センサは環境の変化をデータに変換するものです。人間に例えると、視覚、聴覚、触覚、味覚、そして嗅覚。コンピュータが環境の状態を判断するための手段がセンサになります。
センサの種類には加速度や歪みなどの機械量を測るもの、熱を測るもの、光を測るもの、電気信号や磁力を測るもの、そして化学量を測るものがあります。味覚や臭覚を測定するセンサは微量な化学成分を検出する化学量を測るセンサの一種になります。なかでも、臭覚センサは今後成長が期待される有力な候補と言われ、その応用分野は食品、医療、住宅や交通の安全確保、災害対策など幅広いのも特長です。
臭覚センサで注目されている技術がMSS（膜型表面応力センサ）です。臭いの分子によって膨らんだり縮んだりする「感応膜」のひずみを電気信号に変換することで臭いを測定する仕組みです。小型でありながら「感応膜」を変えることで多くの臭いの種類に対応できることが評価されています。
身近なセンサの例としては、スマホには磁界、加速度、ジャイロ、光度、近接などのセンサが搭載されています。最近では人や物を立体として捉えることのできる深度センサの搭載も進められています。深度センサによって対象までの正確な距離を測定することができ、顔認識やVR・AR・MRに利用されています。
また、自動車においても、ジャイロ、カメラ、ミリ波レーダーなどのセンサが使われています。こちらも最近では3D-LiDARと呼ばれる運転空間に存在する対象物までの距離を3Dで正確に把握するセンサが開発されています。この技術によってリアルタイムに3D空間の状態を把握できるため、これからの自動運転時代に必須のセンサと言われています。
この他にも土壌の養分や微気象をセンサで遠隔測定し栽培管理に活かす農業センサや、室内や屋外の大気の質をリアルタイムにモニタリングする汚染監視のための化学センサなども研究が進められています。
これらの膨大なセンサによって支えられる変革はトリリオン・センサ革命とも呼ばれ、センサによって地球規模で社会問題の解決に活用しようと構想されています。このトリリオン・センサの実現に欠かせない技術のひとつが発電です。センサとして機能するMEMS（微小電気機械システム）自体が、振動などで自ら発電することによって電源が不要になり、センサが設置できる環境が大きく広がります。
もうひとつの欠かせない技術がAIです。膨大なセンサから届くデータを解析するためには、AIを活用した学習型の処理技術が欠かせなくなるでしょう。数多くのセンサからのデータがAIによって処理され機械を自動的に制御する。ロボティクス技術にとってもセンサは無くてはならない要素と言えます。