该传感器尺寸大致与一枚晶体管相当。

Digid 公司设计出全球最小商用传感器，尺寸小到可集成在皮下注射针头顶端，或是力感应手术刀的刀刃边缘，并且已经实现商业化。

图 1：Digid 的纳米级传感方案可实现力感应末端执行器，例如应用于机器人辅助手术。

全球最小的商用传感器

Digid 首席技术官 Konstantin Kloppstech 博士表示：" 该传感器可微型化至 10×10 纳米见方，尺寸大致与一枚晶体管相当。" Digid 成立于 2019 年，产能已从每周生产 5 枚传感器，提升至计划 202 年交付 240 万枚，并将向半导体厂商进行技术授权。据 Kloppstech 介绍，截至 2025 年，公司已累计生产超过 100 万枚传感器。

纳米级传感器技术应用前景广阔，可让金属、聚合物、陶瓷、半导体等各类材料实现 " 智能化 "，目前该公司已 " 与德国一家大型 MEMS 供应商展开合作，将 Digid 温度传感器用于电力电子领域 "。

图 2：Digid 的全线产品。

100mV 驱动，输出等效温度电压信号

该公司研发出一种可将传统惠斯通电桥应变计电路微型化的方案。应变计可在弹性极限内将机械形变（拉伸或压缩）转化为成比例的电阻或电压变化，且本身具备温度补偿特性。Digid 还利用其纳米温度传感器搭建出惠斯通电桥，可直接输出电压信号而非电阻值。换言之，通过该技术，只需将这种纳米惠斯通电桥阵列嵌入材料，就能制成具备温度或力感应特性的智能材料。

图 3：集成在指尖大小区域的完整惠斯通电桥电路。

据 Kloppstech 介绍，该传感器特性与负温度系数（NTC）热敏电阻类似，温度升高时电阻下降，" 但与普通 NTC 仅做电阻率测量不同，我们可直接输出等效温度的电压信号 "。传统 NTC 传感器需要工程师处理非线性校准曲线并进行补偿，而 Digid 的 NTC 传感器线性区间更宽，补偿需求更低，这也是其与同类技术的核心差异。基于二极管的传感器、环形振荡器、电阻温度探测器（RTD）以及常规 NTC 热敏电阻，均需要不同形式的补偿（如调整传感器尺寸或软件校准），这类数字处理开销会降低测量精度与准确度。

" 我们驱动传感器的电压通常远低于 1 伏，多数场景下 100 毫伏即可正常工作。" 此外，该温度传感器灵敏度可达每开尔文 100 毫伏（mV/K），远高于热电偶标准的微伏每开尔文（µV/K）水平，单位温度变化对应的输出电压更高。

该公司还可通过制造工艺调整传感器的标称电阻率（R ₂₅）与电阻温度系数（TCR），TCR 可从标称每开尔文 1% 调节至 1.8%。TCR 可调意味着单位温度变化对应的电压摆幅可灵活设定，主要适配后端信号处理需求。

调整 R ₂₅可让物理导线或引脚与传感器连接产生的接触电阻（寄生电阻）影响降至可忽略水平。例如，客户焊点会给传感器带来 2 欧姆的固定电阻，但若将 R ₂₅调整至千欧级别，接触电阻带来的影响就只是测量噪声，而非测量误差。这一特性让传感器精度不再依赖装配精度。Kloppstech 表示：" 这让我们的客户在电极与触点工艺上可以更宽松，从而降低制造成本。"

综上，微型化传感器的核心优势在于数字处理开销低、体积极小，可直接嵌入待测基材表面，实现实时、高精度原位测量，响应时间低至毫秒级。

电力电子领域的温度传感

Kloppstech 提到，该传感器一项重要的新兴电力应用是数据中心芯片嵌入式热传感：" 传感器可输出等效温度电压信号，且恰好能在 CPU、GPU 通用的低电压下工作。"

图 4：芯片级热监测，包括核心温度监测与温控型热界面材料（TIM）监测。

在下一代 800V "AI 工厂 " 中，为高功耗数据中心 xPU（GPU、CPU、NPU 等）供电是最核心的电力难题之一。随着核心电压降至 1 伏以下，电流可攀升至 2000 安培以上。围绕高效供电与有效散热，一整套配套生态正在形成。加之 AI 负载对瞬态电流要求极高（可达 100A/µs），且需要低纹波、低噪声电源轨，进一步提升了设计难度。

处理器发热量大，热传感对热管理至关重要。与供电设计同理，传感器越靠近处理器，越有利于提升电源效率、缓解热节流。这一复杂问题长期制约芯片吞吐量，导致大量处理器性能无法释放。Kloppstech 表示：" 行业数据显示，在移动设备等场景中，热节流会造成 20% 至 30% 的算力损失。"

处理器集成度高、机柜空间有限，对小尺寸方案提出硬性要求。" 行业理想状态是能监测所有核心，但目前仍缺少合适的微型温度传感器。即便二极管传感器，在 GPU 高集成度场景下也难以适配。" 他认为，借助 Digid 的传感器技术，企业可实现芯片级负载均衡，而非盲目过度散热：" 一块 GPU 可包含数万个核心，理想情况下需要对每个核心做负载均衡，但如果温度传感器尺寸相当于 6000 个核心，这一切都无从谈起。"

Digid 认为，其技术平台可支撑热感知调度，精准建模多核处理器中所有核心的热行为，即便芯片核心密度持续提升也能适配。" 高精度传感器可带来约 3 ℃的热裕量提升，在不增加成本与妥协的前提下，算力可提升约 20%。" 他同时提到该技术对散热的影响：" 目前数据中心约 10% 的能耗用于散热，具备可观的节能空间。"

Kloppstech 补充道：" 芯片行业普遍使用二极管作为温度传感器，但实现起来十分繁琐，还需要做大量补偿。" 该公司已开展实验，在 1.4×1.4 平方毫米区域内为 CPU、GPU 集成 265 个温度传感器阵列，构建高精度实时热分布图，用于监测芯片负载均衡。" 数据中心运营商希望淘汰传统技术，因为它们占用了过多宝贵的芯片面积。"

该技术还可融入芯片版图设计流程。事实上，Digid 正积极与企业合作，推动其半导体兼容工艺在客户洁净车间落地。" 这是我们当前的工作方向，但落地周期较长。"Kloppstech 表示，公司正向晶圆代工厂或光刻设备厂商（如 IMEC、ASML、台积电）提供相关工艺方案。

该公司还开发了多款集成温度传感器的热界面材料（TIM）方案，可监测芯片与散热器之间的热传递。" 芯片全流程热监测是我们的重要市场，有助于降低数据中心总体拥有成本。"

这项技术应用范围极广，目前已获得数据中心、汽车、医疗等领域客户的认可。据 Kloppstech 透露，公司 A 轮融资已结束，2026 年将启动 B 轮融资。目前团队面临的挑战之一，是挖掘这项技术全部的潜在终端应用场景。