P+F洗车机传感器电流测量，可能是TMR传感器最大的应用方向了。一般来说，普通器件测量电流的原理比较简单，在流通环节上，去安置电阻，然后测量通过电阻的电流。但是缺点也很大。一个是对于大电流的测量，就必须串联或者使用大电阻，一方面加大了成本，同时也不得不组装成大体积结构；另一方面则是在超低电流的检测方面，因为移动智能设备的发展、物联网和生物技术的扩展衍生，器件工作电流突破安培级和毫安级，可能会低至微安级，甚至更低，因此用传统控制电阻方法测电流就会意味着需要非常复杂的设备进行搭配测量，简单地原理，但是非常复杂的工艺。而磁传感器就完全不会有这些问题。即时是第一代霍尔传感器，都可以巧妙运用聚磁环结构来放大磁场，而且体积重量相比电阻测量都会降低不只一个维度。那作为第四代的TMR传感器又表现如何呢？霍尔传感器的缺陷是功耗大，线性度差，而且聚磁环结构在磁传感器领域里算是臃肿级的配置了。TMR传感器检测电流的原理是，通过检测铜导线结构上所产生的电磁场，再通过运算来得到电流大小。它在去掉了聚磁环结构的基础上，比霍尔传感器有更好的温度稳定性、更高的灵敏度、更低的功耗，以及更好的线性度。这些优势也同样存在于和AMR传感器和GMR传感器的比较优势里。
（P+F 超声波传感器 UC4000-30GM-E6R2-V15）
参数化接口，用于通过服务程序 ULTRA 3000 根据具体应用调整传感器设置,2 路可编程的开关输出,迟滞模式可选,可选窗口模式,同步选项,可调声功率和灵敏度,温度补偿
感应范围 : 200 ... 4000 mm 调整范围 : 240 ... 4000 mm 死区 : 0 ... 200 mm 标准目标板 : 100 mm x 100 mm 换能器频率 : 大约 85 kHz 响应延迟 : 最短 145 ms
440 ms，出厂设置 绿色 LED : 常亮：通电
闪烁：待机模式或程序功能检测到物体 黄色 LED 1 : 常亮：开关状态开关输出 1
闪烁：程序功能 黄色 LED 2 : 常亮：开关状态开关输出 2
闪烁：程序功能 红色 LED : 常亮：温度/编程插头未连接
闪烁：发生故障或编程功能没有检测到物体 温度/示教连接器 : 温度补偿 ， 开关点编程 ， 输出功能设置 工作电压 : 10 ... 30 V DC ，纹波 10 %SS 空载电流 : ≤ 50 mA 接口类型 : RS 232， 9600 Bit/s ， 无奇偶校验，8 个数据位，1 个停止位 同步 : 双向
0 电平 -UB...+1 V
1 电平：+4 V...+UB
输入阻抗：> 12 KOhm
同步脉冲：≥ 100 µs，同步脉冲间歇时间：≥ 2 ms 同步频率 : 输出类型 : 2 路开关输出，PNP，常开/常闭，可编程 额定工作电流 : 200 mA ，短路/过载保护 电压降 : ≤ 2,5 V 重复精度 : ≤ 0,1 % 满量程值 开关频率 : ≤ 1 Hz 范围迟滞 : 调节后工作范围的 1%（默认设置），可编程 温度影响 : ≤ 2 满量程值的 %（带温度补偿）
≤ 0.2%/K（无温度补偿） UL 认证 : cULus 认证，一般用途 CSA 认证 : 通过 cCSAus 认证，一般用途 CCC 认证 : 额定电压 ≤ 36 V 时，产品不需要 CCC 认证/标记 环境温度 : -25 ... 70 °C (-13 ... 158 °F) 存储温度 : -40 ... 85 °C (-40 ... 185 °F) 连接类型 : 连接器插头 M12 x 1 ， 5 针 防护等级 : IP65 材料 : 质量 : 180 g
莱芜洗车机传感器叶杰平，贝壳找房副总裁、首席科学家，智源研究员，密西根大学教授，IEEE Fellow、ACM杰出科学家。叶杰平博士主要从事机器学习、数据挖掘和大数据分析领域的研究，致力于推进人工智能技术在出行、居住和医疗等领域的应用。他曾获得KDD和ICML最佳论文奖，荣获2010年美国国家自然科学基金会生涯奖、2017年中国计算机学会“CCF科学技术奖科技进步卓越奖”、2019年度国际运筹学领域顶级实践奖--瓦格纳运筹学杰出实践奖（Daniel H. Wagner Prize）。叶杰平博士是2021智源大会强化学习与决策智能论坛的主席。本专题论坛将邀请国防科技大学智能科学技术系主任徐昕、美国密西根大学教授应雷、美国西北大学助理教授汪昭然、华为诺亚方舟决策推理实验室主任郝建业、滴滴AI Labs首席研究员秦志伟等知名嘉宾共同探讨相关领域面临的机遇和挑战。作为一种新兴技术，当前强化学习与决策智能仍面临大量挑战。接下来我们将从问题建模和算法设计两个层面分别介绍强化学习与智能决策亟待解决的挑战和前沿进展。1问题建模当前挑战：强化学习的奖励设计（描述学习目标）与状态定义（描述输入信号）不仅严重依赖于专家经验，且往往需要消耗大量人力反复调整建模方式。首先，奖励函数的设计极具挑战性。奖励函数是描述智能体目标的特殊信号，对决策算法习得的策略有决定性的影响。以超级马里奥游戏为例，直接以“过关”作为奖励，则引导智能体学习的奖励信号会过于稀疏（一关仅一个奖励信号），进而导致算法的学习效率极低，甚至无法学到过关的策略。而综合考虑其他因素，如存活时间、击杀怪物得分，收集金币的数量等，需要进行大量的试错来平衡不同因素在奖励函数中的权重，以避免智能体出现无意义刷分的行为。超级马里奥其次，状态空间的定义仍需领域专家耗费大量精力进行多次尝试。真实环境中的输入信息存在多模态，高维度的特点，需要针对特定任务选择相应的信息和特征提取方法以定义策略学习所需的状态。如在自动驾驶任务中，汽车的输入信号可以来自于摄像头、激光雷达、油量传感器、速度传感器、GPS信号等多种传感器。此外，行驶、停车入库，路线导航等不同的决策场景需要的信息存在差异。此时，为自动驾驶任务定义状态空间需要领域专家反复权衡不同决策场景的重要性、传感器成本、信息处理难度和策略学习难度等多种因素。前沿进展：1. 近年来，学界提出使用内在奖励（intrinsic reward）降低奖励函数设计时的人工成本。内在奖励启发自心理学中的内在动机（intrinsic motivation）。举例来说，婴儿仅受内在好奇心的驱动便会积极探索房间的各个区域，无需父母给出特定形式的外部奖励。类似地，我们可以在决策算法中引入类似于“好奇心”的内在驱动力。此时，我们只需设计简单的稀疏奖励，便能引导智能体学习到有意义的策略。OpenAI 提出随机网络蒸馏，鼓励智能体探索具有较高不确定的状态。该方法是首个不依赖人类经验，在《蒙特祖玛的复仇》（雅达利游戏中最困难的稀疏奖励任务之一）中超过人类玩家平均水平的智能算法。《蒙特祖玛的复仇》中的强化学习实践2. 为降低设计状态空间的成本，研究者尝试融合表示学习与强化学习，自动地从原始输入中提取低维的状态特征。具体地，可以选择廉价的传感器（如摄像头）获取原始输入，然后通过表示学习方法将高维的原始输入映射为低维的向量表示，同时保留原始状态中任务相关的语义信息。在机器人的仿真控制中，融合表示学习技术的决策算法可以在仅使用图像输入的情况下达到与使用多个不同传感器（获取关节速度与角度信息）时相当的性能。此外，针对视频游戏任务，David Ha与Juergen Schmidhube提出世界模型（World Models） 。该方法以游戏图像作为输入，结合了自监督学习、循环神经网络等多项表示学习技术来提升智能体对环境的理解。图灵奖得主Yann LeCun评价该方向是弥补强化学习不足与通向下一代人工智能的关键点。韩国科学技术院使用图神经网络学习能源网络的低维表示，进而使用强化学习方法学习能源网络的控制策略，获得了WCCI 2020电网调度大赛的冠军。 2算法设计当前挑战：主流的强化学习算法在设计时往往对环境和智能体进行了过分简化的假设，与真实场景下的落地应用仍有较大的距离。其一，现有算法常常假设智能体可以获知全部环境信息（即完全可观测），但在国防安全、智能制造等落地场景中，智能体往往只能获取决策所需信息的一部分（即部分可观测）。其二，现有算法主要考虑单一智能体或较小规模的多智能体系统。但是在物流调度、电网控制等重要决策任务中，存在庞大数量的智能体。值得一提的是，共享车辆调度任务作为强化学习方向最有潜力的落地场景之一（预计市场规模在2025年达到2180亿美元），需要同时考虑部分可观测性与庞大数量的智能体集群，对算法设计提出了更高的要求。前沿进展：得益于大规模强化学习训练技术的发展，近年来在上述复杂场景下的强化学习算法已经取得了一系列令人瞩目的成就。例如，在棋牌对弈领域，以AlphaZero、MuZero为代表的棋类游戏算法将深度强化学习与蒙特卡洛树搜索、自博弈等技术结合，战胜了围棋领域的人类世界冠军，实现了强化学习在双人博弈问题上的落地应用；在竞技游戏领域，AlphaStar在游戏《星际争霸》中克服了状态观测不完全、实时决策、稀疏奖励等诸多难点，OpenAI Five在游戏《Dota 2》中实现了多智能体场景下的协作和竞争，这些游戏算法应用大规模强化学习训练技术，达到了匹敌人类顶级职业选手的表现。针对共享车辆调度任务，滴滴提出了一种新的基于深度强化学习与半马尔科夫决策过程的智能派单方法，在同时考虑时间与空间的长期优化目标的基础上利用深度神经网络进行更准确有效的价值估计。通过系统的离线模拟实验以及在线的AB实验证明，这种基于深度强化学习的派单算法能够显著提升平台各项效率及用户体验。 赠书福利
现货洗车机传感器Hortau的业务模式亮点在于，将土壤传感技术与现代信息技术结合，进行多维度农业生产环境监测。公司研发的传感器，配备了土壤张力监测系统，可以随时向种植者报告其农作物的生长情况。Hortau方面表示，这款传感器不需要针对土壤类型进行校准，也不会受到土壤盐度的影响。
P+F洗车机传感器和“虚拟导游”告别之后，记者穿过长廊步入配电房，生物识别门禁、360度视频监控、无线环境感知终端、臭氧传感器等智能设备随处可见。“配电房内共有12路高清摄像头以及安装在各个位置的传感器等124套智能感知元件，它们构成了完整的全感知配电房物联感知体系，为配电房搭建了结构完整、感知灵敏、全息覆盖的‘神经网络’，实现了设备运行状态、环境信息的全维度实时监测。”配电房技术人员丁思龙介绍说。
莱芜洗车机传感器Image Analyst 扩展模块变化检测新的变化检测向导将使用地理处理工具和栅格函数指导您完成以下变化检测工作流：分类变化检测时间序列变化检测像素值变化检测已向 Image Analyst 工具箱添加一个新的变化检测工具集。LandTrendr 分析栅格函数使用 基于 Landsat 的干扰和恢复趋势检测 (LandTrendr) 方法评估像素值随时间的变化，并生成包含模型结果的变化分析栅格。多维分析有关用于多维分析的新地理处理工具，请参阅 Image Analyst 工具箱下的“多维分析工具集”部分。新的聚合多维栅格函数用于通过沿维度合并现有多维栅格变量数据来创建多维栅格图层。现在，可直接将处理模板附加到采用云栅格格式的多维数据集 (.crf) 进行快速处理。深度学习有关新的和增强的地理处理工具，请参阅 Image Analyst 工具箱下的“深度学习工具集”部分。全动态视频可以为从快速启动工具条启动的诸多活动创建和显示时间轴指示器。选择书签、导出帧、导出 PPT、导出帧、元数据转 CSV、导出片段、记录片段和录制视频时，将在时间轴上创建指示器。可通过右键单击时间轴，然后显示指示器表来显示指示器类型。显示表后，可选择行项目以打开或关闭指示器。活动矩形框将出现在指示器周围。系统会在时间轴上指示各种视频播放器运算符的位置和持续时间。可将视频内容导出到 PowerPoint。导出的内容可以包括当前帧、帧轮廓的全图范围，以及帧中心、帧轮廓和传感器平台的全图范围。可自定义快速启动工具条以使用所需的控件配置视频播放器。已对快速启动工具条和功能区视频播放器工具的标注和名称进行以下更改：创建点注记 - 替换添加图形。该工具将通过单击视频或地图上的帧轮廓创建点注记。移除点注记 - 替换移除图形。该工具将移除未保存的点注记。保存点注记 - 替换保存图形。该工具会将点注记保存到要素类。导出帧 - 替换帧快照。该工具会将当前视频帧导出为图像。导出多帧 - 替换帧转图像。该工具会将视频帧导出为图像。有关地理处理工具的增强功能，请参阅 Image Analyst 工具箱。
现货洗车机传感器巡检机器人则注重设备运行状态的监测，可用于配电房、机房、GIS室、继保室等工作场景，通过高清摄像机、红外成像仪、气体传感器等多传感器融合可以实现实时多维度融合感知，自主巡检，同时基于天创机器人自主研发的AI算法、AI中台可以实现三维可视化、BIM运维、 动环监测、安防系统、视频监控、设备监控、表计读数、缺陷诊断、局放监测、热成像分析等状态监测，同时还能与其他数字化系统接通。
基于多维度的技术优势支撑，RC5952S模块可广泛适用于如智能照明、安全、遥控、电器等各类应用，家庭自动化、可穿戴式电子产品、网状网络、802.11 WLAN位置感知设备、802.11无线局域网定位系统信标、工业无线控制、传感器网络等产品。
现代医疗设备对于传感器的尺寸及性能要求比较苛刻，位移传感器主要应用于X光机、全自动手术台、螺旋CT或者双源CT等中、小型设备，实现位移精确测量与位置定位。拉绳位移传感器安装尺寸较小，特别适用于此类设备的测量需求。多台拉绳位移传感器还可以实现平台或者立柱多维度精密移动。
MEMS传感器作为获取信息的关键器件，对各种传感装置的微型化起着巨大的推动作用，由最早的工业、军用航空应用走向普通的民用和消费市场，已在太空卫星、运载火箭、航空航天设备、飞机、各种车辆、生特医学及消费电子产品等领域中得到了广泛的应用。未来随着MEMS传感器在自动驾驶、无人机/机器人、AR/VR、工业4.0、可穿戴设备、人工智能、5G等领域的不断发展，针对这些应用场景，赛迪顾问从物联网的几大细分市场的规模、增长潜力等维度，筛选出未来六大潜力市场，分别是智慧城市、工业互联网、智慧家庭、车联网、智慧农业、智慧医疗。结合未来六大物联网潜力市场，赛迪顾问针对不同传感器产品的市场规模和增长潜力等维度，筛选出未来六大潜力产品，分别是压力、惯性（组合）、射频、MEMS麦克风、非制冷红外成像和探测器、气体传感器。
在创新维度，其软件平台EMOS整合了增强型AutoSAR AP（加入了自研的确定性调度和通信）以及集成传统CP，覆盖整车中央计算单元、自动驾驶域控、座舱域控（关键功能安全部分），整个架构面向SOA而定义。同时，EMOS连接MCU、SoC等多种芯片与中间件，可实现包括调度与通讯在内的实时性、诊断与监控所有应用的安全性。总体上，平台以服务（Service）为产品形式，其中包括对于传感器、车辆控制、调试的服务等。
