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自动/无人驾驶汽车主要依赖轻型雷达传感器，它能发出激光探测附近的物体以确定距离，然后以3D形式绘制车辆周围环境。在此基础上，无人驾驶系统才能通过算法来分析数据、发出指令，再执行。作为第一道程序，传感器的精度直接影响着后续决策和指令是否和真实环境匹配。

自动驾驶过程中，无线通信使车辆之间保持联系，并可以监测包括行人和骑行者在内的周围环境，从而提高了安全性。在V2V（即车对车）网络上，汽车之间互相传送信息，告诉对方自己在做什么，包括速度、位置、驾驶方向、刹车等。

“无人驾驶会运用到很多传感器，需要大量数据，比如，雷达、天线以及其他车载系统都会涉及大量的数据传输。此外，汽车自身系统之外也有多信息，包括地图信息、V2V信息，存储在云端。问题的关键在于如何实现这些大量数据的传输。”Alan Amici介绍说，汽车发展越来越倾向于在汽车内部建立高速数据网络。之前采用的是汽车局部连接网络，现在已转换到以以太网为基础的连接网络，速度大大提高。TE所开发的是以太网为基础的汽车数据网络，其现在的数据传输速率可以达到100M bit/秒或1G bit/秒的速率。TE正在研发下一代能实现更快数据传输速率数据网络。

此外，TE正在研发用于像激光雷达和雷达等生成超大量且未压缩的数据的关键安全应用的下一代高稳定性的数据连接器。

随着过去一些静态制造逐渐转向为更加灵活的柔性制造，机器人大规模投入应用，未来工厂中传感布局的密度将越来越高。工业传感器不仅性能指标要求苛刻，且种类繁多。以工业机器人为例，涉及的传感器种类包括：三维视觉传感器、力扭矩传感器、碰撞检测传感器、安全传感器、焊接缝追踪传感器、触觉传感器等。

TE副总裁兼工业解决方案首席技术官David Brown认为，遍布传感技术的未来智能工厂有大量数据可以被AI所使用，帮助工厂做出“知情决定”，并使工厂的日常维护更加精确。“在研发方面，我们认为有两大主要趋势，第一是在工厂应用越来越多的传感技术之后，我们连接器和传感器部署速度会更快。另外，通过很多计算机的影像以及不断提高的传感技术，数据规模将大幅增加。”

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