P+F洗车机传感器为支撑这一长期发展战略，旷视构建了“2+1”的AIoT核心技术科研体系，即以“基础算法科研”和“规模算法量产”为两大核心的AI技术体系，和以“计算摄影学”为核心的“算法定义硬件”IoT技术体系（包括AI传感器和AI机器人）。大会现场，旷视研究院计算摄影负责人范浩强针对“算法定义硬件”的核心单元AI传感器进行了分享。
（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
德州洗车机传感器在印奇看来，AI和IoT并不是并列关系，AI是旷视一直坚持的核心能力， IoT是核心载体。在IoT里，需要不断定义更能够匹配核心的AI大脑的传感器以及机器人，而在AI里，推动算法量产，真正实现算法价值的前提是好的基础模型科研创新。
资料洗车机传感器这其中，旷视是业界极少数能将传感器的光学、模组、电子学的设计能力，传感器的物理建模和算法能力，以及传感器的应用能力融为一体的公司，该能力已在非成像的屏下光学指纹领域获得验证。目前旷视助力一家业内顶尖的合作伙伴，实现了千万颗级的指纹传感器出货。该产品具备业界最小的尺寸、最快的识别速度以及支付级的安全认证。
P+F洗车机传感器旷视认为，全链路的整合能力是做算法定义传感器硬件的核心。范浩强解释：“在传感器上，我们需要能够有光学、模组、电子学的设计能力；在算法上，需要搞定深度学习，对传感器的物理建模以及相关的一些算法技术等等；更重要的是在应用层，我们需要懂需求，需要知道在哪个维度上影像以及传感能力是需要被增强的，哪些维度上是可以进行取舍的。”
德州洗车机传感器范浩强指出，算法定义传感器硬件需要强大的“应用-算法-传感器”全链路整合能力。这具体来说，在传感器上需要有光学、模组、电子学的设计能力；在算法上，需要搞定深度学习，对传感器的物理建模、模型优化具有专业能力；更重要的是在应用层上，需要懂需求、能够完成产品定义和功能交付。
资料洗车机传感器旗下产品包括AudioExpert音频测试软件平台、TT转台、风噪源系列、配套的测试系统方案应用，是坚持从传感器，仪器到软件都自研自产的全栈式仪器商。美格信开发的 QFitting (Quick Fitting) 是一种适用于ANC量产测试的滤波器自适应算法。相比传统的增益调整，QFitting能最大程度的提高产品一致性、最大程度提高产能良率。
光传感技术作为传感器技术的重要新兴分支，属于工业物联网的感知和输入部分。在未来的物联网中，光传感技术及其组成的传感网络将在物联网的感知端发挥重要的作用。波汇科技凭借多年来的技术积累及市场开拓，开发出一系列具有自主知识产权的核心技术，共拥有的已授权中国专利权128项，其中发明专利39项；波汇科技技术全面，产品线丰富，除在光纤传感领域拥有核心技术外，在模式识别、深度学习、智能算法、智能视频、软件平台等方面也具有核心技术，且多项技术已达到国际先进水平并成功打入国际发达国家市场。
最后，为大家推荐一款低功耗小体积的适用于检测河道水位变化的超声波传感器——MB7066。它是一种体积小但坚固的耐风雨的超声波传感器。符合IP67防护安全等级，可以防护灰尘吸入，可以短暂浸泡。有很高的输出声功率和连续可变的增益，能实时自动校准，有很好的噪声抑制算法等优点，都能有效地实现无噪声距离读数。即使在许多声学或电子噪声源存在的情况下，也可以得到稳定可靠的距离读数。可测距离长达10米，在远距离检测和液位检测中，得到很好的应用。
旷视研究员范浩强以AI传感器为例，分享了旷视在“算法定义硬件”方面的最新思考与进展。他认为，随着AI、视觉算法等领域的发展，传感器将不再单独的、直接地提供应用价值，传感器和应用之间需要算法来作为承上启下的桥梁。从技术角度讲，这两者最显著的结合点就是计算摄影。
当不断改造升级的海量应用对算法提出越来越多的需求时，算法在传感器与应用间承上启下的桥梁作用也越来越明显。一方面，算法能够明白应用想知道什么，需要知道什么，什么有价值；另一方面，算法也知道用户对于传感器的需求是什么，用户想收集什么样的原始信息。因此，算法也具备了向传感器需要提供的信息和输入提出要求的能力，甚至本质性地改造了传感器的形态以及样式。
