气体传感器是环境监测、智慧农业、能源安全与健康医疗的“嗅觉”。然而传感器易受温湿度变化、设备老化及其它因素干扰。我们认为引入人工智能，不仅能让传感器“闻到”气体，还能排除干扰，更准确“理解”环境，从而实现真正的智能感知。
导 读
你能想象未来的社会中，气体监测网络像动物（如狗、蛇等）的神经系统一样自我学习、实时响应吗？人工智能（AI）正让这一切成为可能。AI赋能下的气体传感技术，不仅能更精准地识别气体成分，还能自我校准、节能运行，为环境监测、智慧农业、能源安全与健康医疗提供坚实支撑。
图1 AI驱动的智能气体传感系统示意图
从“检测”到“理解”：AI如何改变气体传感
传统气体传感器虽然结构简单、响应快速，但在面对复杂环境时常出现“误判”或“失灵”。而AI的引入让传感系统从被动检测迈向主动理解：
（1）机器学习算法可提取信号中的关键特征，过滤噪声；
（2）深度学习模型能在多气体环境中精准区分不同气体成分；
（3）自适应学习机制让系统随环境变化自动调节灵敏度。
借助AI，传感器不仅能检测气体浓度，还能在“未知”环境中自我学习和优化。
图2 人工智能驱动的传感数据分析与处理
让智能更“近”——边缘计算（分布式计算框架）与嵌入式AI
未来的气体传感将不再依赖远端云计算，而是把智能嵌入传感器本身。轻量化AI模型可直接运行在物联网（IoT）节点（如NVIDIA Jetson、Google Edge TPU等）上，实现：
（1）实时响应：毫秒级分析与报警；
（2）低能耗运行：节能算法与硬件协同设计；
（3）协同感知：多节点联合监测空气质量、泄漏等事件。
当AI、物联网与5G融合后，分布式感知网络将实现真正的“群体智能”。
图3 智能气体传感系统—边缘计算与嵌入式AI
从数据到信任：AI传感系统的三大挑战
要实现安全可靠的AI传感系统，仍需跨越三座“信任之桥”：
（1）可解释性（Explainable AI）：在安全场景下，模型必须能解释“为什么报警”；
（2）标准化数据集：建立开放的基准数据平台（如MOXBench）以确保可重复性；
（3）可持续性设计：采用可降解材料、可回收金属，打造绿色传感器网络。
这些方向不仅是科研挑战，更是AI传感系统走向真实世界的关键。
图4 AI赋能传感器的典型应用场景（环境监测、智慧农业、能源安全与健康医疗）
(Nano-Micro Lett. 2024 16. 256; Nat. Commun. 2025 16. 7361; Sci. Adv. 2023, 9. eade2232; Nat. Commun. 2023, 14. 7539)
AI的“未来嗅觉”：自适应与协同智能
未来的智能气体传感系统，正在从单一节点向分布式、协同进化的感知网络转变。随着AI、IoT与5G通信的深度融合，传感器将不再是孤立的“检测器”，而成为一个具备认知与决策能力的“智能细胞”，共同构建一个能学习、能适应、能自我优化的“嗅觉大脑”。未来研究的核心方向是让AI具备“自我修复”与“协同学习”能力：
（1）迁移学习、元学习帮助模型在不同环境中快速适应；
（2）联邦学习使分布式传感节点在不共享原始数据的情况下协作训练，保护隐私；
（3）多模态融合（气体+温度+湿度+光学信号）提升识别准确度与鲁棒性；
（4）轻量化AI模型可部署于边缘设备，实现实时决策与能耗优化；
（5）5G与AI协同优化，使传感网络具备类似生物神经系统的反应速度与稳健性。
这些创新使AI赋能的气体传感网络从“静态检测”迈向“动态认知”。系统能够根据环境变化自动调整采样策略、优化能耗分配，甚至预测潜在风险并提前响应。
图5 未来发展方向—人工智能、物联网与5G协同驱动的智能气体传感系统
总结与展望
AI正在重塑气体传感的未来。从实验室原型到大规模部署，智能传感系统正迈向自主、低能耗和分布式的新纪元。未来研究将聚焦以下方向：
（1）边缘智能与隐私保护学习框架；
（2）多模态数据融合与跨领域应用；
（3）可解释性与可持续设计标准。
这场AI与传感技术的融合，不仅是科学的突破，更是迈向环境安全、健康社会与可持续未来的重要一步。
责任编辑
项炳锡 深圳技术大学
熊 彪 武汉理工大学