感知智能的定义及分类
感知智能是指利用人工智慧技术，特别是机器学习和计算机视觉等，模拟人类的感知能力，使机器能通过传感器等设备感知、理解和响应外部环境的技术。按照模拟人类感官系统的分类方式，感知智能可分为视觉、听觉、触觉、嗅觉及味觉感知。
全球感知智能市场规模
伴随著AI与物理世界的联繫和交互加深，感知智能行业持续高速发展。全球感知智能行业市场规模由2020年的人民币2,001亿元增长至2024年的人民币2,929亿元，期间複合年增长率达10.0%。未来随著技术进步及商业化落地的加深，整体市场增速预计将进一步提升，市场规模预计由2025年的人民币3,370亿元飙升至2029年的人民币5,891亿元，複合年增长率达15.0%。
2024年，视觉感知依然佔感知智能市场的主导地位，市场总规模佔比达62%。由于触觉、嗅觉及味觉技术的应用领域相对专一，预估未来三年内难以实现大规模市场渗透。因此，视觉感知
感知智能的发展趋势
感知范围扩展：感知智能的可感知范围逐渐超越人类感知边界。以视觉感知为例，多光谱成像技术突破人类可见光感知局限，将紫外、红外、太赫兹等不可见光谱纳入採集范围，结合AI演算法实现对超人类感官数据的解析。例如从红外热成像数据中识别机械故障的早期迹象，或从太赫兹光谱中提取物质分子特徵。
多模态资料的综合分析：单一模态分析难以应对複杂场景。行业正趋向于通过利用AI演算法融合多样化数据类型（如红外、紫外、可见光、声谱、电信号及其他），构建跨模态特徵融合模型。例如，在工业风险监测中，AI可同时分析设备运行过程中的光谱图像与声学特徵，准确识别机械故障的早期迹象。
接收、感知、处理和判断能力的融合成关键竞争要素：端侧计算与端侧AI的结合，推动多光谱成像系统从「数据採集 — 云端分析」向「本地实时闭环」演进。领先企业通过将AI演算法直接烧录至端侧模组，实现多光谱数据的「接收、感知、处理及判断」一体化。例如，2024年在泛安全智慧终端中，嵌入式AI模组可快速完成多光谱成像解析并触发预警，较传统云端解决方案延迟降低90%。
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