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电子信息技术

需求背景

人工智能和超高精度气压传感器是两个在许多领域都有广泛应用的技术。在技术方面，需要解决的问题包括：获取超高精度的气压传感器，无论是进口还是国产；利用人工智能技术，根据实时数据进行阈值调整。

特别的，午芯高科的WXP380气压传感器是一款基于MEMS技术的低功率数字式气压传感器，具有±2 cm超高分辨率，可实现精确瞬态检测，封装应用尺寸超小的*** mm x *** mm x *** mm壳体。其具有高精度和极低的噪声及电流消耗，这有助于延长电池供电产品的使用时间。该传感器采用午芯高科完全拥有自主核心知识产权的创新型“电容式”MEMS芯片，造就了WXP380在很大温度范围以及急剧的温度变化时也能实现高精度测量，并且性能又非常稳定。

此外，万物相连技术链中，传感器、大数据、机器学习、人工智能和机器人是紧密相连的。在人工智能时代，硬件和软件是共生演化的，彼此影响的。在这个链条里，每一环都会对下一环产生影响，如此产生积极的循环。各种连接的设备里的传感器会产生大量数据，海量数据使得机器学习成为可能，机器学习的结果就是AI，而AI又指导机器人去更精确地执行任务，机器人的行动又会触发传感器。

需解决的主要技术难题

需要解决的主要技术难题包括：

1. 获取超高精度的气压传感器。无论是进口还是国产，都需要寻找具有高精度、低噪声和低电流消耗的气压传感器。

2. 利用人工智能技术进行实时数据阈值调整。通过机器学习算法，根据实时数据自动调整阈值，提高传感器的准确性和稳定性。

3. 大数据处理和分析。由于传感器产生的数据量巨大，需要使用高效的数据处理和分析技术来提取有用的信息。

4. 机器学习算法的选择和优化。不同的应用场景需要不同的机器学习算法，需要根据实际情况选择合适的算法并进行优化。

5. 机器人执行任务的精确性。机器人需要根据AI的指导去执行任务，因此需要保证机器人执行任务的精确性和可靠性。

期望实现的主要技术目标

期望实现的主要技术目标包括：

1. 打破国外对网络智能压力采集设备的垄断，对此设备进行国产化。预期成果是达到万分之***的精度，且为BGA式传感器。

2. 研发和制造基于压阻式MEMS原理的数字气压传感器，具有高精度、低功耗、小尺寸、数字输出等高性能特点，解决高精度微小压力测量难题，并可广泛应用于消费电子、智慧工业、医疗健康等领域。

3. 提升智能传感器产业的核心竞争力。借助新一代信息技术深度调整战略机遇期，优化传感器性能，提高其在人工智能、智慧城市、5G通信、航空航天、生命健康等领域的应用效果。

4. 掌握并优化MEMS和CMOS等主流传感器制造技术，以提升传感器性能和市场份额。预计CMOS技术将成为最大份额占有者，而光谱学技术则是智能传感器增长最快的新技术。

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