随着智能化技术的愈加完善和成熟、物联网和互联网的不断发展融合、国家利好政策的推动，未来家电智能化将成为家电产品的主要发展趋势。2022年3月，中国电子信息产业发展研究院发布的《2021年中国家电市场报告》显示，品质好货成为当前家电市场的主流，人们的消费需求逐渐向“品质型”转变。多元化需求催生的新兴家电、智能家电、健康家电中，越来越多的传感器在产品迭代升级中发挥重要作用。

2022年9月24日，国家高端智能化家用电器创新中心联合海尔HOPE开放创新平台组织召开国家高端智能化家用电器创新中心传感器产业应用研讨会，邀请众多行业、企业专家出席，立足行业前端，共同探讨传感器产业发展新趋势，拓展智能传感器在家电产业应用场景，为企业发展注入核心竞争力。

作为家电智能化的重要支撑，国内传感器技术发展现状如何？未来又将走向何方？本期HOPE知士专家平台将为大家带来与传感器相关的多个专家报告，从国内传感器发展历程、传感器技术发展瓶颈等方面解析智能传感器技术的未来发展方向。

特邀专家：刘沁|传感器国家工程研究中心常务副主任

主题：硅基压力传感器发展及工业测控用高精度硅基压力传感器展望

主要研究方向：硅基压力传感器基础工艺及装备技术研究

一、背景简介

工业传感器是多学科的高技术聚合物，是中国“强基工程”的核心关键部件之一，也是国内实现制造业转型升级、提高产品质量、品质、功能的重要基础性技术。

“十二五”以来，密集的传感器相关政策推动了我国传感器行业飞跃发展。2017年工信部出台《智能传感器产业三年（2017—2019）行动指南》及《促进新一代人工智能产业发展三年（2018——2020）行动计划》，从而直接催生了重大科学仪器及设备开发、制造基础技术与关键部件研究两大专项。2022年，“十四五”国家重点研发计划“智能传感器”重点专项2022年度项目申报指南对共计37个科研课题项目的研究内容及考核指标作出了明确要求。

在一系列政策持续出台的背景下，我国传感器行业进入快速发展阶段，形成了基本全覆盖的产业布局，工业需求传感器从自主到引进全产业链覆盖。中低档产品在满足自给自足的前提下实现出口，设计、研发、应用一条龙配套建设和水平普遍提升。

二、国内传感器发展现状

（一）中国传感器发展历程

1、技术及产品发展之路。传感器技术从MEMS技术发展到自诊断技术，产品也随着传感器技术的发展，从机械式仪表发展到智能仪表。

（可替换为专家报告中的无水印图）

2、产业发展之路。从国内产业的发展历程来看，1986年国家将传感器技术列入国家重点攻关项目，到2000年传感器技术体系和产业初步建立。2001年国家将新型传感器列入重点研究开发项目，国产传感器技术水平不断进步，逐步缩短与发达国家的差距，到2015年已经形成完备的产业链，自主产品达到6000种。2016年以来，国内传感器技术及产业快速发展，同时受国内物联网、5G、人工智能等技术的推动，传感器向着MEMS化、智能化、网络化、系统化的方向持续发展。

（二）发展现状

中国传感器的发展走过了一段极不平坦之路：从无到有，从有到全，全而不強，机遇很多。对传感器的认识上下基本趋于一致，转变了“造船不如买船、买船不如租船”的思维模式，从“市场换技术”的迷雾中走出，正确理解“科技创新的主体在企业”这一观点。经过几代传感器人的努力，风雨同舟，一路艰辛，成绩巨大，业绩卓然，问题不少，前景光明。

三、传感器产业发展风险犹存

如上文所述，我国传感器产业现状仍问题突出，这也为传感器的未来发展带来了风险。在创新能力方面，我国传感器技术原始创新能力弱，关键核心技术、共性关键技术未能突破，产业化难点未能解决；在应用市场方面，国内高档传感器的应用市场几乎被国外垄断，国产传感器缺少用户信任和必要的应用迭代；在国际上，高端传感器（核心敏感芯片）对中国明确禁运，中美科技技术脱钩；在信息整合方面，工业传感器产业在数据统计、企业构成、应用问题凸显。

（三）对中国传感器产业的4点思考

1、重组国家队（培养培育产业、技术隐形冠军），加强基础研究，突出创新。传感器如今发展己经到新的阶段，以硅基材料为主的MEMS传感器，无论从工艺、装备、性能都到“极限”，我国很难进行超越，即使要超越其代价也非常巨大，且国内基础研究薄弱，专业人才匮乏，跟在别人后面，受制于人是现如今必然的过程。

2、强化传感器产业链的研究和建设。一方面通过“补链”、“固链”、“强链”，实现传感器产业链.化，另一方面通过MEMS技术+IC技术的深度融合，实现传感器产业链现代化。

3、用好、用活现有的MEMS传感器芯片工艺线。传感器芯片的研发是推动传感器产业发展的根本。用好、用足现有的芯片工艺线，这需国家、政府牵线，企业协作、共盈，关键是要转变观点和思维方式，要打破行业壁垒、要实施联合技术攻关，实现工艺线在全行业“低价格有偿”共用;其次应将专用的工艺线进行适当组合构成柔性工艺线;规划每条工艺线的专业分工和主业产品。这些需发挥中国特色的优势，发挥政府的作用。

4、尽快解决工业基础类传感器中“有器无芯”问题。目前，国内工业用压力传感器或变送器，包括硅基OEM产品，其核心部件芯片(芯体)97%以上均从国外进口，国外占据绝大部分国内市场，技术始终在外方手里，我国变送器的生产只是零部件的装配，无自主知识产权。“有器无芯”这一问题必须解决，应该解决，而且只要处置得当，也能够解决

• 工业传感器发展展望

中国传感器(技术、产业)的发展，经历了近七十年的风风雨雨，一路走来:从无到有、从有到全、全而不大、多而不强;成绩很大、问题不少、进步卓然、崎岖不凡。但中国传感器的技术和产业仍处世界第三梯队。

随着物联网，智能制造，人工智能，云计算，大数据等等技术的蓬勃发展和广泛应用，

中国传感器(技术、产业)风险犹存，必须从国家利益、国家安全着想，攻破技术壁垒、打破行业界线、突破人才禁区、解破产业难点。

特邀专家：王懿|无锡麦姆斯咨询有限公司CEO

主题：3D传感及核心元器件发展之路

一、3D传感原理

（一）结构光

结构光（Structured Light）是通过红外激光器，将具有一定结构特征的光线投射到被拍摄物体上，再由专门的红外摄像头进行采集反射的结构光图案，根据三角测量原理进行深度信息的计算。

结构光深度相机原理示意图（注意E端发射的带图案的光源）

结构光法不依赖于物体本身的颜色和纹理，采用了主动投影已知图案的方法来实现快速鲁棒的匹配特征点，能够达到较高的精度，也大大扩展了适用范围。“结构光的距离和深度以及安全适应都是最佳的，当然它的价位也是最高的，这也就是为何目前只有高端手机选择结构光的原因。”不过，结构光也有其缺点，比如室强光环境下基本不能使用，测量距离较近，容易受到光滑平面反光的影响等。

（二）双目立体视觉

基于双目立体视觉的深度相机类似人类的双眼，和基于ToF、结构光原理的深度相机不同，它不对外主动投射光源，完全依靠拍摄的两张图片（彩色RGB或者灰度图）来计算深度，因此有时候也被称为被动双目深度相机。

双目立体视觉是基于视差，由三角法原理进行三维信息的获取，即由两个摄像机的图像平面和被测物体之间构成一个三角形。已知两个摄像机之间的位置关系，便可以获得两摄像机公共视场内物体的三维尺寸及空间物体特征点的三维坐标。所以，双目视觉系统一般由两个摄像机构成。

双目立体视觉三维测量原理

左摄像机像面上的任意一点只要能在右摄像机像面上找到对应的匹配点，就完全可以确定该点的三维坐标。这种方法是点对点的运算，像平面上所有点只要存在相应的匹配点，就可以参与上述运算，从而获取对应的三维坐标。双目视觉仅依靠图像进行特征匹配，在使用双目视觉相机前必须对双目中两个摄像头的位置进行精确标定。

从目前来看，随着机器视觉理论的发展，立体视觉在机器视觉研究中发回来看了越来越重要的作用。“主动立体视觉比较适合覆盖中等的距离，它的深度图质量也是比较优良，但是精度没有结构光好，由于比较简单，价位比结构光更具有优势，所以其受到一些客户的青睐。”

双目立体视觉因为不需要像ToF和结构光那样使用特殊的发射器和接收器，使用普通的消费级RGB相机即可。因此对相机硬件要求低，成本也低。另外，由于直接根据环境光采集图像，所以双目立体视觉在室内、室外都能使用。当然双目立体视觉也有其自身缺点，对环境光照非常敏感。双目立体视觉法依赖环境中的自然光线采集图像，而由于光照角度变化、光照强度变化等环境因素的影响，拍摄的两张图片亮度差别会比较大，这会对匹配算法提出很大的挑战。

立体视觉（左）和结构光（右）深度相机拍摄的图像和对应的深度图

（三）ToF

ToF（Time of Flight，飞行时间）的基本原理是通过红外发射器发射调制过的光脉冲，遇到物体反射后，用接收器接收反射回来的光脉冲，并根据光脉冲的往返时间计算与物体之间的距离。这种调制方式对发射器和接收器的要求较高，光速那么快，对于时间的测量有极高的精度要求。

ToF飞行时间法深度测量基本原理示意图

由于测量光的飞行时间需要非常高的频率和精度，早期的ToF设备在体积上一直存在问题，成本也高，所以较多用于工业领域。ToF的小型化极大依赖于近年来集成电路与传感器技术上的突破，使得在CMOS芯片上对光脉冲相位的测量逐渐变得可行。有芯片上的解决方案，才有小型化和低成本的产品出现。不过ToF方案比较适合中远距离应用。

二、核心元器件发展之路

（一）集成3D传感的手机发展之路

3D传感是智能手机发展的必然趋势，随着AI技术的快速发展，AI 3D视觉技术开始大规模应用于智能手机，对比之前手机通过2D摄像头以2D的方式感知世界，AI 3D视觉技术可赋予智能手机一双“智慧之眼”，实现3D人脸识别、3D刷脸支付、3D扫描、AR交互等诸多功能。

（二）TOF在消费电子领域的商业化发展之路

ToF技术在消费电子产品中主要应用于光学测距以及3D感知，虽然这两者本质上是一样的，但测距系统有时更简单：例如距离传感器、摄像头激光对焦这类“单点”检测ToF技术；3D感知则偏向针对整个场景的“多点”3D视觉、3D建模辅助、深度感知等技术。

（三）传感应用的VCSEL技术发展趋势

结构光和ToF方案都需要在宽泛的工作条件下（包括峰值光功率和脉冲参数等）利用VCSEL照射目标场景。优化激光器输出功率和效率、光束发散角等对于VCSEL性能至关重要。此外，VCSEL芯片设计，以及在用户特定模块中的高效集成也将成为VCSEL未来能否实现更多应用导入的关键。VCSEL通常被集成到包括光学元件和/或驱动器的模块中，以创建所需要的照明配置。VCSEL设计和集成方面的创新可以优化封装，从而改善器件的占位面积和激光器性能。

（四）SPAD技术发展之路

由于近些年CMOS SPAD技术的巨大发展，更先进的SPAD阵列和图像传感器正在出现，不仅彻底改变了共聚焦显微镜，而且还改变了其它需要光子计数探测器提高空间和时间分辨率的应用领域。与此同时，SPAD阵列正在激发新的机遇——与VCSEL搭配使用以赋能激光雷达，可用于智能手机增强现实（AR）、汽车自动驾驶等领域。此外，SPAD图像传感器具有丰富高端图像传感器功能的发展潜力，前途无量。

（五）激光雷达发展之路

激光雷达的原理是通过发射激光来测量周围事物的距离。发射的激光线束越多，感知的区域和细节就越多，而通过让反射的激光转动扫描，就可以得到一片区域的三维形态。

特邀专家：卢煜旻|上海矽杰微电子有限公司董事长

主题：毫米波雷达传感器和智能家电

一、传感器技术提高建筑能效

在国家双碳目标的大背景下，能效的提高、领域耦合和可再生能源的利用都会减少化石类燃料的消耗。而建筑的能耗是大部分国家能耗的重要组成，提高建筑能效是实现可持续能源系统的关键。

据统计，电力至少占建筑物能耗的60％，但并非所有能源都得到了有效利用。例如，即使走廊和公共场所没有人在场，这些区域也可能处于长时间照明的明亮状态。办公大楼的供暖、通风和空调（HVAC）系统通常占总能耗的40％左右，为了确保不浪费能源，需要大规模采用传感器技术。

二、毫米波雷达传感器

（一）毫米波雷达传感器简介

毫米波雷达传感器使用毫米波（millimeterwave）。通常毫米波是指30～300GHz频域(波长为1～10mm)的。其中24GHz雷达传感器、77Ghz雷达传感器主要用于汽车防撞。毫米波的波长介于厘米波和光波之间，因此毫米波兼有微波制导和光电制导的优点。同厘米波雷达相比，毫米波雷达具有体积小、易集成和空间分辨率高的特点。与摄像头、红外、激光等光学传感器相比，毫米波雷达穿透雾、烟、灰尘的能力强，抗干扰能力强，具有全天候(大雨天除外)全天时的特点。由于雷达技术的发展与进步，毫米波雷达传感器开始应用于汽车电子、安防、无人机、智能交通、智能家电等多个行业中。

（二）毫米波雷达传感器原理

毫米波雷达基于多普勒效应原理。当发射的电磁波和被探测目标有相对移动、回波的频率会和发射波的频率不同。当目标向雷达天线靠近时，反射信号频率将高于发射机频率；反之，当目标远离天线而去时，反射信号频率将低于发射几率。

多普勒效应所形成的频率变化就被称作多普勒频移，它与相对速度V成正比，与振动的频率成反比。如此，通过检测这个频率差，可以测得目标相对于雷达的移动速度，也就是目标与雷达的相对速度。

根据发射脉冲和接收的时间差，可以测出目标的距离。同时用频率过滤方法检测目标的多普勒频率谱线，滤除干扰杂波的谱线，可使雷达从强杂波中分辨出目标信号。所以脉冲多普勒雷达比普通雷达的抗杂波干扰能力强，能探测出隐蔽在背景中的活动目标。

三、毫米波雷达传感器应用

（一）智能照明

智能照明是为人所熟知智能城市概念中的一环，它的应用范围广泛，包含学校、办公楼、停车场公共照明设施等。其中灯联网是近年来的新兴概念，是指通过各种信息传感元件和技术采集单盏灯具的各种数据，来实现对单灯监控和节能管理效益最大化。

智能照明传感器其实由来已久，从20多年前普遍使用的声控传感器感应，再到红外感应，射频/雷达传感器逐步发展至今，其主要目的就是节能，在一些公共场合无人时自动关灯或者降低亮度，以达到节能减排的作用。

但是红外传感器和低频传感器都存在着非常明显的缺点，比如红外传感器不能被遮挡，且必须采用菲涅尔透镜才能将感应范围扩大；低频射频传感器产品一致性较差，并且由于与wifi产生互相干扰，导致网速变慢或者雷达被干扰误触发，还容易导致穿墙感应，人在门外走廊经过就触发了室内的灯。这些缺点在居家环境中尤为明显。

毫米波雷达模块可以有效的解决上述难题，由于其本身较高的工作频率，基本没有穿墙感应。而较高的载波频率使得传感器对一些微小动作和慢速动作的探测也非常的灵敏。例如在图书馆这类相对安静且用户动作轻微、洗手间这类用户可能长时间只有微小动作的场合，毫米波雷达能够灵活并准确地捕捉到这些微小动作，以确保灯不会关闭。

车库节能模式

走廊节能模式

其他应用场景

（二）智能家电

人体存在感知是智能家电中极其重要的一项应用技术，智能家电设备通过精准地感知人体存在和状态，做出相应的响应或互动。以往市场上常见的人体传感器是PIR被动式热释电红外传感器，只能做人体移动的侦测，而无法准确判断屋内是否有人。在家居场景中，人体传感器常常用来搭配智能开关实现灯光控制，但如果用户在书房看书学习或者在客厅看电视等过程中长期保持一个相对固定的姿势不变，人体传感器则侦测不到人体移动，就会出现错误关灯等问题。虽然市面上很多智能摄像机也具备移动侦测和人形识别功能，但这类产品很容易带来隐私问题。

毫米波雷达的入局，能够彻底解决这个问题，毫米波雷达不仅克服了容易受到光线、温度干扰影响性能表现的弱点，而且能够在不侵犯用户隐私的前提下准确判断室内是否有人，解决了静态人体无法识别的行业痛点。在智能家电场景中，基于毫米波雷达技术的人体存在传感器还能够实时进行动静、空间、方向和远近等全方位的侦测，极大激发人、设备、空间三者之间的连接与融合，从而实现全屋智能联动。

1. 智能空调。毫米波雷达传感器的智能空调可实时监测人体移动，根据人与空调的远近距离改变出风的方向与速度。毫米波雷达传感器方案不受环境温度影响，即使在炎炎夏日，环境温度接近人体温度时，也能准确识别人体，提供舒适送风。且毫米波雷达可穿透空调外壳，提升空调外形的美观性。

2. 智能洗衣机。搭配人体感应技术，无需触摸，人到自动点亮屏幕、人走智能待机，真正做到无需电源按钮。

相信在不久的将来，毫米波传感器技术会广泛应用于智能家电乃至全屋智能家居行业，通过其精准的人体感应、可靠的抗干扰能力和大范围监测覆盖，赋能全屋智能家电场景，让你的家越来越智能，越来越安全。

特邀专家：孔繁晓|武汉聚芯微电子有限责任公司CMO

主题：TOF传感器技术在智能家电中的应用

一、TOF市场增长预测

3D感测技术路线很多，不同技术的性能不同，适合的应用领域也不同。在消费电子应用领域，目前主流的3D感测技术有两种：3D结构光（3D StructureLight）和时间飞行法(Time of Flight)。其中，TOF在远距离、成本低、尺寸小、响应时间快等方面具有明显优势。此外，TOF的测量误差主要来自组装系统，因而误差恒定，TOF对算法要求较低使其响应更快。因此，TOF方案应用范围更广，可应用于如3D建模、游戏、导航、自动驾驶、手势捕捉、AR等领域。

3D ToF市场的发展正呈现出飙高的趋势，不仅市场规模在未来5年内还将迅速扩张，而且供应链参与者近两年正持续着十分活跃的市场动作，还有很多企业正准备入市。

二、TOF传感器技术在智能门锁中的应用

在智能门锁领域，中国拥有全球最大的城市家庭市场，但智能门锁的渗透率却远远低于日韩等发达国家。在家电、家居智能化背景下，作为智能家居的第一级入口，拥有非常广阔的市场，整体解决方案商都在布局各自的门锁方案。

无接触的人脸识别锁在智能化、易用性、安全性上有着巨大优势，其中又以智能3D锁安全等级最高。与其他三维面部识别技术相比，TOF面部识别技术拥有响应时间快、低光环境适应性好、功耗低、成本低、体积小等优点。从这些优势可以看出，响应时间快及低光环境适应性强意味着TOF技术将为用户带来更快的解锁体验，且无需担心光线影响解锁；功耗低意味着TOF技术将智能门锁带来更好的续航能力；而成本低则意味着可为智能门锁品牌上带来成本更低的三维面部识别方案，从而打造高性价比的三维面部识别智能锁产品。

三、TOF传感器技术在智能家居中的应用

智能家居的发展已经势不可挡，而智能家电在智能家居中的占比最高。家电的智能化要根据周围环境自动做出适当响应，不需要人为干预。这种对周围环境的自动感知，必然少不了传感器的参与。TOF测距传感器作为传感器家族的一员，有着更广泛的应用场景，可以应用于许多日常的家电中，进一步升级智能家居产业，助力家电的智能化。

在家电智能化应用中，相比于红外感知监测及毫米波雷达方案，ToF技术在个体姿态识别和精度上优势明显，同时又确保不抓取彩色图像，可以完美兼顾检测与隐私、满足多样化场景刚需并快速落地。

1、扫地机器人。ToF在扫地机器人中用于机器人的导航、构建地图、避障；近年扫地机器人随着市场增长较快，更多的功能要求也推动了TOF模组行业往前发展。

2、AR/MR/VR。ToF相机是AR/MR的关键部件，可以带来更自然的HML体验。短期内，AR头显将聚焦专业和工业市场。未来AR是否会在消费市场爆发取决于应用和生态系统。

特邀专家：陈杰智|国家海外青年特聘专家，山东大学信息科学与工程学院副院长

主题：从存储到感-存-算一体融合

一、研究背景

随着大数据和人工智能快速发展，现有芯片算力已难以满足爆炸式增长的数据计算需求，存算一体是从根本上解决传统冯诺伊曼架构算力瓶颈问题以改善计算性能的关键技术之一。

在过去二十年，处理器性能以每年大约55%的速度提升，内存性能的提升速度每年只有10%左右。结果长期下来，不均衡的发展速度造成了当前的存储速度严重滞后于处理器的计算速度。

在传统计算机的设定里，存储模块是为计算服务的，因此设计上会考虑存储与计算的分离与优先级。但是如今，存储和计算不得不整体考虑，以最佳的配合方式为数据采集、传输和处理服务。这里面，存储与计算的再分配过程就会面临各种问题，而它们主要体现为存储墙、带宽墙和功耗墙问题。目前，存算一体工作大多集中在面向人工智能等应用的专用计算，如何设计面向通用型计算的存算一体架构仍然亟待解决。

二、技术解析

（一）后摩尔时代的新架构——存算一体

所谓“存算一体”，是指将传统以计算为中心的架构转变为以数据为中心的架构，直接利用存储器进行数据处理，从而把数据存储与计算融合在同一芯片中，极大提高计算并行度与能量效率，特别适用于深度学习神经网络领域，如可穿戴设备、移动设备、智能家居等场景。

“存算一体”的关键在于突破了传统的冯·诺依曼计算架构下，数据存储与数据处理相互分离，存储器与处理器之间通过数据总线进行数据传输的速率和功耗瓶颈。速率方面，数据总线的有限带宽严重制约处理器的性能与效率，AI运算需要1PB/s的运算速率，而作为缓存的SRAM速度仅有100TB/s，主存DRAM的速度更是仅有1TB/s，每一级存储之间都形成了一道“存储墙”，制约着系统整体的运算速率。功耗方面，数据在存储器与处理器之间的频繁迁移带来严重的传输功耗问题。在摩尔定律时代，这一功耗尚可随着晶体管尺寸的减小等比例地缩小，称为“登纳德微缩”。然而，当“后摩尔时代”芯片的特征尺寸进入7nm以后时，量子效应所导致的漏电使得单位功耗密度快速上升，由于数据传输所导致的静态功耗越来越成为芯片发展的制约，形成“功耗墙”。芯片的设计无法再依靠尺寸微缩取得更好的性能和能效，“存算一体”架构开始显现出其独特优势。

存算一体概念的提出最早可以追溯到上个世纪七十年代，斯坦福研究所的Kautz等人于1969年提出了存算一体的概念，期望直接利用内存做一些简单的计算功能，减小数据在处理器与存储器之间的搬移。2010年以来，随着数据量不断增大以及3D内存等技术的出现，存算一体的概念重新得到人们的广泛关注，并开始应用于商业级DRAM主存当中。尤其从2015年开始，随着云计算、物联网、人工智能等大数据应用的兴起，存算一体得到国内外学术界与产业界的广泛研究与应用。

存算一体的性能功耗优势已经被初步证明。三星公司在2021年2月22日举行的国际固态电路会议（ISSCC）上首次发表了基于高带宽内存（HBM）技术的 HBM-PIM处理器。三星公司指出，当他们用现有的HBM2 Aquabolt系统测试新技术时，系统性能提高了一倍、能源消耗降低了70%。

（二）感存算一体技术

集传感、储存和运算为一体构建感存算一体架构，解决冯诺依曼架构的数据搬运的功耗瓶颈，同时与传感结合提高整体效率。在传感器自身包含的AI存算一体芯片上运算，来实现零延时和超低功耗的智能视觉处理能力。基于SRAM模数混合的视觉应用存内计算神经拟态芯片仅在检测到有意义的时间才会进行处理，大幅降低能耗。

（三）闪存高精度存算设计与应用

（四）新型铪基铁电材料与器件可靠性

新型氧化铪基铁电材料因其极佳的微缩特性和CMOS工艺兼容性，近十年来一直是学术界和工业界最关心的研究热点，也是未来存储器三维集成技术研发的核心材料之一。陈杰智课题组与中科院微电子所合作，通过设计的新型脉冲测量技术对多晶铪锆氧铁电薄膜极化翻转过程进行了深入研究。研究发现，当器件尺寸微缩至3.89微米，翻转时间可达纳秒量级；当温度低于161K或者当器件尺寸小于晶粒尺寸时，成核翻转模型将过渡为传统的畴壁移动模型。该研究工作指出，多晶铪锆氧铁电薄膜在亚微米尺寸具备更快的读写速度，并且在低温领域具有巨大的应用潜力。

（五）基于铁电晶体管的RC储备池神经网络

三、感存算融合一体技术新应用

（一)芯片指纹

利用晶体缺陷设计芯片指纹，开发出可超百万次读写的高可靠性新型芯片指纹系统。

（二）高速硬件数字检索

全硬件数字检索实现大容量闪存数据的高速检索，同时可有效抑制噪声串扰影响；单次读操作实现数据快速检索，相对block数据读取＋软检索方案，速度提升3个数量级。

如今我们提到家居、家电总是离不开“智能”二字。常规的固定式家电产品在智能化与万物互联的加持下能够提供多样化功能与更好的使用体验，同时以“机器人”为核心概念，以自律移动为功能实现手段的扫地机器人等新式家电，也正以更大的覆盖面解放我们的双手。对美好生活的渴望总是成为家电智能化前进的动力，我们期待各类传感器技术的进步和深度应用，能够带来更好的生活体验。