电子自动化产业的迅速发展与进步促使传感器技术、特别是集成智能传感器技术日趋活跃发展，近年来随着半导体技术的迅猛发展，国外一些著名的公司和高等院校正在大力开展有关集成智能传感器的研制，国内一些著名的高校和研究所也积极跟进，集成智能传感器技术取得了令人瞩目的发展。
传感器向集成化、智能化发展
大规模集成电路技术和微机械加工技术的迅猛发展，为传感器向集成化、智能化方向发展奠定了基础，集成智能传感器在应用领域成为传感器发展的总体趋势。图1给出了集成智能传感器的组成框图。
集成智能传感器采用微机械加工技术和大规模集成电路工艺技术，利用硅作为基本材料来制作敏感元件、信号调制电路，以及微处理器单元，并把它们集成在一块芯片上构成。这样，使智能传感器达到了微型化和结构一体化，从而提高了精度和稳定性。
目前市场上的集成智能传感器已经成为研究热点，其发展方向主要有以下几个方面：
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(2)应用新的物理现象、化学反应、生物效应作为传感器原理；
(3)使用新型材料；
(4)向微功耗及无源化发展；
(5)采用新的加工技术(如化学微腐技术、微机械加工技术)；
(6)向高可靠性、宽温度范围发展。
集成智能传感器四大热点
1.物理转化机理
由于集成智能传感器可以很容易对非线性的传递函数进行校正，得到一个线性度非常好的输出结果，从而消除了非线性传递对传感器应用的制约，所以一些科研工作者正在对这些稳定性好、精确度高、灵敏度高的转换机理或材料进行研究。
比如，谐振式传感器具有高稳定性、高精度、准数字化输出等许多优点，但传统的传感器频率信号检测需要较复杂的设备，限制了谐振式传感器的应用和发展，现在利用同一硅片上集成的智能检测电路，可以迅速提取频率信号，使得谐振式微机械传感器成为国际上传感器领域的一个研究热点。
2.数据融合理论
数据融合是集成智能传感器理论的重要领域，也是各国研究的热点，数据融合技术，简言之，即对多个传感器或多源信息进行综合处理，从而得到更为准确、可靠的结论。对于多个传感器组成的阵列，数据融合技术能够充分发挥各个传感器的特点，利用其互补性、冗余性，提高测量信息的精度和可靠性，延长系统的使用寿命。
数据融合是一种数据综合和处理技术，是许多传统学科和新技术的集成和应用，如通信、模式识别、决策论、不确定性理论、信号处理、估计理论、最优化技术、计算机科学、人工智能和神经网络等。近年来，不少学者又将遗传算法、小波分析技术、虚拟技术引入数据融合技术中。
3.CMOS工艺兼容 目前，利用CMOS工艺兼容的集成湿度传感器将敏感电容和处理电路集成在一块硅片上，通过Coventor模拟得到全量程总的敏感湿敏电容变化值，同时提高了可靠性并降低了成本，随着微机械加工技术的逐步发展，使得以CMOS工艺技术制造的集成湿度传感器已经成为当前研究的热点。图像传感器在CMOS工艺兼容基础上使得其动态范围扩展技术有所进步。 4.传感器的微型化 信息来源(作者)：中国工控信息网
目前，国外在研究二次集成技术的同时，集成智能传感器在工艺上的研究热点集中在研制与CMOS工艺兼容的各种传感器结构及制造工艺流程，探求在制造工艺和微机械加工技术上有所突破。
集成智能传感器的微型化决不仅仅是尺寸上的缩微与减少，而是一种具有新机理、新结构、新作用和新功能的高科技微型系统，并在智能程度上与先进科技融合。其微型化主要基于以下发展趋势：尺寸上的缩微和性质上的增强性；各要素的集成化和用途上的多样化；功能上的系统化、智能化和结构上的复合性。
