什么是智能传感器，它在物联网领域，面临哪些挑战

智能传感器（intelligent sensor）是具有信息处理功能的传感器。智能传感器带有微处理机，具有采集、处理、交换信息的能力，是传感器集成化与微处理机相结合的产物。与一般传感器相比，智能传感器具有以下三个优点：通过软件技术可实现高精度的信息采集，而且成本低；具有一定的编程自动化能力；功能多样化。
面临三大挑战：
第一个挑战是技术本身。供应商欲利用其核心MEMS和系统技术来完成这项不可能完成的任务。对于工程师来说，这是一种物理限制的挑战。封装尺寸不能无限缩小，而对低能耗和高性能的要求也不断提高。供应商不得不改进系统，使其更智能、更具感知性。要实现这一目标就必须使技术跨越多个产品平台。
第二个挑战源于行业宽泛的分散特性。当下，MEMS传感器的大部分收益来源于智能手机每年智能手机销量超过十亿部，每台智能手机至少包含一台MEMS传感器。根据智能手机原始设备制造商(OEM)设定的规格，BoschSensortec等厂商开发了相应的MEMS传感器。
最后的挑战则是呈几何式增长的复杂性。物联网系统本身十分复杂，只提供组件已不能满足原始设备制造商的需求，通常需要一站式解决方案或参考设计。

物联网和测控技术与仪器专业本身就是基于信息技术、通讯技术以及计算机技术的一门交叉性、综合性、应用性极强的控制工程学科，它是人的大脑以及感官的延伸。目前这块内容也非常受到行业重视，像今年第四届物联网传感器峰会就要在乐清举办，之前也已经连续举办过三届，相信通过行业和政府的不断努力、支持，我国这项技术会越来越好。

物联网是通过传感器和物联化、互联化、智能化的网络相连接以全面感知、可靠传送和智能处理，将人、物品和网络全面连接。对于低成本可控的技术整合，通过全面的数据收集联网、分析和优化，更好的支撑和管理一个城市或者一个区域。在我国的战略性新兴产业中，包括物联网在内的新一代信息技术产业具有资源消耗少、环境影响少等广泛特点，呈现出迅速发展的势头。据测算，随着以智能服务为核心的智能交通、智能电网、智能医疗、智能家居、智能工业等物联网重点应用的局部展开，到2020年中国物联网产能市值将达到2万亿以上，物联网产业的发展对加快转变我国经济发展方式的转变、建设智能城市，推动产业结构战略性调整，增强我国自我创新能力、提升社会和公共服务能力具有重要的意义。

●传感器技术：价格低廉、性能良好的传感器是物联网应用的基石，物联网的发展要求更准确、更智能、更高效以及兼容性更强的传感器技术。智能数据采集技术是传感器技术发展的一个新方向。信息的泛在化对传感器和传感装置提出了更高的要求。具体如，微型化：元器件的微小型化，要求节约资源与能源；智能化：具备自校准、自诊断、自学习、自决策、自适应和自组织等人工智能技术；低功耗与能量获取技术：供电方式为电池、阳光、风、温度、振动等多种方式。
●设备兼容技术：大部分情况下，企业会基于现有的工业系统建造工业物联网，如何实现工业物联网中所用的传感器能够与原有设备已应用的传感器相兼容是工业物联网推广所面临的问题之一。传感器的兼容主要指数据格式的兼容与通信协议的兼容，兼容关键是标准的统一。目前，工业现场总线网络中普遍采用的如Profibus、Modus协议，已经较好地解决了兼容性问题，大多数工业设备生产厂商基于这些协议开发了各类传感器、控制器等。近年来，随着工业无线传感器网络应用日渐普遍，当前工业无线的WirelessHART、ISA100．11a以及wIA—PA3大标准均兼容了IEEE802．15．4无线网络协议，并提供了隧道传输机制兼容现有的通信协议，丰富了工业物联网系统的组成与功能。
●网络技术：网络是构成工业物联网的核心之一，数据在系统不同的层次之间通过网络进行传输。网络分为有线网络与无线网络，有线网络一般应用于数据处理中心的集群服务器、工厂内部的局域网以及部分现场总线控制网络中，能提供高速率高带宽的数据传输通道。工业无线传感器网络则是一种新兴的利用无线技术进行传感器组网以及数据传输的技术，无线网络技术的应用可以使得工业传感器的布线成本大大降低，有利于传感器功能的扩展，因此吸引了国内外众多企业和科研机构的关注。
传统的有线网络技术较为成熟，在众多场合已得到了应用验证。然而，当无线网络技术应用于工业环境时，会面临如下问题：工业现场强电磁干扰、开放的无线环境让工业机器更容易受到攻击威胁、部分控制数据需要实时传输。相对于有线网络，工业无线传感器网络技术则正处在发展阶段，它解决了传统的无线网络技术应用于工业现场环境时的不足，提供了高可靠性、高实时性以及高安全性，主要技术包括：自适应跳频、确实性通信资源调度、无线路由、低开销高精度时间同步、网络分层数据加密、网络异常监视与报警以及设备入网鉴权等。
●信息处理技术：工业信息出现爆炸式增长，工业生产过程中产生的大量数据对于工业物联网来说是一个挑战，如何有效处理、分析、记录这些数据，提炼出对工业生产有指导性建议的结果，是工业物联网的核心所在，也是难点所在。
当前业界大数据处理技术有很多，如SAP的BW系统在一定程度上解决了大数据给企业生产运营带来的问题。数据融合和数据挖掘技术的发展也使海量信息处理变得更为智能、高效。工业物联网泛在感知的特点使得人也成为了被感知的对象，通过对环境数据的分析以及用户行为的建模，可以实现生产设计、制造、管理过程中的人一人、人一机和机一机之间的行为、环境和状态感知，更加真实地反映出工业生产过程中的细节变化，以便得出更准确的分析结果。
●安全技术：工业物联网安全主要涉及数据采集安全、网络传输安全等过程，信息安全对于企业运营起到关键作用，例如在冶金、煤炭、石油等行业采集数据需要长时问的连续运行，如何保证在数据采集以及传输过程中信息的准确无误是工业物联网应用于实际生产的前提。

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