智能制造是数字技术与传统制造流程深度融合的体现。其中的核心是物理人工智能 (AI)，它将 AI 算法引入物理系统，例如机械臂、自动引导车辆 (AGV) 和计算机数控 (CNC) 机床。物理系统要能有效运行，离不开来自物理环境的实时数据，而传感器的作用正在于此。

工业传感器扮演着“眼睛和耳朵”的角色，在现代制造和自动化领域中已成为不可或缺的基石，从基础的测量设备蜕变为能够全方位监测离散自动化与过程自动化的精密系统。 当与 AI（视觉 AI、声学 AI 或物理 AI）相结合时，工业传感器让物理系统具备了自学习能力，进而助推制造效率、安全性的提升，并促进数字孪生技术和数据分析的应用 。本文将深入探讨各类传感器及其应用。

洞悉工业传感器及其工作原理

工业传感器是感知和处理各种物理参数的器件，如距离、压力、温度、流量、液位、运动、速度、加速度等。它们收集的数据，对于监测和控制制造流程而言，可谓举足轻重。收集到的数据随后会通过数字/模拟输入输出 (I/O) 及通信模块发送到可编程逻辑控制器 (PLC) 或 CNC。

环境传感器：

气体传感器、化学传感器等环境传感器，用于在需要保持警惕的环境中监控特定的有毒或易燃气体，常常集成在安全系统中。例如，NCV76124雨量和光线传感器最初为汽车应用设计，可通过光电二极管发射并测量反射光，进而识别环境中的颗粒物。再如，用于连续血糖监测 (CGM) 的 CEM102 电化学传感器模拟前端与 RSL15 蓝牙 5.2 微控制器配合使用时，能在极低的系统功耗下实现对化学电流微小变化的测量。

传感器的主要考量因素

为智能制造中的物理 AI 系统挑选适配传感器时，需重点关注以下五大因素：

应用所需的精度与速度： 传感器必须满足特定AI 任务对精度和速度的要求，例如实时质量检测、预测性维护、机器人控制等任务。

数据质量与可靠性： 传感器会随着时间推移生成海量数据，而AI 可对海量数据进行分析以挖掘其中的规律。能够持续提供可靠数据的传感器，对于训练和运行 AI 模型至关重要，可为整个制造生态系统中的敏捷决策奠定坚实基础。

互操作性与集成： 传感器应当能与现有制造系统无缝集成，并支持标准的现场总线和通信协议。换言之，新型 AI 传感器必须具备小型化特性且能够实现互操作。

网络安全与数据隐私： 随着联网传感器数量增多，网络威胁风险也在增高，对OT 和IT 安全的要求愈发严苛。确保边缘数据传输的安全至关重要，尤其是当 AI 系统依赖传感器提供的敏感操作数据进行决策时。为此，可采用具备自校准和冗余功能的传感器，用于检测和隔离威胁。

可持续性与能效： 在为物理AI 系统扩充传感器数量时，操作人员仍需将功耗控制在预算范围内，而具有低工作电流的传感器在系统扩展性方面具备显著优势。

综上，工业传感器是物理 AI 系统的基本构成要素，使物理 AI 系统能够在边缘与云端对真实世界进行感知、理解和交互。随着 AI 的不断演进，传感器技术的进步将成为充分释放 AI 潜力的关键，助力智能制造领域开发出更智能且适应性更强的系统。安森美在智能传感技术领域具有优势，凭借丰富的传感器产品组合与深厚的应用专业知识，正走在助力客户向工业 5.0 转型的前列。