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AVX TAJ 系列贴片钽电容选型手册——TAJA/TAJB/TAJC/TAJD/TAJE 常用料号速查

KYOCERA AVX 的 TAJ 系列是市面上覆盖面较广的通用型 SMT 贴片钽电容产品线，容值范围 0.1–2200 µF，额定电压 2.5–50 V，工作温度 -55℃～+85℃（额定电压下），最高可至 +125℃。该系列采用 EIA 标准封装，从 1206 到 2917 共有多种壳号可选，标准包装为 RNJ（7 英寸卷带），适配常规 SMT 产线。通用去耦与 LDO 输入/输出这类位置对容值的要求一般在 1–47 µF，电压以 6.3–16 V 为主，优先选用 1206 或 1411 封装以控制 PCB 占用面积。料号容值电压容差封装 (EIA) TAJA105K016RNJ 1 µF 16 V ±10% 1206 TAJB105K035RNJ 1 µF 35 V ±10% 1411 TAJA106K010RNJ 10 µF 10 V ±10% 1206 TAJB106K016RNJ 10 µF 16 V ±10% 1411 TAJB106K020RNJ 10 µF 20 V ±10% 1411 TAJA226K010RNJ 22 µF 10 V ±10% 1206 TAJB226K016RNJ 22 µF 16 V ±10% 1411 TAJA476K006RNJ 47 µF 6.3 V ±10% 1206 LDO 的输出电容对 ESR 有明确的上下限要求，选型时需对照芯片规格书中的稳定性条件图，避免因 ESR 偏离范围导致环路振荡。TAJA106K010RNJ（10 µF/10 V/1206）和 TAJB106K016RNJ（10 µF/16 V/1411）适合作为 3.3–5 V LDO 的输入或输出去耦首选。 DC-DC 输出与中间母线多路 DC-DC 的输出端通常需要 10–100 µF 级别的电容来平衡纹波抑制与瞬态响应，电压覆盖 10–35 V，封装以 2312 和 2917 为主，以获得更低的 ESR 和更大的储能裕量。料号容值电压容差封装 (EIA) TAJC106K016RNJ 10 µF 16 V ±10% 2312 TAJC106K025RNJ 10 µF 25 V ±10% 2312 TAJC106K035RNJ 10 µF 35 V ±10% 2312 TAJC475K035RNJ 4.7 µF 35 V ±10% 2312 TAJC336K016RNJ 33 µF 16 V ±10% 2312 TAJC476K016RNJ 47 µF 16 V ±10% 2312 TAJC226K025RNJ 22 µF 25 V ±10% 2312 TAJD226K035RNJ 22 µF 35 V ±10% 2917 TAJD336K035RNJ 33 µF 35 V ±10% 2917 TAJD476K025RNJ 47 µF 25 V ±10% 2917 TAJD686K020RNJ 68 µF 20 V ±10% 2917 TAJD686K016RNJ 68 µF 16 V ±10% 2917 TAJD107K016RNJ 100 µF 16 V ±10% 2917 TAJC476K016RNJ（47 µF/16 V/2312）在工业通信和工控板卡的 3.3 V 输出级使用较多；对负载跳变较剧烈的 5 V 或 12 V 中间母线，可直接跳到 2917 封装的 TAJD107K016RNJ（100 µF/16 V）来获得更大的有效电容与更低的 ESR。大容量储能与掉电保持需要较长保持时间或较大储能的场景（如掉电保持、时序控制、备用电源切换），通常选用 2917 封装的 100–470 µF 规格。料号容值电压容差封装 (EIA) TAJD107K010RNJ 100 µF 10 V ±10% 2917 TAJB107K006RNJ 100 µF 6.3 V ±10% 1411 TAJB107M010RNJ 100 µF 10 V ±20% 1411 TAJE227K016RNJ 220 µF 16 V ±10% 2917 TAJD337K010RNJ 330 µF 10 V ±10% 2917 TAJE477K010RNJ 470 µF 10 V ±10% 2917 TAJE107M025RNJ 100 µF 25 V ±20% 2917 TAJE476K035RNJ 47 µF 35 V ±10% 2917 TAJD107K010RNJ（100 µF/10 V/2917，ESR 典型值约 700 mΩ）和 TAJE227K016RNJ（220 µF/16 V/2917，ESR 典型值约 500 mΩ）是这档容量里需求频次较高的两款，常用于通信设备的掉电保持电路与工业控制器的备份供电节点。TAJE477K010RNJ（470 µF/10 V）则适合对保持时间要求更高的场景，选型时需特别关注实际工作电压与降额曲线的关系。设计要点简述电压降额：TAJ 系列在 +85℃ 以下可按额定电压使用；超过 +85℃ 至 +125℃ 时，需按规格书给出的降额曲线降低工作电压。 ESR 与稳定性：钽电容的 ESR 随温度和频率变化，在 LDO 输出等对 ESR 敏感的位置，务必确认所选料号在实际工作条件下的 ESR 处于芯片允许范围内。电路阻抗：AVX 的钽电容应用指南建议，电路源阻抗不宜过低，以降低浪涌电流导致失效的风险，具体限值参考原厂技术文档。焊接与热应力：RNJ 卷带适配标准回流焊工艺，但钽电容对热冲击较敏感，需按规格书控制峰值温度与时间。供应说明作为 KYOCERA AVX 贴片钽电容的代理渠道，上述料号均支持 RNJ 卷带包装的小批量与批量供应，可提供批次追溯与规格书下载。对于 BOM 中存在紧缺或长交期料号的情况，可协助评估替代方案并安排备货，缩短项目打样与量产之间的等待周期。

京瓷钽电容

京瓷钽电容 . 2026-07-08 819
电子元器件干货：为什么TO-252封装是中功率场景封神款？

做硬件研发、选型、采购的家人们应该对TO-252（也叫DPAK封装）都不陌生！它是电子行业用量最大、性价比最高的中功率贴片封装。很多电源板、小家电、数码设备都会优先选它，今天一次性讲透：TO-252是什么、主流封装都有什么坑、合科泰TO-252核心优势以及适配场景！一、简单认识：TO-252是什么？ TO-252是JEDEC标准的贴片式中功率封装，主打中等功耗、小体积、易量产。常规尺寸：10.3mm×6.6mm×2.3mm，多为3引脚结构。核心亮点：底部带大面积裸露金属散热焊盘主要适配器件：MOS管、三极管、肖特基二极管、LDO稳压、功率开关等电源、分立器件，专为SMT自动化贴片生产设计，完美适配高密度PCB布线。二、市面主流封装的致命痛点 SOT-23/SOT-223（小信号封装）功率和散热瓶颈非常明显！热阻高达220℃/W，功耗只能到0.2-0.3W，电流超500mA就容易发烫失效。同时引脚间距极小，手工焊接难度高，批量生产易出现虚焊、连锡、无法适配中功率电源、驱动电路，只能做小信号，完全扛不住中功率电路。 TO-220（直插插件封装）传统老式大功率封装，最大短板就是又大又贵、适配性差、没法自动化量产。体积是TO-252的2倍多，无法满足设备小型化、轻薄化需求。只能人工插件或专用插件设备生产，生产效率低、人工成本高，完全跟不上现在设备小型化的趋势。三、合科泰TO-252封装的行业性能天花板 TO-252精准卡位小信号封装与大功率封装的空白赛道，是0.5W-2W中功率场景的最优解，形成了不可替代的行业性能天花板，核心体现在功率密度、性能平衡、场景适配、工艺兼容四大维度：功率密度天花板：在贴片式中功率封装中，实现了体积与功率的最优平衡，最小体积下可承载最高2W持续功耗、10A左右瞬时大电流，远超同尺寸SOT系列封装，逼近大尺寸TO-263基础功率水平。性价比天花板：兼顾贴片工艺高效生产、低物料成本与优良散热性能，是唯一能同时满足消费电子低成本、小型化、中功率稳定工作的标准化封装，无替代方案可兼顾三重优势。场景适配天花板：完美适配绝大多数民用、工控中功率场景，覆盖消费电子、智能家居、车载低压、工业控制等主流领域，通用性、兼容性远超各类专用封装，是行业用量最广的通用中功率贴片封装。工艺兼容天花板：全面适配全自动化SMT高速贴片、回流焊工艺，兼容高低温量产环境，良品率、工艺稳定性优于同功率所有插件、微型贴片封装。四、合科泰TO-252封装全方位核心优势价格性价比｜同性能价更低，同价位配置拉满百元快充、智能排插、小家电电源板量产时，同行用SOT封装只能降功率缩水，传统TO-220插件封装人工、工序成本极高。合科泰TO-252实现平价不缩水、批量不涨价、量产不翻车，是同价位无可替代的高性价比方案。品质稳定性｜优于同行，耐造低返修工控主板、低压车载模块、外销数码等高品质严苛场景，同行普通TO-252批次不良率高、售后问题多。而合科泰TO-252一直坚持高规格用料做工：采用加厚耐高温塑封+全铜稳固框架，抗潮、抗震、抗高低温交变性能全面优于同行封装。合科泰TO-252量产良品率稳定，批次一致性极强，大幅降低终端售后成本，品质更靠谱。芯片承载力｜同封装更大芯体，性能上限碾压这是合科泰TO-252和普通同行TO-252最大的隐形差距！大多数同行会偷减成本，刻意缩小内部芯片、压缩基岛面积，看似封装尺寸一模一样，实则是“虚标性能”。合科泰坚持大基岛+大芯片预留设计：同等TO-252封装尺寸下，芯片承载面积更大，导通内阻更低、瞬时过流能力更强、散热效率更高，性能上限远超同行普通款。合科泰TO-252满载温升降5-10℃，带载余量充足、长期运行不衰减，真正做到同封装、更高配置、更强性能、更高性价比。五、精准适配产品场景（选型直接抄作业）消费电源类产品（核心适配）手机充电器、快充适配器、移动电源、USB排插、小家电电源板等。TO-252的小型化、低成本、高效散热优势可完美匹配，主要用于内置MOS管、整流二极管、LDO稳压芯片等器件。智能家居＆小家电智能插座、智能灯、遥控器、风扇、电饭煲、加湿器等控制板，产品多为低压直流供电，工作电流稳定，对器件体积、稳定性、成本要求高，TO-252可适配内部功率开关，兼顾成本与耐用性。通信数码周边路由器、光猫、机顶盒、显示器、小型工控交换机等。设备长期通电工作，对器件散热稳定性、续航可靠性要求高，TO-252可有效解决长期工作积热问题，同时适配高密度布线，满足数码产品轻薄化、高性能的迭代需求。六、最后总结 TO-252能成为行业爆款封装，核心就是综合平衡感无敌：小封装功率不够、大封装性价比太低，而TO-252刚好卡在最优区间0.5W-2W中功率场景选型，优先TO-252基本不会出错！合科泰可提供专业选型匹配与技术支持，助力终端打造耐用、性价比高的TO-252封装电子元器件产品。公司介绍合科泰成立于1992年,是一家集研发、设计、生产、销售一体化的专业元器件高新技术及专精特新企业。专注提供高性价比的元器件供应与定制服务，满足企业研发需求。产品供应品类：全面覆盖分立器件及贴片电阻等被动元件，主要有MOSFET、TVS、肖特基、稳压管、快恢复、桥堆、二极管、三极管、电阻、电容。两大智能生产制造中心：华南和西南制造中心（惠州7.5万㎡+南充3.5万㎡）配备共3000多台先进设备及检测仪器;2024年新增3家半导体材料子公司，从源头把控产能与交付效率。提供封装测试OEM代工：支持样品定制与小批量试产，配合100多项专利技术与ISO9001、IATF16949认证体系，让“品质优先”贯穿从研发到交付的每一环。合科泰在始终以“客户至上、创新驱动”为核心，为企业提供稳定可靠的元件。

厂商投稿 . 2026-07-08 847
多通道一体化语音前端处理架构与工程实现探讨

一、行业语音前端方案现存共性技术瓶颈当下商用与工业音频设备广泛采用单麦或双麦融合单波束架构，在高噪、高声耦合、多声源并行采集场景下存在明显性能天花板，可归纳为四大核心矛盾。 1.1 回声消除工况适配能力不足常规消费级语音模组回声抑制深度普遍低于 70–85dB，最大可补偿回声延迟仅 60ms 以内，对设备结构存在严苛限制：麦克风与扬声器间距需大于 10cm，外放音量不宜超过 90dB。当设备腔体狭小、喇叭与拾音单元距离小于 6cm、外放声压突破 95dB 时，极易出现环路啸叫、残余回声拖尾，全双工通话频繁断音，大幅降低语音识别准确率。同时线性自适应滤波器难以覆盖功放、扬声器带来的非线性失真，大音量场景残余回声无法彻底消除。 1.2 声源空间解耦能力缺失传统双麦波束算法将两路麦克风信号融合为单路混合音频，仅能锁定单一方向声源，无法实现多声源独立分离。在双人对话、双工位自助终端、双向门禁对讲场景中，两路语音相互叠加干扰，不能分通道独立录音、独立识别；且常规远场拾音有效距离仅 2–3 米，大型会议室、井下呼叫等开阔空间人声衰减严重，自动增益补偿动态范围不足。 1.3 音频传输链路碎片化，跨系统适配成本高多数语音处理模组仅支持模拟输出或 I2S 数字输出单一链路，缺少标准化 USB 音频集成能力。对接 Windows、安卓、Linux 工控主机时，需额外外挂独立声卡、ADC/DAC 转换板，增加 PCB 布线复杂度、物料成本与电磁干扰风险，同时驱动开发、整机声学调试周期拉长，不利于设备标准化量产。数字、模拟音频链路无法同步输出，设备设计需二选一，灵活性受限。 1.4 环境耐受能力难以覆盖工业场景消费级语音 DSP 工作温区多为 0–60℃，在矿山、户外门禁、车载、电梯等 - 40℃低温、85℃高温、高湿工况下，算法降噪、回声抑制性能明显衰减，底噪抬升；供电兼容范围窄，仅支持标准 5V 供电，无法适配设备内部宽压供电回路，外围电源电路设计复杂度偏高。二、A-59U 双通道语音处理核心软硬件架构解析 A-59U 作为面向工业场景的多模语音处理模块，采用双麦并行采集 + 独立双波束成形 + 交叉双通道 AEC + 三轨同步音频输出一体化 DSP 架构，从算法、硬件电气、结构设计三层针对性解决行业痛点。 2.1 双麦克风独立波束成形算法：实现多声源空间隔离区别于传统双麦阵列融合单波束的处理逻辑，该模块依托高性能 DSP 并行运算能力，仅需间距 6–15cm 的 PDM 数字麦克风阵列，即可生成两路物理独立、互不干扰的拾音波束，两路音频信号全程分离输出，从空域实现不同空间人声解耦采集。波束拾音区域分为三层声学分区，增益逻辑可通过固件参数烧录调整：核心有效锥形区：波束中心区域，人声信号增益最优、失真最低，为语音识别核心采集区间；人声跟踪过渡区：核心区两侧过渡区间，说话人小幅移动可持续拾取语音，信号强度平缓衰减；噪声屏蔽区：波束外侧无关噪声、扬声器反向声反馈被大幅衰减压制，依靠空域滤波降低后端 AEC 运算压力。两路波束的覆盖角度、指向可独立配置，默认 80° 覆盖，支持 30°–120° 区间定制，适配双人面对面交互、双工位自助终端、双向楼宇对讲等差异化场景。两路麦克风经 DSP 降噪、回声抵消处理后，可同步通过模拟左右声道、I2S 数字声道、USB 声卡双通道分别输出，天然适配双人独立拾音、分轨录音、多路并行语音识别需求，缓解多说话人场景下的语音混叠干扰。 2.2 交叉双通道 AEC 架构：解决多通道互扰回声难题双通道交叉回声消除是模块核心差异化算法设计，区别于单通道独立滤波逻辑，采用跨通道参考联合滤波机制：通道 1 将通道 2 下行喇叭音频作为回声参考，通道 2 同步采集通道 1 下行音频作为参考，叠加本机全局喇叭参考信号协同运算，实现双通道之间互相全双工通话，无通道间回声串扰。模块声学指标具备充足工程余量：回声消除深度可达 100dB，最大支持 100ms 空间回声延迟补偿；极限工况下，扬声器 95dB 声压、麦克风距离喇叭仅 1cm 仍可完整屏蔽声反馈；即便拾音单元与扬声器间距小于 6cm、播放音量超 100dB，全双工通话依旧流畅稳定。硬件链路严格区分上行拾音通道与下行参考通道：下行 LINE_IN 左右声道采集本机扬声器播放音频作为回声抵消参考信号，仅用于 DSP 算法运算，不会混入上行输出人声；整机全新设计时，可将功率放大器后置至模组 SPK 输出端口，上下行全部音频流经 DSP 统一处理，进一步优化双工流畅度与回声抑制效果。 2.3 多级降噪与远场 AGC 拾音体系模块搭载 ENC 环境噪声压制算法，最优降噪深度 45dB，可分层抑制稳态低频嗡鸣、脉冲机械噪声、风噪等干扰，在银行窗口、生产车间、停车场等持续高背景噪声环境下，完整保留清晰人声；搭配 AGC 远场自动增益逻辑，常规 - 42dB 灵敏度数字麦克风可实现 0.5–5 米稳定拾音，适配大型会议室、井下呼叫系统等大空间场景。算法采用分块频域自适应迭代更新滤波器权重，同步引入参考信号相关性检测机制，区分近端人声与远端回声，避免双工状态下语音误切断，兼顾回声抑制深度与通话自然度。 2.4 多链路同步音频输出与标准化 USB 音频子系统该模块核心硬件优势在于模拟音频、I2S 数字音频、USB 声卡三路音频可同步并行输出，无需切换固件，仅通过硬件接线即可按需选用，完整覆盖不同设备的硬件开发方案：模拟音频链路：LINEOUT_L/R 双声道独立输出，输出阻抗 10KΩ，信噪比 91dB，最大输出幅度 1.5Vrms，独立 AGND 音频地隔离数字串扰，可直接对接主控板 MIC 输入接口； I2S 数字音频链路：主模式 16KHz、16bit 左对齐数字音频输出，LRCLK 时钟 16KHz、BCLK 时钟 512KHz，数字传输规避模拟布线交流底噪，适合高端工控、远程多媒体教学设备； USB 音频子系统：引脚集成标准 USB Audio 协议，Windows、安卓、绝大多数 Linux 发行版可免驱动识别，供电、音频收发可通过 USB 线缆一体化实现；USB 工作模式下额外预留 USB_SPK_L/R 独立监听输出端口，外接功放即可驱动扬声器，同时配置 USB_V+/- 对地触发音量控制引脚，简化整机按键电路设计。供电系统兼容 4–6.5V 宽压直流输入，支持 5V 主供电或 3.3V 辅助供电两种模式；数字麦克风端口自带 3.3V/50mA 供电输出，无需额外增设 LDO 电源芯片，精简外围电路器件数量。拾音硬件兼容灵活，原生支持 PDM 格式数字硅麦直连，配套 AD-04 转换板可接入常规模拟驻极体麦克风，兼顾高性能阵列拾音与低成本简易拾音两条技术路线。 2.5 工业级硬件与结构可靠性设计硬件层面针对严苛工况做专项加固设计：工作温区覆盖 - 40℃~85℃，支持相对湿度 90% 以下环境稳定运行，适配车载、户外、矿山、电梯等高低温、高湿设备；外形尺寸 37mm×25mm，采用 2.54mm 标准间距半孔焊盘设计，新产品可直接匹配 PCB 焊盘布局，存量设备可通过转接板快速改造升级；地线分区隔离设计，数字麦地、电源地、独立音频地分开布线，减少数字信号与模拟音频之间的串扰，保障整机信噪比稳定； 35–60mA 低静态工作电流，USB 声卡开启后功耗随监听输出动态调节，兼顾性能与功耗平衡。三、多硬件拓扑方案的场景适配逻辑与工程取舍基于麦克风类型（数字 PDM 麦 / 模拟驻极体麦）、音频输出介质（模拟 / I2S/USB）、功放放置位置（模组前端 / 模组后端）三大变量，模块划分十套标准化硬件连接拓扑，分别适配存量设备改造与全新整机开发两类需求，不同方案存在明确的性能与成本取舍。 3.1 功放前置拓扑（模式一 / 三 / 五 / 七）下行回声参考信号取自原有功放输出端，无需改动整机功放电路，仅外挂语音处理模块即可完成声学升级。优势是改造周期短、无需重新设计主板、物料改动少；短板是下行音频未经过 DSP 统一处理，回声抑制效果存在小幅衰减。适用于存量门禁、自助终端、银行窗口对讲设备声学升级。 3.2 功放后置拓扑（模式二 / 四 / 六 / 八）功率放大器接入模组下行 SPK 输出端口，本机播放音频完整经过 DSP 算法处理，回声抵消、降噪、双工流畅度达到理论最优。但该方案需要全新 PCB 设计，改动整机音频链路，开发成本更高，多用于全新自研车载语音主机、高端会议一体机、工业井下呼叫设备。 3.3 USB 直连采集拓扑（模式九 / 十）依托免驱 USB 音频能力，单线缆同时完成供电与音频传输，面向远程教育终端、企业视频会议、工控主机语音采集设备。双通道录音波形可直接通过电脑软件观测，便于产线声学测试与调试，大幅降低嵌入式驱动开发工作量；缺陷是 USB 模式下存在轻微功耗抬升，不适合电池供电便携设备长期待机。 3.4 麦克风选型配套逻辑 PDM 数字硅麦：搭配双波束固件，支持两路独立定向拾音，阵列一致性好，适合双人交互、定向识别场景； AD-04 转换板 + 模拟驻极体麦：硬件成本更低，但麦克风灵敏度离散度高，无法稳定运行波束成形算法，仅支持单通道降噪消回音，适用于低成本简易对讲设备。四、多通道语音前端系统现存工程难点与优化思路对照 4.1 波束成形算法高度依赖麦克风硬件布局通用波束算法对麦克风间距、安装角度、腔体结构敏感度高，设备外观结构调整后拾音性能会明显衰减。A-59U 通过开放固件参数定制能力，可根据产品麦克风布局调整波束角度、拾音增益、降噪阈值，无需修改硬件电路即可适配不同外观终端。 4.2 模拟麦克风阵列一致性差，波束功能失效驻极体模拟麦克风灵敏度离散度高，阵列波束算法难以稳定生效。模块通过软件固件区分两套处理逻辑：数字麦克风配套双波束拾音程序，模拟麦克风仅提供单通道降噪消回音算法，从软件层面规避拾音硬件一致性缺陷。 4.3 宽温环境下声学算法性能衰减多数消费级 DSP 在低温环境下降噪、回声抑制能力会出现明显下滑。该模块硬件选用工业宽温元器件，算法内置温度动态补偿逻辑，通过实时调整滤波器迭代步长、降噪阈值，保证 - 40℃低温区间声学指标无显著衰减。 4.4 多链路音频同步时序调试复杂模拟、I2S、USB 三路音频同步输出时，时序偏差会造成双通道人声错位，影响分轨识别效果。模块内部统一 DSP 时钟域，三路音频同源同步输出，硬件层面消除时序偏移，降低整机时序调试难度。五、语音前端处理技术发展趋势与工程选型建议 5.1 行业技术演进方向自适应智能波束：下一代语音处理单元将摆脱固件烧录定制，可自动识别麦克风间距、声源位置，动态调整波束覆盖范围，降低厂商定制开发成本；轻量化本地 AI 联合降噪：融合轻量级 DNN 网络实现 AEC、波束成形、后滤波联合控制，精准区分人声、脉冲噪声、风噪、设备机械噪声，进一步提升复杂环境语音识别准确率；多总线音频融合拓展：在现有 USB、I2S、模拟音频基础上拓展 SPI、串口语音透传通道，适配更多架构的低成本 MCU 主控；低功耗迭代优化：优化 DSP 动态功耗控制逻辑，降低待机与工作电流，适配电池供电类便携对讲、巡检设备。 5.2 工程落地选型实操参考全新自研整机、追求最优声学效果：优先选择功放后置 I2S 或 USB 链路方案，最大化发挥 DSP 回声抑制与降噪能力；存量设备声学升级、控制改造成本：选用功放前置模拟音频输出方案，无需改动原有功放硬件链路； PC、工控、安卓视频会议、双通道录音场景：推荐 USB 直连方案，免驱设计简化整机布线与调试流程；需要双人定向独立拾音：搭配 PDM 数字硅麦与双波束固件；低成本简易对讲设备可选用 AD-04 模拟麦转换方案，关闭波束功能简化算法开销。六、结语多声源空间分离、全双工稳定通话、跨平台系统兼容是当前智能音频设备的核心需求，A-59U 双通道多模语音处理模块以独立双波束成形、交叉双通道 AEC、多链路并行音频输出、一体化 USB 声卡、工业宽温硬件设计为核心设计思路，系统性解决传统语音模组拾音单一、声反馈抑制不足、跨平台适配复杂、极端工况稳定性差等行业共性工程难题。模块提供十套标准化硬件连接拓扑，覆盖存量设备改造与全新产品开发两类需求，兼顾模拟、数字、USB 三类主流音频传输架构，为楼宇对讲、远程会议、车载交互、工业呼叫等设备提供标准化、高集成度的声学前端解决方案。随着 AIoT 语音交互场景持续拓展，工业对讲、远场语音识别设备对多通道、空间可分辨、高兼容语音处理单元的需求将持续提升。兼顾声学性能、硬件成本、开发适配难度的一体化 DSP 语音处理架构，将成为行业主流发展方向。A-59U 软硬件协同设计思路，也为后续语音 DSP 与声学算法的联合优化提供了可落地的工程实现路径。

回声消除

原创 . 2026-07-08 945
RFD8P05SM与VBE2610N参数对比报告

P沟道功率MOSFET参数对比分析报告：RFD8P05SM与VBE2610N 一、产品概述 RFD8P05SM：安森美（onsemi，原Fairchild）P沟道硅功率MOSFET，采用MegaFET工艺制造。耐压50V，导通电阻0.300Ω，连续漏极电流8A。具有纳秒级开关速度、高输入阻抗和线性转移特性。封装：TO-252AA (D-PAK)。适用于开关稳压器、开关转换器、电机驱动器及继电器驱动等应用。 VBE2610N：VBsemi P沟道60V沟槽（Trench）功率MOSFET，采用先进的工艺技术。导通电阻低至0.090Ω（VGS=-10V），连续漏极电流高达30A（Tc=25°C），栅极电荷极低（10nC）。封装：TO-252。100%经过雪崩能量（UIS）测试。适用于负载开关等高效能应用。二、绝对最大额定值对比参数符号 RFD8P05SM VBE2610N 单位漏-源电压 VDSS -50 -60 V 栅-源电压 VGSS ±20 ±20 V 连续漏极电流 (Tc=25°C) ID -8 -30 A 脉冲漏极电流 IDM -20 -20 A 最大功率耗散 (Tc=25°C) PD 48 34 W 沟道/结温 Tch/TJ 150 150 °C 存储温度范围 Tstg -55 ~ +175 -55 ~ +175 °C 雪崩能量（单脉冲） EAS 图表提供 7.2 mJ 分析：VBE2610N 具有更高的耐压等级（-60V vs -50V）和显著更高的连续电流额定值（-30A vs -8A），适用于需要更大电流能力的负载开关应用。RFD8P05SM 的最大功率耗散能力更高（48W vs 34W）。VBE2610N提供了明确的雪崩能量值。三、电特性参数对比 3.1 导通特性参数符号 RFD8P05SM VBE2610N 单位漏-源击穿电压 V(BR)DSS -50 (最小) -60 (最小) V 栅极阈值电压 VGS(th) -2 ~ -4 -1.0 ~ -3.0 V 导通电阻 (VGS=-10V) RDS(on) 0.300 (最大) 0.090 (典型，ID=-5A) Ω 导通电阻 (VGS=-4.5V) RDS(on) 未提供 0.100 (典型，ID=-2A) Ω 正向跨导 gfs 线性特性 8 (典型，ID=-5A) S 分析：VBE2610N 的导通电阻具有压倒性优势（0.09Ω vs 0.30Ω），这意味着其导通损耗将远低于RFD8P05SM。同时其阈值电压范围更宽且最低值更低（-1V vs -2V），可能在较低的栅极驱动电压下更容易开启。 3.2 动态特性参数符号 RFD8P05SM VBE2610N 单位输入电容 Ciss 图表显示约800pF 1000 pF 输出电容 Coss 图表显示约200pF 120 pF 反向传输电容 Crss 图表显示约100pF 100 pF 总栅极电荷 Qg 80 (最大) 10 (典型) nC 栅-源电荷 Qgs 未提供 2.1 (典型) nC 栅-漏（米勒）电荷 Qgd 未提供 3.2 (典型) nC 分析：VBE2610N 的总栅极电荷极低（10nC vs 80nC），这将大大降低其栅极驱动损耗，并允许使用更简单的驱动电路和实现更高频率的开关，这是其最显著的优势之一。其输出电容也更低。 3.3 开关时间参数符号 RFD8P05SM VBE2610N 单位开通延迟时间 td(on) 16 (典型) 6 ns 上升时间 tr 30 (典型) 15 ns 关断延迟时间 td(off) 42 (典型) 16 ns 下降时间 tf 20 (典型) 8 ns 分析：VBE2610N 在所有开关时间参数上均表现出显著优势，其开关速度大约是RFD8P05SM的2-3倍。极快的开关速度结合极低的Qg和RDS(on)，使其非常适合高频高效的开关应用。四、体二极管特性参数符号 RFD8P05SM VBE2610N 单位二极管正向压降 VSD -1.5 (最大，ISD=-8A) -0.9典型/-1.3最大 (IF=-2A) V 反向恢复时间 trr 125 (最大，ISD=-8A) 50 (典型，IF=-8A) ns 反向恢复电荷 Qrr 未提供 80 nC 分析：VBE2610N 体二极管的反向恢复时间更短（50ns vs 125ns），正向压降可能也更低。这有助于降低在同步整流或续流工作模式下的开关损耗和电压尖峰。五、热特性参数符号 RFD8P05SM VBE2610N 单位结-壳热阻 RθJC 3.125 5 °C/W 结-环境热阻 (TO-252) RθJA 100 62 °C/W 分析：RFD8P05SM 的结-壳热阻更低（3.125°C/W vs 5°C/W），理论上在相同散热条件下，芯片到封装外壳的热传导能力更强。而VBE2610N的结-环境热阻更低（62°C/W vs 100°C/W），表明其在特定测试板（如1平方英寸FR4）上的整体散热性能更优。六、总结与选型建议 RFD8P05SM 优势 VBE2610N 优势 ◆ 更低的热阻（RθJC = 3.125°C/W） ◆ 更高的最大功率耗散（48W vs 34W） ◆ 提供了完整的开关时间测试数据 ◆ 更高的耐压（-60V vs -50V） ◆ 极高的连续电流能力（-30A vs -8A） ◆ 极低的导通电阻（0.09Ω vs 0.30Ω） ◆ 极低的栅极电荷（10nC vs 80nC） ◆ 更快的开关速度（所有时间参数均减半或更低） ◆ 更优的体二极管反向恢复性能（trr=50ns）选型建议选择 RFD8P05SM：当应用对成本敏感，电流需求在8A以下，且对开关频率要求不高，但需要较好的芯片到外壳导热路径时。选择 VBE2610N：强烈推荐用于需要高效率、大电流（可达30A）、高频开关的现代电源管理应用。其卓越的FOM（低RDS(on)×Qg）使其在降低导通损耗和开关损耗方面具有显著优势，尤其适用于空间受限且效率要求严苛的负载开关、DC-DC转换器等场景。其更高的耐压也提供了更好的设计裕量。备注：本报告基于 RFD8P05SM（安森美/原Fairchild）和 VBE2610N（VBsemi）官方数据手册生成。所有参数值均来源于原厂数据手册，设计选型请以官方文档为准。部分参数（如电容值）RFD8P05SM取自典型曲线图，为估算值。

微碧

微碧半导体 . 2026-07-08 665
技术 | 告别手游触觉反复调参！艾为电子参与制定 IEEE2861.3，统一手游触觉行业标准！

在移动游戏体验升级的赛道上，触觉反馈早已从“加分项”成为“必需品”。射击游戏的后坐力、赛车游戏的路面颠簸、动作游戏的技能碰撞，每一次精准的振动反馈，都在拉近玩家与虚拟世界的距离。但长期以来，移动设备触觉硬件碎片化、厂商接口不统一的问题，让开发者陷入“一次开发、多设备适配”的困境。 IEEE2861.3协议（IEEE Standard for Haptic Interface Enhancement for Mobile Gaming）作为移动游戏触觉反馈的统一国际标准，它首次定义了移动游戏领域厂商无关的触觉接口及协议标准，为触觉反馈的标准化、规模化应用奠定了基础。一、协议背景：为什么需要一个统一的Haptic标准？在IEEE2861.3协议诞生之前，移动游戏触觉反馈行业面临两大核心痛点，严重制约体验升级与产业发展： 1 硬件碎片化严重不同厂商的移动设备采用不同类型马达（如ERM转子马达、LRA线性马达），其频率响应、振动强度等存在显著差异； 2 开发者适配成本游戏开发者需要针对每一款设备、每一种马达类型，单独调试触觉参数、开发适配逻辑，极大增加了研发工作量。在此背景下，由腾讯牵头，艾为电子等27家企业参与，联合IEEE启动了P2861.3标准项目，旨在制定一个通用的触觉接口和振动波形描述文件，统一移动终端与游戏之间的交互协议，打破厂商壁垒，降低适配成本，同时提升用户的触觉体验一致性。该标准于2023年9月21日获得IEEE董事会批准，2024年2月9日正式发布，成为国际上首个移动游戏触觉反馈技术标准。二、协议核心定义：触觉反馈的通用语法 IEEE2861.3协议的核心目标是定义厂商无关的触觉接口配置文件与参数，规范设备间触觉硬件属性的传输与转换消息协议。在Android系统中，该协议通过标准化的振动接口类与统一的振动效果描述格式（HE文件）落地，解决了不同厂商设备触觉接口不统一、适配成本高的痛点。三、协议核心接口实现 IEEE2861.3协议在Android系统中，主要通过两个核心类实现振动效果的创建、控制与播放，分别是android.os.DynamicEffect（振动效果封装）和android.os.HapticPlayer（振动接口封装），二者协同完成协议规定的触觉反馈逻辑，且类名、核心方法均为协议强制要求，不可修改。图 1 核心类关系图（DynamicEffect 被 HapticPlayer 使用）四、协议规范：HE文件格式 IEEE2861.3协议强制规定，振动效果需通过JSON格式的HE文件描述，包含振动效果的元数据、事件序列及动态曲线，每个部分的字段、取值范围均为协议强制要求，不可随意修改。图2 HE 文件结构（Metadata + Pattern + Events） HE文件核心字段详解 1 Metadata：描述振动效果的基础信息 Version：版本号，用于协议解析和版本兼容 Created：创建时间，用于追溯效果创建信息 Description：振动效果描述，用于标识效果用途 2 Pattern：事件数组每个事件（Event）描述一个独立的振动片段; 3 Event：单个振动事件的详细配置，核心字段如下 n Type：事件类型，continuous为长振，transient为短振； RelativeTime：事件相对于HE文件开始的时间，用于控制多个事件的执行顺序； Duration：仅长振，描述震动持续时长； Parameters：包含强度（Intensity）和频率（Frequency），取值范围[0,100]，对应硬件的最小至最大能力； Curve：仅长振，动态曲线数组，用于实现振动效果的平滑过渡：起始点：Time = RelativeTime，Intensity 必须为0；结束点：Time = Duration，Intensity 必须为0；中间控制点（可选）：Intensity 取值[0,1]，用于修饰Parameters中的Intensity（相乘）；Frequency 取值[-100,100]，用于修饰Parameters中的Frequency（相加）。五、产业价值 1 对开发者基于标准化接口和HE文件，一次开发即可覆盖所有支持IEEE2861.3协议的Android设备，无需针对不同厂商单独适配，大幅降低研发和调试成本； 2 对设备厂商统一的接口规范减少了厂商的接口开发成本，只需按照协议实现DynamicEffect和HapticPlayer类，即可兼容所有基于协议开发的游戏和应用； 3 对用户跨设备获得一致的高品质触觉反馈，避免“换设备就换触觉体验”的问题，大幅提升移动游戏的沉浸感。图3 三方价值（开发者 / 厂商 / 用户）六、硬件级标准落地：艾为AW8625X系列芯片赋能协议全链路落地作为IEEE2861.3国际标准的核心参编企业，艾为电子不止参与标准框架制定，更实现了标准从软件协议到底层硬件的闭环落地：旗下AW8625X系列触觉驱动芯片，是行业首次将IEEE2861.3协议集成进了芯片硬件，也是当前移动端适配该国际标准的专用触觉驱动芯片。行业多数方案仅依靠系统平台、软件代码完成IEEE2861.3协议解析与波形适配，需要占用主控CPU算力、系统内存等平台资源，还存在软件解析时延高、整机功耗偏高的问题。而艾为AW8625X通过硬件固化协议逻辑，把标准接口、HE文件解析、振动曲线运算全部下沉至芯片硬件层执行，给产业链客户带来多重核心增益： 1 极致减负，大幅降低平台侧适配工作量芯片硬件原生兼容IEEE2861.3协议全部接口与HE文件格式，设备厂商和方案客户无需在系统层开发、调试复杂的协议解析代码，不需要适配DynamicEffect、HapticPlayer接口底层逻辑；标准接入零额外软件开发工作，真正实现芯片上电即兼容IEEE2861.3标准，跳过冗长的协议适配调试流程。 2 节约终端平台算力与系统资源协议解析、振动参数运算全部由AW8625X芯片硬件独立完成，不占用手机主控CPU、系统DSP内存资源；释放平台算力用于游戏画面渲染、算法运算等核心业务，避免多任务并发场景下出现振感卡顿、游戏掉帧问题。 3 硬件级低功耗，优化整机续航表现相较于软件轮询解析协议的方案，ASIC硬件固化通路的执行效率更高，能够智能按需调控马达驱动输出与协议报文调度；在保障IEEE2861.3标准原生高品质振感输出的同时，降低游戏触觉场景下的整机功耗，缓解手游场景耗电发热问题。 4 全场景适配标准能力，放大标准化产业优势依托AW8625X成熟的LRA/ERM马达兼容能力，搭配IEEE2861.3统一协议，可完美承接游戏侧标准化HE振动波形；结合艾为自研awinicTikTap®雷振子触觉算法，进一步放大标准优势，保障不同马达硬件机型，都能输出一致性、高还原度的游戏振感反馈，从硬件根源彻底解决行业振感碎片化、多机型反复调参痛点。

Haptic标准

艾为官网 . 2026-07-07 770
技术 | 搞Agentic AI，CPU和GPU怎么配才合理？

文章要点 ● 扩展AI时导致效率低下的最大原因是“GPU闲置税”，优化和配置合理的CPU:GPU比例，对于最大化性能和避免浪费性支出至关重要。 ● 英特尔研究人员发现，对于某些用例，最佳的CPU:GPU配比大约为0.8:1到1.4:1。进一步的市场研究表明，CPU和GPU的合理配比在很大程度上取决于工作负载。 ● 英特尔公司执行副总裁兼数据中心事业部总经理Kevork Kechichian强调，英特尔将通过以工作负载为中心的思路，为合作伙伴打造适配实际需求的解决方案。这种对实际需求的重视，让英特尔至强处理器不仅是一款功能强大的CPU，更成为企业满怀信心构建和扩展AI的基础。过去五年中，生成式AI风靡市场，它能根据用户的prompt创建文本和动态视频等各种内容。现在，更有望为企业带来根本性转变的是Agentic AI。Agentic AI不仅仅是响应用户的prompt，还能通过推理、规划并执行多步骤操作来实现目标，而几乎无需人工干预。 Gartner公司预测，到2028年，至少15%的日常工作决策将由Agentic AI自主做出。Gartner还指出，到2027年底，企业将取消超过40%的Agentic AI项目。为什么Agentic AI如此重要，但是企业却在将AI融入运营上举步维艰？Gartner认为，其中最大的障碍是不断升级的成本和大规模部署AI智能体的复杂性。为确保Agentic AI的成功落地，企业需要确保GPU与CPU的配比合理。“GPU闲置税”正成为用户扩展AI时日益关注的问题，它指的是GPU未被充分利用，且仍在产生费用的隐性成本。根据来自数万个集群的数据，Cast AI发布报告显示，GPU利用率仅为5%。GPU的闲置时间通常并非企业为节省资源而有意为之，而极可能是一种架构上的不平衡。英特尔与佐治亚理工学院在一项联合研究项目中发现，在智能体工作负载中，CPU上的工具处理占总延迟的50%到90%；GPU在等待CPU完成工作后才能处理下一批词元（token）的过程中处于闲置状态，这无形中增加了运营成本。随着AI格局的持续转变和演进，企业需要CPU和GPU协同工作，并保持合理的配比，这将推动出色性能的实现，并避免为AI基础设施支付过高的费用。生成式AI与Agentic AI 生成式AI和Agentic AI在工作流如何与周围系统互动方面存在根本差异。生成式AI通常在相对孤立的基础设施中运行。它接收输入prompt，使用预训练模型进行处理，然后返回输出，通常无需与其他系统进行深入的实时集成。其工作流在很大程度上是自包含的，依赖于静态训练数据，并且最多只从精选知识库中进行有限的检索。相比之下，Agentic AI可以为了实现目标而自主行动，这需要跨组织基础设施的多个组件进行持续通信。这些系统必须能够编排操作、查询实时数据库、与API交互、触发工作流，并根据不同服务反馈进行动态调整。因此，Agentic AI依赖于数据、工具和决策层相互连接、紧密集成和可互操作的环境，其工作流在本质上比生成式AI相对孤立的流程更为复杂和分散。平衡CPU与GPU 在过去五年的人工智能热潮中，GPU一直是算力核心。然而，GPU并非为处理定义智能体系统的多种行为而设计，例如检索实时网络数据、处理用于自动驾驶的摄像头和激光雷达等连续传感器流，或为完成任务而浏览电子商务平台等复杂界面。正是在这些方面，CPU发挥了关键的补充作用，实现了GPU所缺乏的通用计算、控制流和系统级协调能力。随着Agentic AI的发展，特别是在企业运营自动化方面，由CPU驱动的进程在编排更广泛的流程、协调工具、管理内存和状态以及与外部系统交互方面，正日益占据中心位置。从工作负载角度来看，这一转变为CPU和GPU的利用率带来了更为微妙的平衡。传统的生成式AI流程大部分时间都在GPU上运行，而CPU仅处理相对轻量级的预处理和请求管理。相比之下，智能体工作负载由于要频繁实施工具调用、决策循环和I/O密集型操作，可能会将大部分，通常是主导性的执行时间花费在CPU上，而GPU的使用则发生在模型推理期间的较短爆发期。这种不平衡在服务环境中尤为突出，CPU的并行处理虽然灵活，但在扩展性上不及GPU，这意味着重度依赖工具的智能体工作负载可能会在GPU被充分利用之前，就使CPU资源使用达到饱和。为了保持高GPU利用率并避免瓶颈，Agentic AI系统需要拥有足够核心和线程的高性能CPU，以满足任务编排需求。在现代数据中心，合理配置GPU和CPU的数量至关重要，否则，缺乏足够CPU算力的设施会使昂贵的GPU资源闲置，从而降低系统性能和投资回报。以CPU为中心的方法在题为《迈向理解、分析和优化Agentic AI执行：一个以CPU为中心的视角》的论文中，英特尔的研究人员与佐治亚理工学院的合作伙伴共同描述、分析了由Agentic AI工作负载带来的系统瓶颈，并特别强调了CPU在处理过程中的核心作用。为此，研究人员在不同的硬件系统上进行了runtime特征分析，重点关注端到端延迟、批处理吞吐量和能耗分析，以隔离系统中的硬件瓶颈。该团队识别并测试了五种被广泛部署的Agentic AI工作负载，这些工作负载包括事实问答、编码和科学任务等广泛应用，并代表了多样的模型大小、编排模式和工具集成策略。下图展示了这五种工作负载分别在CPU和GPU上所花费的平均处理时间百分比。结果显示，以工具为主的Agentic AI工作负载受到CPU上工具处理瓶颈的严重制约，CPU任务消耗了高达平均86%的端到端延迟。这些结果表明，对于大多数用例，企业应积极实施以CPU为中心的优化策略。然而，CPU与GPU处理时间的具体百分比，从Toolformer在数学增强任务上花费17%的CPU时间，到LangChain在问答任务上花费高达86%的CPU时间，差异很大。因此，在为企业确定最高效的CPU:GPU配比时，考虑具体用例至关重要。不断提升的CPU:GPU配比在英特尔白皮书《Agentic AI需要更多CPU》中，探讨了如何基于增加CPU计算能力来缓解系统瓶颈，从而保持GPU计算的饱和度来降低成本。团队构建的一项流程结果显示，CPU消耗了整个流程的大部分时间，其中“补充上下文”这一步骤所需时间是LLM推理时间的三倍。研究人员还构建了第二个基准测试，模拟开发者请求AI助手编写和测试代码的场景。该基准测试显示，代码生成（GPU）在62.8秒内完成，而在CPU上的执行消耗了64.1秒，使CPU成为流程中的限制因素。根据该白皮书中的测试，研究人员发现，对于当前一代的部署，保持大约0.8:1到1.4:1的（CPU与GPU）配比，可确保GPU的充分利用。然而，如前所述，这在很大程度上取决于工作负载和硬件。下图显示了模型大小如何影响配置推荐的配比：该图显示，模型越小、效率越高，维持相同性能所需的CPU数量就越多。此外，该白皮书指出，随着GPU性能提升持续超过CPU的改进，这一配比可能需要大幅提高，根据工作负载类型和复杂性，在未来场景中可能高达7:1。这项研究有力地证明，CPU在实现下一代Agentic AI系统的性能和成本效益方面处于核心地位。英特尔至强处理器，为Agentic AI而生 CPU负责处理编排、数据迁移、推理和系统级协调，成为整个AI技术栈的中流砥柱。因此，选择合适的CPU对于在日益复杂和混合的AI环境中确保一致的性能至关重要。英特尔至强6处理器结合了内置AI加速、基础设施一致性和安全保障，为现代AI基础设施提供强健基石。 ● 内置加速：英特尔至强处理器让企业能够在现有架构上直接运行推理，加速价值实现、减少对特定技能的依赖，这让至强脱颖而出。凭借英特尔AMX和英特尔AVX等内置AI加速器，至强可在常见的推理工作负载上提供强劲性能，与同类竞品相比，使用更少的核心即可实现高达50%的性能提升。这种集成加速、可扩展性和操作灵活性的结合，使至强成为企业AI的坚实基础。 ● 基础设施一致性：英特尔至强6处理器是全球部署最广泛的主控CPU。随着企业AI运营规模扩大和集成度提高，至强可以确保基础设施的一致性。这些处理器支持多达192个PCIe 5.0通道，可增加I/O带宽、可扩展性和架构灵活性。与推理工作负载一样，主控服务器也能从英特尔至强6 CPU受益，通过MCRDIMM提升内存带宽，并可利用CPU对CXL 2.0的支持来扩展内存。行业领先的RAS功能有助于保持AI集群的稳定，而高单线程性能则有助于加速编排和调度等任务，同时降低P99和尾部延迟，这对于面向用户的AI服务至关重要。 ● 为AI准备就绪的稳定性与可靠性：稳定可靠是AI应用的基础，企业需要可信的基础设施保护其模型和数据。英特尔技术因其强大的产品稳定可靠保障而广受认可，其固件漏洞的约96%是通过积极的内部防护发现的，而其他同类平台该比例仅为57%。再加上英特尔拥有业内最全面的机密计算产品组合之一，对于寻求在异构AI环境中构建稳健、企业级CPU架构的组织而言，至强6无疑是一个理想选择。在AI工作负载变得更加动态、分布式并与企业系统紧密集成的时代，基础设施决策需要在性能、可扩展性和信任之间取得平衡。英特尔至强处理器将这些元素融为一体，并加以高效推理的内置加速、支持不断增长的部署的一致且可扩展的平台，以及对关键数据和模型的强大保护功能，来契合现代AI不断演变的需求。通过将这些能力集合在被广泛采用的统一架构内，至强让客户能够在简化运营的同时，为AI用例的扩展持续提供灵活性。 ©英特尔公司，英特尔、英特尔logo及其它英特尔标识，是英特尔公司或其分支机构的商标。文中涉及的其它名称及品牌属于各自所有者资产。

英特尔

英特尔中国 . 2026-07-07 1064
市场 | 中国半导体市场规模将在2026年超过8000亿美金，存储芯片市场总额暴涨262.9%

中国作为占AI主导地位的国家之一，2026年围绕AI的基础设施建设将大规模展开，Computing & Data Storage Categories (计算与存储大类)增长率达到126%，在整体应用市场的占比达到62.9%.与之相对应的全球半导体市场，在2026年的总体市场规模将突破1万6千亿美金，计算存储大类占总体市场规模60.7%。说明中国的半导体发展产业形态与全球同步，将全面进入AI驱动的科技时代。 Omdia 2026年二季度最新数据显示，2026年中国半导体市场预计增长率上修至92.92%，达8120.8亿美元根据Omdia 《2026年第二季度，半导体应用领域市场预测工具（AMFT）- 中国地区》最新报告数据显示，2026年中国半导体市场预计同比增长率将大幅上修至92.9%，达8120.8亿美元，相较于《AMFT出货量：中国——2025年四季度更新》版本 (2026年中国半导体市场预计增长31.26%，市场规模将达到5465亿美元)整体上调了2656亿美金，增幅达到48.6%。当AI的带来的普及及大规模增长在全球范围内形成共识的前提下，中国作为占AI主导地位的国家之一，2026年围绕AI的基础设施建设将大规模展开，Computing & Data Storage Categories (计算与存储大类)的增长率达到126%，在整体应用市场的占比达到62.9%.与之相对应的全球半导体市场，在2026年的总体市场规模将突破1万6千亿美金，计算存储大类占总体市场规模60.7%。说明中国的半导体发展产业形态与全球同步，将全面进入AI驱动的科技时代。单从市场规模的绝对数据看，Wireless Communications Categories(无线通讯大类)的增长幅度为68.8%，但是这个以智能手机为主导的产业，面临的是供应成本急剧上升，出货量加速收缩的极端行情。在存储芯片持续供需失衡的大背景下，智能手机的存储芯片价格价格不断攀升，终端厂商通过提高售价来保持利润率，但是牺牲了出货量。这个应用品类在整体的市场占比从2025年的30.43%下滑至2026年的26.63%，2027年将进一步下滑. 根据Omdia 2026年二季度最新数据显示，2026年中国半导体存储市场预计增长率大幅上修至262.9%，达4496亿美元根据 Omdia 《2026年第二季度，半导体应用领域市场预测工具（AMFT）- 中国地区》最新报告数据显示（按芯片类别），2026年中国存储芯片的市场规模将达到4496亿美金，市场份额从2025年的29.4%增长到2026年的55.4%.预期未来仍然保持在超过半数以上的市场份额。与之相对应的全球半导体市场，在2026年的总体存储芯片市场规模将达到8864亿美金，存储芯片占总体市场规模54.8%。由于AI带动的基础设施建设是驱动半导体元器件的需求增长的主要动力。AI的云端训练，推理以及即将大规模增长的边侧和端侧的推理对于存储规格和容量需求都有大幅提升，存储的供需紧张行情进一步加剧。 AI带动逻辑芯片增长率27.9%，模拟IC增长率25.4%，尤其集中在高端的算力芯片，服务器相关的高规格电源功率类芯片。微控制器增幅也达到了15%，主要也是由端侧AI，尤其是物理AI带动的新场景应用从而提供增长动力。 AI将为提升中国本土半导体自给率创造巨大的空间 2026年被称为AI推理的爆发年，中国本土AI算力芯片供应商在各层级的边/端侧都可以借助对于场景的深度理解而提供更全面的硬件解决方案。尤其是随着“芯模协同”的机遇，国产的AI模型会越来越多与中国本土算力平台在产品定义以及生态共建上紧密耦合。 AI的全面普及对于中国半导体目前的产业基础是巨大的提振动力，尤其是在半导体成熟制程，功率器件产能的逐步扩充，为国产芯片逐步提供了更充分的产能需求。AI带来的基础建设需求会大幅提升国产芯片的利用率，逐步释放的上游供应链产能也将借此带来订单和产能利用率的提升。

半导体

Omdia . 2026-07-07 1 1848
企业 | 绿的谐波携手斯凯孚（SKF）成立合资公司

近日，绿的谐波（Leaderdrive）与全球领先的轴承、密封、润滑系统、状态监测等创新产品及解决方案的供应商斯凯孚（SKF）正式签署协议，宣布在中国成立合资公司。聚焦高精密轴承部件研发与规模化供应，携手赋能具身智能机器人行业场景落地。本次合资项目深度契合公司聚焦具身智能机器人等高增长赛道的核心战略，绿的谐波在自动化及具身智能机器人领域具备应用专知，斯凯孚则在轴承技术、规模化制造及全球供应链方面拥有显著优势，双方能力互补，将有效缩短产品上市周期，并为具身智能机器人市场的规模化量产做好准备。绿的谐波董事长兼执行董事左昱昱表示：“随着具身智能机器人产业的规模化发展，可靠的核心传动部件的稳定交付成为关键的差异化竞争优势。基于双方在工业领域的共同积累，我们将助力推动人形机器人的技术迭代，并在该市场中创造长期价值。” 斯凯孚中国及东北亚区总裁王辉表示：“该合资项目契合斯凯孚推动盈利性增长的战略，将进一步巩固我们在特定高增长工业领域的地位。聚焦人形机器人在工业场景应用的赛道，此次合作赋予了我们应对市场快速迭代所需的敏捷性；同时依托双方的核心技术，将切实支持整个行业的发展。” 此次携手斯凯孚成立合资企业，是公司产业链纵向深化布局的重要里程碑。未来，绿的谐波将持续发挥自身精密传动技术优势，联动合资平台研发制造能力，推出适配具身智能机器人各应用场景的轴承解决方案，助力国内智能制造产业升级，以硬核传动技术驱动具身智能时代加速到来。

绿的谐波

绿的谐波 . 2026-07-07 1218
应用 | 客户案例：厦门四信（Four-Faith)基于LoRa®技术的数据中心环境监控解决方案

客户案例厦门四信（Four-Faith）客户介绍厦门四信通信科技有限公司（Four-Faith）是全球领先的LPWAN解决方案提供商，总部位于中国厦门。四信利用Semtech的LoRa®技术，在全球100多个国家和地区、20多个行业提供解决方案，涵盖电子制造、汽车、医疗设备和智慧建筑等领域。项目背景与挑战数据中心是现代数字经济的骨干基础设施，承载着关键IT系统，必须在严格控制的环境条件下持续运行。即使是温度飙升、漏水、烟雾或电力故障造成的短暂中断，也可能导致严重的停机时间、数据丢失和经济损失。传统数据中心环境监控面临以下挑战 • 有线方案：布线穿越活跃的服务器基础设施，成本高且施工风险大 • Wi-Fi方案：在服务器密集环境中干扰严重，电池寿命短 • 蓝牙方案：覆盖范围有限，无法覆盖大型设施四信的解决方案四信开发了一套基于Semtech LoRa技术的综合无线环境监控系统，通过超低功耗传感器终端与云连接网关架构的结合，实现实时可见性和多渠道快速告警——而无需传统布线方案的高成本和高复杂度。核心硬件产品：FST100 LoRa终端： • 室外通信距离：4.2公里 • 室内穿透能力：6层楼 • 超低睡眠电流：小于15.3微安 • 电池寿命：在10分钟上报间隔下可达9年 FST200 LoRa终端： • 室外通信距离：5公里 • 室内穿透能力：10层楼 • 性能更强，适用于更大型的设施监控参数覆盖：温度、湿度、漏水/浸水、烟雾和电力故障等关键环境条件。无线部署，零布线干扰支持LoRa的FST100和FST200终端无需任何电缆穿越活跃的服务器基础设施即可安装。快速、无侵入式的部署大幅缩短了安装时间，避免了对现有服务的干扰。系统架构包含四个层次：感知层（传感器终端）、网络层（LoRaWAN®网关）、平台层（云端数据管理）和应用层（告警与分析）。实施价值 • 降低部署成本：无需布线施工，避免对运营中的数据中心造成干扰 • 延长运维周期：传感器电池寿命长达9年，大幅减少维护频次 • 提升响应速度：多渠道实时告警（短信、邮件、平台推送），异常发现时间从小时级缩短到秒级 • 全面覆盖：LoRa信号穿透服务器机架和混凝土墙壁，消除监控盲区对中国数据中心行业的意义随着中国数据中心产业在"东数西算"等国家战略推动下快速发展，运维效率和能耗管理的要求不断提升。四信基于LoRa®技术的无线监控方案为数据中心运营商提供了一种低成本、高可靠、易扩展的选择。您的数据中心是否面临类似的监控挑战？欢迎了解更多LoRa技术在关键基础设施中的应用。

Semtech

Semtech升特半导体 . 2026-07-07 784
市场 | 2026 年 5 月半导体市场规模超 1200 亿美元

美国半导体产业协会 (SIA) 当地时间 6 日宣布，根据世界半导体贸易统计组织 (WSTS) 编制的数据，全球半导体市场规模在 2026 年 5 月延续了此前持续刷新单月纪录的势头，总额达到 1206 亿美元。这是该数据首次站上 1200 亿美元关口。1206 亿美元的金额相较 2025 年 5 月同比增长 104.1%，环比增幅也有 9.2%。 SIA 总裁兼首席执行官 John Neuffer 表示：全球半导体市场在 5 月继续保持强劲增长，月度销售额创下历史新高。这也是月度销售额连续第 15 个月环比增长。而整体同比销售增长仍主要得益于美洲、亚太地区以及中国市场强劲的势头。从具体数据来看，美洲、亚太（除中日）及其它的半导体市场规模在五月均有超过 100% 的同比增长，就连传统上相对孱弱的日本也有 23.8% 的年对年增幅；环比方面，中国市场以 10.7% 增幅居前。

半导体

芯查查资讯 . 2026-07-07 1372
涨价 | 传英特尔、AMD涨价

根据《Tom’sHardware》报导，英特尔已对旗下部分消费级与服务器处理器调涨价格，并将此举归因于市场供需变化、供应链成本上升，以及相关产品需求强劲。部分需求旺盛的处理器涨幅介于30至50美元不等，数据中心等级产品涨幅则动辄数百、甚至数千美元。英特尔发言人表示：「近期的定价调整反映了当前市场状况，包括供应链成本上涨，以及市场对英特尔CoreUltra200SPlus处理器的强劲需求。此次调整与其他英特尔产品系列基于类似因素所进行的涨价措施一致。」本周市场发现，英特尔已悄悄调高旗下最新CoreUltra200系列Plus桌上型处理器的建议零售价，包括CoreUltra7270KPlus与CoreUltra7250KPlus，依不同型号调涨30至50美元。这两款处理器皆属于ArrowLake系列，与该系列其他产品一样，均由台积电代工生产。不过，英特尔原有的非Plus版CoreUltra200系列处理器并未调整建议零售价。例如，旗舰款CoreUltra9285K的建议客户价格仍维持599美元，与2024年第二季上市时相同。类似情况也出现在ArrowLake桌上型产品线中定位最低阶的CoreUltra5225。该处理器目前的RCP介于183至236美元之间，甚至略低于上市时241美元的建议客户价格。分析人士指出，若英特尔真是因供应链通膨而调涨，理应对整个产品系列统一调整。然而此次仅针对特定型号涨价，显示这并非单纯的成本转嫁，而是针对市场需求旺盛、消费者愿意支付溢价的热销存货所进行的策略性调涨。在数据中心处理器方面，涨幅更为显著。虽然高阶Xeon6「GraniteRapids」处理器目前的售价，仍低于2024年上市时的水平，但相较于英特尔在2025年大幅下调建议客户价格后，已明显上涨；若与2025年年中实际零售价格相比，部分型号价格甚至高出近一倍。此外，部分Xeon8000系列「EmeraldRapids」处理器目前的建议客户价格，甚至高于2023年底上市时的价格。分析指出，由于所有英特尔Xeon处理器皆由英特尔自行生产，因此无法将此次涨价归因于台积电代工成本增加。虽然英特尔的确需向供货商采购原材料，但光阻剂等材料成本上涨，对于售价动辄数千美元的Xeon处理器而言，应不足以显著推高其建议客户价格。另一方面，英特尔过去数个季度持续表示，Xeon处理器需求一直高于供应。不过，仍有一项值得留意的因素。数据中心硬件的实际成交价格，通常与官方定价存在差异，因为最终价格还会受到采购规模，以及供货商与客户之间的策略合作关系等因素影响。因此，虽然可以确定英特尔已调高Xeon处理器的建议客户价格，但此举最终是否能推升本季及全年平均销售价格，仍有待进一步观察。数据中心方面，此前CPU市场已出现较明显涨价及交期拉长。据TrendForce，自3月以来消费级CPU价格上涨5%-10%，服务器CPU价格上涨10%-20%，平均交期也从1-2周延长至8-12周。涨价主要来自两方面：其一，AI服务器和AI ASIC快速放量，使CPU作为主控和系统调度核心的需求同步提升；其二，先进制程产能和封装资源高度紧张，英特尔、AMD、英伟达等新一代CPU产品均需要争夺先进节点产能，供给端短期难以快速响应。涨价的也不止英特尔。据博板堂从供应链获取的消息，AMD已向蓝宝石、华硕、XFX讯景、瀚铠等核心AIB合作伙伴下发正式通知。AMD决定上调GPU核心与GDDR显存捆绑套料的供货价格，整体涨幅约10%，新价格于2026年7月正式落地执行。此次涨价的根源在于全球显存颗粒供应持续收紧。自2025年秋季起，数据中心DRAM需求激增，大量存储产能被优先调配至AI服务器领域。GDDR6颗粒现货价格已从每GB约2.5美元飙升至7.5美元，涨幅高达3倍。有业内人士表示，AI的大规模普及正在催生一个「双荣景」阶段，同时带动内存与CPU的需求大幅成长。英特尔执行长陈立武上月接受专访时表示，根据他与多家尖端模型公司的对话，部分客户在代理工作负载上的CPU与GPU采购比例已达到4比1。换言之，企业每采购一颗GPU，往往同步采购多达四颗CPU。陈立武在摩根大通（JPMorgan）会议上进一步解释，代理编排与工作负载优化流程对CPU的依赖程度，远超市场原先预期。竞争版图的快速位移，进一步印证了CPU市场的结构性成长。英伟达于去年3月的GTC2026大会上，首度发表自家独立式CPU机架；同月，Arm也推出自主研发的AGICPU及风冷、液冷两款机架，正式直攻CPU市场。连GPU领域的巨头也纷纷投入自研CPU，被市场解读为需求压力持续加速升温的强烈讯号。在交货时程方面，据外媒报导，英特尔因积压订单激增，交货周期已延长至最长六个月；AMD部分产品的交货周期据悉也拉长至八至十周。采购模式的转变，是此波行情另一个值得关注的结构性讯号。过去CPU订单多以季度或短期合约为主，但近期已有迹象显示，超大规模数据中心与服务器厂商开始签署长期供应协议（LTA），以锁定未来数年的采购量。这与内存市场的模式如出一辙。内存大厂也早已藉由LTA与大型科技公司确保DRAM与NAND闪存的供应量。此一趋势的复制，被业界视为英特尔与AMD已逐步建立稳定中长期营收基础的关键讯号。一名业界人士指出：「就如内存短缺期间，未能及时签下DRAM与NAND合约的企业蒙受生产中断之苦，如今确保CPU供应量，已成为左右服务器与数据中心建设进度的决定性因素。」美国银行（BofA）预估，全球服务器CPU市场规模将从2026年的430亿美元，成长至2030年的1,250亿美元，年均复合成长率达30.6%。花旗集团预计「代理CPU」市场将以年均185%的速度高速扩张，至2030年市场规模将达594亿美元。东方证券认为，当前市场仍然低估CPU在AI基础设施中的刚性需求，随着AI推理、Agent、多模态和AI4S场景扩张，CPU与GPU配比、单机CPU价值量和服务器CPU价格中枢均有望持续上移。

涨价

半导体前线 . 2026-07-07 1442
产品 | 更紧凑、更可靠、更易于开发！纳芯微发布车规级阳光雨量传感器芯片系列NSUC183x

纳芯微推出车规级阳光雨量传感器芯片系列NSUC183x。该系列产品面向智能座舱与ADAS应用，集成高精度光感知、雨量检测、LED驱动及车载通信能力，提供AFE、AFE+SBC、AFE+MCU+SBC等不同集成度产品形态，帮助客户构建更紧凑、更可靠、更易于开发的车规级阳光雨量传感器系统。面向智能座舱与ADAS，阳光雨量环境感知需求持续升级随着智能座舱、ADAS和车身智能化持续发展，车辆对外部环境感知能力的要求不断提升。阳光雨量传感器可用于自动大灯、自动雨刷、环境光检测、HUD亮度调节等场景，帮助车辆根据外部光照和雨量变化进行自动响应。在系统设计层面，阳光雨量传感器模块需要在有限空间内实现多路光感知、雨量检测、光源驱动、车载通信和安全诊断等功能。客户不仅关注感知精度，也关注系统尺寸、外围器件数量、PCB布局复杂度和车规可靠性。因此，高集成度、高精度和功能安全能力正成为车规级阳光雨量芯片的重要发展方向。覆盖多种集成度选择满足不同系统架构需求目前行业主流整机方案需要三颗独立芯片搭配使用，分别是：专门完成阳光雨量光信号调理的 AFE 模拟前端芯片；集成 LDO 供电功能的 SBC 电源接口芯片；通用 32 位 MCU 主控芯片。单芯片方案在硬件开发难度、整机物料成本、终端应用适配性三方面都具备明显优势。在行业从三芯片分立向单芯片集成迭代的过程里，纳芯微同步推出多种集成度芯片选择，给客户提供分层选型空间，满足不同项目阶段的开发需求： NSUC1830 集合完整“三合一”方案，通过“AFE+MCU+SBC”架构，适配高集成度阳光雨量传感器模块设计； NSUC1832 采用“AFE+SBC”架构，可配合外部MCU使用，适用于客户自有MCU平台的阳光雨量系统； NSUC1834 采用AFE架构，面向已有成熟系统平台，提供高精度光感与雨量检测能力。高度集成驱动、通信与供电能力简化紧凑型设计为简化客户系统设计，NSUC183x系列集成2路LED Driver，最高支持200mA灌电流能力，并支持0.1mA步进配置，可满足雨量检测光路中的发射光源控制需求。 NSUC1830与NSUC1832集成LIN 2.x通信能力，通信速率可达100kbps，并符合SAE J2602标准；同时集成40mA LDO，可支持车载网络通信与系统供电需求，帮助客户减少外部器件、简化系统设计。 NSUC1830还集成32-bit ARM Cortex-M3 MCU子系统，支持片上Flash、data Flash、SRAM with ECC，并集成SPI、I2C、WD、GPIO、Timers等片上外设资源，可支持阳光雨量模块本地数据处理与系统交互。在典型应用中，阳光雨量模块可通过LIN总线与BCM车身控制器连接，并接入整车CAN/LIN网络，实现与大灯、雨刷等执行器的协同控制。多通道高精度感知，提升复杂光照场景检测稳定性在感知能力方面，NSUC183x系列集成4路固定光感应通道，可覆盖太阳光、前向光、顶向光和HUD光感，并支持固定雨量感应通道及可配置通道，满足智能座舱与ADAS应用中的主要光照与雨量检测需求。该系列产品采用PGA+ADC信号链架构，支持>18bit动态范围，并集成16bit Sigma-Delta ADC，可提升强光、弱光、反射光及环境干扰等复杂场景下的检测稳定性。同时，产品集成多路TIA跨阻放大器，支持雨量检测、环境光补偿及多路光感分时采样需求。面向车规可靠性要求，支持功能安全与系统诊断面向车规应用对安全性和可靠性的要求，NSUC183x系列具备功能安全与系统诊断相关设计能力。在功能安全方面，NSUC183x系列支持面向ASIL等级应用的功能安全设计，其中光感相关功能可支持ASIL B，雨量相关功能可支持ASIL A，满足不同安全等级应用需求。在系统诊断方面，产品支持信号链路及外部连接电路诊断，并集成带时间窗口的看门狗、输入电压过压/欠压监测等设计，可帮助系统提升故障检测与保护能力。在存储可靠性方面，产品支持SRAM、Flash等存储ECC纠错，确保关键数据可靠性，进一步提升车规级系统运行稳定性。

纳芯微

纳芯微电子 . 2026-07-07 1078
设计经验 | 物联网硬件创业：那些量产之后才敢说的实话

2026年上半年，我身边又有两个做硬件的朋友把公司关了。不是产品不行，也不是市场不要。一个死在备料上，一个栽在认证上。说白了，都是把“做出来”当成了终点，等量产之后才发现，真正的坑全在后半段。这件事我最近感触特别深。五年前我刚入行的时候，觉得硬件创业最难的是把样机搞出来。现在回头看看，样机阶段那点辛苦，跟量产之后的破事比起来，简直像度假。今年年初，一个做4G物联网终端的团队在量产阶段就遇到了麻烦。他们选的是合宙Air780E模块，原型机跑得好好的，结果小批量试产的时候，工人装好第一台，上电，发AT指令，串口助手上一片空白。换了台机器试，一样的现象。查了两天，最后发现问题出在供电上——Air780E搜网瞬间电流能冲到2A，他们在设计阶段图省事，从USB转串口模块上取电，那个引脚的驱动能力根本撑不住。模块一直在反复重启，自然没机会回AT指令。这个朋友后来跟我感慨：“以前觉得模块能跑就行，现在才知道供电设计是过不去的硬门槛。” 我把这段经历整理了一下，放在芯查查社区里了（合宙Air780E的供电调试复盘），有需要的可以去看。Air780E只是个缩影。今年我还见证了好几件类似的事。一个做智能网关的团队，出口欧洲，CE认证测了三次没通过，每次都卡在辐射发射上。第一次超标，加了屏蔽罩；第二次还超标，换了共模电感；第三次依然超标，老板亲自飞到测试机构盯现场，最后请了一位做过十几年EMC的老专家来看。老专家看了板子布局，说了句让他们想扇自己的话：“无线模块和DC-DC电源面对面放着，开关噪声直接耦合到天线上，什么屏蔽都没用。” 改板，把模块挪到板子另一面，中间用地平面隔开，重测，一次性通过。但前前后后折腾了两个多月，错过了客户约定的交货期，丢掉了一整年的独家供应合同。这种事只有亲身经历过才懂。书本上教不会你板子布局的时候，把电源区和射频区分开有多重要，但一次翻车就让你记一辈子。还有一个做电子价签的朋友，产品在国内跑了半年好好的，准备出口日本，货柜都联系好了，突然发现没做PSE认证。不是不知道要做，而是他们以为“整机不用做，只有零部件才要做”。结果货在日本海关被扣了二十多天，仓储费加运输改道的损失，干进去将近六万块。一个价签才赚几块钱，这笔账怎么算都是血亏。想做出海的硬件同行，认证这件事，千万别自己瞎判断。花几百块钱找个代理提前咨询，比你被海关扣了再哭划算一万倍。这些经历表面上都是“意外”，但其实背后有规律可循。第一个规律：样机能跑 ≠ 量产能稳。样机是你亲自盯着老师傅手工焊出来的，量产是流水线上普通工人批量装的。你焊的那台能跑，不代表后面一千台都不会出问题。第二个规律：成本控制不是压供应商价。有些设计上的决定，比如关键物料要不要留替代料、BGA封装要不要加测试点，这些在BOM表上看不出来，但后期返工的时候就是真金白银。关于降本这个话题，我在芯查查社区写过一篇深度复盘（从设计环节省钱，而不是压供应商价），讲的是从设计环节就开始省钱，而不是一味去跟供应商砍价，感兴趣可以翻翻。第三个规律，也是我觉得最容易被忽视的一个：硬件创业的胜负，往往不在技术本身，而在对细节的敬畏。一个电容选错了容值，一个走线拉长了3厘米，一个标签印错了标准号——每一件单独看都是小事，但量产就是把这些小事乘以一千、一万，最后变成你账上的损失。我写这些不是为了吓退想做硬件的人。恰恰相反，我相信未来十年，中国硬件创业的大环境只会越来越好。国产芯片在崛起，供应链越来越成熟，合规认证的代理服务也越来越透明。这些基础设施每完善一分，做硬件的人就能少踩一个坑。但最危险的心态就是：“别人都踩过的坑，我不会再踩了。” 真相是，大部分坑不是你没听说过，而是你觉得“这事应该不会发生在我身上”，然后它就发生了。以上，来自一个踩过无数坑的硬件老兵。 2026年夏，记于深圳南山。

芯查查资讯 . 2026-07-07 1099
企业 | ADI 提前半年锁单

在ADI给客户的信件中，ADI表示，受市场需求全面增长的影响，供应链端持续收紧，现在已经导致自己部分产品的交期已经延长至6个月了。除此之外，ADI还要求客户最少提前半年时间下单，不然很难拿到货，存在随时断供的可能性。下单周期、交货周期直接拉到24周！这已经不仅是涨价的问题了。 ADI作为全球模拟芯片龙头之一，产品本来就难替代，现在更是一芯难求。再加上年初就已经涨过一轮（商规、工规普遍 10%-15%，军规高的到 30%），这次交期拉这么长，本质就是供需彻底反转，涨价权牢牢握在大厂手里。同时，ADI 这封信还相当于给出了一个明确的信号：模拟芯片的涨价 + 长交期周期，正式全面开启。行业里 TI、英飞凌这些大厂早就跟着涨了，现在 ADI 把交期和下单规则卡死，后面只会更紧。接下来要么咬牙提前锁单、接受涨价，要么就得面临断供风险。后面预计会有更多芯片大厂交期延长的消息传出。而且据传，8月份ADI还得涨一次价，尤其是ADI这种，一涨价，早前下的的订单未交付的跟着一起涨，排单还延期，虽然很没底线，但只能说，珍惜市场上的现货吧。

ADI

九如芯闻 . 2026-07-06 1463
市场周讯 | 近20家模拟及功率半导体企业7月1日启动新一轮涨价；英伟达宣布建设算力中心；imec预测2038年有望实现0.3纳米制程工艺

| 政策速览 1. 韩国：韩国产业通商资源部宣布，将向忠清中部地区注入392万亿韩元的产业投资。在总投资中，三星旗下各子公司将注入约140万亿韩元，用于HBM晶圆厂、先进封装、OLED生产及电池线的建设；SK海力士计划投资约100万亿韩元建设NAND和先进封装厂；生物制药公司Celltrion拟投入约2万亿韩元用于生物制药设施。此外，还有约150万亿韩元将流向AI数据中心。韩国政府承诺将提供融资、税收优惠和监管支持以确保项目落地。 2. 韩国：韩国副总理兼企划财政部长官具润哲宣布，将推动各大企业在东南部（岭南地区）投资超312万亿韩元（约2040亿美元），以发展先进制造和AI产业。具体规划中，SK集团、三星、韩华及现代汽车将分别注入约140万亿、60万亿、55万亿和42万亿韩元，重点布局半导体、AI和航天等领域；LG与斗山也将跟进投资。此外，韩国还公布了以泗川为核心的国家航天战略，旨在打造南部沿海航天产业带。 3. 中国上海：上海市经济信息化委、市委宣传部、市商务委市文化旅游局、市市场监管局印发《上海市促进时尚消费品产业高质量发展行动方案（2026-2028年）》。方案指出，聚焦主动智能、无感交互、统一协议、端云协同技术趋势，推动“居家、办公、出行”全场景智慧联动。攻关端侧AI芯片、轻量模型、AR空间计算、柔性显示技术，发展轻量时尚的AI手机、AIPC、智能音箱等终端和智能眼镜、智能耳机等可穿戴产品，布局家庭服务和陪伴机器人。研发高效电机、多维清洁、绿色低碳技术，推动智能空调、洗涤、厨卫、个护家电更具设计感和功能性，打造智能光环境。优化汽车智能座舱和辅助驾驶体验。 | 市场动态 4. 中信建投：根据对全球31家半导体制造公司资本开支和25家半导体设备企业增长预期的统计，中信建投研报预测：（1）2028年全球半导体制造企业资本开支有望达到3417亿美元，较2025年的1681亿美元大幅增长103.3%，实现翻倍。资本开支的大幅上调直接传导至设备端；（2）2028年全球前道半导体设备市场（WFE）规模达到2414亿美元，较2025年增长约108%；（3）2028年全球后道半导体设备市场规模约383亿美元，较2025年的161.6亿美元大幅增长136.9%，按下游需求排序，存储（+150%）; 晶圆代工（+91.4%）。中国市场在经历了2025/2026年去库存以后，2027年有望恢复强劲增长。 5. 德银：Meta到2027年底AI相关算力可能达到8至11.5GW，其中可对外出售容量约1.2至2.7GW；假设75%实现销售、每GW年化收入100亿至150亿美元，Meta 2027年可新增收入90亿至300亿美元，较市场预期收入高3%至10%，基准情景约175亿美元。 6. imec：全球顶尖半导体研究机构比利时微电子研究中心（imec）发布2026年制程技术路线图，预测2038年有望实现0.3纳米制程工艺，并指出互补式场效应晶体管（CFET）架构是突破下一代先进制程的核心技术。这份imec技术路线图由台积电、英特尔、英伟达、超威、三星、阿斯麦等行业企业共同参与编制，清晰展示未来多年芯片制造面临的技术挑战与发展规划。业内分析认为，imec最新制程路线图的发布，印证摩尔定律仍将持续演进；台积电已提前布局CFET晶体管技术，持续保持行业技术领先优势，龙头行业地位稳固。 7. 存储：据报道，韩国总统李在明将于今日（6月29日）在青瓦台主持召开会议。届时，三星电子会长李在镕和SK集团会长崔泰源将共同出席，正式宣布一项在未来10年内总额高达2000万亿韩元（约合1.3万亿美元）的跨时代本土投资计划。该计划的核心是打破传统的首都圈集中模式，向以全罗道为中心的西南地区进行大举投资。其中，三星电子计划将光州原空军基地选为半导体前道工序晶圆厂（Fab）的核心选址，预计建设4-5座晶圆厂；SK海力士也将在光州打造4-5座前道晶圆厂。仅在半导体新设项目上，两家巨头的投资额预计将各达600万亿韩元，远超此前京畿道龙仁集群的规模。 8. 涨价：AI超级周期的高景气正在向上游卡点环节全面传导。全球近20家模拟及功率半导体企业即将于7月1日启动新一轮涨价，年内已呈现多批次阶梯式调价特征。不少厂商称当前在手订单饱满，产能能见度显著提升。分析指出，本轮涨价的核心动力，源于晶圆代工和原材料涨价带来的成本压力，与AI数据中心建设带来的功率芯片需求激增形成共振。市场份额将向具备IDM全链条能力或与上游深度绑定、且涉足高景气赛道的头部芯片企业集中。据了解，AI服务器、数据中心专用电源管理芯片及高压信号链模拟芯片涨幅为15%至25%，工业自动化、储能隔离芯片涨幅为10%至15%。低端消费品类则调价温和，部分库存充足的料号维持原价。 9. SEMI：全球300mm存储器晶圆厂设备投资预计将在2026年首次突破500亿美元关口，达到520亿美元，同比增长29%。从领域细分来看，DRAM设备支出将以370亿美元占据整体的71%，同比增幅29%；NAND设备支出则将几乎同步地同比提升28%，来到140亿美元。全球300mm存储器晶圆厂设备投资在2027年预计还将增长11%，来到570亿美元；2024~2029年这六年间的整体CAGR则来到+19%，显示产能建设将长期保持火热。 10. Counterpoint：2026年第一季度全球晶圆代工2.0市场营收同比增长23%，达到860亿美元。这一增长主要由AI GPU和AI ASIC的强劲需求推动，进而带动了先进制程晶圆需求，并提升了先进封装产能利用率。AI投资周期正在重塑半导体价值链，加速行业迈向“晶圆代工2.0”时代。晶圆代工2.0的核心特征是将晶圆制造、先进封装和测试能力进行深度融合。台积电仍是这一趋势的主要受益者，同时，随着先进封装产能成为AI供应链中的关键瓶颈，领先的OSAT（外包半导体封装与测试）厂商也获得了更多增长机会。 11. TrendForce：随着AI Server、General Purpose Server（通用型Server）与Edge AI周边需求持续升温，晶圆代工产能配置明显朝AI相关产品倾斜，加速改变成熟制程供需结构。八英寸制程受惠于AI相关Power订单增量及台积电、三星电子减产，产能利用率与代工价格强势拉升。十二英寸成熟制程则因台积电启动减产，有望带动中长期转单效应；加上55nm（含）以上Power IC订单强劲，引发台系晶圆厂减产High Voltage（HV）制程、订单流向陆系厂供应链等效应，以及AI相关新兴应用增量排挤、原物料通膨等因素，导致十二英寸成熟制程代工涨价氛围，预估涨势将延伸至2027年。 | 上游厂商动态 12. 日月光：全球领先的外包半导体封装测试（OSAT）供应商日月光已再度调整封装报价，涨价幅度最高超过20%。此番涨价涵盖各类先进封装技术，包括晶圆基板芯片封装（CoWoS）和扇出型基板芯片封装（FoCoS），其美国主要客户也受到影响。日月光首席执行官吴田玉表示，涨价首先反映了原材料价格上涨，这类涨价有其必要性；其次，涨价反映了资本开支增加，即投资成本的考量。 13. SK海力士：韩国芯片巨头SK海力士宣布，计划在忠清北道清州市投资100万亿韩元进行大规模扩产，以缓解AI热潮引发的芯片短缺。具体规划显示，SK海力士将于明年启动全新晶圆厂“M17”的建设，预计在2029年前投入80万亿韩元（约514.6亿美元）用于NAND闪存芯片生产；同时，公司还计划在2027年底前追加20万亿韩元，在清州同步新建一座先进的芯片封装工厂。 14. 三星电子：三星电子目前正在与客户进行谈判，目标是将今年第三季度DRAM的平均售价比上一季度提高20%。 15. 三星电子代工：三星电子晶圆代工部门近期调整了供货策略，优先处理现有客户的订单，并有选择地接受新客户的订单。行业分析师指出，人工智能市场的爆炸式增长正在从根本上改变晶圆代工的需求结构。此前主要集中在智能手机应用处理器（AP）上的先进制造工艺需求，近期已转向人工智能加速器芯片、专用集成电路（ASIC）芯片和高性能计算（HPC）芯片。三星晶圆代工的4nm工艺产能已基本售罄，甚至明年的产能也已售罄，部分8nm工艺产能也几乎达到满负荷运转。 16. 三星电子：三星电子正成为全球大科技公司自研AI芯片（ASIC）的核心生产基地，其中长期积压订单有望逼近50万亿韩元。据悉，Meta正推进与三星晶圆代工合作设计并生产价值超10万亿韩元的下一代ASIC。其自研AI加速器“MTIA”已锁定三星为合作伙伴，计划采用2纳米尖端工艺量产数十万组。同时，美国AI巨头Anthropic也在评估使用其2纳米工艺开发芯片。 17. 江波龙：江波龙公告称，预计2026年半年度归属于上市公司股东的净利润为92亿元-110亿元，同比增长62204%-74394%。预计扣非净利润90亿元-105亿元，预计营业收入220亿元-250亿元。 18. 英飞凌：英飞凌宣布，其位于萨克森州德累斯顿的智能功率晶圆厂 (Smart Power Fab) 正式开幕启用，投产进度原计划提前数月。该项目总投资达50亿欧元，是英飞凌历史上规模最大的单笔投资。随着新工厂的投产，英飞凌在德累斯顿基地的产能将实现翻番，并形成全球最大的智能功率半导体和模拟/混合信号技术生产基地。 19. AMD ：AMD决定将Radeon显卡价格上调10%，新价格于2026年7月正式落地执行。供货商透露，AMD已向其主板合作伙伴发出涨价通知。 20. 卓胜微：卓胜微公告称，公司因被恶意提起知识产权诉讼，已向上海知识产权法院起诉株式会社村田制作所，请求判令被告赔偿经济损失500万元并承担诉讼费用。该案件已立案受理，尚未开庭审理，对公司本期利润影响不确定。 21. 芯联集成：芯联集成向客户发布价格调整通知函，将在2026年第三季度对公司产品进行价格调整，调整幅度15%-25%。前述知情人士表示，芯联集成此次调整并非单向成本转嫁，而是结合产业链成本、市场需求现状，兼顾上下游可持续发展的协同选择。 22. SK海力士：SK海力士正在与半导体设备厂商讨清州P&T7工厂所需的半导体检测设备供应事宜。各设备公司正在口头协调明年可交付的设备数量。设备行业预计，该工厂将订购约200台设备，其中包括HBM4测试仪。按每台15亿至20亿韩元的价格计算，总价最高可达4000亿韩元。 23. 北京太空算力：在北京海淀中关村举办的全球数字经济大会太空算力论坛上，北京太空算力创新中心正式揭牌成立，创新中心采用“公司+联盟”双轮驱动模式，运营主体为北京天算星联科技有限公司。创新中心承担四类核心职能：一是共性技术攻关，围绕星载AI芯片、高性能算力载荷、智能卫星平台、太空大模型、天地一体云平台等关键环节统筹组织联合研发；二是公共平台服务，建设覆盖芯片到系统的地面综合验证基础设施与天地一体测试验证环境，向产业链上下游开放共享；三是标准制定与生态引领，主导或参与国家、行业标准研制，以开源开放理念汇聚产业生态；四是成果转化与场景变现，统筹城市治理、行业“天数天算”、社会化Token化AI服务三类应用通路，推动太空算力规模化商业落地。 24. 昆仑芯：百度旗下昆仑芯计划赴港上市，目标估值约500亿美元。腾讯已成为昆仑芯客户，字节跳动亦在考虑采用其AI芯片。目前，昆仑芯P800已完成规模化验证，2025年至今已交付多个万卡集群，并在全国产集群上完成文心5.1重要版本训练。 25. 世界先进：晶圆代工厂世界先进董事长方略表示，8英寸晶圆代工市场今年整体呈现供不应求的态势，目前看来客户需求将持续旺盛，订单能见度在3~5个月水平，预期2026年8英寸晶圆代工市场将维持缺货状态。此外，新加坡新厂6月初产出首批40nm试产芯片，良率突破99％，预计2027年第一季正式量产。 26. 聚辰股份：近期受全球半导体产业链波动影响，Nor Flash芯片核心原材料及晶圆、封测等生产环节成本持续走高，推高聚辰股份整体生产成本。基于此，聚辰股份已向其经销商下发通知，全系列Nor Flash产品价格，将于2026年7月6日起适度上调，调整幅度为在现有价格基础上调25%。聚辰股份表示，所有新签订单及未交付订单的未执行部分均按新价格执行。 27. 芯港集成：临港新片区芯港集成项目开工仪式在万祥镇新路村项目现场正式举行。上海东方芯港集成电路有限公司于2025年11月正式成立，初始注册资本达55亿美元。芯港集成项目一期总建筑面积约62万平方米，规划建成后将聚焦55nm-28nm平面工艺集成电路的研发与制造，为全球客户提供集成电路代工服务。其中，一期项目计划于2026年第三季度启动建设，并于2027年底前交付使用。 28. 英飞凌：英飞凌正式启用其位于德国德累斯顿的智能功率晶圆厂，较原计划提前数月投产。该项目总投资达50亿欧元，是英飞凌历史上规模最大的单笔投资，也是德国近年来最大的投资项目之一，将新增1000个直接就业岗位。随着新工厂的投产，英飞凌在德累斯顿基地的产能将实现翻番，并形成全球最大的智能功率半导体和模拟/混合信号技术生产基地。 29. NVIDIA：英伟达宣布推出全新的AI基础设施合作模式，将通过收入分成（Revenue-sharing）和信用支持（Credit-support）机制，与AI云服务商共同建设大规模、多租户AI工厂，帮助初创企业、模型开发者、企业及科研机构更快获得AI算力，同时为英伟达创造与算力使用量挂钩的持续性收入。 30. 士兰微：国产功率器件大厂士兰微向客户及合作伙伴发出“价格调整通知函”，宣布自7月1日起，对士兰微电子各产品线涨价15%。今年2月，士兰微就曾宣布，受全球金属等原材料成本上涨影响，自3月1日起，针对小信号二极管/三极管芯片、MOS类芯片等，统一涨价10%。 31. Microchip：根据Microchip于6月29日发布的客户通知，公司将对旗下部分产品进行价格调整，新价格将自2026年8月14日起正式生效，适用于所有新订单和后续出货。 32. 国巨：被动元件公司国巨通知客户，自今（1）日起上调全系列电容产品报价，涵盖积层陶瓷电容（MLCC）、铝电解电容、钽质电容、高分子铝电容、薄膜电容及超级电容等，是国巨近年来调涨范围最大的一波。 | 应用端动态 33.PC：多位PC（个人电脑）经销商表示，目前零部件和整机的价格已经处于极端高位，但未来还要涨价，且至少在一年内看不到（涨价）尽头。这轮价格持续上涨已经持续相当长一段时间，最近的导火索就是苹果高调官宣涨价。

半导体

芯查查资讯 . 2026-07-06 2401
新品推荐 | 大幅降低端侧AI开发门槛的转接板萤火工场 CEK2601

近年来，人工智能开始渗透到各个行业，边缘AI以其低延迟、高隐私和本地化处理的优势，正成为AI发展的重要趋势。然而，高性能AI算力在边缘设备上的集成，往往面临复杂的接口兼容性和系统设计挑战。为了解决这一痛点，中电港旗下的萤火工场正式推出其创新产品——CEK2601-Pi5A8625MY1 A8625算力卡适配转接板。该转接板专为行业工程师、学生和爱好者设计，旨在实现支持PCIe 16PIN物理接口的开源硬件板卡（例如树莓派5）与阿加犀基于高通骁龙QCS8625的端侧AI算力卡A8625MY1无缝连接，无需二次开发，即插即用，从而大幅降低边缘AI开发的门槛，加速高性能AI解决方案的落地。图：CEK2601-Pi5A8625MY1 A8625算力卡适配转接板实物图（来源：中电港萤火工场） CEK2601与A8625的核心优势 CEK2601-Pi5A8625MY1是一款连接树莓派5等主流开源平台与基于高通骁龙QCS8625 4nm芯片打造的A8625系列AI算力卡之间的转接板。具体的实现过程是，CEK2601转接板通过树莓派5的PCIe 16PIN物理接口，经板载RTL8125B芯片转换成2.5G RJ45以太网口，与A8625MY1算力卡建立高带宽通信链路。树莓派5作为系统主控，A8625MY1算力卡承担全部AI推理任务，两者分工明确，职责清晰。这种架构的优点在于：主控侧运行标准Linux环境（树莓派OS / Debian），开发者可以沿用熟悉的开发工具链；算力侧则完全释放QCS8625的 60 TOPS NPU（INT8 Dense），满负载功耗仅13W，能效比在同级产品中处于第一梯队。图：CEK2601转接板系统框图（来源：中电港萤火工场）具体来看，CEK2601转接板的主要特性如下：统一供电，简化走线：整套系统仅需一个12V/3A电源（支持Type-C 65W PD适配器输入），转接板板载DC-DC模块将12V降压为5V/3A，通过Type-C线反向给树莓派5供电，现场部署时彻底告别"多头供电"的混乱。 UART调试口独立引出：A8625MY1算力卡的串口调试接口（J7）通过CH340N芯片转为标准USB Type-C，接上PC即可实时查看AI卡状态，大幅降低调试门槛。 40PIN GPIO完整透传：树莓派5原生40PIN接口在转接板上完整引出（J2），I2C、SPI、UART、PWM等功能引脚均可使用，扩展外设不受影响。需要注意的是，管脚27/28已被转接板占用连接板载E2PROM，管脚33/35连接A8625MY1散热风扇，二次开发时应避让。 PWM风扇主动散热：树莓派5输出PWM信号直接驱动A8625MY1散热风扇（J6），热管理由系统统一调度，无需外部控制器。从CEK2601的硬件接口设计中，可以看到萤火工场在工程细节上的考量。更为重要的是，该转接板的整板尺寸为85mm×56.5mm，与树莓派5堆叠后结构紧凑，适合集成进NVR机箱、工业控制柜，或边缘盒子等终端产品。而A8625MY1算力卡是面向端侧AI场景的高性能解决方案，其核心优势包括：高算力能效：A8625MY1算力卡内置的NPU（神经网络处理器）算力高达60TOPS（INT8 Dense），在满负载运行时，其功耗仅为13W。这使得CEK2601-Pi5A8625MY1适配转接板能够为用户提供强大的AI计算能力，同时保持较低的能耗，非常适合对功耗敏感的边缘设备。原生支持端侧大模型：A8625MY1算力卡兼容主流开源大模型，可直接运行0-14B参数的LLM/VL大模型。这意味着开发者可以利用转接板轻松集成并部署复杂的AI模型，推动更智能的应用。全栈生态支持：A8625MY1算力卡搭载了阿加犀的AidLite SDK，支持Python/C++开发，并适配多种系统和AI框架，为开发者提供灵活的开发环境。而CEK2601-Pi5A8625MY1作为物理连接，进一步拓展了这一生态的实际应用范围。高扩展性：A8625MY1算力卡和CEK2601转接板本身都提供了丰富的硬件接口，确保能够快速集成到各类终端设备中，大大提升了系统的可扩展性。已验证场景：树莓派5 + A8625MY1的NVR图像识别方案据芯查查了解，目前中电港萤火工场已经可以提供完整的智能NVR Demo，并可以提供硬件连接、网络配置，到摄像头接入的全流程文档。方案中，树莓派5通过PCIe-ETH链路与A8625MY1算力卡构建局域内网，Wi-Fi模块作为Internet出入口，整套三板系统（主控板-转接板-算力卡）协同完成视频流的采集、传输与AI推理，从USB摄像头到识别结果输出，开发者按照文档操作即可完成环境搭建。图：基于树莓派5与A8625MY1的智能NVR Demo演示 A8625MY1的QCS8625芯片原生支持多路视频实时分析，配合阿加犀的AidLite SDK，可快速接入主流开源AI框架，开发周期相比从零搭建算力平台可缩短数周。主要应用场景 CEK2601定位于行业工程师、高校研究者及AI硬件爱好者，适合以下场景快速原型验证。智能安防：多路摄像头接入、人脸检测、异常行为识别工业视觉：SOP合规检测、元器件缺陷识别边缘网关：本地大模型（0-14B）推理、低延迟交互终端消费电子：AI直播相机、家庭服务机器人控制节点萤火工场CEK2601-Pi5A8625MY1 AI算力卡适配转接板的推出，为广大开发者、工程师和AI爱好者提供了一个高效、便捷的平台，将树莓派5等开放硬件生态与阿加犀A8625MY1的高性能AI算力紧密结合，可以大幅降低边缘AI开发的复杂度。如果您对这款转接板感兴趣，可以上中电港iCEasy商城https://www.iceasy.com/product/2065250232534839297，进行购买。

萤火工场

芯查查资讯 . 2026-07-06 1 1008
AI 算力 | 从座舱SoC到AI Box，汽车智能化为什么需要第二颗大脑？

重点内容速览： 1. 什么是汽车 AI Box？ 2. 主流 AI Box 需要什么配置？ 3. 哪些企业在推动 AI Box 的发展在不久前的2026年链博会上，英特尔携手长安汽车发布了搭载英特尔AI Box Ultra的AI座舱解决方案。这一事件引发行业对汽车AI Box的广泛关注。过去几年，智能座舱的竞争主要围绕高通8155、8295等高性能座舱SoC展开，这些芯片为车载信息娱乐系统、多屏显示和基础语言交互提供了强大的硬件基础。然而，随着生成式AI、大模型和 AI Agent能力的飞速发展，一个新的产业矛盾随之出现，车机硬件平台的升级周期一般以年为单位，但大模型和AI Agent能力的迭代却以月为单位。图：英特尔与长安汽车合作的汽车 AI Box Ultra 解决方案（来源：英特尔）为了解决这个矛盾，汽车AI Box开始出现，并开始成为座舱的“第二大脑”。那么，什么是汽车AI Box，它解决的是什么问题，谁会从汽车AI Box中受益？芯查查将带您一探究竟。什么是汽车 AI Box？汽车AI Box是一种独立或半独立的车载AI计算模块，通常由异构计算芯片、高速存储、车载通信接口（如PCIe、车载以太网、USB）、电源与热管理模块，以及操作系统、中间件、模型运行环境等配套软件共同构成。其核心作用是用在尽量不大幅度改动原有电子电气架构的前提下，通过外挂，协同集成等相对灵活的部署方式，为整车提供增量AI推理、智能交互和功能扩展能力，以满足语音和视觉融合、多模态交互、端侧模型部署、座舱智能升级，以及部分辅助功能增强等需求。它解决的核心问题包括：为旧车型和中低端车型补充AI算力：无需更换昂贵的座舱域控，即可快速提升车辆的AI能力，延长其智能化生命周期。为已上市车型提供持续升级空间：通过软件更新和模型优化，使车辆的AI体验能够持续迭代，满足用户对新功能的需求。降低云端依赖，减少延迟和隐私风险：本地部署大模型可实现毫秒级响应，同时保障用户数据的隐私安全。在不更换整套座舱域控的情况下，引入本地大模型能力：为车企提供更灵活的AI功能部署方案。通过云端下发优化模型，使端侧AI能力持续迭代：实现端云协同，兼顾实时性和泛化能力。也就是说，汽车AI Box解决的是车已经卖出去了，但AI体验还需要继续升级的问题。据芯查查了解，目前汽车AI Box的上车路径主要分为后装、前装和可扩展计算单元三种，以适应不同车型和市场需求。表 1：AI Box 的三种上车方式对比（来源：芯查查）据芯查查观察，当前AI Box更多出现在智能座舱场景，且后装案例比前装更多。原因也不难理解，存量车型和中低端车型最缺算力，也最需要低成本升级路径。后装AI Box通过USB等接口与汽车进行连接，例如斑马智行2025年推出AI Box主要适配荣威系列旧款车型，通过USB连接并支持HiCar互联；东风本田推出的AI车载云盒内置8核车规级芯片，可直接运行AI大模型，支持隐式安装。前装AI Box则在新车中快速验证AI座舱体验，例如华阳通用和北斗智联的产品，以及文章开头提到的英特尔与长安汽车合作的AI Box Ultra产品。长期来看，随着中央计算架构的成熟，AI Box的能力可能逐步整合进更大的车载计算平台，成为其中的异构算力模块，例如蔚来ET9搭载的N-Box可扩展异构计算单元。主流汽车 AI Box 需要什么配置？汽车AI Box看起来是一个算力模块，实际上是一套车规级器件的集成方案。一般来说，汽车AI Box产品的算力在30～200TOPS之间。以满足1-80亿参数规模模型的需求。例如，中科创达AIBOX-N1基于NVIDIA Drive AGX Orin平台，可稳定输出200TOPS算力。在软件生态方面，AI Box需要深度兼容PyTorch、TensorFlow等主流开发框架，并以ONNX作为核心交换格式，同时芯片厂商提供的底层优化工具链（如NVIDIA TensorRT、地平线天工开物）能显著提升模型推理性能和部署效率。表 2：AI Box 核心 BOM 与潜在供应商（来源：芯查查）工程师可以从0开始设计一款AI Box产品，也可以通过中电港芯查查推出的数字FAE快速生成AI Box参考方案。数字FAE生成的参考方案不仅有参考电路图、详细BOM清单，相关器件的数据手册，还有相应的方案手册供工程师参考，这样可以大大节省工程师撰写文档的时间。例如下图就是利用数字FAE生成的一个基于国产主控的汽车AI Box解决方案。图 2：中电港芯查查数字 FAE生成的汽车 AI Box 解决方案（来源：芯查查）当然，对工程师和采购而言，AI Box的器件选型，不仅仅需要关注主控芯片的算力，还需要综合评估存储带宽、高速接口、电源管理和安全芯片等外围器件的车规适配能力。这些需求您都可以提前告诉数字FAE，让它在提供参考方案的时候考虑进去，这样您就可以获得一个更适合您需求的解决方案。哪些企业在推动汽车AI Box 的发展？目前，AI Box正在形成一个由芯片平台、模型厂商、座舱方案商和车企共同参与的生态。据芯查查观察，芯片厂商方面，英特尔是当前最明确推动AI Box Ultra上车的芯片平台之一。该公司与长安汽车、华阳通用、面壁智能、北斗智联等合作推动AI Box上车；另外NVIDIA、高通、地平线、AMD、瑞芯微等芯片厂商的车规芯片也有用在AI Box当中。其次，座舱方案商和系统集成商方面，华阳通用、中科创达、东软睿驰等企业是推动AI Box落地的关键力量。例如，中科创达与NVIDIA和吉利联手推出前装AI Box，具备200TOPS算力和205GB/s带宽，并内置滴水AIOS与NVIDIA DriveOS汽车操作系统。如果说芯片厂商提供的是AI Box的算力底座，那么，华阳通用与中科创达等座舱方案商提供的是AI Box真正进入车内场景的系统集成能力。结语汽车AI Box的出现，说明智能座舱正在进入一个新的阶段。过去，车企比拼的是屏幕数量、座舱SoC性能和语音响应速度。接下来，比拼的是谁能更快把生成式AI、多模态交互和本地智能助手放进车内。根据 Global Market Insights 报告，全球汽车生成式 AI 市场规模在 2024 年约为 5.066 亿美元，预计市场将从 2025 年的 6.71 亿美元增长到 2034 年的 45.8 亿美元，期间年复合增长率（CAGR）为 23.8%。可见汽车智能化的潜力，但是AI Box不会立刻取代座舱SoC，它只是提供了一种现实路径，在不彻底重构整车电子架构的情况下，为车辆增加可迭代的AI算力。汽车AI Box不是终局，它更像是智能座舱追赶大模型迭代速度的一块“算力补丁”。

AI算力

芯查查 . 2026-07-06 1603
企业 | 英飞凌在德国德累斯顿启用全球最大功率半导体与模拟/混合信号芯片晶圆厂

英飞凌科技股份公司今日宣布，正式启用其位于德国德累斯顿的智能功率晶圆厂（Smart Power Fab，以下同），较原计划提前数月投产。该项目总投资达50亿欧元，是英飞凌历史上规模最大的单笔投资，也是德国近年来最大的投资项目之一，将新增1000个直接就业岗位。随着新工厂的投产，英飞凌在德累斯顿基地的产能将实现翻番，并形成全球最大的智能功率半导体和模拟/混合信号技术生产基地。图：英飞凌首席执行官Jochen Hanebeck 新工厂的投产恰逢其时。Smart Power Fab正在为未来关键技术提供亟需的产能支持，从AI数据中心供电到软件定义汽车，再到可再生能源等领域。通过这一举措，英飞凌正为全球AI革命的发展以及关键产业供应链安全提供重要支撑，并进一步巩固了我们作为全球领先功率半导体及模拟/混合信号技术制造商的领先地位。从左至右：德国联邦数字化转型和政府现代化部长Dr. Karsten Wildberger、英飞凌科技首席执行官Jochen Hanebeck、德国萨克森自由州州长Michael Kretschmer。从左至右：英飞凌员工女儿、英飞凌科技首席运营官Alexander Gorski、英飞凌员工儿子、德国联邦数字化转型和政府现代化部长Dr. Karsten Wildberger、英飞凌科技首席执行官Jochen Hanebeck、萨克森自由州州长Michael Kretschmer、英飞凌产线员工Kristina Eichinger、德累斯顿市市长Dirk Hilbert，以及英飞凌学徒Ali Asghar Khodadadi。新的Smart Power Fab通过全面推行数字化实现了生产效率的大幅提升，可根据市场需求将产能爬坡速度提升至以往的两倍。例如，工厂建筑及生产设备布局均通过数字孪生技术提前进行规划与优化。系统和工艺验证则借助人工智能算法完成。此外，德累斯顿工厂与英飞凌位于奥地利的菲拉赫工厂通过 “虚拟一体化工厂 (One Virtual Fab)”模式实现协同运作，使新工艺和新产品的认证速度较以往大幅提升。更快的产能爬坡能力使英飞凌能够更加高效、灵活地把握包括人工智能在内的新兴市场机遇。未来，德累斯顿生产的半导体将广泛应用于包括AI数据中心电源的高效供电的场景。同时，这些半导体还将服务于工业和汽车领域的众多应用，例如风能和太阳能发电系统以及软件定义汽车。其中一个典型应用是智能开关，它不仅能控制负载，还能实时监测电流运行状态。功率半导体与模拟/混合信号器件的协同作用，可实现更高能效和更智能化的系统解决方案， “智能功率晶圆厂”因此得名。随着此次扩产，英飞凌德累斯顿基地进一步巩固了其作为全球领先的功率半导体及模拟/混合信号技术制造基地的地位，同时，也进一步巩固了以德累斯顿及周边地区为核心的“萨克森硅谷（Silicon Saxony）”半导体产业集群作为欧洲领先半导体产业集群的地位。英飞凌的Smart Power Fab还为可持续制造树立了新的行业标杆。先进的生产技术以及经过优化的能源与资源管理体系有助于降低能耗，进一步改善半导体生产的环境足迹。新工厂的制造系统无需使用天然气，并通过水处理技术和闭环水循环系统显著降低用水量。预计约90%的生产用水将实现循环利用，从而最多可回收利用约45%的能源。

AI数据中心

英飞凌官微 . 2026-07-03 2478
产品 | Agilex® 7 M 系列推出三款全新封装，全面扩展带宽与互联能力

现代系统对带宽、连接性与架构效率的要求正持续攀升。为助力客户实现性能升级，Agilex® 7 M 系列正式推出三款全新封装规格，为研发人员提供更灵活的器件选型方案，从而精准匹配多样化的应用场景需求。这些全新封装进一步突破了下一代人工智能、广播、视频、网络、嵌入式及加速平台的性能边界，可支持大容量数据高速传输、多主机互联，也能让客户基于实际系统需求选择更为精准适配的封装规格。借助这三款全新封装选项，客户能够充分利用 DDR5-6400 内存，实现高达 204.8GBps 的内存带宽以及 768 个 GPIO 接口，同时可结合自身的目标架构设计按需选配互联与收发器组合方案。 R31G 主打增强型主机互联与高灵活度 PCIe 应用。其配备 2 个 F-Tile 和 2 个 R-Tile，不仅支持以 PCIe 为中心的加速架构，还能实现更灵活的多主机设计，适用于 800G 或双 400G 以太网、AI 智能网卡、存储加速及云加速等应用场景。 R47C 面向“数据吞吐优先”系统的极致带宽之选。其配备了 4 个全互联 F-Tile，将此前的 116G 收发器数量翻倍，且最高可提供 80 个高速收发器，其中包含 16 个 116G PAM4 高速通道，大幅提升了 AI 加速、广播、高清视频、嵌入式及高带宽网络场景的性能边界。 R47D 均衡适配型封装，可为客户提供按需配置、可灵活扩展的折中方案。该封装包含 1 个 F-Tile 和 1 个 R-Tile，能够帮助客户在不浪费硬件资源的前提下，平衡设备互联能力、系统性能与部署效率。总的来说，这三款全新封装选项丰富了用户的架构选型空间，可充分释放器件的内存带宽、互联及收发器性能，从而转化为整机系统的核心竞争优势。

FPGA

Altera FPGA . 2026-07-03 2254
产品 | BMS电化学阻抗谱 (EIS) 芯片组：全面提升电池包安全与性能！

恩智浦推出其首款内置电化学阻抗谱 (EIS) 功能的电池管理系统 (BMS) 芯片组。该芯片组采用精确的基于硬件的同步技术，可对单个高压电池包内所有电芯的测量数据进行同步。恩智浦支持EIS的BMS芯片组通过一个完整的评估平台进行演示，该平台由以下器件组成： BMA7418——模拟前端 (AFE) BMA6402——系统网关 BMA8420——电流传感器 (I-Sensor) 上述评估平台共同实现了出色的系统级性能，包括：纳秒级电芯、电流及电池包测量同步；电池包级高能效激励；以及可与商用实验室设备相媲美的阻抗测量精度。该EIS芯片组与现有BMS设计引脚兼容，支持轻松迁移与快速部署，无需进行重大硬件改动即可实现无缝升级。通过复用现有系统架构和第二代软件协议栈，OEM厂商能够以最小的重新设计工作量和更低的开发风险，快速集成EIS功能。该BMS EIS芯片组解决方案将成熟的电化学阻抗谱技术引入量产就绪的车载电池管理系统中。通过采用与当前先进BMS架构兼容的可直接替换器件，该解决方案能够更深入地洞察电池的健康状况、安全性和性能。恩智浦电化学阻抗谱 (EIS) BMS芯片组解决方案提升电池包安全性与性能。目标应用汽车领域电池管理系统 (BMS) 电动两轮车混合动力电动汽车 (HEV) 应用电动汽车 (EV) 多合一系统集成工业领域储能系统 (ESS) 电动汽车供电设备 (EVSE) 数据总线和电池管理机器人主要特性基于硬件的同步：该EIS芯片组采用了基于硬件的同步算法，能够对整个电池包中的阻抗数据进行比较。频率范围：提供0.1至1kHz的宽频率范围，能够测量各种效应，覆盖从固相扩散到内短路评估等各个方面。激励校准机制：BJB器件中集成双傅里叶变换 (DFT) 电流测量技术，能够精确校准激励信号。测量精度与洞察力：阻抗测量精度与商用实验室设备相当稳健的电阻测量，为可靠的健康状态 (SoH) 估算提供支持，纳秒级电芯、电流及电池包测量同步整个电池包内阻抗数据完全可比，便于轻松追踪异常值。高级诊断与安全：通过硬件同步及前端DFT实现快速异常值检测，提升诊断与预测性维护能力，增强系统可靠性与电池包安全性。精确的电芯监测，优化电池性能并实现寿命预测。充电性能与热控制：电池包级高能效激励，提升快充场景下的温度追踪能力，在不损害电池健康的前提下实现更快速、更安全的充电。系统集成与可扩展性：引脚兼容的EIS升级芯片组，可复用现有BMS架构，通过复用第二代软件协议栈实现轻松迁移，以最小的硬件重新设计工作量实现简便的系统集成。图：BMS EIS芯片组解决方案框图核心价值出色性能：纳秒级同步出色的测量精度，可媲美商用实验室设备引脚兼容的EIS升级芯片组，便于从不具备EIS功能的现有BMA/BMI解决方案过渡得益于电池包级概念，实现高能效激励基于集中式激励，实现成本优化、低风险的EIS系统升级路径实验室级阻抗精度，支持先进的健康状态 (SoH) 估算跨电芯、电流及电池包实现纳秒级同步测量通过硬件同步和前端DFT技术，实现快速异常值检测高能效电池包级激励，实现更快速、更安全的充电可直接替换、引脚兼容的升级方案，轻松升级现有BMS架构复用第二代软件协议栈，便于迁移与集成增强安全性、诊断能力和预测性维护降低开发成本，加快产品上市进程图：BMS软件框图使能工具和技术资源图：BMS EIS芯片组解决方案框图

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