处理测试数据的工程师和技术人员常受困于电子表格局限：大数据集导致屏幕冻结、不同采集系统文件间手动复制数据、触及数据量上限。用Excel进行测量评估损害效率生产力，但现代软件能提供无编程复杂度的专业能力。 本场60分钟网络研讨会将探索该软件如何变革测量数据分析，实现海量数据集秒级可视化、自动化复杂评估。会议也将探讨如何摆脱手工创建有意义报告。技术演示后将进行观众问答环节。 与会者将学习如何： 1秒内可视化数百万数据点 可靠执行复杂数学运算不失全局 使用AI辅助脚本替代手动编程 几分钟而非数小时生成出版级报告 适合人群： 从事机械、汽车、工业测试的测试工程师和技术员 专注系统验证、控制

密歇根大学构建的AI工具利用早期电池测试数据预测新设计性能。（图片来源：Xin Zou, University of Wisconsin-Madison） Tech Briefs: 是什么促使你启动这个项目？ Ziyou Song: 我同时在学术界和工业界工作，深知电池测试验证的痛点。新电池设计虽与前代差别不大，却总要在相似条件下重做所有实验室测试，至少耗时六个月且消耗大量能源。所以我们想：如果新设计变化不大，能否利用前代数据集？能否借用前代设计的知识和数据模式预测新设计寿命？那将节省大量时间和能源。 我们从AI for Science视角切入——科学预测是最重要问题之一。我们特别关注机器学

概述 2026年3月测试测量专题报告突显航空航天、国防和科学仪器领域的前沿进展与实际挑战，强调测试在技术开发部署中的关键作用。 关键特性：欧洲航天局新增微振动测试平台 重点介绍欧洲航天局新增由英国国家物理实验室开发的微振动测试平台。该仪器隔离卫星子系统产生的振动，对提升空间传感器和成像系统的精度分辨率至关重要。 航空航天研发：创新速度超越老旧基础设施 报告探讨航空航天研发中日益加剧的张力：快速技术创新超越老化物理基础设施。许多建于数十年前的航空航天测试设施难以支持电推进、混合发动机、高超音速飞行等现代系统。为应对，企业越来越多采用模块化灵活测试基础设施和数字孪生仿真。这些方法支持增量升级、

白皮书：制造与原型制作 赞助商： 基于专利Inline Coherent Imaging（ICI）实现的实时激光焊接测量，在光纤激光焊接过程中提供微米级焊缝测量，实现稳健即时缺陷检测、降低废品率、实现高产量电池生产线可追溯质量控制。本白皮书强调这一独特焊接监测技术的优势及其在严苛应用中改善焊接质量控制的用法。 概述 IPG Photonics的白皮书提出基于Inline Coherent Imaging（ICI）的实时激光焊接测量，作为电动汽车（EV）制造中高精度焊缝验证的变革性解决方案，特别是电池生产。电动汽车电池焊接缺陷——由材料不一致、工艺窗口窄、光学污染等因素引起——会显著影响电气、

大多数工程师通过索要代码片段并粘贴到工作流中尝试AI。虽然此法有用，但仅触及代理式代码开发领先技术表面。AI辅助仪器不再是投机或遥远——它正快速涌现且当前已可用。 本场45分钟网络研讨会将探索工程师如何超越复制粘贴式AI提示，迈向更强大模型：上下文驱动、计划优先的AI工作流，主动控制仪器、分析数据、实时生成可用结果。项目将对比轻量级氛围编码与资深开发者使用的更高级上下文工程方法，后者AI从计划而非代码请求出发。观众将获得立即采用这些技术的工具，加速自动化和洞察。 通过实际测试测量示例，与会者将学习现代AI工具如何： 编写自动化代码 配置示波器和信号源 执行测量并进行数学运算和绘图 自动导出

当电池被推向极限会发生什么？电池滥用测试在理解电池在超出正常操作条件下的响应中起关键作用。这些测试帮助工程师评估安全性、识别潜在失效模式、观察电池受压行为。 本场30分钟网络研讨会将概述电池滥用测试，包括为何执行、如何实施、以及跨电池应用能提供何种洞察。与会者将获得常见滥用测试方法的基础理解及结果含义，从而最好地理解滥用测试如何融入更广泛的产品开发和安全评估流程。 项目将用实际案例说明滥用测试如何支持明智工程决策、帮助早期识别风险、补充其他测试活动。技术演示后将进行观众问答环节。 演讲者 Mike Pendleton，Element全球技术总监——材料技术 作为Element全球技术总监，

白皮书：国防 赞助商： 电磁频谱操作（EMSO）领域涵盖动态电磁环境（EME）中资产的利用、攻击和防护。其子集电子战（EW）随着频谱日益复杂而演进，需通过仿真评估新旧EW系统对抗先进雷达和干扰。本白皮书为三部曲首篇，介绍基本EW概念，深入探讨技术EME场景生成与系统实现。 概述 Rohde & Schwarz的白皮书《电子战系统电磁环境仿真——第一部分》全面介绍了电磁频谱操作（EMSO）和对测试开发电子战（EW）系统至关重要的环境生成工程。 文档首先定义EMSO和EW，强调需仿真高度逼真的复杂电磁作战环境（EMOE）。由于现代多威胁场景涉及众多发射体、波形和环境因素，实弹野外测试成本高昂、安

许多工程师依赖外部开关矩阵扩展2端口VNA进行多通道测量——但这种方法在速度、精度和系统复杂性上存在权衡。随着射频和高速数字系统持续扩展，理解何时这些权衡至关重要。 本场60分钟网络研讨会将在切换式2端口与真正多端口VNA测量架构间提供清晰实用的对比。与会者将了解扫描次数、插入损耗、隔离度和校准复杂性在两种方法间的差异，以及这些差异如何影响实际结果。通过考察代表性用例——包括线缆组件、波束成形阵列和多通道器件生产测试——帮助工程师和测试团队为其测量目标选择最合适策略。 核心议题 切换式2端口系统的局限性 真正N端口测量的执行方式 大端口数的校准策略 工程与生产测试的启示 技术演示后将进

Andrew Corselli 团队将采用新型场效应晶体管设计制造的传感器安装在集成电路板上（如图所示），以测试感应精度和灵敏度。他们发现该方法制造的传感器不仅响应灵敏，而且高度抵抗困扰以往设计的信号漂移问题。（图片来源：Jaydyn Isiminger / Penn State） 液体环境下的稳定感应突破 准确测量生物标志物（如蛋白质和神经递质）或供水中有害化学物质的微小变化，可在问题影响患者或环境前识别关键问题。虽然现有传感器能监测这些微观物质，但往往有局限。典型例子是场效应晶体管——控制系统电流流动的微小组件——暴露于液体时难以保持稳定。 宾夕法尼亚州立大学研究人员设计了一种新型场效应

概述 《军用与海事无人/自主系统专题报告》（2026年3月）探讨了空中、海上和水下领域无人与自主军事系统开发部署的关键前沿进展、挑战与策略。 关键主题 国防飞机与协同作战飞机（CCA）的数字化转型： 报告强调，战机和CCA日益增长的复杂性与能力要求变革性数字工具，如全面数字孪生和AI集成，以加速设计、提高可靠性、优化生产。在系统工程支持下并行开发CCA与六代战机，有望缩短作战部署时间，缓解Augustine定律预测的成本飙升。 用于反无人机系统（C-UAS）的先进中波红外（MWIR）成像变焦镜头： 随着无人机演变为大量且复杂的威胁，报告强调MWIR光学系统对在多样环境条件下准确探测、

概述 本2026年3月关于ADAS、互联与自动驾驶汽车的专题报告全面概述了自动驾驶技术的当前进展与挑战。重点突出了塑造行业的重大趋势，特别是将AI集成到车辆电气/电子（E/E）架构中，以在自动驾驶之外提升安全性、效率和用户体验。 关键趋势：从域架构向区域架构转型 关键议题包括从传统基于域的E/E架构向区域E/E架构的转型，后者整合控制单元并利用AI加速器，减少布线复杂性，为传感器融合和异常检测等关键功能实现更快数据处理。这使系统更智能、更高效，能处理不断增长的传感器数据量，支持自适应动力总成管理和虚拟传感器等高级功能。 安全系统：从冗余走向韧性 报告强调安全系统正从冗余向韧性演进，通过多模

电子与传感器内部消息 这张图片展示了晶体管沟道内的硅、二氧化硅和氧化铪层。（图片来源：Cornell.edu） 康奈尔研究人员利用高分辨3D成像，首次检测出可能破坏芯片性能的原子级缺陷。 该成像方法源于与台积电（TSMC）和先进半导体材料（ASM）的合作，几乎可触及所有现代电子形式，从手机、汽车到AI数据中心和量子计算。 研究发表在《Nature Communications》上，第一作者是博士生Shake Karapetyan。 “既然真的没有其他方法能看清这些缺陷的原子结构，这将成为计算机芯片调试和故障查找的重要表征工具，尤其是在开发阶段，”领导该项目的康奈尔达菲尔德工程学院Samue

电子与传感器内部消息 （图片来源：Stonybrook） 纽约州立大学石溪分校（石溪大学）研究人员主导的一项发表在《Physical Review Letters》的新研究，推翻了关于纳米尺度电容器工作原理的长期假设，为未来纳米电子器件提供了更清晰的科学基础。 纳米尺度下的理论失效 电容器——现代电子学的核心组件——在金属电极间由介质材料隔开存储电荷。其性能在宏观尺度上已被充分理解，但在纳米尺度下，标准方程中假设的材料属性不再明确，传统模型失效。这些差异给解释超薄材料的介电响应和设计可靠纳米电容器带来重大挑战。 量子力学框架区分电极与介质贡献 为解决此问题，石溪大学团队开发了一个量子力学框

Helix碳化硅逆变器。（图片来源：Helix） 发热机理与热管理的关键性 在电路中，流动的电子撞击导体中的原子，使原子振动。热能是空间区域内粒子动能与势能的总和，这种从电子到粒子动能的能量传递表现为热量。 电阻越大，碰撞越频繁，发热越多。不仅电阻大产生更多热，对金属而言，温度升高又会反过来增加电阻。 热管理的任务是寻找导热路径，防止这一反馈回路显著降低系统电气效率和性能。这对永磁体寿命也至关重要，因为磁性材料的粒子若获得过多动能会失去磁序——即退磁。 这使热管理成为电动汽车电机的关键。除电阻发热基本问题外，电机还需应对定子铁芯涡流损耗、轴承粘性损耗、快速开关逆变器产生的高频损耗等热源。

芝加哥大学普利兹克分子工程学院与阿贡国家实验室的博士后研究员Jing Wang是新论文第一作者，该论文揭示了导致日益流行的电动汽车电池形式开裂的纳米级应变根因及缓解方法。（图片来源：John Zich） 解决困扰电池界的长期谜题 阿贡国家实验室与芝加哥大学普利兹克分子工程学院的新研究解决了一个导致容量衰减、寿命缩短甚至起火的重大电池谜题。 在《Nature Nanotechnology》发表的论文中，研究人员揭示了导致日益流行的电动汽车及其他技术用电池开裂的纳米级应变根因及缓解方法。 “社会电气化需要每个人的贡献，”通讯作者之一、阿贡杰出研究员兼芝加哥大学联合教授Khalil Amine说，

Lynk & Co 06 Relive紧凑型SUV将采用A-PHY规格SerDes芯片组。（图片来源：Lynk X Co.） 物理AI虽是热词，电力电子才是幕后推手 物理AI或许是CES 2026的主导关键词，但在所有围绕它的炒作背后，拉斯维加斯仍有大量公司专注于不那么抢眼的头条——即为我们潜在的人工智能未来提供支持的幕后电力电子技术。以下是一些正在研究此类技术的公司示例。 Valens：MIPI A-PHY芯片组获多家车企采用 Valens在CES期间宣布，一家在中国销售车辆的全球高端车企将成为下一个采用其VA7000 MIPI A-PHY合规芯片组的客户。Valens称这是A-PHY芯

NASA约翰逊航天中心（JSC）的创新者们开发了一种名为“ARGOS”的地基机器人训练系统。它利用顶部轨道和桥式驱动系统，通过连接的缆绳部分或完全卸载测试对象的重量，有效地将他们悬空，从而主动模拟宇航员在太空中的失重状态。虽然测试对象的躯干和腿部被卸载，但他们的手臂和任何沉重的手持工具却没有。 ARC ANGEL：专为手臂卸载设计 “ARGOS重力效应肢体实时驱动控制消除系统”（ARC ANGEL）技术的开发旨在卸载穿着航天服测试对象的手臂，抵消其在使用ARGOS进行训练活动时产生的疲劳。与ARGOS类似，ARC ANGEL通过计算机控制的主动缆绳张力提供卸载。缆绳连接在肘部上方的手臂袖套与

劳伦斯伯克利国家实验室（Berkeley Lab）的科学家们开发出一种智能传感器，它首先在示例对象（如上图所示的某种作物或下图所示的叶片）中“嗅探”出感兴趣的光谱特征，随后在从未见过的新环境中寻找指定目标，且无需繁琐的数字处理。（图片来源：Ali Javey/Berkeley Lab） 突破光谱成像的数据处理瓶颈 光谱成像工具——能够捕捉人眼可见RGB光谱之外色彩的相机——对于获取物体的材料和结构属性信息至关重要。将其与机器学习相结合，为半导体制造、污染物追踪和作物监测等现实应用中的特征识别提供了强大的流程。 伯克利实验室的研究人员将AI算法直接嵌入相机的传感器中，消除了长期困扰光谱成像技术

对电气系统效率和成本效益需求推动48V系统跨行业采用。这些高压系统为传统12V或24V架构提供更优替代，特别是在高功率传输至关重要场景。工业自动化和电信利用48V驱动电机、执行器和其他高功率设备。 使用48V系统优势包括： 驱动更大负载：区别于难满足现代功率需求的12V系统 更低电流：高压降低电流需求四倍 减少功率损耗：低电流意味更少功率损耗、更少散热、更高效率；在更高电压下运行 更高功率密度：集成48V方案实现更高功率密度空间，转化为清洁能源系统更长续航和更低能耗 更轻布线：更细电缆降低成本、减轻重量和空间 电力分配系统历史 6V电力分配系统成早期汽车点火和照明实用标准，很大程度受当时

Electronics & Sensors INSIDER 有机纳米发光二极管像素阵列显示ETH标志，分辨率达50,000像素/英寸。（图片：Jiwoo Oh / ETH Zurich; Nature Photonics） 微型化是半导体行业驱动力。自1950年代以来计算机性能巨大增益，很大程度上因硅芯片上可制造越来越小结构。苏黎世联邦理工学院化学工程师现将有机发光二极管（OLED）——目前主要用于高端手机和电视屏幕——尺寸缩小数个数量级。研究近期发表于《Nature Photonics》。 “迄今开发最微小OLED像素直径在100纳米量级，比当前最先进水平小约50倍，”活跃于ETH教