用集成电路(ASIC)、软件算法等的软硬件集成能力大幅攀升;智能传感器专利申请量稳步提升,在新型敏感材料、低功耗设计、反馈控制和安全机制等重点领域形成初步布局;金属、陶瓷、光纤等非半导体类传感器智能化水平快速提升。 

近期中国科学院声学研究所超声技术中心王文课题组成功研制出高灵敏、快速响应和低迟滞误差的新型电流传感器。相对于现有技术,声表面波电流传感器表现出了微小型化、抗干扰能力强、线性度好、低功耗等优势,在智能电网线路检测、电力冶金与轨道交通中的供电安全预警与救援、工业自动化中的电源继电保护中具应用前景。

生态体系基本完善。智能传感器公共服务平台的承载能力和技术水平稳步攀升;氮化铝(AlN)、锆钛酸铅(PZT)等MEMS用薄膜敏感材料供给能力不断增强;镀膜机、光刻机、深硅刻蚀机、晶圆键合机、大规模高精度测试机等重大装备性能快速提升。产业链协同持续加强,在重点应用领域形成较强系统方案能力。 

目前从业内几家主要传感器企业的运行情况看,作为物联网技术、智能制造技术乃至人工智能技术的核心和基础,各种类别的传感器的应用迅猛增长,营收和利润增幅均高于行业整体水平,传感器的发展前景勿容置疑。 

传感器属于关键器件,技术含量很高,但需要依存于其他的系统和具体的应用,本身很难形成很大的产值和规模;因此目前的工业传感器企业,大都在走以传感器技术为核心,拓展整机产品、系统集成,形成行业解决方案平台技术。

由于传感器芯片(尤其是高精度压力传感器芯片)的关键工艺受制于人,行业大部分传感器企业实际上更多的是在购买传感器芯片或模块后针对应用进行补偿和封装,形成终端产品和系统集成,行业企业设计、应用两头强,核心部件关键工艺中间弱的情况非常明显。

除了关注传感器核心部件关键工艺之外,传感器的芯片化、小型化、智能化、低成本化趋势,对应用行业和场景的深刻理解和把握,数据采集和集成应用的延伸也是要重点关注的共性问题。


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