激光束可精确测量物体位置或速度。通常然而需要清晰无阻挡视野——此前提并非总满足。生物医学中，例如检查嵌入不规则复杂环境中的结构。激光束被偏转、散射、折射，常使测量无法获得有用数据。 然而研究人员现已证明，即使此类复杂环境也能获得有意义结果。确实有方法专门修改激光束，使其在复杂无序环境中仍精准传递所需信息——不仅近似，而是物理最优方式。自然不允许相干激光光有更高精度。新技术可用于截然不同应用领域，甚至不同波类型。 “你总想达到最佳测量精度——这是自然科学核心要素，”维也纳工业大学Stefan Rotter说。“想一下巨大LIGO设施探测引力波。激光束射向镜面，激光与镜面距离变化以极高精度测量。”

布法罗大学研究人员报告一种化学传感芯片进展，可导向手持设备像呼气酒精检测仪识别酒精一样快速检测痕量化学物质——从违禁药物到污染物。 该芯片在食品安全监测、防伪等需分析痕量化学物质领域也可能有用。 该工作建立在Qiaoqiang Gan教授实验室先前研究基础上，涉及创建在金银纳米颗粒边缘捕获光芯片。当生物或化学分子落在芯片表面，部分捕获光与分子相互作用“散射”成新能量光。此效应以可识别模式发生，充当化学或生物分子指纹，揭示存在何种化合物信息。 因所有化学物质有独特光散射特征，该技术最终可集成到手持设备检测血液、呼气、尿液及其他生物样本中药物。也可结合其他设备识别空气、水及其他表面化学物质。该传感

随着LED取代传统照明系统，它们为日常照明带来更多智能能力。你可能用智能手机调节家中LED灯光亮度，但研究人员进一步利用动态可控LED创建简单照明系统实现3D成像。 研究人员证明，仅用手机和LED即可执行3D光学成像，无需任何复杂手动过程同步相机与照明。 “在室内区域部署智能照明系统，允许房间内任何相机利用光光并从周围环境检索3D信息，”Emma Le Francois说。“LED正被探索用于多种不同应用，如光通信、可见光定位和成像。未来用于室内照明的LED智能照明系统也许可同时用于所有这些应用。” 人类视觉依赖大脑从两只眼睛两个略微不同方向观看场景重建深度信息。深度信息也可用光度立体成像法

普渡大学研究人员开发出一种传感器，可实时监测供暖、通风、空调和制冷系统中的油循环比（OCR）。油循环比提供整体系统健康和功能性数据。 “我们的技术很有必要，因为越来越多企业使用变频暖通空调系统，”高级研究工程师Orkan Kurtulus表示。“测量OCR能力对于确保系统使用正确油量以保证效力和效率至关重要。我们的传感器让企业无需破坏系统或经历繁琐的传统监测流程即可检查油循环。” 暖通空调制冷系统的容量控制被越来越多企业采用，因为它在系统无需全负荷运行时降低转速和能耗，从而提高效率、降低成本。 团队的OCR量化方法允许原本不互溶的制冷剂对在暖通空调制冷系统吸气管中被分离并由传感器分析。这一直

工业物联网（IIoT）技术可大幅提升生产质量和吞吐量，但往往非制造业许多公司期望的即插即用解决方案。要从IIoT解决方案获取最大价值，制造商需透彻了解自身运营本质，并投资稳健实时追溯系统，以主动系统方式收集相关数据。 追溯系统利用条码和射频识别（RFID）等识别方法采集分析在制品和成品在工厂和供应链中流动数据。追溯性曾是追踪产品和组件相对简单方法，现已演变为强大策略，通过将产品与工艺参数和原材料输入关联，优化制造运营中的生产力、质量和品牌声誉。 从简单产品追踪到全面流程可视化 追溯性随时间演变——从单个零件产品基本条码读取到支持深度调查瓶颈和质量问题的系统——为这一无处不在的制造实践提供多种

现兰利研究中心前身为国家航空咨询委员会（NACA）于1917年建立，是美国首个民用航空实验室。同年晚些时候在弗吉尼亚州汉普顿附近兰利机场开始建设。 1931年，当时世界最大风洞建成，测试段30×60英尺，称兰利全尺寸风洞。可研究当时全尺寸飞机，二战时期几乎每款美国战机设计的减阻研究都在此进行。全尺寸风洞后续测试了水星太空舱、登月着陆器测试车、F-16、超音速运输概念和航天飞机。 兰利国家跨音速设施用液氮更贴近模拟飞行条件，提供世界上最精准风洞数据。自80年代初运行以来，为波音777/767、航天飞机发射配置、公务机概念、奥赖恩发射逃逸系统提供数据。 NASA着手应对载人航天挑战时，兰利贡献力

加州大学圣地亚哥分校Ying Shirley Meng教授团队开发出一种柔性氧化银-锌电池工作原型，其面积能量密度至少是典型锂离子电池的10倍。且可在常温常压环境下用标准丝网印刷技术制造。 Tech Briefs：这个项目灵感从何而来？ Meng： 我自2008年起领导独立小组研究锂离子电池。一些电池用户开始询问能否制造柔性、可拉伸、高能量电池。总存在锂离子难以应用的场景，且锂离子化学始终有相关问题。 我同事Joseph Wong教授从事可印刷电子，我们开始思考两个学科能否合作，解决如何制造任意形状、可拉伸柔性的电池。物联网的兴起特别推动了我们开发此类技术的渴望。 Tech Briefs：为

在日益依赖无线通信的世界里，有线世界似乎过时了。然而在工业物联网（IIoT）中，有线连接仍是常态。工业环境维持有线连接有多重理由，包括射频干扰、拥挤无线电频段、许可要求和简单的响应性。 传统上，工业应用采用较老的现场总线技术，如Profibus、Modbus、CAN等。这些技术通常基于双绞线布线，性能一般在1Mbps或更低。工业界成本为王，因此传感器和执行器布线必须廉价且耐用。因此单双绞线布线是标准。 尽管如此，我们正见证第四次工业革命（即工业4.0，I4）的扩展。I4特征是大规模机器对机器（M2M）通信和物联网部署以增加自动化。目标是部署能无人干预运行、分析数据、采取行动的智能设备。I4成功

提到集成建筑系统，我首先想到的是商业建筑。但我意识到医疗设施可能是一个非常重要的应用场景。为深入了解，我采访了Igor公司创始人兼CTO Dwight Stewart（爱荷华州西得梅因）。Igor旗舰产品Nexos是一个基于PoE的物联网智能建筑平台，融合硬件、软件和云分析组件，构成数字建筑“骨干”。 Tech Briefs： 哪些类型的设施适合集成建筑系统？ Dwight Stewart： 虽然办公楼在推进，但我们确实看到医疗业务增长明显。 Tech Briefs： 能否描述一下你们的系统？ Dwight Stewart： 图1展示了我们的系统架构。Nexos是我们的集中式物联网平台，可互

汽车行业已超越小型电动代步车，现在提供多种车型以满足从家庭交通到运动休闲等日益增长的多样化需求。这些车辆通常更大、更重，需要更大的电机，从而消耗更多功率。无论是纯电动、插电混动还是轻混动，涉及的电压和电流水平都相当可观。在大多数情况下，电池必须提供数百伏电压，才能实现将电动汽车推向更高性能水平所需的驾驶体验。因此，密切监控流向电机的电流量正成为汽车制造商的关键职能。 电动汽车环境中精准电流测量的挑战 从内燃机向电动传动系统的转变，给多学科工程师带来诸多新挑战。系统工程师需平衡功重比，电气电子工程师需专注功率管理。功率越大意味着车辆反应越快、性能越强——但过快使用过多功率会导致电源迅速耗尽、续

质量控制是各行各业的基石，但在制造业中更是至关重要。面对波动的市场需求、高昂的原材料与生产成本，以及终端产品的关键性使命，制造商必须追求一流的质量和极低的废品率。随着物联网（IoT）在制造业逐步成熟，质量管理领域迎来了变革性机遇。 质量管理挑战一览 有效的质量管理依赖于持续监控和控制影响产品质量的众多机器与工艺参数。为确保产品特性稳定达标，随着工艺漂移和生产线变化不断出现，设备重新校准需持续进行。然而，随着工装系统和制造工艺日益复杂，受限于笨重有线网络的局限，许多工艺变量被迫无人监管。 虽然有线通信适合高吞吐量、时间敏感的自动化任务，但其缺乏大规模采集遥测数据并延伸至机器层级之外所需的灵活性和

为了解自动驾驶系统传感器最新信息，我采访了 TDK/InvenSense 产品营销总监 Alberto Marinoni（加州圣何塞）。 常用术语高级驾驶辅助系统（ADAS）本质指 SAE 2 级（L2），部分驾驶自动化。此级别驾驶员必须在车内并保持警觉——不能看书——那需 3 级或以上。（最高 5 级是全自动车辆，根本不需要人在车内。） L2 级下，车可按应用纵向（加速/减速）或横向（转向）自动控制。但驾驶员必须在场、注视路面、保持警觉以便需要时接管。相反，1 级只能自动刹车/加速或横向转向，不能同时两者。 L2 含多传感器：摄像头、雷达、惯性测量单元（IMU）。全球导航卫星系统（GNSS）

掺铒（Er）磷酸盐玻璃展现许多有益特性，导致近年对 Er:glass 激光器需求增加，应用广泛如激光测距、远距离通信、皮肤科、激光诱导击穿光谱（LIBS）。掺铒光纤放大器实现香港-洛杉矶跨太平洋海缆高速全球通信，Er:glass 激光测距仪越来越用于国防侦察，Er:glass 美容激光在去疤痕甚至治疗雄激素性脱发获青睐。 这些增长应用空间要求高精度激光玻璃，具有苛刻尺寸公差和高功率激光镀膜。严格公差让系统集成商信任组件易放入系统无需耗时对准，但这些规格对激光玻璃制造商是挑战。工艺控制和聚焦计量是激光玻璃制造商制造不断增长的近红外激光光学领域所需苛刻组件的必要条件。 为何选掺铒玻璃？ 过去几十年

美国今日销售大多数新车含高级驾驶辅助系统（ADAS），配备行人自动紧急制动（PAEB）作为标配或选配。虽最先进 ADAS 改善高速公路和高速驾驶，但与行人和骑车人碰撞缓解这一基本需求大多未解决。 美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）报告，美国每年超 6000 行人死于交通事故。州长公路安全协会报告指出 75% 死亡发生在夜间。利用基于摄像头和雷达技术的 ADAS，被证明不足以应对此挑战。NHTSA 和美国汽车协会（AAA）独立测试显示，PAEB 系统在黑暗条件下频繁无法保护行人。 黑暗条件下测试 PAEB PAEB 系统若改善黑暗条件下性能，每年可挽救数千生命。2009-2018 年行人

高光谱成像融合成像与光谱学。有多种光学架构制造高光谱系统，但最终目标一致：生成每个像素包含多光谱带（多种颜色或波长）信息的图像。 制造优质高光谱系统不易，但若唯质量论，最高优先级应是每个像素的光谱保真度——即某像素捕获的光谱是该特定像素成像场景的真实物理表征。许多关键质量参数影响高光谱系统光谱保真度。不同关键质量参数对光谱保真度影响取决于多因素，但总体最重要参数有： 空间错位 光谱错位 杂散光 F 值 光谱响应函数 探测器参数 环境稳定性 评估高光谱系统性能，需引入点扩散函数（PSF）。这是点光源经光学系统击中探测器的能量强度曲线形状。 理想推扫高光谱系统中，所有波段空间采样相同。现实从

特拉维夫大学开发的一款机器人能“听”到电信号，得益于天然传感器：一只死蝗虫的耳朵。 目前，蝗虫耳朵机器人实现的呼叫响应很基础。研究员鼓掌一次，蝗虫耳朵记录声音，机器人前进；鼓掌两次，机器人后退。 然而，将机器人平台与生物元件结合的演示，据项目首席研究员、Iby 和 Aladar Fleischman 工程学院及 Sagol 神经科学学院教授 Ben M. Maoz 博士称，为令人兴奋的新应用打开大门。 “你可以想象所有今天用动物传感器的任务，都可被此类机器人替代。例如嗅探毒品和炸药，”Maoz 博士告诉《Tech Briefs》。 研究结果发表于《Sensors》期刊 。 蝗虫耳朵芯片长什么样

当今车辆日益复杂。有些汽车拥有超 100 个电子控制单元（ECU）支持高级驾驶辅助系统（ADAS）功能和依赖传感器输入的其他功能，如泊车辅助和转向助力。 增加复杂性的是，现代车辆具有多条通信总线，直接连线传感器、执行器、灯光和控制。 过去，车辆软件更易定义设计。软件常在单台计算机运行，专用线直连传感器和执行器。 据 Brett Hillhouse 称，今日车辆大多数变化通过软件发生，他是 IBM 全球汽车领域 AI 应用负责人。 “现在所有软件在这些网络上交互，一切共享，”Hillhouse 在题为《通过应对复杂性转型汽车工程》的 Tech Briefs 现场演讲中表示。 软件与机械的融合要求

复杂传感器确实存在——能告诉你正被晒伤、心率过高、甚至出现 COVID-19 相关症状。 但你愿意把它们戴在身上？带着贴在手臂上的传感器在屋里走？会把传感器放进嘴里吗？ 在我们 Heres an Idea 播客系列这一期，我们采访构建各种可穿戴设备的研究人员。有些传感器融合得更好。 我们与制造全身健康追踪器的工程师交谈；针对海滩炎热天的紫外线监测器；以及贴合紧密的 3D 打印传感器。 通过你偏好的播客提供商订阅或收听 here。 节目亮点： (1:19) 伊利诺伊大学 Hananeh Esmailbeigi 开发辅助口腔传感器——保持器，用舌头拨动实现光标无线交互控制。 (5:19) 斯坦

机器人研究人员正在开发能自主迈步的外骨骼腿，利用复杂人工智能（AI）技术。自控腿未来或将辅助老年人和身体残疾者运动。 滑铁卢大学研究人员构建测试的系统，结合计算机视觉和深度学习 AI 模仿人类步态。“从”环境中一组样本漫步中“学习”，系统根据感知周围环境调整动作。 “我们给机器人外骨骼装上眼睛，让它们能自我控制。”博士生 Brokoslaw Laschowski 说，他领导滑铁卢大学名为 ExoNet 的研究项目。 ExoNet 系统在 AI 支持下，从团队收集的训练数据汲取。研究人员胸前绑可穿戴摄像头（如上图所示），拍摄室内外环境视频。 AI 计算机软件处理视频流，准确识别楼梯、门等周围

本月 Heres an Idea 节目介绍多种贴身传感器。宾大教授 Larry Cheng 找到直接在皮肤上 3D 打印传感器的方法（如上图），使需紧密接触的测量（如心脏信号读数）即使在佩戴者主动移动时也更准确。打印传感器耐温水数天，但热水澡易移除。 同样，斯坦福大学 Yasser Khan 团队创造纹身状“BodyNet”传感器，贴附皮肤追踪健康指标，将读数传输到人衣物上的接收器。（收听播客节目了解更多。） 本周提问：你愿意佩戴贴身传感器吗？