这个传感器这个方向呢?他在很多专业都会学的,传感器是一个非常重要的一个领域,现在呢不仅电子信息,呃,计算机控制,还有一些医学的传感器也也在研究这个,它只是这个尺度不一样啊。 呃,我觉得这个是一个很正常的,包括刚才我们说的那个柔性传感器啊,这个材料学科他们也在研究,包括之前过去也研究服装设计之外啊,研究服装材料的他们也在研究这些 啊,这是一个比较热门的方向啊,传感器你本质上是它是接收数据,但是你怎么用它放在哪里啊?这个是一个, 这是一个热门方向,在各行各业都可以应用的啊,这个在机械领域也可以,在仪器科学里面也可以在一些工业制造上面也可以在一些仓储。他他不是单纯跟计算机相关的啊,他是有些东西是通过视觉识别的,有些是通过传感器来读取的啊,他可能要结合啊,这个你能记得吧?就是那那个就是这个意思,就是他要结合计算机 啊,有些是在视觉里面接触成的啊,这个做的最好的,目前是在新能源汽车自动驾驶上面是做的,目前是比较成熟的。其他行业也有啊,其他行业也有 啊,农业做的也比较多。智智,这个智能机械和智能农业里面用的比较也比较多啊。好,但现在这个各行各业都有了这个,所以每个专业都会有人研究这个,这是个非常普遍的应用性比较强的学科啊。好,嗯。
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注意看,维修人员只是拿衣架碰了碰机头旁边的小零件,可没过多久,整架飞机就直接换机直飞。很多人都不理解,一个小小的传感器真能影响整架飞机?要是真这么想,那就把它想的太简单了。这玩意叫迎角传感器,别看它只有巴掌大,却是整架飞机的气流感知器。 它不负责测速,而是判断机头和迎面气流之间的夹角。飞机向前飞行时,气流会推动外面的小叶片转动,传感器,再把这个角度转换成电信号,传给驾驶舱和飞控系统。 飞机是在正常爬升,还是抬头过猛接近失速,全靠它提供关键参考。你要知道,失速可不是发动机突然熄火,而是迎角一旦过大,气流无法顺着机翼表面流动,升力突然下降, 发动机明明还在工作,飞机却可能开始调高度。问题也恰恰出在这。一旦迎角传感器卡住结冰或者读数跑偏,飞机就可能给出错误判断。明明状态正常,系统却频繁报警,真正接近危险时又可能给不出准确提醒。所以,航司宁愿延误航班换机直飞,也不会让飞机带着有问题的传感器飞上天。

一分钟告诉你压力变速器为什么要迁移?简单来讲,迁移就是改变压力变速器的零点和量程。打个比方, 就像咱们用秤称东西,正常情况下秤归零后开始称,但要是秤盘上本来就有个小物件,这时候秤显示的就不是零了。这就相当于压力变速器有了额外的压力,处理掉,测量结果肯定不准, 这时候就需要迁移,把这个额外压力带来的影响去掉,让测量回到准确的起点,这就是零点迁移。还有量程迁移, 就好比咱们用尺子量东西,本来尺子量程是零到十厘米,现在要量五到十五厘米的东西,那就得把尺子的起点和终点都调整一下,这就是量程迁移。 在压力变送器里,有时候测量的压力范围不是从零开始,或者有其他特殊要求,就需要进行量程迁移。那为什么要迁移呢?主要是为了提高测量的准确性和可信。比如说在一些化工生产中,管道里有液体, 液体有自重,会对压力变速器产生一个额外的压力。如果不迁移,测量出来的压力就包含了液体自重产生的压力,这就不是我们真正想要测量的压力了,通过迁移就能得到准确的测量结果。

一万变二百四十万,你以为这只是运气吗?在二零二六年美股融涨警报拉响的今天,那个曾精准预言应伟达的人,已经给出了下个十年的入场券。很多人对孙雨辰的印象还停留在炒作大王或者那些抓人眼球的奇葩故事上, 但如果你只盯着热闹看,很可能会错过他背后极其冷静的财富逻辑。早在二零一六年,当大家还在讨论要不要买房的时候,他给年轻人的建议是布局英伟达、特斯拉和硬科技资产。 十年过去了,英伟达回报近二百四十倍,特斯拉回报超过二十六倍。如果你当时个压二十万,现在光英伟达这一注就是四千八百万。 今天,当市场还在纠结美股是不是一九九九年泡沫重演的时候,他已经抛出了下个十年的断言,短期缺芯片,长期缺能源,永远缺储存。今天我们就来拆解一下这套让资产翻了五十倍的逻辑。普通人能学到什么呢? 孙雨辰的投资逻辑核心只有一句话,找到确定性的赛道,在两岸同时布局,不堵单一公司的执行力。 小白怎么理解呢?我们来看它布局的具深智能,也就是机器人赛道。他认为机器人分为身体和大脑,一端是压住身体,他看好具备大规模量产能力的终端,比如特斯拉,目标是把机器人单价达到两万美元左右。 另一端是压住大脑,他看好提供算力底座的巨头,比如英美达,这就是高明之处。他不赌马斯克能不能如期交货,那是公司执行力的问题。但他赌这个赛道只要跑通,所有机器人都需要大脑, 英美达就能稳收过路费。这种逻辑互补,双向对冲,是规避单点崩盘的最佳手段。基于这个逻辑,他在二零二六年重点点了四个方向,这可能是未来十年的财富密码。 第一呢,就是聚深智能,这不是科幻。国内呢,像语数科技、银河通用这些龙头,已经在融资和出货上刷新记录。当机器人开始看世界做事,而不只是听指令,这个万亿市场才刚刚开始。 第二,低空经济,也就是无人机。这是 ai 在 物理世界第一个跑通商业闭环的形态。从大疆的农业植保,到美团的无人机外卖,这不再是玩具,而是生产力工具,它是目前落地最快的领域。 第三就是空间计算,别只把苹果威神 pro 当眼镜看它的,它的本质是让 ai 理解物理空间,理解杯子离桌子有多远,这是自动驾驶和机器人共同的前提。大语言模型理解文字,下一代 ai 必须理解。世界。 第四,太空探索,孙奕辰曾亲自飞跃卡门线。随着 spacex 等公司向资本市场靠拢,太空不再是遥不可及的梦想,而是即将爆发的星际基建。 过去二十年,互联网改变的是信息流动,我们有了微信和淘宝,但物理世界的规则没变,搬砖还是靠人,工厂还是靠工人。 而孙雨辰这几条线串起来,其实是一个物理 ai 全景图。 ai 正从屏幕里走出来,进入工厂,进入街道,进入太空, 那个二零一六年叫你别买房的人,已经飞向了太空。我们可以不喜欢他的高调,但不能无视他看产业的眼光。 记住,当大多数人还在等下一个风口时,聪明人已经在构建自己的赛道壁垒了。关注我,带你看懂顶级投资人的底层逻辑,记得点赞关注哦!

在本视频中,我们将了解现代汽车中使用的所有传感器。大多数现代汽车发动机都配备了一系列不同的传感器,这些传感器收集数据以计算出完美的空燃混合器,从而在所有情况下实现最佳燃油经济性和最佳性能。传感器分为三类,发动机控制传感器、 车身控制传感器和传动系统。发动机控制单元 ecu 接收来自发动机上各种传感器的信息, 将这些信息与制造商决定的预设程序进行比较,然后向火花塞、喷油器和其他部件发送输出指令,以使发动机尽可能高效的运行。 第一个重要的传感器是曲轴位置传感器。曲轴位置传感器通常位于曲轴箱内,在曲轴上的齿圈上方。它监测发动机中活塞的上止点位置,并测量曲轴的旋转速度。 它计算曲轴上的尺数,将此值发送给 seo ecu, 据此确定曲轴和活塞的位置位置变化的速,用于计算发动机的转速。 我们来看看凸轮轴位置传感器。凸轮轴位置传感器通常位于发动机的气缸盖中。凸轮轴传感器的任务是找到凸轮轴和气门的精确位置。它与曲轴传感器协同工作, 已实现完美的点火证实。如果这些传感器发生故障,发动机将无法启动。第三个,空气质量流量传感器。空气质量流量传感器位于空气滤清器和发动机进气歧管之间,它用于计算进气充程期间进入发动机的空气量。 测量空气量,有助于 ecu 确定必须添加多少燃油才能实现完美的空燃混合器,以获得更好的效果。 第四,进气气管绝对压力传感器或 map 传感器这是一个位于进气气管中的装置,用于计算进入发动机的空气压力。它与测量空气质量流量的空气质量流量传感器非常相似, 而 map 传感器测量的是空气压力,压力越高,空气质量越大,因此可以使用更多的燃油。该传感器帮助 ecu 确定必须送入发动机的空气和燃油量。 第五,爆震传感器。通常爆震传感器位于发动机缸体外部。爆震一词指的是点火在实际时间之前发生, 这会儿在发动机中产生高震动和高噪音。爆震传感器识别爆震引起的高频发动机震动,并向 ecu 传输信号。当 ecu 接收到电信号时, ecu 会推迟点火证实并阻止发动机内部发生爆震,这提高了发动机的燃油经济性和功率。 第六,冷却液温度传感器。汽车发动机运行时会产生大量热量,必须持续冷却以防止发动机损坏。通常这是通过使冷却液循环流经通道到达散热器来实现的。散热器包含薄金属翅片,这为散热器提供了更大的与大气接触的面积。 并且散热器还装有一个电动风扇,将热量从散热器传递到大气中。因此散热器中的冷却液冷却下来并被送回发动机,这个过程不断重复。冷却液温度传感器位于发动机和散热器通道之间,该冷却液温度传感器监测液体冷却液的温度, 并将信号发送给 ecu。 ecu 使用该读数来计算冷却液温度,并据此调整燃油喷射和点火证实并控制电动冷却风扇的开关时间。此信息还用于将发动机温度的准确读数发送到仪表盘上的温度表。 第七,燃油温度传感器。这测量燃油的温度,并将信号传输给 e c u。 当燃油温度较高时,其密度较低,燃烧更容易,因此 e c u 会喷射更多燃油。当燃油温度较低时,其密度较高,因此 e c u。 会喷射较少燃油, 这优化了发动机的性能。一些品牌将此传感器置于燃油箱内的中央单元上,而在其他一些品牌中,它位于连接到发动机的高压油泵上。 第八,用于安全气囊的碰撞传感器。安全气囊系统是车辆安全系统中最重要的部件之一。碰撞传感器是小型电子原件设计,用于判断车辆在事故中是否受到撞击。传感器在碰撞后几毫秒内向安全气囊控制单元发出信号。 当控制单元确定发生事故时,它会向充气系统发送信号。充气系统立即给安全气囊充气。这一切都在瞬间发生。通常在二十五到五十毫秒内。这个安全气囊为车内人员提供缓冲系统并拯救生命。碰撞传感器位于汽车前部,保险杠后面,也位于车身侧柱或车门内部。 第九,用于防抱死制动系统的轮速传感器。在此系统中,制动器在一秒钟内被施加和释放多次。因此,该系统确保车轮在紧急制动时不会抱死车辆,减速时保持抓地力,并且可用的牵引力允许驾驶员进行转向操作,这有助于驾驶员操控车辆,以避免事故。 先进的防抱死制动系统相比普通制动器具有显著优势。在车辆中,轮速传感器位于所有车轮上,用于监测每个车轮的速度。 ecu 读取来自每个传感器的信号。当速度传感器检测到任何一个车轮的速度与其他车轮相比急剧下降时, ecu 会向相应车轮的阀门发送信号,以降低制动压力,阀门随即关闭。此后车轮开始再次加速,并且信号再次发送给 ecu, ecu 进而发送信号,打开阀门并增加制动压力。本期视频就讲到这里了,下期视频你想了解汽车哪个部件工作原理?

这两天网上都在说,孙雨辰又说了个新机会,物理 ai 就 会是下一个风口。去年他说纯属芯片涨了几十倍,之前他说 btc 和英伟达有机会,当时信的人现在也都财富自由了吧。那么他说的物理 ai 到底是什么? 简单来说就是能理解物理世界,并且能在物理世界里行动的 ai。 那 普通 ai 主要待在屏幕里,比如说聊天啊,写文章啊,敲代码啊, 那本质上是在处理信息。物理 i 它不一样,它连接的是传感器、摄像头、机械臂、机器人这样无人机等,然后根据现实的环境来做出判断和动作。比如说无人驾驶汽车、家用机器人,你可以把它理解成普通 ai 是 脑子,物理 ai 是 脑子加眼睛加手 机。会不在物理 ai 这几个字本身,而在 ai 从屏幕走到现实世界以后,谁能卖铲子,谁能落地场景谁能控制入口? 我会看五层。第一层呢,其实就是算力和芯片。物理 ai 其实比普通 ai 更吃算力,因为它要处理视频、传感器、空间数据,还有实时决策等。那第二层呢,就是机器人硬件,这就是最容易被市场炒起来的一层, 人形机器人、工业机器人都是物理 ai 里的。那第三层呢,就是核心零部件。这层反而更关键,因为机器人它不是只有大脑,它还需要减速器啊,传感器啊,轴承啊这些东西。 如果物理 ai 真的 爆发了,那很多整机公司可能还没赚上钱呢,上游零部件可以先吃一波了。那第四层呢,就是仿真和数据。物理 ai 最大的问题是现实世界训练太贵了,太慢了,太危险了,你不能让无人车天天上路上去模拟吧,机器人你不能让它摔一万次再来学习吧。 所以说仿真平台数字孪生啊,机器人训练数据啊,会变得很重要。第五层呢,其实就是具体的应用场景,比如说工厂、 物流、交通、医疗等,就这些人工很贵,然后环境相对稳定,重复劳动力又多出错,成本可控的场景,物理 ai 的 机会就藏在这里,你怎么看?

毒蛇瑞平揭秘,国内的摩托车电控不是在救命,而是在害命!想象一下这个场景,你在山道中以一个并不算极限的轻脚匀速压弯溜车,路面上有一个微小的凸起或者暗坑,轮胎碾过以后车身发生颠簸。六轴 imu 立刻捕捉到了这种车身动态,它是一台没有感情的计算机, 它错误的判定车辆即将失控,于是强行切断了油门,动力甚至粗暴的介入了制动。在弯心最忌讳的就是动力突然中断,导致重心猛烈的打破前轮,瞬间失去抓地力, 你连反应的时间都没有,直接冲向对面车辆的防撞梁。当你躺在病床上或者更糟,当你连醒来的机会都没有的时候,你可能永远都不知道到底是因为那个小坑,还是因为你引以为傲的电控系统杀了你。这一切也无从查证,厂家只会把这归咎于你的操作失误。 我并不是危言耸听,因为电控本身就是刀尖上跳舞的角色,我们俗称的六轴前后, y 轴左右, c 轴上下结合成的车身,轻脚检测翘头,翘尾检测甩尾打滑检测。它 每秒几百次的向车的大脑发送信号,让你的车明白你有没有失控。如果失控的话,聪明的 xu 会替你断开油门,分配制动力。摩托车本身就是一个巨大的振动源,尤其是大排量双缸或单缸发动机, i m u 太灵敏了,他分不清什么是轮胎打滑, 什么是发动机高转速引发的车架共振。标定工程师的第一关就是写律拨算法,要把发动机震动、烂路、碎震,甚至是劣质车架刚性不足导致的细微扭曲,从海量的数据噪音中剥离出去,提取出真正危险的动态信号。可 这需要数据支撑,这些数据是实验室里电脑里算不出来的。但标定就必须得去跑,必须要大量的专业赛车手去户外测试,重刹、刹停刹翻、去压弯,不仅要压到底,还要压摔, 必须一遍一遍的摔才知道极限在哪里。要以时速十二十三十到一百多反复刹翻,还要在不同气温、不同轮胎、不同路面测试,最后才能标定出这辆车的临界点。数据最后写进 i m o。 这样在普通人手里,车辆每次到达临界点之前, i m o。 就 知道这个速度要摔了,从而进入油门和刹车来救车。 而国内都不说测试数据了,就连最基础的震动滤波都都无法过滤掉。很多车架也经工艺不过关,各批次车架刚性不一致,连基础的力学反馈都是一团乱麻。这种底层逻辑混乱的烂摊子,神仙来了也没法标定。而且它需要打通所有传感器的底层协议, 让 i m u 轮速传感器、电子油门、刹车压力传感器能够无延迟的合作。而国产都是拼凑的,东买一家零件,西配一家零件,这就面对电控,必然无法协调这些零部件达到高度统一。所以电控在娘胎里就是残疾的,是乱的。 而混乱的电控有比没有更危险。因为你不知道在高速路上走着走着,它会不会突然检测高频震动而混乱触发熄火,你也不知道会不会在弯道稳油时候,由于车架韧性不足,跳动触发断油,这混乱的电控像一个随时会抢夺你控制权的傻子,随时可能在路上背刺你。这就是国产电控最真实底层逻辑。 最后我个人致敬一下国内的专业车手,在这样的环境下还在坚持着自己,希望有一天大家能明白测试的重要性和专业赛车手存在的意义。他们可能不太会在互联网上表达,但中国摩托车想要发展到世界一线,一定离不开这些拿着自己命去跑的人。也许不是现在,但他们的职业传承和赛事普及,让中国一直有着一批车手在等待着那一天的到来。

最近被湖北癌症村的新闻刷屏了,五百多八十多个人的村子,先后有六十二个人因为白血病或者是癌症去世。现在夏天高温天气来临,其实在我们汽车上有一个功能,如果你不会用,对我们身体损伤也非常大。 先点赞收藏,希望小兰这条视频能够帮助更多有需要的人。夏天经过高温暴晒,我们车内的这些皮革塑料会释放大量的甲醛有害气体,对我们身体损伤非常大。 那其实目前市面上百分之九十九的新能源车,包括部分的燃油车,都有我们一个手机 app 的 远程控制功能, 这个控制功能我们可以提前打开空调,并且在很多车辆的话,再打开空调也会 玻璃自动流出一个缝,把我们大量的有害气体几乎全部排出车外。这样一个小小的功能,长期以往用起来的话,可能对我们身体健康是有大大的益处哦。关注小兰,带你了解更多汽车常识!

很多人现在还觉得 tesla semi 只是马斯克又一个概念,但越来越多人开始意识到,可能对运输行业造成巨大冲击,因为 tesla semi 正在把电动卡车从一个概念变成真实商业系统。 注意,这里最重要的变化不是 tesla 终于做出了电动重卡,而是越来越多物流公司开始真的用它运输货物。这件事意义非常大,因为过去十几年,整个行业一直默认认为 重型卡车是最难被电动化的领域之一。为什么?因为卡车和普通电动车完全不是一个难度级别, 普通家用车每天跑几十公里,但重卡要拉几十吨货,长途连续运行几乎不能停。而且卡车行业最看重的从来不是外观好看,而是成本, 只要一天停运,物流公司就会增加损失。所以过去很多人认为电动车可以替代家用车,但柴油重卡很难被真正替代,因为问题太多了,电池太重,续航不够,充电太慢,重点是基础设施也不足。 结果现在 tesla 开始动摇这个行业。假设 simi 的 真正危险之处其实不是参数,而是它开始进入真实运输场景。不少物流公司,比如 imc logistics 已经开始采用, 而一旦物流公司开始采用,整个行业结构就会变化,因为运输行业本质是依赖不断降低成本来驱动的行业,谁每公里成本更低,谁就有优势。而 tesla 正在赌一件事, 未来电力会比柴油更便宜。更关键的是,电动卡车结构天然更简单,没有复杂变速箱,没有大量机械结构,维护零件更少,故障的可能性减小。也就是说, tesla 不是 只想卖车,它真正想改变的可能是整个货运系统的运营成本模型。很多人低估了这一点,因为过去汽车行业竞争的是卖运输系统, 不是买车多少钱,而是几年下来整个运营到底花多少钱,这才是物流行业真正关心的。 如果未来电费低于柴油,维护成本下降,自动驾驶减少司机数量,那么哪怕车本身更贵,物流公司也可能愿意换。如果未来自动驾驶卡车成熟,改变的可能不只是开什么车, 而是整个物流网络。因为卡车运输其实是现代物流基础设施之一,而且全部依赖卡车。这也是为什么越来越多公司开始认真测试 simi, 因为大家都害怕 晚进入的人会失去成本优势。但 tesla 现在面临的关键一些问题是,它还没证明 能不能大规模稳定量产,更大的问题是基础设施。因为电动重卡真正难的不是车,而是大范围充电网络。重卡需要超高功率充电、稳定电网、高速充电站、长途覆盖能力, 而这些东西建设成本极其巨大。所以现在真正的竞争已经不只是谁能造电动卡车, 而是谁能建立电动货运基础设施。这也是 tesla 最近努力推进 mega charger 网络的重要原因。本期视频内容到此结束,记得分享、点赞、收藏、关注、评论,谢谢观看,下期再见!

孙雨辰又说了未来大家要关注物理 ai, 那 到底什么是物理 ai 呢?看到后面跟你说明白。先说说孙雨辰这个人为什么说话这么有分量,那就看看他以前做的事和说过的话。 他曾经三千万买下了巴菲特的午餐,六百二十万买下一根香蕉,直接吃掉,砸五个亿人民币去捧场特朗普推出的特朗普币, 并且是白宫晚宴上的座上宾。三十五岁开始投资蓝色起源商业航天公司,为此还亲自坐了一趟飞船去太空,称为最年轻的航天宇航员。 潮比特币还有自己的虚拟货币,他更是赚的盆满钵满。今年一句话,短期切芯片,长期切能源,永远切存储。说完半年,存储芯片的龙头闪跌,股价半年疯涨了五十多倍, 而且不管是美股还是韩国的股市,存储的芯片长出了有史以来最大的一波涨幅,收回来。什么是物理 ai 呢?说白了就是 ai 寄生在物理硬件上,利用无人驾驶和新能源车,无人飞机和商业航天,这些都算是。这么一讲大家就明白了吧。

大家好,这里是郭子黑,我是黑哥。今天我们来研究一下这个霍尔传感器, 这是一个在 cpu 飞上上拆下来的呃护耳传感器,这个就是护耳传感器, 我们接下来看看他到底有什么作用。然后我们准备一个吸铁石,就是磁石, 磁铁 大家看到没有,当磁铁他的嗯 级和 s 级,然后来回作用于呃化传感器时,他的电机会发生正转反转,这说明化传感器会根据磁场的变化而互换正负极的位置, 从而改变电磁场,使电磁场和磁铁之间保持一个作用力,使风扇转动 电压越高,磁场越强,风扇的转速也就越快。这是一个风扇里的环形磁铁, 他的磁场是 n 级、 s 级、 n 级、 s 级这样分布。当霍尔传感器紧贴着他的环形词点转动, 会根据磁场的变化而使正负极 他的位置也发生变化,这个就是他的工作原理。根据画尔传感器这个工作特性, 我们可以做很多有趣的装饰,大家有什么更好的想法可以在评论区留言给黑哥,我们一起来探讨研究。好,今天的视频就到这,我们下期再见,拜拜。