隨著傳感器日益廣泛的使用,對傳感器的技術要求也越來越高 ,尤其是智能傳感器的技術。近來,世界各國的科研人員開始把研究重點放在了人工智能材料(Artificial Intelligent Materials)的研究上,使人工智能材料開始成為傳感器技術中的一個研究熱點。
人工智能材料是繼天然材料.人造材料、精細材料后的第四代功能材料。其具有的典型特征為:具有傳統傳感器的基本功能 (感知環境條件的變化) ,而且具有自我判別功能 ,同時能針對具體情況的變化進行功能執行。后面的兩個特征其實就是類似于征處理器的作用，而其智能化的動作(如“判別”）也類似于微處理器中軟件執行的功能。也就是說 ,人工智能材料具有自適應自診斷、自修復自完善和自調節自學習的特性。由此可以看出,人工智能材料對智能傳感器技術的發展具有很重要的推動作用,二者是不可分割的兩個部分。
現實生活中的智能材料是一種結構靈敏材料。按電子結構和化學鍵可分為金屬、陶資、聚合物和復合材料等幾大類；按功能特性則分為半導體、壓電體、鐵磁體、導電體、光導體、電光體等幾種；按形狀則有塊狀、薄膜和芯片等智能材料。表 15 - 1列舉出幾種典型智能材料的特征及應用場合。
利用微機械加工技術和集成電路工藝制作敏感元件與其他元件可以形成產業化批量生產的優勢,這對提高傳感器的性價比有很大的意義。尤其是此類傳感器具有體積小等特點，使之可以應用于空間狹小的地方\有利于動態性能的改善,而且為制作陣列傳感器提供了條件。
傳感器的智能化,不論是混合實現方式,還是單片集成實現方式,利用了微處理器的軟件編程能力,使傳感器不僅具有傳統的信號檢測功能 ,而且引入一般通用數據處理技術、信息處理技術、數據融合技術、神經網絡技術、模糊理論 ,使傳感器系統可以實現自校正、自補償、自診斷、自檢等功能 ,從而使整個傳感器系統獲得高精度、高穩定性、高可靠性、高自適應能力。
