智能傳感器將人工智能與傳感器技術相結合，創造出共生發展的硬件和軟件。未來，500億臺設備將實現互聯互通。大多數設備都配備了可以集成到Electrap系統中的傳感器或具有評估功能的外部傳感器。這個設備上的傳感器產生了前所未有的數據量。

　　這是一個具有計算功能的傳感器。智能傳感器可以與微處理器收集、處理和交換數據，是傳感器和微處理器的集成組合。與傳統傳感器相比，智能傳感器具有以下三個主要優勢：通過具有成本效益的軟件技術可以實現高度準確的數據采集;某些編程自動化要求通用功能。

　　一個好的“智能傳感器”是一組微處理器控制的傳感器和儀器，具有集成的通信和診斷功能。智能傳感器可以根據指令存儲和處理不同的測量物理量，提供新的信息。智能傳感器可以交換數據，確定要傳輸的數據，拒絕異常數據，并進行統計分析和計算。

　　一旦回到現實，人工智能可以幫助傳感器系統。它們基于信息系統、模糊邏輯、自動數據采集、神經網絡、遺傳算法、基于案例的思維和環境智能。這些技術越來越多地用于傳感器系統，不僅因為它們高效，還因為它們在當今的計算機應用中越來越受歡迎。這些人工智能技術在計算上盡可能復雜，可以應用于小型傳感器系統、單個傳感器或小容量微控制器矩陣系統。人工智能的正確使用會帶來更具競爭力的傳感器系統。

　　在人工智能領域，數據挖掘技術、多智能體系統和去中心化自組織系統等其他技術進步也會影響傳感器系統。環境傳感器可以將許多微電子處理器和傳感器集成到日常需求中，使其智能化。它們可以創建智能環境，與其他智能設備通信，并與人互動。這些建議可以幫助用戶更直觀地執行任務，但這種集成技術的后果很難預測。環境智能和各種人工智能技術的結合可以完美地發揮這項技術的作用。

　　利用人工智能優化傳感器系統。人工智能是計算機科學領域，誕生于20世紀50年代。它產生了許多強大的工具，通過自動解決人類智能需要解決的問題，在傳感器系統中發揮著重要作用。

　　盡管人工智能在這一領域的發展相對緩慢，但它不可避免地促進了靈活性、可重構性和可靠性。系統中的新設備正在執行越來越多的人類以外的任務。當他們接近人時，我們將人腦與計算機技能相結合，產生對話、分析、論證、溝通和發明。

　　人工智能結合了各種尖端技術，使機器能夠學習、采納和做出決策，并為其配備新功能。這一結果基于神經網絡、專家系統、自組織系統、模糊邏輯和遺傳算法等技術。人工智能技術已將其應用領域擴展到許多其他領域，其中一些領域需要傳感器數據分析和處理，如裝配、生物傳感器、建筑建模、計算機視覺、工具診斷、環境技術、力檢測、健康監測、人機交互、網絡應用、激光銑削、維護和檢查，電氣支持、機器人和傳感器網絡等。

　　人工智能的發展已經被集成到更復雜的傳感器系統中。當你點擊、點擊開關或用鼠標思考你的大腦時，所有傳感器數據都會轉換成數據并發送給你。