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）、[ e i5G尤其高频（微波器件、三代半导体）、碳纤@ s c b维及复合材料在风电及压力容器领域、无人机在物流领域的拓展等。
信息化尤其智能传感技术在智能驾驶领域拓展。智能传感是智能运输的重要基础，其将搭载先进传感器等装置，运输电子或将是继消费电子之后的又一场盛宴。而在北斗导航、惯性导航、毫米波雷达、红外等传感器领域具有很强的自主可控属性。
ADAS系统将在智能驾驶中扮演q / 8 I )重要角色。, D | Q随着逐步完成电动化之后，智能化，网联化成为汽车发展主要演进目标，智能化驾驶是指车载传感器具备获得相关视听觉信号和信息，并f 8 ] 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 [ ^、车道偏离预警（LDW）、车道保持系统（LKS）及自动泊车辅助（APA）等，根据Qyresearch数据显示，未来五年复合增长率将超过37%，预计至2023年国内ADAS市场规模将P Y @达到1200亿元，其中前装市场约950亿元，后装市场约250亿元。
毫米波技术
频谱资源丰富。毫米波指波长在毫米数量级的电磁波，其频率约在30-300GHz之间，通过发射电磁波并检测回波来探测周围物体的距离和方位，主要优点有：极宽的带宽，波束窄，探测能力强，保密和抗干z T v b h % s扰性强，器件体积小/集成度高，可全天候服务等。依托丰富的频谱资源，毫米波雷达具有高速运动目标跟踪、多目标同时跟踪等优势，而相控阵雷达的核心部件T/R组件就是以毫米波芯片作为其底层核心技术；因其大气传输性能较好，全天候工作能力强且扫描范围大，毫米波也常被用自主巡航控制等。
可靠性强且性价比高，毫米波雷达是ADAS核心传感器。传统ADAS传感器如摄像头、激光雷达以及超声波传感器都容易收到气候及环境影响而导致性能下降甚至失效，而毫米波雷达凭借其可穿透尘雾、雨雪、全天候远距离工作能力强以及| | v ] 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 , . [ ) Z信息的不可或缺的关键传感器之一
惯性导航不受外界干扰，依靠自身信息进行导航。惯性导航是一种常见的军用导航方式，其9 k u J p原理是通过测量运动载体的加速度，经过对时间一次、二次7 o x 6 6 / ^积分运算处理之后分别得到速度和位置。此种导航方式隐| ( ]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。