一個系統應用想要具備「智慧」，首先就必須能取得大量的數據，然後對其進行分析與運算，最後從中取得可以做為學習依據的模型，進而慢慢的成為能夠自動進行判斷與調適的智慧系統。

所以從這個脈絡來看，一個AIoT系統能不能有智慧，數據的取得與運用就扮演著關鍵的角色，因此感測器的部署，當然也就是實現智慧物聯功能的第一步。

而在目前AIoT發展最迅速的工業與車用的領域上，感測器的技術與市場也正快速的成長中，幾乎各種類型的感測器都呈現明顯的增長。根據國際市場分析機構MarketsandMarkets的研究，工業感測器的市場規模預計將從2020年的182億美元，成長到2025年的290億美元，複合年成長率為9.8％。

MarketsandMarkets特別指出，工業4.0和工業物聯網（IIoT）試最主要的成長驅力。該機構認為，由於物聯網的日益普及加上工業機器人技術的需求不斷成長，因此提升了對於感測器產品的量與質的需求。

像是AT＆T和Google等技術巨頭，也紛紛涉足工業4.0和IIoT的解決方案，計入像是製造和供應鏈監控與管理的領域，因此預計將推動包括汽車和醫療在內的大多數產業對感測器的需求。

AIoT應用逐漸成型 感測器數量不斷成長

圖一 : 工業感測器至2026年複合年成長率將有望大於7%，其中又以力量感測領域（9%）、氣體與油體領域(5%)，以及製造應用領域（9.2%）的需求最為明顯。

另一家市場研究機構Global Market Insights同樣也看好感測器在工業自動化領域的應用，指出至2026年複合年成長率將有望大於7%，其中又以力量感測領域（9%）、氣體與油體領域(5%)，以及製造應用領域（9.2%）的需求最為明顯。以區域市場來看，則亞太地區是需求最大的市場，預估的複合年成長率將大於8%，而北美市場則約在5%。

若從技術類別來看，則感測器的技術類型大致可以分成MEMS和CMOS兩大類，但在應用就相當五花八門，包含有影像感測、光學感測、濕度感測、生物感測、運動感測、溫度感測、壓力感測、觸控感測、雷達感測、距離感測和其他感測。

在這些感測器中，以影像感測器的市場佔有率最大，其次為生物感測器和光學感測器。而隨著AIoT的應用市場逐漸成型，各類感測器的使用數量也不斷成長，特別像是智慧交通、智慧零售和智慧醫療等大型的應用系統，對於感測器的數量與精準度，都有相較於以往更高的要求。

例如在光學感測器方面，為了要滿足更高的解析度需求與更佳的使用體驗，新型的光感應技術也不斷的被提出，像是光達（LiDAR）感測器，就慢慢的被運用在智慧城市和自動駕駛的領域；而結合垂直腔面發射雷射(VCSEL)技術的3D感測器，也開始在智慧手機和安全辨識等應用上展露頭角，為智慧感測帶來更多的可能性。

根據集邦科技（TrendForce）的研究，預計至2025年，以紅外線為主的光學感測市場規模，將成長到37.90億美金。其主要的應用市場將是行動裝置的3D 感測（智慧手機、平板電腦、擴增實境）、車內感測（駕駛監控系統、乘員監控系統）、光達（ADAS、自動駕駛、產業與運輸、智慧城市）、眼球追蹤、安全監控與光體積變化描記圖法(PPG)。

而感測器的應用方式也會有所改變，其中一個主要的趨勢就是感測器融合（Sensor Fusion），目的就是要帶來更完整、更可靠的感測效果。而所謂的感測器融合，其實就是把自不同來源的感測數據進行組合，以達到比單獨使用這些來源時相比，所得到更加接近真實、可靠度也更高的數據資料。

為自動駕駛做出貢獻

自動駕駛汽車是未來的事情，就目前來看，還沒有達到4或5級。儘管如此，我們還是可以做些什麼來保護生命、保護孩子、同事以及身邊所有人的生命，這是當今的熱門議題。就以車用安全氣囊的作用來看，其實可以發現有時候人們在身體不是很好的狀況下開車，例如，熬夜不睡覺或者飲酒過多，疲勞或酒後駕駛是造成死亡的主要原因。如果安全氣囊可以順利作用，就可以挽救不少這樣的生命。

另外可以發現到，有超過50％的駕駛員在開車時使用手機或發送簡訊。這是一個非常令人震驚的數字，因為人數已經高達50％。有些人認為，他們有能力一邊開車一邊發簡訊，但是統計資料和現實情況顯示，這個行為導致許多人死亡。那麼，車用感測器就可以幫助汽車產業來挽救更多生命。

事實上，感測器供應商已經推出全新的影像感測器系列產品，並提供不同的百萬圖素的選擇。配合適合的資訊處理系統，鏡頭就可以根據駕駛人眼睛和面部表情來判斷駕駛者的注意力。因此，當駕駛人已無法控制自己但還必須操控汽車時，駕駛監測系統將會提醒駕駛人把車停到路邊休息，這是一個非常有意義的應用，而感測器供應商也在此項應用方面作出很大貢獻。

圖二 : 車用感測器的成長動能

對於車用感測器供應商來說，包括MEMS機械元件和ASIC晶片在內的各種產品，都是重要的投資領域。值得注意的是，目前還沒有看到市場上有機械元件邁入12吋晶圓升級的需求。以意法半導體來說，現有的MEMS生產線是8吋，在未來5年，這都已經非常足夠應付市場需求了。

為什麼當前的8吋晶圓廠足以應付機械元件的生產需求？這是因為車用MEMS並不會從12吋晶圓升級的投資中受益。促使感測方案供應商升級到12吋的唯一原因是，希望在同一晶片上整合ASIC電路和機械元件，但目前這種方法還不切實際。在今天，8吋晶圓有更高的成本效益和設計靈活性。目前，意法半導體正在與合作夥伴共同改進封裝（例如陶瓷材質），並開發更多的SIP（系統級封裝），而不是專注於系統晶片。基本上，大家都在使用單獨的晶片，這是在消費性市場上看到的主要趨勢，汽車產業亦是如此。因此，現在這些感測器供應商並沒有升級12吋晶圓的理由。

光達系統

在車用感測器的重要發展上，另一個可望在未來推動自動駕駛發展的重要動力，這就是光達。光達是一個非常有趣的系統，因為它的功率配置結構密度高且成本效益佳。雖然不是很大，卻是自動駕駛的核心技術。在此我們以意法半導體為例，意法半導體的感測器與光達非常相關，原因就在於這些美觀的裝置裡有反射鏡，這是使用半導體製造的真實鏡子，外形非常小，使光達系統可以設計出非常小的尺寸，非常具有成本效益。

至於實現的方式，就像半導體處理器經歷的情況一樣，光達的成本在正常情況下將下滑得很快，因為陀螺儀在多年前就有類似的歷史背景。如果觀察20年前陀螺儀有多大，以及10年前MEMS陀螺儀有多大，並將其與智慧手機內部使用的陀螺儀進行比較，就會發現在10年內，陀螺儀尺寸縮小將近70％。以耳機為例，耳機內不僅有陀螺儀，還有加速度計、麥克風等多個感測器。舉這些例子是為了讓讀者更瞭解，半導體製程可以透過量產把這些產品做得非常小，具有極高的可靠性和經濟性。

結語

圖三 : 汽車自動化的五個層級

在將來，汽車將需要越來越多的感測器，這不一定意味著需要研發全新的感測器，而是將現有感測器以新的方式應用在車輛中。感測器高整合度或者融合度無疑非常重要，同時未來汽車對測量精確度要求也將隨之提升。因為需要很多感測器，所以感測器必須是完全整合在一起的。