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为了制造超阻隔薄膜，科学家使用了一种通过真空蒸发的无机物涂层和一种以高阻隔性为显著特点的无机－有机混合聚合物（ORMO…CER（r）e）涂层。这种方法通过利用不同阻隔材料的组合，从而为特定的应用目的实现相应的阻隔性质。由该方法制成的可弯曲超阻隔薄膜的测试显示器的发光强度达100坎德拉/平方米。制造可弯曲的显示器不再是一个梦想。
由合成材料制成的显示器具有巨大的市场潜力，预计在未来5年的销售额可以达到数10亿美元。
第二部分：信息和通信技术思索的力量
目前人们使用计算机仍需要键盘、鼠标或触摸屏，而在未来或许只需要在脑海中闪现一个念头就行了。美国和欧洲的很多研究机构正在开发大脑－计算机接口，它们能反映出大脑中闪现的念头，并将其转化为计算机能理解的信号。
技术与心灵感应无任何
关系。弗劳恩霍夫计算机结构和软件技术研究所使用了128个脑电传感器（EEG…sensor） 和众多的电缆将被试验者与计算机连接起来进行上述研究。
关键技术
在“柏林大脑－计算机接口”（BBCI） 的研究项目中，人们校准计算机，使其能解释被测人员的大脑电流，使用脑电图可以测量出神经生理信号。大约在人们做出动作的半秒钟之前大脑的电流会有改变，该信号强度只有百万分之几伏特，但已足够表明人们有运动的意念。计算机可以接收上述信号，从而可以赶在被试之前做出相应的动作，譬如把鼠标前移一步。
问题和解决方案
人类的大脑产生很多不同的信息，它们互相交错。一个大脑－计算机接口必须从众多的信息中搜索出与运动意念有关的信号。弗劳恩霍夫计算机结构和软件技术研究所通过与德国柏林洪堡大学医学院附属的富兰克林医院神经物理组的合作开发出了一套软件。该软件能识别上述信号。特殊的算法将区分不同来源的大脑信号，计算机将学会把所测到的信号与某种特定的运动挂钩。其他的类似系统往往需要几个月的训练时间，而BBCI系统在经过20分钟培训后，被试验者便可用他的意念来操纵光标了。
重要意义
上述方法具有很多用途，如让光标在一个字母表中移动，就形成了一种“思想的打印机”。借助它，瘫痪病人可以用计算机写作。当然，人们动念头并不只是为了移动光标， 这取决于所使用的计算机程序， 大脑电流可以转换成不同的指令， 又如用于控制假肢或瘫痪患者肌肉的运动。 在娱乐电子行业中，大脑－计算机接口也可派上用场，如用于新的计算机游戏中。
前景预测
大脑－计算机接口技术还处于起步阶段，其中相应的软硬件及脑电图技术仍有待发展。几年之后，用作测量脑电流的仪器可以装入折叠帽中，到那时候，软件也能识别更复杂的运动意念。届时，该技术产品可以批量进入市场。
第三部分：交通与运输安全过马路（图）
浮乐空茨所描绘的关于快速运动的梦 十字路口是城市交通的焦点，在那里发生的事故占所有城市交通事故的60％。在有红绿灯的路口发生的事故中将近一半是闯红灯及忽略优先行驶权造成的。在仅仅竖有标牌的路口所发生的事故中的95％是忽略优先驾驶权造成的。在这种令人担忧的情况下，人们可使用所谓的交叉路口辅助系统，它们可在危急情况下给司机发出警报，帮助司机避免事故的发生。
关键技术
录像机所提供的信息与人眼所接受到的最相似，这是自动识别技术的基础——汽车“学习看东西”。机器的视觉系统必须与庞大的数据量打交道，它必须从每秒1000万像点中过滤出“警告、刹车或不必警告、刹车”的信息。此技术的第一步是快速探测以及对图像中决定性区域的判断。有两种光学图像识别方法：光学通量和立体图像技术。研究人员已经成功地将立体摄像机上的图像与光学通量的辨认程序在数学上联系起来。目前计算机已能识别静止的与运动的物体，并能计算出车辆以什么样的速度接近这些物体。这种识别和运算是实时的，也就在毫秒内完成。
问题和解决方案
尽管市内交通速度较低，但与城市外的交通相比，城市内的交通境况要复杂得多。车辆辅助系统中的雷达传感器只能在特定的条件下获取车辆的环境信息，它们只能看到车辆前方很小的视角区域，并且无法区别物体。因而研究人员使用摄像传感器，即照相机，它们可以单独被使用或两个合在一起作为立体系统，它们还可提供彩色或黑白图像。传感器上的某一幅图像单独使用并无任何用途；只有当其中的图像信息被分析和加工后，人们才能获得道路上是否会出现危险情况的信息。因为实时性在此情况下很重要，所以计算机可支配的时间很少。
十字路口辅助程序可以认识“停”的路标是什么样，并且以后能在任何情况下加以辨明，无论是在夜间、雨中、不同宽度的街道上或在一片路标的“丛林”中。此系统还可识别司机对此交通标记是否有所反应。如果司机不刹车，那么系统将会发出声音或视觉警告或自动将油门关闭并刹车。
重要意义
投资新一代的交通辅助系统的硬软件的意义是显而易见的。尽管它们可能无法识别所有的危险，然而它们至少可以避免在十字路口发生的60％的交通事故。
前景预测
联邦教育与研究部所资助的联合项目“INVENT”（发明）正在对上述问题进行处理，此项目将于2005年结束。
识 别 路 标
交通中连续涌现的视觉刺激要求驾驶员有相当集中的注意力。路标、红绿灯、车辆、路面标记和其他的交通成分构成了一幅永远变动的场景。视觉辅助系统——如交通标志和红绿灯识别系统能弥补驾驶员的感官不足并帮助驾驶员正确地识别周围环境。假如司机处于超速行驶或忽视了红灯的危险情况下，他将被及时地警告。
关键技术
在交通路标识别系统中，用彩色摄像机获取周围的信息。专门的色彩过滤器将图像分解成交通标记特有的颜色及图像背景，图像的界面将按照形状、面积、大小及内容被一一分析。图像分类器再按照系统已获知的区分标记，将它们归类为某一特定的交通标记，具有特定色彩的圆形图像是识别红绿灯模型的首要依据。另外一种方法是依据其轮廓或信号灯的位置判断路标或红绿灯。这种方法有个优点，即它不使用昂贵的高分辨率的色彩传感器。为了增加可靠性，形状分析以每秒25次的频率进行，一直到车辆驶过相应的交通标记。
问题和解决方案
在城市中五颜六色的环境下，视觉辅助系统必须在视别相应物体方面接受培训。为了将冗长的图像数据减少到必要的程度，许多识别系统将并列工作。识别系统已被事先用大量的例子进行了培训，所以它们知道将要识别的物体应是什么模样。在图像处理的最后阶段只剩下一些对司机有意义的数据。图像处理软件将结果显示出来，如有速度限制或红灯之类，并可将其转换为声音信号来提醒司机。
重要意义
每一个这样的信息均可帮助司机避免错误，从而避免事故的发生。在对有红绿灯的路口所发生的交通事故的原因进行调查后发现，借助及时的预警可使闯红灯得以避免，从而使那里的交通事故减半。
前景预测
交通标志和红绿灯识别系统已经通过了检测阶段，而且将通过感光辨认标志的传感器得以持续的改善。这些不同的识别系统在未来会成为戴姆勒－克莱斯勒公司路口辅助系统的组成部分，它也可将信息传递给方向盘、刹车系统或速度控制器。
第三部分：交通与运输具有保护反应的车辆
一只猫从高处掉下时，它会将身体自动地转到一个保护位置。这种源自于自然的机理在梅茨得斯安全系统——PRE…SAFE的研发中得以应用。系统研发人员的基本思想是在从危险出现到可能发生事故的时间间隙内引入安全措施。一辆车如果开始失去控制或启动紧急刹车后，PRE…SAFE系统就被启动。安全系统将迅速地改变座位的位置并绷紧安全带，这样便可在出现撞击时更好地保护司乘人员。
关键技术
PRE…SAFE安全系统使用的是被动安全系统，如汽囊。它使用主动安全系统的车辆数据，主动安全系统有刹车辅助BAS以及电子稳定程序ESP。该技术的关键是快速的数据交换以及高速的数据处理。另一个相关的因素是环境识别。装备在汽车四周的传感器测量出与障碍物的距离并算出车辆的相对速度，行使状态也通过特殊的传感器得以评估。他们可测量出速度、刹车动量、刹车板速度、轮胎的滑动、主轴上的加速度、弹簧缓冲形变、方向盘速度以及轮胎所受的压力等。
问题和解决方案
车辆中的预先保护措施现在已经成为现实。所有这些传统的被动保护系统（如安全气囊）的不足之处是：它们的使用不可逆转，只能使用一次。在汽车中使用的预防措施必须具备下列功能，即在避免事故后它们又能回到原来的状态。PRE…SAFE中的被动安全系统使用的是主动安全系统的车辆数据。在当今已有很多的车辆传感器，它们可以识别危险的车辆状态。在所有梅茨得斯－奔驰的个人车辆中刹车辅助及电子稳定程序已属于系列装备。
重要意义
现实中事故的发生为PRE…SAFE系统的发展提供了动力。从时间上来看，在事故发生之前已经呈现出危险来。戴姆勒－克莱斯勒在辛德尔芬根的事故研究中心归结出的具体数据证明，在大约2/3的