线性度是柔性传感技术的核心测量能力，线性不足不仅增加了系统标定与数据解耦的复杂度，更直接影响到信号的物理可比性与测量可追溯性。

在公路、铁路等基础设施建设中，压实作业是决定工程耐久性的关键环节。传统压路机作业依赖操作人员经验，易出现压实不足或过度压实问题，为工程埋下安全隐患。随着智能化技术的发展，智能压路机监测系统应运而生，通过实时采集、分析作业数据，让压实质量可控可溯，成为现代工程建设的“质量卫士”。

这项技术让可穿戴设备在剧烈运动、水下等复杂环境中，依然能实现精准手势识别和机械臂控制，为虚拟现实、康复医疗、工业救援等领域打开了新大门。 直击痛点：运动干扰是手势识别的“敌人”

深圳大学物理与光电工程学院杜博文助理教授,在综合类顶刊《National Science Review》(IF=17)上发表题为“Ultrasensitive optoelectronic biosensor arrays based on twisted bilayer graphene superlattice”的研究论文,报道了一种新型超灵敏光电子生物传感器，该传感器利用扭转双层石墨烯（tBLG）的超晶格特性与等离激元共振效应，实现了无需核酸扩增的阿摩尔级生物分子检测。

在石油化工的反应釜旁、煤矿井下的通风系统中，或是风电设备的齿轮箱上，设备振动的细微异常都可能成为安全隐患的“信号弹”。尤其在存在易燃易爆气体或粉尘的危险环境中，振动超限不仅会导致设备停机，更可能引发爆炸事故。抗爆震振动传感器作为工业安全的“感知神经”，既能精准捕捉振动数据，又能抵御恶劣环境与潜在风险，成为高风险工业场景的必备装备。

在柔性传感与健康监测领域，实现宽压力范围、超高灵敏度与长期信号稳定性一直是技术难点。传统传感器在高负载下易出现结构硬化与信号漂移，限制了其在动态生物力学监测中的可靠应用。尽管已有研究通过微结构或梯度设计提升性能，但多数仍面临制备复杂、界面不稳定或反应不均等挑战。