中国科学技术协会科普部指导，中国仪器仪表学会、吉林省科学技术协会等全国权威机构
今年以来，包括中央电视总台等权威媒体在内，对传感器知识的科普声音不断传出，《新闻联播》等重要节目，推出传感器系列科普栏目《传感中国》（相关信息参看《央视推出传感器系列节目》内容）；上海科技教育出版社推出“科学家之梦”系列科普丛书，其中就包括国内首本由院士撰写的传感器领域科普书籍《传感器与智能时代》（相关信息参看《国内首本院士写的传感器科普书籍出版！》）。种种迹象说明，社会各界对国产传感器产业高质量发展日益重视。
作为今年全国科普日主要活动，从9月19日到22日连续6场，中国仪器仪表学会邀请了九三中央科技委副主任郭源生、东南大学仪器科学与工程学院学部主任宋爱国、汉感科技集团股份有限公司董事长任红军、天津大学光纤传感研究所所长刘铁根、纽励科技（上海)有限公司商务副总裁王思本、重庆邮电大学教授李锐等行业大咖，向大家科普介绍传感器知识及中国传感行业情况。
本文，为刚刚完成的讲座内容，由九三中央科技委副主任郭源生，演讲《传感器技术与产业高质量发展机遇和挑战》视频内容及文稿（由视频转录，仅供参考）。详情见下文。
郭源生，博士；九三学社中央科技委副主任；中国传感器与物联网产业联盟常务副理事长；北京理工大学传感中心战略咨询委员会常务副主任；武汉大学、华东理工、北京邮电等大学兼职教授；原工信部电子元器件行业发展研究中心总工程师。国家发改委、工信部、科技部等项目评审专家；参与《中国传感器产业高质量发展白皮书》 、《中国电子元件行业“十三五”发展规划》等国家电子信息类规划的编写与审定工作。
各位观众朋友们大家好，欢迎观看由中国仪器仪表学会等主办，通过光明网等平台直播的“感知中国·身边的传感器”科普系列讲座，我是中国传感器物联网产业联盟的常务副理事长郭源生，我和大家伙儿一起来分享的题目是《传感器技术与产业高质量发展的机遇和挑战》。
众所周知，当前我们的祖国乃至全球正处于产业和科技变革的新的时期。作为制造业大国的中国，要想发展高质量，那么必须从基础产业的问题开始着手。也就是说，基础产业的产业化对未来科学技术创新和高水平发展至关重要。
今天我想针对传感器技术和产业高质量发展的机遇和挑战，以及如何在产业数字化和数字产业化，以及万物互联中寻找产业高质量发展的新途径，以及产业生态体系的建设和理念的创新。谈一些我个人的体会和想法。今天我想主题内容有以下六个方面。
首先我们要解决什么是传感器？传感器在系统中的作用是什么？传感器产业化的问题到底在哪里？如何来实现产业的变革与创新？那么到底它的产业化卡在哪个地方？我想针对这几个问题和大家一起来分享一下个人的这个体会。
前面所讲众所周知，当前的两个变革，其中有几个关键词希望我们大家能深刻的体会和理解。因为这次这个变革是主要是产业的数字化和数字的产业化。所谓的产业的数字化就是把传统制造业与现代信息技术或者是要数字化技术深层次地融合起来，让在产品生产、加工和市场推广的过程中实现全新的数字化。
第二个就是数字的产业化，这就要形成新的增量，也就是数字产业如何来产业化。这些关键词要希望我们大家能够深刻的体会和理解，这样也以便于我们在今后的过程中能够体会的更深。
一个就是渗透，这次产数字变革或者叫产业数字化和数字产业化的变革过程中，他始终在区域、领域和各行业和日常生活中始终都有渗透。
第二个就是融合，它就多技术多产业的这种融合。现在没有哪一个行业，哪一个领域是能够独善其身的，它都是由跨界的这种融合来形成。
第三个就是协同。协同是主要是跨部门、跨领域和跨学科的协同。我认为最关键的协同是人才的协同。因我们现在这个条块分割和孤岛化，人才的孤岛化现象也极为严重，所以跨界的人才的融合就显得很关键和重要。
第四个关键词就是转型，也就是结构。如何调整和转型。传统产业已经到了天花板了。我们把传统制造业向新一代信息技术融合和转型的过程中，转型就变得尤为关键。
当然第五个关键词是服务，这个是更重要的一点。后面再讲产业的时候，我会强调这样的产品的在生产的全部过程中不是简单的这么一个生产的全部过程就完成了。它甚至是包括全生命周期的服务。
所以这个服务就变得尤为关键。当然对企业、地区和行业来看的话，也有几个关键词，那就是存在着机遇和重新定位和如何来协同，如何来打造体系，如何来实现创新。我个人觉得创新的最关键的是理念的创新。我提出来理念的创新比产品技术创新更重要。
谈到这个传感器的发展，或者说谈到产业的变革，或者谈到数字化的经济。不能不说信息技术是至关重要的。信息技术在其中也发挥着主要的和主导的作用。信息技术是什么呢？实际信息技术是由传感器技术、计算机技术和通信技术构成的。也就是说，信息技术是由信息的采集，信息的传输和信息的处理构成的。
信息技术发展也有其自然的规律和它发展的这个脉络。也就是说它是遵循一定的规律来发展的。当今世界新技术发展有它自然形成的这么一个规律，或者说历史是必然联系的。
我们来解释一下，就是上世纪80年代个人计算机的诞生，形成了信息技术的第一次信息化浪潮。也就是说信息技术发展是浪潮一个浪潮的发展。第一次浪潮是个人计算机的诞生，它遵循的是摩尔定律，产生了一大批的国际巨头企业。经过第一次信用浪潮，我们把运算的手指化了，也就是现在以至于我们现在的这个手机的功能和80年代的一个房间。这么大的巨型机这个功能是一样的，甚至比比他那个功能还要强大。这就是摩尔定律推动下的第一次信息化浪潮。
第二次信息化浪潮是本世纪初互联网的诞生，以至于我们人与人之间距离无限拉近。就你在地球那边，我在地球这边能够最终靠网络，甚至通过后面发展的1G2G3G4G无移动互联网络。可以把人与人之间无限拉近，这是第二次信息化浪潮。
第二次信息浪潮遵循的是梅德卡夫法则。也就是说网络的价值和用户接入数的平方是成正比的。所以以至于延续到今天，包括流量，包括网络的价值，甚至当初一夜之间有很多人变成了亿万富翁。就是因为他遵循的是梅特卡夫法则。
第三次新闻浪潮就是2009年这个IBM提出智慧地球，也就我们国家提出2010年提出感知中国。这是第三次信息化浪潮。第三次信息化浪潮遵循的是这个达维多定律。什么叫达维多定？你就是先入为主，就在某一个领域，某一个系统，谁在某一个领域或者某一个什么，甚至某一个国家占据主导地位。那么就先占据了市场技术和应用的50%。另外其他人就占另外的50%，这叫达维多定律。
我们通过三次新浪浪潮看出一个问题，就是说当计算机形成个人化的时候，数据处理的能力发挥到很大限制的时候，通信技术就紧跟而上了。当通讯技术发达到很大的时候，也就是现在5G的诞生。我们5G现在说没有场景，没有这个数据，这个5G不能充分发挥它应有的作用。这就导致我们需要第三次信号浪潮能够赶上，那就是叫物联网时代，也就是感知技术的发展。
因为我们把一个人比成一个完整的信息系统的话，计算机就相当于大脑通讯就相当于神经，传感器就相当于我们的五官和皮肤。我们试想一下，如果你的大脑很发达，你的通讯神经也很敏感。可是你的五官如果不行，你看不到，你听不到，你闻不到，你摸不到，你感觉不到。那是不是这个大脑和通讯就闲置了，这个道理就在这个地方。所以以至于我们5G发展现在受到很大的限制，是因为感知技术不行导致的。
它的这个一定是在数据的来源上。因为大家知道数据传感器是一切数据的源头，它叫数据之母，所以没有传感器就没有数据，没有数据。你那哪来大数据呢？你哪来模型呢？你大模型如果纯从理论上，那就变成仿真了，是吧？就不需要了，那就不叫模型了，那就是仿真了。所以只有我们的数据落后，导致我们的模型也落后，是吧？你的运算模型也就不行。更重要的一点就是我们没有足够的数据，或者我们没有足够的技术来采集数据，以至于我们的创新能力也不行。所以问题就是它是一个逻辑上的一个逻辑关系。
我们看看有没有第四次信息化浪潮是有的。第四次信息化浪潮叫人工智能。也就是说第一次新浪浪潮解决数据处理问题，第二次解决了通讯传输的问题。第三次解决数据采集的问题。第四次就要能解决，就要就要解决应用的问题。也就是说通过前三次信息化浪潮，只要结合足够的数据和数据模型，就实现人工智能，是不是这个道理？也就是说前三次信用浪潮是解决了感知问题。
从第四次新闻浪潮要解决认知的问题，也就是大脑如何来具有智能化、自动化的学习功能，也就是这个大脑是带引号的，就是计算机，也或者说叫系统能够实现学习和自主学习功能。这就是人工智能技术，我给大家理出来一个脉络，我们再看看物联网，也就是万物互联这个生态模型是什么样子。我们刚才讲了，如果拿信息技术来比喻的话，那么一个完整的信息系统或者说产业链的构架就是这么样来形成的。你看感知技术就起这么个作用。其实逃不出信息技术的三大支柱，也就是逃不出信息传输，信息采集和信息处理。你看我们如果把这个作为一个完整的信息系统来，那么感知技术采集到的信息形成的这数据存到哪里了？这是云放在这里叫云形成的，叫大数据。再经过深度学习，才叫人工智能才能应用。
从第四次新闻浪潮要解决认知的问题，也就是大脑如何来具有智能化、自动化的学习功能，也就是这个大脑是带引号的，就是计算机，也或者说叫系统能够实现学习和自主学习功能。这就是人工智能技术，我给大家理出来一个脉络，我们再看看物联网，也就是万物互联这个生态模型是什么样子。我们刚才讲了，如果拿信息技术来比喻的话，那么一个完整的信息系统或者说产业链的构架就是这么样来形成的。你看感知技术就起这么个作用。其实逃不出信息技术的三大支柱，也就是逃不出信息传输，信息采集和信息处理。你看我们如果把这个作为一个完整的信息系统来，那么感知技术采集到的信息形成的这数据存到哪里了？这是云放在这里叫云形成的，叫大数据。再经过深度学习，才叫人工智能才能应用。
我们现在要解决的是什么问题？我们现在往往是解决的是人联网的问题，以至于我们没有场景的原因。比方说5G没有场景，没有应用，所以没有数据跑，原因是解，只能解决人联网。你现在拿着手机叫5G手机，还是人联网，它并没有解决物的问题，为什么没有呢？是因为感知技术成为瓶颈了，成为障碍了。所以我引用两岸电视陈金亮先生，他认为是最大的瓶颈是传感器。
我们再看第二个问题，就是国际对传感器是怎么认识的。福布斯认为当前乃至今后几十年影响和改变世界格局和我们生活的十大科技技术，它把传感器列为只手，就它是一切数据的基础和根本性技术。所以，美国从2010年开始，实际上从09年、08年、09年就开始了，每年就69亿美元财政预算用于支持进行传感器的研究。而其中拿20%资金做传感器的基础研究。
什么叫传感器基础研究呢？就是敏感机理和敏感材料，以及敏感技术和敏感工艺，这是基础性研究。这基础性研究出的成果才是有意义的。
他提出来80年代个人计算机的普及，以至于把运算手指化了。就是我说的第一次信息。他把运算手指化了。90年代末有互联网的出现，使人们利用互联网实现了信息的全球化，也就是人与人之间的距离无限拉近了。本世纪最大的变革就是通过网络技术，把万物是把物质世界联系起来，赋予它一个电子神经系统，让他具有可感知信息的生命。也就是他能够发出他自身的这种信息，和人们需要采集他的这些信息。
这个核心就是传感器，它把它认为叫传感器革命。之所以称为传感器革命，是因为传感器除了应用无处不在，除了所有的系统都要应用到之外。还有一个就是传感器自身的新原理、新技术、新工艺和新材料也需要变革，也需要创新，也需要革命。
这是他对传感器认识的高度。我们看看我们通过传感器技术可以解决探知宏观以及宇宙的奥秘。来生命科学我们要探知我人类自己的奥秘，要解决自身的奥秘。比方说传感器可以听见原子的声音，就是原子发出的声音能听到。那么请问人类再有特异功能的人，你能听到原子的声音吗？你是听不到的。
所以你要创新，没有传感器，你怎么去了解自然科学里面的很多数据呢？怎么能了解到它的技术的本质和本质呢？或者你怎么去创新呢？你没有这些依据的话，你怎么创新？没有这信息数据依据，你怎么创新呢？所以这就是当然下面我们就讲这个传感器的技术和产业的现状是什么？
我们都知道，传感器是一个多品种小批量传感器。为什么在信息技术三大浪潮中最后一个出现不是信息采集到传输再到处理。为什么传感器产业化就这么难？我说这个问题问的非常好，也非常关键。我在这儿也给大家解读一下我个人的一些理解。第一个就是传感器本身就是多品种，小批量，它不像计算机，计算机大脑一个芯片，遵循摩尔定律，解释的很清楚是吧？它产业集中度比较高，快速的能形成规模化生产。
第二个就是产业规模情况。全球大概现在有接近一万多家，一万多家大概是这么来分的，其中美国就占据了三分之一，欧洲占据三分之一。我们中国也有一千多家，现在大概是两千多家，大概是2100多家这么一个规模。
我把它分为三大敏感，里面分为八大产主流产品。第一就是声明，也就是声音传感器。第二大的就是利敏，利敏的这个市场价值是最大也是最高的。第三大敏感就是光敏，也就是我们的摄像头，甚至我们还有红一种红外光激光类的叫光敏，还有气敏，就是测这个嗅觉传感器，测气体的有毒有害气体。磁敏就是测转速的速度位移等等，这些叫磁敏，就磁磁场等等。还有就是温湿度，这个好理解。温湿度再一个就是射频，就是测这个固定和标准的这些东西。
比方说我这一车一车厢或者一个成熟的产品，我贴一个电子标签儿数，它的个数和数，他和他所在的这个位置在哪里？那生物敏就是包括这种核糖核酸，这些很少，它是个小众的中的小众。但是因为很多生物传感器实际有很多物理化学传感器转化成为生生物的应用的，它也属于这一类，就跨界的一种，这八大敏感就覆盖了三大类型的物理量，化学量和生物量的所有的传感器。
第二个我想讲这个技术创新和发展趋势是什么？就是传感器。你讲了半天，那么它的技术到底有哪些？它有发展趋势在哪里？它是不是有什么创新的这个空间，对吧？
我想这个敏感机理和材料，这是一个技术创新的一个发展趋势。比方说硅基硅电容、半导体薄膜、陶瓷，甚至包括各种金属建设、红外光纤锯齿等等，这些都属于材料叫敏感机理与敏感材料的创新。这个创新是可以说是无休止的进行下去。也就是说这里面有很多可以进行创新的DT创新的内容。
第二个就是工艺技术的创新。刚才我讲了工艺技术创新，就是我们过去传统的工艺叫制造传感器，叫多品种小批量，把它叫工业工艺品，叫微雕叫工艺微雕。现在通过硅基材料叫半导体，这个材料可以看到这是在显微镜下能看到的这么一个微型的东西，可以做到非常小。在一个芯片上实现一个很小的一个功能，这就是叫mems工艺技术，叫工业微雕技术，微机电工艺系统。是这么一个，我们可以把通过前面的材料，然后结合工艺创新。
第三个创新就是把它器件化。如何把它器件化。我讲这个硅谷，硅谷二十多年来就是围绕着mems工艺技术，以硅基材料为基为为基础，以mems工艺技术为主线的，按照不同行业领域里面的需求，形成各种不同器件的这种设计创新。就硅谷20年来就干这个事情，前面的功率是一样的。后面就是根据不同的应用场景和不同的需求。我设计成，这你设计成，我这个公司设计成这个样子，你公司设计成那样，这就印证了我前面说的这个传感器的基础会影响技术创新，是不是会制约技术创新。如果我们把共性的工艺技术解决好，那么对于产品和器件化创新就有了提供了保障了就有了支撑和赋能了。如果器传感器的器件能够五花八门，多样化能够集中起来，那对于应用的创新又提供了支撑和保障，是不是这个道理？
第四个创新就是如何把传感器实现智能化和节点化。什么叫智能化？节点化传感器领域之所以认识不高，或者产业化规模不行，或者应用水平提高不上去，其中一个最大的原因就是造传感器的人不知道咋用。用传感器的人不懂得这传感器的性特征和性能是咋更不知道是咋造出来的。所以我简单说就是用传感器的，不知道咋造的，造传感器人不知道咋用。
那么怎么去解决这问题呢？就是传感器叫无线网络，叫智能化，也就是系列化、微型化、数字化、网络化和智能化。就像傻瓜都拿来就能用，这是一个。
第二个就集成化。什么叫集成化？叫多维度多参数的集成。就是我这一个智能节点可以测三个参数，测五个参数，我把它集中上来。有可能一个芯片测两个参数，也有可能多个芯片集中在这里头变成一个节点，这是需要解决传染性，需要产业化，需要解决的问题。这就是需要我们传感器企业需要思考和需要发展的问题。
你比方说这个传感器叫胶囊，胶囊里面它有多少个传感器呢？它要测光的里头光测光还不行，它里面还要有词，还要有力是吧？他还不止一个光，对吧？所以这里头这个传感器它虽然是一个节点，它要用很多东西，比方说是电子昆虫。电子昆虫里面它要高度，它有词，它有压力是吧？它还有摄像头，它这是一个节点一个智能节点。
你比方电子灰尘撒在空间里头，他要采集走我的这个数据，它不是一个维度，我说你在一个控制系统里面的好与坏，或者说你这个先进性是否是最先进的，好与不好取决于你选了多少个参数和多少个维度。如果我选了四个维度，你选了六个维度，你的技术一定比我好。但是你选了六个维度，我选了八个维度，或者我选择八个参数，那我的水平一定比你高。我说这个区别就在这儿。
从应用层面来看的话，我觉得传感器的应用场景和理念创新就显得非常重要了。其实大家都知道这个叫可穿戴，其实眼花缭乱缭乱的可穿戴设备，本身就是一个智能传感器节点，它就是带着边缘GS 计算和远程通讯的这么一个节点而已，是吧？就是它的功能稍微系统化了一点儿，只不过是它有些带显示了，有些还没有带显示，有些带通讯的，有些没有带通讯。
我们再看智能汽车里面，它要分内传感器和外传感器。什么叫内传染器？就是内部发动机系统。刚才讲了ECU系统，比方电子燃油喷射系统，比方电池，整个电池和电机，以及驱动整个系统，这个叫内传感器。什么叫外传感器，与环境交互的传感器，对吧？智能驾驶，它测来测这个距离，还有和周边的这种互动，这种传感器叫外传感器。
一般传感器你看内传感器就有这么多种类，从五大系统底盘发动机系统对吧？就是发动机总成这个系统。第二是底盘系统，底盘系统包括轮胎，包括这些。第三个就安全驾驶系统，第四个就娱乐休闲系统，舒适娱乐休闲等等是吧？这些都属于五大系统，都有不同种类和不同数量的传感器。
现在讲了说我新能源汽车和新型传感器。那就我认为新能源汽车传感器不但没有减少，反而增加了。因为内传感器不同了，但是外传感器用的多了，对吧？以至于我们汽车的这个选配智能化程度越高，说明里面的传感器越多，它才能选配，才能搞。
我们再看看高铁，高铁中现在每辆车用到2500多只传感器，是2480是2500多。高铁里面所用的传感器，下一步发展。我们知道现在高铁在运行过程中，它的路基状况和环境状况和道路安全状况，是需要后半夜检测车去测的。我们把所有的这传感器加上，不要两千多个了，每一辆车上加上2万个传感器，他就把环他把环境的这个参数实时的就传回去了，就不要后半夜检测了，是吧？
每一个枕木，每一个轨道，甚至周边，每一个网络，甚至包括每一个电杆，每一个什么情况发生变化了，没有，路基沉降了多少，它都会实时的传回去。就是在运行车上就把它传回去了，运行车上传回去。每一辆车都在跑，而且它这个数据还变成了一个连续的数据了。而不是你光后半夜去跑，你看到的数据是离散的，数据不是连续的。所以这样的话测的就会更好。
我们看看无人生产线所需要的是美的空调生产过程中用了很多这样的机器人儿或者什么的，每一个过程都是按照仿真，或者按照如果我们按照实时在线的这种状况，那就可以在生产过程中把性能，把这些指标，甚至把优劣都能够鉴别和判断出来。而不是在生产完了以后，智能化生产完了以后再去检测它。不不不是这样了。所以这就需要理念去创新了。我们看看这种市政机械工程，这是德国的，它这个里面就是装了很多个传感器。你看它遇见这个障碍的时候，它不是硬这么扛过去，它可以绕过去。如果没有传感器，你要变成仿真，那么遇见这种路障，它就硬扛过去了，就硬往过扛了。而不是像这样的，你看像这样加一下，再这样，哪地方没扫上，没那个时他也会清晰的能够看到这个，去把它做出来。
在农业机械化的过程中，传感器更是必不可少的，特别是在西方，人力成本比较贵的情况下，你比方说在硅谷，在加拿大，在德国，他们人力成本很高。你像硅谷，在洛杉矶，在加州往洛杉矶走，那个过程中有很多都是通过农业现代化种的花卉，种的水果，种的是都烂在地里，没人采。因为采的成本比比卖的成本要高，所以你采回来还卖了，这还不够付工资钱。所以他就基本上通过农业机械化和现代化来实现的。采葡萄也是一样的一样的，它能够实时的能看到，把这个准确的能够采下来，而不是说剃光头样。你看把把那个葡萄架子都剃了，那不行的人只能进行辅助性的工作，你当然和人比，你看人就不能够和他比了。
传感器，到底这个理念创新应该怎么去解决这个问题呢？我们看看我举一个例子，我们来看看高铁中的理念创新。就是我说我们把每一个运营化的汽车运营化的列车全装上传感器，它就变成全息化的动态监测技术了。地铁也一样是吧？就把这个检测车就不要了，把他的东西就装在每一个车里面去，让他实时的传回来，不要在这里面算到后台来解决这问题，对吧？
还有一个创新，就是我提出来叫家庭智能终端。家庭智能终端要解决我的数据，我所有我的数据归我，我让你用才是我的，让你用，不让你用你的数，你不能用我的时候，我们现在数据都我们大家数据都裸奔着，那么这个数据就要有一个地方叫分布式存储。所以私有相当于私有云进入家庭，真正意义上的私有云不是装几个路由器，不是装几个节点就可以，不是这样的。我们拿一个1200万人口的一个城市来算一下，250万个家庭。如果一个家庭智能终端1万块钱，你算算就是多少，就250个亿，你要2万块钱，就500个亿，就一个城市就有五百亿的市场，你要一个手机，现在都一万多块钱，你要一个家庭正终端卖5万块钱，你就是一千多个亿。
我们再看看这个传感器和私有云和人工智能技术的融合，在家庭里面用于个人健康的管理。比方说。这个马桶上装了76只传感器，撒泡尿或者解个大便。他的13个生理参数指标就传到这个平台上了。平台上有他这个人的基准，也就是他的模型，他的健康数据模型。然后就算哪一些超标了，会后台会提醒你干什么，再超标了会通知三甲医院来，怎么处理就解决了。
慢病监测与管理。慢病这六大慢病是吧？癌症、高血压、血糖这个。就是六大慢病，这个都可以通过精准化的模型对个人进行慢病健康管理。所以我提出来叫居家养老社团、社区帮老科技助老。科技助老就有8到10万个亿的市场。我现在说制造业转型升级，数字产业化都找不到方向。我说我看到处都是钱，问题是企业你有没有这个战略定位，有没有这个理念去做这些事情，这就变成了很关键的。
家庭智能终端发展的下一步就是家庭机器人用于智慧养老。我们看看它这个智慧养老可以有几大功能，至少有五大功能。第一，和这个家庭智能终端结合起来就五大功能。第一大功能就是设备设施、管理功能，比如智能厨房，智能家居。总有人管理，智能家居里面各种安全传感器什么情况，是不是超标了，哪些地方会出问题，哪些需要通知维修，这些总需要人来管理吧。
这是一大管理，第二大管理就是数据存储。比方你的国际旅游拍的照片能够实时传回来，存到你这个终端产品里头来，对吧？你个人到外面做的一些买的东西干什么的数据，你外面检测或者你家里面可穿戴检测的数据，对吧？都能够。
第三大功能就是慢病的管理。比方说张大爷，我们的祖国现在2.64亿，老龄化人口有8000万，高龄人有2000万失能和半失能人，其中有800万完全需要护理的人。那么这些我建立家庭智能病房，这样的话他的翻身，他一晚上睡一晚上，他的生理参数指标就测到这个平台上。机器人来帮你管理，对吧？你比方张大爷是高血压，睡了一晚上，血压状况是什么样子，对吧？那么就可以把这个慢病给他管理起来，血糖、血脂、脉象、心动脑压、脑电、血、氧皮电、体温都可以实时的监测出来进行动态分析，这样就实现对慢病的精准化管理。
我们来看看生物传感器与人体之间的关系是一个什么关系？比方说你看这就是这么多相应的产品和人体之间的一个关系。所以你看信息技术的发展，如果我们拿人去作为一个完整的系统来比较，大脑是计算机，通讯是神经，那么五官皮肤就是传感器。如果我们把这个比成一个完整的系统，再加上四肢执行机构，那就是一个机器人，它就是完整的一个控制系统，叫智能化系统。就不是一个不是三大支柱和三大技术了，它就变成一个完整的信息化系统了。
我们看看设施农业，农业里面，我们现在把植物工厂已经和半导体车间的这个水平已经差不多了，也就安排的都一样。所以这样的话达到的净化程度是很高的。因为你进去就污染了，所以它里面要进行杀菌，优先性。我看到过几个植物工厂，大概七天左右从下取到转出来七天这个菜就能吃了。而且你不能洗一洗就污染了，它是完全无菌化的，直接就可以食用的。这里面就需要大量的传感器，对吧？要各种物理量的传感器都得要有。
你看再一个小型农业机械是吧？小型农业机械的发展速度也是很快的，我们国家最适合的这种就是小型农机。因为我们的是喀斯特地貌，山比较多，大型的机械施展不开，但是小型机械还是可以的，是吧？我们现在城镇化率不断的发展，不断的壮大，很多人将来都不会种地了。你怎么去解决这问题，你现在这个农业智能化和信息化就要跟进的这些里头都有很多相应的技术，时间关系我不能一个一个讲了一个讲很费时间，一个讲他如何来刨土，如何来。这里面传感器怎么用的，用了多深多浅，怎么控制的，咱们时间关系不能展开讲。
所以我得出一个结论，得出个什么结论呢？就是传感器技术是决定系统功能优劣的主要技术。无论是天上飞的、地上跑的、海里游的，是吧，还是手里拿的，它的性能好坏不是看它装了多少个微处理器，而是看他装了多少个传感器和装了多少类型的传感器。
比方说那个马桶本来就是一个马桶，那么他装76个传感器，它就可以测人体13个生理参数指标。而且通过13个生理指标把这个人的慢病进行精准化的控制管理。这个马桶就是智能化的马桶了，就变成了一个床。你给它赋予一个这么多的感知技术，一个汽车，你给它赋予一个感知技术。你比方说未来海洋，海洋从上海发到旧金山，那个货你要漂一个多月2个月，你要人在上面有什么用呢？人在上面是没有用的，它就变成一个船，变成一个大型的智能移动节点了。
你从这边发出去，那边到了它会自动停泊，自动卸货，装卸就完。那靠什么呢？就要靠传感器。因为你人在上面是不解决问题的传感器，它可以判断发动机的性能好坏，甚至它可以产生救援，都发出救援呼吁，甚至它可以自动去帮助机器人自动更换零部件，是？它变成一个智能节点，移动智能节点。所以这就是传感器决定的系统功能的优劣。就体现在这些方面。
我们再谈谈传感器行业到底存在什么问题，是吧？有没有问题？没有问题呢？为什么那么难？它的障碍到底在哪里？我分析了一下总共有八大问题。
第一大问题是没有达成共识，对传感器的认识是根本不清楚的。西方从80年代开始就已经认识到了他。从60年代开始发现七特别70年代开始制定了很多规划。你比方美国的星球大战计划，欧洲的尤里卡计划，日本的什么，叫叫什么什么计划，苏联的军事航天计划等等，这些都把传感器作为重中之重。因为他发现计算机在发达没有用，没有数据，通讯再发达，没有数据是没有意义的。所以技术传感器的发展制约了计算机和通讯的发展。这是美国人认为的。所以从六七十年代，各大计划都把传感器列为重中之重，去发展。
我们国家的差距在哪里？就体现在并没有形成对传感器的，这么战略高度的认识，因为这就比较复杂了。这个认识有管理部门认识问题，还有就是行业的这种科技人员的认识问题。所以我说我们的科技创新体系是在分蛋糕，不是在做事情。把持的人永远把持了，把钱花了，把话语权封了，这是最可怕的，咱们不展开讲了，就展开讲得罪人，还有一个认识不清楚的地方，就是对高科技产业认为能赚大钱，这个也是，所以就急功近利，太浮躁。
一个是对技术的认识，不清它的技术有两个，一个是技术的关键，技术的节点。比方说敏感行业的从材料到器件到工艺到装备，到产业化规模，到企业的市场化的准入的政策等等。这也认识不清。第二个就认识不清的就是对它的重要性和必要性认识不清。第四大的第三个认识不清，就认为高科技能赚大钱，所以这是最大的一个问题。你没有铺垫，你养一个孩子，你没有生他没有养他，没有把他培养成大学毕业，他凭什帮你赚大钱了，怎么能给你赚大钱呢？你都没有培养他，他怎么赚大钱？第二个问题就是战略定位和顶层设计不明确，对吧？
第三个，长期存在的基础技术和产业的偏弱的问题。就这个行业就偏弱，对吧？你就让一个人瘦弱的没人管他，长期没人管他，他不能能不弱吗？所以以致我们现在这个就很大的一个问题，都是在生存的边缘上。
第四个问题是行业自身存在的突出的问题。行业自身什么叫突出呢？因为它是高科技产业，都是技术人员来创新的。技术人员创新它存在一个很大的问题，它把产品技术指标弄得很好，产业化的能力不行，就是科学家不等于企业家，这两个不能绝对划等号的。
第五个就是技术的，比方应用领域里面的跨界不行。我在这个行业应用这个行业我不懂了，对吧？那技术的融合也不行，我得把这些技术，我的我时间关系不能展开讲，有很多案例，就是很有啼笑皆非的案例。
第六个就是政策的缺位和是不配套，就没有对，这个没有。第五。第七个就资本关注度不够，认为他不能快速赚钱。然后第八个问题就是评价体系的问题。无论是应用部门的评价，对这个行业产业发展产生影响也是不利的。这时间关系我们不能展开讲了。
这里讲两大突出问题。我们认为这个能不能解决呢？我举两个例子是很容易去解决的。比方说我们企业构建了一个自主完整的创新体系，让歌尔声学发展到传感器和已经到两百多个亿了。现在它整个的应用生态体系已经达到1000多个亿了。现在今年说能突破1500个亿还是1800个亿，我记不住这个数据了，是很庞大，就一个公司就能达到一千多个亿，将近2000个亿，那就很厉害了。何况传感器这一块就达到了达到200个亿是吧？一个产品那就很厉害了。
第二个就是我觉得从行业的协同的跨度管理，我觉得这个也是，你比方说我们这次大家都知道疫情里面这个温枪不好解决。很多人就问我，这个温枪，为什么我们北京有个区，拿来温枪时候不灵，喊他呢？我说因为第一他没有装这个传感器，他给你弄的是一个算法，是个假的，那当然不行了，我们当初供应部要解决这个配套能力，我出了主意。比方说六个节点，13家企业，你把它协同一下，这个产业化很快就解决。我说不出两个月产业化问题去解决。当初我们一只传感器已经卖到580块钱了。而整个这个枪最初的时候才卖二三十块钱，最后这个枪能卖到好几千块钱，还买不到。很快的听了这个方案以后，很快的就把这13个企业进行。
我说你去找这13个企业，我列个单子，比方说芯片，谁家的这个热电堆的芯片是谁家的管座管帽是谁家的，这个管管封装是谁家的，是吧，电路是谁家的，显示谁家的枪，船枪只有多少家。把这总共13家企业拉成一个完整的产业链，由政府主导来推进。很快一个半月产业化就解决，没两个月就解决了，三月份开始动，到5月10几号，不到5月20号，传感器就跌到六块钱了。热电堆传感器跌到6块钱，从五百多块钱跌到六块钱。
所以你说产业化难度有没有，有，但是谁来去选择企业，没有能力牵头，除非像戈尔这样的企业自己成立一个体系。那你剩下的企业都是多品种、小批量，企业规模上规模的都很小，都是科技人员的。你没有人去推他这个产业化，它是很难自己成体系，它慢慢养，那是很难的。所以我们看看传感器产业所需要的瓶颈在哪里。它的共性工艺共技术就有这么多种食物种，我就不一一讲了。
第六个问题也是最后一个问题，如何来实现这个产业化？其实我前面已经讲刚才已经讲就是企业自己创业创新的能力不足，他的协同影响力也不够，或者说他没有这么大的投入去解决这问题。就需要行业来干来来解决。
那行业怎么来解决呢？我提出来一个打造这个双生态产业体系。也就是说通过产品技术、平台构架，也就是说，传感器行业本身需要政产学研用六位一体的产业生态。也是通过我们所提倡的工业互联网平台来解决传感器的产业化问题。听明白了没有？我觉得这个我不知道讲清楚没有，也就是传感器要把它产业化。
要么你像歌尔一样，大量的资金投入去打造自己的生态体系。要么你就要通过政府来打造，要么你地方现在政府到处在打造千亿级的企业，千亿级的产业。但是真正把这个产业给他的时候，他看不懂。第二他也不愿意干这就是行业发展难的另外一个视角来看他的问题。比方说产业生态体系的建设和服务之间的内容和商业模式的创新，对企业来说已经发展这种程度。
你比方说机械公司给波音现在不卖发动机了，他把发动机租给波音，说你这个飞机只要运行，我就收钱。我按数据按流量收钱，这样有几个好处。就他认为造一个发动机，四个小时，用一个发动机十几年、20年，可是维修服务全是我的。
我又不了解这一个发动机什么状态，我还不如把这个归属权全部拿来，然后让我来自己来管。我自己管理的话就表明什么呢？我自己对这个产品的全生命周期的数据我就有了，我自己就能够解决我的数据连续化的问题，也就是发动机的健康运行状况。我是实时的和全生命周期的掌控，形成了服务体系和产品的自信和商业模式的转化和转型，或者叫创新。
所以我就认为这是企业平台未来发展的出路，或者说企业产品化未来发展中。所以我给传感器行业，我就讲，我说传感器行业现在需要把场景拉进来，或者把行业或者把应用的案例或者示范要拉进来一块来弄，你才能够掌握。也就是你造传感器，你才知道哪地方用咋用的，我就提出来这个双生态，一个就是产业链的完整性和集群化。第二个生态就是服务业的平台化，改变一个完整的政产学研用服务的完整体系，来真正意义上实现产业的产业化的生态体系。
一个一个去打造，我想我们就能解决好这问题，包括我们的元器件，包括集成电路是一样的，包括我们其他的行业是相同传感器的问题，产业化的问题，解决好被这个产业的数字化和数字的产业化。它是一个节点，它既是通产业数字化，也可以通数字产业化，它也是创新的一个基础。如果有了，它就有了创新手段和工具，或者有了创新的素材，你才能不断的提高你的创新能力，才能更加体现你的应用水平，对吧？
不管是啥东西，不是传感器，多少决定了和类型决定了系统的好优劣吗？这样的话，未来传感器的应用和传感器的产业化会就会有条不紊的发展。好的，由于时间关系，后面的科普还有很多专家学者针对不一样的行业领域，对传感器到底怎么用或者用的情况。我们大家都希望各位观众能够持续的关注。好，谢谢大家。
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