近年来在以互联网技术为代表的信息技术的带动下，世界主要工业国家的传统制造产业都将迎来一次全面的转型升级和结构性调整。在这种全球工业版图调整的背景下，由德国于2011年提出的“工业4.0”概念风靡全球。此概念在各主要国家内部的提法有所不同，但其核心观念是将高速发展的信息技术与传统的以制造业为代表的工业体系相融合。在工业4.0的概念体系下，智能工厂是其中非常重要的一个组成部分，不论在德国还是在中国，都被列为其进行制造业升级的战略重点。而在智能工厂的发展中，传感器技术又是其中的基础和核心，可以说，在整个工业4.0的规划中，传感器可以被视为其神经触角。

从历史沿革的脉络上看，传感器的发展与工业生产技术的发展是互相影响和彼此促进的。在传统的工业自动化产品和技术层级划分中，以传感器为主要信息入口的感知层是其上的控制层、驱动层和执行层的基础架构。传感器一般通过将其感知检测到的物理量或化学量转变成便于利用的电信号或者其他形式的信息输出，使得整个工业控制系统得以实现获取信息，进行数据分析和完成物体控制的目的。这一体系是传统的自动化和数字化工厂的运行基础。

而在通过将信息技术与生产制造技术高度融合而建立的智能工厂体系中，无论是工厂本身的运作模式，还是传感器在其中扮演的角色，都与传统工厂有所不同。迥异于传统工厂的大规模同质化生产，智能化工厂追求大规模定制化生产。它希望通过信息技术和流程改造来满足需求差异化、产品定制化、生产灵活化的要求。此外，智能工厂将改变工厂一直以来单纯作为生产决策执行中心的角色，而是依靠其丰富的数据和信息反向对管理者提供更多的决策支持。智能工厂将可以很大程度上自行优化和控制其制造流程，而不是如同传统工厂一样需要通过中央控制中心来进行管理。

　　示例1：智能工厂的特征和能力要求

与之相对应，传感器在智能工厂中的角色也相比其在传统工厂中的角色发生了变化。在传统工厂中，传感器作为感知层的组成部分，更多起到单纯与其上的几个层级的产品相关联的作用，从而作为单向的局部信息传递单元。其传递信息的实时性要求也并不严格。而在智能工厂的架构中，由于其对高度自主能力、感知/分析能力，以及互通互联能力的要求，传感器必然面临着智能化、集成化和网络化的要求。在这个体系里，传感器将不再是单一孤立的信息点，而会组成传感框架和网络，实现双向的信息传递。

因此，在智能工厂里，传感器将扮演更接近系统内神经末梢的作用：更智能快速地将信息传递给中枢，又可以将反馈实时传递回来，同时诸多神经末梢又形成了互相连接的庞大网络。在具体实现路径上，这既会体现在传感器本身产品的升级换代，也会表现为传感器之间及其与控制系统的连接方式上的改变。比如，在智能工厂中，无线传感器、MEMS传感器，以及与诸多摄像头相配合获取并传输数据的传感器，会得到大量应用；同时在传感器联网的路径上，既可以通过物联网将众多控制点上的传感器连接入工业网络，以实现信息化管理，也可能在诸多工厂节点上实现以小型控制器（如PLC）、HMI等组成的控制系统直接入网，从而在诸多层级上实现分散多层的自动化管理。这些在产品本身和产品应用上的变化，会带动整个传感器产业的发展。

国内外领先的制造业企业都在对智能工厂，以及其中传感器的进阶应用进行研究。近期海尔集团在沈阳的一个工厂进行了智能工厂模式的探索。为了实现定制化生产和信息互联互通，其生产线上配备了1万多个传感器，使得其形成了产品、机器和人员的智能互联互通。

总体而言，在制造业升级和工业4.0这种大的背景下，近些年政策层面和市场需求层面，都传达出了支撑中国传感器行业快速发展的积极信号。政策上，无论是在国家的五年计划中，还是在《中国制造2025》战略中，都从宏观层面提出了扶持传感器产业的发展。2014年，工业和信息化部电子科学技术情报研究所发布的《中国传感器产业发展白皮书（2014）》，更是中国首次发布的传感器行业白皮书，是为助力先进制造和物联网等产业发展而推动传感器产业进步的重要政策细化；市场上，中国传感器产业在过去五年中的年均增长率达21%，大大超过全球市场同期16%左右的年均增长率。

经过多年的发展，中国的流量传感器、压力传感器和温度传感器已经在技术和市场上达到了成熟水平，并且分别在整体传感器市场应用上占据了21%、19%和14%的份额。在下一步的发展中，为了满足工业4.0及智能工厂的要求，数字化、智能化和微型化传感器将成为市场的新热点。相比全球市场规模最大也是最为成熟的美国、德国及日本三大市场，中国的传感器产业发展依然存在着核心技术缺乏，产业体系不完整，品牌知名度和产品质量较低等阶段性问题。因此，在工业4.0的大背景下，如何快速地推动传统传感器技术和市场的发展，并且顺应传感器的集成化、智能化和网络化等趋势以实现技术和市场突破，既是中国产业升级，实现 发展的需要，也是市场本身的需求。传感器产业这一工业4.0的终端神经触角，将是达成中国制造2025目标的重要基础。