从最近在法国格勒诺布尔市（Grenoble）举办的欧洲MEMS与传感器高峰会（EuropeanMEMSSensorsSummit）显著可以看见，传感器显得更加简单、精致且极为智慧化，并持续普及于现代生活的各个领域。随着传感器大大搜集可观的数据，以便让车辆构建自动化、城市和工厂显得更为智慧，我们看见许多关于传感器融合、边缘人工智能（AI）的市场需求和数据隐私问题，以及更加多融合生物传感器的医疗应用于。

参予这项盛会的主讲人和与会者冷淡辩论目前在欧洲发展中的强劲传感器生态系统。例如我们最近报导一个联盟正在研发用作检测气体外泄的中红外线光子IC；英国研究人员设计出可筛选手执CMOS传感器与Android移动App的设备，能以低成本简陋测量慢性心脏病或前列腺癌。

今年初，我们还报导了OuraHealth，它将PPG传感器PCB在指环中以测量各种心率参数；而Oticon则在其助听器产品中统合传感器和处置能力，拓展助听以外的其他功能。在今年的高峰会上，博世（BoschSensortec）、英飞凌（Infineon）、恩智浦（NXP）和意法半导体（STMicroelectronics；ST）等业界主导企业皆特别强调其多样化传感器解决方案限于于从可穿着技术到自动驾驶车等各种应用于，其技术展出并为MirSense、IRLYNX、Xenomatix和TuskIC等研发传感器技术的创新型或新兴公司获取了一个平台。ST总裁兼首席执行官Jean-MarcChery在揭幕公开发表主题演说，他提及欧洲虽然没能在下一代通讯领域获得领先地位，但“在为智慧自主性、智能卡车、智慧城市、智慧工厂与医保健领域相连500-600亿台设备方面，我们有望打一场胜仗。”似乎地，这一部份与ST探讨于核心的汽车和工业市场有关，但也体现了这样一个事实——欧洲在为这些横向产业的许多建构模块展开研发方面，依然扮演着关键角色。

这场年度会议实质上分成两部份：一部份辩论MEMS和传感器，另一部份则着重于影像传感器。但从最后意图和目标来看，它是一场关于传感器的会议，而传感器融合的关键在于特别强调系统不仅各不相同一个传感器，而是必需倚赖多个传感器输出。无论是自动驾驶车、智能城市、未来工厂还是医疗保健，传感器子系统一般来说包括来自有所不同来源的多种传感器类型——测量温度、压力、相似度和方位等参数，以及各种化学物质和气体，以构建用作跟踪、说明和对系统涉及信息的闭路系统。

这一点在汽车产业中尤为显著，它必需同时部署视觉、雷达和其他传感器的人组，才有助开发人员向用户保证车辆在自动驾驶模式下能安全性驾驶员。恩智浦资深副总裁兼电子事业部首席技术官LarsReger回应，传感器在自动驾驶车中占有最主要的半导体价值，而且，为了意味著确保安全性，视觉和雷达光学传感器的人组，为驾驶员人获取了更大的信心。

雷诺汽车（Renault）先进设备驾驶员辅助系统（ADAS）和自动驾驶（AD）系统工程主管LucBourgeois也谈及了用于还包括car-to-X、雷达、光雷、照相机和声纳的有序传感器技术之市场需求。他特别强调了传感器融合在建构以数字呈现出感官世界的起到，不仅有助更为掌控，并更进一步作出决策以及分析风险，尤其是大数据（bigdata）和人工智能（AI）在构建这一目标的起到。

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