同济大学毛舜等综述：智能气体传感器的最新研究进展和未来展望

研究背景

随着传感器技术、无线通信、智能监测终端、云存储/计算技术和人工智能的发展，气体传感器的智能化应用研究备受关注。目前，尚未有对智能气体传感器的明确定义，并且其在不同领域的应用和面临的挑战需要进一步发掘和研究。

Smart Gas Sensors: Recent Developments and Future Prospective

Boyang Zong, Shufang Wu, Yuehong Yang, Qiuju Li*, Tian Tao & Shun Mao*

Nano-Micro Letters (2025)17: 54

https://doi.org/10.1007/s40820-024-01543-w

本文亮点

1. 介绍了先进电子和光电气体传感器的最新发展趋势。

2. 重点介绍了采用人工智能算法的传感器阵列和“物联网”范例中的智能气体传感器。

3. 讨论了智能气体传感器在环境监测、医疗保健、食品质量控制和公共安全方面的应用。

内容简介

气体传感器在环境监测、医疗健康、食品工业、农业生产、公共安全等多领域具有广泛应用。同济大学毛舜、李秋菊等人在本文中综述了在传感器技术、物联网技术、智能监测终端、云存储/计算技术和人工智能等前沿技术持续发展的背景下，具有多功能实时监测、预警/报警功能、智能化、自动化等特点的智能气体传感器的最新研究进展以及未来展望。首先介绍了近十年来基于柔性和可穿戴电子气体传感器的发展历程，其次，介绍了基于电子和光电气体传感器的结构组成和基本原理。此外，介绍了基于人工智能算法的气敏传感阵列和“物联网”范例中的智能气体传感器的最新研究进展。最后讨论了智能气体传感器面临的挑战和前景，展望了未来智能城市和健康生活对气体传感器的需求。

图文导读

I 智能气体传感器的最新研究进展

近年来，在生物识别信息和可穿戴生物诊断市场需求不断增长的推动下，结合物联网技术、大数据、人工智能、机器人等前沿技术，智能气体传感器将更多以刚性或柔性传感阵列形式应用于物联网生态链，实现高精度废气排放监测、有毒有害气体泄漏检测预警、移动环境监测执法等领域；而智能穿戴设备已出现在无创诊断和智慧农业领域，并有通过物联网发展在线医疗和疫情预警的趋势。

图1. 智能气体传感器的全链条应用。

制备柔性和可穿戴传感电极主要包括三种策略：(1) 将刚性无机半导体材料/软性有机半导体材料和电路(金/银/铜和导电油墨)组装到柔性基底上；(2) 将杨氏模量低的薄导电材料直接粘合到柔性基底上；(3) 制备固有可拉伸的导体，例如将导电材料与柔性基底混合。常见的柔性电极制造技术包括光刻技术(如物理气相沉积、化学气相沉积、磁控溅射、电子束蒸发)、丝网印刷、凹版印刷、喷墨印刷和3D打印。柔性基底多种多样，包括塑料聚合物、纤维素纸、丝绸，甚至皮肤，其粗糙度和表面能也各不相同，这些都会影响柔性可穿戴电子设备的机械伸展性和适应性。此外，无机半导体材料包括金属氧化物、石墨烯、碳纳米管、过渡金属二卤化物、MXene、磷化物、有机半导体材料，包括导电金属有机框架、共价有机框架、氢键有机框架、水凝胶以及其他导电聚合物都可用作电极或敏感材料。

图2. 柔性和可穿戴传感设备的基底、导电材料以及制备方法。

II 智能气体传感器的组成结构和检测机理

本文以基于电化学和光电信号的气体传感器为例，分别介绍了以电容器、场效应晶体管、化学电阻器、电感器为代表的电子信号气体传感器，以及结合模式识别算法的光学传感器(又称光电气体传感器)。

图3. 电化学和光电气体传感器的结构组成和检测机理示意图。

III 人工智能技术和物联网技术驱动下的智能气体传感器的响应模式和应用场景

目前，大多数气体传感器的研究主要专注于提高对特定目标物的选择性检测，而传感材料的交叉灵敏度是需要解决的挑战之一。选择性传感是指在干扰物质中检测特定的目标物，取决于分析物和传感器之间的特殊相互作用，多数研究侧重于反应性较强的无机小分子，如二氧化氮、氢气、硫化氢、氨气等。交叉响应通常利用传感器阵列结合模式识别算法来实现对反应性较低的目标分析物的区分识别(如大多数VOCs)。

图4. 气体传感器的两种响应模式(以疾病检测为例)：单一选择性模式以及交叉响应模式。

在物联网技术和人工智能技术驱动下，智能气体传感器阵列的应用有望扩展到远程监测室内外空气质量、气体泄漏报警、呼吸道流行病预警等。

图5. 物联网技术背景下的智能气体传感器阵列的潜在应用，如智能家居危险气体的预警和报警，预防呼吸道传染病的爆发等。

IV 挑战与展望

近年来，智能气体传感器技术在物联网和先进算法的推动下，为满足现代社会各类场景的不同需求，研究方向逐渐从刚性便携式设备逐渐向柔性和可穿戴电子设备拓展。然而气体传感器技术仍面临许多挑战。首先，传感器元件在长期变化的环境条件下易发生老化，造成漂移和读数不准确，需要探索更强大的校准和分析方法来减少测量误差，并保证传感数据集的可重复性。其次，尽管气体传感器阵列结合模式识别方法在识别多组分气体方面具有较大潜力，但空气混合物的复杂性依然会对目标物的传感准确识别造成困难。此外，传感阵列扩大到一定规模，传感器性能易受设备和环境变化影响出现固有的不一致性，需要提高传感材料稳定性并改进阵列制造技术来提高传感阵列的一致性。未来，在物联网和人工智能技术的驱动下，智能传感器的数据收集、分析和应用将发生革命性的变化。

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Nano-Micro Letters《纳微快报(英文)》是上海交通大学主办、在Springer Nature开放获取(open-access)出版的学术期刊，主要报道纳米/微米尺度相关的高水平文章(research article, review, communication, perspective, highlight, etc)，包括微纳米材料与结构的合成表征与性能及其在能源、催化、环境、传感、电磁波吸收与屏蔽、生物医学等领域的应用研究。已被SCI、EI、PubMed、SCOPUS等数据库收录，2023 JCR IF=31.6，学科排名Q1区前3%，中国科学院期刊分区1区期刊。多次荣获“中国最具国际影响力学术期刊”、“中国高校杰出科技期刊”、“上海市精品科技期刊”等荣誉，2021年荣获“中国出版政府奖期刊奖提名奖”。欢迎关注和投稿。

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