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从“扫描”到“洞察”：Hyperlux ID如何赋能下一代机器视觉

深度感知是现实机器视觉应用中不可或缺的关键功能。安森美（onsemi）的Hyperlux ID间接飞行时间（iToF）深度传感器，凭借更少、更小、更简单的器件，即可实现高精度深度感知。现代机器不仅要能够移动，更需自主感知周围环境、识别操作对象，并理解周围的世界。工业组件要实现真正的自动化，其核心在于感知、定位并与世界交互的能力。当这类组件由人工智能（AI）驱动时，就需要深度传感器为处理器提供视觉感知能力。对机器视觉而言，要实现这种感知级别的识别能力，绝非易事。当机器执行物体操作或规划前方路径时，其处理器需要在极短时间内获取尽可能多的深度数据点。传统图像传感器会产生大量数字伪影，包括光晕、拖影、过饱和以及运动模糊。这些伪影并非真实的环境信息，如果缺乏深度感知功能及深度数据的有效解析手段，机器的处理器将无法做出准确推断。我们固然可以寄希望于人工智能或机器学习算法，助力机器区分真实场景与虚假干扰。但这里真正需要的是一款性能强大且稳定可靠的深度传感器，从而让机器无需再从不可靠的视觉证据中去推测真实场景。本白皮书旨在探讨如何为具体应用挑选合适的深度传感器。作为全球领先的半导体器件制造商之一，安森美生产各类传感器设备，包括基于CMOS的图像传感器、超声波传感器、短波红外（SWIR）传感器以及激光雷达。正如本白皮书[PDF]中所阐述，激光雷达之所以能实现远距离深度感知，是因为它采用了直接飞行时间（dToF）技术。当应用场景中最关键的数据需求是实时测距时，dToF技术能为激光雷达提供优于其他深度感知方法的采集速率，并具备检测激光回波路径中多个物体的能力。通过采用二维单光子雪崩二极管（SPAD）和硅光电倍增管阵列（SiPM）技术，安森美激光雷达组件能够探测最远300米范围内的单光子信号。然而激光雷达在分辨率方面存在局限。为实现全视场覆盖，激光雷达需对前方场景进行扫描，就像用画笔在整个画布上逐步涂绘一样。这种方式难以识别远方物体的特征，尤其在物体边缘轮廓不够清晰时，这一问题更为突出。开发未来机器视觉应用的工程师需要充分了解各类技术的差异，从而为自身的研发工作选择合适的成像设备。当机器视觉系统检测到其感知范围内存在物体时，它不仅需要判断物体的距离，还需推断物体的形状与结构。这要求系统通过更高密度的数据点采集，获取前方场景的更多数据，以实现更高的分辨率和保真度。例如：工业安防系统聚焦大门或特定入口，探测约10米半径内的移动物体或活动迹象。视频会议系统拍摄画面内的人物，当人物起身在室内走动时，系统会自动调整构图与对焦。仓库和物流中心的库存管理系统持续核验货物库存数量及其存储位置。工厂检测系统对零部件不间断检测，排查潜在瑕疵和缺陷。物流系统对货物和包裹进行常态化尺寸测量，以优化运输方案并提升运输安全性。车辆装载系统持续不断地将库存货架上的货物转移到运输车辆上。此类应用场景均需要高分辨率深度传感器来识别前方的物体，并辅助软件推断抓取、搬运或操作物体的最优方案。通过物体的外形或结构判断其属性，离不开深度感知技术的支持。这项任务的难点在于，图像仍是二维平面信息。但借助一些技术手段，可从二维数据中推导三维空间信息。安森美最新推出的Hyperlux ID iToF深度传感器，便集成了这类前沿技术。安森美技术延伸阅读适用于汽车、物流等领域的远距离测距激光雷达组件。面向自动驾驶车辆的先进立体3D传感技术。用于自动驾驶及驾驶辅助车辆的超声波传感器，可辅助车辆规避障碍物（含泊车场景）。适用于各种工业应用的Hyperlux CMOS图像传感器，具备高动态范围和优异的低光性能。深度感知的技术难题距离属于一维空间概念。激光束的特性恰好体现了一维空间感知方式的全部优势与局限。对于以激光束作为感知机制的设备而言，要确定传感器前方的环境构成，就必须通过多次扫描并整合扫描所得的数据来实现。尽管技术发展正不断加快这一扫描过程，但此类设备仍然存在物理限制。实现深度感知至少需要一张二维图像，而若能获得两张及以上二维图像，则可推断出三维信息。具备深度感知功能的图像传感器，其有效感知范围受限于传感器自身的分辨率。而激光束则不存在这一局限。我们可以为近地轨道（LEO）卫星搭载激光雷达设备，从上千公里高空对地表地形与海平面进行精准测绘。正是这一本质区别，界定了激光雷达与图像传感器在工业应用中的不同适用领域。如今，日常生活中越来越多的自动化设备，开始采用基于CMOS的图像传感器来实现深度感知功能。在过去，基于CMOS的传感器并不适用于消费级数码相机，尤其是专业摄影领域。这类传感器对光学噪声和电磁干扰十分敏感，而早期数码相机所采用的电荷耦合器件（CCD），则能很好地解决这两大问题。智能手机时代的到来彻底改变了这一局面。业界借助NASA喷气推进实验室为航天项目研发的相关技术，优化了CMOS传感器的能效表现与实际应用价值。如今，安森美基于CMOS的Hyperlux ID AF0130和AF0131传感器，相比CCD图像传感器与激光雷达组件，展现出多方面优势，具体如下：能效更高，适用于需要低直流电压或电池供电的应用场景。更易集成到机器设计与组件封装中。热特性大幅优化，无需主动散热系统。相较之下，激光雷达的光电探测器对温度尤为敏感，尤其在35℃或以上环境中。深度感知精度极高，依托120万像素（MP）分辨率和背照式（BSI）技术，结合传感器内置的图像处理能力，可显著提升感知精度。图像曝光速度更快，通过优化传感器的图像信号处理、存储及读取方式，实现更快的曝光效率。可编程性更强，支持通过情景感知功能对图像传感器进行微调，使其更好地适配具体应用需求。激光雷达和直接飞行时间如您所知，激光雷达是将雷达原理应用于光波领域的技术。它通过分析物体反射的光波波形，测量激光发射点与被测物体之间的深度和距离。在地质勘探和卫星遥感应用中，激光雷达通常依靠GPS来实现精确定位。该技术的工作原理与声呐颇为相似：声呐通过捕捉反射的声波来测算发射器与物体的距离，而激光雷达则将激光脉冲与雷达原理相结合来完成测距。在各类激光雷达组件中，固态SiPM的功耗最低，同时还具备极强的抗电磁干扰与抗光学噪声能力。即便是在60米外、反射率仅约10%的未授权移动物体，也能被它轻易识别；这一特性可为安防系统预留充足的响应时间，及时封锁入口并发出警报。上图展示了太阳辐射在地球大气层内（深色）与大气层外（浅色）被探测到的光子相对数量。观察图表可以发现，随着波长增加，在近红外（NIR）波段的905nm与940nm处，以及短波红外（SWIR）波段的1550nm处，光子数量均出现了断崖式下降。太阳光中这些波段的光子占比极低，因此非常适合用于激光雷达。安森美大多数客户的应用场景均集中在905-940nm波段，该波段同时也是激光雷达高性价比组件的主要覆盖区间。当应用场景仅需通过光波判断远处是否存在物体时，单点深度感知方案具有显著实用性与高效性。气象学家或地质学家可能会关注激光雷达反射波的光谱分析能力，而在日常工业应用中，当系统仅需判断前方有无物体这种二元状态时，SiPM无疑是光传感器件的出色选择。安森美技术延伸阅读激光雷达在工业测距领域的应用 SiPM dToF激光雷达平台入门指南[PDF] 视频：第三代SiPM激光雷达演示系统室内测试视频：高分辨率短波红外（SWIR）成像技术 Hyperlux ID与间接飞行时间技术基于CMOS的图像传感器在深度感知范围上存在局限，其无歧义测距范围在常规条件下受限于单次光调制周期。该上限阈值Dmax的计算公式如下：其中，常数c代表光速，fm代表调制光频率。例如，如果传感器采用60MHz的单频调制方案，其无歧义测距范围上限仅为2.5米。 Hyperlux ID专为工厂车间和包装流水线等场景设计。在这类场景中，机器人系统需要精准测量机械臂与食品等易损物料表面之间的距离。在上述应用环境中，采用间接飞行时间技术进行深度测量，会更简便、更具实用性。与激光雷达类似，iToF技术同样会比较反射光与发射光，但区别在于，iToF通过推导计算来获取距离信息。Hyperlux ID以940nm红外激光二极管作为光源，借助全局快门技术，一次性完成所有入射光的采集。相较之下，卷帘快门的工作方式是自上而下逐行曝光传感器，类似于传统的机械焦平面快门。这种快门模式虽能满足消费级数码相机的使用需求，但即便是iToF技术，也无法完全弥补卷帘快门的性能缺陷。 Hyperlux ID的全局快门技术支持同时完成八次曝光（两种频率各对应四个相位），并将所有曝光数据整合存储为单帧图像。这样可以几乎完全消除运动引起的相位误差。当激光等恒定调制光源发出的光线经物体反射后，反射光与发射光之间会产生微小的相位差。传感器通过相位差的大小来判断物体的距离，但具体距离数值需要通过数学运算推导得出。具体而言，通过评估反射光在0°、90°、180°和270°四个象限边缘处的波幅，计算出接收光波与调制光波之间的相位差。该相位差∆Φ可通过以下双参数反正切公式计算得出：在相位差∆Φ、激光调制频率fm和光速c均为已知值的情况下，计算每个采样点的距离d就会变得十分简单，如下所示：以上便是间接飞行时间技术从包含相位偏移的图像数据中推导距离数据的方法。该技术之所以适用于深度感知应用，是因为其通过全局快门实现了相位数据的并行采集，而不是通过移动激光器进行串行扫描。不过，使用单个调制器时，iToF技术仅适用于极短距离的测量。安森美通过一项名为智能iToF的创新专利技术，在一定程度上克服了这些限制。安森美技术延伸阅读高速全局快门图像传感器如何降低AI视觉系统的运行负荷借助技术进步攻克间接飞行时间技术目前面临的挑战视频：为不同应用挑选合适的图像传感器 Hyperlux ID结合智能iToF技术如何攻克实际应用挑战 Hyperlux ID是一款基于iToF技术实现深度信息感知的图像传感器，因此属于深度传感器。与垂直腔面发射激光器（VCSEL）等主动照明系统相结合，Hyperlux ID能够同时计算VCSEL激光与自身发射光的反射光的相位偏移，并在该过程中对两种光源的光强进行调制处理。通过在单次曝光时间内切换两种不同的频率，传感器的无歧义测距上限Dmax得以提升，其计算方式采用了更小的分母参数——具体而言，就是这两种频率的最大公约数（GCD）：在安森美评估套件的测试中，AF0130表现优异：在荧光灯照明的浅色中性色调走廊环境下，可清晰识别30米处反射率为70%的目标物体；在雾霾天气的阴影环境中，即便光照强度高达20,000勒克斯，仍能清晰识别20米处的同规格目标物体。在上方伪彩色深度图中，图像的色彩与反射物体的大致距离相对应。更精准的深度计算方案 AF0130内置嵌入式深度处理ASIC，可在片上处理所有深度感知运算。对于倾向于使用自研深度处理算法的客户，安森美提供了AF0131。其实时处理功能可让深度数据即时投入应用，满足机器人定位与运动控制、避障、安防预警和人体手势识别等功能的需求。为提高深度计算精度，智能iToF技术通过四帧独立采集的图像（每帧对应波形的一个90度相位），估算每个像素的反射率。借助这些反射率数据，AF0130能够将四帧图像的数据整合为一帧，生成深度图。对于深度图中的每个给定点，像素响应均与该给定点处物体的反射率相关，反射率Rpix可通过以下公式计算：其中，ρ代表像素反射率，D代表图像传感器与该像素之间的距离，而A代表该点受到的环境光强度。物体的反射率反映了物体产生的光信号强度。可视化软件能够以颜色来表示相对深度——较近的物体位于光谱中偏向红色的区域，较远的物体则位于光谱另一端的蓝紫色区域。强光环境下的高精度深度感知环境光过强会导致像素接收的深度信号饱和甚至完全失效，这是iToF深度传感技术的一大痛点。当传感器前方的场景处于强光照射下时（例如工业装配车间环境），所有图像传感器，尤其是采用iToF技术的CMOS图像传感器，其判断深度与距离的难度都将显著增加。要削弱环境光的影响，需采用环境光抑制的图像处理技术。该技术巧妙运用光学原理与波长调制方法，将光学信号视为声学信号进行处理，从而克服物体表面光信号过饱和的问题。环境光过强会给距离与反射率的测量带来诸多挑战，而Hyperlux ID则通过两种方式克服了这些挑战：一是在符合人眼安全标准的前提下优化照明功率；二是调节积分时间，即在设定的测量周期内，灵活调整传感器的光积分量。消除运动伪影采用iToF技术的CMOS图像传感器，面临的另一大挑战是消除运动伪影。运动伪影指传感器在试图捕捉运动物体时，图像中出现的失真或不真实的元素。在普通CCD数码相机中，高速运动的物体在画面中会呈现为模糊影像。由于胶片相机也会产生类似的模糊效果，这种现象常被视为摄影的固有特性，甚至被用作艺术表现手法。对于高速光电探测器而言，这类本应表现为模糊的影像（例如旋转的螺旋桨叶片，或传送带另一侧高速运转的机械臂），可能呈现为悬浮在空中的怪异虚影。这些虚影并非真实物体，因此需要图像处理单元将其识别并忽略。 AF0130的伪影补偿始于其全局快门技术，该技术可让传感器的所有像素同时曝光。为了测试这种智能iToF技术的有效性，安森美开展了一项测试：使用一个装有三块不同厚度木块的旋转轮盘（木块颜色越深则厚度越大）进行成像。在竞品传感器拍摄的画面中，轮盘上始终呈现出六块木块的影像——这是传感器受环境光等因素影响，与光线发生异常作用而产生的光学错觉。相比之下，AF0130拍摄的视频虽也存在轻微的光学错觉，但其每一帧画面中仅显示三块木块，只是木块会出现位置小幅偏移和交替闪烁换位的现象。AF0130拍摄的每一帧画面都更加贴近真实场景，基于这些画面生成的深度图，精度也远高于竞品。成像系统的典型帧曝光处理流程是，先将曝光数据写入存储器，然后分配时间执行读出阶段。读出阶段的任务是，将传感器采集到的像素值依次数字化并存储到存储器中。普通图像传感器被设定为曝光后立即开始读出阶段。如果传感器需要对连续八帧图像重复此过程，那么曝光间隔将过大，导致深度图各部分数据无法准确匹配。这个问题会导致图像中出现大量运动伪影，对于繁忙的城市街道或装配线传送带等实际应用场景而言，这是不可接受的。 AF0130搭载的智能iToF技术通过先连续完成八帧曝光，再统一执行所有帧的读出操作，克服了这一挑战。这一设计大大减少了运动模糊现象，显著提升了手势识别系统的可靠性，这类系统需要准确区分具有指令意义的手臂动作与模糊虚影。（各帧曝光之间仍存在微小的时间间隔，但这些间隔短到足以忽略不计。）以下是AF0130典型曝光场景的计算过程：120万像素传感器的标准成像帧率约为29.97帧/秒；在MIPI存储总线单通道吞吐量为1.2Gbps的条件下，其最优曝光时间（首光子到末光子的响应速度）为300µs。存储帧中每个像素为12位，因此，当两条MIPI线路同时工作时，吞吐量应该约为2亿像素/秒。一张120万像素的图像包含1280×960个像素，因此该图像的读出耗时为6.1ms。Hyperlux AF0130可在首次读出阶段开始前，将所有曝光数据存储在传感器内。相较之下，竞品传感器会在前四帧之间穿插执行三次读出操作，因此其首光子到末光子的响应速度为0.3ms×4+6.1ms×3=19.2ms。相较之下，AF0130首光子到末光子的响应速度为0.3ms×4+0.25ms×3=2ms。凭借这一简单的流程调整，AF0130在29.97fps帧率下，运动性能达到了竞品的9.6倍。再看另一种应用场景：假设帧率提升至约60fps。为支持深度处理，每个MIPI通道的吞吐量需要达到2Gbps（此处假定该条件具备可行性）。在该吞吐量下，传感器的像素处理能力可达3.33亿像素/秒，单帧图像的读出耗时为3.7ms。AF0130首光子到末光子的响应速度为0.1ms×4+0.25ms×3=1.15ms。而竞品传感器的这一数值为0.1ms×4+3.7ms×3=11.5ms。这意味着，安森美Hyperlux ID系列传感器在60fps的帧率下，运动性能达到了竞品的10倍。利用情景配置实现灵活适配与微调通过校准Hyperlux ID的全局快门，可以针对特定应用对这款图像传感器进行微调。例如，如果传感器需适配仅两米外的传送带场景，则可以将AF013x校准为聚焦于四米范围内的反射光信号。这类用于微调传感器工作特性的参数规格可以作为情景配置存储在传感器本地。这样一来，当应用场景发生变化时，只需切换使用对应的情景配置即可。 AF013x还具备动态调整能力。例如，当反射物体距离过近，导致曝光强度过高、图像细节丢失时，AF013x可自动缩短曝光时间；或者，如果全局快门原本针对远距离探测设定，而近处有物体进入画面，动态情景切换功能可让传感器立即重置参数，避免近处物体在画面中呈现为大片模糊虚影。这一功能在安防监控场景中尤为实用：例如，传感器通常针对10米外的大门进行参数调校，但仍能清晰捕捉在2米处进入画面的移动物体（即便是高速移动物体）。降低系统复杂度与成本对于采用iToF技术的标准单调制器图像传感器而言，深度感知的相关算法通常需要由外置微控制器或FPGA阵列来处理。而Hyperlux ID AF0130将这些功能直接集成到芯片内部，使组件设计不再需要以下外置器件：片外微控制器或FPGA阵列（这类器件需要独立的电源树和电压轨）。帧存储单元（通常需要存储器控制器）。用于连接图像传感器、微控制器和存储器的高速接口。将深度处理功能集成到图像传感器内，不仅能降低系统带宽占用与算力需求，还可简化搭载该传感器的组件设计、缩小组件尺寸，并降低组件的生产制造成本与运维成本。安森美技术延伸阅读适用于AF0130和AF0131的AGB1NOCS-GEVK评估板视频：间接飞行时间技术的进展 Hyperlux ID量化结果安森美Hyperlux ID AF0130与AF0131深度传感器所实现的技术突破，可以重塑工业机器视觉组件的设计范式，使这类组件更易于生产制造、维护保养、工程开发，同时具备更高的性价比。 AF013x搭载的120万像素BSI全局快门，可使CMOS图像传感器实现超高精度的深度感知能力。智能iToF技术与片上存储结合，可减少甚至消除运动伪影，助力需要高精度机器视觉的图像与物体识别系统类AI软件提升准确性。片上集成算法处理功能，完全消除对外部微控制器的依赖，从而简化组件设计、缩小组件尺寸，同时降低功耗。卓越的环境光抑制能力可提升传感器的无歧义测距范围，从而支持更广泛的机器视觉新应用。依托安森美行业标准DevWare X开发环境，可实现开放式软件开发与可编程控制，并支持自定义情景配置。技术愿景：迈向真正的机器视觉在需要兼顾速度与精度、但无需超远距离感知的场景中，Hyperlux ID解决了机器视觉技术实用化与适配难题。现代机器需要“看清”自己的动作，只需在关键微秒内获取相关的深度与空间数据。曾几何时，低功耗CMOS技术因易受温度与噪声干扰，并不适用于这类应用场景。但如今，随着工程设计的改进与编程技术的优化，CMOS技术不仅克服了自身的短板，更在性能上超越了CCD等传统技术。随着机器视觉技术逐渐成为各类时空感知设备的标配功能，工业设备也亟需在技术性能、可靠性、供应链稳定性与技术支持服务上均能满足规模化应用需求的图像传感器。安森美提供的元器件产品，正致力于推动机器视觉生态朝着更简洁、更高效的方向发展。

安森美 . 2026-04-03 931
抢占低空经济新赛道，大联大诠鼎集团携手ST成功举办飞行汽车全链路方案线上研讨会

2026年4月2日，致力于亚太地区市场的国际领先半导体元器件分销商---大联大控股旗下诠鼎集团宣布，于3月25日携手意法半导体（ST）成功举办“低空经济加速跑，ST飞行汽车全链路方案”线上研讨会。本次活动聚焦飞行汽车与低空经济产业发展趋势，深度解读ST一站式系统解决方案的技术实力与应用价值。当下，低空经济正以前所未有的态势拉开产业化大幕。政策端，全国已有超过20个省市将低空经济写入政府工作报告或出台专项扶持政策，从适航审定、空域管理到基建布局打出“组合拳”，产业发展按下“加速键”。深圳、上海、合肥等地率先启动eVTOL（飞行汽车）城市空中交通试点，“天空之城”的构想正从蓝图走向现实。市场方面，资本热情持续高涨；产业链从主机厂向电池、航电、复材等关键环节全面延伸；应用场景加速闭环，低空经济正在脱离“概念验证”，向商业化运营纵深推进。技术创新方面，同样亮点纷呈：凝聚态电池、半固态电池等能源方案为eVTOL续航瓶颈提供突破口；自主飞行控制与适航标准体系同步成熟，为规模化应用扫清障碍。可以预见，低空经济正从“起飞”迈向“腾飞”，一个万亿级的新兴赛道已然清晰可见。 eVTOL飞行汽车不是简单的“飞机+汽车”，而是一个对安全性、功率密度和算力提出全新定义的系统级挑战。意法半导体市场经理彭嘉成在研讨会上表示：eVTOL飞行汽车对核心部件的鲁棒性与可靠性提出极高要求，会对高安全性系统的关键部件提出异构冗余的设计要求，对于单片机MCU，ST可提供多种异构内核的车规级单片机方案，是客户最佳的“一站式”异构冗余平台化选择。本次研讨会聚焦ST飞行汽车技术新方向，解锁飞行汽车全链路产品矩阵。ST展示的eVTOL飞行汽车系统方案涵盖电池管理系统、分布式推进系统、飞行控制系统以及舵机系统等。通过ST差异化的产品线分布，如来自MCU、数字集成电路、射频产品（MDRF），以及模拟、功率和分立器件、MEMS与传感器（APMS）的产品，共同构建起完整的系统方案，全方位满足应用需求。 ST的Stellar SR6系列车规级MCU，基于突破性的FD-SOI及PCM工艺，具有全介质隔离、无沟道掺杂、无口袋注入的特性，带来极佳的模拟性能、功率与能源效率，极低的软错误率，对闩锁免疫，对于eVTOL飞行汽车所处的低空作业环节，ST的Stellar SR6系列是最佳单片机MCU选择；另外，ST的电池管理系统（BMS）以Stellar SR6P3 MCU为平台，采用全新一代L9965系列产品，构建了涵盖电芯电压采集、电池组监控、高低压通讯交互及驱动主动保险丝熔断等功能于一体的系统解决方案，为飞行汽车保驾护航。 ST凭借成熟的“一站式”飞行汽车系统解决方案，融合ST本地化战略，即“中国设计、中国创新和中国制造”，深度洞察中国客户与市场需求，依托于焕新升级的上海新能源汽车创新中心（NEVCC），提供以客户需求为导向的多种解决方案。多方合力构筑低空经济产业的坚实底座，正加速推动行业腾飞。作为全球领先电子元器件分销商，大联大诠鼎集团凭借多年的渠道经验，不仅是零件供应商，更是客户的技术战略伙伴。为迎战全球化布局，自2026年起，原品佳、诠鼎、友尚三大集团整合为全新的诠鼎集团，深度聚合三方优势资源，实现资源更集中、服务更全面、供应链韧性更强的综合效益。通过整合数字化供应链管理与专业技术支持优势：在开发端，协助解决技术难题，加速产品上市；在量产端，提供精准的库存管理与实时交货服务，致力于为客户优化营运成本、应对市场变局，并提供稳定、及时的交付承诺。本次研讨会全程通过大联大旗下平台“诠鼎大大芯”进行直播，无需注册登录即可观看，“诠鼎大大芯”平台每月举办多场研讨会，分享市场最新技术趋势与热门应用实例。欢迎业界同仁随时回顾精彩内容，深入了解飞行汽车全链路解决方案。

大联大 . 2026-04-03 1281
EVIYOS™ HD 25树立紧凑车型安全与通信新标杆

奥迪Q3现已配备集成式高分辨率自适应投影照明系统照明与传感创新的全球领导者艾迈斯欧司朗（SIX：AMS）今日宣布，搭载艾迈斯欧司朗EVIYOS™ HD 25全新奥迪Q3的推出标志着数字照明系统在紧凑车型细分市场的技术整合实现重大突破。EVIYOS™ HD 25是由艾迈斯欧司朗开发的先进像素级照明系统，现已应用于紧凑级量产车，在提升道路安全的同时，为自适应照明与驾驶员反馈功能树立了行业新基准。该技术集成于ZKW的高分辨率microZ模块，采用具备数千个独立可寻址像素单元的LED光源。艾迈斯欧司朗高级产品经理Sylvia Weise表示：“EVIYOS™标志着汽车照明技术的范式转变，即从被动照明转向主动数据驱动光通信。该技术集成至奥迪Q3后，将助力新一代紧凑车型通过光技术实现高端安全性能，并支持用户交互。” EVIYOS™ HD 25作为全数字高分辨率照明系统，集成超2.5万个独立可寻址像素单元。其架构可基于传感器数据、车辆动态及环境参数，实现光型分布的精准、实时调制。系统同时支持静态与动态投影，实现车辆与周边环境的智能可视化通信。奥迪Q3是奥迪首度为其紧凑车型引入数字矩阵LED前照灯。微型LED阵列技术的应用显著提升照明强度与对比度表现，极端天气条件下优势更为凸显。车道灯与导向灯等光导功能现已深度集成至驾驶员辅助系统，将关键信息直接投射于路面，以提升行车安全。新增功能包括：当盲区存在车辆时，车道灯通过变道辅助系统触发视觉警示；车道偏离指示标识；以及当系统侦测到可能结冰风险，且车速超过70公里/小时（43.5英里/小时）时，将于路面投射结冰警示符号。在施工区域，数字矩阵LED前照灯可从车道灯自动切换为导向灯模式，助力狭窄区域单车道循迹行驶。驾驶员可通过奥迪MMI系统独立关闭车道灯等功能，并可选三种扩展型离/回家照明模式。融合微型LED光源的数字矩阵LED前照灯提供高精度远光分布及增强型眩光控制，全方位提升道路行车安全。奥迪Q3搭载的EVIYOS™ HD 25突显智能照明系统作为先进驾驶辅助与人机交互核心组件的重要性，同时揭示行业向可扩展、软件定义照明架构演进的新趋势，该架构同步驱动安全升级与品牌差异化建设。

艾迈斯欧司朗 . 2026-04-03 959
当6 TOPS不再是极限：RK3576+Hailo-8，让高帧率摄像头真正“实时”

在边缘计算领域，算力与实时性之间的博弈从未停止。近期基于米尔MYD-LR3576 开发板+PCIe M.2接口Hailo-8算力卡进行了一系列深度测试，一组实测数据，或许能帮你重新审视边缘AI的“性能天花板”。米尔基于RK3576开发板一、RK3576的算力极限在哪里？ RK3576内置NPU由2核组成，具备6 TOPS 算力，在常规轻量级模型推理中表现不俗。但在实际项目中，我们通过多路并发测试发现，当4路YOLOv5模型同时推理时，NPU负载率已超过75%。一旦增加到第5路，整体延迟急剧飙升，系统响应明显劣化。在单路推理场景下，YOLOv5（640×640）耗时约26ms，折算下来仅能稳定处理30fps的摄像头数据。这意味着什么？当摄像头升级到60fps甚至120fps的高帧率场景时，单靠RK3576的NPU已经无法做到逐帧实时处理。要么丢帧，要么延迟不断累积——这在工业高速检测、智慧交通、机器人导航等对实时性要求严苛的应用中，是不可接受的。二、Hailo-8算力卡介绍 Hailo-8 是一款专为边缘 AI 推理设计的专用加速器，拥有26TOPS算力，面向嵌入式设备和低功耗场景，提供高效、可扩展的 AI 计算能力。官方网址：https://hailo.ai/。为什么 Hailo-8 能在相同功耗下实现数倍于传统 NPU 的性能？答案不在算力数字，而在架构： 1. 数据流架构（Dataflow Architecture）传统NPU像“工厂”从仓库（DDR）来回搬运数据，效率受限于搬运速度。而Hailo-8的数据流架构让数据在芯片内部“流水线式”流动，大幅减少对外部内存的依赖。简单说：算力不再是瓶颈，内存带宽才是——而Hailo-8绕开了这个瓶颈。 2. 无外部 DRAM依赖 Hailo-8不依赖外部大带宽内存，推理过程中几乎不与CPU/NPU争抢DDR资源。在多路视频并发场景下，这意味着系统不会因为“抢内存”而掉帧，整体稳定性大幅提升。三、实测数据：让性能说话在相同模型条件下（YOLOv5s）：加速模块/算力卡单帧耗时等效 FPS RK3576 NPU 26ms ~38 FPS Hailo-8 8.241ms ~121 FPS 在更复杂模型（YOLOv8s）测试中，Hailo-8算力卡benchmark测试如下： root@rk3576:~# hailortcli benchmark ./yolov8s.hef Starting Measurements... ======= Summary ======= FPS(hw_only)=208.543 (streaming) = 208.1 Latency (hw) = 7.03997 ms Device 0000:01:00.0: Power in streaming mode (average) = 3.07729 W (max) = 3.13305 W 7毫秒的推理延迟意味着：即使是120fps的高速摄像头，系统也能轻松应对，做到逐帧实时处理。我们还运行了Hailo-8自带的摄像头实时推理示例，效果如下：四、应用场景：当实时性成为刚需这套方案能解决哪些实际问题？我们来看几个典型场景：工业高速视觉检测：120fps工业相机捕捉高速产线上的工件，Hailo-8的8ms推理延迟确保缺陷被实时发现并剔除，避免漏检流入下一道工序。智慧交通卡口：车辆高速通过时，系统需毫秒级完成检测+识别+跟踪。208 FPS的吞吐能力让单节点可同时处理多模型，不丢车、不漏牌。安防边缘节点：4路以上4K视频同时分析，Hailo-8的高吞吐让单节点覆盖范围翻倍，大幅降低每路视频的硬件成本。五、总结：弹性算力，从容应对高帧率挑战通过以上测试，我们可以清晰地看到：引入Hailo-8算力卡后，YOLOv5推理时间缩短至8ms，YOLOv8实测达到208 FPS的吞吐量，不仅轻松覆盖120fps摄像头的全帧率推理，更预留了充足的算力余量。弹性算力，按需选择：成本敏感项目可单独使用RK3576；高帧率、低延迟场景只需增加Hailo-8模块，无需更换主控。突破架构局限，实现真正实时：Hailo-8的数据流架构将有效算力利用率提升至80%以上，配合RK3576的PCIe 2.1接口，让推理延迟从毫秒级压缩至微秒级。为未来预留空间：算法快速迭代的今天，RK3576+Hailo-8的组合为未来两年的算法升级提供了充足的算力冗余，保护客户的硬件投资。延伸阅读：如果你想深入了解RK3576的NPU的极致利用技巧，欢迎查阅我们此前的文章：《看过来，RK3576NPU方案你用对了吗？》

嵌入式

米尔 . 2026-04-03 1232
潮湿，不止是开关的敌人：深挖个护电子产品“意外唤醒”背后的器件级可靠性设计

前言你是否遇到过电动牙刷半夜自行启动？其中这很可能是因为开关进水或受潮导致的。这个看似有趣又令人困扰的现象，直指个护电子产品的核心挑战：在无法避免的潮湿甚至直接水洗的环境中，如何从设计源头保障长期可靠性？潮湿水汽的侵入，轻则导致功能紊乱，重则引发安全隐患。追根溯源，除了外部防护，更取决于内部每一颗核心器件在潮湿环境下抵抗参数漂移与失效的内在能力。潮湿环境对核心器件的考验首先必须明确：任何裸露的电子元器件都不能直接接触水或长期处于潮湿环境。我们讨论MOS管的“防潮能力”，并非指其可“防水”，而是指其封装本体抵抗水汽侵入、延缓内部电化学腐蚀过程的固有可靠性。这主要取决于以下三个器件级的内在因素：封装材料的致密性：高品质MOS管采用吸水率极低的特种环氧模塑料。例如，合科泰在产品中采用的封装材料，其配方经过优化，能从根本上减缓水分子向芯片表面的渗透速率。封装工艺的完整性：这是原厂制造实力的核心体现。通过高精度的全自动固晶、焊线与塑封工艺，确保塑料体与金属引线框架之间实现微观层面的紧密结合，杜绝缝隙与空洞。合科泰在其自有封测基地，通过如超声波扫描（SAT）等检测手段，严格管控此工艺完整性。引脚镀层的抗腐蚀性：引脚采用的纯锡（Sn）等镀层材质与工艺，直接决定了其在潮湿环境下的抗氧化与抗腐蚀能力，保障了长期焊接可靠性。因此，一款具备更佳“防潮特性”的MOS管，意味着在相同的湿热应力下，其电气参数（如阈值电压、导通电阻）更稳定，寿命更长。这为电动牙刷、剃须刀、户外灯具等产品抵御日常潮气，提供了至关重要的基础保障。构筑潮湿环境的“物理防线” 应对上述挑战，不能仅依赖后期灌胶，而需从器件选型源头建立可靠性。合科泰基于在汽车电子、户外电源等领域积累的高可靠器件设计经验，为个护电子产品提供从内到外的保障：优选封装与材料：对于关键部位的MOSFET、二极管、三极管，我们提供具备更强防潮能力的封装选择。例如，在电机驱动等核心部位，采用具有优良密封性的DFN3x3、SOT-23等封装，其内部塑封料与框架的紧密结合能有效阻隔水汽渗透。严格的工艺与品控：合科泰拥有自主封测基地与完整的IATF 16949汽车质量管理体系。从固晶、焊线到塑封，全流程在洁净可控环境下进行，确保每一颗器件内部结构的致密性与一致性，从根源上减少因封装工艺瑕疵导致的失效点。完整的可靠性验证：所有产品均需通过包括高温高湿反偏（H3TRB）、湿度敏感性（MSL）测试在内的多项严苛环境可靠性测试。这意味着我们的器件在交付前，已模拟并承受了比日常使用更为严酷的潮湿环境考验，确保其在电动牙刷等产品生命周期内的稳定表现。应用建议在选择合科泰高可靠性器件的基础上，我们建议设计时同步考虑电路布局、保护设计和三防漆应用。电路布局上将敏感电路与可能进水的区域（如开关、电机轴）进行物理隔离或采用隔水设计；保护设计就是在电源入口、电机驱动等关键路径，搭配使用合科泰的TVS管进行瞬态过压保护，使用稳压二极管确保供电稳定，构建多重防护；最后对完成组装的PCBA喷涂优质三防漆，形成最终的保护涂层。总结一颗半夜自己启动的电动牙刷，提醒我们可靠性设计无小事。在追求产品小型化、智能化的同时，对基础器件在潮湿等恶劣环境下的长期可靠性提出了更高要求。合科泰致力于成为您可靠的“基石”供应商，我们不仅提供参数合格的MOS管、二极管、三极管，更以原厂的完整品控体系、车规级的可靠性标准，为您的个护电子产品保驾护航，让创新设计经得起时间与环境的双重考验。

合科泰

厂商投稿 . 2026-04-03 1085
思远半导体SY7118 SPD-HUB赋能DDR5内存革新，筑牢内存系统稳定之基

当DDR5内存技术全面渗透消费类、数据中心、企业级服务器、高端工业控制等核心场景，更高带宽、更大容量、更精细的功耗管理需求，正推动内存子系统架构的升级。串行检测集线器（SPD-HUB）作为DDR5规范中的关键组件，承担着内存配置管理、状态监控、总线调度的核心职责，是保障内存模组与主机高效协同、稳定运行的“神经中枢”。SY7118 SPD-HUB芯片，以JEDEC规范为核心，深度适配DDR5全系列内存模组，赋能内存系统升级到DDR5的优选方案。传统内存配置管理模式已难以适配新一代DDR5内存的技术需求。相较于DDR4，DDR5采用双通道架构，集成PMIC电源管理、温度传感等多元组件，对SPD信息的传输效率、监控精度、总线兼容性提出了更高要求——单一EEPROM的传统方案无法满足多设备并发访问、高速数据传输的需求，极易出现总线拥塞、配置失误、温度监控滞后等问题，进而影响系统稳定性与运行效率。JEDEC规范明确提出，DDR5内存模组需配备专用SPD-HUB，构建分布式I2C/I3C管理网络，实现内存参数的精准配置、实时状态监控与高效总线调度， SY7118正是基于这一需求，量身打造的高性能SPD-HUB解决方案。作为DDR5内存模组的核心配套芯片，SY7118深度契合JEDEC SPD5118标准，集成高精度温控、I2C/I3C总线通信、非易失性存储三大核心功能模块，全方位覆盖企业级应用的严苛需求，重塑DDR5内存管理体验。 SY7118主要特性及应用框图：完全符合JESD300-5B标准支持I2C/I3C通讯供电：1.8 V VDDSPD, 1.0 V VDDIO 支持I2C与I3C：支持1.0 ~1.2 V的I3C与1.0~3.3V的 I2C通信 1Kbit EEPROM HUB功能温度 Sensor（温度范围：-40°C to 125°C） TS精度： ±0.25°C / ±0.5°C from +75°C to +95°C ±0.25°C / ±1.0°C from -40°C to +125°C 支持带内中断(IBI) PEC(Packet Error Check)功能 DFN-9 2*3 总线通信：内置I2C/I3C总线集线器，作为主机与内存模组各组件的通信中枢，实现主机与内存模组上SPD、温度传感器、PMIC等设备的高效数据交互，彻底解决传统方案的总线拥塞问题，大幅提升内存配置与状态读取效率，为系统快速启动、实时调控提供有力支撑。总线协议：兼容I2C/I3C双协议（向下兼容传统I2C设备，向上适配DDR5高速管理需求）总线速率：最高支持12.5MHz I3C通讯，满足DDR5内存多设备并发通信需求通信保护：支持数据包错误校验（PEC）与奇偶校验，数据传输错误可实时检测反馈，有效避免因数据传输异常导致的配置失误、状态误判等问题中断功能：具备带内中断（IBI），可主动向主机上报内存异常状态，助力快速故障定位温度监控：高精度温度监控与非易失性存储能力是SY7118的核心优势。针对DDR5内存高频运行易发热、温度波动影响稳定性的痛点，SY7118内置高精度温度传感器，能够实时捕捉内存模组的温度变化，通过总线将温度数据反馈至主机，为主机启动过热降频、智能散热等保护机制提供精准数据支撑，避免因温度过高导致内存性能衰减、数据丢失等风险，保障系统长期稳定运行，使其能够完美适配工业级、数据中心等极端温度环境的应用需求。内置传感器：集成高精度温度传感器，无需额外外接元件温度精度：±0.25℃(75℃~95℃核心工作区间)，全量程(-40℃~+125℃)精度≤±1℃ 工作温度范围：-40℃~+125℃，适配工业级、数据中心等极端温度环境存储特性：芯片集成1Kbit EEPROM非易失性存储器，安全存储内存模组型号、容量、频率、时序参数等核心配置信息，确保系统上电后快速读取、精准配置。非易失性存储：集成1Kbit EEPROM，可稳定存储内存核心配置信息存储分区：分为16个独立存储区块，每个区块可独立启用写保护，防止配置误修改存储寿命：EEPROM擦写次数≥100万次，数据保存时间≥10年，保障长期可靠性功耗与封装参数：功耗表现：平均工作电流仅40uA，待机电流低至36uA 供电电压：支持1.8V、1.0V电压供电封装规格：DFN-2x3小型化封装，占板面积小，简化PCB设计可靠性参数：电压耐受：支持过压/欠压保护，供电电压异常时可触发保护机制，避免芯片损坏抗干扰性：具备电磁干扰（EMI）防护能力，适配服务器高干扰环境寿命保障：工业级器件选型，工作寿命≥10年，契合企业级设备长期运行需求 SY7118以全场景适配能力，从消费类模组，高性能服务器，到工业控制领域的高端设备，再到高端工作站的专业应用，为DDR5内存的规模化应用保驾护航。在消费类应用，SY7118体积小巧、可灵活适配UDIMM、SODIMM、CUDIMM等DDR5全系列内存模组；在数据中心应用，SY7118能够实现多组DDR5内存模组的集中管理与精准监控，支撑大规模内存集群的稳定运行；在工业控制应用，其宽温工作范围与高可靠性设计，能够抵御极端环境的干扰，保障工业设备的连续稳定运行；在高端工作站场景中，其高速总线传输与精准配置能力，能够充分释放DDR5内存的性能潜力，提升专业设计、视频渲染等任务的处理效率。此外，思远还提供更友好的PMIC(SY5888/SY5887)，SPD-HUB(SY7118)，TS(TS5110)的DDR5模组整体解决方案。欢迎垂询：sales@tkplusemi.com。

DDR5

思远官网 . 2026-04-02 567
企业 | 思远半导体荣获2025金音奖最佳芯片企业

近日，由 52audio 我爱音频网主办的 2025 年度金音奖评选结果正式揭晓。深圳市思远半导体有限公司凭借在电源管理芯片领域的深耕创新、国产化突破及广泛市场认可，成功摘得最佳芯片企业大奖。金音奖由52audio我爱音频网设立，旨在精准筛选并表彰过去一年内，在各个细分品类表现卓越、具有开创性创新和绝佳用户体验的音频企业。52audio金音奖持续将评选重心放在对音频产品体验具有决定性影响的供应链环节，致力于发掘和彰显源头创新的价值。2025年，52audio金音奖将持续把目光从终端产品投至音频供应链上游，向默默定义行业技术边界的“隐形冠军”致敬。根据我爱音频网的拆解显示，2025年我爱音频网拆解的产品中，包括Xiaomi小米、OPPO、REDMI、EDIFIER漫步者、Baseus倍思、SHOKZ韶音、UGREEN绿联、1MORE万魔、MOMA猛玛、BOYA博雅、Godox神牛、maono闪克、Ulanzi优篮子、JSOUL眷蜀、XISEM西圣、PHILIPS飞利浦在内的16大品牌旗下的20款产品，采用了思远半导体的电源管理方案。 20款产品涵盖了TWS耳机、OWS开放式耳机、头戴式耳机、骨传导耳机、话务耳机、无线麦克风、录音笔、智能手表、智能手环等品类，采用的思远半导体芯片类型及型号包括：充电仓管理SoC：SY8839、SY8834、SY8825、SY8809、SY8801电源管理芯片：SY6201、SY6103、SY6101、SY5501同步降压转换器：SY5112过压过流保护芯片：SY8702、SY5321、SY5320 当前，全球电源管理芯片市场规模持续扩容，国产替代进程正在持续推进。此次斩获金音奖最佳芯片企业这一殊荣，是行业与用户对思远坚持长期主义、深耕赛道的认可与激励。未来，思远将继续加大研发投入，在智能穿戴、存储、新能源等领域带来更多突破，以更优质的产品解决方案赋能全球客户，助力国产半导体产业向高端化、自主化迈进。

电源管理

思远官网 . 2026-04-02 1155
企业 | 思远半导体亮相MemoryS 2026 全场景存储电源解决方案赋能产业“芯”升级

2026年3月27日，以“穿越周期，释放价值”为主题的CFMS｜MemoryS 2026峰会在深圳前海JW万豪酒店隆重举行。作为存储产业领域的年度盛会，本次峰会汇聚了存储、CPU/GPU、AI大模型、汽车等全球核心厂商，行业精英齐聚一堂，共探产业发展新形势，展望未来发展新趋势，为存储产业高质量发展注入新动能。作为国产存储电源领域的优秀企业，思远半导体携多个存储解决方案重磅亮相峰会，以扎实的技术实力与完善的产品矩阵，凭借全场景覆盖、高可靠性的优势，展现国产厂商在存储电源赛道的创新活力与产业价值。深耕存储赛道，筑牢国产厂商核“芯”实力在MemoryS 2026峰会上，思远半导体全面展示在存储电源领域的技术积淀与产品布局，带来消费级DDR5整体解决方案、企业级SSD PLP及大电流POL解决方案、企业级DDR5 SPD Hub及温度检测解决方案和消费级SSD PMIC解决方案，全方位覆盖消费级与企业级存储场景，展现了强大的技术研发与产品创新能力。思远半导体始终专注于高性能模拟芯片、数模混合信号 SoC 芯片的创新设计，是国家级专精特新 “小巨人” 企业、国家知识产权优势企业及国家级高新技术企业。近年来，思远半导体精准布局存储电源赛道，持续加大技术研发与产品布局投入，已成为国内首家实现从 DRAM 到 SSD、从消费类到企业级产品全覆盖的存储电源厂商。依托纯国产自主可控的技术体系与高效稳定的灵活供应链，公司通过持续技术迭代，实现产品性能提升与成本优化的双重突破，不仅为各类存储模组提供高性能、高可靠的电源支撑，更切实助力客户优化业务布局、控制成本、降低风险，为国产存储产业链的自主化发展注入核心动力。全系列解决方案亮相精准覆盖多元存储“芯”需求，思远半导体在MemoryS 2026峰会展示了四大核心存储解决方案，针对性覆盖消费级与企业级全场景存储需求，以硬核技术实力展现国产厂商的创新突破。消费级DDR5整体解决方案为PMIC + SPD Hub的组合方案，完全覆盖并高于JEDEC规范，目前已实现大规模量产，代表产品包括支持UDIMM/SODIMM的存储电源PMIC芯片SY5888、支持CUDIMM/CSODIMM的存储电源PMIC芯片SY5889，以及SPD Hub芯片SY7118，可充分满足消费级DDR5存储模组的高性能需求。企业级SSD PLP及大电流POL解决方案首发分容检测功能，支持超薄盘片，配备4*12bit高精度ADC，电流检测精度达±5mA，电容检测精度达+5%，支持多电容三分组故障检测，兼容现有设计无需改动PCB，代表产品包括PLP芯片SYQ5899、POL芯片SYQ5255及SYQ5256，为企业级SSD提供稳定可靠的电源保障。企业级DDR5 SPD Hub及温度检测解决方案完全覆盖并高于JEDEC温度精度标准，具备超低待机功耗与高度兼容性，代表产品为SPD Hub芯片SY7118及高精度温度传感器TS5110，可有效保障企业级DDR5存储模组的稳定运行。消费级SSD PMIC解决方案相比传统分立方案，器件数量减少50%、占板空间减少50%，具备精确时序控制及输出电压动态调节功能，整盘PS4待机功耗小于2mW，代表产品包括存储电源PMIC芯片SY5883、SY5884、SY5885，为消费级SSD产品提供高效的电源解决方案。三大核心优势加持打造存储电源竞争“芯”范式本次 MemoryS 2026 峰会上，思远半导体重点展示存储电源产品的三大核心竞争力，从全场景覆盖、供应链保障到产品效能升级，全方位展现品牌在存储电源领域的综合实力，引发现场客户与行业伙伴的高度关注。一站式全场景方案，打通客户合作全链路：思远半导体聚焦存储模组细分场景需求，推出DRAM 及 SSD 电源产品一站式解决方案，以客户需求为核心构建全场景产品布局。方案全面覆盖消费类及企业级 DDR5 PMIC、SPD Hub、T-sensor，消费级 SSD PMIC、企业级 SSD 断电保护、POL 等核心产品。其中，DDR5 系列 PMIC 支持内存条超频至 8000Mbps 以上，SSD 电源产品集成多通道 DC-DC 转换器与线性调节器，可满足不同存储模组的性能需求与功率规格，适配从消费电子到数据中心、工业控制的全场景应用。依托完善的产品矩阵，公司助力客户打通从产品选型、方案适配到批量交付的全链路壁垒，帮助客户提升核心竞争力，稳抓存储产业发展新机遇。灵活供应链体系，筑牢产业发展稳定根基：针对存储产业供应链稳定性需求，思远半导体构建了国内外双轨并行的灵活供应链体系，彻底解决客户“供货不稳定、交付周期长、跨境物流风险高” 等痛点。在国内，公司布局多家 FAB 及封测厂资源，建立高效的供应链响应机制，可实现订单快速交付与库存灵活调配；同时依托国产供应链优势，助力客户推进核心器件国产化替代，提升供应链自主可控能力。目前，公司 DDR5 PMIC 等核心产品已实现纯国产研发与量产，达成 KK 级出货量，为存储产业链自主化发展提供坚实支撑。持续技术迭代，实现降本增效双重价值：未来，思远半导体将持续深耕存储电源领域，依托自主创新能力不断迭代升级产品与解决方案。通过优化芯片设计工艺、推进封装技术进步、扩大规模化生产及整合供应链资源，公司持续降低产品成本、提升集成度与功率密度，实现“成本下降、性能提升” 的双重价值跃升，推动存储产业向高质量、可持续方向发展。此次亮相MemoryS 2026，不仅是思远半导体技术实力与产品布局的集中展示，更是公司深度融入全球存储产业生态、推动国产存储电源技术升级的重要举措。思远半导体将持续以技术创新为核心驱动力，深耕存储电源赛道，完善产品矩阵，优化供应链体系，为全球消费者提供极致的产品体验。

存储

思远官网 . 2026-04-02 1491
产品 | 选择 AMD EPYC（霄龙）处理器，为企业 AI 解决方案奠定基础

随着企业数字化转型的深入推进，人工智能已成为驱动业务创新的关键引擎。然而，面对算力需求的持续攀升、数据中心能耗压力的加剧，以及软件许可成本的不断上涨，企业亟需在性能与成本之间找到更优解。在此背景下，AMD 凭借广泛的 AI 产品组合、高度协作的生态技术伙伴关系，不断推动着 AI 创新。其中，在数据中心领域，面向不同规模的 AI 部署场景，AMD EPYC（霄龙）服务器 CPU 凭借出色的性能与能效表现，可助力企业高效处理AI 和通用工作负载。在实际AI部署中，CPU 与 GPU 的协同是构建高效算力基础设施的重要方式之一，GPU 加速器在训练大型复杂模型或支持大规模实时推理方面的表现卓越，但要充分发挥其潜力，客户需要搭配性能强大的 CPU。对于部分工作负载，将 GPU 的强大功能与合适的 CPU 结合可显著提高 AI 效率，需要重点考虑的CPU特性包括：高频率：快速高效地处理大量数据准备和后处理任务大容量高速缓存：便于快速访问海量数据集高内存带宽和高性能I/O：支持 CPU 和 GPU 之间快速无缝地交换数据高能效核心：节约功耗以供GPU 使用，同时有助于降低整体能耗兼容GPU 和软件生态系统：实现性能优化、效率提升和流畅运行与此同时，AMD EPYC（霄龙）处理器本身也具备独立支持多种AI工作负载的能力，在中小型模型推理与高频数据预处理等典型场景中，可提供高效的算力支撑。 AMD EPYC（霄龙）9005 系列处理器凭借强劲性能，AMD EPYC（霄龙）处理器已在市场中建立起广泛信任，其中的AMD EPYC（霄龙）9005 系列服务器 CPU是企业客户在AI时代的优选数据中心CPU。它拥有领先的核心数选择，每CPU可选8至192核心，兼顾出色的内存带宽和处理性能，创新的AMD 小芯片架构有助于构建高性能、高能效的解决方案，可支持多种AI处理场景的计算需求。在性能方面高时钟速度加速AI 全流程：AI 工作负载不仅依赖 GPU 的并行计算能力，数据处理、传输和并发执行等环节同样需要 CPU 的高频支撑。AMD EPYC （霄龙）9005 系列处理器加速时钟频率最高可达5.0 GHz，有助于缩短数据准备、预处理及后处理的执行时间，更好地配合GPU工作负载，从而提升整体的 AI 流水线效率。高核心数满足多样化推理需求：并非所有AI 工作负载都依赖GPU 加速。对于推荐系统、中小型模型推理或间歇性 AI任务等应用，高核心数的 CPU 往往能够在效率与成本之间实现良好的平衡。AMD EPYC （霄龙）9005 系列处理器提供多种核心配置，最高可达192个核心，可同时处理大量并发推理请求，在满足性能需求的同时，有助于企业优化整体硬件投入，降低对GPU资源的依赖。缓存与I/O 协同消除瓶颈：AI 系统中，CPU 与 GPU 之间的数据交换效率直接影响整体性能。AMD EPYC（霄龙）9005 系列处理器凭借超大 L3 高速缓存与 PCIe 5.0 接口，有助于提升数据命中率和整体传输吞吐能力，优化CPU与 GPU之间的数据交互效率，从而为大规模 AI 训练和实时推理提供稳定的数据通路支持。在效率方面更出色的能效比：AMD EPYC（霄龙）9005 系列处理器采用创新的小芯片架构与领先制程工艺，在提升核心密度的同时可有效控制功耗。同时，AMD Infinity Power Management 智能电源管理技术可针对工作负载动态优化功耗分配，实现性能与能效的精准平衡，助力企业构建绿色数据中心，在满足算力需求的同时降低能耗与碳排放。全面优化TCO：部署基于 EPYC（霄龙）处理器的高能效解决方案，可助力企业减少数据中心占用空间、散热需求与电力消耗，实现从CapEx 到 OpEx 的全面优化。选择性能卓越的AMD EPYC（霄龙）处理器，有助于企业在提升服务器性能与部署密度的同时，减少服务器占用空间与功耗，并可助力企业优化整体硬件投入结构，从而改善总体拥有成本和投资回报率，使 AI 算力资源的部署更加灵活可控。同时，您可以根据需求选择不同的核心数、频率、内存容量和功耗选项，通过将 CPU 与预计运行次数最多的 AI 工作负载相匹配，找到适合您的 CPU，实现在性能与成本之间的更优解。

AMD中国

AMD中国 . 2026-04-02 1386
市场 | IDC：AI算力扩张带动制造全面升温，2026年晶圆代工2.0市场规模预估突破3,600亿美元，年成长17%

在AI算力需求持续爆发、Agentic AI应用兴起带动推理端伺服器算力扩张、先进制程及CoWoS等先进封装产能全面吃紧，以及全球半导体制造版图加速分化的多重驱动下，广义的晶圆代工2.0（Foundry 2.0）市场，涵盖晶圆代工、非存储IDM、委外封测（OSAT）及光罩制作，预估2026年市场规模将突破3,600亿美元，年成长17%。 IDC资深研究经理曾冠玮表示：”2026年Foundry 2.0市场在AI主导下进入稳健扩张周期，先进制程与先进封装持续供不应求，成熟制程亦在8吋产能缩减、AI电源相关需求稳健成长的双重催化下，告别杀价竞争。“ 注: Non-Memory IDM以统计该产业的制造产值为主晶圆代工产业：台积电引领先进制程，成熟制程启动涨价循环晶圆代工先进制程受惠于NVIDIA、AMD、Broadcom等AI GPU与ASIC客户需求强劲，晶圆代工龙头台积电已全面上修3nm月产能目标至16.5万片、CoWoS月产能至12.5万片，代工报价亦同步调涨逾5%。凭借3nm产能持续满载、2nm正式放量，以及CoWoS先进封装订单溢出，预计2026年进一步扩大晶圆代工市场市占率至44%。三星晶圆代工（Samsung Foundry）则受惠于SF2制程良率逐步走稳，Exynos2600手机处理器及加密货币运算芯片开始供货，4nm HBM4 base die亦开始量产，先进制程产能利用率同步走高。客户拓展方面，三星手握Tesla 165亿美元长约，同时承接NVIDIA Groq 3 LPU等AI加速器的订单，接单动能回温，整体营运动能持续改善。成熟制程方面，随著台积电与三星双双启动8吋产能缩减，其他成熟制程厂商也计划进行8吋产能优化，2026年全球8吋总产能预估年减3%，供需格局出现反转。伺服器Power IC、Power Discrete需求持续强劲，推动部份晶圆厂调涨代工价格10%不等，告别疫后杀价竞争格局。整体而言，IDC预估2026年晶圆代工市场年成长率将达24%。非存储 IDM 产业：英特尔 18A 启动，车用及类比 IDM 供需结构改善非存储IDM制造领域2026年回温，估计年成长5%。英特尔（Intel）制程进程加速，Panther Lake处理器已于2025年底完成首批量产出货，Clearwater Forest资料中心处理器亦于MWC 2026正式发表，标志18A产品线全面进入量产阶段。外部客户方面，Intel与联电合作的12nm正积极洽谈潜在客户导入，另外美系HPC大厂也开始评估导入18A-P制程，皆将支持Intel逐步扩大客户基础。欧系车用IDM方面，英飞凌（Infineon）、恩智浦（NXP）、意法半导体（STMicroelectronics）等厂商库存调整已完成，需求可望逐步回升；此外，部分业者亦将China for China在地制造列为应对地缘政治风险的策略选项之一，透过与中国本土晶圆厂展开合资或委托生产合作，深化中国市场渗透，带来额外成长动能。美系IDM方面，德州仪器（Texas Instruments）工业需求持续回温，车用业务亦维持稳健成长动能。封测产业： CoWoS 外溢带动日月光接单加速， OSAT 抢攻先进封装商机委外封装测试（OSAT）领域2026年预估年成长15%，由先进与传统封装市场回温共同支撑。AI芯片整合趋势持续推升先进封装附加价值，后段封装设计与系统整合的战略重要性已与前段晶圆制造并驾齐驱。日月光投控（ASE）是本波AI封装浪潮的重要推动者，成长动能主要来自台积电CoWoS产能持续供不应求、外包比重逐步提升，日月光承接的基板上封装（oS）、晶圆探针测试（CP）持续放量。展望后续，封装后测试（FT/SLT）与全制程（Full Process）封装有望成为下一波成长引擎，AI CPU、AI ASIC等产品亦将陆续导入，进一步扩大日月光在先进封装领域的成长空间。整体而言，全球封测市场正受惠于算力扩张、异质整合架构普及以及车用与工业终端市场回温的多重驱动，加之导线架、ABF基板等关键封装材料成本上行促使厂商与客户重新议价、推升整体ASP，产业营收规模持续走高，其中台湾与中国厂商合计掌握全球逾七成市占，主导这波产业扩张格局。 IDC 资深研究经理曾冠玮表示：”展望2026至2030年，Foundry 2.0复合年增长率（CAGR）预计达11%，AI基础建设的长期资本支出周期将成为驱动产业持续扩张的核心引擎；然而，半导体通膨连锁效应、存储超级循环对下游终端需求的冲击、地缘冲突引发的能源供给不稳定、美国232调查后续政策走向，以及中国半导体加速自主带来的供应链重组，都将是影响产业中长期发展轨迹的关键变数。”

晶圆代工

IDC . 2026-04-02 1 4858
技术 | 详解 Arm AGI CPU 1OU 双节点参考服务器

近日发布的Arm AGI CPU 是 Arm 首款面向人工智能 (AI) 数据中心的量产级芯片产品。与此同时，Arm 也同步推出一款模块化、基于标准的 1OU 双节点参考服务器，将基于 Arm Neoverse V3 打造的 Arm AGI CPU 所秉持的机架优先设计理念落到实处。参考服务器提供贴近实际的生产环境，可用于工作负载评估、软件栈优化，并加速下一代 Arm 架构基础设施的落地部署。随着 AI 应用加速普及，数据中心正迈入一个全新发展纪元。云服务规模快速扩张，受代理式 AI 用例的加速驱动，AI 工作负载不再局限于模型训练，而是开始广泛部署在商用场景中。为紧跟发展节奏，基础设施必须在供电、散热与空间限制不变的前提下，实现算力与能效的大幅提升。性能已不再由单台服务器定义，而是由机架级来衡量。提升单机架算力、优化能效、最大化基础设施密度，已然成为现代数据中心架构设计的决定性驱动因素。专为机架级部署而生 Arm AGI CPU 1OU 双节点参考服务器另辟蹊径，以 1OU 机箱双节点服务器形态面向机架级部署打造，大幅提升单机架的算力密度。这一设计理念贯穿平台的多个维度，呈现诸多亮点：智能体性能调优：每节点最多搭载 136 个 Neoverse V3 核心，单核内存带宽高达 6 GB/s，延迟低于 100ns，性能稳居行业前列。机架扩展架构：300W TDP 可在标准 36kW 风冷机架中部署多达 8,160 个核心；相较之下，500W TDP 的 x86 方案则需使用 2U 机箱。出色算力密度：单机架性能达到同类 x86 方案两倍以上。[注] [注] 数值为估算值参考服务器的重要意义放眼整个行业，芯片厂商都会利用参考平台为系统设计与软件适配提供经过验证的设计蓝本。这类平台可让基础设施合作伙伴在自研定制服务器之前，先在接近生产环境中对全新芯片进行评估。将新一代平台推向市场，需要一套完整的系统环境，包括固件、操作系统、内存、存储、网络及系统管理等组件。参考服务器堪称量产服务器的起步基石，可实现：加快平台上线时间：开发者可启动多种操作系统、部署软件栈，并即刻开展平台专项优化。经过验证的系统架构：内存、I/O、存储和固件等组件均已完成预先集成和测试。性能评估：合作伙伴可对实际工作负载进行基准测试、功耗评估，并了解平台在其生产环境中的实际表现。加速生态系统发展：OEM/ODM、操作系统厂商、ISV 以及云服务提供商均可围绕统一平台开展协作。全新的 Arm AGI CPU 1OU 双节点参考服务器，正是为这些目标而打造。内在核心：Arm AGI CPU 该平台的核心，正是 Arm AGI CPU。这款处理器基于 Neoverse V3 平台打造，专为现代云计算与 AI 工作负载量身定制，凝聚了 Arm 近十年在 Neoverse 基础设施领域的技术积淀与创新成果，并转化为可规模化量产的服务器级芯片。Arm AGI CPU 采用台积公司先进的 3nm N3P 工艺制造，在 300W 风冷功耗范围内，全核频率最高可达 3.2 GHz。这为现代 AI 与云工作负载带来了高密度算力与出色的每瓦性能。 Arm AGI CPU 单颗最多集成 136 个高性能 Neoverse V3 核心，其基于 Armv9.2 指令集架构 (ISA)，每个核心配备双 128 位第二代可伸缩矢量扩展 (SVE2) 单元。这些特性可高效加速 AI 与机器学习能力，支持 bfloat16 及 INT8 MMLA 指令。Arm AGI CPU 全核主频最高可达 3.2GHz（boost 最高 3.7GHz），在推理请求处理、数据预处理等对延迟敏感的任务中，展现出强劲的单核性能。其设计可灵活扩展，高度适配 AI 推理、代理式 AI、云原生计算及各类企业级实际工作负载。高内存带宽：满足数据密集型工作负载需求现代工作负载对系统高效处理海量数据传输的能力提出了更高要求。Arm AGI CPU 集成 12 通道 DDR5 内存，支持最高 8,800 MT/s 速率的 DIMM，提供超过 800 GB/s 的内存带宽。这种高带宽内存架构可实现单核 6 GB/s 带宽，使平台在 AI 推理、大规模数据分析、高性能数据库等工作负载下保持高吞吐能力。通过缓解内存瓶颈，系统可以更充分地利用 CPU 核心资源，支持数据密集型业务的更高效运行。专为异构计算设计，赋能代理式 AI 数据中心 CPU 是 AI 数据中心的基石，在代理式 AI 领域扮演关键角色，作为 AI 系统的头节点承担以下核心任务，包括协调控制平面、调度和路由工作负载、管理 I/O、处理网络与存储服务、执行安全策略、管理专用加速器之间的数据编排，以及保障整体系统的平衡。为支撑这类异构计算环境，Arm AGI CPU 提供了丰富的高速 I/O 接口与可组合式架构，具体包括： 96 条 PCIe Gen6 通道，用于连接加速器、网络和存储；原生支持 CXL 3.0，可实现内存扩展和池化； AMBA CHI 扩展链路，面向未来芯粒与加速器互联架构。凭借这些特性，CPU 可作为核心编排层，协调整个系统内的数据迁移与工作负载执行。基于开放标准构建的模块化平台 Arm AGI CPU 1OU 双节点参考服务器在设计上同样致力于简化 Arm 合作伙伴的系统评估与平台开发工作。它搭载了预先验证的即用型软硬件框架，可快速进行设计、部署以及工作负载性能评估。该服务器设计遵循开放计算项目 (OCP) 与 Arm SystemReady 标准。该服务器采用 OCP DC-MHS 架构，这是超大规模数据中心广泛使用的模块化服务器设计标准。该方案不仅实现了灵活的系统配置，更与现代数据中心基础设施高度兼容；尤为关键的是，它支持复用 OCP 网卡 (NIC)、DC-SCM 等现有行业标准组件，减少了定制化平台设计需求。模块化 1OU 设计，符合 OCP DC-MHS（数据中心模块化硬件系统）规范。采用 DC-MHS M-SDNO B305 类单路 350W 服务器主板，适配 21 英寸 ORv3 机架。 Arm SystemReady 合规计划可保障软件在持续扩展的 Neoverse 云平台上稳定运行。Arm AGI CPU 1OU 双节点参考服务器以符合 Arm SystemReady 规范为目标，可直接运行全球最大的软件生态系统，开箱即用，为开发者提供熟悉的环境，轻松融入 Arm 软件生态系统。双节点 1U 设计，提升节点部署密度 Arm AGI CPU 1OU 双节点参考服务器采用双节点 (2N) 配置，可在 1U 机箱内配置两个独立计算节点，额定功耗 1,100W。此设计可让数据中心运营商在相同物理空间内，将每机架计算节点数翻倍，显著提升整体算力密度。在大规模部署场景中，该设计可实现单机架部署更多核心，同时优化空间利用率与基础设施效率。每个节点配备：一颗 Arm AGI CPU、12 个 DDR5 DIMM 插槽，以及强大的 PCIe Gen 6.0 扩展能力。存储方面，采用 PCIe Gen5.0 SSD ，位于前端，方便运维，每个节点支持 E1.S 系统启动盘与数据盘组合，并配备额外的内置存储接口，提供更灵活的扩展选项。每个节点搭载一张 NIC 3.0 网卡，提供高带宽网络连接，保障机架内高效数据传输，并可无缝集成至现代数据中心网络。系统管理通过搭载 ASPEED AST2600 BMC 的 DC-SCM 2.1 模块实现。标准前面板 I/O 接口（USB 3.0、1GbE、Micro USB、Mini DisplayPort）便于调试与访问。散热采用 19+1 冗余双转子风扇方案。整机通过符合 OCP ORv3 标准的 48V 总线供电，高度适配现代数据中心基础设施。系统经过全面验证，品质值得信赖从信号完整性仿真到硬件压力测试，Arm AGI CPU 1OU 双节点参考服务器均按照行业标准完成设计与验证。系统针对 PCIe Gen6 和 DDR5 接口执行了严格的裕量测试，标准认证流程还涵盖了眼图测试、电压/时序校验及一致性合规检测。在散热设计上，该平台可在 40℃ 环境温度下持续稳定支撑 350W 系统级芯片 (SoC) 运行。可靠性测试涵盖高低温循环、耐湿性测试、运行负载测试 (OLT) 以及振动/冲击评估，全面保障设备在实际部署环境中的稳定性和可靠性。此外，该平台还配备测试点、调试接口与上电调试诊断功能，支持固件与芯片验证团队的开发和调试工作。芯片生命周期 (SLC) 管理是集群 (fleet) 管理的关键环节。随着该参考服务器的发布，Arm 同步推出全新的 Arm 系统诊断工具 (Arm System Diagnostic Tools)。作为一套现代化的 SLC 健康管理工具，它可在静默数据损坏 (SDC) 等系统问题影响工作负载前，实现提前检测、诊断与预防。压力与稳定性测试模式可保障硬件顺利部署，SDC 与 SLT 模式则可确保集群持续稳定运行。从硬件平台到开发环境 Arm 不止于提供高性能硬件，更致力于在云端与本地环境中，为开发者打造全栈式开发体验。为此，Arm 持续深耕工具研发，让开发者能更便捷、更高效地在 Arm 平台上开展性能分析与优化工作。相关新增功能将把系统级与硬件级运行数据整合，并提供指导性分析，帮助开发者更轻松地定位 CPU、内存及整体系统的性能瓶颈。这些举措立足于 Arm 更广泛的软件战略，旨在简化基于 Arm 平台的迁移、验证与优化流程，让开发者满怀信心地迁移至 Arm 架构，轻松达成量产级性能表现。不断扩展的行业合作伙伴生态系统 Arm AGI CPU 得到了日益壮大的软硬件合作伙伴生态系统的鼎力支持。 Arm 携手各行业供应商，构建了覆盖内存、存储、网络等关键系统组件的认证供应商名录 (AVL)，只为帮助客户放心选用经过验证的组件。与此同时，包括永擎電子、联想、Supermicro 等主流服务器制造商正基于 Arm AGI CPU 积极开发并验证量产系统，为客户提供更加丰富的定制化方案与部署支持。服务器离不开固件的支持。Arm 与 AMI 紧密合作，确保其行业标准的 Aptio BIOS 和 MegaRAC OneTree BMC 产品，结合 EDK2、OpenBMC 等开源参考实现，为全行业技术创新与高效运维奠定坚实基础。为支持有意评估此平台的软件开发者与 ISV 合作伙伴，Arm 正与 Canonical、红帽、SUSE 等主流 Linux 发行版厂商紧密协作，确保为量产系统提供官方认证支持。此外，开发者可借助由适配 Arm 架构的 1,000 余款开源及商业软件包所构成的成熟软件生态系统，构建并运行自己的工作负载。设计软件包、工具和客户支持为加速开发进程，Arm 提供详尽的技术文档与设计软件包，包括全套原理图、布局文件、SI/PI 模型、电源与散热方案、固件指南及安装说明。另外还包含 BIOS 与 BMC 上电调试流程，方便团队集成定制固件或扩展平台功能。客户还可访问板载调试工具、培训资源以及持续完善的自助知识库。无论客户是首次部署基于 Arm 架构的服务器，还是将 Arm AGI CPU 集成到更大规模的平台，Arm 都将在每一环节全程跟进，为其保驾护航。加速新一代基础设施建设 Arm AGI CPU 1OU 双节点参考服务器，是推动基于 Arm 计算平台建设新一代 AI 基础设施的重要里程碑。在芯片与参考平台设计阶段，Arm AGI CPU 便以机架级部署为核心目标，助力基础设施提供商为现代数据中心提高算力密度、优化能效并降低运营成本。此外，该系统将高性能 Arm 服务器芯片、模块化标准平台与完备的软件栈相结合，为开发者与合作伙伴提供了探索、评估与部署规模化 Arm 架构基础设施所需的各种能力。无论你正在设计定制化基础设施、为基于 Arm 架构的系统优化工作负载，还是打造新一代具备 AI 功能的云服务，Arm AGI CPU 1OU 双节点参考服务器都将为你的业务发展提供坚实算力支撑。 * 本文为 Arm 原创文章，转载请留言联系获得授权并注明出处。

Arm

Arm社区 . 2026-04-02 2114
市场 | LightCounting报告发布：2030年AI集群光互连市场将达1000亿美元？

这不是笔误。到2030年，AI集群中使用的光互连年销售额有较大概率达到1000亿美元。不过，要实现这一目标，需要诸多“条件恰好同时满足”。 2024年，以太网光模块的销售额翻了一番，2025年又增长了70%，超出了我们的预期。InP激光器供应商在去年增加了产能以满足不断增长的需求，目前，这些器件以及光模块制造中使用的许多其他器件的短缺情况正在缓解。2026年将有足够的产能来支持光模块销售额翻倍，但这将超出客户的实际需求。XPU和交换机ASIC的短缺将限制2026年AI集群的扩张，这应会使得光模块销售额的增长“仅”为60%，除非客户为未来建立深度库存储备。 2027年至2031年的市场增长存在更多不确定性。如下图所示，2027年及以后，“高速增长”可能会持续。2004年至2025年光模块销售的历史数据显示出一种周期性模式，即2-3年的增长期之后会出现一个持平或负增长的年份。大多数周期都是由供应链再平衡导致的，我们可能会在2027-2028年看到类似的情况。我们的预测倾向于“软着陆”情景，但供应链的平衡往往是通过市场修正来实现的——即“颠簸前行”情景。 AI集群中的光互连面临几大利好因素。更大的集群将需要每个GPU配备更多的光模块——在横向扩展网络中，每个GPU最多需要6个光模块。光互连中的纵向扩展网络所需带宽几乎是横向扩展网络的10倍，为供应商开辟了另一个细分市场。然而，结合市场的历史数据来看，“高速增长”情景仍然显得不切实际。有人认为，AI热潮已经改变了一切，市场历史可以忽略不计。然而，目前四大云公司（亚马逊、谷歌、Meta和微软）在AI光模块上的支出，占据了整个AI光模块市场总开支的50%以上。而在2018至2023年期间，这四家公司也同样占据了以太网光模块销售额的40%以上。历史或许不会重演，但可能会有相似之处。下表总结了可能影响2026-2031年市场的关键因素，以及需要多大程度的变化才能使天平向两种增长情景之一倾斜。实现“高速增长”情景需要诸多“条件恰好同时满足”，但其中任何一个因素，都可能将市场推向“颠簸前行”情景。本报告分析了不断增长的数据流量以及数据中心架构的变化对以太网光模块市场预测的影响，重点关注用于AI集群的高速模块。报告利用以太网模块出货量的广泛历史数据，结合深入的市场研究，预测了2026-2031年这些产品的销售额。预测涵盖超过100个产品类别，包括100GbE、200GbE、400G、800G、1.6T和3.2T的时钟数据恢复光模块、LPO/LRO以及CPO/NPO，并按传输距离和封装形式进行分类。

光互连

LightCounting Market Research . 2026-04-02 6419
新品！从MINI到工业板：米尔T153开发板工业场景全覆盖

今年1月，米尔发布了MYD-YT153MX-MINI开发板，该产品精准切入国产核心板在中端市场领域，具有极致性价比，自上市即获得良好的市场反响。为方便开发者灵活选择、适配更专业的场景，米尔电子正式推出基于同款全志T153四核异构工业处理器的MYD-YT153MX工业开发板，两款开发板形成完整组合，下面来详细介绍工业开发板的不同之处。工业开发板——为严苛场景而生工业开发板：定位工业应用开发与评估，接口丰富（三路千兆网口、CAN-FD、Local Bus等），扩展性强； MINI开发板：定位入门与原型设计、接口精简、尺寸小巧，目标场景为方案验证、学习评估。更丰富的通讯接口工业板面向严苛的工业场景，采用12V DC供电，接口更为丰富专业：配备3路千兆以太网、2路RS232、2路RS485、1路CAN（均为凤凰端子接口）、1路16bit Local Bus、LVDS与HDMI双显示接口，以及M.2 B型插座用于扩展4G/5G模块，充分满足DTU、工业网关、边缘计算、机器人、工业视觉设备、PLC控制器、HMI等场景对多协议通信与高可靠性的需求。更丰富的媒体资源工业板：在视频处理上具备更丰富的接口。除同样搭载1路LVDS接口与1路HDMI接口，工业板集成了2路MPI-CSI摄像头输入接口，可同时接入两路图像传感器，为机器视觉、智能安防、视觉检测等应用提供完整的视频采集能力。音频方面，工业版配备了1路扬声器接口，1路LINE OUT音频输出，满足工业现场对语音播报、声光报警、以及外接音频处理设备的需求。采用AMP多核异构设计，满足高性能计算和实时控制需求场景工业板支持采用T153 AMP异构多核架构设计，集成四核Cortex-A7应用处理器与E907 RISC-V实时协控制器。两者通过高效的异构通信机制协同工作，同时满足高性能计算与硬实时控制的严苛需求，为复杂工业设备提供精简而强大的智能核心。工业开发板标注图 MYD-YT153工业开发板采用12V/2A直流供电，板载 WIFI/BT 模块，搭载了 3 路千兆以太网接口、2 路 USB HOST Type-A 接口、1路USBOTGType-C 接口、1 路 LINE OUT 接口、1 路 UART 调试接口、1 路JTAG 调试接口、1路MicroSD接口、1 路 SIM 卡槽、1 路 Localbus 接口、1 路 LVDS 接口、1 路MIPI-DSI 接口、2路MIPI-CSI接口，2 路 RS232 由凤凰端子引出，2 路 RS485 由凤凰端子引出，1 路CAN由凤凰端子引出，1 路 USB2.0 协议 M.2 B 型插座的 5G/4G 模块接口。具备多种系统选择，灵活适配多元场景基于全志T153的异构架构为软件系统的灵活部署提供了坚实基础。米尔基于T153的MINI开发板和工业开发板都支持从裸机（Baremetal）、RTOS实时操作系统到Linux及Debian常规系统的多层级软件方案，开发者可根据应用场景的实时性需求与功能复杂度自由选择。选型指南：MINI板和开发板哪个适合你？两款开发板形成完整组合：MINI板以小巧灵活的特性，成为开发者快速评估芯片性能、搭建软件原型的理想选择；全新工业板则配备三路千兆以太网、双CAN-FD、Local Bus等丰富工业接口，为DTU、工业网关、边缘计算、机器人、工业视觉设备、PLC控制器、HMI等严苛场景提供专业的硬件评估平台。

嵌入式

米尔电子 . 2026-04-02 903
RTC实时时钟：实现智能扫地机器人精准作业与定时

随着智能家居的快速普及，扫地机器人已逐渐从随机碰撞清扫升级为规划式智能清扫，其定时启动、路径规划、分区清扫等核心功能，都离不开一个稳定可靠的时间基准——实时时钟芯片（RTC）。扬兴科技YSN8130系列RTC以高精度计时、低功耗运行、宽温稳定等优势，为智能清扫提供底层时序支撑，让每一次清洁更有序、更高效、更省心。一、YSN8130的主要参数工作温度范围：-40℃ ~ +85℃ 主 / 备份电源电压（VDD/VBAT）：1.2V ~ 5.5V 接口电压范围（VIO）：1.6V ~ 5.5V 通信接口：I²C，从地址0x64/0x65（写/读）封装类型：LGA-10 /SMD-10 封装尺寸：3.2×2.5×1.0mm 备份电源引脚：Pin 10 = VBAT 典型待机功耗：0.9μA @ VBAT=3.0V, 25℃ 常温频率精度（25℃）：5±23PPM 宽温频率精度（-20℃~+70℃）：-120ppm ~ +10ppm 年老化率：±5PPM /年电源架构：双电源自动切换二、产品核心优势 1.极致低功耗，超长续航保障 -典型待机功耗仅0.9μA，远低于行业常规水平 -宽电压适配：主/备份电源电压范围1.2V~5.5V、接口电压范围1.6V~5.5V 解决痛点：扫地机器人长期待机、定时唤醒场景下，额外功耗会压缩主电池续航，频繁回充会影响用户体验。YSN8130可高效适配扫地机器人主电池与备用供电方案，在长期待机与定时唤醒场景下几乎不额外耗电，有效提升整机续航。 2.高精度计时，长期稳定可靠 -常温频率精度（25℃）仅为5±23PPM -数字校准：支持最大±195ppm的数字时钟偏移校准，可补偿晶振初始偏差解决痛点：扫地机器人的定时清扫、预约任务若走时偏差，会导致清洁时间错乱，影响用户生活节奏。YSN8130高精度计时与宽温稳定特性，确保扫地机器人长期使用走时精准、不漂移，满足家庭全天候自动化清洁场景。 3.高集成小体积，简化设计降成本 -内置32.768kHz晶振，无需外部晶振，简化外围设计 -尺寸仅3.2×2.5×1.0mm，节省PCB空间，适配轻薄化、紧凑型设备 -内置4字节用户RAM，存储少量关键数据解决痛点：扫地机器人机身紧凑，PCB空间有限，复杂外围电路会增加设计难度与物料成本。YSN8130内置32.768kHz晶振，无需外围元器件，3225超小封装可轻松嵌入紧凑机身，大幅简化电路、降低BOM成本，助力产品轻薄化设计。 4.双电源自动切换，掉电不掉时 -双电源切换（备用电源）：支持主电源VDD与备份电源VBAT的自动无缝切换，掉电后自动切换到电池供电维持时钟运行 -低电压检测（VL检测）：支持VDD主电源低电压检测、VBAT备份电池低电压检测，可输出状态标志位 -多中断源：支持闹钟、定时器、时间更新等多种中断触发，适配低功耗唤醒需求解决痛点：扫地机器人更换电池、意外断电时，时钟数据易丢失，需重新设置时间与预约任务，操作繁琐。YSN8130具有双电源无缝自动切换与掉电保持功能，让扫地机器人在关机、断电、回充过程中时钟持续运行不丢失。 5.功能丰富，一站式满足场景需求 -完整日历：支持年（2000-2099）、月、日、时、分、秒的BCD格式计时，自动完成闰年校正 -灵活闹钟：支持每日/每周闹钟，配合中断实现定时唤醒 -可编程定时器：支持多档位计数时钟，可实现244us到小时级的定时中断 -多频率输出：32.768kHz/1024Hz/1Hz三档可选 -充电管理：支持可充电备份电池的充电控制，可配置充电截止电压解决痛点：扫地机器人需实现定时唤醒、分区清扫、工作时序管理等功能，YSN8130功能丰富、开发便捷，可实现定时启动、电量预警、工作时序管理等功能，提升扫地机器人的智能化水平。扫地机器人对定时清扫、低功耗待机、掉电记忆、结构紧凑有着严苛要求，YSN8130系列RTC凭借全方位性能优势，完美适配扫地机器人的设计需求。

时钟芯片,RTC,实时时钟芯片

扬兴科技 . 2026-04-02 1008
晶振为什么这么稳定？揭秘石英的秘密

晶振之所以被广泛应用，是因为它具有极高的频率稳定性。那么，这种稳定性从何而来？一、石英材料的优势石英是一种天然晶体，其内部结构高度规则。当受到电场作用时，会产生固定频率的机械振动。关键原因包括：晶体结构稳定热膨胀系数小能量损耗低二、谐振现象晶振利用的是“谐振原理”。当电路频率与晶体固有频率一致时，振幅最大。这类似于：推秋千：节奏对了就越荡越高三、品质因数Q值 Q值越高，振荡越稳定。晶振的Q值通常高达几万甚至几十万，这远高于LC振荡器。四、温度对稳定性的影响虽然晶振很稳定，但温度变化仍会影响频率：普通晶振：±20~50ppm 温补晶振（TCXO）：±1ppm 恒温晶振（OCXO）：更高精度五、总结晶振稳定性的本质来自：石英结构谐振机制高Q值特性这也是它成为电子系统标准时钟源的原因。

晶振

晶发电子 . 2026-04-02 1260
面向服务器与存储合规审计系统的功率MOSFET选型策略与器件适配手册

随着数据中心绿色合规与数据安全要求升级，服务器与存储合规审计系统已成为保障数据完整性与操作追溯性的关键基础设施。其内部电源转换、风扇散热及安全隔离模块对功率MOSFET的可靠性、效率及电压耐受能力提出严苛要求。本文针对审计系统对长期稳定运行、高电压隔离及精准功耗控制的需求，以场景化适配为核心，形成一套可落地的功率MOSFET优化选型方案。服务器与存储合规审计系统功率总拓扑图一、核心选型原则与场景适配逻辑（一）选型核心原则：四维协同适配 MOSFET选型需围绕电压、损耗、封装、可靠性四维协同适配，确保与系统工况精准匹配： 1. 电压裕量充足：针对PFC、高压隔离等环节，额定耐压需大幅高于母线电压，应对浪涌与雷击感应，如400V母线优先选≥650V器件。 2. 低损耗与热管理优先：优先选择低Rds(on)以降低传导损耗，适配7x24小时连续运行；同时关注封装热阻，确保高温环境下稳定工作。 3. 封装匹配需求：中高功率路径（如PFC、风扇驱动）选用TO-220/TO-220F等散热优良封装；低压侧控制或信号隔离选用小型化封装。 4. 可靠性冗余：满足数据中心级MTBF要求，关注雪崩耐量、宽结温范围及长期工作稳定性。（二）场景适配逻辑：按功能模块分类按系统功能分为三大核心场景：一是AC-DC前端PFC与高压转换（能效核心），需高耐压、中低电流能力；二是系统散热风扇驱动（可靠性关键），需稳定驱动与调速控制；三是安全隔离与备份电源控制（安全关键），需高侧开关与故障隔离功能。二、分场景MOSFET选型方案详解（一）场景1：AC-DC前端PFC与高压DC-DC转换——能效核心器件此类应用通常工作于400V母线，需承受高压及连续电流，要求高耐压与良好开关特性。推荐型号：VBM17R08SE（N-MOS，700V，8A，TO-220） - 参数优势： 700V高耐压为400V母线提供充足裕量（>75%），10V下Rds(on)低至540mΩ，采用 SJ_Deep-Trench技术实现良好开关性能。TO-220封装便于安装散热器，热管理能力强。 - 适配价值：适用于80Plus铂金/钛金级服务器电源的PFC或高压DC-DC初级侧，传导损耗可控，支持高频开关以提升功率密度。高耐压保障在电网波动或雷击浪涌下的系统安全性。 - 选型注意：确认实际工作电压与峰值电流，需配套驱动能力足够的PWM控制器；注意开关节点振铃抑制，漏极可并联RC吸收电路。 AC-DC前端PFC与高压转换拓扑详图（二）场景2：系统散热风扇驱动（冗余风扇模组）——可靠性关键器件服务器与存储设备风扇需长期可靠运行，支持PWM调速，电流适中。推荐型号：VBM155R13（N-MOS，550V，13A，TO-220） - 参数优势： 550V耐压适配12V/24V风扇总线并提供极高保护裕量，10V下Rds(on)为600mΩ，连续电流13A可轻松驱动多路并联风扇。Planar技术成熟可靠，阈值电压3.2V便于驱动。 - 适配价值：用于冗余风扇模组的功率开关，支持MCU的PWM信号进行智能调速，实现风量与噪音平衡。高电流能力确保在风扇启动或堵转瞬间的可靠性。 - 选型注意：需评估风扇总峰值电流并留有余量；栅极驱动建议采用专用风扇驱动IC或带缓冲的MCU引脚；做好反电动势泄放。系统散热风扇驱动拓扑详图（三）场景3：安全隔离与备份电源控制——安全关键器件用于不同电源域之间的隔离切换或备份电源（如超级电容）的接入控制，要求高侧开关能力及高耐压以实现安全隔离。推荐型号：VBM2104N（P-MOS，-100V，-50A，TO-220） - 参数优势： -100V耐压的P-MOS管，适用于负高压侧或高侧开关场景。极低Rds(on)（10V下33mΩ）确保导通压降极小，-50A大电流能力满足备份电源切换需求。Trench技术提供优异导通特性。 - 适配价值：实现主备电源之间的无缝切换与电气隔离，保障审计系统在异常掉电时数据不丢失并完成合规日志存储。低导通电阻减少热损耗，提升整体能效。 - 选型注意：用于高侧开关时需注意驱动电平转换；需为负载回路设计过流与短路保护；大电流路径PCB布线需足够宽并采用厚铜。安全隔离与备份电源拓扑详图三、系统级设计实施要点（一）驱动电路设计：匹配器件特性 1. VBM17R08SE：配套专用高压栅极驱动IC（如UCC27524），驱动回路尽可能短以减小寄生电感。 2. VBM155R13：可由MCU通过简单栅极驱动电路控制，若PWM频率高或并联风扇多，建议使用专用驱动芯片。 3. VBM2104N：高侧驱动需采用电荷泵或隔离驱动方案；栅极串联电阻以控制开关速度，减少EMI。（二）热管理设计：分级散热 1. VBM17R08SE与VBM155R13：均需安装适当尺寸的散热器，依据功耗计算温升。确保在机箱风道内，利用系统强制风冷。 2. VBM2104N：虽导通损耗低，但大电流下仍需关注温升，建议在TO-220封装上安装小型散热片或利用机壳散热。（三）EMC与可靠性保障 1. EMC抑制 - VBM17R08SE所在高压开关节点需采用RC吸收或TVS管钳位，减少电压过冲。 - 风扇驱动回路导线应尽量短，必要时在风扇端口并联电容滤波。 - 电源切换回路可加入小磁珠抑制高频噪声。 2. 可靠性防护 - 降额设计：高压MOSFET实际工作电压建议不超过额定值的80%；电流按结温升情况降额使用。 - 过流/短路保护：在VBM2104N的源极回路可加入采样电阻与比较器实现快速关断。 - 浪涌防护：AC输入端及高压DC总线应设置MOV压敏电阻与TVS管，栅极可加TVS进行ESD保护。四、方案核心价值与优化建议（一）核心价值 1. 高可靠与高可用：所选器件高耐压、宽温度范围特性，满足数据中心7x24小时不间断运行要求。 2. 能效与热性能平衡：优化导通与开关损耗，降低系统散热压力，助力提升数据中心PUE指标。 3. 安全隔离保障：通过高耐压器件与P-MOS高侧开关设计，实现关键模块间的电气隔离与安全切换。（二）优化建议 1. 功率适配：如需更高功率的PFC级，可选用电流更大的同类高压MOSFET。 2. 集成度升级：对于多路风扇控制，可考虑集成MOSFET的智能风扇驱动模块。 3. 特殊场景：对于极端可靠性要求的金融或政务审计系统，可选用工业级或车规级后缀的器件。 4. 备份电源专项：超级电容备份电路可搭配VBM2104N与专用电源管理IC，实现更精准的控制与监控。功率MOSFET选型是服务器与存储合规审计系统电源、散热与安全模块高效、可靠、安全运行的核心。本场景化方案通过精准匹配高压、散热及隔离需求，结合系统级设计，为研发提供全面技术参考。未来可探索SiC器件在高压高频领域的应用，助力打造下一代高密度、高能效的数据中心合规基础设施。

微碧

微碧半导体 . 2026-04-02 1267
安森美助推上能电气光伏与储能解决方案升级

EliteSiC技术助力上能电气提升其高功率储能与光伏逆变器解决方案的能效、功率密度和长期可靠性摘要安森美宣布与上能电气达成一项新的设计合作：上能电气将在两大公用事业级可再生能源平台中采用安森美最新一代混合功率集成模块（PIM）。该模块集成安森美的FS7绝缘栅双极晶体管（IGBT）与EliteSiC技术，将用于上能电气下一代430kW液冷储能系统（ESS）和320kW公用事业级光伏组串式逆变器。借助安森美的技术，上能电气的解决方案将实现更高的能效、功率密度、更低的开关损耗和更出色的热性能，推动公用事业级可再生能源应用性能标准的提升。在与竞品功率模块的基准测试中，安森美基于FS7的混合PIM用于320kW光伏逆变器中，提升了0.07%的能效，并将损耗降低了225W。新闻要点安森美与上能电气达成新的设计合作，为其430kW液冷储能系统与320kW光伏逆变器提供支持安森美最新一代PIM提升0.1%的能效，从而使逆变器系统级的功率重量比性能提升32% 该混合PIM采用高密度F5BP封装，集成FS7绝缘栅双极晶体管与EliteSiC技术，可降低达8%的功率损耗、10%的开关损耗，并提升功率密度中国上海，2026年3月31日 ——安森美（onsemi，美国纳斯达克股票代号：ON）宣布，其混合功率集成模块（PIM）将应用于上能电气下一代430kW液冷储能系统（ESS）以及320kW公用事业级光伏组串式逆变器。这一设计合作进一步巩固了安森美与上能电气之间的长期合作关系，为快速增长的可再生能源与人工智能（AI）基础设施市场提供高性能、面向未来的解决方案。行业领先的功率模块技术上能电气新平台的核心——安森美最新一代集成FS7绝缘栅双极晶体管（IGBT）和碳化硅（SiC）的混合功率集成模块（PIM），采用F5BP封装，旨在提升公用事业级光伏组串式逆变器与储能系统（ESS）的输出功率。与前代产品相比，这些模块在相同尺寸下，将功率密度提升了32%，能效提升了0.1%，使光伏逆变器的系统总功率从320kW提升至350kW。树立效率与可靠性的新标杆安森美的混合F5BP PIM结合FS7 IGBT与EliteSiC二极管技术，与上一代产品相比，可降低高达8%的功率损耗和10%的开关损耗。其先进的直接键合铜（DBC）基板设计可最大限度减少杂散电感，并将散热片的热阻降低9.3%。开关损耗和热阻的共同降低，使系统在相同重量和功率密度下，整体功率较上一代设计提升高达32%。搭配优化的电气布局与创新的底板设计，为系统带来更优的热管理性能。这些改进共同实现更出色的系统性能并提升长期可靠性。与上一代模块相比，安森美最新的基于FS7的混合PIM通过降低开关损耗和热阻，用于上能电气的新一代430kW组串式储能系统中实现了以下系统级提升：基于基准测试中已验证的模块级能效提升，往返效率（RTE）提升0.75% 辅助功耗降低5%，从而减少整体运营成本更高的功率密度，可减少所需模块数量和器件成本在高负载下保持更低运行温度，可靠性更高助力可再生能源电网更稳定可靠 “公用事业级运营商正致力于在相同占位下提升输出功率，同时降低生命周期成本。将安森美F5BP封装混合模块集成到我们的430kW储能系统和320kW逆变器平台，使我们在提升系统功率密度与转换效率方面实现双重突破：更高的功率密度带来系统额定功率提升，转换效率的提升能够在GW级规模上产生显著的累积效应。这不仅为产品开发带来切实的成本节省，也助力构建更稳定、可调度的可再生能源电网。”——上能电气研发总经理孙建峰先生表示。 “开发人员亟需能够适配现有布局、简化热设计并减少能量损耗的解决方案。我们的F5BP模块结合FS7 IGBT与EliteSiC二极管，在不增加占位的情况下，提升了转换效率与功率密度，使系统在相同尺寸下可实现更高的功率等级，助力公用事业级光伏和储能场站能够在现有设施基础上提升输出，同时提高可靠性并降低整个生命周期的运营成本。”——安森美电源部IGBT副总裁兼总经理Sravan Vanaparthy表示。更多信息产品页：NXH500B100H7F5SHG; NXH600N105L7F5P2HG; NXH600N105L7F5S2HG; NXH600N105L7F5SHG; Si/SiC Hybrid Modules 数据手册：NXH500B100H7F5SHG 解决方案指南：光伏逆变器，储能白皮书：BRD8095-攻克碳化硅难题，保障应用成功；TND6386-商用组串式光伏逆变器的拓扑结构

安森美 . 2026-04-02 1197
800V快充时代来临，国产超结MOSFET如何成为“压舱石”？

前言 2026年，新能源汽车的补能革命已进入深水区。随着搭载800V高压平台的新车型，从豪华领域快速下探至10-20万元的主流市场，一场由电压等级跃升引发的产业链变革正在加速。数据显示，2026年第一季度，800V车型的市场渗透率已突破10%，预计到年底将覆盖超三成的新上市纯电车型。相比传统的400V平台，800V架构在理论上能将快充时间缩短一半以上，系统综合效率提升3-4%，其带来的体验优势不言而喻。然而，这场高压浪潮在给用户带来便捷的同时，也对上游的功率半导体供应链，提出了效率、可靠性与成本的多重极限挑战。在此背景下，国产超结MOSFET的技术成熟与精准替代，正成为平衡性能、安全与效益的关键支点。一、效率竞赛：超结技术如何突破“硅极限”？ 800V平台的核心优势在于“高电压、低电流”，从而降低线束损耗、提高充电功率。但这要求功率器件，尤其是MOSFET，必须具备更高的耐压和更低的导通损耗。传统平面结构MOSFET面临物理极限：其导通电阻与击穿电压呈平方关系。为实现600V以上的高耐压，器件导通电阻会急剧增大，导致效率无法满足要求。超结（Super Junction）MOSFET 通过创新的电荷平衡原理，打破了这一瓶颈。它在垂直结构中交替植入P型和N型柱，在关断时形成均匀电场，使得在相同耐压下，比导通电阻可降低75%以上，栅极电荷优化也可达30%-40%，从而实现高频高效运行。二、可靠性与成本的平衡木：国产供应链的价值凸显技术的实现依赖精密制造。深槽刻蚀、多层外延生长、离子注入……每一步工艺都决定着器件的最终性能与长期可靠性。这也曾是国际大厂构筑的技术壁垒。如今，随着国内功率半导体产业链的成熟，从衬底材料、制造设备到晶圆工艺、封装测试，已形成完整覆盖。国产超结MOSFET在650V/750V等关键耐压等级上，已实现与国际标杆产品的对标，并在参数上具备了竞争力。更重要的是，在800V平台快速普及引发的供应链紧张中，国产供应商展现出独特的韧性优势：交付保障：相比国际大厂动辄超过一年的交期，国内主流供应商的交货周期普遍在8-16周，且产能调整更为灵活，为整车厂及Tier1提供了宝贵的供应链确定性。成本优势：在相近性能前提下，国产器件凭借本土制造与产业链协同，通常具备20%-35%的成本优势。这不仅直接降低BOM成本，其带来的更低导通电阻还能缩减散热系统规模，进一步实现系统级降本。快速响应：贴近市场的本土企业，在技术支持、需求对接和问题响应上更为敏捷，能更高效地配合客户进行定制化开发和验证。三、选型新逻辑：从“单一参数”到“系统价值” 在800V高压平台的实际应用中，MOSFET的选型逻辑已发生变化，需从系统角度综合评估：安全裕量是底线：对于800V平台，实际母线电压可能达到750-850V，并存在关断电压尖峰。选择750V耐压等级的器件，并确保足够的降额设计，是保障长期可靠性的基础。效率与热管理是关键：导通电阻直接决定导通损耗。以20A负载为例，100mΩ与200mΩ的器件，其导通损耗与温升差异显著，直接影响散热设计成本和系统峰值效率。在充电桩、车载充电机等场景，优先选择低导通电阻器件至关重要。总拥有成本是标尺：选型应超越器件单价，评估总拥有成本。这包括：器件采购成本、因效率提升/损耗降低而节省的运营电费、以及因热设计简化而减少的散热物料成本。综合测算下，高性能国产器件在全生命周期内的经济性日益突出。结语作为专注功率器件三十余年的国产原厂，合科泰深刻理解这场高压化变革背后的客户需求，不仅是参数达标的产品，更是稳定可靠的供应、具有竞争力的成本以及深度的技术支持。我们始终认为，国产替代的核心不是简单的价格替换，而是基于深刻客户洞察的“价值替代”。这要求我们不仅提供规格书上的参数，更要通过IATF16949质量体系保障的生产一致性、完整的可靠性测试数据、以及透明的供应链，为客户注入确定性的价值。

合科泰

厂商投稿 . 2026-04-02 1449
Vishay推出车规级光伏MOSFET驱动器，提升高压系统可靠性并降低成本

器件开路电压为20 V、短路电流20 μA、导通时间80 μs，采用SMD-4封装，模塑材料CTI达600，爬电距离8 mm 日前，威世科技Vishay Intertechnology, Inc.（NYSE 股市代号：VSH）宣布，推出一款首度采用紧凑型SMD-4封装的全新车规级光伏MOSFET驱动器---VODA1275，爬电距离为8 mm，模塑材料相对漏电起痕指数（CTI）达600。Vishay Semiconductors VODA1275专门用来提升高压车载应用的安全性和可靠性，同时简化设计并降低成本，器件导通时间、开路电压和短路电流均达到业内先进水平。日前发布的增强型隔离器件典型开路电压为20 V、短路电流20 μA ，导通时间80 μs，比竞品器件快三倍。这些特性有助于更快、更可靠地驱动高压系统MOSFET和IGBT。此外，器件工作隔离电压和隔离测试电压分别达到1260 Vpeak和5300 VRMS，是800 V+ 电池系统的理想选择。 VODA1275通过AEC-Q102认证，适用于预充电电路、壁挂式充电器，以及电动（EV）和混合动力（HEV）汽车电池管理系统（BMS）。以往为了生成这些应用所需的较高电压，设计师需串联两个MOSFET驱动器，利用器件的高开路输出电压，仅需一个驱动器即可满足这种要求，从而节省空间并降低成本。此外，采用这种新型驱动器开发下一代汽车，可用定制固态继电器取代传统机电式继电器。光隔离式VODA1275驱动内部电路所需的全部电流取自隔离栅低压侧红外发射器。这种结构不需要外部电源，因此简化设计并降低成本。MOSFET驱动器符合RoHS和Vishay绿色标准，无卤素。 VODA1275现可提供样品并已实现量产，供货周期为8周。

Vishay . 2026-04-02 1022
技术 | 边缘 AI 加速的 Arm® Cortex®‑M0+ MCU 如何为电子产品注入更强智能

关键要点集成神经处理单元 (NPU) 的 TI 微控制器 (MCU) 可为边缘 AI 提供硬件加速，帮助设计人员在功耗受限、成本敏感的应用场景中，针对实时本地化传感器数据处理部署复杂的神经网络模型。在 MCU 上运行机器学习推理可实现唤醒词检测、手势识别和预测性维护等高级功能。利用 MCU 提升边缘 AI 的普及度如今的通用型 MCU，尤其是集成了 TI TinyEngine™ NPU 这类 AI 硬件加速器的产品，能够在需要平衡功耗、尺寸与成本限制的产品中运行复杂模型，同时提升系统响应速度。借助这些功能丰富的器件，工程师无需依赖与远程服务器的持续云端连接即可实现 AI 功能，在各类应用中为用户带来更智能、更快速、更可靠的体验。本文将通过多个实例，介绍如何在基于 Arm® Cortex®‑M0+ 内核的 MCU（如 MSPM0G5187）上部署 AI 模型。每个实例均涵盖传感与信号处理链路、AI 模型如何适配嵌入式环境，以及 MCU 为各设计带来的性能与系统级优势。智能家居设备中的唤醒词检测在智能音箱（图 1）与中控设备中，AI 模型赋予语音识别能力，可根据用户指令唤醒设备。图 1 带语音识别功能的智能音箱用户语音产生声波并转换为可测量的声压信号，AI 模型需要先捕获并处理这些信号再做出响应。图 2 是展示系统数据格式与流向的框图。图 2 语音识别应用的信号链方框图在此信号链中，麦克风等模拟传感器采集原始波形，随后送入模拟前端器件提升信号幅度、滤除噪声，并将数据编码为数字格式。MCU 通过 I2S 等音频通信协议接收数据，并通过片上神经网络模型解析数据，以确定是否说出了特定关键词。若检测到关键词，系统判定为有效唤醒条件，系统中性能更强的处理器启动，要么执行任务所需的密集计算，要么将用户指令无线转发至云端 AI 模型。在支持语音的产品中，速度和性能准确性是首要考虑因素；快速响应、首次尝试就正确理解用户请求的系统可减少重复命令与过度待机。器件需持续监听唤醒命令并快速处理语音数据，该功能要求低延迟、低功耗性能。 MCU 在语音识别应用中仅消耗数十毫瓦的功率，与消耗整瓦功率的语音处理器集成电路 (IC) 相比，功耗降低了百倍，从而满足了应用的功耗需求。在延迟方面，与仅搭载标准 CPU 的 MCU 运行相同模型相比，采用一维卷积神经网络的 AI 关键词识别模型借助 NPU 可将处理时间缩短 90 倍以上。可穿戴健康监测设备中的手势与活动监测在智能戒指、智能手表（图 3）等可穿戴个人电子设备中，无接触手势识别通过传感器追踪手部与身体运动实现。相同的传感器还可以记录健康和行为数据，以确定有关健身、睡眠和压力水平的洞察。图 3 显示生物特征数据的可穿戴健身追踪设备图 4 中的信号链框图展示了 AI 模型如何测量与分析手势。加速度计和陀螺仪之类的模拟传感器会捕获人体运动和方向；然后这些传感器通过信号链传递信号以进行预处理和测量。 MCU 接收数据并运行 AI 模型，识别手腕突然抖动等特定手势。同样的概念适用于其他类型的数据，如心率、窦性心律和睡眠模式；只需要在系统设计中配备适当的传感器。图 4 可穿戴手势识别应用的信号链框图可穿戴健康追踪器的设计人员致力于开发小巧轻便、适合日常佩戴，同时能精准快速识别手势的方案。MCU 可以通过高效的计算能力以及将模拟和数字外设高度集成到仅占用印刷电路板 (PCB) 上几平方毫米的微小 IC 封装中，来满足这些技术要求。这种设计方法可以实现比以往使用分立元件更小的设计，这可以从现代智能配件在总体上保持相同尺寸的同时不断添加功能的趋势中看出。工业电机中的电机振动检测无论是输送机、泵还是执行器，工业电机中的机械运动部件（图 5）都可能随着时间的推移而发生故障，并导致不必要的中断。本地 AI 模型可以监控电机信号并寻找时域异常，例如不会立即停止电机功能但确实表明即将发生故障的小脉冲尖峰和不规则周期性。图 5 工业电机图 6 显示了用于测量电气波形和执行数据预处理任务以便为 AI 模型提供更清晰输入的信号链。此应用中的 MCU 使用用于电机故障分析的 AI 模型来及早检测异常，并向系统或操作人员发出预警。图 6 工业电机中机械振动监测的信号链方框图由于此类环境中经常有人作业，因此还需要确保机器故障可预测和可预防，以确保安全。支持边缘 AI 的 MCU 通过部署 AI 模型，直接监测关键电机信号以识别故障迹象，在这类环境中具备高度灵活性。这些模型擅长识别数据中的模式以果断地进行干预，成为电机系统中的强大工具。借助 MCU 为边缘注入更多智能以 MSPM0G5187 为例，搭载边缘 AI 加速的 Arm Cortex 内核 MCU，其最突出的优势是在通用应用中的高度通用性。在各种各样的电子产品中，设计人员可以找到部署低功耗、低延迟 AI 功能的创新方法。MCU 制造商的目标是继续集成这些高级功能，同时部署易于使用的开发资源和可扩展的平台。

德州仪器

德州仪器 . 2026-04-02 1036