日本是世界上公認的三大傳感器強國之一，擁有眾多歷史悠久、技術底蘊深厚的傳感器企業。 本文來自日本下一代傳感器協會（次世代センサ協議會，JASST），該協會成立于1989年，旨在以“傳播和發展傳感器技術”為?標，在?本開展傳感器和執?器的研究和開發，主要?向?校、科研院所、?產?家等專業人員，村田、旭化成、歐姆龍、羅姆、橫河電機、富士電機等等眾多知名日本傳感器企業均是其會員單位，是日本影響力較大的傳感器行業協會。 2018年協會成立30周年之際，發布了《傳感技術的普及與未來-智能社會X傳感器 2030》（センシング技術の普及とこれからの社會——スマート社會 × センサ 2030）），報告主要指出了未來10年（2020-2030），傳感技術發展和應用最迅猛的9大領域，并從系統開發的?度介紹了應注意的傳感技術（及其外圍技術）。 相信2022年這3年來世界傳感技術的發展，已經部分驗證了這份報告的遠瞻性。這些領域，也是許多日本傳感器企業進行技術開發、布局的領域，我們來看看吧。 未來的傳感技術將與對應“大腦”的AI和云，以及對應“神經系統”的物聯網和5G協同融合，全新的基礎設施將被不斷地創造出來。從2020年到2030年，“先進傳感系統”將解決各個領域的技術問題和加快社會創新。 作為支撐智能社會的“幕后”，傳感技術的重要性會越來越高。 幸運的是，全世界都在積極討論??智能、物聯?、社會 5.0 等，傳感技術定位為基礎技術，其作?備受期待。

1、能源X 傳感器2030 在資源匱乏的日本，提升能源自給率成為緊迫的課題。然而，傳感器是擺脫化石燃料，向節能、可再生能源轉換不可缺少的關鍵器件之一。 汽?用的化?燃料將在未來逐步淘汰，取?代之的是電動汽?的崛起。 2030年日本國內電動汽車（EV）或插電式混合動力汽車（PHV）將占日本新車銷量的20%至30%。在電機、逆變器、電池等與電動汽車驅動相關的部分，使用了大量的傳感器，通過傳感器監視電能的流動，確保了系統的安全性和可靠性。

從節能的觀點來看，“零能源住宅（ZEH）”的引入也在推進。 零能源住宅，由絕熱性能高的建材，太陽能發電面板，能源調節器，高效率的住宅家電，家庭能源管理系統HEMS（Home Energy Management System）等組合實現。 日本政府設定了到2030年，國內新建住宅的能源消費量總和為零的目標。

另外，在住宅節能方面，家用的固定型燃料電池（能源農場）也起著重要的作用。在日本國內，到2030年，將有約1成家庭，大概530萬臺家用固定燃料電池被使用。 關于日本的可再生能源，因有FIT制度（固定價格收購制度）的支持，發電量逐漸增加。可再生能源，除了太陽光發電以外，（陸上）風力發電和生物能源，地熱發電，以及使用海洋能源的波浪發電等，日本設定了到2030年，可再生能源占總電力供給22~24%的目標。

2、健康?長壽 X 傳感器 2030 根據日本內閣政府的白皮書數據顯示，2025年日本高齡化率（65歲以上人口的比例）達到30.0%，預計2030年日本男性的平均壽命為82.39歲，女性為88.72歲。 在人均壽命100歲的社會，既要延長健康壽命，又要控制醫療、護理費，減輕護理者的負擔。為此，平時的健康監測和疾病的早期發現很重要，在這樣的需求下，持續監測生命信息的“生命感知”將被更廣泛利用。 2020年，全?聚合和管理信息的“個?健康數據平臺”（Personal Health Record，PHR）啟用。個人在醫院的臨床數據、藥房配藥數據、護理數據，都可以?次性查看。最終，個?的所有重要信息也將被整合到 PHR 中。

同時，從健康管理的角度出發，通過科學方法測量員工心理壓力的心理健康檢查正在企業間普及。壓力根據傳感器檢測到的唾液淀粉酶、呼出氣中的氨濃度、心跳紊亂等進行量化。這提高了人們對“心理健康”的認識，促進了精神疾病的預防。 在護理場所，使用監控傳感器和監控攝像機的護理將成為主流。它測量床上的重量負荷、起床頻率、活動量、睡眠時間、心率、呼吸等，并在檢測到異常（心律失常、呼吸暫停、下床跌倒等）時通知護理人員。

此外，還有一種將老年人體能下降形象化并導致跌倒事故預防的運動。 老年人的身體能力是通過測量下肢的肌肉力量和肌肉質量來量化的。如果跌倒事故減少，臥床老人的數量就會減少，照顧者的負擔也會減輕。 此外，將通過壓力傳感器、肌電傳感器和吞咽（吞咽食物）聲音的分析來測量老年人的吞咽能力，以防止誤吸事故。

在臨床醫學領域，監測患者生命信息并將其用于治療和護理的方法也將得到廣泛應用，這將使用大量附著在人體上的可穿戴傳感器和融入人體的傳感器。 例如，為了解病理，我們定期測量腦電波、心率、心電圖、體溫、血壓、血糖水平等。人工智能系統通過分析在醫療信息服務器中的測量數據，為主治醫師提供重要決策信息。

3、安全保障 X 傳感器 2030 為了防止災害和事故的發生，減少損失，在交通等城市生命線社會基礎設施中安裝了各種傳感器。 未來 10 年，IoT（物聯網）將在社會基礎設施方面取得進步，所使用的傳感器數量將呈爆炸式增長。（關于城市生命線相關內容，請參看《為傳感器裝上鴻蒙系統，華為盯上了這塊萬億級“肥肉”》） 首先，將開發檢測主要橋梁、隧道和斜坡（建設道路和住宅用地開發形成的人工斜坡）異常和測量損壞程度的技術。 傳感器和攝像頭用于監控需要警惕的位置，生成的測量數據和捕獲的圖像存儲在云端。基于人工智能的分析技術的引入將推動預測性維護，延長社會基礎設施的使用壽命，并降低維修成本。

關于交通基礎設施，我們將過渡到在道路、車輛和行人之間傳遞信息的協作型 ITS（智能交通系統）。 例如，在能見度較差的十字路口安裝側路傳感器，以檢測汽車、摩托車和行人的接近。該信息通過使用車輛到基礎設施 (V2I) 通信的道路傳感器傳達給車輛駕駛員，以防止正面碰撞。 此外，還有一種方法是讓接近的車輛通過車輛對車輛（V2V）通信直接傳輸有關本車位置和速度的信息，以防止碰撞。此外，行人和車輛攜帶的移動設備之間的互動也將開始。通過車輛對行人 (V2P) 通信，接收有關車輛接近行人的位置和速度的信息，移動終端會警告行人碰撞危險。 在日本，2020年開始提供5G（第5代移動通信系統）服務，2020年以后，這種5G技術將用于協同ITS。 為了減少交通事故，將使用傳感器和攝像頭對駕駛員進行監控。分析駕駛員眨眼、面部表情、體表溫度等，并檢測駕駛員困倦、疲勞、突然身體狀況不佳和注意力不集中的系統將得到普及。

此外，還將提高傳感器網絡監測地震、火山爆發、海嘯、洪水和山體滑坡等自然災害的能力。 傳感器節點的數量和傳感器可獲取的數據類型將增加，從而提高預測災害位置和損失的準確性。這將為居民提供適當的疏散指導和救援。 用于監測自然災害的傳感器和攝像機不一定安裝在人們可以接近的地方。具有自主飛行能力的無人機（無人駕駛飛行器），將用于深山、峽谷、偏遠海島等人類難以進入的區域進行預警、監視，以及傳感器的增設和維護。

除了應對災害和事故，從預防犯罪（安全）的角度，傳感器和相機的監控技術也將快速發展。 隨著基于人工智能的圖像識別技術的引入，安裝在車站、機場和街道上的安全攝像頭將得到加強。將可以實時識別多人的面部表情，更容易識別可疑人員和走失兒童，并追蹤特定目標。

4、機器人 X 傳感器 2030 現在，許多工業機器人和自動導引車在工廠運行，但在未來十年，“機器人”將作為消費和商業設備出現。 比如專注于與人交流的社交機器人（通訊機器人、服務機器人）、幫助做家務的家電機器人等將會流行起來。 這些機器人配備了用于障礙物檢測和人/物體識別的傳感器和攝像頭。根據從傳感器和攝像頭獲得的信息，我們創建了一個周圍區域的地圖，并將其作為確定下一步行動的基礎。在社交機器人方面，出現了人形、動物模型等多種形態的產品。云端AI用于模擬情緒表達、性格、學習（成長）等。 此類機器人在旅游景點和娛樂設施的導引工作，老年人福利設施的護理支持，以及為外國游客提供多語言接待和客戶服務等多種應用中被社會認可，將是不可或缺的存在。

掃地機器人是幫助家務勞動的家電機器人代表。機器人真空吸塵器將具有增強的傳感能力，并將能夠正確規劃復雜的清潔路線，例如躲避地板上的電源線。 此外，機器人還可以根據地板的狀況和污垢類型，選擇最佳的清潔和洗滌方法。隨著這樣的功能提升，掃地機器人的家庭普及率將逐步提升。

無人機（小型無人駕駛飛行器）將越來越多地用作使生活更方便的機器人。 2020年前后，無人機將開始在山區、偏遠島嶼等無人區投遞包裹。從 2025 年到 2030 年，包括城市在內的人口稠密地區的行李遞送將全面展開。無人機還將用于緊急響應，例如在發生災難時運送貨物。 此外，無人機的應用領域非常廣泛，包括測量和地圖數據采集、樹木和農作物生長情況的調查以及高處和危險區域的維護和檢查。

基于語音輸入搜索信息、播放音樂視頻、控制智能家電的AI音箱和AI顯示器也將逐漸普及。盡管這些設備沒有移動部件，但可以將它們視為代表家中人員操作計算機和電子設備的“代理”型機器人。 這些AI助手設備，利用云端AI進行語音識別、自然語言識別、機器翻譯等。 未來，隨著深度學習技術的發展，對句子所表示的“意義”的理解將會提高。我們還可以通過關聯句子和圖像來識別和搜索。 此外，隨著可連接和控制的家電和傳感器種類的增加，人工智能輔助設備將在智能家居的構建和運營中發揮核心作用。

5、UI（人機交互） X 傳感器 2030 隨著高精度傳感器和相機變得越來越便宜和越來越商品化，用于向計算機發出指令和從計算機獲取信息的人機交互 (UI) 技術將會發生變化。 目前主流是通過顯示屏交換指令和信息的圖形UI，當然支持語音交互的設備數量也在增加。 除了這些之外，未來還會有越來越多的設備使用手勢、觸覺和人類思維本身作為人機交互的操作。 對于使用手勢作為輸入方式的 UI，我們使用可以獲取目標對象的距離信息以及圖像的傳感器，例如 TOF（飛行時間）類型的深度圖像相機或雙鏡頭立體相機。 這些傳感器讀取人體四肢和指尖的動作，推測用戶的意圖，切換設備的操作模式、處理內容、顯示畫面等。 這種手勢識別技術已經應用于游戲機、智能手機、HMD（頭戴式顯示器）和車載信息設備。 2020年至2025年，還將引入社交機器人、AI輔助設備、智能手表、電子標牌（數字標牌）等。

隨著 HMD 和可穿戴終端的普及，從計算機獲取信息的技術正在出現新的發展。AR（增強現實）技術將通常人類看不見的事物和信息疊加顯示在真實視野中，將擴大應用領域。 AR目前正在游戲機和智能手機中投入實際應用，但未來它將用于制造/維護、建筑、物流和醫療保健等工業應用。

通過皮膚的觸覺傳達信息和意圖的觸覺反饋（haptics）技術正在逐漸被引入。 觸覺反饋使用傳感器讀取手的位置和運動，并精細控制執行器產生的振動和氣壓變化，以及電刺激的強度、頻率和持續時間，以實現逼真的觸覺感受。 觸覺反饋用于游戲機、VR（虛擬現實）設備和智能手機，但 2020 年左右，它還將被引入到車載信息設備、家用電器和街道信息終端（kiosk 終端）。 此外，現今技術已經嘗試記錄和再現觸覺。用指尖觸摸物體，用壓電元件傳感器檢測皮膚上產生的振動。傳感器的輸出信號被調制到人類可以感知的頻率，并被傳感器放大器記錄下來。如果您根據這些數據操作換能器，您可以將觸覺傳達給第三方。

傳感器和相機的商品化，將促進測量大腦活動的設備的小型化和成本降低，這為技術應用鋪平了道路。 例如讀取大腦中的生物信號，并將其連接到計算機和機器人的腦機接口（BMI），定量分析消費者心理的神經營銷學。 2030年，大腦活動測量的應用領域將急劇擴大。

6、自動駕駛 X 傳感器 2030 為了避免交通事故的發生，減少事故造成的損失，如今的汽車配備了各種駕駛輔助功能（碰撞制動、車道偏離警告、定速巡航和跟車距離控制等）。 未來，這些功能將繼續得到增強。例如，夜間和惡劣天氣下的行人檢測（夜視）功能以前僅限于豪華車，現在正在大眾市場汽車中安裝。 汽車的自動駕駛技術是將上述的駕駛輔助功能與實時進行識別、判斷、運算的AI技術相結合來實現的。 例如，基于傳感器的信息，它配備了實時創建和更新車輛周圍環境的 3D 地圖的功能，以及代替駕駛員確定適當的行動方案和行駛路線的功能。 由于法律問題和社會接受度問題，全自動無人駕駛成為現實還需要一段時間。然而，駕駛員管控下的自動駕駛和有限控制的無人駕駛正處于實際應用的邊緣。

2020年，在高速公路上，在“駕駛員可以監控安全駕駛，可以隨時進行駕駛操作”的條件下，實現包括加減速、變道在內的自動駕駛。到2020年，國道和地方主要道路也可以只直線行駛（不能右轉或左轉），2025年左右可以識別信號燈，在十字路口右轉或左轉。自動駕駛技術有助于緩解物流和快遞上門行業的勞動力短缺問題。2018年1月，貨物運輸卡車無人駕駛編隊實驗在新東名高速公路上開始。2020年左右完成技術評估，2022年前后開始在東京-大阪間的服務。 在無人駕駛的編隊行駛中，司機坐在領頭的車輛中，卡車由人駕駛。利用毫米波雷達、LiDAR（激光雷達）和車對車（V2V）通信，實現前車和后車的電子連接，后車利用自動駕駛技術實現無人駕駛。

自動駕駛技術也將為人煙稀少的地區和山區提供一種新的交通方式，這些地區的固定路線公交車正在被淘汰，公交車的運行數量正在減少。 社區公交車和社區出租車將成為自動駕駛車輛，響應智能手機的呼叫，在診所、政府辦公室、住宅區、火車站、路邊站等之間移動。示范區已經啟動示范運行，2025年前后將在全國范圍內提供無人駕駛交通服務。

此外，將在 2020 年開始在郊區購物中心、主題公園、酒店和大型停車場實現車輛進出自動化的自動代客泊車服務。 駕駛員下車后，車輛在確認周圍安全的情況下，按照控制中心的引導自動低速行駛，并停在指定位置。

7、智能工廠 X 傳感器2030 通過網絡連接工廠內的傳感器和設備，進行數據收集和分析，實現生產設備高效運行的“工業物聯網”（Industrial IoT）概念，提出以來已經過去了五年多。 未來，傳感器、設備和服務器之間交換信息的接口標準化將取得進展， 2020 年，日本將有 50 個生產系統超越工廠和公司的界限，被共享和使用。 到2025-2030年左右，大部分企業將完成工業物聯網的導入。設備的運行狀態和環境傳感器、攝像頭采集到的數據通過網絡存儲在服務器上，隨時進行分析。 可視化數據和從中獲得的信息，將用于全公司的資源共享、生產過程改進、追溯管理等。工廠內外、企業內外的數據鏈接成本將降低，更容易為制造業構建供應鏈。

此外，為工業物聯網數據分析引入人工智能技術的運動正在變得活躍。 例如，在機床等制造設備中安裝了多個振動傳感器，并對其進行持續監控。通過人工智能分析獲得的振動波形數據，檢測故障和缺陷的跡象，并預測制造設備的壽命。 設備的預測性維護成為可能，與傳統維護相比，工作效率更高（發生故障前進行維修，在指定使用壽命內更換零件等）。 此外，AI技術還將引入到外觀檢測、錘擊檢測等自動化檢測設備。使用機器學習不斷更新故障模型，將使更多類型的制造問題，能夠比以往任何時候都更有效地被檢測到。例如，可以靈活應對多品種、多批量生產中檢驗對象和檢驗項目的頻繁變化。

可穿戴 AR（增強現實）終端將用于支持工作，并在制造、維護和倉庫工作等現場引入重要傳感信息，工作程序、工作手冊以及管理人員和指導員的指示，可以疊加在工人的視野中。 遠程站點的管理人員和指導員可以與工人共享視野，因此即使發生意外情況，他們也可以迅速下達準確的指令。

此外，還可以監測工人的位置和運動以及重要信息（心率、體溫等），遠程檢測墜落事故、進入危險區域、身體狀況不佳等事故。 基于傳感器的數據收集和分析，也將在對生產工人培訓技能方面發揮重要作用。 通過比較熟練工人和實習生的動作和姿勢，手的角度和動作，以及注視點的軌跡，將闡明兩者之間的（操作）行為差異。它可以更容易地傳達難以用語言或手冊解釋的技術訣竅（隱性知識），從而提高生產質量和工作效率。

8、智慧農業X 傳感器 2030 農民老齡化和勞動力短缺已成為農業工作現場的嚴重問題。基于傳感和數據分析的農業（精準農業），以及機器人技術的使用可以緩解這個問題。傳感器的使用對于智能農業至關重要。 在基于傳感和數據分析的農場管理中，田間環境和作物生長狀況的信息通過傳感器和攝像頭不斷獲取，并將工作歷史記錄在數據庫中。 播種到收獲的時間表，以及灌溉和施肥率等決策是基于數據分析，而不是僅僅依靠多年的經驗。 2020年，農業協同數據平臺服務全面上線，在農業ITC系統對接、數據標準化、公共機構掌握的農業、地圖、氣象等信息公開方面取得進展。

此外，為呼吁“食品安全”，農作物生產信息將在云端公布。消費者和食品行業將能夠隨時查閱購買和采購的農產品的生產歷史，對個體生產者的信任將被社會認可為農產品的附加值之一。 至于機器人技術的使用，自動駕駛拖拉機已經商業化并被引入田間。許多拖拉機都會配備自動轉向和自動駕駛功能。例如，一名操作員同時操作多臺拖拉機，進行耕地、碎土、整平、施肥、播種等。

除此之外，還將開始引入各種機器人農業機械。 水稻播種機利用傳感器測量水田的土壤深度（被耕作機軟化的土壤表層深度）和土壤肥力，并根據測量結果自動調整施肥量。 除草機器人活躍在田地周邊的坡（壟）上。鋤草機器人通過傳感器檢測傾斜角度，并根據傾斜角度控制左右履帶的轉動速度。結果，即使在陡峭的斜坡上，它也沿著等高線的方向直線行駛。 動力輔助服支持裝卸和運輸收獲物等繁重工作。傳感器檢測工人的姿勢和施加在手臂和腰部的力，電機驅動將工人的負荷減輕約一半。

9、海洋開發 X 傳感器 2030 日本是世界領先的海洋國家之一，擁有廣闊的專屬經濟區 (EEZ)。但是，造船、航運、漁業等傳統海洋產業處境艱難，海洋資源利用還不能說取得了充分的進展。傳感和海洋測量方面的技術創新對于突破這一障礙至關重要。 在海洋資源利用方面，甲烷水合物和海底熱液礦床的商業利用將在2025年左右開始。 與此同時，海洋地形測量和化學成分測量的技術開發取得進展。例如，我們使用多波束回聲測深儀（回聲測深儀）、側掃聲納（海面探測聲納）和海底剖面儀（海底地層分析儀）來測量海底的地形和地層。 隨著此類設備性能的進步，將有可能高效地執行海域調查、樣本采集和分析等任務。

此外，還將開始努力將傳感和人工智能技術應用于海水養殖和海產品管理，海產品是日本人重要的海洋資源。 將養殖場環境狀況、魚的生長狀況、養殖生產歷史數據轉化為數據，實現魚的投喂自動化。 可以遠程確定位于遠離港口的水域的水產養殖場的狀況，無需派船出海查看情況。病害、赤潮等異常情況可快速處理。 水產養殖用傳感器進行水質檢測、水環境觀測、氣象觀測、水下相機觀測魚類。海水養殖場的供電主要由光伏板提供，環境傳感器和能耗傳感器用于有效利用電力。

水下無人機（AUV）將在未來的海洋資源勘探、魚類探測和海水養殖場監測等方面發揮積極作用。 水下無人機配備了各種傳感器，例如用于定位和導航的慣性傳感器、用于避免碰撞的聲納、水下高度計、地面速度計和水下觀察相機。 海底無人機減輕了工作人員的負擔，降低了海洋調查和觀測工作的成本。

此外，我們還在開發將自動駕駛中，使用的傳感技術應用到船舶上的自動駕駛船舶。 自主船舶自動或遙控執行瞭望、船舶操縱、避碰（檢測其他船舶）、起飛和降落等。這將防止因人為因素造成的海上事故，緩解船員短缺問題。此外，我們將使用傳感和人工智能技術推進機器設備的異常檢測和預測性維護。 到2023年前后，國際就自主船舶裝備和運行相關標準達成國際協議，并在此基礎上制定國內標準。 到 2025 年左右，自主船舶的商業化將開始。將生產大約 250 艘利用新數據傳輸技術提高運營效率的先進船舶。

結語能源、健康、安全保障、機器人、人機交互（UI）、自動駕駛、智能工廠、智慧農業、海洋開發這九個方面，是日本下一代傳感器協會認為未來10年（2020-2030），發展空間最大的9大領域。這9大領域，也是目前許多日本傳感器企業進行傳感技術開發和布局最多的領域。 其中，能源被排在了第一位。日本作為一個資源貧乏的海島國家，資源問題一直如夢魘般困擾著日本人。 本報告發布于2018年10月，是日本下一代傳感器協會成立30周年特別報告。事實上，現在傳感器在文中提到的許多領域已經廣泛使用，譬如掃地機器人、無人機、智能交通、城市生命線等等。 但在2018年，中國傳感器產業似乎還難以聽到這些聲音。我國傳感器應用技術落后日本、美國、德國等先進水平20~30年，遠大于傳感技術的落后水平。 中國對傳感器產業的發展和重視，仍需加強！ 如需《傳感技術的普及與未來-智能社會 X 傳感器 2030》原文（日文，PDF），可在傳感器專家網公眾號對話框回復關鍵詞【資料下載】找到對應資料下載。

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審核編輯黃昊宇