写在前面的话：最近我们学院的2020级本科生在选择导师以落实本科生导师制。材料基地班的Jiang CC同学联系了我，当时我正好要在我们学院高分子材料方向的夏令营活动上做一个报告，就请他参加了这个线上活动，也把我的报告发给了他。让人非常欣喜的是，Jiang CC同学非常认真和勤奋，研读了一批资料，写出了书面总结，还提出了一系列很有水平和深度的问题。我以蓝底色文字给出了我的意见，还提供了四篇我们课题组的硕士学位论文供其进一步研读和思考。在获得Jiang CC同学的同意后，把我们师生之间的这一交流内容放在我的博客里，衷心希望能抛砖引玉，集思广益，共同促进相关技术发展和人才培养。

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在7月13日，我参加了我们学院高分子材料研究所夏令营的线上会议，在会上听了高分子所优秀老师的报告，获益匪浅，其中对贾老师您所讲的传感器的方向产生了很多兴趣，便通过您的报告和网络查阅了有关传感器的一些知识。

我首先通过网络，查阅了传感器的发展历程，就我的看法，传感器最开始就是一种信息的转换器，它可以将人们看不见、摸不到的信息转换成人们可以感知分析的信息。像古人发明的用来指明方向的司南，不就是将无形的地磁场的方向转换成我们可以看得到的信号么，温度计也即是将温度具体反映出来的一个传感器……而随着科学技术的发展，人们制作的传感器所能转换的信号更加多样了，手段也更加丰富了，我们可以通过电信号、光信号等灵敏度非常高的信号来间接反映我们所想要测量分析的我们所想得到的信息，贾老师课题组在光纤光栅传感器方向取得的成就让我产生了很多思考，我们该如何去将信号简便容易地转换，该如何去把信号稳定准确地传输，该如何去将信号收集分析得到严密的结果等，都是具有很大研究价值的方面。尤其是互联网的出现与高速发展，是对传感器技术的一个重大提升，传感器的数据分析能力得到了极大的加强，更重要的是智能传感器概念的提出，正如贾老师在报告中指出的那样，5G技术将物联网推到了风口上，而传感器就是翅膀，我想物联网时代的传感器一定不仅仅是收集和分析数据，而将处理数据、作出决策作为重要功能。

在了解了传感器的发展历程之后，我去查阅了一下传感器的类型，如利用材料特性制成的固体传感器发展已经较为成熟，并且交融了集成技术、分子合成技术、微电子技术及计算机技术，是当前传感器领域的重要组成部分，像贾老师课题组在气敏高分子膜/光纤光栅传感器的研制和气体在线监测就是一个先进代表，并且向智能化有了重大突破。通过发挥模拟仿真和优化设计的特别优势，探索极低成本、大规模自组网、多种物理量多源同构集成、气/液/固体普适同检的光纤传感传输技术。当下物联网的大热，使得智能传感器被人们越来越重视，物联网主要是由：感知层、网络层、支撑层和应用层四部分构成。传感器作为物联网感知层的重要组成部分之一，作为整个物联网的基础，其重要性是不言而喻的。智能传感器将实现各种功能的智能化，实现信号获取、存储、传输、处理于一体，对各个领域都具有革命性的意义。

在了解传感器的一些信息后，我认为传感器的发展具有非常广阔的前景，亟需各方面的研究突破，新的现象的发现、新的材料的研发、新的加工方法的推进、新的算法的发明，都是重中之重。

在查看资料的过程中，我对以下几方面有些疑惑。

1.      纤维复合材料封装的基片式光纤光栅传感器是怎样实现了良好的温度和应变重复性以及稳定性，纤维复合材料具有怎样的特性使它成为了优秀的封装材料呢？推荐高琳琳硕士学位论文

2.      把“复合材料多尺度模拟仿真”和“分布式光纤智能检测”两个细分方向融合为“仿真优化与智能检测”大方向，在研究过程中是如何体现的呢？是通过智能检测的结果来验证仿真的效果吗（的确有这一目的）？还是通过智能检测得到的数据来建立更准确的仿真模型呢（的确也有这一目的，更重要和更有价值的事则是实现更高精度的数字孪生，从而能根据实时在线监测数据即时地更新数字世界，进而做出更合理、更快速的智能决策）？推荐陈忠丽硕士和张雷达硕士学位论文

3.      传感器所涉及的知识有很多，与材料相关的方面具体还有哪些呢？而作为一名材料专业的学生，若是想去进一步了解该领域，还需要了解哪些方面的知识呢？除了上述三篇硕士学位论文，再推荐周振泽硕士学位论文

4.      老师最近的芯片封装技术的研发重点是什么呢？是研制新型的封装材料（研制新材料不是我们课题组的强项；不过，根据工业应用条件确定具体的材料性能需求、按需优选材料是我们课题组的优势），或是改良封装技术呢（这是我们课题组的强项，可以做多目标和多决策变量的仿真优化，还可以做阵列式应变和温度的在线实时监测）？老师所提到的仿真优化和智能检测又在这里扮演着什么样的角色呢（仿真优化和智能检测都是这里要用到的重要技术手段，最终目的是实现封装技术的多目标和多决策变量的优化设计）？先进封装技术目前又是面临怎样的难题呢（具备典型的多学科交叉集成特点，涉及了多区域、多界面、多材料体系、多尺度、多物理量、传热/传质/传动等物理过程和化学反应过程的强耦合问题；尤其在集成芯片的封装方面，大幅度地降低界面应力和芯片BGA焊点应力从而提高集成芯片的长期质量稳定性是一大难点，需要开展复杂的多尺度复合材料的热学-力学-化学耦合分析）？

5.      老师曾获得过多项计算机软件著作权，老师是怎样开始将材料研究与计算机工具相结合的呢（计算机软/硬件、人工神经网络和遗传算法等人工智能技术对我们课题组而言就是种种工具，针对具体的工业应用场景，选用合适的工具解决材料科学与工程问题是目的，我们会不断地学习新工具、按需选用工具、打造和开发工具、集成工具，越来越有经验，熟能生巧）？

6.      老师在报告中说到假如工业传感网络能十倍地增加传感节点数量（包括同一物理量在不同空间点的传感、新增不同物理量的传感和气/液/固体的同时多源同构传感），其价值能百倍地增加吗（这是我个人的预判，至今我还没有看到他人的这种判断。梅特卡夫定律是适用于光纤互联传输的，但是至今似乎没有人在光纤传感和组网上做这种判断）？能以风卷残云之势突破工业互联网产业发展的基础设施瓶颈吗（同上，这只是我个人的预判，至今我还没有看到他人的这种判断，最终只能以商业上的成功来判断我的上述说法是否正确）？我在想未来的传感器的样子不应该是以数量取胜，而是在能够完整测量必需信息的时候注重集成性，实现单节点就能够灵敏准确地测量多物理（化学）量，然后再通过多个单节点的共同测量，使信息更加完备准确，也使得传感器系统更加集成化。不过这个在具体技术层面可能有着很大的困难，所以我感觉当下的重点还是应该是怎样处理多源同构/异构传感的数据，希望老师能分享一下您对这方面的具体看法（我个人认为工业智能互联网时代必将显著地改变传感器的主流形式，使其特别适用于工业智能互联网（例如大规模自组网分布式传感、中央式智能计算和决策、基于现有的光纤传输网络，从而实现低成本），进而促进基于全光网的智能制造时代的到来。至于分立式传感器，毕竟其经历了悠久的发展，已经形成了庞大的体量和市场应用及惯性，有其特别的人才、技术和市场基础。不过，有句话：“时代淘汰你，与你无关”，拭目以待）。