智能传感器，是将人工智能与传感器技术相结合，形成硬件和软件是共生演化的产物。未来，将有500亿个相互连接的设备。而这些设备中大多都会安传感器，可能用ElectricImp内嵌传感器，或者用Estimote外接一个传感器。设备中的传感器会产生前所未有的海量数据。
动态图画描述传感器工作原理 （1 ）
动态图画描述传感器工作原理 （2）
它具有信息处理功能的传感器。智能传感器带有微处理机，具有采集、处理、交换信息的能力，是传感器集成化与微处理机相结合的产物。与一般传感器相比，智能传感器具有以下三个优点：通过软件技术可实现高精度的信息采集，而且成本低；具有一定的编程自动化能力；功能多样化。
一个好的‘智能传感器’是由微处理器驱动的传感器与仪表套装，并且具有通信与板载诊断等功能。智能传感器能将检测到的各种物理量储存起来，并按照指令处理这些数据，从而创造出新数据。智能传感器之间能进行信息交流，并能自我决定应该传送的数据，舍弃异常数据，完成分析和统计计算等。
回到现实，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。使用环境智能和多种人工智能技术的组合能够将这种技术发挥到极致。
利用人工智能对传感器系统进行优化。人工智能作为计算机科学的一个分支出现于20世纪50年代，它繁衍出了很多功能强大的工具，在传感器系统中具有巨大作用，能够自动解决那些原本需要人类智能才能够解决的问题。
虽然人工智能进入工业领域的进程较为缓慢，但是它必将带来灵活性、可重新配置能力和可靠性方面的进步。全新的系统设备在越来越多的任务中表现出超过人类的性能。随着它们与人类越来越紧密，我们将人类大脑与计算机能力结合起来，实现商讨、分析、推论、通讯和发明。
人工智能结合了多种先进技术，赋予了机器学习、采纳、决策的能力，给予他们全新的功能。这一成就依赖于神经网络、专家系统、自组织系统、模糊逻辑和遗传算法等技术，人工智能技术将其应用领域扩展到了很多其他领域，其中一些领域需要对传感器信息进行解析和处理，例如装配、生物传感器、建筑建模、计算机视觉、切割工具诊断、环境工程、力值传感、健康监控、人机交互、网络应用、激光铣削、维护和检查、动力辅助、机器人、传感器网络和遥控作业等等。
这些人工智能方面的发展被引入到了更加复杂的传感器系统中。点击鼠标、轻敲开关或者大脑的思考都会将任何传感器数据转化为信息并发送给你。
Linux, PHP, C，C++，JavaScript，verilog 老师
