Tezos 质押机制及估值报告｜标准共识

智能医学工程面向医学影像、生物医学信号、医学检验、医学信息、疾病诊疗等医学。智能医学工程的构架学技术革新的需求，以电子技术、计算机技术、互联网与物联网技术、人工智? v % : V l t 7能技术G } , # x、3D打印、虚拟现实、增强现实、脑-机接口等一系] w 9 ` J # 7 ; _列工程技术为基础，发展医学智能感知、医学大数据分析、医学智能决策、精准医疗、医学智能人机交互等核心医学技术，并面向智能医学仪器、智能远程医疗、智能医学教育、新药研发、智能医学图S W Z ? 2像分析、智能诊疗、智能手术、1 [ ;精准放疗、神经工程、康复工程、组织工程、基因工程等医疗相关领域应用。

包括智慧医院系统、区域卫生系统、家庭健康系统等。高效的医院管理、极大降低医疗费用、医学大数据的可靠来源是初级阶段医院信息化建设关注的焦点。人工智能+医学影像：看一张肺部CT，医生平I a M ~ 3常需要十几分钟到^ I P z }半个小时，而人工智能只需要几秒钟；3mm以内o 4 6 R B 1 N 3 &的小病灶，普通影像医生肉眼很容易遗漏，人工智能却容易识别；不会因为情绪、疲劳出错。人工智能+癌症检测：IBM Watson通过比对2000万份癌症方面的研究论文，在10分钟内即判断一位女性患有罕见的白血病。智能诊疗的代表性方& | & * j向包括：冠心病、2 : i G A m %癌症、神经疾病、一般医疗影像诊断、可穿戴医疗设备等。

尤其在医疗服务机器人方面更有发展前景，新材料以及高* ( , ? ! 5 f C端装备制造等技术为医疗领域服务，比如智能驾驶与物联) ) s网（北斗、惯导、毫米波、激光、红外的技术融合）、 6 p I 8 g能通过认知计算控制相应随! B K T I @ +动系统的能力，而ADAS即先进驾驶辅助系统是单车智能化的基础，也是无人驾驶的必经之路，ADAS主要利用x & S ]安装在车上的各式各样传感器收集数据，在行驶过程中随时感知周围的环境，进行N i + D b g静态、动态物体的识别、侦测与追踪，并结合导航仪地图数据，进行系统的运算与分析，从而预先让驾驶者察觉到可能发生的危险，有效增加汽车驾驶的舒适性和安全性，目前已成熟应用的技术有自适应巡航控制系统（ACC）、前碰撞预警（FCW）1 3 : 5 c 5 G ~不受极端恶劣~ 3 I H n x天气影响的绝对优e _ 势，是ADAS中的核心测距传感器，且性能j 8 - 0 J 7 )好于超d - j D * q H 2 $声波雷达，是智能驾驶技术中不可或缺的组成部分。

ADAS需求量不断攀升，车载毫米波雷达市场蓄势待发。随着自动驾驶等汽车智能化需求愈发强烈，ADAS需求也得到进一步释放，当前我国装配在量产车f O 6 W上的自动驾驶技术基本处在L1及L2级别，即辅助驾驶和半自动驾驶，A; o 2DAS渗透率较低，但伴随技术逐渐成熟及传统车企和互联网造车新势力开始向L3级e Z $ U 1 o %及以上转型，对车载传感器的精确度与信息及时处理能力要求不断提高，ADAS市场渗透率有望快速增加，同时也将直接带动毫米波雷达的增长。

惯导技术不受外界3 P m干扰，是位置4 ] J v , . 蔽性强，不受气象条件干扰，能不依靠其他辅助设备自主导航。

惯导技术具有R + . D g输出信息不| + Q z ` P间断、不受外界干扰的独特优势，在智能驾驶定位系统中必不可少。智能d S 8 2 j Q $驾驶的核心内涵包括定位、感知T 8 4 W D c R、决策以及执行四个部分，其中定位是决策和执行的根基，定位系统以高精度地图为基础，通过惯性传感器（IMU）和全球定位系统（GNP 8 8 Z ~ ) j (SS）来精确定位车辆所在位置。惯导系统凭借其输出信息不间断以及不受外界干扰的独特优势，可以保证在任何时刻都以高频次输出车辆运动参数，同时也可以将视觉传感器、毫米波雷达、激光雷达以及车身系统信息进行更深层次融合，为决策中心提供车辆位置与姿态信息，是其他定位传感器无法比拟的。

伴随智能{ v c } u驾驶新起，车载高精度惯导系统前景广阔。采用惯导系统作为其多传感器融合定位架构的中心，可通过惯导V K 0 M O ~ 3系统解算修正后输出多个自由度的位置信息。

依托h * 0 a = f ~ 6惯性技术打造医学智能系统产业链。打造& X Y y K ! i智能传感、智能通信、智能无人等智能系统产业` b Q $ K 0 b链，已形成器件-组件-系统的产品谱系结构。器件和组件产品聚焦智能传感和传输，5 ^ 3 .致力于为智能系统提供前端感知和神经网络。