技术，作为科技领域的关键一环，正站在变革的十字路口。 传统的单一传感模式，在智能化时代的浪潮下，逐渐暴露出其局限性。它已难以满足环境认 知、精确定位以及交互体验等多方面的严格要求。在智能化的大背景下，环境认知需要更加全面、 准确的信息获取，精确定位要求更高的精度和可靠性，而交互体验则追求更加自然、流畅的感受。 单一传感模式由于其自身的局限性，无法同时兼顾这些需求。 然而，2025 年的感知技术将迎来全新的发展格局。它将在多个前沿领域展现出令人瞩目的突 破。多模态融合技术，将多种传感器的数据进行深度整合，为环境认知提供更丰富、准确的信息； 超低延迟网络技术，能够实现数据的实时传输，为远程控制和实时反馈提供有力支持；3D 空间 计算技术，将构建出逼真的三维空间模型，为虚拟现实、增强现实等领域带来全新的体验；情感 与语音识别技术，则进一步拉近了人与机器之间的距离，使交互更加自然和人性化。这些领域的 旨在利用多种类型的传感器，全面采 集来自环境的多源数据，并通过先进的数据融合算法进行深度整合，从而获得比单一传感 器更为准确和全面的环境认知。 在实际应用中，所涉及的传感器种类繁多，包括视觉传感器（如摄像头）、听觉传感 器（如麦克风）、触觉传感器、温度传感器、压力传感器甚至化学传感器等。这些传感器 各自具有独特的功能和优势，能够从不同角度获取环境信息。例如，视觉传感器可以捕捉 图像和

信 号 发 射 器 ， 数 据 信 号 传 输 给 PowerBus 硬件设备。PowerBus 硬件信号发射器包含了各种无源无线开关面板、无源 无线温度传感 器、 无源无线人体活动传感器、无源无线空气质量传感器、无源无线门窗 传感器， 这些 设备的能量来源于各种机械能以及光能， 在它们的内部安置了可以将微 弱光线、微弱机 械动力转换为电力并存储起来的器件，不需要电池、电线供电便可以工作。 布线引电过程。通过 PowerBus 硬件智能无源无线模块和光线传感模块，可以检测 人员 在夜间躺和坐的状态，来控制灯光开关及亮度。 具体在夜间人员在熟睡中起来坐 起时， 灯光可以自动开启， 考虑到人眼的接受度， 灯光会由淡亮慢慢调至全亮。 同时， PowerBus 硬件无源无线空气质量传感器和温湿度传感器，可监测室内二氧化碳含量和 湿度，以及 温度。 3）PowerBus 池的成本及对环境的污染。易安装、易拆除， 杰出的安装自由性格外适合建筑 改造项目或不易布线场合使用。 2）无源无线温度传感器 无源无线温度传感器， 通过光照吸收能量或温差变化， 为传感器提供工作能量。 产品不需电池，无需布线。安装方便。 3）无源无线人体活动传感器 自动感应是否有人存在并测量当前照度值，自动控制灯光的开关或调节灯光亮 度或控制空调的运行。将光能转换为电能，不需要电池或其它电源供电。极低

烟囱式”的实验室环 境， 2~3 个月准备周期 研发云 百万级 VM 集中管理调配， 分钟级环境准备，资源复用 率提升 2.5 倍，研发作业时 间缩短 50% 仓储 报关 运输 签单 派单  通过传感器监测，提高车辆满载率，例外费用减少 30%  通过最优化自动求解，装车预估效率由 20 分钟 ->2 分钟  通过自动表单 OCR 识别技术，效率提升 1 人天 ->1 分钟 AI 引入行政管理，带来无感知体验 关闭风机 事件记录 / 综合安防 / 人员与车辆管理 / 绿色能源 / 空间管理 / 资产管理 / 园区运营管理 / 智慧园区智能运营中心 IOC 视频云平台 规则 / 流程引擎 大数据平台 传感器接入 / 管理 门禁 视频 消防 一键报警 广播 通风 12 周界管理，将周界告警与视频子系统联动 ① 红外感应器检测到有动态行为，上报告警 视频云 管理后台 / 综合安防 / 人员与车辆管理 WEB-SERVICE 接口 ZigBee/ 小无线 /RS485/ 以太网 /Wi-Fi/ 蓝牙 轻量级物联网关 物联网平台 路由交换一体机 LED 灯 充电桩 WIFI AP 摄像头 传感器 环境传感器 远程控制 实时监控 实时调光 实时报警 GPRS/3G/LTE Ethernet 22 智能抄表解决方案 / 人脸识别 / 人员管理 / 绿色能源 / 空间管理 / 资产管理 /

展示变配电站内的环境状态（包括当前环境温度值、湿度值、水浸、烟感、开关门状态、当日温度曲线、当日湿度曲线、噪 声、局部放电、红外、 SF6 气体监测、振动和粉尘信息等）。当日温度曲线和当日湿度曲线是用多个温湿度传感器同一时刻的最 大值所描绘出的曲线，该曲线标示了最大值、最小值和平均值 配电室环境监 测 机房环境监测 视频监视 轨道机器人 环境监测 平台功能 分布式光伏监控子系统拓扑图 以提醒维护人员进行安全检查，防止因漏电引起 的火灾发生。 ARCM 电气火灾监控 故障电弧传感器对接入线路中的故障电弧 （包括故障并联电弧、故障串联电弧）进行有 效的检测，当检测到线路中存在引起火灾的故 障电弧时，可以进行现场的光报警， 并将报警 信息传输给故障电弧集中显示单元， 现控制功能，将其命名为 ALIBUS （ Acrel Lighting intelligent Bus ） ASL20 系列智能照明控制系统由开关驱 动 器、传感器、面板、触摸屏和配套上位机软 件组成。 开关驱动器、传感器、面板、触摸屏通 过 ALIBUS 智能照明总线（超六类屏蔽网线 cat6a SFTP 4*2*0.58 ）连接到 IP 协议转 换 器，与智能照明上位机软件进行通讯，再通

数据 > 智能 > 行动 > > 各种 数据源 各种 行业应用 传感器 及设备 > 按需部署及分析 微软云高级分析服务 支持任意复杂数据部署的按需分析 公有云 混合云 私有云 SQL Server ERA DATA Toolkit (CNTK) L LUIS 业务创新“智”胜 按需部署及分析 “ 云速”解决方案 微软云高级分析服务 各种 数据源 各种 行 业应用 传感器 设备 信息管理 数据工厂 数据种类 事件中心 大数据仓库 Data Lake 存储 SQL 数据 仓库 机器学习与分析 机器学习 Data Lake 分析 HDInsight

信号处理芯片及解码算法的协同优化，以提升信噪比与时空分辨率。 磁信号感知技术包括超导量子干涉仪（SQUID）和新型原子磁 力计这两类脑磁图仪（MEG）无创技术，创新方向聚焦于高通道密 度、便携化及成本优化演进，同时探索量子传感等新型磁探测技术。 光信号感知技术包括功能近红外光谱（fNIRS）无创技术，通过检 测血红蛋白浓度变化间接反映神经活动，已广泛应用于认知科学研 究。创新方向聚焦于 fNIRS 与脑电图（EEG）、MEG 干涉仪 （SQUID）阵列为主，需液氦冷却维持超导态。典型应用为进行功 能区定位，如语言区术前规划、癫痫灶定位等。面临动辄千万的高 成本，需定期补充液氦的维护复杂问题，而且受限于 SQUID 传感器技 术，无法做到设备小型化。 功能近红外脑成像技术在 1.0 时代的时间分辨率 1-10Hz，空间 分辨率约 1cm。设备形态为多通道光纤探头阵列。典型应用为认知 神经科学研究、婴幼儿脑功能评估。但该时期的设备穿透深度有限， 能够在更接近绝对零度的条件 下稳定工作，同时提高了对微弱脑磁信号的探测能力。在设备小型 化方面，微纳加工技术和先进封装工艺在 2.0 时代大幅进步，从而 使单个传感器的尺寸缩小到了毫米级别，数百甚至上千个通道的 SQUID 传感器可集成在一个芯片上，以精确地捕捉大脑不同区域的 磁场变化，为研究大脑功能提供了更详细的信息。在算法软件优化 方面，SQUID 脑磁图仪的实时信号处理能力得到提升，能在毫秒级

大算力芯片+域控制器 多传感器融合 Transformer+BEV +强化学习等 线控底盘 全新技术？ 多传感器融合 单车智能+V2X AEB+LCC+LKA+泊车 高速NOA 城市NOA Robotaxi 3W=1.5W传感器（2个激光 雷达8K+12个摄像头/5个毫 米波/12个超声波/高精度地 图7K）+1.5W域控制器（英 伟达双Orin） 1.5W=去激光雷 达+去高精度地 图，芯片+传感 器不断降本 2025年主流车企智驾策略梳理 24 ◼ 第一梯队：特斯拉/华为/小鹏/理想等车企重心优化城市无图NOA体验 ◼ 第二梯队：其他自主品牌均在加速追赶高速NOA和城市NOA。 ◼ 总体方向：传感器-智能驾驶域控制器硬件成本加速下降，大模型带来算法体验加速优化。 数据来源：东吴证券研究所预测 表：主要车企2025年智能驾驶策略预测 备注：为了方便理解，东吴汽车团队统一把城市无图领航智能 70 五、零部件格局如何变化？智能化视角 消费属性 科技属性 强 强 弱 弱 自动驾驶功能应用 （算法+数据） 电 池 四大材料 自动驾驶域控制器 AI 芯片 其他芯片 传感器（激光雷达-摄像头-毫米波） 底盘域控制器（制动+转向） 电机电控 热管理 基本内外饰 轻量化铝合金 被动安全件 车灯 智能座舱（中控+ 仪表+HUD+声学） 高压连接器 空气悬挂

解决管理流程化、范 化管控透明化为，建 立业务管理创造件。 传感 与 采集 通信 与 控制 管理 与 经营 预测 与 协同 神经传导元 知 识 与应用 哲学与审美 骨 骼 ❖ 实现对生产过程中产品、零部件等的识别与标记； ❖ 实现对产品、设备、环境等数据的采集； 二、智能改造实现路径——传感与采集 数据采集 二、智能改造实现路径——通信与控制 ❖ 实现人机互联通信、机机互联通信； 供应商 服 务 网 模型 工艺优化 制造运行管控 虚拟制造 实物制造 中航工业智 能制造生产 管理层的架 构 物料传输系统 现场控制、传感网络 制造数据准备、制造过程仿真 主生产 计 划 产品 / 过 程 / 资源 模型 三、智能化改造案例 物料 计划 自主决策 单元分配 作业调整 物料配送 质量处理 实时分析 物料计算 的规划方 法 三、智能化改造案例 • 商业模式 • 供应链 • 商业流程 • 工作设计 •IT 基础设施 • 云计算 • 大数据 • 社交媒体 产品开发 计划控制 制造技术 机床及机器人 传感器和移动装置 CPS 执行器 嵌入式系统 生产技术 及机械工 程自动化 • • • 电工电子 案例总结：智能 制造是技术和模 式集成的生态体 系 信息通信 管理及物

功能示意： 会员 功能示意： 会员 功能示意： 会员  设备管理： • 添加删除设备 • 设备运行状态查询  设备报修 : • 设备更换、报修 • 报修进度管理  设备参数 设 置 • 传感参数 设 置 • 设备预警展示 软件系统五： 能耗分析及节能系统（系统控制示意） 功能示意： 会员 功能示意： 会员 功能示意： 会员 四： 酒店营销管理系统  分体空调控制与节能 • 红外转发，支持微信 清洁机器人 云端智能清洁机器人： 自主服务适用不同地面的清洁； 高效节约人力成本，云端管控 ； 自主充电 ， 超长续航 清扫 + 吸尘 + 推尘，不留痕迹。 智能避障，行动灵活激光雷达、多传感器、多摄像头相结合，自动创建地图，完 成路径规划与避障。 云端部署，自主服务云端进行部署调度，多台 机器人 配合工作，完成任务后自动 归位。 清洁机器人 机器人增值服务： 消毒机器人 机器人提供喷雾消杀、紫外线杀毒；

要，它直接影响到系统的性能、可扩展性和维护性。整体架构可分 为数据层、服务层和表示层三大部分，每一层都承担着特定的功 能，确保分类系统的高效运作。 首先，数据层负责数据的采集、存储和预处理。多源数据将通 过数据采集模块获取，包括传感器信息、用户输入和历史记录等。 这些数据经过清洗和预处理后，将存储在高性能的数据库中，如 NoSQL 数据库以支持并行读取和写入。预处理包括数据格式转 换、缺失值处理和数据归一化等，以确保数据的统一性和有效性。 统各个组件及其相互关系的关键部分。该架构图设计为一种模块化 的结构，确保系统具有良好的可扩展性和维护性。总体架构包括数 据采集层、数据处理层、模型推理层、用户交互层，以及监控与管 理层。 在数据采集层，系统通过多种渠道（如传感器、数据库和 API）收集与流水分类相关的数据。采集的数据经过预处理，建立 合适的数据格式，并通过数据清洗去除噪声。 数据处理层负责对数据进行深入分析与特征工程，使用 AI 模 型进行训练与 大模型流水分类系统中，各模块的功能设计是实现整体 系统高效运作的关键。系统主要分为数据采集模块、数据预处理模 块、模型训练模块、模型推理模块以及结果反馈模块。以下是各个 模块的详细功能描述。 数据采集模块负责从不同源（如传感器、数据库和用户输入 等）收集相关数据。这部分需要支持多种数据格式的输入，包括但 不限于文本、图像和视频数据。同时，数据采集模块需要具备实时 数据流处理能力，以便在数据产生的瞬间将其抓取并传输至后续模