这家研究公司拥有数不清的“神奇象限”(magic quadrant)，将行业分析为挑战者、远见者和小众玩家等，但这个象限更像是一个神奇的分支，因为Gartner未能识别出任何挑战者或远见者。

　　根据Gartner的数据，有三家前沿企业，按顺序分别是AWS、微软和谷歌。其他几家则是利基市场参与者:阿里巴巴、甲骨文(Oracle)、IBM和腾讯(Tencent)。

   　一般情况下，力觉传感器的敏感元件是半导体应变片，常装于弹性结构的被检测处，如机器人关节处。力觉传感器的运作，就是通过这个安装在关节处的敏感元件。 

　　在这些报告中，AWS总是排在首位，Gartner在其新报告中表示，亚马逊的云“在大多数Gartner的使用案例中表现非常出色”——这也是AWS在最近抱怨未能赢得JEDI合同时吹嘘的事情之一。

  　霍尔传感器是根据霍尔效应制作的一种磁场传感器。霍尔效应是磁电效应的一种，这一现象是霍尔(A.H.Hall，1855—1938)于1879年在研究金属的导电机构时发现的。后来发现半导体、导电流体等也有这种效应，而半导体的霍尔效应比金属强得多，利用这现象制成的各种霍尔元件，广泛地应用于工业自动化技术、检测技术及信息处理等方面。霍尔效应是研究半导体材料性能的基本方法。通过霍尔效应实验测定的霍尔系数，能够判断半导体材料的导电类型、载流子浓度及载流子迁移率等重要参数。 

　　Gartner还对其他IT公司发出警告，称“AWS未来的重点是试图在向客户提供云服务的价值链中占据越来越大的份额。”

 　　如果把开关型霍尔传感器按预定位置有规律地布置在轨道上，当装在运动车辆上的永磁体经过它时，可以从测量电路上测得脉冲信号。根据脉冲信号的分布可以测出车辆的运动速度。  

　　不过，该公司也难逃批评。根据这位分析师的说法，“大量AWS产品都从OSS中受益，但AWS没有做出实质性的贡献”，这“有疏远软件开发者的风险”。

　　在非磁性材料的圆盘边上粘一块磁钢，霍尔传感器放在靠近圆盘边缘处，圆盘旋转一周，霍尔传感器就输出一个脉冲，从而可测出转数(计数器)，若接入频率计，便可测出转速。

　　该公司表示，另一个问题是，“客户仍然错误地认为AWS普遍降价;然而，这种降价并不适用于所有的服务。”

　　存储被认为是一个“自2014年以来没有经历过降价”的领域，尽管存储组件的价格大幅降低。

　　力觉传感器也能设定机器人的重复能力。如果你正在考虑使用机器人做装配任务，希望机器人能够一遍又一遍重复同样的任务。然而，装配任务很难实现自动化的原因之一，需要操作员进行力检测。通过引入FT传感器，或许可以感受到装配过程中施加的外力。  

　　排名第二的微软在最近的报告中被称赞为“在所有用例中都很强大”。

　　力觉，是指对机器人的指、肢和关节等运动中所受力的感知。力觉传感器，顾名思义就是与力量有关的传感器，是用来检测机器人自身力与外部环境之间相互作用力的传感器。

　　Gartner的研究人员认为它特别适合“扩展云和边缘”和“以微软为中心的组织”。

       根据重量的不同，力觉传感器传感器可以将不同重量的东西区分开来并且进行称重。在现实生活中，知道你的抓手里是否有正确的物体，或物体是否已经掉落，是非常有帮助的，它在你的生产流程中可以真正帮到你。力觉传感器可以很容易地实现这一点。

　　他们说他们喜欢公司的开源方式，并认为Codespaces是“第一个引人注目的云托管应用程序开发环境”，尽管它还处于测试阶段(抱歉，GitPod)。

 　　力觉传感器也能对机器人进行手动引导。大部分协作机器人都是通过使用内置FT传感器来实现手动引导的，但传统的工业机器人并没有内置这种类型的传感器。这就是为什么你的传统工业机器人需要一个FT传感器。有了它，你就可以手动引导示教机器人，而不需要使用示教器。只要一个FT传感器，就可以通过设定机器人的起点和终点，以及中间的线性轨迹，完成机器人的示教。 

　　不过，Gartner表示，Azure“在这个神奇象限中，可用区域与所有供应商区域的比率是最低的”。

　　力觉传感器检测弹性体变形程度，来间接测量或直接运算，来获取多维力、检测力和力矩，借以感知机器人指、腕和关节等在工作和运动中所受到的力，然后再根据这些力，决定机器人应该如何运动，如应采取什么姿态，以及推测对象物体的重量等。 

　　对于谷歌，Gartner表示，除了边缘计算之外，它对“每一个用例”都很强大，这是一个相当强烈的警告。

　　这种力觉传感器，可用于控制机器人手所产生的力，在进行费力的工作中以及限制性作业、协调作业等方面是有效的，特别是在镶嵌类型的装配工作中，是一种特别重要的传感器。 

　　它通过开源的Kubernetes和TensorFlow赢得了开发者的“思想共享”，并且根据Gartner的说法，“消除了GCP和Azure之间的一些关键能力差距。”

　　力觉传感器能帮助机器人进行目标定位。一些人通常认为，机器人零部件定位和定量的唯一方法是使用视觉传感器。但实际上这不是唯一的解决方案。不可否认，视觉系统是零部件定位或量化的好方式，但采用力觉传感器来寻找和检测零部件也是可行的。确定他们在X-Y平面上的位置是一回事，确定他们所处的高度又是另一回事。实际上，要做到这一点，需要一套3D视觉系统。如果是一堆物体，你不需要知道整堆物体的确切树良，只需要每次去那堆物体里找就可以了。机器人只需确定那堆物体的高度，然后不断调整其抓取高度就可以了。 

　　然而，分析师们对GCP的可用性记录并不满意。他们写道:“去年，谷歌大肆吹嘘的网络能力是造成许多GCP宕机的原因，对客户造成了毁灭性的影响。”

      传感器对于机器人的作用，相当于感官神经的存在。如果将外部传感器按功能分类，可以分为触觉传感器、力觉传感器、距离传感器等。  

　　GCP“只占谷歌总收入的一小部分”这一事实也令人担忧，大概是基于如果母公司Alphabet决定改变路线，云产品集可能不再跟上竞争对手的步伐。