中国传感器市场规模约1640亿元年化增长在15%以上，5大人形机器人传感器市场分析

传感器是将外界信号转换成电信号的装置，与通信、计算机被称为现代信息技术的三大支柱。全球智能传感器市场规模约520亿美元，近年来年化增长率10%左右，以人形机器人为代表的具身智能异军突起，有望带来传感器市场爆发。本文我们以特斯拉人形机器人为蓝本，结合当前产业中的主流产品及方案，重点分析视觉、触觉、力/力矩、姿态及位置传感器市场。传感器是将外界信号转换成电信号的装置，以人形机器人为代表的具身智能异军突

浅谈瑞萨触摸芯片低功耗功能的实际应用

相比于传统的机械按键，触摸按键更加美观时尚，因此应用场景非常广泛。瑞萨基于CTSU2新一代触摸IP的触控芯片推出以来，得到了很多客户的青睐，尤其在白色家电产品上。本文基于RL78系列的G23，G22产品，谈一谈触摸按键结合低功耗功能的具体实际应用。从2019年开始，瑞萨推出了新一代的触摸IP CTSU2，和上一代的CTSU相比，主要是在抗噪性能，灵敏度，低功耗等方面做了优化和性能提升。增加了三频率

触摸芯片EMI提升指南

为助力客户提升对触摸相关方案的开发效率，优化用户的体验感。中微爱芯基于丰富的项目经验，针对触摸芯片EMI无法通过的情况提供了几种常用的解决方法，显著提升开发效率与终端用户体验。1.关闭未使用的外设时钟（推荐）AiP8F35XX芯片默认开启所有外设时钟，用户可通过关闭未使用的外设时钟来降低EMI辐射。如：关闭WT时钟。SystemKeyCodeSYSCR1 &= ~0X02; //关闭WT时

比芯片还卡脖子！美日欧垄断，我国传感器离世界一流有多远

传感器作为现代科技的前沿技术，被认为是现代信息技术的三大支柱之一，在国内有自动化方面的专家指出，传感器技术直接关系到我国自动化产业的发展形势，认为“传感器技术强，则自动化产业强”。由此可见传感器技术对自动化产业乃至整个国家工业建设的重要性。然而，在传感器产业迎来春天的时候，中国公众看到的似乎仍然是国外半导体巨头的盛宴。业内人士认为，虽然中国的传感器市场发展很快，但本土传感器技术与世界水平相比仍存在

分布式光伏电站运维管理策略

随着智能电网的快速发展和新能源技术的普及应用，太阳能作为一种清洁能源已逐步成为社会生产生活的重要能源来源。分布式光伏电站凭借其建设投入少、空间需求小的优势，在缓解电力供应紧张方面发挥着重要作用，特别是在我国推进节能减排和绿色发展的政策背景下，其发展势头尤为迅猛。然而，这类电站长期处于户外环境，运行过程中更容易出现各类故障问题。由于其分布范围广、布局分散，缺乏统一的运维管理体系，导致运维工作面临诸多

守住储能系统“安全红线”？

7月应该是一年之中气温最高的季节了，也是电网负荷激增的时候，这给储能系统安全带来了不小压力，类似热失控、过流引发的安全事故频发。储能系统对电流检测的实时性要求极高，稍微延时都可能酿成大祸，传统电流传感器响应慢，无法及时切断故障电流，导致事故扩大，而芯森电子推出的AN1V PB302系列微型霍尔电流传感器，以0.0025ms（2.5微秒）超快响应，或成为储能安全的“最后一道防线”。为什么储能系统需要

Acrel-1000 分布式监控系统在荆门一马光彩市场光伏项目中的并网管理创新

摘要：分布式光伏发电能够对日益严重的环境压力起到有效缓解作用,在当前对环境保护需求越来越大情况下,发电行业在发展中不但要提升发电效率,同时也需要降低成本。分布式光伏发电主要是利用风能和太阳能等可再生清洁能源进行发电,对于空气质量具有改善效果,和传统发电方式相比有污染小、噪声小等优势。分布式光伏发电系统的建构,主要是利用太阳能资源,能够有效实现能源结构优化,减少煤炭消耗量,对于经济可持续发展具有有效

低压光伏功率调控

随着我国新能源装机容量的持续增长，国家对新能源电站的接入与调度管理提出了更加严格的要求，在电力市场化改革的背景下，为保障电网安全、提升新能源的消纳能力以及实现电力系统的稳定运行，“四可”（可观、可测、可调、可控）能力成为国家政策的刚性要求2025年01月17日，国家能源局印发《分布式光伏发电开发建设管理办法》的通知 ，发文中第三十三条明确提出满足“四可”的要求。光伏项目在实际运行中，用户无法完全消

工业路由器赋能智慧电力储能柜实时通讯

在电力行业迈向智能化的进程中，智慧电力储能柜作为实现电力灵活调配与高效存储的关键设施，其重要性日益凸显。然而复杂多变的应用环境、多样的设备接入需求、严苛的数据传输要求以及严峻的网络安全威胁，给储能柜的实时通讯带来诸多挑战。工业路由器凭借自身独特优势，成为解决这些难题的 “利器”，为智慧电力储能柜的稳定运行提供了可靠保障。储能柜的应用场景广泛，涵盖变电站、偏远发电站等场所。这些地方环境恶劣，高温、高

如何用AI实现电池寿命的精准预测？

飞凌嵌入式 • 2025-06-20 10:07 • 1558次阅读加入交流群锂电池的“剩余使用寿命”（RUL）预测是电池健康管理的重要环节，NASA公开的电池老化数据为研发提供了关键支持。传统方法依赖人工分析，效率和精度都很低；现有嵌入式平台计算能力有限，难以实现实时预测，导致用户对于精准、轻量级解决方案的需求难以满足。飞凌嵌入将AI算法（CNN+LSTM