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夏天刚刚过去，但传感器行业正迎来自己的黄金时期。

在半导体产业的光环下，传感器往往被忽视。它很少出现在技术发布会的焦点位置，也不常成为资本关注的对象。然而，这个默默无闻的“感知者”，正在支撑数字经济的重要部分。

人形机器人成为新的关注点

传感器广泛应用于消费电子、汽车电子和工业制造三大领域，占据了市场的主要份额。2024年，消费电子以26.5%的占比领先，市场规模达到1076.2亿元；汽车电子以21.2%的占比紧随其后，规模为859.5亿元；工业制造则以20.5%的占比排在第三位，达到832.8亿元。

虽然消费电子仍是最大市场，但未来的增长点正在显现。智能汽车和人形机器人被认为是最重要的发展方向。

汽车电子，智能化竞争加剧

汽车正从交通工具转变为移动终端，这带动了对传感器的需求激增。

目前，汽车电子是传感器应用增长最快的领域。单车上的传感器数量从2020年的200个增加到2025年的300个。

这一变化主要来自两个因素：一是新能源汽车的普及率在2025年预计超过40%，电池管理系统和电机控制等环节需要大量温度、压力和电流传感器；二是L3级以上自动驾驶技术加速落地，推动激光雷达、毫米波雷达和摄像头等环境感知传感器的出货量年增长超过50%。

根据数据，2024年全球汽车传感器市场规模为402.4亿美元，预计到2034年将达到881.8亿美元，年复合增长率达8.16%。

人形机器人，进入量产阶段

人形机器人正在逐步进入实际部署阶段，2025年被视为其量产化的起点。

今年3月，Figure AI展示了他们的BotQ人形机器人生产线，第一期产能预计每年可生产12000台，并计划在四年内将产能提升至每年10万台。这是全球首个“机器人制造机器人”的工厂。

特斯拉CEO马斯克也表示，Optimus机器人将在当年实现试生产，目标是年产5000至1万台，初期每月生产1000台。

机器人的智能化依赖于感知能力，而传感器是实现这一目标的关键。

那么，汽车和机器人中，哪个会带来更大的市场增长？哪种传感器将迎来爆发？

在SENSOR CHINA展会上，赛卓电子和汉威科技认为，汽车电子是当前最确定的方向，而人形机器人则是未来最具潜力的领域。短期内，新能源汽车仍然是拉动传感器需求的主要动力。但从长期看，随着技术进步和成本下降，人形机器人有望复制汽车的发展路径，成为下一个重要终端。

汽车传感器包括车身感知和环境感知两大类。车身感知涉及压力、位置、温度、加速度、空气流量和气体传感器等；环境感知则包括摄像头、超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达和红外传感器等。

相比传统工业机器人，人形机器人对传感器的要求更高。除了常见的电流和温度传感器外，还涉及力传感器、电子皮肤、视觉传感器和惯性传感器等高价值产品。其中，六维力传感器因技术复杂，长期由国外品牌主导；电子皮肤用于柔性触觉感应；惯性传感器保障动态平衡；视觉传感器则是机器人的“眼睛”。

传感器国产化进入关键阶段

全球传感器市场仍由海外大厂主导。通用型传感器主要由博世、博通、Qorvo、ST意法和TI等公司掌控；汽车传感器则由博世、大陆集团、BorgWarner、Sensata、DENSO、英飞凌、Aptiv、Allegro、TI和ADI等国际厂商占据主导地位。工业自动化领域则由西门子、TDK等企业主导。

国内企业在高端市场仍处于劣势。例如，在高端压力传感器领域，进口品牌占据约90%的市场份额，而国内品牌仅占不到10%。

在消费电子领域，国产传感器已取得一定突破。但在工业传感器方面，高端市场仍由外资主导，国产产品主要集中在中低端。

智能汽车和人形机器人是传感器国产化的重点方向，技术门槛高，认证周期长。尽管如此，部分细分领域如车载传感器和BMS用传感器，国内厂商已有进展。

在具体品类上，气体、图像和压力传感器已具备与国际品牌竞争的能力，而柔性传感器、MEMS和IMU等新兴领域则有较大发展潜力。高端MEMS技术和汽车“三电”系统传感器仍由国外企业主导。

为了扩大市场份额，国内厂商可以从两方面入手：一方面，利用更先进的制程替代旧工艺，在成本、尺寸和功能集成上实现超越；另一方面，与本地客户合作，提供定制化解决方案，快速响应需求。

国产传感器面临的核心问题包括制造能力不足、封装测试难度大以及产业链协同不够。

制造方面，尽管传感器芯片对制程要求不高，但国内产线在可靠性和稳定性上仍无法满足高端应用的需求。IDM模式有助于提高产品良率和性能，是赢得高端客户的前提。

封装测试方面，传感器封装高度定制化，对封测厂提出较高要求。拥有自主封测能力的企业在灵活性和响应速度上更具优势。

产业链协同和市场验证也是关键。只有通过大规模应用，才能打破客户对国产产品的不信任。

AI赋能传感器，开启新可能

过去的传感器只是被动记录数据，未来的传感器将成为智能决策的一部分。

AI正在深度融入传感器，带来变革。在智能制造中，AI传感器可以实时监测生产线数据，帮助优化流程。

在智能交通中，AI传感器能监控车流和路况，优化信号灯控制。

在自动驾驶中，AI传感器可以识别周围环境，辅助车辆做出判断。

在医疗健康中，AI传感器可用于监测患者生命体征，支持个性化治疗。

在智能家居中，AI传感器让家居设备更加智能。

ST是最早尝试让传感器更智能的企业之一。他们认为，单纯的传感器只能被动上报数据，但如果结合AI算法，传感器可以在本地进行数据处理、分类和预测，从而提升整体效率。

国内厂商也在积极探索AI与传感器的结合。他们不断优化算法、加快数据处理速度，并提升模型训练效率，以适应更多应用场景。

从幕后走向台前

传感器曾经不被重视，如今却成为推动汽车、机器人、工业乃至社会智能化的关键力量。它是数字世界的基石，连接现实与虚拟世界。

未来三到五年，将是传感器技术升级和市场格局变化的重要阶段。对于中国来说，这不仅是商业机会，更是提升产业链自主能力和科技影响力的战略窗口。