Nature Sensors发布未来传感器10大发展命题，全球业界热议！（前沿观点）

发布时间：2026-07-13来源：传感器专家网

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近期，国际权威学术期刊《Nature Sensors》刊发重磅观点文章，由五位全球跨领域顶尖学者联合撰文，系统提出传感技术未来发展的十大核心问题，引发行业广泛关注。

文章作者覆盖材料科学、神经工程、生物医学、柔性电子等多个前沿学科，分别为宾夕法尼亚州立大学 Saptarshi Das 教授、哈利法大学 Kinda Khalaf 教授、圣安娜高等学院 Silvestro Micera 教授、莱斯大学 Marcia K. O’Malley 教授，以及复旦大学周鹏教授。多元的学术背景与产业研究视角，让这份观点具备了跨维度的参考价值。本次论文五位作者均为全球传感交叉领域顶尖学者，各自研究方向形成互补：

Saptarshi Das（宾夕法尼亚州立大学Ackley 工程学讲席教授）：二维材料与神经形态传感专家，提出传感端信息采集的价值优先于后端算法优化；

Kinda Khalaf（哈利法大学生物医学工程副院长）：生物医学工程与转化专家，聚焦自供电传感、技术伦理与可持续性；

Silvestro Micera（圣安娜高等研究院与 EPFL 生物电子学教授）：神经假体领域权威，深耕植入式神经接口与仿生触觉反馈；

Marcia K. O'Malley（莱斯大学 Panos 讲席教授）：人机交互与康复机器人专家，强调传感信号完整性的核心地位；

周鹏（复旦大学教授）：国内微电子与智能传感领军学者，在国际顶刊发表多项重磅研究成果。

长期以来，传感器的核心定位是 “信号检测工具”，通过将温度、压力、气体、心率等外界物理刺激转化为电信号实现感知功能。而随着材料科学、人工智能、生物医学与柔性电子的快速交叉融合，传感器的角色正发生本质升级：从单一的 “信号探头”，逐步演变为能够理解环境、参与决策，甚至可与人体、机器形成闭环互动的 “信息接口”，成为连接物理世界与数字智能体系的核心载体。

在本篇观点论文中，五位学者围绕传感技术的中长期发展，提出十大关键问题，探讨范畴覆盖三大核心维度：一是新兴传感范式的技术演进路径，二是技术规模化应用带来的伦理与社会层面挑战，三是推动实验室科研成果向现实场景转化、实现稳定可靠规模化部署所需的系统级创新。

这些议题不仅指向下一代传感器的技术研发方向，更延伸至技术应用场景、价值分配与风险防控等深层命题，为传感产业的长期健康发展提供了全景式思考框架。

论文原文可在《Nature Sensors》查看：https://www.nature.com/articles/s44460-026-00093-5

问题1：哪些传感方向即将迎来突破，却被全球传感学界低估了？

专家们认为，未来最值得关注的并不一定是单个指标最强的传感器，而是那些能适应、预测和交互的系统。例如，传感信号不只来自一个稳定数值，还可能隐藏在时间变化、历史记忆、波动模式和多模态关联中。自供能传感、多模态传感、分布式低成本传感网络，以及能直接嵌入环境和人体的柔性材料系统，都可能成为下一轮突破口。换句话说，未来传感器要做的不是孤立地“测一个量”，而是理解一个场景。

Saptarshi Das认为最被低估的是"不只测量、而是会自适应／预测／交互"的动态传感器，即把信息编码在时间、记忆、涨落和历史中，而不只是静态信号幅度；此外是在材料层面直接融合物理化学生物输入的多模态平台，以及由大量廉价、不精确传感器组成、靠群体智能取胜的分布式传感。

Kinda Khalaf 强调自供电传感（摩擦电、压电纳米发电机把运动、呼吸、流体的机械能转成电信号）、物理感知的多模态传感，以及二维材料、超材料、软物质带来的全新架构。

Silvestro Micera 点名几个被忽视的生物传感：内感受（内脏与生理状态的神经编码）、Piezo1/2 的机械感受、细胞间隙化学感受，尤其是非兴奋性细胞（上皮、免疫、癌细胞）的生物电——他指出癌细胞去极化到 −10 到 −40 mV，去极化还标志细胞衰老，读取这些慢速低幅信号会打开一整层新的生物调控。

问题2：未来十年，哪种今天看似“不可能”的传感能力会变成现实？

论文中，作者给出的想象非常大胆：连续、无线、多分析物的神经化学和生物电信号成像，可能同时覆盖兴奋性组织和非兴奋性组织；另一类可能性是“一体化传感系统”，不仅记录光、热、压力、电活动等显性信号，还能从稀疏、微弱、噪声很大的数据中反推出隐藏的物理状态。比如，在分子分辨率下进行无创生理监测，或者在极少光子和热通量条件下完成环境感知。这意味着传感器将不再只是“眼睛”和“耳朵”，而更像一个具备物理理解能力的小型智能系统。

Silvestro Micera 的回答是：对兴奋性和非兴奋性组织同时进行连续、无线、多分析物的神经化学与生物电成像。他列了几项正在汇聚的突破：基因编码传感器（dLight1 做到亚秒、纳摩尔级多巴胺检测）、适体修饰纳米移液管在活体组织单细胞级分辨血清素、等离激元与量子传感作为无标记替代方案，甚至量子生物电子隧穿可以无线选择性诱导癌细胞凋亡。

周鹏的回答是 all-in-one 传感系统：不只记录外部世界，而是持续推断那些无法直接测量、只被弱／稀疏／分布式信号间接编码的隐藏物理状态，把传感器从信号采集设备变成能实时理解物理的系统。

问题3：传感器微型化是否已经逼近物理极限？还是需要重新定义传感器本身？

答案并不是简单的“是”或“否”。当器件越来越小，可收集的信号电荷减少，噪声、漏电、器件差异和寄生耦合都会变得更难控制。继续缩小尺寸，并不一定带来更好的性能。因此，真正需要改变的是传感器的定义。传统传感器只是前端换能器，而未来传感器可能同时承担感知、记忆、筛选、计算和特征提取功能。它将从一个被动检测元件，转变为一个主动的信息节点。

周鹏回答认为，一方面，传统小型化路线确实逼近物理边界。器件尺寸不断缩小，可收集信号电荷量同步降低，噪声、漏电流、器件间差异、寄生耦合愈发难以抑制。极小尺度下，单纯缩小尺寸不再提升传感性能，甚至会降低器件稳定性与有效信息输出量。

但核心矛盾并非尺寸限制，而是固有概念框架滞后。我们需要拓宽传感器的定义。传统认知中，传感器是前端换能单元：接收外界刺激，转化为电信号。这套定义成立的前提是传感、存储、计算分属独立硬件单元。而当下最具潜力的创新，来自三者一体化集成。

新一代传感器可同时存储时序信息、过滤冗余数据、提取关键特征，并直接与后端计算单元交互。从这个视角看，未来的核心不是更小像素、更薄探测器，而是集传感、存储、处理协同设计的信息节点。二维材料领域尤为突出：超薄沟道、低温集成、垂直堆叠工艺，支撑高密度传感-存算一体化架构。

周鹏举例该团队此前研发基于二维材料的一体化类视网膜硬件，用于运动检测与识别。该工作不再将传感作为独立前端，而是在单一二维硬件平台融合感知、存储、计算，证明传感器的功能边界可被彻底重构。

综上，传统单纯追求微型化的逻辑已接近瓶颈，因此我们必须革新传感器定义：从被动信号换能器，转变为主动智能信息交互接口。

问题4：传感技术与生物、计算、材料科学深度融合，需要建立哪些全新人才培养体系与交叉学科？

作者强调，单一学科训练已不足以支撑下一代传感技术。研究者不仅要懂材料、器件和信号，还要理解生物界面、机械耦合、数据管线、低功耗机器学习、边缘智能、法规和规模化制造。尤其重要的是系统思维：AI不能弥补传感阶段丢失的信息，复杂算法也不能拯救糟糕的信噪比。未来需要的是“懂材料、懂系统、懂应用场景”的交叉型人才。

Marcia K. O’Malley 主张把培养从单一领域技术训练扩展到系统级思维，核心信条是"计算无法找回在传感阶段丢失的信息"，AI 弥补不了糟糕的信噪比，就像先进控制救不了设计糟糕的机械系统；她强调把信号完整性当第一性原理，并让学生早点在"真实世界"里做传感，暴露受控实验难以出现的失效模式。

Kinda Khalaf认为单学科训练已不够，需要融合式、跨学科教育，尤其是材料—信息协同设计，以及把法规科学、可制造性、可靠性、面向产品的系统思维纳入培养。

问题5：阻碍实验室高精度传感创新落地为实用化设备的最大壁垒是什么？

柔性、可拉伸、多层复合平台被认为是关键方向，尤其适用于可穿戴和生物集成传感。当传感器贴在皮肤或进入软组织时，机械界面本身就会影响信号质量。运动伪影、顺应性不匹配和阻抗不匹配，可能比材料灵敏度更致命。因此，未来架构会更强调多模态集成、模块化设计和异质系统协同，让不同信号互相补充，使设备在真实环境中更稳、更耐用。

Saptarshi Das认为，实验室性能是在高度受控条件下得到的，不反映真实部署的复杂性；科学新意常在换能机理，而实际瓶颈在周边一切（可规模化制造、可靠性、接口电子、数据处理、标准、成本）。第二个障碍是器件级指标和系统级价值之间的持续鸿沟：新材料常按峰值性能评判，但被采纳与否取决于它是否真正改善整个系统（能否降低误报、能否低功耗连续运行、良率、可标定性、可集成性）。

Marcia K. O’Malley与Saptarshi Das的观点一致，其补充材料老化和机械漂移对生物集成／可穿戴系统的性能影响往往超过传感机理本身，并强调很多系统没有按全生命周期来设计。

问题6：哪些新型材料或混合复合体系将重塑传感架构？

Marcia K. O’Malley的观点：

柔性、可拉伸多层复合平台带来全新机遇，尤其适配可穿戴、生物植入传感，但也带来传统刚性传感器不存在的复杂难题。传感器贴合皮肤、软组织时，力学界面特性直接决定信号质量：运动伪影、力学适配失配、阻抗不匹配都会大幅劣化采集信号。

在紧凑、高贴合结构内集成多模态传感的混合体系极具前景。多模态融合可提升系统鲁棒性，单一信号衰减时仍保留完整有效信息；同时信号编码方式至关重要，实际应用中带宽、信噪比的影响远超学界普遍认知。

模块化异构架构是落地转化的关键。支持维修、更换甚至自主修复的体系，适配长期使用、可持续发展、多变真实工况。连续血糖监测可穿戴设备快速普及，充分证明材料、传感化学、系统架构协同设计，能够在动态生物环境下实现稳定精准测量。

问题7：如何设计兼顾高性能、可维修、可回收、可生物降解的传感器？如何降低全球海量传感设备带来的环境负荷？

随着传感器越来越多地进入日常生活，电子废弃物和数据能耗将成为不可回避的问题。专家建议，不能只把传感器做得更小、更便宜，而要从全生命周期设计入手。可拆解结构、可替换模块、生物基聚合物、自修复水凝胶、可逆互连和可回收封装，都应成为设计原则。对于短期环境监测或临时植入医疗设备，可降解材料非常有价值；而长期精密应用，则可能采用“可降解支撑+耐用功能元件”的混合策略。

Kinda Khalaf主张把可持续性当核心设计原则而非限制，推崇模块化、材料感知的解耦系统（传感元件、电子、基底各自独立、可互换、可替换），每个组件按功能、寿命和报废路径来定义；瞬态与生物衍生聚合物、自愈水凝胶、可逆互连、面向拆解的设计都是手段。

周鹏认为问题是系统性的，不是把传感器做得略小或略便宜就能解决：第一步是架构性的，摒弃"全采集、全传输、后处理"的逻辑，用近传感／在传感计算在源头抑制冗余数据以降低传输、存储、后端能耗；第二步是为长寿命而非一次性设计，他举了二维闪存与成熟 CMOS 平台整合的例子。

问题 8：若AI人工智能能够从极强噪声、低质量信号中提取有效信息，我们是否还需要高性能传感器？

答案是仍然需要，但“高性能”的含义要更新。AI可以从弱信号、稀疏信号和低质量数据中寻找规律，但它不能凭空创造从未被捕获的物理信息。更糟糕的是，如果前端数据不稳定或有偏差，AI还可能放大错误。因此，AI时代的高性能传感器，不只是低噪声、高分辨率，而是能捕获正确物理信息、保留任务相关特征，并与下游算法协同优化的智能前端。

Saptarshi Das的答案是"需要，但要重新定义高性能"，传统上高性能等于最大化原始保真度（高信噪比、低检测限、高分辨率、好线性度），但 AI 表明最有用的传感器不是给出最干净信号的那个，而是给出对下游任务最有信息量信号的那个；这不降低传感器的重要性，而是改变了优化目标。关键的是：AI 无法恢复从未被采集到的信息，在测量太不稳定或不具代表性时还会放大偏差、幻觉出结构、在分布漂移下失效，糟糕的传感不总能被更好的计算救回来。

周鹏补充，AI 不能凭空造出物理信息，系统天花板仍由前端传感质量决定，所以未来的高性能传感器要具备自适应交互和迭代能力，像视网膜那样自适应增益、压缩动态范围、在传输前先提取运动，闭合感知计算回路。

问题 9：当传感器植入人体、脑部、遍布居家环境时，我们必须严守哪些伦理底线？

这是文章中最有现实感的问题。传感器越来越隐形：它可以穿在衣服里，植入体内，甚至被吞服。此时，知情同意、隐私、自主权、安全性、公平性和责任追踪就不再是附加条款，而是技术设计的一部分。尤其是神经传感和生物电传感，可能读取精神状态、细胞状态甚至疾病倾向。任何商业、医疗或政府机构，都不应在缺乏明确、细致、可撤回同意的情况下访问这些敏感信息。

Kinda Khalaf的观点：

传感设备已经从笨重的实验室仪器，演变为无缝融入日常生活、甚至难以察觉的技术：编织进衣物、植入体内、可口服摄入。随着传感设备愈发贴身、无处不在，建立清晰的伦理边界至关重要，确保技术服务于人类福祉，而非损害权益。我们需要基于知情同意、个体自主、隐私保护、权责清晰、安全无害、公平普惠六大核心准则，审慎评估人与传感器的交互关系，并配套灵活适配的治理规范。

第一核心准则：持续、可撤销的知情同意。授权必须清晰直白、易于理解，且用户可随时撤回许可。使用者有权知晓采集哪些数据、数据用途、访问主体、存储时长、是否会二次复用。针对植入式、全天候连续传感设备，知情同意不能是一次性流程，需要长期动态维持，保障用户完整控制权，尤其当隐私侵入与医疗收益存在权衡取舍时。

其次，必须保护认知自主与身体自主。传感器应当辅助人类决策，而非凌驾、干预人的行为。这一点在神经传感、生理监测技术中尤为关键，严禁利用传感数据诱导、操控使用者行为。居家、医疗传感系统需要提升安全保障，同时不限制个体自主选择权，适配使用者自身需求，而非强制统一标准。

隐私是底层基础：人体、家庭本身属于高度私密空间，敏感生理数据必须配套高强度加密、透明监管、权限可控访问与人机复核机制。权责追溯体系要覆盖器件全生命周期，确保每一步数据处理均可溯源、责任可落实。

最后，安全与普惠缺一不可。传感系统必须规避硬件故障、滥用带来的人身伤害与心理风险；普惠设计要保障不同人群均可公平获取、享受技术红利。

Silvestro Micera的观点：

当传感渗透人体、大脑与家居场景，有三类核心伦理红线必须严格恪守。生物电传感技术拓展至非可兴奋组织（癌细胞、衰老成纤维细胞、上皮网络），这不仅是技术跨越，更是伦理分水岭：细胞层面电信号读取不再局限于神经系统，普通人细胞状态可被外部设备量化解析。

第一优先级：思想自由与精神隐私。已有研究指出，精神状态解码产生了一类现有法律完全无法覆盖的新型信息；学界提议将精神隐私、认知自主、心智完整确立为全新国际人权。任何商业、政府、医疗机构，未经使用者详细、持续、可撤回的明确许可，都不得读取解析后的精神数据。随着传感延伸至非神经组织，同等准则必须拓展至细胞状态数据：肿瘤、免疫细胞膜电位图谱可预判疾病预后、患病易感风险、药物疗效，而个体可能对此毫不知情。

第二，同意与胁迫的灰色地带具备结构性风险。若神经传感设备与医保报销、就业入职、保险投保绑定，技术普及会逐步消解使用者自愿选择权。即便知情同意文书措辞完善，基于激励、强制要求安装的传感器，本质并不属于自愿选择。任何神经、生理传感设备，都绝不应当成为参与社会活动、经济工作、医疗服务的前置门槛。

第三，自我身份完整性面临隐性风险。集传感与调控于一体的闭环系统（调控神经放电、肿瘤膜电位、外场下基因表达）会直接改变自身输出的生理信号。这类设备需要设立更高等级审查标准，清晰划分 “疾病治疗” 与 “改造自我” 的边界，且该边界应当保持公开、可争议、可修订。

问题10：如何防止传感技术加剧全球不平等，或成为监控工具？

作者指出，传感技术一旦部署，就不是中性的。它决定谁被看见、谁被测量、谁获益、谁承担风险。如果先进传感系统昂贵、依赖基础设施，并集中在少数地区和机构，就可能扩大医疗、环境监测、农业和教育领域的不平等。相反，真正面向未来的传感技术，应当更便宜、更节能、更耐用，适用于资源有限场景，并让受影响群体更早参与设计。同时，隐私保护、端侧推理、最小化数据存储和可审计决策流程，也应成为默认配置。

Saptarshi Das主张把伦理、可及性、治理当成核心设计约束而非事后补丁。传感技术一旦部署就不中立，它决定谁被看见、谁被测量、谁受益、谁承担风险；若昂贵、重基础设施、集中在少数地区机构，会加剧医疗、环境监测、农业、教育、工业上的既有不平等，若缺乏问责还会助长普遍监视和对弱势群体的不对称控制。对策是优先考虑可及性与情境适配设计（可负担、节能、适应资源受限环境、无需专门基础设施），推崇节俭工程、本地可制造、可解释、可维护，并让受影响社区更早参与设计。

结语

纵观十大问题的核心脉络，五位学者最终指向一个关乎传感产业长远走向的核心判断：传感器的未来，早已不再局限于测得更准、响应更快、体积更小的单点性能升级，而是正在完成从 “被动检测信号” 到 “主动理解世界” 的底层范式转变。

实现这一范式升级，既需要新材料、新器件、新算法的源头技术创新作为底层支撑，也离不开可制造、可维护、可治理的系统工程能力，打通实验室成果到规模化落地的全链路壁垒。而更具前瞻性的是，这份观点首次将社会价值与伦理治理放到了与技术创新同等重要的维度 —— 传感技术的价值边界，从不只由技术能力定义。

正如论文中留下的核心论断：“The future of sensing will be defined not only by what we can measure, but by what we choose to measure, for whom, and under what safeguards.”传感技术的未来，不只取决于人类能够探测何种信号，更取决于我们选择监测哪些对象、服务哪些人群，以及建立怎样的安全防护体系。

唯有将技术性能、量产可靠性、长期可持续性与伦理治理边界同步纳入传感系统的顶层设计，下一代传感技术才能真正走出实验室，深度嵌入社会生产与生活场景，成为支撑数字与物理世界深度融合的、可被全社会信任的智能基础设施。

本文综合整理转载自多个中文网络信息源，论文原文版权归《Nature Sensors》所有，本文不涉及来自论文原文的直接搬运、翻译等操作，本文部分来源包括：

感存算《Nature Sensors：未来传感器领域的十大问题》

柔谷《Nature Sensors：未来传感器领域的十大问题！》

高分子科学前沿《复旦大学「国家杰青」领衔！五位学者担任共同通讯作者，最新Nature Sensors评述：关于未来传感器的十个问题》

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