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Vishay推出新型Power DFN系列DFN6546A封装标准整流器，额定电流高达12 A

200 V、400 V和600 V器件厚度仅0.88 mm，采用易于吸附焊锡的侧边焊盘封装，优化热性能并提高正向浪涌能力日前，威世科技Vishay Intertechnology, Inc.宣布，推出四款新系列表面贴装标准整流器---5 A SE50N6x、8 A SE80N6x、10 A SE100N6x和12 A SE120N6x，这些业内先进器件均采用薄型易于吸附焊锡的侧边焊盘DFN6546A封装。5 A SE50N6x、8 A SE80N6x、10 A SE100N6x和12 A SE120N6x提供反向电压200 V、400 V和600 V，为商用、工业和车载应用电源线路极性保护和轨到轨保护，提供节省空间的高效解决方案，每种产品可提供AEC-Q101认证版。日前发布的Vishay General Semiconductor 整流器首度采用Vishay新型Power DFN系列DFN6546A封装，占位面积为6.5 mm x 4.6 mm，典型厚度仅为0.88 mm，可以更加有效地利用PCB空间。同时，器件先进的结构设计和芯片贴装技术可增加铜含量，加大芯片尺寸，实现优异的热性能、提高额定电流和正向浪涌电流能力。与相同占位面积的SMPC（TO-277A）封装解决方案相比，SE50N6x、SE80N6x、SE100N6x和SE120N6x高度低10 %，额定电流增加20 %，正向浪涌能力提高82 %。整流器采用氧化物平面芯片结设计，典型反向漏电流小于0.1 μA，正向压降低至0.77 V，有助于降低功耗，提高效率。器件工作温度-55 C至+175 C，ESD性能符合IEC 61000-4-2标准（空气放电模式）。易于吸附焊锡的侧边焊盘DFN6546A封装支持自动光学检测（AOI），不需要X光检测。整流器适合自动贴片加工，潮湿敏感度等级（MSL）达到 J-STD-020 标准1级，LF 最大峰值为260 C。器件符合 RoHS 标准，无卤素。器件规格表：新系列DFN6546A 封装表面贴装标准整流器现可提供样品并已实现量产，供货周期为8周。

Vishay . 2026-10-20 644
东芝开始量产面向系统控制应用，搭载Arm® Cortex®-M4内核的TXZ+™族入门级M4H组标准微控制器

－易于使用的微控制器，广泛支持消费类产品和工业设备的系统控制应用－东芝电子元件及存储装置株式会社（“东芝”）宣布，已开始量产TXZ+™族入门级M4H组标准微控制器[1]。该系列搭载带浮点运算单元（FPU）的Arm® Cortex®-M4内核，专为小规模系统控制应用而设计，适用于空调、洗衣机等消费类产品，以及多功能打印机、工厂自动化系统等工业设备。随着消费类产品和工业设备不断向高功能化和多样化发展，用于系统控制的微控制器不仅需要具备实时性能和稳定运行能力，还需兼顾系统设计的便捷性、长期使用的通用性，以及向衍生产品扩展的能力。此外，对于某些小规模系统控制应用而言，所需的并非针对特定应用进行优化的尖端功能，而是能够提供基础控制功能、且可轻松应用于现有系统及新设计的微控制器。为满足这些需求，东芝推出TXZ+™族入门级M4H组标准微控制器，该系列产品主打基本功能和易用性。尽管定位为入门级产品，该系列仍搭载带FPU的Arm® Cortex®-M4内核，最高工作频率可达120MHz，从而确保消费类产品和工业设备系统控制所需的运算性能与实时响应能力，并支持控制逻辑、接口处理和时序控制等核心系统控制应用。 M4H产品支持2.7V至5.5V的电源电压范围，可同时适用于3V和5V系统。产品还集成精度为±1%的高速振荡器，有助于减少外部元件并提高设计灵活性，可广泛用于从现有设备的衍生开发到新系统设计等各种系统配置。该系列微控制器集成系统控制所需的基本功能，包括12位模数转换器（ADC）、定时器、通用异步收发器（UART）、串行外设接口（SPI）、集成电路总线（I²C）和直接存储器访问（DMA）。产品还内置用于直流无刷电机控制的高级可编程电机控制电路（A-PMD），可灵活适用于多种应用和系统配置。东芝通过产品文档、示例软件和外围功能驱动软件为产品评估与开发提供支持。公司将携手Arm®生态系统合作伙伴，陆续推出评估板及开发环境，为客户从初期评估到量产导入提供支持。东芝将继续扩充设计支持资源，并完善适用于消费类产品和工业设备系统控制的微控制器产品线。应用：家用电器及消费类产品的系统控制单元工业设备及工厂自动化（FA）系统办公设备及商用设备特性：带FPU的Arm® Cortex®-M4内核：最高工作频率120MHz 电源电压范围：2.7V至5.5V 精度为±1%的高速振荡器内置存储器代码闪存：256KB RAM：18KB 功能安全自诊断功能提供三种封装，可根据安装面积和装配条件进行选择主要规格：注： [1]不针对特定应用设计的标准微控制器，该设计侧重于对电源条件和外围功能的灵活性，适用于广泛的系统控制应用。如需了解有关新产品的更多信息，请访问以下网址： TMPM4H4FYUG https://toshiba.semicon-storage.com/info/lookup.jsp?pid=TMPM4H4FYUG TMPM4H2FYDUG https://toshiba.semicon-storage.com/info/lookup.jsp?pid=TMPM4H2FYDUG TMPM4H1FYUG https://toshiba.semicon-storage.com/info/lookup.jsp?pid=TMPM4H1FYUG 如需了解有关东芝微控制器的更多信息，请访问以下网址：微控制器 https://toshiba.semicon-storage.com/cn/semiconductor/product/microcontrollers.html *Arm和Cortex是Arm Limited（或其子公司）在美国和／或其他国家或地区的注册商标。 *TXZ+™是东芝电子元件及存储装置株式会社的商标。 *本文提及的公司名称、产品名称和服务名称可能是其各自公司的商标。 *本文档中的产品价格和规格、服务内容和联系方式等信息，在公告之日仍为最新信息，但如有变更，恕不另行通知。

东芝 . 2026-10-20 966
京津冀半导体企业名录（2026版）：44家公司核心企业全名单

贞光科技是一家以科技创新为驱动力的综合性产业集团，是国内知名电子元器件产品授权分销商及应用解决方案供应商，拥有专业的技术支持团队和完善的营销网络，深耕汽车电子与工业领域。公司与全球知名电子元器件设计制造商紧密合作，为客户提供电子元器件产品及电子元器件应用解决方案和现场技术支持等多纬度服务。京津冀集成电路集群为国家先进制造业集群，按三年方案力争2028年销售收入4500亿元、培育百亿元收入企业20家以上；形成“北京研发设计/装备EDA—天津材料装备/成熟制造封测—河北硅外延/化合物/射频特种”的协同链。一、北京：设计、EDA、装备、特色制造 1）半导体设备 1. 北方华创（亦庄 · 002371）核心业务：平台型前道设备。代表产品：ICP 刻蚀、PVD、ALD、热处理、清洗、离子注入、涂胶显影；2025 年完成对芯源微的整合，显著增强涂胶显影、湿法清洗等关键领域的平台化解决方案能力，12 英寸主力设备进主流厂。【在产/验证】 2. 屹唐股份（688729）核心业务：干法去胶、RTP、干法刻蚀。代表产品：去胶设备全球市占率 33.7%（2025 年，Gartner 数据），位居全球第二，国内市占率超 40%；RTP 设备全球市占率约 13%，同样位列全球第二，毛利率长期维持在 40% 以上；刻蚀设备量产出货。【在产】 3. 华卓精科（北京）核心业务：光刻双工件台、运动定位。代表产品：双工件台系统、精密运动平台，配套国产光刻研发。【研发/小批】 4. 新毅东科技（北京）核心业务：黄光与湿法设备。代表产品：光刻涂胶显影、高端清洗，补前道黄光细分；2026 年 1 月完成股改更名。【在产/验证】 5. 京运通（601908）核心业务：半导体材料生长设备。代表产品：区熔单晶硅炉、碳化硅晶体生长设备、金刚石生长炉，2026 年继续推进半导体设备研发与产品升级。【在产/研发】 6. 北京晶研半导体设备（2026 年 3 月新设）核心业务：半导体器件专用设备制造与销售。代表产品：由有研硅等共同持股，注册资本 3000 万元，经营范围含半导体器件专用设备制造、专业清洗消毒服务等。【新设】 2）EDA 7. 华大九天（301269）核心业务：EDA 全流程工具。代表产品：模拟/平板显示全流程、数字设计/制造/先进封装工具。【在产】 8. 芯华章 / 国微思尔芯 / 广立微北京核心业务：验证 EDA / 原型验证 / 良率 WAT。代表产品：仿真验证、FPGA 原型、WAT 与良率分析。【在产/研发】 3）IC 设计 9. 兆易创新（603986）核心业务：NOR/MCU/模拟。代表产品：NOR Flash、32 位 MCU、电源管理。【在产】 10. 寒武纪（688256）核心业务：云端 AI 芯片。代表产品：训练/推理 AI 加速卡与整机方案。【在产】 11. 龙芯中科 / 昆仑芯 / 摩尔线程 / 沐曦北京核心业务：自主 CPU、云端 AI、GPU。代表产品：龙芯自主指令 CPU、昆仑芯 AI 加速、GPU 研发（分支标注）。【在产/研发】 12. 圣邦微 / 集创北方 / 君正 / 昂瑞微 / 得瑞 / 知存 / 奕斯伟计算核心业务：模拟电源、显示驱动、车规存储、射频前端、NVMe 主控、存算、RISC-V。代表产品：按各自 SoC/驱动/射频/主控出货。【在产】补充：奕斯伟计算聚焦智能终端芯片和具身智能芯片，核心产品人机交互芯片国内厂商排名第一，2026 年 9 月启动港股招股，拟定 10 月 9 日挂牌。 4）晶圆制造 13. 中芯北方（中芯体系）核心业务：12 英寸成熟代工。代表产品：65/40/28nm，两条各 3.5 万片、实际约 7.5 万片/月。【在产】 14. 中芯京城（中芯体系）核心业务：12 英寸成熟/特色代工。代表产品：一期规划 10 万片/月，总投资约 497 亿元，2025 年起投产；2026 年 2 月约 2 万片/月，年底目标 3 万片/月。【建设/爬产】 15. 燕东微（688172）核心业务：12/8/6 英寸特色代工与功率。代表产品：燕东科技 12 英寸规划月产能 4 万片，目前建设月产能已达 4 万片，良率超 99%；北电集成 12 英寸规划月产能 5 万片，预计 2026 年年底实现量产，2030 年满产；8 英寸 SiN、6 英寸 SiC/功率。【爬产/调试】 16. 泰科天润 / 昕感核心业务：SiC 器件 IDM。代表产品：650—3300V SBD/MOS 与模块、6 英寸通线、车规主驱导入。【在产/爬产】 17. 华封集芯 / 北方 IC 创新中心 / 有研新材核心业务：Chiplet 先进封装、公共中试、靶材。代表产品：2.5D/3D 封装、设备材料验证、钴/铜/稀金靶材。【中试/在产】二、天津：大硅片、装备、成熟制造、封测 1）IC 设计 18. 海光信息（688041）核心业务：x86 CPU+DCU。代表产品：高端处理器、算力加速，数据中心/服务器。【在产】 19. 飞腾信息（天津滨海高新区）核心业务：自主 CPU 研发“国家队”，中国电子旗下。代表产品：产品覆盖从桌面终端到云端服务器的全场景算力需求，累计研发量产 20 余款芯片，系列 CPU 芯片累计销量突破 1500 万片；计划未来五年研发总投入超百亿元人民币，聚焦高端工艺和先进架构。【在产】 20. 唯捷创芯（688153）核心业务：5G 射频前端。代表产品：PA 模组、车规射频 PA。【在产】 21. 瑞发科半导体（天津）核心业务：车载 SerDes 芯片设计。代表产品：国内少数掌握高速接口芯片核心技术的企业，在车载 SerDes 芯片方面处于行业领先地位，拥有世界领先的高速模拟电路设计技术；2026 年 1 月启动 A 股 IPO 辅导，辅导机构为华泰联合证券。【在产/IPO 辅导】 22. 诺思微系统（天津）核心业务：射频前端 MEMS 滤波器设计、研发、制造与销售，采用 IDM 模式。代表产品：BAW 体声波滤波器，2026 年入选天津经开区科技创新 30 强，新获“设置有插入结构与温补层的体声波谐振器、滤波器和电子设备”专利授权。【在产】 23. 速显微电子（天津天开津南园）核心业务：端侧智能计算国产 GPU 芯片。代表产品：2026 年 7 月天津总部正式揭牌，发布“TUCA”雷神统一计算架构与“天衡”GPGPU 芯片，进入具身智能 GPGPU 赛道；计划 2026 年推出 GC9007，面向人形机器人、低空经济、AI PC 等本地化大模型部署场景。【研发/在产】 24. 华慧芯 / 芯灵通 / 爱芯天津核心业务：DFB 光芯片、宽带射频、边缘 AI。代表产品：DFB 激光器、射频 FEM/SoC、边缘 AI SoC。【在产/研发】 2）晶圆制造与功率 25. TCL 环鑫核心业务：6 英寸功率。代表产品：IGBT/MOS/整流，消费电子、汽车、新能源。【在产】 26. 元旭半导体核心业务：Micro-LED 全制程。代表产品：打通“芯片制造—巨量转移—先进封装—测试集成”全链条，2026 年上半年产值同比增超 100%，预计 2026 年底实现 6000㎡/月产能，未来三年实现 10 亿元目标产值。【在产/扩产】 27. 恩智浦天津 / 罗姆天津核心业务：MCU 射频传感器、功率 SiC/GaN 车载。代表产品：车规 MCU、射频、SiC/GaN 模块封测。【在产】 3）封测 28. 伟测天津 / 伯芯微核心业务：第三方测试、电源/SiC/射频封装。代表产品：CP/FT 车规测试、小封装与先进封装。【在产】 4）半导体设备 29. 华海清科（688120）核心业务：CMP 与湿法/减薄。代表产品：12 英寸 CMP、离子注入/减薄/再生，累计出机破千台。【在产】 30. 金海通（603061）/ 众望 / 青禾晶元核心业务：分选、微组装、异质键合。代表产品：三温分选、粘片共晶、混合键合设备。【在产】 31. 晶飞半导体（天津经开区，2026 年新设）核心业务：SiC 激光精密加工装备。代表产品：投资 2000 万元打造高端激光剥离设备生产基地，主要产品包括激光剥离碳化硅设备和激光剥离金刚石设备，预计 2026 年 10 月开始厂房装修改造，年底设备进场，2027 年上半年正式投产。【新设/建设】 32. 华兆鼎泰（天津经开区）核心业务：半导体测试与自动化设备。代表产品：多款集成电路核心测试与自动化设备成功实现量产，覆盖测试、分选等环节，2026 年 4 月新品量产。【在产】 5）材料 33. 中环领先 / 天津中环核心业务：区熔与抛光外延硅片。代表产品：4—12 英寸抛光/外延/退火/SOI，天津特色功率材料、8 英寸功率智能工厂量产。【在产/扩产】 34. 中电科 46 所 / 绿菱 / 久日 / 其他特气湿化核心业务：SiC/GaN 衬底、电子特气、光刻胶材料。代表产品：化合物衬底、高纯特气、光敏剂/胶。【在产】三、河北：硅外延、化合物、射频特种 1）科研院所与材料 35. 中电科 13 所（石家庄）核心业务：微波射频、半导体器件、封装陶瓷科研生产。代表产品：射频器件、微系统、封装陶瓷。1956 年始建于北京，1963 年迁至石家庄，是我国规模较大、技术力量雄厚的综合性半导体核心电子器件骨干研究所，托管中电科 46 所（天津）、47 所（沈阳）、49 所（哈尔滨）。【科研/在产】 36. 中瓷电子（003031）核心业务：电子陶瓷封装、GaN 射频。代表产品：射频陶瓷封装、基站 GaN 器件。【在产】 37. 普兴电子（鹿泉）核心业务：硅外延、SiC 外延。代表产品：8 英寸硅外延片和 6-8 英寸碳化硅外延片，市场占有率稳居行业龙头地位；现有 6、8 英寸各类硅外延片产能达 600 万片/年，6/8 英寸碳化硅产能达 36 万片/年。【在产/扩产】 38. 同光半导体（保定）核心业务：SiC 单晶衬底。代表产品：4/6 英寸导电/半绝缘，8 英寸产业化，率先完成 12 英寸衬底研发；2024—2026 年连续三年登上胡润全球独角兽榜，估值超百亿元；2026 年完成“年产 100 万片光学及先进封装材料项目”备案。【在产/中试】 39. 河北通达电子材料（邢台）核心业务：键合丝。代表产品：依托“研发在北京、生产在邢台”模式，各类高性能键合丝出货量已超 10 亿米，市场占有率稳居国内行业前列；年产 120 万千米键合丝项目在任泽区落地。【在产】 40. 唐山三孚（三孚股份）核心业务：半导体高端材料。代表产品：拟投资 1.54 亿元新建 200 吨/年 SOD（可旋涂介电材料）及配套溶剂项目。【建设/规划】 2）射频与特种器件 41. 远东通信 / 国联万众 / 森思泰克 / 银河微波核心业务：时频晶振、SiC/GaN 器件、毫米波雷达、微波射频。代表产品：高稳晶振、车规/基站功率射频、雷达前端。【在产】 3）封测与配套 42. 河北新合芯电子核心业务：集成电路封测、卫星通信整机研制。代表产品：集研发、生产、测试、交付于一体的全链条智造体系，打造专业化、智能化、高端化的电子装备整机制造平台。【在产】 43. 河北泉芯微电子（邢台）核心业务：半导体硅麦、传感器、存储产品及 MEMS 芯片封装测试。代表产品：2025 年 3 月签约邢台高新区，新建现代化封测产线，聚焦半导体硅麦、传感器、存储产品以及 MEMS 芯片的封装与测试。【在产/扩产】 44. 圣昊光电 / 廊坊海霖 / 固安 / 唐山三孚等核心业务：光电测试、制造配套、显示驱动材料、电子化学品。代表产品：光芯片测试、配套材料。【在产/配套】产业小结京津冀半导体的核心竞争力，是“北京研发设计/装备EDA—天津材料装备/成熟制造封测—河北硅外延/化合物/射频特种”的协同链：北京：以北方华创、屹唐股份、华大九天为装备与 EDA 双支柱，中芯北方/中芯京城/燕东微撑起成熟制程制造，兆易创新/寒武纪/龙芯中科等构成设计矩阵，奕斯伟计算冲刺港股为 RISC-V 生态注入新动能。天津：以海光信息、飞腾信息、唯捷创芯为设计名片，瑞发科、诺思微系统、速显微电子在车载 SerDes、BAW 滤波器、端侧 GPU 等细分赛道加速突围；华海清科、金海通、晶飞半导体在设备端持续补链；中环领先在硅片材料环节提供底座支撑。河北：以中电科 13 所、中瓷电子、普兴电子、同光半导体为化合物与射频特种的核心力量，通达电子、唐山三孚、泉芯微等企业在键合丝、SOD 材料、封测配套等环节形成差异化优势。来源：硬芯观

贞光科技 . 2026-10-20 1652
安森美与阳光电源携手推进碳化硅混合技术应用，提升公用事业级储能系统性能

在电力需求激增的背景下，先进的 EliteSiC 混合技术助力释放更多可用电能摘要随着人工智能驱动的电力需求在全球加速增长，公用事业公司和能源供应商面临着更高效地储存和输送电能的压力。电池储能系统（BESS）供应商正在寻求先进的电源转换技术，以提升性能和系统经济性。为满足这些需求，阳光电源（Sungrow）在其 PowerTitan 3.0 储能平台中采用了安森美最新的碳化硅混合功率模块技术。该设计提高了系统效率，助力公用事业公司和能源供应商提供更多可用电能，同时降低运营成本。新闻要点安森美 EliteSiC 混合功率模块可支持更高功率密度的电池储能系统部署，帮助能源供应商应对来自人工智能、可再生能源和电气化领域不断增长的电力需求全新的 BESS 架构将逆变器级效率提高 0.4%，有助于最大程度提高输送至电网的能源，同时减少损耗并提升可靠性阳光电源 PowerTitan 3.0 储能平台集成了安森美最新的 EliteSiC 混合功率模块技术，专为公用事业级电池储能应用中的高功率DC-AC能源转换而优化安森美宣布，全球可再生能源技术领先企业阳光电源在其 PowerTitan 3.0 储能平台中采用安森美最新的 EliteSiC 碳化硅（SiC）混合功率模块技术。该技术的集成提高了公用事业级电池储能系统（BESS）的效率和系统性能。助力阳光电源提供更多可用电能 PowerTitan 3.0 平台采用安森美的高功率密度功率集成模块（PIM），针对高功率储能应用所采用的先进三电平逆变器架构进行了优化。与上一代平台相比，新架构将逆变器级效率提高 0.4%，支持更高功率的电池储能部署，同时不牺牲效率。该架构支持额定功率高达 450 kW 的电源转换单元，有助于提高平台的功率密度和高功率部署能力。凭借碳化硅（SiC）的性能优势，该解决方案可带来以下关键的系统级优势：峰值效率超过 99.3%，减少公用事业级系统中的能源损耗更高的功率密度支持更高功率的 BESS 部署增强的热性能支持高功率应用中的可靠运行通过针对大规模部署优化的碳化硅混合设计，提高系统经济性此次设计中选建立在安森美与阳光电源长期战略合作关系的基础之上。通过广泛的工程和验证工作，双方围绕平台定义、系统优化和认证展开全程协作，以满足下一代储能部署对性能的严苛要求。 “PowerTitan 3.0 体现了阳光电源在先进储能系统设计领域的持续创新，”阳光电源储能事业部储能变流产品线总经理陈鹏表示，“通过集成先进技术，并与安森美等战略合作伙伴开展协作，阳光电源正加快部署性能更高的储能解决方案，在能源资产的全生命周期内创造更大价值。随着市场认可度不断提升，阳光电源预计 2026 年将在欧洲交付 10 GWh 的 PowerTitan 3.0，进一步支持该地区向更灵活、更具韧性的能源系统转型。” “在公用事业应用中，即使电源转换效率仅有小幅提升，也会对电池储能系统（BESS）的性能和总体拥有成本产生显著影响，”安森美工业电源部（IPD）副总裁兼总经理 Sergio Fissore 表示，“我们的 EliteSiC 混合功率模块可实现效率更高、功率密度更高的储能系统，帮助最大程度提升可用能源并增强系统可靠性。我们正与阳光电源携手推进下一代能源基础设施所需的电源转换技术。” 为何零点几个百分点也至关重要在公用事业应用中，即使效率仅有小幅提升，也能带来显著的经济和环境效益。根据安森美的分析，在 100 MW 电池储能设施中，与上一代模块相比，新型碳化硅混合模块所实现的 0.4% 效率提升每年可节省超过 475 MWh 的能源。这些能源节省有助于降低运营成本、增加交付给客户的可用能源，并减少总体排放。该架构还具备更高的过载能力和更优的热性能，帮助客户从每项储能资产中获得更多可用能源。支撑人工智能时代背后的基础设施面对人工智能基础设施建设和电气化转型带来的前所未有的需求，公用事业公司和能源供应商正在寻求可储存更多能源、减少转换损耗并改善整体系统经济性的方法。行业预测显示，随着公用事业公司投资建设基础设施，以支持日益增长的电力需求和可再生能源部署，电池储能市场规模到 2030 年将增长一倍以上。与此同时，储能供应商正转向更高功率、更高电压的架构，以改善系统经济性。更多信息高功率密度 Si/SiC 混合功率集成模块（PIM）产品页面 Si/SiC 混合 PIM 产品组合储能系统解决方案 EliteSiC 技术页面 EliteSiC M3e 产品页面绝缘栅双极晶体管（IGBT）产品页面

安森美 . 2026-10-20 672
从消费电子到智能座舱：Cadence Tensilica 音频 DSP 在芯驰 X10 中的落地

随着汽车座舱从显示与娱乐中心逐渐演变为 AI 驱动的人机交互平台，音频与语音处理的重要性也在快速提升。作为中国领先的智能座舱芯片厂商之一，芯驰科技在其新一代 AI 座舱 SoC X10 中采用了 Cadence Tensilica HiFi 5s DSP，用于承担实时音频与语音处理任务，为多区域音频、全时在线语音以及 AI 增强型语音交互提供支撑。通过在 X10 中集成 Cadence Tensilica HiFi 5s DSP，芯驰将音频与语音处理能力直接纳入座舱 SoC 架构之中，使多区域音频、全时在线语音等功能能够在单芯片平台上实现，同时减少对外置音频器件的依赖。挑战：座舱里的 AI，需要更合理的算力分工 “芯驰选择 HiFi DSP，并不是因为需要一个 DSP，而是因为需要一个已经被验证过的软件平台和生态。” 如今的智能座舱已经不再只是显示和娱乐系统，而是集语音交互、视觉感知、AI 助手和沉浸式体验于一体的综合计算平台。在同一套座舱系统中，多麦克风语音采集、远场识别、回声消除、主动降噪、多区域音频、AI 助手与全时在线感知等功能，需要与高分辨率显示、多路摄像头以及丰富的应用同时运行。随着生成式 AI 被引入车内，这种资源竞争变得更加明显。对于座舱 SoC 而言，图形显示和视觉处理往往会占用大量计算与系统带宽，能够分配给 AI 和实时信号处理的资源并不充裕。为了满足不断增长的 AI 需求，一些平台选择在主 SoC 之外增加独立 AI 加速器，但这也意味着更高的系统成本、更复杂的硬件设计以及额外的功耗和散热负担。因此，越来越多的厂商希望将 AI、图形、连接和音频等关键能力整合到单颗座舱 SoC 中。然而，要实现这样的单芯片架构，音频与语音子系统必须具备极高的效率。它不仅需要支持大规模麦克风和扬声器阵列，提供量产级音质和语音性能，还必须在有限的功耗和面积预算下，与 CPU、GPU、NPU 以及安全相关功能共享系统资源。协作：从系统架构开始规划音频架构选择：为什么是 Cadence HiFi DSP 为了实现单芯片 AI 座舱架构，芯驰在 X10 中集成了 4 颗 Cadence Tensilica HiFi 5s DSP，用于承担音频与语音处理任务。通过将 DSP 纳入座舱 SoC 架构，X10 能够直接在芯片内部完成多区域音频、全时在线语音、语音前端处理以及音频增强等功能，而无需依赖独立的外置音频处理器。这不仅简化了系统设计，也让音频与语音能力能够与 AI、图形和连接功能在统一平台上协同工作。对于芯驰而言，选择 Cadence HiFi DSP 的原因并不仅仅是 DSP 本身的处理能力。相比从零构建音频处理架构，Cadence 已提供经过长期量产验证的软件开发环境、DSP 配置工具链以及完整的软件生态。在项目早期阶段，芯驰团队能够利用 Cadence 的配置和建模工具，对不同 DSP 配置进行评估与仿真，提前验证性能、存储需求以及系统资源规划，从而降低架构决策风险。在软件开发阶段，成熟的 SDK、调试环境以及丰富的音频和语音软件支持，也帮助工程团队更快完成系统集成与优化。这种软硬件一体化的开发方式，使芯驰能够将更多工程资源集中在座舱创新和产品差异化上，而不是重复解决底层音频平台建设问题。最终，X10 将音频与语音处理交由 HiFi 5s DSP 负责，而 CPU、GPU 和 NPU 则专注于应用、图形和大模型 AI 等任务。除了传统音频处理之外，HiFi 5s DSP 还能够运行 AI 增强型语音和音频算法，使语音增强、降噪以及其他实时音频处理任务能够持续运行，并保持较高的能效水平。本质上，这种架构让每一种计算任务都运行在最适合的处理引擎上，从而提升整体系统效率，并为未来 AI 座舱功能扩展预留充足空间。对于芯驰而言，Cadence HiFi DSP 的价值并不止于音频处理性能本身。在 X10 项目中，Cadence 提供的不只是 DSP IP，而是一整套经过长期量产验证的开发平台。从 DSP 配置、架构建模到软件开发和系统调优，工程团队能够在芯片开发早期阶段就对不同配置方案进行评估和仿真，提前验证性能、存储资源以及系统带宽规划，从而降低架构设计风险。与此同时，成熟的软件开发环境、调试工具以及丰富的音频和语音软件支持，也让芯驰团队能够更快完成系统集成与性能优化，并将开发资源集中在产品创新，而非底层平台建设。对于需要长期维护的软件定义汽车平台而言，这种完整的平台能力往往比单纯的 DSP 性能更重要。经过二十多年的发展，Cadence Tensilica DSP 已被广泛应用于全球数十亿台消费电子设备，并逐步扩展至汽车、智能终端和边缘 AI 等领域。在汽车座舱场景中，其价值主要体现在：面向音频、语音和通信负载的确定性实时处理能力。成熟且经过量产验证的 SDK 和软件开发环境。覆盖音频、语音、通信和 AI 的软件包与参考实现。来自整车厂、Tier 1、软件伙伴和编解码厂商的广泛生态支持。稳定且可扩展的编程模型，便于软件迁移和长期产品维护。 Cadence Tensilica HiFi DSP 不只是一颗 DSP，而是一个已经经过行业验证的软件和生态平台。随着车型软件规模持续增长、AI 功能不断增加，这种平台化能力能够帮助项目降低集成风险、缩短开发周期，并加快产品量产落地。落地效果 X10 将 AI、图形、连接、安全和实时信号处理整合在一颗车规级芯片中，减少了传统“座舱 SoC 加外挂 AI 加速器”架构带来的额外复杂度。在功能安全和网络安全方面，平台支持包括 ISO 26262 ASIL B 在内的相关要求，并可同时承载安全软件基线和开放式应用软件基线。音频与语音处理集中到 Cadence Tensilica DSP 后，系统可以减少额外器件，同时降低功耗和散热设计的压力。这让原本主要出现在高端车型上的 AI 座舱能力，有机会覆盖更广泛的车型。 “对于现代 AI 座舱而言，关键挑战已经不再是能否实现某项功能，而是如何以可量产、可扩展的方式将这些功能集成到产品中。Cadence HiFi DSP 将高效的音频与语音处理能力、成熟的软件开发环境以及丰富的生态资源结合在一起，帮助客户缩短开发周期并降低系统风险。X10 正是这一理念的典型案例。通过将音频、语音和 AI 增强处理能力整合到单颗座舱 SoC 中，芯驰正在推动智能座舱向更高集成度和更自然的人机交互体验演进。” ——Casey Ng，Cadence 产品营销总监 “X10 的目标是成为面向 AI 时代的智能座舱平台。随着座舱功能不断增加，我们不仅需要更强的算力，也需要更高效的系统架构。Cadence HiFi DSP 及其成熟的软件生态，帮助我们将音频与语音处理能力直接整合到座舱 SoC 中，同时保持良好的开发效率和软件可扩展性。这使我们能够更专注于 AI 座舱创新，并为客户提供更加自然、智能的人机交互体验。” ——孙鸣乐，芯驰科技 CTO 从 DSP IP 到完整平台能力对于新一代 AI 座舱而言，挑战早已不只是算力本身。整车厂希望获得更自然的语音交互、更沉浸的音频体验以及更丰富的 AI 功能；而芯片厂商则需要在有限的成本、功耗和开发周期内，将这些能力真正带入量产项目。能否同时做到高性能、低风险和快速交付，已经成为智能座舱平台竞争力的重要指标。 X10 的开发过程表明，成功的平台不仅需要先进的硬件架构，同样需要成熟的软件环境、完善的工具链以及稳定的生态支持。通过采用 Cadence Tensilica HiFi DSP，芯驰不仅获得了高效的音频与语音处理能力，也获得了一套经过长期验证的开发平台，从而能够更快地完成系统集成和产品落地。对于 Cadence 而言，X10 也是 Tensilica DSP 持续拓展汽车市场的重要案例。多年来积累于消费电子领域的软件生态、开发工具和音频技术，如今正帮助汽车客户打造新一代智能座舱平台。随着 AI 能力持续进入车内，DSP、CPU、GPU 和 NPU 将共同构成新一代座舱计算架构。而对于整车厂和平台开发者来说，真正重要的并不是单一处理器的性能指标，而是能否基于成熟的软件和生态体系，将创新功能更快、更稳定地交付给最终用户。 Cadence 与芯驰在 X10 上的合作正说明了这一点：当经过验证的 DSP 架构与完整的软件生态结合时，它带来的不仅是一项技术能力，更是一条能够支撑产品量产和持续演进的平台化路径。

Cadence . 2026-10-20 812
通用逻辑器件：数字系统看不见的基石，国产替代正在打通 “隐形关卡”

在一套完整数字硬件系统中，主控芯片负责算法与业务逻辑，但大量琐碎的信号处理工作，往往交给通用逻辑器件完成。从 PLC 控制器的 IO 扩展、车载模块的信号整形，到通信设备的电平匹配、消费电子外围时序管理，门电路、触发器、移位寄存器、多路选择器这类基础逻辑芯片无处不在。即便 MCU、SoC 集成度越来越高，受限于引脚资源、噪声隔离、系统时序约束，分立通用逻辑器件依旧拥有不可替代的市场空间。一、通用逻辑器件的价值：被低估的数字底层底座逻辑器件的核心使命是处理离散 0/1 数字信号，完成布尔逻辑运算、锁存、分频、多路选通、电平转换等基础功能。74 系列与 4000 系列是行业沿用数十年的两大经典体系，构成全球通用逻辑市场的主流产品矩阵。 74HC/LVC 系列属于高速 CMOS 逻辑，传输延迟低，适配 3.3V‑5V 主流数字电压域，多用于通信设备、工控板卡、高速接口信号调理；4000 系列 CMOS 器件拥有极宽的供电电压范围，抗干扰能力突出，大量应用于工业现场、新能源设备、老旧设备维护升级场景。两类器件覆盖反相器、与非门、D 触发器、移位寄存器、译码器、模拟开关等完整品类，几乎所有硬件工程师的研发工作，都会和这两类器件打交道。很多人会产生疑问：现在 MCU 内部外设越来越丰富，为什么还需要外置逻辑芯片？实际工程场景中，主控芯片引脚数量有限，同时片上 IO 往往受内部电源域干扰。当需要做信号隔离、电平跨域转换、硬件互锁逻辑、扩展 IO 端口时，如果全部用软件实现，会占用 CPU 算力，还会带来时序抖动风险。使用外置逻辑器件，把简单逻辑交由硬件直接处理，既可以减轻主控负担，也能提升系统稳定性，这也是通用逻辑器件历经数十年依旧保持巨大出货量的核心原因。二、国产替代的现实痛点：不是简单复刻型号，而是解决工程一致性过去很长一段时间，国内通用逻辑器件市场基本由海外半导体厂商主导。国产厂商起步较晚，早期产品更多满足消费类低要求场景。当向工业、准车载等高可靠性领域渗透时，行业暴露出几类典型现实问题。第一，引脚兼容不等于参数兼容。不少国产器件做到封装引脚定义和海外型号完全一致，静态参数看似对标，但在温度漂移、漏电流、传输延迟离散性、ESD 抗扰能力等动态指标上存在差异。实验室单颗样品测试可以正常工作，但批量生产后，在高低温、电压波动工况下，部分批次出现时序裕量不足、误触发等现象，直接导致整机设备不稳定。对硬件企业而言，直接替换芯片，意味着要承担整机失效风险，这也是很多企业不敢轻易切换国产逻辑芯片的主要顾虑。第二，宽温域可靠性考验工艺与测试体系。工业场景要求芯片稳定运行‑40℃~85℃甚至更宽温度区间。温度变化会改变 CMOS 器件阈值电压、输出驱动能力。国产逻辑器件要实现工业级品质，不只是简单把工作温度参数写进规格书，而是要完成温度循环、高温加速老化、静电、浪涌等全套可靠性验证，积累大批量量产失效数据，把批次之间的参数波动控制在极小范围。第三，配套生态短板。海外逻辑器件拥有数十年积累，成熟的 SPICE 仿真模型、完整应用笔记、海量公开参考设计。国产器件很多缺少高精度仿真模型，工程师在前期仿真阶段无法预判时序风险，增加项目调试成本，间接抬高国产器件导入门槛。但市场需求已经发生改变。供应链风险、成本压力、本土快速技术支持，倒逼硬件厂商主动寻找第二供货源，逻辑器件国产替代已经从可选项变为必选项。以国内鼎芯电子为代表的本土厂商，围绕 74 系列、4000 系列完整产品线做布局，覆盖门电路、触发器、移位寄存器、模拟开关等全品类，在产品设计层面瞄准 “引脚级兼容”，力求 PCB 无需改动即可直接替换传统进口型号，降低整机厂商切换成本。同时产品瞄准 2V‑6V 宽电压适配，匹配从电池供电低功耗设备到传统 5V 系统，温度指标覆盖‑40℃‑85℃工业区间，面向工业控制、汽车电子、通信设备等场景做可靠性优化。这一类企业的技术路线，代表国内通用逻辑赛道的典型思路：不盲目追求极致性能，立足成熟 CMOS 工艺，聚焦工程落地，解决批量一致性、宽温适应性两大核心痛点，补齐基础数字器件供应链短板。三、应用场景分化：不同领域对逻辑器件的差异化诉求不同下游行业，对通用逻辑器件的侧重点完全不同，这也是国产器件迭代优化的重要方向。工业自动化领域：PLC 模块、传感器信号调理、工业 IO 板卡是主要应用。该场景重点关注宽温、抗静电、抗浪涌，对器件批次一致性要求极高。设备常年不间断运行，芯片漏电流、老化特性直接影响整机寿命，允许牺牲部分速度换取稳定性。汽车电子（非安全域）：车身控制器、照明模块、车载外设板卡大量使用逻辑器件。该领域对温度、ESD、长期可靠性要求严苛，未来随着国产车规认证体系完善，国产逻辑器件的渗透空间会进一步打开。通信基础设施：基站辅助板卡、光模块外围电路，更看重传输延迟、电平匹配，对不同电压域之间信号转换能力提出较高要求。消费电子：小家电、智能家居设备，优先考量成本，对温度宽容度更高，是国产逻辑器件最先实现规模化落地的市场。值得注意，即便是同一型号芯片，消费级版本与工业级版本不能直接混用。很多项目故障，根源就是误用器件等级。国产厂商也需要做好产品分级，把消费级、工业级明确区分，给到工程师清晰选型依据。四、行业未来：成熟工艺赛道，比拼的是工艺管控与长期积累通用逻辑器件不属于高端先进制程赛道，大多使用成熟 CMOS 工艺制造，技术难点不在于芯片架构创新，而在于量产稳定性、参数一致性、完整可靠性验证体系。很多人存在误区：逻辑芯片电路简单，照抄原理图就能做好。实际情况恰恰相反，电路架构公开透明，但晶圆制造工艺管控、封装工艺、测试筛选流程，决定最终产品品质。同样的电路，不同工厂流片，在漏电流、温度漂移、批次差异上会拉开巨大差距。未来国产通用逻辑器件的发展，大致会呈现几个趋势：持续完善全品类矩阵：补齐 74LVC 低压系列、4000 系列细分型号，实现主流型号全覆盖，减少整机厂商多器件选型缺口；强化可靠性体系建设：完善高低温、老化、静电全套测试，积累大批量量产数据，逐步向更高等级工业、车规领域延伸；补齐配套生态短板：完善仿真模型、应用笔记、参考设计，降低工程师使用门槛；分层市场错位竞争：消费市场夯实成本优势，工业市场重点突破一致性与可靠性，循序渐进向上渗透，而不是一步直接对标最高等级车规安全域。五、结语通用逻辑器件属于半导体行业里的 “隐形选手”，没有 AI 芯片的热度，没有高端处理器的光环，却是数字硬件系统不可或缺的底层积木。国产替代不是简单复刻型号参数，而是补齐从设计、流片、测试、可靠性验证到技术支持的整套体系。从行业现状看，国内厂商已经实现消费级市场大规模落地，工业级产品正在加速验证导入。未来，随着制造工艺管控能力持续提升，可靠性数据不断积累，以 74、4000 系列为代表的通用逻辑芯片，有望实现更大范围自主可控，为国内工业、汽车、通信产业筑牢基础数字底座。

通用逻辑器件

鼎芯电子 . 2026-10-20 826
电动两轮车爬坡长续航，大功率MOS管怎么选？48V/60V平台选型参考

随着新国标落地、外卖配送与长途通勤需求增长，电动两轮车电控系统正朝“大功率、高扭矩、长续航、智能化”方向升级。对整车厂和电控方案商而言，MOS管作为电机控制器中的关键功率器件，其耐压、电流能力、导通损耗、热阻和封装散热，直接影响爬坡表现、续航效率和长期可靠性。在实际选型中，48V、60V平台的大功率MOS管需求较为集中。面对重载爬坡、频繁启停、负载切换等工况，器件需要同时兼顾低导通损耗、足够电流余量和电压尖峰耐受能力。本文以合科泰40V、60V低压大功率MOS管为例，梳理电动两轮车与储能场景的选型思路。大功率MOS管选型，重点看什么？耐压裕量电动两轮车在颠簸、急加速、负载突变时，母线容易产生瞬时电压尖峰。MOS管耐压不足，可能增加击穿失效风险。因此需结合电池平台、拓扑结构和尖峰电压，预留合理降额。电流能力与峰值余量爬坡、载重、急加速时，电机控制器电流会短时升高。MOS管额定电流需覆盖持续工作电流，并能为峰值电流留出余量，以降低过载发热和动力衰减风险。导通电阻与热阻导通损耗直接影响温升和续航。低导通内阻有助于减少发热，低热阻封装则有利于热量快速导出，适合长时间高负荷运行。开关特性与EMC 开关特性平稳、寄生参数优化较好的器件，有助于简化外围电路，并对整机EMC认证更友好。封装与散热 TOLL8等低热阻封装，适合高频、重载、连续运行场景，可提升散热效率与长期工作稳定性。合科泰三款低压大功率MOS管参数概览型号耐压额定电流封装/特点适用方向 HKTT235N04 40V 235A 低导通内阻，开关特性平稳，兼顾性能与成本 48V平台常规电控、中小功率电摩、便携储能 HKTT320N04 40V 320A 大电流能力，TOLL8封装，低热阻，散热效率较高 48V重载电摩、配送车型、高频启停储能 HKTT280N06 60V 280A 60V耐压，低导通损耗，高频开关性能较好 60V平台电摩、储能逆变、需要60V耐压裕量的场景注：以上参数为系列典型值，实际选型请以官方数据手册和整机工况为准。72V平台若使用60V耐压器件，需重点评估母线满电电压、尖峰电压和降额要求，建议结合拓扑与实测波形确认。不同机型如何匹配？ 1. 新国标电动自行车、中小功率电摩、小型便携储能可优先评估 HKTT235N04（40V/235A）。该型号适合48V低压体系常规场景，在性能、成本与稳定性之间较均衡，可用于启动、负载切换等电流冲击场景。 2. 大功率电摩、重载配送车、高频启停储能设备可重点评估 HKTT320N04（40V/320A）。其320A电流能力更适合爬坡、急加速、满载运行等重载工况，TOLL8封装有利于降低热阻，适合高频、重载、长时间运行场景。 3. 60V电摩、储能逆变及中高压后级场景可评估 HKTT280N06（60V/280A）。60V耐压可提供一定电压裕量，适用于需要抵御负载波动和电压尖峰的场合；同时兼顾低导通损耗与高频开关性能，可用于储能双向逆变、稳压输出等高频工作场景。结语电动两轮车向大功率、智能化升级，对MOS管的电流能力、耐压裕量、导通损耗和散热提出更高要求。围绕48V、60V低压大功率场景，合科泰推出了40V/235A、40V/320A、60V/280A等型号，为电控与储能方案提供更多本土器件选择。终端厂商在选型时，建议结合真实工况、热设计和电压尖峰实测，综合评估器件余量与可靠性。

半导体

厂商投稿 . 2026-10-20 749
天源中芯音频方案：从单麦交互到双麦阵列，原厂定制能力加速产品落地

在AI语音交互、智能家居、安防监控、便携录音等产品中，音频Codec是声音的“入口”与“出口”。天源中芯（TPOWER）凭借TP9311与TP9243S两款音频芯片，构建了覆盖单麦语音交互与双麦阵列拾音的完整方案组合。原厂不仅提供芯片，更具备从参考设计、Demo方案到可靠性验证的全链路支持能力，协助客户完成产品定义与量产落地。一、双芯组合：1A1D + 2ADC，适配不同语音场景 TP9311是一颗单声道音频编解码芯片，集成1路ADC与1路DAC，适用于单麦语音交互、录音+放音一体化场景。其ADC信噪比达106dB，THD+N为-92dB；DAC信噪比达110dB，THD+N为-96dB，采样率覆盖8K~192K。芯片内置PGA（0~42dB）、MICBIAS（带内噪声3.3μV）、ALDO/DLDO、PLL以及EQ、DRC、HPF、Soft Volume、Auto Mute等数字处理功能。录放音总功耗低于5mW，典型工作电流仅2.8mA，支持单电源1.62V~3.63V供电，封装为QFN20 3mm×3mm。TP9311还具备±8KV HBM ESD防护能力，适用于工业及车载级应用。 TP9243S则是一颗双通道ADC芯片，适用于双麦阵列、2mic+1AEC、智能家居与会议麦克风等拾音场景。其ADC同样具备106dB信噪比与-92dB THD+N，PGA范围0~42dB，采样率8K~192K。工作电流仅1.8mA，支持1.8V/3.3V供电且性能不变，内置LDO、PLL与MICBIAS。TP9243S支持I²S/TDM接口，可支持8芯片同时工作，适配多路麦克风阵列。该芯片已通过JEDEC JESD22-A108D标准的HTOL实验，在结温125℃条件下运行1000小时，77颗样品零失效，为长期在线设备的可靠性提供了数据支撑。两款芯片可独立使用，也可组合形成“2mic+1AEC”方案：TP9243S负责双路麦克风采集，TP9311负责放音与回采，配合PA与AEC参考信号，构成完整的回声消除音频前端。原厂已提供该方案的Demo设计，主控通过I²S/I²C连接即可集成。二、应用场景与技术要点 1. 智能玩具与AI交互机器人在智能玩具和桌面机器人中，电机、舵机与麦克风共处紧凑空间，电源波动和POP音是常见痛点。TP9311凭借106dB ADC信噪比和3.3μV低噪声MICBIAS，可在动态工况下保持清晰拾音；其内置的Soft Volume与Auto Mute功能，配合差分/单端输出，有助于抑制上电与休眠时的冲击声。原厂可提供针对玩具类产品的低功耗、小体积参考设计，协助客户在3.0V~3.3V锂电池供电下实现长续航语音交互。 2. IPC、NVR/DVR与安防对讲安防设备通常需要7×24小时不间断工作，对芯片可靠性和远场拾音要求较高。TP9311的±8KV HBM ESD防护和工业级温度适应性，可降低户外插拔麦克风时的静电损坏风险；其PGA增益可动态调整至42dB，配合106dB ADC，有助于扩展拾音距离。对于需要双麦阵列实现降噪和声源定位的IPC，TP9243S的双ADC通道与TDM多芯片支持能力，可灵活构建多麦克风阵列。原厂HTOL实验数据（125℃/1000小时）为安防产品的长期可靠性提供了实证参考。 3. 智能家居与会议麦克风智能家居中控、会议麦克风等产品对回声消除和阵列拾音有明确需求。TP9243S + TP9311的“2mic+1AEC”组合方案，可同时完成双路拾音、放音回采和AEC参考信号处理。TP9243S支持8芯片TDM级联，便于扩展更多麦克风通道；TP9311的DAC输出可驱动扬声器或耳机，并支持Lineout模式。原厂提供完整的Demo板与信号连接说明，客户只需将I²S、I²C、电源等信号连接至主控座子，即可搭建系统。 4. 车载与便携语音设备行车记录仪、骑行蓝牙设备、便携录音笔等产品对功耗、ESD和电源适应性要求严苛。TP9311单电源1.62V~3.63V供电，集成ALDO/DLDO，无需外置LDO；录放音总功耗<5mW，适合电池供电。其内置PLL可适应非标准时钟源，简化系统时钟设计。对于需要双路录音的便携设备，TP9243S以1.8mA工作电流和1.8V/3.3V宽电压支持，提供低功耗双通道采集方案。三、原厂能力：从芯片到方案的完整支持天源中芯围绕TP9311和TP9243S提供从芯片到方案的全链路支持：方案定制：根据客户产品形态，提供单麦、双麦、2mic+1AEC等不同配置的参考设计与Demo。 P2P兼容设计：TP9311可兼容ES8311，TP9243S可兼容ES7243E/L，原厂提供详细的引脚兼容说明与注意事项，协助降低客户替换成本。可靠性验证：原厂完成HTOL等可靠性实验，并提供实验数据，协助客户满足工业、车载等场景的认证要求。外围设计支持：针对电源、MICBIAS滤波、PLL配置、ESD防护等关键节点，原厂提供经过验证的设计要点，帮助减少客户调试时间。开发产品能力：原厂具备完整的软硬件开发团队，可协助客户进行音频链路调优、寄存器配置、AEC联调等，协助实现方案落地。总结 TP9311与TP9243S的组合，覆盖了从单麦语音交互到双麦阵列拾音的广泛需求。前者以1ADC+1DAC、106dB/110dB信噪比、<5mW功耗和丰富DSP功能，适用于AI玩具、IPC、便携语音设备；后者以双ADC、106dB信噪比、1.8mA功耗和TDM多芯片支持，适用于麦克风阵列、智能家居与AEC方案。而天源中芯原厂提供的方案定制与开发支持，让客户不必从零搭建音频链路，而是基于经过验证的设计快速迭代。在语音交互产品竞争日益激烈的今天，选择一套成熟的芯片+方案组合，有助于加速产品上市。 TP9311方形框图▲ TP9243S方形框图▲ （本文基于天源中芯TPOWER公开产品资料整理，具体设计请以最新版规格书为准。）

音频芯片

芯片原厂 . 2026-10-20 658
Vishay推出SOT-227封装功率模块，在提高功率转换效率的同时，无需改变PCB布局

器件具有单开关和低边斩波器两种配置，采用先进的650 V超结MOSFET技术，优化RDS(on)-Qg之间的均衡日前，威世科技Vishay Intertechnology, Inc.宣布，推出四款内置650 V超结MOSFET芯片、采用行业标准SOT-227封装的新型功率模块--- VS-FC50SA65、VS-FC100SA65、VS-FC150SA65和VS-FC50LA65。Vishay Semiconductors VS-FC50SA65、VS-FC100SA65、VS-FC150SA65和VS-FC50LA65优异均衡导通损耗与开关损耗，支持工业应用高效功率转换。日前发布的功率模块包括三款单开关配置器件，标称额定电流分别为 50A、100A和150A；另外一款50A器件采用低边斩波器配置、集成650 V SiC二极管。四款器件均采用先进高效的 650V 超结 MOSFET 技术，具有显著的导通电阻与栅极电荷均衡优势，设计人员可在保持快速开关特性的同时降低功耗。 VS-FC50SA65、VS-FC100SA65、VS-FC150SA65和VS-FC50LA65可用作DC/DC转换器和DC/AC逆变器，适用于太阳能逆变器、制氢与燃料电池系统、HVDC基础设施辅助电子设备与输电系统、充电站、开关电源、焊接切割设备、不间断电源（UPS）、照明系统、轨道交通电源、X光和磁共振（MRI）系统等医学影像设备。上述应用严苛环境下，功率模块工作温度范围达 -55 C至+150 C。器件采用SOT-227封装，为直接替代现有设计中的竞品提供即插即用解决方案，无需改变 PCB布局，从而节约成本。器件规格表： VS-FC50SA65、VS-FC100SA65、VS-FC150SA65和VS-FC50LA65现可提供样品并已实现量产，供货周期为12周。

Vishay . 2026-10-20 595
市场周讯 | 长存居全球 NAND 出货量第三；NVIDIA联合思科推出新型光模块；欧盟对非欧洲国家混合动力汽车设置每年最多进口35万辆上限

| 政策速览 1. 国务院：中共中央、国务院发布发展新质生产力意见，部署全国一体化算力网和智能终端应用。《意见》提出建设全国一体化算力网，全面实施“人工智能+”行动，加快人工智能手机和电脑、人形机器人等新一代智能终端场景应用；同时完善长期资本支持政策，支持优质科技型企业上市融资及并购重组。 2. 国家知识产权局：国家知识产权局修订集成电路布图设计请求类表格，10月15日起启用。为配合修订后的《集成电路布图设计保护条例》实施，国家知识产权局调整相关请求类表格。新版表格自10月15日起实施，对应旧版表格同时废止，当事人可通过国家知识产权局网站下载。 3. 商务部：商务部就民航两用物项出口凭证制度征求意见，部分无人机出口拟可参照适用。征求意见稿拟允许符合条件的民航企业，对维修、维护、替换等规定用途的两用物项，通过登记填报信息取得出口凭证，无需逐单申请许可证。赴境外展览、演示和参与国际应急救援的无人机出口拟可参照适用。相关制度尚处征求意见阶段。 4. 欧盟：欧盟将对来自非欧洲国家的混合动力汽车设置“每年最多进口35万辆”的上限，相关措施最快可能于12月1日正式生效。35万辆为实施首年标准，自第二年起配额每年上调6%，整套安排为期四年，协议期间双方承诺遵守世界贸易组织规则。 | 市场动态 5. IDC：2026年第三季度全球智能手机出货量同比下降22%，为其统计中最大的季度同比降幅。机构指出，存储器等关键零部件成本上涨及供应压力影响了终端厂商出货，苹果与三星依靠高端产品组合提升份额。 6. TrendForce：AR眼镜逐步由概念验证走向消费市场，Meta Ray-Ban Display Glasses展现超乎市场预期的成长动能，不仅提升消费者对AR眼镜的关注，也带动品牌与供应链加快产品布局。受益于Meta产品带动的外溢效应，其余AR眼镜品牌亦积极拓展产品线与销售市场，趁着其他科技巨头尚未全面入局，承接消费者对AR眼镜的尝鲜需求。TrendForce集邦咨询预估，全球AR眼镜出货量将由2025年的62万台跃升至2026年131万台，年增率达111.1%。 7. 中国海关：今年前三季度，我国装备制造业引领作用突出，贡献了近9成的出口增量。集成电路出口增长99.1%，电动汽车、锂电池、风力发电机组及其零件等绿色产品分别增长72.3%、36.4%和22.4%。 8. IC Research：2026年第三季度中国智能算力中心产业投资额约7,288亿元，同比增长34.4%。目前，国内智算产业已告别粗放式建设阶段，呈现出储备放量蓄力、建设梯次落地、区域分化升级、绿色化与国产化协同迭代四大核心趋势，行业发展质量持续提升。 9. TrendForce：涵盖谷歌、亚马逊、微软、字节跳动、腾讯、阿里巴巴等九家主要云厂商的合计资本开支，2026年将达9570亿美元，2027年超过1.5万亿美元。其预测2027年AI服务器出货量同比增长接近36%，AI服务器营收接近9200亿美元。上述均为机构预测。 | 上游厂商动态 10. 建滔：建滔对使用2116及以下薄布为原材料的板料和PP半固化片上调售价15%，原因包括上游玻璃布、玻璃纱供应紧张及价格上涨。公司方面进一步确认，本轮调整仅涉及薄布类产品，厚布产品未涨价。 11. 南亚科：南亚科公布未经审计的第三季度业绩：营收1336.49亿新台币，环比增长61.9%；DRAM平均售价环比上涨超过60%，位元出货量环比下降中个位数百分比。公司解释，售价上涨主要反映长期合约重新签订后的价格调整。 12. 长江存储：长江存储已递交上海证券交易所科创板 IPO 申请，此前，同为中国存储芯片厂商的长鑫存储于 2026 年 7 月成功登陆科创板。2026 年第二季度，长江存储按 NAND 出货量排名升至全球第三，仅次于三星和 SK 海力士，领先于铠侠和美光。若将 SK 海力士旗下 Solidigm 的出货量剥离计算，长江存储位居全球第二。 13. molex：Molex莫仕位于越南兴安省的扩建工厂一期工程已竣工，并举行落成仪式。新工厂占地25万平方米，位于升龙第二工业园（Thang Long Industrial Park II），具备先进制造、工程研发和质量保证能力，将为高速数据中心领域的客户提供有力支持 14. NVIDIA&思科：英伟达与思科计划推出新型光模块Ultra-Dense Small Form Factor Pluggable（USFP），面向下一代AI工厂的高密度光互连需求。该方案旨在支持每通道400Gb/s的电信号传输，单模块总带宽最高可达12.8Tb/s，帮助AI基础设施建设者在现有网络空间内连接更多计算设备，同时降低网络在整体AI工厂功耗中的占比。 15. 粤芯半导体：粤芯半导体于10月13日在深交所创业板挂牌，证券代码301660，发行价12.01元/股。公司主要提供12英寸特色工艺晶圆代工服务，本次首次公开发行股票约5.13亿股，募集资金总额约61.57亿元。 16. 长鑫存储：长鑫在第四届集成芯片和芯粒大会上介绍4F² DRAM架构及混合键合技术进展，并计划于2026年年底推出融合相关技术的新一代DDR5 RDIMM产品。该消息为研发进展与产品计划披露，尚不等同于相关产品已量产交付。 17. 海光信息：海光信息预计，前三季度营收同比增长50.47%—64.17%，归母净利润27.1亿—29.8亿元，同比增长38.16%—51.93%。公司表示，国内高端芯片需求攀升，并持续优化CPU与DCU业务布局。上述数据为初步测算，尚非正式季度报告。 18. 沐曦股份：沐曦股份预计，前三季度营收25.41亿—31.06亿元，同比增长105.60%—151.29%；归母净利润5.87亿—7.17亿元，扣非归母净利润2.23亿—3.02亿元，均同比扭亏。公司称，业绩变化主要来自收入增长及产业链投资收益增加。 19. 瑞芯微：瑞芯微预计，前三季度归母净利润13.1亿—13.5亿元，同比增长68.04%—73.17%；营收约44.47亿元，同比增长41.56%。公司称机器人、汽车电子、机器视觉等AIoT产品线保持增长，RK182X多产品线进入发布及项目量产阶段，RK3572等新品在第三季度量产。 20. 江波龙：前三季度营收380亿—400亿元，归母净利润同比增长1864.55%—1990.84%。公司同时指出，第三季度DRAM与NAND Flash价格涨幅较前期明显收窄，价格上涨对盈利的边际贡献趋缓；当季经营性现金流量净额转正，期末资产负债率低于50%。 21. 蓝芯算力：蓝芯算力完成近20亿元B轮系列融资，投资方包括深创投、华控基金、苏创投、兆易创新等。公司聚焦高性能RISC-V服务器CPU及AI融合架构，资金用于芯片量产、产品迭代及企业级算力业务拓展。 22. 算苗科技：算苗科技宣布完成Pre-A2轮及A轮融资，由亦庄国投等北京市、区两级国资平台领投，一年内累计融资近20亿元。资金将用于研发人员扩充、技术迭代及3D TokenPU芯片量产推进；第一代产品A4E已于6月流片。 23. 台积电：台积电第三季度营收1.49424万亿新台币，同比增长50.9%；净利润7630.6亿新台币，同比增长68.7%，毛利率66.4%。2nm、3nm分别占晶圆营收8%和33%。公司预计第四季度营收523亿—543亿美元、毛利率65%—67%。 24. ASML：ASML第三季度净销售额116.62亿欧元，净利润49.6亿欧元，毛利率57.5%。公司预计全年销售额440亿—450亿欧元，并表示按当前供给规划，2027年及2028年均无法完全满足客户需求，正研究在此前扩产计划基础上进一步增加2028年产能。 25. SK海力士：Solidigm希望增加大连厂设备，并将相关许可与美国NAND建厂计划联系。SK海力士回应称，Mod B设备安装正在与美国政府协商并获得授权的情况下进行，未寻求该厂区扩产；Solidigm未置评，相关安排不能视为已获批准。 26. AMD：AMD发布基于OCP规范的Helion机架参考方案，提供纯CPU及CPU/GPU一体化配置。纯CPU方案采用第六代EPYC处理器，最多支持32768个CPU核心；一体化方案结合EPYC与Instinct MI350P。公司计划向OCP贡献规范，相关机架配置仍在开发，预计11月可用。 27. 无问芯穹：AI基础设施企业无问芯穹宣布完成23亿元C轮融资，成立以来累计融资43亿元。公司业务覆盖异构算力适配、模型训练与推理基础设施，服务国产及其他计算芯片的应用部署。 | 应用端动态 28. 微软：微软发布Maia 300，计划2027年启动多吉瓦级自研AI芯片部署。微软计划自2027年起扩大Azure Maia部署，使其成为微软产品与服务的主要推理系统。Maia 300计算芯粒采用台积电N2P工艺，配置8组HBM4，峰值内存带宽18 TB/s、TDP为950W；完整机架配置96颗加速器。相关性能数据为微软公布的设计指标。 29. 大疆：大疆推出无人值守平台机场4，配套新款Matrice 5TD无人机，可在25秒内完成自动换电。据官方介绍，配套无人机单次飞行最长59分钟，融合毫米波雷达、激光雷达及视觉感知，支持17类目标实时识别，面向应急救援、电力巡检和夜间安防等场景。 30. 苹果：苹果推出HomeView，搭载7英寸显示屏和Siri AI，支持人脸识别、家庭设备控制及FaceTime通话，提供桌面和壁挂形态，计划11月13日起上市。同日公布的Apple Home Collection由苹果与LG、施耐德合作开发，覆盖摄像头、智能门锁、可视门铃及温控设备，计划12月起分批推出，部分产品于2027年初供应。

半导体

芯查查资讯 . 2026-10-19 1204
政策 | 三项芯片管制法案或折戟：美国NDAA 2027最新进展及涉华关键立法回顾

美国国会对《2027财年国防授权法案》（NDAA 2027）的审议仍未完成。 7月22日，众议院以216票赞成、212票反对通过了众议院版本（H.R. 8800），但参议院版本（S. 4784）至今尚未进入全院实质审议。目前，美国参议院已进入11月3日中期选举前的休会期，期间仅安排不处理实质议事的形式性会议，计划于11月9日恢复正常议事。根据参议院10月13日公布的日程，11月9日将继续处理H.R.2347法案的审议动议，并计划就终结辩论进行程序性表决。H.R.2347法案目前被作为许可审批改革立法的载体，与NDAA 2027无关。因此，参议院在中期选举前不会继续审议NDAA 2027，选举结束后的具体审议时间仍未确定。参议院NDAA 2027审议受阻主要源于两党围绕美国对伊朗军事行动及国防预算规模的分歧。 7月14日，参议院以50票赞成、46票反对的结果，未能达到推进NDAA 2027进入全院审议所需的60票门槛。参议院民主党领袖舒默反对在美国政府未经国会授权持续开展对伊朗军事行动的背景下推进国防立法，民主党议员同时对约1.14万亿美元的国防授权规模，以及政府计划进一步增加国防支出、削减非国防支出的安排表示不满。参议院共和党领袖图恩则批评民主党阻挠年度国防立法，强调NDAA涉及军人薪酬、装备采购和军事能力建设。作为参照，NDAA 2026直到2025年10月9日才获得参议院全院通过，并于同年12月18日正式成为法律。NDAA 2027目前的立法进度有所滞后，后续审议仍取决于中期选举后的国会议程安排及两党协商结果。与此同时，NDAA 2027涉及的非军事政策争议中，三项半导体及人工智能芯片法案尤其受到关注。众议院外交事务委员会此前已以较大优势通过《AI监督法案》《芯片安全法案》和《MATCH法案》，但众议院全院尚未审议这三项独立法案，7月22日通过的NDAA 2027众议院版本也未纳入相关内容。目前，相关立法争议主要集中在参议院。参议院共和党方面此前同意将三项法案列入NDAA 2027拟议的一揽子修正案，分别涉及先进AI芯片出口许可及国会审查、芯片追踪与安全验证，以及半导体制造设备出口管制。 9月23日，参议院民主党领袖舒默、沃伦等议员再次公开敦促共和党领导层安排三项法案表决。参议院休会前，民主党议员还曾尝试推动三项法案进入全院议程，但未能成功。沃伦批评共和党领导层阻止相关法案获得表决，并认为美国政府无意进一步加强对华芯片出口管制。截至10月17日，参议院仍未对相关修正案进行全院表决，三项法案能否进入NDAA 2027最终文本尚未确定。 9月3日，美国信息技术产业协会（ITI）等五家行业协会联名致函国会，要求不将上述三项法案纳入NDAA 2027最终文本。五家协会认为，这些措施可能损害美国半导体企业的全球竞争力，并削弱国际市场对美国技术产品的信任。据Politico 9月29日报道，英伟达和AMD正在游说美国政府，希望阻止国会将相关对华芯片出口管制条款纳入NDAA。10月14日，荷兰半导体设备制造商ASML首席财务官罗杰·达森也公开反对《MATCH法案》，认为该法案可能促使中国加快开发本土半导体设备技术。美国国会内部同样存在明显分歧。参议院银行委员会共和党议员伯尼·莫雷诺10月15日表示，美国国会在对华芯片出口管制问题上的分歧过大，今年恐怕难以通过进一步限制相关出口的立法。莫雷诺主张让中国依赖英伟达等美国企业的芯片及美国半导体制造设备。他认为，美国已经在许多领域依赖中国，如果中国也开始依赖美国技术，将有利于美方。莫雷诺还表示，限制美国芯片向中国出口只会促使中国加快开发替代产品，对半导体制造设备实施限制同样存在这一问题。不过，美国人工智能企业Anthropic支持上述三项法案，并因与ITI在这一问题上存在分歧而决定退出该协会。 ITI的会员包括谷歌、OpenAI和英伟达等科技企业，而Anthropic此前已在AI安全立法等政策问题上与部分行业同行存在分歧。此次退出事件再次反映出美国科技企业在对华先进芯片出口管制问题上的不同立场，也反映出强大的模型掌握在一个怪胎手里面，对世界不是一个好事。中国开放权重模型得继续加油啊。事实上，美国国会每年审议的NDAA，早已超出传统军事事务的范围，逐渐成为美国国会重要的综合性立法载体之一。从出口管制、外国投资审查，到金融监管、通信设备安全和科技竞争，涉及多个非传统国防领域的政策条款，都可能被纳入NDAA。美国国会既可以借助NDAA通过原本独立提出的法案，也可以直接在其中增设新的监管条款，使国防授权立法成为推动跨领域政策的重要渠道。 NDAA具有很强的年度通过惯例，长期以来通常能够获得一定程度的跨党派支持，因此成为其他法案寻求搭载的重要对象。对于一项独立法案而言，即使获得国会相关委员会支持，也可能长期无法进入参众两院的全院审议程序。如果能够纳入NDAA，便有机会随着国防授权立法一并获得审议和通过。同时，不同议员和利益相关方也会围绕相关条款的纳入、修改或删除展开博弈，增加了NDAA本身的立法复杂性。美国国会过去已经多次通过这种方式完成重要立法，其中一些案例对美国经济安全和对外监管制度产生了深远影响。 NDAA 2019纳入了《出口管制改革法》（ECRA）和《外国投资风险审查现代化法》（FIRRMA），分别涉及美国出口管制制度和外国投资国家安全审查机制。两项立法对美国商务部工业与安全局（BIS）以及美国外国投资委员会（CFIUS）的监管权限和制度框架产生了重要影响，也成为美国近年来强化技术出口管制和外国投资审查的重要法律基础。 NDAA 2021则将立法范围进一步延伸至金融监管领域。该法案纳入了《2020年反洗钱法》，其中包括《公司透明度法》，涉及反洗钱监管和企业实际受益所有人信息申报制度。这些内容与军队建设没有直接关系，却借助NDAA完成了立法程序。 NDAA 2021还通过第1260H条，建立了针对所谓“中国军事企业”的识别和列名机制，要求美国国防部定期识别直接或间接在美国开展业务的相关中国企业，并公布所谓的中国军事企业清单（CMC清单）。 2021年6月，美国国防部首次依据该条款公布CMC清单，此后持续更新。随着后续国防授权立法不断扩大相关限制措施，CMC清单逐渐成为重要工具，并与美国国防部采购限制等措施建立联系。其中，NDAA 2024第805条将CMC清单与美国国防部采购禁令直接挂钩。相关禁令分阶段实施，自2026年6月30日起限制美国国防部直接向列名企业采购，自2027年6月30日起进一步适用于涉及列名企业相关商品和服务的供应链采购。 NDAA 2025第1346条进一步修订了NDAA 2021第1260H条，扩大了所谓“中国军事企业”（CMC）的定义，将与中国军方及部分政府机构存在正式或非正式关联的企业、符合条件的子公司及关联企业等纳入CMC定义范围。同时，该条款扩大了“在美国开展业务”的定义，即使相关企业在美国没有实体机构，只要向美国销售商品或从美国获取商品、服务，也可能被认定为在美国开展业务。此外，该条款还要求美国国防部公布企业列入和移出CMC清单的理由。 NDAA 2025第1709条还涉及大疆、道通等无人机企业，要求美国有关国家安全机构评估其相关通信及视频监控设备和服务的安全风险，并建立与美国联邦通信委员会（FCC）受管制清单（Covered List）相衔接的机制。这项条款为美国加强相关无人机设备监管提供了新的法定依据。2025年12月22日，FCC已将第1709条所列设备和服务纳入Covered List，并同步将外国生产的无人机及其关键组件类别纳入该清单，使相关设备在美国取得新的FCC设备授权受到限制。

芯片法案

出口管制合规研究 . 2026-10-19 1 1617
技术｜大模型上车，FP4为何越来越重要？“周易”X3 NPU IP给出端侧部署妙招

应用挑战：大模型上车，有限车端资源下如何满足用户AI体验升级？随着大模型融入智能座舱，用户期待响应更及时、对话更连贯、交互更流畅，并能高效完成复杂任务。然而，实际应用中仍存在响应等待时间长、多轮对话衔接不畅、多任务交互易卡顿等问题。这些挑战背后，是模型规模扩大与推理任务复杂化带来的资源压力：Prefill阶段需要处理多模态输入与长文本上下文，对计算能力提出更高要求；Decode阶段通常对内存带宽较为敏感，模型越大，数据搬运压力也越大；同时，大模型还需与IVI渲染、多屏显示、驾驶员监测（DMS）等功能共享车端算力、带宽与功耗预算，难以单纯依靠增加算力来提升推理效率。因此，大模型在智能座舱的规模化落地面临算力、带宽、功耗与精度的“四重约束”：算力资源有限、数据搬运承压、功耗预算受限，模型效果又不能轻易妥协。如何在有限的车端资源下，兼顾推理速度、模型效果与系统开销，成为智能座舱规模部署大模型的关键挑战。应用锦囊：把FP4真正带到端侧，“周易”X3率先在国内座舱芯片市场支持FP4 安谋科技“周易”X3率先在国内座舱芯片市场支持FP4，从硬件算力、低比特量化到软件工具链协同优化，为大模型在智能座舱等端侧高效部署提供支持。 FP4算力规格翻倍，为高效推理提供硬件支持：“周易”X3支持FP4，相对INT8/FP8实现算力规格翻倍，为大模型推理提供更强的低比特计算能力，结合低比特权重带来的存储与数据搬运优势，可为Prefill阶段的计算效率优化，以及Decode阶段的数据访问压力缓解提供支持。支持W4A16与W4A8，拓展低比特部署选择：“周易”X3支持W4A16，并原生支持W4A8，为不同的低比特量化方案提供选择。其中，FP4权重与FP8激活的组合，助力模型化身为兼顾效率、开销、效果与体验的“四边形战士”。软硬件协同，打通FP4模型部署链路：“周易”NPU Compass AI软件平台提供模型量化、调优与部署的全流程工具链，并配套丰富的开箱Demo，帮助客户开展FP4模型适配与优化，推进量化模型在端侧的部署与落地。从硬件计算能力到软件工具链，安谋科技“周易” X3以FP4为关键技术支撑，通过软硬件协同优化，为端侧大模型高效部署提供支持，助力智能座舱在推理效率、模型效果与系统资源开销之间实现更优平衡，推动大模型从“能跑”迈向高效落地。行业洞察——低比特之后，为什么走向FP4？面对车端资源限制，单纯增加算力并非唯一解法。通过低比特量化降低模型权重的存储需求与数据搬运开销，并结合相应的计算优化，成为端侧大模型提升部署效率的重要技术路径。但在极低比特下，量化误差可能影响复杂推理、长文本理解与多轮对话等能力。INT4是低比特量化的重要技术路径。随着端侧大模型向更低比特、更高效率的部署方式演进，如何进一步平衡资源效率与模型效果，成为行业持续探索的方向。 FP4提供了另一种选择。与INT4的整数表示方式不同，FP4采用浮点数表示，契合大模型权重的数据分布特征，能够通过不同的数值表示方式，结合适配的量化方法与硬件计算支持，探索极低比特下模型效果与资源效率之间新的平衡点。随着端侧大模型从“能跑”迈向“高效部署”，FP4正成为行业积极布局的重要技术路径。

安谋科技

安谋科技 . 2026-10-19 924
新品推荐 | 比亚迪半导体V-305B，为1000V高压电驱提供低电感SiC模块方案

随着新能源汽车向800V、甚至1000V高压平台升级，电驱系统对功率器件的耐压能力、转换效率及功率密度提出了更高要求。传统SiC功率模块在高压、高频运行时，容易受到寄生电感、开关电压尖峰和散热问题的制约。针对这些挑战，比亚迪半导体推出新一代V-305B系列车规级SiC功率模块，通过DC叠层端子、激光焊接及先进封装工艺，将模块寄生电感降低至约5.5nH，配合外围拓扑设计，可将整机系统杂散电感控制在10nH以内，为新能源汽车高压电驱提供高效率、高功率密度的解决方案。图：比亚迪半导体V-305B系列SiC功率模块（来源：比亚迪半导体，下同）主要特性 V-305B采用低电感封装结构，提供1200V和1500V两种耐压等级，面向1000V高压平台的大功率电驱需求。主要特性如下：高耐压与大电流：系列包含1200V/1040A、1500V/840A、1500V/1040A及1500V/1400A四种规格。其中，官方公布的1500V方案在1000V工况下，输出电流可超过650Arms。低寄生电感：采用DC正负极叠层引出设计，模块寄生电感约5.5nH，配合外围拓扑设计，整机系统杂散电感可低于10nH。相较传统模块20nH以上的杂散电感水平，官方称该方案可使开关尖峰电压和开关损耗均降低约30%，功率密度提升15%。高可靠连接：采用激光焊接替代传统键合线，实现芯片到端子的功率连接，有助于降低接触阻抗，提升载流稳定性和抗振能力。先进封装与散热：采用双面银烧结工艺和氮化硅AMB基板，改善导热性能及冷热冲击可靠性。配合椭圆分段散热底板、超声焊接及对称驱动回路设计，提高模块的散热能力和运行稳定性。统一封装尺寸：四款产品均采用154.5mm×128.5mm×32mm封装，重量780g，配置铜PinFin散热底板，便于不同功率等级的电驱系统开展机械结构设计。主要应用场景 V-305B系列主要面向新能源汽车1000V高压电驱平台，可应用于纯电动乘用车、商用车等大功率电机逆变器，并为高压快充相关系统提供功率器件技术支持。通过低电感设计、先进封装及高效散热技术，V-305B有助于降低高压电控系统的开关损耗，提高功率密度，为新能源汽车电驱系统向高效率、小型化及高可靠性方向发展提供支持。更多信息可前往芯查查网站查询，如有购买需求也可联系中电港。

原创

芯查查资讯 . 2026-10-19 1484
光模块 | DSP这么重要，为什么还要把它拿掉？

重点内容速览： 1. 为何要在光模块中去掉DSP？ 2. DSP消失后，工作交给谁？ 3. 工程师该怎样判断哪种方案合适？上一篇光模块里我们沿着光模块的收发链路，梳理了DSP、激光驱动器、TIA以及控制芯片的国产供应能力。这其中，DSP是最为重要的芯片之一，它主要负责处理高速PAM4信号，为什么行业又在讨论“去DSP”呢？ 2026年有两条值得注意的产品消息：一条是今年3月份，博通发布了面向1.6T光模块的BCM83640光DSP，采用8路约200G电接口到4路约400G光接口的转换架构，发布时处于向早期客户送样阶段；另一条是2月份，思科则宣布支持无DSP芯片的800G线性可插拔光模块（LPO）的交换系统，并称其LPO光模块功耗较重定时方案降低50%。一边继续提高DSP能力，一边从模块中拿掉DSP，这到底是怎么回事呢？为何要在光模块中去掉DSP？以典型全重定时模块为例，一般是交换芯片的SerDes信号先经过PCB走线、连接器和模块电接口，再进入模块DSP。 DSP在发送方向进行时钟恢复、均衡和波形整形等处理，然后由驱动器控制激光器或调制器；接收方向则由光电探测器、TIA把光信号变为电信号，再交给DSP恢复与补偿，最后输出至主机。图1：典型全重定时光模块的收发链路与DSP位置在这条链路上的每一段都可能会让信号变形。PAM4会让问题变得更难，因为一个符号包含4个电平，电平间隔比NRZ更小，对噪声和非线性的容忍度更低。也就是说，传统模块里的DSP，就是为了在这样的条件下把信号“修正”回来。因此，可以将它的工作分成三层：模拟信号的调理，主要是放大、均衡、控制噪声和线性度；时钟与数据恢复，主要是恢复时序、重新判决并输出，也就是重定时；数字域的处理，包括FEC、通道映射和诊断等，这里不同的产品会集成不同的功能。在更高带宽的方案中，DSP还可能承担速率或通道数转换。例如，博通BCM83640便是8:4的1.6T PAM4器件，据其产品资料介绍，该芯片具有gearbox、光链路损伤补偿及特定模式的内部FEC等功能。这说明有些链路中，需要DSP完成架构级任务。既然有用，为什么还要拿掉？其实，拿掉DSP的原因主要有三个，即功耗、成本和时延。一是功耗，DSP通常是光模块中最复杂、功耗较高的电芯片。例如思科在介绍其800G LPO方案时就提到它相对于重定时模块的模块功耗降低了50%；二是成本，少一颗DSP，意味着少一颗高价芯片，以及配套的电源、PCB面积和散热设计；三是时延，模块内部的数字处理少了，这一段的处理时延自然就随之减少了。 DSP消失后，工作交给谁？根据LPO MSA规范的定义，LPO的“线性”，主要指模块不再对高速数据做数字判决和重定时，而以线性模拟路径连接主机SerDes与光器件。主机侧负责所需的均衡、时钟恢复及FEC，模块发送侧仍需电信号调理、驱动器和发光器件，接收侧仍需光电探测器、TIA及必要的线性放大或均衡。温度、电压、光功率监测和模块管理功能也不会因DSP移除而自动消失。图2：LPO光模块系统框图（来源：LPO MSA）这也就是说，DSP移除后，信号处理并没有消失，而是分散到了三个地方。首先是主机ASIC中的SerDes将承担更多。LPO模块不对数据做重定时，处理链条前后都要靠主机配合。因为模块DSP不再隔开主机电通道与光通道，主机的发射均衡、接收均衡、时钟恢复能力及FEC裕量便直接影响端到端误码表现。因此，板级走线、连接器和封装也成为共同设计对象。其次是模拟前端：激光器或调制器驱动器、TIA、线性放大与均衡电路。没有模块DSP兜底，器件的噪声、线性度、带宽、增益可调范围和温漂更容易在链路上显现。Semtech于2026年发布面向LPO、LRO、NPO和CPO的224Gb/s单通道TIA与调制器驱动器系列，强调片上均衡、低噪声、可调驱动及遥测能力就是因为这个原因。三是控制与监测电路。LPO仍需模块管理、供电、温度监控和光功率监测；部分高速链路诊断信息则从模块DSP转移到主机侧。LPO MSA的诊断白皮书专门讨论了主机与模块如何协同提供可观测性。这给MCU、监控与电源管理芯片带来适配机会，同时要求系统软件能把主机和模块两端的数据对应起来。对于光DSP厂商，LPO会压缩适配链路中模块DSP的使用空间，但不等于DSP需求归零。更长距离、更困难的电通道、更高单通道速率或需要gearbox的产品，仍可能选择全重定时或部分重定时方案。工程师该怎样判断哪种方案合适？对国产光模块厂商来说，LPO的吸引力不止是减少了BOM。低功耗、低处理时延有助于行成产品差异化；更早参与客户的板级通道、光器件与固件设计，也有机会更早进入客户采购名单；如果能够整合本土驱动器、TIA、光器件和控制芯片，还可以形成可重复交付的方案。难点在于，少了模块DSP之后，模块厂商可能要承担更多平台适配和共同测试。一个主机平台跑通，扩展到另一家交换ASIC或另一块PCB，是否需要重新调整均衡？模块单测合格而端到端误码率超限，需要谁来定位？如果客户更换了光器件或固件版本，谁负责再次验证？这些工程问题都会影响企业的利润。光迅科技管理层在与投资者交流时，曾公开表示，LPO相对DSP方案有功耗、成本和时延优势，同时会增加客户测试与运维成本。因此，工程师在选型时，也需要考虑产品的速率、单通道速率、距离、主机SerDes能力、板级电通道损耗、封装与温度范围等参数。然后在计算完整成本，包括模块采购、主机级整机功耗、联合验证、备件和故障处理，同时还需要约定异常情况由谁来定位、固件升级和换料由谁来重新验证等问题。结语 DSP很重要，它承担了复杂的信号恢复工作，可LPO能让光模块更省电，这让它成为了一个新的选择。但未来光模块不会由一种架构通吃；还有把光电转换搬进交换芯片、缩短高速电路径的架构方案等。但这些架构，又会给封装、散热和维护又会成为新的问题，芯查查会继续在NPO与CPO架构主题中继续探讨。

原创

芯查查资讯 . 2026-10-19 2 938
应用 | 从智能计量到智慧城市，Wi-SUN协议的应用潜力究竟有多大？

从单点采集到全域协同，从私有协议到标准互联，从智能计量到智慧城市，当无线网络中的节点数量从数十、数百增长至数千、数万甚至更大规模时，网络通信如何保持稳定？节点间如何协同工作？节点故障后能否自动排查恢复？节点如何高效融入现有IP网络和数字化平台……这些都是在构建大规模物联网络时所要解决的核心问题。在众多无线协议中，Wi-SUN（Wireless Smart Ubiquitous Network）就是其中一种能有效解决上述问题的大规模低功耗无线MESH组网网络解决方案。它基于 IEEE 802.15.4g、IEEE 802.15.4e 和 IETF IPv6 标准，工作在Sub-1GHz频段，一个FAN（Field Area Network）网络可以支持超过3000个节点，可广泛应用在智慧照明、智能电网、智慧城市等领域中。 Wi-SUN协议在万物互联中有多“能打”？ Wi-SUN技术体系包含两大核心 Profile：Wi-SUN HAN（Home Area Network，家域网）和 Wi-SUN FAN（Field Area Network，区域网）；其中，Wi-SUN FAN（Field Area Network，区域网）是Wi-SUN技术的核心亮点，专为大规模户外物联网场景设计。如下图所示，与传统星型网络拓扑不同，Wi-SUN FAN并不要求每一个终端都必须直接连接中心节点，而是可以通过Border Router、Router和Leaf等不同类型节点构建多跳无线Mesh网络；因此，Wi-SUN FAN的网络覆盖范围不会再简单地受限于单个节点的无线通信距离，而是可以随着网络节点数量和部署方式不断扩展。 Wi-SUN FAN（Field Area Network/区域网）示意图同时，Wi-SUN FAN支持跳频（Frequency Hopping）功能，节点可在多个信道之间按一定的跳频序列进行切换通信，以提升抗干扰能力和链路可靠性；在调制方式与数据方面，Wi-SUN FAN支持FSK和OFDM两种调制方式，传输速率从50 kbps到2.4 Mbps不等，可根据应用场景灵活选择。在Wi-SUN FAN网络中，多跳中继（Multi-hop Relay）是其最核心的通信机制，节点数据可通过多跳（Multi-hop）方式传输，最多支持24跳中继。在广袤的户外场景中，单个设备的通信距离可能只有几百米，但通过多个路由节点“接力”，数据便可跨越数公里甚至数十公里的距离，到达边界路由器。 Wi-SUN Mesh多跳路由机制（数据从L4出发，经R2、R1逐跳至边界路由器）此外，Wi-SUN FAN 规范中明确将RPL（IPv6 Routing Protocol for Low-Power and Lossy Networks）作为其网络层路由协议——RPL专为低功耗有损网络设计，采用以边界路由器为根的有向无环图（DODAG）构建多跳mesh拓扑。当某个节点故障或离线时，Wi-SUN FAN 网络会基于RPL机制自动触发路由重构：子节点从候选父节点列表中重新选择上行父节点，必要时会发起局部或全局DODAG修复，重新计算拓扑路径，让数据“绕道”而行，自动寻找替代路径。这种“自修复”能力在智能电网、工业自动化等对可靠性要求极高的场景中至关重要。值得一提的是，Wi-SUN FAN还有一个关键优势是IPv6带来的IP化能力。 Wi-SUN Protocol Stack IPv6采用128位地址长度，Wi-SUN FAN理论上可提供约 3.4×10的38次方个地址，可让每一块电表、每一盏路灯、每一个传感器都具备唯一的IP标识并纳入IP化管理。 Wi-SUN FAN基于IPv6/6LoWPAN/RPL构建，Wi-SUN FAN网络中每个节点都具备IP化身份，应用层可实现端到端通信——其中，Border Router节点是现场IPv6 Mesh网络与上层IP网络之间的边界路由器，可有效简化架构、提升传输效率、增强安全性。同时，Wi-SUN FAN借助6LoWPAN在低功耗无线网络上承载 IPv6，可天然融入现有 IP体系。它无需另建平行网络，即可与企业内网、云平台和数据中心无缝互通，成为IP网络向物联网的自然延伸，支撑从智能计量到智慧城市的平滑演进。 CMT2310A，HM-WS-001，Wi-SUN FAN网络中的通信基础华普微，作为Wi-SUN（Wireless Smart Utility Network Alliance）联盟会员，一直致力于推动Wi-SUN协议在全球市场中的应用落地，同时也在对自身Wi-SUN产品进行持续的优化迭代，以助力客户构筑更具稳定性、时效性与可靠性的Wi-SUN FAN网络。例如，CMT2310A就是一款通过Wi-SUN FAN 1.0 PHY认证，可量产可交付的Sub-G FSK收发器。CMT2310A使用32MHz晶体提供PLL的参考频率和数字时钟，支持Direct和Packet两种数据处理模式，并具备高达+20dBm的发射功率和-122dBm的灵敏度，可极大地优化各类无线应用的链路性能。 CMT2310A Wi-SUN认证证书功能特性频率范围：113-960MHz 调制解调：OOK，2(G)FSK和4(G)FSK 数据率：0.1-1000kbps 电压范围：1.8-3.6V 灵敏度（433MHz）：2FSK，-122dBmDR=2.4kbps、4FSK，-88dBmDR=1Mbps、OOK，-94dBmDR=300kbps 邻道抑制：62dBc，BW=4.8kHz，Channelspace=12.5kH 阻塞抑制：76dBc，±1MHzoffset，BW=4.8kHz支持多种超低功耗（SLP）接收模式 4-wireSPI接口发射电流(FSK)：30mA@13dBm，433.92MHz、82mA@20dBm，433.92MHz 睡眠电流：400nA，DutyCycle=OFF、800nA，DutyCycle=ON NRZ格式，曼切斯特，数据白化编解码，FEC前向纠错支持直通及包模式，可配置包处理机及128-ByteFIFO 特色功能：快速稳定的自动频率校正（AFC）、三种不同特性的时钟恢复系统（CDR）、快速精准的有效信号监测（PJD，RSSI）、超低功耗（SLP）和DutyCycle接收、快速发射或接收跳频、载波侦听多路访问（CSMA）、自动ACK和重发、天线分集 CMT2310A可为已有Wi-SUN协议栈的客户提供驱动和互通支持。Wi-SUN FAN基于网状网络，具备优异的扩展性、互通性等特点，再叠加CMT2310A超低运行功耗，可广泛应用在智能电表及家庭智能能源管理（HEMS）控制器等通讯装置中，打造可靠性更高的大规模物联网络。 HM-WS-001是另一款完全符合Wi-SUN FAN1.0规范和功能要求的透传模块，其射频通信频段为868MHz与915MHz；最大发射功率20dBm，最大接收灵敏度-107 dBm（868MHz，50kbps、25KHz）；具有长距离通信，超低功耗，收发一体等优势。 HM-WS-001 Wi-SUN认证证书功能特性芯片组：CMT2392F512-EQR， Sub-1G Wireless MCU 频率范围：868MHz，915MHz 通信标准：IEEE802.15.4g/e，Wi-SUN FAN1.0，6LoWPAN 灵敏度：-107dBm@ FSK，868MHz，50kbps，25kHz 调制方式：0OK，2-GFSK/FSK，4-GFSK/FSK，GMSK 传输速率：500kbps@2-GFSK/FSK，1000kbps@4-GFSK/FSKO0B01 电流功耗：Sleep mode：<2.5uA，Rx mode：20mA typ. 天线扩展：IPEXfor external antenna 工作温度：-40°C~+85°C 基于Wi-SUN FAN网状网络，HM-WS-001能够与周围大量的设备建立多个连接，通过多个链路中继数据提升通讯距离。此外HM-WS-001已通过Wi-SUN联盟应用认证并获得认证证书，可广泛应用于智能表计、智慧照明、智能家居、智慧安防、工业自动化控制、新能源领域的能源管理和监测以及其他物联网通信应用场景。 HM-WS-001 产品框图展望未来，随着全球智慧城市建设的加速推进和物联网技术的快速普及，Wi-SUN（FAN）协议将有望渗透至更多传统行业之中，将城市中的各类基础设施进行数据联通，促进城市资源的高效整合与优化配置，为智慧城市的可持续发展注入源源不断的动力，推动城市向更加智能、高效、宜居的方向迈进。

华普微

华普微HOPERF . 2026-10-16 1239
产品 | 广和通FG390率先支持U6G，助推5G-A FWA迈向万兆无线宽带

NetworkX 2026期间，广和通旗舰5G-A FWA模组FG390迎来U6G能力升级。基于MediaTek T930平台打造的全新U6G型号FG390-MEA-30，全球领先支持U6G（NR n104），并支持与Sub-6GHz的跨频段载波聚合，为下一阶段5G-A FWA网络升级提供终端侧产品支撑。 U6G打开FWA新空间 U6G（Upper 6GHz）覆盖6425–7125 MHz，拥有700MHz频谱资源，连续大带宽优势可进一步提升网络容量和吞吐能力，为5G-A FWA迈向万兆无线宽带拓展新的频谱空间。面向应用，U6G可支撑万兆家庭宽带、8K超高清流媒体、云电竞、AR/VR沉浸式体验等消费级场景，同时满足中小企业无线专线、园区智能组网等行业需求。全球U6G产业正加速从技术验证走向商业部署。中东率先推进商用落地，e& UAE已启动Upper 6GHz商业移动网络部署，此前相关测试已实现10Gbps级体验；国内持续取得技术突破，浙江移动完成U6G创新验证，通过四载波聚合实现下行峰值速率超过10Gbps；欧洲加速频谱政策与外场验证，MasOrange与Ericsson近期完成6GHz网络测试，持续验证其容量与覆盖潜力；拉美、中亚等新兴市场也在推进现网测试及场景试点，为后续区域商用积累基础。随着U6G在全球加快部署，终端侧的新频谱适配能力也成为产业落地的重要一环。 FG390升级U6G能力 FG390采用全新硬件设计，进一步扩展5G-A FWA频谱能力：频谱支持：新增支持NR n104，覆盖Upper 6GHz频段；载波聚合：支持U6G与Sub-6GHz协同工作，可支持CA_n41A-n104A、CA_n78A-n104A等跨频段载波聚合组合；平台能力：基于3GPP Release 18 MediaTek T930平台打造，T930 5G峰值下行速率最高可达10Gbps。依托U6G与Sub-6GHz协同及跨频段载波聚合能力，FG390可充分利用U6G连续大带宽提升网络容量，并结合Sub-6GHz成熟覆盖，兼顾高速传输与业务连续性。面向中东等目标市场的U6G部署需求，FG390可进一步简化客户的产品开发与市场适配，降低认证及量产复杂度，缩短CPE、户外ODU、企业网关等FWA终端上市周期。携手推进U6G落地联发科技无线通讯事业部总经理苏文光表示： “MediaTek T930面向下一代FWA应用打造，为高速无线宽带终端提供先进的平台基础。我们很高兴看到广和通基于T930持续拓展FG390产品能力，双方将进一步发挥芯片平台与模组产品的协同优势，共同推动5G-Advanced FWA产业创新。” 广和通MBB事业部总经理刘荪枝表示： “随着U6G加快走向商用，运营商和终端厂商需要更快将新的频谱能力转化为可部署的FWA产品。FG390面向这一需求持续完善频谱适配和产品能力，帮助客户降低下一代FWA产品的开发复杂度，加快市场导入。未来，广和通将持续携手MediaTek及全球产业伙伴，推动U6G技术验证与商业应用。” 面向全球5G-A持续演进，广和通将进一步完善FWA产品布局，为运营商及设备厂商提供更具演进能力的无线宽带解决方案。

广和通

广和通FIBOCOM . 2026-10-16 1260
企业 | 智启边缘 AI：研华正式发布WISE 工业智能站，构建企业级工业 AI 大脑

上海，2026年10月13日——研华科技在上海成功举办「2026 研华 IWS 战略暨新品发布会」，正式发布 WISE 工业智能站（Integrated WISE Solution & Station，简称 IWS）。作为研华工业AI战略落地的重要载体, WISE 工业智能站以「企业 AI 大脑」为定位，聚焦工业真实场景的 AI 落地难题，助力企业将工业 AI 从单点验证推向规模化应用。本次发布会以“智启边缘AI，加速工业AI应用落地”为主题，围绕研华工业 AI战略、WISE 工业AI平台与边缘智能应用、制造现场实践、产业伙伴合作及工业AI生态计划展开深度交流，共同探讨 AI 由试点走进真实工业现场的可行路径。从万物互联到智能进化，WISE 战略再升级发布会上，研华（中国）工业物联网事业群总经理蔡奇男以《从万物互联到智能进化：研华 WISE 战略重塑工业未来》的主题，分享研华对于工业 AI 产业演进的判断。制造企业在既有 MES、SCADA、能源管理等系统基础上推进工业 AI 应用时，要将单点能力拓展到更多产线与工厂，仍需解决现场设备与业务数据连接、分析结果进入实际流程，以及成熟应用复制推广等问题。蔡奇男表示：“工业AI要从单点验证走向规模应用，需要解决的不只是模型部署，还包括如何连接现场设备与业务数据，如何让分析结果进入生产、运维和能源管理流程，以及如何将验证有效的应用推广到更多产线和工厂。研华推出WISE工业智能站（IWS），希望通过软硬一体的产品与交付形态，为工业AI走进现场、规模化拓展应用提供有力支撑。” 围绕这一方向，研华 WISE 事业群产品总监康宁从工业智能体视角，解读企业构建可持续进化工业 AI 能力的实现路径；研华行业开发经理金励则立足产业一线，分享 Edge AI 如何破解设备、产线侧现实难题，完成从企业级平台战略到现场边缘落地的完整逻辑闭环。 WISE工业智能站（IWS）覆盖设备、工厂到集团应用 WISE工业智能站（IWS）是研华面向工业现场的软硬一体工业 AI 产品系列。IWS 围绕设备与产线、单厂运营、集团与多工厂三个层级，整合边缘计算硬件、WISE 工业 AI 平台及适配的模型、Agent 和行业应用，提供预整合、可部署、可扩展的产品与交付方案。制造企业可从设备、产线的具体问题切入，根据业务需要，逐步延伸至单厂运营或集团与多工厂协同。IWS 针对不同业务范围与管理层级，打造三大产品系列： IWS-200｜设备与产线智能面向设备与产线，提供产线绩效优化、设备智能化升级、边缘 AI 分析与预测等解决方案。连接现场设备与运行数据，结合行业知识、边缘 AI 模型和 Agent，支持节拍与停机损失分析、设备异常诊断、预测性维护及质量检测，让工业 AI 从具体设备和生产环节落地。 IWS-300｜单厂智能运营面向单厂运营，涵盖生产智能运营、能源与厂务智能运营、WISE 工业 AI 平台。连接工厂内既有系统，融合生产、设备、质量及能源数据，开展生产异常与损失分析、设备运维和能效调优；通过 WISE 工业 AI 平台构建与运行专业 Agent，推动跨系统协同处置与持续改善。 IWS-500｜集团与多工厂协同面向集团及多工厂运营，提供跨厂运营可视化与协同、企业 AI 资产统一治理、最佳实践跨厂快速复制。汇聚各工厂关键运营信息，统一管理 Agent、模型、Skill 和知识库等 AI 资产，并将经过验证的应用、方法与经验推广至更多工厂，支持集团协同运营与规模化部署。从设备与产线，到单厂运营，再到集团及多工厂管理，IWS为企业提供逐层扩展的产品形态。企业可从当前优先解决的场景开始，结合自身业务需求推进应用，并为后续的场景拓展与经验复用建立基础。从制造实践到产业共议，拓展工业AI应用场景活动现场还特别围绕“从试点到规模化：工业AI如何真正落地工业现场”，研华（中国）工业物联网事业群副总经理李景恩携手海天科强、联检科技、琦航信息产业伙伴嘉宾，结合各自在产业落地的一线经验，共同剖析工业 AI 规模化落地的核心瓶颈，分享现场实践路径，共探如何依托边缘智算，把单点验证转化为可复制、可持续的产业应用。同时，研华也特别分享了自身在昆山制造中心的工业AI落地实践，展示AI与自动化设备、工业软件及现场数据的结合。在生产端，AI智能调度、SMT数字孪生与设备维修助手支持资源协调、故障定位和维修处理；在厂务端，iEMS能碳管理、EHS环安卫治理中的AI视频分析，以及PHM预测性维护，分别服务于能源优化、安全监控和设备健康管理。这些实践为工业AI进入日常运营、拓展更多应用场景提供了现场经验。工业AI从试点走向规模应用，需要研华与产业伙伴共同参与。研华邀请更多伙伴加入工业AI生态共创，结合行业经验、AI能力与交付实践，共同拓展应用场景，让工业智能走进更多真实现场。从自身制造实践到产业伙伴共创，研华将持续结合工业硬件、WISE 工业AI平台（WISE Industrial AI Platform）行业解决方案与AI智能体，以WISE工业智能站（IWS）承载面向不同现场的产品组合，推动经过验证的应用经验转化为可部署、可扩展的工业智能解决方案，支持企业从一个高价值场景起步，逐步积累和拓展自身的工业AI能力。中国国际工业博览会期间，研华将在国家会展中心（上海）6.1H A183展位展示工业AI相关产品与应用。欢迎莅临研华展台，进一步了解研华从边缘计算、工业软件到AI应用与行业解决方案的整体布局。

研华

研华工业物联网 . 2026-10-16 1281
技术 | 聚焦G2.5层：德明利探索CXL+PCM内存扩展新路径

2026年云栖大会上，德明利分享了AI推理场景下的新G2.5存储层级，重点介绍了基于CXL引入PCM等新型介质，构建大容量、低时延内存扩展方案的技术思路。德明利研发团队将从AI服务器存储分层出发，进一步梳理G2.5层的形成逻辑，并重点解析PCM介质特性、CXL内存扩展路径，以及德明利围绕G2.5层推进的核心芯片与产品化布局。 G2.5层：弥补DRAM与SSD之间“性能断层” 从AI服务器存储分层看G2.5的位置 AI服务器里，数据按照“离计算核心的距离”分层存放：从GPU侧的HBM、主机侧的DRAM，到本地SSD及远端共享存储，越靠近计算核心，访问时延越低、性能越高，但单位容量成本也越高。在大模型推理过程中，KV Cache也会沿着这一体系逐级分布：活跃、访问频率高的数据优先驻留在HBM中，超出HBM承载能力的部分进一步下沉至DRAM，而访问频率更低的温冷数据，则可以继续下沉至SSD及远端存储。但现有分层并非连续平滑。G2层DRAM的访问时延处于纳秒级，而G3层NAND SSD则进入微秒级，从几十纳秒到几十微秒，时延相差约三个数量级。为此，行业在DRAM与SSD之间细分出G2.5扩展内存层，通过CXL等技术扩展内存容量，承接仍对时延较为敏感、但无需长期驻留高成本DRAM的数据。为什么需要G2.5层？ G2.5层的出现，本质上来自AI推理对容量、成本和数据分层提出的新要求： KV Cache增长带来更大的内存容量压力通用服务器的内存插槽数量是固定的，单纯依靠增加DRAM已难以持续满足内存扩展需求。于是，用成本低于DRAM、容量却更大的介质来补充对高性能内存容量的需求，正成为一种趋势。全部采用DRAM的成本压力持续增加 DRAM虽然具备低时延优势，但单位容量成本较高，大规模扩容会进一步增加系统TCO。并非所有数据都需要长期驻留DRAM AI负载本身存在明显的冷、温、热分层，KV Cache也具有一定的访问稀疏性。已有研究和生产实践表明，部分温数据可以从本地DRAM下沉至扩展内存层，在满足访问需求的同时降低对高成本DRAM容量的依赖。由此，AI服务器的存储体系开始进一步“变厚”。按照数据从热到冷逐级下沉的逻辑，可进一步细分为： G1：GPU HBM——承载模型权重及活跃KV Cache； G2：System DRAM——承接从HBM溢出的内存数据； G2.5：CXL扩展内存——位于DRAM与SSD之间，承载温KV、共享KV等仍需要较低时延访问的数据； G3：本地SSD/Rack-local Storage——承载更大容量的温数据及KV复用； G3.5：机架级或Pod级闪存层——进一步承载大规模上下文和KV Cache，NVIDIA CMX是代表性架构之一； G4：远端共享存储——承载冷数据、长期共享及归档数据。这其中，G2.5层解决的核心问题，是在DRAM与SSD之间增加一个新的容量和性能选择。 PCM：DRAM与NAND之间的新型存储介质那么，G2.5层用什么介质来承载？DRAM性能高，但容量扩展成本较高；NAND具备容量和成本优势，但访问时延明显更高。位于两者之间的PCM，为这一新层级提供了新的介质选择。 PCM是什么？ PCM（Phase Change Memory，相变存储器）是一种非易失性存储介质，通过相变材料在晶态与非晶态之间转换产生的电阻差异来记录数据。由于数据状态由材料本身的物相决定，即使断电后仍可保持，因此天然具备数据持久化能力。为什么PCM适合G2.5层？从存储介质分层来看，存储介质一直在沿着"时延阶梯"演进，不同介质本质上是在时延、容量、成本和耐久度之间进行取舍。相较NAND Flash，PCM具备更低的读写时延、更高的写入耐久度，并支持更细粒度的数据访问；相较DRAM，则具备非易失性，并在容量密度和单位容量成本方面形成新的扩展空间。为什么PCM与G2.5层高度匹配？从量化指标来看，3D PCM相较NAND在访问速度、耐久度等关键维度具有数量级优势；相较DRAM，则在密度和单位容量成本方面形成差异。因此，PCM并不是为了替代DRAM或NAND，而是在二者之间提供一种新的介质组合：比NAND更接近内存的性能，同时具备比DRAM更大的容量和成本扩展空间，并兼具数据持久化能力。这与G2.5层所需要的介质特征高度契合。 G2.5存储层如何落地：CXL构建扩展内存有了合适的介质，还需要解决另一个问题：如何让这部分新增容量以接近内存的方式进入计算系统？ CXL提供了这一技术路径。G2.5层的核心是“扩展内存层”，CXL建立在PCIe物理层之上，通过CXL.mem等协议提供内存语义访问，使CPU可以通过Load/Store方式访问扩展内存，而不再将其作为传统块存储设备处理。也正因此，G2.5不只是“增加一块更快的存储”，而是在系统中增加一个新的内存扩展层。两种路径：从本地扩展到内存池化在CXL框架里，G2.5层有三种典型构建方式：第一种是本地内存扩展在保留本地RDIMM的基础上，通过CXL将扩展内存（CXL+DRAM或CXL+PCM模组）直接接入CPU，与本地RDIMM共同组成混合内存，这是更偏向单机扩容的路径。实际部署中，可以保留本地DRAM承载高频热数据，再通过CXL外挂PCM扩展更大的内存空间，用于承载容量更大、访问频率相对较低的温数据，从而在性能、容量与成本之间取得平衡。第二种是内存池化在本地扩展基础上进一步引入CXL Switch，将多份PCM或DRAM扩展内存组织成共享资源池，由不同CPU节点按需访问和分配，实现从单机容量扩展进一步走向跨主机共享与池化。相比本地扩展，这一路径可以进一步提升内存资源利用率和配置灵活性，但也需要Switch芯片、系统方案、资源调度及生态协同共同支持。第三种是GPU直连扩展如支持CXL 扩展的PCIe Switch 将CXL-PCM直连GPU，让GPU可以直接访问扩展内存，减少绕行CPU带来的转发开销与时延，适合大模型推理中GPU显存受限时，直接卸载KV Cache等温数据。 CXL+DRAM与CXL+PCM：两种介质路径 CXL解决的是“扩展内存如何接入系统”的问题，后端采用什么介质，则决定这一层在时延、容量、成本和持久化上的具体特征。目前主要存在CXL + DRAM与CXL + PCM两类技术组合： CXL+PCM的意义，并不是替代DRAM，而是与本地DRAM形成新的混合内存配置。在实际内存部署中，可以保留部分RDIMM承载热数据，同时通过CXL扩展更大容量的PCM空间承载温数据，从而减少全部依靠DRAM扩容带来的成本压力。方案对比一个有代表性的混配组合是：在1TB级内存需求下，保留4条128GB RDIMM承载热数据，再配置1条512GB的CXL-PCM扩展剩余容量，热数据留在DRAM中保证性能，温数据下沉至扩展内存，在容量和成本之间形成新的平衡。同样，若保留相同的内存采购成本，将二分之一的DRAM成本替换为CXL内存盘，也可以获得更大的整体可用容量。而当DRAM插槽全部占满、单机容量触及上限时，CXL-PCM还能在槽位之外继续扩展——传统32条128GB RDIMM满配为4TB，采用4条128GB RDIMM加8条512GB CXL-PCM即可达到4.5TB，突破单机4TB上限，且预留28条RDIMM 槽位。德明利推进G2.5层产品化布局面向G2.5层，德明利正在推进Hima9560 CXL内存扩展主控及相关产品方案，通过CXL连接PCM介质，将持久化内存接入计算系统。基于Hima9560的相关方案采用E3.S形态，容量覆盖512GB/1TB，读写时延为300+ns级，并支持Load/Store访问及数据持久化，满足AI推理场景下的大容量内存扩展需求。围绕这一方向，德明利将进一步推进CXL+PCM模组、系统适配及后续内存池化相关布局。从核心芯片、新型介质到系统方案，持续完善面向AI基础设施的分层存储能力。

德明利

德明利 . 2026-10-16 1722
技术 | AI 智能体正在重新定义 CPU 性能的评估标准

人工智能（AI）智能体仍处于早期的发展阶段，但使用规模正快速增长。根据美国知名风险投资机构 a16z 援引的 OpenRouter 数据，自 2026 年 2 月以来，智能体的Token（词元）使用量增长约 14 倍。从基础设施的角度来看，AI 智能体就像拥有持久计算环境的虚拟用户，能够持久保持状态、检索上下文、调用工具和服务、执行任务，并持续评估执行结果，直至任务完成。当数百万甚至数十亿个智能体全天候持续工作时，计算、内存、存储和输入/输出（I/O）都必须在高并发环境下支持持续运行。这不仅对 CPU 提出了新的要求，也意味着业界需要建立新的评估标准，以测评系统处理智能体实际完成工作负载的能力。构建面向虚拟用户的数据中心智能体 AI 正在推动 AI 数据中心多个环节的计算需求增长。CPU 在智能体维护上下文、调用工具和访问数据的同时执行相关工作负载；在 AI 头节点（head node）中，CPU 负责作业调度、数据准备和传输以及系统调度，以确保昂贵的加速器持续保持高效运转。与此同时，智能体还会催生更多云原生工作负载。每一次搜索、服务调用、代码执行或数据请求，都会驱动底层基础设施执行相应任务。智能体 AI 不会替代云原生工作负载，而是在现有云原生需求之上进一步叠加和放大新的需求。随着智能体的自主性不断增强，并获得更多工具和数据访问权限，保障运行时安全的重要性也愈发凸显。主机 CPU 可专注于执行智能体工作负载，而数据处理器（DPU）及其他基础设施处理器则可为网络、存储、策略执行、遥测和隔离提供独立的控制平面。从运行云计算和智能体工作负载的 CPU，到提供安全保障和基础设施管控能力的 DPU， Arm 技术覆盖这一系统中的两大关键层面。在本周的开放计算全球峰会（OCP Global Summit）上，这一设计趋势正逐步在实际系统中落地。Arm 正在推进向 OCP 贡献 Arm AGI CPU 服务器参考设计，而 Meta 的 Yosemite YV5 则将 Arm AGI CPU 引入 OCP 机架级设计之中。衡量真正有意义的工作负载 CPU 性能的评估标准正在被重新定义。对于智能体计算，关键在于确保响应能力的同时，系统能支持并发完成多少工作；对于 AI 头节点，关键在于 CPU 能否高效地保持加速器处于高利用率状态；对于云原生基础设施，关键则在于能否快速且可预测地处理每项操作。智能体工作负载凸显了持续性能的重要性。如果吞吐量随着系统资源利用率上升而下降，那么拥有更多的理论算力并不意味着能够完成更多任务。真正重要的是，在功耗和物理条件的限制下，基础设施能够持续支撑多少实际有效的工作负载。凭借长期服务全球超大规模数据中心的经验，Arm 对计算需求的演变有着深刻的洞察。基于此洞察，Arm 开发了一套针对智能体 AI 的全新 CPU 性能测评方法，并获得富士通（Fujitsu）、Meta 和 OpenAI 的支持。该框架基于三个原则：具有代表性的智能体应用场景；可重复的 CPU 性能测试方法；端到端的结果验证。组件级测试有助于排除模型推理和网络等变量的干扰，从而得以单独评估 CPU 性能；而端到端评估则可用于判断这些改进能否转化为更好的任务完成效果。随着智能体架构和软件持续演进，这套方法论也需要持续优化。 Arm AGI CPU 实测表现基于上述方法论，Signal65 对 Arm AGI CPU 与 AMD EPYC Turin 在工具调用、编排、推理与规划等工作负载中的表现进行了独立验证。两个平台均采用相同的基准测试脚本，并基于实测的服务器级性能数据，构建清晰的机架级性能模型。初步测试结果显示：单机架可承载近两倍工作负载：在七项工作负载测试中，得益于更高的计算密度和更优的能效表现, 相较 AMD EPYC（霄龙）9755, Arm AGI CPU平均实现 1.99 倍的机架级性能；在智能体工作负载中展现卓越性能：Arm AGI CPU 在多个关键智能体应用场景中的机架级性能均优于对比平台。其中，工具调用场景平均达到对比平台的 1.7 倍，智能体工作流和任务编排场景达到 2 倍，推理与规划场景达到2.2 倍，展现出其满足智能体 AI 多样化计算需求的能力；更快速、更敏捷的智能体执行：相较 AMD EPYC（霄龙）9965，Arm AGI CPU 最多可将沙箱创建时延降低 45%，帮助智能体更快启动隔离执行环境，降低智能体执行过程中的系统开销。机架级视角至关重要，因为数据中心始终受到功耗、散热和物理空间的固定限制。尤其是在更多智能体和任务并发运行的情况下，基础设施运营商最终需要了解系统在这些限制内能够持续完成多少有效工作。 Arm AGI CPU 正是围绕这些工作负载特征而设计，凭借高核心密度、每核心内存配置以及高带宽 I/O 能力，支持智能体工作负载的持续运行。随着智能体从“响应提示词”转向“持续完成工作”，评估基础设施能力的标准也应聚焦于其能否高效、稳定地完成实际工作，从单个智能体到整个机架皆是如此。更完善的测评方法可为业界提供更清晰的依据，以识别系统瓶颈、比较系统性能，并推动智能体基础设施在规模化发展的过程中持续优化。智能体 AI 性能评估的行业观点随着智能体 AI 持续发展，CPU 性能评估需要突破传统指标，并能够反映真实工作负载的基准测试。在开发下一代高性能、高能效 Arm 架构 CPU 产品 FUJITSU-MONAKA 的过程中，我们深知透明、可重复且具有代表性的测评体系的重要性。富士通欢迎 Arm 推动行业协作的这一举措，并期待共同优化下一代 AI 基础设施。富士通高级副总裁、先进计算开发事业部负责人 Toshio Yoshida 随着智能体 AI 进入生产部署阶段，业界需要更清晰地了解不同工作负载如何利用底层基础设施资源。我们支持 Arm 推动建立更加一致的对比标准，并相信这将有助于为系统未来的演进提供参考。 Meta 软件工程师 Abhishek Dhanotia AI 系统正从生成内容逐步发展为能够通过推理、使用工具以及与软件环境交互来完成复杂任务。随着智能体能力提升并得到更广泛部署，理解支撑这些工作流的基础设施性能，包括任务编排与工具执行等环节的重要性日益凸显。围绕具有代表性的基准测试开展行业协作，对于刻画这些新兴的工作负载并优化整个 AI 系统的性能至关重要。 OpenAI 全球前沿部署工程负责人 Colin Jarvis

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Arm社区 . 2026-10-16 959
应用 | 当机器人兼具思考与运动能力，真正的考验来自感知

几年前，人们谈及 “人工智能”，大多指纯软件模型：用于文本翻译、图像识别、问答交互等任务。如今，人工智能的内涵正在快速拓展。AI不再局限于屏幕之内，开始走进物理世界，逐步落地于家庭、工厂与医疗场景。这种转变，正是业界所称的物理人工智能（Physical AI）：它不只能够解析信息，还可与真实物理环境进行实时交互。但机器人要做出合理的动作决策，前提是必须精准感知周遭世界 —— 这正是感知技术（Sensing Technology）的核心价值。与纯数字人工智能不同，物理 AI 系统依靠传感器感知环境变化，结合现实工况完成决策，再通过电机、执行器及机械机构输出动作。 “智能不再局限于软件层面，而是落地为拥有 “感知 — 决策 — 执行” 闭环能力的实体设备。这套体系并非单向线性流程：设备每一次动作都会改变周边环境，随之产生新的传感数据，驱动系统重新分析、做出响应。” 仅有“思考”远远不够，物理世界需要落地执行谈及物理 AI，人们的目光往往首先投向人形机器人 —— 这类能够行走、进行逻辑推理并操作实物的机械载体。随着 AI 技术快速迭代，人们很容易形成一种认知：只要机器人具备 “思考能力”，就能实现规模化落地。然而真正的瓶颈并非智能算法。仅有算法层面的智能，不足以让机器在复杂的物理环境中稳定而可靠地作业。试想机器人为你递上一杯咖啡：它先要识别并定位咖啡杯，再判断杯体温度是否适宜握持。真正的难点，不在于抓取之后，而在于接触发生之前，以及指尖触碰到杯壁的那一瞬间。感知咖啡杯的空间位置在哪里？咖啡被大小如何？抓握需要施加多大的力？杯身是否太热不宜直接递交？杯壁是否太滑容易跌落？发生滑动的时候立刻判断还需要增加多大的抓握力？这类细节的物理世界问题无法仅凭逻辑推导解决，需要持续获取物理世界的实时反馈，并对反馈信号做精准解析与可控响应。动态变化的现实世界服务机器人若因抓握力度误判打翻咖啡，后果最多只是清理麻烦；但在医疗护理、工业作业场景下，一旦发生失误，付出的代价会高昂得多。以养老护理场景为例：机器人协助老人起身、下床作业时，为保障老人的安全与舒适度，系统需要依据老人的姿态、体重、压力分布及平衡状态，实现毫秒级的动态调节。在智能出行与工业制造领域，系统容错要求近乎零容忍。无论是自动驾驶车辆、重型工业设备还是机器人，每一次动作执行，都高度依赖对位置、运动状态与周边环境的精准感知。与之同等重要的，是系统识别不确定性的能力：当传感器采集信息缺失或可信度下降时，系统必须主动降速、上报告警，并切换至安全保护模式。为什么机器人的学习逻辑不同于大语言模型？训练机器人与训练大型语言模型（LLM）有着本质差异。语言模型可以从海量的现有互联网文本中吸取养分；而机器人需要的，是来自物理交互的动态数据。这类数据的采集不仅过程缓慢、成本高昂，而且试错代价较大。虽然仿真环境可以加速此过程，但系统依然需要跨越“仿真与现实”之间的巨大鸿沟（Reality Gap）。一旦部署到实际场景中，机器人必须随时应对瞬息万变的物理条件——从摩擦力、重量、压力、温度的变化，到人类行为的随机性。人类在漫长生活中沉淀出天然的物理直觉；而机器人，必须依靠「感知 - 学习 - 实时反馈」的闭环，不断拟合出类似的物理感知能力。感知、理解与行动在上述所有领域，物理AI都建立在同一个基石之上：对现实世界稳定、可靠的感知。这也正是迈来芯（Melexis）长期深耕的领域——通过前沿的感知技术，赋予机器更敏锐的“感知”与“解读”能力： Tactaxis® 触觉感知技术：赋予机器人灵巧手高灵敏度触觉感知能力。通过对接触交互动态信息的精准检测，机器人能够实现更稳定的物体抓取，实时感知滑移现象，进而与人、环境开展更安全的交互。这为物流、医疗、服务等领域的自动化应用开辟了全新空间。 Arcminaxis® 高精度位置感知技术：专为机器人关节设计，能够提供高精度的运动反馈，确保机器人在动态环境中实现平稳、可控的复杂动作。这些感知技术相互协同，正在逐步架起连接“数字智能”与“物理世界世界”的交互桥梁。面向未来的核心突破人们常常把物理AI的突破归功于更聪明的算法，但单靠算法并不能让机器人真正融入日常生活。真正的变革，发生在机器能够以处理数字信息的精准度，去理解和应对物理世界的那一刻。机器人技术的未来，不只在于机器拥有思考与移动的能力，更在于打造具备前置感知、持续自适应、安全执行能力的智能实体。对于物理AI的本质，机器能够进行深度 “思考”固然重要，但更在于其对物理环境的感知，以及对外界变化做出响应的敏捷程度。

迈来芯

迈来芯Melexis . 2026-10-16 938