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2021 - 12 - 16
当前,一辆普通家用轿车上大约安装了近百个传感器,而豪华轿车上的传感器数量多达200个,那么作为未来主流的智能电动汽车,其自动驾驶系统需要多少传感器来支撑呢?  近两年,我国自动驾驶技术不断迭代和突破,自动驾驶的卡车、矿车、物流园区车、巡逻车、出租车,陆续出现在日常的生产和生活中。新的技术在被人们所认知的过程中,也在进行着商业化测试,探索未来的商业化运行模式。  得益于政府政策的大力推动、公路基础设施建设的全面提速、新兴企业的相继涌现,中国自动驾驶产业无论在核心技术还是在场景应用层面都在快速蝶变,正在成为全球自动驾驶创新中心。来自中国的实践成果,都将为全球自动驾驶产业发展贡献宝贵经验。  专家指出,自动驾驶的广泛应用有利于节省一部分劳动力,并给不便开车的人带去便利。而且自动驾驶汽车其行驶模式更加节能高效,能够缓解交通拥堵及空气污染。  当前,一辆普通家用轿车上大约安装了近百个传感器,而豪华轿车上的传感器数量多达200个,那么作为未来主流的智能电动汽车,其自动驾驶系统需要多少传感器来支撑呢?  传感器的特点包括:微型化、数字化、智能化、多功能化、系统化、网络化。它是实现自动检测和自动控制的首要环节。传感器的存在和发展,让物体有了触觉、味觉和嗅觉等感官,让物体慢慢变得活了起来。  目前感知方面最大问题就是测量精度和多传感器融合,主流的传感器还是超声波雷达,少部分车型采用了超声波雷达+摄像...
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2026 - 09 - 08
在工业仓储、化工反应、矿山配料、水处理等场景中,雷达物位计早已成为流程工业的核心感知设备。过去十年,行业比拼的是硬件精度、信号稳定性、安装适配性,解决的核心问题只有一个:能不能精准看见料位、液位的实时数据。但随着工业数字化、智能制造落地深入,传统雷达物位计的短板愈发凸显:海量原始数据只会上传、不会分析,异常工况无法预判,设备故障被动抢修,复杂工况干扰难以彻底过滤。当下,AI智能算法+边缘计算标配化的双重变革,正在彻底改写雷达物位计的行业逻辑。设备不再是单纯的“数据采集工具”,而是具备自主判断、提前预警、智能运维的工业感知大脑,实现从「看得见数据」到「看得懂工况、预判风险、自主优化」的跨越式升级。01 传统雷达物位计的终极瓶颈:只监测,不认知传统雷达物位计的工作逻辑十分简单:通过雷达回波探测距离,经过基础滤波、阈值筛选后,输出实时料位、液位数值。这套模式足以满足常规平稳工况的监测需求,但面对复杂工业现场,存在三大核心痛点,也是行业长期存在的运维难题。第一,抗干扰依赖人工调试,容错率极低。化工泡沫、矿山扬尘、罐体搅拌涡流、高温挥发雾气、设备机械振动等场景,会产生大量虚假回波。传统设备仅依靠固定算法过滤干扰,极易出现数据跳变、测量失真,需要运维人员频繁现场校准参数,耗时耗力且效果有限。第二,数据只有展示价值,没有决策价值。设备只能呈现“当下的料位高度”,无法捕捉数据背后的工况变化趋势。堵...
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