“传感器”、“人工智能”、“物联网”，这些看似不太又联系的词，其实是相互联系在一起的，拧成一个大趋势，在这个链条里，每一环都会对下一环产生影响，如此产生积极的循环。各种连接的设备里的传感器会产生大量数据，海量数据使得机器学习成为可能，机器学习的结果就是AI，而AI又指导机器人去更精确地执行任务，机器人的行动又会触发传感器。这整个就是一个完整的循环。
人工智能技术能够对传感器系统有所帮助，它们是：基于知识的系统、模糊逻辑、自动知识收集、神经网络、遗传算法、基于案例推理和环境智能。这些技术在传感器系统中的应用越来越广泛，不仅因为它们确实有效，还因为今天的计算机应用越来越普及。这些人工智能技术具有最低的计算复杂度，可以应用于小型传感器系统、单一传感器或者采用低容量微型控制器阵列的系统。正确应用人工智能技术将会创造更多富有竞争力的传感器系统和应用。
人工智能领域的其他技术进步也将会给传感器系统带来冲击，包括数据挖掘技术、多主体系统和分布式自组织系统。环境传感技术能够将很多微型电子处理器和传感器集成到日常物品中，使其具有智能。它们可以创造智能环境，与其他智能设备通讯，并与人类实现交互。给出的建议能够帮助用户更加直观地完成任务，但是这种集成技术的后果将会很难预测。
1. 整合全域数据，支持20余种异构数据源的丰富传输方式，灵活对接各类业务系统，实现数据在复杂网络下稳定、高效的互联互通和信息共享；
2. 沉淀数据规范，统一数据标准及数据查询出口，沉淀数仓建设规范的最佳实践，降低使用门槛，提高全链路研发体验，快速精准为业务赋能；
3. 全链路综合治理，结合基线监控、数据质量、SLA治理、成本管理等能力，提供事前预警、事中处理、事后推荐优化的全生命周期的数据治理能力；
4. 提升数据可靠性，权限最小化原则保障数据安全，构建真正意义上的数据安全屏障。字段级别的血缘管理，帮助企业用户提供从数据发现到数据理解到数据到资产管理的一站式大数据服务。
人工智能目前正在为社会的方方面面带来革新。比如，通过结合数据挖掘和深度学习的优势，如今可以利用人工智能来分析各种来源的大星数据，识别各种模式、提供交互式理解和进行智能预测。
事实上，大多数的人工智能动作和应用场景都需要依靠合适的传感器来达成，传感器是人工智能技术发展的硬件基础，是人工智能与万物建立联系的必备条件。以自动驾驶为例，自动驾驶的核心，是让车绕过人类感官与交通环境实现交互。这就极大程度依赖雷达、视觉摄像头以及多种多样的传感器装置。
显然，政府也看到了传感器对于人工智能产业的重要性，前几年，工信部正式印发了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划》，计划中的重点内容是培育八项智能产品和四项核心基础，而智能传感器排在核心基础的第一位，处于最基础最重要的地位。这进一步肯定了智能传感器对于发展人工智能产业的重要意义。
传感器将是未来万物互联的核心基础。当前，信息技术发展正处于跨界融合、加速创新、深度调整的历史时期，呈现万物互联、万物智能的新特征。云计算、大数据、人工智能的兴起，推动计算架构、模式及智能传感出现重大转折，市场应用呈现爆发式增长态势。
