人工智能驱动的光子鼻：从传统传感器到云边协同的智能微系统
2025-11-15 21:05:08 来源：麦姆斯咨询评论：0 点击：

光子鼻是一类新兴的光学传感系统，旨在模拟人类鼻子的嗅觉功能。它从传统的化学和气体传感器演变而来，利用光学现象实现对化学挥发物的高灵敏度、快速、无标记分析。

光子鼻是一类新兴的光学传感系统，旨在模拟人类鼻子的嗅觉功能。它从传统的化学和气体传感器演变而来，利用光学现象实现对化学挥发物的高灵敏度、快速、无标记分析。目前，光子鼻概念已扩展为在单一平台上集成多种光学传感器，能够检测更复杂的混合物与更多种类的挥发性物质。值得关注的是，光子鼻的兴起与人工智能（AI）及机器学习（ML）的发展相辅相成。

人工智能驱动的光子鼻

图1 人工智能驱动的光子鼻

据麦姆斯咨询报道，针对该领域研究，西北工业大学常洪龙教授、周鸿教授团队在Microsystems & Nanoengineering期刊上发表了题为“AI‑driven photonic noses: from conventional sensors to cloud‑to-edge intelligent microsystems”的综述文章，深入分析了光子鼻技术的发展历程与研究现状，重点探讨了其与人工智能、机器学习的融合，指出当前发展面临的关键挑战，并对未来如何实现更智能、微型化、更稳健的光子传感系统进行了展望。

人工智能驱动的光子鼻发展路线图

图2 人工智能驱动的光子鼻发展路线图

光子鼻技术原理与器件

基于光学原理的化学传感技术历史悠久，光子鼻系统通过光与物质的直接光学相互作用，实现对气体及挥发性分析物的检测。光子鼻核心技术依托四大光学传感机制，分别是基于比色法、折射率变化、光吸收、光谱法的传感器。

光学气体传感的原理

图3 光学气体传感的原理

光学传感器的制备技术主要涵盖两类方法：自下而上法（例如胶体合成、纳米颗粒自组装等），以及自上而下法（例如基于光刻的图案化、蚀刻工艺等）。

光学气体传感器的制备

图4 光学气体传感器的制备

光子鼻的人工智能架构

光子鼻系统的原始输出通常为高维光谱数据或来自光学传感器阵列的响应向量，包含采样环境的化学指纹信息。解读这些指纹以识别并分析复杂气体混合物，是一项极具挑战性的模式识别任务。人工智能与机器学习已成为该环节不可或缺的工具，其作用堪比大脑在自然嗅觉感知中的功能。人工智能在光子鼻系统中的作用主要通过三种范式体现：传感后智能、云智能与边缘智能。

光子鼻的人工智能架构

图5 光子鼻的人工智能架构

人工智能驱动的光子鼻应用

（1）具有传感后智能的光子鼻

具有传感后智能的光子鼻在环境监测、医疗健康与生物医学诊断、农业与食品监测等方面展现出实用价值。这些应用的共同特征是，光子鼻兼具广泛的分析物传感能力与精准的识别能力，光学特性赋予了其稳定性与高灵敏度，而人工智能则为其提供了应对复杂环境所需的解读能力——即传感后智能。

医疗保健和生物医学诊断应用

图6 医疗保健和生物医学诊断应用

（2）具有云智能的应用

光学气体传感器的优势在于灵敏度高，并且能在恶劣条件下工作——光学传感器通常可设计为抗腐蚀、抗电磁干扰。在关键位置部署光子鼻，可实现对大气中目标气体的持续监测。与云智能集成后，各传感器的数据流将成为综合安全监测系统的组成部分。

云智能大气监测应用

图7 云智能大气监测应用

（3）具有边缘智能的应用

硅光子学（尤其是光子集成电路）是边缘计算与传感的极具潜力的解决方案。通过在单一光子芯片上完全集成高速光学数据链路与可重构射频信号处理，可将关键智能功能直接部署于网络边缘，而非依赖远端数据中心，从而满足实际应用。

基于光子集成电路的边缘智能应用

图8 基于光子集成电路的边缘智能应用

光子鼻技术与其它传感范式的对比

（1）与电子鼻的对比

传统的电子鼻采用气体传感器阵列，包括金属氧化物半导体（MOX）传感器、导电聚合物传感器、涂覆特定传感膜的石英晶体微天平等压电传感器及电化学电池。这类传感器通常通过电阻、频率或电流等电学特性的可测量变化来指示气体存在，但在气体选择性、敏感性、响应时间、稳定性与漂移、成本及复杂性等方面仍存在挑战。

（2）与气体分析仪器的对比

气相色谱（GC）和质谱（MS）等分析化学技术通常被视为气体分析的“金标准”，具有极高的特异性和灵敏度。然而，这些系统通常体积庞大、成本高昂，并且由于分析运行时间通常以分钟计，无法提供实时结果。相比之下，光子鼻可提供瞬时读数且便于携带，无需气相色谱分析中必需的消耗品或载气，其实时、可现场部署的特性使其在常规筛查和连续监测应用中具有很高的实用性。

（3）与生物传感器的对比

生物传感器（例如在电化学或光学转换器上固定嗅觉受体或气味结合蛋白所构成的系统）提供了另一个有趣的对比框架。这类生物电子鼻具有卓越的特异性，甚至可达到单分子水平的灵敏度。然而，生物元件常面临稳定性与使用寿命的挑战，往往需要严格控制条件以维持其活性与性能。

未来展望

人工智能与光子鼻技术的融合为光子鼻性能升级、功能拓展与应用落地提供了关键支撑。首先，人工智能赋予的增强智能性实现了稳健的模式识别与气味解读，可模拟生物嗅觉功能，区分各类气味并精准量化复杂气体混合物；其次，人工智能集成催生了传感器内计算、神经形态架构等新功能，通过在传感器层面直接开展智能数据处理，大幅提升分析能力并降低功耗；最后，人工智能的融入极大拓宽了潜在应用场景，促进光子鼻与物联网网络及云-边计算框架无缝集成，这一集成对传感器的广泛普及部署至关重要，进而显著拓展了光子鼻在各类实际环境中的应用。

展望人工智能（AI）光子鼻的发展，未来需要从传感器集成、材料创新与功能化、先进人工智能技术融合、应用场景拓展等维度发力，推动该领域在机理研究、材料创新、技术突破与应用拓展方面实现持续高质量发展。

人工智能增强型光子鼻的挑战、目标及未来发展路径