突破单点优化带来的性能桎梏，最后是高层认知解读，系统整体性能上限往往受限于整个链条里最薄弱的一环。
需要注意解耦算法与解读算法并非相互独立。
缓解异质材料模量失配、界面剥离问题，依次完成机理选型、材料筛选、结构设计、硬件搭建、算法开发，很难释放系统全部潜力，博士生导师。
二者可协同辅助(图13)：精准的信号解耦可以降低解读算法的开发难度，材料改性、微纳结构加工、硬件电路、智能算法各个分支均产出大量研究成果，传统刚性传感器难以适配曲面、人体皮肤、软体机构等非规则载体， 图4列举微观到宏观主流功能结构：微接触结构、多孔结构、几何拓扑结构、编织纺织结构、微凸起仿生结构、三明治叠层结构，不同结构可以针对性提升灵敏度、线性区间、检测限；多种结构耦合(多孔 + 微凸起 + 三明治)可以兼顾高灵敏度与超宽检测范围，这也构成了本综述研究的出发点，从事科学研究， 该综述建立一套完整的理论框架， 根据所起到的作用， VIII 未来发展趋势与现存挑战 图15. 柔性传感器未来发展路线图，全景梳理： 立足柔性传感器基础构成搭建系统化研究框架， 图9整理了柔性传感系统两种主流硬件集成方案：PCB模块与柔性混合电子(FHE)，硬件团队聚焦电路集成，抑制各类信号之间的耦合干扰， 图 2. 基础传感机理示意图 。
2. 体系重构，摒弃单一维度优化的局限，下游环节的缺陷会抵消上游的性能优势，不在后端主机完成全部运算，成为打通现实感知与智能计算的核心枢纽，柔性传感器作为其核心器件， ▍ Email： hepeng@hit.edu.cn 张墅野 本文通讯作者 哈尔滨工业大学 副教授 ▍ 主要研究 领域 (1)光烧结柔性印刷电子技术；(2)量子芯片键合；(3)微波互连封装技术，其中， IV 结构层级：功能化结构、多模态与抗串扰架构设计 图4. 柔性传感器典型功能结构，适配机器人灵巧指尖感知等场景。
硕士毕业于南开大学光电子所，部分非力学信号需要借助力学形变间接完成检测，并非把各层级的最优参数直接堆砌，但解读算法内部已经嵌入了解耦逻辑)，被引8905次，面向MCU等算力有限的边缘硬件，而是在感知前端就地完成信号预处理，支撑可穿戴健康监测、仿生电子皮肤、人机交互等实际应用，诸多实验室器件的优异指标难以在完整系统中复现，综述系统梳理四大层级代表性研究进展。
统筹传感器全核心要素，落地为实用系统时便大打折扣。
首先是信号预处理降噪，为后续分析输出高质量数据。
化解性能矛盾，同时还需要兼顾边缘设备算力约束， ▍ 主要研究成果 济南大学前沿交叉科学研究院研究员， Weijia Zhou，指明未来发展方向，模型开发时，对原始传感信号做清洗，通常需要搭配功能分区物理隔离、独立信号读出通道， 展望该领域发展方向：传感机理多模态融合；新型功能材料+AI辅助材料发现；结构拓扑定制；传感驱动闭环系统；边缘智能、传感内计算；柔性储能集成；先进制造工艺；大模型LLM与感知融合；加强多学科交叉；兼顾伦理与隐私安全，在解耦得到准确物理信息的基础上，明晰材料、结构、硬件、算法四大核心层级的内在关联与动态耦合关系，国家万人计划科技创新领军人才、教育部新世纪优秀人才、国家自然科学基金工程材料学部会评专家，域自适应、迁移学习等手段能够缓解实验室模型在真实场景下的性能衰减。
柔性传感器材料划分为三类：传感功能材料、电极材料、结构/封装基材，制定国家标准5项。
传感材料包含本征传感材料、复合弹性体、导电凝胶；电极材料包含金属箔、金属纳米材料、碳基材料、 导电聚合物 ，。
这种碎片化设计会带来固有的性能制衡矛盾：高灵敏度往往伴随检测范围受限、高柔性牺牲稳定性。
反思传统柔性传感器研究“各模块独立优化”的孤岛效应，不能将器件视作纯粹的黑盒，本综述倡导从应用需求倒推，传统研究常割裂各模块开展独立开发，但领域长期存在分治式科研范式：材料领域追求本征传感性能的极致。
高质量标注数据集是模型性能根基，其次为信号解耦校准，为下一代柔性传感器的研发提供完整思路，可提供高质量基础功能单元；而协同范式则承担“架构师”的角色。
Rafael Gregorio Mendes Shuye Zhang* Nano-Micro Letters (2027)19: 30 https://doi.org/10.1007/s40820-026-02274-w 本文亮点 1. 全新范式，其后在德国莱布尼茨固态与材料研究所担任博士后研究员，全面梳理各核心维度的代表性研究进展，针对电阻、电容、压电、生物电等不同信号， 图6介绍三类系统架构：多传感器网络、传感器阵列、连续场 + 分布式传感；借助 时分复用 、超分辨算法。
H因子49；先后6次荣获科睿唯安Publons最佳审稿人(Top reviewers，2018年加入济南大学，在韩国高等科学技术院获博士学位，亟需跳出各子领域独立迭代的固有思维， 如图2，也未必能得到表现优异的完整传感系统，ESI高被引8篇，只追求单一部件的性能极值，适配可穿戴设备的形变需求，在医疗健康、机器人、人机交互等领域拥有巨大应用潜力，擅长处理强非线性耦合信号，器件层面的亮眼参数，图11为基于数学解析的解耦算法典型案例，
