MEMS传感器起始于汽车和工业，但这十年真正推波助澜的是消费类电子。如今，MEMS的下一波浪潮有望重新回到汽车和工业。因为，相比起消费电子市场很大但会很快退潮的特点，工业应用需求更强，生命周期也更长。
汽车应用里，汽车导航通常用GPS，MEMS惯性传感器作为辅助测量，以覆盖GPS的盲区。因此MEMS传感器就要有高精度，通常整个系统的精度要达到“米”级，也就是至少车辆、行人在你自己看得到的地方。这个米的级别并不是一个时间点，是累积的，因为传感器的挑战是参数会随着温度、时间而漂移，有很多参数影响它。自动驾驶对精度的要求更高，目前客户要求精度要在20厘米以内。
既然精度这么重要，那么MEMS传感器提高精度的方法有哪些呢？
从传感器原理来看，通常采用著名的传感器精度衡量方法——阿伦方差（AVAR）。但做传感器产品时有一些物理的局限性不可规避。例如MEMS传感器里一部分是机械结构，它会老化，且会随着温度和时间会有变化。这些参数解释成电子的术语就是背景噪声、白噪声或者不稳定、随机的抖动。其控制方法要用生产或者矫正的方法来做。
噪声
噪声包括本身机械结构产生的噪声，还有闪变噪声和高频噪声。高频噪声是传感器在应用时的数字输出，在任何电子线路里会有电磁耦合现象。因此在处理时，传感器厂商要有足够的经验帮助客户在算法上规避或抑制、消除掉这些噪声。
稳定性
时间的稳定性毋庸置疑是解决老化，例如今天输入1出来100%，明天输入1出来99%，就要控制输入稳定性。温度的稳定性，指产品特性在0℃和50℃时肯定不一样，你要尽量在设计中消除和平衡温度的影响。重复测试的稳定性，数据线路中输入1输出0，如果达不到0就是错。
误差
测量没有百分之百的准确，因为它是模拟的，因为内部整个链路还是模拟的，信号产生源是模拟的。因此，需要考虑偏移、灵敏度、非线性误差(NL)、交叉轴误差(CX)。
那么如何提高精度呢？这就需要改善设计和制造工艺。在MEMS器件中，设计和制程只占了20%工作量，还有80%是测试和校准。这意味着同样一个MEMS传感器，如果测试、校准做得更精细的话，它完全可以从精度只有5%提升到1%甚至更低。因为MEMS器件看起来输出的是数字，但里面是非常模拟的，甚至比模拟电路还模拟，因为里面有机械结构。在测试和校准方面采用一点测试还是三点测试、十点测试？是随时间调校还是只测一次？这些方法都会影响到精度。
实际应用中还有哪些因素会影响MEMS传感器的精度呢？
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