随着人口老龄化进程加速及残障人士对自主生活需求的提升,独立“辅助”生活已成为社会关注的核心议题。传统辅助设备多依赖穿戴式装置或摄像头监测,存在隐私泄露风险与使用抵触情绪,难以实现全天候无感守护。毫米波传感器凭借30-300GHz的高频特性与非接触式监测优势,精准破解传统技术痛点,为独立辅助生活场景注入革新力量,重新定义了科技守护的温度与边界。
在物联网环境监测体系中,温湿度数据的精准采集与稳定传输是核心需求。数字单总线输出、可长距离串联多节点的温湿度传感芯片,凭借简化布线、低成本组网、强环境适应性等优势,正逐步取代传统多线制传感方案,广泛应用于工业控制、农业种植、仓储物流等多个领域。这类芯片通过独特的单总线协议实现数据交互,突破了传统传感设备的传输距离与节点数量限制,为大规模分布式温湿度监测提供了高效解决方案。
在智能感知领域,精度与功耗的平衡始终是技术落地的核心命题。60GHz毫米波雷达凭借其短波长带来的高分辨率优势,逐步取代传统24GHz雷达成为高精度传感的主流选择,而低功耗技术的突破更打破了其在电池供电场景中的应用限制,推动高精度传感从汽车、工业等专业领域向家居、康养、个人电子等民生场景普及。这种"高精度+低功耗"的双重特性,正在重塑智能感知的应用边界。
当前,智能网联汽车正重塑全球汽车产业格局,成为衡量国家汽车产业竞争力的核心标志。我国在这一赛道上已实现“硬指标”的技术突破与“软实力”的生态构建同步推进,形成了从核心技术到产业生态、从基础设施到政策标准的全方位发展优势,正加速迈向全球智能网联汽车产业发展的第一梯队。
当前,人工智能正以不可逆转之势全面融入工业化进程,成为重塑产业形态、变革生产方式的核心引擎。从国家战略部署到企业实践探索,从技术突破到场景落地,人工智能与工业经济的深度耦合,正推动工业化从数字化转型迈向智能化重构,为高质量发展注入强劲动能。这一融合并非偶然,而是技术革命与产业升级协同演进的历史必然,标志着全球工业发展进入新的历史阶段。
在数字化浪潮席卷全球的今天,软件开发曾长期被专业编程技能垄断,成为普通人难以触及的“技术高地”。传统开发模式下,一行行代码的编写、复杂逻辑的调试、系统漏洞的排查,不仅需要长期专业积累,更让无数怀揣创意的人望而却步。然而,无代码技术的兴起与AI的深度赋能,正彻底改写这一格局。当图形化操作取代晦涩代码,当智能算法读懂自然语言需求,开发门槛被急剧拉低,一个“人人皆可成为创造者”的时代正加速到来。
当新能源汽车的 “上半场” 竞争尘埃落定,智能网联已成为汽车产业 “下半场” 的核心赛道。2025 年上半年,我国新能源汽车产销均突破 690 万辆,同比增长超 40%,而搭载组合驾驶辅助功能的乘用车新车销量占比已超过 60%,L2 级自动驾驶渗透率更是达到 62.58%。这场以人工智能为核心驱动力的产业变革,正将汽车从单纯的交通工具重塑为高度智能的移动终端,而车内联网技术作为连接感知、决策与执行的 “神经中枢”,其升级迭代的速度与质量,直接决定着智能汽车产业的发展高度。
当我们把手放在胸口,能感受到心脏有力的搏动,却难以知晓这背后隐藏的健康密码。传统心电监测需要粘贴电极、连接导线,不仅操作繁琐,还会限制日常活动,让长期监测成为一种负担。而 BCG(Ballistocardiography,心冲击图)传感技术的出现,正彻底改变这一现状 —— 它无需接触皮肤,仅凭身体微小的振动就能捕捉心脏活动信号,让人们真正 “听见” 自己的 “心声”,为健康监测带来了革命性的突破。
随着全球能源结构向清洁化、低碳化转型,光伏发电技术凭借其可再生、零排放的特性,已成为推动可持续发展的核心力量。
在电力电子技术领域,LLC谐振变换器以其卓越的能效、低电磁干扰(EMI)和宽电压调节范围,成为中高功率应用的理想选择。尤其在消费电子、工业电源和新能源系统中,LLC谐振变换器通过软开关技术显著降低开关损耗,提升系统整体效率。
在足式机器人领域,液压驱动与电动驱动的技术路线之争从未停歇。波士顿动力Atlas以液压系统实现后空翻,特斯拉Optimus用电驱方案完成复杂搬运任务,两种技术路线在能量效率与动态响应上的差异,直接决定了机器人在军事救援、家庭服务、工业物流等场景的适用性。本文通过实测数据与工程案例,揭示两种驱动方式的核心性能边界。
在深圳某3C电子工厂的产线上,一台协作机器人正以0.5m/s的速度将精密元件嵌入电路板。当操作员的手意外进入工作区域时,机器人立即减速至0.1m/s,同时将接触力控制在150N以下——这一场景的背后,是ISO 10218-1/2与TS 15066两大标准构建的安全防护体系。随着协作机器人市场规模突破200亿美元,如何通过标准化手段平衡效率与安全,已成为制造企业数字化转型的核心命题。
在深圳湾的夜空中,数百架无人机以毫米级精度组成流动的星河,又在穿越楼宇时如鱼群般灵活避障——这场由代码编织的空中芭蕾,背后是分布式一致性算法与避障策略的深度耦合。当中国电科集团完成119架固定翼无人机集群飞行试验时,其采用的AI分布式决策算法已实现30秒内密集弹射升空、20秒内完成战术队形切换,且在电磁干扰下保持92%的编队稳定率。然而,这项突破性技术的规模化应用仍面临两大核心挑战:分布式一致性算法的收敛速度与避障策略的实时响应能力。
在机器人技术飞速发展的今天,如何让机器人在复杂多变的真实环境中做出高效决策,成为科研人员攻克的关键难题。强化学习(Reinforcement Learning, RL)凭借其“试错学习”的独特机制,为机器人赋予了自主决策的“智慧大脑”。而近端策略优化(Proximal Policy Optimization, PPO)算法与仿真到真实(Sim2Real)迁移策略的结合,更是为机器人从虚拟世界走向现实世界铺就了一条坚实道路。
仿生机器人迈向类人运动能力的进程中,关节设计始终是核心战场。当特斯拉Optimus Gen2完成单腿深蹲、宇树G1机器人演绎720度回旋踢时,其背后是工程师对扭矩密度与背隙的极致追求。这场博弈中,谐波减速器与直驱电机如同两位性格迥异的剑客,前者以柔性传动突破体积桎梏,后者以无减速链直取精度巅峰,共同书写着仿生关节的进化史诗。