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在科技飞速发展的今天，汽车不再仅仅是一种交通工具，更是一个融合了先进技术的移动智能空间。汽车电子作为汽车产业与电子技术深度融合的产物，正以前所未有的速度推动着汽车行业的变革，为我们带来更加智能、安全、舒适的出行体验。 汽车电子的发展历程 汽车电子的发展可以追溯到上世纪中叶。早期，汽车电子主要应用于发动机点火系统和简单的电子仪表，功能相对单一。随着半导体技术的不断进步，集成电路被广泛应用于汽车领域，使得汽车电子系统的性能得到了显著提升。从电子燃油喷射系统到防抱死制动系统（ABS），从安全气囊到车载导航系统，汽车电子逐渐渗透到汽车的各个方面，成为提升汽车性能和安全性的关键因素。 进入 21 世纪，随着计算机技术、通信技术和传感器技术的飞速发展，汽车电子迎来了爆发式增长。智能驾驶辅助系统（ADAS）、车联网、电动汽车等新兴领域的出现，让汽车电子的应用场景更加丰富多样。如今，汽车电子已经成为汽车产业竞争的核心焦点，各大汽车制造商和科技企业纷纷加大在这一领域的研发投入，推动汽车电子技术不断向前发展。 汽车电子的核心技术 传感器技术 传感器是汽车电子系统的 “感知器官”，能够实时监测汽车的各种运行状态和外部环境信息。常见的汽车传感器包括车速传感器、加速度传感器、压力传感器、温度传感器、光线传感器等。这些传感器将采集到的物理信号转化为电信号，传输给汽车的电子控制单元（ECU）进行处理，为汽车的正常运行和智能决策提供数据支持。 例如，在智能驾驶辅助系统中，激光雷达、摄像头、毫米波雷达等传感器能够实时感知车辆周围的障碍物、车道线、交通标志等信息，帮助车辆实现自动紧急制动、自适应巡航、车道保持等功能，大大提高了行车安全性。 电子控制单元（ECU） ECU 是汽车电子系统的 “大脑”，它接收来自传感器的信号，经过分析处理后，向执行器发出指令，控制汽车的各个部件运行。随着汽车功能的日益复杂，ECU 的数量也在不断增加。目前，一辆普通汽车通常配备有十几个甚至几十个 ECU，分别负责发动机控制、变速器控制、车身稳定控制、空调控制等不同功能。 为了提高汽车电子系统的集成度和可靠性，汽车制造商正在逐步采用域控制器和中央计算平台来取代传统的多个独立 ECU。域控制器将同一功能域内的多个 ECU 进行整合，实现资源共享和协同工作；中央计算平台则将汽车的所有电子系统进行集中控制，为实现自动驾驶和智能网联提供强大的计算能力。 通信技术 通信技术是实现车联网和智能交通的关键。目前，汽车通信技术主要包括车内通信和车外通信两个方面。车内通信主要采用控制器局域网（CAN）、局部互连网络（LIN）、FlexRay 等总线技术，实现各个 ECU 之间的数据传输和信息共享。车外通信则主要采用蜂窝网络（4G、5G）、DSRC（专用短程通信）、蓝牙、Wi-Fi 等技术，实现车辆与车辆（V2V）、车辆与基础设施（V2I）、车辆与行人（V2P）之间的信息交互。 通过车联网技术，汽车可以实时获取交通信息、天气信息、路况信息等，为驾驶员提供更加精准的导航和出行建议；同时，车辆还可以将自身的运行状态和故障信息上传至云端，实现远程监控和故障诊断，提高汽车的维护效率和安全性。 汽车电子的应用领域 智能驾驶 智能驾驶是汽车电子最具发展潜力的应用领域之一。随着传感器技术、人工智能技术和通信技术的不断进步，智能驾驶技术已经从最初的辅助驾驶阶段逐步向自动驾驶阶段迈进。目前，市场上已经出现了多种具备不同等级自动驾驶功能的汽车，如特斯拉的 Autopilot、蔚来的 NOP、小鹏的 XPILOT 等。 智能驾驶技术不仅能够提高行车安全性，减少交通事故的发生，还能够提升交通效率，缓解交通拥堵。未来，随着自动驾驶技术的不断成熟和法律法规的逐步完善，自动驾驶汽车有望在物流、出行等领域得到广泛应用，彻底改变人们的出行方式。 电动汽车 电动汽车是汽车产业转型升级的重要方向，而汽车电子在电动汽车中扮演着至关重要的角色。电动汽车的核心部件包括电池管理系统（BMS）、电机控制系统和充电系统等，这些都离不开汽车电子技术的支持。 BMS 能够实时监测电池的状态，包括电量、电压、温度等，对电池进行充放电管理和均衡控制，延长电池的使用寿命，提高电池的安全性和可靠性。电机控制系统则负责控制电机的转速、扭矩和转向，实现电动汽车的动力输出和行驶控制。充电系统则包括车载充电机、充电桩等设备，通过先进的电力电子技术实现快速、安全的充电功能。 智能座舱 智能座舱是汽车电子为用户带来全新体验的重要领域。随着消费者对汽车舒适性和智能化需求的不断提高，智能座舱已经成为汽车产品差异化竞争的重要因素。智能座舱主要包括车载信息娱乐系统、全液晶仪表盘、抬头显示（HUD）、智能语音交互系统等。 车载信息娱乐系统集成了导航、多媒体播放、互联网应用等功能，为乘客提供丰富的娱乐和信息服务。全液晶仪表盘可以根据驾驶员的需求显示不同的信息，如车速、转速、油耗、导航等，使驾驶信息更加直观、清晰。HUD 则将重要的驾驶信息投射到挡风玻璃上，让驾驶员无需低头即可获取信息，提高了驾驶安全性。智能语音交互系统则可以实现语音控制导航、音乐播放、车窗升降等功能，让驾驶员更加专注于驾驶。 汽车电子面临的挑战与机遇 汽车电子的快速发展也面临着一些挑战。首先，汽车电子系统的安全性和可靠性至关重要。由于汽车电子系统直接关系到行车安全，因此对其安全性和可靠性的要求极高。如何确保汽车电子系统在各种复杂环境下都能稳定运行，是汽车电子企业需要解决的首要问题。 其次，汽车电子技术的快速发展导致汽车电子系统的复杂度不断增加，这给汽车的设计、开发、测试和维护带来了巨大的挑战。如何提高汽车电子系统的集成度和可维护性，降低开发成本和周期，也是汽车电子企业需要面对的重要问题。 此外，汽车电子的发展还面临着数据安全和隐私保护的问题。随着车联网技术的广泛应用，汽车将产生大量的用户数据，如何确保这些数据的安全和隐私，防止数据泄露和滥用，是汽车制造商和科技企业需要高度重视的问题。 尽管面临诸多挑战，但汽车电子的发展前景依然广阔。随着 5G、人工智能、大数据、云计算等新兴技术的不断发展，汽车电子将迎来更多的创新机遇。例如，5G 技术的高速率、低延迟特性将为智能驾驶和车联网的发展提供更加可靠的通信保障；人工智能技术的应用将使汽车电子系统更加智能化和自主化；大数据和云计算技术则可以帮助汽车制造商更好地了解用户需求，优化产品设计和服务。 结语 汽车电子作为汽车产业与电子技术深度融合的产物，正引领着未来出行的变革。从智能驾驶到电动汽车，从智能座舱到车联网，汽车电子的应用领域不断拓展，为我们带来了更加智能、安全、舒适的出行体验。尽管面临着一些挑战，但随着科技的不断进步，汽车电子的发展前景依然十分广阔。相信在未来，汽车电子将继续推动汽车产业的创新发展，为我们的生活带来更多的惊喜和便利。

据IDTechEx最新预计，到2034年，全球汽车舱内传感（In-Cabin Sensing，ICS）市场将超过85亿美元。 若按照增长幅度来看，包含驾驶员监控系统（DMS）、乘员监控系统（OMS）、手势控制和生命体征监测等高级功能在内的舱内传感市场预计2020年到2034年将增长11倍。 感光百科：ICS中的光源选择 01、政策推动带来的“硬”增长 作为其中的增长主力，舱内监控系统应用（包含DMS和OMS等）被推动增长的首要因素正是法规。 据统计，中国、欧盟、美国、韩国、印度等主要汽车国家或地区已推出相关法规或技术标准。 其中最具引领作用的是《欧盟通用安全条例》要求的于2024年7月7日起对所有划为M（客）类和N（货）类的新制造车辆都必须配备先进的驾驶员分心警告系统（ADDW）。 在中国，《C-NCAP管理规则》2024征求意见稿首次将DMS纳入项目分值，为DMS（包括疲劳监测、注意力监测）设置了3个场景权重，项目分值为2分，在ADAS实验项得分比重仅次于AEB。 此外，在辅助驾驶的过渡期中，安全问题更是重中之重，同时，为进一步实现品牌的差异化，手势控制、儿童在场检测、安全带检测等先进功能也是日渐普及，特别是在中高端车型中。 据佐思汽研统计，近几年舱内监控市场（包含DMS和OMS在内）已进入快车道。2023年1~10月，中国乘用车舱内监控系统装配量达206.1万套，同比增长81.3%；装配率达12.4%，较去年同期增长4.5个百分点。 2020-2023年中国乘用车标配舱内监控系统 装配量及装配率 图片来源：佐思汽研数据库 02、光源选择：让舱内传感更“智能” 舱内传感种类繁多，但光源的选择，则是决定传感器性能的关键因素。艾迈斯欧司朗拥有丰富的光源和传感产品线，其在舱内传感市场的市占率一直处于业界领先 （如下图所示） ，一方面能够满足不同客户群体的需求，另一方面也能让舱内传感更“智能”。 在舱内监控系统应用中，红外LED和VCSEL产品均可用作光源，据艾迈斯欧司朗现场应用经理李铭豪介绍，以2W的OSLON®Black系列为例，其利用镜头配以不同产品不同的发散角，50°、80°和150°，从而适应不同的应用。 例如，DMS系统需要较小发散角的光源，以便更精确地追踪驾驶员的眼睛和头部动作；而OMS系统则需要较大发散角的光源，以便覆盖更广的区域，检测车内是否遗漏乘客或物品。 艾迈斯欧司朗ICS光源方案 “我们还研发了矩形LED产品。” 由于LED近似朗伯体发光源，呈现球面匀光特性，当被检测物体是平面时，其光照就不均匀了。因此艾迈斯欧司朗在光源中创新性地加入了一个特殊的像蝙蝠翼的镜头，如此一来，方可产生像矩形一样均匀的光。 “现在客户对这类产品的需求都已非常明确。” 除了LED，在VCSEL光源中，以TARA系列为例，艾迈斯欧司朗同样可以提供不同的发散角产品给到客户使用。 需要特别提及的是，在激光产品中，需要更多考量人眼安全的设计。 TARA2000-AUT-SAFE正是业界第一款带有无扩散眼安全装置的汽车照明器 ，因为正常如果VCSEL光源上的镜头有脱落或者开裂的情况，激光就会有直射人眼内部的可能，会造成人眼的伤害，特别是有可能会对人眼当中的黄斑产生不可逆的损伤。 因此艾迈斯欧司朗在产品中加入了独特的互锁回路，据悉TARA2000-AUT-SAFE针对故障情况提供近乎即时的响应（<1µs），可直接检测可能危机人眼安全的故障，如匀光片破裂或者剪切，这部分的阻抗就会发生变化，为快速检测可能危机人眼安全的故障提供了全面的保障。 03、光源选型？且听专家说 若要在不同应用中选用合适的光源产品，必须对VCSEL和红外LED更多些了解。 首先，从光照均匀度来看 ，如上图中图a所示，VCSEL的发光面即平面，有着较高的光照均匀性。但从图中可以看出光强好像是中间弱一些，四周强一些。这主要是由于对于平面的四周边缘来说，角度更大，所以光强变弱。“因而我们将自身的光学器件微透镜Micro Lens用于TARA系列，从而增强了边缘部分的光强，因此当实际去照射一个平面物体时，客户会发觉这是一个非常均匀的光源。” LED光源（图b所示），中间更亮，四周相对较弱，同样需要叠加例如矩形透镜去做处理，从而得到类似VCSEL的光分布特性。 其次，从光谱来看 ，VCSEL的光谱非常窄，能量多集中在940nm处，人眼一般对于900nm以下的部分会更为敏感，容易出现红暴现象，因而采用VCSEL光源会大幅降低红暴现象。 但LED光谱较宽，用户会或多或少看到比较明显的红暴现象。“因此，我们也对LED光源做了一些改进，加入滤光部分，从而降低LED产生的红暴现象。” 最后，从开关速度上来说 ，VCSEL的开关时间在几百皮秒到几个纳秒之间，很迅速，非常适用于3D ToF的场景。 艾迈斯欧司朗ICS光源方案 目前在DMS系统中，由于成本原因，2D NIR系统仍为主导。但未来DMS系统会涉及到驾驶员身份识别，这会加速3D系统的采用。 “3D系统对于作弊难度非常高，所以逐渐受到市场重视。” 3D ToF基本采用VCSEL的泛光光源，但目前来说成本还相对较高，同时具有分辨率偏低的不足，结合这两点因素也会在不少应用上受到一定限制。 更为流行的是3D双目立体视觉方案。在这款系统中会有2种方案，一种是无源双目，它会去抓取被测物体上的特征点，然后通过特征点去看两个摄像头反馈回来的差异，这种方式会占用更多计算资源。 艾迈斯欧司朗提供的方式是点阵图（有源双目），基于光源发出点阵图照射到被测物体上，然后根据点阵图的规律，去判别同一个点在两个接收图像当中的距离差异，以此算出深度信息。 此外就是结构光，同样是基于光源发射不规则点阵图，碰到类似人体的立体被测物，会引导斑点形状变化，从而据此判别距离和走势。“结构光的方案在手机中应用非常多，优点就在于只需1个摄像头即可完成，当然这就对算法提出较高需求，也是我们当前最常见的3D应用方案。”

在智能化技术快速发展当下， 图像数据的采集与处理 逐渐成为自动驾驶、工业等领域的一项关键技术。高质量的图像数据采集与算法集成测试都是确保系统性能和可靠性的关键。随着技术的不断进步，对于图像数据的采集、处理和分析的需求日益增长，这不仅要求我们拥有 高性能的相机硬件 ，还要求我们能够 高效地集成和测试 各种算法。 我们探索了一种 多源相机数据采集与算法集成测试方案 ，能够满足不同应用场景下对图像采集和算法测试的多样化需求，确保数据的 准确性 和算法的 有效性 。 一、相机组成 相机一般由 镜头(Lens) ， 图像传感器(Image Sensor) ， 图像信号处理器(Image Signal Processor, ISP) ， 接口 组成。 图 1 相机基本结构 （1）镜头： 用于聚焦光线，将视野中的物体投射到成像介质表面，镜头的光圈决定了进光量的大小，FOV（Field-of-View）决定了视野范围的宽度。 （2）图像传感器： 负责将光子转化为电信号，Sensor上的像素数量越多，清晰度就越高。像素的尺寸越大，感光能力就越好。 （3）ISP： 负责将传感器捕捉到的原始数据转换为高质量的数字图像，包括完成去马赛克，白平衡，色彩校正等功能。 （4）接口： 是相机与外部设备（如计算机）之间信息交流的通道，包括完成数据传输、供电和控制信号输出等。 在实际应用中，常见的相机有 USB接口相机 ， 以太网接口相机 和 车载Fakra相机 等。每种相机都有其独特的特点和应用场景。比如，USB免驱相机具备其即插即用和便携性的特点，以太网接口相机则以具备高帧率和网络连接能力，车载相机具备高稳定性和长距离传输的能力。 由于不同的应用场景对图像采集与算法测试的 要求各异 ，例如自动驾驶、工业检测、交通监控等，它们对图像的分辨率、帧率、传输距离和算法部署效果等有着不同的需求。 因此，需要不同类型的相机来满足这些多样化的数据采集与算法测试需求。 二、多源相机采集与测试方案 多源相机的数据采集与算法测试，需要根据实际应用情况对各种相机进行不同的参数（比如分辨率，帧率）等配置，并根据不同来源数据有效结合算法部分进行测试。 在实际运用过程中，可以了解到每种相机都对应有自己的SDK包，比如USB免驱相机V4L2 API。但常常常会遇到一些问题，比如 如何有效集成每种相机，采集数据与实时可视化？每种相机的多个设备又如何快速同时驱动采集？在车端应用场景中，如何对不同类型相机打上有效的时间戳？ 针对这些难题，我们推出一种 多源相机数据采集与算法集成测试方案 。结合康谋的 BRICKplus/BRICK2硬件采集平台与ADTF软件框架 ，可以快速集成多源相机并实现数据采集与算法测试。 图 2 BRICKplus/BRICK2 图 3 ADTF软件 软件方面， 采用模块化的插件设计模式，集成了USB免驱相机，工业面阵相机和iDS以太网相机等SDK。对算法组件进行接口封装和测试结果输出。 图4 软件框架 对于不同类型的传感器，其 数据采集流程 大体包括 打开设备 、 设置相机参数和格式 、 申请内存缓冲区 、 驱动视频流和图像循环采集 等步骤。通过 模块化的设计理念 ，将每种相机的采集流程都映射成一个组件，可以有效的对其进行各种参数配置。此外，在与可视化组件和存储组件进行数据连接，最终可实现多相机的快速集成与可视化采集。 图5 相机采集工程 图6 相机采集工程运行 三、应用案例分享 在软件界面右侧 Streaming Source Details 那栏中，可以点击Help，可以 快速查看 Usb Camera Capture组件的使用手册，包括环境准备，组件信息以及工程案例搭建使用。 图7 组件使用手册 比如，在 MV Camera Capture组件 的Properties栏中可以查看到组件配置的属性。可以设置相机的挂载结点，曝光时间，帧率以及图像采集模式。其中图像采集模式分为采集模式和灰度模式，MONO8为灰度图像，RGB8为彩色图像。 图8 2路相机采集工程 图9 2路相机采集工程运行 通过 相机采集的数据与算法组件 结合，可以进行算法的测试。比如，通过集成Usb Camera Capture组件、Face Detection组件、Qt5 Video Display组件和Qt5 Meida Description Display，可以快速实现一路相机采集与算法测试工程。 图10 人脸识别算法工程 图11 人脸识别算法工程运行 四、结语 多源相机数据采集与算法集成测试方案 提供了一种 高效、灵活 的解决方案。通过康谋的 BRICKplus/BRICK2硬件采集平台与ADTF软件框架的结合 ，能够实现多源相机的快速集成和数据采集，同时保证了算法测试的准确性和实时性。随着技术的不断进步，我们将继续探索和优化这一方案，以适应未来更加复杂和多变的应用需求。

“随着AI时代的到来，汽车变得更像移动大脑。我们正以光子为媒介，成为AI大脑与终端用户（驾驶员、乘坐者和道路使用者）的链接者。” 近日， 艾迈斯欧司朗高级市场经理罗理 在 第12届中国硬科技产业链创新趋势峰会暨百家媒体论坛 上指出，对于汽车照明的未来，除了业界普遍关心的成本问题，艾迈斯欧司朗更关注技术创新，以及如何解放设计师在造型上做更多创意设计、增加工程架构设计的可塑性，提供更多情感依托或媒介交互的选择。 · LED, 智能驾驶中的光与智 · 通过艾迈斯欧司朗三大革命性创新产品，即EVIYOS® 2.0前照灯解决方案、OSIRE® E3731i氛围照明模块，以及SYNIOS® P1515尾灯/信号灯解决方案，罗理向100+线上线下参会媒体和350+线上线下预报名的专业观众展示了智驾LED技术前沿发展的新蓝图。 PART.01前照灯的智能进化 一根头发丝约50μm，罗理介绍道，而我们的EVIYOS® 2.0，其25,600个像素是“压缩”到仅40mm2的曲光面上（如下图）。这是相当了不起的成就，也体现了我们在技术创新上的不懈努力。 据了解，EVIYOS® 2.0也是业界首款光与电子相结合的LED，可广泛用于实现迎宾投影、变道光毯引导、车道保持辅助预警、湿滑路面警告等与行车安全相关的应用。 以无眩光远光灯为例。罗理解释称，基于EVIYOS® 2.0，会车时无需关闭远光灯，因为它可以智能识别道路中各种需要避开眩光的物体，智能亮灭部分像素，达到主动ADB的效果。 这种可保持常亮的远光灯，能最大限度地增加驾驶员的可视面积，大幅提高行车安全性。 受到汽车市场的热烈追捧之余，25,600像素智能LED EVIYOS® 2.0也拓展到诸多商业、工业照明领域（如上图）中实现高质量的动态照明，其功率、体积、重量和成本等也都完全满足应用需求。 随着与小象光显合作推出的uLED智能投影灯的上市，EVIYOS® 2.0有望引领商业、工业领域照明的新一轮“像素化”风潮。 PART.02氛围照明的多彩革命 随后，罗理重点介绍了RGBi LED，OSIRE®E3731i，业界首个推出基于OSP开放架构的、把LED和驱动集成在一个封装里的产品。这款RGBi LED是专为座舱动态氛围灯应用而设计。 罗理指出，将汽车打造成“第三生活空间”的普遍需求，意味着“光”不仅仅为了照明，更需要成为人车交互的信息载体。比如，氛围灯的音乐律动、不同驾驶模式变换的提示、智能识别用户情绪提供不同亮度或颜色，或是根据车外场景进行提醒，以及与智能表面应用相结合创造更多应用场景等。 通过简单的动图，罗理现场演示了RGBi产品的4个应用场景，左上是指示和交互场景；右上是信息加强，包括情感的连接；左下是智能表面，包括与织物或者隐藏式按钮相结合的应用场景；右下则是与安全直接相关的警示。 罗理特别强调，这里的每个场景都已有实际上车案例，并非仅存在于想象中的规划。 这一趋势下，舱内LED的颗粒数越来越多。车厂或灯厂该如何平衡成本与数量？这么多RGB LED，怎么混色才能均匀、和谐？怎样保证不同供应商的RGB，在变色时不会产生较大延时或出现色彩斑驳不一致？ 罗理举例表示，现在车内LED高达3、400颗，按传统分布式架构设计，节点数量将非常多，且每个节点都需要驱动等，整个系统将非常复杂，未来OTA升级也将遇到众多困难。 这正是艾迈斯欧司朗着力推出OSP开放架构的主要目的：通过OSP免除MCU厂家的诸多限制（很多国产MCU也已经调试通过），只需基于CAN收发器的物理层即可实现稳定的跨板连接。罗理指出，也就是说，基于OSP架构，只需要一根双绞线和高低电频，就可以用一个SPI接口串联高达1,000颗的RGBi。 更进一步，主机厂只需在主控的域控制器上进行预埋，就可以在整车不同的节点之间做非常智能的连接。即通过OSP，除我们的RGBi产品，还可以接入SAID独立驱动芯片，以及带I2C通讯的传感器，包括环境光传感器、压力传感器等，也可以直接地以插入式的方式接入这条总线，而无需破坏整体架构。这种方式也能完美适配车厂OTA升级汽车功能的趋势。可以说，OSP+RGBi，是舱内照明的一个颠覆式创新。 罗理补充道，我们的每一颗RGBi芯片里，还保存了出厂时测试的电流、电压、色点、亮度等信息。这意味着后续在生产线上不需要对这些RGBi做在线标定，驱动直接通过下达指令就可以实现整车颜色均匀的效果。 PART.03组合尾灯的美学与功能并进 最后，罗理介绍了艾迈斯欧司朗创新封装LED芯片SYNIOS® P1515，该产品采用非传统的侧面360°环绕发光技术，为汽车照明提供了结构上的革新。 目前，SYNIOS® P1515主要用于两种汽车外饰照明场景： 简化结构： 作为传统顶发光LED的替代品，SYNIOS® P1515能够将复杂的反射碗结构简化为直接安装的方案，在保持相同亮度与均匀性的前提下，通过增加LED之间的间距来减少LED数量及其驱动电路，从而降低系统成本。 例如，对某尾部贯穿灯典型案例分析发现，LED颗粒数最多可以减少2/3，整个系统成本得以大幅下降。 超薄均匀发光： 利用其360°发光特性，SYNIOS® P1515能够实现类似OLED的面发光效果。 在具体尾灯信号灯等的设计中，传统直下式方案通常需要20-30mm的深度，而SYNIOS® P1515可压缩至5mm甚至以下。以1:2的比例为例，当LED以每10mm一颗排列时，整个结构厚度可缩减至5mm，极大地提升了设计灵活性，同时其也保持了出色的均匀性。 此外，采用矩阵式布局时，SYNIOS® P1515还能实现局部调光（local dimming），允许一定程度上的动态显示和图案显示。通过在LED间设置格栅来调整光路，可以进一步提高对比度，赋予图案设计更大的自由度。 研讨会同期，E维智库隆重揭晓 “2024年度E维智库硬科技产业纵横奖” ，以表彰那些在创新领域取得显著成就的企业，彰显他们在科技进步道路上不懈追求的精神风貌。同时，也为 新的一批智库荣誉专家 授牌，感谢他们为产业科普、趋势前瞻、技术剖析所做的努力和付出。 艾迈斯欧司朗 因推动产业生态繁荣，以及引领业界的全渠道、多形式、深洞察的精准营销，荣获 2024年度产业生态纵横奖 和 2024年度To B数字营销先锋奖 。 艾迈斯欧司朗OSLON® Black新一代红外大功率LED ，凭借自主研发的IR:6芯片，在850nm波段实现了业界领先的亮度与效率，荣获 2024年度“E”马当先新品奖 。 共筑繁荣生态。引领产业革新，开放协作典范，技术创新先锋， 数字赋能，聚光成炬。 全渠道布局织就传播网，新理念运营引领行业潮。点亮数字营销火花，启迪智慧未来之光。 能耗更优，图像更清晰。一体化设计，精准控制、有效防眩；光电融合，完美典范； 艾迈斯欧司朗高级市场经理罗理 因对硬科技科普的热诚参与及广泛影响，获得E维智库荣誉专家称号并进行了授牌，以感谢他为产业科普、趋势前瞻、技术剖析所做的努力和付出。祝贺他！

在 ADTF(Automotive Data and Time-Triggered Framework) 中， 过滤器（Filter） 扮演着数据处理的核心角色。过滤器是处理数据流的基本单元，它们接收、处理并发送数据。接下来，将 分享ADTF中创建和使用过滤器 ，包括设置输入输出针脚（Pins）、配置触发器（Triggers）以及处理数据样本（Samples）。 一、过滤器基础 过滤器是ADTF中用于数据处理和转换的小型处理单元，可以通过特定的接口接收和发送数据，如图1所示。 图1 Filter 过滤器核心能力如下： 1.数据接收： 通过输入引脚（In Pins）和对应的样本读取器（Sample Reader）接收数据。 2.数据发送： 通过输出引脚（Out Pins）和对应的样本写入器（Sample Writer）发送数据。 3.数据处理： 在运行器（Runners）（也称为触发上下文、可运行对象或可调用对象）的上下文中处理数据。 在进行过滤器的设计，考虑将数据传输与运行时行为分离。因此引入了触发机制，包括数据触发和时间触发。 1.数据触发： 功能在传入数据事件上运行。 2.时间触发： 功能在传入时间事件上运行。 通过这种设计支持构建一个强大且可适应的系统，使用过滤器可以轻松集成和定制。比如在数采系统中，通过不同的时间触发设计，以适应不同频率的传感器数据采集。或者利用cDataTriggerHint类来确保当车辆传感器数据（如摄像头图像）到达时，触发相应的数据处理算法运行，从而实现实时数据流的高效响应和处理。 二、创建过滤器 通常，在ADTF中滤波器会被打包成一个插件。通过ADTF 的插件机制使其能够在 ADTF 的运行时加载。在滤波器中，可以通过可以创建输出引脚或输入引脚，这里我们以输出引脚为例。引脚传输出去的数据，在ADTF中称为样本（Sample）。其代码案例如下，创建一个滤波器并添加一个输出引脚及样本数据。 三、 样本（Sample） 样本（Sample）是 ADTF中用于数据传输的基本单元。它们不仅包含数据本身，还包含与数据流相关的元信息，如图2所示。 图2 Sample 一般来说，样本通过 streaming::ISample 接口进行操作。其样本组成包含以下内容： 1.时间戳（Timestamp）： 为每个数据提供时间关联。 2.样本缓冲区（SampleBuffer）： 通常是一个内存块的引用，包含用户数据。 3.样本信息（Sample Info）（可选）： 提供额外的元数据。 4.子流 ID（Substream Id）（可选）： 用于标识特定的数据子流。 比如我们可以轻易实现将内存缓冲区内容复制到样本中，实现数据传输。 四、过滤器应用 ADTF过滤器的应用场景广泛，它们不仅能够处理和转换数据，还能够根据特定的需求定制功能。在图3所示，在人脸识别算法工程中，过滤器被用于处理从摄像头捕获的视频流。 首先，一个过滤器用于解码视频流，将原始数据转换为图像帧。接下来，通过一个复杂的过滤器（OpenCV Face Detector Filter）实现人脸识别算法，识别并跟踪视频中的人脸。通过这些过滤器的协同工作，系统能够实时处理视频数据，并提供有用的输出，如安全监控或人流量统计。 图3 人脸识别算法工程 此外，过滤器可用于多种用途，包括但不限于： 1.解码来自CAN、MOST或FlexRay等设备的流源数据。 2.预处理传入数据，为算法实现做准备。 3.通过复杂的算法实现重新计算和合并传入数据。 4.实现循环控制器。 5.接收传入数据并进行数据可视化。 五、总结 ADTF过滤器提供了一个灵活且强大的平台，用于构建和集成数据处理流程。无论是在汽车、工业自动化等领域，过滤器都能够提供定制化的解决方案，满足特定的技术需求。通过合理设计和配置过滤器，可以大大提高数据处理的效率和可靠性。