随着小米电助力折叠自行车的发布，激发了人们对于这类相对新兴的出行工具的兴趣，不过很多人对于这种电助力自行车并不太了解，在听到小米电助力自行车的价格时也会产生这样疑问：三千都够买个电动车了，为啥要买个需要脚踏的自行车呢？由此也可以看出，人们对于这类产品确实存在一定的认识误区，所以今天我们就来聊聊电助力自行车的技术原理，让你对这类产品有进一步了解。 　　 　　虽然电动车和电助力自行车都是电助力交通工具，但我们必须要认识到的一点事，电助力自行车和电动车两者有着严格的区别，所以将两者并不属于同一类产品。较为直接的区别就是，电助力自行车不具备纯电力骑行模式，而是需要“人力+电力”的混合动力驱动，这和电动车的纯电动模式有着本质的区别，而骑这种车的方式与骑自行车没什么区别。电力提供的助力能够解决了骑自行车费力的问题，同时配合人力的驱动，所以在搭载不大的电池的条件下就可超越一般电动自行车的续航里程，实现更远距离的骑行。 　　电助力自行车的核心助力技术 　　首先，电助力自行车最早诞生于日本，并且采用的是一力矩传感器为核心的“Power Assist System动力辅助系统”，是一种“人力+电力”的混合动力模式，同时也可以依靠单纯人力驱动。电助力自行车拥有自行车的轻巧和便捷性，又能够有效弥补自行车上坡、逆风、载物时的负担感的个人交通工具。它以传统自行车为基础，搭载以力矩传感器为核心的动力系统，配有电机与电池。与电动自行车（电驴）最大的区别在于它不是通过转把来调节动力大小，而是以力矩传感器去感知骑行者踩脚踏的力度，根据人力的大小进行判断，为骑行者提供相应的动力支持。目前全球范围内拥有动力辅助系统的企业有不少，但在动力辅助系统里使用力矩传感器的却仅有几家，如德国博世、马牌，日本雅马哈、松下，这些企业基本都与汽车、新能源行业相关，技术研发门槛很高，一般的企业很难进入。 　　 　　雅马哈的三传感器示意图 　　目前，国内也有一些公司在独立研发针对电助力自行车的“力矩传感器”，其中八方BAFANG、轻客TSINOVA都是比较有代表的少数可以独立研发Power Assist System动力辅助系统的企业，掌握了核心的力矩传感器技术以及相应的算法，八方BAFANG的中置电机系统已经获得一定的市场份额。而轻客TSINOVA还另辟蹊径，开发出更为模块化的VeloUP威履智慧动力系统。 　　 　　八方BAFANG的中置电机系统 　　 　　VeloUP威履智慧动力系统

　　8号是 iPhone 7 发布的日子，无论你是不是果粉，无论是主动关注还是被动接受，所有人的信息焦点只有一个，那就是苹果。作为技术创新的长期领导者，苹果已经一次又一次给我们带来各种意想不到的新体验，今天的 iPhone 7 更是如此。那么，就让我们从小小的智能手机开始聊一聊机器学习将如何改变个人终端的未来。 　　尽管新的产品、新的功能层出不穷，但人们不禁好奇，究竟是什么因素在将不可能变为可能。 　　答案大概可以归结为四个字：“机器学习”。 　　 　　iPhone 7 发布会 　　无论我们是否真的意识到，机器学习已经在我们的日常生活中应用很长时间了。事实上，我们没有注意到它的存在反而意味着这个技术非常有效，因为每天当着用户面处理学习如此大量的实时数据却不被察觉，显然这种方式是可以令人接受的。然而，最近这个词频频出现在各种商业和大众媒体上，在人工智能的专业技术人员和消费者中间引发了大量深入的讨论。 　　苹果公司早就在人工智能领域奠定了坚实的基础。在史蒂文·李维（Steven Levi）发表在 iBrain 上的文章中，其深入剖析了苹果错综复杂的机器学习技术。尽管很大程度上 Siri 只是苹果在机器学习方面的“门面”，但毋庸置疑的是，苹果在这方面的研发并不止于此，机器学习技术已经被应用到苹果的各类设备和应用中。例如，滑动屏幕会出现你想要打开的应用名单，或是指出你预订的酒店在地图的位置。这个直接面向消费者的人工智能应用，在科技行业树立了一个标杆，不仅成功提升了品牌价值，也让消费者对数字体验有了更高的期待。 　　 　　Siri 　　尽管 Siri 是一个非常受欢迎的人工智能应用，但她也不是没有竞争对手。虚拟助手 Cortana（微软小娜）的出现加剧了科技公司之间的竞争，现在鹿死谁手还未可知。这给苹果带来了巨大的压力，苹果很快意识到了问题，并开始不断采取措施加强他们的机器学习部门，目的就是为了在这一领域保持一个领先地位，尤其是要赶在新产品发布之前。最近的例子就是苹果收购了专注于机器学习的人工智能公司 Turi 。此外，苹果公司还宣布，除了已经搭载了 Siri 功能的苹果手机，他们还准备将 Siri 背后的深度学习技术集成到苹果的笔记本电脑、手表和电视上。 　　 　　iWatch 　　更深远的影响在于，这些努力是为了把机器学习运用到苹果的整个产品链中，此举标志着苹果的品牌和零售将开始一种全方位的个性化体验服务。 　　用户已经开始期待基于深度学习其实时行为反应的高级定制化内容。苹果公司已经意识了只有机器学习才能满足如此大规模的用户需求。苹果通过增强型机器学习算法提高内容准确性和时效性，为用户提供了一对一的个性化体验服务，这些最终将转化为公司的品牌忠诚度，并为公司增加营收。

　　在一个月前刚刚以 4 亿美元收购了一家 AI 深度学习初创企业 Nervana Systems 后，英特尔在本周一又宣布将收购视觉处理芯片厂商 Movidius。 　　作为一家视觉芯片处理初创公司，这家公司的名气肯定不及英特尔、高通以及 NVIDIA，但 Movidius 的技术已经植入在耳熟能详的 Google Tango，大疆精灵 4 无人机等。 　　Movidius 在计算机视觉方面有很强的技术积累，这家从 2006 年就成立的视觉计算芯片公司花费了 9 年的时间开发出了低价低功耗高性能的视觉处理器芯片——Myriad 系列 VPU（Vision Processing Unit）。 　　 　　这种芯片针对单一需求（视觉）研发，拥有低功耗，低价格，小体积但性能强等特点。 　　这一年我们听到的 NPU、VPU、HPU 等等，这大概都是为了突出单一功能性需求所命名的半导体芯片。 　　但往大了说，计算机视觉才是这个所谓的核心领域。从用于测绘地图的 3D 摄像头，到机器人对于人类世界的环境感知，自动驾驶汽车传感器的应用，或是在智慧交通、智慧城市环境里的摄像头。我们确实会进入一个需要计算机视觉的场景，而且从物联网的角度看，VPU 的出现合情合理。 　　当然大家对于这家公司早有耳闻。在去年它就有曝出过大新闻——2015 年 4 月，Movidius 宣布完成 4000 万美元 E 轮融资，这里也有来自中国的资本领投；一些媒体还将 Movidius 评为 2016 年“50 大创新公司”之一。 　　尽管被英特尔收购，但 Movidius 的使命仍然是“为机器赋予视觉能力”，反而英特尔的目的更简单——配合英特尔的 RealSense 3D 深度摄像头技术。 　　从双方覆盖的产品来看，Movidius 技术可以应用在机器人、VR 以及无人机等这些新技术产品上，英特尔 RealSense 3D 深度摄像头近年也出现在了无人机、机器人甚至 VR 头盔 Alloy 上。 　　在新技术以及物联网领域，英特尔正在加大投资。 　　 　　此前曾一度传说英特尔有意收购 Movidius 的消息后来又被搁置，但现在也算最终敲定了这笔交易——我们并不知道这笔交易的具体金额，但我们看到英特尔正在发力人工智能市场，且并购一系列的技术公司。 　　除去上个月收购的那家 AI 深度学习初创企业 Nervana Systems。在今年的 5 月份，英特尔也收购计算机视觉公司 itseez，这家公司主要开发供驾驶辅助系统使用的软件和服务，英特尔有意将其用于安全领域。 　　我们相信会继续看到英特尔将整合的技术应用持续作用在自身的云、计算领域，这同样可以看出英特尔转型的决心——当然这样做也可以降低此前单一 PC 业务模式所承担的压力。

11月30日晚上，荷兰费尔德霍芬的一个科技园区发生火灾，ASML的一家供应商Prodrive遭受了重创，部分厂房与仓库遭受波及。12月3日，ASML发表声明称：“Prodrive供应ASML的部分电子元件和模组，ASML初步评估至2018年底的出货计划不变，但预期部分2019年初的出货将受影响。”ASML还表示需要几周的时间详细评估该事件对公司的影响。 ASML目前已开始协助Prodrive重启生产，同时ASML也已与其他供应商接洽，以确保相关组件和材料的替代来源供应无虞。 12月作为2018年最后一个月，2018的订单备货出货基本肯定不会受影响，那么对于2019年，具体会影响哪些企业呢？ ASML加快极紫光外光刻研发步伐 早在2013年，ASML就披露说，他们将按计划在2015年提供450毫米晶圆制造设备的原型，Intel、三星电子、台积电等预计将在2018年实现450毫米晶圆的商业性量产，与此同时，极紫外（EUV）光刻设备也进展顺利，将在今年交付两套新的系统。并且ASML在一份声明中称：“在客户合作投资项目的支持下，我们已经完成了用于极紫外、沉浸式光刻的450毫米架构的概念设计，将在2015年交货原型，并兼容2018年的量产，当然如果整个产业来得及的话。” 历史上每次扩大晶圆尺寸都会将可用面积增加30－40％，芯片成本也有相应的降低，300毫米过渡到450毫米同样如此，所以为了使用更先进的制造工艺和极紫外光刻技术，450毫米晶圆势在必行，但随着尺寸的增大，晶圆制造的难度也是指数级增长，因此450毫米晶圆提了很多年了，但至今仍然没能投入实用。 ASML为推进、加速研发450毫米晶圆和极紫外光刻技术，受到刺激的ASML还耗资25亿美元收购了关键的光学技术提供商Cymer，加快极紫外光刻进展。 为什么说光刻机对晶圆厂至关重要 光刻设备是一种投影曝光系统。在半导体制作过程中，光刻设备会投射光束，穿过印着图案的掩模及光学镜片，将线路图曝光在带有光刻胶的硅晶圆上；通过光刻胶与光的反应来形成沟槽，然后再进行沉积、蚀刻、掺杂，架构出不同材质的线路。 其中掩膜版上面会有很多的布线，形成沟槽以后在里面会布很多的二极管、三极管等，来形成不同的功能。单位面积上布的线越多，能够实现的功能就越多，效能也越高，耗能越少。 当然，并不是每个晶圆厂都必须配置光刻机，当自身产能不是很大或者生产中耗能太高、产生环境污染的时候，这部分的需求可以转移到晶圆代工厂去。美国现在的发展趋势是，由于高耗能、有污染所以自己不生产，把先前很多工厂转移到了台湾。台湾由于地域限制，工厂主要集中在新竹，污染、能耗都很大，所以也想把设备转移到大陆厂商，如中芯国际、台积电南京等。 一个12寸厂每月的产能大约是8－9万片，这已经是很高的水平了，换算到光刻机的产能大约是每天3000片，实际中效率可能每小时110－120片。涂胶的速度是制约光刻机生产效率的核心因素，涂胶机目前主要被日本的DNS和TEL垄断。 除了生产线以外，晶圆厂的研发部门也需要光刻机。 半导体国产化，工艺制程设备有待突破 随着AI芯片、5G芯片、汽车电子、物联网等下游的兴起，全球半导体行业重回景气周期。行业预计全球将于2020年前投产62座半导体晶圆厂，其中26座设于中国大陆（其中10座是12寸厂），中国大陆预计于2019年成为全球设备支出最高地区，为国产半导体设备的崛起提供了发展机会。 从设备需求端测算，2018－2020年国产晶圆制造设备市场空间增速分别为54％，78％和97％，2018－2020年累计市场空间达250亿元，CAGR 为87％。 从兴建晶圆厂投资端测算，2018－2020年国产晶圆制造设备市场空间增速分别为157％， 94％和31％， 2018－2020年累计市场空间387亿元，CAGR 为59％。平均每年超百亿的市场空间在机械行业中难得一见。 2016年全球半导体专用设备前十名制造商（美国应用材料，荷兰ASML等）的销售规模达到了379亿美元，市占率高达92％。而中国半导体设备前十名制造商的销售额约7．3亿美元，在收入规模上差距大，其根本原因还是来自技术上的差距。 目前我国半导体设备自制率不足15％，且集中于晶圆制造的后道封测，前道工艺制程环节的关键设备如光刻机、刻蚀机、薄膜沉积等仍有待突破，且晶圆制造等设备在采购中面临国外企业的技术封锁，全面国产化是必然选择。 随着这两年，中国晶圆厂进入了投资扩产热潮。中国大陆的半导体产业正在继续以惊人的速度扩张。据统计，2019年在中国就有将近20个新开工的晶圆制造厂建设项目。 在晶圆厂制造中，光刻决定了半导体线路的精度，以及芯片功耗与性能，相关设备需要集成材料、光学、机电等领域最尖端的技术，被誉为是半导体产业皇冠上的明珠。单台设备价格在2000万美金以上，是中国半导体设备最需突破的环节之一。 结语 目前，除了ASML，其他厂商在EUV方面，尼康和佳能在一开始有先发优势，但只能达到42nm，尼康在日本本土能达到28nm。而上海微电子，在技术上来说只能做到8寸厂的工艺，并且在工艺的重复性以及光源上还相差甚远，暂时无法达标。 8寸晶圆一般是65nm级别的技术，主要应用于较为低端的芯片装置，比如物联网、汽车电子、部分显卡等。对显卡消耗较大的区块链也一定程度上拉动了对8寸晶圆的需求。12寸晶圆一般用于高端的逻辑芯片（CPU＼GPU等）和存储芯片（DRAM＼NAND等），终端下游为个人电脑、智能手机等。 因此从整体上看，中国在8寸设备上取得了一些进步，正在向12寸发展，但这条路还很长。而在光刻环节国内还无法做到。就目前来说，中国新建晶圆厂，到时候没有光刻机供应的话，是有很大影响的。

　　用于连接传感器和激发器的IC组合件 本文引用地址：http://www.eepw.com.cn/article/142444.htm 　　摘要-到目前为止，工业自动化技术中的传感器和执行器都通过接通的24V或标准模拟信号与控制系统连接。在这方面ELMOS提供了能够明显提高效率节省空间的解决方案——例如IO-Link收发器E981.10。有了这套系统的帮助，只要用一根三芯连接线便可实现数字解码进行工艺数据、参数和诊断数据的传输，其传输速度可达230.4 kbit/s。 　　IO-Link(图1)与传统的现场总线系统的总线连接正相反，其采用平行布线，可通过最长20m的线路实现最高230.4 kbit/s的数据传输率。信号传输通过24V的脉冲调制过程以及标准UART协议实现。 　　IO-Link使用标准化非屏蔽三芯连接线(M12、M8、M5)，这种线也可用于连接传统的标准I/O传感器/执行器。它不仅可以减少额外的布线成本，而且可以保护现有的资源和设施。 　　IO-Link的另一个优点：由于减少了模拟测量值的传输，该技术避免了使用昂贵的屏蔽线。双向IO-Link通讯可以把上一级自动化系统的参数和配置数据写入传感器/执行器，同时也可以从传感器/执行器中读出工艺参数和诊断数据。 　　此外IO-Link还可以通过使用传统标准I/O传感器的双重转换状态控制通讯。这种新的通讯标准可毫无限制的向下兼容，而且可以与不兼容IO-Link的设备自由连接。 　　由于是开放性标准，IO-Link可以集成所有常用自动化和现场总线系统，从而最大程度为客户提供在选择生产厂商方面的灵活性。目前IO-Link已经成功的集成在了Profibus、Profinet、Interbus、ASi 和EtherCAT中，并且很快就能在ODVA中实现。 　　通过方案集成，分立的解决方案可以互相交换 　　为了保证IO-Link设计说明中规定的要求，例如过电流和过电压保护，到目前为止市面上有的IO-Link设备大部分在连接线路上仍然要使用大量零部件，例如晶体管、二极管以及其他被动组合件，只有这样才能建立连接线路的界面并且满足IO-Link设计说明。如此一来最大的问题是能否与控制器同时使用，因为相对应的电气连接只能以IO-Link的设计说明为导向。 　　IO-Link收发器E981.10给出了最优的解决办法(图2)，它是一种高度集成的芯片用于传感器/执行器的连接。这款组件与目前的标准I/O应用向下兼容，符合所有相关标准的要求，其特点是宽输入电压范围，从8至36V，驱动器功率可达200mA，并且集成唤醒识别功能，其数据传输速度可达230 kbit/s。驱动器的输出功能可选择为低边、高边端以及推挽输出。此外具有防反接、短路、过电流以及过温保护功能，确保系统的安全工作。 　　由于E981.10内部配备有5V电压调节器和3.3/5V兼容性数字界面，因此它可以与许多常用微型控制器组合使用，例如NEC欧洲电子公司的78K-MCU，在这种情况下后者用于实现协议。该组合件可在+150 °C的芯片温度下使用，装在4mmX4mm的小型QFN外壳中，从而适用于紧凑型传感器和激发器。 　　E981.10的多样化功能在实际应用中非常实用，特别表现在内置的唤醒识别等。 　　一般来说，一套IO-Link系统包括一个IO-Link主站和一个或多个IO-Link设备，即传感器和激发器。IO-Link主站提供连接叠加控制系统(SPS)的界面，并且控制与所连接的IO-Link设备之间的通讯。 　　由于受到IO-Link组件对于上级控制系统的标准I/O接口的向下兼容性的限制，IO-Link传感器和激发器首先表现为标准I/O设备。但是IO-Link主站能够识别网络中可以与IO-Link兼容的设备，并且切换至IO-Link通讯模式. 这点通过所谓的唤醒信号实现。唤醒过程中，在标准I/O模式下位于传感器线路上的信号通过主站使用一个典型80μs的短脉冲覆盖。在这里线路可根据传感器输出信号表现出高峰或低峰。 　　关于唤醒结果的信息针对软件包括两位：一位针对驱动器峰值(TXD)，一位针对接收峰值(RXD)。一般来说在所使用的微型控制器上两个I/O接口的组合连接导致干扰生成是不存在的。通过E981.10对唤醒过程的支持降低了对软件的要求，否则必须通过发出和接收信号的对比监控通讯线路。通过收发器处理的双向唤醒信号可。　　 　　   　　消除干扰，从而减轻微型控制器的负荷。E981.10高功能范围的另一个例子是对于由线路短路或超电流而导致的错误状态发出信号(ILIM信号)。控制软件可以通过识别错误智能化的做出反应，并解除功能驱动器的运行。通过对线路超电流间隔较长时间的检查可以减少损失功率。 　　成功通过认证测试和EMV测试 　　E981.10的开发工作现在已经在著名的测试和认证单位FTZ茨维考完成了资质认证和紧接着的EMV测试。如果需要可提供FTZ茨维考的公共检测报告，报告说明在达到230.4 kbit/s的数据传输率时遵守了EMV极限值。 电流变送器相关文章:电流变送器原理

　　下文说明了一个参数设置的例子 ，按照下列步骤设置网络参数。 (a) 设置要设置的网络参数中的”所含板数” 缺省值 ：无 设置范围 ：0 到4（模块） 例）设置为1（模块） (b) 设置主站的”起始I/O 地址” 缺省值 ：无 设置范围 ：0000 到0FE0 例）设置为0000。 (c) 用”操作设置”设置参数名。（即使没有设置参数名也不会影响CC-LINK系 统的运行）。[d1] 缺省值 ：无 设置范围 ：8 个字母或少于8 个字母 例）设置为”CC-LinkM” (d) 用”操作设置”设置数据链接出错站的输入状态。 缺省值 ：清除（不选中”保持输入数据”） 设置范围 ：保持（选中”保持输入数据”） 清除（不选中”保持输入数据”） 例）设置为清除（不选中”保持输入数据”） (e) 用”类型”设置站类型 缺省值 ：主站 设置范围 ：主站 主站（双工功能） 本地站 备用主站 例）设置为主站 (f) 用”模式”设置CC-Link 模式 缺省值 ：在线（远程网络模式） 设置范围 ：在线（远程网络模式） 在线（远程I/O 网络模式） 离线 例：设置为在线（远程网络模式） (g) 用”所有连接计数”设置包括保留站在内的CC-Link 系统中连接的站的总 数。 缺省值 ：64（模块） 设置范围 ：1 到64（模块） 例）设置为5（模块）。 (h) 用”重试计数”设置发生通信错误时的重试次数。 缺省值 ：3（次） 设置范围 ：1 到7（次） 例）设置为5（次） (i) 用”自动重新连接站计数”设置通过一次链接扫描可以回复到系统运行的模 块数。 缺省值 ：1（模块） 设置范围 ：1 到10（模块） 例）设置为2（模块） (j) 用”备用主站号”设置备用主站的站号。 缺省值 ：空白（未指定备用主站） 设置范围 ：空白，1 到64（空白：未指定备用主站） 例）设置为空白（未指定备用主站） (k) 用”PLC 宕机选择”设置主站PLC CPU 发生错误时的数据连接状态。 缺省值 ：停止 设置范围 ：停止 继续 例）设置为停止。 (l) 用”扫描模式设置”设置顺控扫描的链接扫描是同步的还是异步的。 缺省值 ：异步 设置范围 ：异步 同步 例）设置为异步。 (m) 用”延迟信息设置”设置链接扫描间隔。 缺省值 ：0（未指定） 设置范围 ：0 到100（单位50μs） 例）设置为10（500μs）。…