飞行车的轨道已经开启，马斯克发布了可以将人类从体力劳动中解放出来的人形机器人helliphellip更多智能产品引领的未来即将到来这得益于人工智能，大数据等新技术的融合发展与此同时，智能家居和自动驾驶似乎正在从最初的萌芽走向即将到来的成熟技术集成这条路传感器之间的融合使得L3以上的高阶自动驾驶成为可能人工智能与物联网的融合加速了物联网的应用人工智能与传感器的融合催生了更多的智能传感器

跨界合作，技术融合是整个电子行业发展的趋势和机遇2021年慕尼黑华南电子展推出跨境行业关键词:届时将聚集行业内有影响力的展商，共同展示应用相关解决方案，结合单个展品激发行业创新灵感

2021慕尼黑华南电子展。

10月28—30日。

深圳国际会展中心

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同时，2021慕尼黑华南电子展推出了符合行业发展趋势的N个关键词无人驾驶，智能座舱，车联网，充电技术以及汽车领域的其他关键词，展会期间，我们将聚焦汽车行业未来发展方向，为各行业同仁打造各种精彩纷呈的专场活动，如智能座舱前沿技术与应用论坛，电动汽车驱动与充电技术国际创新论坛，第三代功率半导体与碳中和时代国际创新论坛等从而加强汽车行业产业链之间的交流，合作和融合同时，还有一个热门主题展区智慧出行科技园，将汇聚行业内有影响力的展商，包括自动驾驶，智能网联，车身电子，新能源汽车技术，测试技术等领域，共同展示行业前沿技术和解决方案

多传感器融合，自主驾驶发展的必由之路。

伴随着自动驾驶向L3和更高阶的自动驾驶迈进，对前端感知的需求越来越大自动驾驶感知层解决方案主要包括以特斯拉为代表的视觉系统和以Waymo为代表的雷达系统视觉系统解决方案主要以摄像头为主导，配合毫米波雷达，超声波雷达等组件完成感知任务，激光雷达系统解决方案以激光雷达为核心，配合摄像头，毫米波雷达，超声波传感器等组件，达到感知目的

视觉更考验人工智能和机器学习能力，在激光雷达上走雷达路线的成本更高但这两条路线的共同点是都需要传感器融合，即摄像头与激光雷达/毫米波雷达/超声波雷达的融合

摄像头可以采集车辆，行人，红绿灯等环境信息超声波雷达可用于倒车预警和防撞，自动泊车自动配药等领域毫米波雷达具有探测距离远，探测性能稳定，环境适用性强的特点对于远处的小障碍物，毫米波雷达的角分辨率不够，摄像头也不足以识别远处的一般障碍物在这种场景下，激光雷达可以及时识别它们但是它们也有自己的局限性相机的精度很容易受到雨雪等恶劣天气的影响超声波雷达的探测结果易受温度影响，探测距离短，通常只有几米毫米波雷达在识别物体属性和道路交通标志方面表现不佳激光雷达面临的主要挑战是成本高，工艺复杂

由于相机和雷达的限制，有必要采用相互学习优势的传感器融合方法。传感器融合是将多个传感器获得的数据和信息进行综合分析

多传感器数据融合包括多传感器的空间融合和时间同步传感器安装在车身的不同位置，每个传感器定义自己的坐标系为了获得被测对象的一致描述，需要将不同的坐标系转换成统一的坐标系云数据与图像数据空间融合模型涉及的坐标系包括世界坐标系，激光雷达坐标系，相机坐标系，图像坐标系和像素坐标系空间融合的主要任务是获取雷达坐标系，相机坐标系，图像物理坐标系和图像像素坐标系之间的变换矩阵但由于不同传感器的工作频率不同，数据采集无法同步，需要根据工作频率的关系及时融合多个传感器通常每个传感器的数据统一为一个扫描周期长的传感器的数据

人工智能重新定义了AIoT的后半部分。

经过一段时间的快速发展，物联网因应用高度碎片化而遭遇瓶颈伴随着人工智能，5G等新技术的推动，不少业内人士认为，技术升级和融合将使物联网进一步发展

IoT Analytics数据显示，2020年全球物联网连接数突破117亿，首次超过非物联网连接数，近十年保持30.8%的复合年增长率，远超连接总数9.4%的复合年增长率

伴随着物联网连接数的快速增长，未来数百亿台设备的联网将产生海量的数据分析需求人工智能通过对历史数据和实时数据的分析处理，可以更准确地预测用户习惯对于人工智能行业来说，只有物联网才能持续提供至关重要的数据，而物联网持续提供的海量数据可以让人工智能持续训练算法

人工智能与物联网的融合及其在实践中的应用是广义上的AIoT人工智能与物联网相结合，通过物联网产生和收集海量数据，存储在设备终端，边缘或云端，再通过机器学习对数据进行智能分析，实现万物数据化，万物智能化

如果说上半年AIoT更注重硬件的品类和数量，搭建物联网的基础应用场景，那么下半年就是人工智能算法与智能的竞争为了让场景更加完善和智能化，对系统，平台和软件的要求越来越高

人工智能平台，人工智能芯片的加入，推动AIoT的应用更加智能化

以AIoT应用的主战场之一视频监控为例，以人脸识别技术为主的人工智能技术发挥方案了较大作用，可以大幅提高识别的准确率在初期，人脸识别技术只有人工智能却没有互联，被单点用于单一安防产品上实施布控报警，黑名单，白名单报警等基本功能，能力范围非常受限后来各大厂家开始致力于将人工智能与物联网技术结合，向场景化应用推动并形成完整的解决方案

集成人工智能，让传感器智能化走向快车道

传感器的赛道内卷非常严重，除了要求更精准，更小尺寸，更低功耗，更高集成度现在正在朝着集成人工智能的方向发展

传感器行业龙头企业博世去年底率先发布集成人工智能的自学习运动传感器BHI260AP，该传感器使可穿戴和耳穿戴设备制造商能够通过传感器中的自学习人工智能软件，提供高度个性化的健身追踪它能识别和适应各种动作，并学习任何基于重复，循环动作的新健身活动由于人工智能在传感器内部运行，即终端人工智能，因此无需连接到云端，甚至无需智能手机这样可以保持数据的私密性，既能够持续追踪和分析活动，又无需连接互联网或与手机绑定终端人工智能还可最大限度降低延迟和功耗，这意味着用户可以在设备上获得快速，实时的反馈并延长充电间隔

事实上，以深度学习为基础的新一代人工智能技术，由于其本身非常依赖于行业数据，与数据源头mdash，mdash，传感器行业有着天然的连接。

人工智能可以为从各种传感器传输出来的大量数据流，提供详细而精确的分析，从而识别各种活动模式，比如识别行走，跑步，坐姿，睡眠，游泳等姿势，从而提供交互式理解和进行智能预测。

在这个智能化的时代，各种技术的交叉融合无处不在区块链和物联网碰撞，诞生了，物链网，，旨在通过提升分布式数据的安全性，可靠性，可追溯性，来提升信息的流通性，以及让价值有序的在人与人，物与物，人与物之间的流动由于边缘计算解决了在边缘资源中云计算应用的应用问题，成为了云计算在未来发展中的重要支撑，边缘计算与云计算势必彼此融合，生成边云协同还有什么技术融合的案例，欢迎来评论区畅所欲言

2021慕尼黑华南电子展

—2021年10月28—30日

—深圳国际会展中心

2021华南国际智能制造，先进电子及激光技术博览会旗下成员展mdash，mdash，慕尼黑华南电子展立足粤港澳大湾区，辐射华南，西南及东南亚市场，将以，融合创新，为主题，聚焦5G，物联网，汽车，碳中和，第三代半导体，工业自动化，机器视觉，可穿戴，消费电子，智能家居等热门技术应用，汇聚国内外知名企业，吸引行业优质买家及精英，为蓬勃发展的华南地区电子产业带来创新与活力，为经济复苏献力。

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