AI赋能状态监测：传感器行业的革新与破局之路
9/28/2025，光纤在线特邀编辑Helen
，2025年9月24日至26日，由中国传感器与物联网产业联盟和上海科技展会有限公司主办的中国（上海）国际传感器技术与应用展览会（“SNESOR CHINA 2025”）在上海跨国采购会展中心成功举办。
在工业智能化浪潮下，“AI + 状态监测” 正成为传感器行业转型升级的新赛道，这项融合了多维度感知、智能计算与精准分析的新技术，不仅重构了设备运维的传统模式，更在落地过程中遭遇数据、技术、成本等多重瓶颈，行业正探索破局之道。会展最后一天以“AI+ 状态监测”圆桌分享会为SENSOR TALKS的压轴局，旨在汇聚传感器专家及下游应用端资源及研究院所等第三方平台共同探讨市场挑战、行业痛点与解决思路。
技术迭代：多维度融合与架构升级并行
当前，AI + 状态监测技术在感知层实现了从单一检测到多参数融合的跨越。业内已形成共识，仅依靠震动或温度等单一物理量监测易产生误报，而通过震动、温度、压力、气体浓度等数据的联动分析，可将误报率显著降低。
计算架构的 “端 - 边 - 云” 协同优化成为另一重要趋势。传统模式中，AI 算法多部署于云端进行集中处理，但在工业控制、智能电网等低延迟需求场景，节点端离线算法的优势日益凸显。边缘计算凭借低成本、低能耗特性，在中小型设备监测场景快速渗透，而云端则侧重大数据建模与算法迭代，形成分层协同的计算体系。
AI应用的深度也在持续拓展。从早期的阈值判断升级为机器学习驱动的智能分析，设备健康度多维度评估、电池寿命预估、部件损坏定位等功能已在制造业广泛应用。在旋转机器监测等成熟领域，企业正尝试融合视觉、语音等多模态数据，通过设备运行声音特征与振动图谱的交叉分析，实现更精准的故障预警。
行业痛点与挑战
尽管发展迅猛，AI + 状态监测仍面临诸多现实挑战。
标准化缺失与适配难题：多网络传输协议、接口缺乏统一标准，客户需求分散，传感器厂家需频繁适配不同规格，研发负担沉重。设备报警阈值、健康度评价标准与场景深度绑定，上下游对传感器性能认知存在偏差，燃气、水务等行业误报成本高、接受度低。
数据问题成为最突出的瓶颈：企业因安全与商业机密顾虑，数据共享意愿普遍偏低；工业设备多处于正常运行状态，故障数据稀缺导致 AI 模型训练缺乏充足样本；而数据标注依赖行业经验，不同场景标准不一，进一步增加了算法落地难度。
成本与技术适配失衡：振动、温度等传感器成本多在三位数以上，中小型泵等设备应用性价比不足。设备端算力有限与 AI 部署需求存在矛盾，云端处理又面临实时性差、通信效率低的问题，部分场景算法投入与价值感知不匹配。此外，误报漏报问题突出、行业标准分散等问题，也让燃气、半导体等高敏感行业的应用拓展受阻。
需求模糊与服务断层：多数水务等行业甲方需求不明确，仅少数企业招标标准清晰。此外，中小型客户缺乏专业数据解读团队，现有监测多为一维健康度打分，未形成 “预警 - 决策” 闭环，低价值人工点检工作量巨大。
发展方向共识
构建标准化与数据生态：依托研究院牵头，联合上下游制定协议、数据格式及健康评估标准。通过保密协议、数据脱敏技术搭建共享平台，由第三方机构统筹数据资源，破解安全与共享矛盾。
聚焦端侧 AI 与多参数融合：推广节点端芯片集成算法方案，小算力即可满足压力、温度等一维数据处理需求，实现本地实时计算决策，降低云端依赖与成本。发展多参数采集技术，融合压力、流量、温度等数据，结合本地 + 云联合大脑模式，大幅降低误报率。
分级降本与场景深耕：针对不同设备推出分层方案，研发低成本传感器适配中小型设备，借鉴端侧 AI 传感器成本减半的量产经验。聚焦智慧水务、二次供水等场景，深入对接运维部门需求，固化功能标准，打造 “数据采集 - 预警 - 维护” 全流程方案。
强化跨领域协同创新：推动传感器、芯片、设备集成商与甲方联动，从场景需求反推技术研发。以实训基地为载体开展技术验证，通过 “数据采集 - 标定 - 模型训练 - 芯片植入” 闭环，实现 AI 技术与工业场景的深度适配。正如工业传感器专委会秘书长钟海燕在圆桌会上强调，需求来自场景，场景决定一切，必须让传感器、芯片、MCU企业、设备集成商、甲方客户上下游之间相互获取灵感、协力合作。
结语
AI是否过热、存在泡沫，这个问题一直是光纤在线的思考关注点之一（参见刘铮主编视点 ：从MIT报告再看人工智能泡沫担忧）。而笔者这次在传感器展会论坛现场观察到，传感行业的上、下游企业对技术发展痛点的深度剖析折射出对行业高质量发展的期盼，诸如全面数据的获取、本地化算力芯片的成本、基于场景和需求的算法等关键问题若能得以解决，业界则对 “AI+” 赋能感知有着积极正面的预判。而传感行业各方人士对提升产品核心价值、优化用户体验的终极探索，展示了在AI技术融合浪潮中产业界的鲜明图景和积极拥抱新技术的实干导向。
，2025年9月24日至26日，由中国传感器与物联网产业联盟和上海科技展会有限公司主办的中国（上海）国际传感器技术与应用展览会（“SNESOR CHINA 2025”）在上海跨国采购会展中心成功举办。
在工业智能化浪潮下，“AI + 状态监测” 正成为传感器行业转型升级的新赛道，这项融合了多维度感知、智能计算与精准分析的新技术，不仅重构了设备运维的传统模式，更在落地过程中遭遇数据、技术、成本等多重瓶颈，行业正探索破局之道。会展最后一天以“AI+ 状态监测”圆桌分享会为SENSOR TALKS的压轴局，旨在汇聚传感器专家及下游应用端资源及研究院所等第三方平台共同探讨市场挑战、行业痛点与解决思路。
技术迭代：多维度融合与架构升级并行
当前，AI + 状态监测技术在感知层实现了从单一检测到多参数融合的跨越。业内已形成共识，仅依靠震动或温度等单一物理量监测易产生误报，而通过震动、温度、压力、气体浓度等数据的联动分析，可将误报率显著降低。
计算架构的 “端 - 边 - 云” 协同优化成为另一重要趋势。传统模式中，AI 算法多部署于云端进行集中处理，但在工业控制、智能电网等低延迟需求场景，节点端离线算法的优势日益凸显。边缘计算凭借低成本、低能耗特性，在中小型设备监测场景快速渗透，而云端则侧重大数据建模与算法迭代，形成分层协同的计算体系。
AI应用的深度也在持续拓展。从早期的阈值判断升级为机器学习驱动的智能分析，设备健康度多维度评估、电池寿命预估、部件损坏定位等功能已在制造业广泛应用。在旋转机器监测等成熟领域，企业正尝试融合视觉、语音等多模态数据，通过设备运行声音特征与振动图谱的交叉分析，实现更精准的故障预警。
行业痛点与挑战
尽管发展迅猛，AI + 状态监测仍面临诸多现实挑战。
标准化缺失与适配难题：多网络传输协议、接口缺乏统一标准，客户需求分散，传感器厂家需频繁适配不同规格，研发负担沉重。设备报警阈值、健康度评价标准与场景深度绑定，上下游对传感器性能认知存在偏差，燃气、水务等行业误报成本高、接受度低。
数据问题成为最突出的瓶颈：企业因安全与商业机密顾虑，数据共享意愿普遍偏低；工业设备多处于正常运行状态，故障数据稀缺导致 AI 模型训练缺乏充足样本；而数据标注依赖行业经验，不同场景标准不一，进一步增加了算法落地难度。
成本与技术适配失衡：振动、温度等传感器成本多在三位数以上，中小型泵等设备应用性价比不足。设备端算力有限与 AI 部署需求存在矛盾，云端处理又面临实时性差、通信效率低的问题，部分场景算法投入与价值感知不匹配。此外，误报漏报问题突出、行业标准分散等问题，也让燃气、半导体等高敏感行业的应用拓展受阻。
需求模糊与服务断层：多数水务等行业甲方需求不明确，仅少数企业招标标准清晰。此外，中小型客户缺乏专业数据解读团队，现有监测多为一维健康度打分，未形成 “预警 - 决策” 闭环，低价值人工点检工作量巨大。
发展方向共识
构建标准化与数据生态：依托研究院牵头，联合上下游制定协议、数据格式及健康评估标准。通过保密协议、数据脱敏技术搭建共享平台，由第三方机构统筹数据资源，破解安全与共享矛盾。
聚焦端侧 AI 与多参数融合：推广节点端芯片集成算法方案，小算力即可满足压力、温度等一维数据处理需求，实现本地实时计算决策，降低云端依赖与成本。发展多参数采集技术，融合压力、流量、温度等数据，结合本地 + 云联合大脑模式，大幅降低误报率。
分级降本与场景深耕：针对不同设备推出分层方案，研发低成本传感器适配中小型设备，借鉴端侧 AI 传感器成本减半的量产经验。聚焦智慧水务、二次供水等场景，深入对接运维部门需求，固化功能标准，打造 “数据采集 - 预警 - 维护” 全流程方案。
强化跨领域协同创新：推动传感器、芯片、设备集成商与甲方联动，从场景需求反推技术研发。以实训基地为载体开展技术验证，通过 “数据采集 - 标定 - 模型训练 - 芯片植入” 闭环，实现 AI 技术与工业场景的深度适配。正如工业传感器专委会秘书长钟海燕在圆桌会上强调，需求来自场景，场景决定一切，必须让传感器、芯片、MCU企业、设备集成商、甲方客户上下游之间相互获取灵感、协力合作。
结语
AI是否过热、存在泡沫，这个问题一直是光纤在线的思考关注点之一（参见刘铮主编视点 ：从MIT报告再看人工智能泡沫担忧）。而笔者这次在传感器展会论坛现场观察到，传感行业的上、下游企业对技术发展痛点的深度剖析折射出对行业高质量发展的期盼，诸如全面数据的获取、本地化算力芯片的成本、基于场景和需求的算法等关键问题若能得以解决，业界则对 “AI+” 赋能感知有着积极正面的预判。而传感行业各方人士对提升产品核心价值、优化用户体验的终极探索，展示了在AI技术融合浪潮中产业界的鲜明图景和积极拥抱新技术的实干导向。
声明：如有信息侵犯了您的权益，请告知，本站将立刻删除。
