飛行汽車的賽道已經打開、馬斯克高調發布了可將人類從體力勞動中解放出來的人形機器人……更智能化的產品引領的未來呼嘯而來。這得益于人工智能、大數據等新興技術的融合發展。與此同時，智能家居、自動駕駛在從最初的萌芽到即將成熟落地的過程中，似乎都不約而走向“技術融合”的道路。傳感器之間的融合讓L3以上高階自動駕駛成為可能，人工智能與物聯網的融合，讓物聯網的細分應用加速落地，人工智能與傳感器的融合催生更智能化的傳感器。

跨界合作與技術融合是當前整個電子行業發展的趨勢與機遇所在，2021慕尼黑華南電子展重磅推出“跨界融合”產業關鍵詞，屆時將匯聚業界具有影響力的展商，共同展示應用相關的解決方案，與單一展品結合，激發行業創新靈感。

2021慕尼黑華南電子展

10月28-30日

深圳國際會展中心（寶安新館）

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同時，2021慕尼黑華南電子展順應產業發展趨勢重磅推出了N大關鍵詞之“無人駕駛”、“智能座艙”、“車聯網”、“充電技術”等汽車版塊產業關鍵詞，并將在展會期間圍繞未來汽車產業發展方向，為所有行業同仁打造各類精彩專題活動，如智能座艙前沿技術與應用論壇、國際電動車驅動與充電技術創新論壇、國際第三代功率半導體與碳中和時代創新論壇等，加強汽車行業產業鏈之間的交流、協作和融合。同時還有多年來極受歡迎的熱門主題展區“智慧出行科技園”，將匯聚業界具有影響力的展商，包括自動駕駛、智能網聯、車身電子、新能源汽車技術、測試技術等領域，共同展示行業前沿技術與方案。

多傳感器融合，自動駕駛發展的必由之路

隨著自動駕駛向L3及以上高階自動駕駛邁進，對前端感知的需求不斷提升。自動駕駛感知層解決方案主要有以特斯拉為代表的視覺系和以Waymo為代表的雷達系。視覺系解決方案主要以攝像頭為主導，配合毫米波雷達、超聲波雷達等元件完成感知任務；激光雷達系解決方案以激光雷達為核心，配合攝像頭、毫米波雷達、超聲波傳感器等元件達到感知目的。

視覺路線更加考驗人工智能和機器學習能力，雷達路線在激光雷達上的成本支出較高。但兩種路線的共同點是，都需要傳感器融合，即攝像頭與激光雷達/毫米波雷達/超聲波雷達的融合。

攝像頭可以采集到車輛、行人和紅綠燈等環境信息。超聲波雷達可用于倒車預警防撞、自動泊車APA等領域。毫米波雷達具有探測距離遠、探測性能穩定、環境適用性高的特點。針對遠距小障礙物，毫米波雷達的角分辨率不夠，攝像頭對遠端的通用障礙物識別不夠，而這種場景下激光雷達就可能及時識別。但它們也有各自的局限性，攝像頭的精度容易受雨雪等惡劣天氣影響，超聲波雷達的探測結果易受溫度影響，且探測距離較短，通常只有數米。毫米波雷達在識別物體屬性，以及道路交通指示牌等方面，表現較差。激光雷達的最主要挑戰則是成本高昂、工藝復雜。

由于攝像頭、雷達本身的局限性，采用取長補短的傳感器融合方法非常必要。傳感器融合就是將多個傳感器獲取的數據、信息集中在一起綜合分析以便更加準確可靠地描述外界環境，從而提高系統決策的正確性。

多傳感器的數據融合包括多傳感器的空間融合以及時間上的同步。傳感器安裝于汽車車身的不同位置，每個傳感器定義了自己的坐標系，為了獲得被測對象的一致性描述，需將不同的坐標系轉換到統一的坐標系上。點云數據和圖像數據的空間融合模型涉及的坐標系包括世界坐標系、激光雷達坐標系、相機坐標系、圖像坐標系和像素坐標系。空間融合的主要工作是求取雷達坐標系、攝像頭坐標系、圖像物理坐標系、圖像像素坐標系之間的轉換矩陣。然而由于不同傳感器的工作頻率不同，數據采集無法同步，因此還需要根據工作頻率的關系進行多傳感器時間上的融合,通常做法是將各傳感器數據統一到掃描周期較長的一個傳感器數據上。

人工智能重新定義AIoT下半場

物聯網曾在快速發展一段時期后，又因為高度碎片應用遇到瓶頸。隨著人工智能、5G等新興技術的推動，不少業界人士認為，技術升級與融合將賦能物聯網進一步發展。

根據IoT Analytics研究，2020年全球物聯網連接數超117億個，首次超過非物聯網連接數，并在過去十年里保持著30.8%的年復合增長率，遠超總連接數的9.4%年復合增長率。（Ps:非物聯網連接主要來自人與人的通信設備，包括手機、電腦等，其中多數為智能手機）。

伴隨著物聯網連接數的高速增長，未來百億級別數量的設備聯網將產生的海量數據分析需求。人工智能通過分析、處理歷史數據和實時數據，可以對用戶習慣進行更精準地預測。而對于人工智能行業來說，至關重要的數據也只有物聯網能夠源源不斷的提供，通過物聯網持續不斷提供的海量數據可以讓人工智能不斷訓練算法。

人工智能與物聯網的融合及在實際中的應用，廣義上來講就是AIoT。人工智能與物聯網相結合，通過物聯網產生、收集海量的數據存儲于設備終端、邊緣端或者云端，再通過機器學習對數據進行智能化分析，以實現萬物數據化、萬物智聯化。

如果說AIoT的上半場更側重于硬件的品類以及數量，搭建物聯網基本應用場景，下半場就是人工智能算法與智能化的比拼，為了讓場景更完善更智能，對系統、平臺、軟件的要求越來越高。人工智能平臺、人工智能芯片的加入，推動AIoT的應用更加智能化。

以AIoT應用的主戰場之一視頻監控為例，以人臉識別技術為主的人工智能技術發揮方案了較大作用，可以大幅提高識別的準確率。在初期，人臉識別技術只有人工智能卻沒有互聯，被單點用于單一安防產品上實施布控報警、黑名單、白名單報警等基本功能，能力范圍非常受限。后來各大廠家開始致力于將人工智能與物聯網技術結合，向場景化應用推動并形成完整的解決方案。

集成人工智能，讓傳感器智能化走向快車道

傳感器的賽道內卷非常嚴重，除了要求更精準、更小尺寸，更低功耗，更高集成度?，F在正在朝著集成人工智能的方向發展。

傳感器行業龍頭企業博世去年底率先發布集成人工智能的自學習運動傳感器BHI260AP，該傳感器使可穿戴和耳穿戴設備制造商能夠通過傳感器中的自學習人工智能軟件，提供高度個性化的健身追蹤。它能識別和適應各種動作，并學習任何基于重復、循環動作的新健身活動。由于人工智能在傳感器內部運行，即終端人工智能，因此無需連接到云端，甚至無需智能手機。這樣可以保持數據的私密性，既能夠持續追蹤和分析活動，又無需連接互聯網或與手機綁定。終端人工智能還可最大限度降低延遲和功耗，這意味著用戶可以在設備上獲得快速、實時的反饋并延長充電間隔。

事實上，以深度學習為基礎的新一代人工智能技術，由于其本身非常依賴于行業數據，與數據源頭——傳感器行業有著天然的連接。

人工智能可以為從各種傳感器傳輸出來的大量數據流，提供詳細而精確的分析，從而識別各種活動模式，比如識別行走、跑步、坐姿、睡眠、游泳等姿勢，從而提供交互式理解和進行智能預測。

在這個智能化的時代，各種技術的交叉融合無處不在。區塊鏈和物聯網碰撞，誕生了“物鏈網”，旨在通過提升分布式數據的安全性、可靠性、可追溯性，來提升信息的流通性，以及讓價值有序的在人與人、物與物、人與物之間的流動。由于邊緣計算解決了在邊緣資源中云計算應用的應用問題，成為了云計算在未來發展中的重要支撐，邊緣計算與云計算勢必彼此融合，生成邊云協同。還有什么技術融合的案例，歡迎來評論區暢所欲言。

2021慕尼黑華南電子展

-      2021年10月28-30日

-      深圳國際會展中心（寶安新館）

2021華南國際智能制造、先進電子及激光技術博覽會旗下成員展（LEAP Expo）——慕尼黑華南電子展(electronica South China)立足粵港澳大灣區，輻射華南、西南及東南亞市場，將以“融合創新”為主題，聚焦5G、物聯網、汽車、碳中和、第三代半導體、工業自動化、機器視覺、可穿戴、消費電子、智能家居等熱門技術應用，匯聚國內外知名企業，吸引行業優質買家及精英，為蓬勃發展的華南地區電子產業帶來創新與活力，為經濟復蘇獻力。

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關于electronica、productronica和全球電子展網絡

electronica是世界知名的電子元器件和組件展覽會。productronica是世界知名的電子生產設備展覽會。兩展分別于單雙年在德國慕尼黑輪流舉辦。慕尼黑博覽集團全球電子展網絡包含了全球的一系列電子展覽會，包括electronica、productronica、electronicIndia、electronicAsia、electronica China、productronica China和electronicAmericas。這些展會基于慕尼黑本土展覽會的經驗，展示了契合于當地市場需求的內容。 

慕尼黑博覽集團

慕尼黑博覽集團作為知名的全球性展覽公司，擁有50余個品牌博覽會，涉及資本產品、消費品和高新科技三大領域。集團每年在慕尼黑展覽中心、慕尼黑國際會議中心、慕尼黑會展與采購中心舉辦逾200場展會，共吸引5萬余家參展商及300余萬名觀眾齊聚現場。慕尼黑博覽集團及旗下子公司的各類專業博覽會遍及中國、印度、巴西、俄羅斯、土耳其、南非、尼日利亞、越南和伊朗。此外，集團的業務網絡覆蓋全球，不僅在歐洲、亞洲、非洲及南美洲擁有數家子公司，還在全球100余個國家和地區設有70多個海外業務代表處。

集團舉辦的國際展會均獲得FKM資格認證，即：展商數、觀眾數和展會面積均達到展會統計自主監管團體FKM的統一標準并通過其獨立審核。同時，慕尼黑博覽集團也在可持續發展領域中有著非凡表現：集團先行獲得了由官方技術認證機構TüV SüD授予的節能證書。更多信息：www.messe-muenchen.de.