拍苍蝇是个技术活。
不知道大家生活中是否有注意到，当我们用手非常缓慢地接近苍蝇，苍蝇并不会飞走；相反，如果您的手正在快速接近，苍蝇就会逃脱。
对此，70年代初期的科学论文解释：“蝇眼”可以检测和跟踪小的快速移动目标，这要归功于苍蝇大脑中的高阶神经元（尽管大小和性能相当有限）。高阶神经元相当于一个目标运动探测器（STMD）——目标出现移动特征时响应有效，甚至当目标的速度与背景相匹配，几乎没有相对运动线索时。
总说艺术来源于生活，其实很多技术也来源于生活。比如正是苍蝇的这种检测能力，启发了最初开发“智能传感器”的技术思路。
源起40多年前的“蝇眼智能传感器”
如今，“智能传感器”是一个非常分散甚至被滥用的术语。现在技术领域的几乎所有事物都可以加上“智能”这个前缀。此外，由于智能传感器越来越多地基于微电子设备的集成，因此在大多数专业文献中普遍接受的定义是：
一般来说，智能传感器一词是在20世纪80年代中期提出的，而“智能”一词则是由于集成了微控制器单元（MCU）、数字信号处理器（DSP）以及其他设备所需的智能，以及应用专用集成电路（ASIC）技术，通过积极研究控制系统输入和输出侧的智能硅器件而开发。后来，这个术语的含义被扩展到了微机电系统（MEMS），用来描述用半导体制造工艺制造传感器和执行器的结构。
但事实上，智能传感器实际出现的时间不是上述说的30多年前，而是40多年前。
首先，术语“智能传感器”可能是在70年代中期被创造出来的，当时这个术语在意大利被用作意大利语"Sensore Intelligente"的一个粗略的、简短的翻译，并且被创造出来是为了表示一种非常先进的红外焦平面阵列技术（FPA），这是为了实现优化，开发可靠、高效的红外监视和警报系统以检测导弹威胁所需的智能技术解决方案。
70年代初，人们致力于开发具有最多传感器像素的红外成像系统，以应用于军事和高科技天文学，那时的传感器像素是通过光学机械扫描线性探测器阵列获得的。但随着FLIR（长波红外前视红外成像）在军事领域应用的迅速扩散，各种系统的开发和采办过程出现了资金问题，因为当时无法大规模生产。
因此，美国开始开发基于MCT技术的高灵敏度、标准红外线性探测器阵列。为了实现可靠的大规模生产，夜视和电光中心根据所谓的“第一代”线性阵列（60到180个元件）开发了红外公共模块的设计概念。这项技术使得高性能的FLIR系统能够采用单级低温发动机，在80K的温度下工作，使探测器阵列更加紧凑、更轻、功耗显着降低。
然后发展到70年代中期，人们开始致力于将CCD技术转移到红外焦平面阵列（FPA）技术，其主要任务集中在高分辨率红外成像仪的开发上，具有最高数量的传感像素和最佳的灵敏度。
CCD技术（电荷耦合器件）早在1969年发明，1975年，第一台CCD电视摄像机问世，这使得人们能够预测具有凝视视觉能力的“第二代焦平面阵列”。这种探测器阵列与焦平面上的电子模拟信号读数器相耦合，且读出装置可以将来自非常大的探测器阵列的信号多路复用。
在红外监视和报警系统中，要提取的信息通常是基于隐藏在高强度和扩散的背景噪声中的非常小的信号和通常是高强度的“无用信号”，这意味着红外传感器系统需要对探测器信号进行一些处理，以纠正不均匀性，消除背景影响并避免这种情况。但是，当时集成计算机的性能仍然有限，需要大功率、大尺寸和大重量，特别是如果报警信号提取必须处理大量扫描像素点，就像线性探测器阵列的光机扫描系统一样。
因此，信号提取和大量数据的连续处理问题，以及在高强度杂波/无用信号中的连续处理问题是一个需要处理和成功解决的问题。
而解决的方法就来源于文章开头提及的苍蝇。通过观察苍蝇在接近威胁时的行为，科学家们找到了一种智能方案——基于苍蝇眼结构的传感器，能够探测快速移动的点目标，就像导弹从作战距离发射和/或接近一样。
因此，一种结构类似“苍蝇眼”的二维红外焦平面阵列被开发出来，这使得信噪比大大提高（由于二维阵列的凝视特性，积分驻留时间的信噪比得到了改善），并且凝视和检测允许实时进行时间滤波分析，以剔除大量“不需要的信号”。
（a）淹没在高强度杂波中的点源目标信号和（b）通过智能传感器集成提取增强的点源目标信号。
为了成功实现二维阵列，科学家们还开发了一种新的、先进的技术来制备具有高响应度PbTe/PbSnTe薄膜的l-IR fpa.此外，由于内部（甚至整个意大利）没有CCD技术的限制，科学家们就开发了一种能够在不到1ms内读取高达十万像素的二维FPA的原始X-Y寻址技术。这个读取光学传感器矩阵的寻址系统是由一个有源补偿电路获得的，它提供的信号等于所有其他传感器发出的信号，这些传感器与要读取的传感器像素平行寻址。
就这样，世界上首个红外焦平面阵列-CCD探测器阵列就出现了，从3到5μm波段开始，到70年代末扩展到8到12μm红外波段。
图3：意大利1976年，Elettronica Spa,红外FPA（1024个传感器，每个传感器具有3x8子像素）
而在第一次成功的现场试验之后，“智能传感器”技术在70年代末获得了专利，从那时起，一些设备被称为“智能传感器”。比如被广泛知晓、1979年的NASA飞船，飞船需要大量传感器来向地面或航天器发送数据，例如温度，位置，速度和姿态，即使使用大型计算机，很难同时处理如此大的数据。此外，航天器限制了计算机的体积和重量。希望传感器本身具有信息处理功能，因此当传感器与微处理器结合使用时，智能传感器就成型了。
（a）IRWR TARSIO（战术红外系统全向）MLAW机载预警和警报系统（b）CERBERO红外监视预警和警报系统2π海军系统，意大利1980年。
90年代，智能传感器应用和性能呈爆炸式增长
尽管FPA的CCD-CMOS技术在集成信号读取和处理方面取得了令人瞩目的改进，但智能传感器技术一直被限制应用在封闭的军事环境中长达15年之久。直到在90年代，智能传感器才出现爆炸式的应用和性能。
在80年代末，得益于CCD读取技术，人们认识到“超大规模集成”（VLSI）处理器技术和嵌入式EO检测器阵列技术的飞速发展可以结合起来开发新一代的功能强大的智能传感器系统。因此，在这些新系统中，通过将微型计算机和其他VLSI信号处理器集成在同一焦平面上的传感器阵列之内或旁边，从而避免了复杂的计算（远离传感器），开发出了复杂的信号处理操作，从而大大改善信号处理能力。随着“人造人眼”的发展，这种出色的性能增长在可见光范围内尤为明显。
积信号提取中提高单个子像素元素分辨率的块方案
实际上，智能传感器将光学，检测器材料，电子学和算法的技术设计和开发集成到传感器的结构本身中，而不是试图通过在像素数量和相关电子读出和处理技术方面的大量改进来获得所需的性能。因此，整体设备的总体复杂度应远低于仅通过减少传感器像素的数量即可实现的复杂度。这使得智能传感器的结构允许较小的尺寸和较高的可靠性，为后续的商业化、规模化埋下了伏笔。
且从80年代末期到90年代中后期，随着单片机技术的发展，将单片微处理器嵌入传感器中实现温度补偿 、修正 、校准，同时A/D变换器直接将原来的模拟信号转换为数字信号 ，也让传感器更智能。
之后随着PC与信息化技术的兴起，智能传感器产品开始出现及进入商业化——智能化测量技术有了进一步的提高，在传感器一级水平实现智能化，使其具有自诊断功能、记忆功能、多参量测量功能以及联网通信功能等。
21世纪，智能传感器奔向鼎盛时代
进入21世纪后，人类全面步入信息时代，从一定意义上讲，也就是进入了传感器时代。
由于MEMS技术、低能耗的模拟和数字电路技术、低能耗的无线射频(RF)技术、传感器技术的发展，使得开发小体积、低成本、低功耗的微传感器成为可能。这种微传感器一般装备有：一个用于感知外界环境物理量的敏感组件(如压力、温度、湿度、光、声、磁等)，一个用于处理敏感组件采集信息的计算模块，一个用于通信的无线电收发模块，一个为微传感器的各种操作提供能量的电源模块。我们称之为 “智能网络化传感器”。
同时，物联网大时代催热智能传感器。
物联网(IoT)是把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。简而言之，物联网就是“物物相连的互联网”。传感器作为物联网三大层次结构之一的感知层的重要组成部分，将现实世界中的物理量、化学量、生物量等转化成可供处理的数字信号，是实现物联网的基础和前提，同时MEMS(微机电)技术作为支撑技术，在物联网的发展中起着至关重要的作用。
随着人类步入智能时代，物联网将驶入快车道，作为物联网的基础和核心以及数据的入口，智能传感器产业将随之被引爆。
据MRFR分析，到2023年，全球智能传感器市场预计将从2017年的180亿美元增长到472.0亿美元，在预测期间的复合年增长率（CAGR）为18.20％。
目前推动智能传感器市场增长的主要因素是传感器在消费电子，汽车，物流，国防和医疗保健等各种垂直行业中的越来越多的使用。
比如，在智能手机、机器人、无人机、AR/VR设备和智能可穿戴设备等消费电子里应用了大量的智能传感器。
智能手机中比较常见的智能传感器有距离传感器、光线传感器、重力传感器、指纹识别传感器、图像传感器、三轴陀螺仪和电子罗盘等；智能传感器作为机器人的“五官”，在采集外界信息数据上发挥着重要作用；AR/VR需要用到大量用于追踪动作的传感器，比如FOV深度传感器、摄像头、陀螺仪、加速计、磁力计和近距离传感器等；无人机的智能飞控系统需要用到各种智能传感器，包括IMU、MEMS加速度计、电流传感器、倾角传感器和发动机进气流量传感器等；可穿戴设备最基本的功能就是通过传感器实现运动传感，包括MEMS加速度、心率传感器、陀螺仪、MEMS麦克风和脉搏传感器等。
再比如在汽车领域，智能汽车与自动驾驶的火爆让智能传感器快速打开市场。
在智能汽车时代，主动安全技术成为备受关注的新兴领域，需要改进现有的主动安全系统，比如侧翻（rollover）与稳定性控制（ESC），这就需要MEMS加速度传感器和角速度传感器来感测车身姿态。MEMS传感器在汽车领域还有很多应用，包括安全气囊（应用于正面防撞气囊的高g值加速度计和用于侧面气囊的压力传感器）、汽车发动机（应用于检测进气量的进气歧管绝对压力传感器和流量传感器）等。
而自动驾驶技术的兴起，也进一步推动了MEMS传感器进入汽车。虽然GPS接收器可以计算自身位置和速度，但在GPS信号较差的地方（地下车库、隧道）和信号受到干扰的时候，汽车的导航会受到影响，这对自动驾驶来说是致命的缺陷。利用MEMS陀螺仪和加速度计获取速度和位置（角速度和角位置），车辆任何细微的动作和倾斜姿态，都被转化为数字信号，通过总线，传递给行车电脑。即便在最快的车速状态下，MEMS的精度和反应速度也能够适应。得益于硅体微加工、晶片键合等技术的发展，精度已经上升到0.01.
现代高级轿车的电子化控制系统水平的关键就在于采用压力传感器的数量和水平，目前一辆普通家用轿车上大约安装几十到近百只传感器，而豪华轿车上的传感器数量可多达二百余只，种类通常达30余种，多则达百种。
2003年，在美国商业周刊“未来技术发展报告”中，传感器列为21世纪最具影响和改变世界10个新技术之一。福布斯也将传感器列为在今后几十年内影响和改变着世界经济格局和人们生活方式的科技产品之首。
未来相信在新兴的科学技术推动下，包括MEMS技术、纳米技术、AI技术等，智能传感将保持持续的增长。
随着自动化生产程度的提高，对智能传感器的要求也在不断提高。智能传感器的发展将走向高精度、高可靠性、宽温度范围、微型化、微功耗及无源化、智能化数字化和网络化，以更好地应用于消费电子、汽车、物流、工业、医疗等场景中，给人类打造一个美好且神奇的智能传感电子世界。
