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（来源：CAAI认知系统与信息处理专委会）
导语：从手表监测心率，到指尖感知压力，再到植入芯片读取神经信号——传感技术正以前所未有的速度渗透身体、大脑和家庭。当传感器不再只是“感知”，而是开始“理解”、“预测”甚至“交互”，我们正站在一个技术奇点的边缘。近日，五位来自全球顶尖机构的传感器专家在《自然·传感器》上发表了一篇重磅观点文章，以十个直指未来的问题，系统勾勒了传感领域的技术变革、伦理边界和学科重塑。本文为你深度梳理这场思想碰撞的核心洞见。
问题一：哪些传感技术有望取得颠覆性突破，却被全球忽视？
Penn State的Saptarshi Das教授 认为，最被忽视的可能不是更高精度的传感器，而是那些能编码时间、记忆、波动和历史信息的动态传感器。与仅捕捉静态信号幅度的传统设备不同，它们能重新定义“感知”的含义。同时，能让物理、化学和生物输入直接在物质层面融合的多模态平台，以及由海量廉价、不完美节点组成的分布式传感网络，其集体智慧可能远超任何一台昂贵仪器。
Kinda Khalaf教授 指出了两大前沿：一是自供能传感——利用摩擦电和压电纳米发电机把运动、呼吸甚至流体的机械能直接转为电信号，实现无需电池的持续监测；二是基于物理模型的多模态融合，结合应变、温度和生化数据来推断疲劳、代谢应激等复杂生理状态，让传感从“信号检测”升级为“情境推断”。
Silvestro Micera教授 则将目光投向一个更陌生的领域——内感受，即对内脏紧张、心脏压力等生理状态的神经编码。尽管其通路早已被确立，却几乎未被用于神经技术设计。他还提到了分子与细胞尺度的机械感应、细胞间液的多重神经化学检测，以及最令人意想不到的非兴奋细胞的生物电——癌细胞、免疫细胞、甚至衰老细胞的膜电位变化，可能开启一个全新的生物调控检测维度。
问题二：哪些“不可能”的传感能力，未来十年将成为现实？
Silvestro Micera 大胆预测，连续、无线、多分析物的神经化学与生物电定位，在兴奋和非兴奋组织上同步实现，将彻底改变脑机接口。基因编码传感器如今已能检测到亚秒级、纳摩尔浓度的多巴胺，而等离子体与量子传感技术甚至可以用光直接读取电生理信号，无需荧光标记。更惊人的是，量子生物电子隧穿已能无线诱导癌细胞凋亡，利用的是传统电化学无法企及的内源性生物电对比。
复旦大学周鹏教授 则提出了一种一体化物理理解系统的愿景：未来的传感器不再是简单的信号采集器，而是能实时推断无法直接测量的隐藏物理状态。比如，通过极其有限的光子或热通量进行环境映射，或是在传统成像失效时感知深度和意图的机器视觉系统。这需要将传感、内存和计算在硬件底层深度融合，而非单纯依赖算法。
问题三：传感器微型化是否已逼近物理极限？
周鹏教授 承认，从传统尺寸缩小中获益的空间确实越来越少——信号电荷减少，噪声、泄露和寄生耦合更难抑制。但他认为，更深层的问题在概念层面：我们需要对“传感器”进行重新定义。传统上传感器是前端换能器，将刺激变为电信号。但如今最令人兴奋的机会在于感知、存储和计算的融合。他举了一个例子：他们团队开发的一体化二维视网膜硬件，能在单一平台上完成运动检测和识别，将传感器的功能边界从“被动换能器”推向了“主动信息接口”。
问题四：传感与生物、计算、材料深度融合，需要怎样的新学科范式？
莱斯大学Marcia O’Malley教授 根据自身研究教训指出一个反复出现的关键问题：计算无法恢复传感阶段丢失的信息。再好的AI也弥补不了信噪比的先天不足。因此，培训学生必须建立“信号完整性”为首要原则的思维，理解材料、机械和生物接口如何塑造最终信号。她还强调，应当让学生尽早接触“野外”真实测量，因为那里才会暴露受控实验室从未出现的失败模式。
Kinda Khalaf 则提出需要基于融合的跨学科教育。未来的传感工程师必须能流利穿梭于分子生物学、嵌入式系统、材料科学和计算建模之间，同时具备监管科学、制造可靠性和以产品为导向的系统思维。简而言之，培养的不是专才，而是能设计出有生物知识、材料先进且计算智能系统的“跨界建筑师”。
问题五：阻碍实验室传感创新走向现实应用的最大障碍是什么？
Saptarshi Das 直指核心：实验室中的绝佳性能往往建立在极度受控条件下。实际部署必须容忍温度、湿度、机械应力、污染、电源波动、校准漂移和用户行为等长期变化。他指出，科学上的创新是转导机制，而实用瓶颈在于周边的一切——可扩展制造、封装、接口电路、标准和成本。此外，设备级指标与系统级价值之间存在鸿沟：一个新材料常以峰值性能被评判，但产业是否采用，取决于它是否能减少误报、低功耗持续运行、可量产且有可接受的良率。
Marcia O’Malley 补充道，对于生物集成和可穿戴系统，材料老化和机械漂移往往比传感机制本身更决定性能和可靠性。许多概念验证设计一旦面对运动伪影、不可预测的用户行为和长期磨损，就会迅速失效。传感技术要超越演示阶段，必须从理想化的实验室指标转向动态真实环境中的持久运行。
问题六：哪些新材料或混合系统将重新定义传感架构？
Marcia O’Malley 认为，灵活、可拉伸和多层平台是可穿戴和生物集成传感的关键，但机械界面与传感性能密不可分。运动伪影以及顺应性失配会显著影响信号质量。她特别看好混合系统和模块化异构架构：在紧凑合规形态中集成多模态传感，可提高鲁棒性；而可维修、可更换甚至可再生的系统设计，则非常适合长期使用和变化的现实环境。连续血糖监测仪的快速普及，正是材料、传感器化学和系统架构精心协同设计的典范。
问题七：如何设计可修复、可回收甚至可生物降解的传感器？
Kinda Khalaf 提出，可持续性必须成为核心设计原则，这偏好模块化、材料可感知的系统。感应元件、电子设备和基板能够解耦、互操作和更换。材料科学提供了关键支撑：瞬态和生物衍生聚合物、自愈水凝胶和可逆互连，能实现修复、再利用和受控降解。她特别强调拆解设计，允许传感、处理、电源和封装层级独立升级和高效回收。对于短期应用，纤维素和几丁聚糖等有机材料可提供高灵敏度和快速响应；对于长期或精密使用，则需混合系统——可生物降解支撑结合耐用感应元件。
周鹏教授 的视角更为系统化：环境负担不只是传感器本身的材料，而是整个生命周期内数十亿设备被部署、替换和丢弃，以及海量原始数据的传输、存储和处理能耗。解决之道在于近传感器和传感器内计算——将计算移到传感终端，从源头抑制冗余数据，从而大幅降低数据通信和后端处理的能源成本。第二步是设计更耐用的平台而非一次性设备，例如他团队将二维内存核心与成熟CMOS平台结合，实现可升级、长寿命的传感器系统。
问题八：如果AI能从极其嘈杂的信号中提取信息，还需要高性能传感器吗？
Saptarshi Das 的回答是“绝对需要”，但高性能的定义正在改变。传统指标——更高信噪比、更低检测限——在科学、医疗和安全关键领域依然重要。但AI的兴起表明，最有用的传感器不一定产生最干净信号，而是能为下游任务提供最有信息量的数据。AI能补偿不完美的数据，但无法恢复从未被捕获的信息，也可能放大偏见或在分布偏移下失效。因此，真正的机会不在于在“更好的传感器”和“更好的AI”之间二选一，而是共同设计——让传感器捕捉正确的物理效应，保存任务相关信息，而非盲目追求原始保真度。
周鹏教授 进一步指出，AI时代的传感器应当自适应、可迭代——能根据上下文或AI反馈调节自身行为，像人眼视网膜一样主动压缩动态范围、提取运动、忽略可预测噪声。这种传感器不再是静态高保真设备，而是具身系统作为主动参与者的协处理器，决定感知什么、何时以及如何行动。
问题九：当传感器进入身体、大脑和家庭，哪些伦理界限不可逾越？
Kinda Khalaf 列出了几个不可逾越的界限：知情且持续的同意（用户随时可撤销）、认知和身体自主权（传感应支持而非覆盖人类决策）、隐私与透明度（谁访问数据、存储多久、是否可重复使用）、安全与公平（防止故障或滥用带来的身心伤害，确保多元人群公平获取）。
Silvestro Micera 则敲响了三记警钟。认知自由与心理隐私是第一优先——解码心理状态会产生现有法律框架完全无法满足的信息，必须将精神隐私、认知自由和精神完整性编纂为新的国际人权。同意-胁迫梯度同样危险：当神经技术或传感器被保险公司激励、雇主要求时，即便有同意书也并非真正自愿。身份完整性面临微妙风险：能同时感知和调节的闭环系统，会塑造它们所读取的信号，模糊治疗与工程化自我的边界。
问题十：如何防止传感技术加剧全球不平等或成为监控工具？
Saptarshi Das 认为，这需要将伦理、访问和治理视为核心设计限制，而非事后补救。关键步骤包括：优先考虑无障碍和符合情境的设计——价格合理、节能、适应资源有限环境，无需专门基础设施；让受影响社区早期参与设计过程，使传感满足真实需求而非强加外部技术议程。治理上，需要关于同意、数据所有权、信息处理透明度和双用途部署限制的明确规范。设备内推理、最小化数据保留和可审计的决策流程应成为标准。他最后总结道：
“传感的未来不仅取决于我们能测量什么，还取决于我们选择测量什么、为谁测量以及在何种保障措施下。”
结语：从信号到共生
这场横跨材料、算法、生物和伦理的高端对话，揭示了一条清晰的范式跃迁轨迹：传感器正从被动的“信号换能器”，进化为能记忆、能判断、能自适应、能与人和环境交互的“信息智能体”。当它们遍布皮肤、深入细胞、融入建筑，我们不仅需要攻克材料和集成上的技术壁垒，更需要在伦理边界、公平获取和系统治理上达成共识。因为最终，传感技术不只是测量世界，更是重塑我们与世界的关系。
参考来源：
Das, S., Khalaf, K., Micera, S., O'Malley, M.K., & Zhou, P. Ten questions on the future of sensing. Nature Sensors (2026).
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