工業智能化離不開傳感器,國內傳感器正在加速替代進口傳感器

2018-10-26 08:43:42 信為傳感器

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之所以能感受到外麵世界的變化,是因為有五官和觸覺。隨著物聯網時代的到來,“萬物互聯”成了基本的要求,物體要實現感知就不得不用到傳感器。就像人有幾千萬個觸覺神經一樣,傳感器的種類也非常多,各式各樣的傳感器近萬種,未來傳感器將是又一個萬億級市場,潛力巨大。

我國的傳感器起步相對較晚,在高端傳感器方麵的發展落後於歐美日韓等發達國家,伴隨著國內信息化飛速發展,同時國家將傳感器技術列為重點突破的領域,近年來我國的傳感器發展飛快。

傳感器行業屬於技術和資金密集型行業,早期,我國的傳感器業務未能受到高度重視,發展緩慢,難以形成規模經濟效應。但是近年來,隨著國內企業自主創新能力增強和國家政策的支持,我國傳感器進口替代正在加速。 

我國工業智能化發展離不開傳感器,國內傳感器正在加速替代進口傳感器

智能化進程離不開傳感器

傳感器是電子信息裝備製造業中的基礎類產品,是重點發展的新型電子元器件中的特種元器件。作為極具發展前途的高技術產業,傳感器技術含量高、經濟效益好、滲透能力強,在工業生產、智能家居、環境保護等領域都有巨大的發展潛力。

智能製造技術的關鍵,是讓產品能夠被自動化生產線有效識別、定位、追溯,從而讓生產線上的智能機器設備可以根據不同產品的定製要求進行製造加工。具體而言就是,在各種待加工產品中加入智能傳感器、處理器、信息存儲器、無線通信器等微型智能設備。

隨著智能時代逐漸到來,傳感器更加變得更加不可替代。傳感器在工業生產、智能家居、環境保護等方麵都有巨大潛力,並且隨著智能時代逐漸到來,傳感器將變得更加不可替代。隨著信息時代的發展,傳感器在各類產品上的應用更加廣泛。微型化、數字化、智能化的傳感器迅速地被普及,進而改變的生活方式。傳感器讓物體有了觸覺、味覺和嗅覺等感官,在工業生產、智能家居、環境保護等方麵都有巨大潛力。

國內傳感器機會如何?

目前,國內傳感器行業處於更新換代的關鍵時期,傳感器需要更微型、更智能、更網絡化、更係統、更多功能的產品,傳感器技術大體經過了三個階段的發展,從結構型傳感器到固體型傳感器,現在是智能型傳感器。但我國的技術相比國外還是有很大差距,當務之急便是縮小這種差距。 

產業規模不斷壯大。全球傳感器市場規模多年來保持穩定高速增長,根據工信部的預測,到2018年,中國傳感器市場規模將達到2610億元,年複合增長率約29.56%。 

智能傳感器產業三年行動指南中提出,到2019年,我國智能傳感器產業取得明顯突破,產業生態較為完善,湧現出一批創新能力較強、競爭優勢明顯的國際先進企業,技術水平穩步提升,產品結構不斷優化,供給能力有效提高。 目前主營業務收入超10億元的企業有5家,超億元的企業20家。 

創新能力顯著增強。建成智能傳感器創新中心;模擬仿真、設計、MEMS工藝、晶圓級封裝和個性化測試技術達到國際水平;涵蓋智能傳感器模擬與數字/數字與模擬轉換(AD/DA)、專用集成電路(ASIC)、軟件算法等的軟硬件集成能力大幅攀升;智能傳感器專利申請量穩步提升,在新型敏感材料、低功耗設計、反饋控製和安全機製等重點領域形成初步布局;金屬、陶瓷、光纖等非半導體類傳感器智能化水平快速提升。 

近期中國科學院聲學研究所超聲技術中心王文課題組成功研製出高靈敏、快速響應和低遲滯誤差的新型電流傳感器。相對於現有技術,聲表麵波電流傳感器表現出了微小型化、抗幹擾能力強、線性度好、低功耗等優勢,在智能電網線路檢測、電力冶金與軌道交通中的供電安全預警與救援、工業自動化中的電源繼電保護中具應用前景。

生態體係基本完善。智能傳感器公共服務平台的承載能力和技術水平穩步攀升;氮化鋁(AlN)、鋯鈦酸鉛(PZT)等MEMS用薄膜敏感材料供給能力不斷增強;鍍膜機、光刻機、深矽刻蝕機、晶圓鍵合機、大規模高精度測試機等重大裝備性能快速提升。產業鏈協同持續加強,在重點應用領域形成較強係統方案能力。 

目前從業內幾家主要傳感器企業的運行情況看,作為物聯網技術、智能製造技術乃至人工智能技術的核心和基礎,各種類別的傳感器的應用迅猛增長,營收和利潤增幅均高於行業整體水平,傳感器的發展前景勿容置疑。 

傳感器屬於關鍵器件,技術含量很高,但需要依存於其他的係統和具體的應用,本身很難形成很大的產值和規模;因此目前的工業傳感器企業,大都在走以傳感器技術為核心,拓展整機產品、係統集成,形成行業解決方案平台技術。

由於傳感器芯片(尤其是高精度壓力傳感器芯片)的關鍵工藝受製於人,行業大部分傳感器企業實際上更多的是在購買傳感器芯片或模塊後針對應用進行補償和封裝,形成終端產品和係統集成,行業企業設計、應用兩頭強,核心部件關鍵工藝中間弱的情況非常明顯。

除了關注傳感器核心部件關鍵工藝之外,傳感器的芯片化、小型化、智能化、低成本化趨勢,對應用行業和場景的深刻理解和把握,數據采集和集成應用的延伸也是要重點關注的共性問題。


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