為此，科研人員設計并制備了一個1024像素的柔性神經形態光電傳感器陣列，其中銫鉛溴鈣鈦礦量子點作為感光層和光生電荷俘獲層，半導體性碳納米管薄膜作為電荷傳輸層。同時，該光電傳感器陣列集成了光傳感、信息存儲和數據預處理等功能，這與生物系統行為類似，實現實時并行處理信息，這對于模仿生物視覺處理的人工視覺系統具有重要的啟發意義。

　　那么人工智能與傳感器的結合能為人類社會帶來怎樣的進步呢?

　　人工智能技術優化傳感器系統

　　“傳感器”、“人工智能”、“物聯網”，這些看似不太又聯系的詞，其實是相互聯系在一起的，擰成一個大趨勢，在這個鏈條里，每一環都會對下一環產生影響，如此產生積極的循環。各種連接的設備里的傳感器會產生大量數據，海量數據使得機器學習成為可能，機器學習的結果就是AI，而AI又指導機器人去更精確地執行任務，機器人的行動又會觸發傳感器。這整個就是一個完整的循環。

　　人工智能技術能夠對傳感器系統有所幫助，它們是：基于知識的系統、模糊邏輯、自動知識收集、神經網絡、遺傳算法、基于案例推理和環境智能。這些技術在傳感器系統中的應用越來越廣泛，不僅因為它們確實有效，還因為今天的計算機應用越來越普及。這些人工智能技術具有最低的計算復雜度，可以應用于小型傳感器系統、單一傳感器或者采用低容量微型控制器陣列的系統。正確應用人工智能技術將會創造更多富有競爭力的傳感器系統和應用。

　　人工智能領域的其他技術進步也將會給傳感器系統帶來沖擊，包括數據挖掘技術、多主體系統和分布式自組織系統。環境傳感技術能夠將很多微型電子處理器和傳感器集成到日常物品中，使其具有智能。它們可以創造智能環境，與其他智能設備通訊，并與人類實現交互。給出的建議能夠幫助用戶更加直觀地完成任務，但是這種集成技術的后果將會很難預測。

　　強強聯手 協同作用

　　人工智能目前正在為社會的方方面面帶來革新。比如，通過結合數據挖掘和深度學習的優勢，如今可以利用人工智能來分析各種來源的大星數據，識別各種模式、提供交互式理解和進行智能預測。

　　事實上，大多數的人工智能動作和應用場景都需要依靠合適的傳感器來達成，傳感器是人工智能技術發展的硬件基礎，是人工智能與萬物建立聯系的必備條件。以自動駕駛為例，自動駕駛的核心，是讓車繞過人類感官與交通環境實現交互。這就極大程度依賴雷達、視覺攝像頭以及多種多樣的傳感器裝置。

　　顯然，政府也看到了傳感器對于人工智能產業的重要性，前幾年，工信部正式印發了《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃》，計劃中的重點內容是培育八項智能產品和四項核心基礎，而智能傳感器排在核心基礎的第一位，處于最基礎最重要的地位。這進一步肯定了智能傳感器對于發展人工智能產業的重要意義。

　　傳感器將是未來萬物互聯的核心基礎。當前，信息技術發展正處于跨界融合、加速創新、深度調整的歷史時期，呈現萬物互聯、萬物智能的新特征。云計算、大數據、人工智能的興起，推動計算架構、模式及智能傳感出現重大轉折，市場應用呈現爆發式增長態勢。

　　總結

　　新技術革命的到來，世界開始進入信息時代。要獲取大量人類感官無法直接獲取的信息，沒有相適應的傳感器是不可能的。物聯網讓人工智能成為現實。物聯網提供了現成的傳感器，為感知物質世界提供了更多有意義的途徑，從而讓人工智能“活了過來”。傳感器給人工智能以“眼”去看世界，給他們一個“好耳朵”，賦予人工智能“對事物的敏銳觸覺”。在很多方面，傳感器都在賦予人工智能超能力。