螞蟻分泌信息素，蛤蚌吐出肉舌，蹬羚從震動中預知危險……從低等生物到高等生物，“傳感”無處不在。

“進化了千年的人眼，只需要幾個點的信息，就能判斷出這是不是個熟人?！钡聡斯ぶ悄苎芯恐行目茖W總監(jiān)菲利普·斯魯薩力克提到人類的這個普通能力時，覺得它很神秘。作為人工智能科學家，他到現(xiàn)在還沒能為古老的生物本能找到一個恰切的模型。

人工智能的“傳感”要從哪里更靠近“靈性”這種微妙的感覺？近日，蘋果公司發(fā)表了一篇新的人工智能論文，將光學雷達傳感器收集的原始數(shù)據(jù)轉化成3D測繪圖，引得傳感獲得的信息從純數(shù)據(jù)向三維立體邁進了一步。盡管距離“靈性”還有相當?shù)木嚯x，但這項研究仍能啟發(fā)人們將注意力聚焦于人機交互中信息獲取和處理的一端。

“阿爾法狗”的兩個遠親最近也火了：一個是互聯(lián)網(wǎng)大會上展示“唇語識別”的搜狗中文“汪仔”；另一個是在深圳實現(xiàn)了無人駕駛公交的“阿爾法巴”。

前者打破定式思維，將語義識別的傳感器破天荒地改成了光學傳感，用圖像捕捉的信息判斷語言的溝通。后者車身上扁圓形的傳感器很是搶眼，“阿爾法巴”靠它感知道路、躲避障礙。

人類獲取信息，80%是通過眼睛；在人工智能捕獲信息的過程中，視覺傳感器也占據(jù)著相當重要的地位——目前主要有雷達、視頻兩種方式。視頻相較于雷達來說，是整體展現(xiàn)，呈現(xiàn)情況不易受干擾，而雷達對周圍環(huán)境進行3D建模，會比一般的照相攝像頭能包含更多深度信息。

“目前應用的障礙傳感設備有微波雷達、超聲波雷達等，也有通過捕捉視頻圖像的方法，”北京智能車聯(lián)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新中心技術人員畢超介紹，傳感設備會安裝在車輛側，也會安裝在道路側，要求無縫覆蓋，“就像手機和基站的關系，確保信號通暢?！?/p>

通暢是基礎，判斷是關鍵?！捌嚨乃俣纫鬅o人判斷和操作在毫秒之間，因此計算兩車之間、車路之間、車人之間的碰撞可能性必須要快?！碑叧f，信息的獲取、傳遞、計算、反饋等過程，需要一氣呵成。

具體地說，剎車或報警前，有許多計算——雷達獲取到三維點數(shù)據(jù)、識別障礙物、進行障礙物前后兩頻對比，識別靜態(tài)還是動態(tài)。動態(tài)障礙物計算出運動速度、結合無人駕駛汽車自身位置信息，計算出避障所需的最小安全距離，決定對策。

怎么才能更快一點？業(yè)內(nèi)嘗試著將數(shù)據(jù)中心“預處理”的部分前移到傳感器端。“我們進行了智能傳感器的嘗試，”升哲科技高級工程師劉正中說，“原來傳感器具備收集信號的單一功能，但是信號需要在傳感器端和處理終端來回傳遞，這些需要時間也需要能源，如果傳感器能提前過濾掉一些不必要的信息，過程會精簡不少?！?/p>

也就是說，之前的傳感器是嚴格的手、眼、耳、鼻等感覺器官，現(xiàn)在的它們配備了小小的“初腦”?！斑@對于視頻類的傳感器非常有效，因為視頻的數(shù)據(jù)量太大了?！眲⒄姓f。

“照相機我們已經(jīng)研究得很透了，雷達還需要繼續(xù)研究。我們也需要進一步探索，什么樣的傳感器才能感知到，人類感到的這些微妙變化。”菲利普說。AI市場對于傳感器的需求在快速變化，亟待新型傳感器的更新?lián)Q代。

同樣心懷期待的，還有美國國家工程學院院士、斯坦福大學教授鮑哲南，她曾表示，“我們期待有新材料帶來顛覆性的技術。目前把外界的信號轉變成電信號的載體是脆性的，希望找到容易被壓縮、可以拉伸的新材料。我們還希望它有自愈性、可降解?！?/p>

有了新材料做基質(zhì)，將電子器件集成起來將成為柔性電子和人工皮膚。傳感器“硬朗”的形象將發(fā)生徹底改變，不僅可以隨意拉伸、彎曲和旋轉，在精確獲取觸感的同時，甚至可以出汗。

資料顯示，中國科學院半導體研究所日前就開發(fā)出一種超薄高像素柔性電子皮膚陣列。通過引入聚合物中空球納米結構，傳感器對環(huán)境壓力展現(xiàn)出了超高的靈敏度，能探測到0.6Pa的低壓?！霸诓煌h(huán)境下拉扯揉折之后，仍能感受到外部壓力與溫度的變化，為了避免人體生理信號監(jiān)測中，體表溫度變化對器件的影響，科研人員還對傳感器進行了溫度補償，進而提高器件在實際應用中的檢測精度。”這項研究成果近期發(fā)表在《納米能源》上。

鮑哲南期待的變革與突破，也從另一個維度到來——量子科技引入光學傳感器的研究已經(jīng)可以達到應用級別。

“可以突破現(xiàn)有傳感的速度與距離極限，”麻省理工學院進行過關于單光子成像的研究，曾發(fā)表在《科學》雜志上，相關研究人員介紹，傳統(tǒng)的光學三維成像需要高強度光，而量子科技和三維成像的結合，能夠?qū)崿F(xiàn)平均每個像素只需要1個光子，比傳統(tǒng)的主動光成像方法的效率提高幾個數(shù)量級。

量子技術對光學成像的精確度、速度以及距離的提高是顛覆性的。從理論上說，無人駕駛汽車、甚至無人駕駛飛機可以實現(xiàn)了。由于它探測靈敏，甚至可以給細胞內(nèi)的細胞器裝上傳感，感知細胞活動。

如果說通訊互聯(lián)的規(guī)模是以人為載體的百億量級，物物互聯(lián)是以物為載體的萬億量級，那以細胞為載體的互聯(lián)將擁有超出人想象的潛力規(guī)模。

盡管傳感器在研究層面展現(xiàn)出引領AI產(chǎn)業(yè)駛入藍海的潛力，但在產(chǎn)業(yè)界卻不溫不火。

有分析文章指出，在人工智能硬件領域，有芯片和傳感器兩個方向，在芯片領域國內(nèi)還有幾家數(shù)得出的企業(yè)，而傳感器幾乎全部依賴進口。

“腦電波的測量儀器基本是進口產(chǎn)品，傳感器的精度等性能比較穩(wěn)定?！敝袊鴺藴驶芯吭貉芯繂T張運紅說。東南大學相關學科實驗室數(shù)據(jù)記載，六維力傳感器一個大概10萬元，基本來自進口。

相較于應用層面和系統(tǒng)層面，這個起著支撐作用的“棟梁”元件沒能入得大多數(shù)投資者和產(chǎn)業(yè)者的眼?！安粫v故事，引不來投資，”有分析這樣調(diào)侃。

中國科學院軟件研究所研究員戴國忠的觀點更加系統(tǒng)，“傳感器是人機交互的重要組成部分，人機交互和人工智能是不同的著力方向，”他對這兩個領域60年來的歷史進行了分析，得出規(guī)律：人工智能熱的時候，人機交互的發(fā)展將處于低谷。而人機交互受關注時，人工智能的熱潮就會反落回去。

這樣的此消彼長可以追溯到它們誕生時，“斯坦福大學人工智能實驗室主任約翰·麥卡錫等人提出人工智能時試圖構建能復制人類行為的計算機系統(tǒng)，而麻省理工學院的心理學和人工智能專家約瑟夫·利克萊德提出人機交互時，則是希望機器能夠完成人類交給的任務?！贝鲊艺f，追求目標趨同，但是研究思路和方法完全不同。

盡管在實際的產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中，二者是難分彼此的，這種學術上的區(qū)分很大程度上更有助于明確研究目標和方向，引導產(chǎn)業(yè)均衡發(fā)展，避免“一哄而上”“一頭熱”。

傳感器遇冷正在引得業(yè)內(nèi)觀察者的關注，希望那些冷門但重要的AI必備區(qū)域，不會成為產(chǎn)業(yè)發(fā)展的短板，而是能夠推進AI實現(xiàn)一個整體進化。