盡管傳感器融合的概念已經存在了一段時間，但加速發展卻是近年來的事情，我們現在才開始看到其在現實世界中的應用實現。如今，傳感器融合正迅速發展成為一個熱門趨勢，其根源是手機和便攜式技術的爆發，同時也已開始普及到物聯網傳感器，下一代自動駕駛車輛和無人機的環境感知應用中。

但是，從純粹的技術角度來看，這種爆炸性的增長同時還帶來了許多挑戰和機遇，包括觸及了隱私，安全性，甚至對未來基礎設施的發展產生了更大的影響等。

從定義上講，傳感器融合相對簡單，本質上是一種軟件，可以智能地組合來自一系列傳感器的數據，然后使用結果來提高性能。這可以是使用相同或相似類型的傳感器陣列來獲得極其準確的測量結果，也可以是通過整理不同類型的傳感器輸入來獲得更復雜的結果。

設想傳感器融合的潛在應用并不需要花費大量的想象力，而且分析師對此非常樂觀。最近的一份報告預測，傳感器融合系統的需求在未來5年中將以大約19.4％的復合年增長率增長，從2017年的26.2億美元增長到2023年的75.8億美元。也許可以預見，北美是最大的生產國，2016年占市場的近32.84％，而歐洲在2016年猛增了31.51％以上。

盡管傳感器融合的傳統用途往往在于更多的工業應用，但在發展過程中，其應用市場發生了重大變化。

一方面，消費電子成傳感器融合最大的市場。2016年，消費電子行業產生了傳感器融合系統市場需求的54.86％。傳感器集線器（一種MCU硬件）的實用性不斷增長，推動了這一巨大需求。該傳感器集線器針對一組特定的傳感器實現了特定的傳感器融合算法，而純軟件“傳感器融合”則可以涉及各種傳感器類型以及算法。

基于硬件的傳感器集線器減輕了系統CPU的負擔，從智能手機到可穿戴設備，這本身就是許多現代設備所需要的。確實，降低CPU負載可以延長電池壽命并減少熱量，這是可穿戴設備和智能手機設計師的最為鬧心的問題。

例如，谷歌推出了Android傳感器中心，該中心旨在直接掛接到手機傳感器上，例如生物識別讀取器，加速度計和陀螺儀。然后，運行Google自定義算法的微型處理器就可以獨立解釋手勢和活動，而無需消耗主CPU的資源。

迄今為止，該集線器已集成到成千上萬的Android和Apple手機中，并且作為Qualcomm Snapdragon芯片組的一部分，已進入無數可穿戴設備和最近的智能家居設備中，在許多情況下，這些問題會影響電池壽命也是最重要的。

傳感器融合的另一個關鍵市場是汽車工業。例如在汽車碰撞系統中，可以采用一系列不同的傳感器，包括壓力傳感器，加速計，陀螺儀和超聲波。如果該組中的傳感器組合超出閾值，則可以自動做出各種相應的響應，例如展開相關的安全氣囊。當前，大多數三級車依靠傳感器融合將激光雷達與視覺和紅外攝像機，超聲傳感器和雷達陣列集成在一起，這些傳感器每秒產生數千萬個點，出于明顯的安全原因，這些點需要實時處理。

由于該行業的目標是朝著4級和5級車輛發展，需要更少的駕駛員交互（在5級完全不需要），因此傳感器的可靠性，傳感器融合硬件/軟件以及處理器最終需要不斷改進，以達到與移動電話和可穿戴設備相比，級別更高的性能。比如智能手表本身的重啟與高速公路上5級自動駕駛汽車的碰撞系統是不同的。

全系統的可靠性是一個復雜的挑戰，因為傳感器融合可以提供更快，更有效的環境變量監控，同時這也意味著來自單個傳感器的惡意輸入可能會觸發安全系統，從而迫使汽車設計人員必須保證融入系統的每個部分，同時處理好冗余性。

傳感器融合對于未來最重要的好處也許是它所提供的上下文感知，它接受不同的輸入并解釋其在環境中的含義。這里的一個例子是垂直應用中的激光雷達和雷達系統，例如無人機系統，在GPS信號不可靠的情況下，壓力傳感器是進行飛行控制和定位的重要工具。

這種源自傳感器融合的環境在物聯網和智能家居/智能城市發展領域特別重要，一旦成功融合，成千上萬的“啞”傳感器聯網，便可以構建到城市規模的響應系統中。

但是如果以可識別的方式使用家庭數據，那么這里當然會涉及隱私和安全問題，而對于整個城市的系統則存在更廣泛的公共安全問題。不過，旨在通過車載，建筑集成和專用監視站網絡監視城市空氣污染（如苯和顆粒物）的早期測試網絡顯示了巨大的希望，該監視站然后發出自動警報并修改交通流量。

僅舉一個例子，2018年7月的一個項目用于監測倫敦的污染水平，將最惡劣地區的100個固定傳感器與兩輛經過特殊改裝的Google Street View車聚集在一起，這些車在上街行駛時跟蹤污染水平。兩輛Google街景車每30 m讀取一次空氣質量讀數，目的是通過在一年中疊加數據來標記污染“熱點”。

當然，這里存在許多挑戰，尤其是在各種實現方式中，要從各種傳感器中提取有意義的數據的挑戰之外，要可靠地響應環境條件的變化，還存在許多困難，其中任何一個都可能會增加設備錯誤，噪聲，以及數據收集過程中的缺陷。

僅僅幾年前，消除這些錯誤就幾乎是不可能的任務，但是隨著相對實惠的機器學習和AI工具集的興起，從傳感器融合中獲得真正好處的潛力呈指數增長。當然，人工智能技術的前景更加廣闊，可以產生新的用例，從而為傳感器供應商和設計師提供新的市場。在短期內，人工智能和傳感器融合可通過提供增強的本地數據處理功能來最大程度地降低安全風險，從而顯著降低異地安全傳輸，處理和存儲個人數據的要求。

顯然，未來將看到越來越多的連接傳感器嵌入到我們的車輛，房屋和城市中。向這些新興的數據流添加上下文的必要只會變得更加緊迫。但是，到了那一天，這些數據將用于啟用現有服務和啟動全新的服務，而網絡也需要從面向消費者的健康和娛樂的應用增強升級到能提高供應鏈管理效率以及更快、更輕、功耗更少的高速網絡。