P+F洗车机传感器以自动驾驶为例，要实现车辆的绝对定位和相对定位，目前能依靠的技术包括了车载传感器、高精地图、无线通信定位以及 GNSS（Global Navigation Satellite System）卫星定位系统。
（P+F 超声波传感器 UC4000-30GM-2EP-IO-V15）
服务和过程数据 IO-link 接口,可通过带 PACTWARE 的 DTM 编程,2 路可编程的开关输出,可选声锥宽度,同步选项,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 : 最小值 : 115 ms
出厂设置： 225 ms 非易失性存储器 : EEPROM 写循环 : 100000 绿色 LED : 常亮：通电
闪烁：待机模式或 IO-Link 通信 黄色 LED 1 : 常亮：物体在评估范围内
闪烁：学习功能，检测到物体 黄色 LED 2 : 常亮：物体在评估范围内
闪烁：学习功能，检测到物体 红色 LED : 红色常亮：错误
红色闪烁：程序功能，未检测到物体 工作电压 : 10 ... 30 V DC ，纹波 10 %SS 空载电流 : ≤ 60 mA 功耗 : ≤ 1 W 可用前的时间延迟 : ≤ 150 ms 接口类型 : IO-Link 协议 : IO-Link V1.0 传输速率 : 非周期性： 典型值 54 Bit/s 循环时间 : 最小 59,2 ms 模式 : COM 2 (38.4 kBaud) 过程数据位宽 : 16 位 SIO 模式支持 : 是 输入/输出类型 : 1 个同步连接，双向 同步频率 : 输出类型 : 2 路推挽式（4 合 1）输出，短路保护，反极性保护 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 : ≤ 2 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 : ≤ 1,5 满量程值的 %（带温度补偿）
≤ 0.2%/K（无温度补偿） 符合标准 : EAC 符合性 : TR CU 020/2011
TR CU 037/2016 UL 认证 : cULus 认证，2 类电源 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 外壳直径 : 40 mm 防护等级 : IP67 材料 : 质量 : 95 g 输出 1 : 近开关点： 240 mm
远端开关点： 4000 mm
输出功能： 窗口 模式
输出特性： 常开触点 输出 2 : 近开关点： 500 mm
远端开关点： 2000 mm
输出功能： 窗口 模式
输出特性： 常开触点 光束宽度 : 宽
临沂洗车机传感器柏盛源科技是国内首家启动并引领高速列车走行部车载智能监测系统研发的企业，如图所示三种定制的振动温度复合传感器，采集轴箱轴承、齿轮箱轴承、电机轴承等关键部件运行状态数据，系统主机平台对采集数据实时处理，并将预警等信息实时传输至驾驶室显示屏，为中国高铁名片保驾护航。 大连柏盛源科技有限公司/供图
原装洗车机传感器对比摄像头、毫米波雷达、激光雷达、超声波等多种传感器的特点，不同方案适用的功 能与环境不同，产品技术成熟度与成本亦有不同。可以看出成本较低、技术成熟的摄像 头方案属于比较适中方案，也是自动驾驶系统的刚需硬件；近期发布的新车极氪 001、 智己 L7、蔚来 ET7 均采用了 10 颗以上摄像头，相较上一轮的智能汽车车型平均搭载 5 颗摄像头的配置显著提升。
P+F洗车机传感器他表示，深圳在智能传感器方面有一定的优势和特征。“虽然深圳目前智能传感器产业不大，但是深圳是粤港澳大湾区乃至珠三角地区电子信息产业发展的重镇，目前已经涌现了一批在智能传感器细分领域小而精的企业。深圳发展智能传感器产业，它的下游应用市场需求是巨大的，包括消费电子、汽车、高端装备、生物医疗、智能可穿戴、智能驾驶等。这种海量的应用需求和应用场景，将拉动智能传感器产业的发展。”
临沂洗车机传感器传感器业务早期营收占比维持在55%左右，近三年呈上升趋势，2021年传感器营收占比为61.5%；由于传感器业务仍处于发展阶段，受到 ROA 系统和自动驾驶系统的渗透率提升等因素的影响，毛利率逐年上升，2019-2021年传感器毛利率分别为23.5%、34.0%、36.0%。
原装洗车机传感器自动驾驶是汽车智能化背景下各大车厂的必争之地，自动驾驶包括感知层、决策层、执 行层三层技术架构。其中感知层作为自动驾驶的基础，是汽车对周围以及车内环境理解 的关键。当前的主流新能源汽车自动驾驶级别在 L2.5-L3 之间，大量使用“摄像头+毫 米波+超声波+激光雷达”等硬件。由于各种传感器所适用的场景不同、优劣不一，预期 未来依旧是多种硬件配置并存。未来自动驾驶从 L3 到 L4/L5 的升级对硬件的要求以及 使用量更高。
陈波提到车载摄像头模组的散热问题将会成为欧菲光的重点攻坚方向。智能汽车的自动驾驶传感器主要包括摄像头、毫米波雷达、激光雷达等，而车载摄像头更是重中之重，在识别物体、识别道路的多样性、车道偏离警告、交通标志识别方面有着不可替代的作用，因此，智能汽车对于车载摄像头的耐高温、使用寿命、防磁抗震方面都有着极高的要求。
未来智能汽车基础地图通过提供统一的地图规格、服务接口与坐标基准等，作为自动驾驶系统的核心，把其他车辆传感器的感知信息，在地图上融合，为智能汽车某些场景下的驾驶主体——机器，提供超视距的先验知识，是具备高可靠性的在线传感器。
第三，对传感器精度和性能的要求越来越高。原来GPS定位精确度能达到米，已经足以满足我们的要求；但要实现无人驾驶，就需要精确到厘米级别。其次对性能的要求也会更高，比如我们现在要实现的智能化穿戴，功耗要更低，且更希望传感器能够达到五十年以上的长久使用，中间无需更换。国内很多新型建筑，比如桥梁等，都预埋了传感器来测试墙体的状况和水泥是否变质的情况，且无法经常更换，这种情况需要更低功耗的传感器。
六分科技致力于为自动驾驶汽车提供厘米级实时定位精度，依托四维图新的车规级芯片设计经验及自身核心能力，在用户端，六分科技部署自主研发的用户端硬件产品，支持RTK+惯导模式及IMU内各传感器在线标定，在恶劣天气、非视距场景(急转弯、连续弯道等)和其他车载传感器弱卫星信号覆盖场景下，仍可提供精确、稳定、可靠的高精度定位结果。
