2020传感器行业市场发展趋势分析，数据采集是基础传感器将随智能化快速发展

相较于物联网，我们认为人工智能技术更加关注机器自身的数据处理过程，尤其是数据运算的全面升级，而非万物互联带来的信息技术整合提升，因此受信息环境限制较少，其概念的出现也早于物联网。起初，人工智能的目的是从机器自身的角度实现智能化，但在当前物联网技术和理论逐渐成熟的条件下，人工智能的目标更加集中于跨越物联网与智能化理想之间的“最后一公里”，即实现机器对人认知能力的模仿甚至超越，具备“识别”和“学习”能力。

所谓“识别”，意味着机器能够对无特定范式的信息所转化的数据进行运算分析。具体而言，机器实现数据处理全过程主要依靠数据运算系统建立的映射，将输入和输出对应起来。然而，传统技术的局限就在于其并不能对数据输入端进行控制，尤其是在数据输入来自人类的情形下。当数据输入更加多元、传感探测能够捕捉到更精细的异同特征，而人们又要求输出结果体现这种多元和异同时，建立可“识别”的算法提取数据中的重要信息并进行运算就显得尤为重要。

相比之下，“学习”则是在“识别”的基础之上不断完成数据处理，循环实现对数据运算和人工干预结果的再识别和再储存，增加可供调用的数据库容量，表现出“学习”的本领。

人工智能这一具有颠覆性的创新技术不仅吸引了全球高校和科研院所通过欧洲“人脑工程项目”、美国“大脑研究计划”、中国“中国脑计划”等国家级研究项目积极参与，其高技术壁垒和广阔的市场前景同样吸引了全球IT巨头争相进驻、抢占先机。由于人工智能近年来刚刚兴起，市场垄断尚未形成，我国与欧美发达国家几乎同时起步。得益于我国信息技术的高速发展和互联网方式对生产生活的高度渗透，智能硬件和物联网发展迅速，进而为人工智能营造了良好的研发环境，也催生出了以百度为代表的世界领先的人工智能企业，有望对我国人工智能产业的未来发展起到良好的示范和带动作用。

表：国内外人工智能一流企业布局

资料来源：公开资料整理

自智能化道路开启至今，无论是物联网还是人工智能，都是人类实现生产智能化进程中的标志性阶段，其框架也均为旨在模仿人类感知和应变的数据处理全过程。因此，无论智能化发展到什么阶段，数据采集作为数据处理过程的基础和第一步，其传递的数据容量和精度将直接影响其后数据运算的结果，进而影响数据传达和应用的效果。

数据采集功能主要由传感器实现。作为最基础的环节，传感器能够将声、光、电、力、图像、温度、湿度、化学反应、生物分解等一系列自然变量和电子标签等物理化的信息转化成模拟信号/数字信号，为后续储存和运算提供数据支持。

传感器技术以其技术含量高、渗透能力强、市场前景广等特点和位居信息技术三大支柱之一的地位，长期以来受到发达国家的高度重视和大力支持。例如，美国提出了对国家长期安全和经济繁荣至关重要的22项技术，其中第6项即为传感器和信号处理技术，将传感器（特别是军用传感器）列为国家大力发展计划；而日本内阁也在2013年通过了日本未来IT战略《打造全世界最先进的IT国家宣言》，将传感器大规模应用、实现传感器在社会生活中的普及作为一项重要计划。

目前全球约有40个国家从事传感器的研制生产工作，研发、生产机构有超过65000家，产品达2万多种。美国、欧洲、俄罗斯各自从事传感器研究和生产厂家1000余家，日本有800余家。全球传感器市场一直保持快速增长，随着经济环境的持续好转，市场对传感器的需求将不断增多，2016年市场规模突破1700亿美元，2017年约约1900亿美元。我国传感器市场也持续快速增长，年均增长速度超过20%。

市场分布方面，2018年美国、日本等少数经济发达国家占据了传感器市场70%以上份额，发展中国家所占份额相对较少。其中，市场规模最大的3个国家分别是美国、日本和德国，分别占据了传感器整体市场份额的35%、20%、15%。未来，随着中国、印度、巴西等发展中国家经济的持续增长，对传感器的需求也将大幅增加。

表：世界顶尖传感器制造商

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