传感新品

【南京大学：研发高选择性的植入式纤维传感器用于监测血液高香草酸】

高香草酸（HVA）是重要中枢神经递质多巴胺的一种主要代谢产物，与多巴胺不同，它能够穿过血脑屏障进入血液循环系统。因此血液HVA的波动与中枢多巴胺活性密切相关。在临床上，中枢多巴胺的检测需要复杂的脑脊液分析或神经外科手术来植入装置，容易造成感染和永久性中枢神经系统功能损伤。相比之下，血液样本易于采集，植入带来的侵入性较小，因此血液HVA的动力学研究将是对现有大脑多巴胺活性研究方法的有力补充。此外，血液HVA被用作评估精神分裂症进展和相关治疗药物有效性的指标，其还与神经退行性疾病（如帕金森氏症和阿尔茨海默氏病）的发病机制有关。因此，实时监测血液HVA对研究中枢多巴胺活性、疾病发病机制和药物疗效评估具有重要意义。

实现体内HVA实时监测的主要挑战在于血液中存在大量活性物质，尤其是HVA同类的儿茶酚胺及其代谢物，它们的分子结构与HVA非常相似，甚至只有一个官能团的差别。因此很难将它们与HVA区分开来，实现对血液HVA的准确监测。虽然目前临床上可通过高效液相色谱法或酶联免疫吸附法（ELISA）来检测血液中的HVA，但受限于采血频率和数量，以及需要在实验室对采集的样本进行长时间分析，实时监测HVA仍具有挑战性。因此，目前还没有方法可以实时监测血液HVA。

成果简介

近日，南京大学张晔课题组开发设计了一种高选择性的植入式纤维传感器，用于实时监测血液高香草酸。通过设计分子印迹聚合物，传感器仅允许与识别位点精确匹配的分子通过，进而实现了对HVA高选择性响应。该传感器对HVA的响应是对儿茶酚胺及其代谢物响应的12.6倍，在体监测准确度达到97.8%。此外，还对传感器的生物相容性进行了评估，没有观察到明显的血栓、生物粘附或炎症。微创注射到大鼠尾静脉后，该传感器成功监测到了中枢多巴胺波动引起的血液HVA浓度的平行变化，并同时指示了大鼠的兴奋行为。

图1：高选择性纤维传感器的示意图和结构表征

高选择性纤维传感器的结构如图1所示，取向碳纳米管纤维作为导电基底材料和催化剂，在其表面修饰具有特异性识别位点的分子印迹聚合物层以获得工作电极。进一步地，将纤维工作电极和参比电极加捻以获得螺旋结构柔性纤维传感器。

图2：高选择性纤维传感器的电化学性能

该纤维传感器表现出在生理pH条件下最低的检测限和最宽的响应范围，满足在正常和病理条件下监测人体血液中高香草酸浓度的需要。通过在分析溶液中加入儿茶酚胺及其代谢物和血液中的常见干扰物来评估HVA纤维传感器的选择性。得益于分子印迹聚合物的特异性识别能力，传感器对目标分子的响应是干扰物响应的12.6倍以上，对HVA表现出优异的选择性。此外，传感器在四周内依然保持了对HVA稳定的特异性响应，体现了分子印迹聚合物在稳定性方面的优势。（图2）

图3：高选择性纤维传感器的生物安全性

研究人员进一步评估了高选择性纤维传感器的生物相容性。将传感器植入SD大鼠尾静脉四周后，植入位点血流超声和流速与对照组无显著性差异，该结果与植入位点的H&E染色切片共同表明传感器的植入未造成血栓。同时，抗体CD11b和CD31标记的免疫荧光染色切片进一步表明传感器的植入未造成显著的炎症细胞浸润和血管增殖。此外，通过血液分析和核心器官表征结果评估了纤维传感器的慢性毒性。上述结果表明，传感器表现出较高的血液相容性和生物安全性，满足在体连续监测的需求（图3）。

图4：高选择性纤维传感器的在体响应和应用

将高选择性纤维传感器微创注射至大鼠尾静脉，并与柔性芯片集成来评估传感器的在体响应性能。实验结果表明，传感器在体连续采集的数据与通过商用ELISA试剂盒取样测试结果十分匹配，准确率高达97.8%。传感器植入大鼠体内四周，期间传感器的灵敏度与界面阻抗均保持稳定，展示了传感器在体长期连续监测的可行性。得益于传感器优异性能，将其应用于中枢多巴胺活性的研究作为概念验证。将药物左旋多巴靶向注射至海马体来诱导颅内多巴胺的产生。植入大鼠尾静脉的纤维传感器实时监测到血液中HVA浓度逐渐增加，其在104分钟后达到峰值，与中枢多巴胺达到峰值相比延迟74分钟。此外，随着血液HVA浓度的增加，大鼠表现出兴奋性行为。该结果验证了通过传感器实时监测血液HVA来评估中枢多巴胺变化趋势和评价药物行为反应的可行性（图4）。

传感动态

【继续领跑，2023 年索尼智能手机图像传感器市场份额超 55%】

3 月 1 日消息，研究机构 TechInsights 最新研究显示，2023 年全球智能手机图像传感器（CIS）市场规模略有增长，总收入超 140 亿美元。

2023 年，索尼在图像传感器市场表现依旧强劲，市场份额继续保持领先，独占超 55% 的市场份额；而三星份额则不足 25%，位居第二；豪威（Omnivision）位居第三。索尼已连续五年保持智能手机图像传感器市场第一。

▲ 图源 TechInsights

手机影像近几年成为各手机厂商不断发力的重点，各家围绕影像系统的竞争，变得前所未有的激烈。如今手机相机的迭代已然成为手机创新和升级的重要标准之一。

▲ 索尼光喻 LYT-900 旗舰图像传感器

Techlnsights 在传感器半导体频道的最新研究中指出，需求缓慢和高 CIS 库存限制了 2023 年上半年市场的复苏。随着库存正常化和客户季节性需求的提升，2023 年年底，智能手机图像传感器市场的表现十分强劲。其中图像传感器市场主要亮点之一就体现在：高端和超高端智能手机对新型高端大画幅和高分辨率智能手机图像传感器产品的强劲需求。

【最高2000万!深圳发布2024年智能传感器产业专项扶持计划申报指南的通知】

一、资助的项目类别

（一）标准体系认证补贴项目：支持智能传感器相关企业开展包括但不限于AEC-Q100（IC）、101（分立器件）、102（光电分立器件）、103（传感器）、104（多芯片组件）、200（被动组件）可靠度标准、ISO/TS 16949、ISO26262体系的培训与认证。

（二）上下游联合攻关奖励项目：鼓励传感器应用企业结合自身需要，联合研发企业，共同研发智能传感器产品（含芯片、模组等）。

二、设定依据

1.《关于推动智能传感器产业加快发展的若干措施》

2.《市工业和信息化局智能传感器产业专项扶持计划实施细则》

三、资助的方式和标准

1.标准体系认证补贴项目

最终获得资助的项目按照培训和认证费实际发生额的50%给予补贴。产品认证每款产品补贴一次，单家企业每年获得的产品认证补贴最高不超过100万元；体系认证至多补贴两年，补贴金额每年不超过100万元。

2.上下游联合攻关奖励项目

最终获得资助的项目按照项目所涉及产品单一年度的采购额（或销售额）10%予以一次性奖励，奖励总额不超过2000万元。

标准体系认证补贴项目和上下游联合攻关奖励项目均为事后资助项目，最终实际资助的额度受专项资金年度预算总额控制。

四、项目申报条件

申报条件由基础条件和专项条件两部分组成。

基础条件：

（一）申报单位为深圳行政区域内（含深汕特别合作区）开展实际经营活动的独立法人企业、事业单位等机构。

（二）项目的实施地需在深圳市（含深汕特别合作区）范围内。

（三）申报单位就同一建设内容此前未获得市级财政的资金扶持。

（四）申报单位未被列入严重失信主体名单。

专项条件：

（一）标准体系认证补贴项目

1.申报单位为实施主体。

2.申报单位自2021年1月1日后已经通过包括但不限于ISO/TS 16949、ISO26262体系的培训与认证或其传感器产品（包括传感芯片、模组）已经通过AEC-Q100（IC）、101（分立器件）、102（光电分立器件）、103（传感器）、104（多芯片组件）、200（被动组件）等可靠度标准认证。

3.申报单位2023年智能传感器领域的营收规模达1000万元以上的企业或智能传感器业务占公司总营收比重达30%以上。

（二）上下游联合攻关奖励项目

1.该项目采用联合申报方式开展，申报单位在项目申报时应获得其他合作方许可，并出具相关佐证文件。

2.项目所涉及的智能传感器芯片（含SoC、SiP等形态的芯片）或模组应由申报单位和其联合申报方共同研发，在深圳行政区域内（含深汕特别合作区）完成设计或生产，即联合体主要费用发生地仍在深圳行政区域内（含深汕特别合作区）。

3.申报单位或其联合申报方可提供相关产品自主知识产权的佐证文件。

4.申报单位与其联合申报方应为产业链上下游企业关系，其中一方应为项目产品的应用方，且双方之间在2021年/2022年/2023年任一单一自然年内针对项目所涉及产品的实际采购/销售额应大于4000万元（以销售方回款金额为准）。

5.企业就同一品类的传感器每年仅能参与一个联合体申报，同一企业就不同品类传感器（被测量量/工作原理不同均算不同品类）每年可分别参与多个联合体申报。

【黄仁勋：五年内AI能通过任意测试，十年内芯片计算能力提高100万倍】

AI（人工智能）芯片龙头英伟达CEO 黄仁勋认为，通用人工智能（AGI）最快将在五年内到来。

当地时间3月1日，黄仁勋在参加2024年斯坦福经济政策研究所峰会时表示，AGI最快将在五年内到来，以及计算的能力将继续提升，在未来十年中提高100万倍。

在会上，被问到“创造出能像人类一样思考的计算机需要多久”时，黄仁勋表示，答案很大程度取决于如何定义AGI的目标。如果对AGI的定义是“能够通过人类测试”的计算机，那么其很快就能被实现。

黄仁勋认为：“（给AI）你所能想象到的任何一项测试，把测试清单列出来、放在计算机科学行业的面前，我猜在五年内，我们将能够在每一项测试上取得良好表现。”

AI目前已经可以通过法律资格考试等测试，但在胃肠病学等专业医学测试上遇到了困难。而黄仁勋相信，只要假以时日，AI将能够掌握人类的任何一项测试。

此前，在去年11月的DealBook峰会上，黄仁勋也曾表示，如果将AGI定义为在测试中与人类智能相比“具有相当竞争力”的计算机或软件，那么其将在未来五年内实现。

不过，黄仁勋也在本次峰会上指出，要实现更高要求的AGI “可能还是会很难”。这是因为，科学家在“如何解读人类思维的工作方式”上仍然存在分歧，而工程师需要明确目标后才能将其实现。

黄仁勋还回答了另一个话题，即到底需要多少晶圆厂来支持 AI 产业的发展趋势。此前，OpenAI的CEO萨姆·奥特曼认为该问题的答案是“多多益善”。

黄仁勋则表示，虽然市场上目前对更多芯片有更大的需求，但随着时间推移，芯片性能将得到提高，这将限制市场所需芯片的数量：“我们需要更多的晶圆厂。但是请记住，随着时间的推移，我们也会显著改进（AI）算法和处理方式……计算的效率将不会再是今天的水平，需求也不会增长太多。我认为在未来10年内，计算能力会被提高100万倍。”

3月1日当天，英伟达（Nasdaq：NVDA）股价收于每股822.79美元，涨4%，总市值2.06万亿美元，是公司盘后市值首次超过2万亿美元。自今年年初以来，英伟达的股价已经上涨了70.82%。

在2月21日发布了超预期的财报后，英伟达股价持续飙升，成为了市值仅次于微软和苹果的全球第三大科技巨头，并继续为AI热潮推动下的科技股提供强大助力。英伟达截至1月28日的2024财年第四财季财报显示，公司期内实现营收221.03亿美元，同比上涨265%，远高于预期的203.7亿美元；净利润122.85亿美元，同比上涨769%。

【高通向欧盟委员会索要 1200 万欧元诉讼费，仅获 78 万欧元】

3 月 3 日消息，欧洲卢森堡的第二高等法院裁定，欧盟委员会应向芯片制造商高通支付 785857.54 欧元的诉讼费用，这仅相当于高通最初要求的 1200 万欧元的不到 10%。

图源 Pixabay

法院认为，高通提供的律师工作时数和小时费率“明显过高”。

这起诉讼源于 2018 年欧盟委员会对高通处以 9.97 亿欧元的反垄断罚款，高通随后提起上诉并于 2022 年胜诉。法院当时判决欧盟委员会应支付高通的诉讼费用。

然而，欧盟委员会并不认同高通提出的 1200 万欧元费用，他们认为合理费用应为 40.5 万欧元。高通辩称其费用基于案情的重要性、复杂性以及一支由 19 名律师组成的团队所投入的工作量。

但法院驳回了高通的申诉。法官指出，法院只关注必要的总工作时数，而不管案件涉及多少名律师。

法官还表示，高通提供的费率没有与具体、明确的任务相对应，提交的大量研究分析和文件也未能证明其索赔金额的合理性或相关工作是否必要。

法官们表示，“申请人的请求缺乏足够依据，且在索赔金额、工作时数和相关小时费率方面明显过高。”

法院最终将总费用定为 785857.54 欧元，其中律师事务所 Quinn Emanuel 的费用为 754,190 欧元，经济咨询公司 Compass Lexecon / FTI 的费用为 31,667.54 欧元。

法院拒绝了高通要求支付 Cravath Swaine & Moore 律师事务所 302,658.10 欧元费用的请求，因为这些费用涉及在美国诉讼程序中获得的并在欧盟诉讼中作为证据出示的文件。

【传感器的灵敏度、分辨率和精度三者之间有何区别？】

人们为了从外界获取信息，必须借助于感觉器官。而单靠人们自身的感觉器官，在研究自然现象和规律以及生产活动中它们的功能就远远不够了。为适应这种情况，就需要传感器。因此可以说，传感器是人类五官的延长，又称之为电五官。

传感器早已渗透到诸如工业生产、农业、宇宙开发、海洋探测、环境保护、资源调查、医学诊断、生物工程、甚至文物保护等等极其广泛的领域。可以毫不夸张地说，从茫茫的太空，到浩瀚的海洋，以至各种复杂的工程系统，几乎每一个现代化项目，都离不开各种各样的传感器。

在现代工业生产尤其是自动化生产过程中，要用各种传感器来监视和控制生产过程中的各个参数，使设备工作在正常状态或最佳状态，并使产品达到最好的质量。参数指标包括灵敏度、分辨率、精度等，但很多人都不是很清楚这三个参数的区别，导致使用时出现大大小小的问题，下面，我们就传感器的灵敏度、分辨率和精度三者的区别为大家简单介绍一下。

灵敏度

概念：是指传感器在稳态工作情况下输出量变化△y对输入量变化△x的比值，即输出、输入量的量纲之比。

传感器灵敏度是输出——输入特性曲线的斜率。如果传感器的输出和输入之间显线性关系，则灵敏度S是一个常数。否则，它将随输入量的变化而变化。当传感器的输出、输入量的量纲相同时，灵敏度可理解为放大倍数。提高灵敏度，可得到较高的测量精度。但灵敏度愈高，测量范围愈窄，稳定性也往往愈差。

分辨率

概念：是指传感器可感受到的被测量的最小变化的能力。也就是说，如果输入量从某一非零值缓慢地变化。当输入变化值未超过某一数值时，传感器的输出不会发生变化，即传感器对此输入量的变化是分辨不出来的。只有当输入量的变化超过分辨率时，其输出才会发生变化。

分辨率通常理解为A／D转换精度或能感知的最小变化而精度通常指：A／D、传感电路其它因素等综合因素，误差除以显示所得的百分比。数字式仪表通常决定于A／D转换器的位数精度是传感器重复测量同一标准值的最大百分误差，是校准后衡量准确程度的指标分辨率要优于精度几倍。分辨率与传感器的稳定性有负相关性。

精度

概念：是指在真值附近正负三倍标准差的值与量程之比，是指测量值与真值的最大差异；分辨率——是指引起示值改变的最小测量值；应与灵敏系数分开（灵敏系数——指输出与输入之比） 。

一般的国产温度传感器的精度分A、B两个级别，国标规定如下：根据传感器的输出值与所测量的温度的真值的差来划分，A级：不大于±（0．15℃＋0．002＊传感器量程）；B级：不大于±（0．30℃＋0．005＊传感器量程）。所以，如果要求测量精度较高，应该选用量程较小的传感器。分辨率，“通常决定于A／D转换器的位数”，或看其输出值的最后一位。