产业丨嗅觉数字化，日企将有望应用于工厂和医疗

·聚焦:人工智能、芯片等行业

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前言：

人类是通过鼻腔中的嗅觉感受器来感知气味成分的。

构成气味成分的化学物质种类繁多，而且经常是多种气味混合在一起。

由于这种复杂性，与视觉及听觉等其他五感相比，嗅觉的数字化研发比较落后。

作者| 方文图片来源|网 络

视觉、味觉、视觉均可走向数字化

气味、图像和声音一样，是可以分解为某些公式和符号的信息。

美国应用数学家香农将信息定义为[不确定性的消除]。

信息数字化主要是采样，量化，和编码，最后再还原出来。

就像颜色通过RGB三原色，再互相叠加就可以呈现几乎囊括所有人类可视的颜色。

RGB是颜色采样的标准，如果能找到建立味觉触觉嗅觉采样的标准，他们也可以进行数字化。

味觉来自味觉细胞呈递给神经系统的信号，味觉细胞和受体是有限的，产生的电信号种类也是有限的，可以对神经模拟电信号。

近年来，得益于MEMS微纳加工工艺和物联网、大数据等技术深入发展，越来越多企业切入智能嗅觉领域，通过气体传感器和数字化平台。

据调查公司Global Information预测，2026年气味数字化相关市场规模将比2020年增加5成，扩大到15亿美元。

数字嗅觉技术改变了现状

目前相关服务的实用化动向接连不断，背景原因除了捕捉分子的传感器技术取得进步之外，还在于用来分析分子的AI性能提高。

数字嗅觉技术的两大分支一个专注于不同气味的数字检测和分析，另一个专注于气味的数字传输和再创造。

这些技术有可能彻底颠覆包括香水、食品、环境以及医疗保健在内的一系列行业。

实现食品质量、人体健康、工业材料品质、空气质量等方面的监测，更好地以低成本方式替代人工，提升工作效率，推动气味数字化产业的发展。

气味数字技术就能够实现这一点，它包含了将采集到的气味进行存储、编码、传输、解码、释放的全流程，通过NFT技术能让其成为数字资产，上传到区块链后即可保存下来。

日企用嗅觉数字化动向不断

日立制作所开发出了可利用声波测量多种气味的传感器。

日立的传感器充分利用了气味分子在光的照射下发生振动的特性。

把两种润滑油装在容器里，分别靠近日立的气味传感器，就会判断出一种是正常产品，另一种是已经过期的产品。

旭化成最早将于2023年度开始提供用气味数据代替熟练工匠酿酒作业的服务。

旭化成将提供利用清酒的气味数据来辅助生产的服务。目前正与日本清酒制造商吉乃川联手推进实证实验。

旭化成在由电子电路等构成的MEMS中采用了装有多个[感应膜]的传感器。

将各个膜的变形程度转变成电信号，来分析酿酒时产生的气体的种类和浓度等多种数据。

太阳诱电力争运用自行进式气味传感器，检查工厂设备等，计划最早于2023年度实现商业化。

比如，装有传感器和摄像头的机器人可以进入设备的背面等，检测螺丝腐蚀和接线烧焦等气味。

医学AI嗅觉传感器得到应用机会

从一个人的呼气中早期发现[癌症]，日本茨城县中央医院和筑波大学正在研究，病人呼出的气味中已经发现，癌细胞会发出某种不同于正常细胞的特征性气味。

这种气味从癌细胞中释放到血液中，通过肺部转化呼出到空气中，这种气味成分是由人工智能AI嗅觉传感器捕捉到的。

患者被要求在手术当天早上，将他们的呼吸放入一个袋子里，并在手术后一周和一个月收集他们的呼吸。

当在相同的房间温度和湿度条件下采集样本时，发现有可能以80%的准确率确定病人是否患有肺癌。

肺癌筛查现在需要X射线CT，但嗅觉传感器可以轻松筛查大量人群，而且没有辐射风险。术前和术后的数据已经达到可以区分两者的程度。

气体传感器的微型化技术持续演进

新冠疫情期间，公众对空气质量传感器的需求激增，该趋势预计会一直持续。

气体传感器的检测方法横跨多个技术领域，从金属氧化物半导体（MOS）等成熟技术，到光声光谱法（PAS）等创新技术。

创新的气体传感器技术据称可以作为鼻子和大脑的数字替代品，能够客观地量化气味，使得嗅觉数字化。

当前气体传感器产品主要围绕在单一气体感知的传感器或传感器模块上。

其中，国产厂家占整体市场规模5%，头部集中率较低，中高端气体传感器主要为国外厂商垄断。

现有市场单一传感器难以满足人工嗅觉传感及未来气味数字化技术的实际应用需求。

结尾：

在虚拟技术和人工智能的支持下，迅速崛起的数字嗅觉技术将支持多种用途，以改善人类生活、工作成果、产品质量，在食品、汽车维修、医疗保健和环境等不同领域。

在工厂、医疗健康和环境安全上，对于气体传感器的社会需求上会持续升级。

虽然气体传感器品类丰富，但是发展上一直是相对缓慢。

尤其是数字化平台方面，能够占据主要位置的企业更是寥寥无几。

部分资料参考：日经中文网：《日企将嗅觉数字化，有望应用于工厂和医疗》，参考消息：《日本企业抢占嗅觉数字化商机》，MEMS：《气体传感器技术及市场-2022版》,AI实验室：《数字气味AI嗅觉》，维科网工控：《嗅觉数字化，这种“机器鼻子”究竟有多牛？》

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