从离散器件到自维持边缘微系统，MEMS 传感器正沿着三条主线迭代：能量自维持、柔性可共形、AI 片上推理。新加坡国立大学 Chengkuo Lee 团队在《Advanced Materials》的综述系统梳理了这一演进过程，并给出可落地的技术路径。
红外与太赫兹波段的光子学技术首先在灵敏度上取得突破。采用超表面完美吸收体，可将电磁场局域在亚波长尺度，解决传统红外传感器受比尔-朗伯定律限制的弱点；结合卷积神经网络，对甲醇-乙醇混合物的识别准确率可达 100%，CO₂ 检测下限降至亚 ppm。石墨烯-超表面耦合的中红外探测器在室温下将响应度提高三个数量级，MEMS 静电驱动的像素化太赫兹超表面则实现 4 个离散状态的频率与相位调制，为 6G 通信和自由空间光编码提供了可量产的核心器件。
能量收集技术从早期的窄频静电、电磁式微 harvester 演进到宽频压电与摩擦电混合体系。非线性刚度压电 harvester 将有效带宽扩展到 17 Hz，可覆盖人体步态与机械振动的主要频段；4 cm×4 cm 纺织基 TENG 在低频拍打条件下输出 3.26 mW 峰值功率，已可直接驱动低功耗蓝牙 SoC。水-空气界面 TENG 实现了海水波能量 128 V 连续输出，为离岸传感器节点提供免维护电源。柔性水凝胶、PEDOT:PSS 涂层织物等生物兼容材料进一步把能量收集器做成可拉伸电子皮肤，实现 0–40 kPa 压力与 0–80 ℃ 温度同步检测，物体识别准确率 98.45%，且在 1000 次 30 % 拉伸循环后性能衰减小于 5 %。
AI 的引入使传感器不再只是数据输出端。AlN-Si 双层光子集成回路在同一芯片上完成光谱预处理、手势分类与通信调制，推理延迟低于 10 ns，单次操作能耗 0.34 pJ。1D-CNN 与柔性 TENG 阵列结合，实现 95 % 手语识别与 93.5 % 用户身份确认；光子贝叶斯神经网络利用概率权重采样，在数据稀缺的边缘环境中仍保持 98 % MNIST 分类准确率，并具备异常样本检测能力。
应用层面，柔性神经探针与自供电刺激器已进入动物实验阶段：可溶解麦芽糖涂层探针将植入损伤降至传统金属针的 1/3，TENG 驱动的盆腔神经刺激器在大鼠模型中恢复膀胱功能，无需外接电池。植物可穿戴传感器通过 85 % 透光率的 PEDOT:PSS/PDMS 有机皮肤实时监测叶片含水量，结合生成式 AI 将脱水预测误差降至 5 %；水凝胶直流能量收集器在田间连续工作 56 天，验证了大规模农业部署的可行性。城市基础设施场景下，iCUPE 三轴压电节点同时完成振动能量收集与结构健康诊断，输出功率 61.4 μW，足以维持 GPS 与安全警报的长期运行。
面向未来，产业界需重点突破四合一单片集成、极端环境可靠性、能量中性验证标准以及 CMOS 兼容量产。任何新材料或新结构在进入流片前，都必须经过多物理场耦合验证。
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