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产品 | NVIDIA 发布 Halos for Robotics，业界首个面向物理 AI 的全栈安全系统

NVIDIA Halos for Robotics 是业界唯一的全栈开放式机器人安全系统。它将 NVIDIA Halos 在智能汽车领域成熟的安全技术延伸至机器人和物理 AI 领域，为能够在现实世界中感知、决策和执行的机器提供了一套统一的通用安全架构。该系统在每一层都内置了安全机制。在 AI 计算与传感器连接方面，采用 NVIDIA IGX Thor 和 Holoscan Sensor Bridge；在安全功能与应用方面，依托 Halos OS 软件栈；此外，NVIDIA Halos AI 系统检测实验室还能协助合作伙伴顺利通过第三方认证。人形机器人与物理 AI 创新企业 Agility 成为首家与 NVIDIA 合作，将 Halos for Robotics 的组件整合至其专有的安全系统中的公司，为工厂、仓库和物流运营引入了安全可控自动化的新标准。 NVIDIA 今日宣布推出 NVIDIA Halos for Robotics，这是业界首个面向机器人和物理 AI 的全栈综合安全系统，实现了 AI 算力与安全能力的统一。领先的人形机器人与物理 AI 公司 Agility 率先采用 NVIDIA Halos for Robotics，为其在工厂、仓库和物流场景中运行的人形机器人构建安全能力。目前，这些机器人服务于亚马逊、GXO、舍弗勒以及丰田汽车加拿大制造公司等客户。下一代自主机器人将利用 AI 基础模型、加速计算和分布式传感器，在动态环境中与人类协同作业，要实现此类系统的大规模应用，必须依靠全栈式的安全架构。 NVIDIA Halos 使企业能够依托一套标准化的统一安全架构，将机器人系统的 AI 算力、系统软件、传感器数据、安全应用及检测检验无缝连接。 NVIDIA 机器人与边缘 AI 副总裁 Deepu Talla 表示：“物理 AI 正在重塑工厂、仓库和物流的运作方式，机器人团队需要一套统一的安全架构，才能将自主系统规模化部署到这些环境中。借助 NVIDIA Halos for Robotics，开发者和系统构建者可以依托 NVIDIA 成熟的在智能汽车领域经过验证的安全基础，更快地开发出更安全的机器人，并更有信心地将它们引入工业运营场景，与人类员工并肩协同作业。” 构建机器人安全的全栈底座基于相当于 18,600 多名工程师年工作产出的智能汽车安全研发经验，NVIDIA Halos for Robotics 为开发者提供了构建、验证和部署物理 AI 系统的通用安全架构。该系统涵盖了机器人安全所需的关键层级： NVIDIA IGX Thor™ 和 NVIDIA Holoscan Sensor Bridge 为实时机器人任务和安全任务负载提供工业级 AI 算力、内置安全机制及传感器连接能力。 NVIDIA Halos OS 提供用于机器人安全的软件栈。其中，Halos Core 支持与安全相关的运行功能；基于 NVIDIA Halos Outside-In Safety Blueprint 构建的安全应用，则利用外部摄像头和 AI 智能体补充机器人自身的感知能力，并根据工业现场的变化动态调整机器人行为 NVIDIA Halos AI 系统检测实验室是全球首个获得美国国家标准学会（ANSI）国家认可委员会（ANAB）认证的物理 AI 功能安全与 AI 安全项目。它帮助合作伙伴为德国莱茵 TÜV、UL Solutions、TÜV 南德、exida、SGS 和 CertX 等领先认证机构的第三方认证做好准备。 ANSI 总裁兼首席执行官 Laurie E. Locascio 表示：“随着 AI 驱动的机器人进入工业环境，行业需要标准化的、国际公认的框架来评估日益复杂的系统的安全性。ANAB 对 NVIDIA Halos AI 系统检测实验室的认可，证实了该项目具备根据公认安全要求评估机器人 AI 系统的能力与公正性，为企业的认证之路提供了严谨且获国际认可的基础。” Agility 将 Halos 应用于工业人形机器人人形机器人需在动态环境中与员工、设备及其他移动机器人协同运行。这要求安全机制必须贯穿整个系统栈的每一层。 Agility 正通过与 NVIDIA 合作，将 NVIDIA IGX Thor 和 Halos Core 集成至其人形机器人 Digit 的专有安全人员检测系统中，从而延续其在人形机器人安全领域的领先地位。专为物流、制造和仓库工业作业设计的人形机器人 Digit，将通过 NVIDIA IGX Thor 获得具备内置安全能力的工业级 AI 算力，Halos Core 则为安全相关的操作系统功能提供软件层支持。 Agility 还将加入 NVIDIA Halos AI 系统检测实验室。双方将依托该实验室，确保 Digit 的安全相关软件、AI 组件和网络安全防护在最终获得第三方认证前，符合 IEC 61508、ISO 13849 和 ISO/IEC TR 5469 等严格标准。 Agility 首席执行官 Peggy Johnson 表示：“要让人形机器人实现规模化价值，必须将安全性内置于机器人中，并在整个系统中进行验证。与 NVIDIA 合作实施并优化 Halos for Robotics 系统，巩固了我们在安全可控自动化领域的领先地位，这是将人形机器人安全引入工业工作流的必要条件。此次合作实现了真正的人机协作，将为下一代制造和物流运营提供长期回报。” 为规模化部署打造的机器人安全生态系统 NVIDIA Halos for Robotics 生态系统汇集了软件、系统、传感器、芯片、工业应用及认证机构等领域的合作伙伴，为从开发到部署的全流程提供安全保障：软件：Acontis、FreeRTOS 和 QNX 提供支持功能安全开发所需的实时运行环境、安全通信和嵌入式软件层。嵌入式系统：研华和 NexCobot 提供专为安全设计、基于 NVIDIA IGX 的系统，以支持机器人的实际部署。传感器与芯片：英飞凌、恩智浦半导体、意法半导体和德州仪器提供传感器、安全微控制器及其他半导体技术。工业应用：FORT Robotics、英业达、凯傲集团、Lyte AI 和 Neurealm 正借助 NVIDIA Halos Outside-In Safety Blueprint 开发功能安全智能体。评估机构：在 TÜV 南德对 Thor SoC 和 Halos Core 进行 ISO 26262 标准检测的基础上，德国莱茵 TÜV 正在对 NVIDIA IGX Thor、Halos OS 和 Holoscan Sensor Bridge 进行功能安全认证准备检验。 NVIDIA Halos AI 系统检测实验室汇集了超过 40 家制造商、认证机构和安全供应商，致力于推动安全的物理 AI 系统从设计走向现实世界部署。德国莱茵 TÜV、TÜV 南德、UL Solutions、exida、SGS 和 CertX 均将 NVIDIA Halos AI 系统检测实验室纳入其认证流程体系。上市时间目前，面向 NVIDIA IGX™ 的 NVIDIA Halos Core 已向注册开发者提供早期访问，支持 Linux 以及 Linux 搭配 QNX OS for Safety 8.0 两种配置。作为 Halos OS 应用层的组成部分，开源的 NVIDIA Halos Outside-In Safety Blueprint 现已在 GitHub 开放抢先访问。

NVIDIA

NVIDIA . 2026-06-24 1148
涨价 | 扬杰科技涨价

国内功率半导体龙头扬杰科技发布价格调整通知函：决定自2026年7月1日起，全系列产品价格上调10%-15%。本次涨价已是扬杰科技年内第二轮调价。据此前报道，公司于2026年3月下旬通过经销商渠道对内调整新订单报价，主要涉及部分产品。而最新涨价将覆盖全部品类。

扬杰科技

芯查查资讯 . 2026-06-24 3164
涨价 | 联发科宣布涨价

6月23日消息，芯片大厂联发科于近日向客户发出“涨价通知函”，宣布将对产品进行涨价。不过，具体涉及哪些产品线及涨价幅度并未公布。联发科表示，针对此次调整的具体内容，负责对应客户的业务经理将会尽快与与之联系，会详细说明并解答相关疑问。对于涨价原因，联发科解释称：“全球半导体零组件供应链持续面临重大挑战——前所未有的零组件短缺、产能受限、供应商交期延长，以及原物料与物流成本上升，均导致我们供应成本大幅增加。这种情况是整个产业共同面临的，也已影响到整体供应链。为了应对成本上升，我们已采取多项措施--与供应商重新协商条件、优化营运、重新分配资源，以确保持续稳定向客户供货,并在力所能及的范围内自行吸收成本。然而,现有成本上升的帽度与持续性,使我们必须重新检视订价结构，以确保产能、保障供应连续性并持续投人于关键技术研发，以支持您的未来成长。”

联发科

芯查查资讯 . 2026-06-24 1211
涨价 | 全球铝电容龙头Nichicon宣布对全系铝电容产品涨价

继MLCC、钽电容等被动元件产品价格陆续上调后，铝电解电容市场也正式加入涨价阵营。近日，全球铝电解电容龙头厂商之一的 Nichicon（尼吉康）向客户发出涨价通知，宣布对全系列铝电容产品实施价格调整。虽然官方并未公布具体涨幅，但市场普遍认为，此次调价将对全球铝电容产业链产生重要影响，并有望带动台系及大陆相关厂商跟进涨价。全系列调涨，铝电容市场迎来新一轮涨价潮根据业界流传的通知内容，尼吉康表示，当前部分产品订单规模已经超出公司现有产能负荷。尽管公司持续推动扩产计划，通过新增设备投资、员工加班及周末生产等方式提升产能利用率，但原材料采购压力持续增加，铝箔、化工原料以及能源成本不断上涨，对经营带来明显挑战。尼吉康在通知中指出，为确保产品稳定供应、维持研发投入以及生产设备升级，公司决定对铝电解电容器产品进行价格调整。值得关注的是，此次并非针对单一产品线，而是覆盖全系列铝电容产品，这也反映出当前产业链成本压力已经全面传导至终端市场。中东局势推升成本压力业内人士分析，本轮涨价背后最直接的原因来自原材料和能源成本上涨。近年来，中东地缘政治局势持续紧张，国际能源价格波动明显。铝电容生产过程中所需的高纯铝箔、电解液、化工材料以及电力资源均受到不同程度影响。其中，铝箔作为铝电解电容最核心的原材料之一，其价格变化对产品成本影响极大。与此同时，全球制造业回暖叠加AI基础设施建设热潮，使得上游原材料需求持续增长，进一步加剧供应紧张局面。对于长期以稳定供应著称的日本厂商而言，主动发布全系列涨价通知并不常见，这也从侧面反映出当前产业链压力正在加速累积。台系厂商有望同步受益作为全球重要的铝电容生产基地，中国台湾地区厂商也有望受惠于本轮涨价潮。其中，Kaimei Electronic（凯美）近年来积极布局高阶铝电容市场，产品覆盖液态铝电容、高分子固态铝电容及混合型铝电容，广泛应用于工业控制、汽车电子以及电源管理领域。随着AI服务器需求持续增长，加上日系厂商价格调涨带来的示范效应，凯美接单动能明显增强，市场看好其未来产品价格及获利能力进一步提升。另一家台湾铝电容大厂 Lelon Electronics（立隆电）则持续深耕车用电子、工业控制及服务器市场。在日本厂商产能紧张及客户寻求第二供应来源的背景下，立隆电有机会获得更多订单转移效应，并进一步改善产品结构和毛利率表现。被动元件涨价版图持续扩大回顾今年以来的被动元件市场，涨价已从MLCC逐步扩散至钽电容、铝电容等多个细分领域。此前，包括 Yageo（国巨）、Murata Manufacturing（村田）、Taiyo Yuden（太阳诱电）等厂商均释放出需求回暖、部分产品供给趋紧的信号。随着AI服务器、新能源汽车、工业自动化及数据中心建设持续推进，高端被动元件市场需求仍在快速增长。业内预计，尼吉康此次全系列涨价或将成为铝电容行业新一轮价格上涨的起点。若后续日系、台系厂商陆续跟进，2026年下半年铝电容市场价格中枢有望进一步上移，被动元件产业景气度也将持续升温。

铝电容

芯查查资讯 . 2026-06-24 2 2387
企业 | 高通271亿元拟收购AI创企Modular

据外媒援引知情人士消息，高通正就收购美国AI基础设施软件公司Modular进行深入谈判，这笔交易对这家公司的估值约为40亿美元（约合人民币271亿元）。知情人士称，交易最早可能在未来几周内宣布，不能保证最终协议的达成，细节仍有可能发生变化。高通发言人拒绝置评。今年迄今，高通股价股价上涨近30%，总市值超过2338亿美元（约合人民币1.58万亿元）。Modular于2022年由Chris Lattner和Tim Davis创立。 Lattner创建并扩展了多个关键基础设施，包括LLVM、Clang、MLIR、Cloud TPU和Swift编程语言，曾在苹果、谷歌、SiFive、特斯拉等多家科技公司开发AI及核心系统。Davis曾在谷歌大脑和核心系统中帮助构建、发现和扩展谷歌的大部分AI基础设施，包括API （TensorFlow）、编译器（XLA和MLIR）、服务器（CPU/GPU/TPU）和TF Lite的运行时、Android ML和NNAPI、大模型基础设施以及OSS。去年9月，Modular以16亿美元（约合人民币108亿元）的估值融资2.5亿美元（约合人民币17亿元），融资总额达3.8亿美元（约合人民币26亿元）。其投资方包括DFJ Growth、Factory、General Catalyst、Google Ventures、Greylock Partners和美国创新技术基金。高通周三将举行投资者日活动。近年该公司收购恩智浦半导体的交易因未获得监管部门批准而被取消，此后高通一直在寻求“补强收购”，包括去年同意以约24亿美元（约合人民币163亿元）现金收购英国半导体公司Alphawave。

高通

芯查查资讯 . 2026-06-24 987
产品 | 汽车用树脂外部电极片状MLCC：增强贴装可靠性，贴装面积减少50%！

株式会社村田制作所开发并量产汽车动力总成/安全设备用树脂外部电极片状多层陶瓷电容器（MLCC）"GCJ21BD72A225KE02"，在0805英寸（2.0×1.25mm）尺寸、额定电压100Vdc条件下，村田初次(村田调查结果。截至2026年6月3日)实现了2.2μF特大静电容量。本产品在汽车电源系统中实现了小型化、大容量与高耐压，同时通过降低基板弯曲引起的裂纹（龟裂）发生风险，有助于增强贴装可靠性。近年来，随着自动驾驶(AD)和高阶驾驶辅助系统(ADAS)的功能不断增强以及车辆电气化的持续推进，搭载部件数量增加，基板空间的限制愈发严格。此外，受车辆电气化带来的电力需求增加影响，48V电源系统的应用日趋普遍，用于此类电路的汽车用MLCC需要同时兼顾小型化、大容量与高耐压。汽车动力总成/安全设备与汽车行驶、控制及安全装置等相关，受车辆行驶时振动及发热引起的温度变化影响，贴装基板可能产生弯曲，存在部件发生裂纹的隐患，增强贴装可靠性更加重要。为此，村田采用专有陶瓷材料及微粒化、均匀化技术进行陶瓷材料设计，开发了本产品，在0805英寸（2.0×1.25mm）尺寸、额定电压100Vdc条件下，实现了汽车用树脂外部电极片状MLCC的2.2μF特大静电容量。此前，村田额定电压100Vdc、静电容量2.2μF的产品中，1206英寸（3.2×1.6mm）尺寸为微小尺寸，而本产品成功将尺寸缩小至0805英寸。由此，与额定电压100Vdc、静电容量2.2μF的村田过往产品相比，贴装面积减少约51%。此外，与村田0805英寸尺寸的过往产品（额定电压100Vdc、静电容量1.0μF）相比，静电容量扩大到约2.2倍。主要特点作为汽车用树脂外部电极片状MLCC，在0805英寸（2.0×1.25mm）尺寸、额定电压100Vdc条件下，村田初次实现了2.2μF的特大静电容量。与同额定电压、同静电容量的村田过往产品相比，其贴装面积缩减约51%。与同尺寸、同额定电压的村田过往产品相比，静电容量扩大约2.2倍。外部电极采用树脂材料，可缓解基板弯曲产生的应力，降低贴装后发生裂纹的风险。主要规格产品名称 GCJ21BD72A225KE02 尺寸（L×W×T） 0805英寸（2.0×1.25mm）静电容量 2.2μF 工作温度范围 -55～125℃ 温度特性 X7T（EIA）额定电压 100Vdc 今后，村田将继续推进兼具小型化、大容量、高耐压、高可靠性的汽车用多层陶瓷电容器的开发，通过扩充产品阵容，助力汽车的高性能化与多功能化发展。

村田

Murata村田中国 . 2026-06-24 1092
企业 | 矽力杰可靠性实验室正式通过国家CNAS认可，持续引领高质量检测体系

2026年6月8日，矽力杰半导体技术（杭州）有限公司可靠性实验室成功通过中国合格评定国家认可委员会（CNAS）的严格评审，获得实验室CNAS认可证书。这是继2023年10月13日矽力杰可靠性实验室首次通过德国莱茵TÜV授权目击检测实验室（ISO/IEC 17025）认证之后，公司在实验室管理体系建设上取得的又一里程碑式突破！至此，矽力杰可靠性实验室已通过中国合格评定国家认可委员会（CNAS）和德国莱茵TÜV的双重权威认证，标志着矽力杰在芯片可靠性检测能力、质量管理体系、实验室技术能力等方面均已达到国际标准，具备为全球客户提供权威、可靠、国际互认的可靠性检测服务的能力。 CNAS权威认可，实验室现场评审高标准通过此次中国合格评定国家认可委员会（CNAS）委派资深专家评审组，依据： ◆ CNAS-CL01： 2018《检测和校准实验室能力认可准则》 ◆ CNAS-CL01-A003： 2019《检测和校准实验室能力认可准则在电器检测领域的应用说明》 ◆ CNAS-CL01-G001： 2024《检测和校准实验室能力认可准则的应用要求》等多项权威标准，对矽力杰可靠性实验室进行了全面、系统、严苛的文件审核及现场评审。最终，评审专家组一致认定：矽力杰可靠性实验室管理体系运行高效、技术能力扎实、质量控制严谨，完全具备持续出具权威、科学、精准的检测结果和报告的能力。国际权威双认证体系，构筑全球化品质基石矽力杰在实验室能力建设上始终坚持“国际化对标、国家级认可”的双轨战略，依托CNAS与ISO/IEC 17025双认证体系，覆盖JEDEC、GB、AEC-Q三大系列技术标准，构建起从消费电子、工业到汽车电子等应用领域的芯片可靠性检测能力，为公司产品全生命周期的质量保障提供坚实支撑。双认证体系带来的战略价值： ◆ 检测报告更具公信力：可在认可范围内使用CNAS、ILAC国际互认联合标志，检测结果获全球ILAC协议签署方承认； ◆ 全球化准入能力跃升： ISO/IEC 17025与CNAS双体系叠加，助力产品全球化准入； ◆ 客户信任度显著增强：尤其在汽车电子、工业控制、通信等高可靠性核心领域，实验室能力构成强有力的品质背书。

矽力杰

矽力杰半导体 . 2026-06-23 1246
企业 | 兆易创新与Qt Group达成全球合作，共筑嵌入式GUI新生态

近日，兆易创新（GigaDevice）与全球领先的软件设计、开发与质量解决方案提供商Qt Group正式达成合作，双方将依托GD32H7高性能MCU系列，聚焦嵌入式GUI技术方案的联合打磨与优化，共同推动产品竞争力升级与开发者生态繁荣。此次合作标志着兆易创新在高端人机交互领域的生态布局迈入新阶段，也为双方在智能工业、储能、智能家居、消费电子等场景的深度协同奠定坚实基础。随着物联网与智能设备的快速普及，终端产品对高性能、高流畅度人机交互体验的需求持续攀升。兆易创新GD32H7系列MCU凭借强大的处理性能、丰富的图形外设接口及稳定的工业级特性，已成为工控、储能、智能家电等高端HMI场景的优选方案；而Qt Group的Qt for MCUs解决方案以独特的跨平台开发、高性能图形渲染、丰富组件库等优势著称，被广泛应用于各类智能设备的交互界面开发。双方将围绕三大方向展开深度协作：完成Qt for MCUs在GD32H7平台的底层深度适配与性能专项调优，充分释放硬件潜能；联合开发面向典型行业场景的标准化GUI参考方案与工具链，降低开发门槛并加速客户产品落地；同时依托双方渠道资源共建生态，通过联合技术培训、开发者社区与市场推广，为客户提供全周期技术保障与开发赋能。兆易创新高级副总裁、MCU事业部总经理李宝魁表示：“兆易创新始终以构建完善的MCU生态体系为核心目标，Qt Group在嵌入式GUI领域的技术积累与行业影响力，与我们服务高端客户、提升产品竞争力的战略方向高度契合。本次合作将充分发挥GD32H7系列的硬件优势与Qt for MCUs的软件能力，为开发者提供‘软硬件一体化’的高效GUI开发平台，助力终端客户打造更具差异化的智能产品体验。” “中国嵌入式MCU市场正在快速发展，兆易创新的GD32H7系列已在工业自动化和消费电子等领域展现出强劲的市场竞争力”，Qt Group中国区总经理许晟表示，“Qt for MCUs与GD32H7平台的深度适配，将帮助兆易创新的客户大幅缩短从原型验证到量产上市的周期，同时满足面向全球市场的产品对国际安全标准与合规要求。我们期待帮助更多中国嵌入式开发者打造具备全球竞争力的智能产品。” 兆易创新与Qt Group的合作，是双方在嵌入式领域优势互补、协同创新的重要里程碑。未来，双方将持续深化技术协同与生态共建，为用户提供更完善的工具链与解决方案，共同推动嵌入式GUI技术的普及与发展，助力更多行业客户实现产品智能化升级。关于Qt Group Qt Group（Nasdaq Helsinki:QTCOM）是一家跨国软件公司，深受各行业领导者及全球150多万开发者的信赖，助力打造用户喜爱的应用程序和智能设备。我们助力客户提升整个产品开发流程的生产效率，覆盖从UI设计、软件开发到嵌入式系统优化及质量管理的各个环节。我们的客户遍布180多个国家和地区的70多个行业。Qt Group拥有约1100位员工，2025年净销售额为2.16亿欧元。了解更多信息，请访问www.qt.io。

GD

GD32MCU . 2026-06-23 1134
技术 | AI驱动PID整定：ST重新定义机器人与家电电机控制

电机控制系统，是现代自动化设备的核心“肌肉与神经”，直接决定工业机器人、AGV、家电等产品的运行精度、响应速度与稳定可靠性。 PID作为电机控制领域最经典、应用最广的闭环算法，一直是保障电机平稳精准运行的关键。但传统PID高度依赖人工经验，存在调参慢、适配差、抗扰弱、多工况难兼顾等痛点，尤其在机器人与家电场景中，长期困扰工程师。如今，AI技术为这一难题带来全新解法。依托意法半导体在电机控制与AI领域的双重技术优势，我们将深度强化学习（DRL）算法与高性能硬件深度融合，推出搭载AI驱动PID自整定的EtherCAT双电机伺服驱动器交钥匙方案，彻底突破传统PID调参瓶颈，让电机控制更智能、更高效、更稳定。本文将带你全面了解：AI如何重构PID整定、方案核心亮点、实测效果，以及在机器人、家用电器等场景的落地价值。 ST EtherCAT双电机伺服驱动器：一站式交钥匙方案这是一款带有以太网现场总线（EtherCAT）的双1kW/48V伺服电机驱动器交钥匙解决方案，集成了高性能电机控制芯片、功率器件和通信接口，能够满足机器人、家用电器等领域的双电机协同控制需求——这意味着电机一经安装调试，即可投入运行。主要特性包括：双电机强劲性能：该驱动器采用STSPIN32G4电机控制器，搭配STDRIVE101栅极驱动器与低压功率MOSFET，实现双电机独立控制；单路驱动通道额定电流可达20A有效值（Arms），完全满足双路1kW/48V电机的驱动需求。精准传感与通信：这款伺服驱动器既支持增量式编码器，也支持绝对式编码器；在工业领先的通信协议方面，同时兼容以太网现场总线（EtherCAT）和控制器局域网（CAN）。智能化硬件设计：印刷电路板（PCB）布局经过优化，可适应不平衡负载，因此即便其中一个电机处于高负荷运行状态，整个系统仍能保持良好性能。此外，它还提供完整的固件栈，包括电机控制软件开发套件（MCSDK）、CiA402协议和EtherCAT协议栈，无需从零构建固件。 ST完整电机控制生态：从工具到落地全链路支持意法半导体为电机控制应用打造了一站式友好型图形化工具链，助力用户从硬件搭建快速过渡到功能完备的应用开发。在实现PID整定之前，需要深入了解电机的基本参数特性。我们通过电机分析仪（Motor Profiler）识别电机的电气和机械参数。获得参数后进入电机控制工作台（Motor Control Workbench），该工具可以设定所需的电机控制带宽，并自动计算出PID参数，参数可靠性取决于电机模型的准确性。在实际应用场景中，电机模型并非始终在理想条件下运行——它们会承载不同的负载，工作在不同的环境中。这就是电机调试导航仪（Motor Pilot）的用武之地。借助这款工具可以在真实的测试环境下对PID参数进行微调，最终完成应用开发。整个整定过程要求工程师具备扎实的电机控制知识，所以PID整定仍是行业内极具挑战性的工作。机器人与家电电机控制：传统PID面临的核心痛点机器人与家用电器的电机控制，对响应速度、运行稳定性、长期可靠性有严苛要求，而传统PID调优存在诸多难以破解的痛点：参数耦合与动态响应： PID三个参数（Kp、Ki、Kd）相互关联，改动其中一个，其他参数就会受到影响。例如，增大Kp可以加快系统响应速度，但容易导致超调和振荡；增大Ki可以消除稳态误差，但可能加剧超调；增大Kd可以抑制振荡，但会降低系统的抗干扰能力。同时，积分环节的累积作用易引发积分饱和，进一步加剧系统超调；最终形成“提升响应速度易引发振荡、增强稳定性会导致响应滞后”的矛盾，难以通过固定参数实现二者的兼顾。 ◆ 在机器人控制中，难以找到一组参数同时满足“快速响应”和“稳定运行”的需求：追求快速响应可能导致机器人运动振荡，影响定位精度；注重稳定性则会导致响应滞后，影响作业效率。 ◆ 在家用电器中，参数耦合同样会导致能耗增加、噪声变大，例如洗衣机脱水时因参数不当出现机身抖动。这些问题都会集中体现出来，而且PID参数调整非常耗时。外部扰动与设备维护：机械间隙、轴承磨损与轴承游隙变化会产生微小且不可预测的机械偏差，这会导致原本精细整定好的PID参数在长期运行中失效，需要重新整定。即使更换电机也要重新整定，整个过程非常复杂。而人工智能技术将彻底改变这一局面，让整个整定过程更顺畅，电机控制系统更可靠、响应更迅速。 AI驱动PID智能整定：基于深度强化学习本方案利用深度强化学习实现PID参数的静态调优，它的独特之处是拥有一个始终与环境交互的AI智能体(Agent)。强化学习是一种基于“试错”的算法，核心思想是让智能体通过与环境的交互，根据环境反馈的奖励信号(Reward)，不断调整自身的行为策略（Policy），最终学习到最优的行为方式，实现奖励折扣总和最大化。 AI智能体的控制策略（Policy）是根据观察状态（State）来生成动作（Action）的，学习算法通过从环境中获取奖励，并尝试更新策略，最大化期望。可以通过利用当前Action及其Reward对策略神经网络（Policy Network）进行迭代更新，从而生成使其向最佳策略方向靠近。以Google DeepMind人形机器人行走训练为例：Google DeepMind通过使用深度强化学习，在仿真中训练了一个人形机器人行走，当人形机器人摔倒时，会给智能体一个负奖励（Negative Reward）。当人形机器人稳定走了一段距离，就给予一个正奖励（Positive Reward）。这一逻辑可完美迁移至BLDC电机PID调参场景。BLDC电机的主要目标是实现理想的阶跃响应。即当电机切换速度时，能多快达到目标速度。例如，一个劣质的PID参数会导致较差的阶跃响应，响应速度过慢，这意味着达到目标速度要花很长时间，且超调百分比非常高，振荡也会很严重。当学习算法观测到这个状态时，会获得负奖励，而在下一步动作中，策略会尝试更新PI参数，以规避这组参数。下图是一个近乎完美的阶跃响应。它的响应速度快，且几乎没有超调。因此这个阶跃响应会计算出一个较高的reward，策略网络就会更倾向于输出此Action。下图展示了一个典型的电机控制环路：电机把位置、速度、扭矩等反馈给PID算法，生成下一个时间切片的相电流，然后将这三个参数作为策略网络输出的Action，通过观察到的阶跃响应计算Reward，从而更新价值网络。图中绿色的部分是最重要的AI智能体，包括两个关键部分：Actor和Critic。 Actor网络会根据观察到的状态生成下一步Action，也就是P、I和D参数。Critics网络会接收下一时刻观察，并利用奖励来更新Actor。所以Actor类似之前提到的策略网络，而Critics更像是价值网络。从图中还可以看到我们使用的奖励为达速时间和超调百分比的加权平均。这也是传统意义上的电机控制工程师调节PID参数的方法，我们也将这一概念引入AI领域。上图展示了通过该算法实现的关键结果。图左展示了在不同的训练回合（Episode）中AI是如何探索PI空间的。首先默认的PI在（20，1），然后它探索中间区域，最后移动到原点，最终找到了更新PI参数的正确方向。图右展示不同回合中的阶跃响应，可以看到后面回合的阶跃响应正在变得越来越好。结语 AI驱动PID整定方案相较传统手动整定，在调节速度、超调控制、稳态精度与抗扰动能力上实现全方位跃升，成功破解参数耦合、积分饱和、动态负载适配等行业长期难题，让电机控制真正迈入全自主、自优化的智能新阶段。意法半导体EtherCAT双电机伺服驱动系统，以高功率密度、高精度控制、同步任务调度等硬核特性，为AI智能调参提供坚实可靠的硬件底座；当强大硬件遇上自适应AI算法，二者深度协同，形成开箱即用的完整交钥匙方案，可高效满足机器人、家用电器等场景的高端电机控制需求，以AI创新驱动机电控制领域全面智能化升级。

ST

意法半导体工业电子 . 2026-06-23 1379
企业 | 大众汽车裁员5万人

2026年6月20日消息，当地时间18日，大众汽车集团公布业务重组计划。集团将大幅削减德国本土员工。今年年底前，德国裁减1.9万个岗位。至2030年，德国累计裁员约5万个。大众CEO布卢默在年度股东大会通报改革情况。降本改革已推行一年半。核心方案：压缩运营成本、优化工厂布局、精简内部架构、提速电动技术研发。企业希望借此稳住长期竞争力。集团管理层表示，仅靠缩减开支难以实现盈利反转。未来市场竞争压力只会持续加大。大众会加码改革，抵御市场波动，维持整车交付稳定。现阶段旗下各品牌已累计降本10亿欧元，折合人民币78亿元。集团目标，2030年每年净节约60亿欧元成本。2025年，德国本土工厂生产成本平均降幅超20%。地缘冲突、行业电动化竞争，是大众被迫裁员的两大核心原因。国产电动车全面崛起，市场格局已彻底改写。如今国内乘用车销量前十名，全部是新能源车型，燃油车无一上榜。比亚迪、吉利、小米、理想等自主品牌占据市场主流。国产电车三电系统、智能座舱、自动驾驶技术成熟完善。同等价位下，配置与性价比远超海外燃油、电动车型。国内新能源渗透率持续走高，燃油车市场份额不断缩水。国产电动车不止垄断本土市场，出口规模连年暴涨。产品销往欧洲、东南亚、中东等全球多地。在海外市场，中国电动车销量持续走高，不断抢占传统车企份额。海外传统车企电动转型速度滞后，产品竞争力不足。销量下滑叠加高额生产成本，利润持续承压。全球电动赛道的激烈竞争，倒逼大众这类老牌车企大规模裁员降本，加速自救转型。

大众

车榜 . 2026-06-23 966
展会 | 半导体盛会在即！2026湾芯展观众预登记通道全面开启，XXX诚邀您共襄盛举

2026湾区半导体产业生态博览会（简称“湾芯展”）观众预登记通道现已全面开启！本届展会定于2026年10月14-16日在深圳会展中心（福田）盛大举办，超70,000m²展览面积，覆盖IC设计、晶圆制造、先进封测三大产业链，携手全球800余家半导体优质企业，同期举办2026湾区半导体大会，配套30+场高规格前沿论坛，着力打造具有全球引领力的中国集成电路自主品牌第一展。窥全链展品：一站览尽前沿成果 2026 湾芯展采用“四大主题展区+三大生态专区”双轨布局，打造IC设计/AI Factory、晶圆制造、化合物半导体、先进封装四大核心展区以及AI芯片、RISC-V、Chiplet与先进封装三大生态专区，展品涵盖EDA/IP、半导体设备、半导体材料、核心零部件、晶圆制造、封装测试等前沿技术，海量未上市新品、量产新工艺、定制化解决方案现场首发，以场景化呈现半导体领域最新成果、前沿技术和高端产品。链全球资源：800+展商同台亮相湾芯展以全球化视野链接半导体全产业链，构筑开放融通、协同共进的产业交流合作枢纽。从国际行业巨头到国产专精特新标杆，2026 湾芯展汇聚Applied Materials、Lam Research、TEL、KLA、北方华创、中微公司、ASM、Merck、盛美上海、拓荆科技、SCREEN、DISCO、电科装备、华天科技、EDWARDS、KE、华海清科、屹唐股份、JUSUNG ENGINEERING、FerroTec、中科飞测、沪硅产业、上海微电子、VAT、SMC、奕斯伟、中环领先、金瑞泓、江丰电子、科百特、雅克科技等800+海内外半导体知名企业，诚邀您莅临现场交流洽谈！ *以上仅为部分知名参展企业，排名不分先后促合作落地：买家采购精准对接湾芯展搭建贯穿全年、全域覆盖的常态化供需对接平台，打破传统展会“展期短期对接”的局限，实现产业链商贸匹配常态化、精准化、高效化。展前，组委会深度联动上海、无锡、合肥、武汉、深圳、广州、沈阳、北京、成都、重庆等全国核心半导体产业集群城市，常态化落地上下游产业链专场供需对接会，为展会现场高效商贸对接筑牢资源根基。展期，依托深圳及大湾区广阔应用市场、海量优质展商资源以及重大产业项目集群等优质资源，为IDM、晶圆厂、封测厂、消费电子、汽车制造、通信与网络、高校及科研院所、医疗与工控等领域的采购商精准匹配适配供应商。观众提前完成预登记并填写真实采购需求后，组委会将根据供需品类、合作场景进行前置精准匹配，提前锁定对接资源、预约专属洽谈场次，助力买家精简寻源流程、降低对接成本。提交采购需求洞最新趋势：升级湾区半导体大会除大规模、高规格的展览展示外，2026 湾芯展将重磅升级举办湾区半导体大会。大会由开幕式暨半导体产业发展峰会、湾芯科技大会、新品发布会、系列技术论坛及多元主题活动组成，聚焦设备、零部件、材料、IC设计、CPO、AI、投融资、人才等多维度核心议题，邀请数百名行业杰出领袖、顶尖专家学者、知名企业高管等分享学术前沿、技术创新、产业发展和未来趋势，打造行业年度思想狂欢盛宴。敬行业标杆：湾芯奖荣誉加冕湾芯奖由湾芯展组委会权威发起设立，依托强大产业根基，历经两届沉淀，已然成长为国内半导体领域兼具权威性、公信力与行业影响力的标杆评选盛事。奖项始终坚守发掘创新价值、树立行业典范、凝聚产业合力的初心，旨在表彰国内外企业在技术突破、产品创新、生态构建等方面的卓越贡献，评选范围全面覆盖半导体设备、材料、晶圆制造、封装测试、EDA/IP、芯片设计及配套服务等全链条领域，打造具备国际视野的行业荣誉体系。抓行业未来：新增系列配套服务当下半导体行业投资热度持续攀升，产业资本、创投机构、产业基金持续加码硬科技赛道，同时大量行业技术人才、高校微电子专业精英、资深从业者迫切寻求优质就业平台。2026 湾芯展深入挖掘行业痛点，重磅升级半导体人才招聘与投融资对接等配套服务。 ◆ 半导体人才招聘针对行业人才紧缺痛点，本届展会将联动全国百余家AI Factory、IC设计、制造、设备材料、封测头部企业，集中释放研发工程师、工艺专家、产品经理、市场高管、设备运维等千余个高薪岗位，搭建产业人才长效输送桥梁，破解行业“招人难、求职难”双向困境。 ◆ 投融资对接当下半导体国产替代与AI算力产业高速爆发，行业投资热度持续高涨，众多产业资本、专业投资机构、行业投资人持续深耕半导体赛道，急需发掘优质硬核科创项目与潜力企业。组委会将同步邀请政府产业基金、头部产业资本、一线创投机构等设立投融资对接舞台，精准链接资本与产业资源。回顾2025湾芯展 2025 湾芯展以超6万平方米展览面积、600余家全球参展企业、33场前沿论坛、11.23万人次专业观众的亮眼成绩收官，连续两年入选“深圳发展改革十件大事”，获人民日报、新华社等权威媒体深度报道，《环球时报》评价其“意义已超过半导体本身”，全网曝光量超10亿级，成为中国半导体产业生态建设的核心标杆平台。预登记有礼！全面开启即日起，2026湾区半导体产业生态博览会（简称“湾芯展”）观众预登记通道全面开启！

芯片

湾芯展 . 2026-06-22 1442
企业 | OpenAI拿下史上最大企业订单三星12万员工全面接入ChatGPT

6月22日，OpenAI宣布与三星电子达成重磅合作：向三星全球超过12万名员工提供ChatGPT企业版及Codex开发平台。这是OpenAI迄今签署的最大规模企业级部署合同。覆盖范围包括韩国本土全体员工，以及设备体验（DX）部门的全球员工，涉及软件开发、市场营销、产品开发、制造等多个业务领域。截至2024年底，三星电子全球员工约26.2万人，DX部门约5.1万人，DS部门约7.8万人——这意味着几乎半个三星，都将用上OpenAI的工具。 OpenAI韩国负责人金京勋表示，此次部署标志着三星将AI从局部工具升级为提升全球员工工作方式的战略平台。这次合作中有一个值得关注的细节：Codex最初定位为软件开发工具，如今已进化为可支持非技术岗位的通用平台，广泛用于业务流程自动化和内部网络服务搭建。 OpenAI透露，Codex每周活跃用户已突破500万，其中韩国地区周活跃用户数自今年2月以来增长近800%。三星员工将借助ChatGPT企业版和Codex完成信息检索、数据分析、文档撰写、创意开发等日常工作。企业版在数据保护、用户权限管理、安全控制等方面做了专门强化，确保在公司安全政策框架内合规使用。这次合作不只是"买软件"。双方还将围绕下一代AI基础设施所需的高端存储半导体供应深化协作，合作范围从供应链拓展至员工业务创新与全面AI转型。换句话说，三星既是OpenAI最大的企业客户，也可能成为其AI基础设施的关键供应商。三星不是孤例。韩国企业引入生成式AI作为基础设施的趋势正在加速：企业动态 LG电子已采用ChatGPT企业版或OpenAI API LG U+ 已采用ChatGPT企业版或OpenAI API 三星SDS 韩国首家ChatGPT企业版转售合作伙伴，签约两个月内与十余家企业达成合作 Kakao 已采用ChatGPT企业版或OpenAI API 随着三星这个超级订单落地，企业级AI应用的规模化时代，可能真的来了。

三星

集成电路前沿 . 2026-06-22 2835
技术 | 为什么说龙舟是千年前的Mesh系统？

今年广东有547场龙舟赛。佛山南海的叠滘龙船漂移，全网传播超过60亿次。如果你站在岸边看叠滘龙船漂移，最震撼的不是船拐弯的那个瞬间，而是22把桨同时入水的那一声——「唰」。 22个划手，从船头到船尾，动作的误差肉眼看不出来。鼓手的槌子刚落下，桨已经在水里了。如果我说，这套协作逻辑和物联网里的Mesh组网技术用的是同一套设计智慧，你可能觉得我在扯。龙舟是集体运动，Mesh是通信协议——两码事。但把龙舟的协作方式拆开看，里面藏着一套完整的组网逻辑。这套逻辑对应的三个技术特征，正好是Mesh组网的核心设计原则。这不是说龙舟等于Mesh。我要聊的是——龙舟组织20个人协同的方式，和Mesh网络组织无数个节点协同的方式，在底层用的是同一套设计智慧。鼓手的一槌，到舵手的桨，中间隔了20个人的身体接力龙舟的指令传递，比你想象的复杂。鼓手一槌敲下去，声音传到前排划手的耳朵里。前排划手看到鼓手的动作、听到鼓声，身体开始发力。这个动作被中排的划手看到，节奏跟着传递下去。后排的划手通过前排的身体起伏和水花的节奏，确认发力的时机。舵手在船尾，通过前排划手的带动和鼓声的综合感知，调整方向。这是一个典型的多跳信息传递链条。指令从船头的鼓手出发，经过中间划手的节奏接力，最终传到船尾的舵手。新华社对亚沙会龙舟比赛的报道提到，鼓手根据赛道、风向、水流调整节奏，指令从船头出发，「经过中间划手的节奏接力，传到船尾」。在物联网世界里，数据从源头到达目的地，走的也是同样的路。传统WiFi Mesh的数据每经过一个节点，都要解封装、查路由表、选路、再封装——TCP/IP协议栈的完整流程走一遍。节点越多，延迟累积越明显。5跳之后，UDP吞吐量经常掉到初始值的20%以下。安信可BW20系列搭载的R-Mesh方案走了一条不同的路。数据包到了驱动层，直接根据目标地址判断是否需要转发，不再过TCP/IP那一遍处理。这就是MAC层转发——CPU负载降低了，内存占用小了，延迟稳定了。实测5跳之后，UDP吞吐量还能保住7Mbps以上。什么概念？光伏屋顶上几十台微逆变器同时上报数据，这条链路还没跑满。龙舟的指令从鼓手到舵手经过了20个人的身体接力，R-Mesh的数据从根节点到末端设备经过了一次次MAC层转发——两套系统用的都是多跳中继这个底层设计。多跳能解决覆盖问题。但如果中间有节点掉拍了怎么办？新划手跟不上节奏，老队员用身体「兜住」他——这就是冗余补偿龙舟训练中最常见的场景：新划手刚上船，节奏跟不上。左右两边的老划手会调整自己的发力幅度，把新划手的节奏差「兜住」——这种「有人掉队、旁边补上」的逻辑，在系统设计里叫做冗余补偿：某个节点临时出问题，其他节点自动补位，不用停机，不用复位。替补队员的换人机制也是同一套逻辑——直接上，不用停。 R-Mesh在数字世界里处理节点故障，用的就是同一套思路——不是让故障节点「修复」了再继续，而是让其他节点「接管」它的工作。物联网系统也会遇到节点「掉链子」的问题。户外设备遭遇遮挡、干扰、设备老化——任何一个因素都可能导致节点信号质量下降。如果整个网络因为一个节点故障就中断，那这个设计的可靠性就不够。 R-Mesh的树形拓扑设计，从架构上解决了这个问题。每个子节点有且仅有一个父节点，路径是固定的，不存在环路，也不需要复杂的路由计算。节点会持续监测周围节点的信号质量。一旦发现更好的父节点，可以在百微秒级完成切换，几乎感觉不到断线。这是一种快速父节点切换机制——信号质量下降时，子节点自动寻找更好的上行路径，网络自己恢复。和龙舟的协作机制对照一下：龙舟的队友用身体感知补偿了掉拍的划手；R-Mesh的节点用父节点切换补偿了信号衰减。处理方式不同，设计目标是一样的——不让任何一个节点的故障拖垮整个网络。龙舟不会因为一个人掉拍子就翻船，R-Mesh不会因为一个节点故障就断网。这就是自愈冗余在物理世界和数字世界的对应。多跳解决了覆盖问题，自愈解决了可靠性问题。但龙舟还有第三个秘密。鼓手只做一件事：定节奏。每个划手自己听，自己对齐鼓手只做一件事——敲鼓。定节奏。他不管每个划手什么时候发力、用多大力。每个划手自己听鼓声，自己调整发力时机、幅度和频率。没有人给他们派活，没有人逐个下达指令。科普中国的文章这样描述：鼓手是龙舟的「节拍器」。敲鼓与划桨节奏需要完全匹配。鼓手根据赛道、对手、风向、水流调整节奏，通过鼓声将指令传递给全船。这套逻辑在物联网世界里对应的技术是批量配网和自组网。分布式光伏项目里，上百台设备装在屋顶、荒郊野外。如果一台一台手动配网，施工成本会非常惊人。 R-Mesh的ZRPP（零接触批量配网协议）解决了这个问题。数百台设备一次性完成集中配网，无需手动逐一配置。设备上电后自动探测周围环境，选择最优父节点，自发形成树形拓扑。没有中央服务器派活，系统自己长成型。这就是自组织。龙舟的协作逻辑在龙舟领域已经用了上千年。R-Mesh把它变成了物联网世界的产品。安信可具体是怎么做到的？当鼓手的节奏，变成了模组里的数据流龙舟的协作逻辑传承了上千年，但把它变成一套可量产的无线组网方案，是另一件事。安信可的R-Mesh方案，核心载体是BW20系列模组。基于瑞昱RTL8711双核芯片，Wi-Fi+BLE双模，把龙舟那套「多跳+自愈+自组织」的设计逻辑，用MAC层转发和ZRPP批量配网跑了起来。 BW20系列支持802.11 a/b/g/n，2.4GHz+5GHz双频，BLE 5.0。双频Wi-Fi既保证了高性能回程，又给本地通信留了余地。主接口SDIO，作为网卡配合独立主控使用。双频Wi-Fi的好处很实在：2.4GHz穿墙好，适合障碍物多的环境；5GHz干扰少，适合设备密集的场景。项目现场信号差的时候，切个频段可能就是有网和没网的区别。两款型号：BW20-12F（板载天线，适合塑料外壳、小型化设计）；BW20-07S（外接天线，适合金属外壳、干扰源附近）。 R-Mesh在光伏场景的实战数据值得一提。分布式光伏微逆变器监控是一个对通信可靠性要求很高的场景——设备分散在几百平米的屋顶，3到5跳覆盖大多数场景。 R-Mesh做到了百台节点稳定组网，5跳后UDP吞吐量还能稳定在7Mbps以上，批量配网一次搞定。龙舟的心跳是鼓手的节奏，R-Mesh的心跳是MAC层转发。一个是物理世界的同步，一个是数字世界的协同——两个世界，同一套底层逻辑。所以你的物联网项目里，设备遍布在几百平米的厂区屋顶，信号穿墙会衰减，节点多了配网让人头疼——你需要的是一个「数字鼓手」。最后的话下次站在岸边看龙舟赛的时候，留意那个瞬间——鼓手槌子落下，22把桨同时入水。你现在看到的，是一个运行了上千年的Mesh系统。每一个划手都是一个节点，都在做自己的那件事，都在同一套节奏里，不需要谁去催谁。这个画面，和你屋顶上的那几十台光伏逆变器——它们各自采集数据，各自上报，各自在一条链路上完成自己的那一跳转发——用的是同一套智慧。

安信可

安信可科技 . 2026-06-22 931
技术 | 瑞萨RA8T2 MCU显著提升电机控制系统实时性

电子电机控制核心要素是什么？这个问题很难用一个答案概括，因为电机控制系统由许多不同的元件组成，如果缺少其中任何一个环节，就无法按照指令控制电机。另一方面，实时性是电机控制系统的关键因素之一，因为它可以确保精度、提高效率和防止故障。阅读此博客，聚焦MCU，了解更多实时性的相关信息。在我们讨论实时性能之前，需要了解电子控制电机是通过MCU/MPU等控制器构建的。这些嵌入式处理器具有以CPU和内存为中心的架构，并执行指令和处理数据。在电机控制中，MCU常用于风扇、泵等负载波动小、转速波动不大的应用，而MPU则用于控制大型电机、需要高速控制转速和扭矩的工业设备中的交流驱动器和交流伺服等应用。 MCU和MPU之间的主要区别实时性是在设定的时间内完成一个特定的控制任务。换句话说，重要的是处理时间波动很小，并且总是在设定的时间完成处理任务。如果无法保证实时性，不仅电机无法按照指令值运行，最坏的情况下，电机可能会失控，导致事故发生。使用传统MCU，CPU和内置内存频率彼此接近，因此可以估计最坏环境下的处理时间，并且很容易保证实时性能。另一方面，MPU具有更短的控制周期以提高控制精度和更快的CPU，但当程序从比CPU慢的外部闪存执行时，内存速度成为瓶颈，无法达到理论性能水平。因此，作为常规对策，启动时将程序放置在内置的高速SRAM或TCM中，以实现高速运行。另一方面，将所有程序都放在SRAM或TCM中，在存储容量方面很困难，因此如何利用有限的内置内存来确保实时性能，对于基于MPU的电机控制系统的软件开发人员来说，始终是一个挑战。针对这一挑战，瑞萨电子开发的RA8T2结合了MCU和MPU的优势，为实现高实时控制系统带来了突破性解决方案。性能方面，它配备了Arm® Cortex®-M85 1GHz，并且与MPU一样，内置了高速缓存、TCM和SRAM，但它与MPU的显著不同在于，它为MCU的程序运行配备了MRAM（磁阻随机存取存储器）。该MRAM的工作频率为100MHz，比SRAM或TCM慢，但与外部闪存相比，其性能有显著提高，更容易像传统MCU那样确保实时性能。电机控制系统仍然存在挑战。在高端电机控制设备中，根据应用，将系统控制以及与其他设备通信等其他任务添加到电机控制中。换句话说，电机控制的实时处理和其他非实时处理必须并行执行。解决这个问题的一个有效方法是使用多核系统，该系统主要用于MPU。除了Cortex-M85之外，RA8T2还提供了可选的Cortex-M33内核，允许用户构建双核系统。例如，让我们考虑将电机控制处理放置在Cortex-M85侧的情况（图1）。Cortex-M33侧分配给系统控制，其最大工作频率为250MHz，足以满足一般系统控制。通过这种配置，可以将电机控制与系统控制分离，这是一个非实时过程，实现完全并行处理。这不仅在电机控制侧实现了高实时性，而且提高了系统控制侧的响应和系统性能。图1.RA8T2双核系统中的任务分配示例 MCK-RA8T2 MCK-RA8T2是一款配备电机控制功能和EtherCAT®从站控制接口的套件。还包括一个BLDC电机，允许用户在打开包装盒后立即开始评估。此外，还提供了用户手册和快速入门指南，因此可以根据用户的需求，从初始评估到用户逆变板评估等多种用途。请尝试体验这款新MCU的实时性能。图2.MCK-RA8T2图像点击阅读原文，了解RA8T2 MCU及其电机控制套件的更多信息。 RA8T2 https://www.renesas.cn/zh/products/ra8t2 需要技术支持？如您在使用瑞萨MCU/MPU产品中遇到任何问题，可识别下方二维码或复制网址到浏览器中打开，进入瑞萨MCU/MPU官方技术论坛寻找答案或获取在线技术支持。 https://bbs.21ic.com/renesas

瑞萨

瑞萨嵌入式小百科 . 2026-06-22 1092
政策 | 商务部：将10家美国实体列入出口管制管控名单

商务部网站截图根据《中华人民共和国出口管制法》和《中华人民共和国两用物项出口管制条例》等法律法规有关规定，为维护国家安全和利益，履行防扩散等国际义务，决定将艾维奥克斯公司等10家美国实体列入出口管制管控名单（见附件），并采取以下措施：一、禁止出口经营者对上述10家实体出口两用物项，禁止任何国家和地区的组织和个人将原产于中国的两用物项转移或提供给上述实体；正在开展的相关出口活动应当立即停止。二、特殊情况下确需出口的，出口经营者应当向商务部提出申请。本公告自公布之日起正式实施。附件：出口管制管控名单（2026年6月22日）商务部 2026年6月22日附件出口管制管控名单（2026年6月22日） 1. 艾维奥克斯公司（Aveox, Inc.）地址：2265A Ward Ave., Simi Valley, CA, USA邮编：93065常用名称：AVEOX 2. 红猫控股公司（Red Cat Holdings, Inc.）地址：2800 S West Temple St., Unite 2, South Salt Lake, UT, USA邮编：84115常用名称：Red Cat 3. 蒂尔无人机公司（Teal Drones, Inc.）地址：2800 S West Temple St., Unite 2, South Salt Lake, UT, USA邮编：84115常用名称：Teal Drones, iDrone 4. 美国IMSAR公司（IMSAR, LLC）地址：940 S 2000 W#140 Springville, UT, USA邮编：84663常用名称：IMSAR 5. 杰亚机器人公司（Jaia Robotics, Inc.）地址：22 Burnside St Bristol, RI, USA邮编：02809常用名称：Jaia Robotics 6. 鲍尔航空航天技术公司（Ball Aerospace & Technologies Corp.）地址：10 Longs Peak Drive, Broomfield, CO, USA邮编：80301常用名称：Ball Aerospace, Space & Mission Systems business of BAE Systems 7. 奥什科什防务公司（Oshkosh Defense, LLC）地址：2307 Oregon Street, Oshkosh, WI, USA邮编：54902常用名称：Oshkosh Defense 8. L3哈里斯海事服务公司（L3Harris Maritime Services, Inc.）地址：3835 E Princess Anne Rd, Norfolk, VA, USA邮编：23502常用名称：L3Harris Maritime 9. 芒廷帕斯材料公司（MP Materials Corp.）地址：1700 S Pavilion Center Drive Eighth Floor, Las Vegas, NV, USA邮编：89135常用名称：MP Materials 10. 美国稀土公司（USA Rare Earth, Inc.）地址：100 W Airport Rd, Stillwater, OK, USA邮编：74075常用名称：USAR, USARE 【相关新闻】商务部新闻发言人就将10家美国实体列入出口管制管控名单答记者问

政策

新华社 . 2026-06-22 1141
产品 | 单颗顶两颗! 思瑞浦TPAFEA003A/B超高集成硅光AFE，功耗性能双突破

思瑞浦3PEAK（股票代码：688536）推出TPAFEA003A/TPAFEA003B高精度硅光模拟前端AFE，专为800G/1.6T硅光模块设计。集成4通道12位电流输出DAC（IBIAS）、12通道12位电压输出DAC（Heater Bias）、12位500kSPS ADC及4通道12位通用DAC（GDAC），提供高达500mA输出电流、±60mAheater驱动及多通道可配置监控。产品支持 I²C/SPI接口，工作温度-40°C至+125°C，以小型化WLCSP封装实现超高集成度，助力下一代光模块设计。产品优势大电流激光偏置（IBIAS） 4通道12位IDAC，支持可编程控制输出： TPAFEA003A：0-245mA/0-350mA两档输出，单通道支持70mW激光器满功率输出； TPAFEA003B：0-350mA/0-500mA两档输出，单通道支持100mW激光器满功率输出；超低headroom电压，可以显著降低器件功耗，提升光模块效率指标： 0~245mA(100mV)/0~350mA(150mV)； 0~350mA(150mV)/0~500mA(200mV)；超低工作电压，创新设计架构，支持IBIAS供电最低0.5V就可以工作，适配更低偏置电压的激光器产品时可显著降低系统功耗。多通道大电流 DAC 12通道DAC分为2BANK（8+4），BANK单独供电，可以实现，Heater DAC与VBIAS DAC分开供电，实现不同的电压配置范围，降低系统功耗。驱动电流支持Sink/Source均60mA，可以支持更多种类PIC的Heater驱动。丰富的Multi-IO通道 TPAFEA003A配置最高21通道、TPAFEA003B配置最高29通道；芯片集成ADC、电流镜与多档位下拉电阻，单芯片即可全覆盖硅光光模块全场景光功率检测需求。产品最高可适配4路入光、8路出光、8路检测光及8路RSSI信号采集，且配套电路无需外接上下拉电阻。内部电流镜支持外部MPD共阴极共阳极检测，具备1:1和1:3两种电流增益。两通道MON口，支持外部ADC采样模式。超强兼容性 A/B两个版本自身兼容, 按64引脚设计PCB可以实现一个PCB兼容TPAFEA003A与TPAFEA003B两种方案。以一敌二依托创新架构打破IBIAS电流驱动能力与Multi‑IO通道数量的固有瓶颈，单颗芯片即可覆盖传统硅光光模块方案中需搭载两颗及以上AFE芯片才能实现的设计需求。图1、TPAFEA003A/B Function Block 产品特性 •IDAC：4CH，12位，DNL＜±1LSB； •Heater DAC：12CH，12位＜DNL±1LSB ； •ADC性能：INL＜±4LSB，转换时间2μs； •电源范围：VDD2.7-5.5V，VDRIVE2.5-5.5V，PVDD0.5-2.5V； •封装：WLCSP3.50×3.53mm（A版56-ball，B版64-ball）； •工作温度：-40°C至+125°C；图2、TPAFEA003A/B Pin Map Compatibility 典型应用 800G/1.6T硅光模块：激光器偏置（IBIAS）+调制器偏置（Heater Bias）+光功率监控（mPD+RSSI）。光收发器：多通道电流/电压控制与诊断。测试测量仪器：高精度多通道模拟输出与采集。 TPAFEA003A/TPAFEA003B系产品可提供样品申请及评估板技术支持。如有需求，请联系思瑞浦当地销售团队或邮件至business@3peak.com。订购信息：

思瑞浦

思瑞浦3PEAK . 2026-06-22 1876
方案 | Supermicro推出NVIDIA Vera Rubin NVL4端到端DCBBS蓝图，以原生FP64效能打造融合式HPC与AI基础设施

Supermicro推出NVIDIA Vera Rubin NVL4端到端DCBBS蓝图，以原生FP64效能打造融合式HPC与AI基础设施新推出的完整解决方案可将最高1,152个NVIDIA Rubin GPU，以及576个NVIDIA Vera CPU配备于液冷机柜内。此3.2MW可扩充式单元可为AI工作负载与FP64仿真计算提供次世代的效能，并能扩展至任何规模的研究计算集群。 DLC-2直接液冷技术可支持最高每机柜362kW的散热性能。每个可扩充式单元配置3台机柜列间式冷却液分配单元（CDU），并搭配冷板、歧管和SMC PG25-A超高电阻抗冷却液。端到端解决方案可加速科学研究领域的AI与HPC基础设施建置，涵盖项目规划与场域勘查、制造与测试，以及现场部署等完整程序。【2026年6月22日，美国加州圣何塞、德国汉堡讯】Super Micro Computer, Inc.（NASDAQ：SMCI）作为AI、企业、存储和5G/边缘领域的全方位解决方案供货商，于ISC 2026上推出基于NVIDIA Vera Rubin NVL4平台的数据中心建构组件解决方案（Data Center Building Block Solutions®，DCBBS）蓝图。继Supermicro于COMPUTEX推出基于NVIDIA Vera Rubin NVL72与NVIDIA HGX Rubin NVL8的DCBBS蓝图后，本次针对HPC与AI应用所打造的蓝图，将相同的端到端方法论延伸应用至科学计算领域。此蓝图基于Supermicro DCBBS技术，提供数据中心建置所需的计算组件、网络、先进液冷技术、配电系统与场域基础设施，并由Supermicro DCBBS专家团队进行完整支持，协助研究机构与超级计算中心加速上线时程。 Supermicro总裁暨首席执行官梁见后表示：“研究人员运用的工具，推动着科学发现的进展，而AI已成为不可或缺的技术。能加快基础设施部署的研究机构，将引领新世代的重大突破。通过我们基于NVIDIA Vera Rubin NVL4的DCBBS蓝图，研究机构能安心部署任何规模的HPC与AI基础设施，并可依靠Supermicro在全球最大规模液冷计算集群建置方面的实绩与专业经验。” 研究人员逐渐采用融合式计算，将传统FP64双精度模拟计算，与加速计算和AI技术结合，为气候研究、药物研发、材料科学及能源等领域，加快研究新发现。NVIDIA Vera Rubin NVL4平台可适用于此融合式计算需求，而DCBBS Blueprint for HPC支持部署该平台所涉及的各项程序。新推出的蓝图基于Supermicro经验证的实绩，包括打造多个全球最大规模的液冷超级计算集群，并部署了超过100,000个GPU。新推出的蓝图涵盖Supermicro在多项大型液冷项目中所采用的完整端到端流程，实现空前的部署速度。由Supermicro专家进行的现场设施勘查，包括卸货区进出、数据中心空间测量与净空、地板承重，以及既有电力与冷却基础设施等项目，进而制定符合各项目需求之设计方案。解决方案整合程序在交付阶段前就已启动，包括于Supermicro全球制造据点完成机柜组装、设备安装、线缆配置，以及L10系统层级与L11集群层级的测试。此外，Supermicro所提供的白手套（White-Glove）交付与现场整合服务，涵盖机柜定位安装、电力与冷却系统连接、网络布线、系统启用，以及现场解决方案验证。后续亦提供持续性的技术支持，包括针对关键型任务的运行，提供最快4小时的现场服务。针对科学研究设计的可扩充式AI与HPC解决方案，实现计算设施现代化基于NVIDIA Vera Rubin NVL4可扩充式单元的Supermicro DCBBS蓝图，适用于HPC与AI领域，可扩展、部署至任何规模的计算集群，并涵盖从3.2MW至1GW的功率。相关可扩充式单元组件包括： 8个液冷计算机柜：采用客制化52U、750mm宽的机柜设计。每个机柜可容纳36个NVIDIA Vera Rubin NVL4节点，并提供362kW的机柜功率。每个可扩充式单元搭载288个节点、最高1,152个NVIDIA Rubin GPU，以及576个NVIDIA Vera CPU。先进的DLC-2直接液冷技术堆栈：每个可扩充式单元配置3台机柜列间式冷却液分配单元。单台CDU冷却性能最高可达1.8MW，并采用2+1的备援配置。此外，核心冷却组件也包括直达芯片铜制冷板、垂直安装式冷却液分配歧管，以及具备卓越化学稳定性与热稳定性的Supermicro SMC PG25-A冷却液。 NVIDIA Quantum-X800 InfiniBand计算网络架构：装载于专用式网络交换器机柜，并提供全液冷配置，为分布式科学计算与AI工作负载提供高带宽、横向扩充式互连架构。机柜电源与管理：每个计算机柜配置8组72Kw机柜电源模块，通过总线支持362kW机柜功率。此外，每个机柜配备两组顶部管理交换器，以提供带外管理功能。基于NVIDIA GB200 NVL4，适用于HPC与AI的配置也已上市，可立即支持部署需求。 Supermicro DCBBS提供完整、模块化的AI基础设施解决方案，通过经验证的组件与子系统，支持单一服务器、网络设备，以及完整机柜级、数据中心级解决方案的弹性部署，并涵盖相关软件与服务。Supermicro 持续以全方位AI基础设施产品组合领先产业，助力全球企业打造可扩充式、高效率，以及具环保责任的AI数据中心。

Supermicro

SMCI . 2026-06-22 1673
市场周讯 | SK海力士供应下一代面向AI的存储器“HBM4E”12层堆叠样品；长江存储出售武汉新芯39%股权；特朗普称，英特尔将生产苹果芯片

| 政策速览 1. 韩国：韩国政府已启动“超级创新经济项目”，计划投资5000亿韩元攻关下一代功率半导体。 2. 中国北京：北京市经济和信息化局印发《北京市关于支持工业企业提质增效若干措施》，其中提到，促进会展平台赋能市场推广。充分发挥北京各类会议会展促进消费、带动投资、拉动产业、便利贸易的赋能效应，推动重点展会设置具身智能、高端芯片、智能穿戴设备、智能网联汽车等北京智造产品专区，强化场景展示与宣传推介。鼓励企业依托各类展会平台，开展新品展示、技术推介、供需对接、订单洽谈等市场推广活动，持续提升北京工业产品品牌影响力。 3. 七部门：工业和信息化部、中央网信办、市场监管总局等七部门日前联合印发《促进平台经济大中小企业协同发展行动方案（2026—2028年）》。《行动方案》提出，深入开展算力基础设施高质量发展和算力互联互通行动计划。推动算力资源开放，开展算力并网池化及互联工作，引导平台企业联通分布式算力资源及纳管平台，提升算力资源配置效率。推进全国一体化算力监测调度服务平台建设。提升平台企业词元（Token）普惠服务能力，面向中小企业共性需求优化智能体服务，降低中小企业获取与应用门槛。 4. 中国：工信部就《智能网联汽车自动驾驶系统安全要求》等 2 项强制性国家标准（报批稿）、《车载事故紧急呼叫系统》强制性国家标准外文版（报批稿）公开征求意见。作为我国首部针对 L3 级有条件自动驾驶和 L4 级高度自动驾驶系统的强制性国家标准，该标准是对 2024 年发布的推荐性国家标准 GB/T 44721—2024《智能网联汽车自动驾驶系统通用技术要求》的系统性升级，从推荐性转为强制性。该标准规定了自动驾驶系统的技术要求、安全保障要求、同一型式判定要求，以及相应的保障要求检验、安全档案检验和确认性试验方法。适用范围为装备 L3 和 / 或 L4 自动驾驶系统的 M 类（载客）和 N 类（载货）车辆，自动泊车系统不在此列。 5. 八部门：商务部等 8 部门联合印发《关于加快“人工智能 + 消费”发展的实施意见》（以下简称《实施意见》）。《实施意见》以推动人工智能与消费深度融合为主线，以扩大智能商品消费、赋能服务消费、创新消费场景为重点，以人工智能新产品新服务新场景示范应用为路径，提出 5 方面 17 条举措。一是提升人工智能 + 商品消费。增加人工智能产品新供给，扩大人工智能手机和电脑、智能家居、智能网联汽车、智能穿戴、人工智能机器人等新一代智能产品消费。建设人工智能商品首发平台，支持人工智能商品首发首展，组织“人工智能进万家”活动。二是扩大人工智能 + 服务消费。推动人工智能与居家、养老、文化旅游、住宿餐饮和教育教学等服务深度融合，促进生活性服务业智能化升级，加快智能产品在家庭、社区、养老机构、旅游景区和教学课堂等场景应用验证和迭代升级，创新应用场景，推动人工智能更好赋能服务消费。三是推动人工智能 + 商业创新。促进人工智能在批发零售、电子商务、物流配送等重点领域的应用推广，加快商业设施的智能化改造，发展智能零售、智慧商圈，完善智能物流配送体系。推动人工智能技术赋能电子商务运营、客服、设计、营销等全场景全流程。四是加强“人工智能 + 消费”推广。建设一批“人工智能 + 消费”集聚区和体验中心。开展人工智能产品租赁、共享、试用等模式创新。制定“人工智能 + 消费”场景应用指南，开展典型案例遴选，建设消费领域国家人工智能应用中试基地，推动高价值场景落地应用。组织“人工智能 + 消费”场景对接活动，促进技术企业与商业企业供需匹配。五是优化“人工智能 + 消费”环境。加大政策支持力度，推动人工智能技术在消费领域普及应用。完善人工智能消费基础设施，健全标准体系和监管机制，推动跨行业跨品牌互联互通，加强消费者保护。 | 市场动态 6. 存储：本周LP5X/LP4X及渠道DDR5内存条全面调涨。自Grace CPU选用LPDDR5X作为内存配置之后，英伟达Vera CPU继续沿用该方案，AMD亦明确跟进，其下一代Verano CPU确认首次引入LPDDR5X。随着基于LP5X的服务器CPU解决方案陆续实现量产并进入大规模商用推广阶段，LP5X正加速向服务器市场进一步渗透。在面对服务器市场对高频率LP5X的应用需求呈现显著增长的情况下，海外原厂也正持续将更多的LP5X产能向服务器市场进一步倾斜，相应的面向手机、PC等消费类终端的供应快速收紧。 7. TrendForce：由于存储器大厂的产能规划持续倾向HBM、高层数3D NAND等高附加价值产品，挤压NOR Flash、SLC NAND依赖的成熟制程产能，然而因需求稳定，已推动2026上半年NOR Flash、SLC NAND累积合约价涨幅分别突破100%。由于供应商未有大规模扩产计划，预估下半年两项产品的价格将随供需紧张而继续调升。 | 上游厂商动态 8. 燧原科技：国产GPU企业上海燧原科技股份有限公司科创板IPO获上市委会议通过，公司拟融资金额60亿元。募集资金投向：基于五代AI芯片系列产品研发及产业化项目、基于六代AI芯片系列产品研发及产业化项目、先进人工智能软硬件协同创新项目。公司预计2026年1-6月营业收入同比将呈大幅增长趋势，预计2026年上半年即可实现2025年全年收入规模。 9. 中核集团：我国科学家在稳定同位素富集领域取得关键性突破，首次成功实现丰度超过99.99%的硅-28同位素自主量产，产品关键指标达国际先进水平。标志着我国在构建自主可控、协同高效的稳定同位素产业格局方面迈出实质性步伐。据介绍，除量子计算外，超高丰度硅-28在先进制程半导体、高端导航、计量基准等前沿领域也有重要应用前景。完成此项突破的中核集团核工业理化工程研究院团队，此前已先后实现钼、碲、镍等12种元素、26种稳定同位素的生产，持续推动稳定同位素分离技术的工程化与产业化。 10. 台积电：随着台积电及其合作伙伴积极扩建先进封装产能，预计到2026年底，CoWoS的供需缺口将从目前的约20%大幅收窄至约10%，且2027年有望进一步改善。据悉，台积电的CoWoS月产能到2026年有望达到创纪录的12万至14万片晶圆。加上OSAT合作伙伴新增的5万至6万片晶圆产能，整个行业的月产能可能接近20万片晶圆。 11. 三星：马斯克脑机公司Neuralink的第四代芯片的研发工作正在进行中，有消息称，三星电子正在寻求与Neuralink合作，这将是三星电子首次与Neuralink合作。此前，马斯克另一家公司特斯拉已宣布将自动驾驶芯片AI6和AI6.5交给三星电子代工，并使用三星电子先进的2纳米工艺。有报道指出，Neuralink芯片将采用4nm制程，这可能与三星电子在4nm工艺上实现了比更为先进制程更好的稳定性有关。 12. 平头哥：阿里云智能集团公共云事业部副总裁、新金融行业总经理张翅透露，平头哥自研真武AI芯片在金融行业的部署规模已突破10万卡，覆盖银行、证券、保险、基金等超过150家主流机构。截至2026年5月，真武系列芯片已累计出货56万片，在金融行业已应用在财富管理、信贷风控、投研投顾、进件识别、合规监控等场景。 13. 力积电：力积电今日公告，自今年5月22日起，向Lam Research（泛林集团）购买半导体产品生产制造设施及机器设备，交易金额为10.36亿元新台币（约合2.22亿元人民币），用于晶圆产品生产制造。 14. NVIDIA：英伟达发布博文，宣布其战略投资的Coherent在美国得州Sherman为扩建工厂奠基，聚焦6英寸磷化铟晶圆与光互连产能，支撑AI数据在机架间以光速传输。 15. 英特尔：英特尔代工部门介绍，Intel 18A-P作为Intel 18A系列的首个性能增强版本，现已进入风险试产阶段。借助Intel 18A制程节点，经将全环绕栅极（GAA）晶体管和背面供电（BSPD）技术推向市场。此外，英特尔代工还介绍了未来芯片微缩相关领域的研究进展：在互补场效应晶体管（CFET）方面，英特尔展示了单片式CFET反相器，其NMOS与PMOS器件垂直堆叠，栅极间距为45nm；英特尔展示了300mm晶圆上的单片集成技术，将氮化镓功率器件与硅基逻辑（包括一个约1,000个逻辑门的数字控制模块）集成在一起；英特尔还展示了采用空气间隙集成的减成法钌互连技术，与铜互连相比，电容降低高达约35%，且频率提升显著。 16. LG Innotek：LG Innotek将投资1万亿韩元在越南建设半导体基板厂，这是其扩展封装基板业务部门的第一阶段投资；公司还在与客户洽谈第二阶段投资，以扩大用于AI服务器的FCBGA产能。此外，LG Innotek还计划在韩国庆尚北道龟尾市工厂进一步扩产，除了此前宣布的6000亿韩元投资外，公司还计划根据与客户约定的产量，继续扩大FCBGA生产规模。 17. 三星电子：三星电子正携手多家合作伙伴，加紧研发用于量产第七代10纳米级（1d）DRAM的设备。虽然时间表可能会有所调整，但量产设备拟于明年第二季度或第三季度导入。考虑到实际量产准备所需的时间，预计三星电子最早也要到明年年底才能开始1D DRAM的初步量产。1d DRAM的电路线宽为10至11纳米。目前商用的最新一代产品是第六代1c DRAM，其线宽约为11至12纳米。线宽越窄，DRAM的性能和能效越好。三星电子的1d DRAM预计被用于第九代高带宽内存（HBM5E）的核心芯片，该产品拟于2029年实现商业化。 18. TrendForce：台积电目前聚焦CoPoS，并锁定310×310毫米基板尺寸，预计2026年是相关设备与材料商的关键验证期，2027年进入试产，2028下半年正式量产。此外，台积电下一阶段布局重点预计将转向玻璃基板，量产或将在2030年后实现。 19. 沐曦：上海临港将建设一座沐曦GPU万卡集群。目前项目仍处于推进阶段，最终采用曦云C550还是最新一代曦云C600方案，尚未最终确定。 20. SK海力士：公司已向主要客户供应12层HBM4E样品，该产品是面向人工智能（AI）的下一代超高性能DRAM。其引脚速率最高可达16Gbps，并将能效提高20%以上，提升了AI训练和推理所必需的数据处理能力。 21. 长江存储：武汉光谷半导体产业投资有限公司、武汉市光新启航投资合伙企业（有限合伙）、长江存储控股股份有限公司与武汉新芯集成电路股份有限公司（“武汉新芯”）签署协议，光谷半导体产投（及通过其控制的光新启航）拟收购长存控股持有的武汉新芯39%股权。交易后，光谷半导体产投（及其一致行动人）直接或间接控制武汉新芯47.8846%的股权，单独控制武汉新芯。此前，武汉新芯曾于5月19日主动撤回了科创板IPO申请，上市审核终止。 22. 苹果&英特尔：特朗普确认苹果将与英特尔合作，在美国本土设计制造芯片。英特尔将主要生产旧款或低端处理器，例如用于 iPad Pro 和 MacBook Air 的 M 系列芯片，以及非 Pro 版 iPhone 的芯片。新款 iPhone 18 Pro Max 的 2 纳米芯片和 M5 系列仍将由台积电制造。英特尔 18A-P 工艺刚进入小规模测试，最早 2027 年中才能实现大规模出货。 23. 立昂微：立昂微近期已向合作客户正式出具产品价格调整通知函，明确功率芯片业务全线产品上调售价，调价政策自2026年6月15日起正式执行，当日及后续出库货物全部按照新定价结算，涨幅区间为10%至15%。同时，立昂微子公司金瑞泓发布通知，受原材料成本上涨影响，自2026年7月1日起，旗下全部半导体硅片产品上调价格，调价幅度同样为10%至15%。两条业务线分时段调价，覆盖公司前端硅片材料、后端功率芯片两大核心制造环节。 24. 华虹宏力：华虹宏力发行股份购买华力微电子97.4988%股权并募集配套资金事项，于今日（6月18日）接受上交所并购重组审核委员会审议。这是科创板晶圆代工领域迄今规模最大的并购整合案。 25. 极海：珠海极海半导体有限公司近日发布价格调整通知称，受上游原材料成本大幅攀升、晶圆代工及封装测试等成本递增影响，公司供应链承压明显。为保障产品质量、稳定供应及长期供应安全，公司决定对部分产品价格进行调整，新价格将于2026年7月1日起生效。 26. 辉芒微：辉芒微电子（深圳）股份有限公司发布通知称，受前期全球半导体上游原材料价格大幅攀升影响，近期上游产能紧张，导致成本进一步上升。公司决定即日起对8位MCU产品进行价格调整，涨价幅度为5%。 27. 骏晔科技：自2025年9月起，电子行业各类原材料价格持续攀升，进入2026年3月以来，上游供应链成本上涨趋势进一步加剧。通知列举称，PCB线路板涨价约70%，电阻涨价约40%，电容涨价200%至300%，接插件、线圈分别上涨约30%，MOS管及单片机芯片涨价约20%，锡条、锡线等焊接材料涨价约60%。公司表示，将对全系列无线射频模块产品进行价格调整，最终下单价格以最新确认单价为准。 28. TE：TE汽车事业部位于南通市崇川区的全新先进制造基地正式投入运营。该基地总投资额达1.5亿美元，是TE在华布局的又一核心制造枢纽，将进一步深化公司的本土化战略、提升其服务中国新能源汽车与智能网联汽车产业的能力。 29. 安森美：安森美（onsemi）宣布，何茂军博士于6月15日加入安森美，担任中国区系统产品副总裁兼中国区总经理。 30. 英飞凌：国产氮化镓（GaN）大厂英诺赛科通过官方公众号宣布，当日，最高人民法院正式发出临时禁令复议裁定书，维持苏州中院针对英飞凌的销售禁令，意味着从此刻起英飞凌相关氮化镓产品被禁止在中国境内销售，英诺赛科取得了专利侵权案的最终胜利。 | 应用端动态 31. 字节跳动：字节跳动数据中心建设进展再添新消息，行业人士称字节跳动正与天数智芯讨论采购至少5万颗AI芯片，主要用于推理工作。据记者多方了解，本次洽谈供货芯片主要用于大模型推理负载，对应天数智芯智铠系列云端推理GPU，训练场景使用天垓系列。若交易达成，天数智芯将成为华为和寒武纪之后，字节跳动的第三家GPU供应商。截至发稿，字节跳动与天数智芯方面暂未发表回应。 32. 苹果：苹果公司首席执行官蒂姆·库克表示，由于内存和存储芯片成本上升，公司计划提高产品价格。库克指出，尽管苹果努力减轻成本上涨对客户的影响，但涨价已不可避免。 33. 银河通用：银河通用宣布推出全球首个人形机器人通用小脑 GPT 基础模型 AstraBrain-WBC 0.5，采用全球最大规模 2 万小时人类动作数据训练，8040 万参数规模。

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芯查查资讯 . 2026-06-22 1 2569
新品推荐 | 昆泰芯高速高精度AMR磁编芯片KTM52/53系列

在自动化、机器人、新能源汽车等对角度位置感知有严苛要求到应用领域，传统编码器正面临精度、安装灵活性和鲁棒性的多重挑战。为了满足这些需求，昆泰芯微电子近期推出了一款新的高速高精度AMR磁编芯片KTM52/53系列产品，该系列芯片内集成两对互成45°的AMR惠斯通电桥及专用信号处理电路，原生支持21位绝对角度输出，通过SPI接口提供原始数据，并支持通过单线PWM输出绝对角度数据。来源：昆泰芯，下同其中KTM52系列（如KTM5200）采用轴向安装方式，磁铁与芯片同轴布置，直接套于旋转轴上。KTM53系列则采用离轴安装方式，将磁铁置于旋转轴侧面，芯片固定在PCB板上，感应径向磁场分量。且KTM52（在轴）与KTM53（离轴）均使用了21位高性能内核，精度最高可达±0.015°，可适用于电机控制、机器人关节、电控转向（EPS）、工业阀位监测等应用场景。图：KTM52系列在轴安装方式示意图（来源：昆泰芯） KTM52/53系列主要特性昆泰芯KTM52/53系列磁编码芯片集成了多项创新技术，确保其在各种严苛环境下都能提供优越的性能和高可靠性。其主要产品特性如下：基于先进的AMR各向异性磁阻技术，0～360°绝对角度位置检测 21位核心角度分辨率，支持最高60,000 转/分钟的转速角度输出延时2µs～10µs 提供闭环一键自校准：在轴安装方式下校准后INL可达±0.015°，离轴安装方式下，INL可达±0.03° 支持非匀速自校准：优化非匀速工况下的自校准性能 -40～125°C温度范围内均可工作可同时支持增量ABZ、增量UVW、PWM绝对值和4线 SPI总线输出增量ABZ输出支持1～65,536脉冲/圈，任意整数分辨率客户可编程增量UVW输出支持1对极～64对极，任意整数对极客户可编程内置EEPROM，支持在3.3 V～5.0 V供电条件下完成参数烧录与保存图：KTM52/53系列芯片功能框图（来源：昆泰芯）主要应用场景 KTM52/53系列AMR磁编码芯片凭借其高精度、高速度、高灵活性和高可靠性的综合优势，在多个关键行业和应用中展现出巨大的潜力。可应用于：工业自动化与机器人应用中的机器人关节、伺服电机、AGV驱动轮，以及闭环步进电机控制等对运动精度和响应速度的场景中；新能源与汽车电子应用中的电动助力转向（EPS）；精密仪器与设备应用中的工业泵阀位置反馈、精密数控，以及其他对绝对角度位置有高要求的场景中。

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芯查查资讯 . 2026-06-22 1722
端侧AI | 2026年哪些场景的解决方案正在成为主流？

重点内容速览： 1. 工业视觉质检：端侧AI落地最快的场景之一 2. 智能安防：从"看得见"到"看得懂" 3. 边缘网关与 IoT：端侧 AI 的最后一公里 4. 机器人与具身智能：端侧AI最具成长性的场景5. 端侧AI方案落地的三个条件从芯查查前面三篇文章可以看到，AI SoC、AI MCU和智能传感器的能力正在快速补齐，端侧AI的硬件基础已经具备。但有了芯片，不等于有了方案；有了方案，也不等于市场愿意买单。真实项目还需要工具链、参考设计、算法库、系统适配、本地化支持，以及可持续的供货和工程服务。据芯查查观察，工业视觉质检、智能安防、边缘网关与IoT、机器人与具身智能，将是2026年端侧AI最容易形成主流方案的四个方向。它们的共同特点是：数据入口稳定、对本地推理有刚需，并且客户能较快算清投入产出。工业视觉质检：端侧AI落地最快的场景之一工业视觉质检不需要模型理解所有场景，而是要求在固定工位稳定识别某一类缺陷、某一道工序或某一种装配状态。相比云端质检，本地推理能够减少图像上传、降低延迟，也能避免工艺图像外传带来的数据安全风险。对制造企业而言，漏检率、误检率、人工成本和停线损失都能量化，因此这类方案更容易进入采购决策。表 1：工业视觉质检主流解决方案及其主要特点（来源：芯查查）从表 1 可以看到，工业视觉的主流化，不取决于单颗芯片峰值算力，而取决于方案能否把图像采集、ISP处理、模型推理、工业接口和现场调试打通。在高性价比场景中，瑞芯微RK3588一类平台已经具备较强的视觉处理能力；在复杂模型和多路视频场景中，NVIDIA 的Jetson生态仍具优势；在传统工控环境中，x86 + OpenVINO的兼容性更容易被接受。阿加犀智能工业相机则代表了高通平台进入工业视觉的一种路径，其价值在于基于端侧算力平台开发，内置软件算法，在拥有强大处理能力的同时兼顾易用性和灵活性，大幅度降低应用难度和实施成本。因此，工业视觉质检的关键词不是“炫技”，而是“稳定”。只要方案能稳定匹配产线节拍、降低人工复检比例，并支持产线换型后的快速再部署，就具备规模化落地基础。智能安防：从"看得见"到"看得懂" 安防是端侧AI最早规模化的市场之一。传统安防系统解决的是“看得见”和“存得下”，智能安防要解决的是“筛得准”：哪些画面真的有事件，哪些告警值得处理，哪些视频需要保存。传统摄像头每天产生大量视频，其中大量画面并没有有效事件，例如空走廊、静止货架和无人区域。如果全部上传云端，不仅浪费带宽，也会带来隐私和合规压力。端侧AI的价值，是在摄像头或NVR本地先完成事件筛选，再决定是否告警、存储或上传。表 2：智能安防主流解决方案及其主要特点（来源：芯查查）智能安防已经形成两条清晰路径：新建项目更倾向AI IPC，把智能能力前移到摄像头；存量改造更倾向AI NVR，在后端统一处理多路普通摄像头视频。前者降低后端压力，后者降低系统替换成本。面向开源硬件开发者本地部署大模型的刚需，中电港萤火工场推出 CEK2601转接板，专为树莓派 5 及所有搭载 PCIe 16PIN 标准物理接口的开发板打造，无缝对接阿加犀 QCS8625系列AI 算力卡，以极简硬件方案释放高通 QCS8625 芯片旗舰算力。算力核心QCS8625采用4nm FinFET工艺，全链路异构计算架构拉满边缘推理上限：8 核 Oryon CPU兼顾高并发调度与低功耗运行；Adreno 750 GPU提供 5.2 TFLOPS FP16图形算力，支撑图像渲染、视觉预处理；内置专用Hexagon NPU，稠密INT8算力60TOPS、稀疏优化后峰值120TOPS，FP16算力15TOPS，高低精度模型推理均可高效加速；多媒体硬编解码单元原生支持 8K 超高清视频处理，搭配16GB LPDDR5X超大高速内存，轻松承载大参数量语言、视觉多模态模型稳定运行。依托这款专用转接板，彻底解决树莓派原生算力不足、PCIe算力卡接线复杂、硬件兼容调试周期长等痛点，上手零门槛，省去 PCB改版、信号调试、供电适配等繁琐开发工序，插卡即可完成硬件链路连通。与阿加犀软件生态全面打通，原生适配通义千问Qwen、深度求索DeepSeek、Llama系列主流大语言模型、视觉VL模型，兼容超500款各领域开源AI模型，配套成熟推理工具链。开发者可直接基于该方案搭建离线本地AI开发环境，快速开展智能安防、视觉检测、多模态交互、边缘终端大模型样机验证等项目，大幅缩短方案验证周期，以低成本、高便捷性完成大模型边缘场景从原型到落地的全流程开发。边缘网关与 IoT：端侧 AI 的最后一公里边缘网关是工厂、楼宇、能源站和交通设施的数据汇聚点。过去，网关主要负责协议转换、数据采集和上传云端；端侧AI加入后，它开始承担设备异常识别、多传感器融合、本地预测性维护和断网场景下的本地决策。这类场景对算力的要求并不总是最高，反而更关心接口是否丰富、系统是否稳定、能否适配工业协议、能否长期供货，以及是否满足国产化和现场维护要求。表 3：边缘网关与 IoT主流解决方案及其主要特点（来源：芯查查）边缘网关的主流化路径，不是把所有计算都堆到云端，也不是盲目追求大算力，而是在数据产生和汇聚的位置完成第一轮判断。对很多工业客户来说，能否稳定接入现场设备、能否长期维护、能否适配现有网络和系统，往往比峰值算力更重要。飞腾派PRO在这一场景中的定位比较清晰。它集成了3TOPS@INT8 NPU、400GFLOPS GPU，支持双千兆以太网、PCIe X4、M.2、miniPCIe、UART、I2C、SPI、GPIO等接口，并可支持PhytiumPI OS、OpenHarmony、OpenKylin、Deepin和Ubuntu等系统。这意味着飞腾派PRO非常适合作为国产边缘开发与网关验证平台。对于教育、轻量AI识别、工业网关原型验证和国产操作系统适配，让它可作为更多场景的物联网设备的产品开发平台。机器人与具身智能：最具成长性的端侧 AI场景机器人是端侧AI最具成长性的方向，但它不是最容易落地的场景。机器人不是单一AI任务，而是一套实时系统：视觉感知、语音交互、SLAM、导航规控、机械臂控制、传感器融合和运动控制都需要协同工作。云端推理在机器人场景中很难成为主方案。关节控制、避障和导航的延迟容忍度通常以毫秒计，网络抖动会直接影响安全性和体验。因此，机器人既需要端侧AI，也需要分层异构架构。表 4：机器人与具身智能主流解决方案及其主要特点（来源：芯查查）机器人端侧AI的难点，不是单个模型能不能跑起来，而是多任务能不能在同一套异构平台上稳定协同。高算力SoC负责视觉感知和模型推理，AI MCU负责关节控制和传感器融合，智能传感器负责Always-On事件检测，三者缺一不可。阿加犀的犀牛派X1/A1在这一场景中适合作为高通机器人平台的代表案例。阿加犀围绕高通平台构建了融合系统、模型工具链、模型广场和机器人软件生态，帮助机器人客户在安卓交互、Linux开发、ROS、SLAM和AI推理之间形成统一开发环境。因此，机器人场景的竞争不会只落在单颗主控芯片上，而会落在系统集成能力上。谁能把算力、实时控制、传感器、操作系统、ROS生态和模型部署工具链打通，谁才更容易进入真实项目。端侧AI方案落地的三个条件不管是哪一类场景，能够在2026年实现规模化落地的端侧AI方案，通常都具备三个共同特征。首先是方案化交付。客户买的不只是芯片，而是“芯片 + 工具链 + 参考设计 + 算法库 + 工程支持”的整体方案。单纯比拼算力参数的时代正在过去，方案成熟度直接决定客户导入速度。其次是工具链决定复制速度。阿加犀的AidLux和AidLite SDK、意法半导体的ST Edge AI、恩智浦的NXP eIQ、德州仪器的TI Edge AI Studio等工具链，正在成为方案能否快速批量复制的关键变量。真正决定市场接受度的，不是芯片参数表上的数字，而是工程师从拿到板子到跑通Demo需要多久。最后是本土化支持决定渗透率。能快速响应国内客户定制需求、适配国产操作系统、贴合本土供应链的方案，在中国市场具有天然优势。这也是飞腾派PRO和犀牛派系列在各自对应场景中具备竞争力的核心原因之一。表 5：端侧 AI 四类场景横向对比（来源：芯查查）结语 2026年端侧AI的竞争，不会只是谁的芯片算力更高，而是谁的方案更容易被工程师用起来、被企业客户买单。场景驱动、方案先行、工具链配套，将是端侧AI规模化落地的三条基本路径。对工程师来说，端侧AI方案正在从芯片选型走向系统集成。他们需要同时比较传感器、主控、AI加速器、存储、电源、接口和软件工具链。对芯片和方案厂商而言，真正的竞争力也不再只是单颗芯片，而是能否提供完整的工程路径。通过芯查查，工程师可以快速查找到所需芯片的数据手册，再加上中电港芯查查新推出的【数字FAE】，工程师可以快速对比关键参数、寻找可替代型号，并围绕应用场景生成参考方案和 BOM 建议，助力端侧 AI 从概念走向可复用的落地方案。

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