编者按：传感器作为“信息时代的神经末梢”，已渗透到社会经济的每一个关键领域。2025年10月以来，《中国电子报》邀请九三中央科技委副主任、中国传感器与物联网产业联盟常务副理事长郭源生开设“郭源生细说传感器”专栏，聚焦电力、重大装备、智能制造、智慧农业、智慧医疗与大健康、智能家电及消费电子、城市安防、低空经济八大领域与场景，先后刊登坐阵”发电侧，传感器成新型电力系统稳定运行的基石》等文章，受到读者广泛关注，好评如潮。本次刊发的是智慧医疗领域的第二篇，聚焦医疗传感器，就其应用前景、产业现状、未来建议等进行展开阐述，以形成产业共识，促进产业发展。

在人口老龄化加速、慢病率攀升及居家养老难等多重因素驱动下，医疗健康正在由“疾病治疗”向“健康管理”的主动医学方向转型，直接催生了医疗检测技术的革命。很多颠覆性创新技术与产品充实于精准医学、个性化医疗，实现了“精准预测、智能干预”的跨越式升级和极限突破，检测-诊断-治疗三位一体全流程智能化对感知技术提出更高的要求。作为数字技术基础和核心器件，医疗传感器承担着生理信号采集、病理标志物识别、环境参数监控，以及健康大数据模型形成等关键任务，决定着医疗诊断数据的效率、效益、效果。量子传感技术探测极微弱生理信号将检测精度推向新高度；气体传感阵列技术构成多维度感知，实现从单一气体检测到复杂病理特征识别的跨越；脑机接口为神经系统疾病治疗开辟了新路径；人工智能与传感器的深度融合，完成从“数据采集”到“智能决策”的转变，让传感器从信号采集升级为“智能诊断单元”。这些前沿技术的协同作用，让医疗传感器构筑并成为诊疗全新数字化的底层。

一、气体传感器阵列技术：从“单一检测”到“多维度诊断”

技术突破：破解传统传感器的性能瓶颈

单一分离气体传感器在医疗检测应用中存在两大痛点：一是检测精度低，受环境温湿度、干扰气体等因素影响显著，如CO2传感器在呼吸监测中易受氮气、氧气的干扰，检测误差常大于20%；二是功能单一，无法满足复杂病理状态下多指标同步检测。通过“阵列化设计+模式识别算法”的创新组合，从根本上破解了这些瓶颈。由10-20种不同敏感材料制成传感器阵列，形成类似人体嗅觉系统的“电子鼻”，每种敏感材料对特定气体成分具有独特的响应特性，当混合气体（如人体呼气、肠道代谢气体等）与阵列接触时，各传感器会产生差异化的电信号变化，形成反映气体成分构成的“特征图谱”。通过机器学习算法（如支持向量机、随机森林、深度学习等）对这些特征图谱进行分析、识别与匹配，即可实现对混合气体中多种成分的定性与定量检测。其特征为：一是抗干扰能力提升50%以上；二是实现多气体同步检测，准确率可达90%以上；三是通过调整敏感材料组合与算法模型，可适配不同的检测场景，如呼吸诊断、肠道健康评估、传染病筛查等。

创新应用场景：从无创诊断到健康管理

1、呼吸测癌症：无创早期筛查的革命性突破

人体呼气中含有数百种挥发性有机化合物（VOCs），这些化合物的成分与浓度变化与人机体的生理病理状态密切相关。研究表明，癌细胞的异常代谢会产生独特的VOCs“指纹图谱”——肺癌患者呼气中苯乙烯浓度显著升高，胃癌患者呼气中甲苯含量异常，而结直肠癌则与呼气中吲哚、粪臭素的变化相关。气体传感器阵列技术通过精准捕捉这些细微变化，为癌症早期筛查提供了无创、便捷的新路径。

美国InspectIR公司的肺癌呼吸检测设备采用16通道气体传感器阵列，敏感材料涵盖金属氧化物半导体、导电聚合物等多种类型，配合基于深度卷积神经网络的算法模型，可有效识别肺癌患者呼气中的特征VOCs图谱。临床数据显示，对早期肺癌（I期、II期）的检出率达85%，较传统胸部X光片有显著提升，且已获得FDA的紧急使用授权，用于肺癌高危人群的初步筛查。

与传统癌症筛查手段相比，呼吸测癌症技术具有三大显著落地优势：一是无创性，无需穿刺、抽血或辐射扫描，极大降低了受检者的心理与生理负担；二是快速高效，整个检测流程仅需10分钟即可出具初步报告；三是成本低廉，单次检测费用约200元人民币（数据来源：InspectIR公司公开临床定价及国内代理渠道报价），大幅提升了癌症筛查的可及性，尤其适用于大规模人群的早筛工作，可大量推广应用于家庭，具有庞大的市场。

2、肠道健康精准评估：菌群失调的“气体探针”

肠道菌群的代谢活动会产生大量气体，如氢气、甲烷、硫化氢等，这些气体的成分比例直接反映了菌群的平衡状态——氢气主要由双歧杆菌、乳酸菌等有益菌代谢产生，甲烷则与产甲烷菌的数量相关，而硫化氢过量则提示肠道存在炎症或有害菌过度繁殖。气体传感器阵列技术通过对肠道代谢气体的实时监测，为肠道健康评估提供了全新的无创解决方案。

通过肛门贴片式或口服胶囊式气体传感器阵列，连续24小时采集肠道内的代谢气体，传感器阵列实时记录氢气、甲烷、硫化氢等关键气体的浓度变化曲线；AI算法结合受检者的饮食记录、症状描述等信息，对气体浓度数据进行多维度分析，判断菌群失调类型——例如，氢气浓度＞30ppm且甲烷浓度＜10ppm时，提示存在肠易激综合征（IBS）；硫化氢浓度＞5ppm则可能预示溃疡性结肠炎、克罗恩病等肠道炎症性疾病；而氢气与甲烷浓度同时升高且持续超过正常范围，则常与小肠细菌过度生长（SIBO）相关。该技术已成熟应用于多家消化内科专科医院，被纳入肠道疾病辅助诊断体系，并开始向健康管理机构普及。

3、新冠病毒快速筛查：呼吸道传染病的“分钟级”防线

在呼吸道传染病防控中，快速、便捷的筛查技术是阻断传播链的关键。新冠病毒感染会导致人体代谢紊乱，使呼气中的挥发性代谢物图谱发生特征性变化——研究发现，新冠患者呼气中乙醛、丙酮等化合物的浓度较健康人显著升高，这些变化可通过气体传感器阵列精准识别，为大规模快速筛查提供了有效手段。

技术瓶颈与突破方向：从实验室到产业化的跨越

气体传感器阵列技术从实验室研发到大规模产业化仍面临两大核心瓶颈：一是传感器阵列的一致性差，由于敏感材料制备工艺（如薄膜沉积、纳米材料分散）的细微差异，不同批次甚至同一批次的传感器在响应特性上存在显著差异，部分产品的响应差异可达±15%，导致检测结果的重复性降低；二是长期稳定性不足，敏感材料在反复与气体接触后易发生老化、中毒等问题，导致传感器性能衰减，部分产品在连续使用3个月后精度下降20%以上，无法满足临床长期监测的需求。

此外，多技术融合正成为气体传感器阵列技术的发展新趋势。例如，用MEMS技术可实现传感器的微型化与低功耗化，为开发可穿戴式呼气检测设备奠定基础；将光谱技术与传感器阵列融合，可通过光谱数据与电信号数据的互补，进一步提升检测的特异性与准确率。这些技术创新正推动气体传感器阵列从专用医疗设备向家用健康监测产品延伸，市场应用空间持续扩大。

二、量子传感器：超高精度监测的“终极武器”

技术原理与性能优势：突破经典物理极限

量子传感器的核心工作原理是利用量子系统的叠加态与纠缠态特性：量子系统可同时处于多个状态的叠加中，对外部信号的响应更为敏感；而量子纠缠则使多个量子粒子形成关联系统，通过测量一个粒子的状态即可推知其他粒子的状态，从而实现信号的放大与降噪。在医疗检测中，常用的量子传感器类型包括量子磁传感器、量子光学传感器、量子重力传感器等，每种类型均针对特定的微弱生理信号设计。

与传统传感器相比，量子传感器的性能优势体现在“超高灵敏度”与“超高精度”两大核心维度：量子磁传感器的灵敏度可达1pT（皮特斯拉），是传统磁传感器的10倍以上，能够检测心肌细胞、神经细胞产生的微弱磁信号；量子重力传感器的精度可达1μGal（微伽），可捕捉肿瘤细胞与正常细胞密度差异导致的微小重力变化；量子光学传感器则可实现1mm³级别的脑皮层血氧检测分辨率，远超传统近红外光谱（NIRS）传感器（分辨率约10mm³）。总体而言，量子传感器的灵敏度比传统传感器普遍高1-3个数量级，为早期疾病诊断、精准定位提供了可能。

量子传感器的另一大优势是“无创性”。无需通过穿刺、植入等侵袭性方式即可获取深层生理信息，如量子磁传感器可在体外检测心肌细胞的磁信号，量子重力传感器可无创定位体内肿瘤，大幅降低了医疗检测的风险与患者的痛苦。这一特性使其在儿科、老年医学等特殊人群的检测中具有不可替代的优势。

医疗领域创新应用：从早期预警到精准治疗

1、早期心脑血管疾病诊断：提前预警的“磁信号探针”

人体心肌细胞在兴奋过程中会产生微弱的生物磁信号，其强度仅为地球磁场的千万分之一。量子磁传感器利用量子纠缠效应放大这一微弱信号，通过阵列化布置实现对心脏磁场的二维成像，形成“心磁图”。心磁图可清晰反映心肌细胞的电生理活动，精准定位缺血区域——即使是直径小于1cm的微小缺血灶，也能被准确识别。与心电图相比，心磁图具有更高的空间分辨率与时间分辨率，可区分不同类型的心律失常，为个性化治疗方案的制定提供依据。

德国公司研发的量子磁诊仪采用基于铌钛合金的超导量子传感器阵列，配合低温制冷系统维持-270℃的超导环境，确保传感器的超高灵敏度。临床数据显示，该设备用于冠心病早期筛查时，检测时间仅需15分钟，准确率达92%，较传统心电图（准确率约75%）有显著提升。目前，该设备已在德国、瑞士等欧洲国家的多家心脏专科医院投入使用，用于冠心病高危人群的定期筛查与术后随访。

在脑血管疾病诊断中同样展现出独特优势。例如，对于脑梗塞的早期诊断，量子磁传感器可通过检测脑部神经元的微弱磁信号，在脑血管堵塞后30分钟内发现脑组织的异常活动，而传统CT检查通常需在发病24小时后才能清晰显示病灶。这一早期诊断能力可大幅降低脑梗塞的致残率与死亡率，具有极高的临床价值。

2、无创脑功能监测：穿透颅骨的“量子成像仪”

量子点光学传感器是利用量子点材料的量子尺寸效应，其荧光光谱可随周围环境的血氧浓度变化而发生特征性偏移。因此，通过分析荧光信号的偏移量，即可计算出大脑皮层不同区域的血氧饱和度，从而反映该区域的神经元活动状态——神经元活动旺盛时，氧合血红蛋白浓度升高，荧光信号偏移量增大；反之则偏移量减小。

美国Kernel公司研发的量子脑成像头环集成了32个量子点光学传感器，覆盖大脑前额叶、颞叶等关键区域，可实时采集脑皮层血氧数据，并通过AI算法将数据转化为脑功能活动图谱。给抑郁症患者精准调整抗抑郁药物剂量与经颅磁刺激参数，使治疗有效率提升30%。此外，还可用于阿尔茨海默病的早期筛查、早期预警。

与传统脑功能监测技术相比，量子点光学传感器具有三大优势：一是无创便捷，头环式设计佩戴舒适，可实现24小时连续监测，不影响患者正常生活；二是成本较低，设备价格仅为fMRI的1/20，适合基层医疗机构与家庭使用；三是实时性强，数据采样率可达100Hz，可捕捉神经元活动的瞬时变化。目前，该技术已在精神科、神经科、康复医学等多个领域开展临床应用，未来有望成为脑科学研究的核心工具。

3、精准肿瘤定位：基于重力差异的“无创导航仪”

量子重力传感器的肿瘤定位原理基于“密度差异效应”：肿瘤细胞的增殖速度远快于正常细胞，细胞密度更高（如肝癌细胞密度约为1.06g/cm³，而正常肝细胞密度约为1.03g/cm³），这种密度差异会导致肿瘤区域的重力场发生微小变化。量子重力传感器通过测量这种微小的重力变化，结合三维重建算法，即可确定肿瘤的位置与大小。与影像技术不同，量子重力传感器的检测不受组织密度、骨骼遮挡等因素影响，可穿透人体深层组织，实现对腹腔、盆腔等隐蔽部位肿瘤的精准定位。

该技术在肿瘤手术中可实时监测肿瘤因呼吸、心跳产生的位置变化，引导手术器械精准切除肿瘤，减少正常组织的损伤；在放射治疗中，可根据肿瘤的实时位置调整辐射剂量分布，避免因肿瘤移位导致的治疗偏差。此外，该技术无需使用造影剂与辐射源，对患者无副作用，适合长期随访监测。

产业化进展与挑战：从技术突破到市场普及

随着量子传感器技术的不断突破，全球医疗量子传感器产业已进入加速发展阶段。医疗器械TOP5企业:强生、西门子、雅培、美敦力、飞利浦均已成立专门的量子传感器研发中心，投入巨资开展技术研发与临床验证。例如，西门子医疗与德国海德堡大学合作，开发基于量子磁传感器的心脑血管诊断设备；强生则聚焦量子光学传感器在肿瘤诊断中的应用，计划在2026年前推出首款商用产品。

随着技术的不断成熟与成本的逐步降低，量子医疗传感器的市场前景极为广阔。据市场研究机构Grand View Research预测，全球量子医疗传感器市场规模将从2024年的12亿美元增长至2030年的85亿美元，年复合增长率达38.5%。其中，心脑血管诊断、脑功能监测与肿瘤定位将成为三大核心应用领域，占据市场规模的70%以上。

三、脑机接口传感器：连接神经与机器的“智能桥梁”

技术路径分类：从非侵入到侵入的梯度选择

建立大脑与外部设备之间建立直接的通信通道，实现神经信号与机器指令的双向转化，而脑机接口传感器则是这一通道的核心感知单元，负责采集大脑产生的神经电信号或代谢信号。根据传感器与大脑组织的接触方式，脑机接口传感器可分为非侵入式、半侵入式与侵入式三大技术路径，不同路径在信号精度、佩戴便捷性、侵袭性等方面各有优劣，适用于不同的医疗场景。

非侵入式核心特点是传感器佩戴于头皮表面，无需手术植入，具有操作简便、安全性高、成本低等优势。早期EEG传感器需使用导电膏增强信号传导，佩戴与清洁不便，而新一代非侵入式传感器采用干电极设计，通过微纳结构与头皮紧密接触，无需导电膏即可实现稳定信号采集。

半侵入式是通过手术将传感器阵列植入颅骨下、大脑皮层表面，无需穿透脑实质。这种设计既避免了对脑组织的直接损伤，又减少了颅骨、头皮对信号的干扰，信号精度比非侵入式传感器高10倍，可捕捉皮层局部神经元集群的电活动。半侵入式传感器通常采用柔性薄膜基底，如聚酰亚胺材料，可与皮层表面紧密贴合，减少对脑组织的机械刺激。但其仍需进行开颅手术，存在一定的手术风险，且长期植入后可能引发炎症反应。

侵入式是通过手术将超细探针植入大脑深部核团，直接与神经元接触，可记录单个神经元的放电信号，信号精度达到微伏级。神经探针的直径通常小于100μm，仅为头发直径的1/10，可最大限度减少对脑组织的损伤。部分先进的神经探针传感器还集成了刺激功能，可在采集信号的同时向神经元释放电脉冲，实现“感知-刺激”一体化。但侵入式传感器的手术风险最高，长期植入易引发胶质瘢痕形成，影响传感器的稳定性与使用寿命。

三大技术路径的选择需综合考虑临床需求、患者耐受性与技术成熟度：非侵入式传感器适用于康复训练、健康监测等非治疗性场景；半侵入式传感器适合癫痫预警、运动功能重建等需要较高信号精度的场景；侵入式传感器则主要用于帕金森病、阿尔茨海默病等神经系统疾病的精准治疗。

医疗应用场景：重塑神经系统疾病治疗模式

1、非侵入式：中风患者的康复“外骨骼”

中风是导致肢体功能障碍的主要原因之一，全球每年约有1500万人罹患中风，其中约70%的患者会留下不同程度的肢体瘫痪。传统康复训练依赖物理治疗师的手动辅助，训练效果有限且效率低下，而基于非侵入式脑机接口传感器的康复系统，通过识别患者的运动意图，控制智能外骨骼完成动作，实现“意念驱动”的康复训练，大幅提升了康复效果。

美国麻省理工学院联合波士顿动力公司研发的中风康复系统（商品名：ReWalk Restore）由柔性EEG头环、智能下肢外骨骼与康复训练软件组成，EEG头环集成16个干电极传感器，可精准识别患者的“站立”“行走”等运动意图，控制外骨骼辅助患者完成步态训练。临床研究数据显示，中风患者使用该系统进行每天1小时、每周5次的康复训练，3个月后自主抬手能力恢复率达65%，自主行走能力恢复率达58%，分别较传统康复训练提升28%与30%。截至2024年，该系统已在全球32个国家的500余家康复医疗机构投入使用，惠及数十万中风患者。

2、半侵入式：癫痫患者的“预警卫士”

全球癫痫病约有6500万患者，其核心特征是大脑神经元突发性异常放电，导致短暂的大脑功能障碍。癫痫发作具有突发性与不可预测性，易引发意外伤害（如跌倒、溺水），而传统治疗手段（如药物、手术）无法完全控制发作，约30%的患者属于药物难治性癫痫。基于半侵入式脑机接口传感器的癫痫预警系统，通过实时监测脑电异常放电，提前发送预警信号，为患者规避风险争取时间，同时联动神经刺激器抑制发作，大幅降低发作频率。

3、侵入式：帕金森病患者的“震颤终结者”

帕金森病全球患者超过1000万，其主要症状包括肢体震颤、肌肉僵直、运动迟缓等，严重影响患者的生活质量。传统治疗方法以服用左旋多巴等药物为主，但长期服药易产生耐药性与副作用，而深部脑刺激（DBS）手术虽能有效改善症状，但传统DBS缺乏实时信号反馈，刺激参数无法根据患者病情变化进行动态调整。基于侵入式脑机接口传感器的帕金森病治疗系统，通过实时监测大脑深部核团的神经元活动，动态调整刺激参数，实现精准治疗。

传感器在帕金森病治疗中实现了“个体化精准治疗”：实时监测的神经元信号动态调整参数，确保了治疗的精准性与有效性。此外，还具备远程监测功能，医生可通过网络实时查看患者的神经元活动数据与治疗效果，远程调整治疗方案，提升了医疗服务的可及性。

技术突破方向：提升稳定性与集成度

脑机接口传感器在医疗领域仍面临四大核心技术瓶颈。

1、长期稳定性问题。侵入式神经探针传感器植入大脑后，脑组织会产生免疫反应，形成胶质瘢痕包裹探针，导致传感器与神经元的接触不良，信号质量随时间衰减——传统神经探针的稳定工作时间通常不超过1年。为解决这一问题，行业内的核心突破方向是开发柔性神经探针，采用聚酰亚胺、水凝胶等柔性生物相容性材料制作探针基底，其弹性模量与脑组织接近，可减少对脑组织的机械刺激，降低胶质瘢痕的形成速度。例如，美国哈佛大学研发的水凝胶基神经探针，采用与脑组织成分相似的水凝胶材料，植入后胶质瘢痕形成量减少60%，稳定工作时间延长至5年以上。

2、多通道集成难点。传统神经探针传感器的检测通道数量通常在8-16个，仅能记录局部区域的神经元活动，无法实现多脑区协同信号的采集。随着微纳加工技术的发展，单颗神经探针传感器的通道集成能力大幅提升——目前最先进的神经探针已可集成1024个检测通道，通过阵列化布置，可同时记录多个脑区的神经元活动，为分析脑功能网络提供了可能。例如，美国斯坦福大学研发的“纳米线神经探针”，采用纳米线阵列作为检测电极，在直径100μm的探针上集成了1024个通道，信号采样率达10kHz，可清晰记录不同脑区神经元的协同放电模式。

3、无线传输技难题。传感器需通过导线连接外部设备，导线的存在不仅影响患者的日常生活，还可能引发感染风险。近年来，近场通信（NFC）、蓝牙低功耗（BLE）、射频识别（RFID）等无线通信技术已被广泛应用于脑机接口传感器，实现了数据的无线传输。未来，随着5G与毫米波通信技术的应用，脑机接口传感器的数据传输速率与距离将进一步提升，为远程医疗与实时干预奠定基础。

4、生物相容性材料的创新。如聚乙二醇、壳聚糖可减少传感器对脑组织的免疫反应，同时提升传感器的抗腐蚀能力；而可降解神经探针的研发则为短期治疗场景提供了新选择——这类探针在完成治疗任务后可在体内自然降解，无需二次手术取出，进一步降低了手术风险。

四、AI 与传感器深度融合：从“数据采集”到“智能决策”

AI 提升传感器性能的三大核心路径

通过算法对传感器数据进行实时处理与智能分析，实现了从“数据采集”到“智能决策”的跨越，大幅提升了传感器的应用价值。人工智能与传感器的深度融合，提升医疗传感器性能的核心路径包括数据降噪与校准、模式识别与诊断、预测与干预三大方向，形成了完整的“数据处理-分析-决策”闭环。

数据降噪与校准是AI提升传感器性能的基础环节。医疗传感器在采集数据过程中，易受多种干扰因素影响。通过AI算法，尤其是卷积神经网络（CNN），对大量“噪声数据-纯净数据”样本学习，可自动识别并分离数据中的噪声成分，实现精准降噪。例如，针对家用血氧传感器的运动伪影问题，基于CNN的降噪算法可将血氧检测精度从±3%提升至±1.5%，即使在患者运动状态下也能获得稳定的检测结果。

除降噪外，AI算法还可实现传感器的自动校准。通过建立传感器漂移模型，可实时监测传感器的性能变化，自动调整校准参数。例如，血糖传感器借助历史数据与参考数据，实时修正检测误差，使传感器的校准周期从1周延长至1个月，同时保持检测精度在±2%以内。

模式识别与诊断是AI与传感器融合的核心应用环节。通过构建深层神经网络模型，可自动提取数据中的高维特征，实现疾病的精准诊断。例如，心电图传感器采集的心率数据中，采用循环神经网络（RNN）与注意力机制结合的算法模型，可自动识别12种常见心律失常类型，准确率达98%，较人工诊断有显著提升。

预测与干预是AI与传感器融合的高级应用阶段，其以数据降噪校准的稳定性、模式识别诊断的精准性为基础，实现了从“被动诊断”到“主动健康管理”的转变。传统医疗传感器仅能反映当前的生理状态，无法预测疾病的发展趋势，而AI算法通过分析长期积累的传感器数据，可建立疾病发展模型，预测未来的健康风险，并给出干预建议。常用的预测算法包括长短期记忆网络（LSTM）、梯度提升树（XGBoost）等，这些算法具有强大的时序数据处理能力，可捕捉生理参数的长期变化规律。例如，通过连续3个月采集糖尿病患者的血糖传感器数据，基于LSTM的预测模型可分析血糖波动趋势，预测糖尿病肾病的发病风险，准确率达82%，为早期干预提供依据。

技术挑战与未来方向：AI+传感器的进化路径

尽管AI与医疗传感器的融合已取得显著成效，但仍面临数据质量、算法可靠性、系统集成等多方面的技术挑战，这些挑战直接制约了技术的大规模普及与深入应用。同时，随着技术的不断发展，新的进化方向也逐渐清晰，为行业发展指明了路径。

系统集成与实时性要求是AI+传感器在临床应用中面临的工程技术挑战。在系统集成方面，不同类型的医疗传感器接口协议不统一，AI算法与医院现有信息系统（如HIS、LIS、PACS）的对接难度大，导致数据无法顺畅流转，形成“信息孤岛”。为解决这一问题，行业内正推动医疗设备互联标准的普及，如HL7 FHIR标准，实现传感器数据与医院信息系统的无缝对接；同时，开发模块化的AI算法平台，支持不同传感器数据的快速接入与分析。在实时性方面，部分临床场景（如手术导航、闭环干预）对AI算法的响应时间要求极高，需在毫秒级完成数据处理与决策。传统的云端AI计算模式因网络延迟无法满足实时性需求，边缘计算技术应运而生——将AI算法部署于传感器终端或本地服务器，数据在本地完成处理，响应时间从秒级缩短至毫秒级，满足临床实时干预的需求。例如，边缘计算架构的AI血糖闭环系统，可在血糖异常时立即触发胰岛素泵干预，响应时间不足100毫秒。

未来，AI与医疗传感器的融合将向“多模态融合”“端云协同”“自主学习”三大方向进化。多模态融合不仅指不同类型医疗传感器数据的融合，还包括生理数据与临床文本、基因数据等多维度数据的融合，通过AI算法挖掘数据间的深层关联，提升诊断的全面性与准确性。端云协同模式则结合了边缘计算与云端计算的优势：终端设备通过边缘AI实现实时数据处理与快速决策，云端平台则利用海量数据进行模型训练与更新，通过OTA（空中下载）方式将优化后的模型推送至终端，实现系统性能的持续提升。自主学习AI算法则具备自我迭代能力，可在临床应用中不断学习新的数据样本，自动优化模型参数，无需人工干预即可适应新的疾病模式与患者群体，大幅降低模型维护成本。

五、全球产业格局与中国企业的发展机遇

全球产业格局：巨头主导与创新企业崛起并存

全球医疗传感器产业呈现“金字塔”式格局，塔顶由国际医疗器械巨头主导，掌握核心技术与高端市场；中部是具备一定技术实力的跨国企业，聚焦细分领域；塔基则是数量众多的中小创新企业，以技术突破为核心竞争力，不断冲击中高端市场。同时，全球产业布局呈现明显的区域特征，美国、欧洲、日本在技术研发与产业规模上占据领先地位，中国、印度等新兴市场则凭借庞大的人口基数与政策支持，成为产业增长的核心引擎。

美国是全球产业的领导者，在技术研发、创新能力与产业生态方面具有绝对优势。美国的产业优势体现在三个层面：一是核心技术领先，拥有量子传感器、脑机接口传感器等前沿技术的核心专利，如美敦力、高通等企业在侵入式脑机接口传感器领域的专利数量占全球总量的60%以上；二是产业生态完善，形成了“高校研发-企业转化-资本支持-临床验证”的完整闭环，斯坦福大学、麻省理工学院等顶尖高校的科研成果可快速通过创业企业实现产业化，硅谷的风险投资机构为创新企业提供充足的资金支持；三是市场需求旺盛，美国医疗健康支出占GDP的比重达18%，精准医疗、个性化健康管理的需求推动医疗传感器技术不断升级。美国的代表性企业包括美敦力（脑机接口传感器）、雅培（血糖传感器）、谷歌Health（AI+医疗传感器）等，这些企业不仅占据高端市场，还通过收购创新企业不断拓展技术边界。

欧洲在医疗传感器的精密制造与临床应用方面具有独特优势，尤其在量子传感器、气体传感器阵列等领域表现突出。欧洲的产业特点是“技术精密化”与“临床导向性”：德国、瑞士的精密制造技术确保了传感器的高可靠性与稳定性，如德国博世公司的医疗气体传感器阵列故障率低于0.1%；同时，欧洲拥有完善的临床研究体系，创新技术可快速通过多中心临床试验验证，加速产品上市进程。欧洲的代表性企业包括德国西门子医疗（量子磁传感器）、瑞士罗氏（诊断类传感器）、以色列Scentech Medical（呼气检测传感器）等。此外，欧洲的医疗器械法规（MDR）虽提高了市场准入门槛，但也推动了产业向高质量、规范化方向发展，提升了欧洲企业的全球竞争力。

日本在消费级医疗传感器与微型化技术领域具有显著优势，依托其强大的电子制造产业基础，实现了医疗传感器的小型化、低功耗与低成本。日本的产业特点是“民用化普及”，将医疗传感器技术融入消费电子设备，如欧姆龙的电子血压计、松下的家用血氧仪等产品占据全球消费级市场的重要份额。同时，日本在老龄化社会需求的驱动下，开发了大量适用于老年健康管理的传感器产品，如穿戴式跌倒检测传感器、长期护理用生理参数监测传感器等。日本的代表性企业包括欧姆龙（血压、血糖传感器）、日立（影像传感器）、索尼（量子点光学传感器）等，这些企业通过规模化生产与成本控制，在中低端市场具有很强的竞争力。

除了上述传统产业强国，全球医疗传感器产业还涌现出一批专注于前沿技术的创新企业，这些企业以技术突破为核心，在细分领域快速崛起，成为推动产业发展的新生力量。例如，美国Kernel公司聚焦量子脑成像传感器，其研发的头环式脑功能监测设备开辟了脑健康管理的新市场；中国的科大讯飞在AI+医疗传感器领域布局，开发了基于语音与生理信号的心理健康监测系统；加拿大的Deep Genomics则将AI与基因传感器结合，实现遗传病的精准诊断。这些创新企业凭借灵活的机制与专注的研发，往往能在细分领域突破巨头垄断，成为产业创新的重要动力。

中国产业现状：政策驱动与技术突破双重赋能

近年来，中国医疗传感器产业在政策支持、市场需求与技术创新的多重驱动下，实现了快速发展，从“进口依赖”向“自主创新”转型的趋势日益明显。目前，中国医疗传感器产业已形成“长三角、珠三角、环渤海”三大产业集群：长三角地区以技术研发与高端制造为主，聚集了联影医疗、复星医药等企业；珠三角地区依托电子制造优势，聚焦消费级医疗传感器的规模化生产；环渤海地区则凭借高校与科研机构资源，在前沿技术研发方面具有优势，如中科院物理研究所的量子传感器研发。

政策支持是中国医疗传感器产业发展的重要保障。国家层面，“十四五”规划将“高端医疗装备与创新药”列为重点发展领域，医疗传感器作为核心零部件被纳入支持范围；《“健康中国2030”规划纲要》提出加强健康监测技术研发，推动医疗传感器在慢性病管理、老年健康服务等领域的应用；国家药监局发布的《创新医疗器械特别审查程序》为创新医疗传感器产品提供了快速审批通道，缩短了产品上市周期。地方层面，各产业集群所在地区纷纷出台配套政策，如上海市设立医疗传感器专项基金，给予企业研发补贴与融资支持；广东省推动“医疗传感器+智能制造”融合发展，建设产业园区为企业提供生产配套服务。这些政策形成了从研发、转化到产业化的全链条支持体系，为产业发展创造了良好环境。

市场需求是中国医疗传感器产业增长的核心动力。中国拥有全球最大的医疗健康市场，人口老龄化加速（2025年最新数据显示：60岁以上人口占比达21.8%）、慢性病患者基数庞大（高血压患者超3亿人）、健康管理意识提升，共同催生了对医疗传感器的巨大需求。在临床领域，三级医院对高端医疗传感器的需求旺盛，如量子磁传感器、AI影像传感器等；在消费领域，家用健康监测设备市场快速增长，2024年中国穿戴式医疗设备市场规模达800亿元，预计2026年将突破1200亿元，带动了消费级传感器的需求爆发。同时，基层医疗机构的标准化建设也为中低端医疗传感器提供了广阔市场，如乡镇卫生院对基础生理参数传感器的采购量逐年增加。

中国企业的发展机遇与突围路径

面对全球产业格局与自身发展现状，中国医疗传感器企业迎来了政策红利、市场升级、技术融合三大发展机遇，同时也需要通过“技术攻坚”“产业链整合”“国际化布局”三大路径实现突围，提升全球竞争力。

政策红利机遇体现在国家对高端医疗装备的重点支持与国产替代的推动。随着医保控费政策的实施，医疗机构对性价比高的国产医疗传感器需求增加，为国产企业提供了市场切入点；国家“卡脖子”技术攻关计划将医疗传感器核心零部件纳入攻关范围，为企业提供了研发资金与技术支持；医疗器械创新通道的开通则加速了国产创新产品的上市进程，帮助企业抢占市场先机。

市场升级机遇源于中国医疗健康市场的结构性变化。从“疾病治疗”向“健康维护”的转型推动了健康监测、慢性病管理等新场景的出现，这些场景对医疗传感器的微型化、可穿戴化、智能化提出了新需求，为中国企业提供了差异化竞争的机会。

技术融合机遇来自多学科技术交叉带来的创新空间。中国在AI、5G、物联网等领域的技术优势，为医疗传感器的创新提供了支撑，AI+传感器、物联网+传感器等融合技术成为中国企业的突破口。

在突围路径方面，技术攻坚是核心，需聚焦核心零部件与前沿技术两大方向。针对核心零部件依赖进口的问题，企业应联合高校与科研机构建立产学研合作平台，重点攻关传感器芯片、敏感材料、封装工艺等“卡脖子”技术，实现自主可控。

产业链整合是提升产业整体竞争力的关键。中国企业应发挥产业链完整的优势，构建“材料-设计-制造-应用”协同产业链体系。上游可通过投资、并购等方式整合传感器材料供应商，确保原材料供应的稳定性与成本优势；中游可推动传感器制造商与芯片设计企业合作，实现传感器与芯片的一体化开发，提升产品性能；下游需加强与医疗器械整机企业的协同，根据整机需求定制传感器产品，形成捆绑合作关系。

国际化布局是中国企业拓展市场空间、提升全球竞争力的必然选择。企业应采取“差异化进入”与“技术合作”相结合的国际化策略：在发展中国家市场，凭借性价比优势推广中低端医疗传感器产品，抢占市场份额；在发达国家市场，通过与当地企业技术合作、设立研发中心等方式，融入全球创新体系，提升技术水平

结语

医疗传感器作为医疗健康产业的核心感知单元，其技术发展与产业变革深刻影响着医疗诊断的精度、健康管理的效率与医疗服务的可及性。通过对气体传感器阵列、量子传感器、脑机接口传感器以及AI与传感器融合四大前沿技术路径的系统解析，结合全球典型产业案例与格局分析，清晰展现了医疗传感器领域的技术发展脉络与产业变革趋势——多学科技术融合正驱动医疗传感器从“基础信号采集”向“精准智能决策”跨越，迈入以“精准化、智能化、微创化、集成化”为核心特征的全新发展阶段。

医疗传感器的发展是医疗技术从“粗放”向“精准”、从“疾病治疗”向“健康维护”转型的支撑和途径。随着技术的不断进步与产业的持续升级，医疗传感器将在守护人类健康的道路上发挥越来越重要的作用，对于中国企业而言，把握技术融合趋势、攻坚核心技术、整合产业链资源，将成为在全球医疗传感器产业中实现突围的关键，为“健康中国2030”目标注入核心动力。

作者 丨九三学社中央科技委副主任、中国传感器与物联网产业联盟常务副理事长 郭源生

编辑丨杨鹏岳

美编丨马利亚