人工智能通过电子鼻与分子表征学习，将挥发性有机化合物的信号转译为可解释的气味图谱，实现识别、预测与设计。核心在于传感器稳定、标注一致与跨域泛化，并以可解释与合规部署保障落地。未来多模态与仿生传感将推动香氛、食品、环境与健康场景的规模化应用。

人工智能通过多模态传感器采集视觉、听觉、触觉与位置等数据，利用预处理与表示学习提取特征，再以融合与世界模型完成时空语义理解，最终在闭环系统中驱动规划与控制。核心在于多模态融合、时空建模与不确定性管理，并通过边缘计算降低延迟、提升鲁棒，配合合规框架保障数据隐私与安全。产业落地以场景驱动的传感器组合与分层推理为主流，未来将沿着更强多模态、更深时空、更稳边缘与更严合规的方向演进。

人工智能的感知是一个由传感器采集、深度表征、多模态融合、置信度与可解释性决策以及边缘-云工程落地共同构成的系统工程，核心在于用自监督与预训练学习稳健嵌入，以数据治理与MLOps对抗分布漂移并实现端到端闭环优化；结合Gartner与NIST的可信与风险框架，企业应将合规内建于架构，依据场景在端-云间分配负载，优先保障数据质量、校准与人机协作，从而获得稳健、低时延、可审计的多模态语义理解与长期可持续的感知能力。