无论是在制造业、农业、物流业、能源业、汽车业还是无人机行业，机械自动化都有望显著提高资源效率、设备精度和安全性。为实现这些效益，关键是找出合适的检测技术以增强对设备状况相关情境的了解，使得设备的地点或位置成为有价值的输入。对此，通过指出精确地点或维持精准定位，精密惯性传感器有望发挥巨大作用。在某些应用中，运动是一个重要因素，若将其位置信息和传感器情境信息相关联，将产生意义重大的价值。很多情况下，尤其是在复杂或恶劣环境下工作时，确定位置有着关键性作用。运动物联网（IoMT）在实现效率大幅提升的道路上还面临着许多挑战，高性能惯性传感器将对其发展起到重要的推动作用。

传感器推动机器自动化

机械设备已从执行简单的被动测量发展到包含嵌入式控制功能，现在正进军完全自主式运作，这其中传感器发挥着重要的推动作用。无论是支持离线分析的简单测量，还是过程控制，很多此类传感器在孤立环境下都能充分有效地工作。获取实时信息的需求，加上日益丰富的检测类型和高效处理，使传感器融合——通过它能够最有效地确定与多种应用和环境状态相关的情境——取得重要进步。此外，在涉及多平台交互和需要获取历史系统状态的复杂系统中，连接技术的进步为智能程度日益提高的传感器系统提供支持，如表1所示。

表1.传感器集成和连接水平

这些已面世的智能型传感器系统正在一些所谓的成熟行业掀起革命，把农业变成智能农业，把基础设施变成智能基础设施，把城市变成智能城市。由于传感器被部署在这些环境中以收集相关的情境信息，数据库管理和通信方面出现了新的挑战，不仅要求传感器之间的融合，而且要求实现跨平台、跨时间的复杂融合（例如：对跨时间的基础设施状况、前一年的农作物产量、交通状况及模式进行基于云计算的分析），如图1所示。