智能传感器芯片行业下游市场应用前景分析预测及市场需求结构分析

智能传感器芯片行业 下游市场应用前景分析预测及市场需求结构分析

（1）智能传感器芯片领域发展现状：智能传感器芯片的主要用途是探测周边环境事件或者物理量的变化，并将变化信息采集、变换后传送给其他电子设备。智能传感器芯片在问世之初主要应用于工业生产，随着集成电路和电子信息技术的不断发展，智能传感器芯片逐渐切入智能手机、计算机、智能家居、工业控制、汽车电子、医疗电子、金融安全和智能安防领域，丰富、多元化的应用场景使智能传感器芯片成为现代信息技术的支柱之一。智能传感器芯片系统示意图如下：

智能传感器芯片通常包括两个模块：敏感元件和转换元件，用于接收输入信号，转换元件将输入信号转换为模拟信号或数字信号输出到外部对接系统，如显示屏、控制单元等。

[En]

The smart sensor chip usually includes two modules: the sensitive element and the conversion element, which are used to receive the input signal, and the conversion element converts the input signal into analog signal or digital signal output to the external docking system, such as display screen, control unit and so on.

智能传感器芯片问世之初主要用于工业生产。随着集成电路和电子信息技术的不断发展，智能传感器芯片逐渐切入智能手机、计算机、智能家居、工业控制、汽车电子、医疗电子、金融安全和智能安全等领域。丰富多样的应用场景使智能传感器芯片成为现代信息技术的支柱之一。

[En]

Smart sensor chip was mainly used in industrial production at the beginning of its advent. With the continuous development of integrated circuit and electronic information technology, smart sensor chip gradually cut into the fields of smart phone, computer, smart home, industrial control, automotive electronics, medical electronics, financial security and intelligent security. Rich and diversified application scenarios make smart sensor chip become one of the pillars of modern information technology.

根据中金企信统计数据，2020年中国传感器市场规模达到2,484.3亿元，且未来三年将保持高于15%的增长速度，2023年将达到3,854.1亿元。

2016-2020 年中国传感器市场规模分析

数据统计：中金企信国际咨询

（2）智能传感器芯片领域特点：

①智能传感器芯片细分门类众多，技术壁垒较高：智能传感器芯片的研发设计涉及到众多学科、理论、材料和工艺方面的知识，包括化学、物理学、材料学、光学、电子、机械等多学科的交叉，技术门槛和壁垒较高，智能传感器芯片产品具备可选工艺多、功能多样化、定制性强、小批量、多批次的特点。根据传感机理、传感材料不同、应用场景不同以及被检测介质的不同，智能传感器芯片的细分门类众多。按照被测量的类型，可以分为磁学（磁通量、磁导率等）、声学（波、频谱等）、电学（电压、电流、电场等）、光学（折射率、吸收等）、热学（温度、导热系数等）、力学（位移、速度、加速度等）等；按照转换原理和效应分类，可以分为物理型（热电、热磁、光电等）、化学型（电化学等）和生物型（生物转化等）；按照输出信号，可以分为数字型、模拟型和数模混合型。

由于不同类型传感器芯片的技术原理不同，专业性强，市场上的制造商主要集中在单个或一些细分领域的研发和生产，因此很难产生能够完全覆盖产品线的大型制造商。

[En]

Due to the different technical principles and strong professionalism of different types of sensor chips, manufacturers in the market mainly focus on R & D and production in single or some subdivided areas, so it is difficult to produce large manufacturers that can fully cover the product line.

②下游应用领域较广，是万物互联时代的基础硬件：随着5G通信在国内的部署，物联网尤其是人工智能+物联网（AIOT）有望实现快速发展，而万物互联能够渗透到国民经济的各个领域，包括智能家居、智能手机、工业智能化、新能源汽车等不同下游应用场景。传感器是物联网感知层中的重要组成部分，承担着数据采集和传输的重任，是物联网实现的基础和前提，作为信息互联和智能感知时代下不可或缺的基础硬件，传感器芯片市场空间将进一步扩大。从应用领域来看，汽车电子、网络通信、工业控制、消费电子四部分是传感器最大的市场。

中国智能传感器行业需求市场结构分析

数据统计：中金企信国际咨询

③国外厂商占据产业链主导地位，国产替代空间较大：目前全球传感器市场主要由美国、日本和欧洲公司主导，产业链上下游配套成熟，几乎垄断了"高、精、尖"智能传感器市场。以汽车领域的传感器为例，一辆燃油车使用的传感器芯片超过90个，覆盖动力系统、传动系统、底盘系统、车身舒适系统等不同区域，但目前中国市场磁传感器大部分依赖进口，市场被Melexis、Honeywell,ROHM等国际巨头垄断，我国汽车用芯片进口率达95%。旺盛的市场需求与相对薄弱的产业形成反差，但在政府的大力支持和引导下，深耕垂直应用领域的部分国内企业已逐渐缩小与国际企业之间的差距，实现进口替代，不断提升市场占有率，2020年我国智能传感器的国产化率已达31%，未来有望继续提升。

（2）磁传感器芯片细分领域的发展现状：

①霍尔传感器芯片是磁传感器芯片中最重要的类型：磁传感器芯片是利用电磁感应原理将被测量物理信号（如振动、位移和转速等）转换成电信号的一种传感器。磁感应技术凭借磁场对非铁物质良好的穿透性和所包含丰富的信息量，在家电、计算机、可穿戴设备、汽车电子等领域的应用越来越广泛。

近年来，随着基于磁感应技术的磁传感器芯片的应用场景越来越多，遇到的极端工作环境也越来越频繁。对磁传感器芯片的感应范围、感应精度、感应灵敏度、感应稳定性和功耗也提出了更高的要求。

[En]

In recent years, with the increasing application scenarios of magnetic sensor chips based on magnetic induction technology, the extreme operating environments encountered are becoming more and more frequent. higher requirements are also put forward for the induction range, induction accuracy, induction sensitivity, induction stability and power consumption of the magnetic sensor chip.

磁传感器芯片的工作原理主要是基于磁电效应中的霍尔效应和磁阻效应。霍尔效应是指当电流垂直于外加磁场通过半导体时，会产生一个垂直于电流和磁场方向的附加电场，从而在半导体两端产生电势差。磁阻效应是指向垂直于或平行于电流的半导体材料提供电流的外部磁场，其电阻将增加。通过应用上述物理效应，磁传感器芯片可以准确测量电流、位置、方向、角度等物理信号。霍尔传感器以其体积小、寿命长、功耗低、耐振动、耐腐蚀、成本低等特点成为市场上最重要的磁传感器芯片，在全球市场的占有率超过70%。

[En]

The magnetic sensor chip works mainly based on the Hall effect and magnetoresistive effect in the magnetoelectric effect. Hall effect means that when the current passes through the semiconductor perpendicular to the external magnetic field, an additional electric field will be generated perpendicular to the direction of the current and the magnetic field, resulting in a potential difference between the two ends of the semiconductor. The magnetoresistive effect refers to the external magnetic field that gives the current to the semiconductor material which is perpendicular to or parallel to the current, and its resistance will increase. Through the application of the above physical effects, the magnetic sensor chip can accurately measure the current, position, direction, angle and other physical signals. Hall sensor is the most important magnetic sensor chip in the market because of its small size, long life, low power consumption, vibration resistance, corrosion resistance and low cost, and its share in the global market is more than 70%.

②磁传感器芯片下游应用领域广泛，增长迅速：磁传感器芯片下游应用领域广泛，可应用于智能家居、智能手机、计算机、可穿戴设备、金融安全、智能安防、工业控制和汽车电子等多个领域，下游领域需求的持续增长推动磁传感器芯片市场规模的不断扩大。

A、智能家居市场：受益于 5G 通信技术的发展、居民消费水平的提高，近年来我国家电（冰箱、洗衣机、空调等）、生活电器（空气净化器、扫地机器人等）行业蓬勃发展，推动智能家居市场朝着多元化、全屋智能的方向发展。

根据中金企信统计数据，2020 年中国智能家居市场规模为 1,023 亿元，2018-2020 年复合增长率达 39.72%，未来仍将保持快速增长趋势，2024 年市场规模预计将达到 2,388 亿元。

B、可穿戴设备：可穿戴设备是指人体可直接穿戴的，在无线通信技术、生物传感技术与智能分析软件支持下实现用户交互、人体健康检测、生活娱乐等功能的智能设备，包括TWS耳机、智能手环、智能手表以及可穿戴医疗级设备等。可穿戴设备从最初的听觉功能，逐步发展到视觉、体感甚至于跨行业结合等多方面应用场景的实现。伴随社会经济的发展、居民购买力的提升、消费观念的改变，可穿戴设备逐步得到消费者的认可，对于电子产品智能化、便携化、集成化的需求也越来越高，可穿戴设备行业进入快速发展阶段，市场规模持续扩大。

C、汽车电子：汽车电子是磁传感器芯片应用最广泛的领域，随着新能源汽车、智能驾驶的发展，单辆汽车所需的传感器数量也不断增加。新能源汽车车均芯片搭载量超过1,400个，远超过传统燃油汽车。根据工信部的统计数据，我国新能源汽车销量逐年上升，2020年达137万辆，渗透率亦持续上升。新能源汽车的快速增长推动车载传感器芯片需求不断上升。

（3）光传感器芯片细分领域的发展现状：光传感器芯片目前主要应用在3D感应领域，3D感应是智能手机摄像、虚拟现实、增强现实、人脸支付和智能安防等领域的创新趋势之一，该技术利用光传感技术实时获取环境物体深度信息、三维尺寸以及空间信息，将图像以动态的呈现方式展现给用户。

3D感应模组通常基于结构光技术和TOF技术由红外发射端、接收端以及图像处理芯片组成。结构光技术和TOF技术的主要原理为：光源通过向目标发射连续的特定波长的红外光线或激光，再由特定传感器接收待测物体传回的光信号，计算光线往返的飞行时间或相位差，从而获取目标物体的深度信息。

随着物联网技术的发展和普及，光传感器在各应用领域逐步渗透。在智能手机领域，光传感器与3D感应技术的成功结合使得光传感器模组成为旗舰手机摄像的主流配置，三星、华为、小米在其旗舰机后置摄像头上已搭载3D感应相机；在工业相机领域，3D感应也已经被应用于工业机器人的制造，通过AI算法的配合，3D感应模组可以实现物体识别功能，赋予机器人执行挑拣、打包的能力；在金融安全领域，3D感应的主要用途为身份核验和场景规模化应用，被广泛应用于互联网金融、银行的远程开户和刷脸支付等；在智能安防领域，应用3D感应技术的摄像头可应用于安防行业的考勤门禁系统、公安监控、高铁/航空/地铁等人脸安检系统和交通管视频监控等领域。

全球及中国智能传感器芯片市场全景监测调研及竞争战略可行性预测报告（2022版）

第一章 行业概述及全球与中国市场发展现状

1.1 智能传感器芯片行业简介

1.1.1 智能传感器芯片行业发展概述

1.1.2 智能传感器芯片行业特征

1.2 智能传感器芯片产品发展趋势分析

1.2.1 智能传感器芯片价格走势（2015-2027年）

1.3 智能传感器芯片产业结构分析

1.4 全球与中国市场发展现状对比

1.4.1 全球市场发展现状及未来趋势（2015-2027年）

1.4.2 中国生产发展现状及未来趋势（2015-2027年）

1.5 全球智能传感器芯片供需现状及预测（2015-2027年）

1.5.1 全球智能传感器芯片产能、产能利用率及发展趋势（2015-2027年）

1.5.2 全球智能传感器芯片产量、表观消费量及发展趋势（2015-2027年）

1.5.3 全球智能传感器芯片市场需求量及发展趋势（2015-2027年）

1.6 中国智能传感器芯片供需现状及预测（2015-2027年）

1.6.1 中国智能传感器芯片产能、产能利用率及发展趋势（2015-2027年）

1.6.2 中国智能传感器芯片产量、表观消费量及发展趋势（2015-2027年）

1.6.3 中国智能传感器芯片市场需求量及发展趋势（2015-2027年）

第二章 2015-2021年 智能传感器芯片行业 市场供需形势分析

2.1 我国智能传感器芯片行业市场供需分析

2.1.1 我国智能传感器芯片行业行业供给情况

（1）我国智能传感器芯片行业行业供给分析

（2）智能传感器芯片行业重点企业供给及占有份额

2.1.2 我国智能传感器芯片行业行业需求情况

（1）智能传感器芯片行业行业需求市场

（2）智能传感器芯片行业行业客户结构

2.1.3 我国智能传感器芯片行业供需平衡分析

2.2 智能传感器芯片行业进出口结构

2.2.1 智能传感器芯片行业进出口市场分析

（1）智能传感器芯片行业进出口综述

（2）智能传感器芯片行业出口市场分析

（3）智能传感器芯片行业进口市场分析

2.2.2 中国智能传感器芯片行业出口面临的挑战及对策

（1）中国智能传感器芯片行业出口面临的挑战

（2）中国智能传感器芯片行业未来出口展望

（3）智能传感器芯片行业进出口前景预测

2.3 智能传感器芯片行业市场应用及需求预测

2.3.1 智能传感器芯片行业应用市场总体需求分析

（1）智能传感器芯片行业应用市场需求特征

（2）智能传感器芯片行业应用市场需求总规模

2.3.2 智能传感器芯片行业行业领域需求量预测

第三章 中金企信国际咨询从生产角度分析全球主要地区智能传感器芯片产量、产值、市场份额、增长率及发展趋势（2015-2027年）

3.1 全球主要地区智能传感器芯片产量、产值及市场份额（2015-2027年）

3.1.1 全球主要地区智能传感器芯片产量及市场份额（2015-2027年）

3.1.2 全球主要地区智能传感器芯片产值及市场份额（2015-2027年）

3.2 中国市场智能传感器芯片2015-2027年产量、产值及增长率

3.3 美国市场智能传感器芯片2015-2027年产量、产值及增长率

3.4 欧洲市场智能传感器芯片2015-2027年产量、产值及增长率

3.5 日本市场智能传感器芯片2015-2027年产量、产值及增长率

3.6 东南亚市场智能传感器芯片2015-2027年产量、产值及增长率

3.7 印度市场智能传感器芯片2015-2027年产量、产值及增长率

第四章 中金企信国际咨询从消费角度分析全球主要地区智能传感器芯片消费量、市场份额及发展趋势（2015-2027年）

4.1 全球主要地区智能传感器芯片消费量、市场份额及发展预测（2015-2027年）

4.2 中国市场智能传感器芯片2015-2027年消费量、增长率及发展预测

4.3 美国市场智能传感器芯片2015-2027年消费量、增长率及发展预测

4.4 欧洲市场智能传感器芯片2015-2027年消费量、增长率及发展预测

4.5 日本市场智能传感器芯片2015-2027年消费量、增长率及发展预测

4.6 东南亚市场智能传感器芯片2015-2027年消费量、增长率及发展预测

4.7 印度市场智能传感器芯片2015-2027年消费量增长率

第五章 智能传感器芯片主要生产商分析

5.1 企业1

5.2 企业2

5.3 企业3

5.4 企业4

5.5 企业5

第六章 2015-2021年 智能传感器芯片 行业区域市场调查

6.1 行业总体区域结构特征及变化

6.1.1 行业区域结构总体特征

6.1.2 行业区域集中度分析

6.1.3 行业区域分布特点分析

6.1.4 行业规模指标区域分布分析

6.1.5 行业效益指标区域分布分析

6.1.6 行业企业数的区域分布分析

6.2 智能传感器芯片行业区域市场调查分析

6.2.1 东北地区

6.2.2 华北地区

6.2.3 华东地区

6.2.4 华南地区

6.2.5 华中地区

6.2.6 西南地区

6.2.7 西北地区

第七章 中国 智能传感器芯片 行业上、下游产业链分析

7.1 智能传感器芯片行业产业链概述

7.1.1 产业链定义

7.1.2 智能传感器芯片行业产业链

7.2 智能传感器芯片行业主要上游产业发展分析

7.2.1 上游产业发展现状

7.2.2 上游产业供给分析

7.2.3 上游供给价格分析

7.3 智能传感器芯片行业主要下游产业发展分析

7.3.1 下游产业发展现状

7.3.2 下游产业需求分析

7.3.3 下游最具前景应用/行业调研

第八章 我国 智能传感器芯片行业 营销趋势及策略分析

8.1 智能传感器芯片行业销售渠道分析

8.1.1 营销分析与营销模式推荐

8.1.2 智能传感器芯片行业营销环境分析与评价

8.1.3 销售渠道存在的主要问题

8.1.4 营销渠道发展趋势与策略

8.2 智能传感器芯片行业营销策略分析

8.2.1 中国智能传感器芯片行业营销概况

8.2.2 智能传感器芯片行业营销策略探讨

8.3 智能传感器芯片行业营销的发展趋势

第 九 章 中金企信国际咨询： 智能传感器芯片行 业竞争形势及策略

9.1 中国智能传感器芯片行业历史竞争格局概况

9.1.1 智能传感器芯片行业集中度分析

9.1.2 智能传感器芯片行业竞争程度分析

9.2 中国智能传感器芯片行业竞争分析

9.2.1 智能传感器芯片行业竞争概况

9.2.2 中国智能传感器芯片产业集群分析

9.2.3 中外智能传感器芯片企业竞争力比较

9.2.4 智能传感器芯片行业品牌竞争分析

9.3 中国智能传感器芯片行业市场竞争格局分析

9.3.1 2015-2021年国内外智能传感器芯片竞争分析

9.3.2 2015-2021年我国智能传感器芯片市场竞争分析

9.3.3 2015-2021年品牌竞争情况分析

第十章 2022-2028年 智能传感器芯片行业 前景及趋势预测

10.1 智能传感器芯片行业五年规划现状及未来预测

10.1.1 "十三五"期间智能传感器芯片行业运行情况

10.1.2 "十三五"规划对行业发展的影响

10.1.3 智能传感器芯片行业"十四五"发展方向预测

10.2 智能传感器芯片行业市场规模预测

10.3 智能传感器芯片行业市场发展趋势预测

10.4 中国智能传感器芯片行业供需预测

第十一章 智能传感器芯片行业 投资价值评估分析 ： 中金企信国际咨询

11.1 智能传感器芯片行业投资现状分析

11.1.1 智能传感器芯片行业投资规模分析

11.1.2 智能传感器芯片行业投资资金来源构成

11.1.3 智能传感器芯片行业投资主体构成分析

11.2 智能传感器芯片行业投资特性分析

11.2.1 智能传感器芯片行业进入壁垒分析

11.2.2 智能传感器芯片行业盈利模式分析

11.2.3 智能传感器芯片行业盈利因素分析

11.3 智能传感器芯片行业投资机会分析

11.4 智能传感器芯片行业投资前景分析

第十 二 章 智能传感器芯片行 业投资机会与风险防范

12.1 智能传感器芯片行业投融资情况

12.2 智能传感器芯片行业投资机会

12.3 智能传感器芯片行业投资风险及防范

12.4 中国智能传感器芯片行业投资建议

Original: https://blog.csdn.net/m0_68553088/article/details/123822872
Author: m0_68553088
Title: 智能传感器芯片行业下游市场应用前景分析预测及市场需求结构分析

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Title: tensorflow与高版本numpy不兼容的问题

下载tensorflow:

pip install tensorflow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

import tensorflow as tf

会提示

~/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/dtypes.py:516:
FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated;
in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.

  _np_qint8 = np.dtype([("qint8", np.int8, 1)])

检查版本

print(tf.__version__)
print(numpy.__version__)

结果：

tensorflow版本 1.14.0
numpy版本1.19.5

发现原因：numpy版本太高

解决方式有两种：降低numpy版本、修改tensorflow对应行代码

两种方式都试过了，都是可行的。

numpy降到1.16.0就能正常运行

先卸载

pip uninstall numpy

再下载低版本

pip install numpy==1.16.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

因为先尝试了第一种方法，numpy已经被降到了1.16.0，现需要将numpy升级回1.19.5

pip install -U numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

编辑提示中的文件，修改报错的行。

如先修改文件 ~/site-packages/tensorflow/python/framework/dtypes.py 的516行：

_np_qint8 = np.dtype([("qint8", np.int8,1)])

修改为

_np_qint8 = np.dtype([("qint8", np.int8,(1,))])

• 修改内容：添加括号和逗号 _np_qint8 = np.dtype([("qint8", np.int8,(1 ,))])

我的提示中有两个文件：

~/site-packages/tensorflow/python/framework/dtypes.py

~/site-packages/tensorboard/compat/tensorflow_stub/dtypes.py

两个都修改完之后就可以愉快的使用了～

Original: https://blog.csdn.net/Tang_Zhe/article/details/121859590
Author: gogottt
Title: tensorflow与高版本numpy不兼容的问题