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博世放弃激光雷达研发,英伟达首席执行官黄仁勋会见印度总理

传感器专家网 来源:传感器专家网 作者:传感器专家网 2023-09-06 08:40 次阅读

传感新品

【北工业/北理/西交:研发具有弯曲宏观裂纹的水凝胶传感器,高灵敏度和宽检测范围!】

背景介绍

软机器是生命和机器的桥梁。由于它们的柔软和轻盈,它们本质上是安全的,对人类友好。与刚性机器相比,能够与环境交互的智能软机器更有希望融入人类社会。然而,大多数现有的软机器都是以一种智能有限的方式运行的。例如,一种广泛使用的软机器,即软夹具,通过被动适应物体和夹具之间的变形来抓取目标。当目标比夹持器更软、更脆弱时,软夹持器的功能失效。赋予软机器智能需要对环境及其自身状态的感官感知,以实现闭环控制。具有简单结构但具有多种功能的可拉伸传感器是非常理想的,例如那些能够检测软夹具的变形和触觉力的传感器。

依赖导电聚合物对变形的电阻响应的应变和触觉传感器无处不在。实例包括掺杂有炭黑的聚二甲基硅氧烷、涂覆有碳纳米管的橡胶纤维和涂覆有金属纳米线的聚氨酯纤维。由大块导电材料制成的电阻传感器的灵敏度本质上受欧姆定律的支配。在小变形情况下,规范系数(GF)被限制为一个单位。为了提高电阻应变传感器的应变系数,在导电材料中引入了微/纳米级单向裂纹。打开和闭合裂缝会断开并重新连接电流路径,导致电阻急剧变化。然而,这种强化机制仅适用于特定的应变范围(小于5%),取决于详细的微观结构。高灵敏度和大的检测范围仍然是可拉伸传感器的折衷方案。

本文亮点

1. 本工作提出了一种由高度开裂的水凝胶(HCHG)实现的设计,该水凝胶对大范围的拉伸应变、弯曲和触觉力非常敏感。

2. 当预切割的弯曲裂纹被外部载荷闭合/打开时,该机制依赖于流动离子电流的横截面积的连续急剧变化。水凝胶的高断裂韧性抑制了裂纹的扩展,使传感变得稳健。

3. 通过设计裂纹模式,0–20%拉伸应变的灵敏度为80,触觉力的灵敏度为0.45 kPa−1。与大块水凝胶制成的传感器相比,灵敏度分别提高了两个和三个数量级,同时保持了可检测的应变范围(高达215%)。

4. 展示了HCHG传感器在操纵机械臂和用软夹具无损抓取更软物体方面的应用。

图文解析

图1. 用于软机器的使用HCHG的多功能传感器。a) 具有高灵敏度的应变和触觉传感器是软机器所需要的,尤其是用于操纵甚至更软的物体。b) 所提出的使用破裂离子水凝胶的电阻传感器对小变形具有高灵敏度的原理。当水凝胶被拉长时,裂纹在小变形时逐渐张开,并切断了离子电流的局部路径,导致电阻急剧上升。此外,弯曲裂纹逐渐张开,导致在宽应变范围内具有高灵敏度。c) 所提出的传感原理依赖于在大变形时没有任何扩展的裂纹开口。因此,使用具有高韧性的水凝胶。d) 我们设计的裂纹模式传感器与使用大块材料的现有电阻应变传感器之间的应变系数比较。

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图2. 设计大块水凝胶中的裂纹图案,以实现高灵敏度和大的可测量应变范围。a) 裂纹图案的晶胞的配置。以下所有分析都是在一个晶胞上进行的。b) 大块水凝胶中裂纹图案的制备示意图。c) HCHG中弯曲裂纹在单轴拉伸下的张开过程。比例尺为1毫米。d) HCHG、本体水凝胶和在伸长率下具有简单直裂纹的水凝胶的相对电阻变化的比较。在应变超过20%之前,HCHG的变形会出现电阻的线性急剧增加。e) 接触压力下HCHG和本体水凝胶相对电阻变化的比较。f、 g)对于小的拉伸应变和接触压力,HCHG和本体水凝胶的应变系数。h、 i)晶胞的几何参数t和r对最大变形和规范因子的影响。

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图3. 含有不同数量元素的HCHG在伸长和接触压力下的性能。a) 不同元件布局的相对电阻在单轴伸长率下,尤其是在小应变下,几乎表现出相同的响应。b) 含有1×3元素的HCHG的电阻在阶跃伸长的区间内保持稳定。c) 电阻响应在循环拉伸下是可重复的。d)在小伸长率下HCHG的检测极限和e)分辨率。f) HCHG用作应变传感器时的响应和恢复时间。响应和恢复时间是通过从传感器的电响应时间中减去加载/卸载过程的时间延迟而得出的。g) 接触压力下的相对电阻响应几乎与单个布局无关。h) HCHG作为压力传感器工作时的检测极限和分辨率。测量了11.7 Pa阶跃压力下的电阻响应,以显示HCHG作为压力传感器的分辨率。当接触压力保持恒定时,也含有单一元素的HCHG的电阻保持稳定。i) 接触压力循环加载下HCHG的电阻响应。

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图4. 由两个HCHG和一个TPU薄膜组成的夹层结构实现多重传感。夹在可拉伸TPU膜之间的两种HCHG对a)伸长率敏感,其中两种HCHG都增加了它们的电阻,b)压缩,其中两个HCHG都降低了它们的阻力,以及c)弯曲,其中一种HCHG增加了它的电阻,而另一种则降低了。

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图5. 基于HCHG的人体运动检测控制机器人手臂。a) 通过身体运动操纵机械臂的控制图。机器人手臂和人类上肢跛行的关节被绘制出来。对各种跛行运动的检测为机器人关节提供致动信号。b) 附着在食指、手腕、肘部和拇指(用红色虚线框标记)上的传感器对各种姿势的相对阻力响应。机械臂和人体肢体的运动是相互关联的。c) 用分布式传感器通过人体上肢跛行控制机械臂下棋:①初始状态,②抓握,③移动,④释放。

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图6. HCHG在物体操纵中的软夹持器应用的多传感能力。比例尺为1厘米。a) 一个软夹具配备了两个HCHG,一个作为弯曲传感器,另一个作为触觉传感器。b) 用于在开放和闭环模式下操作对象的软夹持器的控制图。c) 粘附在软夹具外表面的破裂水凝胶起到弯曲传感器的作用。当夹具周期性地抓取和释放网球时,弯曲传感器的响应是可重复的。d) 当夹持器抓取具有不同半径的硬球时,弯曲传感器的相对阻力变化会发生变化。e) 附着在抓握手指内表面的HCHG起到触觉传感器的作用。当夹持器循环抓取和释放网球时,其响应也是可重复的。f) 夹持器抓取海绵、豆腐和Dixie杯的照片,有反馈控制和无反馈控制。g) 用反馈控制抓取海绵的详细过程。h) 当用反馈控制抓取不同尺寸的海绵时,触觉传感器的相对电阻响应几乎相同。

传感动态

【智能传感闯出“深圳方阵” 深圳智能传感器领域专精特新“小巨人”领跑全国】

总部位于龙华的深圳市汇北川电子技术有限公司是一家从事新能源汽车电驱动、电安全核心零部件研发、制造、销售的国家高新技术企业,也是工信部认定的国家级专精特新“小巨人”企业,今年上半年,该公司营收增幅超过20%。

“随着汽车电动化智能化快速发展,汇北川将积极研发智能传感器国产替代技术,增加新产品线,夯实研发能力,期望形成新的产品营收增长点。”公司负责人刘斌说。

汇北川是深圳智能传感器行业快速成长的一个代表。

9月4日,记者从深圳市智能传感行业协会获悉,今年以来,深圳智能传感器行业呈现量增质升的良好发展态势,产业链完整度不断提升,形成了从设计、芯片、中试、封测、材料,到科研、生产、行业应用、平台服务、产业园区、投资基金的完整链条,产业加速集聚,生态日趋完善,“强链”效应日益凸显。

深圳“小巨人”总数居首

据统计,截至7月底,深圳传感器产业链上下游企业4032家,主营业务为智能传感器的企业共计337家,这一数量约占全国的20%。从企业分布区域看,相关企业主要集中在南山、宝安,其中,南山区110家、宝安区80家、龙岗区45家、光明区39家、龙华区37家。

在103家规上企业中,包括瑞声、汇顶、奥比中光等15家上市企业,诺安智能、镭神智能等6家“单项冠军”企业,速腾聚创、芯思杰、海谱纳米等科技“独角兽”及潜在“独角兽”企业,安培龙、科敏、汇北川、特安电子、帧观德芯等39家国家级专精特新“小巨人”,纽迪瑞、意普兴、豪恩安全、力准传感等99家专精特新企业。

在全国重点城市传感器行业国家级专精特新“小巨人”企业数量排行中,深圳的总数居第一位。

纵观深圳智能传感器方阵,不仅形成了规模效应,企业质量也实现了步步高。

今年6月,由深圳市速腾聚创科技有限公司牵头的全国微机电技术标准化技术委员会(SAC/TC 336)车载MEMS标准化工作组正式成立,这是全国首个专注车载MEMS(微机电系统)领域的标准化工作组。

据介绍,基于在车载MEMS技术领域的先发优势,速腾聚创已获得全球20家以上车企50余款车型定点。在此基础上,通过广泛参与各级标准制定工作,该公司逐步构建起从激光雷达整机产品标准到核心零部件标准的多层级标准体系。

既有“老兵”也见“鲇鱼”

值得关注的是,不同类型的企业也在行业中扮演不同的角色。华为、比亚迪、汇川等大企业利用资金实力、技术积累、行业资源积极拓展新业务,开发的技术和产品以自用为主;安培龙、科敏、力准、意普兴等多年深耕传感器领域的“行业老兵”拥有丰富的行业经验,技术产品成熟,是行业的主力军;以纽迪瑞、灵明光子、海谱纳米、博升光电为代表的新生力量正快速崛起,这类企业多具备海归背景,很多属于高校、科研院所的成果转化项目,或属于国际知名公司高管创业,具备技术实力强、创新能力强等“鲇鱼”特征,属于行业中的潜力股。

来源于深圳市智能传感行业协会的统计显示,今年上半年深圳智能传感器工业总产值、营收规模等核心指标均实现增长,安培龙、汇北川、科敏等代表性企业增幅均超过20%。

深圳企业受资本青睐

7月18日,深圳市柯力智能传感产业发展有限公司与深圳立仪科技有限公司签约,完成了对立仪科技数千万元的战略投资。而在3个月前,柯力传感对外发布了拟与深圳市光明科学城产业发展集团有限公司设立合资公司的公告,注册资金3亿元,聚焦于投资并购传感器产业链优质项目,建设研发中心和高端制造基地,打造国内一流、国际领先的传感器产业平台。

投融资活跃程度是反映产业发展潜力的重要指标。据统计,今年1-8月,全国重点城市传感器企业重大投融资事件共有84起,深圳就有20起,融资整体规模居全国第一。其中仅柯力传感就在深圳投资6家企业,涉及金额2.5亿元。在投资方向上,传感器芯片、光电光纤、激光雷达成为热门赛道。

深圳市智能传感行业协会分析指出,深圳企业之所以受资本青睐,得益于企业质量、创新能力、开放意识等。投资主体中既有深重投、深创投、高新投、基石资本、同创伟业等专业机构,也有上市公司、行业龙头企业等。这不仅给企业带来了资金,还能在产业资源、供应链资源、生产管理资源、研发设计上赋能。

位于光明区凤凰街道的明湖智谷·大湾区智能传感新型产业社区工业上楼项目占地1.95平方公里,其发展备受行业瞩目。目前项目一期已整体开工建设,预计2025年竣工,届时将为智能传感器行业打造新的发展平台。

以投资驱动,加上园区载体、服务平台、供应链管理等,深圳智能传感器产业链条不断延伸,产业生态正加速构建。

【中信证券:预计至2027年磁传感器市场空间有望增长至45亿美元】

中信证券发布研报表示,磁传感器在汽车、工业、机器人、消费等多元领域拥有丰富应用,根据Yole数据及预测,2021年全球磁传感器市场空间约26亿美元,预计至2027年有望增长至45亿美元,CAGR接近10%,其中汽车电子是重要需求增量来源:该行测算一辆电动车磁传感器的单车价值量合计约40-60美元(电动化和智能化各贡献20-30美金),若考虑模组口径则实际单车价值量更高。目前国内磁传感器芯片的国产化率约5%,该行看好国内汽车产业蓬勃的智能化及电动化升级趋势推动磁传感器的国产配套需求提升。

中信证券的主要观点如下:

磁传感器下游应用场景包括汽车、工业、机器人、消费电子等多元领域,当前市场空间约26亿美金。

磁传感器属于非接触式传感器,基于电磁感应原理用于电流、速度、位置等物理量检测,相较普通传感器具备穿透性良好且信息量丰富等优点,具备广泛的应用场景。按技术原理的不同,磁传感器可分为霍尔传感器和磁阻传感器两类,其中霍尔传感器具备体积小、寿命长、耐腐蚀、低成本等优点,在汽车及工业等有着广泛应用,目前是最主流的磁传感器芯片,占比约70%(Yole数据);磁阻传感器则具备高灵敏度与测量精度、功耗更低等优势,但成本较高,目前占比约30%(Yole数据)。按测量物理量的不同,磁传感器又可分为开关、位置、速度、电流以及磁力计(电子罗盘)类别,分别对应不同功能。从市场空间来看,根据Yole数据及预测,2021年全球磁传感器市场空间约26亿美元,预计至2027年有望增长至45亿美元,CAGR约9%。

汽车电子是最重要增量,磁传感器有望同步受益于汽车智能化/电动化,单车价值量有望达40~60美金。

在汽车电子场景下,磁传感器可用于实时检测汽车内部电路电流、轮胎转速、汽车微电机系统状态等信息,并向控制系统或后端电路反馈以实现整体闭环控制,提高系统可靠性。在汽车电动化及智能化的发展浪潮中,磁传感器的单车用量有望持续提升:电动化方面,新能源汽车以“三电系统”取代燃油车的发动机体系,对于电流检测的需求量大幅增加;智能化方面,功能丰富+安全冗余考虑下汽车电子配置不断提升,在电动助力转向系统、防抱死系统、电子油门踏板以及电动座椅等众多部件中磁传感器用量显著增加。该行测算,一辆电动车磁传感器的单车价值量合计约40-60美元(电动化和智能化各贡献20-30美金),若考虑模组口径则实际单车价值量更高。

磁传感器市场由海外品牌主导,长期中看好本土厂商份额逐步提升。

目前全球磁传感器芯片主流玩家包括Allegro英飞凌、AKM、MelexisTDK等海外厂商,尤其是在车规磁传感器领域,海外头部玩家占据了市场的主要份额。纳芯微、灿瑞科技、赛卓电子、矽睿科技、艾为电子、芯进电子、美新半导体等国内厂商亦在积极布局,与此同时,磁传感器模组领域玩家包括中车时代电气、比亚迪半导体、保隆科技等。受限于起步较晚等因素,目前磁传感器芯片的国产化率仍处于较低水平,该行测算当前国内厂商的全球市占率约为5%,仍有较大提升空间。近年来,国内厂商在磁传感器领域实现品类扩张并在客户导入方面进展积极,中长期该行看好国内汽车产业蓬勃的智能化及电动化升级趋势推动磁传感器的国产配套需求提升,本土磁传感器芯片厂商有望迎来宝贵发展机遇。

博世放弃激光雷达研发,竟因卷不过中国企业?】

据德国《商报》日前报道,作为全球汽车零部件龙头之一,博世已完全放弃开发自动驾驶激光雷达。博世放弃的主因在于技术的复杂性及漫长的开发时间。该公司一位发言人证实称,“考虑到技术的复杂性和上市时间,博世不久前决定,不再对激光雷达传感器的硬件开发投入任何额外资源。”报道猜测,博世或是在7月作出这一决定。与此同时,博世计划将技术与资金转向雷达等其他传感器技术。但即便如此,博世也坦承,激光雷达对L3级自动驾驶非常重要。博世自己将不再生产激光雷达组件,而将从其他公司供应。博世也将在内部保留足够的专业知识储备,以便评估相关激光雷达产品,并根据需要将其集成到自动驾驶功能中。

值得一提的是,在此之前,另一汽车零部件巨头采埃孚也已退出激光雷达竞逐。采埃孚曾投资1亿美元左右,参股激光雷达“鼻祖”Ibeo,但随着Ibeo申请破产,采埃孚也放弃了激光雷达。不过,这并不意味着激光雷达已遭到行业“抛弃”。例如比亚迪旗下腾势(参数丨图片)品牌N7车型已于7月正式上市,这是比亚迪车系中首款上市的搭载激光雷达的车型。据比亚迪发布的公开消息,下半年将有多款搭载激光雷达的车型上市,包括搭载3颗激光雷达的仰望U8豪华版,以及“方程豹”首款量产车型“豹5”。

如今,汽车行业价格战影响下,车载激光雷达行业在一定程度上承压。中信证券指出,一方面,中低端车型在价格战下,为保销量和份额,或不得不牺牲一部分智能化配置;小鹏等自研能力较强的玩家或也将进一步跟进特斯拉“纯视觉路线”。而另一方面,高端车型受价格战影响相对较小,深耕高阶智驾功能并以此为差异化卖点的车企有望受益于FSD对汽车智能化进程的推动,但同时也需把握时间窗口加速打磨智驾产品,激光雷达可从感知端提供更为丰富的三维点云数据,或可从硬件端一定程度助力国内车企弥补与特斯拉在软件和工程层面的差距。放眼整个激光雷达行业,禾赛、图达通先后推出新品,除速腾采用MEMS路线外,ToF激光雷达基础架构愈发趋同,在这种情况下,成本控制和量产交付的能力显得愈发重要。分析师进一步指出,短期来看,各激光雷达厂商出货量将主要取决于下游车企客户的汽车销量和选配率,未来1-2年城区领航功能的陆续落地或对激光雷达选配有所提振。中期来看,国内中低端车型在成本压力下或不得不牺牲一部分智能化配置,而高端车型或可借激光雷达从硬件端弥补一部分差距。

【雷蒙多谈访华成果,称“美不会出售最先进芯片给中国”】

多家美国媒体3日发布了对美国商务部长雷蒙多访华归国后的采访内容。在采访中,雷蒙多谈及此次访华的具体成果,并表示如果商业关系稳定,可以成为两国整个关系的“压舱石”。但她也宣称,美国不会出售最先进的芯片给中国。

在接受哥伦比亚广播公司(CBS)采访时,雷蒙多表示这次访问中国取得了很大进展。“在具体成果方面,我与中方建立了3条具体的沟通渠道,这是向前迈出的一大步。”她说,两国缺乏沟通可能会进一步加剧紧张局势并导致误解,因此建立起沟通机制是解决商业问题的关键。

雷蒙多对美国有线电视新闻网(CNN)表示,美中两国保持稳定且重大的商业关系符合美国的利益,也符合中国的利益,甚至符合全世界的利益。在谈到目前两国关系现状时,雷蒙多表示:“这是一种复杂的关系,毫无疑问,在各个领域我们都和中国展开了激烈的竞争,我们需要处理好这种竞争,因为冲突不符合任何一方的利益。”

但雷蒙多在接受美国全国广播公司(NBC)采访时宣称,“我们不会向中国出售他们想要的最先进的美国芯片,以增强其军事能力。”“但我确实想澄清的是,我们仍将继续每年向中国出售数十亿美元的芯片,因为绝大多数芯片都不是我所说的前沿、尖端技术。”她同时表示,向中国出售某些芯片最终将为美国企业带来收入,从而将资金投入进一步的研发。

中国社科院美国问题专家吕祥告诉《环球时报》记者,雷蒙多的言论一方面强调中美经济关系是互利的,但另一方面又坚持对华敌对性、歧视性贸易政策。这种两面性反映了美国现在想要达到的一个目的,即要让中国接受所谓的“小院高墙”。中国人民大学国家发展与战略研究院研究员、美国研究中心副主任刁大明也表示,希望美国能够从两国共同利益出发,真正地去考虑对方的关切,拿出诚意来做相向而行的事情。

中国国家安全部4日发文称,美国对华新战略日臻成型并呈现出新的两手,即“竞争+管控竞争”。“竞争”是战略性的,“管控竞争”则是策略性的,是为发动“竞争”服务的。美国想凭“新两手”的小把戏“竞赢”中国是绝无可能的。

英伟达首席执行官黄仁勋会见印度总理,讨论该国在 AI 领域的潜力】

9 月 5 日消息,印度总理纳伦德拉・莫迪(Narendra Modi)周一晚间会见了英伟达(NVIDIA)创始人兼首席执行官黄仁勋,其在社交媒体表示:“与 NVIDIA 首席执行官黄仁勋先生进行了一次非常愉快的会面。我们详细讨论了印度在人工智能领域提供的丰富潜力。”

这是莫迪和黄仁勋的第二次会面,强调了英伟达在该国快速发展的科技行业中的作用。随后,黄仁勋会见了来自印度科学院、印度理工学院各校区等全球科技强国的数十名研究人员,与会者代表了大型语言模型、天体物理学、医学、量子计算和自然语言处理等领域的一些顶尖人才。

当晚的讨论涉及多个主题,包括利用技术解决语言障碍、提高农业产量、缩小医疗保健服务差距和转变数字经济,以及解决当代的一些重大科学挑战。

据了解,英伟达于 2004 年在班加罗尔开始在印度开展业务,印度目前拥有四个工程开发中心,分别位于古尔冈、海得拉巴、浦那和班加罗尔。英伟达的开发者计划中有超过 32 万名印度开发者,CUDA 并行计算平台在印度每月的下载量约为 4 万次,其估计印度有 6 万名经验丰富的 CUDA 开发人员。

审核编辑 黄宇

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