當然可以，原理是不同的味道的分子遇到某些分子產生反應產生電荷流動，也是模仿昆蟲的一種仿生技術。目前應用還比較侷限，固定的某些味道，比如某些臭味的分子。

氣味感測器是真實性的存在，只是技術還不夠成熟

由於氣體的種類是極其繁多的，不同氣體可能有著不同味道，也可能是相似的味道，要實現氣味的準確檢測並不容易。其實很多研發、生產感測器的公司都有在研究氣味感測器的。像很多技術已經成熟的酒精感測、二氧化碳感測器、一氧化碳感測器等，也算是氣味感測器一種，只是它只檢測單一種類的氣體，而且氣體的味道也不是我們的人類的味覺能夠識別的。但原理是一樣的，只要我們設計出可以針對多種有味道的氣體感測器，就可以透過演算法判斷出味道了。很多市面上已經有的空氣質量感測器、異味感測器就可以對多種氣體有明顯的反應。

氣味感測器的應用的確非常廣泛，透過氣味感測器，我們可以判斷出空氣是否受到汙染，可以判斷食物是否變質等等，還可以整合到仿生機器人中上。我覺得隨著半導體技術的不斷不展，未來科學家們一定可以發明出更多可以感知各種氣體的材料，我們可以把對各種氣體有敏感反應的材料組成一個多通道的陣列，整合在同一個感測器裡面，檢測電路採集這些通道的資料，進行演算法分析和資料庫比對，就可以判斷出當前的氣體是什麼味道了。

說不定以後我們不需要自己去試味了，先讓機器人償償，感覺味道不錯的時候，我們再上場哦。

研究氣體感測器起家的。簡單來說，不難。實際操作，難上家加難。以氣味為例，氣味就是一種或多種氣體混合物對嗅覺感知組織進行刺激並在大腦中形成的感知。我們聞味的時候，氣體與鼻腔中的嗅覺感受細胞作用產生一年，經嗅神經傳入大腦皮層進行資訊處理，最後分析出相應的氣味。

要做氣味感測器，就是要模擬這一過程，主要有三個重點，第一是把目標氣體分解為已知的單一氣體的混合物，第二要有針對每種氣體響應不同的感測器，第三是對感測資料進行分析。接下來分開說。

第一步就很難，我們人聞味的時候，不需要知道目標氣體的具體成分，聞臭味，臭就行了，不管他因為啥臭。但在做模擬時，因為要根據氣體成分選擇具有差異化響應的感測器，所以必須知道氣體成分。但複雜氣體的成分分析，就是一件非常難的事，漏掉一種成分，都可能造成結論的巨大偏差。

第二步相對簡單，只要確定氣體，總能找到相應的感測器，無非是方法和靈敏度等具體引數問題。但這裡也面臨一個困難，就是不能只用一個感測器，需要很多不同的感測器組成陣列，才能保證結果的精準度。如果感測器種類和個數不夠，很難檢測出氣體種類和濃度比例的變化。我們人大約有500萬個嗅覺細胞，而如果做整合氣體感測器，別說500萬，500個都無法想象。

第三步也是最難的一步，資訊處理。大腦可以同很容易處理500萬細胞反饋的資訊，而對於電腦，運算簡單，演算法非常難。我曾經用過一些傳統的方法，比如主元分析法等，效果很差。最有希望的現在計算機領域的研究熱點:人工神經網路。但我很難接觸到特別前沿的演算法，只能用一些相對成熟的，可能是我訓練樣本不太多的原因，效果也只是呵呵。

現在新聞裡出現的一些仿生嗅覺感測器的報道，都是在吹牛。感測器大多隻有七八種，有的數量有上百個，型別卻只有三四種，無非是吹起來更理直氣壯一些，當然這幾年也包括我。這個方向做了5年，論文發了幾十篇，最後還是選擇放棄了。真要想做，攤子太大，沒點硬資本根本撐不住。說完嗅覺，味覺也是如此，味覺就是化學物質刺激舌頭上味覺細胞組成的味蕾，具體原理和味覺類似。由於味覺通常在液體環境中實現，味覺模擬甚至比嗅覺更難。

你好，這個問題很有意思。隨著物聯網技術的飛速發展，感測器技術逐漸應用到我們的生活中。實際上，氣味感測器和味道感測器已經被科學家發明出來，並在食品、醫藥、環境監控等行業得到應用。

氣味感測器的前身是氣體感測器，氣體感測器主要原理是將氣體的壓力轉換為對應的電訊號，在火災預警中使用廣泛。氣味感測器比氣體感測器要複雜很多，是科學家對嗅覺識別過程的深入研究，是透過模擬動物嗅覺器官來識別氣味的感測系統，也稱為“電子鼻”。

2004 年諾貝爾生理學或醫學獎得主美國的理查德．阿克塞爾（RichardAxel）和琳達．巴克（Linda B．Buck）透過一系列的開創性研究闡明瞭我們的嗅覺系統是如何工作的．為氣味識別奠定了基礎。很多科技公司開始將注意力轉移到神秘的嗅覺體驗上，紛紛投入電子鼻的研發。例如日本氣味感測器開發商Aroma Bit旗下的一家子公司開發了一種可嵌入智慧手機的氣味感測器，在1平方毫米的晶片上實現了與狗鼻相當的超高解析度。

另外關於味道感測器，這個還真有，俗稱電子舌頭，目前著名的科技公司IBM就開發了一款基於人工智慧的的“電子舌頭”——Hypertaste，它可以快速識別液體的味道。

可見，在這個科技飛速發展的時代，大概只有我們想不到的，幾乎沒有什麼是實現不了的了。