通过多传感器的融合使用，自动驾驶系统可以得到一个更加精确的结果模型，进而提高自动驾驶系统的安全性和可靠性。如毫米波雷达能够弥补摄像头受阴雨天影响的弊端，能够识别距离比较远的障碍物，但是不能够识别障碍物的具体形状。
物联网传感器可以用于预测性维护，可在即将发生故障或需要维护时向主管发出警报提醒。这可以将制造商从被动维护的严格计划中解放出来，使正常运行时间增加，并且成本也会随着时间推移而下降。
随着物联网、大数据、智慧城市的不断深入发展，对桥梁的健康安全监测、重要结构部位的养护，都已离不开对传感器的应用。一些可靠、精确和便宜的新型传感器的开发和应用(如压力传感器、位移测量传感器、应变测量传感器、振动测量传感器等)，有力推动了桥梁健康安全监测智慧化的发展。
随着物联网的出现，制造业的数字化(工业4.0)，传统的传感器已经不能满足数字化时代的发展，它要求传感器除了具备自检、自测、自补偿的功能之外，还需要具备高精度、高可靠性、高稳定性、多功能化以及一定的数据处理能力等功能。
随着各种传感器的性能持续走高，譬如多线激光雷达、高分辨率的图像传感器等，我们对边缘计算单元尤其是GPU的需求也在持续增加。但在实现的过程中，我们还有一些物理限制没法消除，像是尺寸、重量和功耗等。
随着智能家居技术的发展，人体存在传感器已经成为其中必不可少的组件，甚至可以认为是目前智能家居系统中最重要的传感器。相比门磁传感器而言，人体存在传感器让智能家居能够更主动地进行人机交互。
