工业领域：配备机器学习功能的工业传感器可以识别特定模式，如工业机器中的异常振动，仅在必要时发送通知，帮助企业优化资源并对紧急情况做出快速反应。例如，博世的 BHI260AP 传感器，集惯性测量单元、MCU 和 AI 处理引擎于一体，采用基于机器学习的方法来解读运动数据，可高精度区分不同类型的体力活动，适用于机器人技术等工业应用。

医疗保健领域：集成 AI 的传感器可以实时监测患者的生命体征，如心率、血压等，仅在出现异常时向医生发出警报，实现远程医疗和健康管理，提高医疗效率和准确性。

智能交通领域：AI 传感器可以收集交通流量数据，实时分析并预测交通拥堵情况，帮助交通管理部门制定更有效的交通管理策略。此外，在自动驾驶汽车中，多种传感器与 AI 技术结合，实现环境感知、目标识别和决策控制，保障行车安全。

智能家居领域：AI 传感器可以替代传统的物理传感器，如温度和湿度传感器。通过使用机器学习模型来模拟这些传感器的功能，在不增加物理设备的情况下，提高系统的效率和性能。例如，智能恒温器可以学习用户的温度偏好和生活习惯，自动调节室内温度，实现节能和舒适的平衡。

环境监测领域：AI 传感器可应用于水质、空气质量等环境监测。通过收集相关数据并进行分析，及时发现环境污染问题，并采取相应的措施进行处理。例如，利用 AI 传感器监测空气质量，实时分析空气中的污染物浓度，并预测污染趋势，为环保部门提供决策支持。

安全监控领域：在公共场所或重要设施中，AI 传感器可以监控人群密度，防止过度拥挤导致的安全事故，还可以识别异常行为或潜在的安全威胁。例如，基于视频传感器和 AI 算法的监控系统，能够实时检测人员的行为动作，发现可疑行为时自动报警。

智能导盲领域：通过摄像头、激光雷达、麦克风等多类传感器的协同工作，结合 AI 算法，让导盲系统具备环境理解能力，为视障用户提供更安全、精准的导航服务。例如，眼镜上的摄像头识别障碍物，激光雷达测量距离，麦克风检测声音，然后通过 AI 算法将这些信息整合，以振动或语音的方式反馈给视障用户。