工业4.0是一个范围广泛的概念，主要是利用信息系统将生产过程中的供应、制造等环节数据化，方便对生产过程进行管理、分析和提升，以此提高制造业的智能化水平。因此，在生产的过程中，传感器神经网络的重要性自然不言而喻。

　　传感器网络的检测精度和性能直接影响生产的效率。某电子经理表示，越来越多的集成化方案开始大量应用，主要表现在以下两方面。其一：利用ASIC代替分立电路，使传感器具备更好的移植性，缩减成本，例如：TI之前的压力变送器方案都采用分立电路形式，BUF、ADC、处理器等都是独立器件；TI最新推出的方案是完整ASIC芯片，集成所有逻辑功能；其二：多品种的传感器ASIC开始横向集成，例如：工业现场温度控制方案，原本都使用RDD、热电偶等独立电路和输出，新产品已经可以实现32通道的同时测量，每种通道之间可以搭配组合，实现RDD、热电偶、二极管等各种方式的测量，管理起来非常方便。

　　另一方面，生产效率与传感器设备之间协同工作能力戚戚相关。但是，现阶段传感器还是以模拟信号输出为主，只能实现信息的单向流动，不能对传感器进行调整、配置，并且模拟输出能携带的信息量非常有限，只能发送传感器的检测信息，对于传感器自身诊断、ID、运行状态等信息难以实现传输。因此，数字化接口是后续发展的必然趋势，例如：HART协议、CAN总线、点对点IO_link总线等，可以实现双向通信，实时配置传感器状态。

　　功耗是传感器网络必须要面临和改善的问题。因为传感器网络系统将会越来越庞大，每一个传感器设备的功耗累加起来，就意味着巨大的成本支出。另外，许多工业应用场合还是电池供电，续航能力很难保障。所以，在传感器设备中，传感器、信号处理器、电源管理、MCU、无线通信等都需要实现低功耗处理，以提高设备的续航能力。

　　因此，集成度、接口、功耗也只是传感器发展趋势的冰山一角，未来传感器更多将会与垂直领域的算法紧密合作，共同推动智能化的发展。