无人机光电探测技术范文

导语：如何才能写好一篇无人机光电探测技术，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

篇1

研发概况

2015年8月，“彩虹”-5无人机完成了首飞试验，并接受了CCTV的现场采访。“彩虹”-5延续了“彩虹”-4的成熟气动布局。相比“彩虹”-4，“彩虹”-5采用了更大的展弦比和具有自主知识产权的高升阻比翼型。据悉，“彩虹”-5全机干净构型（干净构型是指没有外挂设备，只是纯理论外形下的状态）的升阻比达到了25以上，比波音737高出40%以上。

2016年8月，“彩虹”-5无人机在西北某机场完成了余度飞控系统的集成飞行验证试验。新一代余度飞控系统突破了若干软硬件故障隔离、故障重构技术，提高了飞控系统的耐用性，从设计源头上提高了“彩虹”无人机系统的飞行可靠性和安全性，使“彩虹”-5无人机在恶劣条件下、执行长航时广域侦察打击任务时始终拥有一颗清醒而强健的“大脑”。

“彩虹”-5无人机的载重效率与美国的“捕食者”B无人机相当。由于“彩虹”-5采用活塞发动机，“捕食者”B采用涡桨发动机，“彩虹”-5的耗油率和航时优于“捕食者”B，未来采用重油发动机后，“彩虹”-5的航时将接近“捕食者”B的两倍。

主要指标 进行夜间试验的“彩虹”-5无人机

“彩虹”-5无人机的翼展达21米；最大起飞重量达3 300千克，比“彩虹”-4重了接近2 000千克；最大内部载荷200千克，最大外部载荷1 000千克；最大飞行速度300千米/小时，巡航速度180～ 220千米/小时；最大航程超过6 500千米，最大续航时间40小时，实用升限7 600米，巡航高度3 000～5 000米；可选用视距通信或卫星中继通信。

性能特点

中空长航时广域侦察监视“彩虹”-5无人机可以同时挂载高清光电侦察载荷和合成孔径雷达，可进行高低空、远近程组合侦察。利用合成孔径雷达可以在数百千米外实现全天候高空远程广域侦察，利用高清光电侦察载荷可以对可疑区域进行低空近程精细侦察，并对目标进行最终的识别、定位，而且对、皮卡、坦克、舰船等低速移动目标还可以锁定跟踪。

大挂载能力――一次最多可载弹16枚“彩虹”-5无人机翼下设计有6个挂点，最大设计载弹量达1 000千克。在内侧的4个挂点采用4联装挂架，一次可以挂载16枚50千克级的对地攻击导弹或制导炸弹，一个架次即可摧毁一个坦克连。根据作战对象的不同，用户可以自由搭配50、100和200千克级的多型空面导弹或炸弹。“彩虹”-5无人机可通过机载卫星通信数据链实现超视距作战，地面站内的指挥操控人员只需轻点鼠标就可以“决胜于千里之外”，实现2 000千米内地面或海上目标的即察即打，是当之无愧的“重型狙击手”。

多用途“彩虹”-5无人机由于载荷能力强，除了可以挂载高清光电侦察载荷和合成孔径雷达外，相比“彩虹”-4还可以挂载体积和重量更大的任务载荷，如中型的多功能对海雷达、各种类型的电子战设备等不同量级不同用途的武器，从而可以大幅提升其探测距离和作战效能，以及应对多元化作战任务的能力。 “彩虹”-5无人机机头下方挂载有光电侦察载荷 “彩虹”-5无人机察打一体任务状态正视图 “彩虹”-5无人机在机身尾部装一台推进式活塞发动机，以后采用重油发动机后还会进一步增加航时

技术亮点

襟翼增升坐过民航客机的朋友，如果刚好你坐在机身中段附近靠窗的位置，在飞机滑入主跑道刹车停下准备起飞的时候，你会听到发动机声音突然增大，这时观察飞机机翼，你会发现机翼后缘有一排翼面整体往下偏转，这就是客机起飞时用来增加升力的高升力装置，那一排偏转的翼面叫做襟翼。通过襟翼增升可以使飞机在较小的起飞速度下就能飞起来，从而缩短飞机的起飞滑跑距离，这样既能减少机场的用地需求，又能提高客机的经济性，可谓一举两得。

“彩虹”-5无人机就采用了襟翼增升技术，使起飞升力提高了近30%，大大缩短了起飞距离。而这种技术一般的无人机是没有的，只有大型无人机才会采用。

重油动力重油主要是指馏分（分馏石油、煤焦油等液体时，在一定温度范围内蒸馏出来的成分）介于航空煤油与柴油之间的航空燃料。与汽油相比，重油分子含碳量高，燃值高，重油不容易挥发，储运安全，生产成本低因而价格便宜。但重油燃烧剧烈，需要综合精细的发动机设计和零部件精密制造技术。目前，国外通用航空领域已经开始大面积推广使用重油发动机，并垄断了相关技术，国内航空重油发动机尚无工程化应用的先例。目前，“彩虹”-5无人机采用的是航空汽油发动机。据“彩虹”-5无人机技术负责人透露，“彩虹”-5有望在明年年底换装国产重油发动机，打破了西方对重油发动机技术的垄断。 进行飞行试验的“彩虹”-5无人机

余度飞控军迷朋友们都知道，飞控系统是飞机的大脑，飞控系统软硬件故障对有人机而言或许还可以补救，对无人机而言，若没有控制备份，很可能是致命的。因为无人机地面操控人员不能及时感知飞行情况，更不可能像有人机一样可以依靠飞行员手动施加机械操纵。“彩虹”-5无人机由于体量大，载荷能力强，通过飞控系统冗余技术，可以以极小的重量代价，来大幅提升无人机的飞行可靠性和安全性。

未来应用

与“彩虹”-4、“彩虹”-3联合编队作战未来，“彩虹”-5无人机可以与“彩虹”-4、“彩虹”-3无人机高低搭配，执行不同级别的作战任务，或编队使用。通过不同梯度的作战配合，发挥体系综合作战效能，完成单一无人机所无法完成的任务。

电子战“彩虹”-5无人机可以搭载电子战综合系统，执行通信侦察干扰、雷达侦察干扰等任务，对敌防空雷达、防空导弹等进行干扰压制，前出支援、掩护我方飞机突防和实施对地攻击。 “彩虹”-5无人机配用的AR-1（左）和AR-2空地导弹。AR-1导弹的射程为2～8千米，发射质量约为45千克，命中精度小于1.5米，典型目标为行驶中的坦克和装甲车辆，具有大的下视角和离轴发射角，可发射前或发射后锁定目标，使用灵活。AR-2是一种低成本、小型化空地导弹，射程2～8千米，发射质量不超过20千克，命中精度小于2米，可攻击装甲车辆、轻型车辆、房屋、掩体、地面武装人员等目标。导弹的小型化可以使无人机携带更多弹药或增加其航程航时。此外，“彩虹”-5无人机还可挂载其它类型的武器，如不同级别的制导炸弹等

篇2

智能图像传感器应用广泛，车感摄像头和激光雷达蓄势待发

我们认为车用、无人机、AR/VR用智能图像传感器将会成为未来5年的新增需求增长点，并预测车用摄像头的市场规模可由2016年58亿美元增长至2020年214.5亿美元，年均复合增速为38.6%；保守估计车用激光雷达可由2016年6亿美元增长至2025年80亿美元，年均复合增速33%；无人机用摄像头可由2016年1200万美元增长至2020年1亿美元，年均复合增速为35.4%。由于激光雷达成本过高，目前各种成像技术多以摄像头运用为主，但未来随激光雷达成本的降低，其在各个领域对摄像头的替代作用也将凸显。

MEMS传感器是智能传感器的未来，重点关注固态激光雷达

具有微米量级特征的MEMS传感器正逐步取代传统机械传感器的主导地位。初步估算MEMS(微机处理系统)智能传感器将会从2015年的115亿美元增长至2021年的200亿美元。摄像头技术应用比较成熟，3D成像、虹膜识别、手势识别是技术发展的主要趋势。激光雷达成本高昂，尚未实现商业量产，未来，为降低成本而取消其机械旋转结构的集成方式将会成为未来技术的突破口，应当重点关注能够实现固态激光雷达扫描的MEMS微振镜技术和光相控阵列技术。

溢价收购+高额融资，资本市场热衷激光雷达和无人驾驶

Mobile eye2014年在美上市，IPO当日募资8.9亿美元，后被英特尔收购，溢价达34.4%，以色列Luminar种子轮融资达3600万美元，以色列Oryx A轮融资1700万美元，美国Quanergy B轮融资9亿美元，中国禾赛科技A轮融资1.1亿元，无人驾驶和激光雷达，备受资本市场的追捧。

投资逻辑，未来市场可关注

硅基材料仍然是市场主流的智能图像传感器材料，但Luminar激光雷达所用的InGaAs材料具有更高的敏感性，或未来实现大规模应用，或对硅基材料有一定的替代性。

人工智能领域，专业化、集成化将会成为未来传感器模组的发展趋势，实现专业化的核心在于算法与功能的匹配，不同类型的传感器的集成，可使之功能互补，扬长避短。目前先进的算法被国外垄断，集成模式将会成为未来3-5年内中国智能图像传感器市场发展的主要趋势。

手机、PC行业的发展已相当成熟，AR、VR是市场热点。随各国对汽车ADAS系统的重视与推广，车用智能图像传感器将会是行业的新增长点。另外，无人机、车联网、智慧城市，也将会是行业未来的风口。

最后，从算法来看，嵌入式技术有更强的针对性，在解决本地问题具备优越性。人工智能领域的深度学习将成为业内主流算法，而大数据结合端对端的高速传输将会推进深度学习算法的实际应用。

我们认为车用、无人机、AR/VR用智能图像传感器将会成为未来5年的新增需求点，预计2020年摄像头市场规模达223亿美元，2016-2020年均复合增速为37%；2025年车用激光雷达市场规模可达80亿美元，2016-2025年均复合增速33%，且随激光雷达成本不断降低，其对摄像头的替代作用也将凸显。

一、智能图像传感器简介

国家标准将传感器定义为：能感受规定的被测量，并按照一定规律转换成为可用输出信号的器件或装置，通常传感器包括两部分：敏感元件和转换器。IEEE协会从最小化传感器结构的角度，将能提供受控量或待感知量大小且能典型简化其应用于网络环境的集成的传感器称为智能传感器。其本质特征为集感知、信息处理与通信于一体，具有自诊断、自校正、自补偿等功能。

目前智能传感器广泛应用于消费电子、汽车工业、航空航天、机械、化工及医药等领域。随着物联网、移动互联网等新兴产业的兴起，智能传感器在智能农业、智能工业、智能交通、智能电网、健康医疗、智能穿戴等领域，都有着广阔的应用空间。

智能图像传感器是能够捕捉和分析视觉信息，代替人眼做各种测量和判断的设备，由图像传感器和视觉软件组成，前者用于捕捉图像，后者用于分析“看到”的内容。典型的图像传感器可以分为：图像采集、图像处理和运动控制三个部分。它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。

根据感光器件的不同，图像传感器可以分为CCD和CMOS两种。两者都执行相同的步骤：光电转换——电荷累积——输出——转换——放大。

CCD成像仪主要由两部分构成：滤色器和像素阵列，微透镜将光线漏光到每个像素的光敏部分上，当光子通过滤色器阵列时，像素传感器开始捕获通过的光的强度，然后对光信号进行组合，统一输送到外部线路进行A/D处理。与CCD相比，CMOS是具有像素传感器阵列的集成电路，其每个像素传感器都有自己的光感传感器、信号放大器和像素选择开关。

智能传感器的实现结构主要有三种：非集成化实现、混合形式、集成化实现。按照智能化的程度，分别对应：初级、中级和高级形式。MEMS传感器是指采用微机械加工和半导体工艺制造而成的新型传感器。与传统的机械传感器相比，MEMS传感器具有体积小、重量轻、成本低、功耗低、可靠性高、适于批量化生产、易于集成和实现智能化等特点。从集成化的角度来说，MEMS传感器是智能传感器的未来。

目前最常见的智能图像传感器组件便是摄像头，已普遍应用于手机和可穿戴设备等消费电子，目前手机、平板电脑市场趋于饱和，未来无人驾驶、车联网、AR、VR、无人机等新兴智能领域将会成为智能图像传感器的新增需求点。在这些领域的主流传感器组件分别是：摄像头、毫米波雷达、激光雷达。其中激光雷达在探测距离、探测精准度、天气适应性和夜视功能方面具有极大的优势，将会成为未来高端成像设备的主流。

激光雷达的成像原理可简单概括为：激光雷达的发射模块发射出一束具有一定功率的激光束或者是光脉冲，然后经散射镜将光线散射出去，打到待探测目标面上；反射回来的信号由激光雷达的接收模块接收，经过内部的信号处理，结合强度像和距离像的融合，经显示设备输出待测目标的三维图像。

与相机图像不同，激光雷达可通过测量光线的飞行时间，测量物体距离。除此之外，相机的数据源单一，不可靠，虽具有完全360°的覆盖范围，但很容易被迎面而来的光线、黄昏或阴影中看不到东西所遮挡，无法区分远处的重要场景。以车用传感器为例，分别对比摄像头、毫米波雷达、激光雷达，三者之间的区别如下图所示：

二、智能图像传感器主要应用领域及市场空间

20世纪90年代末期，随着CMOS图像传感器工艺和设计技术的进步，市场份额不断扩大，近年来市场占有率已经超过90%，取代CCD成为主流。2016年CMOS的市场规模为103亿美元，三大巨头索尼(Sony)、三星(Samsung)和豪威(Omnivision)分别占比全球市场份额35%、19%和8%，合计占比62%，市场格局相对比较集中。

从区域市场的分布来看，根据Globle image sensor的预测，2012-2018年全球全球图像传感器市场规模同比增长率为4.35%，到2018年，市场规模可达106.6亿美元，增长主要集中在亚洲，中国将会成为最大的受益国。2012年北美、亚洲和欧洲和其他区域的市场份额分别为35%、34%、22%和9%，而到了2018年四大区域的市场份额分别为：27%、40%、18%和15%。

从下游应用领域分布来看，当前CMOS图像传感器主要应用于智能手机和平板电脑，占比下游应用70%左右。随着嵌入式数字成像技术迅速扩展，未来用于智能手机和平板电脑的CMOS的比例将会逐渐降低，汽车系统将成为CMOS图像传感器增长最快的应用，到2020年汽车行业传感器市场规模可增长至22亿美元，约占市场总额152亿美元的14%。2015年-2020年，汽车用CMOS全球销售额复合年增长率可达55%。

在汽车行业之外，未来2015-2020年间，安全监控领域可保持36%的年均复合增速，增长至9.12亿美元；医疗/科学应用领域可保持34%的年均复合增速，增长至8.67亿美元；玩具/电子游戏可保持32%的年均复合增速，增长至2.74亿美元；工业系统可保持18%的年均复合增速，增长至8.97亿美元。

从应用形式来看，CMOS传感器的主要应用为摄像头模组(CCD)，2014年全球CCD市场规模为201亿美元，其中封装、AF(自动对焦系统)& OIS(图像稳定系统)供应商规模合计占比市场份额的72%，分别为72亿美元和72.5亿美元。根据Yole Développement预计，2020年CCD全球市场规模可增长至510亿美元，6年间的年均复合增速为16.8%，其中封装领域市场规模达225亿美元，年均复合增速20%；AF & OIS市场规模达155亿美元，年均复合增速13%。

目前手机、电脑用摄像头是摄像头模组下游应用的最广泛领域之一，未来随着无人驾驶技术的逐步推进，融合了图像传感器的车载摄像头以及激光雷达，作为ADAS的解决方案将会面临新一轮的增长，除了车感摄像头之外，无人机和机器人领域、以及增强现实(AR)和虚拟现实(VR)领域都将是智能图像传感器的新的市场增长点。

1. 汽车领域的发展状况

相比手机摄像头，汽车摄像头的进入壁垒更高，单价也是手机摄像头的八倍左右(车载摄像头价格在32美元(约合人民币197元)左右，夜视用车感摄像头更是高达上千美元。2016年ADAS的市场规模为105亿美元，根据Strategy Analysis预测，到2020年ADAS市场规模可达300亿美元，复合增长率可达24%。

随着ADAS市场的爆发，车用摄像头迎来了增长的风口，作为ADAS全景系统的重要组成部分，市场上主流的ADAS解决方案中，一辆车至少安装7个摄像头，按照安装的位置，分别分为：前视、后视、侧视以及车内监控四大部分。目前来看欧美国家的ADAS的市场渗透率较高，在8%左右，而中国的渗透率较低，为3%左右。且欧美各国近期都纷纷出台强制安装ADAS系统的政策，未来ADAS系统的渗透率将会逐步提高，相关机构预测到2020年全球新车ADAS系统的渗透率可达20%。

2005年-2015年，全球汽车产量由6593.4万辆增长至8967.8万辆，年均复合增速3%，预计未来仍以该速度增长，至2020年全球汽车产量可达1.04亿辆，由此预估车用摄像头的市场规模到2020年可达214.5亿美元，年均复合增速为38.6%。

ADAS系统是无人驾驶的基础，未来随着ADAS系统技术的不断成熟，无人车也将会进入爆发增长阶段。相比车感摄像头，激光雷达可以探测到更远的距离，对恶劣天气的适应性更强，因而成为无人车视觉系统的首选。根据激光雷达的激光发射器的数量不同，目前Velodyne Lidar无人车系统用激光雷达售价在7999美元-8.5万美元，未来随着激光雷达技术的不断发展，成本可进一步降低，对车感摄像头的替代效应也将凸显。

根据BI Intelligence预测，未来自动驾驶车辆(包括L1-L5)将会由2016年的50万辆增长至2025年的2200万辆，其中不包括能够实现L5的全自动驾驶车辆，达到L5级别的全自动驾驶车辆预计2025年之后将会出现。由于激光雷达的价格较贵，假设只有高自动驾驶车才会安装，目前高端车占比市场总量的4%左右，保守估计2017年到2025年车用激光雷达的市场规模可以由10.5亿美元增长至80亿美元，年均复合增长率在33%左右。

2. 无人机和机器人领域的发展状况

无人机和机器人有着极其广泛的细分市场，包括消费者无人机，自动驾驶车辆，招待机器人，远程呈现等，预计无人机和机器人业每年将新增至少10种应用，带来约10亿美元的收入。目前无人机和机器人传感器的市场规模为3.51亿美元，预计到2021年可增长至7.09亿美元，年均复合增速可达12.4%。

具体到智能图像传感器在无人机领域的应用，目前主要是以相机模组的方式，搭载在无人机上，作航拍或者地图测绘等需要成像的领域，2014年无人机出货量为45万台，市场规模约7亿美元，高盛预测，未来到2020年，无人机出货量可达780万台，市场规模可达33亿美元，出货量年均复合增速达60%。随着无人机市场的爆发，无人机用摄像头也将会迎来新增长，预计到2020年无人机用摄像头市场规模可达1亿美元，2013-2020年年均复合增速达35.4%。目前激光雷达成本较高，多用于测绘用无人机上，未来随着激光雷达技术不断成熟，成本不断下降，激光雷达在无人机市场的应用也将会越来越多。

3. AR(增强现实)和VR(虚拟现实)领域的发展状况

随着AR和VR的应用越来越广泛，该市场包括了音频、图像、存储器和处理器，几乎可以涵盖我们生活的方方面面。就近期而言，推动AR/VR发展的九大动力主要是：游戏、现场活动、电影娱乐、保健、不动产、零售、工业以及军事，其初始驱动力来源于个人消费。高盛预计2025年，AR/VR软件收入的60%将来源于个人，40%源自于企业和公共部门，而推动AR/VR的应用的三大动力主要是：用户体现、技术突破和内容的拓展。

相关机构预测2016年-2025年，AR/VR的市场规模可从40亿美元增长至800亿美元，年均复合增速可达40%，其中硬件规模可由20亿美元增长至420亿美元。在未来市场增长一般的情况下，AR/VR设备的出货量可由2016年的120万台增长至2020年的730万台，年均复合增速为57%。而在未来市场增长较好的情况下，AR/VR设备的出货量由2016年的840万台增长至2020年的7000万台，年均复合增速可达68%。

由市场和出货量我们可以估算出2016-2020年AR/VR设备的平均售价为2380美元/台，未来随着技术的不断成熟，价格将会进一步降低。保守估算AR/VR领域用摄像头市场规模由2016年8400万美元增长至2020年的7亿美元，年均复合增速为70%。

具有微米级特征的MEMS传感器正逐步取代传统机械传感器的主导地位，预计2021年，MEMS智能传感器市场规模可达200亿美元，2016-2021年均复合增速为9%。摄像头技术应用比较成熟，激光雷达尚未实现商业量产，未来可重点关注能够降低成本的固态激光雷达的实现方式。

三、智能图像传感器的技术现状及未来发展趋势

1.MEMS是智能传感器的未来

智能传感器的基本技术主要包括：功能集成化、人工智能材料的应用、微机械加工技术、三维集成电路、图像处理及DSP(数字信号处理)、数据融合理论(嵌入式数字成像技术)，有两种设计结构，分别是：数字传感器信号处理(DSSP)和数字控制的模拟信号处理(DCASP)，一般采用DSSP模式，通常至少包括两个传感器：被测量传感器(如图像传感器)和补偿传感器，传感信号经由多路调制器送到A/D转换器，然后在送到微处理器进行信号补偿和校正，测量的稳定性只能由A/D转换器的稳定性决定。

具有微米量级特征的MEMS传感器可以完成某些传统机械传感器所不能实现的功能。因此，MEMS传感器正逐步取代传统机械传感器的主导地位，在消费电子产品、汽车工业、航空航天、机械、化工及医药等领域得到广泛的应用。

MEMS传感器的门类品种繁多，目前压力传感器、加速度计和陀螺仪是MEMS器件应用最广泛的器件，MEMS的市场总额为54.25亿美元，其中压力传感器、加速度计和陀螺仪合计占比约45%，随着各国对ADAS系统的重视，以及无人驾驶的爆发，未来汽车电子市场的增长将会成为驱动MEMS市场增长的主要动力。

Yole Développement预测，未来MEMS(微机处理系统)智能传感器将会从2015年的115亿美元增长至2021年的200亿美元，年均复合增速为9%，在相同时期，出货量的同比增长率达13%。

智能图像传感器涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域，主要分为硬件系统和软件系统两大部分。硬件系统包含了处理器、存储器和控制器，软件系统主要包括各种驱动和算法。

目前较为先进的应用主要有：激光雷达、3D成像和传感技术、虹膜识别。

激光雷达的成像主要涉及以下几个主要部件：激光发射器——散射片——接收器——处理器——输出显示，其中关键部件在于激光发射光系统和接收光系统。

发射光系统中的激光器的输出波长因工作物质的不同而不同，根据工作物质(气体、光纤、半导体、自由电子、液体激光器)、激励能源(光泵、电激励、化学式)以及输出的波长(红外激光器、紫外激光器和可见激光器)可以对激光器进行不同的分类，目前主流激光器主要有：固体Nd：YAG激光器、光纤激光器、半导体激光器等。

用于激光雷达系统的激光器的关键技术指标在于光波可探测的距离，对于激光雷达来说，激光器发出的光波越长，可探测的距离就越长，而光波长度不仅取决于光波本身的特性还取决于激光器的功率，一般而言，功率越高光波可探测的距离越长。

激光雷达接收器的作用在于将目标反射或者散射的激光回波信号转换为相应的电信号，主要由：接收光学系统、光电探测器、前置放大器、主放大器和探测器偏压控制电路构成。就接收器使用的材料而言，主要是IV族中的Si、Ge和III-V族的GaAs、InP等材料，但硅材料以其晶体完整性、大尺寸、优良的热学性能等以及硅微电子技术的成熟性等优势，广泛应用与目前的集成电路。但具最新消息，在Luminar公司即将推出的1000台性能优越的激光雷达(40阵列、探测距离可达200米)，所用激光接收器为InGaAs接收器。相比硅基的激光接收器，InGaAs接收器具有更高的敏感性，但成本更高，未来随着成本的降低，将会有越来越广泛的应用。

除了有可以接收直线光的接收器之外，还有另外一种形式接受光信号的形式，即是Oryx独家开发的“相干光雷达系统”。不像激光雷达那样通过光电传感器来侦测光线粒子，该系统根据光的“波粒二象性”，以波的形式使用纳米天线来感知反射回来的信号(光)。

其原理是：用激光束照亮前方，用第二套光学仪器，将入射光导引到大量的微型整流纳米天线中。由于系统不需要机械镜面或一系列通道来引导激光、捕捉环境，只需要发出激光束来照亮前方，所以可大大降低成本。另外，系统所使用长波红外光被水吸收的比率很低，也很少受到太阳辐射的影响，所以不会在大雾或强光直射环境下失效。

激光雷达按有无机械旋转部件分类，包括机械激光雷达和固态激光雷达。根据线束数量的多少，又可分为单线束激光雷达与多线束激光雷达。而未来的发展方向将会从机械走向固态，从单线束走向多线束。

目前激光雷达迟迟没有大规模应用的原因在于组装和调试成本高，为了实现激光在水平视角的360°扫描，需要为激光雷达安装机械旋转装置，而降低激光雷达成本的根本手段便是取消机械旋转结构。方法一是：利用MEMS微振镜来控制激光的方向，把所有的机械部件集成到单个芯片，目前荷兰Innoluce公司正在着手这一技术的研发，预计2018年量产，成本不超过100美元。方法二是：完全取消机械结构，采用相控阵列的原理实现固态激光雷达。光相控阵列的原理是：采用多个光源组成阵列，通过控制各光源发射的速度和时间差，灵活合成角度，且精密可控的主光束，目前Quanergy公司的S3产品用的就是这一原理，成本可降低至250美元/台。

随着激光雷达技术的推进，微型化、低成本、高性能将会成为必然趋势，固态激光雷达也将会成为最终的激光雷达形式。全球现有的激光雷达的主要生产厂家，如下表所示：

3D成像能够识别视野内空间每个点位的三维坐标信息，从而使得计算机得到空间的3D数据并能够复原完整的三维世界并实现各种智能的三维定位。目前在高端市场如：医疗和工业领域的应用逐渐成熟，呈现出加速趋势，预计2018年在移动和计算领域将会有大量3D成像和传感产品面市，如：iPhone 8将采用前置3D摄像头、Kinect游戏配件和Leap motion手势控制器，3D成像技术将是解决人机交互的突破口。

目前主流的3D成像技术有三种：

(1)结构光(Structure Light)。具有特别结构的光投射特定的光信息到物体表面后，由摄像头采集。根据物体造成的光信号的变化来计算物体的位置和深度等信息，进而复原整个三维空间，代表公司如：以色列PrimeSense公司Light Coding方案。Light Coding发射940nm波长的近红外激光，透过diffuser(光栅、扩散片)将激光均匀分布投射在测量空间中，再透过红外线摄影机记录下空间中每个参考面上的每个散斑，形成基准标定。标定时取的参考面越密，则测量越精确。获取原始数据后，IR传感器捕捉经过被测物体畸变(调制)后的激光散斑pattern。通过芯片计算，可以得到已知pattern与接收pattern在空间(x， y， z)上的偏移量，求解出被测物体的深度信息。

(2)TOF(Time Of Flight，飞行时间)。通过专有传感器，捕捉近红外光从发射到接收的飞行时间，判断物体距离。TOF的硬件实现方式和结构光类似，区别只是在于算法上，结构光采用编码过的光pattern进行投射，而TOF直接计算光往返各像素点的相位差。

(3)双目测距(Stereo System)。原理类似人的双眼，在自然光下通过两个摄像头抓取图像，通过三角形原理来计算并获得深度信息，目前的双摄像头就是双目测距的典型应用。

从技术角度来说，3D成像并不是近年才新出现的。自2009年微软基于3D成像的游戏体感交互设备Kinect已经有8年时间，而Google的Project Tango也提出了4年。3D成像已经过了技术基础期，即将进入长达5年以上的高速成长期。

虹膜识别是一种新兴的生物特征识别技术，通过采集虹膜图像，提取和比对虹膜纹理特征点之间的差别来识别身份，相比于传统的指纹、人脸等生物特征识别技术具有唯一性、稳定性和高度的防伪性等优势。对比其他生物测定技术只能读取13-60个特征点，虹膜测定技术可以读取266个特征点，准确率高达99.29%。虹膜识别技术的过程一般来说包含如下四个步骤：虹膜图像获取——图像预处理——特征提取——特征匹配。

虹膜识别系统自进入21世纪之后开始大量应用于安防、监控、特种行业身份识别等领域，但由于其硬件的笨重和算法的低灵敏度，并没有突破消费级电子市场。直到2015年5月，日本手机厂商富士通了全球首款限量产虹膜识别智能手机Arrows NXF-04G，才被人们认知。但相比目前的指纹识别，并没有得到广泛的应用，其原因在于以下三大挑战：虹膜算法，基于互联网的安全解决方案以及虹膜支付的生态建设。

同时，虹膜识别技术本身也存在着以下几点主要难题：图像难采集、睫毛和眼皮的遮掩、瞳孔弹性形变、头或眼球的转动带来虹膜旋转误差、戴眼镜的反光影响、不同摄像头设备带来图像质量的差异等。

3.融合智能传感器的ADAS解决方案(以Mobile eye为例)

ADAS即是汽车驾驶辅助系统，Mobileye ADAS在功能方面覆盖了安全增强、便利提高两个方面功能，详情如下表所示：

Mobile eye的ADAS系统主要有三大核心技术，分别是：传感器识别(Sensing)、高精地图定位(Mapping)和驾驶策略系统(Driving Policy)

(1)传感器识别包括车辆搭载的所有传感器设备：摄像头、雷达、激光雷达、超声波传感器等，所有这些传感器所收集到的信息，都将作为原始数据被传输到高性能电脑当中并加以分析，为车辆建立环境模型(environmental model)。

Mobileye的图像识别技术主要是基于EyeQ芯片技术的基础，研发单眼摄像头。EyeQ芯片是Mobileye的核心技术，具备异构可编程性，用来支持包括机器视觉、信号处理、机器学习任何以及深度神经网络的部署。从EyeQ5开始，Mobileye将会正式支持全自动驾驶标准的操作系统以及全套开源SDK用于开发者进行算法开发。Mobileye下一步布局三目摄像头识别以及传感器融合，完成360°全车周图像传感识别的覆盖。

(2)高精地图定位：用于帮助车辆在整个路径规划中精确定位，提供无人驾驶系统安全冗余，高精度地图的车辆定位精确度达到了10cm，远高于GPS的定位精确度。Mobileye推出道路体验管理系统(Road Experience Management， REM)——一个端到端地图和定位引擎。这个引擎包含三个主体：数据采集主体、地图整合服务器(云端服务器整合众包数据)、地图使用主体(无人驾驶车辆)。

数据采集主体采集包括车辆路径几何数据、静止路标等数据，然后Mobileye进行实时几何及语义分析，之后这些数据被封装为道路段数据(Road Segment Data)并传送到云端服务器。云端服务器进行数据整合以及源源不断的RSD数据流量协调，最终打造为一张高精度、低反应时间的全球路书Roadbook。最后就是路书的本地化：让无人驾驶车辆能够使用这张路书，REM会让车辆在路书地图中自动定位并根据实时更新来确保定位准确。

篇3

该同志长期从事飞行器导航、制导与控制技术，以及光电探测技术的研究。“九五”以来，先后承担了总装备部、各军兵种、国防科工局和863等领域多个重大项目的攻关工作和型号论证工作，为多个型号的国家立项做出了重要贡献；主持研发了光电探测敏感器、惯性测量组合、空间执行机构等多款弹、箭、星领域控制系统核心产品，大部分产品已成功实现型号应用。

先后荣获国家技术发明奖一等奖1项，国防科技进步奖等省部级奖项5项，获得授权发明专利7项，在国内外期刊发表科技论文多篇。荣获中国航天科技集团公司“技术创新先进个人”、“航天人才培养先进个人”和“航天贡献奖”等荣誉。

本刊记者凌翔（以下简称记者）：上海航天控制技术研究所是我国红外精确制导技术和便携式防空导弹核心产品研发的专业研究所和重要基地。

您作为所长和精确制导控制技术专家，请首先介绍一下所里的科研情况。

刘付成（以下简称刘所长）：很高兴利用这个机会谈谈我的认识。上海航天控制技术研究所隶属中国航天科技集团八院，五十多年来一直从事红外制导技术和便携式防空导弹核心产品的研发，及时掌握国内外发展动态，紧跟国际技术路线，自主研发了四代产品，形成了完整的技术体系和齐全的产品体系，是我国在这个领域的领头羊，为部队和军贸提供了大量装备，实战性能优良。

精确制导防空导弹历经六十多年的发展已经到第四代了，成为防空武器系统一种极为重要的作战武器，在国土、要地防空防御中发挥非常重要的作用。小巧轻便、灵活机动、价廉物美的便携式防空导弹作为末端防御武器，主要承担防御低空、超低空威胁，如喷气战斗机、直升机、无人机、巡航导弹等。

这些装备在各国防空导弹装备中占有65%以上数量份额，并在20世纪历次局部战争中，尤其在近期中东的几次局部战争和反恐战争中，国际上几种典型便携式防空导弹均取得了良好的战绩。

记者：请结合精确制导技术，谈谈便携式防空导弹在战争中的作用。 便携式防空导弹结构示意图

刘所长：现代实战数据表明，精确制导武器因击毁敌方80%以上的目标而成为高技术战争的主要杀伤工具。其中红外精确制导武器在各国装备的各种战术导弹中占60%以上。在近几年的几次局部战争中占被击落飞机的90%以上，在实战中取得了辉煌成果，因而引起各国军方的高度重视，随着红外精确制导技术的发展而装备的新一代便携式防空导弹，将在未来灵活多变的局部战场中扮演着越来越重要的角色。

精确制导技术目前分为光学制导、射频制导和复合制导三大类，光学制导又分为红外制导、激光制导和可见光制导。其中光学制导技术，尤其是红外制导技术由于具有制导精度高、环境适应性强、小型低成本等特点，而成为便携式防空导弹的首选方案，并带动这类导弹从上世纪60年代的第一代，发展到目前的第四代。在役和在研装备中以红外制导的便携式导弹为主，它具有精度高、隐蔽性好、抗干扰能力强和全天时作战能力。

记者：请谈谈红外制导技术与便携式防空导弹的关系。

刘所长：红外探测由早期的点源、线列发展到目前的面阵成像，由单一波段发展到双波段、多光谱，灵敏度逐步提高，信息处理智能化，从而使武器装备的作战距离越来越远，抗诱饵干扰能力越来越强。

可以说是以红外制导为主的光电制导技术的发展带动了便携式防空导弹的发展和进步，随着红外制导技术向高灵敏大面阵成像、高光谱成像、偏振成像以及智能化方向发展，支持便携式导弹远距离高精度作战、全天时作战、复杂战场环境下作战。

记者：国外便携式防空导弹的发展状况如何？

刘所长：国外便携式导弹装备的导引头主要有可见光导引头、激光驾束、激光半主动和红外导引头，其中以红外导引头为主，所以后续重点谈谈红外制导导弹。

红外精确制导技术在全世界范围内受到高度重视，欧美、俄罗斯、日本以及我国等均投入了巨大人力、物力和财力，开展了大规模的技术开发、产品研制，大量装备和使用，加速了红外制导技术的发展进程。

记者：请介绍一下红外精确制导武器的发展特点，以及在局部实战中发挥的作用？

刘所长：在历次局部战争中，红外精确制导武器的战绩卓越，显示出强大的生命力。红外制导的发展历经了点、线、面探测体制，光谱覆盖近红外、短红外、中红外和长红外等几个大气窗口。如今已经发展到成像制导技术为主，实现了全天时工作，可实现多波段、高灵敏度、高分辨率、高帧频，能够获取更加丰富的场景信息，有利于在复杂战场环境下发现和识别目标，提高反隐身和抗干扰能力。发展总历程按照技术特色和作战能力可分为以下几代。

第一代，比较著名的有美国“红眼睛”，俄罗斯“箭”2，法国“吹管”，我国“红缨”5。典型特点是采用短波点源非制冷硫化铅探测器+单元调制盘式体制，灵敏度低，抗干扰能力差，只能尾追攻击第一代战机。 中国“飞鹰”6防空导弹属于第二代便携式防空导弹，具有优秀的被动红外寻的能力，制导精度高

第二代比较著名的有美国“毒刺”，俄罗斯“箭”3、“针”1，英国“标枪”，我国的“飞鹰”6。典型特点是采用短波/中波点源制冷硫化铅或锑化铟探测器+圆锥扫描体制，灵敏度和抗背景干扰能力有一定提高，攻击范围扩大，具备后半球攻击第二代战机能力。

第三代比较著名的有美国“毒刺”，俄罗斯“针”S，法国“西北风”，英国“星爆”、“星光”，我国的“飞鹰”16。典型特点是采用点源或线列高灵敏度探测器+多元双色扫描体制，具备探测距离远、抗人工红外诱饵干扰能力强、跟踪速度大和一定的自动搜索与截获能力，具备全向攻击第三代战机能力，具备一定的拦截巡航弹、反舰导弹的能力。

第四代比较著名的有美国“毒刺”BLOCKII和“长钉”SPIKE，日本“凯科”91式，国内正在研制过程中。典型特点是采用中/长焦平面探测器成像或线列机扫成像体制，具备高灵敏度、强抗干扰能力和自动搜索与截获能力，真正具备全向攻击和拦截第四代战机能力，具备拦截巡航弹、无人机、空地导弹、反舰导弹等弱小目标能力。

国外主要军事强国目前的主战装备以第三代为主，第四代少量装备，在阿富汗战争、利比亚战争、伊拉克战争等多次局部战争中发挥了巨大作用。 俄罗斯“针”S防空导弹属于第三代便携式防空导弹

便携式地空导弹主要打击对象是低空、超低空飞行的战斗机、攻击机、轰炸机和武装直升机以及巡航导弹。

记者：我国光学精确制导技术及其武器装备近几年取得很大进步，请问这个领域国内的发展跟先进国家同步吗？现状如何？

刘所长：经过近十几年的发展，我国光学精确制导技术应该说基本赶上世界先进水平，所有技术途径和导引头产品种类都有所涉及，装备的导弹种类齐全，各代的战技指标与国外同类产品基本相同，并在实战中得到验证。

我国的“飞鹰”6便携式防空导弹与美国的“毒刺”性能相当，均属于第二代技术特色便携式防空导弹。“飞鹰”16均属于第三代技术特色便携式防空导弹。技术水平高，使用效果好，受到广泛好评。正在研制中的其它新一代便携式防空导弹采用多种探测体制，技术水平和世界先进水平旗鼓相当。

另外需要说明的是，尽管我国光学精确制导技术及其武器装备整体上和国外先进水平不相上下，不少技术还领先国际水平。但是我国在红外、可见光和激光探测器的发展上，和美国、法国和日本等先进国家还存在差距。这些，我国科技人员正全力攻关，力求迎头赶上。 美国“毒刺”防空导弹（FIM-92）。作为第二代便携式防空导弹，“毒刺”使用了一个更灵敏的导引头，拥有了更好的动力学性能，增加迎头交战能力和一个综合“敌我识别”（IFF）系统

记者：未来光学精确制导技术的发展趋势是什么？带动新一代便携式防空导弹向什么方向发展，在未来战争中的作用会发生什么变化？

刘所长：当今高科技的发展同样会带动光学精确制导技术的发展，从分析国内外的技术发展途径来看，主要有以下几个发展趋势。

第一，在导引头体制上，由单一制导体制和单波段制导向多波段多维多谱、多模复合成像制导技术方向发展，以提高武器装备的目标识别和抗干扰能力。

第二，在灵敏度上，采取大面阵高灵敏高帧频智能化探测器、先进光学系统、弱小目标识别信息处理技术等，以提高反巡航弹或无人机或制导炸弹等弱小目标探测能力。

第三，在低成本上，采用低成本非制冷成像技术、捷联位标器技术、SOC技术以及制导控制一体化技术等，以提高武器装备的性价比。

篇4

科技公司的黑科技正朝着越来越实用的方向走去。梳理各科技公司近期最感兴趣的黑科技，不难发现，它们似乎正在令过去的想象不再遥远，同样也正令黑科技与生活变得越来越近。Google X和索尼大法让我们见识到了什么叫做黑科技，从Google glass到平流层的Wi-Fi气球，再到脑洞大开的宇宙电梯，随即，越来越多的科技公司开始追随他们的脚步，走上黑科技的“不归路”。好像只要给自己产品的广告词贴上了“黑科技”的标签，就能瞬间变酷。

纵观这些最新的黑科技产品，出现频次最高的种类聚焦在AR/VR、人工智能、触屏和WiFi覆盖，这些概念虽然已经不新鲜，就像微软早在2011年就用OmniTouch实践了将物体表面直接变成可触控屏幕的想法，还有Google被说烂了的无人驾驶。但它们依旧是主流，因为这些黑科技相比那些停留在概念，距离人们生活过分遥远的“宇宙电梯”，更加接近人们的生活和实际，所以这些“陈旧”的黑科技，在每一次迭代的新成果出现时，总能够登上科技媒体的头条，重新成为最新的热点。

越来越接近现实的AR技术

DAQRI AR头盔

作为一家专门研发用于工业生产增强现实（Augmenten Reality，简称AR）智能头盔的科技公司，在今年的CES2016消费电子展上，DAQRI与英特尔宣布达成了合作，英特尔将为DAQRI的智能头盔提供英特尔酷睿M7处理器和英特尔RealSense 3D实感技术。

和VR（Viture Reality，虚拟现实）技术相比，戴上AR头盔，你所见到的虚拟影像和物体将会直接出现和投射在现实世界中。但是DAQRI目前并没有将技术运用到生活娱乐中的打算，它们更关注于如何利用这项科技使得工业生产更加安全和高效。DAQRI的AR头盔上带有三维高清红外线摄像机、红外线镭射探测器和个性化定制的相机功能，比如当工人在下水管道作业的时候，它不仅能够实时反馈用户的安全信息和定位，同时不再需要另一队人马待在监控室里监测数据并同步给工友，AR头盔的360度阵列传感器能够帮助在下水管道作业的工人直接发现哪个地方安装有误，哪个地方的数据测量不对。

Holoportation技术

大家一直觉得微软的科技不酷，现在这个想法需要改变一下了。微软的黑科技，Holoportation眼镜的出现实现了人体的“瞬间移动”，拥有了它，即便是身在远方的亲友，你也能够让他瞬间“回到身边”。

Holoportation是微软最新的AR全息通讯技术，此前，微软已经推出了其AR的全息眼镜HoloLens，事实上用AR的全息眼镜进行娱乐和工作已经并不新鲜了，但Holoportation的特别之处在于，一旦具备了这种技术，用户的HoloLens可以进行远程数据的传输，这里的数据包括实时的图像和声音。为了能够完整地实现全息传送，微软研发了一套3D影像相机群组，用以捕捉用户的每一个动作。使用时，用户将被相机群组所包围，它们实时纪录用户的每一个行为，随后HoloLens会将用户的全息影像传送出去。换句话说，Holoportation能够将远在千里之外的人全息传送到你的眼前，如果双方都装备齐全，即便是远在千里之外，互相说话、互相拥抱，甚至是一起吃饭也是完全有可能的。

VR技术破题

VR的竞争已经进入白热化的阶段了，但还有一个关键的问题没有解决。事实上，限于对虚拟现实复杂且拟真的沉浸式图像处理技术要求，目前市面上99%的电脑还无法处理和实现真正的虚拟现实运用。即便是目前市面上最好的虚拟现实眼镜厂商，Facebook的Oculus，也需要用户配有最强功能的电脑配置才能得以运行VR技术。当然，这并不意味着所有的VR厂商都要等到电脑的技术达标的那一天。

就在今年，索尼互动娱乐高级副总裁Masayasu lto表示，未来PlayStation VR有望支持PC电脑。PlayStation VR是索尼的VR产品，现在已经在Playstation 4（PS4）中得以运用，在索尼看来，PS4的内部结构与PC电脑是非常相似的，或许在未来一段时间内，索尼PlayStation VR将支持PC端，解决VR在一般电脑无法运行的难题。

但单就在VR技术上，Facebook似乎要更先人一步了。就在今年GPU技术大会上，Facebook介绍了最新技术，神经网（neural net）。这张神经网络首先需要接受一定的机器学习，人们将成千上万张不同的图片与和图片相关的特定词语联系起来，一旦机器学习达成，当人们输入一个词组，与词组相关的图案将会自动呈现。在VR领域，这张神经网将能够打造出3D内容，通过VR创造出一个完整的虚拟世界成为可能。

触屏无处不在

E-Skins

或许在以后的生活中，我们不再需要电子表了。东京大学近日研制出了一种叫做“e-skin”的薄片电子感应器。将电子感应器放在手背上，再用极薄的塑料膜将其覆盖住，感应器上显示的内容将透过塑胶薄膜显示出来。

东京大学的研究院表示，这个设计主要是为了解决智能手机过于笨重的问题。通过e-skin，人们可以直接在手背上了解时间、外界气温、部分身体状况，甚至是个人的情绪以及压力大小。当然，东京大学的研究员表示，这项技术距离走出实验室还有很长的一段路，目前还有许多问题需要解决，比如在感应器上覆盖薄膜是否会有碍皮肤呼吸，感应器的寿命问题，佩戴是否舒服和安全等。

Tesla Model 3抬头显示功能

在3月31日的会上，特斯拉的新款车型Model 3亮相，但它的内饰却留给大家许多的遐想空间，原因在于车内没有仪表盘。Model 3的前排拥有一块15英寸大的悬浮触控屏，所有的操作和显示信息将通过这块可触控的屏幕进行呈现，但令人疑惑的是，难道仪表盘也会通过在驾驶位右侧的这块显示屏进行显示吗？

然而，另一种声音占据了主流位置：Model 3将拥有抬头显示功能。

特斯拉的内部员工表示，特斯拉最近招聘了一位来自Skully Systems的员工，目前就职于特斯拉自动驾驶（Autopilot）部门。Skully Systems主要的业务是开发拥有抬头显示功能的头盔，它们开发的头盔拥有内部的传感器及摄像头，佩戴者可以在头盔内部看到相关的行驶数据，甚至能够进行分段导航，从而避免驾驶者需要低头查看仪表盘而影响行驶的问题。

有分析人士猜测，如果Model 3采用抬头显示功能，那么显示器或将被设置于挡风玻璃处。特斯拉的CEO Elon Musk在会上表示，更多的新功能将在2017年年底前亮相。

苹果的悬浮操控

苹果的技术突破一直离不开自家的产品，日前，苹果长期研究的非接触性互动技术终于获得专利，换句话说，这项技术能够让苹果的用户不接触屏幕，实现隔空操控。

在iPhone 6s中，苹果已经实现了3D Touch压力触控技术，而最新的悬浮操控技术同样是3D Touch技术类似的原理，但是不同的是，它是运用在屏幕的上空。手机屏幕中的红外LED和光电二极管将会产生照射光线，这些光线将会照射在悬浮于屏幕上空的手指上，随后它们将通过手指反射回屏幕，被二极管抓取，再通过多个传感器，感应到悬浮的手指以及其动作的变化。如此一来，就能够真正做到零触碰操控。

老玩家的新构想

Facebook的网络连接科技

Facebook在今年4月启动了一项名为“Terragraph”的新计划。在这项计划里，城市中所有的电线杆、交通等、路灯，甚至是街角的柱子等，全部都将被安装上高速的WiFi，如此一来，城市的每个角落基本都能被无线网络所覆盖。Terragraph在城市中所使用的是WiGig标准的60Hz频段来运行，数据的速率高达7Gbps，而针对不同城市有不一样流量的需求和压力，Facebook将使用云计算来进行流量在不同城市和区域的分配。

事实上，网络连接计划一直是Facebook致力打造的。在两年前，Facebook就开始陆续联合微软、高通、英特尔等企业联合推动互联网的普及。在今年的旧金山F8开发者大会上， Facebook展示了它的天鹰（Aquila）无人机，它的翼展比波音737科技更宽，全身覆盖了太阳能板，拥有四台用碳纤维制成的极轻的发动机。Facebook在未来将和更多地区的政府、运营商和通讯技术公司进行合作，成立一支有上千架无人机组合而成的无人机队，无人机队覆盖的区域将与附近的信号站保持协作，向地面输送无线网络。目前，Facebook已经考虑在南非、莫桑比克和马达加斯加这三个南非国家进行无人机的试飞。

Google的人工智能

Google的无人驾驶汽车已经算不上新鲜事儿了，但值得一提的是，Google最近申请了一项专利，这项新的技术能够使无人驾驶的汽车对道路上行驶的其它汽车进行一个预判，预计该辆汽车下一步的行驶动作，从而在一定程度上规避了追尾风险。这项技术主要是根据车载的摄像头，由机器对前面车辆进行图像像素的识别，以确定该辆车是否有脉冲和进行下一步动作的趋势。同时，该技术也能够识别出前面一辆车转向灯颜色的变化，从而判断该车转向的方向或者是否存在刹车的动作。

篇5

航空微电子及关键技术

以集成电路为核心的微电子技术，在军事通信、军事指挥、军事侦察、电子干扰和反干扰、无人机、军用飞机、导弹，雷达、自动化武器系统等方面得到广泛应用，覆盖了军事信息领域的方方面面。因此，现代信息化战争又被称为“芯片之战”。出于国防装备的需要，世界军事强国不仅重视通用微电子技术发展，也十分重视专用微电子技术的发展。这是因为专用微电子产品不仅在国防装备中应用广泛，而且对国防装备的作战效能起着关键作用。美国提出，在其防务的技术优势中，集成电路是最重要的因素。20世纪80年代美国就将集成电路列为战略性产业。决定航空电子系统成本和技术的关键和核心，是以航空关键集成电路和元器件为核心的航空微电子技术和产品。

当前微电子科学技术一个重要的发展方向，就是由集成电路（IC）向集成系统（IS）转变，并由此产生了微系统。微系统有两重含义：一是将电子信息系统集成到硅芯片上，即信息系统的芯片集成——片上系统或System on-a-Chip（SoC）。另一含义就是微电子机械系统（MEMS）和微光机电系统。

SoC将一个基于PCB上实现的系统功能尽可能的转化为基于功能、性能高度集成的基于硅的系统级芯片实现。因此，SoC尽可能多的集成系统的功能，可以减小系统体积重量，提高系统的性能，提高系统的可靠性，并能降低系统的制造成本。

MCM（Multi-Chip Module）是利用先进的微组装技术将多个（2个或以上)集成电路管芯及其他微型元器件组装在单一封装外壳内，形成具有一定部件或系统功能的高密度微电子组件。基于MCM基础上发展起来的系统级封装SIP（System in Package），是将整个应用系统中所有的电路管芯和其他微型元器件组装在单一封装外壳内的技术。MCM/SIP技术的开发应用将是突破传统封装固有瓶颈的一种有效途径，实现信息技术的发展对集成电路的封装密度、处理速度、体积、重量及可靠性等方面提出新的应用要求。

上世纪90年代，美国NASA为实现太空飞船小型和微型化提出先进飞行计算机计划（AFC），将MCM 作为在微电子领域保持领先地位的重要技术加以发展，并确定其为2010年前重点发展的十大军民两用高新技术之一。 日本一直以来都是MCM 技术的推崇者，他们建立的MCM技术协会进一步促进多芯片组件的发展与应用。

虽然SoC可以集成多种功能IP，但多工艺混合的IP难以采用SoC在单一硅片上实现, 因此虽然SoC发展迅速，但并不能取代MCM/SIP技术，一定程度上来讲，MCM/SIP技术是对SoC实现小型化的重要补充。因此，SoC/MCM（SIP）技术固有的技术优点，是航空电子系统低功耗、高性能、高可靠、超小型化的发展的永恒追求，也是航空电子系统发展迫切需要的核心技术之一。

航空微电子产业的国内外现状

航空电子系统所用关键集成电路与元器件的基本上可以分为四大类别：通用高端芯片、航空专用集成电路、机载任务子系统专用处理芯片、航空核心元器件。

1、通用高端芯片，主要是指处理类、存储类、电源类、A/D、D/A、OP等类别的集成电路。高端通用芯片决定航空电子系统的整体性能，是航空系统中不可缺少的一类重要器件。由于武器装备发展的需求超前于我国集成电路的研制和国产化，各项主战装备进入设计定型时，国内出现无“芯”可用的状况，导致定型装备的高端通用芯片基本依赖于进口，在重点型号中几款用量大的CPU芯片大都要依靠进口，只有少数是国产化的CPU芯片，而且性能都比较低。

2、航空专用集成电路，主要包是指总线网络及相关标准协议，以及使用MCM、SIP设计的模块。航空专用集成电路一般分为两种：第一种是满足航空标准、协议和规范的专用电路，如支持ARINC429协议、1553B协议、光纤通道FC-AE协议等的电路，它决定了航空电子系统的体系结构。这类芯片主要是总线协议处理类芯片，是航空电子系统的“中枢神经”，遍布飞机的各个部件和角落。第二种是满足飞机应用环境要求的专用集成电路。这类芯片是面向航空电子系统的应用需求特点开发的芯片。欧美新一代飞机研制中，广泛使用了SoC/MCM(SIP)技术手段，实现低功耗、高性能、高可靠性、超小型化的最终目标。为了达到F-22等新一代飞机综合核心处理机（ICP）对“性能/体积”方面的要求，美国“宝石台”计划中定义了多达12种MCM。

3、机载任务子系统专用处理电路，主要包括弹载计算机小型化核心芯片、头显定位处理系统芯片、头/平显畸变校正芯片、机载专用远程激光测距芯片以及机载防撞系统综合信号处理芯片等。机载任务子系统专用处理电路是决定航电任务子系统或设备某些特定性能的专用集成电路，如弹载计算机、头显定位处理系统芯片、头/平显畸变校正芯片、机载专用远程激光测距芯片和机载防撞系统综合信号处理芯片。目前国内该类任务子系统多采用专用电路板卡实现，缺点主要在于体积大、功耗高、集成度低、数据处理时间长等。