科学家发明近传感器计算与传感器内计算技术，边缘计算更“稳”

提到边缘计算，也许你感到很晦涩，但对于章鱼你肯定不陌生。

章鱼是一种无脊椎动物，浑身布满神经元，但是它的脑部只有 40% 的神经元，剩下的 60% 神经元在八条腿（腕足）上。这等于章鱼拥有 “多个小脑 + 一个大脑”，这样的分布式结构使得它在捕猎时非常敏捷，腿部得到信号即可就近捕猎。

图 | 章鱼（来源：IC photo）

而边缘计算的结构和章鱼很相似，它是一种分布式计算，得到信息后无需把大量数据上传到远端管理平台，直接可以就近处理。

而说到边缘计算，就不得不提传感器。当前的传感器网络中，节点数量增长非常迅速，传感器终端和计算单元之间交换着大量冗余数据，如何在处理大量数据的同时、还能降低功耗，是边缘计算亟待解决的难题。

针对此，近日香港理工大学应用物理学系副教授柴扬发表在《自然・电子学》上题的论文《近传感器计算与传感器内计算》（Near-Sensor and In-Sensor Computing），创造性地提出了近传感器计算与传感器内计算的方法。

图 |《近传感器计算与传感器内计算》（来源：Nature）

柴扬告诉 DeepTech，近传感器计算与传感器内计算的方法，可减少传感器终端和计算单元之间的冗余数据移动。而计算任务被部分转移到传感器终端后，能减少能耗和时间延迟，还可节省通信带宽并增强数据安全性和隐私性。

不同架构，不同级别

谈及一些情况下把数据处理放在传感器端更好的原因，柴扬解释称，物联网传感器收集到的数据基本都是非结构性的，因此数据必须要先做处理。而一个完整的传感系统既需要有传感器，又需要有运算器。但实际上，传感器的制造工艺和运算器的制造工艺很不一样。以图像传感器为例，用 65 纳米的节点已是非常先进的工艺；而如果要做运算，目前最先进的半导体工艺已经发展到 5 纳米节点。

此外，传感器和运算器通常采用不同工艺制造，然后组装为一个完整的系统，两者在系统中的距离较远，更多情况是传感器收集数据，上传到云端后做计算处理。那么在哪些情况下，把数据处理放在传感器端比在云端更好呢？

柴扬表示，这主要出于两个刚性需求考量：第一个考量是功耗，传感器一般是靠电池来供电，因为电量受限，所以不能做太复杂的运算，复杂运算一般都要上传到云端做进一步处理；第二个考量是时间，也就是实时处理。

比如，自动驾驶对延时非常敏感，如果传到云端处理再传回来，会给安全驾驶带来很大挑战。因此，比较简单且对时间敏感的数据处理，放在传感器端比放在云端更好。一般来说，传感器和计算单元的材料不同，因此它们的功能、结构、设计和处理系统都不同。

在传统的感觉计算架构中，传感器和计算单元在物理空间上是分开的，它们之间有较远的物理距离。而在近传感器计算和传感器内计算架构中，传感器和计算单元之间的距离通常会显著减少或消除。比如，在近传感器计算架构中，前端处理单元被放置在传感器旁边，这意味着处理单元可提高系统整体性能，并最大限度减少冗余数据传输；在传感器内计算架构中，单个传感器或多个连接的传感器可直接处理收集到的信息，这样的设计可将传感和计算功能结合在单一器件中。

图 | 不同的计算架构

图 | 用于神经网络中乘法累加运算的、具有可重构传感器的传感器内计算架构示意图

柴扬表示：“近传感器计算面临的一大挑战是传感单元和计算单元的集成。例如，计算单元已经采用了非常先进的技术节点，而大多数传感基于大节点技术就可以很好地执行它们的功能。近传感器计算的集成技术包括异质集成、3D 单片集成、片上系统集成和 2.5D Chiplet 技术等，其中 3D 单片集成提供了一种高密度、短距离的系统集成方法，但是其复杂的制备工艺和散热仍面临巨大挑战。”

图 | 近距离传感器和传感器内计算的集成技术

虽然传感器内计算架构已被证明是结合计算和传感能力的方法，但它们通常只适用于特定场景。此外，它们只能通过处于早期开发阶段的新材料和新器件结构来实现。“近传感器计算和传感器内计算是一个跨学科的研究领域，涵盖材料、器件、电路、架构、算法和集成技术，” 柴扬说，“这些架构很复杂，因为它们需要在不同场景中处理大量不同类型的信号。近传感器计算和传感器内计算的成功部署，需要传感器、设备、集成技术和算法的共同开发和共同优化。”

在本次研究中，该团队为近传感器计算和传感器内计算提供了清晰定义，他们将信息处理分为低级处理和高级处理。低级处理，即通过抑制不必要的噪声或失真，或通过增强进一步处理的特征，从大量原始数据中有选择性地提取有用数据；高级处理，即抽象表示，这涉及到认知过程，其能识别输入信号是 “什么” 或 “在哪里”。最后，除了为近传感器计算和传感器内计算提供可靠的定义之外，研究人员还提出了实现集成传感和处理单元的可能解决方案。在未来，他们的工作可以激发进一步的研究，旨在利用先进的制造技术、实现这些架构或硬件组件。

实际应用，尚有距离

也就是说，近传感器与传感器内计算方法，是实现智能传感处理高效硬件的一种可能途径。在传感器端处直接处理数据，可提供改进的面积、时间和能量效率，并在实时和数据密集型应用中特别有益。

然而，在传感器附近实现低级和高级的处理功能，需要开发先进的集成技术和新的计算算法；在传感器内实现计算还需要开发具有新功能和新机制的设备、以及合适的算法。

虽然在传感器计算方面显示出潜力，但目前大多数设备都处于研究开发的早期阶段，由于功能有限，仅限于特定的应用场景。此外，到目前为止，对于完整处理和与外围控制的大规模集成只有有限的演示，而这对于传感器处理架构的未来至关重要。同时，柴扬告诉 DeepTech，自动驾驶应该是比较好的切入口，一旦突破现在的 “瓶颈”，就可能会有更多的新的应用产生。

上海有一家叫芯仑科技的公司，他们研发的动态视觉传感器（Dynamic Vision Sensor，DVS）就是应用在车辆上，采集图像、然后做一些实时的分析。他们在这个领域做得是比较好的，用得就是近传感器计算（Near-Sensor Computing），已经非常接近实用，在国内也是比较领先的。尽管柴扬团队目前工作重心主要集中在视觉传感器上，但是近传感器与传感器内计算方法也可以扩展到其他种类的传感器，如听觉、触觉、味觉信号、化学信号甚至生物信号的传感器。

玉汝于成，不忘初心

柴扬于香港科技大学电子工程系获得博士学位；之后在斯坦福大学开展博士后研究；后面在香港理工大学继续电子器件方向的研究。

在谈到成果落地的问题时，柴扬也提到，香港高校中有的老师做得非常成功，比如大疆创新、商汤科技和晶科电子都是从香港高校孵化出来的。谈及此，柴扬也表示了对粤港澳大湾区未来发展的期待，“现在国家针对大湾区提出了一些新的政策，香港政府也推出了一系列的支持科创政策，整个科创生态肯定能够变得更好一些，虽然这个过程可能是相对漫长的，希望最后的研究结果能够解决目前存在的一些科学工程问题，可以产生一些切实可用的东西。 ”

当传感器遇到了物联网

传感器好比人的眼耳口鼻，但又不仅仅只是人的感官那么简单，它甚至能够采集到更多的有用信息。既然如此，就可说这些传感器是整个物联网系统工作的基础，正是因为有了传感器，物联网系统才有内容传递给“大脑”。

在过去，传感器更多应用于工业。但是随着时间推移，它已经慢慢走入我们的生活。

传感器是物联网发展的基石

随着工信部在6月6号发放5G正式商用牌照，5G的到来似乎将物联网推到了一个风口处，而物联网的小翅膀是什么呢，或许不同的人有不同的答案，而传感器无疑是其中一个重要的选项。

物联网层次结构

从物联网层次结构图中可以看到物联网主要是由：感知层、网络层、支撑层和应用层四部分构成。有句俗话说得好：下层基础决定上层建筑。传感器作为物联网感知层的重要组成部分之一，作为整个物联网的基础，其重要性是不言而喻的。

物联网系统中的海量数据信息来源于终端设备，而终端设备数据来源可归根于传感器，传感器赋予了万物“感官”功能，如人类依靠视觉、听觉、嗅觉、触觉感知周围环境，同样物体通过各种传感器也能感知周围环境。且比人类感知更准确、感知范围更广。例如人类无法通过触觉准确感知某物体具体温度值，也无法感知上千高温，也不能辨别细微的温度变化，但传感器可以。可以说传感器就是“万物互联”时代物体与物体之间交流的“语言”。

传感器在物联网产业中的作用

物联网是将各种信息传感设备和互联网结合起来形成的一个巨大网络，它是互联网的升级，也是信息化时代的核心。物联网的发展需要智能感知、识别和通讯等技术支撑，而感知的关键就是传感器及相关技术，可以毫不夸张的说，没有传感器的进步，就没有物联网的繁荣。随着物联网的发展，传感器产业也将迎来爆发，传感器是物联网采集数据的关键组件，扮演着不可或缺的角色。

随着全球开始步入高速发展的信息时代，在获取和处理信息过程中，首先要解决的就是要获取可靠并准确的信息，而传感器是获取信息的主要手段和途径。例如在工业4.0时代，要用传感器来监视和控制生产过程中的参数，使设备保持正常的工作状态；在智能家居领域，传感器是实现用户和家居单品（灯光、电视、冰箱、音响等）互动的基础；在无人驾驶中，需要通过传感器对交通和环境数据的采集和处理，这样才能保证汽车在道路上的安全行驶……可以毫不夸张的说，未来物联网有多大的市场，传感器就能有多大的作为。

随着物联网需求的增加，目前国内传感器呈现一种高速增长的态势。据统计， 预计到2021年将增至5937亿元，未来五年中国传感器产业年均复合增长率约30%，远高于全球平均水平。

传感器发展历程

物联网自提出到如今已经二十多年，但传感器部署规模并未普及，致使没有足够物理层，导致数据不足，从源头上制约产业发展。传感器部署作为物联网基础设施，多年前就有国家提出万亿传感器革命，旨在推动社会基础设施和公共服务中每年使用1万亿个传感器，并预计在2030年后将100万亿传感器嵌入到各种场所。

我国早在 20 世纪60年代开始涉足传感器制造业，经历了多年的发展，大体可分为三代：

第一代：是结构型传感器，它利用结构参量变化来感受和转化信号。

第二代：传感器是20世纪70 年代开始发展起来的固体传感器， 这种传感器由半导体、电介质、磁性材料等固体元件构成，是利用材料某些特性制成的。

第三代：传感器是80年代刚刚发展起来的智能传感器。所谓智能传感器是指其对外界信息具有一定检测、自诊断、数据处理以及自适应能力，具有高精度、成本低、功能多样化、自动化强等特点，是微型计算机技术与检测技术相结合的产物。

智能传感器具有信息采集、信息处理、信息交换、信息存储功能的多元件集成电路，是集传感芯片、通信芯片、微处理器、驱动程序、软件算法等于一体的系统级产品。

在物联网这个智能感知时代，智能传感器是实现物联网的关键技术之一，在很多物联网场景下的传感器都具有智能传感器的特点，它在工业、农业、医疗、交通等领域将发挥巨大作用，在未来的传感器市场上，智能传感器的比重会越来越大。

物联网时代对传感器的发展要求

从19世纪60年代诞生至今，传感器的历史已经有150余年了，在移动互联网时代，手机的普及促进了传感器的极大发展，但也决定了很多类型的传感器是专为手机而设计的。物联网时代的“物”在对传感和连接的需求上与手机有很大的差别，所以也对传感技术提出了更多、更高的要求。总结来说，传感器在朝着高精度、小型化、低功耗、智能化等方向进化。

1、高精度、高质量

如果传感器收集的数据信息出错，那么相当于从源头上出错，后面一切数据的传输、分析、应用也就没了意义，所以传感器的精度和质量是保障物联网愿景的一道重要基线。想象一下，如果一辆智能网联汽车传感器的精度和质量不达标，这就意味着在意外情况发生的那几毫秒内系统无法做出正确决策，从而严重威胁驾驶员的安全。

2、小型化

随着以智能手机为中心的移动设备向多功能、高性能化发展，要求电路板内的部件数量更多、体积更小。因此，传感器正在逐渐采用集成化技术，以实现高性能化和小型化。集成温度传感器、集成压力传感器等早已被广泛使用，今后将有更多集成传感器被开发出来。

3、低功耗

手机上的微博、微信、视频、游戏，都是电量消耗的大户，我们也早已习惯了每天充电、出远门充电宝不离身的日子，但你能想象假如烟雾报警器、智能摄像头等互联设备也需要天天调换电池会是怎样一种蹩脚的情景吗？和手机不同，很多物联网设备地处人们不常接触的区域，所以对功耗有极致的要求，从而决定了传感器的功耗也要很低，否则运营成本太高。

4、智能化

随着互联设备的激增，数据呈现爆炸式增长，中心化的云端已经“不堪重负”，更重要的是，对于智能制造或智慧交通等应用场景，云端分析的延迟会使数据价值呈现“断崖式”下跌，于是，边缘智能开始兴起。

传感器是很好的边缘节点，用嵌入式技术将传感器与微处理器集成为一体，使其成为具有环境感知、数据处理、智能控制与数据通信功能的智能数据终端设备，这就是所谓的智能传感器。这种传感器具有自学习、自诊断和自补偿能力、复合感知能力以及灵活的通信能力。这样，传感器在感知物理世界的时候反馈给物联网系统的数据就会更准确，更全面，达到精确感知的目的。

五大领域对智能传感器的需求暴涨

智能传感器具有高精度、成本低、功能多样化、自动化强等特点，它是一种具有信息处理功能的传感器，是传感器集成化与微处理机相结合的产物。在很多物联网场景下的传感器都具有智能传感器得特点，未来得物联网时代，智能传感器将是市场主流。

未来最有前景的几大物联网场景中，智能工业、智能家居、智慧医疗、智能汽车、智能农业等是未来最有可能普及的物联网领域。

1、智能工业传感器是实现工业4.0的基础

众所周知，工业4.0已经成为国家战略的一部分，智能制造是国家工业变革的关键，智能工业传感器在制造中的角色越来越重要。工业传感器的特点是性能指标和精度要求高，不允许数据采集和处理的失误。不同于传统工业的传感器，智能工业传感器将用于智能制造，它在精度、稳定性、抗冲击性方面提出了更为苛刻的要求。

未来，基于工业4.0的智能工业传感器需求将大幅增加，而这也是工业传感器厂商面临的最大机遇点。

2、智能家居给这些传感器带来了增长空间

智能家居的一大特点就是实现对家居用品的控制，随着物联网的发展，越来越多的传感器将用于家电中，如洗衣机、电视、冰箱、灯光、空调、油烟机等，原来没有传感器的产品都将因智能家居的普及而成为传感器主战场。

传感器将是智能家居产品的标配，例如压力传感器可用于洗衣机中对泡沫量的监控；光电传感器用于灯泡实现对灯光的控制；电磁传感器用在洗碗机里面可实现喷水臂的移动等，还有流量传感器、智能气体传感器等均大有用途。

3、智慧医疗需要各式各样的智能传感器

智慧医疗是利用物联网技术，实现患者和医务人员及医疗设备之间的互动，其工作的核心部分是对患者的信息进行采集、存储、传输和处理。在进行图像传输以及海量数据计算处理的过程中，需要各中各有具有智能处理功能的传感器，如用于测量病人血压的MEMS压力传感器，用于研究睡眠窒息的热电传感器，用于监控和测量体表体温的温度传感器等。

随着物联网技术的发展，无线医疗传感器逐渐向智能化、微型化、低功耗等方向发展，传感器在智慧医疗领域的应用也会越来越广泛。据外媒报道，科学家研究了一种新型传感器，可用于诊断眼外伤，它根据测定人类眼泪所含维C浓度的高低，判断眼外伤的严重情况。最近科学家又研究了一款仅有胶囊大小的可吞服心率传感器，病人吞服后可测量其生命体征等数据并将信息传输到接收器中，供医生远程监控。

随着技术的进步，应用于智慧医疗的传感器种类将越来越多，但它们的一大共性是具备智能传感器的特点。

4、智能传感器助力汽车的智能化

虽然国内的很多汽车实现了一些基本的联网功能，但并不是真正的智能汽车。随着AI和物联网技术的发展，智能汽车会成为未来的主流。智能汽车是一个集环境感知、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统，它的一大特点是能实现联网控制，而控制与操作的关键离不开智能传感器，智能汽车的普及将带来智能传感器的增加。

在智能汽车里面，未来应用最多的几大智能传感器将是空气流量传感器、里程表传感器、机油感应传感器、刹车压力传感器、位置传感器和碰撞传感器等。

5、智能农业传感器市场前景广阔

智能农业是我国建设成为农业强国的关键，在未来的农业生产中，需要很多类型的物联网传感器和相关技术。农业物联网的组成包括智能水质传感器、无线传感网、无线通信等，它们一起组成完整的智能农业系统，传感器是实现这些的第一步。

物联网农业的特点是以信息化技术为基础，在农业生产过程中通过传感器收集数据并进行量化分析和智能决策，农业生产的环境非常复杂，不同的场景需要的传感器不一样，如空气温度、湿度、光照强度、二氧化碳浓度等，这些数据的采集都需要使用相对应的智能农业传感器。

传感器在科学技术领域、工农业生产以及日常生活中发挥着越来越重要的作用。人类社会对传感器提出的越来越高的需求是传感器技术发展的强大动力，而现代技术突飞猛进则为其发展提供了坚强的后盾。

在物联网战略下，传感器国产化需求迫切，传感器行业的国内领先者更受政府扶持；作为物联网的关键，传感器成为整个产业链的优势环节，也代表了企业的核心竞争力。

来源：机械工程学报

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