核心內容：智能化力傳感器通過集成溫度補償、自校準與邊緣計算功能，實現數據實時處理與決策。關鍵技術包括：

多模態數據融合：力覺 + 視覺 + 振動信號融合，如某汽車沖壓線通過融合算法將設備故障率降低 30%。

邊緣計算架構：內置 ARM 芯片實現本地數據處理，延遲＜1ms，如 ADI OtoSense 電機傳感器通過邊緣 AI 診斷 9 種機械故障。

自適應校準：基于環境參數動態調整量程，如某鋼廠軋機傳感器在 - 40℃~+80℃溫區內精度波動＜0.5% FS。

典型案例：

預測性維護：西門子 SINUMERIK 系統通過力傳感器實時監測機床主軸負載，結合歷史數據預測刀具壽命，減少停機時間 25%。

柔性制造：UR 協作機器人搭載力控傳感器，實現 3C 產品精密裝配，力控精度達 ±0.5N，良率提升至 99.5%。

能源管理：風電齒輪箱內置力傳感器，實時監測扭矩變化，優化變槳系統控制策略，發電量提高 8%。

行業影響：騰訊云邊緣計算平臺與力傳感器結合，在智慧工廠中實現設備狀態實時監控，數據傳輸量減少 70%，推動工業 4.0 向 “零延遲” 轉型。