电子产品世界

7月19日，第九届EEVIA年度中国电子ICT媒体论坛暨2021产业和技术展望研讨会在深圳成功举办。会上，多位技术专家向在座的媒体分享了关于工业物联网、智能驾驶、UWB定位、无线快充等时下热门技术的发展趋势和走向。

ADI：无缝连接推动工业创新

数字化工厂可以提高资产管理效率和产能质量，减少废品率，降低成本。今年中国在“十四五”规划里着重强调了数字化转型的概念。如何进行数字化转型，迈向工业4.0呢？增强连接，连接是工业4.0第一步也是最重要的工作，有了大量的连接就可以拿到足够量的数据。

ADI中国区工业市场总监蔡振宇表示，工业连接和实时数据是智慧工厂的基础和基石，有了好的技术和基石数据，才能做到真正的数字化转型概念。未来智慧工厂离不开有线和无线的连接，会有更多的以太网概念在里面。

蔡振宇 ADI中国区工业市场总监

原先的工业连接是比较独立的，从设备到控制端，再到应用端，都有一道防火墙，没有办法跟真正的网络去连接。现在工业4.0对智慧工厂提出了新的概念：直接从智能的终端产品到智能工厂，最后连接到真正的互联网，达到IT和OT融合，把工厂数据跟现实的IT端融合；原本是垂直的网络结构，未来就可以拓展成一个平面的垂直结构。只有正真做到有线和无线的无缝连接，把设备融合在一起，才是工业互联网。TSN技术正好为无缝连接提供了可能性。TSN，时间敏感网络，是一种基于IEEE 802.1的实时以太网标准。TSN专注于时间，它可以确保信息在固定且可预测的时间内从一个点移动到另一点，保证及时交付。

目前，在工业物联网方面，无论是中高低客户都有一个共同的痛点——缺少相应的专业网络IT人员。因此，找到一个好的拍档至关重要。ADI就是可以选择的拍档之一，它有很强的工业以太网的芯片核心。在物理层，ADI可以提供千兆、百兆的芯片，如最新的10BASE-T1L的双绞线的新技术芯片。端口数的话，从单端到六端ADI都有相应的芯片。从网络速率来看，ADI可以提供10兆、100兆、千兆以太网的芯片。ADI的产品基本上兼容或支持传统主流的工业协议接口，网络安全也做的很好。ADI的工业以太网平台，可以做到从终端到云端的无缝连接。

ams OSRAM：先进光学技术赋能未来智能驾驶

光学是半导体里面比较特殊的领域，主要应用于传感、光源、可视化三方面。在汽车智能化的应用里光学技术扮演者重要角色，比如激光雷达。据艾迈斯欧司朗市场与业务发展总监金安敏介绍，光学技术在汽车领域的应用有三个方向：自动驾驶、外饰照明、内饰照明与舱内传感。

金安敏 艾迈斯欧司朗市场与业务发展总监

目前，大部分车企和系统供应商认为实现L4/L5的自动驾驶，需要激光雷达、毫米波雷达和车载摄像头三者结合使用。现在从硬件上，最后没有啃下的一块骨头，就是激光雷达。毫米波雷达和车载摄像头在新车上面已普遍安装，个数还不少，两者的成本已经降到较合理的水平。但是激光雷达至今为止，因为成本高，没有很多车会安装它。据预测，在接下来的3~5年，激光雷达将有一个进入车载的爆发期。艾迈斯欧司朗凭借领先的技术能够帮助激光雷达厂家实现激光雷达快速上车，其VCSEL阵列和驱动器可实现纯固态激光雷达高功率，低温漂，可扩展；VCSEL还支持寻址功能，点亮裸片特定区域/特定视场角；还有高功率密度的边发射激光器(EEL)，适合与MEMS和机械镜组合使用；1-4通道的单条脉冲激光（即将推出8通道）；用于光纤激光雷达的激光泵。

在外饰照明方面，矩阵式LED前照灯可提供最广视野范围和时尚样式。未来不仅是照明的作用，大灯很有可能像投影仪一样，变得智能化和数字化。艾迈斯欧司朗拥有广泛的产品组合，用于外饰照明、指示灯、传感应用的一流元器件和模组，如新产品EVIYOS 2.0可以把车头灯做成投影仪的效果，更好地实现车辆与人之间的交互。

在内饰照明与舱内传感方面，涉及到的应用很多，有交互、屏幕、投射、氛围灯等。未来车内的氛围灯会像剧院里一样酷炫，侧窗也可以作为屏幕。照明与传感结合，可以做到3D方案，将整个舱内覆盖起来，从而可准确的知道车内的每个人的状态、在做什么，然后基于人的状态调节氛围灯、空调系统。还有车内遗留物检测、人机交互、抬头显示，也需要照明和传感。艾迈斯欧司朗可以提供用于手势控制、驾驶员状态监测和车内监控的IRED、VCSEL发射器和图像传感器；用于智能内饰照明的LED，实现舒适座舱；用于显示屏亮度动态调节的环境光传感器；提升驾驶安全的驾驶员状态监控和舱内监控；用于下一代AR-HUD的边发射激光器。

NI：平台化测试方案应对无限自动驾驶测试场景

目前，自动化驾驶发展成四个趋势：一是电子电器结构，从原来的传感器、ECU，到后续都将用中央域控制器；二是相关法规不断完善，带了很多新的测试需求和挑战；三是软件定义汽车，如特斯拉OTA技术，软件的投入和测试愈发重要；四是AI和深度学习，为了不断优化ADAS的算法，需要通过真实的道路场景测试。由此可见，自动驾驶测试的复杂度日益增加，自动化测试的硬件和软件，需要不断的迭代和更新。

据NI资深汽车行业客户经理郭堉介绍，汽车以后会越来越多向消费类电子的模式去发展，随着造车新势力的不断增加，我们需要可以快速做验证的平台，最大化测试的效率。更多的测试以后会停留在软件在环的测试中，也就是汽车需要更多的仿真。就拿特斯拉来说，消费者对它的自动驾驶安全性还存有很大的疑虑，那需要到很多真实的场景不断地训练算法。如果部署很多车队，让它去跑真实的道路，要花费的成本和时间无法想象，所以我们就需要构建一个高保真度的软件测试环境，去训练AI的算法，识别目标物，从而达到避障和主动驾驶的功能。

郭堉 NI资深汽车行业客户经理

NI在今年正式宣布收购了monoDrive公司，用户可以将收集的数据通过monoDrive进行数据重构和孪生，构建高保真的测试场景。monoDrive可以还原真实的道路情况，树叶、栏杆、地面上的标志图形都能完整地复现出来；对于天气也能仿真，如雨天路面的积水情况，因为路面积水会影响发射条件，进而会影响传感器是否能完整的体现出来；路灯、垃圾筒表面的参数系数、反射系数也可以实时地表现出来，甚至日落黄昏的环境也能仿真出来。

当然，光有仿真不够，还要有真实的数据。NI的PXI平台提供了丰富的接口，摄像头接口、车载以太网等都有涵盖，可以所有传感器数据无损的保存下来。除了软件仿真，还有硬件在环仿真，测试的对象一般是ECU里面的控制部分或ECU里面的算法，需要模仿外围设备，让ECU以为连接的是真实的电机。PXI平台同样支持硬件仿真。从研发开始到最后的生产部署，NI的软硬件平台有完整工具链，工程师可以不用学习各种厂商的不同接口、不同硬件平台的操作，不用学习新的软件，就可以实现整个从研发到部署的流程。

关键词： 自动驾驶 UWB 无线快充 Armv9 ADI ams OSRAM NI Qorvo

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