如今，智慧物联的应用场景已不再是“纸上谈兵”阶段，以工业应用为例，最常见的是：将实时信息转化数据，通过高速且低延时的互联网把海量数据上传云端服务器，再利用AI等技术对数据分析、归类，从而帮助管理人员更好地监测与控制生产过程中出现的问题，还可以为企业提供预测性维护。

如要实现以上监测、判断、信息处理等功能，则离不开各式各样的智能传感器。根据数据显示，目前全球传感器应用最为广泛的四大领域分别是通讯占比23%、汽车电子占比23%、医疗设备占比18%以及工业电子占比18%，工业电子中传感器在传统工业已经得到成熟应用，目前也正结合智慧物联向各行各业规模工厂推广试运行中。

但工业应用的传感器复杂程度较高，针对工业应用传感器的信号调理，信号链中所包含的电路单元以及不同传感器对应着设计信号链都皆不相同。为了解决如何面向工业应用的模拟信号链路分析等技术性问题，由贸泽电子技术创新论坛举办的——Maxim工业应用实战巡回研讨会能够帮助工程师清楚分析其中的技术难点，该活动分别在2019年1月8日东莞、1月10日武汉进行，会议期间有来自Maxim团队资深工程师进行技术演讲 。

众所周知，工业自动化是未来发展的方向，而传感器性能的优劣决定了设备自动化程度的高低。在工业应用中，工程师要时刻面对除了如何提升性能、增加功能并缩小尺寸之外，还有仔细监测温度热管理以确保安全的保护系统。

工业中常见的温度传感器技术包括集成电路 (IC) 传感器、热敏电阻、RTD 和热电偶。当然温度测量不仅要体现在测量系统或环境条件，还要确保温度敏感元件的状态，另外RTD是由铂、镍或铜等纯净材质制成的温度传感器，具有高度可预测的电阻 / 温度关系，而影响RTD 系统误差的因素就包括有RTD 容差、自发热、ADC 量化误差和基准电压;值得注意的是虽然热电偶坚固耐用且价格低廉，但它们却需要额外的温度传感器来支持 CJC。热电偶往往具有非线性特征，并且对于热电偶与电路板连接处的寄生结非常敏感。

为了针对这环节的技术难点，研讨会的特邀嘉宾会以工业应用热管理为例，介绍温度传感器的类型，其中有半导体温度传感器、RTD、热电偶等。

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