分析观点深度解析

中国前五大汽车出口商分别是奇瑞汽车、上汽集团、长安汽车、吉利汽车和比亚迪。尽管欧盟自7月起对中国产汽车加征关税，但中国汽车品牌在6月仍占据了欧洲电动汽车市场11%的份额。

本文内容来自S&P Global Mobility[标普全球汽车]收费内容

文章版权归微信平台S&P Global Mobility[标普全球汽车]所有

分析观点深度解析

理想汽车月度交付量首次实现突破5万辆，反映出市场上的消费者对其L系列增程式电动汽车（REEV）的强烈兴趣。该公司首款起售价仅为25万元人民币（约合34,600美元）的L6 SUV的推出，推动理想汽车的销量创下新高。理想汽车在高端SUV市场的成功，也激励了包括赛力斯在内的中国车企进入增程式电动汽车市场并纷纷推出新车型。在纯电动汽车（BEV）市场，蔚来汽车连续第三个月交付量超过2万辆。该公司寄希望于其子品牌乐道能在未来一年进一步推动其销量增长。由于蔚来汽车的定位面向高端汽车市场，乐道品牌车型的定价将以更具竞争力的价格来吸引大众市场的购买者。此外，另一家造车新势力小鹏汽车也希望通过推出面向低预算消费者的全新车型系列来扩大销量。小鹏汽车将于8月开始销售其MONA品牌旗下首款车型M03轿车。M03搭载了小鹏汽车最新的智能座舱和自动驾驶系统。

本文内容来自S&P Global Mobility[标普全球汽车]收费内容

文章版权归微信平台S&P Global Mobility[标普全球汽车]所有

随着技术的发展，汽车行业的新变革可能已经开始。虽然现阶段还无法确定生成式AI将如何改变未来长期内驾驶员、汽车和周围环境的互动方式，但未来的各种可能性令人充满期待。例如，个性化的AI助手将可以帮助驾驶员规划行程，设置提醒，寻找停车位，共享行程，提供实时路线更新和建议，甚至还能在驾驶员到达汽车餐厅之前预定餐饮。

从工厂到汽车，汽车制造领域的AI渗透率显著提升

将生成式AI引入汽车，标志着AI作为价值驱动因素将为消费者带来更多价值。然而获益的不仅仅是消费者，还有汽车制造工程师和工人等。汽车制造商正在通过大量的AI应用来满足现代汽车制造的质量和合规性要求，既满足了消费者的驾驶需求，也提升了工厂工人的工作体验。能够模仿人类大脑的神经网络的深度学习便是其中一种先进的AI技术。

学术研究人员和技术公司正将目光转向深度学习，并将其视为一种有效工具，帮助汽车制造商满足传统工具难以处理的各种视觉检测要求。传统的机器视觉系统主要用于质量检测、生产线末端检测、零部件追溯、测量评估、存在性检查、计量和气孔检测等。然而，这些工具在使用过程中长期存在一些问题，如员工培训时间长、成本高、互操作性差、维护困难以及处理复杂用例能力不足等。

但这一情况正迎来转机。高工机器人产业研究所（GGII）指出，新能源汽车的高速发展为机器视觉在汽车行业的应用释放出了大量需求，预计至2027年，机器视觉在中国汽车行业中的市场规模将接近60亿元。可见机器视觉在中国的应用前景一片广阔。

深度学习机器视觉技术号称“AI之眼”，能够实现更高的准确度、质量和合规性水平，并且能够通过新的深度学习工具将工程师、程序员和数据科学家汇集在一起，共同推动现代汽车生产。

深度学习机器视觉技术也可用于要求极高的半导体生产，包括晶圆检测、图案对准、裸片分拣、晶圆切割、锡膏质量检测、计量和3D检测等流程。高标准比以往任何时候都更加重要，以驱动从汽车到生成式AI，再到具备生成式AI性能的汽车的发展。深度学习机器视觉也能为电动汽车电池制造过程带来益处，增强对节点和阴极涂层、电极片位置、堆叠对齐、序列号/代码检查和组装验证等环节的检测，随着汽车行业推进电气化进程，这些技术尤为关键。

当汽车制造商面临招聘和留任技术工人的挑战时，现成的深度学习工具将带来深刻的影响。深度学习光学字符识别（OCR）工具可以配备使用数千种不同图像样本预训练的即用型神经网络，即使处理非常复杂的用例，也能提供开箱即用的高精度。用户可以通过几个简单的步骤创建强大的OCR应用，而无需具备机器视觉方面的专业知识。这正是先进的AI工具如何采用低代码/无代码的一个示例，从而使AI变得民主化并易于更多工人轻松使用。

AI（无论是深度学习还是生成式AI）对于消费者和制造业一线工程师等人群都是价值驱动因素。AI正在创造资产可视化的新水平，让工人能够掌握更多信息，拥有更精良的生产装备，并在实现重复性复杂任务的自动化方面开拓更多可能性。有价值、有技能的工程团队可以实现高水平的人机协作，同时将更多时间用于优化制造战略和运营，以推动实现下一步转型。

间小于1.45 us。与同类区域触发竞品相比，速度最多可提高10,000倍。由于采用了基于ASIC的新型区域触发技术，MXO系列示波器可以精准隔离那些传统触发技术不具灵活性的事件。

R&S开发了业界首个基于ASIC的区域触发功能，并应用于新型MXO系列示波器中。该新功能增强了示波器精确隔离传统示波器触发器难以或无法检测到的事件的能力。此外，MXO区域触发器的实施速度是目前业内最快的，超过其它产品数个量级。

传统的示波器触发类型（如边沿触发）通常难以设置或无法直观显示某些触发事件。而区域触发则允许用户通过在仪器显示屏上绘制一个或多个区域来指定触发条件。然后，示波器会检查每次采集是否符合这些条件，并在显示屏上显示符合图形条件的采集事件。如果事件不符合图形条件，波形将被丢弃而不显示。区域触发对于非单调边缘、串行总线模式、数学波形、多通道事件和频域事件的触发非常有效。对于这些用例，传统的示波器触发器根本不起作用。R&S新型区域触发器是全球首款基于ASIC的解决方案，可用于模拟通道信号、数学和频谱。

罗德与施瓦茨示波器业务副总裁Philip Diegmann表示：“R&S开发的新一代MXO-EP处理ASIC技术是MXO系列示波器突破性的信号可视性和用户响应性的基础。芯片设计的目的是为了在未来实现进一步的硬件加速功能，从而不断为示波器客户提供业内前所未有的新功能。借助MXO区域触发功能，用户可以获得更多的触发能力，而无需大量的触发盲区时间，以往这种盲区时间降低了基于软件的区域触发解决方案的价值。”

通过MXO区域触发功能，现在使用示波器进行频域测试和调试的用户可以绘制特定的区域。当特定信号超过这些区域内设定的功率水平时，示波器就会触发或激活。用户也可以简单地为射频啁啾或脉冲绘制区域。MXO的自由运行模式是业界的新技术，在该模式下，示波器可以尽可能快地捕捉信号，而无需寻找边沿触发事件。将这种模式与区域触发相结合，可以非常有效地进行电源完整性测量和EMI 调试。

MXO区域触发包含一项市场上前所未有的新功能：实时存储符合区域触发标准的波形。该功能支持用户关注与其应用相关的特定事件。

MXO 4、MXO 5 和 MXO 5C 系列示波器都配备基于ASIC的区域触发功能，该功能是2.2 版固件的标准功能。固件可在官网免费下载，现有的MXO用户可以免费升级仪表。

艾迈斯欧司朗副总裁兼CDC负责人Jose Vinau表示：“CDC的成立是艾迈斯欧司朗持续深耕中国市场、提升客户服务水平的重要举措。有了CDC，我们能更加快速地响应市场变化，加强我们在照明、传感和可视化领域的竞争力。作为艾迈斯欧司朗在中国创新前沿的核心力量，CDC将为中国客户提供更加全面、深入和快捷的服务体验，助力客户加速项目实施，更快达成目标。”

CDC团队与客户保持紧密联系，迅速解决一线挑战，传递关键的市场技术、趋势和产品需求。在连接研发团队、确定区域内创新伙伴和技术方面，CDC将发挥至关重要的作用。通过开发全面的解决方案，提供增强的技术支持，CDC将能更好地满足客户需求，并保持技术优势。CDC将在深圳和上海设立办事处，整合多个关键业务部门和产品线，重点关注以下三大核心领域：

业务开发——专注于市场执行和技术产品营销支持。团队将密切关注市场趋势，精准制定市场进入策略，为销售团队提供技术支持，以推动市场增长；

应用工程——为客户提供硬件、先进算法和人工智能等方面的技术支持，包括演示平台和参考设计，以满足市场需求；

供应链创新——加强与本地供应商合作，优化供应链管理，提升灵活性和响应能力。

立足中国，服务中国

中国市场以其蓬勃的活力和迅猛的增长速度，成为CDC发挥专业实力和推动创新的大舞台。艾迈斯欧司朗深化对中国市场的理解，致力于提升科技生活体验，精准契合中国消费者的需求和期望。CDC的战略重点是推动大众市场业务需求的创造与拓展，计划探索一系列大众市场应用，如飞行时间（ToF）技术、蓝光激光应用和激光投影解决方案。

凭借杰出的设计，CDC赢得诸多关键客户的信赖。CDC将持续树立新的商业标杆，巩固自身在传感技术领域的重要地位。

●   智能手机传感器：在竞争激烈的智能手机市场，CDC凭借先进的传感器成功赢得多个设计订单。这些尖端传感器显著提升新一代智能手机的功能和用户体验，在相机优化、光线平衡和增强现实应用等方面表现优异；

●   计算机断层扫描（CT）：在医学影像领域，CDC研发的CT系统传感器取得引人注目的成就。这些高精度传感器能够提升影像质量和诊断准确性，帮助改善患者治疗效果并提高医疗服务效率。CDC为中国客户在CT传感器技术上的创新提供助力，彰显客户在推动医疗技术进步和提升全球健康方面的不懈努力；

●   汽车位置传感器：CDC研发的位置传感器也在中国汽车行业取得重大进展。这些传感器在提升现代车辆安全性和性能方面发挥关键作用，为高级汽车驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶等多种汽车应用场景提供准确可靠的数据，助力交通运输的未来发展。

CDC将进一步巩固艾迈斯欧司朗在中国市场的重要地位，并推动公司的全球增长。未来，CDC会将市场洞察与技术创新有机结合，在艾迈斯欧司朗的本地化运营中发挥关键作用，帮助客户孵化更多创新的产品与解决方案。

●   这款解决方案能够实时、自动地监测物理、虚拟和云环境中的用户级流量，有助于客户深入洞察用户的行为特性和体验

●   能够高效处理海量移动数据，降低运营成本，提高安全性

是德科技网络可视化解决方案助力沃达丰提升5G移动网络用户体验

是德科技（Keysight Technologies, Inc.）日前宣布，拥有超过 3.3 亿移动客户的全球领先通信服务提供商 Vodafone（沃达丰）正在使用是德科技 5G 网络可视化解决方案，确保用户在升级到 5G 的过程中始终获得优质、可靠的移动宽带体验。

据《爱立信移动市场报告》预测，全球 5G 用户数量将会从 2023 年的 16 亿增长到 2029 年的 53 亿，增幅超过两倍。伴随着云技术的采用，Vodafone需要强有力的工具来监测和分析数量激增的流量和相关用户会话，同时持续提供高品质服务。

是德科技 5G 网络可视化解决方案能够自动、实时、端到端地监测实体基础设施、虚拟基础设施和云基础设施中的用户级流量，帮助服务提供商轻松应对这一挑战。Vodafone 还组合使用了 MobileStack 5G网络可视化软件和Vision系列NPB，从而可以灵活且经济高效地扩展其 5G 网络，创造高品质体验并赢得用户青睐。

该解决方案为Vodafone带来了如下优势：

●   实现经济高效的大规模监测：将实时数据流的管理工作移至下游系统，显著优化管理流程。

●   适应5G新技术：能在虚拟环境和物理环境中提供网络切片感知和先进的 5G 协议关联功能。

●   利用分布式 CUPS 实现扩展和编排：使用控制面和用户面分离（CUPS）技术在分布式 5G 环境中进行可扩展的编排，提高低延迟应用的响应速度。

●   提升5G安全性：针对 5G 网络量身定制强有力的安全措施，保护基础设施和用户数据安全。

Vodafone数字化与OSS负责人Simon Norton表示：“Vodafone 正在全力打造创新的可扩展网络，以便能够管理更庞大的流量和更丰富的业务，满足企业对消费者和企业对企业这两个行业领域的复杂需求。是德科技为 Vodafone 提供了自动化、可扩展的可视化工具，可以有效地帮助我们增强 5G 网络性能，构建安全可靠、可以灵活扩展、适应未来需求的网络，为最终用户创造尽可能最佳的使用体验。”

是德科技副总裁兼网络可视化解决方案事业部总经理Recep Ozdag表示：“向 5G 的升级正在重塑Vodafone等网络运营商的格局，并带来独特挑战和重大机遇。是德科技 5G 可视化平台具有出色的性能和灵活性，能够帮助运营商建设安全可靠的 5G 网络，在大幅降低运营成本的同时收获超高的用户满意度。”

从8K超高清直播，到3D全息视频体验，从辅助现场管理到为视障人士提供导航服务，英特尔AI技术的创新应用不仅为赛事的顺利进行和观众的深度参与提供了有力支撑，还为赛事的转播和呈现带来了突破性的进步。在与国际奥林匹克委员会的紧密合作下，由英特尔处理器赋能的人工智能技术在巴黎奥运会上大放异彩。

来自国际奥林匹克委员会主席托马斯·巴赫的致辞

在这段视频中，巴赫深入探讨了英特尔与国际奥委会（IOC）的突破性合作，以及如何通过人工智能（AI）平台技术让体育世界不断创新。

了解AI如何能够：

■   精简并改进体育赛事的组织工作

■   通过动态、个性化和引人入胜的内容，改变体育赛事的转播

■   通过定制化的精彩集锦和互动功能，为观众打造沉浸式观赛体验

英特尔此前公布的针对2024年巴黎奥运会和残奥会的计划表明，英特尔和国际奥委会（IOC）正站在这一变化的前沿，旨在强化体育在全球发挥正向能量的角色。（来源：英特尔公司）

信息图

视频

英特尔助力生成定制化精彩集锦

英特尔AI平台副总裁Adam Burns和奥林匹克广播服务公司（OBS）制作管理总监Karen Mullins阐述由英特尔处理器赋能的英特尔Geti平台，如何助力OBS编辑人员更快地策划精彩片段。（视频来源：英特尔公司）

英特尔助力3D全息视频体验

英特尔奥运会和残奥会办公室广播技术负责人Courtney Willock阐释英特尔至强可扩展处理器如何在2024巴黎奥运会上支持生成引人入胜的3D内容。（视频来源：英特尔公司）

英特尔助力每个人尽享奥运盛事

作为奥运会全球TOP合作伙伴，英特尔致力于在这一全球舞台上，带来创新的技术解决方案。本视频呈现了技术的集成，从赛事运营到英特尔今年夏天为体育爱好者带来的体验等各个方面，技术集成均为其提升助力。无论是5G基础设施还是AI，英特尔均在为奥运精神的传播注入动力。（视频来源：英特尔公司）

英特尔推进设施的无障碍使用

英特尔奥运会和残奥会办公室项目负责人Jocelyn Bourgault，阐释英特尔至强可扩展处理器如何支持在美国代表队训练中心和国际残奥委员会总部部署的无障碍使用平台。（视频来源：英特尔公司）

当清晨的第一缕阳光洒在校园，智慧的种子已在这片知识的沃土上悄然发芽。在这里，边缘计算不再是抽象的代码，而是激发潜能、点燃梦想的“魔法棒”。它以一种几乎不可见却无处不在的魔力，渗透于教育和交通的众多场景。从智能机房到AI体育课，再到守护学生安全归途的城市地铁，这一切，都在以算力为支点，轻轻撬动着下一代的未来。

AI赋能的奇妙教室

在城市的一隅，一所普通的学校里，当老师和学生们走进崭新的现代化智能机房，立刻被眼前的变化所吸引。曾经充斥着笨重机器设备的传统教室，现在已转变为一排排整齐划一的电脑一体机，它们与云电脑系统紧密相连，共同构建了一个充满科技感的学习空间。

希沃云电脑解决方案的引入，让这间普通的教室焕发了新的生命。全新配备的电脑一体机不仅外观时尚，还搭载了英特尔®酷睿™处理器。其超线程优化技术带来的强大性能，使教学中的多媒体应用运行自如。而基于本地部署的边缘计算，让数据处理速度更是大幅提升，确保了实时、低延迟的流畅学习体验。

在智能机房内，学生们通过电脑一体机和云电脑系统，可轻松访问丰富的教学资源。这些资源不再局限于课本知识，而是扩展到了视频、音频、互动软件等多种形式，极大丰富了学生的学习体验。在这个过程中，学生们不仅吸收知识，更学会了如何与技术进行互动，借用技术来拓展自己的学习边界。

教师也从智能化的教学中受益。通过统一管理后台，老师们可以集中管控所有教学设备和教学资源。系统内集成的多种教学应用，提供了丰富的教学功能和海量教学资源，不仅极大减轻了老师的工作负担，也让学生们可以实时参与到互动式学习中。随着教学的管理更加便捷，学生们的课堂参与度也显著提高，师生们都感受到了技术带来的便捷和高效。

被记录的运动符号

下午，体育课。在操场旁的智能体测室内，高端传感器、摄像头和实时数据处理单元，共同构建了一个用于体育训练的高科技空间。这些设备和单元协同工作，精准地捕捉着学生的每一个动作，细致地记录着他们的每一次心跳。每一次的跳跃、奔跑、拉伸，都被精确记录并转化为数据，带来个性化的指导和分析。

蓝鸽人工智能智慧体测系统，是一款依托于英特尔边缘AI技术而打造的先进智能体测解决方案。该系统基于英特尔®酷睿™处理器和英特尔锐炫™显卡提供的强大计算能力，结合英特尔OpenVINO人工智能运动视觉分析算法、物联网摄像头智能感知技术，以及可视化大数据分析处理技术，实现了对学生体育运动指标的实时采集与分析，并提供精准的运动表现评估。同时，实时心率监测与异常预警功能，确保了学生运动过程中的安全性，为校园体育增添了一层安全保护网。

在智能体测室内前沿科技的辅助下，学生们沉浸在AI个性化指导带来的乐趣中。系统实时展示并分析他们的运动记录和成绩，提供个性化的运动改进方案。这种即时反馈，也能让学生在运动中适时调整，优化技巧，从而提升运动效率。个性化的运动指导不仅点燃了学生对体育的热情，还引领他们走向更加积极和健康的生活方式。

智慧护航的地下轨道

夕阳西下，当城市的灯火渐次点亮，学生们涌出校园，踏上了归家的路途。对于穿梭在城市中的学生和乘客来说，在他们脚下，城市的交通脉络因边缘计算的守护而更加安全、有序。

被称为地铁“中枢神经”的轨道交通信号系统，是安全行车的关键。信号系统需要不间断地采集各种数据，包括列车位置、速度、轨道占用状态等，并通过内置算法进行实时数据处理和判断，把列车引导到正确的行进方向。这种计算需要极高的准确性，任何微小的误差都可能导致严重的安全事故。

浙江众合科技的下一代轨交信号系统，采用基于英特尔^®至强^®处理器开发的轨交信号系统服务器，具备了强大的数据处理和分析能力，结合虚拟化技术及英特尔^®SGX, 英特尔^®AMX,与英特尔^®DPDK等先进技术，有效解决了地铁信号控制中的稳定性、准确性、安全性等高要求。边缘计算技术的应用，使系统能够根据实时数据，以更快的速度动态调整列车运行间隔，优化线路资源分配，极大地提升了地铁的运输效率和运行的可靠性。

在轨交信号系统的加持下，列车准时到达，运行平稳，乘客的安全得到了无形的守护。包括学生在内的乘客可以在途中，放松身心，享受阅读或思考的时光。

当教室的讨论声渐渐沉寂，操场上的欢呼声开始消散，城市的脉搏在夜幕中归于宁静，AI芯片的运算依旧精准而持续。这些尺寸从几毫米到几十毫米不等的微小芯片，释放出令人惊叹的性能，默默支撑着人们学习和生活的方方面面。它们是故事背后的守护者，无声地维系着知识的传承和生活的秩序。在这些芯片的默默支持下，智慧生活之门得以开启，而新的可能，正随着每一个跳动的比特，静待破晓。

安森美将展出用于汽车电动化、48V 系统、车身电子、能源基础设施、AI 数据中心和工业电机控制等领域的半导体解决方案。同时，SiC产品墙、机械臂大转盘以及汽车线传操控系统也将展出。

汽车电动化

如何帮助客户达成更高能效以延长续航里程并减少充电频率，以及以更高功率直流充电桩和高效的车载充电器缩短充电时间，提高用户体验，对于加快市场采用电动汽车至关重要。安森美将展出多款重磅产品，包括：

●   基于EliteSiC技术的电动汽车主驱逆变器参考设计

●   基于EliteSiC技术的车载充电解决方案

●   基于ASPM功率模块的电动压缩机方案

●   基于最新第七代1200V IGBT的QDual3模块和 NCD57050 IGBT栅极驱动器的商用农用车辆300kW液冷主驱方案

48V系统和车身电子

●   包含电源模块、PowerTrench® T10 MOSFET 和电子保险丝的48V电源系统

●   基于10BASE-T1S 以太网控制器的高级前大灯控制系统

●   基于创新的电感位置传感器的刹车/油门踏板

能源基础设施和AI数据中心

光储技术被业界公认为是推动能源高效可持续利用的关键。当今大算力人工智能基础设施的建设正在全球如火如荼展开，大功率宽禁带电源通过高效能量转换能力，正支撑着5G通信基础设施和人工智能计算平台中高速数据传输和复杂算法的处理。安森美将展示：

●   客户光储充一体化参考设计

●   多款业界领先企业基于安森美技术方案的最新商用与住宅光伏逆变器产品

●   业界知名厂商的基于安森美技术方案的服务器电源产品

安森美是全球少数能提供从衬底到模块的端到端SiC方案供应商，可提供先进的SiC、SiC/Si混合和IGBT模块技术，以及广泛的分立器件、栅极驱动器等周边器件。作为本次展览现场的亮点之一，SiC产品墙将全方位展示安森美在SiC领域的绝对优势与市场领先地位。

此外，安森美将展示一个机械臂大转盘的完整参考设计。其集成了宽禁带48V AC-DC、PowerTrench® T10 MOSFET、栅极驱动器、超精密位置传感器和以太网解决方案。

安森美正在通过这些获得全球广泛应用的电源技术打造可持续的能源生态系统，彰显其秉承创新精神与环保承诺的不懈努力。在本次展会期间，安森美CMO Felicity Carson女士将介绍公司 2023年度可持续发展报告的要点。

安森美专家将于展会研讨会上发表以下演讲：

1.安森美能源解决方案事业群资深产品专家：Mrinal Das博士，主题：EliteSiC M3e——推动全球电气化大趋势的催化剂，时间：8月28日下午2:30-3:50，地点：11号馆A40

2.安森美大中华区资深现场技术经理：WK Chong，主题：第7代IGBT模块助力新一代可再生能源和商用车发展，时间：8月28日上午11:10-11:30，地点：11号馆H40

3.安森美亚太区资深应用工程师：Andrew Yang，主题：功率模块结温测试方法比较，时间：8月29日下午3:10-3:30，地点：11号馆A40

作为工业自动化领域的佼佼者，研华以其高性能、高可靠的产品和解决方案，助力自动驾驶厂商探路智能未来。特别是DMS-SC64SD水冷散热工控机，面向车载需求设计研发，推动自动驾驶在港口、矿区、环卫、物流、城市公共交通等多场景应用落地，以及支持自动驾驶产业链中算法和传感器训练等多领域应用需求。

自动驾驶持续“升温” 工控机重要性日益凸显

近两年，自动驾驶行业持续升温。在人工智能时代，自动驾驶目前是前景最为清晰、落地最为迅速的领域之一。2023年自动驾驶的市场规模已达417.5亿元，市场规模还在逐年增长。目前, 百度旗下 “萝卜快跑” 全无人自动驾驶车队已在北京、武汉、重庆、深圳、上海开展出行服务与测试。

随着L3级及更高级别自动驾驶时代的到来，汽车行业对于具备更高算力、更低延时以及更高效能的自动驾驶配件的需求将变得日益迫切。

特别是工控机，它是自动驾驶汽车环境感知、智能决策、控制执行、高效稳定运行的基础保障和技术核心，可谓是系统的“心脏”。自动驾驶的井喷式发展，对工控机性能、稳定性及可靠性的要求尤为严苛。

一是高性能处理能力，需实时应对海量传感器数据、高清图像及复杂控制指令，要求配备强劲处理器和充足内存。二是任何故障可能导致车辆失控，故经过严格测试和车规认证的工控机不可或缺。特别是工控机在高负荷运行时，保持性能稳定以应对高性能数据处理至关重要，这需要高效的散热系统以支撑自动驾驶系统的安全、稳定运行。

“现有的工控产品无法满足自动驾驶行业需求，不少客户向我们提出了定制的需求。”研华DMS产品总监张金凤直言，研华深知自动驾驶对工控机的独特需求，特别是需满足车载需求的特殊接口、震动及环温等要求，这些是普通工控机所无法比拟的。跟进用户需求，研华量身定制了DMS-SC64SD水冷散热工控机。

车规级设计，展现出色技术实力

张金凤直言，目前不少自动驾驶领域的中低端应用，往往是通过修改和扩展传统工控机来满足需求。DMS-SC64SD服务高端自动驾驶应用，从性能设计、机构件、抗震到EMC等，均从设计端就遵循纯车规要求进行开发，展现出多方面的优势。

首先，专为高性能需求设计。在CPU、GPU等核心部件上满足用户需求，确保算力充沛、护航数据安全。DMS-SC64SD搭载高性能Nvidia RTX30/40系列显卡，并支持Intel^® Core™系列 12/13/14代CPU，确保在处理无人驾驶汽车所需的海量传感器数据和复杂自动驾驶算法时游刃有余。GPU方面选用NVIDIA作为图像处理核心，产品设计时以最高规格测试，确保兼容性和稳定性,用户可根据实际需要进行配置。

其次，高效散热，保障稳定运行。无人驾驶汽车在运行过程中，需要实时处理来自雷达、摄像头、GPS等多种传感器的数据，这对工控机的散热性能提出了极高要求。

DMS-SC64SD采用先进的水冷散热技术，通过液体循环带走CPU、GPU和其他关键部件产生的热量。相比传统风冷散热方式，水冷散热具有更高的散热效率和更低的噪音水平，保障设备在高温环境下的稳定运行，符合自动驾驶汽车对于严苛工作条件的要求。通过优化散热器的结构和布局，DMS-SC64SD主机实现了更小的体积和更轻的重量，方便在车载空间有限的条件下进行安装和部署。

“产品配备两个水冷板，分别贴附CPU和GPU。冷却液流经吸收并带走热量，可接原车水冷，也可单独外接水冷模组。”张金凤介绍说，“我们的产品最高可支持150W的CPU和450W的GPU，并且不会进行锁频和降频来降低产品性能，支持-10℃~55℃的宽温环境, 即使在恶劣的路况环境下，也能确保车辆性能与稳定驾驶。”

车规级的接口设计是另一大亮点。DMS-SC64SD高度集成自动驾驶车规级扩展接口，配备了车规级串口CANFD、车载以太网、8路GMSL接口、千兆网口、万兆网卡以及HDMI接口，提供了丰富的连接和扩展选项，满足各类外部设备和通信需求。

张金凤介绍，DMS-SC64SD采用的车规级CPCI接口设计,是其抗震动设计的核心。客户可按需插入IO板、网络卡等功能卡，无需在主板上进行复杂操作。这种设计带来出色坚固性，使用专用连接器，信号传输稳定可靠，确保了产品在运输和使用过程中的稳定性。

同时，该产品还满足了车规级的EMC等级要求，并严格遵循了ISO16750电源设计标准，确保在复杂电磁环境中正常工作。

“车规级接口能够显著增强自动驾驶系统的整体性能，提高其在恶劣环境下的稳定性和可靠性。这对于实现自动驾驶技术的广泛应用具有重要意义。” 张金凤介绍说。

“一款稳定、可靠、高性能的工控机为无人驾驶汽车的持续、安全运行提供了坚实保障，同时帮助客户在应用过程中极大程度地降低使用及维护成本。”

助力智驾商业化应用加速落地

在矿区等恶劣环境下，户外温度高、路况差，无人驾驶的需求尤为强烈。在某矿山的无人卡车应用场景中，DMS-SC64SD水冷散热工控机展现出了出色的性能。它能够实时解析摄像头或传感器传输的信息，并经过高效CPU处理后迅速做出决策，从而有效降低了人力成本，优化了运输时间，实现了高效物流运输的目标。值得一提的是，DMS-SC64SD满足车载ISO-16750的车辆抗震要求，即便在恶劣的路况下，DMS-SC64SD仍展现出出色的性能，带来显著的成本和效率优势。

在无人巴士场景中，无人驾驶的视线需要装备众多传感器，如摄像头、毫米波雷达、超声波雷达及高精度GPS等，通过这些“眼睛”观察环境。实现完全无人驾驶需大量传感器时刻反馈信息，因此需强大数据处理能力。张金凤介绍，相关客户对算力要求高，希望CPU高速运行时不降频，降频意味着性能受限，无法满足满分性能需求。在实际测试中，DMS-SC64SD工控机凭借其出色的处理能力和稳定的散热性能，确保了无人驾驶汽车的连续、安全运行。

同样，在工控机广泛应用的其他领域，DMS-SC64SD也因其独特优势受到青睐：在城市服务，如公交、出租车、环卫、智能停车系统等，提升公共交通运行效率，改善居民生活与城市管理；在工业制造以及港口、矿场等，DMS-SC64SD应用于自动导引车、AGV、自动堆垛机、无人卡车中，实现物流自动化；在现代农业中，它可用于自动驾驶拖拉机、播种机、喷洒机等，智能农机等，提高效率，实现降本增效。

除了Intel X86平台的自动驾驶产品，研华还有采用Nvidia Orin的自动驾驶产品。来满足不同客户和应用场景的需求。

“政策扶持与产业链扩展为产品提供了广阔空间。” 张金凤介绍，目前，研华已与多家企业，包括自动驾驶算法和传感器企业，建立紧密合作。这种合作不仅拓宽了应用场景，也推动了自动驾驶生态的发展。总体来看，DMS-SC64SD在市场、技术、生态等多个层面均展现出巨大潜力。

她表示，随着自动驾驶技术的不断演进和场景的不断普及，DMS-SC64SD也将不断升级和迭代。车路协同是实现自动驾驶的关键，软硬件协同发展是产品升级方向。“未来，我们将通过摄像头、传感器、雷达等多种方式获取更细致的道路信息，以提高决策的精准度。”

与此同时，商业模式创新将为自动驾驶带来新机遇。“一旦自动驾驶技术跨入新的领域和台阶，它将催生新的商业模式，并改变人们的行为习惯。”她表示，如无人驾驶在出行、物流等领域应用将开辟新产业链，为行业带来更多盈利点。研华将据此迭代升级产品，包括更加轻薄、小型化，以适应更多应用场景。

“随着无人驾驶技术的不断成熟和普及，研华将继续秉持创新精神，不断推出更多高性能、高可靠性的工业自动化产品，为推动科技进步和社会发展贡献更多力量。” 张金凤说。

如对研华车规级水冷散热工控机DMS-SC64SD感兴趣，或想了解研华产品及服务的更多信息，欢迎联系研华嵌入式服务专线400-001-9088进一步了解。

平泽 P4 是一座综合性半导体生产中心，分为四期。在早前规划中，一期为 NAND 闪存，二期为逻辑代工，三期、四期为 DRAM 内存。三星已在 P4 一期导入 DRAM 生产设备，但搁置了二期建设。

而 1c nm DRAM 是第六代 20~10 nm 级内存工艺，各家的 1c nm（或对应的 1γ nm）产品目前均尚未正式发布。韩媒在报道中称，三星电子计划在今年底启动 1c nm 内存生产。

▲ 三星平泽厂区

根据IT之家此前报道，三星电子考虑在明年下半年推出的 HBM4 内存上使用 1c nm DRAM 裸片，以更先进的 DRAM 制程提升 HBM4 产品的能效竞争力，追赶 HBM 领域领先者 SK 海力士。

考虑到 HBM 内存对 DRAM 晶圆的消耗量远高于传统内存，平泽 P4 建设 1c nm DRAM 产线也是在为可能的 HBM4 生产需求做好准备。

在不同的应用中，如传感器测量系统和通信系统，我们观察到ADC输入端的共模信号不是恒定的。共模电压的变化可能是由于噪声分量引起的，该噪声分量同样耦合到ADC的两个输入端，或者源于正常的电路操作。

在本文中，我们将看到共模电平的变化如何影响ADC的性能。

为什么ADC的共模抑制很重要？

图1显示了RTD测量的简化图。

RTD测量的示例图。

图1. RTD测量的示例图。图片由德州仪器公司提供

在上述示例中，激励电流源迫使固定电流流过RTD和参考电阻器RREF。RTD上的电压由ΔΣ（delta-sigma）ADC直接测量。RREF上的电压也用于提供ADC的参考电压，从而实现比率测量。

除了提供参考电压外，RREF电平将RTD电压移至ADC指定的输入共模范围内。让我们考虑一个100Ω铂RTD系统的一些典型值。假设ADC使用单个3.3V电源工作，激励电流为1mA。通常，中间电源在ADC的共模范围内。基于这个假设，我们可以使用RREF = 1.6 kΩ将RTD信号电平移至1.6 V，这接近电源电压的中点。

接下来，假设RTD温度从-100°C变化到400°C，RTD电阻从60.256Ω变化到247.092Ω。在这个例子中，AINN输入保持在1.6V，而AINP输入在指定的温度范围内从大约1.66V变化到1.847V。如果我们假设在假设的应用中温度变化遵循正弦波形，则AINN和AINP的电压类似于图2所示的波形。

示例应用图显示了AINN、AINP和共模电压的电压与时间的关系。

图2:示例应用图显示AINN、AINP和共模电压的电压与时间的关系。

上图中的绿色曲线显示了AINN和AINP的平均值，这是输入端所经历的共模电压。在这个例子中，共模电压不是恒定的，变化了大约100 mVp-p。在理想情况下，这应该不是问题。理想的差分ADC测量其两个输入端之间的电压差，并完全消除任何共模信号，如图3所示。

一个示例ADC测量其两个输入之间的电压差，消除共模信号。

图3. ADC测量其两个输入之间的电压差，消除共模信号的示例。图片由Microchip提供

然而，在现实世界的ADC中，共模信号只是被衰减，而不是被完全抑制。共模抑制比（CMRR）是一个重要的规格，它表征了ADC阻止共模信号出现在ADC输出端的能力。

ADC共模抑制比方程

传统教科书中对共模抑制比（CMRR）的定义是电路的差模增益（Adiff）与共模增益（Acm）之比。从数学上讲，我们得到方程式1：

方程式1。

在ADC的上下文中，差模增益是ADC线性模型的斜率，定义为输出码变化与差分输入变化之比。同样，Acm是通过将输出码变化除以输入共模信号变化来求得的。除了输出码变化，我们还可以使用输出码变化的模拟等效值来求得Acm、Adiff和CMRR。CMRR通常使用等式2以dB表示：

方程式2。

例如，下表提供了AD4030-24的CMRR规格。

表1. 数据由Analog Devices提供

该设备在10 kHz的共模信号下表现出132 dB的CMRR。我们稍后将讨论CMRR规格的一个重要测试条件是输入共模，CMRR是在该条件下测量的。如您所见，AD4030-24 CMRR测试的输入共模为2.5 V。

那么，AD4030-24具有132 dB的CMRR意味着什么呢？这意味着，假设Adiff = 1，AD4030-24在输出端将输入共模信号衰减了132 dB。请注意，CMRR规格是频率相关的。数据表通常提供器件CMRR与频率的关系图。图4显示了AD4030-24的CMRR如何随频率变化。

AD4020-24的共模抑制比（CMRR）频率变化。

图4 AD4020-24的共模抑制比（CMRR）频率变化。图片由Analog Devices提供

在10 kHz以下，该设备可以提供大于132 dB的CMRR。如果您考虑特定频率的性能，则应考虑该频率下的CMRR。

共模变化引起的输入错误

除了上述讨论的方程外，我们还可以通过参考ADC输入的共模变化产生的误差来推导出另一个有用的方程。假设输入共模电压变化ΔVcm，导致输出码变化一定的值。如果输出码变化的模拟等效量为ΔVout，则有：

我们可以说，改变输入共模ΔVcm会在ADC输出端产生不想要的误差ΔVout。为了将此误差与输入相关联，我们可以将其除以ADC差模增益，得到：

将方程式1代入上述方程式，我们得到方程式3：

方程式3。

这意味着改变共模电压ΔVcm的影响可以通过一个等于的误差项来建模|ΔVcm|CMRR

|ΔVcm|CMRR$\frac{|\Delta V_{cm}|}{CMRR}$ |ΔVcm|CMRR|ΔVcm|CMRR|ΔVcm|CMRR在ADC输入端。

请注意，我们使用等式1提供的CMRR定义来推导上述等式。如果CMRR以dB为单位给出，则应首先使用等式2找到以V/V为单位的等效CMRR值，然后应用等式3。

让我们来看一个例子。

共模ADC测量示例：

假设在2.5 V的共模输入下测量ADC的不同直流规格，包括CMRR参数。对于低频共模信号，ADC的最小CMRR为100 dB。在我们的应用中，以下信号被应用于ADC差分输入：

如您所见，ADC 在与数据表中指定的测试条件不同的共模电平下使用。这将对性能产生什么影响？

在此示例中，共模输入为3.5 V，而不是数据表测量中使用的2.5 V。通过更改共模输入 $|\Delta V_{cm}|=1$

 产生一个输入相关的误差项，该误差项可以通过以下方式找到（方程式3）：

请注意，100 dB的CMRR会产生

$\frac{A_{diff}}{A_{cm}}={10}^5\frac{V}{V}$，在上述方程式中使用。

这个例子表明，将输入共模电压改变一个固定值会导致恒定的输入参考误差。换句话说，我们可以通过ADC偏移误差的变化来模拟共模值的恒定变化。在上面的例子中，如果数据表偏移误差（在输入共模电压为2.5V时指定）为±30µV，那么我们现在预计它会增加到±40µV。

在ADC输出端，可以很容易地校准出恒定的偏移误差。然而，变化的共模电压会导致ADC输入端出现变化的误差。共模变化可能是由共模噪声引起的，例如来自电力线的50/60 Hz噪声，或者它们可能仅仅源于我们系统的正常运行，就像文章开头讨论的RTD测量系统一样。

关于ADC输入共模范围的一点说明

不同的ADC被设计用于支持不同的输入共模范围。许多全差分逐次逼近寄存器（SAR）ADC的输入共模范围仅限于VREF/2附近的小范围。典型范围为（VREF/2）±100 mV。在这些情况下，我们需要将前一级的输出共模保持在ADC的共模范围内。图5显示了如何使用具有输出共模引脚（Vocm）的全差分放大器（FDA）将FDA输出的共模电平固定在VREF/2。

图表显示了一个全差分放大器，带有一个输出共模引脚，用于固定共模电平。

图5. 示意图显示了带有输出共模引脚的全差分放大器，用于固定共模电平。图片由德州仪器（TI）提供

此外，还有输入共模范围较宽的SAR ADC。这种类型的例子（图6）是Analog Devices的LTC2311-16。

LTC2311-16的方框图。

图6 LTC2311-16的框图。图片由Analog Devices提供

该器件的宽输入共模范围允许不同的输入配置，例如如下所示的伪差分单极配置。请注意，在此示例中，输入共模从0变化到VREF/2。

另一方面，大多数ΔΣ ADC的设计目标是提供比SAR ADC相对较大的输入共模范围。由于许多ΔΣ ADC内置了可编程增益放大器（PGA），应注意的是，如果我们配置PGA以更高的增益运行，ADC的共模范围可能会更小。

ADC电源抑制比（PSRR）

电源抑制比（PSRR）是ADC抑制电源变化的能力。与CMRR效应类似，有限PSRR的效应可以建模为ADC输入端的误差源。在这种情况下，输入参考误差由下式给出：

解释：

|ΔVps|表示电源电压的变化。

IT之家附各品牌表现如下：

• 三星出货量达到 440 万台，同比增长 5%，市场占比 18%；

• OPPO（不含一加）出货量达 420 万台，同比增长 24%，市场份额为 17%；

• 小米出货量达 400 万台，同比增长 37%，市场份额 17%；

• vivo 出货量达 340 万台，同比增长 37%，市场份额为 14%；

• 传音出货量达 330 万台，同比增长 12%，市场份额为 14%。

东南亚各市场排名如下：

在印尼市场中，小米、OPPO、vivo、三星、传音排名前五；

菲律宾市场方面，传音、三星、vivo、小米、realme 排名前五；

泰国市场方面，OPPO、三星、小米、苹果、vivo 排名前五；

越南市场方面，OPPO、三星、小米、苹果、vivo 排名前五；

马来西亚市场方面，小米、三星、vivo、OPPO、realme 排名前五。

参考

• 二季度，东南亚智能手机出货量同比增长 14%，高于全球增幅

在本系列的前几篇文章中，我们讨论了电阻温度检测器（RTD）的基本原理以及它们的响应特征。本文将讨论RTD应用中不同信号调理电路的基础知识。

使用分压器进行RTD测量

可以使用简单的电阻分压器将RTD电阻的变化转换为电压信号。图1显示了铂RTD的典型电路图。图中的Pt1000表示铂RTD，在0℃时的标称电阻为1000Ω。

铂电阻温度检测器（RTD）的电路图示例。

图1. 铂电阻温度检测器电路图示例。

与大多数电阻式传感器一样，RTD传感器在测量物理量变化时的响应变化相对较小。考虑到这一点，Pt1000的温度系数约为3.85Ω/°C。让我们看看节点A的电压变化有多大。

假设我们需要以0.2°C的分辨率测量温度，这可能是一个相对苛刻的要求。如果温度从0°C变化到0.2°C，传感器电阻将从1000Ω增加到1000.77Ω。因此，节点A的电压将从1.5V变化到1.500577V，计算如下：

因此，温度变化0.2℃会使节点A的电压变化约577μV。我们可以直接测量VA以确定RTD电阻值和温度；但是，我们的测量系统应具有足够的分辨率，以检测1.5V信号中毫伏级的变化。将1.5V除以所需的最小步长（577μV），我们可以估算出模数转换器的无噪声计数，结果为：

这相当于无噪声分辨率约为log2(2600) = 11.34位。请注意，这仅给出了A/D分辨率的近似值。实际要求更为严格，并且取决于温度计设计的温度范围。此外，我们模拟的RTD具有3.85Ω/°C的恒定温度系数，而RTD实际上是非线性设备。

当今的ΔΣ转换器可以轻松实现11位无噪声分辨率。因此，我们可以使用图1中的电路以及ΔΣ转换器直接对RTD上的电压进行数字化。

然而，几十年前，这种高性能的数据转换器既不可用也不经济实惠；电路设计人员使用诸如惠斯通电桥电路等技术进行RTD测量。虽然电桥电路在其他领域（如力和压力传感应用）仍被广泛使用，但很少用于RTD测量。尽管如此，为了完整性，我们将在下面简要讨论电桥电路如何放宽模数转换器（ADC）的要求。

传统方法：使用惠斯通电桥进行Pt1000测量

图2显示了用于Pt1000测量的基本惠斯通电桥。

pt1000的惠斯通电桥测量示例。

图2:Pt1000的惠斯通电桥测量示例。

输出电压是两个分支之间的电压差。实际上，桥式电路将单端测量从简单的分压器分支转变为差分测量。在这种情况下，当电桥平衡时（在0°C时），输出为0 V。如果温度增加0.2°C，输出将增加到577 μV，计算如下：

在这种情况下，反映RTD电阻变化的所需信号并不叠加在较大的直流信号上。输出仅包含我们想要测量的信号。为了确定ADC的无噪声分辨率，我们应该考虑温度计整个温度范围内VOUT的最大值和最小值。假设我们需要测量-40°C至150°C的范围。在此温度范围内，RTD电阻从842.47Ω变化到1573.25Ω。我们可以利用这些信息来确定VOUT的最大值和最小值，如下表1所示：

表1。

由于应检测的最小变化为577 μV，因此系统的无噪声计数可按以下公式计算：

这相当于无噪声分辨率为9.65位。正如您所看到的，对于基于电桥的测量的整个190°C温度范围获得的ADC分辨率仍然比对于分压器方法的单次测量获得的分辨率更加宽松。

RTD应用的桥式电路限制

虽然桥式电路可以降低ADC的要求，但这种方法有一些缺点。桥式电路的输出取决于桥式配置中使用的电阻值。这一限制是为什么需要三个精密电阻来完成桥式电路的原因。除了这一点，具有单个传感元件的桥式电路是非线性的。因此，除了RTD的非线性外，设计人员还必须补偿桥式电路的非线性响应。可以使用软件或模拟技术来线性化桥式电路，这增加了系统的复杂性。在使用桥式电路时，我们还需要具有大共模抑制比的仪表放大器，它可以提供高且相等的输入阻抗。

由于这些限制，并且注意到现代delta-sigma转换器可以轻松满足并击败RTD应用的要求，电路设计人员通常不会使用桥式电路进行RTD测量。

使用Δ-Σ转换器的RTD传感器测量

图3显示了RTD传感器与ΔΣ ADC接口的简化图。

与RTD传感器和ΔΣ ADC接口的简化图

图3. RTD传感器和ΔΣ ADC接口的简化图

使用22位ADC和3V参考电压时，LSB（最低有效位）等于

  $\frac{3}{2^{22}}\approx 0.72\mu V$

使用这些高分辨率ADC，最小可检测信号通常受ADC内部电子噪声（例如内部电路产生的热噪声和闪烁噪声）的限制，而不是ADC的量化噪声。如果您需要了解ΔΣ ADC的噪声性能，可以参考德州仪器（Texas Instruments）的这篇由十二部分组成的优秀文章系列。

ΔΣ ADC的峰对峰输入相关噪声可能达到微伏级或更低。假设ADC的输入相关噪声为3 μVp-p。对于图3中的电路，我们可以找到RTD电压Vrtd的最大值和最小值，如下表2所示：

表2。

利用这些信息，我们可以计算出-40°C至150°C温度范围内系统的无噪声计数，如下所示：

将温度范围除以无噪声计数，我们就可以得到温度测量的分辨率：

虽然这种精度水平实际上令人兴奋，但应注意，其他几个误差源阻碍了我们实现如此高的性能。R1的初始容差和温度漂移以及ADC偏移电压和偏移漂移就是这些误差源中的几个。然而，上述计算证实，现代ADC的噪声性能和分辨率足以进行精确测温；但是，设计人员需要消除其他主要误差因素以保持系统精度。

请注意，在上述示例中，为偏置电阻器R1选择了一个相对较小的值。实际上，可能需要一个较大的电阻器来限制RTD自热效应。

RTD应用的比率测量

虽然本文中的不同图表使用电压源来激励RTD，但许多RTD应用使用电流源进行传感器激励。此外，RTD应用通常从激励传感器的同一源获取ADC参考电压。这种技术称为比率测量，可最大限度地减少由传感器激励源或ADC电压参考中的不期望变化引起的误差。在下一篇文章中，我们将继续讨论并了解RTD应用如何从比率测量中受益。

罗伯特-诺伊斯奖每年颁发一次，旨在表彰在半导体行业的技术或公共政策方面做出重大贡献的领导者。该奖项是为了纪念半导体行业先驱、仙童半导体公司和英特尔公司的共同创始人罗伯特-诺伊斯（Robert N. Noyce）而命名。

新思科技创始人兼执行主席Aart de Geus表示：“获得2024年度罗伯特-诺伊斯奖是一种莫大的荣誉，我很荣幸能够这个指数级增长的行业带来持久贡献，并得到高度认可成为杰出个人之一。回顾过去，从CAD到EDA的转变确实是技术经济学的分水岭，这让数字设计的生产率提高了大约1000万倍。通过全面拥抱3DIC技术，半导体技术现已从规模复杂性发展到系统复杂性。在巨大AI需求推动下和AI驱动的芯片设计流程支持下，我们正全面进入下一个指数时代。期待与更多合作伙伴一起，通过不断推动集体创新让一切成为可能。”

作为半导体行业公认的行业领导者和远见卓识者，Aart博士开创了突破性的电子设计自动化（EDA）技术，为芯片设计领域提供了核心软件工具。在长达四十多年的职业生涯中，Aart博士为半导体行业做出了不可估量的贡献，是诸多行业关键事项的重要倡导者和推动者。

1982年，Aart de Geus博士的职业生涯从通用电气公司启程，他开发了半导体设计和验证的基础工具。1986年，Aart博士创立了新思科技公司，创新性地开发了逻辑综合技术并实现了广泛商业化，该技术可根据硬件描述语言自动创建数字电路设计。这项技术推动计算机辅助设计（CAD）进入了电子自动化设计（EDA）时代，在数十年间实现了设计自动化水平和数字电路复杂性的巨大提升，也就是人们常说的“摩尔定律”。自1994年到2023年，Aart博士一直担任新思科技的首席执行官，现任新思科技董事会执行主席。

1999年，Aart博士率先看到了高科技行业未来将面临的人才短缺挑战，他创立了新思科技生态基金会（Synopsys Outreach Foundation），在硅谷广泛推行基于创新项目的科学和数学学习。不仅如此，35年来，新思科技积极推动并参与全球主要国家地区的科技创新人才培养。

多年来，Aart博士持续为全球半导体行业带来突破性技术创新、重大行业影响和公益服务事业，这也让他获得了诸多重要荣誉和行业高度认可。Aart博士是应用材料公司的董事会成员，也是硅谷领导团队（SVLG）、全球半导体联盟（GSA）和电子系统设计联盟（ESDA）的董事会成员。Aart博士还是美国国家工程院院士。

日本、韩国加快光子半导体基础设施建设

日本经济产业省最近在九州、东北、北海道三个地区大力发展半导体产业，旨在重振日本半导体产业。日本还将光子半导体视为这一半导体产业的重头戏。

根据日本经济产业省的《半导体战略》，日本目前正在推行三阶段的半导体重建计划。第一阶段是确保国内产能，第二阶段是确立下一代半导体技术，最后阶段是确立全球未来技术基础。第三阶段，日本计划重夺半导体产业的领导地位，重点是光电子半导体技术。

随着日本政府大规模投资，民间企业也对发展光子半导体表现出积极态度。

日本最大的通信公司 NTT 正在与国内企业以及韩国和美国企业合作开发下一代通信平台「IOWN」的核心技术——光半导体。IOWN 有望用于预计在 2030 年左右普及的 6G。这需要光子半导体以光代替电子处理并降低功耗。

此次合作的公司包括半导体基板制造商 Shinko Electric Industries 和半导体存储器制造商 Kioxia 等日本公司、计算半导体领域的美国公司英特尔以及在存储器半导体方面实力雄厚的韩国公司 SK Hynix。

韩国也正在继续努力开发和商业化光子半导体。
2022 年，韩国电子通信研究院（ETRI）开发出一种硅光子光子半导体芯片，每秒可传输 100 千兆位（100Gbps）数据。这是现有电子半导体芯片传输速度的两倍。研究团队利用核心光子半导体技术与 Oisolution 共同开发了可在数据中心进行 2 公里传输的 100Gbps 光收发器模块，还开发了链接四个通道以实现 400Gbps 性能的光互连模块，验证了其可用性。

2023 年，韩国科学技术研究院电气电子工程系金相植教授领导的研究小组发现了一种新的光耦合机制，可以将光子半导体器件的集成度提高 100 倍以上。半导体的集成度越高，可以进行的计算就越多，工艺成本就越低。但是，由于光的波动性，相邻元件之间的光子之间会发生串扰，因此很难提高光子半导体的集成度。研究团队发现了一种新的光耦合机制，并开发出了一种即使在以前被认为不可能的偏振条件下也能提高集成度的方法。金相植教授表示：「这项研究的有趣之处在于，它利用了以前被认为会增加光混乱的漏波（具有向侧面扩散性质的光），反而消除了混乱。」他补充说：「如果我们应用这项研究发现的利用漏波的光耦合方法，我们将能够开发出更小、噪音更小的各种光半导体设备。」

韩国工业技术研究院西南商业化总部纳米技术指导中心最近成功完成了基于微机械系统（MEMS）技术的高附加值光半导体商业化基础设施建设项目，并开始全面运营。该项目于 2020 年 6 月至去年 9 月期间共投入 98 亿韩元，其中国家资金 69 亿韩元，市政资金 29 亿韩元，旨在建设基于 MEMS 的光学半导体的开发、验证、测试和评估基础设施，以推动光学半导体产业的发展。通过新安装等离子增强化学气相沉积（PE-CVD）、高速蚀刻设备（Deep RIE）和曝光设备（Stepper）等 8 英寸对应设备作为核心设备，完成了集成工艺线。通过此举，预计将大大提高该地区与 MEMS 传感器和第五代（5G）对应设备等光学半导体相关的中小型公司的技术水平。

中国光子芯片企业落户天津

中国第一家光子半导体代工厂中科鑫通在 2023 年年底宣布将在天津建设中国第一家光子半导体代工厂。中科鑫通光子芯片代工产线预计于 2025 年建成并投产，届时将为光通信、数据中心、人工智能、微波光子、无人驾驶、生物传感以及量子信息等领域客户提供包括薄膜铌酸锂、氮化硅等材料的光子晶圆代工服务，可为光子芯片产业链的自主可控打下坚实基础。

清华大学的研究团队宣布，开发了一种利用光子技术以更低的功耗提高性能的 ACCEL 芯片。研究团队研发的 ACCEL 芯片由中国半导体代工厂中芯国际采用已有 20 年历史的传统晶体管制造工艺制造，在实验室环境下记录了 4.6 千万亿次浮点运算（PFlops）的计算速度。1 千万亿次浮点运算（PF）相当于每秒进行 1000 万亿次计算，比 Nvidia 的 A100 图形处理单元（GPU）快 3000 倍。通过使用极少的电能，能源效率得到提高。研究人员解释称，ACCEL 仅用现有半导体一小时的用电量就能运行 500 年以上。随着用电量减少，热量散发也随之减少。发热量减轻后，小型化就更容易了。据评估，该芯片很难立即实现商业化，但预计通过技术改进，可以应用于可穿戴设备、电动汽车、智能工厂等尖端技术。
光子半导体的量产也在进行研究。据悉，中国科学院上海微系统与信息技术研究所的研究团队开发出了一种能够量产的光子半导体量产技术。现有的光子芯片由铌酸锂制成，但制造难度大，进展困难。因此，中国科学院研究团队采用了钽酸锂，这是一种单晶薄膜，具有与铌酸锂类似的电光转换特性，且易于制造。钽酸锂是一种用于光学和电子器件的晶体材料，用于超声波发生器、光开关和激光器等领域。
在此基础上，研究团队应用异质集成技术制造出高质量的硅基钽酸锂薄膜晶片。此外，还开发了超低损耗钽酸锂光子器件纳米加工方法，并以此成功制造出钽酸锂光子芯片。

代工巨头全力推进光子半导体商业化

台积电正与英伟达、Broadcom 等大型无晶圆厂公司合作，共同开发硅光子和封装技术，据悉，已组建了 200 多人的研发团队，开发相关技术。据业内人士透露，预计最早在今年或明年就开始量产。

英特尔 2016 年正式推出了基于硅光子的光收发器，可通过光纤电缆以 100 千兆位/秒（Gb）的速度传输数据。英特尔计划通过与以色列半导体公司 Tower Semiconductor 的积极合作，确保光子半导体领域的领导地位。Tower Semiconductor 是一家专门开发 CMOS 传感器和 PMIC（电源管理半导体）等模拟半导体的代工厂，同时也拥有自己的硅光子开发平台。

光伏应用的发展趋势

光伏电压平台的高压化，可以降低系统成本，提高能量转换效率，简化研发设计方案，是光伏应用公认的发展趋势之一。为了实现高压平台化，离不开光伏板，功率器件，无源器件，结构件等的技术发展。我们就功率半导体的发展，来看看对于光伏高压平台的影响。

功率器件介绍

安规绝缘要求

根据I.S.EN62109-1-2010标准要求，我们设定光伏电压1500V，海拔2000米以下，过电压等级为II，如图3所示，通过查表9可以得到基本绝缘的电气间隙要求是5.5mm。

图4. 爬电距离要求

评估板设计

基于以上分析，设计了一款适用于光伏MPPT应用的评估板，功能逻辑框图和3D设计图如图5所示。

图6. 评估板不同应用组合拓扑电路

因为SiC MOSFET的高速开关特性，在PCB设计中，需要格外注意SiC MOSFET的门极驱动回路和功率回路，尽量减小开关回路中寄生的电感，电容和电阻，来保证系统运行中尽量低的噪音。

图7. 门极驱动开通和断开回路

测试波形

为了验证评估板的特性，做了一下双脉冲测试，双脉冲可以用来来验证器件的开关特性，模拟调试一下开关震荡（选择驱动电阻大小，吸收电路，开关环路等）。测试条件是平台电压1500V，双脉冲电流50A。

黄色为VGS，蓝色为VDS，绿色为IDS。

图8. 使用铁硅铝绕线电感和使用空心电感对比波形

使用了外接的空心电感，电感量值不会随着电流大小和温度而变化。使用了多股线绕制，也降低了趋肤效应。同时也不存在线圈与磁芯之间的寄生电容，从而不会有一些异常的电流尖峰，所以双脉冲测试的结果比实际应用中的铁氧体或铁粉芯电感效果相对要好。

总结

设计了一种适用于光伏MPPT的评估板，介绍了设计的背景需求，设计的框架，功率器件和门极驱动器的选择，安规规范的要求，电路设计的要点，最后给出了一下测试和调试的波形和经验，选择一款性能优良的功率管，并在布板设计时候充分考虑减小开关回路，可以极大的节省调试研发时间，提升整体系统的质量。

（作者： 施三保，文章来源：英飞凌工业半导体）

据 Lam Research 介绍，目前已经有 500 万片晶圆使用 Lam 低温蚀刻技术制造，是 3D NAND 生产领域的一次突破。新技术能够以埃级精度创建高纵横比 (HAR) 特征，同时降低对环境的影响，蚀刻速率是传统介电工艺的两倍以上。Lam Cryo 3.0 已面向领先的存储制造商推出。

到目前为止，3D NAND 主要通过堆叠垂直存储单元层来取得进展，这可以通过蚀刻深而窄的 HAR 存储通道来实现。这些特征与目标轮廓的轻微原子级偏差会对芯片的电气性能产生负面影响，并可能影响产量。Lam Cryo 3.0 经过优化，可解决这些和其他蚀刻挑战。

业界最先进的低温蚀刻技术

Lam Cryo 3.0 采用该公司独特的高功率受限等离子反应器、工艺改进和远低于 -0℃的温度，从而可以利用新的蚀刻化学成分。当与 Lam 最新的 Vantex 介电系统的可扩展脉冲等离子技术相结合时，蚀刻深度和轮廓控制显著提高。使用 Lam Cryo 3.0 技术，3D NAND 制造商可以蚀刻深度高达 10 微米的存储通道，特征关键尺寸从顶部到底部的偏差小于 0.1%。

其他亮点包括：

• 卓越的生产效率：与传统电介质工艺相比，Lam Cryo 3.0 的蚀刻速度提高了 2.5 倍，具有更好的晶圆间重复性，可帮助 3D NAND 制造商以更低的成本实现高产量。

• 更高的可持续性：与传统蚀刻工艺相比，Lam Cryo 可将每片晶圆的能耗降低 40%，排放量减少高达 90%。

• 最大化设备投资：为了实现最佳轮廓控制和最快、最深的电介质蚀刻，Lam Cryo 3.0 可以集成到 Lam 最新的 Vantex 系统中。它还与该司的 Flex HAR 电介质蚀刻机产品组合兼容，所有主要存储制造商都使用该产品进行 3D NAND 批量生产。

三巨头 3D NAND 进展

不过就目前来看，主要的闪存巨头的堆叠层数还停留在 300+层。韩媒 ETNews 报道称，SK 海力士将加速下一代 NAND 闪存的开发，计划 2025 年末完成 400+ 层堆叠 NAND 的量产准备，2026 年二季度正式启动大规模生产。报道中还提到，SK 海力士新的 400+ 层堆叠 NAND 闪存将采用不同于现有「4D NAND」的整体结构。

SK 海力士目前的 4D NAND 采用了 PUC（PeriUnder Cell，单元下外围）技术，将外围控制电路放置在存储单元的下方，较更传统的外围电路侧置设计可减少芯片占用空间。

而 SK 海力士未来的 NAND 将在两块晶圆上分别制造外围电路和存储单元，此后采用 W2W（晶圆对晶圆）形式的混合键合技术，将这两部分整合为完整的闪存。

换句话说，SK 海力士也将采用类似长江存储 Xtacking、铠侠-西部数据 CBA 的结构设计。报道指出，SK 海力士已在着手构建 NAND 混合键合所需的原材料与设备供应链，正对混合键合技术与材料进行新的审查；此外三星电子也考虑在下一代 NAND 生产中应用混合键合。

NAND 闪存是一种非易失性存储芯片，即使断电也能存储数据。它用于智能手机、USB 驱动器和服务器等设备。据市场研究公司 Omdia 预计，NAND 闪存市场在 2023 年下降 37.7% 后，预计今年将增长 38.1%。为了在快速增长的市场中占据一席之地，三星也在大力投资 NAND 业务。今年 4 月，三星电子宣布其第九代 V-NAND 1Tb TLC 产品开始量产，比三星上一代产品提高约 50% 的位密度（bit density），通过通道孔蚀刻技术（channel hole etching）提高生产效率。随着人工智能时代对高性能和大型存储设备的需求增长，这家韩国芯片制造商还计划明年推出 430 层 NAND 芯片。

近日，美光科技宣布，其第九代（G9）TLC NAND 技术的 SSD 已正式投入量产并开始大量出货。美光 G9 NAND 传输速率 3.6 GB/s 为业界最高，为个人设备、边缘服务器以及企业级和云端数据中心的 AI 和数据密集型应用提供了高速带宽。

与现有竞品相比，G9 NAND 的数据传输速率提升了 50%，每晶粒的写入带宽扩大了 99%，读取带宽扩大了 88%。

此外，美光 G9 NAND 延续了前代产品的特色，采用 11.5mm x 13.5mm 的封装，体积较竞品缩小了 28%，成为市售体积最小的高密度 NAND。

美光副总裁暨用户端储存事业部总经理 Prasad Alluri 指出，尽管 PCIe Gen4 市场理论上近乎饱和，美光 2650 SSD 采用最新的 G9 NAND 技术，推进了 TLC 用户端 SSD 的性能极限。

在 PCMark 10 的测试中，该产品的表现比竞品高出 38%，预示着将重新定义同等级 SSD 的用户体验。

该产品在 PCIe Gen4 下提供了连续读取速率高达 7000 MB/s，相较于竞品，连续读取速率最高提升了 70%，连续写入速率最高提升了 103%，随机读取速率最高提升了 156%，随机写入速率最高提升了 85%。

极紫外线光刻机是芯片生产工具，是生产大规模集成电路的核心设备，对芯片工艺有着决定性的影响。小于 5 纳米的芯片晶圆，只能用 EUV 光刻机生产。

据日本冲绳科学技术大学院大学（OIST）官网最新报告，该校设计了一种极紫外（EUV）光刻技术，超越了半导体制造业的标准界限。基于此设计的光刻设备可采用更小的 EUV 光源，其功耗还不到传统 EUV 光刻机的十分之一，从而降低成本并大幅提高机器的可靠性和使用寿命。

在传统光学系统中，例如照相机、望远镜和传统的紫外线光刻技术，光圈和透镜等光学元件以轴对称方式排列在一条直线上。这种方法并不适用于 EUV 射线，因为它们的波长极短，大多数会被材料吸收。因此，EUV 光使用月牙形镜子引导。但这又会导致光线偏离中心轴，从而牺牲重要的光学特性并降低系统的整体性能。

为解决这一问题，新光刻技术通过将两个具有微小中心孔的轴对称镜子排列在一条直线上来实现其光学特性。

由于 EUV 吸收率极高，每次镜子反射，能量就会减弱 40%。按照行业标准，只有大约 1% 的 EUV 光源能量通过 10 面反射镜最终到达晶圆，这意味着需要非常高的 EUV 光输出。

相比之下，将 EUV 光源到晶圆的反射镜数量限制为总共 4 面，就能有超过 10% 的能量可以穿透到晶圆，显著降低了功耗。

新 EUV 光刻技术的核心投影仪能将光掩模图像转移到硅片上，它由两个反射镜组成，就像天文望远镜一样。团队称，这种配置简单得令人难以想象，因为传统投影仪至少需要 6 个反射镜。但这是通过重新思考光学像差校正理论而实现的，其性能已通过光学模拟软件验证，可保证满足先进半导体的生产。团队为此设计一种名为「双线场」的新型照明光学方法，该方法使用 EUV 光从正面照射平面镜光掩模，却不会干扰光路。

今年 5 月，台积电也曾表示 A16 先进制程节点不一定需要 ASML 最新的先进芯片制造设备高数值孔径极紫外光曝光机（High-NA EUV），原因是太贵了。据悉，这一部机器要价 3.8 亿美元。

台积电业务开发资深副总经理暨副共同营运长张晓强表示：「价格非常高昂。我喜欢 High-NA EUV 的能力，但我不喜欢它的标价。」

据悉，ASML 的这款新设备能够用仅仅 8 纳米宽的线条压印半导体，相较下，前一代机器的线条宽度则高出 1.7 倍。

售价方面，这款 EUV 一部售价达到 3.5 亿欧元（3.8 亿美元），重量等同于两台空巴 A320 客机。

ASML 是唯一生产用来生产最复杂半导体所需设备的厂商，ASML 产品的需求是半导体产业景气的晴雨表。

英特尔已经采购了 ASML 这款最新的 High-NA EUV 设备，而且在去年 12 月底，第一台设备就已运往英特尔奥勒冈厂。

张晓强说，台积电所谓 A16 先进制程节点（预定 2026 年稍晚量产）不一定需要使用 ASML 的 High NA EUV 设备，而且可以继续仰赖台积电已有的较旧款 EUV 设备，「我认为目前，我们现有的 EUV 能力应该有办法支援了」。

使用新的 ASML 技术，将取决于它在何处最具经济效益，以及「我们能够达成的技术平衡」。他不愿透露台积电何时将从 ASML 采购 High-NA EUV。

制造先进导体正面临成本上升、技术更加复杂的局面。英特尔面临的挑战尤多，还大力推动进军晶圆代工市场，想切入台积电称霸的晶圆代工市场。

据悉，英特尔已经获得了 ASML 在明年上半年制造的大部分高数值孔径 (NA) 极紫外 (EUV) 光刻设备。

ASML 今年计划生产 5 台高 NA EUV 光刻设备，而这些设备将全部供应给英特尔。他们表示，ASML 每年生产高数值孔径（NA）EUV 设备的能力约为 5-6 台，由此可见英特尔已经获得了计划在 2024 年生产的全部 5 台设备——每台单位的成本约为 3.7 亿美元，这凸显了英特尔在先进制造技术上的巨大投资。

与此同时，英特尔的竞争对手如三星和 SK 海力士则必须等到 2025 年下半年才能获得此类设备。他们还表示，这家美国芯片制造商在宣布重新进入芯片代工或代工芯片生产业务时，抢先购买了这些设备。

张晓强表示，营运晶圆厂的成本，包括营建、工具、电力和原物料「持续上涨」「这是整个产业面临的集体挑战。」

进入 2024 年，就有武昌智算中心、中国移动智算中心（青岛）、华南数谷智算中心、郑州人工智能计算中心、博大数据深圳前海智算中心等相继开工或投产使用。

据不完全统计，目前全国正在建设或提出建设智算中心的城市已经超过 30 个，投资规模超百亿元。

到底什么是智算中心？智算中心主要用来做什么？智算中心都有哪些特点？

何为智算中心？

根据《算力基础设施高质量发展行动计划》定义，智算中心是指通过使用大规模异构算力资源，包括通用算力（CPU）和智能算力（GPU、FPGA、ASIC 等），主要为人工智能应用（如人工智能深度学习模型开发、模型训练和模型推理等场景）提供所需算力、数据和算法的设施。

也可以说，智算中心是以人工智能计算任务为主的数据中心。

数据中心通常包括三种类别，除了智算中心以外，另外两种分别是以通用计算任务为主的通算中心，以及以超级计算任务为主的超算中心。

2023 年是人工智能发展的重要转折年，AIGC 技术取得了突破性进展，大模型训练、大模型应用等新业务正在快速崛起，作为智能算力的载体，数据中心也已经从数据机房、通算中心，发展到现阶段的超算中心和智算中心。

智算中心与通用数据中心有何不同？

智算中心，通常与云计算紧密相关，强调资源控制和基础设施管理的灵活性。在云环境中，数据中心提供商负责硬件和某些软件工具的维护，而客户则拥有数据。相比之下，传统的本地数据中心需要由企业自行管理和维护所有的数据资源。

本质的不同导致两种模式在资本投入、资源部署以及安全性方面都有着极大的区别。

在资本投入上，智算中心客户无需大量的硬件和软件成本即可选择适合自己的服务模式，如公有云、私有云或混合云；而传统数据中心的客户则需要投入大量资金来购买和维护自己所需的服务器、网络和存储设备。

在资源部署和安全性上，智算中心的客户可随时随地通过互联网远程访问和管理自己的数据和应用，与此同时还可以享受数据中心提供商提供的专业的安全保障，如防火墙、加密、备份和恢复等；而传统数据中心的客户受到办公/指定地点的限制，且需自己进行保护和管理数据。

智算中心，简单来说就是专门服务于人工智能的数据计算中心，能够为人工智能计算提供所需的专用算力。相比传统数据中心，智算中心能满足更具针对性的需求，以及更大的计算体量和更快的计算速度，为大模型训练推理、自动驾驶、AIGC 等各垂直行业场景提供 AI 算力。

AI 智算，需要什么样的芯片？

在硬件的选择上，智算中心与传统数据中心的硬件架构也有所不同。

AI 智算，需要什么样的算力芯片？

传统数据中心的硬件架构比较单一，主要包含服务器、存储设备和网络设备。智算中心相比于此硬件架构就会更加的灵活，不同的应用场景也会选择不同的计算节点。

智算服务器是智算中心的主要算力硬件，通常采用「CPU+GPU」、「CPU+NPU」或「CPU+TPU」的异构计算架构，以充分发挥不同算力芯片在性能、成本和能耗上的优势。

GPU、NPU、TPU 的内核数量多，擅长并行计算。AI 算法涉及到大量的简单矩阵运算任务，需要强大的并行计算能力。

而传统通用服务器则是以 CPU 作为主要芯片，用于支持如云计算和边缘计算等基础通用计算。

AI 智算，需要什么样的存储芯片？

不止是算力芯片的不同，AI 智算对存储芯片也有着更高的要求。

首先是用量。智算服务器的 DRAM 容量通常是普通服务器的 8 倍，NAND 容量是普通服务器的 3 倍。甚至它的 PCB 电路板层数也明显多于传统服务器。

这也意味着智算服务器需要布局更多的存储芯片，以达到所需性能。

随着需求的水涨船高，一系列瓶颈问题也浮出水面。

一方面，传统冯诺依曼架构要求数据必须加载到内存中，导致数据处理效率低、延迟大、功耗高；另一方面，存储器墙问题使得处理器性能的增长速度远快于内存速度，造成大量数据需要在 SSD 和内存间传递；此外，CPU 挂载的 SSD 容量和带宽限制也成为性能瓶颈。

面对「存储墙」、「功耗墙」等问题，传统计算体系结构中计算存储架构亟需升级，将存储与计算有机融合，以其巨大的能效比提升潜力，才能匹配智算时代巨量数据存储需求。

针对这一系列问题，存算一体芯片或许是一个不错的答案。

除了芯片不同之外，为了充分发挥性能以及保障稳定运行，AI 服务器在架构、散热、拓扑等方面也进行了强化设计。

这些芯片，谁在布局？

算力芯片的布局情况

在 GPU 方面，GPU 擅长大规模并行计算。华为、天数智芯、摩尔线程、中科曙光、燧原科技、英伟达、英特尔、AMD 等都推出有相关的芯片。比如，华为推出了昇腾系列 AI 芯片昇腾 910 和昇腾 310 等，这些芯片专为 AI 训练和推理设计，具有高性能和低功耗的特点。昇腾系列已广泛应用于数据中心、云服务和边缘计算等领域，为智算中心提供强大的算力支持。

英伟达推出了多款针对 AI 训练和推理的 GPU 产品，如 A100、H100 等。英特尔也推出了多款 AI 芯片产品，如 Habana Labs 的 Gaudi 系列芯片，旨在与英伟达竞争。AMD 在 AI 芯片领域也有所布局，推出了 MI 系列 GPU 和 APU 产品。

在 FPGA 方面，CPU+FPGA 则结合了灵活性与高效能，适应算法快速变化。赛灵思、英特尔是市场主要参与者，相关产品有：赛灵思的 VIRTEX、KINTEX、ARTIX、SPARTAN 产品系列以及英特尔的 Agilex 产品系列；国内主要厂商包括复旦微电、紫光国微和安路科技等。

在 ASIC 方面，CPU+ASIC 提供高性能定制计算，适合特定需求。国外谷歌、英特尔、英伟达等巨头相继发布了 ASIC 芯片。国内寒武纪、华为海思、地平线等厂商也都推出了深度神经网络加速的 ASIC 芯片。

在 NPU 方面，NPU 是专门为人工智能和机器学习场景而设计的处理器。与 CPU 和 GPU 不同，NPU 在硬件结构上进行了针对性的优化，专注于执行神经网络推理等 AI 相关的计算任务。CPU 的通用性和 NPU 的专用性相结合，使得整个系统能够灵活应对各种 AI 应用场景，快速适应算法和模型的变化。

目前市场上已有众多量产的 NPU 或搭载 NPU 模块的芯片，其中知名的包括高通 Hexagon NPU、华为的昇腾系列，值得注意的是，各大厂商在芯片计算核心的设计上都有着独特的策略。

在 TPU 方面，TPU 是谷歌专门为加速深层神经网络运算能力而研发的一款芯片，更加专注于处理大规模的深度学习任务，具备更高的计算能力和更低的延迟。TPU 也属于一种 ASIC 芯片。

在 DPU 方面，DPU 专门设计用于数据处理任务，具有高度优化的硬件结构，适用于特定领域的计算需求。不同于 CPU 用于通用计算，GPU 用于加速计算，DPU 是数据中心第三颗主力芯片。国际三大巨头英伟达、博通、英特尔的 DPU 产品占据国内大多数市场，赛灵思、Marvell、Pensando、Fungible、Amazon、Microsoft 等多家厂商在近 2-5 年内也均有 DPU 或相似架构产品生产。国内厂商包括中科驭数、芯启源、云豹智能、大禹智芯、阿里云等。

国产算力芯片走到哪一步了？

在 2024 北京移动算力网络大会上，中国移动算力中心北京节点正式投入使用，标志着我国智算中心建设进入新阶段。作为北京首个大规模训推一体智算中心，该项目占地约 57000 平方米，部署近 4000 张 AI 加速卡，AI 芯片国产化率达 33%，智能算力规模超 1000P。

北京超级云计算中心运营实体北京北龙超级云计算有限责任公司 CTO 甄亚楠近日表示，目前帮国产大模型「嫁接」国产芯片，只需 15 天左右就可以跑通。他认为算力共享会是行业大趋势，高端 GPU 算力资源需要各方努力。

近年来，中国人工智能算力芯片的市场格局主要由英伟达主导，其占据了 80% 以上的市场份额。

甄亚楠表示，「我们也非常关注国产芯片的发展，据了解，国内自研的大模型，甚至一些开源的大模型都在不断往国产芯片上去做移植。现在从芯片使用角度来讲，有些模型已经可以跑通运行了，需要追赶的方面主要在类似 GPU 这种高性能。」

「整个的国产化是分层级的，芯片属于硬件这一层，除此之外还有软件的生态。对于国产的芯片来讲，不管是框架还是生态，都需要有一定的培育周期。」甄亚楠呼吁，最终的应用方要给到国产芯片足够的信心。

存储芯片的布局情况

智算中心在存储方面需要具备高容量、高可靠性、高可用性等特点。存储设备通常采用高性能的硬盘或固态硬盘，并配备冗余的存储架构，以确保数据的安全性和可访问性。三星、美光、SK 海力士等都有相关芯片都广泛应用于数据中心、云计算等领域，为智算中心提供高性能的存储解决方案。

国内厂商近年来在 DRAM 与 NAND 技术追赶上也实现了快速发展。

除了传统的存储芯片外，智算中心还需要上文提到的新型存储—存算一体芯片发挥更大的作用。

从存算一体发展历程来看，自 2017 年起，英伟达、微软、三星等大厂提出了存算一体原型，同年国内存算一体芯片企业开始涌现。

大厂们对存算一体架构的需求是实用且落地快，而作为最接近工程落地的技术，近存计算成为大厂们的首选。诸如特斯拉、三星等拥有丰富生态的大厂以及英特尔、IBM 等传统芯片大厂都在布局近存计算。

国内初创企业则聚焦于无需考虑先进制程技术的存内计算。其中，知存科技、亿铸科技、九天睿芯等初创公司都在押注 PIM、CIM 等「存」与「算」更亲密的存算一体技术路线。亿铸科技、千芯科技等专注于大模型计算、自动驾驶等 AI 大算力场景；闪易、新忆科技、苹芯科技、知存科技等则专注于物联网、可穿戴设备、智能家居等边缘小算力场景。

亿铸科技致力于用存算一体架构设计 AI 大算力芯片，首次将忆阻器 ReRAM 和存算一体架构相结合，通过全数字化的芯片设计思路，在当前产业格局的基础上，提供一条更具性价比、更高能效比、更大算力发展空间的 AI 大算力芯片换道发展新路径。

千芯科技专注于面向人工智能和科学计算领域的大算力存算一体算力芯片与计算解决方案研发，在 2019 年率先提出可重构存算一体技术产品架构，在计算吞吐量方面相比传统 AI 芯片能够提升 10-40 倍。目前千芯科技可重构存算一体芯片（原型）已在云计算、自动驾驶感知、图像分类、车牌识别等领域试用或落地；其大算力存算一体芯片产品原型也已在国内率先通过互联网大厂内测。

知存科技的方案是重新设计存储器，利用 Flash 闪存存储单元的物理特性，对存储阵列改造和重新设计外围电路使其能够容纳更多的数据，同时将算子也存储到存储器当中，使得每个单元都能进行模拟运算并且能直接输出运算结果，以达到存算一体的目的。

智算规模占比超 30%，算力建设如火如荼

7 月初，天府智算西南算力中心正式在四川成都投运。据介绍，该中心将以算力支撑成都打造千亿级人工智能核心产业，赋能工业制造、自然科学、生物医学、科研模拟实验等领域的人工智能创新。

这不是个例。近一个月来，银川绿色智算中心项目集中开工；北京移动在京建成首个大规模训推一体智算中心，支撑高复杂度、高计算需求的百亿、千亿级大模型训练推理；郑州人工智能计算中心开工建设，总投资超 16 亿元……以智算中心为代表的数字新基建正加快建设落地。

国家统计局 7 月 15 日发布的数据显示，截至 5 月底，全国新建 5G 基站 46 万个；规划具有高性能计算机集群的智算中心达 10 余个，智能算力占算力总规模比重超过 30%。

据中国 IDC 圈不完全统计，截止 2024 年 5 月 23 日，中国大陆共有智算中心 283 座，已覆盖中国大陆所有省、自治区和直辖市。其中有投资额统计的智算中心项目 140 座，总投资额达到 4364.34 亿元。有规划算力规模统计的智算中心项目 177 座，总算力规模达到 36.93 万 PFlops。

这些「智算中心」标准不一、规模不同，算力规模一般在 50P、100P、500P、1000P，有的甚至达到 12000P 以上，虽然 AI 浪潮给智算中心带来了广阔的发展前景，但供需错配、价格昂贵、重复建设等仍然是我国算力建设面临的难题。

与此同时，多地也纷纷出台专项规划，明确未来几年建设目标，并在技术、应用、资金等方面完善支持举措。例如，江苏发布省级算力基础设施发展专项规划，提出到 2030 年全省在用总算力超过 50EFLOPS（EFLOPS 是指每秒百亿亿次浮点运算次数），智能算力占比超过 45%；甘肃提出对算力网络新型基础设施在用地、市政配套设施建设、人才引进、资金等方面给予政策支持。

「人工智能大模型等应用爆发式发展带动了智能算力需求激增。」国家信息中心信息化和产业发展部主任单志广表示，智能计算发展迅速，已经成为我国算力结构中增速最快的类型，其中大模型是智能算力的最大需求方，需求占比近六成。预计到 2027 年，中国智能算力规模年度复合增长率达 33.9%。

文章称，数十年前在美国德州一个大学实验室的研究人员，发现了如何使用丰富而廉价的矿物质制造电池，而正是基于这些早期发现，中国企业研究出了如何让电池保持强有力的电量，并能承受十多年中日复一日的充电，这些公司如今正以低廉的成本和可靠的方式制造大量此类电池，生产了全球大部分电动汽车和众多其他清洁能源系统。

报导随后又注意到的是，与其他大国的学生相比，中国学生主修科学、数学和工程的比例要大得多。尽管自2000年以来，高等教育的总体入学人数增加了10倍以上，但这一比例还在进一步上升。

此外，中国在研发方面的支出也在激增，过去十年中增长了两倍，仅次于美国位居世界第二。澳洲战略政策研究所（ASPI）近期文章称，在64项关键技术中的52项理，中国研究人员所发表的被广泛引用的论文最多。

《纽约时报》以电池领域举例指出，中国在该领域的领先优势尤其明显。根据ASPI的数据，在被广泛引用的电池技术论文中，有65.5％来自中国的研究人员，相比之下，只有12％来自美国。

全球最大的两家电动汽车电池制造商——宁德时代和比亚迪，都是中国企业。在中国，有近50个研究生项目专注于电池化学或与电池冶金密切相关的学科。相比之下，美国只有少数教授从事电池研究工作。

美国斯沃斯穆尔学院的电池物理学教授希拉里·史密斯（Hillary Smith）说，美国大学生对电池研究也越来越感兴趣。但如果他们想做电池研究，由于名额太少，竞争非常激烈，大多数人不得不选择其他专业。

相比之下，《纽约时报》同时介绍了位于湖南长沙的中南大学，并称在这座长期以来都是中国化工工业中心的城市，从中南大学校园内的浓厚学术氛围和先进设施设备，可以看到中国电池行业的成功根源。

「电池只是中国在技术和制造成熟度方面赶上或超过『先进工业民主国家』的一个例子。从制药到无人机，再到高效太阳能电池板，中国在一长串领域取得了许多突破。」文章写道，自二战以来，美国一直保持着科技上的领先地位，而中国对这一地位发起挑战，则体现在了涉及教育和企业的预算和规划中。

目前，中国已经提出「超常布局急需学科专业」，深入实施国家基础学科拔尖人才培养战略行动。报导援引大陆教育部数据称，中国大多数大学本科生主修数学、科学、工程或农业，而中国四分之三的博士生也都这样做。相比之下，只有五分之一的美国本科生和一半的博士生属于这类专业，尽管美国的数据对这些专业的定义更窄一些。

而就在6月24日，美国副国务卿坎贝尔（Kurt Campbell）的一番言论也引发了巨大争议。「我希望看到更多的中国学生来美国学习人文和社会科学，而不是粒子物理。」他声称，美国应欢迎更多来自中国的学生，但他们应该来学习人文学科而不是科学，而印度留学生应该来美国学习科学。他还宣称，出于所谓「安全考虑」，美国大学正在限制中国留学生接触敏感技术。

《纽约时报》称，中国在制造业方面不断发展的专业知识，在其他国家，尤其是美国，引发了一场激烈的辩论，争论的焦点在于是否应该邀请中国公司在美国建厂，还是试图复制中国的成就。

制造业在中国经济中占比28％，在美国占11％。北京大学光华管理学院院长刘俏表示，中国认为在科学教育和研究方面的投资将转化为效率上的提升，有助于提振整体经济。「如果拥有一个庞大的制造业，提高生产效率就很容易。」

然而，中国的制造业实力已成为一个地缘政治问题。在美国，政治和商业上的压力阻碍了企业与中国电池制造商的合资运作，美国也在动用关税措施将中国电动汽车排除出国内市场。与此同时，欧盟也针对中国电动汽车征收了临时关税，此举是赤裸裸的保护主义行为。

报导最后指出，美国在总体研究支出方面仍然领先于中国，无论是从支出的金额还是从占两国经济的比重来看都是如此。研究与开发占美国经济的比重在连续几年增长之后，于去年达到3.4％。不过，中国这一比例为2.6％，且还在上升之中。

美中贸易全国委员会会长克雷格·艾伦（Craig Allen）问道：「如果中国在研发方面超过美国，具备了制造业基础，会发生什么呢？」

综合路透社等外媒报导，三星已遭哈佛大学在德州联邦法院起诉。哈佛大学指控，三星生产微处理器与内存芯片的技术侵犯了该校化学教授Roy Gordon与其他4位发明人在2009年与2011年获得的专利，这4人曾是Roy Gordon教授实验室的博士后或研究生。

哈佛大学的律师在诉状中宣称，三星未经授权在其微芯片、智能型手机与半导体设施中使用相关技术，「知情、主动和故意」侵犯了该专利内存技术。

哈佛大学表示，这些专利技术用于沉积含有钴或钨金属薄膜的新颖工艺和材料，这对于计算器与手机等众多产品的关键零件至关重要。据了解，这项技术涉及三星Galaxy S22智慧手机、Galaxy Z Flip5折迭手机等产品。

过去5年来，三星在美国面临超过400起专利侵权诉讼，涉及半导体制造、显示器制造，以及智能型手机的各个领域。而哈佛大学除了要求法院发布命令，禁止三星进一步侵权，还寻求一笔数额不详的金钱赔偿。

美国总统拜登在2022年8月9日签署了美国芯片法（CHIPS and Science Act）。在芯片法通过2周年之际，盖雷哥特地在社群平台X（前身为推特）上发文庆祝，强调该法案对凤凰城小区产生的深远影响。

2位当地民众也透过影片现身说法，说明凤凰城资助的台积电学徒计划对他们产生的重大影响。

在凤凰城土生土长的Alejandro Munoz表示，自己以前不知道要做什么。透过学徒计划，让他在台积电找到工作，还可以在厂务方面挑选气体、化学、水与电机4种不同项目，而在学徒计划结束后，可以选择自己想去的单位。

来自卢旺达的Leon Ntwarabakiga目前住在凤凰城。他原本是台积电外包商的员工。他坦言，听闻台积电有学徒计划之后，就有兴趣想加入。获得录取之后，自己与家人都很开心。他指出，学徒计划不只是提供一个在台积电工作的机会，还会安排资深导师提供经验传承及建议，让他非常感激。

Celebrating 2️⃣ years of the CHIPS and Science Act! Thanks to this transformative legislation, #TSMC has brought thousands of great jobs to Phoenix, changing lives and boosting our economy. Hear the stories of two participants in our City-sponsored apprenticeship program. ⤵️ pic.twitter.com/iRqC5nBVTA

— Mayor Kate Gallego (@MayorGallego) August 9, 2024

Qualcomm® RB3 Gen 2 开发套件拥有先进的功能和强大的性能，包括强大的AI运算，12 TOPS 算力和计算机图形处理能力，可轻松创造涵盖机器人、企业、工业和自动化等场景的广泛物联网解决方案。

Qualcomm® RB3 Gen 2 开发套件支持 Qualcomm® Linux®（一个专门为高通技术物联网平台设计的综合性操作系统、软件、工具和文档包）。

与前几代产品相比，Qualcomm® RB3 Gen 2 开发套件基于 Qualcomm® QCS6490 平台，为开发人员提供了显着增强的 AI 处理能力、每秒更高的推理次数、更高的能效以及同时运行更多网络的能力。设备端机器学习与边缘计算相结合，可以近乎实时地处理大量数据。

该平台包括开发套件和软件。开发人员可以选择最能满足其需求的开发套件版本，并设计需要高级性能的物联网产品。该平台也包括 SDK，使开发人员可以轻松使用和集成应用进程和服务。该硬件开发套件还符合 96Boards 开放硬件规范，支持基于 Vision Mezzanine 的一系列夹层板扩展。

该平台包括 Qualcomm® Spectra™ ISP 570L 图像处理引擎，可提供终极摄影和摄像体验，并在视觉套件上配备主摄像头和跟踪摄像头。它可以连接并处理其他相机的输出，例如立体相机、深度相机和 ToF 相机。 Qualcomm® Adreno™ 633 VPU 提供高质量的 UltraHD 视频编码和解码，而 Adreno 1075 DPU 则支持设备内和外部 UltraHD 显示。

多千兆位 Wi-Fi 6E 可实现极快的无线连接和低延迟。我们的 Wi-Fi 6E 产品利用 Qualcomm® 4K 正交幅度调制 (QAM) 等先进功能，并支持高速 160MHz 信道，可实现每秒千兆位的速度，并具有卓越的稳定性和一致的体验。

该解决方案采用 Qualcomm® Kryo™ 670 CPU 和采用融合 AI 加速器架构的 Qualcomm® Hexagon™ 处理器，可提供强大的连接和计算性能，专为工业和商业物联网应用（例如加固型手持设备和平板电脑）而设计。人机界面系统、POS 系统、无人机、信息亭、边缘计算盒子和联网相机。                                                                                          ------引用thundercomm的Qualcomm® RB3 Gen 2 开发套件说明

相关FAQ：

Q1: 高通® RB3第二代开发套件适用于哪些物联网场景？

A1: 适用于机器人、商业、工业自动化等多样化物联网场景。

Q2: 高通® RB3第二代开发套件的核心技术优势有哪些？

A2: 包括12 TOPS的高算力、先进的图像处理能力、AI技术支持、多千兆位Wi-Fi 6E连接、Bluetooth® 5.2和LE音频等。

Q3: 高通® RB3第二代开发套件支持哪些类型的摄像头？

A3: 支持主摄像头、跟踪摄像头，并能处理立体相机、深度相机和ToF相机等其他相机的输出。

Q4: 高通® RB3第二代开发套件提供哪些扩展支持？

A4: 提供低速扩展如GPIO、I2C、SPI、UART和音频，以及高速扩展如PCIe、USB、MIPI CSI/DSI和SDIO。

Q5: 开发者如何利用高通® RB3第二代开发套件进行应用开发？

A5: 开发者可以利用多种软件开发工具包（SDK）和工具，包括Qualcomm® Neural Processing SDK、Qualcomm®智能多媒体产品SDK等，轻松集成应用程序和服务。 

►场景应用图

►产品实体图

►展示板照片

►方案方块图

►核心技术优势

• 12 TOPS 的高算力，并提供全面的演示应用程序和教程，以加速物联网应用程序的开发 • 先进的 ISP 可提供单台或多台并发摄像头体验，并提供卓越的图像和视频捕捉功能 • AI加持下工作区的安全和可视化 • 得益于多千兆位 Wi-Fi 6E，实现极速无线连接和低延迟：高达 3.6 Gbps、160MHz、4K QAM、采用 MU-MIMO 和 OFDMA 的 DBS 以及 WPA3-P & E • Bluetooth® 5.2和LE音频，音质清晰，延迟低，可靠性高，覆盖范围扩展 • 低速扩展支持GPIO、I2C、SPI、UART 和/或音频 • 高速扩展支持PCIe、USB、MIPI CSI/DSI和/或SDIO，专为96Boards中间板设计 • 支持多种软件开发工具包（SDK）和工具，包括用于人工智能的Qualcomm® Neural Processing SDK、Qualcomm®智能多媒体产品SDK、Qualcomm®智能机器人产品SDK、Qualcomm® Hexagon™ DSP SDK以及多种Linux发行版

►方案规格

芯片：  QCS6490 CPU：  Octa-core CPU 内存（RAM）： uMCP package (6 GB LPDDR4x) 摄像头：2x C-PHY/D-PHY 30-pin expansion ports on interposer board 1x IMX577 D-PHY 12 MP, 1x OV9282 D-PHY 1 MP with bracket, plus additional D-PHY and GMSL-capable expansion ports GPU通用处理器： Adreno 643 GPU 视频：Adreno 633 VPU: 4K60 fps decode / 4K30 fps encode 显示：Up to two displays supported concurrently: Full-size HDMI connector, USB Type-C supporting DP alt mode, mini-DP connector, DSI expansion AI：12 TOPS WLAN/蓝牙：802.11ax with DBS, Bluetooth 5.2, two onboard printed antennas, RF expansion connectors for optional external antennas 存储：uMCP package (128 GB UFS Flash)                1x MicroSD Card Slot, PCIe expansion for NVMe PCIe ：1x PCIe Gen 3 2-lane to expansion connector, optional 1x PCIe Gen 3 1-lane to expansion connector USB：1x USB 3.0 Type-C, 1xUSB 2.0 w/OTG, 2x USB 3.0 Type-A, 1x USB 3.0 on high-speed expansion 音频：1x DMIC, 2x digital audio amplifiers, I2S/Soundwire/DMIC expansion on low-speed connectors 4x DMIC, 2x digital audio amplifiers, I2S/Soundwire/DMIC expansion on low-speed connectors 传感器：IMU onboard (ICM-42688), additional expansion IMU (ICM-42688), Pressure sensor (ICP-10111), Mag sensor/compass(AK09915), additional expansion

1、锂金属电池：

锂金属电池一般是使用二氧化锰为正极材料、金属锂或其合金金属为负极材料、使用非水电解质溶液的电池。

2、锂离子电池基本原理

放电反应：Li+MnO2=LiMnO2

3、锂离子电池

锂离子电池一般是使用锂合金金属氧化物为正极材料、石墨为负极材料、使用非水电解质的电池。充电电池总反应：LiCoO2+6C=Li(1-x)CoO2+LixC6

电池的放电速度由电池自身瞬间所能提供的最大电流输出决定 ，而"C"就来表示电池的放电倍率，1C指放电电流大小是额定容量值，这个C就是额定容量的值。

对于电池的容量是用"mAH（毫安培小时）"来表示的 ，例如 ，一块电池标有3000mAH ，当我们用3000mA的电流也就是3A放电时 ，用一个小时放完。

在电池上所标的"S"代表串联，"P"代表的是并联，电池通过串联来提高电压，通过并联来提高放电电流。

例如，一块由2100mAh的锂电池所组成的3S4P电池组 ，就代表该电池是由12个锂电池所组成的，其中电压是单节电池的3倍 ，放电电流能力是单节电池的4倍 。

因此如果这个电池组的最大放电倍率为6C，就代表它是一组电压为10.8V（3*3.6），并提供最高5.4A放电电流的锂电池组。

（2100mAh*6C*4P=2.1A*6*4=50.4A）

按照这种方法可以计算其他的电池组了。

还有最重要的一点就是，锂电池的最低放电电压一般是3.0V（也有厂家设置更低）左右，充电器一般标注最高充电限制电压4.2V左右。

对锂电池损害最大的就是电池的过充过放，过充过放会使电池的寿命减少，锂电池基本上只有500次循环 ，也就是用个3、4年就不行了。

提升锂离子电池高倍率性能的方法有哪些？

1、材料选择

通常而言提升动力锂电池倍率性能主要是从材料的选择上入手，常温20℃下，LCO材料的电子电导率最低仅为5x10-8S/cm，而NCM111材料电子电导率可达2.2x10-6S/cm，随着镍含量的进一步提高，三元材料的电子电导率也明显提高，NCM8111材料的电子电导率更是达到4.1x10-3S/cm，离子电导率方面也表现出了同样的趋势，LCO材料在20℃下，离子电导率仅为2.3x10-7S/cm，而NCM111材料离子电导率为3.2x10-6S/cm，NCM532位1.7x10-3S/cm，NCM622位3.4x10-3S/cm，NCM811材料更是达到了6.3x10-3S/cm。

因此无论是从电子电导率还是离子电导率上来看三元材料，特别是高镍三元材料或者NCA材料都更加适合高倍率型锂离子电池。当然除了材料的这些本征特性外，其倍率性能还受到形貌等多重因素的影响，例如小颗粒的材料表面积更大，Li+在颗粒内部的扩散距离更短，因此理论上会具有更好的倍率性能。

负极材料的选择种类比较多，例如小颗粒的中间相类的石墨材料，在倍率性能上都有较好的表现，钛酸锂电池材料因为电导率较低，生产中往往会制成纳米级的颗粒，因此进一步增大了活性面积，降低了Li+的扩散距离，钛酸锂电池因此具有非常优异的倍率性能，能够实现快速充电。

日本东芝公司开发的铌钛氧化合物NTO新型负极材料，该材料的可逆容量可达341mAh/g远远高于LTO材料，接近石墨材料，但是凭借着高压实密度的优势，在体积能量密度达到了石墨负极的两倍，同时该材料还保留了快速充电的特性。

2、配方优化

决定锂电池倍率性能的另外一个关键在于电池的配方设计，在锂离子电池内部存在“离子导电”和“电子导电”两种导电形式，其中离子导电主要包括Li+在电解液、电极内部孔隙和活性物质内部的扩散，电子导电主要是活性物质颗粒之间的导电。

锂离子电池的高倍率性能是几种导电形式的综合体现，在压实密度过高时会导致电极孔隙率急剧下降，导致离子扩散阻抗增加，而压实密度较低时又会导致接触阻抗的增加，因此只有合适的压实密度才能在保证锂离子电池优异的倍率性能的同时也兼顾了高能量密度的特性。

3、电池结构的选择

对于倍率性电池如何控制放电过程中的温度也是一个非常重要的问题，在大电流放电过程中锂离子电池会产生大量的热量，热量在锂离子电池内部的积累会导致温度的升高，产生较大的温度梯度，因此锂离子电池内部衰降的不一致，影响锂离子电池的寿命。如何选择一个合适的结构就变的尤为重要。

4、提高电解质的离子电导率

锂离子要在正、负极之间来回穿梭，就如同在电解质和电池壳体所构成的“游泳池”里面游泳，电解质的离子电导率如同水的阻力一样，对锂离子游泳的速度有非常大的影响。目前锂离子电池所采用的有机电解质，不管是液体电解质，还是固体电解质，其离子电导率都不是很高。电解质的电阻成为整个电池电阻的重要组成部分，对锂离子电池高倍率性能的影响不容忽视。

通过选择合适的材料、配方和结构能够降低锂离子电池在大倍率放电时的电池内部的阻抗和极化，减少温度的不均匀性，有效的提升电池的倍率性能。提升倍率性能是一个综合性的工程，需要从多重因素综合考虑，小编所介绍的只是九牛一毛，知识所限难免有所疏漏，希望各位朋友批评指正，提出自己的观点。

5、降低电池的内阻

一般在正极活性物质内部会添加导电剂，从而降低活性物质之间、活性物质与正极基体/集流体的接触电阻，改善正极材料的电导率(离子和电子电导率)，提升倍率性能。不同材料不同形状的导电剂，都会对锂电池的内阻产生影响，进而影响其倍率性能。

锂电池随着充放电次数的增加，容量会越来越少，直接表现就是锂电池的性能越来越差。当充电电流和截止电压超过一定的数值时，锂离子电池的衰降将被极大的加速，为了降低锂离子电池的衰降速率，需要针对不同的体系，需要选择合适的充放电电流和截止电压。

外壳是金属的，中间是一个螺丝孔，也就是跟大地连接起来了。这里通过一个1M的电阻跟一33个1nF的电容并联，跟电路板的地连接在一起，这样有什么好处呢？

• 外壳地如果不稳定或者有静电之类的，如果与电路板地直接连接，就会打坏电路板芯片，加入电容，就能把低频高压，静电之类的隔离起来，保护电路板。电路高频干扰之类的会被电容直接接外壳，起到了隔直通交的功能。

• 那为什么又加一个1M的电阻呢？这是因为，如果没有这个电阻，电路板内有静电的时候，与大地连接的0.1uF的电容是隔断了与外壳大地的连接，也就是悬空的。这些电荷积累到一定程度，就会出问题，必须要与大地连接才行，所以这里的电阻用于放电。

• 1M的电阻这么大，如果外面有静电，高压之类的，也能有效降低电流，不会对电路内的芯片造成损坏。

01

栅极驱动部分

常用的mos管驱动电路结构如图1所示，驱动信号经过图腾柱放大后，经过一个驱动电阻Rg给mos管驱动。其中Lk是驱动回路的感抗，一般包含mos管引脚的感抗，PCB走线的感抗等。在现在很多的应用中，用于放大驱动信号的图腾柱本身也是封装在专门的驱动芯片中。本文要回答的问题就是对于一个确定的功率管，如何合理地设计其对应的驱动电路(如驱动电阻阻值的计算，驱动芯片的选型等等)。

注1：图中的Rpd为mos管栅源极的下拉电阻，其作用是为了给mos管栅极积累的电荷提供泄放回路，一般取值在10k~几十k这一数量级。由于该电阻阻值较大，对于mos管的开关瞬态工作情况基本没有影响，因此在后文分析mos的开关瞬态时，均忽略Rpd的影响。

注2：Cgd，Cgs，Cds为mos管的三个寄生电容，在考虑mos管开关瞬态时，这三个电容的影响至关重要。

图1 mos驱动电路结构

1.1 驱动电阻的下限值

驱动电阻下限值的计算原则为：驱动电阻必须在驱动回路中提供足够的阻尼，来阻尼mos开通瞬间驱动电流的震荡。

当mos开通瞬间，Vcc通过驱动电阻给Cgs充电，如图2所示(忽略Rpd的影响)。根据图2，可以写出回路在s域内对应的方程:

根据式(1)可以求解出ig，并将其化为典型二阶系统的形式

根据式(2)，可以求解出该二阶系统的阻尼比为：

为了保证驱动电流ig不发生震荡，该系统的阻尼比必须大于1，则根据(3)可以求解得到：

式(4)给出了驱动电阻Rg的下限值，式(4)中Cgs为mos管gs的寄生电容，其值可以在mos管对应的datasheet中查到。而Lk是驱动回路的感抗，一般包含mos管引脚的感抗，PCB走线的感抗，驱动芯片引脚的感抗等，其精确的数值往往难以确定，但数量级一般在几十nH左右。

因此在实际设计时，一般先根据式(4)计算出Rg下限值的一个大概范围，然后再通过实际实验，以驱动电流不发生震荡作为临界条件，得出Rg下限值。

图2 mos开通时的驱动电流

1.2 驱动电阻的上限值

驱动电阻上限值的计算原则为：防止mos管关断时产生很大的dV/dt使得mos管再次误开通。

当mos管关断时，其DS之间的电压从0上升到Vds(off)，因此有很大的dV/dt，根据公式：i=CdV/dt，该dV/dt会在Cgd上产生较大的电流igd，如图3所示。

图3 mos关断时的对应电流

该电流igd会流过驱动电阻Rg，在mos管GS之间又引入一个电压，当该电压高于mos管的门槛电压Vth时，mos管会误开通，为了防止mos管误开通，应当满足：

式(6)给出了驱动电阻Rg的上限值，式(6)中Cgd为mos管gd的寄生电容，Vth为mos管的门槛电压，均可以在对应的datasheet中查到，dV/dt则可以根据电路实际工作时mos的DS电压和mos管关断时DS电压上升时间(该时间一般在datasheet中也能查到)求得。

从上面的分析可以看到，在mos管关断时，为了防止误开通，应当尽量减小关断时驱动回路的阻抗。基于这一思想，下面再给出两种很常用的改进型电路，可以有效地避免关断时mos的误开通问题。

图4 改进电路1

图4给出的改进电路1是在驱动电阻上反并联了一个二极管，当mos关断时，关断电流就会流经二极管Doff，这样mos管gs的电压就为二极管的导通压降，一般为0.7V，远小于mos的门槛电压(一般为2.5V以上)，有效地避免了mos的误开通。

图5 改进电路2

图5给出的改进电路2是在驱动电路上加入了一个开通二极管Don和关断三级管Qoff。当mos关断时，Qoff打开，关断电流就会流经该三极管Qoff，这样mos管gs的电压就被钳位至地电平附近，从而有效地避免了mos的误开通。

1.3 驱动电阻阻值的选择

根据1.1节和1.2节的分析，就可以求得mos管驱动电阻的上限值和下限值，一般来说，mos管驱动电阻的取值范围在5~100欧姆之间，那么在这个范围内如何进一步优化阻值的选取呢？这就要从损耗方面来考虑，当驱动电阻阻值越大时，mos管开通关断时间越长(如图6所示)，在开关时刻电压电流交叠时间久越大，造成的开关损耗就越大(如图7所示)。所以在保证驱动电阻能提供足够的阻尼，防止驱动电流震荡的前提下，驱动电阻应该越小越好。

图6 mos开关时间随驱动电阻的变化

比如通过式(4)和式(6)的计算得到驱动电阻的下限为5欧姆，上限为100欧姆。那么考虑一定的裕量，取驱动电阻为10欧姆时合适的，而将驱动电阻取得太大(比如50欧姆以上)，从损耗的角度来讲，肯定是不合适的。

1.4 驱动芯片的选型

对于驱动芯片来说，选型主要考虑如下技术参数：驱动电流，功耗，传输延迟时间等，对隔离型驱动还要考虑原副边隔离电压，瞬态共模抑制等等(common mode transient immunity)，下面就分别加以介绍。

最大电流

在mos管开通的时候，根据图2，可以得到mos开通瞬间的驱动电流ig为(忽略Lk的影响)

其中ΔVgs为驱动电压的摆幅，那么在选择驱动芯片的时候，最重要的一点就是驱动芯片能提供的最大电流要超过式(7)所得出的电流，即驱动芯片要有足够的“驱动能力”。

功耗

驱动功率计算表达式如下：

其中Qg为栅极充电电荷，可以在datasheet中查到，ΔVgs为驱动电压的摆幅，fs为mos的开关频率，在实际选择驱动芯片时，应选择驱动芯片所能提供的功率大于式(8)所计算出来的功率。同时还要考虑环境温度的影响，因为大多数驱动芯片所能提供的功率都是随着环温的升高而降额的，如图8所示。

图8 驱动允许的损耗功率随着环温升高而降低

传输延迟(Propagation Delay)

所谓传输延迟，即驱动芯片的输出上升沿和下降沿都要比起输入信号延迟一段时间，其对应的波形如图9所示。对于传输延迟来说，我们一般希望有两点：1)传输延时的实际要尽量短。2)“开通”传输延时和“关断”传输延时的一致性要尽量好。

图9 驱动芯片输入输出传输延时

下面就针对第二点来说一说，如果开通和关断传输延时不一致会有什么影响呢？我们以常用的IGBT驱动，光耦M57962为例，给出其传输延时的数据，如图10所示。

图10 M57962的传输延时数据

从图10可以看到，M57962的的开通传输延时一般为1us，最大为1.5us；关断传输延时一般为1us，最大为1.5us。其开通关断延时的一致性很差，这样就会对死区时间造成很大的影响。假设输入M57962的驱动死区设置为1.5us。那么实际到IGBT的GE级的驱动死区时间最大为2us(下管开通延时1.5us, 上管关断延时1us)，最小仅为1us(下管开通延时1us, 上管关断延时1.5us)。造成实际到达IGBT的GE级的死区时间的不一致。因此在设计死区时间时，应当充分考虑到驱动芯片本身的传输延时的不一致性，避免因此造成的死区时间过小而导致的桥臂直通。

原副边绝缘电压

对于隔离型驱动来说(光耦隔离，磁耦隔离)。需要考虑原副边的绝缘电压，一般项目中都会给出绝缘电压的

相关要求。若没有相关要求，一般可取绝缘电压为mos电压定额的两倍以上。

02

外围保护电路

R7作用：防静电影响MOS，管子的DG,GS之间分别有结电容, DS之间电压会给电容充电,这样G极积累的静电电压就会抬高直到mos管导通，电压高时可能会损坏管子. 同时为结电容提供泄放通道，可以加快MOS开关速度。阻值一般为几千左右。

R6和D3作用：在MOS关断时，这个回路快速放掉栅极结电容的电荷，栅极电位快速下降，因此可以加快MOS开关速度。另外，高频时， MOSFET的输入阻抗将降低，而且在某个频率范围内将变成负阻，会发生振荡，这个电阻可以减少震荡。R6阻值一般较小，几欧到几十欧左右。

C11，R8和d5作用：MOS有分布电感，关断时会有反峰电压。Rc部分用于吸收尖波，这个设计给这个反峰提供了释放回路。D5是为了防止高电压击穿mos。经实验，去掉该回路后波形有很大的震荡。

03

减少振铃的方法

三种方法：

3.1 PCB设计

减少VCC，GND与MOS的距离

效果：

3.2 栅极/自举电阻

两电阻示意图如下：

设计的特点是增加开通时间，但不影响关断时间。增大电阻可以减少振铃，但是会增大损耗，且不改变振铃频率，因为只是用其吸收能量罢了。

下面是振铃的幅度以及能量的损耗示意图：

3.3加入开关阻尼RC

示意图

RC的选择可以根据示波器上测出的振铃频率计算：

振铃减少的效果：

3.4 加入共源极电感

这种方法缺点是电感值难以调整，且损耗大。

3.5部分常见波形

工作在线性区，损耗巨大，原因可能是布线太长，电感太大

高频振铃严重

上升下降沿缓慢，可能因为驱动芯片驱动能力太差，或者是栅极驱动电阻太大

有振铃的方波，边沿陡峭，开关速度快，损耗小，可以略微增大栅极电阻

测量的是上管的驱动，由于自举电容较小，提供的电荷不足，无法保证GD间的电压

完美波形

04

缓冲电路设计

关于缓冲电路

基本拓扑电路上一般没有吸收缓冲电路，实际电路上一般有吸收缓冲电路，吸收与缓冲是工程需要，不是拓扑需要。

吸收与缓冲的功效：

●防止器件损坏，吸收防止电压击穿，缓冲防止电流击穿

●使功率器件远离危险工作区，从而提高可靠性

●降低（开关）器件损耗，或者实现某种程度的关软开

●降低di/dt和dv/dt，降低振铃，改善EMI品质

●降低di/dt和dv/dt，降低振铃，改善EMI品质

也就是说，防止器件损坏只是吸收与缓冲的功效之一，其他功效也是很有价值的。

吸收

吸收是对电压尖峰而言。

电压尖峰的成因 :

●电压尖峰是电感续流引起的。

●引起电压尖峰的电感可能是：变压器漏感、线路分布电感、器件等效模型中的感性成分等。

●引起电压尖峰的电流可能是：拓扑电流、二极管反向恢复电流、不恰当的谐振电流等。

减少电压尖峰的主要措施是：

●减少可能引起电压尖峰的电感，比如漏感、布线电感等

●减少可能引起电压尖峰的电流，比如二极管反向恢复电流等

●如果可能的话，将上述电感能量转移到别处。

●采取上述措施后电压尖峰仍然不能接受，最后才考虑吸收。吸收是不得已的技术措施

拓扑吸收

将开关管Q1、拓扑续流二极管D1和一个无损的拓扑电容C2组成一个在布线上尽可能简短的吸收回路。

拓扑吸收的特点：

●同时将Q1、D1的电压尖峰、振铃减少到最低程度。

●拓扑吸收是无损吸收，效率较高。

●吸收电容C2可以在大范围内取值。

●拓扑吸收是硬开关，因为拓扑是硬开关。

体二极管反向恢复吸收

开关器件的体二极管的反向恢复特性，在关断电压的上升沿发挥作用，有降低电压尖峰的吸收效应。

RC吸收

●RC吸收的本质是阻尼吸收。

●有人认为R 是限流作用，C是吸收。实际情况刚好相反。

●电阻R 的最重要作用是产生阻尼，吸收电压尖峰的谐振能量，是功率器件。

●电容C的作用也并不是电压吸收，而是为R阻尼提供能量通道。

●RC吸收并联于谐振回路上，C提供谐振能量通道，C 的大小决定吸收程度，最终目的是使R形成功率吸收。

●对应一个特定的吸收环境和一个特定大小的电容C，有一个最合适大小的电阻R，形成最大的阻尼、获得最低的电压尖峰。

●RC吸收是无方向吸收，因此RC吸收既可以用于单向电路的吸收，也可用于双向或者对称电路的吸收。

RC吸收设计

●RC吸收的设计方法的难点在于：吸收与太多因素有关，比如漏感、绕组结构、分布电感电容、器件等效电感电容、电流、电压、功率等级、di/dt、dv/dt、频率、二极管反向恢复特性等等。而且其中某些因素是很难获得准确的设计参数的。

●比如对二极管反压的吸收，即使其他情况完全相同，使用不同的二极管型号需要的RC吸收参数就可能有很大差距。很难推导出一个通用的计算公式出来。

●R 的损耗功率可大致按下式估算：

Ps = FCU2

其中U为吸收回路拓扑反射电压。

●工程上一般应该在通过计算或者仿真获得初步参数后，还必须根据实际布线在板调试，才能获得最终设计参数。

RCD吸收

特点

●RCD吸收不是阻尼吸收，而是靠非线性开关D 直接破坏形成电压尖峰的谐振条件，把电压尖峰控制在任何需要的水平。

●C 的大小决定吸收效果（电压尖峰），同时决定了吸收功率（即R的热功率）。

●R 的作用只是把吸收能量以热的形式消耗掉。其电阻的最小值应该满足开关管的电流限制，最大值应该满足PWM逆程RC放电周期需要，在此范围内取值对吸收效果影响甚微。

●RCD吸收会在被保护的开关器件上实现某种程度的软关断，这是因为关断瞬间开关器件上的电压即吸收电容C上的电压等于0，关断动作会在C 上形成一个充电过程，延缓电压恢复，降低dv/dt，实现软关断。

不适应性

●RCD吸收一般不适合反激拓扑的吸收，这是因为RCD吸收可能与反激拓扑相冲突。

●RCD吸收一般不适合对二极管反压尖峰的吸收，因为RCD吸收动作有可能加剧二极管反向恢复电流。

钳位吸收

RCD 钳位

●尽管RCD钳位与RCD吸收电路可以完全相同，但元件参数和工况完全不同。RCD吸收RC时间常数远小于PWM周期，而RCD钳位的RC时间常数远大于PWM周期。

●与RCD吸收电容的全充全放工况不同，RCD钳位的电容可以看成是电压源，其RC充放电幅度的谷值应不小于拓扑反射电压，峰值即钳位电压。

●由于RCD钳位在PWM电压的上升沿和下降沿都不会动作，只在电压尖峰出现时动作，因此RCD钳位是高效率的吸收。

齐纳钳位

●齐纳钳位的几种形式。

●齐纳钳位也是在电压尖峰才起作用，也是高效率吸收。

●某些场合，齐纳钳位需要考虑齐纳二极管的反向恢复特性对电路的影响。

●齐纳吸收需注意吸收功率匹配,必要时可用有源功率器件组成大功率等效电路

无损吸收

无损吸收的条件

●吸收网络不得使用电阻。

●不得形成LD电流回路。

●吸收回路不得成为拓扑电流路径。

●吸收能量必须转移到输入侧或者输出侧。

●尽量减少吸收回路二极管反向恢复电流的影响。

无损吸收是强力吸收，不仅能够吸收电压尖峰，甚至能够吸收拓扑反射电压

缓冲

缓冲是对冲击尖峰电流而言

●引起电流尖峰第一种情况是二极管（包括体二极管）反向恢复电流。

●引起电流尖峰第二种情况是对电容的充放电电流。这些电容可能是：电路分布电容、变压器绕组等效分布电容、设计不恰当的吸收电容、设计不恰当的谐振电容、器件的等效模型中的电容成分等等。

缓冲的基本方法：

●在冲击电流尖峰的路径上串入某种类型的电感，可以是以下类型：

缓冲的特性：

●由于缓冲电感的串入会显著增加吸收的工作量，因此缓冲电路一般需要与吸收电路配合使用。

●缓冲电路延缓了导通电流冲击，可实现某种程度的软开通（ZIS)。

●变压器漏感也可以充当缓冲电感。

LD 缓冲

特点：

●可不需要吸收电路配合。

●缓冲释能二极管与拓扑续流二极管电流应力相当甚至更大。

●缓冲释能二极管的损耗可以简单理解为开关管减少的损耗。

●适当的缓冲电感（L3）参数可以大幅度减少开关管损耗，实现高效率。

LR 缓冲

特点：

●需要吸收电路配合以转移电感剩余能量。

●缓冲释能电阻R的损耗较大，可简单理解为是从开关管转移出来的损耗。

●R、L参数必须实现最佳配合，参数设计调试比较难以掌握。

●只要参数适当仍然能够实现高效率。

饱和电感缓冲

●饱和电感的电气性能表现为对di/dt敏感。

●在一个冲击电流的上升沿，开始呈现较大的阻抗，随着电流的升高逐渐进入饱和，从而延缓和削弱了冲击电流尖峰，即实现软开通。

●在电流达到一定程度后，饱和电感因为饱和而呈现很低的阻抗，这有利于高效率地传输功率。

●在电流关断时，电感逐渐退出饱和状态，一方面，由于之前的饱和状态的饱和电感量非常小，即储能和需要的释能较小。另一方面，退出时电感量的恢复可以减缓电压的上升速度，有利于实现软关断。

●以Ls2为例，5u表示磁路截面积5mm2，大致相当于1颗PC40材质442的小磁芯饱和电感特性

●热特性

饱和电感是功率器件，通过进入和退出饱和过程的磁滞损耗（而不是涡流损耗或者铜损）吸收电流尖峰能量，主要热功率来自于磁芯。

这一方面要求磁芯应该是高频材料，另一方面要求磁芯温度在任何情况下不得超过居里温度。这意味着饱和电感的磁芯应该具有最有利的散热特性和结构，即：更高的居里温度、更高的导热系数、更大的散热面积、更短的热传导路径。

●饱和特性

显然饱和电感一般不必考虑使用气隙或者不易饱和的低导磁率材料。

●初始电感等效特性

在其他条件相同情况下，较低导磁率的磁芯配合较多匝数、与较高导磁率的磁芯配合较少匝数的饱和电感初始电感相当，缓冲效果大致相当。

这意味着直接采用1 匝的穿心电感总是可能的，因为任何多匝的电感总可以找到更高导磁率的磁芯配合1 匝等效之。这还意味着磁芯最高导磁率受到限制，如果一个适合的磁芯配合1 匝的饱和电感，将没有使用更高导磁率的磁芯配合更少匝数的可能。

●磁芯体积等效特性

在其他条件相同情况下，相同体积的磁芯的饱和电感缓冲效果大致相当。既然如此，磁芯可以按照最有利于散热的磁路进行设计。比如细长的管状磁芯比环状磁芯、多个小磁芯比集中一个大磁芯、穿心电感比多匝电感显然具有更大的散热表面积。

●组合特性

有时候，单一材质的磁芯并不能达到工程上需要的缓冲效果，采用多种材质的磁芯相互配合或许才能能够满足工程需要。

无源无损缓冲吸收

●如果缓冲电感本身是无损的（非饱和电感），而其电感储能又是经过无损吸收的方式处理的，即构成无源无损缓冲吸收电路，实际上这也是无源软开关电路。

●缓冲电感的存在延迟和削弱的开通冲击电流，实现了一定程度的软开通。

●无损吸收电路的存在延迟和降低了关断电压的dv/dt，实现了一定程度的软关断。

●实现无源软开关的条件与无损吸收大致相同。并不是所有拓扑都能够搭建出一个无源软开关电路。因此除了经典的电路外，很多无源软开关电路都是被专利的热门。

●无源无损软开关电路效率明显高于其他缓冲吸收方式，与有源软开关电路效率相差无几。因此只要能够实现无源软开关的电路，可不必采用有源软开关。

滤波缓冲

●电路中的电解电容一般具有较大的ESR（典型值是百毫欧姆数量级），这引起两方面问题：一是滤波效果大打折扣；二是纹波电流在ESR上产生较大损耗，这不仅降低效率，而且由于电解电容发热直接导致的可靠性和寿命问题。

●一般方法是在电解电容上并联高频无损电容，而事实上，这一方法并不能使上述问题获得根本的改变，这是由于高频无损电容在开关电源常用频率范围内仍然存在较大的阻抗的缘故。

●提出的办法是：用电感将电解和CBB分开，CBB位于高频纹波电流侧，电解位于直流（工频）侧，各自承担对应的滤波任务。

●设计原则：Π形滤波网络的谐振频率Fn应该错开PWM频率Fp。可取Fp=（1.5～２）Fn 。

●这一设计思想可以延伸到直流母线滤波的双向缓冲，或者其他有较大滤波应力的电路结构。

振铃

振铃的危害：

●MEI测试在振铃频率容易超标。

●振铃将引起振铃回路的损耗，造成器件发热和降低效率。

●振铃电压幅度超过临界值将引起振铃电流，破环电路正常工况，效率大幅度降低。

振铃的成因：

●振铃多半是由结电容和某个等效电感的谐振产生的。对于一个特定频率的振铃，总可以找到原因。电容和电感可以确定一个频率，而频率可以观察获得。电容多半是某个器件的结电容，电感则可能是漏感。

●振铃最容易在无损（无电阻的）回路发生。比如：副边二极管结电容与副边漏感的谐振、杂散电感与器件结电容的谐振、吸收回路电感与器件结电容的谐振等等。

振铃的抑制：

●磁珠吸收，只要磁珠在振铃频率表现为电阻，即可大幅度吸收振铃能量，但是不恰当的磁珠也可能增加振铃。

●RC 吸收，其中C可与振铃（结）电容大致相当，R 按RC吸收原则选取。

●改变谐振频率，比如：只要将振铃频率降低到PWM频率相近，即可消除PWM上的振铃。

●特别地，输入输出滤波回路设计不当也可能产生谐振，也需要调整谐振频率或者其他措施予以规避。

吸收缓冲能量再利用：

RCD吸收能量回收电路

●只要将吸收电路的正程和逆程回路分开，形成相对0 电位的正负电流通道，就能够获得正负电压输出。其设计要点为：

●RCD吸收电路参数应主要满足主电路吸收需要，不建议采用增加吸收功率的方式增加直流输出功率。输出电流由L1、R1控制。逆程回路的阻抗同样应满足吸收回路逆程时间的需要，调整L1、R1的大小可控制输出功率大小，当R1减少到0时，该电路达到最大可能输出电流和最大输出功率。

●输出电压基本上可由齐纳门槛电压任意设定，需注意齐纳二极管的功率匹配。

RCD钳位能量回收电路

RCD钳位吸收回收电路输出电压与钳位电压有关，可控制范围有限。如果回收电源负载不能确定，需要确保在任意负载状态下吸收状态不变，不影响主电路。

注意回收电路的接地，避免成为共模干扰源。

Microchip 负责数据中心解决方案业务部的副总裁 Pete Hazen 表示：“数据中心技术必须与时俱进，才能跟上人工智能和机器学习（ML）的重大发展。我们的第五代Flashtec NVMe控制器旨在引领市场，满足对高性能、功耗优化的固态硬盘日益增长的需求。NVMe 5016 Flashtec PCIe 控制器可部署在数据中心，以促进有效、安全的云计算和关键业务应用。”

Flashtec NVMe 5016控制器旨在支持企业应用，如在线交易处理、金融数据处理、数据库挖掘和其他对延迟和性能敏感的应用。它还能满足日益增长的人工智能需求，为模型训练和推理处理中使用的大型数据集的读写提供更高吞吐量，并提供在存储和计算资源之间快速传输大量数据所需的高带宽。NVMe 5016控制器的连续读取性能超过每秒14 GB，可在要求苛刻的工作负载下最大限度地利用传统服务器和人工智能加速服务器中的宝贵计算资源。

除了支持最新标准的 NVMe 主机接口外，NVMe 5016控制器还具有高随机读取性能（每秒 3.5M IO），其功耗特性专注于对功耗敏感的数据中心需求，每瓦可实现超过2.5 GB数据传输。NVMe 5016 控制器采用先进的节点技术，并包含电源管理功能，如处理器内核自动空转和自主功耗降低功能。为了支持QLC、TLC和MLC NAND等最新闪存技术，NVMe 5016控制器提供了强大的纠错码 （ECC）。所有闪存管理操作均在片上执行，对主机处理和内存资源的消耗微乎其微。

Solidigm战略规划和营销高级副总裁 Greg Matson 表示：“Microchip最新的Flashtec PCIe控制器采用先进的6纳米工艺技术，可满足苛刻应用的功耗优化要求。它架构灵活并采用紧凑封装，提供了尖端人工智能工作负载所需的处理能力。Flashtec PCIe控制器具备高质量和可靠性，与Solidigm的QLC NAND的互操作性优秀，是满足人工智能和ML等数据密集型工作负载日益增长的需求的理想选择。”

江波龙董事长兼首席执行官蔡华波表示：“江波龙与Microchip建立了稳固的合作关系，致力于共同推动企业级固态硬盘市场的快速发展。Microchip可靠而灵活的PCIe Flashtec产品架构为江波龙的企业级解决方案提供了良好的基础，它采用多种先进的NAND闪存，为标准或定制的高性能企业级固态硬盘提供了效率和可靠性。”

NVMe 5016控制器的灵活性和可扩展性有助于降低总拥有成本，因为单根I/O虚拟化 （SR-IOV）、多物理功能和每个物理功能多个虚拟功能等先进的虚拟化功能最大限度地提高了 PCIe资源利用率。一致的可编程平台为计划在固态硬盘中使用灵活数据放置（FDP）的开发人员提供了控制能力，使固态硬盘上闪存资源的性能、效率和可靠性最大化。NVMe 5016 控制器与Microchip用于动态分配资源的 Credit Engine相结合，可实现可靠的按需云服务。

铠侠（KIOXIA）美国公司内存产品副总裁Maitry Dholakia表示：“我们祝贺Microchip推出最新一代Flashtec PCIe控制器。Flashtec 控制器采用不断创新的ECC 及灵活的架构，与我们先进的NAND闪存产品实现了良好的兼容性。”

美光NAND产品线管理和应用工程总监Dan Loughmiller表示：“祝贺Microchip推出新型NVMe SSD控制器。作为业界领先的NAND供应商，我们在数据中心存储生态系统中的合作使客户能够将美光封装NAND解决方案与这款新型控制器结合使用。我们很高兴我们的合作能够继续为我们的 NAND提供兼容性。”

随着数据存储量不断扩大，安全威胁的风险也相应增加，因此必须采取稳健可靠的安全措施。Flashtec NVMe 5016控制器旨在通过全面的数据保护、不间断运行和保护机密信息，提供企业级的完整性和可靠性。

NVMe 5016控制器集成了安全功能，有助于在从出厂到报废的整个生命周期内保持固件和数据的完整性。这些功能包括带有硬件信任根的安全启动、便于系统OEM或最终用户验证的双重签名验证、通过各种验证算法支持各种安全标准、对传输中数据（链路级）和静态数据（介质级）进行加密的用户数据保护，以及复杂的密钥管理实践。这些功能符合严格的安全协议，包括联邦信息处理标准 （FIPS） 140-3 2 级和可信计算组 （TCG） Opal 标准。

在数据完整性和可靠性方面，这款控制器利用NVMe保护信息（NVMe PI）和单错误纠正和双错误检测（SECDED）ECC 提供重叠端到端数据保护，并通过自适应 LDPC 进行高级错误纠正。它还包括利用独立磁盘冗余阵列（RAID）技术的故障转移恢复机制，进一步加强了存储系统的恢复能力。

请访问Microchip 网站数据中心解决方案页面，了解有关公司数据中心硬件、软件和开发工具全系列产品组合的更多信息。

开发工具

Flashtec NVMe 5016 第五代PCIe固态硬盘控制器由一个工具生态系统提供支持，包括各种NAND选项的PM35160-KIT 和 PMT35161-KIT 评估板、具有 PCIe 兼容前端固件的软件开发工具包 （SDK）、用于高级调试的 Microchip ChipLink 工具等。

发布于2024年8月6日

电动汽车充电器参考设计的大部分有源元件均可从Microchip获得，包括单片机（MCU）、模拟前端、存储器、连接和电源转换。这大大简化了集成过程，使制造商能够加快新充电解决方案的上市时间。

Microchip负责数字信号控制器业务部的公司副总裁Joe Thomsen表示：“Microchip的电动出行（E-Mobility）团队专注于开发可供客户直接使用并从中受益的参考设计。我们希望通过提供完整的解决方案，如此次推出的全新的电动汽车充电器参考设计，同时提供硬件、软件和技术支持，帮助客户缩短设计周期。” 

Microchip的电动汽车充电器参考设计使制造商能够根据目标市场的不同，采用一系列解决方案来满足住宅和商业充电应用的需求。这些参考设计提供完整的硬件设计文件和源代码，以及经过测试并符合通信协议的软件栈，包括OCPP。OCPP 为制造商提供了在充电点或充电站与中央系统之间进行通信的标准协议。无论网络或供应商如何，该协议旨在实现充电应用的互操作性。

Microchip电动汽车充电器参考设计的亮点 

单相交流家用电动汽车充电器参考设计为使用单相电源的家庭充电提供了经济、便捷的解决方案。带有自动校准功能的板载高性能电能计量装置简化了生产流程。该设计集成了安全保护功能，包括保护接地中性线（PEN）故障检测和剩余电流装置（RCD）检测。

支持OCPP 和 Wi-Fi® SoC 的三相交流商用电动汽车充电器参考设计适用于高端住宅和商业充电站。它集成了用于与充电网络通信的 OCPP 1.6 协议栈和用于远程管理的 Wi-Fi SoC。

支持OCPP 和显示屏的三相交流商用电动汽车充电器参考设计适用于商业和公共充电站，注重稳健运行，包括根据UL 2231完成架构审查。它支持高达22千瓦的双向充电功能和模块化架构。该设计还具有坚固耐用的图形用户接口（GUI），配备薄膜晶体管（TFT）屏幕和触摸输入，可抵御恶劣环境。

全球电动汽车充电器领域复杂而分散，但 Microchip 可提供关键技术和解决方案，大大简化设计和部署过程。除参考设计外，Microchip还提供硬件、软件和全球技术支持。如需进一步了解 Microchip的电动汽车、混合动力汽车和小排量电动汽车解决方案，请访问网站。

开发工具

电动汽车参考设计由MPLAB® X集成开发环境（IDE）以及 MPLAB Harmony v3 和 MPLAB 代码配置器提供支持，可帮助设计人员最大限度地缩短开发时间。

发布于2024年8月8日

共漏极放大器有时也称为源极跟随器，由于其低输出阻抗和高输入阻抗，在CMOS设计中非常有用。本系列的前一篇文章讨论了源极跟随器的大信号工作原理。在本文中，我们将分析以下小信号特性：

信号增益小。

输出电阻。

频率响应。

图1显示了我们将要检查的电路。为了简单起见，它与我们在上一篇文章开头介绍的电路相同。这是共漏极放大器的最基本版本；与现实世界的实现不同，它使用理想的电流源。

前一篇文章中的基本共漏极放大器。

图1 基本共漏极放大器配置。

漏极连接到VDD，因为放大器使用NMOS晶体管。如果晶体管是PMOS，则漏极将连接到地。

小信号增益

上述电路的小信号模型如图2所示。让我们用它来求解传递函数。

图1中共漏极放大器的小信号模型。

图2:图1中共漏极放大器的小信号模型。

根据基尔霍夫电流定律，输出节点处所有电流的总和等于零。对于图2，这意味着：

方程式1。

在这个模型中，vgs = vin – vout and vbs = –vout。记住这一点，我们可以从图2中得出i1、i2和i3的值：

方程式2。

方程式3。

方程式4。

解释：

ro是晶体管的输出电阻

gm是跨导

gmb是体效应跨导。

因为共漏极放大器的源极不接地，所以体效应始终存在。将这些电流值代入方程1，我们得到：

方程式5。

收集术语的结果如下：

方程式6。

使用方程式6和增益公式 $A_v=\frac{v_{out}}{v_{in}}$ $A_v=\frac{v_{out}}{v_{in}}$

我们现在可以求解小信号增益：

方程式7。

由此，我们确认了在大信号分析中看到的情况——源极跟随器充当电压缓冲器。尽管由于体效应，增益永远不会精确为1，但它可以非常接近1。

既然我们已经计算出了小信号增益，那么让我们来检查共漏极放大器的电阻。

输出电阻

由于放大器的输入端是晶体管的栅极，因此输入电阻为无穷大。本节将不再进一步考虑。为了找到输出电阻，我们将测试电压（vt）连接到输出节点，并在放大器输入接地的情况下计算从中流出的电流（it）。图3显示了我们的测试设置。

用于寻找共漏极放大器输出电阻的测试设置。

图3. 用于找到图1中共漏极放大器的输出电阻的测试设置。

根据此图，并认识到vgs = –vt和vbs = –vt，我们发现测试电流为：

方程式8。

输出电阻等于测试电压除以测试电流($R_{out}=\frac{v_t}{i_t}$)

因此我们有：

方程式9。

这些方程说明了源极跟随器的输出电阻非常低，具有吸引力。其近似值为 1gm1gm

比晶体管输出电阻（ro）小很多，这表明放大器能够将高阻抗增益级与其输出负载隔离开来。

频率响应

最后，让我们使用图4中的电路和小信号模型来研究共漏极放大器的频率响应。请注意，这次我们忽略了体效应和沟道长度调制。

共漏极放大器电路原理图和对应的小信号模型。

图4. 用于频率计算的共漏极放大器（左）和相应的小信号模型（右）。

如果我们计算上述小信号模型的传递函数，我们得到：

方程式10。

解释：

CGS是栅极到源极电容

CGD是栅极到漏极电容

CL是负载电容

RS是源电阻

s 是复数频率。

从等式10中可以看出，源极跟随器在左半平面有两个极点和一个零点。这是由于栅极到源极电容在高频下使输入和输出节点短路造成的。

输入和输出阻抗（分别为Zin和Zout）也可以告诉我们一些关于该放大器频率响应的有趣信息。为了计算Zin，我们将使用图5中的电路。

用于查找输入阻抗的源跟随器测试设置。

图5. 用于查找输入阻抗的源极跟随器测试设置。

如果我们忽略体效应，则输入阻抗为无穷大。如果我们不忽略体效应，则得到：

方程式11。

当最后两个项相乘时，分母中会出现s2。这意味着输入阻抗在某些频率下可能为负。负阻抗可能导致系统不稳定，使得源极跟随器在振荡器设计中非常有用。

为了找到Zout，我们在图4的输出端添加一个测试电压源，并测量其输出电流。当我们将测试电压除以输出电流时，我们得到：

方程式12。

从这个方程中，我们可以观察到共漏极放大器的频率响应：

在低频时，Zout = 1/gm。

在高频时，Zout = RS。

如果RS > 1/gm，输出阻抗随频率增加而增加。

这种行为类似于电感器，使得源极跟随器在高频率应用中作为电感器的替代品具有重要价值。

总结

理解电路的小信号操作非常重要，特别是在设计模拟集成电路时。在小信号分析中，我们通过关注在定义的偏置条件下的操作来忽略晶体管的非线性、大信号行为。

理想运放

运放这个器件相对于电阻，电容，三极管，MOS管等器件算是比较复杂的，而且电路中也常用，出问题的情况也多，显然一篇文章根本就说不明白运放，因此，可能要写很多期。

一、理想运放

首先，第一个问题，为什么要说理想运放呢？

因为一般来说，我们了解一个东西，都是先将它当做理想来看的，这样最为简单，也最容易懂。

当我们拿到一个陌生的电路，首先我们肯定是要知道这个电路是干什么用的对不？

这个时候我们就先不用考虑电路中器件的非理想特性，比如先不考虑温漂，漏电，寄生电感，寄生电容等等这些。我们就先把它当做理想的，然后看这个电路到底实现了什么功能，运放电路一般也是这么分析的。

等我们知道这个电路是干啥用的，然后再看看器件的哪些特性会导致这个电路失效，或者说不按照预期的工作，这个时候就要考虑非理想特性了。

所以，我们了解理想运放的目的，就是为了在一开始的时候能快速的分析出电路的工作原理，实现了什么功能。

二、理想运放有哪些特性呢？

理想运放主要有以下三点：

• 1、增益无穷大

• 2、输入阻抗无穷大

• 3、输出阻抗为0

那么这三点特性又是怎么来的呢？

1、增益无穷大

增益无穷大好理解，因为一般运放的增益就是很大的，比如Ti的uA741，开环增益是105dB左右，计算一下是多少倍呢？

20log(Av)=105dB，计算得Av=10^5.25=177828，大约是18万倍。相对于我们一般电路中几十倍的放大倍数，这个很大了。

2、输入阻抗无穷大

理想运放的输入阻抗无穷大，我们看看实际运放的，还是以Ti的uA741为例，如下图：

可以看到，输入阻抗还是比较大的，典型值是2MΩ，其实这个芯片在运放中阻抗算是偏小的了。比如TI的另外一款芯片LM358的输入阻抗就更大，差分输入阻抗10MΩ，共模输入阻抗4GΩ。

总之，运放的输入阻抗就是比较大的，因此呢，我们在进行原理性，分析电路工作原理的时候，就是把运放的输入阻抗看成是无穷大的。

3、输出阻抗为0

理想运放的输出阻抗可以看成是0。

一般我们不会用运放直接驱动大功率的负载，而运放的输出阻抗一般也就是几十Ω或者上百Ω，相对后级来说，输出阻抗可以忽略，因此可以将运放的输出阻抗看出无穷小，也就是0，这样分析起来方便，而且结果也不会有太大的差异。

比如ti 的uA741的输出阻抗为75Ω

ti的LM358输出阻抗为300Ω。

可能有人会认为，这阻抗也不是很低啊，咋就能忽略呢？

这个其实还是看应用，如果运放后端的电路等效输入阻抗比较高，那么自然就可以忽略的。如果负载的输入阻抗本身也就只有几十或百Ω，那么自然就不能完全忽略。

以上就是理想运放的三个最大的特点，我们在拿到一个电路后，利用这三个特点，一般就能将运放电路的基本功能给分析出来。

但是可能会问这个问题：我们通常明明是利用运放的“虚短”和“虚断”分析电路的，根本就不是上面说的的这三个特点，那这又是咋回事呢？

答案其实也很简单，那就是运放的“虚短”和“虚断”，是根据上面理想运放三个特点推导出来的。

三、虚断和虚短

1、虚断

“虚断”相对于“虚短”来说，相对简单点。

前面说理想运放的输入阻抗无穷大，解读一下就是说，如果给运放的输入端加个电压，那么流入流出运放的输入管脚的电流就是0，阻抗无穷大嘛，自然没有电流，那就相当于是开路，也就是断路。但是呢，这跟完全断路又不一样，因为运放还是会感应输入端的电压的，所以也不是真的断路，因此，称为“虚断”。

可以看到，“虚断”跟把运放接成什么样的电路没有关系，只要是个集成运放，都可以运用虚断来分析（严格来说，实际运放输入端还是有电流的，只是相当小。如果外部电阻实在太大，导致电阻电流接近或者超过运放的输入端微小电流，“虚断”还是会失效的）。

相对于“虚断”的基本无门槛使用，运放的“虚短”使用是有门槛的。

2、虚短

先说结论，虚短使用有两个条件

• a、电路为负反馈电路

• b、运放工作在线性放大区

要理解这两点，我们只需要知道“虚短”是咋来的就好了。

首先，虚短的意思是什么呢？

我们知道，运放有两个输入端，同相端和反相端，“虚短”说的就是同相端和反相端的电压一样，就跟短路一样，那它是如何做到这一点的呢？我们前面说的理想运放的三个特点也没有这个呀？

下面就以下图的电路为例子，看看为什么最终是u+ = u-的？

假设刚开始时，各处电压为0，突然u1瞬间从0变为2.5V，因为uo一开始为0V，根据“虚断”，u-没有电流流入放大器，所以u-为uo在R1和R2上的分压，依然为0V。

当u+瞬间为2.5V后，u-为0V，u+>u-，放大器会朝着电压增大的方向进行放大，即uo电压会开始升高。

当uo增大到1V，u-依然为uo的在R1和R2上的分压，即为0.5V。此时u+=2.5V，u-=0.5V，u+>u-，放大器将电压继续正向放大，因此uo继续增大。

那问题来了，uo增大到多少会停止呢？很容易想到，只要u+>u-，因为我们现在讨论的是理想运放，放大倍数为无穷大，所以uo就会增大（放大器是这样一个装置，它总是将输入电压放大Auo倍，即总满足：Uo=Au*（u+ - u-））。

只有当uo增加到5V时，u-电压为uo在R1和R2的分压正好是2.5V，u-等于u+，此时放大器达到平衡，不再放大，即稳定态就是现在了。

那为什么稳定态一定是u- = u+，u- > u+不行吗？

我们也可以假设下，万一uo一不小心超过了5V，那么u-就会大于2.5V，u-会大于u+，此时放大器会将输出电压反方向放大，也就是减小，最终电压还是会向5V逼近。

因此，不论电路初始状态电压是怎么样的，最终输出都会稳定在5V，而且u+ = u-，因为一旦u+不等于u-，那么在无穷大的放大倍数下，输出必然会变化，最终还是会导致u+ = u-。

前面这些有点绕，我们仔细想一下，逻辑是不是这样：当u+不等于u-时，输出就会变化，这个变化又会送回到输入端，图中为u-，进而导致u+与u-的差值变小，差值变小，意味着输入信号变小了（运放的输入是u+ - u-，也就是差值）。

也就是说，输出信号将自己通过电阻R2和R1又送到输入端，降低了输入信号，这不就是负反馈吗？

总之，对于上面这个负反馈电路，最终的结果就是：u+ = u- 。

如果我们将运放的同相端和反相端颠倒会发生什么呢？

同样的，当输入突变成2.5V，因为uo初始还是0V，那么u+也是0V，此时有u+ < u-，因此，输出要减小，变成负的。当输出减小时，根据分压关系，u+也要减小，也是负的，也就说u+比u-小得更多了，即u+与u-的差值更大了。差值更大，意味着输入信号变大了（运放的输入是u+ - u-，也就是差值）。

也就是说，输出信号将自己通过电阻R2和R1又送到输入端，加强了输入信号，这不就是正反馈吗？

很容易想到，最终的稳态就是uo能输出多低就是多低，如果是单电源供电，那么uo=0V，此时u+=0V，而u-=2.5V，显然，u+不等于u-，也就是说不满足“虚短”

由上面可知，“虚短”必须是负反馈，但是还需要个条件。就是放大器需要工作在线性放大区，为什么这么说呢？

以前面的负反馈为例子，当输入2.5V时，输出就是5V了，但是假如供电只有3.3V呢？

显然，输出超不过5V，此时放大器工作在饱和区，顶天了放大器也只能放大到3.3V，因此输出最终达不到5V，那么u-自然也到不了2.5V了，此时u+也就不等于u-了，也就不满足虚短了。

所以说，满足虚短还需要放大器工作在线性放大区。

四、问题

这里我们可以再深入下，前面我们把运放当作理想运放，也就是增益无穷大，最终得到u+ = u-，也就是虚短。如果增益不是无穷大，而是一个有限的值，那么u+和u-的关系是怎么样的呢？

首先，我们先思考下，运放到底是个什么东西？

其实运放可以看成一个这样的东西，它总能将u+和u-的差值放大Auo倍。想想，是不是这么个玩意儿，其实它自己也不知道外面到底接了什么电路，反正就将u+与u-的差值，放大Auo倍，然后送到输出uo。

因此，天然就有了这么个公式：

uo=(u+ - u-)*Auo

变换一下，得：

u+ - u- =uo/Auo

uo是一个有限的值，如果3.3V供电，uo不会超过3.3，就假定uo=3.3V吧，假如Auo是一百万倍，Auo=1000000，那么：

u+ - u- = 3.3V/1000000 = 3.3uV

可以看到，u+与u-的电压差值只有3.3uV，这是相当小的，我们在分析电路电压的时候，自然可以忽略这个压差，把它们看成是相等的了，也就是“虚短”。同时，我们也可以看到，运放的开环增益Auo越大，那么u+和u-的越接近，更能看成是“虚短”。

五、小结

以上就是本节的全部内容了，大致梳理了下理想运放的特点，以及虚断和虚短的意思，来源，以及使用的条件。

1、理想运放特点

• 增益无穷大

• 输入阻抗无穷大

• 输出阻抗为0

2、虚断使用条件

• 基本无门槛（来源于运放的输入阻抗非常大）

3、虚短使用的条件

• 负反馈

• 工作在线性放大区

1、什么是电平转换？

举个例子，比如下面这个电路：

电平转换电路图

单片机的工作电压是5V，蓝牙模块的工作电压是3.3V，两者之间要进行通讯，TXD和RXD引脚就要进行连接，3.3V对于单片机来说已经算是高电平了，两者之间直接连接来使用也是可以进行通信的。

但是，为了提高通讯的稳定性，特别是两个器件电压相差比较大时，比如有些芯片工作电压是1.8V，就会导致两者之间无法正常通讯、5V的高电平对1.8V芯片造成损坏等问题，所以，通讯电平转换是非常有必要的。

2、二极管电平转换电路（单向传输）

该电路由二极管和电阻组成，电路使用的元件比较少，电路比较简单。二极管最好使用肖特基二极管，因为肖特基二极管具有开关频率高和正向压降低等优点。

如果需要的是1.8V，就把电源换成1.8V的。

当5V电路中的TXD1发送高电平时（图中的H表示输出的是高电平，TP表示该测试点的电压），二极管正极电压比负极电压低，二极管截止，所以RXD2被电阻上拉为高电平（3.3V）。

二极管电平转换电路（单向传输）

当5V电路中的TXD1发送低电平时（图中的L表示输出的是低电平），二极管导通，所以RXD2接收到的是低电平（0.3V）。

二极管电平转换电路（单向传输）

当3.3V电路中的TXD2发送低电平时，二极管导通，RXD1接收到的是低电平（0.3V)。

二极管电平转换电路（单向传输）

需要注意的是，当3.3V电路中的TXD2发送高电平时，二极管也是导通的，RXD1接收到的是高电平（3.6V左右)。

二极管电平转换电路（单向传输）

该电路优点是电器简单，缺点是当3.3V电路发送高电平时，5V电路收到的高电平并不是5V，并且这个电路只适用于单向通讯的场合，发送端和接收端不可以互换来使用。

3、三极管电平转换电路（单向传输）

该电路由三极管和电阻组成，其实就是模电里学的共射放大电路。如果你对三极管的三种工作状态还不太了解，可以看看之前的文章

三极管的工作原理详解，图文+案例，立马教你搞懂

三极管电平转换电路（单向传输）

当5V电平转3.3V电平时，TXD1发送高电平（5V），第1个三极管导通，其集电极电位为低电平，第2个三极管基极也为低电平，第2个三极管截止，其集电极电位（RXD2）被上拉为高电平（3.3V）。

三极管电平转换电路（单向传输）

当TXD1发送低电平时，第1个三极管截止，其集电极电位被电阻上拉为高电平（3.3V)，第2个三极管基极也为高电平，第2个三极管导通，其集电极电位（RXD2）为低电平。

三极管电平转换电路（单向传输）

当3.3V电平转5V电平时，TXD2发送低电平，第1个三极管截止，其集电极电位被上拉为高电平，第2个三极管基极也为高电平，第2个三极管导通，其集电极电位（RXD1）为低电平。

三极管电平转换电路（单向传输）

当TXD2发送高电平（3.3V）时，第1个三极管导通，其集电极电位为低电平，第2个三极管基极也为低电平，第2个三极管截止，其集电极电位（RXD1）被电阻上拉为高电平（5V)。

三极管电平转换电路（单向传输）

如果可以接受反相的信号，可以去掉电路中一个三极管，电路会简单一些，如下图所示。

三极管电平转换电路（单向传输）

需要注意的是，上面由三极管组成的电平转换电路只适用于单向传输信号的场合，并且信号的波特率不能太高。

4、MOS管电平转换电路（可双向传输）

该电路由MOS管和电阻组成，可以支持信号的双向传输。如果你对MOS管的工作状态还不太了解，可以看看之前的文章

几分钟教你搞定MOS管的工作原理，图文+案例，通俗易懂，快收藏

MOS管电平转换电路（可双向传输）

当5V电平转3.3V电平时，5V电路发送高电平，MOS管截止，S极（3.3V电路）被电阻上拉为高电平（3.3V）。

MOS管电平转换电路（可双向传输）

当5V电路发送低电平时，MOS管中的体二极管导通，所以S极（3.3V电路）为低电平。

MOS管电平转换电路（可双向传输）

当3.3V电平转5V电平时，3.3V电路发送高电平（3.3V），MOS管截止，D极（5V电路）被电阻上拉为高电平（5V）。

MOS管电平转换电路（可双向传输）

当3.3V电路发送低电平时，MOS管导通，D极（5V电路）为低电平。

MOS管电平转换电路（可双向传输）

上面MOS管电路组成的电平转换电路可支持信号的双向传输。

除了上面介绍三种电路可以实现通讯电平转换外，也可以使用专用的通讯电平转换芯片来实现转换，使用芯片相对前面成本要高，芯片有很多，这里就不一一介绍了。

据 Appleinsider 消息，美国专利商标局已正式授予苹果公司一项可以通过用户心跳数据解锁设备的专利。

其中的概念就被称做「Heart ID」。只需我们正常握住手机，即可使用每个人独特的心率进行身份验证。

具体来看，该专利名为「无缝嵌入式心率监测器」，摘要如下：

本发明涉及一种电子设备，该设备内置传感器用于检测用户的心脏活动和心电信号。
设备包含一个心脏传感器，配有多个用于检测用户心脏信号的导联。
这些导联可以连接到电子设备外壳的内表面，以隐藏传感器，使得用户生成的电信号可以通过设备外壳传递到导联。
在某些实施例中，导联可以连接到外壳外部的电极垫上。这些电极垫和外壳可以经过处理，使其在视觉上或触感上无法分辨出来，从而提升设备的美观性。
通过检测到的信号，电子设备可以识别或验证用户身份，并根据用户的身份执行操作。
在某些实施例中，电子设备还可以通过心脏信号来判断用户的情绪，并提供与用户情绪相关的数据。

本发明涉及一种电子设备，该设备内置传感器用于检测用户的心脏活动和心电信号。

设备包含一个心脏传感器，配有多个用于检测用户心脏信号的导联。

这些导联可以连接到电子设备外壳的内表面，以隐藏传感器，使得用户生成的电信号可以通过设备外壳传递到导联。

在某些实施例中，导联可以连接到外壳外部的电极垫上。这些电极垫和外壳可以经过处理，使其在视觉上或触感上无法分辨出来，从而提升设备的美观性。

通过检测到的信号，电子设备可以识别或验证用户身份，并根据用户的身份执行操作。

在某些实施例中，电子设备还可以通过心脏信号来判断用户的情绪，并提供与用户情绪相关的数据。

专利信息以 iPhone 为例，展示了承载设备。

一般来说，要想生成心电图，通常需要我们用身体的两个不同位置与设备接触。

但示例中的 iPhone 在两侧和背面都有电极，因此用户只需握住手机即可检测到电信号。

这项技术也对 Apple Watch 有效，因此除了只能通过输入密码，Apple Watch 的解锁在未来也可能更为方便快捷。

而除了以上功能，该专利还提到了这项技术的另一个潜在用途：

利用心电图数据来识别用户的情绪。

这样一来，它就能根据使用者不同的情绪状态来执行某些操作。比如播放音乐，锻炼时就自动放快节奏的，休息时则降为轻音乐。

对于此专利，有网友看完也立即产生疑问：

如果用户服用某些药物或者喝酒后心率发生了变化，这种解锁方式还好使吗？

你觉得 Heart ID 有没有可能成为现实呢？

▲IT之家图赏：苹果 iPhone 15 系列，下同

古尔曼证实超薄 iPhone 17 的存在，并写道，他们的想法是创造某种形式的“Air”iPhone，一种介于 iPhone 17 和 iPhone 17 Pro 之间的产品。他预计这款新的超薄机型将比 iPhone 12/13 mini 和 iPhone 14/15/16 Plus “更受欢迎”。

此外，他还描述了有关其他未来 iPhone 型号的一些细节。古尔曼透露，苹果将希望将 Pro 版的性能融入到较小机型中，该公司可能至少要到 2027 年才能实现这一目标。凭借更纤薄的外形尺寸，苹果可能会推出 iPhone Ultra 型号，这比目前传闻的 iPhone 17 Slim 更具吸引力。

古尔曼还透露，iPhone SE 4 不仅看起来像 iPhone 14，而且还将支持 Apple Intelligence，这意味着这款新机有望搭载高性能芯片。

分析师 Jeff Pu 今年 5 月便声称苹果公司明年的iPhone17 阵容有重大变化，号称系列机型将采用“焕然一新的设计”，同时改进前置摄像头，引入更小的灵动岛等。

Jeff Pu 还表示，苹果将推出一款新的“iPhone 17 Slim”机型，以取代阵容中的“Plus”机型，但这款 Slim 机型并非此前 iPhone 12/13 mini 的延续。

在知名预印本平台arXiv上，研发团队详尽阐述了这一里程碑式的成就。这款机器人不仅是首个能在乒乓球比赛中达到人类业余选手级别的学习型智能体，其设计更是匠心独运，核心为一个高度灵活的六轴机械臂，辅以底部滑轨系统，实现了全方位、高精度的移动能力。

在与不同技能层次的人类选手进行的29场激烈交锋中，该机器人以45%的胜率赢得了13场比赛，对手覆盖了从初学者到高手的广泛范围，充分展示了其适应性和竞争力。值得注意的是，尽管在与顶尖高手的对决中未尝胜绩，但机器人却能够轻松击败所有初级选手，并在与中级选手的较量中取得了55%的胜率，彰显了其智能策略与技能组合的优越性。

研发团队采用了前沿的分层与模块化策略架构，为机器人赋予了从基础技能到高级策略制定的全方位能力。机器人不仅能够精准执行如正手上旋、反手推挡等“基础招式”，更通过内置的“高级控制器”——其智能核心，实时分析比赛态势，结合对手实力与自身状态，制定出最优的战术方案。比赛结束后，机器人还会自动分析对战数据，不断优化技能与策略，实现自我进化。

然而，追求完美的道路上总是伴随着挑战。当前，这款乒乓球机器人在反手技术、应对高速球、极端角度球及强烈旋转球等方面仍存在一定的局限性。

面对这些不足，研发团队已明确表示，将致力于通过改进控制算法、升级硬件配置等手段，持续推动机器人性能的全面提升，以期在未来实现更加卓越的表现。

有问题就此询问Intel，得到的回复非常肯定：“Intel的发布计划、时间、产品准备没有任何变化。我们对新产品发布激动万分，包括今年秋天的重大发布。”

Intel还透露，将在今年晚些时候分享下一代桌面处理器Arrow Lake的更多细节。

从目前的情况看，Intel会在9月4日0点正式发布下一代低功耗处理器，代号Lunar Lake的酷睿Ultra 200V系列；Arrow Lake也属于酷睿Ultra 200系列，其中桌面非锁频版125W K系列预计10月发布，65W/35W主流版和移动版明年初CES 2025上发布。

Intel还透露，首发18A工艺的下一代Panther Lake也已经成功点亮。

AMD方面，大家高度期待的锐龙9000X3D系列预计9月底左右发布，同时还有新的800系列主板。

古尔曼认为，苹果并不会立刻为 Apple Intelligence 功能进行收费，这是因为该公司目前提供的 AI 功能尚存在进步空间，当下苹果正追赶赛道上的先驱者，如果该公司对旗下 AI 功能收费，那么将是「愚蠢的举动」。（来源：IT 之家）

OpenAI，作为人工智能的先驱者，最近似乎陷入了一些麻烦。公司接二连三的核心高层人事变动引发业界广泛关注。

尤其是在最近几个月，出现了新一轮的离职潮。目前11个人中，仅剩下2位留在公司。

总裁Greg Brockman是其中之一，他于上周表示将休假一年，称“这是9年前共同创建OpenAI后的第一次放松。”

前研究总监Ilya Sutskever的去向则引发了更多猜测，他于6月宣布创办了的新公司Safe Superintelligence Inc，称公司只专注于一个目标：通过革命性突破实现安全超级智能。这与OpenAI非营利组织的初衷不谋而合。

自成立以来，OpenAI非营利组织的身份一直备受关注。但如今其非营利使命和商业化转型之间的紧张关系愈发显现，使得核心团队成员不断离职。也有分析指出，人员流失的原因也可能与马斯克本周的诉讼有关。

非盈利使命的转变：与公司初衷渐行渐远

2015 年底，OpenAI向世界宣布自己的成立。这篇宣言只有600多字，文章开头写道：

OpenAI是一家非营利性人工智能研究公司。我们的目标是以最有可能造福全人类的方式推进数字智能，不受产生财务回报需求的限制。由于我们的研究没有财务义务，我们可以更好地专注于对人类产生积极影响。
我们认为，人工智能应该成为个人人类意志的延伸，并且本着自由的精神，应该尽可能广泛和均匀地分布。这次冒险的结果不确定，工作艰巨，但我们相信目标和结构是正确的。我们希望这对该领域的佼佼者来说是最重要的。

这篇文章的两位署名作者正是休假的Greg Brockman和离职的Ilya Sutskever。

今天的OpenAI与这份最初的宣言，似乎同Sam Altman与其他初创成员一样，已经渐行渐远。

在2019年，OpenAI宣布成立了OpenAI LP，一个“受限盈利公司”（capped-profit company），以吸引外部投资。这一结构允许投资者获得一定的回报，同时限制了公司的盈利能力，从而保持其最初的非盈利性质。

或许正是这一转变引发了公司内部的紧张局势，许多原始团队成员因不满OpenAI逐渐商业化的方向而离开。随着Sam Altman在OpenAI中的权力越来越大，他开始有能力以自己的理念推动OpenAI前进。

当然，大多数公司都必须在发展过程中不断进步。但大多数公司不会一开始就树立如此鲜明的理想主义旗帜——结果却不尽人意。当然，OpenAI在某种程度上仍然是一个非营利组织，因为它还没有盈利。

也有分析指出，人员流失的原因也可能与马斯克本周的诉讼有关。本周，马斯克在联邦法院对奥特曼提起诉讼，指控自己被误导参与了OpenAI的共同创立。

马斯克声称，他基于OpenAI将作为非营利组织运作的承诺进行了投资，但后来发现奥特曼和微软等合作伙伴创建了一系列不透明的盈利性子公司，并涉嫌严重的自我交易行为。这起新的诉讼与马斯克今年早些时候在加州对OpenAI和奥特曼提起的另一起诉讼相似，最终他撤回了那起诉讼。

融资压力、GPT-5难产、对手施压……OpenAI未来怎么走？

如同其他烧钱的AI初创公司一样，OpenAI目前面临着巨大的资金压力。很多规模较小的AI公司选择了被大公司收购，但Sam Altman一直在进行大规模的融资。虽有微软10亿美元的撑腰，但两家公司最近关系似乎不太稳定，“蜜月期”破裂，而且情况越来越复杂。

继退出OpenAI董事会席位后，上周，微软又正式将OpenAI列为竞争对手。

有分析认为，OpenAI很可能需要寻找新的、大额的投资方，比如苹果、沙特阿拉伯或者软银。

与此同时，GPT-5似乎遭遇了“难产”。有报道称，GPT-5的开发比预期要慢得多。虽然大家希望在年底前看到成果，但今年秋季的开发者大会上，官方已经明确不再会发布新模型。

科技媒体techcrunch认为，近几个月，OpenAI 采取了更多渐进步骤，包括专注于优化现有模型 GPT-4o 和 GPT-4o mini 的性能。但随着高质量训练数据的获取难度增加，OpenAI在生成式AI竞赛中的技术领先地位可能有所减弱。

压力还来自强劲的竞争对手Meta。Meta的扎克伯格公开表示，训练下一代模型Llama 4所需的计算资源是上一代的10倍。这透露了训练大模型所需的巨大成本，还暗示了OpenAI可能面临的资金压力——因为Meta是一家盈利公司，而OpenAI目前仍是非营利状态。

开发先进的AI模型需要巨大的资源和时间，而开源和闭源两种模式的竞争愈发激烈。越来越多的人，包括扎克伯格，认为开源的AI模型（如Meta的Llama）比闭源模型（如OpenAI的GPT）更有优势。

现在，OpenAI正处在一个关键的十字路口。公司的核心竞争力是否还能保持优势，成为业界关注的焦点。此外，人工智能领域的终极目标——通用人工智能（AGI）是否仍然是公司的追求，亦或是转向更具商业化的产品开发，成为了摆在OpenAI面前的重要抉择。

附录：OpenAI领导层人事变动

Greg Brockman：自2024年8月起休假

Brockman是OpenAI创始团队的核心成员。在Altman和马斯克的劝说下，他辞去了金融科技公司Stripe首席技术官的工作，并在OpenAI担任同样的职位。他从一开始就是Altman的关键盟友。当董事会在11月的政变中反对Altman时，Brockman也被免去了董事职务。五天后，当董事会撤回时，两人一起回到了他们的岗位上。周一，他宣布，他将在今年余下的时间里休假。“自 9 年前共同创立 OpenAI 以来，我第一次放松，”他在 X 上写道，“在过去的 9 年里，我把自己的生命都倾注在了 OpenAI 中，包括我的整个婚姻。我们的工作对我来说很重要，但生活也很重要。”

John Schulman：2024年8月加入Anthropic

Schulman，这位在开发公司ChatGPT聊天机器人的过程中发挥了重要作用的研究科学家，周一宣布他将离开OpenAI。他负责微调公司的AI模型，并确保这些模型的行为符合人类的价值观——这个过程被称为“对齐”（alignment）。他将在竞争对手初创公司Anthropic担任类似的职务，而Anthropic本身就是由前OpenAI研究人员于2021年创立的。Schulman在周一给同事的通知中表示：“这一选择源于我想深入关注AI对齐问题的愿望，同时开启职业生涯的新篇章，在与对我最感兴趣的话题深度参与的人一起，重新投入到实际技术工作的过程中。”

Ilya Sutskever：于 2024 年 5 月离开，创立安全超级智能公司SSI

Sutskever在与公司董事会一起投票罢免Altman六个月后，离开了他在OpenAI的首席科学家的职位。作为该领域最著名的研究人员之一，Sutskever几天后改变了立场，支持首席执行官的回归。然而，自从那次未遂的变动以来，他在公众视野中基本消失，并于今年五月离职创办了一家公司。

Andrej Karpathy：于 2024 年 2 月创立了 Eureka Labs

Karpathy 是一名研究科学家，在斯坦福大学得到“AI 教母”李飞飞的建议，他于 2017 年首次离开 OpenAI，加入特斯拉担任高级总监。他于 2023 年重返 OpenAI，一年后再次离开，创立了 Eureka Labs，该公司正在培养 AI 助教。

Durk Kingma：于 2018 年 6 月离开，前往Google Brain

Kingma曾致力于开发生成式AI模型的算法，他在2018年夏天离开OpenAI前往谷歌。他在谷歌Brain团队继续领导大语言模型和图像模型的研究，该团队去年与DeepMind合并。

Elon Musk：于2018年辞去董事会职务

Musk在为OpenAI提供了大量早期资金后，于2018年因与Altman在研究方向上的冲突而离开公司。这位亿万富翁去年创立了一家名为xAI的竞争公司，并声称他能够超越OpenAI的领先地位。

作为特斯拉、SpaceX和X的负责人，他还对Altman和OpenAI发起了多项诉讼，并在本周表示，他被诱导投资这家AI公司是因为其“虚假的人道主义使命”。

Pamela Vagata：于2016 年加入 STRIPE

Vagata 在该公司的发布公告中被列为 OpenAI 的创始成员，但在她的 LinkedIn 个人资料中没有提到这家初创公司。她于 2016 年加入 Stripe，担任这家金融科技公司 AI 团队的技术负责人，并于 2021 年创立了早期风险投资公司 Pebblebed。

Vicki Cheung：于2017年加入Lyft

在成为OpenAI的第一位工程师之前，Cheung曾在语言学习应用程序Duolingo工作，她于2017年离开公司，加入了网约车初创公司Lyft。2020 年，她与前 OpenAI 研究员 Josh Tobin 一起创立了机器学习初创公司 Gantry。

Trevor Blackwell：2017 年离开

布莱克威尔是 Y Combinator 的合伙人，Y Combinator 是 Altman 在创立 OpenAI 之前运营的旧金山创业加速器。他帮助创办了这家人工智能公司，并于 2017 年离开。作为一名机器人爱好者，他现在居住在英国格洛斯特郡。

现存人员：

Sam Altman

Altman 在 11 月的董事会政变中幸存下来后继续担任 OpenAI 的首席执行官，在此期间，董事们指责他没有对他们“始终坦诚”。在包括Microsoft在内的OpenAI员工和投资者发起的竞选活动后，他被恢复了职务。

其他高层人物的离职使这位39岁的年轻人成为公司迄今为止最杰出的人物，而董事会在被罢免失败后重组，进一步巩固了他的权力。

Wojciech Zaremba

波兰计算机科学家 Zaremba 仍留在 OpenAI 担任研究员。在他们反对阿尔特曼后，他呼吁董事会辞职，并敦促他的首席执行官和马斯克放弃他们“不必要的斗争”。“在争吵中，把你的创造力投入到建设你梦想的未来上，那就更好了。愿你们（两人）幸福并找到和平，”他在三月份的X帖子中写道，带着一颗爱心签字。

硅光芯片是一种基于硅晶圆开发出的光子集成芯片，它利用硅光材料和器件通过特殊工艺制造集成电路，具有集成度高、成本低、传输带宽高等特点。在尺寸、速率、功耗等方面具有独特优势。硅光芯片也被列入阿里巴巴达摩院2022年十大科技趋势之一，达摩院认为光电融合、硅光子和硅电子取长补短将驱动算力持续提升，未来3年，硅光芯片将支撑大型数据中心的高速信息传输；未来5-10年，以硅光芯片为基础的光计算将逐步取代电子芯片的部分计算场景。

据财联社主题库显示，相关上市公司中：

光迅科技成立了国迅量子芯公司，开展量子密钥通信、量子测量系统所需的集成光芯片、光器件相关业务。

罗博特科参股公司ficonTEC是全球光电子及半导体自动化封装和测试领域领先的设备制造商之一，其生产的设备主要用于光电子元器件的微组装及测试，包括硅光芯片、光模块、激光雷达、光学传感器、生物传感器的耦合、封装、测试等。

一、CoWoS产能“大缺”，Foveros有望替补？

CoWoS封装技术早已被视为尖端人工智能（AI）芯片生产的关键，随着AI需求爆发，台积电CoWoS产能紧缺。值得注意的是，近期，业界传出，由于台积电先进封装CoWoS产能始终供不应求，英伟达日前找上英特尔进行先进封装。供应链厂商指出，台积电CoWoS-S与英特尔Foveros封装技术相似，（后者）能快速提供封装产能。

从芯片供应商使用情况来看，英伟达的A100、A800、A30、H100、H800、GH200等AI芯片均依赖于台积电的CoWoS-S封装技术以及基于65nm硅中介层的工艺；同行AMD的MI300也导入了CoWoS技术；联发科与台积电合作，意在将CoWoS用于其ASIC芯片；博通公司ASIC也将采用CoWoS-L...越来越多的公司青睐于CoWoS，业界人士认为，台积电的CoWoS产能，是导致当前AI芯片出货量卡关的主要原因。

据TrendForce集邦咨询调查，以英伟达的B100而言，其芯片尺寸将较H100翻倍，会消耗更多的CoWoS用量，预估2025年主要供应商台积电的CoWoS生产量规模至年底总产能可达550k-600k，成长率逼近8成。

英伟达计划在2024年下半年推出B100及B200，供应CSPs（云端服务业者）客户，并另外规划降规版B200A给其他企业型客户，瞄准边缘AI（人工智能）应用。TrendForce集邦咨询最新调查表示，受CoWoS-L封装产能吃紧影响，NVIDIA会将B100及B200产能提供给需求较大的CSPs客户，并规划于2024年第三季后陆续供货。在CoWoS-L良率和量产尚待整备的情况下，NVIDIA同步规划降规版B200A给其他企业客户，并转为采用CoWoS-S封装技术。

针对产能扩充，台积电总裁魏哲家曾在第二季法说会表示，接下来CoWoS的需求几乎是双倍成长，公司正积极扩充产能当中，并希望到2025-2026年供需平衡。目前，台积电的CoWoS产能全都在台湾地区。另据路透社先前引用知情人士来源指出，台积电考虑在日本建立先进封装能力，其中一个选择是将CoWoS封装技术带到日本。

去年12月，台积电CoWoS月产能增加到1.4万片至1.5万片；预估到2024年第4季，台积电CoWoS月产能将大幅扩充到3.3万片至3.5万片；2025年底，再提高至每月44000片。

台积电CoWoS先进封装厂在台湾地区的据点主要分布在桃园龙潭（扩充CoWoS）、新竹竹科、苗栗竹南、苗栗铜锣、台中中科、嘉义嘉科台南南科（接收龙潭InFO产能调配）。其中，台积电在嘉义科学园区建设2座CoWoS先进封装厂，第一座P1厂已于5月动工，但挖到疑似遗址，目前已先暂停P1厂施工，并同步启动第二座CoWoS厂（P2厂）工程。

英特尔方面，今年1月，英特尔宣布3D Foveros先进封装技术已在美国新墨西哥州Fab 9开始大规模生产。

从英特尔先进封装布局情况来看，该公司除了在美国奥勒冈州有相关研发与产能之外，包括新墨西哥州及未来的马来西亚槟城新厂，3个据点的3D先进封装产能相加，将于2025年时增加四倍，不过未透露厂区的产能。

而英特尔在马来西亚，未来将有六座工厂。现有的4座分别为槟城和居林（Kulim）的两座封测厂，以及在居林负责生产测试设备的系统整合和制造服务厂（SIMS）和自制设备厂（KMDSDP）；尚在兴建中的，是分别位于槟城和居林的封测厂和组装测试厂。其中，位于槟城的封测厂未来将生产最先进的3D IC封装Foveros，预计会在2024或2025年启用。

二、两位主角：CoWoS VS Foveros

1、CoWoS特别之处何在？

CoWoS，英文全称为Chip-on-Wafer-on-Substrate，是一种2.5D、3D的封装技术，指将不同功能的模组做成小芯片(chiplet)，全部封在一块芯片内。因此在一块芯片内，包含逻辑芯片、存储器、射频芯片和微机电芯片，不过该技术只服务7nm以下制程。

CoWoS可以分为「CoW」和「WoS」来理解，「CoW」指“Chip-on-Wafer”，意味芯片堆叠；「WoS」指“Wafer-on-Substrate”，是将芯片堆叠在基板上。通俗来说，CoWoS是指，把芯片堆叠起来，封装于基板上，以此来减少芯片需要的空间，提高芯片性能，同时减少功耗和成本，适用于高性能计算HPC、AI人工智能、数据中心、5G、物联网、汽车电子等领域。

CoWoS处于半导体产业链的下游IC封装与测试的阶段中。目前市场使用的CoWoS技术分为三类，CoWoS-S、CoWoS-R、CoWoS-L。

图片来源：台积电

CoWoS-S使用单芯片硅内插件和硅通孔（TSV），以促进芯片和基板之间高速电信号的直接传输。这里需要注意的是，单片硅内插层蕴藏着良率问题。目前，Amkor、英特尔等主力技术尚为CoWoS-S，主攻英伟达H系列芯片。

CoWoS-R系列，采用InFO技术，在RDL中介层作用于芯片之间的互连，尤其是在HBM（高带宽内存）和SoC异构集成中。RDL中介层由聚合物和铜线组成，具有相对的机械灵活性。这种灵活性增强了C4接头的完整性，并使新封装可以扩大其尺寸，满足更复杂的功能需求。

图片来源：台积电

CoWoS-L则结合了CoWoS-S和InFO技术的优点，使用中介层与LSI（本地硅互连）芯片，进行芯片间互连，并使用RDL层进行电源和信号传输，从而提供最灵活的集成。该产品从1.5X光罩中介层尺寸开始，包含1xSoC+4xHBM立方体，进一步将封装扩展到更大的尺寸以集成更多芯片。

CoWoS-L技术缓解了CoWoS-S中因使用大型硅内插件，而产生的良品率问题。业界称，在某些实施方案中，该技术还可以使用绝缘体通孔（TIV） 来取代TSV，以最大限度地降低插入损耗。

图片来源：台积电

由于芯片微缩的同时，芯片成本也在不断增加，通过CoWoS技术的加持，将不同制程的芯片封装在一起，可以达到加速运算、成本可控化的效果。也因此业界认为，CoWoS技术的出现延伸了摩尔定律的寿命。不过该技术仍然面临芯片堆叠之后所产生的等热、良率提升等问题。

此外，这里提到的InFO技术是指，在堆叠过程中，利用半导体制程技术，少使用了中间的导线载板，大大降低了封装成本，尺寸上也可以做到更轻薄，有利于散热和降低芯片功耗。

2、Foveros：业界首创3D IC

Foveros是一个希腊语单词，意为“独特的，特殊的”。该技术是英特尔发明的一种高性能三维集成电路（3D IC）面对面堆叠封装技术，于2019年面世。

Foveros技术旨在将两个或多个芯片组装在一起，进行横向和纵向之间的互连，进一步降低凸点间距。但实际上，Foveros的逻辑芯片3D堆叠并不是一种芯片，而是逻辑晶圆3D堆叠技术，也就是把chiplet/die面对面叠起来。该技术通过巧妙的设计，可以通过将存储堆叠在活动组件之上来显著改善某些组件的延迟和带宽。产品可以分成更小的小芯片 (chiplet) 或块 (tile)，其中 I/O、SRAM和电源传输电路在基础芯片中制造，高性能逻辑小芯片或块堆叠在顶部。

图片来源：英特尔

Foveros在芯片内实现极低功耗和高密度的芯片间连接，最小化了分区的开销，能够为每个区块选择理性的芯片工艺，并保障了成本和性能提升，简化了SKU（库存量单元）的创建，更容易定制且更快速地上市。不同的技术版本包含Foveros Omni、Foveros Direct。

英特尔第一代Foveros是采用10nm工艺推出，功耗极低，为每比特0.15皮焦耳，带宽是同类2.5D Si中介层的2-3倍，功率可从3W扩展到1千瓦，当时凸点间距为50微米。

Foveros Omni允许芯片分离，灵活性强，可以在混合芯片节点上将多个顶芯片块和多个基块混合在一起，为芯片到芯片互连和模块化设计提供了性能3D堆栈技术。

Foveros Direct则是Foveros Omni的补充，是支持直接连接一个或多个小芯片至作用中底层芯片，以创造复杂系统模组。据英特尔指出，“直接”连接是透过将个别小芯片的铜线以热压缩方式与晶圆连接，或是直接让整个晶圆彼此堆叠连接。此连接技术可以是“面对面”或是“面对背”，并纳入来自不同晶圆代工的芯片或晶圆，提高产品架构弹性。而连接频宽由铜线间距(以及产生的密度) 决定。第一代Foveros Direct 3D会使用9um的间距连接铜线；第二代则会缩小到间距只有3um。该技术实现了10微米以下的碰撞间距，提高了3D堆栈的互连密度，为功能芯片分区开创了过去无法实现的新概念。

Foveros Direct 3D在堆叠芯片之间支援高频宽且低延迟的互连（图片来源：英特尔）

英特尔曾强调，随着整个半导体产业进入在单个封装中集成多个小芯片（Chiplets）的异构时代，英特尔的3D Foveros 和2.5D EMIB等先进封装技术将可以达成在单个封装中整合一兆个电晶体，以便在2030年之后继续持续推动摩尔定律的前进。

此外，值得一提的是，英特尔的EMIB 3.5D是在一个封装中嵌入多晶粒互连桥接和Foveros 技术，适合需要在一个封装中组合多个3D堆栈的应用。其Data Center GPU Max Series SoC，使用 EMIB 3.5D，打造出英特尔有史以来大批量生产的最复杂的异构芯片，该芯片拥有超过1000亿个晶体管、47个活动磁贴和5个工艺节点。

结 语

先进封装市场已然成为兵家必争之地。目前，日月光、安靠（Amkor）、长电科技、台积电、三星、英特尔6家大厂占据了整个先进封装市场近80％市场份额。而各家手中筹码各色各样，其中台积电手上掌握的先进封装技术除了上述的CoWoS-S、CoWoS-R、CoWoS-L，还包括InFO-OS、InFO-LSI、InFO-SOW、 InFO-SoIS、、SoIC、FOPLP等；英特尔包括EMIB、Foveros、Foveros Omni、Foveros Direct等；其他大厂，如三星拥有FOSiP、X-Cube、I-Cube、HBM、DDR/LPDDR DRAM、CIS等，长电科技已经覆盖SiP、WL-CSP、2.5D、3D等。

整体来讲，后摩尔时代下，人工智能（AI）和高性能计算需求快速增长，先进封装市场的景气度显著高于整体封装行业，市场盛况空前，引得各路豪杰汇聚一堂，竞争日渐热烈，先进封装市场的繁荣也将推动全球半导体产业向上发展。

据江苏芯梦介绍，其TSV先进封装研发中心为江苏芯梦半导体设备有限公司打造，中心以水平式电化学沉积工艺为核心，以自主研发为导向，构建先进封装产业全工艺流程测试平台。该研发中心总面积1232.8㎡，拥有千级和百级两种测试洁净环境。配备自研生产的Xtrim-ECD 电镀设备及全套涂胶、曝光、显影、蚀刻等先进封装主流程工艺设备，可实现先进封装中RDL、Bumping、TSV等电镀工艺的打样测试；同时还配备了Xtrim-FC 晶圆盒清洗、Xtrim-SC-CL清洗、Xtrim-SC-BR刷洗、Xtrim-SC-ET刻蚀、Xtrim-SC-BE背面腐蚀等设备，能够满足各产品新技术开发测试和客户打样需求。

资料显示，江苏芯梦半导体设备有限公司致力于提供集成电路制造、先进封装及衬底制造等领域高端湿法制程装备及工艺的综合解决方案，主要产品包括全自动晶圆级化学镀设备、全自动单片清洗设备、全自动FOUP清洗设备、高深宽比TSV微盲孔填充设备等。

01
日本九州地震，对半导体产业有何影响？

据悉，晶圆代工龙头厂商台积电、图像传感器大厂索尼、硅晶圆大厂胜高、功率元件大厂罗姆半导体等在九州均有设厂，而此次地震，上述厂商所在地的工厂也有震感。因此，7.1级地震的发生也让外界担忧是否会对芯片生产造成影响。

不过，从各大厂商目前的情况来看，此次强震似乎未对半导体厂商造成严重影响。

当前，日本主要相关半导体工厂都在九州中部（熊本）和以北（福冈、大分等）的地区，北部震度目前都在2-3级，少部分中部震度约4级。

对于此次地震，全球市场研究机构TrendForce集邦咨询调查指出，尽管硅晶圆厂胜高的生产重镇在九州，但其工厂都在北部地区，目前无重大影响，而中部地区台积电、索尼以及TEL的工厂所在地，其震度约在3级，短暂检查后目前也都恢复正常运作。

此外，各大厂商也在地震发生后进行了回应。其中，台积电熊本厂位于熊本县菊阳町，对于九州强震，台积电回应称，观测到的地震震度为三级，熊本厂区震度未达疏散标准，不预期对营运造成影响。

罗姆在强震后暂停了宫崎工厂的运营以进行检查，尚未出现重大损坏，该公司一名代表表示，“一旦确认安全，我们将立即恢复运营”。硅晶圆厂胜高的工厂都在九州北部，该地区震度为2级左右，胜高回覆没有影响；而另一家半导体制造商三菱电机也回应称不受地震影响。

02
占比高达56.3%，“硅岛”半导体产业强劲

众所周知，日本是全球半导体产业重镇，拥有三菱电机、富士电机、东芝、瑞萨、罗姆、索尼、铠侠、Rapidus、信越化学、胜高等众多半导体知名厂商，同时还吸引了台积电、美光、三星、微软等企业投资设厂。

而九州岛是日本乃至全球半导体及相关产业的重要生产基地，有“硅岛”之称，包括福冈、大分、宫崎、佐贺、长崎、熊本以及鹿儿岛等7个县。

凭借日本半导体上游关键材料、气体与设备领域的供应优势，加上该地区本身拥有半导体产业最关键的水资源（地下水蕴含量为日本之最），也因此九州岛成为了各大厂商选址建厂的重要选择。据悉，台积电在熊本设厂后，已有56家公司宣布在熊本扩产或设有新据点。

图片来源：TrendForce集邦咨询

另外，澎湃新闻网此前报道，九州岛上的半导体设备制造及设备零部件制造商已达200多家，包括在设备、材料等领域均排名靠前的知名厂商。如半导体设备制造企业东电电子，硅晶圆厂商信越化学、日本胜高，半导体用光致抗蚀剂企业东京应化工业、半导体封装材料厂商日立化成工业，以及综合性半导体材料生产企业旭化成、住友化学、昭和电工、以及半导体超纯水设备生产企业东丽等。

TrendForce集邦咨询认为，日本未来将可能形成三大半导体基地，分别位在九州、东北地区与北海道，其中以九州地区最为积极。据悉，九州地区半导体产值占日本总产值比重逾五成，2023年11月的数据显示，该地区的半导体产值占日本全国比重高达56.3%。

不过，今年全球车用MCU市场价格同比预计下降约8%~15%，并且这一降价趋势将持续到2025年中左右。

尽管由于目前终端市场增量放缓的缘故，MCU规模增速相比于2021-2022年电动车市场快速上量时期下滑明显，但未来预计在汽车智能化、电动化、网联化的趋势带动下，高性能汽车MCU的占比将持续提升，这将带动整个汽车MCU市场营收规模持续增长。

另外，根据预测，2024年全球汽车存储芯片市场规模预计将达到70亿美元，同比增长18.3%。在ADAS功能及车载娱乐系统的快速渗透下，大容量DRAM和NAND的贡献尤为明显，预计二者分别占汽车存储芯片市场营收规模的55%和40%。

全球汽车图像传感器(CIS)的市场规模将在2025年左右迎来一波爆发，预计将同比增长17.6%达到24亿美金的规模。

图源 Pexels

通过自动化生产，Rapidus 预计能够将芯片交付时间缩短至竞争对手的三分之一。该公司工厂的外观结构计划于今年 10 月完工，EUV 光刻设备将于 12 月进场。

全自动化工厂有望帮助 Rapidus 在竞争激烈的半导体制造领域取得优势。虽然芯片制造的前端工艺，包括 EUV 光刻，已经在大多数生产设施中实现了高度自动化，但后端工艺如互连、封装和测试仍高度依赖人工。Rapidus 计划全流程自动化，以提高效率。该公司总裁 Atsuyoshi Koike 表示，这将带来比其他公司同类 2 纳米产品更高的性能和更快的交付速度。

对于 Rapidus 来说，加快 AI 芯片生产至关重要，因为该公司落后于台积电和三星时间表两年，这两家巨头计划于 2025 年开始量产。尤其是在今年 AI 加速器市场预计增长 250% 的背景下，时间显得尤为重要。

如果 Rapidus 能够在不牺牲价格和质量的前提下大幅缩短交付时间，有望在市场上占据重要地位，更快的交付速度将为数据中心和其他 AI 公司带来更大的规划和部署灵活性。

尽管前景乐观，Rapidus 在全面运营前仍面临一些挑战。该公司表示，2025 年开始原型制造需要 2 万亿日元（IT之家备注：当前约 977.86 亿元人民币）的资金，大规模量产则至少需要 3 万亿日元（当前约 1466.79 亿元人民币）。虽然日本政府已承诺提供 9200 亿日元，但由于 Rapidus 缺乏业绩记录，私营企业仍不愿填补资金缺口。Atsuyoshi Koike 承认，目前公司难以获得私人融资，但正在积极推动包括政府贷款担保在内的融资便利化措施。

Source:Getty Images Plus/ structuresxx

大陆集团日前与全球热解技术领导者Pyrum Innovations签订了一项长期采购协议，为其供应由报废轮胎制成的高质量回收炭黑（rCB）。此举标志着大陆集团在推动可持续材料在乘用车轮胎的应用方面迈出了重要一步。这也符合该公司到2030年将产品中可再生与回收材料占比提升至40%以上的目标相一致。大陆集团与Pyrum的此次合作建立在双方2022年签署的一项合作协议之上，旨在通过热解技术优化回收过程。

大陆轮胎可持续发展轮胎部门负责人Jorge Almeida表示：“回收原材料在轮胎生产过程中正变得越来越重要。为了进一步提高我们产品的可循环性，我们需要转变思维方式。我们需要将‘生命周期结束’轮胎的概念转变为‘使用周期结束’轮胎的概念。这意味着轮胎预期使用周期的结束将成为其回收再利用的开始。我们与Pyrum紧密合作，共同研发出高效的工艺以尽可能多地回收使用周期结束轮胎的组件和材料，并重新投入生产。”

炭黑是轮胎生产中的一个重要原材料。在橡胶化合物中使用炭黑可以提高轮胎的稳定性、强度和耐久性。在轮胎制造中使用回收炭黑有助于减少对化石原材料的依赖并降低二氧化碳的排放。

与Pyrum Innovations的合作关系不仅有助支持大陆集团的可持续发展战略，还将解决轮胎回收领域中的诸多技术挑战，确保回收过程不损害产品的安全和质量。

Pyrum首席执行官Pascal Klein表示：“为确保大陆集团未来也能在乘用车轮胎系列的生产中采用我们的回收炭黑，我们作为开发合作伙伴将不断推进其进一步发展。目前，我们已经成功确保大陆集团位于德国黑森州科尔巴赫的轮胎工厂所生产的新型叉车轮胎中均有使用我们的可持续炭黑材料。”

Source:Getty Images Plus/ Natee Meepian

U-blox在7月30日发布的一篇新闻稿中宣布，将深化与英伟达Jetson和英伟达Drive Hyperion平台的合作，这一合作标志着其在汽车领域扩大高精度定位产品战略中迈出了坚实的一步。

通过加入英伟达Jetson合作伙伴生态系统，U-blox旨在利用现代人工智能的力量，赋能不同工业市场的自动驾驶机器和边缘人工智能应用的开发。该公司的高精度定位解决方案包括多星座、多频段GNSS RTK接收器和可靠的GNSS修正，可实时提供厘米级精准定位，使开发人员能够轻松打造出人工智能赋能的自主移动机器人、无人机、精密农业设备等。

在自动驾驶领域，U-blox已被英伟达认定为Drive AGX Orin开发套件IMU GNSS传感器及配件生态系统中的参考设备。此次合作包括引入U-blox ZED-F9K高精度航位推算GNSS模块，该模块集成了IMU传感器并支持U-blox PointPerfect GNSS修正服务。这一战略合作关系将使U-blox成为自动驾驶应用开发社区中的关键参与者，将其在GNSS RTK解决方案方面的深厚专业积累与英伟达的先进平台相结合。

U-blox首席执行官Stephan Zizala强调了与英伟达合作的重要性，他指出这一合作将有助于推动基于公司高精度定位解决方案的自动驾驶汽车和移动机器人的研发。Zizala表示，U-blox致力于推动创新，提供精确、可靠、易于使用且深受客户青睐的导航解决方案，这也突显了公司在各行业推进自动化技术能力的决心。

该机构预估 2031 年 LTPO 在智能手机 OLED 显示屏出货量中市场份额预计将达到 52.0%，超过 LTPS（低温多晶硅）OLED。

IT之家援引该机构预估，2024 年智能手机 OLED 屏幕出货量将超过 8 亿片，同比增长 28.8%，并预估到 2031 年将超过 10 亿片。LTPS OLED 出货量的复合年增长率（CAGR）预计约为-1.0%，而 LTPO OLED 出货量的复合年增长率预计约为 8.0%。

在 2020 年之前，几乎所有用于智能手机的 OLED 显示屏都采用了 LTPS 驱动电路。

在三星电子首次将 LTPO 驱动电路应用于 Galaxy Note 20 Ultra（2020 年）的 OLED 显示屏后，LTPO OLED 已被苹果 iPhone 13 Pro / Pro Max（2021 年）、谷歌 Pixel 7 Pro（2022 年）、摩托罗拉 Razr（2023 年）和华为 Mate X5（2024 年）等多款旗舰智能手机所采用。

此外，LTPO OLED 的应用正从智能手机扩展到智能手表和平板电脑，促使面板制造商针对不同 OLED 产品的特性开发各种类型的 LTPO 驱动电路。

主要特点

●   村田首款实现了1608M尺寸且静电容量可达100µF的多层陶瓷电容器

●   在高达105℃的高温环境下也能使用，因此，该电容可以放置在IC附近

●   可用于包括AI和数据中心等的高性能IT设备在内的民生设备

株式会社村田制作所（以下简称“村田”）已开发出了村田首款^※1、1608M尺寸（1.6×0.8mm）、静电容量高达100µF的多层陶瓷电容器（以下简称“本产品”）。额定电压为2.5Vdc、工作温度可达105°C、温度特性为X6S^※2的“GRM188C80E107M”和工作温度可达85°C、温度特性为X5R^※3的“GRM188R60E107M”已经开始量产。此外，额定电压为4Vdc、工作温度可达85°C的产品^※4计划于2025年开始量产。

注释

※1   本公司调查结果。截至2024年8月8日。

※2   工作温度范围为-55～105℃，静电容量变化率为±22％

※3   工作温度范围为-55～85℃，静电容量变化率为±15％

※4   本产品尚处于开发阶段，因此产品规格和外观可能会变更，恕不另行通知。

近年来，AI服务器、数据中心等高性能IT设备迅速普及。由于这些设备配备了许多元件，需要在空间有限的电路板内有效地放置元件,因此，在要求电容器实现小型化和大容量化的同时，对高可靠性需求(即使在电路板和IC产生的热量造成的高温环境下也能使用)也在不断提升。

因此，村田通过特有的陶瓷元件及确立内部电极薄层化技术，开发出了村田首款、1608M尺寸、静电容量可达100μF的本产品。与相同容量的100μF村田以往产品（2012M尺寸）相比，本产品实现了安装面积缩小约50%的小型化，与同为1608M尺寸的村田以往产品（47μF）相比，本产品实现了容量约2.1倍的大容量化。此外，它在高达105°C的高温环境下也能使用，使得电容器可以放置在IC附近，有助于提高设备性能。

今后，村田将继续推进多层陶瓷电容器的小型化和增加静电容量、高温保证应对等，并努力扩大产品阵容以满足市场需求，为电子设备的小型化、高性能化、多功能化做贡献。此外，村田还将通过电子元件的小型化，减少零部件和材料的使用数量，通过提高单位生产效率来减少村田工厂的用电量等，为减少环境负荷做贡献。

主要特点

●   村田首次实现了1608M尺寸且静电容量可达100µF

●   在高达105°C的高温环境下也能使用，因此，电容可以放置在IC附近

●   可用于包括AI和数据中心等的高性能IT设备在内的民生设备

主要规格

在庆祝 DLP Cinema^®技术面世 25 周年之际，德州仪器的DLP产品创新者齐聚一堂，品味往昔，憧憬未来，续写辉煌篇章。

1999 年 5 月 16 日，“星球大战 1：幽灵的威胁”首映象征着电影业从胶片时代迈入数字影院时代的转折点，这是第一部通过采用 DLP Cinema^®技术的数字放映机进行公开放映的电影。

DLP 技术使用数字微镜器件 (DMD)，这种器件是由数百万个微镜组成的阵列，通过光源进行输出投影。

DLP Cinema 技术从低分辨率原型发展至今，不仅改变了电影体验，而且改变了无数应用的交互方式。

DLP®技术驱动电影革新

在数字显示技术诞生之前，电影制作者使用的是赛璐珞胶片。胶片易碎，复制成本高昂，很难完好无损地运送到电影院。“以往，电影首映之日，只能在数千家影院上映。”德州仪器前 DLP® 正投投影和 DLP Cinema 业务经理 Dave Duncan 表示。

即使胶片能完好无损地被送达纽约或洛杉矶这样的大城市，但由于胶片的易损特性，反复使用和运输会导致胶片出现瑕疵和缺陷，因此在较小的城镇和影院，影片状态远不及原版。 “当我们在我的家乡印第安纳州西拉斐特观看影片时，却发现画面斑驳，色泽暗淡。”Dave 说道。

20 世纪 90 年代，Dave 和他的团队前往好莱坞，运用电影行业的专业知识来完善原型。他们会见了制片人、导演、摄影师、发行高管以及电影技术专家。历经数月，DLP 产品团队整合了他们的反馈意见，不断完善这项技术。Dave 表示，当技术人员无法再区分胶片图像与数字图像的差异时，团队便意识到“他们已经彻底革新了电影”，并为观众打造了始终如一的卓越观影体验。

电影领航，众业同辉

尽管电影行业在过去 25 年里发生了翻天覆地的变化，但 DLP 技术改变人们体验和使用这项技术的方式始终如一。

“基于 DLP 技术的显示屏因鲜艳的色彩、高对比度和清晰的图像而引人注目。一直以来，DLP 技术始终致力于提供身临其境的神奇体验。”德州仪器 DLP 产品副总裁兼总经理 Jeff Marsh 表示。在汽车、教育和游戏等多个行业和领域，DLP 技术均能帮助提升用户的视觉体验。

在汽车领域，DLP 技术可以增强车辆与行人以及车辆与车辆之间的通信，有助于提供更加安全的驾驶体验。光导前照灯帮助驾驶员检测行人并适应路况，根据需要关闭前照灯或提高/降低灯光亮度。

在课堂上，交互式白板等技术仅允许一两个学生进行内容交互，而 DLP 投影仪可以使整面墙变成交互式显示屏，为更多的学生和教师创造更具吸引力和包容性的体验。

DLP 技术甚至正在改变我们与视频游戏交互的方式。新型显示产品现在可以实现比以往任何时候更低的延迟，使得投影仪能够与最快的游戏显示器相媲美。

“我们不仅精于打造令人赞叹的显示产品，同时提供一系列与显示截然不同的光控产品。”Jeff 强调道，特别是 DLP 技术在诸如印刷电路板 (PCB) 制造及工业 3D 打印等前沿领域的应用。以 PCB 制造为例，DLP 光控技术正引领一场技术革新，从传统掩膜光刻技术向更高效、更灵活的直接激光成像技术迈进。在过往的掩膜光刻流程中，一旦设计有所变动，整套掩膜便需全盘替换，加之掩膜的自然老化以及随之而来的清洁、检验等额外成本，无疑增加了制造成本的负担。而 DLP 技术凭借其卓越的实时可编程性和高分辨率优势，使直接激光成像技术能够显著降低总制造成本，同时提升成品器件的产出率。这一技术还能缩小布线（即传输电流的导电路径）之间的线距，从而提供采用先进封装的机会，最终缩短半导体芯片之间的距离。

对于工业 3D 打印，DLP 技术可以投射多种光波长来熔化或硬化介质，实现高精度曝光、快速更新和可靠运行。在制造中使用 DLP 产品可以缩短设计周期，有助于更快地调整原型，并最终打印出生产器件。

前瞻未来，无限可能

如今，90% 的影院都采用 DLP 技术来保证图像质量。秉承在数字投影和电影领域所取的探索精神，DLP 团队持续不断地寻求突破与创新。现在的 DLP 技术方案比以往任何时候都更小巧、更经济实惠。

“10 年前，增强现实眼镜、游戏显示器和汽车内部投影显示屏尚未进入大众视野。随着技术的不断精进，我们已然开启了通往新领域的大门。”Jeff 说道。

当 DLP 团队回顾在电影领域的光辉历史与卓越成就的同时，他们亦不忘展望未来，以期再创辉煌。“投影显示是我们的核心基石，”Jeff 说，“依托这一技术，我们得以探索更多新的应用领域。而这只是我们辉煌未来的开端。”