智能醫學工程面向醫學影像、生物醫學信號、醫學檢驗、醫學信息、疾病診療等醫學。智能醫學工程的構架學技術革新的需求，以電子技術、計算機技術、互聯網與物聯網技術、人工智能技術、3D打印、虛擬現實、增強現實、腦-機接口等一系列工程技術為基礎，發展醫學智能感知、醫學大數據分析、醫學智能決策、精準醫療、醫學智能人機交互等核心醫學技術，並面向智能醫學儀器、智能遠程醫療、智能醫學教育、新藥研發、智能醫學圖像分析、智能診療、智能手術、精準放療、神經工程、康復工程、組織工程、基因工程等醫療相關領域應用。
包括智慧醫院系統、區域衛生系統、家庭健康系統等。高效的醫院管理、極大降低醫療費用、醫學大數據的可靠來源是初級階段醫院信息化建設關注的焦點。人工智能+醫學影像：看一張肺部CT，醫生平常需要十幾分鍾到半個小時，而人工智能只需要幾秒鐘；3mm以內的小病灶，普通影像醫生肉眼很容易遺漏，人工智能卻容易識別；不會因為情緒、疲勞出錯。人工智能+癌症檢測：IBM Watson通過比對2000萬份癌症方面的研究論文，在10分鐘內即判斷一位女性患有罕見的白血病。智能診療的代表性方向包括：冠心病、癌症、神經疾病、一般醫療影像診斷、可穿戴醫療設備等。
尤其在醫療服務機器人方面更有發展前景，新材料以及高端裝備製造等技術為醫療領域服務，比如智能駕駛與物聯網（北斗、慣導、毫米波、激光、紅外的技術融合）、5G尤其高頻（微波器件、三代半導體）、碳纖維及複合材料在風電及壓力容器領域、無人機在物流領域的拓展等。
信息化尤其智能傳感技術在智能駕駛領域拓展。智能傳感是智能運輸的重要基礎，其將搭載先進傳感器等裝置，運輸電子或將是繼消費電子之後的又一場盛宴。而在北斗導航、慣性導航、毫米波雷達、紅外等傳感器領域具有很強的自主可控屬性。
ADAS系統將在智能駕駛中扮演重要角色。隨著逐步完成電動化之後，智能化，網聯化成為汽車發展主要演進目標，智能化駕駛是指車載傳感器具備獲得相關視聽覺信號和信息，並能通過認知計算控制相應隨動系統的能力，
而ADAS即先進駕駛輔助系統是單車智能化的基礎，也是無人駕駛的必經之路，ADAS主要利用安裝在車上的各式各樣傳感器收集數據，在行駛過程中隨時感知周圍的環境，進行靜態、動態物體的識別、偵測與追蹤，並結合導航儀地圖數據，進行系統的運算與分析，從而預先讓駕駛者察覺到可能發生的危險，有效增加汽車駕駛的舒適性和安全性，目前已成熟應用的技術有自適應巡航控制系統（ACC）、前碰撞預警（FCW）、車道偏離預警（LDW）、車道保持系統（LKS）及自動泊車輔助（APA）等，根據Qyresearch數據顯示，未來五年複合增長率將超過37%，預計至2023年國內ADAS市場規模將達到1200億元，其中前裝市場約950億元，後裝市場約250億元。
毫米波技術
頻譜資源豐富。毫米波指波長在毫米數量級的電磁波，其頻率約在30-300GHz之間，通過發射電磁波並檢測回波來探測周圍物體的距離和方位，主要優點有：極寬的帶寬，波束窄，探測能力強，保密和抗干擾性強，器件體積小/集成度高，可全天候服務等。依託豐富的頻譜資源，毫米波雷達具有高速運動目標跟蹤、多目標同時跟蹤等優勢，而相控陣雷達的核心部件T/R組件就是以毫米波芯片作為其底層核心技術；因其大氣傳輸性能較好，全天候工作能力強且掃描範圍大，毫米波也常被用自主巡航控制等。
可靠性強且性價比高，毫米波雷達是ADAS核心傳感器。傳統ADAS傳感器如攝像頭、激光雷達以及超聲波傳感器都容易收到氣候及環境影響而導致性能下降甚至失效，而毫米波雷達憑藉其可穿透塵霧、雨雪、全天候遠距離工作能力強以及不受極端惡劣天氣影響的絕對優勢，是ADAS中的核心測距傳感器，且性能好於超聲波雷達，是智能駕駛技術中不可或缺的組成部分。
ADAS需求量不斷攀升，車載毫米波雷達市場蓄勢待發。隨著自動駕駛等汽車智能化需求愈發強烈，ADAS需求也得到進一步釋放，當前我國裝配在量產車上的自動駕駛技術基本處在L1及L2級別，即輔助駕駛和半自動駕駛，ADAS滲透率較低，但伴隨技術逐漸成熟及傳統車企和互聯網造車新勢力開始向L3級及以上轉型，對車載傳感器的精確度與信息及時處理能力要求不斷提高，ADAS市場滲透率有望快速增加，同時也將直接帶動毫米波雷達的增長
。慣導技術不受外界干擾，是位置信息的不可或缺的關鍵傳感器之一
慣性導航不受外界干擾，依靠自身信息進行導航。慣性導航是一種常見的軍用導航方式，其原理是通過測量運動載體的加速度，經過對時間一次、二次積分運算處理之後分別得到速度和位置。此種導航方式隱蔽性強，不受氣象條件干擾，能不依靠其他輔助設備自主導航。
慣導技術具有輸出信息不間斷、不受外界干擾的獨特優勢，在智能駕駛定位系統中必不可少。智能駕駛的核心內涵包括定位、感知、決策以及執行四個部分，其中定位是決策和執行的根基，定位系統以高精度地圖為基礎，通過慣性傳感器（IMU）和全球定位系統（GNSS）來精確定位車輛所在位置。慣導系統憑藉其輸出信息不間斷以及不受外界干擾的獨特優勢，可以保證在任何時刻都以高頻次輸出車輛運動參數，同時也可以將視覺傳感器、毫米波雷達、激光雷達以及車身系統信息進行更深層次融合，為決策中心提供車輛位置與姿態信息，是其他定位傳感器無法比擬的。
伴隨智能駕駛新起，車載高精度慣導系統前景廣闊。採用慣導系統作為其多傳感器融合定位架構的中心，可通過慣導系統解算修正後輸出多個自由度的位置信息。
依託慣性技術打造醫學智能系統產業鏈。打造智能傳感、智能通信、智能無人等智能系統產業鏈，已形成器件-組件-系統的產品譜系結構。器件和組件產品聚焦智能傳感和傳輸，致力於為智能系統提供前端感知和神經網絡。
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