<以下文字根据郭源生教授演讲内容整理而成>

非常感谢、非常荣幸能够参加中国智能建筑节这个盛会，大会的主题是“产业在线，数字经济”，刚才主持人也谈到了数字经济中的数字产业化和产业数字化，那么这将如何实现呢？我今天就从“数字基础产业与技术，及其如何与建筑行业融合”“数字经济的主要特征”，更重要的“数据从何而来”这几个话题谈一些个人的体会，与大家一同分享。

众所周知，当前以5G、人工智能为主线的各种各种应用技术创新纷沓而至，令人眼花缭乱、应接不暇。全球正在从过去的以制造加工业为主线的产业规模经济，变为目前以信息技术为主线、数字经济为主体的经济结构，这是产业变革的核心。建国以来，我国长期处于计划经济的稳步发展阶段，特别是改革开放40年以来，我们从政策推动的短缺经济快速转换成资源推动的过剩经济。再到以十八大十九大为分水岭，进入信息产业和传统产业深度融合、以数字经济为主线的创新型经济，即我们所说的数字经济，中国经济呈现出具有明显特征的经济形态和历史阶段。

关于数字经济，跟大家分享几个数据：2017年，美国GDP是18万亿美金，其中数字经济约占9万亿美元，占比超过50%。2018年，GDP是22万亿美元，数字经济达到了12万亿美元，占比超过60%。中国紧随其后，2017年数字经济是3万多亿美元，2018年是4万多亿美元。中美两国的数字经济合计占了全球数字经济的50%以上，这说明成为未来经济的核心不再是传统的能源、石油、化工等自然资源，而是数字中最核心的就是数据，数据将成为产业变革和经济脉络的主流。

最近大家都在说新基建，到底什么是新基建？5G、人工智能、物联网、传感器等信息技术与新基建有什么关系？5G+AI与传感技术究竟是谁赋能谁？我们先把这些问题澄清一下。

关于新基建的概念，网上有各种表述，其范围和边界覆盖了各个行业。新基建是一个横向切面，涉足到各个行业领域，不仅仅是7大领域，有人把它扩到了11大领域，也不足为奇，这里就不再赘述。

那么新基建与原来产业之间有什么相互关系呢？这里有几个关键词：一是渗透，新基建核心内容会渗透到各个行业领域；二是融合，多产业、多技术的相互融合，尤其是信息技术与传统产业的深度融合；三是协同，跨部门、跨领域的协同，尤其是人才跨界的协同；四是转型，当我们从制造业大国走向制造业强国时，就要把以数据为主导的产业升上台面，即产业结构的转型升级。转型，就是把传统产业转向战略型新兴产业；升级，就是利用信息技术运用到传统产业之中，把能效比提上来、把成本降下去。五是服务，在区域和行业中要强调服务的概念，通过平台架构设计与模式创新来提供相应的各种服务。

再来看看新技术之间的逻辑关系，通过这张模型图可以清楚看到：首先，物联网在物体的前端，是我们获取一切数据的主要方式，无论是通过虚拟还是场景化再现，传感网可以把目标数据可量化地采集和提取出来。然后通过互联网，如4G、5G，把过滤后可用的目标数据传输到网络终端服务器，即云端进行计算，这部分叫云计算；数据再往上经过神经元就形成了大数据；再经过深度学习就是人工智能。再往后就是人联网，在我看来，5G的诞生以及人工智能的运用，就把过去的人联网转移到以物为主体的物联网上才能体现和发挥优势作用和价值。通过这个逻辑关系模型图以及刚才的几个关键词，就可以清晰地理解新基建需要如何把这些新的技术融合进去。

众所周知，信息技术是由感知技术、传输技术和处理技术这三大技术构成，如果把人看成一个完整的信息系统，那么五官和皮肤就是与外界交互数据或信息的感知器官，对应到物理层面就是传感器技术；5G通信技术就相当于信息传输的神经系统；计算机就相当于大脑，负责处理信息。信息技术其实是一个古老的技术，人类社会行为活动无外乎物流，人流和信息流，数字是人类这三种行为产生的结果，信息技术就是通过现代科学方法把这三个方面表现为数字化。

近代信息技术经历了三次大的浪潮，一是上世纪80年代，个人计算机诞生，解决了数据处理问题；二是本世纪初互联网到来，把人与人的距离无限拉近，解决了数据传输问题，直到今天的5G，其实还是在解决数据传输问题。三是物联网带来的“万物互联”，解决的是信息获取与采集问题。这最大的问题，即数据的来源问题。在目前中国产业形态下，还没有很好的解决。

下面，我们就把物联网和感知技术作为今天分享的重点，特别是如何与智能建筑行业融合，我试着谈谈个人的体会。

首先从物联网结构来看看物联网发展的瓶颈问题：

一是基础感知技术的开发；二是带宽与成本问题，即现在5G要解决的问题；三是政府管控下的市场壁垒，这是阻碍和影响了物联网的发展最严重的问题，是影响了数字经济的整体发展的真正问题。

国内外传感器技术与产业现状：

目前全球传感器共有约31000种，其中，中国约有22000种。产业分布方面，据美国统计报告显示，全球约有6500多家，其中中国约有1200家。

传感器的基础共性技术有15项，在这些基础技术产业方面，我们与美国还存在着10到15年的差距。我们在应用科学上远远领先世界，但是在基础产业上存在着很大的差距。比如集成电路，美国已经到3纳米了，我们14纳米芯片还没法完全实现量产。

传感器的技术创新与发展趋势：

1、敏感机理与材料多样化。传感器的产业链从材料开始到最后封装、应用是一个很庞大的体系。最近有很多新的敏感材料发现，这也将带来传感器行业的颠覆性改变；

2、共性工艺技术创新——MEMS（Micro-Electro-Mechanical System，微机电系统）工艺技术。目前这个技术的主要掌控者还是美国和西方国家，如果能够推行，就可以完全实现产品的标准化、规模化和低成本的产业化发展；

3、无线网络化。在共性技术支持下，传感器正在向多技术融合、多功能集成，以及系统化、微型化、数字化、网络化、智能化节点方向发展。在某一场景下，把某一种或多种物理量聚合起来，继而将其数字化传回到系统中，经过反复思考学习，变成可用的数据。盲目的数据采集是没有用的，因为数据量很庞大。

美国传感器研究和应用的三大趋势：

一是把MEMS工艺量产化。美国硅谷近20多年来以MEMS工艺技术为基础，根据不同行业和功能的需求，展开不同封装结构的各种传感器产品创新。解决了传感器作为“工业工艺品”的制造难题。过去传感器制造要像捏泥人那样一个个雕琢，工艺很复杂，但是现在可以做到完全量产了；二是智能化和网络化，即实现无线化、节点化；三是微能量获取技术。传感器节点化以后供电问题怎么解决？美国正在研究把光能、风能、电磁能辐射等这些微能量收集起来，给传感器长期供电。MEMS工艺能够把传感器变成肉眼观察不到的电子灰尘，它可以像蒲公英一样漂浮，甚至滞留在空中，从而无限地获取能量、采集数据。

传感器技术创新有很多种类和方向，普遍应用于各行业：

眼花缭乱的可穿戴设备。可穿戴设备其实就是一个个智能传感器节点，甚至可能是多功能、多参数的复合节点，比如有些设备既可以测血压，心跳，还可以测脉搏等等。

疫情防控中的传感器技术。疫情防控中传感器的使用，除了我们熟知的无接触测温仪，还有血压、血脂、血氧、脉象以及二氧化碳气体等等130多种产品类型，它们在这次疫情中都发挥着无可替代的作用。

智能化设备、装置中的各种传感器。智能化设备中也应用了大量的传感器，比如手术机器人要用到400多只传感器；智能家居中现在也应用了上千只不同类型的传感器；智能手机里现在已经有20多种传感器，再往下发展，当这个数量达到100多种的时候，手机就会变成智能节点，未来手机将与家庭智能终端融合，通话功能只是手机里一个很小的功能模块。

家庭智能终端成为传感器创新应用平台。家庭智能终端的多样化和创新也是未来发展的一个趋势，包括私有云技术的融合、虚拟技术的融合，它即可以自成系统，也可以对外链接。比如，由传感器组成的智能床是居家养老的有效器具之一，可以实现自动翻身、按摩、紧急呼叫等功能；智能马桶内置了76只传感器，可以检测人体13种生理参数指标，生成健康报告并上传，甚至直接与私人医生连接。

未来家庭智能终端和服务机器人还将应用于智慧养老，我提出“”2025机器保姆”将进入家庭，主要有三大功能：一是智能管家系统，家用设备与设施管理，包括做饭等所有家务；二是慢病监测与医护管理，三是情感陪护。这也可以解决虐待老人、保姆紧缺等社会问题。

下面再来看看新基建系统中传感器的应用：新基建中一个电子围栏里就有19000多个传感器。未来的电子围栏应该是无形的，车可以直接开走，不用停下来等着收费，相信在5G的推动下ETC等系统会发生较大变化。

公共场所的安检也要用到大量的传感器，比如机场安检，目前还需要部分手动检查，未来通过感知技术，人只要走过就能同步完成安检。

还有近期的虎门大桥共振事件，如果启用了传感系统，通过数据分析就可以发现共振的前兆，从而提前处理。

智慧农业应用：从种子培育，土壤酸碱度以及施肥状态、生长状态，都会用到大量传感器。目前一般的大棚要用到20多只传感器，最好的植物工厂要用到700—800只。日本、荷兰的花卉、蔬菜等植物工厂都是依靠大量的传感器来采集数据。

预防电梯事故：电梯事故通过传感器技术也可以得到有效解决，门框机构形变、钢丝绳的张力、电机的扭矩、电路板的温升、电压电流的控制，都可以通过感知技术获取，通过事故模型比对，就可以提前判断、预防。

智能制造应用：通过感知技术获取相应的在线和情景描述，可以实现家电的智能化、无人化生产。最具代表性的就是特斯拉的无人工厂，几乎没有人，完全靠感知技术实现汽车制造。

军事物联网应用：军事中可以通过传感器节点散播部署可以快速发现对方，此外，惯导制导、轨道变形等都需要感知技术实时发现、追踪目标。

结论：传感器技术决定着系统功能的优劣。判断一个设备或系统性能的优劣，不仅仅要看装了多少微处理器，更重要的是，要看有多少只、多少类型传感器。没有感知、没有数据采集，大脑再发达也无的放矢。因此，没有传感器技术，万物互联与智能将无从谈起！

我国传感器产品技术与应用创新存在以下7大问题：

1、缺乏充分认。即没有形成共识，大家都在说传感器重要，但实际上并没有把传感器作为主要的一个战略目标去发展，西方国家的认识恰恰与我们相反。

2、缺乏战略定位与行业发展整体顶层设计。缺乏行业规范与相应标准，比如前面提到的传感器15项共性技术、2万多种产品、市场应用技术等。

3、长期存在基础技术与产品偏弱问题。中美之间的博弈实际上很大一部分就是基础产业技术、共性技术的博弈，下一步一定会是传感器技术和产业。

4、行业自身存在突出问题。我们的产业基础还不够，行业自身存在多品种、小批量的特点，不像第一次信息化浪潮，很快形成了共性技术，快速实现了产业化。

5、创新应用中的跨领域协同与技术融合。就像我们前面提到的，行业壁垒对产业发展的影响力是巨大的。

6、政策错位与缺失、不配套。80年，美国发现传感器技术的发展制约了计算机的发展，就出台了传感器的支持政策，每年拿出69亿美元支持传感器产业的发展。我们也制定了三年行动计划，但是缺乏对应的资源配置和资金支持。

7、评价指标体系长期错位。没有很好地厘清科学问题、技术问题、工程问题、产品问题和商品问题。科学问题是在于发现，技术问题是在于发明，工程问题是在于融合和协同，产品问题是企业的事情，需要严格区分开来。

基于以上问题，我们来看几个构建产业体系与模式的案例：

1、企业自主构建创新体系——歌尔声学。歌尔声学已经把硅麦克风已经做到全球前三，全球三大麦克风芯片供应商中，有两个在中国。虽然我们在核心技术还有许多地方待改进，但是这能够形成产业化已经十分难得。

2、行业管理协调下的跨区域协同——红外测温仪。这次疫情期间，我参与了红外测温仪的部署。疫情期间红外测温仪货源短缺、价格飙升，红外测温仪的核心部件是红外热电堆传感器，原来的价格只有五六元，疫情爆发后涨到了248元。对此我们专家组提出建议：组织行业找到测温仪产业链的6个节点，筛选12到14家企业，提供充分的资源，缺什么补什么，通过行业的调度协调，资源配置，驻场专家协同，一个半月就解决了问题。通过这个案例我想说明一个问题，中国不缺技术和能力，只要做好顶层设计、做好定位，我们就可以打造协同平台、做好产业化创新。

3、国家主导下的三大敏感基地。我们计划经济的时候有三大敏感基地，但是没有把传感器推向产业化，这中间就有体制问题。民营企业创新动力很足，但是创新能力不够，因为民营企业缺人缺钱；大型国企不缺能力缺机制，没有激励机制和创新意愿；中型企业不缺市场缺高人，又忙于订单，不看方向；科研院所不缺课题缺问题，不知道要解决什么实际问题，科技成果转化岂能不难？

针对上面的7大问题，如果我们达成共识，做好顶层设计，相应的资源配置，有良好的机制，形成规范和标准，实现产业化并非难事，前面红外热电堆传感器就是一个很好的例子。具体如何打造，这里分享两点：

1、“十四五”规划将至，产业需要重新布局，抓好以下四个方面：

（1）做好顶层设计，明确战略定位。从传统产业向数字经济迈进时，无论是地方还是产业认识都不够深刻，因此我们需要明确战略思想、战略方向、战略重点，确定产业发展基调。

（2）挖掘产业中的问题，弥补短板与瓶颈。从问题入手，解决市场需求变化、行业动态与特征、技术基础与碎片化、资源配置有效性等各种已知未知的问题。比如前面提到的红外热电堆传感器，找到问题的关键，很快就解决了。

（3）政策精准配套，资源持续配置。施政策要精准，不能遍地撒。否则很多年后会发现还是产业还是如此，没有太大改变。

（4）持续评估效果，及时调整方式。在施政过程中要不断评估效果，看看有没有与行业、产业的发展方向严重偏离。评估考核和定位是不是准确，对行业、产业的发展是不是有影响。

2、打造双生态产业体系：发挥区域特征和行业优势，营造产业生态体系：建立“传感谷”构想

什么叫双生态？一个是产业本身的生态；比如前面提到的，一个产业链有15种共性技术，这是第一个链，第二个链是各门类之间的链，它们构成了第一个产业生态。第二个产业生态是营商环境的改变，这个就需要“政、产、学、研、用、服”六位一体的协同，共同施力于产品的专业化和精准化。培育并形成传感器基础产品500亿产值，系统集成与应用产品千亿级以上的具有明显产业化特色的国际传感器产业集群的目标。另外，产业生态需要两大基本要素：一个是产业基金，另一个是物理空间。因为时间关系就不展开讲了，谢谢大家！

<以下文字根据郭源生教授演讲内容整理而成>

非常感谢、非常荣幸能够参加中国智能建筑节这个盛会，大会的主题是“产业在线，数字经济”，刚才主持人也谈到了数字经济中的数字产业化和产业数字化，那么这将如何实现呢？我今天就从“数字基础产业与技术，及其如何与建筑行业融合”“数字经济的主要特征”，更重要的“数据从何而来”这几个话题谈一些个人的体会，与大家一同分享。

众所周知，当前以5G、人工智能为主线的各种各种应用技术创新纷沓而至，令人眼花缭乱、应接不暇。全球正在从过去的以制造加工业为主线的产业规模经济，变为目前以信息技术为主线、数字经济为主体的经济结构，这是产业变革的核心。建国以来，我国长期处于计划经济的稳步发展阶段，特别是改革开放40年以来，我们从政策推动的短缺经济快速转换成资源推动的过剩经济。再到以十八大十九大为分水岭，进入信息产业和传统产业深度融合、以数字经济为主线的创新型经济，即我们所说的数字经济，中国经济呈现出具有明显特征的经济形态和历史阶段。

关于数字经济，跟大家分享几个数据：2017年，美国GDP是18万亿美金，其中数字经济约占9万亿美元，占比超过50%。2018年，GDP是22万亿美元，数字经济达到了12万亿美元，占比超过60%。中国紧随其后，2017年数字经济是3万多亿美元，2018年是4万多亿美元。中美两国的数字经济合计占了全球数字经济的50%以上，这说明成为未来经济的核心不再是传统的能源、石油、化工等自然资源，而是数字中最核心的就是数据，数据将成为产业变革和经济脉络的主流。

最近大家都在说新基建，到底什么是新基建？5G、人工智能、物联网、传感器等信息技术与新基建有什么关系？5G+AI与传感技术究竟是谁赋能谁？我们先把这些问题澄清一下。

关于新基建的概念，网上有各种表述，其范围和边界覆盖了各个行业。新基建是一个横向切面，涉足到各个行业领域，不仅仅是7大领域，有人把它扩到了11大领域，也不足为奇，这里就不再赘述。

那么新基建与原来产业之间有什么相互关系呢？这里有几个关键词：一是渗透，新基建核心内容会渗透到各个行业领域；二是融合，多产业、多技术的相互融合，尤其是信息技术与传统产业的深度融合；三是协同，跨部门、跨领域的协同，尤其是人才跨界的协同；四是转型，当我们从制造业大国走向制造业强国时，就要把以数据为主导的产业升上台面，即产业结构的转型升级。转型，就是把传统产业转向战略型新兴产业；升级，就是利用信息技术运用到传统产业之中，把能效比提上来、把成本降下去。五是服务，在区域和行业中要强调服务的概念，通过平台架构设计与模式创新来提供相应的各种服务。

再来看看新技术之间的逻辑关系，通过这张模型图可以清楚看到：首先，物联网在物体的前端，是我们获取一切数据的主要方式，无论是通过虚拟还是场景化再现，传感网可以把目标数据可量化地采集和提取出来。然后通过互联网，如4G、5G，把过滤后可用的目标数据传输到网络终端服务器，即云端进行计算，这部分叫云计算；数据再往上经过神经元就形成了大数据；再经过深度学习就是人工智能。再往后就是人联网，在我看来，5G的诞生以及人工智能的运用，就把过去的人联网转移到以物为主体的物联网上才能体现和发挥优势作用和价值。通过这个逻辑关系模型图以及刚才的几个关键词，就可以清晰地理解新基建需要如何把这些新的技术融合进去。

众所周知，信息技术是由感知技术、传输技术和处理技术这三大技术构成，如果把人看成一个完整的信息系统，那么五官和皮肤就是与外界交互数据或信息的感知器官，对应到物理层面就是传感器技术；5G通信技术就相当于信息传输的神经系统；计算机就相当于大脑，负责处理信息。信息技术其实是一个古老的技术，人类社会行为活动无外乎物流，人流和信息流，数字是人类这三种行为产生的结果，信息技术就是通过现代科学方法把这三个方面表现为数字化。

近代信息技术经历了三次大的浪潮，一是上世纪80年代，个人计算机诞生，解决了数据处理问题；二是本世纪初互联网到来，把人与人的距离无限拉近，解决了数据传输问题，直到今天的5G，其实还是在解决数据传输问题。三是物联网带来的“万物互联”，解决的是信息获取与采集问题。这最大的问题，即数据的来源问题。在目前中国产业形态下，还没有很好的解决。

下面，我们就把物联网和感知技术作为今天分享的重点，特别是如何与智能建筑行业融合，我试着谈谈个人的体会。

首先从物联网结构来看看物联网发展的瓶颈问题：

一是基础感知技术的开发；二是带宽与成本问题，即现在5G要解决的问题；三是政府管控下的市场壁垒，这是阻碍和影响了物联网的发展最严重的问题，是影响了数字经济的整体发展的真正问题。

国内外传感器技术与产业现状：

目前全球传感器共有约31000种，其中，中国约有22000种。产业分布方面，据美国统计报告显示，全球约有6500多家，其中中国约有1200家。

传感器的基础共性技术有15项，在这些基础技术产业方面，我们与美国还存在着10到15年的差距。我们在应用科学上远远领先世界，但是在基础产业上存在着很大的差距。比如集成电路，美国已经到3纳米了，我们14纳米芯片还没法完全实现量产。

传感器的技术创新与发展趋势：

1、敏感机理与材料多样化。传感器的产业链从材料开始到最后封装、应用是一个很庞大的体系。最近有很多新的敏感材料发现，这也将带来传感器行业的颠覆性改变；

2、共性工艺技术创新——MEMS（Micro-Electro-Mechanical System，微机电系统）工艺技术。目前这个技术的主要掌控者还是美国和西方国家，如果能够推行，就可以完全实现产品的标准化、规模化和低成本的产业化发展；

3、无线网络化。在共性技术支持下，传感器正在向多技术融合、多功能集成，以及系统化、微型化、数字化、网络化、智能化节点方向发展。在某一场景下，把某一种或多种物理量聚合起来，继而将其数字化传回到系统中，经过反复思考学习，变成可用的数据。盲目的数据采集是没有用的，因为数据量很庞大。

美国传感器研究和应用的三大趋势：

一是把MEMS工艺量产化。美国硅谷近20多年来以MEMS工艺技术为基础，根据不同行业和功能的需求，展开不同封装结构的各种传感器产品创新。解决了传感器作为“工业工艺品”的制造难题。过去传感器制造要像捏泥人那样一个个雕琢，工艺很复杂，但是现在可以做到完全量产了；二是智能化和网络化，即实现无线化、节点化；三是微能量获取技术。传感器节点化以后供电问题怎么解决？美国正在研究把光能、风能、电磁能辐射等这些微能量收集起来，给传感器长期供电。MEMS工艺能够把传感器变成肉眼观察不到的电子灰尘，它可以像蒲公英一样漂浮，甚至滞留在空中，从而无限地获取能量、采集数据。

传感器技术创新有很多种类和方向，普遍应用于各行业：

眼花缭乱的可穿戴设备。可穿戴设备其实就是一个个智能传感器节点，甚至可能是多功能、多参数的复合节点，比如有些设备既可以测血压，心跳，还可以测脉搏等等。

疫情防控中的传感器技术。疫情防控中传感器的使用，除了我们熟知的无接触测温仪，还有血压、血脂、血氧、脉象以及二氧化碳气体等等130多种产品类型，它们在这次疫情中都发挥着无可替代的作用。

智能化设备、装置中的各种传感器。智能化设备中也应用了大量的传感器，比如手术机器人要用到400多只传感器；智能家居中现在也应用了上千只不同类型的传感器；智能手机里现在已经有20多种传感器，再往下发展，当这个数量达到100多种的时候，手机就会变成智能节点，未来手机将与家庭智能终端融合，通话功能只是手机里一个很小的功能模块。

家庭智能终端成为传感器创新应用平台。家庭智能终端的多样化和创新也是未来发展的一个趋势，包括私有云技术的融合、虚拟技术的融合，它即可以自成系统，也可以对外链接。比如，由传感器组成的智能床是居家养老的有效器具之一，可以实现自动翻身、按摩、紧急呼叫等功能；智能马桶内置了76只传感器，可以检测人体13种生理参数指标，生成健康报告并上传，甚至直接与私人医生连接。

未来家庭智能终端和服务机器人还将应用于智慧养老，我提出“”2025机器保姆”将进入家庭，主要有三大功能：一是智能管家系统，家用设备与设施管理，包括做饭等所有家务；二是慢病监测与医护管理，三是情感陪护。这也可以解决虐待老人、保姆紧缺等社会问题。

下面再来看看新基建系统中传感器的应用：新基建中一个电子围栏里就有19000多个传感器。未来的电子围栏应该是无形的，车可以直接开走，不用停下来等着收费，相信在5G的推动下ETC等系统会发生较大变化。

公共场所的安检也要用到大量的传感器，比如机场安检，目前还需要部分手动检查，未来通过感知技术，人只要走过就能同步完成安检。

还有近期的虎门大桥共振事件，如果启用了传感系统，通过数据分析就可以发现共振的前兆，从而提前处理。

智慧农业应用：从种子培育，土壤酸碱度以及施肥状态、生长状态，都会用到大量传感器。目前一般的大棚要用到20多只传感器，最好的植物工厂要用到700—800只。日本、荷兰的花卉、蔬菜等植物工厂都是依靠大量的传感器来采集数据。

预防电梯事故：电梯事故通过传感器技术也可以得到有效解决，门框机构形变、钢丝绳的张力、电机的扭矩、电路板的温升、电压电流的控制，都可以通过感知技术获取，通过事故模型比对，就可以提前判断、预防。

智能制造应用：通过感知技术获取相应的在线和情景描述，可以实现家电的智能化、无人化生产。最具代表性的就是特斯拉的无人工厂，几乎没有人，完全靠感知技术实现汽车制造。

军事物联网应用：军事中可以通过传感器节点散播部署可以快速发现对方，此外，惯导制导、轨道变形等都需要感知技术实时发现、追踪目标。

结论：传感器技术决定着系统功能的优劣。判断一个设备或系统性能的优劣，不仅仅要看装了多少微处理器，更重要的是，要看有多少只、多少类型传感器。没有感知、没有数据采集，大脑再发达也无的放矢。因此，没有传感器技术，万物互联与智能将无从谈起！

我国传感器产品技术与应用创新存在以下7大问题：

1、缺乏充分认。即没有形成共识，大家都在说传感器重要，但实际上并没有把传感器作为主要的一个战略目标去发展，西方国家的认识恰恰与我们相反。

2、缺乏战略定位与行业发展整体顶层设计。缺乏行业规范与相应标准，比如前面提到的传感器15项共性技术、2万多种产品、市场应用技术等。

3、长期存在基础技术与产品偏弱问题。中美之间的博弈实际上很大一部分就是基础产业技术、共性技术的博弈，下一步一定会是传感器技术和产业。

4、行业自身存在突出问题。我们的产业基础还不够，行业自身存在多品种、小批量的特点，不像第一次信息化浪潮，很快形成了共性技术，快速实现了产业化。

5、创新应用中的跨领域协同与技术融合。就像我们前面提到的，行业壁垒对产业发展的影响力是巨大的。

6、政策错位与缺失、不配套。80年，美国发现传感器技术的发展制约了计算机的发展，就出台了传感器的支持政策，每年拿出69亿美元支持传感器产业的发展。我们也制定了三年行动计划，但是缺乏对应的资源配置和资金支持。

7、评价指标体系长期错位。没有很好地厘清科学问题、技术问题、工程问题、产品问题和商品问题。科学问题是在于发现，技术问题是在于发明，工程问题是在于融合和协同，产品问题是企业的事情，需要严格区分开来。

基于以上问题，我们来看几个构建产业体系与模式的案例：

1、企业自主构建创新体系——歌尔声学。歌尔声学已经把硅麦克风已经做到全球前三，全球三大麦克风芯片供应商中，有两个在中国。虽然我们在核心技术还有许多地方待改进，但是这能够形成产业化已经十分难得。

2、行业管理协调下的跨区域协同——红外测温仪。这次疫情期间，我参与了红外测温仪的部署。疫情期间红外测温仪货源短缺、价格飙升，红外测温仪的核心部件是红外热电堆传感器，原来的价格只有五六元，疫情爆发后涨到了248元。对此我们专家组提出建议：组织行业找到测温仪产业链的6个节点，筛选12到14家企业，提供充分的资源，缺什么补什么，通过行业的调度协调，资源配置，驻场专家协同，一个半月就解决了问题。通过这个案例我想说明一个问题，中国不缺技术和能力，只要做好顶层设计、做好定位，我们就可以打造协同平台、做好产业化创新。

3、国家主导下的三大敏感基地。我们计划经济的时候有三大敏感基地，但是没有把传感器推向产业化，这中间就有体制问题。民营企业创新动力很足，但是创新能力不够，因为民营企业缺人缺钱；大型国企不缺能力缺机制，没有激励机制和创新意愿；中型企业不缺市场缺高人，又忙于订单，不看方向；科研院所不缺课题缺问题，不知道要解决什么实际问题，科技成果转化岂能不难？

针对上面的7大问题，如果我们达成共识，做好顶层设计，相应的资源配置，有良好的机制，形成规范和标准，实现产业化并非难事，前面红外热电堆传感器就是一个很好的例子。具体如何打造，这里分享两点：

1、“十四五”规划将至，产业需要重新布局，抓好以下四个方面：

（1）做好顶层设计，明确战略定位。从传统产业向数字经济迈进时，无论是地方还是产业认识都不够深刻，因此我们需要明确战略思想、战略方向、战略重点，确定产业发展基调。

（2）挖掘产业中的问题，弥补短板与瓶颈。从问题入手，解决市场需求变化、行业动态与特征、技术基础与碎片化、资源配置有效性等各种已知未知的问题。比如前面提到的红外热电堆传感器，找到问题的关键，很快就解决了。

（3）政策精准配套，资源持续配置。施政策要精准，不能遍地撒。否则很多年后会发现还是产业还是如此，没有太大改变。

（4）持续评估效果，及时调整方式。在施政过程中要不断评估效果，看看有没有与行业、产业的发展方向严重偏离。评估考核和定位是不是准确，对行业、产业的发展是不是有影响。

2、打造双生态产业体系：发挥区域特征和行业优势，营造产业生态体系：建立“传感谷”构想

什么叫双生态？一个是产业本身的生态；比如前面提到的，一个产业链有15种共性技术，这是第一个链，第二个链是各门类之间的链，它们构成了第一个产业生态。第二个产业生态是营商环境的改变，这个就需要“政、产、学、研、用、服”六位一体的协同，共同施力于产品的专业化和精准化。培育并形成传感器基础产品500亿产值，系统集成与应用产品千亿级以上的具有明显产业化特色的国际传感器产业集群的目标。另外，产业生态需要两大基本要素：一个是产业基金，另一个是物理空间。因为时间关系就不展开讲了，谢谢大家！

<以下文字根据郭源生教授演讲内容整理而成>

非常感谢、非常荣幸能够参加中国智能建筑节这个盛会，大会的主题是“产业在线，数字经济”，刚才主持人也谈到了数字经济中的数字产业化和产业数字化，那么这将如何实现呢？我今天就从“数字基础产业与技术，及其如何与建筑行业融合”“数字经济的主要特征”，更重要的“数据从何而来”这几个话题谈一些个人的体会，与大家一同分享。

众所周知，当前以5G、人工智能为主线的各种各种应用技术创新纷沓而至，令人眼花缭乱、应接不暇。全球正在从过去的以制造加工业为主线的产业规模经济，变为目前以信息技术为主线、数字经济为主体的经济结构，这是产业变革的核心。建国以来，我国长期处于计划经济的稳步发展阶段，特别是改革开放40年以来，我们从政策推动的短缺经济快速转换成资源推动的过剩经济。再到以十八大十九大为分水岭，进入信息产业和传统产业深度融合、以数字经济为主线的创新型经济，即我们所说的数字经济，中国经济呈现出具有明显特征的经济形态和历史阶段。

关于数字经济，跟大家分享几个数据：2017年，美国GDP是18万亿美金，其中数字经济约占9万亿美元，占比超过50%。2018年，GDP是22万亿美元，数字经济达到了12万亿美元，占比超过60%。中国紧随其后，2017年数字经济是3万多亿美元，2018年是4万多亿美元。中美两国的数字经济合计占了全球数字经济的50%以上，这说明成为未来经济的核心不再是传统的能源、石油、化工等自然资源，而是数字中最核心的就是数据，数据将成为产业变革和经济脉络的主流。

最近大家都在说新基建，到底什么是新基建？5G、人工智能、物联网、传感器等信息技术与新基建有什么关系？5G+AI与传感技术究竟是谁赋能谁？我们先把这些问题澄清一下。

关于新基建的概念，网上有各种表述，其范围和边界覆盖了各个行业。新基建是一个横向切面，涉足到各个行业领域，不仅仅是7大领域，有人把它扩到了11大领域，也不足为奇，这里就不再赘述。

那么新基建与原来产业之间有什么相互关系呢？这里有几个关键词：一是渗透，新基建核心内容会渗透到各个行业领域；二是融合，多产业、多技术的相互融合，尤其是信息技术与传统产业的深度融合；三是协同，跨部门、跨领域的协同，尤其是人才跨界的协同；四是转型，当我们从制造业大国走向制造业强国时，就要把以数据为主导的产业升上台面，即产业结构的转型升级。转型，就是把传统产业转向战略型新兴产业；升级，就是利用信息技术运用到传统产业之中，把能效比提上来、把成本降下去。五是服务，在区域和行业中要强调服务的概念，通过平台架构设计与模式创新来提供相应的各种服务。

再来看看新技术之间的逻辑关系，通过这张模型图可以清楚看到：首先，物联网在物体的前端，是我们获取一切数据的主要方式，无论是通过虚拟还是场景化再现，传感网可以把目标数据可量化地采集和提取出来。然后通过互联网，如4G、5G，把过滤后可用的目标数据传输到网络终端服务器，即云端进行计算，这部分叫云计算；数据再往上经过神经元就形成了大数据；再经过深度学习就是人工智能。再往后就是人联网，在我看来，5G的诞生以及人工智能的运用，就把过去的人联网转移到以物为主体的物联网上才能体现和发挥优势作用和价值。通过这个逻辑关系模型图以及刚才的几个关键词，就可以清晰地理解新基建需要如何把这些新的技术融合进去。

众所周知，信息技术是由感知技术、传输技术和处理技术这三大技术构成，如果把人看成一个完整的信息系统，那么五官和皮肤就是与外界交互数据或信息的感知器官，对应到物理层面就是传感器技术；5G通信技术就相当于信息传输的神经系统；计算机就相当于大脑，负责处理信息。信息技术其实是一个古老的技术，人类社会行为活动无外乎物流，人流和信息流，数字是人类这三种行为产生的结果，信息技术就是通过现代科学方法把这三个方面表现为数字化。

近代信息技术经历了三次大的浪潮，一是上世纪80年代，个人计算机诞生，解决了数据处理问题；二是本世纪初互联网到来，把人与人的距离无限拉近，解决了数据传输问题，直到今天的5G，其实还是在解决数据传输问题。三是物联网带来的“万物互联”，解决的是信息获取与采集问题。这最大的问题，即数据的来源问题。在目前中国产业形态下，还没有很好的解决。

下面，我们就把物联网和感知技术作为今天分享的重点，特别是如何与智能建筑行业融合，我试着谈谈个人的体会。

首先从物联网结构来看看物联网发展的瓶颈问题：

一是基础感知技术的开发；二是带宽与成本问题，即现在5G要解决的问题；三是政府管控下的市场壁垒，这是阻碍和影响了物联网的发展最严重的问题，是影响了数字经济的整体发展的真正问题。

国内外传感器技术与产业现状：

目前全球传感器共有约31000种，其中，中国约有22000种。产业分布方面，据美国统计报告显示，全球约有6500多家，其中中国约有1200家。

传感器的基础共性技术有15项，在这些基础技术产业方面，我们与美国还存在着10到15年的差距。我们在应用科学上远远领先世界，但是在基础产业上存在着很大的差距。比如集成电路，美国已经到3纳米了，我们14纳米芯片还没法完全实现量产。

传感器的技术创新与发展趋势：

1、敏感机理与材料多样化。传感器的产业链从材料开始到最后封装、应用是一个很庞大的体系。最近有很多新的敏感材料发现，这也将带来传感器行业的颠覆性改变；

2、共性工艺技术创新——MEMS（Micro-Electro-Mechanical System，微机电系统）工艺技术。目前这个技术的主要掌控者还是美国和西方国家，如果能够推行，就可以完全实现产品的标准化、规模化和低成本的产业化发展；

3、无线网络化。在共性技术支持下，传感器正在向多技术融合、多功能集成，以及系统化、微型化、数字化、网络化、智能化节点方向发展。在某一场景下，把某一种或多种物理量聚合起来，继而将其数字化传回到系统中，经过反复思考学习，变成可用的数据。盲目的数据采集是没有用的，因为数据量很庞大。

美国传感器研究和应用的三大趋势：

一是把MEMS工艺量产化。美国硅谷近20多年来以MEMS工艺技术为基础，根据不同行业和功能的需求，展开不同封装结构的各种传感器产品创新。解决了传感器作为“工业工艺品”的制造难题。过去传感器制造要像捏泥人那样一个个雕琢，工艺很复杂，但是现在可以做到完全量产了；二是智能化和网络化，即实现无线化、节点化；三是微能量获取技术。传感器节点化以后供电问题怎么解决？美国正在研究把光能、风能、电磁能辐射等这些微能量收集起来，给传感器长期供电。MEMS工艺能够把传感器变成肉眼观察不到的电子灰尘，它可以像蒲公英一样漂浮，甚至滞留在空中，从而无限地获取能量、采集数据。

传感器技术创新有很多种类和方向，普遍应用于各行业：

眼花缭乱的可穿戴设备。可穿戴设备其实就是一个个智能传感器节点，甚至可能是多功能、多参数的复合节点，比如有些设备既可以测血压，心跳，还可以测脉搏等等。

疫情防控中的传感器技术。疫情防控中传感器的使用，除了我们熟知的无接触测温仪，还有血压、血脂、血氧、脉象以及二氧化碳气体等等130多种产品类型，它们在这次疫情中都发挥着无可替代的作用。

智能化设备、装置中的各种传感器。智能化设备中也应用了大量的传感器，比如手术机器人要用到400多只传感器；智能家居中现在也应用了上千只不同类型的传感器；智能手机里现在已经有20多种传感器，再往下发展，当这个数量达到100多种的时候，手机就会变成智能节点，未来手机将与家庭智能终端融合，通话功能只是手机里一个很小的功能模块。

家庭智能终端成为传感器创新应用平台。家庭智能终端的多样化和创新也是未来发展的一个趋势，包括私有云技术的融合、虚拟技术的融合，它即可以自成系统，也可以对外链接。比如，由传感器组成的智能床是居家养老的有效器具之一，可以实现自动翻身、按摩、紧急呼叫等功能；智能马桶内置了76只传感器，可以检测人体13种生理参数指标，生成健康报告并上传，甚至直接与私人医生连接。

未来家庭智能终端和服务机器人还将应用于智慧养老，我提出“”2025机器保姆”将进入家庭，主要有三大功能：一是智能管家系统，家用设备与设施管理，包括做饭等所有家务；二是慢病监测与医护管理，三是情感陪护。这也可以解决虐待老人、保姆紧缺等社会问题。

下面再来看看新基建系统中传感器的应用：新基建中一个电子围栏里就有19000多个传感器。未来的电子围栏应该是无形的，车可以直接开走，不用停下来等着收费，相信在5G的推动下ETC等系统会发生较大变化。

公共场所的安检也要用到大量的传感器，比如机场安检，目前还需要部分手动检查，未来通过感知技术，人只要走过就能同步完成安检。

还有近期的虎门大桥共振事件，如果启用了传感系统，通过数据分析就可以发现共振的前兆，从而提前处理。

智慧农业应用：从种子培育，土壤酸碱度以及施肥状态、生长状态，都会用到大量传感器。目前一般的大棚要用到20多只传感器，最好的植物工厂要用到700—800只。日本、荷兰的花卉、蔬菜等植物工厂都是依靠大量的传感器来采集数据。

预防电梯事故：电梯事故通过传感器技术也可以得到有效解决，门框机构形变、钢丝绳的张力、电机的扭矩、电路板的温升、电压电流的控制，都可以通过感知技术获取，通过事故模型比对，就可以提前判断、预防。

智能制造应用：通过感知技术获取相应的在线和情景描述，可以实现家电的智能化、无人化生产。最具代表性的就是特斯拉的无人工厂，几乎没有人，完全靠感知技术实现汽车制造。

军事物联网应用：军事中可以通过传感器节点散播部署可以快速发现对方，此外，惯导制导、轨道变形等都需要感知技术实时发现、追踪目标。

结论：传感器技术决定着系统功能的优劣。判断一个设备或系统性能的优劣，不仅仅要看装了多少微处理器，更重要的是，要看有多少只、多少类型传感器。没有感知、没有数据采集，大脑再发达也无的放矢。因此，没有传感器技术，万物互联与智能将无从谈起！

我国传感器产品技术与应用创新存在以下7大问题：

1、缺乏充分认。即没有形成共识，大家都在说传感器重要，但实际上并没有把传感器作为主要的一个战略目标去发展，西方国家的认识恰恰与我们相反。

2、缺乏战略定位与行业发展整体顶层设计。缺乏行业规范与相应标准，比如前面提到的传感器15项共性技术、2万多种产品、市场应用技术等。

3、长期存在基础技术与产品偏弱问题。中美之间的博弈实际上很大一部分就是基础产业技术、共性技术的博弈，下一步一定会是传感器技术和产业。

4、行业自身存在突出问题。我们的产业基础还不够，行业自身存在多品种、小批量的特点，不像第一次信息化浪潮，很快形成了共性技术，快速实现了产业化。

5、创新应用中的跨领域协同与技术融合。就像我们前面提到的，行业壁垒对产业发展的影响力是巨大的。

6、政策错位与缺失、不配套。80年，美国发现传感器技术的发展制约了计算机的发展，就出台了传感器的支持政策，每年拿出69亿美元支持传感器产业的发展。我们也制定了三年行动计划，但是缺乏对应的资源配置和资金支持。

7、评价指标体系长期错位。没有很好地厘清科学问题、技术问题、工程问题、产品问题和商品问题。科学问题是在于发现，技术问题是在于发明，工程问题是在于融合和协同，产品问题是企业的事情，需要严格区分开来。

基于以上问题，我们来看几个构建产业体系与模式的案例：

1、企业自主构建创新体系——歌尔声学。歌尔声学已经把硅麦克风已经做到全球前三，全球三大麦克风芯片供应商中，有两个在中国。虽然我们在核心技术还有许多地方待改进，但是这能够形成产业化已经十分难得。

2、行业管理协调下的跨区域协同——红外测温仪。这次疫情期间，我参与了红外测温仪的部署。疫情期间红外测温仪货源短缺、价格飙升，红外测温仪的核心部件是红外热电堆传感器，原来的价格只有五六元，疫情爆发后涨到了248元。对此我们专家组提出建议：组织行业找到测温仪产业链的6个节点，筛选12到14家企业，提供充分的资源，缺什么补什么，通过行业的调度协调，资源配置，驻场专家协同，一个半月就解决了问题。通过这个案例我想说明一个问题，中国不缺技术和能力，只要做好顶层设计、做好定位，我们就可以打造协同平台、做好产业化创新。

3、国家主导下的三大敏感基地。我们计划经济的时候有三大敏感基地，但是没有把传感器推向产业化，这中间就有体制问题。民营企业创新动力很足，但是创新能力不够，因为民营企业缺人缺钱；大型国企不缺能力缺机制，没有激励机制和创新意愿；中型企业不缺市场缺高人，又忙于订单，不看方向；科研院所不缺课题缺问题，不知道要解决什么实际问题，科技成果转化岂能不难？

针对上面的7大问题，如果我们达成共识，做好顶层设计，相应的资源配置，有良好的机制，形成规范和标准，实现产业化并非难事，前面红外热电堆传感器就是一个很好的例子。具体如何打造，这里分享两点：

1、“十四五”规划将至，产业需要重新布局，抓好以下四个方面：

（1）做好顶层设计，明确战略定位。从传统产业向数字经济迈进时，无论是地方还是产业认识都不够深刻，因此我们需要明确战略思想、战略方向、战略重点，确定产业发展基调。

（2）挖掘产业中的问题，弥补短板与瓶颈。从问题入手，解决市场需求变化、行业动态与特征、技术基础与碎片化、资源配置有效性等各种已知未知的问题。比如前面提到的红外热电堆传感器，找到问题的关键，很快就解决了。

（3）政策精准配套，资源持续配置。施政策要精准，不能遍地撒。否则很多年后会发现还是产业还是如此，没有太大改变。

（4）持续评估效果，及时调整方式。在施政过程中要不断评估效果，看看有没有与行业、产业的发展方向严重偏离。评估考核和定位是不是准确，对行业、产业的发展是不是有影响。

2、打造双生态产业体系：发挥区域特征和行业优势，营造产业生态体系：建立“传感谷”构想

什么叫双生态？一个是产业本身的生态；比如前面提到的，一个产业链有15种共性技术，这是第一个链，第二个链是各门类之间的链，它们构成了第一个产业生态。第二个产业生态是营商环境的改变，这个就需要“政、产、学、研、用、服”六位一体的协同，共同施力于产品的专业化和精准化。培育并形成传感器基础产品500亿产值，系统集成与应用产品千亿级以上的具有明显产业化特色的国际传感器产业集群的目标。另外，产业生态需要两大基本要素：一个是产业基金，另一个是物理空间。因为时间关系就不展开讲了，谢谢大家！