7月19日，第九届EEVIA年度中国电子ICT媒体论坛暨2021产业技术展望研讨会在深圳成功举办。会上，许多技术专家与在场的媒体分享了工业物联网、智能驾驶UWB热门技术的发展趋势和趋势，如定位、无线快充等。

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AD：无缝连接促进产业创新

数字化工厂可以提高资产管理效率和产能质量，降低废品率和成本。今年，中国在十四五规划中强调了数字化转型的理念。如何进行数字化转型，走向工业4.0？加强连接是工业4.0的第一步和最重要的工作。有了大量的连接，你可以得到足够的数据。

AD中国工业市场总监蔡振宇表示，工业连接和实时数据是智能工厂的基础和基石。只有通过良好的技术和基石数据，我们才能实现真正的数字转型概念。未来，智能工厂将与有线和无线连接密不可分，以太网的概念将更多。

蔡振宇 AD中国工业市场总监

原有的工业连接相对独立，从设备到控制端，再到应用端，都有防火墙，无法连接到真正的网络。现在工业4.0提出了智能工厂的新概念：直接从智能终端产品到智能工厂，最终连接到真正的互联网，实现IT和OT整合工厂数据和现实IT端融合；原本是垂直网络结构，未来可以扩展成平面垂直结构。工业互联网只有真正实现有线与无线的无缝连接，将设备融为一体。TSN该技术为无缝连接提供了可能性。TSN，以时间敏感网络为基础IEEE 802.1实时以太网标准。TSN专注于时间，它可以确保信息在固定和可预测的时间内从一个点移动到另一个点，并确保及时交付。

目前，在工业物联网方面，中高低客户都有一个共同的痛点——缺乏相应的专业网络IT人员。因此，找到一个好的伴侣是非常重要的。AD它是可选的合作伙伴之一，具有强大的工业以太网芯片核心。在物理层，AD最新的10个芯片可以提供千兆和百兆芯片BASE-T1L双绞线新技术芯片。端口数，从单端到六端AD都有相应的芯片。从网络速率来看，AD可提供10兆、100兆、千兆以太网芯片。AD产品基本兼容或支持传统主流工业协议界面，网络安全性也很好。AD工业以太网平台可实现从终端到云的无缝连接。

ams OSRAM：先进的光学技术赋能未来智能驾驶

光学是半导体中的一个特殊领域，主要用于传感、光源和可视化。光学技术在汽车智能应用中发挥着重要作用，如激光雷达。据爱迈斯欧司朗市场和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、外部照明、内部照明和内部传感。

金安敏 市场和业务发展总监

目前，大多数汽车公司和系统供应商认为这是实现的L4/L5自动驾驶需要激光雷达、毫米波雷达和车载摄像头。现在从硬件上看，最后一块骨头是激光雷达。毫米波雷达和车载摄像头已经广泛安装在新车上，数量相当多，两者的成本已经降到了更合理的水平。但到目前为止，由于成本高，没有多少汽车会安装激光雷达。在接下来的3~5年里，激光雷达将进入车载爆发期。凭借领先的技术，艾迈斯欧司朗可以帮助激光雷达制造商快速上车。VCSEL纯阵列和驱动器AD中国高功率固态激光雷达，低温漂浮，可扩展；VCSEL还支持寻址功能，点亮裸片特定区域/特定视角；还有高功率密度边发射激光器(EEL)，适合与MEMS结合机械镜使用；1-4通道单脉冲激光(即将推出8通道)；用于光纤激光雷达的激光泵。

在外部照明方面，矩阵式LED前照灯可提供最广阔的视野和时尚风格。未来不仅仅是照明，大灯很可能像投影仪一样智能化、数字化。艾迈斯欧司朗拥有广泛的一流元器件和模块，用于外部照明、指示灯和传感应用，如新产品EVIYOS 2.将车头灯作为投影仪，更好地实现车与人之间的交互。

在室内照明和舱内传感方面，涉及交互、屏幕、投影、氛围灯等多种应用。未来车内的氛围灯会和剧院一样酷，侧窗也可以当屏幕。照明与传感相结合，可达3D方案覆盖整个舱，准确了解车内每个人的状态和做什么，然后根据人的状态调整氛围灯和空调系统。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。艾迈斯欧司朗可提供手势控制、驾驶员状态监控和车内监控IRED、VCSEL发射器和图像传感器；智能内饰照明LED，实现舒适驾驶舱；用于动态调节显示亮度的环境光传感器；改善驾驶安全的驾驶员状态监控和舱内监控；用于下一代AR-HUD边发射激光器。

NI：平台测试方案应对无限自动驾驶测试场景

目前，自动驾驶已经发展成为电子电气结构的四大趋势，从原来的传感器，ECU，中央域控制器将域控制器；第二，相关法律法规不断完善，带来了许多新的测试需求和挑战；第三，软件定义汽车，如特斯拉OTA技术、软件投资和测试越来越重要；第四，AI为了不断优化断优化ADAS该算法需要通过真实的道路场景进行测试。由此可见，自动驾驶测试的复杂性日益增加，自动化测试的硬件和软件需要不断迭代和更新。

据NI高级汽车行业客户经理郭宇表示，未来汽车将越来越发展到消费电子模式。随着汽车制造新力量的增加，我们需要一个能够快速验证的平台，以最大限度地提高测试效率。更多的测试将停留在软件的环测试中，即汽车需要更多的模拟。以特斯拉为例，消费者对其自动驾驶安全性仍有很大疑问，需要在许多真实场景中不断训练算法。如果部署了很多团队，让它跑真正的路，成本和时间是无法想象的，所以我们需要建立一个高保真度的软件测试环境来训练AI实现避障和主动驾驶功能的算法，识别目标对象。

郭堉 NI资深汽车行业客户经理

NI今年正式宣布收购monoDrive用户可以通过公司收集数据monoDrive重构数据和双胞胎，构建高保真测试场景。monoDrive它可以恢复真实的道路状况，叶子、栏杆和地面上的标志和图形可以完全复制；天气也可以模拟，如雨天路面积水，因为路面积水会影响发射条件，进而影响传感器是否能完全反映；路灯和垃圾桶表面的参数系数和反射系数也可以实时显示，甚至日落和黄昏的环境也可以模拟。

当然，光有模拟是不够的，还有真实的数据。NI的PXI该平台提供了丰富的接口，包括摄像头接口和车载以太网，可以无损保存所有传感器数据。除了软件仿真，还有硬件在环仿真。测试对象通常是ECU内部控制部分或ECU里面的算法，需要模仿外围设备，让ECU认为连接是真正的电机。PXI该平台还支持硬件仿真。从研发到最终生产部署，NI软硬件平台有一个完整的工具链，工程师可以实现从研发到部署的整个过程，而无需学习各种制造商的不同接口和不同硬件平台的操作。