虽然智能传感器融合的概念已经存在了一段时间，但是最近几年才有加速的发展，我们现在才开始看到它在实际中的实现。目前，基于移动电话和便携式技术的智能传感器融合技术正在迅速发展，并已开始普及到物联网智能传感器、下一代自动驾驶车辆和无人机等环境感知应用领域。

但从纯技术角度看，这一爆炸式增长同时也带来了许多挑战和机会，包括涉及到隐私、安全，甚至对未来基础设施的发展有更大影响等等。

根据定义，智能传感器融合相对简单，实质上是一个软件，它能智能地结合来自一系列智能传感器的数据，然后利用结果来提高性能。它可以是使用相同或相似类型的一组智能传感器以得到非常精确的测量结果，或者是通过整理不同类型的智能传感器输入以得到更为复杂的结果。

想象一个可能的智能传感器融合应用程序并不需要太多的想象，分析人士对此非常乐观。一份最新报告预计，未来5年内，智能传感器融合系统的需求将以约19.4%的复合年增长率增长，2017年为26.2亿美元，2023年为75.8亿美元。北美是最大的生产国，2016年的市场份额接近32.84%，而欧洲2016年的市场份额则超过了31.51%。

虽然传统的智能传感器融合技术通常用于更广泛的工业领域，但是在发展过程中，其应用市场已经发生了重大变化。

首先，消费类电子成为智能传感器融合的最大市场。2016年，消费类电子行业对智能传感器融合系统的需求占到54.86%。感应器(一种MCU硬件)的实用性日益增强，推动了这方面的巨大需求。这种智能传感器集线器实现了针对一组特定智能传感器的特定智能传感器融合算法，而纯软件化的“智能传感器融合”可以包含多种智能传感器类型和算法。

以硬件为基础的传感集线器减轻了系统CPU的负担，从智能手机到可穿戴设备，许多现代设备都需要集线器。的确，降低CPU负荷能延长电池寿命，减少热量，这对于可穿戴设备和智能手机设计者来说是最令人不安的问题。

另一个重要的智能传感器融合市场是汽车工业。举例来说，在汽车碰撞系统中，可以使用多种智能传感器，包括压力智能传感器、加速仪、陀螺仪和超声波智能传感器。当智能传感器的组合超过阈值时，可以自动地作出各种相应的反应，比如展开相关的安全气囊。目前，大多数三级车辆都依赖于将激光雷达、视觉和红外摄像机、超声波智能传感器和雷达阵列集成在一起的智能传感器融合技术，这些智能传感器每秒可产生上千万个点子，由于明显的安全原因，需要实时处理。

因为这个行业的目标是向4级和5级车辆发展，需要的驾驶员互动更少(在5级完全不需要驾驶员互动)，智能传感器的可靠性，融合软硬件的智能传感器，以及处理器，最终都需要不断改进，与手机和可穿戴设备相比，达到更高的性能。例如，重新启动智能表本身就不同于高速公路上5级自动驾驶汽车的碰撞系统。

整个系统的可靠性是一个复杂的问题，因为智能传感器融合能够提供更快速、更有效的环境变量监测，同时还意味着来自单一智能传感器的恶意输入可能触发安全系统，因此要求汽车设计者在处理冗余问题的同时确保融入系统的每一部分。

感应器融合对未来最大的益处可能是它提供的上下文感知，接收不同的输入，并解释它们在环境中的意义。例如，在垂直应用中，如无人驾驶飞机系统等，在GPS信号不可靠时，压力智能传感器是进行飞行控制和定位的重要工具。

这一由智能传感器融合而来的环境在物联网和智能家居/智能城市开发领域尤其重要，一旦融合成功，数以千计的智能传感器联网，就可以构建成城市级响应系统。

但如果家庭数据是以一种可识别的方式使用的，那么当然这将涉及到隐私和安全问题，而在整个城市系统中还存在更广泛的公共安全问题。然而，旨在通过车载、建筑物一体化和专用监测站网络监测城市空气污染(如苯和颗粒物)的早期测试网络已经显示出了巨大的前景，该监测站随后会自动报警并改变交通流量。

除了各种实现方法，当然还有很多挑战，这方面的挑战包括：从各种智能传感器获取有意义的数据，以及可靠地响应环境条件的变化，这些变化都可能增加设备故障、噪音和数据收集过程中的缺陷。

在几年前，消除这些错误几乎是不可能完成的任务，但随着相对廉价的机器学习和AI工具集的出现，从智能传感器融合中获取实际利益的可能性正在急剧增加。自然地，人工智能技术将会更广泛地产生新的用例，为智能传感器供应商和设计者提供新的市场。就近期而言，人工智能和智能传感器融合可以通过提供更强的本地数据处理能力，从而最大限度地减少安全风险，从而大大减少异地安全传输、处理和存储个人数据的需求。

很明显，将来会有越来越多的智能传感器嵌入到汽车、住宅和城市中。为这些新兴数据流增加上下文的必要性只会变得更加迫切。但到了这一天，这些数据将被用来支持现有服务并推出全新服务，而且网络还需要从面向消费者的保健和娱乐应用增强升级到能够提高供应链管理效率和更快、更轻、更省电的高速网络。