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  • 做项目时核心板怎么选,米尔全志T113、T507、T527核心板

         我们在做项目时,选择核心板通常会从项目需求、功能拓展、兼容性等多方面进行考虑。然而,随着这几年“贸易战”的升级,选择国产处理器也是需要重点考虑的一个问题(我了解到的,目前国内很多公司只选国产处理器了,不知道你们公司是不是也这么要求?)。国产CPU厂商有很多,做嵌入式Linux应用开发用到的具有性价比的国产处理器,还得是全志处理器。   全志处理器 说起全志的处理器,做嵌入式开发的朋友应该都不陌生,其处理器凭借性价比占领了很大一部分市场,发展成为了今天国内知名的处理器厂商 全志科技成立于2007年,起初以研发高清视频、模拟芯片和网络应用方向的处理器,随后研发出了多款通用处理器,因此迅速壮大,目前全志有多个系列的处理器: 除了性价比之外,全志的处理器也是包含市面上嵌入式处理器的众多优点,比如:高性能、工业级、外设资源和接口丰富、具有高效的音视频处理能力(编解码)等。 全志处理器在芯片设计层、基础软件层都能应对千变万化的嵌入式应用,所以,米尔电子基于全志处理器做了很多工业级的核心板及开发板。 米尔基于全志处理器核心板 目前,米尔基于全志处理器做了多款核心板,比如T113、 T507、 T527等都有核心板及开发板。   1、配置多、选择多   其实,前面都给大家推荐过多款米尔基于全志CPU做的核心板,我感觉还是不错,他们家的特点就是:核心板及开发板系列全、配置(型号)多。   说的直接一点:用户的选择多! 比如T113系列,目前包含T113-i和T113-S等不同类型处理器,根据不同用户需求有128MB、256MB、4GB、8GB等多个型号:   T113是一款具有性价比的处理器,前面也给大家分享了T113入门开发指南。 ,时长00:14 除了全志的板卡,米尔电子还包含了其他厂商(如:ST、TI、NXP、赛灵思、芯驰、瑞萨等)核心板及开发板     同时,还提供工控机、单板机等成品。 2、强大视频编解码处理能力     全志最初定位就是以高清视频为发展方向,目前米尔基于全志T507、T527核心板就具备强大的视频处理能力,支持4K高清视频解码,支持HDMI、RGB以及CVBS多种显示输出接口。 全志T507是一款车规级处理器,米尔电子推出的MYC-YT507H核心板及开发板同样具有强大的视频编解码能力:   目前米尔推出了基于全志T527处理器的MYC-LT527核心板及开发板   还推出了基于全志T527处理器的商显板:MYD-LT527   为了方便用户快速开发应用,米尔还推出了基于全志T527的工控板:MYD-LT527-GK     以及微型工控机:MYD-LT527-GK-B     3、丰富的开发文档     为了方便用户快速开发应用(二次开发),米尔各种板卡都提供了其丰富的开发文档、各种软件资源及开发指南。   4、工业级全志T系列处理器 米尔核心板自带防尘屏蔽罩、具备防信号干扰等特点。   米尔电子覆盖了全志T系列处理器,型号众多,想怎么选就怎么选:   5、打折活动 米尔基于全志T527、T113、T113i等开发板现在活动打7折   T113-S开发板抢购链接:https://detail.tmall.com/item.htm?id=716984037547 T113-i开发板抢购链接:https://detail.tmall.com/item.htm?id=742437708720 T527开发板抢购链接:https://detail.tmall.com/item.htm?id=758523182967 更多关于米尔基于全志T系列处理器的核心板、开发板选型内容,大家可以点击【阅读原文】或参看官方介绍: https://www.myir.cn/lists/98.html?manufacturer=5 

    T113核心板

    米尔 . 11小时前 285

  • 2023年汽车图像传感器市场实现两位数增长

    需求助力增长    根据TechInsights传感器半导体频道最新发布的报告,由于图像传感器在高级驾驶辅助系统(ADAS)和查看应用中的采用率不断提高,汽车图像传感器市场呈现增长势头,2023年总收入超过20亿美元。市场对具有更高分辨率的图像传感器产品需求强劲,以满足ADAS系统中的摄像头功能。由于图像传感器的采用范围扩大,以满足L1和L2级ADAS功能的需求,甚至满足L3级ADAS需求,产品组合的转变导致平均售价(ASP)增长。    onsemi领跑市场    从竞争格局来看,2023年,onsemi以超过40%的市场份额领跑市场。该供应商在tier-1市场中继续占据主导地位,并拥有针对ADAS应用的优质图像传感器的强大产品组合。2023年,豪威以超过25%的市场份额位居第二,并且凭借具有竞争力的图像传感器产品,将其销售量扩展至倒车摄像头以外的应用领域。2023年,索尼半导体位居第三,紧随其后的是三星和其他供应商。   

    安森美

    TechInsights . 13小时前 245

  • 动态电压调节(DVS)有什么用?

    稳压器一般用于生成恒定的输出电压。利用控制环路,可通过未经调节的输入电压生成稳定、精准的输出电压。动态电压调节(DVS)有什么作用?   动态电压调节意味着可以在运行期间调节电源的输出电压。进行此类调节有多种原因。   在轻载运行条件下,提高PFC级的转换效率   用于功率补偿的功率因数校正(PFC)级,可将电网电压的交流电压提升至直流中间电路电压。在240 V交流系统中,这种中间电路电压一般为380 V,如图1所示。ADP1047  PFC控制器可以使用DVS,在不影响设定的380 V电压的情况下独立降低输出电压负载,例如,降低至360 V。在采用部分负载运行期间,此举可以提高电源的转换效率。 图1. 带下游ADP1046直流-直流转换器的ADP1047 PFC级。    微控制器在各种工作状态下高效运行 另一个DVS使用示例如图2所示。在此示例中,ADP2147 降压型开关稳压器为数字信号处理器(DSP)供电。   在许多应用中,都可以使用微控制器、DSP或FPGA来提高系统效率,方法是:在处理器处于待机模式时降低内核电压。在VDD_INT电压(内核电压)降低(例如,在DSP在低负载状态下运行时,从1.2 V降低至1.0 V)时,多种DSP,包括ADI提供的ADSP-BF527 都可以更高效地运行。   处理器的功耗在很大程度上与其时钟频率和工作电压的平方成比例。将ADSP-BF527的电源电压降低25%,动态功耗会降低超过40%。ADI的许多DSP都具有类似特性。 图2. 具有DVS功能的ADP2147开关稳压器可实现ADSP-BF527的高效运行。   改善负载瞬态后的恢复速度   如之前的两个示例所示,使用DVS的常见原因是提高效率或降低损耗。但是,也存在其他一些有趣的应用。许多系统都要求采用经过精准调节的电源电压。对于图3所示的电压范围,可以使用1.2 V内核电压。该电压可以为1.2 V ± 10%。在这个示例中,在静态负载下和负载动态变化时都要保持电压不变。如果将反馈控制设置在允许范围的中间,一半范围适用于静态误差源,也适用于负载瞬态之后的动态电压变化。有一个小技巧,即在低负载时稍微提高输出电压,在高负载时稍微降低输出电压。   在高负载情况下,有时会采用更低负载,此时一般出现小幅度电压过冲。可以通过稍微降低高负载的设定点电压,将这种电压过冲保持在允许范围内,如图3所示。左侧为高负载,右侧为低负载。 图3. 基于负载电流动态调节电源电压。 相反的情况自然也适用。当负载较低时,它在某个时间点会上升。可能动态出现电压过冲。在低负载下,电压稍微升高,因此仍保持在允许范围内。对于这种特性,通常称之为电压自动定位。   除了上述应用外,还有许多其他应用的动态变化电压也是有利的。例如控制直流电机、操作执行器,或驱动Peltier元件进行温度调节。动态电压调节是指动态调节生成的电压,对于许多应用,这种调节非常有帮助,甚至是必要的。特别是在数字控制电源中,DVS很常见,也很容易实现。

    ADI

    亚德诺半导体 . 13小时前 300

  • 圣邦微:具有模拟电流检测功能的双通道车规级高压侧驱动器 SGM42203Q

    SGM42203Q 是一款汽车 Q1 级,操作电压 4.5V 到 36V,60V (ABS),80mΩ 电流可设双通道高边驱动器。   芯片过流门限值可通过 CL 引脚编程:2.5A、5A、10A、15A 和 22A;支持高达 260mJ 感性负载钳位能量;当 VCC 出现低能量尖峰,内部 VCC 电压钳位会保护器件;器件集成精确的比例电流检测功能,用于通过电流检测引脚的输出来检测负载电流,当发生过载电流、过热或 VCC 短路,电流检测引脚将报告这些故障,电流限制可在过载情况下保护设备;内置输出电流限制屏蔽时间(可通过 DLY 引脚设置)允许电流限制在预设(可调)时间延迟后折回预设(可选)下限电平,以根据应用需求更稳健地保护负载;支持 TSSOP-16A (Exposed Pad) 带扩大的散热片封装。芯片适用于汽车应用中的驱动电阻、电感负载和电容负载。 表 1 SGM42203Q 具有以下保护功能 表 2 SGM42202Q/3Q 主要优势 图 1 SGM42203Q 应用电路图 做到实现上述开关驱动、功能保护和故障诊断功能,我们还帮客户做了如下板级应用测试: 汽车 EMI/EMC ISO7637-2 测试; BCI 大电流注入干扰的评估测试; AEC-Q100-012 重复短路次数和 SOA 寿命测试。  表 3 高边驱动等效短路测试条件

    车规级

    圣邦微电子 . 13小时前 340

  • ​英飞凌600 V CoolMOS™ 8 新一代硅基MOSFET技术助力电力电子行业变革

    在日新月异的电力电子行业,对更高效、更强大、更紧凑元器件的需求持续存在。对于新一代硅基MOSFET,英飞凌进行了巨大的研发投入,以重新定义系统集成标准,使其在广泛的电力电子应用中能够实现更高功率密度和效率。   在英飞凌,CoolMOS™ 8的推出意味着这些投入已经取得了成效。它是一项先进的MOSFET技术,集成快速体二极管,能够让设计人员和工程师前所未有地获益。该技术是对英飞凌现有宽禁带半导体技术的有力补充,将对数据中心、可再生能源和消费电子等行业产生深远影响。 在了解关键特性和益处之前,我们先来看看CoolMOS™ 8的起源。CoolMOS™ 8是英飞凌新一代硅基MOSFET技术,旨在取代现有的高/低功率开关电源(SMPS)的CoolMOS™ 7产品系列。它是CoolGaN™和CoolSiC™宽禁带半导体技术的有力补充。该产品组合将使设计人员能够满足不同类型的电力电子应用需求。CoolMOS™ 8主要面向消费和工业终端市场;这意味着,该系列并未包含适用于汽车应用的器件。汽车应用的设计人员可以继续使用现有的车规级CoolMOS™ 7器件。   CoolMOS™ 8的创新之处在于,该系列所有器件中都集成了快速体二极管,使得设计人员能将该系列产品用于目标应用中的所有主要拓扑。600 V CoolMOS™ 8产品系列具有完善的产品组合,英飞凌最先将供应直插封装、表面贴装和顶部冷却(TSC)器件。CoolMOS™ 8 MOSFET还比同类竞品具有更高的电流处理能力,且拥有最小的导通电阻(RDS(on))与面积乘积。    但这对设计人员和工程师意味着什么呢?CoolMOS™ 8在最终面向消费和工业市场推出后,将大大简化英飞凌客户的产品选型;因为相比已有的CoolMOS™ 7产品系列,它的产品数量减少了50%以上。在CoolMOS™ 7产品系列下,拥有快速体二极管的器件通过在产品名称中包含“FD”来进行区分。CoolMOS™ 8系列下的所有产品都拥有快速体二极管(无论导通电阻(RDS(on))值为何),这意味着它无需再遵循之前的命名规则。 当前供应的600 V CoolMOS™ 8产品组合(2024年)   CoolMOS™ 8 的关键特性   上面我们回顾了一些产品开发背景和原理,现在我们来看看CoolMOS™ 8的一些关键特性。这包括用于谐振拓扑的最佳快速体二极管性能,先进芯片焊接技术,以及创新的顶部冷却(TSC)封装技术。    相比CoolMOS™ 7系列同类器件,CoolMOS™ 8技术的关断损耗(Eoss)降低10%,输出电容(Coss)降低50%。CoolMOS™ 8器件相比CoolMOS™ 7还将热阻降低至少14%,大大改进了热性能。能够实现这一改进,是因为使用了英飞凌专有的互连技术(.XT),该技术提高了将硅芯片连接至引线框架时的热导率。这些性能优势使得CoolMOS™ 8比CoolMOS™ 7 具有更高效率。 (3.3 kW)LLC级与(2.5 kW)PFC级之间的相对效率比较 CoolMOS™ 8 MOSFET采用的创新ThinTOLL 8 × 8封装,相比ThinPAK 8 × 8封装具有更优的性能,有助于保持引脚兼容性。ThinTOLL 8 × 8封装占板面积小,有助于实现高功率密度;且充分利用了英飞凌先进的互连技术,提高了热性能。ThinTOLL封装尽管尺寸小巧,但在电路板温度循环试验中的故障率与采用TOLL封装的器件非常接近,且二者具有几乎相同的性能因数。 新ThinTOLL 8 × 8封装与ThinPAK 8 × 8封装的尺寸比较 封装的升级不仅有助于实现大批量组装和改进电路板设计,还通过帮助实现高引脚数器件的全自动处理,使得在成本高昂的组装工厂进行光学焊接检测更容易。凭借在最近七年里累计交付的超过67亿颗器件中,仅有过5次现场故障,CoolMOS™ 8无疑巩固了英飞凌在可靠性方面的卓越声誉。    对系统集成的益处   CoolMOS™ 8对系统集成的益处,可通过英飞凌利用该系列器件进行的参考设计来证明。例如,一台3.3 kW高频率和超紧凑整流器可达到97.5%的效率,以及95 W/in3的功率密度,尺寸为1U时也是如此。能达到如此高的工作效率和功率密度,是因为在设计中联合使用了CoolMOS™ 8、CoolSiC™及CoolGaN™ 技术;它采用了创新的集成式平面磁性结构,并对图腾柱功率因数校正(PFC)级和半桥GaN LLC DC/DC功率变换级进行完全数字化控制。 单独提供的2.7 kW配套评估板展示了利用无桥图腾柱PFC和LLC DC/DC功率变换级构建的高效率(>96%)电源装置(PSU)。这一高功率密度的设计联合使用了650 V CoolSiC™和600 V CoolMOS™ 8开关技术。该PSU可利用XMC1404控制器(控制PFC级)和XMC4200控制器(控制LLC级)进行数字化控制,使得可以控制和调整PFC开关频率,以进一步减小电感器尺寸,和/或降低功耗。试验表明,该PSU在高负载条件下的效率提高了0.1%,使其相比利用CoolMOS™ 7 MOSFET构建的类似设计,拥有更低功耗和更好的散热性能。 当前供应的评估板(2.7-kW PSU和3.3-kW HD/HF SMPS)     主要应用   CoolMOS™ 8器件是工业和消费市场中不同SMPS应用的理想选择。但它们仍然尤其适用于数据中心和可再生能源等重要终端市场。在数据中心应用领域,CoolMOS™ 8通过实现利用硅器件可能达到的、尽可能最高的系统级功率密度,来帮助设计人员达成能源效率和总拥有成本目标。在可再生能源应用领域,采用顶部冷却(TSC)封装的CoolMOS™ 8器件,可帮助减小系统尺寸和降低解决方案成本。 面向目标应用的DDPAK和QDPAK封装产品    由于600 V CoolMOS™ 8还拥有极低的导通电阻(RDS(on))值(7 mΩ),因此在日益壮大的固态继电器应用(S4)市场,它适合作为替代CoolSiC™ 的、更具性价比的技术。相比机械继电器,固态继电器拥有更快开关速度,不产生触点拱起或弹跳,因而能够延长系统寿命。它们还具有良好的抗冲击、抗振动能力,以及低噪声。    另外,通过将CoolMOS™ 8与CoolSiC™ 器件结合使用,设计人员还可优化系统级性价比。对于2型壁挂式充电盒、轻型电动交通工具、无线充电器、电动叉车、电动自行车和专业工具充电,CoolMOS™ 8还可帮助实现更具成本竞争力的设计。在更宽泛的消费类应用领域,CoolMOS™ 8可让终端产品更容易满足静电放电要求,并助力实现更灵活的系统设计。与此同时,顶部冷却(TSC)封装还有助于进一步降低组装成本,并提高功率密度。   与先进MOSFET设计有关的下一步计划   我们不久就会推出用于驱动CoolMOS™ 8 MOSFET的新一代栅极驱动器,使其能够在开关应用中实现最优的RDS(on)性能。这些EiceDRIVER™栅极驱动器将具有单极驱动能力,以及封装共模瞬变抗扰度(@600 V),能够帮助简化系统认证与合规。由于厚度减小,CoolMOS™ 8器件非常适合使用QDPAK TSC封装,甚至可被置于散热片的下面。英飞凌还计划在未来几年内推出采用多种不同封装的CoolMOS™ 8 MOSFET。    600 V CoolMOS™ 8新一代硅基MOSFET技术的推出,推动电力电子领域取得了一次重大进展。集成快速体二极管、先进芯片焊接技术以及创新封装技术等重要配置,凸显出英飞凌致力于提供先进解决方案以满足设计人员和工程师的更高需求的坚定决心。通过极低的现场故障率可以证明,这项技术还具有良好的热性能及可靠性。    随着CoolMOS™ 8器件逐渐出现在不同的SMPS应用中,尤其是数据中心和可再生能源等应用领域,它们将帮助实现更节能、更紧凑和更具性价比的设计。未来,通过充分发挥CoolMOS™ 8 MOSFET与即将推出的新一代栅极驱动器之间的协同作用,英飞凌将采取一体化方法来推进MOSFET的设计和应用。这一旅程将帮助巩固英飞凌的半导体技术领先地位,并为未来的发展奠定坚实基础。

    英飞凌

    英飞凌官微 . 13小时前 320

  • Meta Llama 3.1模型现已在亚马逊云科技正式可用

    亚马逊云科技宣布,Meta刚刚发布的新一代Llama模型现已在Amazon Bedrock和Amazon SageMaker中提供。客户也可以在基于Amazon Trainium和Amazon Inferentia自研芯片的Amazon Elastic Cloud Compute(Amazon EC2)实例中部署这些模型。Llama 3.1模型是一系列预训练和指令微调的大语言模型(LLMs),支持8B、70B和405B三种尺寸,适用于广泛的使用场景。开发人员、研究人员和企业可以用此模型进行文本摘要和分类、情感分析、语言翻译和代码生成。    Meta表示,Llama 3.1 405B是目前最优秀和最大的开源基础模型(foundation models, FMs)之一,为生成式AI能力设立了新标准。它特别适用于合成数据生成和模型蒸馏,这能在后续训练中提升较小尺寸Llama模型的性能。Llama 3.1 405B还在通用知识、数学、工具使用和多语言翻译方面有出色的表现。    得益于大幅增加的训练数据和规模,所有新的Llama 3.1模型相比之前的版本都有明显改进。这些模型支持128K的上下文长度,相较于Llama 3增加了12万个标记(Token),模型容量是上一版本的16倍,并提升了在以下八种语言对话场景中的推理能力,即英语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语和泰语。    Llama 3.1模型还增强对语言细微差别的理解能力,即能更好地理解上下文,并能更有效地处理复杂问题。该模型还可以从长篇文本中获取更多信息,以做出更明智的决策,并利用更丰富的上下文数据生成更加细致和凝练的回应。    亚马逊云科技首席执行官Matt Garman表示:"我们与Meta保持着长期合作关系,今天很高兴能将他们最先进的模型提供给我们的客户。客户普遍希望根据他们的具体用例自定义和优化Llama模型,通过在亚马逊云科技上访问Llama 3.1,客户可以利用最新的领先模型来负责任地构建AI应用。"    过去十年间,Meta一直致力于为开发人员提供工具,并促进开发人员、研究人员和企业之间的合作共赢。Llama模型提供各种参数尺寸,允许开发人员选择最适合其需求和推理预算的模型。亚马逊云科技上的Llama模型打开了充满无限可能的新世界,开发人员无需再担心扩展性或基础设施管理等问题。亚马逊云科技提供了一种简单的开箱即用的方式来使用Llama。    Meta创始人兼首席执行官马克•扎克伯格表示:"开源是让AI造福所有人的关键。我们一直在与亚马逊云科技合作,将整个Llama 3.1模型集成到Amazon SageMaker JumpStart和Amazon Bedrock中,这样开发人员就可以全面使用亚马逊云科技的各种能力来构建出色的应用,例如用于处理复杂任务的高级智能体。"    Llama 3.1模型的优势   Llama 3.1 405B 适用于构建企业应用程序和研发 用例包括:长篇文本生成、多语言和机器翻译、编码工具使用、增强的上下文理解,以及高级推理和决策 Llama 3.1 70B 适用于内容创建、对话AI、语言理解和研发 用例包括:文本摘要、文本分类、情感分析和细微推理、语言建模、代码生成和遵循指令 Llama 3.1 8B 适用于计算能力和资源有限的情况以及移动设备 更快的训练时间 用例包括:文本摘要和分类、情感分析和语言翻译 亚马逊云科技提供对多种大语言模型的轻松访问    Amazon Bedrock为数万名客户提供安全、便捷的模型访问,提供性能卓越、完全托管的大型语言模型和其他基础模型选择,并具有领先的易用性,是客户开始使用Llama 3.1的便捷途径,其中8B和70B参数模型已经正式可用,405B版本现提供预览。    客户希望访问Llama 3.1模型并利用亚马逊云科技的所有安全性和功能,这些通过Amazon Bedrock提供的一个简单的API即可轻松实现,同时无需管理任何底层基础设施。客户还可以使用Llama 3.1提供的负责任AI能力,该功能能够与Amazon Bedrock的数据治理和评估功能配合使用,例如Guardrails和模型评估。客户还可以使用Amazon Bedrock即将推出的微调功能来自定义模型。    Amazon SageMaker是数据科学家和机器学习工程师预训练、评估和微调基础模型的绝佳平台,能够提供先进的技术和精细的控制能力来部署基础模型,以满足生成式AI用例在准确性、延迟和成本方面的严格要求。今天,通过Amazon SageMaker JumpStart,客户仅需几次点击即可发现和部署所有Llama 3.1模型。随着即将推出的微调功能,数据科学家和机器学习工程师将能够更进一步使用Llama 3.1,例如在短短几小时内将Llama 3.1适配于他们的特定数据集。    亚马逊云科技首席执行官Matt Garman表示:"Amazon Bedrock是使用Llama 3.1进行快速构建的简单途径,提供行业领先的隐私和数据治理评估功能和内置保护措施。Amazon SageMaker提供的工具选择和精细控制,则使各行各业的客户能够轻松训练和调整Llama模型,以推动亚马逊云科技上的生成式AI创新。"    对于希望通过自管理机器学习工作流的方式在亚马逊云科技上部署Llama 3.1模型的客户,Amazon EC2提供广泛的加速计算选项,以为其提供更大的灵活性和对底层资源的控制。Amazon Trainium 和Amazon Inferentia2能够为微调和部署Llama 3.1模型提供高性能和成本效益。客户可以通过使用Amazon EC2 Trn1和Inf2实例在亚马逊云科技自研AI芯片上开启使用Llama 3.1的旅程。    客户已经在亚马逊云科技上使用Llama模型    全球金融服务集团野村控股(Nomura)的业务覆盖30个国家和地区。该集团正在使用Amazon Bedrock中的Llama模型简化海量行业文档的分析,以提取相关的商业信息,使员工可以将更多时间专注于从日志文件、市场评论或原始文档等数据源中提取洞见和获取关键信息。    领先的外包数字服务和客户体验提供商TaskUs使用Amazon Bedrock中的Llama模型来支持其专属生成式AI平台——TaskGPT。TaskUs在该平台上构建智能工具,自动化部分客户服务流程,释放团队成员处理更复杂的问题,并提供更好的客户体验。  

    大模型

    美通社 . 13小时前 619

  • 艾迈斯欧司朗:采用 OSLON® Pure 1414 的多光谱照明机器视觉系统

    机器视觉是指从数字图像中自动提取信息的过程,涉及识别/解码(条形码、二维码)、定位/导航(位置、方向)、测量/计数(尺寸、公差、数量)和检测(缺陷、瑕疵)。    采用艾迈斯欧司朗OSLON® Pure 1414的照明解决方案尺寸小巧,色彩组合丰富,可满足多种检测目的,从而简化了每次更换和重新设置照明色彩的繁琐过程,节省宝贵时间。 应用优势 LED特点 设计灵活性 全色谱覆盖,包括色温从 1800K 至 6500K 的白光,为灯组照明提供更好的选择 紧凑型封装 1.4 x 1.4 mm²,更易于实现产品微型化 出色的光通量密度 在紧凑小巧的封装中实现高通量 LED 出色的可靠性和使用寿命  大多数色彩下都具有出色的稳健性,L70 使用寿命达 90000 小时以上 各角度色彩均匀 朗伯辐射模式 (120° FWHM),色彩均匀;在 ±60° 时,白色 delta u'v' 约为 0.01 脉冲处理能力 根据允许的脉冲处理能力,灯光能以频闪模式运行  

    艾迈斯欧司朗

    艾迈斯欧司朗 . 13小时前 315

  • 如何设计电池充电速度快4倍的可穿戴设备

    本文将介绍模拟真无线立体声(TWS)耳机应用电源架构的参考设计。它能将应用的快速充电速度提高近4倍,同时优化解决方案尺寸和系统BOM成本。使用热敏电阻和热成像测量得出的测试结果显示,与传统解决方案相比温度更低。该设计展示了采用单电感、多输出(SIMO)架构且具有自动裕量跟踪功能的解决方案所提供的众多优势。 随着可穿戴设备革新的持续推进,对稳健电源架构的需求不断增加。在过去十年中,我们看到可穿戴健康监测设备大幅增长,这些设备的下一代可能会在相同的小尺寸解决方案中集成更多功能。可穿戴设备通常要求支持Wi-Fi、蓝牙®并具备生命体征监测(VSM)功能。对更多功能的需求,要求系统级和IC级设计人员更明智地选择可穿戴设备电源架构。    🎧无线耳机的电源挑战   真无线立体声耳机应用目前需要将多个独立的稳压器放到一个小尺寸解决方案中——毕竟,整个系统需要放入我们的口袋中!    TWS耳机应用的典型电源系统如图1a所示。充电座和耳机之间的DC-DC转换器用于将电压从VSYS提升至5 V USB电平。这样可以为耳机的线性充电器提供足够的裕量,避免出现电压下降的情况。然而,该解决方案有一个缺点,那就是由于耳机线性充电FET上的压差和损耗,效率损失很大。当耳机电池电量较低时,尤其明显。低效率充电会增加发热量,导致系统电池寿命缩短和产品可靠性降低。    在某些情况下(图1b),增加电力线通信(PLC),并借助充电座侧的降压-升压调节器跟踪线性充电器的裕量,可以提高系统效率。 图1a. TWS耳机应用的典型电源架构图 图1b. 带PLC的TWS耳机应用的典型电源架构图 然而,可穿戴产品的解决方案尺寸非常宝贵。为可穿戴设备的外设供电的降压输出所需的PLC芯片和电感,会直接影响这两种传统解决方案的产品尺寸和成本。    🎧更好的解决方案:SIMO架构和自动裕量跟踪   SIMO电源管理IC (PMIC)提供了满足紧凑设计要求所需的架构和效率。电池供电的可穿戴应用还能受益于一种称为自动裕量跟踪的技术,它可以充分减少电池充电电路上的压降,同时提供优化裕量来调节充电电流。这就减少了充电电路中的功率损耗和发热量,而无需额外的元器件,可穿戴设备在充电时可以保持较低温度,甚至可以更快速地充电。   MAX77659 是一款SIMO PMIC,旨在提高可穿戴消费和医疗设备的效率,并缩减系统板上空间和BOM尺寸。该PMIC具有三个使用同一电感的降压-升压输出,效率高达90%。它还包含一个额外的低压差(LDO)稳压器,适用于需要高电源电压抑制比(PSRR)的敏感应用,例如VSM。此外,SIMO架构在效率方面具有内在优势,并且其静态电流非常低,解决方案尺寸极小。 图2. 针对典型锂离子电池充电周期的自动裕量跟踪 MAX77659的自动裕量跟踪功能使用SIMO输出之一来充分减少电池充电晶体管上的压降,同时提供优化裕量来调节充电电流。其结果是晶体管上的功率损耗和发热量减少,所有这些都不需要额外的元器件。图2显示了对整个快速充电过程中的自动裕量跟踪。   🎧MAX77659参考设计   图3所示的参考设计将MAX77659 SIMO PMIC解决方案与典型的线性充电解决方案进行了比较。MAX77659 SIMO PMIC具有自动裕量跟踪功能,因此可以省去传统解决方案(图3,充电座B)中使用的降压-升压稳压器(图3,充电座A)。它提高了充电效率,延长了整个系统的电池寿命,并且减小了解决方案尺寸,降低了BOM成本。 图3. 参考设计框图,比较了TWS耳机的建议解决方案和传统解决方案 图4显示了MAX77659参考设计的完整PCB。该设计包括两对充电座/耳机解决方案,其中一对采用MAX77659 SIMO PMIC设计(充电座/耳机A),另一对采用典型的线性充电器设计(充电座/耳机B),使用 MAX77734 线性充电器。基板上的按钮可切换A和B分支的充电,OLED显示屏显示耳机的 MAX17260 电量计测得的充电电流和温度。屏幕还显示充电器状态,以及充电器何时因过热必须降低充电电流。 图4. MAXREFDES1323参考设计板 🎧电池管理系统充电标准 日本电子和信息技术工业协会(JEITA)发布了与电池管理系统相关的标准,这些标准提供了严格而稳健的方法,通过减少系统和电池磨损来提高系统安全性和可靠性,为最终用户提供保障。终端应用通常利用集成的JEITA保护功能,在电池充电的恒流(CC)和恒压(CV)阶段降低充电电流和电压水平。如果系统变得太热,可以降低充电电流和电压,以使电路降温。对电流的这种限制可以保护最终用户,使其不会感到不适,并保持系统的可靠性和使用寿命。遗憾的是,限制充电电流也意味着充电周期变慢。集成JEITA功能的需求代表了一种设计权衡,这给可穿戴设备设计带来了压力。长时间接受高充电电流也能保持较好热性能的解决方案可以缓解这种压力。   🎧性能比较 为了检验传统解决方案和建议解决方案的热性能,我们在270 mA CHG_CC(正常CC电流)和75 mA JEITA_CC(高于JEITA_WARM温度阈值的CC电流)下进行了1分钟充电测试。目标是显示这段时间内的热差异,并检查两种解决方案是否可以在不触发JEITA保护的情况下保持较高充电速度。为了提供可重复性,并将温升限制为仅IC所经历的温升,我们使用了电池仿真器。该测试使用的热阈值为45°C,比环境温度高21°C。参考设计的PCB是6层板,铜厚度分别为0.0014英寸、0.0007英寸、0.0007英寸、0.0007英寸、0.0007英寸和0.0014英寸。测试条件如表1所示,结果如表2所示。 表1. JEITA充电测试条件 表2. JEITA充电测试结果 在测试过程中,MAX77659 SIMO解决方案在1分钟内升温11.1°C,并且在前30秒后其升温速度明显减慢。所提出的解决方案在测试过程中的任何时候都没有进入JEITA模式。采用典型线性充电解决方案时,器件在短短15秒内升温近20°C,并触发JEITA保护,在仅30秒内就限制了充电电流。   🎧热成像结果 此外,为了在未启用JEITA保护的情况下检查热行为,我们进行了单独的测试,并使用热像仪来测量SIMO PMIC解决方案和线性充电器解决方案的温度。参数与第一次测试相同,只不过禁用了JEITA保护。 图5. 并排充电器解决方案的热成像 在2分钟的测试过程中,线性解决方案的温度升至58.1°C,而SIMO PMIC仅升至37.5°C。基于这些结果可知,与线性充电解决方案相比,SIMO解决方案能够将温升降低约72%。    🎧结论    本文在模拟TWS耳塞应用中,将MAX77659 SIMO PMIC与传统线性充电解决方案进行了比较,展示了自动裕量跟踪和开关充电器解决方案的优势。结果表明,SIMO PMIC解决方案在热方面实现了巨大改进(热量减少72%),能够安全地维持几乎是传统线性充电解决方案4倍的充电电流。这有助于系统快速充电,同时保持低温和舒适性,从而解决可穿戴设备的关键难点。   MAX77659 SIMO PMIC为下一代可穿戴设备提供安全、可靠、舒适的充电解决方案,同时提高了效率,减少了必要的解决方案尺寸和系统BOM数量。如需了解更多信息,请访问ADI公司全面的SIMOPMIC和电量计平台,查看适用于下一代可穿戴设备的出色低功耗解决方案。

    无线耳机

    ADI智库 . 14小时前 1 325

  • 革新ZVS软开关技术,Qorvo SiC FET解锁高效率应用潜能

    从石器时代到信息时代,人类对高效率的追求从未停止。如今,随着人工智能、电动汽车和可再生能源系统等前沿科技的蓬勃发展,电力电子设备面临的挑战与日俱增。开关损耗一直是影响电力电子设备性能的关键因素之一,也成了人们对高效率追求路上的拦路虎。 面对这一挑战,尽管电力电子工程师们早就掌握了理论上能够达到零损耗的ZVS软开关这一秘密武器,但在纷繁复杂的实际应用中,由于寄生参数、控制精度、热效应、材料特性等种种因素,仍会不可避免地产生损耗。    在前不久PowerUP Asia 2024论坛的在线研讨会中,Qorvo高级产品应用工程师Mike Zhu分享了Qorvo SiC FET在ZVS(零电压开关)软开关技术应用中的卓越表现。   ZVS也无法避免的损耗是怎么来的?   在传统的硬开关操作中,开关器件在高电压下导通,导致开关损耗显著,这不仅降低了效率,还产生了大量的热量。特别是在高频操作中,开关损耗会急剧增加,成为制约系统效率和性能的关键因素。为了解决这一问题,软开关技术,尤其是零电压开关技术,被开发出来,旨在实现开关元件在无电压或极低电压状态下导通,从而极大程度地减少开关损耗,提高效率。    零电压开关技术依赖于开关器件(如MOSFET或IGBT)的特性,这些器件在导通时具有较低的电阻,而在关断时具有较高的电阻。在ZVS应用中,开关在电压为零或接近零时导通,这意味着开关的电流在导通时不会突然增加,从而减少了开关损耗。 图1 ZVS软开关波形及不同开关阶段半桥电路的主要能量损耗来源 图1展示了一个ZVS技术的典型示例。根据其波形图我们可以看出,尽管ZVS避免了开通损耗,但仍然存在死区时间,这一阶段会带来死区传导损耗。之后栅极导通,电流得以流过器件,ZVS应用中的主要损耗就发生在这里,这一部分就是开通损耗。当器件需要关断时,ZVS应用的关断方式依旧是硬开关式,关断损耗也就因此产生了。   在零电压开关应用中,功率器件的选择和设计需要特别考虑到几个关键性能指标,以确保系统在效率、热管理以及整体性能上达到最优。Mike 将其总结为以下几点: 低开通损耗:在ZVS应用中,器件的开通损耗是首要关注的损耗问题,尤其是在第一或第三象限操作时。这要求器件在开通时能够迅速且高效地转移电流,同时最小化电压和电流的重叠,从而减少能量损耗。 低关断损耗:尽管ZVS技术旨在降低开通损耗,但关断过程中的硬开关损耗依然存在,是第二大损耗来源。因此,器件在关断时应具备快速的电压转换能力和低损耗特性,以减少能量在关断过程中的消耗。 低栅极电荷(Qg):ZVS应用由于消除了关断损耗,可以支持更高的开关频率。较低的栅极电荷意味着在高开关频率下,栅极驱动损耗更小,特别是在轻负载条件下,这有利于提高效率和系统稳定性。 低时间相关输出电容(Coss):输出电容影响电压降至零的速度,进而影响死区时间。较低的输出电容可以缩短死区时间,提高占空比,从而向负载输送更高功率,同时有助于实现ZVS条件,减少开关损耗。 低热阻:功率器件的热阻决定了其在高功率密度应用中散热的效率。低热阻可以有效降低器件的结温,提高器件的热稳定性和可靠性,从而延长产品的使用寿命。 SiC FET的革新技术这样实现TVS效率提升   Qorvo SiC FET,作为ZVS技术的革新者,凭借其独特的设计和材料科学的进步,为电力电子行业带来了前所未有的变革。 图2. SiC MOSFET与用于共源共栅电路SiC JFET的截面比较 与平面SiC MOSFET对比,Qorvo SiC FET采用了共源共栅结构,其核心在于使用了沟槽JFET。这一设计消除了平面SiC MOSFET中存在的沟道电阻,取而代之的是一个低压硅MOSFET的沟道电阻。由于硅材料的导电性能优于SiC,且工作在较低的电压下,因此其导通电阻显著减小,仅占共源共栅器件总电阻的5%-10%。这一创新设计大幅度降低了器件的导通电阻,使得Qorvo SiC FET在单位面积上的导通电阻比最接近的SiC MOSFET结构低两倍以上。 图3. Qorvo SiC FET与其他厂商的开关器件导通电阻对比 此外,Qorvo SiC FET还通过其独特的结构设计,进一步优化了开关性能。平面SiC MOSFET在第三象限导通时,体二极管压降较高,例如,在零偏置情况下传导30A电流时,压降约为4.8V。而在Qorvo SiC FET中,由于其共源共栅结构,高压SiC JFET在第三象限导通时始终处于同步导通模式。这使得在栅极偏置为0V且第三象限电流为30A时,Qorvo SiC FET的体二极管压降仅为2.5V。得益于其低沟道电阻和低体二极管压降,Qorvo SiC FET还提供了非常低的时间相关输出电容(Coss),这使得开关速度大大加快,并有效地缩短了所需的死区时间。   针对ZVS应用中的另一大损耗来源——开关损耗。Mike将Qorvo的U1B半桥模块与其他厂商的SiC MOSFET进行了对比,结果显示在100A电流条件下,Qorvo的器件在关断时的开关损耗比其他厂商的器件低74%。这种性能优势主要归因于Qorvo器件的更快的dV/dt,即电压变化率。 快速的dV/dt可以减少电流和电压的重叠,进而降低关断损耗。当使用缓冲器控制电压尖峰和振铃时,这种效果尤为明显。缓冲器可以帮助限制电压的上升速度,同时允许更小的栅极电阻,这有利于降低开关损耗。在电动汽车充电站等实际应用中,使用Qorvo器件可以实现更高的效率,更低的结温,以及可能更高的开关频率,从而减小系统尺寸和降低成本。    更小的芯片尺寸带来诸多优点的同时,也增加了热阻。在高功率密度的应用中,有效的散热设计至关重要。Qorvo通过采用银烧结芯片贴装技术,显著提升了其SiC FET的热性能。银烧结技术的导热率是传统焊接技术的六倍,这意味着热量能够更高效地从芯片表面转移到散热器,从而降低了器件的运行温度,延长了器件的使用寿命,并提升了整体系统的可靠性和效率。    结语   Qorvo SiC FET的创新技术不仅在零电压开关(ZVS)应用中展现了卓越的性能,还为电力电子行业带来了显著的效率提升和成本降低。通过优化设计和材料科学的进步,Qorvo SiC FET在高频、高压操作中表现出色,满足了现代电力电子设备对高效率和高功率密度的需求。无论是在电动汽车、可再生能源系统,还是在工业电机驱动和数据中心电源等领域,Qorvo SiC FET都为实现更紧凑、更可靠的系统设计提供了无限可能。随着电气化和智能化的不断推进,Qorvo将继续引领技术创新,助力全球向更可持续的未来迈进。  

    Qorvo半导体

    Qorvo半导体 . 17小时前 335

  • 默克计划1.55亿欧元收购Unity-SC

    近日,默克发布声明,宣布将收购半导体计量和检测仪器提供商Unity-SC,交易金额包括1.55亿欧元(约合人民币12.23亿元)的价款和进一步支付基于里程碑的潜在款项。该笔交易在满足相关要求的情况下,预计于2024年底前完成。   默克表示,对Unity-SC的收购补充了其在半导体领域的关键产品组合,增强了公司作为集成解决方案提供商,从人工智能应用的增长机会中受益的能力。声明中称,Unity-SC的测量技术与默克在半导体材料领域的产品相结合,将有助于开发计算机芯片,这是人工智能和其他应用创新下一步所必需的。   据了解,Unity-SC的高精度计量测量设备可以进一步优化与人工智能 (AI)、高性能计算 (HPC) 和高带宽内存 (HBM) 相关的应用中使用的芯片质量、产量和制造成本。此外,Unity-SC专门从事通过“先进封装”、“异构集成”技术生产的芯片的测试,这一类芯片往往具备更高性能,适用于人工智能数据中心、自动驾驶汽车、5G、VR等领域的应用。

    默克Merck

    芯查查资讯 . 17小时前 300

  • 世界先进新加坡厂2024年下半年动工

    据台媒报道,世界先进(VIS)新加坡12英寸晶圆厂将在今年下半年开始动工兴建,新厂制程节点为0.13um~40nm,来自于台积电的技术移转,主要应用为PMIC、Analog、混合信号,主要应用以工业及车用为主,少部分的消费性产品。   该晶圆厂由世界先进(VIS)和恩智浦半导体(NXP)在新加坡成立的合资公司VSMC投建,总投资额为78亿美元。世界先进此前预期,新厂约自2026年底开始移入设备,2027年开始小量生产,预估2027年的月产能约1万片,2028年为月产能3万片,2029年总产能达到单月5.5万片产能。在首座晶圆厂成功量产后,合作双方将考虑继续建造第二座晶圆厂。

    世界先进

    芯查查资讯 . 17小时前 310

  • LG Display裁员、出售供应商股份

    根据周二提交给当地金融监管机构的文件,LG显示今年7月削减了对在韩国科斯达克上市的承包商YAS、Avatec和Wooree E&L股份。自2009-2011年增加这些公司的股份以来,LG显示多年来一直是这些公司的第二大股东。   7月19日,LG显示以41亿韩元(300万美元)的价格出售25万股Avatec股票,将其在这家液晶显示器(LCD)玻璃、显示器滤光片和氧化铟锡涂层产品制造商的持股比例从之前的11.23%降至9.63%。 LG显示还在交易时段抛售130万股Wooree股票,将其在这家发光二极管(LED)封装技术公司的持股比例从9.87%降至7.34%。   LG显示在7月17日至22日的常规交易时段抛售45.5万股YAS股票,将其在这家OLED后处理技术开发商的持股比例从13.13%降至9.83%。   LG显示于7月5日分别以24亿韩元、34亿韩元和14亿韩元的价格出售28.6万股YAS、24.7万股Avatec和170万股Wooree。   除了出售这些股份外,LG显示今年6月公布了一项针对28岁或以上制造员工的额外自愿裁员计划,比现有的针对35岁或以上员工的退休计划范围更广。该公司去年12月针对40岁或以上的员工推出了该计划。   业内消息人士称,得益于这些重组措施,LG显示预计将在今年将营业亏损从2023年的2.5万亿韩元缩减至3500亿韩元,而2023年的亏损为2.5万亿韩元。   其中一位消息人士表示:“鉴于行业进一步复苏和重组的影响,该公司明年很可能实现四年来首次盈利。”

    LG显示

    芯查查资讯 . 17小时前 350

  • 科磊(KLA)上半财年净利润27.6亿美元,超出预期

    7月24日,KLA公司公布了截至2024年6月30日的第四季度及财年财务和经营业绩。报告显示,2024财年第四季度KLA总收入为25.69亿美元,净利润为8.364亿美元,摊薄后每股收益(“EPS”)为6.18美元。截至2024年6月30日的财年,KLA报告的净利润为27.6亿美元,摊薄后每股收益为20.28美元,总收入为98.1亿美元。   本季度和财年的经营活动现金流分别为8.926亿美元和33.1亿美元,自由现金流分别为8.319亿美元和30.3亿美元;该季度和财年的资本回报率分别为6.678亿美元和25.1亿美元。   KLA Corporation总裁兼首席执行官Rick Wallace表示道:“KLA 6月季度业绩超出预期,包括收入、毛利率和每股收益,均高于各自的指引中间值,显示出KLA投资组合的持久力量和差异化优势。”   Rick Wallace补充道:“我们对处于领先地位的客户所面临的市场环境不断加强的早期迹象感到鼓舞,并对我们在本年度剩余时间以及到2025年实现稳步增长的计划越来越有信心。”

    KLA

    芯查查资讯 . 17小时前 335

  • Silicon Labs Q2营收1.45亿美元,环比强劲增长

    7月24日,Silicon Labs公司公布了截至2024年6月29日的第二季度财务业绩。   报告显示,Silicon Labs第二季度收入为1.45亿美元,工商业收入为8800万美元,家居与生活收入为5700万美元;毛利率为53%,运营费用为1.25亿美元,营业亏损为4800万美元,摊薄后每股亏损2.56美元。   应广大用户的要求,Silicon Labs将于今年秋季在圣何塞、海得拉巴和上海举办第五届Works With Developers大会。每场活动的议程都是根据地区市场需求定制的,涵盖了物联网的关键主题,如物质、智慧城市、人工智能和机器学习以及安全。   Silicon Labs宣布推出全新xG22E系列无线SoC,这是Silicon Labs首次推出可在无电池、能量采集应用所需的超低功耗范围内运行的系列。新系列包括BG22E、MG22E和FG22E。作为Silicon Labs迄今为止能效最高的SoC,这三款SoC将帮助物联网设备制造商构建高性能、蓝牙低功耗(LE)、基于802.15.4或专有2.4GHz的无线设备,实现电池优化和无电池设备,这些设备可以从室内或室外环境光、环境无线电波和动能运动等环境中的外部来源采集能量。   Silicon Labs总裁兼首席执行官Matt Johnson表示道:“Silicon Labs 在几个关键增长领域的设计成功量产和终端客户减少过剩库存的共同推动下,本季度再次实现强劲的环比增长。”   Matt Johnson补充道:“展望未来,随着过剩库存的进一步减少、设计成果的不断增加以及预订情况的改善,我们预计第三季度的收入将继续保持增长。”   Silicon Labs预计第三季度营收将在1.6亿至1.7亿美元之间。SLAB还预计第三季度毛利率将在54%至56%之间,运营费用约为1.23亿至1.25亿美元,摊薄后每股亏损介于0.95美元至1.25美元之间。

    Silicon Labs

    芯查查资讯 . 17小时前 2 405

  • 本田计划减产中国燃油车产能,约占其全球10%产量

    因为日本汽车销量的下降促使整个中国供应链发生变化,本田汽车计划在中国将燃油汽车的生产能力削减三分之一,约占其全球产量约10%。   本田将关闭其在中国七条生产线中的三条,将燃油汽车的年产能从149万辆降低到100万辆。 这将是本田在中国的首次减产,也是当前低迷时期任何日本汽车制造商在中国的最大规模减产。   本田正在与合资伙伴广汽集团和东风汽车集团进行谈判,并预计将在今年内做出正式决定。 本田公司在中国缩减生产规模,标志着自上世纪90年代以来在中国扩张路线的转变。中国目前已成为本田最大的制造中心,超过了美国。   自2000年代以来,日本汽车制造商在中国与当地合作伙伴合作,扩大影响力。得益于质量声誉,日本企业在2020年的市场份额达到20%的峰值。   但他们并没有跟上中国向电动汽车的转变,以及与本地竞争对手在价格上的竞争。本田的销量在6月份同比下降约40%。 其他日本汽车制造商也在重组在中国的业务。   日野汽车计划在明年清算子公司上海日野发动机。这家成立于2003年的合资企业在本地竞争加剧的情况下,其商用车发动机的销售已经下降。   日产汽车今年6月关闭了位于江苏常州的燃油汽车工厂,将其在中国的生产能力削减约10%。由于其在中国的工厂总体上仍在以约一半的产能运行,这家汽车制造商正在考虑进一步关闭产线。   但中国仍然是一个关键的汽车市场。日本汽车制造商将尝试通过降低成本,同时提高满足电动汽车和插电式混合动力车需求的能力,期望卷土重来。

    燃油车

    芯查查资讯 . 17小时前 300

  • 以高性能图像传感器加速机器视觉应用落地

    根据 Expert Market Research 的报告,2023 年全球机器视觉市场规模达到了约 108.8 亿美元。预计 2024 年至 2032 年期间,该市场将以 7.90% 的复合年增长率 (CAGR) 增长,到 2032 年将达到近 215.1 亿美元的规模。工业 4.0 和工业物联网 (IIoT) 等先进创新技术的采用和实施,是推动机器视觉市场增长的主要动力之一。     为了能推进实时决策、提高生产效率和自动化水平,各行各业都越来越关注装备计算机视觉设备、嵌入式软件、先进传感器和机器人的智能工厂,从而提振了机器视觉市场。在工业领域,机器视觉用于电子元件分析、特征识别、物体和图案识别及材料检验,可以帮助不同过程实现自动化,通过图像处理发现故障。由于机器视觉能够减少人工操作并提高产品制造的精度,因此备受欢迎。     高性能图像传感器如何选?全面理解性能的多个维度 图像传感器的关键性能包括分辨率、灵敏度、动态范围、帧率和噪声水平。分辨率决定图像的细节和清晰度,高分辨率传感器适用于需要精细检测的应用,如医疗成像和质量控制。灵敏度影响在低光环境下的表现,高灵敏度传感器适合夜视和安防监控。动态范围决定传感器在高对比度场景中的表现,广泛应用于交通监控和高动态范围成像。帧率影响实时性,高帧率传感器适用于运动检测和自动驾驶。噪声水平则影响图像质量,低噪声传感器在精密测量和科学研究中至关重要。综合这些性能,图像传感器的选择直接决定了应用的效果和可靠性,可以从这些维度去评估图像传感器的性能:     分辨率:每帧或每幅图像的信息量是水平像素数 x 与垂直像素数 y 的乘积。与消费级相机不同,机器视觉应用不需要极高的分辨率。分辨率过高会造成需要更多的传感器和更大的图像处理器带宽,进而导致系统成本无谓地增加。用户必须根据要扫描的相关物体和物体上提供的光量选择分辨率。     光学格式:将镜头聚焦光线的投影与传感器的像素阵列相匹配,以覆盖传感器(并充分利用分辨率)。     长宽比:无论是 1:1、3:2 还是其他比例,最佳排列都应与目标视野的布局相对应,以免分辨率超出应用需求而造成浪费。     帧率:如果目标正在快速移动,那么每秒需要拍摄足够多的图像来“冻结”运动,并与所要成像的物理空间保持一致。但与分辨率一样,拍摄速度只需要能够解决对应的问题就够了。     动态范围 (DR):最大阱容和读取噪声等因素决定了动态范围,即最大信号与最小信号之比。动态范围越大,传感器就越能更好地捕捉应用场景中从亮到暗的渐变细节。     卷帘快门与全局快门:当前大多数传感器都支持全局快门,即所有像素行同时曝光,从而消除运动引起的模糊。但是,实现全局快门所需的传感器上电子器件会增加一定的成本,因此对于某些应用来说,使用卷帘快门传感器仍然是有意义的。     像素大小:物理像素越大,所能接纳的光子就越多。一般来说,倾向于使用大像素。但这样一来,就需要耗费更多的硅面积来支持所需的 x x y (x by y)阵列以实现相应的分辨率,并且需要更大的光学系统,进而导致物料单成本上升。另一方面,非常小的像素需要复杂的光路设计才能实现良好的光学分辨率。     光学传感器可用于深度感知、环境中的定向和交互,是唯一能够检测颜色的传感器方案。值得一提的是,采用全局快门的图像传感器同时存储整个图像中的像素数据,而没有运动伪影,因此非常适合用在四处移动时。卷帘快门传感器具有更高的动态范围,因此可以在较差的照明条件下更好地工作。全局快门在捕捉运动场景方面具有优势,并且能为开发者和制造商带来其他好处。而最大限度地减少运动伪影是全局快门的一个主要优势。全局快门传感器一次可以捕获整个图像,因此避免了卷帘快门图像中可能出现的失真和伪影,尤其是在捕捉快速移动的物体时。   基于安森美多个系列图像传感器实现机器视觉应用落地 对于机器视觉应用落地来说,图像传感器的高分辨率、低噪声、高帧率、大动态范围、低功耗以及高性价比等特性非常关键的。安森美通过其XGS、PYTHON、Hyperlux LP系列图像传感器,以高分辨率、低噪声、高帧率、大动态范围、低功耗和高性价比等特性,满足工业机器视觉应用对精准、智能、高效的需求,加速机器视觉在工业自动化、智能制造等领域的落地应用。  由于采用了全像素架构,安森美传感器在所有光照条件下都能保留更多细节,即使在低光条件下也不例外。可扩展的产品系列能够减少系统开发成本和时间。   PYTHON 系列    全局快门图像传感器是针对典型机器视觉应用(包括检查、跟踪、测量等)进行优化的产品线。该系列提供基于 4.5um 或 4.8um 像素的 8 种分辨率,从 VGA 开始,最高 2500 万像素。帧率为 >800fps 至 80 fps 不等,具体取决于分辨率。所有 PYTHON 器件都有独特的“二次方增速”特性,即帧率的增加取决于所读取的感兴趣区域的垂直和水平尺寸。PYTHON 有黑白、彩色和近红外增强三种版本,同时针对选定的分辨率提供多种速度和质量等级选项。 Hyperlux SG 系列    Hyperlux SG 是一款多功能摄像头,可用于多种用途,包括 AR/VR、机器视觉、条形码扫描和设备检查。它有许多非常适合这些应用的特性,包括:最大限度减少运动伪影的全局快门传感器、可编程的感兴趣区域 (ROI)、适应动态照明的自动曝光和控制、用于精确主动照明的触发和频闪控制,以及适用于电池供电设备的低功耗运行。今年将会推出更多具有出色特性的传感器。   XGS 系列   安森美的图像传感器系列(也称为 XGS)集高性能、紧凑像素和低功耗等特性于一体。它提供多种分辨率,从 230 万至 4500 万像素不等,适用于广泛的应用。传感器还采用全局快门设计,这意味着所有像素同时捕获光线,从而减少失真和卷帘快门效应。此外,传感器还有黑白和彩色两种选择。     机器视觉技术发展趋势展望 随着工业自动化和智能制造的不断发展,机器视觉技术正迎来前所未有的增长。安森美作为行业领先的图像传感器供应商,凭借技术创新推动着机器视觉应用的加速落地。未来,图像传感器分辨率的进一步提升以满足对更高图像质量和细节捕捉的需求。同时,低功耗和高动态范围(HDR)技术的进步将使图像传感器在恶劣光照条件下也能提供卓越的图像性能,这对于工业检测、自动化装配线等应用至关重要。此外,随着人工智能(AI)技术的融合,图像传感器将更加智能化,能够在边缘进行更复杂的图像处理和分析,从而提高机器视觉系统的整体效率和响应速度。安森美正通过不断的技术创新,引领机器视觉技术向更高效、智能、精准的方向发展。

    机器视觉

    安森美 . 18小时前 345

  • Vishay推出具有高辐射强度和短开关时间的新型890 nm红外发光二极管

    高速器件采用表面发射器芯片技术,优异的VF温度系数达 -1.0 mV/K   美国 宾夕法尼亚 MALVERN、中国 上海 — 2024年7月24日 — 日前,威世科技Vishay Intertechnology, Inc.(NYSE 股市代号:VSH)宣布,推出一款采用透明无色引线型塑料封装的新型890nm高速红外(IR)发光二极管--- TSHF5211,扩充其光电子产品组合。Vishay Semiconductors TSHF5211基于表面发射器芯片技术,优异的VF温度系数达 -1.0 mV/K,辐照强度和升降时间优于前代器件。   日前发布的发光二极管100 mA驱动电流下典型辐照强度达235 mW/sr,比上一代解决方案提高50%。器件开关时间仅为15 ns,典型正向电压低至1.5 V,半强角只有± 10°,适用作烟雾探测器和工业传感器的高强度发光二极管。这些应用中,TSHF5211可与硅光电探测器实现良好的光谱匹配。   器件符合RoHS和Vishay绿色标准,无卤素,无铅(Pb),可采用温度达260°C的无铅焊接。   TSHF5211现可提供样品并已实现量产,大宗订货供货周期为20周。

    Vishay . 18小时前 330

  • 艾迈斯欧司朗:创新光源助力HUD技术进化

    近年来,随着汽车智能化的发展,车载投影技术不断演进,从最初的 HUD(抬头显示)应用开始,再到AR HUD(增强现实型抬头显示)、DLP 大灯、舱内投影等等,投影技术逐渐在车载领域展现出无限的可能性。车载投影为驾驶者和乘客提供了更加智能、便捷和安全的驾驶体验。     作为智能传感器和发射器的全球领导者,艾迈斯欧司朗(ams OSRAM)通过LED和激光两大类不同的光源解决方案,致力于为汽车投影领域带来持续的创新和突破。近日,《国际汽车设计及制造》有幸采访到艾迈斯欧司朗高级工程师周健华,听他分享HUD及AR HUD的不同光源解决方案及应用趋势,希望能为业界的读者带来一些创新的思维火花。   艾迈斯欧司朗高级工程师周健华 车载投影技术的发展趋势   HUD可以将驾驶信息投射到车辆正前方,有效减少实现偏离,降低注意干扰,缩短视觉盲区。数据显示,2019-2025年中国前装HUD市场渗透率将从7.5%提升至80%。AR-HUD相比于之前的技术,显示效果更清晰,亮度更高,是发展的最新形态也是必然趋势。   据介绍,目前HUD主流的成像方式分为四种:TFT、DLP、LCOS以及基于MEMS技术的LBS方案。TFT方案占据了主要市场份额,这一技术成熟,成本较低,大约占据了车载投影市场90%的份额,但也存在光效低、产品亮度欠缺且在大口径HUD上仍存在阳光倒灌烧屏问题。   DLP(数字光处理)是由德州仪器公司(TI)开发的光学投影技术,DLP方案由于其光源具备全向光光源、不惧阳光倒灌可全天候工作、亮度与色彩优异等性能,适合大视场AR-HUD,主要应用于中高端市场,成本偏高。此外,供应链问题也需要考虑,因为目前 DLP 芯片主要由唯一供应商提供,供货不足等一系列条件限制因素可能会引发市场部分担忧。   而 LED+LCoS,属于新型的反射式micro LCD 投影技术。LCoS 的芯片供应商比 DLP 方案要多,国内外有不同的供应商。LCoS方案具有可达4k-8k的超高分辨率,此外,对比度、视场角 (FoV)和虚拟图像距离(VID)与DLP 的差不多,甚至更好,因此备受主机厂青睐。但相比DLP,LCoS 的光转换效率低一些,成本居高不下、组装工艺复杂、出货量低为现存最大瓶颈。   除此之外,LBS(激光扫描投影)是一种将RGB三基色激光模组与微机电系统(MEMS)结合的投影显示技术方案,预计 2024 年或 2025 年开始在车载领域渗透采用,目前其已在投影、AR眼镜等应用中得到成熟应用,具有优越的色域和画面品质。相比其他方案,LBS 系统转换效率高、激光功耗低、PGU的体积更小、功耗也低。然而,激光投影仍需解决散斑问题,光学设计较复杂,整体系统价格相对较高。   谈及AR-HUD与传统HUD的区别,周健华表示,从硬件方面来说,AR-HUD能看到的范围更广。此外,其还有着一些智能的功能,不仅仅替代仪表盘进行信息显示,而且还承担着交互的功能。   “汽车行业的竞争非常激烈,在电动车领域更甚,HUD的功能也是主机厂去做差异化竞争的一个赛道。而在落地的过程中,最大的挑战来自于成本。”在周健华看来,新技术的应用注定了其开始的时候成本不会低,创新的解决方案不能在一开始凭借成本优势去赢得用户青睐。技术的更广泛应用需要上下游一起努力,找到最适合的应用场景,随着应用落地,有了好的用户反馈,量起来以后成本自然会降低。 光源半导体如何助力?   无论哪种投影方式,都需要光源,光源的稳定性、亮度和色彩表现是车载投影技术的关键要素。光源又主要可以分为两种:一种是基于LED的解决方案,另外一种是基于激光的解决方案。LED光源的优势在于其节能、寿命长、成本低等特点,使得其在车载投影领域得到广泛应用。LED光源主要配合LCD和DLP来使用。针对 LCD 以及 DLP 不同的投影技术,艾迈斯欧司朗可分别提供白光 LED 和彩光 LED 两种解决方案。值得一提的是,所有这些 LED 光源解决方案均已经通过车规认证,具有可靠性和稳定性。    激光光源作为一种具有巨大潜力的技术,为车载投影带来了全新的发展前景,其最大优势在于波长较窄,使得在 PGU(投影生成单元)较大的情况下,能够有效降低光学设计的体积,更加适合在汽车这种相对狭小的空间中使用。目前,激光光源已经应用于全息投影、MEMS 扫描式投影等领域,艾迈斯欧司朗可提供单模激光和多模激光这两类激光光源解决方案。   “我们在新产品研发的过程中对于可靠性尤为看重,因为光源产品用到汽车领域本身要过车规级的认证。LED产品相对比较成熟,现在主要的挑战在于如何适配的问题。”周健华表示道。为了推动车载投影的不断发展,艾迈斯欧司朗持续提升光源解决方案,以满足未来车载投影技术的持续发展趋势。   “未来车在投影或许会有更多的成像技术出现,对于我们来说,无论后端技术方案如何演进,光源产品始终是被需要的。我们的策略就是尽量去为不同的方案提供相适配的光源产品,更全的产品布局以及坚实的技术能力,才能让企业在激烈的竞争之中处于不败之地。”   车载投影正成为半导体光源的新晋旗舰应用。采访尾声,周健华分享了艾迈斯欧司朗针对DLP方案推出的一款新产品LE T Q7WN,据悉,该款LED将在今年底或明年初量产,去和TI新的成像单元去进行适配,亮度会更高。相信未来,艾迈斯欧司朗将充分发挥在光源技术的积累,为车载投影技术的创新发展带来更多的可能性。   转自:荣格工业资源网

    荣格工业资源网 . 18小时前 2 355

  • 日清纺:面向高音质音频的600mA超低噪声LDO “MUSES” 系列中首款适合高音质的电源IC “MUSES100”新品上市

    在音频市场中,需要高品味、能够再现忠实于原声的声音以及震撼心灵与之共鸣的声音的专用音频设备。为了满足这一需求,我公司品牌“MUSES”推出了一系列高音质运算放大器和音量控制音频产品,一直以来受到市场的高度好评。   MUSES100系列是为了提供更加“真实的声音”而开发的,是非常适合高音质化日益增进的音频D-A转换器的电源IC。    在追求高音质的音频设备中,降噪很重要。“MUSES100”系列实现了输出噪声电压为3.0μVrms、高纹波抑制比为90dB(f=10kHz)的超低噪声特性。 采用的封装是DFN3030-8-GQ(3.0×3.0×0.75mm)。 1. MUSES系列首款面向高端音频设备的高音质电源IC “MUSES100”系列产品将MUSES系列中培养的高音质技术推广到电源IC。这样,构建注重音质的系统会变得更容易。   2. 实现低输出噪声电压和高纹波抑制比 “MUSES100”系列产品实现了高音质音频所需的超低输出噪声电压和高纹波抑制比。 输出噪声电压: Typ. 3.0 μVrms (Iout = 50 mA, CNR = 0.47 μF) 纹波抑制比: Typ. 90 dB (Iout = 100 mA, f = 10 kHz, CNR = 0.47 μF) 本产品备有降噪(NR)引脚,通过在NR引脚和GND引脚之间以最短距离连接降噪电容器(CNR),可实现出色的低输出噪声电压和高纹波抑制比。 输出噪声电压特性示例 VIN = 4.3 V, VSET = 3.3 V, CNR = 0.47 μF, COUT = 10 µF 纹波抑制比 特性示例VIN = 4.3 V, Ripple 0.2 VP-P, VSET = 3.3 V, IOUT = 100 mA, CNR = 0.47 μF, COUT = 10 μF 3. 小型高散热封装 封装采用的是最适合便携式音频设备和要求高密度实装产品的小型高散热DFN3030-8-GQ封装。   主要性能指标(详情请参阅产品数据表) 项目 MUSES100系列 输入电压范围 2.5 V ~ 5.5 V (最大额定 6.5 V) 输出电压范围 1.2 V ~ 5.0 V 输出电流 600 mA 静态电流 Typ. 960 µA 纹波抑制比 Typ. 90 dB (f = 10 kHz) Typ. 80 dB (f = 100 kHz) 输出噪声电压 Typ. 3.0 μVrms 工作温度范围 -40°C ~ 85°C 搭载功能 过热关断功能、欠压锁定保护电路 等 封装 DFN3030-8-GQ (3.0 × 3.0 × 0.75 mm)

    日清纺

    NISSHINBO Micro Devices . 昨天 1 2 740

  • ADI:使用独立的PD控制器简化USB-C PD设计

    便携式电池驱动电子设备(例如手机、笔记本电脑、无线音箱、电动工具等)推动USB功率传输(PD)市场持续增长。USB PD为消费电子带来巨大优势,它们可以通过同一个USB Type-C连接器提供高达240 W的功率(参见USB PD 3.1版本规格)。图1显示通过USB Type-C连接器充电的手机。   图1.使用USB Type-C连接器充电的手机 为了供应广泛的功率,USB PD标准可用的电压和电流组合众多(5 V、9 V、15 V、20 V、28 V、36 V、48 V和1.5 A、3 A、5 A等),因此USB PD提出了新的电源需求挑战。在电源通过USB电缆供电之前,电源(例如墙上适配器)和在线设备(例如手机)分别以适当的电压和电流水平传递它们的功率容量和功率需求。 一些解决方案需要多个集成电路(IC),包括端口检测器、微控制器和用于功率传输的充电器。虽然这些解决方案可以使用,但它们会占用板上空间,增加解决方案的成本,且需要定制固件,而生产这些固件非常耗时。 一个独立的PD控制器可以帮助解决这些挑战,它可以管理功率问题,无需开发固件。   USB-C PD电源要求   USB PD有一个显著优势:消费者可以使用相同的电缆和电源适配器为2.5 W的手机和25 W的无绳电钻充电。抽屉里塞满了各种不同的电缆,或者永远找不到正确的充电器,这样的日子已经成为过去。   在了解USB PD之前,我们必须回顾以前的USB标准,以了解USB PD具备的优势和挑战。最初的USB标准——USB 1.1和USB 2.0——是用于传输数据而不是传输功率。它们只允许USB电缆传输最高5 V电压和500 mA电流。    随着时间推移,消费者开始要求USB提供更多功能。他们想通过USB电缆快速给电池充电,此时500 mA最大电流已经无法满足要求。BC1.2标准允许通过USB电缆传输高达7.5 W功率——5 V电压和1.5 A电流,该标准满足了这些消费者的需求。BC1.2标准扩展了通过USB电缆为电池充电的能力,在BC1.2标准之后,每一项新标准都在之前的基础上增加了功率容量。Type-C 1.3将功率容量扩展到15 W(最大值),而USB PD 3.0使系统功率升级达到100 W(最大值)。其最新的规格更新USB PD3.1将功率容量进一步扩展到了240 W(最大值)。    BC1.2和Type-C 1.3继续提供以前在所有USB标准中使用的5 V供电轨,但通过将最大电流增加到1.5 A和3 A,将功率容量分别增加到7.5 W和15 W。USB PD3.0同样提高了电流和电压容量,使功率容量达到100 W(最大值)。它允许两个设备通过USB电缆传输高达20 V电压和5 A电流。新PD3.1规格支持高达48 V电压和5 A电流。 图2.每个USB规格的功率容量 USB PD电源提供的供电轨是可变的。USB PD 3.1标准规定,电源不仅必须提供最小电压5 V和最大电压48 V,还必须提供介于这两个电压之间的若干供电轨。    USB PD 3.0标准要求电源根据其功率容量,提供特定的供电轨。能够提供超过15 W的电源必须提供5 V和9 V供电轨。能够提供超过27 W的电源必须提供5 V、9 V和15 V供电轨。最后,能够提供超过45 W的电源必须提供5 V、9 V、15 V和20 V供电轨。    电源还在这些供电轨上提供不同的电流输出。电源在5 V供电轨上提供500 mA和3 A之间的电流。电源在9 V供电轨上提供1.67 A和3 A之间的电流。电源在15 V供电轨上提供1.8 A和3 A之间的电流。最后,电源在20 V供电轨上提供2.25 A和5 A之间的电流(图3)。    USB PD 3.1标准为电源增加了三个额外的供电轨。提供28 V、36 V和48 V固定供电轨的电源分别支持高达140 W、180 W和240 W的功率水平。电源必须为这些供电轨提供高达5 A电流。 图3.USB PD3.0电压和电流容量    除了标准电压和电流外,USB PD规格还提供可编程电源(PPS)功能。PPS功能允许在线设备请求电源提供有少量改变的电压和电流。   PPS功能非常有用,可以通过优化开关充电器的工作点,加快锂离子电池的充电速度。在充电周期的恒定电流阶段,充电器为电池提供固定电流,电池电压会慢慢增加,直到最终达到充电截止电压。通常情况下,充电器的输入是固定的,当充电器的输入远远大于电池电压时,就会产生功率损失。PPS功能调整充电器的输入电压,使其工作效率尽可能接近峰值效率。此举使得功耗降低,在充电电流增大的情况下,电池的充电速度加快。    PPS可以通过USB电缆实现无数种电压和电流组合。想要使用PPS功能的设计人员必须找到一种方法,使电源和在线设备就电源应提供的功率量达成一致。    USB-C PD设计模块   在分立式USB PD系统中开始充电,这并非一项简单任务。电源(例如墙上适配器)通过USB电缆与在线设备(例如手机或电钻)连接。这两种设备通常都需要使用多个IC来实现来回通信,以便为在线设备提供电源(图4)。 图4.USB PD设计框图 CC引脚检测IC通过测量CC引脚的电压来确认电缆的方向和拉电流能力。该IC还需要电源的灌电压和灌电流能力,并在在线设备选择电压和电流时将信息返回给电源。    BC1.2检测IC支持传统的USB适配器。虽然更新的设备更广泛地采用USB Type-C,但许多应用仍然使用旧的USB规格。BC1.2兼容端口采用D+/D-引脚来传输电源的功率容量,而不是CC引脚。BC1.2检测IC读取D+/D-引脚,为仍然使用传统USB标准的应用配置充电。    该充电器IC安全有效地为在线设备的电池充电。电源将为在线设备、充电器的输入源提供恒定电压。然后充电器确保电池充电量已达到充电电压、电流和温度规格。    最后,微控制器单元(MCU)模块组织其他IC之间的通信。MCU与CC引脚检测IC通信,确定电源的功率容量。然后,MCU将电源的容量与充电器和电池的功率需求进行比较,确定电源应该提供多少电流和电压。MCU将最终的功率设置反馈给CC引脚检测IC,以正确配置电源。一旦确认正确的电流和电压,MCU将配置并使能充电器。    USB PD所需的元件数量超过传统USB或标准Type-C设计提供的数量。更多IC导致成本更高,解决方案的尺寸更大。它还需要一个复杂的固件设计来管理不同元件之间的通信,并满足所有USB PD 3.0标准要求。单单固件设计一项就可能拉长开发周期,除非设计人员熟知USB规格。 独立式PD控制器   通过将CC引脚检测、BC1.2检测和MCU集成到一个IC中,独立式PD控制器可以帮助简化USB PD设计。四IC设计现在变成双IC设计,节省了电路板空间和成本。   嵌入式MCU集成了所有USB PD 3.0标准通信协议和时序要求,是独立式PD控制器中最强大的部分。设计人员无需再为了跟上这些规格而花费时间进行开发。    独立PD控制器的一个示例是 MAX77958 (图5)。MAX77958具有两个独特功能:非易失性存储器和直接控制配套充电器的I2C主端口。这两个功能消除了对外部MCU的需求,也无需开发定制固件。  图5.USB Type-C v1.3和兼容PD 3.0的独立式PD控制器 设计人员可以使用图形用户界面(GUI)为典型应用生成定制脚本,然后将其加载到IC的非易失性存储器中。PD控制器自动执行命令,例如切换GPIO,或通过I2C主端口向充电器发送I2C命令等。    定制脚本是使用简单、易于使用的命令在GUI中编写的。该软件将定制脚本转换为十六进制格式,并将其写入IC配置区域。开发人员可以根据基于其应用需要提供的功能来定义简单的函数和序列。    图6显示了设计人员可以使用的一些定制脚本编程功能。GUI根据定制脚本输出二进制(bin)和十六进制(hex)文件。定制脚本是一项独特功能,有助于大大缩短开发时间。  图6.用户定制脚本编程 结论   USB PD规格极大地增加了通过USB电缆充电的电池供电设备的数量。该规格概述了7项新供电轨要求——5 V、9 V、15 V、20 V、28 V、36 V和48 V——以帮助适应广泛的功率容量。在开始充电之前,电源和在线设备需要确定电流和电压电平。   独立式PD控制器将大多数模块集成到一个IC中,这有助于简化设计过程。有些甚至无需使用外部MCU和定制固件。独立式PD控制器帮助加速您的设计开发,确保始终领先于USB PD的新趋势

    ADI

    亚德诺半导体 . 昨天 1 740

  • Allegro发布Power-Thru组合芯片,进一步扩展隔离栅极驱动器产品系列

    Allegro宣布推出了高压Power-Thru™产品系列中的第三款产品——AHV85000和AHV85040隔离栅极驱动器IC解决方案。该系列产品能够与外部变压器协同工作,广泛应用于太阳能逆变器、xEV充电基础设施、储能系统(ESS)和数据中心电源等领域,不仅提升了系统效率和性能,还为工程师们提供了更加灵活的设计方案,满足市场的多样化需求。   AHV85000和AHV85040优势   新的组合芯片建立在Allegro现有Power-Thru技术基础之上,具有与Allegro现有栅极驱动器相同的技术优势,由于将隔离变压器从芯片内部转移到外部,工程师可以根据设计要求选择合适的变压器,因而Allegro最新的Power-Thru IC能够提供更高的隔离度以及更高的电源和布局设计灵活性。 新的组合芯片隔离栅极驱动器能够为具有不同隔离要求的应用提供更多优势。通过进一步优化系统成本和空间,这一先进的解决方案可提供更大的设计灵活性,包括可选择不同隔离级别、具体应用适配度更高的变压器,以及在系统中布置隔离屏障的位置灵活度。     专家评说   Allegro高压电源副总裁兼总经理Vijay Mangtani表示:“我们很高兴能在Allegro的Power-Thru 产品系列中推出最新解决方案。由于芯片去掉了变压器,工程师们现在可以更灵活、更自由地使用新的组合芯片来简化系统架构,尽最大限度地提高电源效率。该解决方案是我们致力于持续的技术创新和响应客户和设计社区需求的又一个例证。”

    Allegro

    Allegro微电子 . 昨天 715

  • Qorvo:无线技术如何塑造智能交通新时代

    物联网    全球5G网络转型正在如火如茶地进行中,并已拥有超过十亿的连接数。5G主要用于扩展智能手机和固定无线接入市场。然而,正如预期的那样,5G的应用范围已远超这些领域,覆盖了更多的应用场景。其中一个与5G融合的领域便是日益强劲的物联网(IOT)领域。   汽车物联网是将各种设备、传感器、云计算功能、应用程序和其它组件集成到车辆中,形成一个复杂的生态系统,用于车辆连接、预测性维护车队管理、保险等多个领域。    在车用市场中,物联网将进一步扩展5G的应用范围,以提高道路安全、解决交通拥堵问题,并通过改善车队管理来减少污染和能源消耗。车辆内部和周围的物联网传感器将推动传感技术的发展,以收集更多关于车辆及其所处环境的信息。同时,这项技术还实现了加油、电动汽车(EV)充电、过路费等费用的自动支付。    5G轻量化(5G RedCap)技术是2022年推出的新型5G标准,旨在满足物联网设备的需求;这些设备需要更小巧、更简单、成本更低的射频(RF)解决方案,并且比现有的5G无线技术选项具有更长的电池寿命。5GRedCap在3GPP第17版中得到了定义;其市场兴趣点将集中在可穿戴设备、工业无线传感器和视频监控等物联网领域。    从汽车行业的角度来看,5G RedCap可能用于4G应用中(通常部署在入门级连接、行车记录仪解决方案和车辆诊断传感器中,以及监测运输途中资产状况的传感器中),如追踪设备、充电站、微型移动设备以及电池供电的传感器。   5G RedCap有望拓宽5G生态系统,创造更广泛的连接。如图2-4所示,它填补了低功耗广域网(LPWA)、增强型移动宽带(eMBB)和超可靠低延迟通信(URLLC)之间的空白,简化了5G在物联网应用中的集成。这些5G RedCap模块将具有低成本和低功耗的特点;这也是5G标准所无法提供的。 图2-4:5G领域的REDCAP技术 预测性边缘分析    预测性边缘分析对于车辆中的移动边缘计算(MEC)部署至关重要。它涉及移动网络运营商、原始设备制造商(OEM)、服务提供商、应用程序开发人员、互联网提供商和道路交通运输部门之间的协作。该技术能够支持低延迟、可靠的应用,可迅速向驾驶员发出道路危险警报,并提供不良交通状况的预警。 蓝牙和超宽带    如今,众多车辆内部和外部都配备了多个低能耗无线传感器和通信设备:其中,蓝牙及其低功耗版本——低功耗蓝牙(LE)已得到较广泛应用。蓝牙作为一种短距离无线标准,常用于将智能手机与信息娱乐中心相连接,还能提供双向短信息服务(SMS)通信与导航智能手机同步功能,而低功耗蓝牙通常用于汽车钥匙扣内部。   UWB是汽车行业中另一种越来越常见的低功耗无线技术。它使用双向测距来确定两个UWB收发器间的距离。该技术用于UWB锚点、钥匙扣以及称为数字钥匙(Digital Key)的智能手机无钥匙汽车门禁功能。    数字钥匙应用程序运行在智能手机(或智能手表)上;其模拟钥匙扣的功能,同时使用了低功耗蓝牙和UWB技术。当低功耗蓝牙与车辆连接时,它会执行数字钥匙消息传递,然后使用公钥交换数字钥匙ID,并验证用户是否拥有有效ID。接下来,系统会初始化UWB收发器,告诉每个收发器已分配好的发送其加密时间戳序列信号的时间。每次用户进入或离开车辆时这个过程都会重复进行,如图2-5所示。UWB测距包含一项安全功能,旨在确保第三方无法伪造传输并创建错误的距离测量值。这一测距过程依赖于安全的高级加密标准(AES)协议。 图2-5:高端汽车中的UWB数字钥匙应用场景 新型UWB技术能够通过通道脉冲响应(CIR)变化识别车内乘员,如无人照看的儿童等,从而防止因车内温度过高而导致相关的人身安全事故。该系统可以识别乘客的存在,监测心跳或呼吸,并在儿童被留在炎热的车内时提醒车主,如图2-6所示。 图2-6:UWB内部覆盖情况示意图 UWB技术可用于短程雷达系统,持续监测附近车辆的位置。在如图2-7所示的系统中,发射器和单独的接收器可以生成一个直方图。通过分析直方图并提取第一个峰值到达的时间,可以获得来自物体的视线反射,进而测定与该物体的距离,从而实现短程雷达的功能。运用此种UWB雷达技术车辆能够在其它车辆靠得太近时警告驾驶员。这类应用场景的应用优势在于它不需要其它车辆配备UWB传感器。 图2-7:UWB短程雷达应用场景 上述两个例子只是未来应用的冰山一角。UWB技术的应用前景非常广阔,包括电动汽车充电对位、停车场车辆定位、自动泊车、停车场安全支付、乘客服务接送识别、行人定位道路安全等多个方面。图2-8以图形方式总结了其中的部分应用。 图2-8:UWB应用场景

    Qorvo

    Qorvo半导体 . 昨天 1 725

  • 紫光展锐携手优博讯推出智能手持终端DT50 5G,多行业应用前景广阔

    DT50 5G 亮点速览: - 依托于UNISOC P7885,支持5G SA/NSA/4G/3G/2G,拥有更快的信息传输速度与畅快网速体验; - 拥有强大AI算力和高性能CPU,能并行处理多个复杂应用; - 采用IP67防护等级,全面防尘,1米防水,1.5米摔落无损伤,轻松应对各种工作环境下的移动作业需求;      近日,紫光展锐携手优博讯推出搭载紫光展锐UNISOC P7885的全新智能手持终端DT50 5G。该终端拥有强大的传输和识别能力,将广泛应用于金融、电信、电力、石油、交通、教育、医疗等应用场景,助力相关行业进行智能化管理,大幅提升工作效率。    随着智能终端技术的持续发展,工业手持终端以其卓越的稳定性、实时性和续航能力,为移动通信、消费电子、工业信息采集等多个领域提供高效便捷的数据采集、存储与传输服务。在智慧物流、智慧零售、智能制造、智慧医疗等众多领域,工业手持终端不仅需求激增,其功能也在不断完善。随着应用场景的细分化,工业手持终端也在向更多专用形态演进。    市场研究机构Technavio预测,全球手持设备市场规模到2026年将达到18.5亿美元,而中国的手持设备市场规模预计到2027年将达到7.08亿美元,成为全球市场中一个不可忽视的重要力量。    作为工业手持终端连接的核心,芯片将持续发挥关键作用,除了在连接性上提供重要支持,还将进一步推动工业手持终端的数字化和智能化升级,为全球手持设备市场的稳定增长提供动力。    强大连接能力,高效传输新体验    UNISOC P7885是紫光展锐首款5G行业方案平台,面向垂直行业的5G应用与智能化升级需求,采用6nm先进工艺、八核1+3+4三丛集CPU架构,集成Arm Mali-G57四核GPU,运行频率850MHz,NPU算力达到8TOPS。UNISOC P7885可以优化解决传统行业应用场景中存在的通信时延不稳定、上行速率低、协同性不高等问题,以更好地助力千行百业实现数字化管控,提高生产效率,实现高质量发展。目前,UNISOC P7885已经成熟商用,广泛应用于5G行业PDA、5G云笔电、多模应急通话、边缘计算、强多媒体设备等多种终端形态。 优博讯DT50 5G支持5G SA/NSA/4G/3G/2G,拥有更快的信息传输速度与畅快网速体验,支持双频Wi-Fi,可同时兼顾传输距离与传输数据量,满足各类复杂的场景需求。同时,该终端可独立接收、捕获、跟踪、解算北斗卫星信号,保障复杂环境下定位信息的高精度。   高算力加持,传输识别能力更强    搭载紫光展锐UNISOC P7885的优博讯DT50 5G拥有强大AI算力和高性能CPU,不仅能并行处理多个复杂应用,还能在需要大数据和算法处理时,通过NPU以更低功耗更高效率实现目标。该终端搭载专业扫描引擎,尤其适用于模糊、扭曲、污损等多种场景条码识别。    优博讯DT50 5G采用IP67防护等级,全面防尘,1米防水,1.5米摔落无损伤,轻松应对各种潮湿、多尘、跌落等工作环境下的移动作业需求。终端搭载5000mAH大容量可拆卸电池,续航达8-12小时,支持快速充电,更能保障全天候超长作业。

    紫光展锐

    紫光展锐UNISOC . 昨天 725

  • Arm大咖观点 | 在大模型时代推动智能视觉技术的发展

    语言学和认知科学的先驱 Noam Chomsky 曾经说过,人类语言在动物世界中是独一无二的。如今,随着诸如 GPT-3.5、GPT-4.0 和 Bert 等大语言模型 (LLM) 和生成式人工智能 (AI) 的迅猛发展,机器已经开始能够理解人类语言,这极大地扩展了机器可行使的功能。由此也引发了人们的思考:接下来技术会如何发展?    智能的演进塑造全新计算范式 要预测 AI 的未来发展方向,我们只需反观人类自身。我们通过感官、思想和行动的相互动态作用来改变世界。这个过程包括感知周围世界、处理信息,并在深思熟虑后作出回应。 在计算技术的发展历程中,我们目睹了曾经是人类独有的感知、思考和行动等能力,逐渐被机器所掌握。每一次能力的转移都将催生出新的范式。   20 世纪末,像 Google 这样的大公司将信息获取成本从边际成本转变为固定成本,具体点说就是,Google 投入资金来抓取网络和索引信息,但对于我们每个搜寻信息的用户来说,投入的成本几乎可以忽略不计。机器开始成为我们的信息系统。这开启了互联网时代及其后续的移动互联网时代,改变了人们获取、传播和分享信息的方式,并对商业、教育、娱乐、社交等多个领域产生了深远的影响。   现在,我们正见证技术发展的新转折,思考、推理和模型构建的能力正从人类转移到机器上。OpenAI 和大模型将生产模型的成本从边际成本转变为固定成本。   大模型已经通过来自互联网的大量文本、图像和视频进行了训练,这其中包含了法律、医学、科学、艺术等各种领域的信息。这种广泛的训练使得这些大模型可以作为基础模型,用以更轻松地构建其他模型。    无论是认知模型(如何观察和表达)、行为模型(如何驾驶汽车),还是特定领域的模型(如何设计半导体芯片),这一转折点必将激发各类模型的广泛涌现。模型是知识的载体,这一转折点将使模型和知识变得无处不在,使我们加速进入新一轮的技术创新,迎来一个由自动驾驶汽车、自主移动机器人、人形机器人等多样的机器及其在各行各业和各种部署场景中应用的新时代。这些新范式将重新定义人机交互的方式。    多模态 LLM 与视觉的关键作用 通过 Transformer 模型及其自注意力机制,AI 可以真正实现多模态,这意味着 AI 系统可以像人们一样处理来自语音、图像和文本等多种模式的输入信息。    OpenAI 的 CLIP、DALL·E、Sora 和 GPT-4o 就是朝着多模态迈进的一些模型。例如,CLIP 用于理解图像与自然语言的配对数据,从而在视觉和文本信息之间架起桥梁;DALL·E 旨在根据文本描述生成图像,而 Sora 可以根据文本生成视频,有望在未来成为全球性的模拟器。OpenAI 则将 GPT-4o 的发展往前更进一步,OpenAI 综合利用文本、视觉和音频信息来端到端训练单个新模型 GPT-4o,无需进行多媒体与文本的相互转换。所有输入和输出都经同一神经网络处理,使得模型能够跨模态综合音频、视觉和文本信息进行实时推理。    多模态 AI 的未来将聚焦于边缘侧 得益于边缘侧硬件的进步(许多边缘硬件都是基于 Arm 平台开发设计的),同时也为了解决延迟问题、隐私和安全需求、带宽和成本考量,并确保在网络连接间断或无连接时能够离线使用,AI 创新者在不断突破模型的运行边界。Sam Altman 也曾坦言[1],对于视频(我们通过视觉感知到的内容),要想提供理想的用户体验,端侧模型至关重要。    然而,资源限制、模型大小和复杂性挑战阻碍了多模态 AI 向边缘侧的转移。要想解决这些问题,我们需综合利用硬件进步、模型优化技术和创新的软件解决方案,来促进多模态 AI 的普及。   近期的 AI 发展对计算机视觉产生了深远的影响,尤其令人关注。许多视觉领域研究人员和从业者正在使用大模型和 Transformer 来增强视觉能力。在大模型时代,视觉的重要性日益凸显。原因有以下几点: 机器系统必须通过视觉等感知能力来了解周围环境,为自动驾驶和机器人提供关乎人身安全的必要安全性和避障能力。空间智能是被誉为“AI 教母”的李飞飞等研究人员关注的热门领域。 视觉对于人机交互至关重要。AI 伴侣不仅需要高智商,还需要高情商。机器视觉可以捕捉人类的表情、手势和动作,从而更好地理解人类的意图和情感。 AI 模型需要视觉能力和其他传感器来收集实际数据并适应特定环境,随着 AI 从轻工业延伸到数字化水平较低的重工业,收集物理世界特征数据集,建立 3D 物理世界的仿真环境或数字孪生,并使用这些技术来训练多模态大模型,使模型可以理解真实的物理世界,这一点都尤为重要。 视觉 + 基础模型的示例    尽管 ChatGPT 因其出色的语言能力而广受欢迎,但随着主流的 LLM 逐渐演变成多模态,将它们称作“基础模型”也许更为贴切。包括视觉等多种模态在内的基础模型领域正在快速发展。以下是一些例子:   DINOv2 DINOv2 是由 Meta AI 开发的先进自监督学习模型,它基于原来的 DINO 模型打造,并已通过拥有 1.42 亿张图像的庞大数据集进行了训练,这有助于提高它在不同视觉领域的稳健性和通用性。DINOv2 无需专门训练就能分割对象。此外,它还能生成通用特征,适用于图像级视觉任务(如图像分类、视频理解)和像素级视觉任务(如深度估计、语义分割),表现出卓越的泛化能力和多功能性。    Segment Anything 模型 (SAM) SAM 是一种可推广的分割系统,可以对不熟悉的对象和图像进行零样本泛化,而无需额外训练。它可以使用多种输入提示词来识别和分割图像中的对象,以明确要分割的目标。因此在遇到每个新对象或场景时,它无需进行特殊训练即可运行。据 Meta AI 介绍,SAM 可以在短短 50 毫秒内生成分割结果,因此非常适合实时应用。它具备多功能性,可应用于从医学成像到自动驾驶等诸多领域。   Stable Diffusion 文生图和文生视频是生成式 AI 的一个重要方面,因为它不仅能够助力产生新的创意,还有望构建一个世界模拟器,用来作为训练模拟、教育程序或视频游戏的基础。Stable Diffusion 是一个生成式 AI 模型,能够根据文本描述创建图像。该模型使用一种称为潜在扩散 (latent diffusion) 的技术,在潜在空间 (latent space) 的压缩格式中操作图像,而不是直接在像素空间中操作,从而实现高效运行。这种方法有助于减少计算负载,使模型能够更快地生成高质量图像。 Stable Diffusion 已经可以在智能移动设备的边缘侧运行。上图是 Stable Diffusion 优化过程的示例:   如果采用 Stable Diffusion 的原始设置,将不适合在移动端 CPU 或 NPU 上运行(基于 512×512 图像分辨率)。    通过使用更小的 U-Net 架构、更少的采样步骤、切换到 ONNX 格式、应用量化技术(从 FP32 到 INT8)和其他技术,它仅在 CPU 上就实现了超过 60 倍的速度提升。其中许多优化技术和工具都是基于 Arm 广泛的生态系统所开发的。该模型仍有进一步优化的空间。   借助多模态 LLM 实现出色视觉体验   作为 Arm 的智能视觉合作伙伴计划的一员,爱芯元智 (Axera) 利用其旗舰芯片组 AX650N 在边缘侧部署了 DINOv2 视觉 Transformer。该芯片采用 Arm Cortex-A55 CPU 集群进行预处理和后处理,结合爱芯通元混合精度 NPU 和爱芯智眸 AI-ISP,其具有高性能、高精度、易于部署和出色能效等特点。    以下展示了在 AX650N 上运行 DINOv2 的效果: 通过使用多样化大型数据集进行预训练之后,视觉 Transformer 可以更好地泛化到新任务和未见过的任务,从而简化了再训练过程并缩短了调优时间。它们可以应用于图像分类之外的多种任务,例如对象检测和分割,而无需进行大量的架构更改。    迎接 AI 和人机界面的未来    得益于 AI 和 LLM 的不断发展,我们正处于技术和人类交互转型的交会点。视觉会在这一演进中起到关键作用,赋予了机器理解周围环境以及在物理世界中“生存”的能力,可确保安全并增强交互性。在硬件和软件快速发展的推动下,向边缘侧 AI 的转变有望实现高效的实时应用。  

    Arm

    Arm社区 . 昨天 695

  • NVIDIA AI Foundry 为全球企业打造自定义 Llama 3.1 生成式 AI 模型

    重点导读 ●借助 NVIDIA AI Foundry,企业和各国现在能够使用自有数据与 Llama 3.1 405B 和 NVIDIA Nemotron 模型配对,来构建“超级模型” 。 ●NVIDIA AI Foundry 提供从数据策管、合成数据生成、微调、检索、防护到评估的全方位生成式 AI 模型服务,以便部署自定义 Llama 3.1 NVIDIA NIM 微服务和新的 NVIDIA NeMo Retriever 微服务,以实现准确响应。  ●埃森哲率先使用新服务,为客户创建自定义 Llama 3.1 模型;Aramco、AT&T、优步和其他行业领导者率先使用全新 Llama NVIDIA NIM 微服务。    美国加利福尼亚州圣克拉拉—2024 年 7 月 23 日—NVIDIA 宣布推出全新 NVIDIA AI Foundry 服务和 NVIDIA NIM™ 推理微服务,与同样刚推出的 Llama 3.1 系列开源模型一起,为全球企业的生成式 AI 提供强力支持。     借助 NVIDIA AI Foundry,企业和各国现在能够使用 Llama 3.1 以及 NVIDIA 软件、计算和专业知识,为其特定领域的行业用例创建自定义“超级模型”。企业可以使用自有数据以及由 Llama 3.1 405B 和 NVIDIA Nemotron™ Reward 模型生成的合成数据,来训练这些超级模型。     NVIDIA AI Foundry 是由 NVIDIA DGX™ Cloud AI 平台驱动。该平台由 NVIDIA 与全球领先的公有云共同设计,旨在为企业提供大量计算资源,所提供的计算资源可随着 AI 需求的变化轻松扩展。     企业以及制定主权 AI 战略的国家正希望创建具有特定领域知识的自定义大语言模型,以便生成式 AI 应用能够反映其独特的业务或文化。因此,这些新服务的推出恰逢其时。     NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋表示:“Meta 的 Llama 3.1 开源模型标志着全球企业采用生成式 AI 的关键时刻已经到来。Llama 3.1 将掀起各个企业与行业创建先进生成式 AI 应用的浪潮。NVIDIA AI Foundry 已经在整个过程中集成了 Llama 3.1,并能够帮助企业构建和部署自定义 Llama 超级模型。”     Meta 创始人兼首席执行官马克·扎克伯格表示:“全新的 Llama 3.1 模型是开源 AI 迈出极其重要的一步。借助 NVIDIA AI Foundry,企业可以轻松创建和定制大家想要的最先进的 AI 服务,并通过 NVIDIA NIM 进行部署。我很高兴能将它交付到大家手中。”     企业现在可以从 ai.nvidia.com 了解适用于 Llama 3.1 模型的 NVIDIA NIM 推理微服务,以加快将 Llama 3.1 模型部署到生产级 AI 的速度。NIM 微服务是将 Llama 3.1 模型部署到生产中的最快途径,其吞吐量最多可比不使用 NIM 运行推理时高出 2.5 倍。     企业可以将 Llama 3.1 NIM 微服务与全新 NVIDIA NeMo Retriever NIM 微服务组合使用,为 AI copilot、助手和数字人虚拟形象搭建先进的检索工作流。     埃森哲率先使用 AI Foundry 为企业创建自定义 Llama 超级模型  全球专业服务公司埃森哲率先借助 NVIDIA AI Foundry,使用 Accenture AI Refinery™ 框架为自己以及那些希望所部署的生成式 AI 应用能够反映其文化、语言和行业的客户来创建自定义 Llama 3.1 模型。     埃森哲董事长兼首席执行官 Julie Sweet 表示:“全球领军企业看到了生成式 AI 正在如何深入改变各行各业,并且希望部署由自定义模型驱动的应用。埃森哲的内部 AI 应用一直在使用 NVIDIA NIM 推理微服务。现在,借助 NVIDIA AI Foundry,我们能够帮助客户快速创建和部署自定义 Llama 3.1 模型,为他们的优先业务事项提供变革性的 AI 应用。”     NVIDIA AI Foundry 提供一种可用于快速构建自定义超级模型的端到端服务。其结合 NVIDIA 软件、基础设施和专业知识与开放社区模型、技术和来自 NVIDIA AI 生态系统的支持。     借助 NVIDIA AI Foundry,企业能够使用 Llama 3.1 模型和 NVIDIA NeMo 平台(包含在 Hugging Face RewardBench 上排名第一的 NVIDIA Nemotron-4 340B Reward 模型)创建自定义模型。     在创建了自定义模型后,企业就可以构建 NVIDIA NIM 推理微服务,以便在其首选的云平台和全球服务器制造商提供的 NVIDIA 认证系统™上,使用自己选择的最佳机器学习运维(MLOps)和人工智能运维(AIOps)平台在生产中运行这些模型。     NVIDIA AI Enterprise 专家和全球系统集成商合作伙伴与 AI Foundry 客户一同加快从开发到部署的全过程。     NVIDIA Nemotron 为高级模型自定义提供助力  如果企业需要更多训练数据来创建特定领域的模型,可以在创建自定义 Llama 超级模型同时使用 Llama 3.1 405B 和 Nemotron-4 340B 生成合成数据,以提高模型的准确性。  拥有自己的训练数据的客户可以使用 NVIDIA NeMo 对 Llama 3.1 405B 和 Nemotron-4 340B 生成合成数据,以提高模型的准确性。   拥有自己的训练数据的客户可以使用 NVIDIA NeMo 对 Llama 3.1 模型进行自定义,通过领域自适应预训练(DAPT)进一步提高模型的准确性。     NVIDIA 和 Meta 还一起为 Llama 3.1 提供了一种提炼方法,供开发者为生成式 AI 应用创建更小的自定义 Llama 3.1 模型。这使企业能够在更多加速基础设施(如 AI 工作站和笔记本电脑)上运行由 Llama 驱动的 AI 应用。     行业领军企业纷纷使用 NVIDIA 和 Llama 为 AI 提供强力支持  医疗、能源、金融服务、零售、交通、电信等行业的企业已在使用适用于 Llama 的 NVIDIA NIM 微服务。首批使用面向 Llama 3.1 全新 NIM 微服务的公司包括 Aramco、AT&T 和优步。     Llama 3.1 多语种大语言模型(LLM)集合是一个具有 8B、70B 和 405B 三种参数规模的生成式 AI 模型集合。该集合中的模型在超过 16,000 个 NVIDIA Tensor Core GPU 上训练而成,并针对 NVIDIA 加速计算和软件(无论是在数据中心、云以及配备 NVIDIA RTX™ GPU 的本地工作站或配备 GeForce RTX GPU 的 PC 上)进行了优化。     全新 NeMo Retriever RAG 微服务大幅提高准确性和性能  通过使用全新的 NVIDIA NeMo Retriever NIM 推理微服务来实现检索增强生成(RAG),企业可以将自定义 Llama 超级模型和 Llama NIM 微服务部署到生产中,以提高响应准确性。     当与适用于 Llama 3.1 405B 的 NVIDIA NIM 推理微服务结合使用时,NeMo Retriever NIM 微服务可以为 RAG 工作流中的开放和商业文本问答带来极高的检索准确性。     企业生态系统为 Llama 3.1 和 NeMo Retriever NIM 部署提供助力 数百家提供企业、数据和基础设施平台的 NVIDIA NIM 合作伙伴现在能够将这些新的微服务集成到其 AI 解决方案中,从而为 NVIDIA 社区 500 多万开发者和 1.9 万家初创公司的生成式 AI 提供超强助力。    现在可以通过 NVIDIA AI Enterprise 获得 Llama 3.1 NIM 和 NeMo Retriever NIM 微服务的生产支持。NVIDIA 开发者计划会员将很快能够免费访问 NIM 微服务,以在他们首选的基础设施上进行研究、开发和测试。

    NVIDIA

    芯查查资讯 . 昨天 2 15 1480

  • TI第二季度营收38.2亿美元,工业和汽车环比继续下降

    7月23日,德州仪器公司(TI)公布第二季度财报显示,公司第二季度营收为38.2亿美元,净利润为11.3亿美元,每股收益为1.22美元。每股收益包括不在公司最初指引中的项目的5美分收益。   关于公司的业绩表现和对股东的回报,TI总裁兼首席执行官Haviv Ilan评论道:“营收较上年同期下降16%,环比增长4%。工业和汽车环比继续下降,而所有其他终端市场均有所增长。”   Haviv Ilan继续补充道:“在过去的12个月中,我们的运营现金流达到64亿美元,再次凸显了我们商业模式的实力、产品组合的质量以及300mm生产的优势。同期自由现金流为15亿美元。在过去的12个月里,我们在研发和SG & A方面投入了37亿美元,在资本支出方面投入了50亿美元,并向所有者返还了49亿美元。”   Haviv Ilan说道:“TI第三季度预期收入在39.4亿美元至42.6亿美元之间,每股收益在1.24美元至1.48美元之间。我们继续预计我们的有效税率约为13%。”

    TI

    芯查查资讯 . 昨天 740

  • 多家车企重启油车开发计划

    法国汽车零件供应商 OPmobility 表示,由于电动汽车需求低于预期,买家因监管不确定性和居高不下的价格,而延迟购车,许多汽车制造商正在重启油车的开发计划。   执行长 Laurent Favre 表示,美国、德国和法国制造商生产的电动车产量,目前比最初预期低 40% 至 45%,“这意味着我们的客户和我们自己,已经投入的产能需要不断调整” ,“我们正在调整与客户合作的方式。”   由于价格偏高以及一些政府取消补贴,欧洲的电动车转型步履蹒跚。这项挫折促使宾士集团等公司,推迟了电动车销售目标,而电池制造商正在审查相关计划。   其中,Stellantis NV 目前已停止其都灵附近的 Mirafiori 工厂的电动车生产,福斯汽车本月开始采取行动,可能会关闭位于比利时生产电动奥迪 Q8 e-tron 的一家工厂。另一家法国汽车供应商法雷奥公司,正在为两家工厂寻找买家。   在美国,福特汽车上周表示,将投资 30 亿美元在加拿大安大略省的一家工厂,生产高利润的 Super Duty F 系列皮卡车,在此前推迟了电动运动型多功能车计划后,该公司将重点转移到该工厂车辆。   Favre 指出,人们对混合动力车和插电式混合动力车也重新产生了兴趣,一些客户原本计划由油车直接转向电动汽车,如今则专注在混合动力汽车的开发。

    电动汽车

    芯查查资讯 . 昨天 2 16 880

  • 东芝空调芯片解决方案

    在炎炎夏日,每一个人都向往着一片凉爽的天地,而空调的出现让这个愿望变成了可能。随着生活水平的提高,基本的电器功能已经不能满足人们的需求,节能、环保、低噪、智能等标签已经基本上成为家用电器的卖点。一部空调由多个模块构成,一套优秀的解决方案,将让空调的生产开发商事半功倍。东芝利用其在家用电器行业的多年经验,为客户提供了丰富的芯片解决方案,让我们一睹为快。   下面将通过对空调内部电路各个模块电路的解析,为您推荐最合适的产品方案。 图1 空调总体电路框图 针对AC-DC电源转换电路模块,推荐使用东芝自研的π-MOSⅧ系列MOSFET产品TK6A80E或者TK10A80E,这两款器件均采用TO-220SIS,具有良好的散热性能,同时Vdss均为800V,在空调AC-DC转换之中完全够用,如果想要有富余设计,推荐您选择Vdss为900V的TK9J90E产品,该器件采用TO-3P(N)。以上器件均为N沟道,且在VGS=10V的条件下,最大RDS不超过1.7Ω。 图2 空调AC-DC电源转换框图 针对PFC电路模块,推荐采用东芝TXZ+™4A族M4K组/TX04系列M470组/TX03系列M370组的MCU实现PFC的调节。在有源型PFC之中,利用DTMOSⅥ系列MOSFET或IGBT的开关性能实现对电流的调整。在部分开关型的PFC之中,可以利用IGBT实现PFC的提升,从而提高对电能的利用效率。 图3 空调有源型PFC框图 针对风扇控制模块,可以采用MCU+IPD或者MCD+IPD的组合形式。在IPD保护方面,推荐采用东芝的TPD4162F,因该芯片具有电流限制,过流保护,热关断和欠压保护的功能,同时支持VBB 600V,输出电流为0.7A,Vcc方面最大工作电压为17.5V,完全适合多场合的工作环境。在3相直流无刷电机控制器驱动方面,推荐采用东芝的TC78B041FNG或者TC78B042FTG,这两款芯片具有宽电压(6V-16.5V)工作范围、自动超前角控制、传感器输入、正/反向旋转开关、电机锁定检测、脉冲输出设定和错误检测正/负输入等功能,因此可以很稳定且高效的驱动3相无刷电机。具体IC的选择,可以参考东芝产品路线图。 图4 3相直流无刷电机控制器产品图 针对空调直流电源系统中,一些元件或模块对电源的电压电流的不同需求,东芝推出了九个系列的小型贴片式LDO稳压器。其总体具有四种特性,可以支持输出多种的电压和电流,支持空调内部的MCU与一些传感器等正常工作的需要。 图5 LDO小型贴片式稳压器 空调中通常会安装各类传感器,例如温湿度传感器,灰尘/空气质量传感器等,智能空调会配备人体传感器与环境光传感器。这些传感器一般与MCU相连接,推荐使用东芝的TC75S102F或者TC75S67TU进行隔离输入,这样保护MCU不被影响或损坏的同时也可以保证空调整体的稳定可靠性。 图6 环境光传感器电路 值得一提的是,东芝的电子TVS和光耦等元件都可以保护整体电路的安全,为快速帮助工程师进行电路设计,东芝提供了应用电路设计供工程师们参考,加速您的项目落地。    东芝电子在电机控制与电路保护领域实力强劲,通过不断技术创新和提供优质的产品,为用户带来智能控制、高效节能的空调解决方案。

    东芝

    东芝半导体 . 昨天 4 910

  • 智能制造下半场:“人机协同”打破供应链瓶颈

    随着工业4.0时代的到来,工厂自动化已成为制造业发展的关键,协作机器人在生产线上扮演着越来越重要的角色。   自从“智能制造”的概念被提出以来,到现它已经经历了数个阶段的发展演化。在这个过程中,协作机器人(Cobots)的出现和发展起到了关键的作用。在智能制造的早期阶段,传统的自动化设备主要是独立工作,人工智能(AI)和机器学习(ML)的应用也处于初级阶段,随着工业4.0时代的到来,工厂自动化已成为制造业发展的关键,协作机器人在生产线上扮演着越来越重要的角色。   协作机器人是自动化领域的一项现代创新,为了满足与人类在共享工作空间中并肩作战的需求才被设计出来,它能显著提高供应链管理的效率和生产力。通过简化从材料处理到组装等一系列任务,机器人助手正在供应链中最拥挤的一些环节实现突破。   什么是协作机器人?   从Robot(机器人)到Cobot(协作机器人),意味着人机交互实现了跨越式发展。   协作机器人代表着数字化转型的新时代。与传统的工业机器人不同,协作机器人是专门被设计来与人类协同工作的。它们配备了先进的传感器、安全功能和编程能力,可无缝融入人类的工作流程中,而无需采取大量的安全措施或设置物理屏障。   协作机器人与传统机器人的主要区别在于它们的“协作性质”。传统机器人按照预先编程进行自动作业,或在有限的导引下进行作业,它缺乏主动避让人类的安全功能,通常是在预先设定的安全围栏内运行。协作机器人在互动性和安全性方面表现出色,从重复的组装过程到复杂的制造操作中协助工人完成任务,而且这类机器人不会带来重大的安全风险。   在工业领域,协作机器人智能生产线能够实现装配、上下料、喷涂与涂胶、质检与测量、包装码垛、打磨抛光、锁螺丝、贴标、焊接等,可帮助工厂削减劳动力成本、提高产品生产率。   随着机器人技术的不断进步,协作机器人也在同步发展。在人工智能(AI)、机器学习(ML)和传感器技术创新的推动下,现代协作机器人能够处理更复杂的任务。凭借自适应控制系统和先进的视觉系统等集成技术的进步,它们在执行最复杂的操作方面表现非常出色。   提升供应链管理效率   协作机器人被广泛应用于供应链的各个环节,越来越多的企业采用该设备来简化运营。Interact Analysis的2024版《协作机器人》研究报告显示,2023年全球协作机器人市场的收入突破10亿美元,达到10.7亿美元,YoY%增长11.9%。   Darex公司一项案例研究表明,使用协作机器人可让工作效率提高30%。Darex是一家生产钻头刃磨机和磨刀机的公司,它利用协作机器人完成螺丝拧紧、协助磨刀组装和折叠/打包盒子等任务,有效减少了工人的行走时间并优化了运营。   协作机器人已在多个供应链领域发挥着关键作用: 物料搬运——包括物品的拣选、打包和分类。 零部件组装——尤其是在汽车和电子等对精度要求极高的行业。 质量检测——通过传感器和人工智能的集成来实现。 仓库运营——如码垛和卸垛。   解决供应链痛点   作为各行各业的变革性解决方案,协作机器人在改善和应对供应链运营中的若干挑战方面,具有得天独厚的优势: 提高效率:协作机器人可以全天候不间断运行,能大幅减少停机时间,提高生产率。它们比人类更快、更稳定地执行任务,从而提高产量和效率。 提高精准度:给机器人助手配备先进的传感器和人工智能功能,可让协作机器人高精度完成分拣和包装等任务。 增强安全性:协作机器人可承担危险任务,降低了工人在高危环境中的工作风险,并营造了一个更安全的工作环境。 节约成本:一台协作机器人可以完成原本需要多名工人才能完成的任务,从而大大节省了人力成本。它们的全天候运行进一步降低了成本。 灵活性:协作机器人适应性强,可轻松重新编程以适应各种任务,助力企业快速响应市场需求和运营变化。 AI和ML助力协作机器人更智能   AI和ML的进步,将使协作机器人更加智能。AI和ML技术可赋能协作机器人一些新功能,比如从经验中自主学习、快速适应新任务的能力,以更好地与人类配合达到更高效的协作。   企业在选择机器人解决方案时,必须仔细考虑设计,评估物理设计、任务执行能力,以及与现有系统的兼容性等因素。虽然现成的解决方案有益,但是不能保证它们完全符合企业的具体要求。而为客户量身定制解决方案,能理想地满足操作上的细微差别。   为了设计最先进的协同机器人解决方案,开发人员正在转向TDK InvenSense RoboKit1和u-blox XPLR-HPG-2等新一代组件,以确保设计具有优化供应链运营所需的灵活性、性能和智能性。例如,RoboKit1是一个功能丰富的SmartRobotics™平台,它将传感器、处理器和执行器集成在一块电路板上,它为原型设计和开发提供了强大的技术基础。   XPLR-HPG-2为高精度GNSS(HPG)解决方案的评估和原型开发提供了一个紧凑的平台,具有运动学、惯性推算、蜂窝、Wi-Fi和蓝牙通信等功能,深受机器人开发人员的青睐。 在仓储领域,特别是车间安全和3D检测应用中,iToF(间接时间飞行)解决方案,比如艾迈斯欧司朗BIDOS®P2433 Q系列,也能起到至关重要的作用。这些系统需要具备高分辨率,如640x480 VGA级别,以精确捕捉环境细节,同时覆盖从几十厘米至十米的探测距离,确保在人头高度上保护机器人的工作区。   机器人助手的创新,提高了从物料搬运到供应链其他各环节的效率和生产力。通过解决供应链管理中的拥堵,协作机器人点推动了行业的转型变革。企业要想在运营中实现数字化转型,就要意识到协作机器人解决方案在优化流程方面发挥的关键作用。企业利用这些创新技术及方案,不仅可以简化现有的工作流程,还能迅速适应动态的市场需求。   本文翻译自《国际电子商情》姊妹平台EPSNews,原文标题:How Cobots Break Through Supply Chain Bottlenecks   转自:国际电子商情

    国际电子商情 . 昨天 805

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