芯查查-电子信息产业数据引擎

25 26 27 28 29 30 31 32 33 34

移远通信边缘计算模组成功运行DeepSeek模型，加速端侧AI落地

近日，国产大模型DeepSeek凭借其“开源开放、高效推理、端侧友好”的核心优势，迅速风靡全球。移远通信基于边缘计算模组SG885G，已成功实现DeepSeek模型的稳定运行，并完成了针对性微调。目前，该模型正在多款智能终端上进行深入测试与优化。移远通信将凭借其卓越的工程化能力，加速端侧AI技术在各行各业的规模化应用与普及。 DeepSeek：AI模型创新先锋 DeepSeek之所以火爆全球，源于其在模型架构、蒸馏技术以及强化学习等方面的突破性创新。完整版DeepSeek-V3模型采用创新的MoE（混合专家）架构，拥有6,710亿参数，每秒可处理60个Token，擅长处理长文档分析、多模态推理等复杂任务和高精度场景。其每层包含256个路由专家和1个共享专家，每个Token仅激活8个专家，极大地提升了学习效率和灵活性，显著降低了训练和推理成本，同时加速了Tokens生成。为解决小推理模型Self-play学习的不足，DeepSeek-R1通过高效蒸馏技术，将大模型的推理能力迁移到更小、更高效的版本中。这一突破使其小尺寸版本在保持卓越性能的同时，显著降低了模型体积和计算资源需求，成为端侧部署的理想选择。同时，DeepSeek-R1-Zero实验性版本证明了仅通过强化学习（Reinforcement Learning，RL）、无需监督式微调，大模型也能具备强大的推理能力，为AI模型的训练开辟了新思路。 DeepSeek小尺寸版本：端侧部署的理想选择 DeepSeek-R1版本专注于强化学习技术路线，推理能力强、性价比突出，基于该版本开发的系列小尺寸蒸馏模型，参数范围覆盖1.5B至70B，为开发者提供了高性能、低成本的大模型部署与开发解决方案，将有力推动端侧AI的商业化应用。简化后的小模型从大模型中继承了强大的AI能力，尽管参数量减少，但性能依然出色。由于计算量大幅降低，减少了内存和计算资源的消耗，因此特别适合资源有限的端侧设备。同时，推理速度显著提升，能够满足端侧设备对实时性的需求。此外，小模型体积更小，适配性更强，更容易在各种行业终端和边缘计算设备上集成和运行。尽管模型压缩，但通过蒸馏技术，小模型仍能保持较高的精度，确保任务效果不受影响。移远通信：以领先的工程能力加速端侧AI落地在众多厂商仍在探索如何支持DeepSeek模型之际，移远通信已率先取得突破，其搭载高通QCS8550平台的边缘计算模组SG885G，成功实现了DeepSeek-R1蒸馏小模型的稳定运行。实测数据显示，其生成Tokens的速度超过每秒40个Tokens，且未来随着性能的不断优化，速度还将进一步提升，为智能终端设备带来更强大的AI能力。同时，移远通信还与行业合作伙伴紧密合作，在机器人、智能座舱、智能工业等客户应用上开展深入测试与优化，为用户提供更为流畅的AI体验。搭载DeepSeek模型的移远边缘计算模组和解决方案，不仅适用于消费类和工业类机器人领域，还可广泛应用于智能座舱、机器视觉、个性化虚拟助理、平板电脑、老人监护、智能家居、AI玩具及可穿戴设备等多元化场景，为各行业提供强大的AI赋能，例如更自然的语音交互、更精准的图像识别以及更加个性化的服务体验。此外，在成功实现DeepSeek模型端侧运行的基础上，移远通信还完成了该模型的针对性微调，并应用于自身的大模型解决方案中，为客户提供更精准、更高效的端侧AI服务。这一成果不仅彰显了移远通信在端侧AI领域的技术实力，更体现了其领先的工程化能力，将有力推动AIoT应用的快速发展与落地。面向亟待接入AI能力的广泛垂直领域，移远通信将持续投入资源，推动更多高、中、入门级边缘计算模组，以及智能座舱、5G、LTE模组和解决方案全面接入DeepSeek等先进模型以及云端大模型，助力物联网设备实现智能化升级，开启万物智联新时代。

移远通信

移远通信 . 2025-02-13 1 3 1650
纳祥科技新品NX7005，用于HDMI ARC音频采集的芯片，支持音频回传

HDMI ARC 是音频回传通道（Audio Return Channel）的缩写。HDMI ARC 是一种特殊的 HDMI 接口，在 HDMI 的基础上增添了音频回传功能，传输便捷且音质更佳。传统的家庭影音系统不具备 HDMI ARC 功能，需要多根线缆。然而，HDMI ARC 能够通过一条线同时传输音频和视频，简化了布线，减少了线材，并降低了阻塞的可能性。可以说，HDMI ARC 在现代家庭影音中具有重要作用，其中应用的芯片也至关重要。因此，我们今日将推出纳祥科技的全新产品 NX7005。 NX7005是一款专门用于HDMI ARC音频采集的芯片，它拥有极高速的处理器，能够处理高工作频率，且具备宽电压范围，性能稳定。（一）NX7005主要特性 NX7005的特性主要有以下几个—— ① ARC 回传 ② 耳机/音响输出，音量跟电视同步 ③ 光纤/同轴输出 ④ 支持 192KHZ 音频采样率 ⑤ ARC 开关 ⑥ 5V 电源输入 ⑦ TSSOP20 封装 ▲NX7005引脚配置（二）NX7005芯片优势 NX7005具备先进频回传与全数字化传输功能，确保信号高质量稳定传输，并提供高宽带支持，显著提升数据传输速率，满足现代高速需求。 ① 音频回传功能 NX7005 的主要作用是让电视（显示设备）可以通过 HDMI 线将音频信号回传到功放或其他具有 HDMI ARC 功能的音频设备上，使音响系统取代电视自带的喇叭发声，实现更好的音质效果。 ② 全数字化传输 NX7005 的全数字化传输技术，确保高品质的音频信号传输，从而避免了传统模拟信号传输过程中可能出现的音质损失问题，最大程度地保留音频信号的原始品质。 ③ 高带宽支持 NX7005 能够支持多声道音频，如7.1声道的环绕立体声、杜比全景声（Dolby Atmos），极大地提升了音质体验。 ▲NX7005半成品展示（三）NX7005应用领域 NX7005具备卓越的音质和广泛的适用性，因此可以被广泛应用于家庭影院、高级音响设备以及企业会议室等多个领域，让系统的设置更加简洁，高品质还原音质，提高会议的效率和质量，成为众多领域的不二之选。 ▲NX7005应用示例图

HDMI ARC

深圳市纳祥科技有限公司微信公众号 . 2025-02-12 1 7035
海关AEO认证落地，德明利通关再提速

德明利荣获海关 AEO高级认证企业资质证书此次认证标志着德明利在供应链安全管理、合规运营及国际贸易领域的综合实力获得国际权威认可，是国际化战略的重要里程碑。 AEO认证是中国海关对企业信用管理的最高等级认证 AEO被誉为开展国际贸易的“金字招牌”，AEO企业可享受互认国家双方海关的“国际最认可、国内最优惠、通关最便利”等多维度优惠措施。目前，中国海关已与全球57个国家和地区签署了AEO互认协议。坚持“全球化”发展战略布局全球100+国家地区销售服务网立足新起点，德明利将以AEO认证为契机，依托高效的内控体系，提升风险管控能力与运营效率，提升国际物流效率，优化供应链体系，为全球客户提供了更高效、更可靠的全球交付服务。

德明利

德明利 . 2025-02-12 1 1 7025
R课堂 | 什么是阻抗？与电阻和电抗的区别详解（下）

目录 1. 高级的阻抗计算和应用 2. 阻抗的测量 3. 音频设备的阻抗 4. 正确理解阻抗并在工作中运用高级的阻抗计算和应用复杂电路结构中的阻抗计算一般的阻抗计算公式适用于简单的电路结构，但在复杂的电路中以及频率响应非常重要的情况下，就需要更高级的阻抗计算了。这包括使用数值分析和方针工具。阻抗的应用高级阻抗计算适用于高频电路、通信系统和RF（射频）电路的设计等领域。这些领域要求精细的阻抗匹配，以将信号丢失降至最低并实现高效的能量传输。下面通过几个示例来介绍这类高级阻抗匹配方法。优化S参数 S参数（Scattering Parameters）是表示传输路径和电路特性的指标，在高级阻抗匹配中被用来寻找最适合的值。通过使用优化算法，使S参数最小化或最大化等调整，来实现特定频率下的阻抗匹配。阻抗匹配变压器使用变压器是实现特定频段下的阻抗匹配的方法之一。作为高级的设计方法，有时会使用非对称变压器或各频段特性不同的变压器。这种方法可在很宽的频率范围内进行有效的阻抗匹配。使用隔离式转换器在进行高级阻抗匹配时，可以在信号源和负载之间配置隔离式转换器。隔离式转换器可以转换信号并进行阻抗匹配。这可使信号被有效传输并减轻电路之间的阻抗失配问题。自适应控制匹配一种使用自适应控制算法来实时调整阻抗匹配的方法。控制算法可以根据频率和环境的变化情况优化阻抗，以保持最佳的通信效率。优化微带线设计在高频电路中，优化微带线的设计可影响阻抗匹配。通过优化带状线尺寸和材料特性，可以在频段内实现有效的阻抗匹配。阻抗的测量 “阻抗测量”是指向电子设备或电路等施加电压使电流流动并测量电阻值的过程。下面将为您介绍在哪些应用中需要经常用到阻抗测量，以及进行阻抗测量时应该注意的关键要点。阻抗测量的目的阻抗测量是评估和了解电路及系统中元素的阻抗特性的重要方法。其目的是优化各元素的阻抗，以提高信号的传输效率。通过测量阻抗，可以更大程度地抑制信号反射和丢失，提升系统性能。电路设计和优化阻抗测量被用于评估电路中各元素的实际阻抗。这能够使电路设计者准确把握电路特性，并根据需要优化设计。例如，为了提高带宽利用率和信号传输效率，会要求对各元素的阻抗进行优化调整。滤波器设计为了使信号通过特定的频段，需要适当的滤波器设计。阻抗测量用来评估滤波器电路中各元素的阻抗，并实现所需的频率特性。天线设计天线需要有适当的阻抗匹配才能在特定频段内有效地收发信号。阻抗测量在天线设计和优化中发挥着重要作用。阻抗匹配要在不同的电路和器件之间有效地传输信号，就需要进行阻抗匹配。通过阻抗测量，可以准确地把握输入和输出阻抗，并找到合适的方法来实现匹配。故障检测当电路和器件的阻抗与正常阻抗不同时，意味着可能有故障或问题。阻抗测量可以检测故障和异常，对于维护保养作业和故障排除非常有用。阻抗测量的注意事项阻抗值会因测量方法和测量时的环境而异，如果所使用的测量方法不正确，就无法获得稳定的值。阻抗测量需要施加大范围的稳定正弦波，也就是说，确保“稳定的频率”这一点非常重要。此外，如果存在连接线接触不良或鳄鱼夹生锈等不稳定因素，也会产生杂散电容，并给测量值造成影响。测量时的温度和探头负载等外部因素也会影响到测量值，因此很重要的一点是在整个测量过程中要具备稳定的环境。事先了解正确测量阻抗的方法是非常重要的，比如需要掌握影响阻抗的因素有哪些、需要计算在稳定环境下多次测量结果的平均值等。频率的选择阻抗依赖于频率，因此需要考虑测量时使用的频率。需要选择与对象器件和电路的特性相符的频率，并调整测量范围和分辨率。要注意的是，如果频率不同，阻抗值也会发生变化。测量电路的影响测量电路本身可能会影响被测对象的阻抗。尤其是在高频条件下，线缆和探头的阻抗可能会变得很大，大到无法忽视的程度。鉴于这些影响，需要确认测量时的电路和探头连接是稳定的，还需要提前校准所使用的测量仪器，这非常重要。测量信号的幅值如果测量信号的幅值过大，就会产生非线性效应而很难准确测量。所以需要选择适当的信号幅值，以在线性范围内测量对象器件。控制测量环境测量环境中的外部电磁噪声和振动可能会影响到测量结果。可以通过采用适当的屏蔽和隔离措施，将外部影响降到最低。测量时间阻抗可能会根据频率、随着时间而变化。要想确保测量稳定性，需要设置合适的测量时间，并保证足够的稳定时间。被测对象发热量的影响当使用大功率时或在高频下测量时，对象本身的发热量可能会影响到阻抗。在测量前，需要考虑到被测对象的热特性，并采取适当的冷却措施。阻抗的测量方法准确测量阻抗对于获取可靠的数据而言是必不可少的条件。下面是测量阻抗的基本方法。信号源的选择阻抗测量需要合适的信号源。通常使用交流信号。信号源的频率需要根据对象的特性进行选择。典型频率在数百赫兹到数兆赫兹的范围。构建测量电路要测量阻抗，就需要构建合适的测量电路。测量电路因对象的特性和测量目的而异。典型的电路有串联电路和并联电路。使用LCR测试仪 LCR 测试仪（用来测量电感、电容和电阻的装置）广泛用于阻抗的测量。可以使用该测量仪来测量对象在各频率下的阻抗，获得电阻分量、电感分量和电容分量。扫频由于对象的阻抗依赖于频率，所以边改变频率边测量是很有效的方式。通过扫频，可以详细把握对象的频率响应特性。使用示波器可以使用示波器来观测阻抗的动态变化。示波器能够可视化显示信号波形，适合很高频段的测量。傅里叶变换为了准确理解阻抗的频率响应特性，可以对获得的数据进行傅里叶变换。这会使频域中的阻抗结构一目了然。 LCR测试仪的使用方法 LCR测试仪是在阻抗测量中非常有用的仪器，尤其适用于测量电阻（Resistance）、电感（Inductance）和电容（Capacitance）。下面是LCR测试仪基本使用方法的详细指南。 1.确认连接：首先，将测量对象与LCR测试仪正确连接。通常连接3个或4个端子。被测对象是表面贴装器件时，需要正确放置探头，这一点非常重要。 2.选择测量模式： LCR测试仪具有单独测量电阻、电感和电容等各元素的模式。根据被测对象的种类，选择正确的测量模式。 3.设置频率：由于阻抗依赖于频率，因此需要设置要测量的频率。一般情况下，根据被测对象的特性来选择频率。通常从低频到高频进行测量。 4.设置信号电平：设置适合被测对象的信号电平。通常从小信号电平开始，然后根据需要增减。过大的信号可能会影响测量结果。 5.自动和手动测量： LCR测试仪有自动测量模式和手动测量模式。在自动模式下，测试仪会选择最佳设置。在手动模式下，由用户手动设置测量参数。 6.读取结果： LCR测试仪完成测量后，会显示结果。测量结果中不仅包括电阻、电感和电容值，还可能包括相位差和品质因数等。 7.实施补偿：在测量线缆较长或测量环境较复杂的情况下，可通过实施补偿来确保测量的准确性。补偿通常在测试仪的设置菜单中进行设置。通过这些步骤，即可使用LCR测试仪进行准确的、可靠性高的阻抗测量。音频设备的阻抗阻抗在音频设备中的重要性阻抗的作用和影响对于音频设备而言，在确保可靠的声学性能和设备间的正确连接方面，阻抗的作用非常重要。在电路中，阻抗对交流信号有阻碍作用；在音频设备中，阻抗影响着扬声器、耳机、放大器等各种产品和器件的特性。如果没有准确的阻抗匹配，可能会发生信号丢失和不当的电流，从而影响音质和设备的效率。对音频设备的具体影响音质变差：如果阻抗不匹配，音质可能会变差。例如，当耳机或扬声器的阻抗与放大器不匹配时，会导致信号失真、信号的频率响应发生变化等问题，从而无法获得清晰、平衡的音效。效率降低：如果放大器和扬声器等设备没有正确匹配，其效率就会降低，需要更多的功率才能获得相同的音量。这会浪费电力，还可能缩短设备的使用寿命。作为对策使用的阻抗匹配：准确的阻抗匹配对于音频设备的设计和运用而言至关重要。设备之间的正确匹配可实现最佳的功率传输，从而有助于提高音质和设备的效率。阻抗匹配示例要使信号在音频设备之间平稳地传输，必须进行阻抗匹配。例如，当音源设备和放大器之间的阻抗匹配不当时，就会发生信号衰减或失真，导致音质变差。耳机和放大器匹配示例：在耳机和放大器组合中，耳机的阻抗应该与放大器匹配。这样可以实现最大功率传输，并产生清晰、低失真的音效。阻抗匹配的公式如下：其中P表示功率，V表示电压，Z表示阻抗。当耳机的阻抗为32Ω时，理想情况下，对应的放大器的输出阻抗也应为32Ω。这样就可以更大程度地进行功率传输，并获得最佳的音质。正确理解阻抗并在工作中运用如今，市场上精密的阻抗测量仪器多种多样，已在涉及到电路的企业中被广为应用。虽然使用阻抗测量仪器可以轻松测得阻抗值，但正确理解阻抗对于获得准确的测量值来说是必不可少的前提。因此，在理解阻抗时，加深其与电阻、电抗等概念之间的区别和关系的理解非常重要。如果不能获取准确的阻抗值，就无法正确地推断电子元器件等产品的内部状态，从而引发判断错误等问题，比如本来存在异常却推断为正常、本来没有异常却被推断有异常。因此，不仅要理解阻抗，还要关注造成测量值偏差的因素。特别是由于连接线和环境噪声容易造成测量值偏差，所以在测量过程中确保稳定的环境是非常重要的。在工作中，理解这些内容并将其付诸实践，将能够实现可靠性高的阻抗测量，而这非常有利于出色地完成电路品质管理和故障排除工作。

罗姆

罗姆半导体集团 . 2025-02-12 1 790
R课堂 | 什么是阻抗？与电阻和电抗的区别详解（上）

目录 1 阻抗的基本概念 2 阻抗的计算 3 阻抗和电路元素 4 高级的阻抗概念阻抗是表示交流电路中电流流动难易程度的重要值。具有以复数形式表示的特殊性质，会受到电阻、电感、电容等因素的多重影响。利用这种复数表示形式，可以考虑电信号的相位差和频率依赖性，从而有助于对电路特性进行详细分析。阻抗的基本概念阻抗是电路中的一个重要概念，综合表示元器件和电路对交流信号的阻碍作用。阻抗值越高，电流越难流过，因此阻抗值可以显示出电流在交流电路中流动的难易程度。阻抗的符号为“Z”，单位与在直流电路中时相同，为“Ω（欧姆）”。 01 阻抗的定义和重要性 ◼ 阻抗概述阻抗既包括在输出电压的电路中的输出阻抗，也包括在输入电压的电路中的输入阻抗。阻抗值可以通过电压和电流之比求得。由于阻抗的计算方法因电路结构而异，因此，针对想要求得的阻抗值，需要注意计算方法是否适当。阻抗是交流电路中电压与电流的比值，最初是源自电路学的术语，另外还适用于与音频有关的声、光、电磁波等，有声阻抗、光阻、（电磁）波阻抗等各种阻抗。 ◼ 阻抗、电阻和电抗之间的关系当提到“电流流动时受到的阻碍程度”时，很多人可能会将其与电阻联系起来。那么，阻抗和电阻之间究竟有什么区别呢？电阻是阻抗的组成要素之一。电阻的特点是其值只考虑电阻器，而且其值不会随频率的变化而变化。而受频率影响的被称为“电抗”，电抗包括“容抗”和“感抗”两种。电抗的符号为“X”、单位为“Ω”。电抗与电阻的组合就是阻抗。可见，阻抗不仅包括单纯的电阻，还包括依赖于频率的电感（线圈特性）和电容（电容器特性）产生的电抗。 ◼ 阻抗的重要性了解阻抗为什么如此重要，对于有效设计电路和故障排除而言至关重要。适当的阻抗匹配可以更大程度地抑制信号反射，并有助于优化功率传输。 02 阻抗的单位和符号 ◼ 阻抗单位阻抗由电路中电阻和电抗组成，其单位用欧姆（Ω）表示。电阻表示直流电路中对电流流动的阻碍作用，而阻抗则表示交流电路中的总电阻。 ◼ 阻抗符号阻抗通常用大写的“Z”来表示。在数学上，阻抗通过复数表示，实部表示电阻（R），虚部表示电抗（X）。其表达式如下：这里的j是虚数单位，j2=-1 ◼ 阻抗的复数表示由于阻抗是以复数的形式表示的，所以具有幅值和相位角。幅值与电阻有关，相位角则与电抗有关。通过以极坐标的形式表示复数，有助于理解这些信息。这里的∣Z∣表示阻抗的幅值（阻抗模），θ表示相位角。 03 电感、电容、电抗的定义和区别 ◼ 阻抗和电抗之间的区别下面介绍对于理解阻抗而言很重要的“电抗”。希望大家能够通过介绍了解阻抗与电抗之间的区别和关系。 ◼ 什么是电抗电抗是交流电路中阻碍电流流动的因素，会受到频率的影响。电抗包括容抗和感抗两种。电抗的符号为“X”，单位为“Ω”。 ◼ 容抗容抗是电容器（Capacitor）对电流的阻力。电容器是用来蓄电和放电的电子元件，被广泛应用于智能手机、电脑和电视等各种电子设备。电抗的符号为“X”，容抗用符号“XC”来表示，单位与电抗一样，也是“Ω”。容抗由以下公式表示： ω为角频率，用来表示，代入后得到如下公式： f表示信号的频率，C表示电容器的容量。从公式可以看出，容抗具有其值随频率的增加而减小的特点。 ◼ 感抗感抗是线圈（电感器）对电流的阻力。线圈是作用于电和磁的电子元件，与电阻器和电容器等元件同样被广泛用于各种电子设备。感抗的符号为“XL”，单位为“Ω”。感抗由下列公式表示：与容抗一样，当代入角频率后，公式会变为： L是线圈的电感值。与容抗相反，感抗具有其值随频率的提高而增加的特点。 ◼ 阻抗与电抗之间的关系正如在电阻部分所介绍的，阻抗是电阻和电抗的组合。请记住：电抗是阻抗的组成要素之一。由于电抗又分为容抗和感抗，所以也可以说阻抗由电阻、容抗和感抗这三部分组成。 04 与复数的关系阻抗的复数表示对于了解交流信号的详细情况来说非常重要。复数形式的阻抗（Z）表示如下：其中R是电阻，L是电感，C是电容，ω是角频率。阻抗的计算计算阻抗的基本公式 ◼ 阻抗的基本公式阻抗由电阻（R）、电感（L）和电容（C）组成，以复数的形式表示。阻抗（Z）的基本公式如下：其中R是电阻，L是电感，C是电容，j是虚数单位，ω是角频率。 ◼ 复数表示基于这些基础计算，以复数表示的阻抗Z可用下列公式表示：其中|Z|是幅值，θ是相位角。通过理解这些基本公式，即可计算复杂电路的阻抗，并详细掌握电路的特性。阻抗计算示例例题：阻抗的计算下面我们通过具体的例子来了解阻抗计算的思路。在以下条件下计算阻抗：电阻（R）：50Ω 电感（L）：0.1H 电容（C）：100μF 角频率（ω）：100rad/s 首先，将这些值代入基本公式进行计算：该计算结果表示整个电路的阻抗。阻抗和电路元素 RLC串联电路的阻抗 RLC串联电路是电阻（R）、电感（L）和电容（C）串联形成的电路。该电路的阻抗（Z）由这些元素组成，并随频率的变化而变化。阻抗的基本公式-RLC串联电路的阻抗由下列公式表示：其中j是虚数单位，ω是角频率。该公式由电阻分量和电抗分量组成，随频率的变化而变化。 ◼ 与角频率的关系角频率通常用乘以2π的值来表示。即ω=2πf ，其中f是频率。 ◼ 谐振条件在RLC串联电路中，当电抗相互抵消时会发生谐振。也就是当ωL=1/ωC时发生谐振。 ◼ 阻抗的复数表示 RLC串联电路的阻抗用复数来表示，用极坐标形式表示如下：其中θ是相位角。 RLC并联电路的阻抗 RLC并联形成的阻抗（Z）表示由电阻（R）、电感（L）和电容（C）组成的电路的复阻抗。如果要求出并联电路的总阻抗，就需要取每个组件的阻抗的倒数，将它们相加，然后求出该总和的倒数：为了将它们构成复数，需要使用公分母RωL：接下来，将分子和分母化简：将公式展开并进一步整理分母和分子，得到如下阻抗：通过执行该计算的各个步骤，就可以准确求出并联RLC电路的阻抗。要求出阻抗的大小（|Z|），需要计算出该复数的绝对值。具体而言，是先分别求出实部和虚部的平方值，将它们相加，然后求其平方根：通过计算，即可求出并联RLC电路的阻抗大小（|Z|）。再将公式变形后，可简化如下：各电路元素的阻抗特性各电路元素（电阻、电感、电容）的阻抗特性对于理解电流和电压等信号在通过电路时如何受到影响来说是非常重要的。 ◼ 电阻的阻抗电阻（R）的阻抗与频率无关。阻抗（ZR）是指单纯的电阻值本身。 ◼ 电感的阻抗电感（L）的阻抗与频率成正比。阻抗（ZL）由下列公式表示：其中j是虚数单位，ω是角频率。 ◼ 电容的阻抗电容（C）的阻抗与频率成反比。阻抗（ZC）由下列公式表示： ◼ 阻抗的相位角各元素的阻抗以复数形式表示，并有相位角。例如，对于电容而言，其相位角（θC）为-π/2。 ◼ 各电路元素的总阻抗当这些元素串联或并联连接时，其总阻抗是每一个元素的阻抗之和。例如，在RLC串联电路中，即电阻、电感和电容的阻抗相加。电压与电流的关系 ◼ 电流与电压的相位差在RLC串联电路中，电阻（R）、电感（L）和电容（C）的阻抗均用复数表示，导致电流（I）和电压（V）之间产生相位差。该相位差因各元素的阻抗的相对大小而异。 ◼ 阻抗与电流的相位差当电路中不仅含有电阻，还含有电感和电容时，电流和电压之间会产生相位差。该相位差取决于以复数形式表示的阻抗（Z）。电流与电压之间的相位差因电路元素的种类而异。这会产生被称为“相移”的现象，即电感导致电流滞后、而电容导致电流超前、波形随时间变化而偏移的现象。当发生相移时，波形的波峰（峰值）会随时间而变化，可以显示出电路中的信号随时间滞后或超前了多少。 ◼ 交流电路中的电压和电流在交流电路中，电流和电压都会随时间变化。在交流电路中也适用欧姆定律，但使用的是“阻抗”而不是“电阻”。其中，V(t)和I(t)是随时间变化的电压和电流，Z(t)是随时间变化的阻抗。高级的阻抗概念阻抗匹配的重要性阻抗匹配是一种通过适当调整电路和系统中各元素的阻抗来提高信号传输和能量传输效率的技术。阻抗匹配，可以更大程度地抑制信号反射和丢失，优化系统性能。 ◼ 阻抗匹配的基础知识阻抗匹配是指使信号源和负载的阻抗相同。这可实现有效的信号传输并更大程度地抑制信号反射。基本目标是确保所传输的信号以最大功率到达负载端。其中Zout(Zsource)是信号源的阻抗，Zin(Zload)是负载的阻抗。其中总电压为V，流经电路的电流为I。根据欧姆定律可以得出：其中负载Zin两端的电压为Vin。根据Pin=Vin×I，这里消耗的功率为：当Zin＝Zout时，Pin最大。 ◼ 阻抗匹配的优点优化信号传输：阻抗匹配可使信号在传输路径中以最佳条件传输，并更大程度地减少信号丢失。防止信号反射：如果阻抗不匹配，信号就会被反射，效率就会降低。通过阻抗匹配，可以将信号反射抑制在最低。优化功率传输：当阻抗匹配时，功率传输会得到优化，能源会得到有效利用。输入阻抗与输出阻抗之间的区别输入阻抗和输出阻抗是指信号进入和离开电路时的阻抗，它们之间的区别在于输入阻抗表示信号源侧的性质，输出阻抗表示负载侧的性质。当输入阻抗不适合信号源时，部分信号就会被反射，从而造成传输信号丢失。同样，当输出阻抗不适合负载时，也会发生同样的问题。 ◼ 输入阻抗输入阻抗是指电路或设备输入侧的阻抗。该阻抗是接收信号源信号的电路侧或设备的电阻、电抗和电感之和。当输入阻抗设计得当并与信号源的输出阻抗相匹配时，来自信号源的信号将以最大效率被传输至输入电路。适当的输入阻抗可以将信号丢失降至最低，并高效地传输来自信号源的信号。输入阻抗匹配示例：音频放大器的输入阻抗需要与音频源（CD播放器或麦克风等）的输出阻抗相匹配。 ◼ 输出阻抗输出阻抗是指电路或设备输出侧的阻抗。该阻抗是电路或设备向外部提供信号时的电阻、电抗和电感之和。当输出阻抗设计得当并与负载的输入阻抗相匹配时，信号将以最大效率被传输至外部。适当的输出阻抗可将信号反射降至最低，防止信号丢失。当输出阻抗与负载不匹配时，可能会发生信号反射并造成信号丢失。输出阻抗匹配示例：扬声器的输出阻抗需要与放大器的输入阻抗相匹配。

罗姆

罗姆半导体集团 . 2025-02-12 1 2370
助力DeepSeek本地化部署，QLC驱动AGI时代存储革新

近日，DeepSeek凭借强大的技术实力和开源特性，成为人工智能领域备受关注的新兴力量。与传统的闭源云端大模型不同，以DeepSeek为代表的开源AGI智能体架构允许用户下载模型并实现本地化部署。这不仅规避了对网络的依赖，还能有效保护用户数据隐私，提高数据安全性。然而，AGI应用的发展对计算资源和存储能力提出了更高的要求。特别是在本地化部署的场景下，模型参数规模和数据量的爆发式增长，使得存储设备需要同时满足大容量、高速读写和低能耗的严苛标准。如何满足这一趋势下的存储需求，成为行业亟待解决的问题。 AGI应用本地化的存储需求随着AGI应用的广泛落地，其数据存储需求呈指数级增长。例如，DeepSeek-V3的模型文件体积已达到642GB，而未来更强大的AGI模型可能会突破TB级别。存储需求的爆发主要带来了以下挑战： •容量挑战：未来AGI应用将需要更大规模的数据存储能力，要求存储设备具备TB级甚至PB级的扩展性，以满足日益增长的模型文件和训练数据需求。 •性能要求：大规模数据读写、实时推理计算要求存储设备具备极高的顺序读取带宽和随机读写IOPS性能，以确保AI应用的高效运行。 •成本与能耗：在数据中心和个人终端中，存储设备的购置成本和运行能耗成为关键因素。如何在满足大容量需求的同时，控制能耗并降低单位存储成本，是存储技术发展必须解决的问题。 QLC 固态硬盘如何满足未来AGI应用的存储需求面对AGI应用带来的存储挑战，QLC正逐步成为理想的解决方案。QLC 固态硬盘凭借高存储密度、高读写性能和低能耗等特点，能够满足AI本地化部署的核心存储需求。 •高存储密度优势：QLC 闪存芯片每个存储单元可存储4 bit数据，相比TLC具有更高的存储密度，使存储设备在相同体积下提供更大的容量。这使得QLC 固态硬盘在有限物理空间内提供了更大规模的数据存储能力，为AGI应用的快速发展提供强有力的存储支撑。 •读写性能与能耗优势：现代QLC 固态硬盘在顺序读写和随机访问性能方面已取得显著突破，相比传统机械硬盘和部分TLC 固态硬盘，能够更快地加载和处理AI所需的数据。在数据中心和AIPC等场景中，QLC 固态硬盘的低功耗特性有助于降低长期运营成本，符合绿色计算的趋势。 •对AGI本地化部署的助力：在AGI本地化部署场景中，存储设备的可靠性和可扩展性至关重要。QLC 固态硬盘不仅能够提供稳定的存储基础，还能随着AGI应用的升级而灵活扩展，满足未来更大规模模型的高效运行需求。 AGI本地化部署催生AIPC与AI服务器的配置革命随着AGI应用的普及，全球PC和服务器市场也在经历新一轮的硬件升级潮。根据Canalys的数据，预计2025年AIPC的出货量有望达到1亿台，占整体PC市场的40%；到2028年，AIPC的出货量预计将增长至2.05亿台，占比达到70%。这一趋势将推动整个PC产业升级，对高性能存储设备的需求将持续增长。与此同时，AI服务器市场也在快速发展。TrendForce集邦咨询预测，2024年AI服务器的市场规模将达到1870亿美元，年增长率达69%，产值占整体服务器市场的65%。AI服务器需要高效的数据存储解决方案，QLC 固态硬盘的高容量、高速读写能力和低能耗特性，使其成为AI服务器市场的重要选择。随着终端需求的增长、升级，企业级和消费级市场的存储设备升级将被带动，继而可能推动整个存储硬件产业链的创新发展。QLC 固态硬盘作为高性能、高性价比的存储方案，将在AIPC、服务器、AI数据中心等多个领域发挥核心作用，为AGI时代的存储需求提供更优的解决方案。长江存储QLC固态硬盘企业级存储解决方案凭借创新的晶栈®Xtacking®技术以及企业级QLC闪存芯片，长江存储在企业级和商用消费级QLC固态硬盘领域具备领先优势，其产品不仅在高存储密度、低功耗、性能稳定性方面表现出色，还能够满足AGI应用对存储设备日益增长的需求。未来，长江存储将持续创新，为AGI时代提供更优质的存储解决方案，助力全球科技产业迈向更高层次的发展。

长江存储

长江存储商用存储方案 . 2025-02-12 1010
中芯国际发布2024Q4财报，年度收入创80亿美元新高

中芯国际截至2024年12月31日止三个月未经审核业绩公布（以下数据系依国际财务报告准则编制）财务摘要 2024年第四季的销售收入为2,207.3百万美元，2024年第三季为2,171.2百万美元，2023年第四季为1,678.3百万美元。 2024年第四季毛利为499.0百万美元，2024年第三季为444.2百万美元，2023年第四季为275.0百万美元。 2024年第四季毛利率为22.6%，2024年第三季为20.5%，2023年第四季为16.4%。 2024年未经审核的全年销售收入为8,029.9百万美元，2023年全年销售收入6,321.6百万美元。 2024年未经审核的全年本公司拥有人应占利润为492.7百万美元，相较于2023年全年本公司拥有人应占利润902.5百万美元减少45.4%，主要是由于本年投资收益及资金收益下降所致。以下声明为前瞻性陈述，基于目前的预期并涵盖风险和不确定性。二零二五年第一季指引本公司预期国际财务报告准则下的指引为：季度收入环比增长6%至8%。毛利率介于19%至21%的范围内。管理层评论公司四季度销售收入超过22亿美元，环比增长1.7%，毛利率为22.6%，环比上升2.1个百分点。根据未经审核的财务数据，2024年公司销售收入为80.3亿美元，同比增长27%，毛利率为18%。2024年公司资本开支为73.3亿美元，年底折合8英寸标准逻辑月产能为94.8万片，出货总量超过800万片，年平均产能利用率为85.6%。公司一季度指引为：销售收入环比增长6-8%，毛利率预计在19%-21%之间。在外部环境无重大变化的前提下，公司2025年指引为：销售收入增幅高于可比同业的平均值，资本开支与上一年相比大致持平。

中芯国际

中芯国际 . 2025-02-12 840
嘉合劲威正在研发MRDIMM内存，助力deepseek运算提升，降低AI应用硬件成本

目前深圳市嘉合劲威电子科技有限公司（简称“嘉合劲威”），正在研发更加适合AI专业应用的新一代内存，MRDIMM。MRDIMM将通过内存容量、性能的升级，从而大大提升AI运算的规模和效能，进而降低中小企业在AI研发、运维、应用中的硬件成本。过去服务器、工作站主要使用的是RDIMM内存。但是随着电脑处理器、显卡性能的飞速提升，AI运算能力的发展，传统的RDIMM内存已经难以满足专业的AI应用领域。而HBM作为一种新型的内存芯片，目前已经发展到HBM5。它的成本较高，且需要较高的硬件方案开发能力，一般用于体积更小，更加大型的AI应用终端。嘉合劲威目前正致力于研究MRDIMM内存，该产品可广泛地用于服务器、工作站，大幅度提升AI运行效能，降低中小企业AI的开发、运维、应用的成本。 MRDIMM内存，其核心组件包括多路复用寄存时钟驱动器（MRCD）和多路复用数据缓冲器（MDB）。通过并行传输实现数据吞吐量翻倍通过同时操作两个内存阵列（Rank），结合多路复用技术，将数据传输速率提升至标准DDR5 RDIMM的两倍。 MRDIMM内存的优势体现在多方面。MRDIMM完全兼容现有DDR5 RDIMM的物理接口和外形规格，无需修改服务器主板即可直接升级；往往内存容量越大，性能的提升越难，MRDIMM双等级操作，带宽倍增，是让大容量、高性能可以并存的技术。电脑处理器、显卡、内存，是影响AI运算的三大重要因素。随着处理器、显卡性能的提升，内存成为AI运算的瓶颈。MRDIMM通过提升带宽和效率，显著缓解这一矛盾。例如在deepseek的本地部署应用中，普通用户可选择70b以内的工作模式，对于内存容量、带宽的需求不高。而中小企业选择70b以上的工作模式，单靠显卡显存肯定是难以应对的，这时候内存的容量大小、带宽成为影响运行效能的关键性因素。选择MRDIMM内存，将降低deepseek本地部署应用的电脑配置成本，而在配置不变，内存升级成MRDIMM，也将实现AI运算能效的大幅度提升。嘉合劲威正在研发的MRDIMM内存，单根容量覆盖32GB至256GB，第一代8,800 MT/s，第二代支持12,800 MT/s速率，第三代预计将突破17,600 MT/s。根据初步测试，使用第一代MRDIMM的英特尔至强6处理器性能提升高达33%，AI推理任务中词元吞吐量提升31%，延迟降低24%。MRDIMM其大容量、高带宽、低延迟特性与AI算力需求的结合，极大地降低了AI人工智能的硬件成本，未来将逐步成为AI服务器和高性能计算的标准配置。

嘉合劲威

嘉合劲威 . 2025-02-12 725
BNX系列——遏制医疗设备电源噪声

医疗保健等设备需要满足CISPR11噪声标准，而传导噪声（杂音端子电压）是CISPR11标准中的不可或缺的项目之一，该传导噪声需要在150kHz至30MHz频带满足标准。本文介绍使用村田制作所的块式EMI滤波器BNX系列进行传导噪音对策的事例。该传导噪声需要在150kHz至30MHz频带满足CISPR11标准 01 使用DC-DC转换器进行验证首先，我们需要按照CISPR11规定的测量系统和测量方法，对泄漏到DC电源线的传导噪声进行评估。作为验证，我们准备了一个将DC-DC转换器作为EUT，对CISPR11传导噪声进行评估的测量环境。系统设置示意如下图。传到噪声的测量系统 02 传导噪声的测量结果观察到的噪声超过了CISPR11 Class A group 1（工业环境）的噪声允许值上图显示，在500kHz开关频率的整数倍频率下观察噪声频谱。此外，我们观察到的噪声超过了CISPR11 Class A group 1（工业环境）的噪声允许值。可以认为，由DC-DC转换器的开关引起的噪声（开关噪声）传导到了DC线路。这里需要说明一下，CISPR11标准中，Class A针对工业环境，Class B是针对住宅环境的噪声允许值，医疗设备属于Class A。 03 静噪对策：噪声滤波器为了遏制这种传导噪声，我们在输入侧使用了块型 EMIFIL BNX029-01。 BNX029-01滤波器 BNX029-01是将LCπ型滤波器作为1个元件构成的滤波器。该滤波器可以在15kHz至1GHz的宽频带范围内实现噪音对策。支持20A的大电流，非常适宜用于DC电源线噪声对策。 BNX029-01的尺寸是12.1×9.1mm，额定电流20A，插入损耗图形如下： BNX029-01的插入损耗 04 静噪对策效果下图可以看出，通过将BNX029-01插入输入侧，可以在全部频段满足 CISPR11的噪声允许值要求。在全部频段满足CISPR11的噪声允许值要求 05 总结 DCDC转换器的开关引起的噪声有时会传导到DC线路。通过使用宽频带BNX系列，可以遏制传导噪声。此外，BNX系列是由单个产品构成LCπ型滤波器的滤波器，有助于缩短对策时间和节省空间。村田建议村田BNX系列的SMD类型备有多个版本供选择： BNX022-01：额定电压(Vdc) 50 BNX023-01：额定电压(Vdc) 100 BNX028-01：额定电压(Vdc) 16 BNX029-01：额定电压(Vdc) 6.3 这些器件应对额定电压(Vdc)范围不同，额定电流(Idc)均为20，插入损耗20dB以上(150kHz～30MHz)，可根据使用环境和噪音情况进行选择。

村田

Murata村田中国 . 2025-02-12 785
JPR：2024Q4 全球CPU市场复苏，AI PC功不可没

市场调查机构 Jon Peddie Research 2月10日发布博文，主要得益于 AI PC 的热潮，2024 年第 4 季度全球客户端 CPU 市场强劲增长，连续两个季度实现扩张。报告指出 2024 年第 4 季度全球客户端 CPU 同比增长 5%，本季度所有客户端平台的核显总出货量环比增长 8%，同比增长 4%。而服务器端 CPU 环比增长 6%，同比增长 5.5%，AMD 的市场份额下滑至 25.2%。 Jon Peddie Research 总裁 Jon Peddie 博士表示：“AI PC 的热潮加速了 PC CPU 的增长。客户 PC 市场已经连续两个季度实现增长，并且似乎正遵循传统的季节性趋势。”

AI PC

Jon Peddie Research . 2025-02-11 910
IDC：2024 中国平板电脑市场出货量同比增长 4.3%，华为登顶年度第一

市场调查机构 IDC 2月10日发布博文称，2024 年全年中国平板电脑市场出货量为 2985 万台，同比增长 4.3%，市场迎来回暖。报道称 2024 年第 4 季度市场出货量为 786 万台，受库存影响，同比下降 3.7%。伴随 2025 年 1 月国补政策落地，中国平板市场需求将被进一步激发，3000 元左右市场容量预计上半年将明显提升，国产厂商有望迎来更大的发展机会。细分到品牌方面，相关情况如下：华为华为延续季度市场份额第一，并登上年度出货量首位。消费端受年末出货减少影响，第四季度市场份额有所下滑。新品 MatePad 11.5 2024 弥补了华为在 1500 元价位段的缺失，新款 MatePad Pro 13.2 则依托鸿蒙系统提升了平板的互联能力及生产力属性，强化华为在高端市场的影响力。商用市场华为保持市场份额第一，中高端产品供应仍面临一定压力但情况有所好转。苹果苹果市场份额位居第二，面对激烈的市场竞争，第四季度 Apple 出货量延续下滑趋势，但降幅有所收窄。产品方面，iPad Mini 产品线在第四季度迎来产品更新，首发出货情况较为乐观。此前五月上市的新款 iPad Air 销售逐步提升，使得 iPad Air 产品线成为该季除新品 iPad Mini 外的另一增长点。iPad Pro 则因高昂的售价在销售端面临压力，出货量有所下滑。小米小米市场份额位列第三，主力产品线迭代和地方补贴活动共同推动小米第四季度出货量实现了 41% 的同比增长。10 月底发布的平板 7 和 7 Pro 通过产品性能、屏幕显示和多场景使用方面的升级进一步吸引消费者。同时，小米积极参与地方以旧换新补贴活动，进一步提升了产品的性价比，激发了购买热情，对线上和线下渠道销售都形成了有效带动。荣耀荣耀位列市场第四位，第四季度新品频发带动出货量增长。消费市场迎来三款新品：GT Pro、X9 和 V9，强化自身 2000-3000 元中高价位段和千元以下入门级区间的产品布局，其中 GT Pro 的推出进一步丰富了荣耀的产品矩阵。商用市场上，荣耀在延续价格优势的同时推出新品 Z6，进一步拓展商用系列产品矩阵，丰富价位段布局，为进一步转型奠定基础。联想联想第四季度市场份额并列第四位, 出货量同比增长 10%。产品更新和促销降价推动消费市场出货增长。Y700 系列产品更新迭代，进一步强化联想在小屏旗舰垂直赛道的优势。旗舰新品 YOGA Pad Pro 凭借 AI 能力上探 3000 元以上市场布局。此外，小新 Pad Pro 2024 在促销的拉动下销量呈现明显增长。商用市场上，联想不断提升服务能力，在整体市场需求疲软的情况下保持较为稳定的出货。 IDC 中国高级分析师刘云表示：尽管 2024 年第四季度市场出现小幅下滑，但 2024 全年中国平板电脑市场整体呈现出回暖态势。Apple 恢复产品更新的节奏，国产品牌更是加快了升级和创新的步伐，开拓更大市场空间。 2025 年在产品性能升级和功能场景拓展的基础上，国家补贴政策将进一步激发平板市场换机和购机需求，加速市场发展。同时国补或将对全年市场节奏产生一定影响，行业伙伴需谨慎关注潜在的需求透支风险，积极布局、灵活调整。

平板电脑

IDC . 2025-02-11 1365
大联大世平集团推出基于NXP产品的AI胶囊咖啡机方案

2025年2月11日，致力于亚太地区市场的国际领先半导体元器件分销商---大联大控股宣布，其旗下世平推出基于恩智浦（NXP）MCX N947 MCU的AI胶囊咖啡机方案。图1：大联大世平基于NXP产品的AI胶囊咖啡机方案的展示板图随着人工智能技术的飞速发展，各行各业都在积极探索AI技术的应用，以便实现产业的智能化转型。在公众熟知的咖啡行业中，带有AI功能的胶囊咖啡机正以便捷的操作性、高效的咖啡制作能力和稳定的咖啡品质，赢得越来越多消费者的青睐。据相关数据显示，2023年全球胶囊咖啡机市场规模约为180亿美元，预计到2026年将有望达到230亿美元，复合年增长率在5%至6%之间。针对这一趋势，大联大世平基于恩智浦（NXP）MCX N947 MCU（高性能微控制器）推出AI胶囊咖啡机方案，能够实现对咖啡胶囊的快速、准确识别，并根据用户的喜好自动调整冲泡参数，提供个性化咖啡体验。图2：大联大世平基于NXP产品的AI胶囊咖啡机方案的场景应用图 MCX N947是恩智浦（NXP）旗下一款高性能、低功耗微控制器，搭载双核Arm Cortex-M33，配备智能外设和片上加速器，集成eIQ® Neutron神经处理单元（NPU），可高效处理神经网络相关算法，提供多任务功能和高能效。不仅如此，该MCU具有的低功耗高速缓存进一步增强系统性能，且双块Flash存储器和带ECC检测的RAM支持系统功能安全，最高2MB Flash，512 KB RAM，为设计提供额外的保护和高级信息安全功能。为简化设计开发，本方案采用基于MCX N947 MCU的FRDM板进行Demo搭建，并配备豪威（OmniVision）OV7670 CMOS VGA图像传感器、搭配NXP LCD-PAR-S035、TJA1057GT/3高速CAN收发器以及华邦电子W25Q64JV Flash，通过使用FRDM搭建Demo，可以节省开发评估时间。借助这些产品，本方案能够通过摄像头实现采集咖啡胶囊的图片，并迅速识别和显示咖啡胶囊的类型，提供冲泡建议。图3：大联大世平基于NXP产品的AI胶囊咖啡机方案的方块图在消费类电子产品市场，AI技术已经成为推动产品创新和市场增长的关键因素。大联大世平致力于站在技术前沿，不断探索与拓展AI技术在电子产品中的应用边界。未来，公司将继续携手更多合作伙伴，以前瞻性的视角和扎实的技术实力，引领行业加速智能化转型。核心技术优势：主控 MCX N947高性能：双核Cortex M33高主频150MHz； AI加速功能模块：集成NPU；外设丰富：USB、CAN、FlexIO模拟摄像头、屏幕接口；开发便捷：支持eIQ工具开发NPU。方案规格：支持摄像头图像采集，采集图像的分辨率384×384（摄像头分辨率是640*480）支持屏幕显示，分辨率480×320；支持8种咖啡胶囊识别（也可通过eIQ添加咖啡种类进行学习训练）；支持快速识别（按下识别按键后1s内进行识别）。

MCU

厂商供稿 . 2025-02-11 940
借助低功耗网状网络技术降低网关能耗

互联网宽带业务历来竞争激烈，终极目标在于实现最高吞吐量。然而，可持续发展意识日渐增强，包括欧盟关于待机模式的生态设计法规等能源法规日趋严格，正在改变互联网服务提供商（ISP）的游戏规则。ISP必须时刻保持竞争状态，持续参与吞吐量竞争；与此同时，还必须从根本上降低网关能耗，从而遵守法规并呼吁客户积极响应环保倡议。但是，如何在不影响智能家居用户体验的情况下降低网关能耗？本文介绍了芯科科技（Silicon Labs）的新型低功耗网状网络技术（已申请专利），该技术可显著降低各大制造商用户端设备（CPE）的能耗，同时改善智能家居用户体验。始终在线的客户端设备的隐性能源成本智能恒温器、照明、安全传感器和摄像头等物联网设备可为用户提供前所未有的便利性和自动化水平。然而，智能家居设备激增也会直接或间接增加能耗。网关和路由器等客户端设备（CPE）是联网家庭的核心支柱。通常，CPE始终处于在线状态，以确保安全摄像头、恒温器或泄漏检测仪等关键应用无论在任何情况下都能正常运行。然而，即使没有网络活动，CPE也会全功率运行，比如夜晚或用户休假期间。毋庸置疑，始终在线的CPE能源成本十分高昂，而且业主往往对费用不甚了解。芯科科技低功耗网状网络技术简介芯科科技借助 Matter 和 Thread 等新协议掀起网关能效革命，CPE可在空闲期间进入睡眠状态并在必要时立即唤醒。对于用户而言，不仅可以实现完全无缝衔接，而且直观易用。网状网络连接可支持物联网设备在需要连接时自动触发唤醒。这样既可以显著降低能耗，又能改善智能家居用户体验。 CPE – 睡眠模式与唤醒事件无缝切换智能唤醒触发功能可支持CPE进入深度睡眠状态，使功耗降至最低水平，而且能够随时唤醒，对智能家居活动做出响应。例如，如果运动传感器检测到人或者物体的移动或业主开启智能锁，CPE会立即唤醒并恢复全连通性。睡眠模式与活动模式之间的无缝转换可确保用户充分体验智能家居的便利性和安全性，避免不必要的能源成本。集成Matter与Thread 芯科科技低功耗网状网络技术通过启用由这些相关协议触发的唤醒事件，充分发挥Matter和Thread协议的功能。例如，支持Matter或Thread的设备（例如智能恒温器或安全传感器）可以发送信号将CPE从睡眠模式唤醒。这样可确保即使CPE处于节能状态，仍然可以立即对关键事件做出响应，用户不必担心发生延迟或丧失功能。这种方法对于安全系统和能源管理等应用尤其有效。安全摄像头或运动传感器可以在最低功耗状态下保持网络连接，只有检测到活动才会唤醒CPE。同样，智能恒温器等环境控制设备可在需要调节温度时唤醒CPE，既保障舒适的家庭环境，又不会浪费能源。低功耗网状网络技术用例 1. 夜间模式到了晚上，绝大多数家庭几乎都停止活动。智能灯、安全摄像头和传感器等设备通常处于待机模式，保持连接难免产生功耗。如果家中采用传统的始终在线的CPE，即使网络几乎没有任何通信，网关仍会全面运行。部署芯科科技低功耗网状网络技术后，CPE可在空闲期间进入睡眠模式。只有当运动传感器检测到人或物体活动或用户与系统进行交互时，才会唤醒CPE。这样可以大幅降低功耗，同时确保安全等基本功能保持运行：传统CPE不提供睡眠模式，整夜运行可能会消耗10-15瓦电量。采用芯科科技睡眠模式，CPE的功耗可能低于1瓦，在低活跃度期间可以将功耗降低90%以上。 2. 度假模式如遇假期或长时间外出，诸如灯和暖通空调系统等智能家居设备的使用频率可能会大大降低。然而，CPE仍会全面运行，消耗电量。芯科科技的解决方案可在家中无人居住时将CPE设置为休眠模式，只有当发生关键事件时才会被唤醒，例如支持Thread的安全传感器发出警报或支持Matter的恒温器进行远程温度调节。这样可以显著降低能耗，同时保证住宅安全性并提高灵敏度。能耗比较：如未采用芯科科技技术，房屋空置期间CPE每天可能会消耗50-75瓦电量。采用芯科科技睡眠模式后，能耗降至10-15瓦，可为业主在度假期间节省高达80%的能源成本。 3. 非主要居所非主要居所或度假房屋通常配备联网设备，例如安全系统或环境监测器，这些设备长期处于待机状态。按照惯例，CPE会全天候运行，确保这些系统保持通信。芯科科技的技术支持非主要居所中的CPE进入深度睡眠状态，同时通过Matter或Thread保持网络连接。智能锁或环境传感器等设备可以根据需要唤醒CPE，但在此之前，CPE保持最低功耗。这种方法旨在确保业主可以远程监测和控制他们的非主要居所，避免能源浪费：如未提供睡眠模式，即使房屋空置，CPE每天也会消耗100-150瓦电量。借助芯科科技的技术，功耗可降低至20-25瓦，长期能耗降低80-85%。遵守欧盟新能源法规即将出台的欧盟生态设计法规2023/826对包括CPE在内的电子设备能耗设定了更新、更严格的限制。该法规对连接设备的关机模式和待机功耗做出严格限制，要求制造商和服务提供商寻找保持设备功能并降低能耗的解决方案。芯科科技的CPE睡眠模式技术完全符合这些新标准，使服务提供商可在遵守法规的前提下提供节能智能家居解决方案。CPE将在非使用期间进入深度睡眠状态，同时仍然可以通过Matter或Thread保持唤醒功能，确保服务提供商能够满足消费者的期望和监管要求。为智能家居铸就更智能、更节能的未来芯科科技的低功耗网状网络技术支持CPE使用Matter或Thread触发器进入睡眠和唤醒模式，为智能家居能源管理开创了一种革命性的方法。通过降低功耗并改善智能家居用户体验，这项技术可以帮助业主节省能源、降低成本以及保持智能家居响应灵敏度。

智能家居

芯科科技 . 2025-02-11 810
意法半导体VIPower全桥电机驱动器配备实时诊断功能

2025年2月11日，中国—— 意法半导体VNH9030AQ集成化全桥直流电机驱动器适用于功能安全应用等多种汽车用途，不仅集成了先进的诊断功能，还配备了显示实时输出状态的专用引脚，减少了对外部电路的需求，降低了物料成本。 VNH9030AQ每个桥臂的导通电阻RDS(on)为30mΩ，能够高效处理中低功率直流电机驱动应用，例如，车门控制模块、清洗泵、电动尾门、电动行李箱、座椅调节器等。片上集成的无耗散功耗的电流检测电路监测流过芯片的电流，辨别电机的每个相位，提高驱动器的整体能效，节省外部元器件。在整个工作温度范围内，驱动器能够保持很低的待机功耗，降低了驱动器在区域控制器平台中的应用难度。 VNH9030AQ集成了高低边MOSFET开关管以及栅极驱动器、诊断功能，以及瞬态过压、欠压、短路保护功能和交叉导通预防功能。MOSFET可以并联或串联的配置灵活性使其适用于多电机系统或其他特定需求。该新产品属于采用意法半导体VIPower M0-9技术的产品家族，该技术可以高效单片集成功率级和逻辑电路。全系产品均采用创新的增强散热性能的6mm x 6mm三焊盘QFN封装，以优化驱动器底部散热效率。此外，全系产品还共用引脚排列，以简化电路板布局和软件二次使用。据悉，VNH9030AQ现已量产。

电机驱动器

厂商供稿 . 2025-02-11 2 805
安森美公布 2024 年第四季度及全年业绩

安森美(onsemi，美国纳斯达克股票代号：ON)公布其2024年第四季度及全年业绩，要点如下：第四季度收入为 17.225亿美元第四季度公认会计原则(以下简称“GAAP”) 和非GAAP 毛利率分别为 45.2%和45.3% 第四季度GAAP 营业利润率和非GAAP营业利润率分别为 23.7%和26.7% 第四季度GAAP 每股摊薄收益为 0.88美元，非GAAP 每股摊薄收益为 0.95 美元 2024 年全年自由现金流为 12 亿美元，同比增长 3 倍 “随着我们继续应对市场低迷，过去4年的举措已然证明安森美持续优化的战略架构足以应对长期波动”，安森美总裁兼CEO Hassane El-Khoury表示，“尽管2025年仍充满不确定性，但安森美仍将继续致力于长期战略，保持财务纪律，精简运营，并持续提供高价值、差异化的智能电源和智能感知方案，使公司在市场上处于有利地位，更有竞争力。” 下表概列2024年第四季度与可比较时期的部分财务业绩（未经审计）: 下表概列2024年和2023年财务业绩：（1）2024 年第一季度，安森美对某些部门进行了结构重组。由于 PSG 和 AMG重组，上期金额已重新分类，以符合本期的列报方式。 2025年第一季度展望下表概列安森美预计2025年第一季度的GAAP及非GAAP展望：

智能电源

安森美 . 2025-02-11 940
全球人形机器人产业链百强榜发布：中国独占 63% 份额，36 家企业上榜

2 月 11 日消息，摩根士丹利本月发布了《The Humanoid 100: Mapping the Humanoid Robot Value Chain》（《人形机器人 100：绘制人形机器人价值链图谱》）报告，公布全球人形机器人产业链百强榜。该报告统计了对人形机器人产业有显著推动作用的上市公司，并将它们分为三类：大脑、身体和集成商。 “大脑”类别包括专注于半导体、AI 模型和仿真软件的公司 —— 这些是使人形机器人能够思考和学习的关键组件。 “身体”类别专注于供应关键硬件组件的公司，包括传感器、执行器和电池技术。 “集成商”类别则涵盖了积极开发全人形机器人或拥有相关专长的公司。报告提到，在“身体”类别中，有超过一半的上榜公司位于亚洲，反映了该地区在机器人制造和供应链中的主导地位。报告还指出，中国在人形机器人发展方面处于领先地位，全球 56% 的人形机器人相关公司总部位于中国。此外，在全球人形机器人产业链中，中国所占份额更是达到 63%。而在“身体”类别，中国从事集成的企业占比达 45%。报告中共有 36 家中国企业上榜：大脑：百度、台积电、地平线机器人身体：旭升集团、亿纬锂能、宁德时代、双林股份、拓普集团、三花智控、鸿海集团、和大工业、上银科技、汇川技术、绿的谐波、双环传动、中大力德、雷赛智能、埃斯顿、兆威机电、鸣志电器、金力永磁、北方稀土、北特科技、恒立液压、韦尔股份、柯力传感、速腾聚创集成商：广汽集团、小鹏汽车、比亚迪、小米集团、阿里巴巴、鸿海集团、腾讯、埃斯顿、优必选、美的集团

人形机器人

芯查查资讯 . 2025-02-11 935
壁仞科技联合三方发布智海AI教育一体机，DeepSeek助力教育产业新变革

以大模型为代表的人工智能技术正在深刻改变人类社会，并重塑教育，而近日来，DeepSeek模型实现“低成本高性能”的突破，重塑了“人机协同”的教育生态，为教育公平与创新发展提供技术支撑，给我国人工智能教育带来革新和发展契机。由壁仞科技联合中兴通讯、浙江大学上海高等研究院和一蓦科技共同打造了智海AI教育一体机，这也是壁仞科技针对行业需求，联合多方强强推出的自主原创的一体机产品。该产品快速实现了国产算力与DeepSeek的适配及知识课程、实训课题、智能体等教学工具的设计开发，形成了包含AI通识课、专业课、实践实训在内的一体化解决方案，让学校能以更低成本、更高效率利用AI技术，加速人工智能教育的普及与实现。一站式部署：开启校园AI教育新纪元智海AI教育一体机是一款创新的全栈式AI教育解决方案，集成了先进的人工智能教育平台与国产算力底座。该产品以一蓦科技研发的浙江大学新一代科教平台“智海平台”为核心教育载体，并采用搭载壁仞科技自主研发的壁砺™系列GPU产品的中兴服务器作为算力支撑，构建起完整的AI教育生态系统，并已在浙江大学示范应用。智海AI教育一体机面向多层级教育机构提供灵活部署方案，可满足高校、职业院校、中小学等教育主体的私有化部署需求。产品采用一体化设计，支持轻便部署、开箱即用、即插即学的便捷操作，显著降低用户使用门槛。同时，针对不同规模的教学需求，提供从单机到多机集群、整合多层次个性化教育服务的定制化AI教育软硬件解决方案，可根据模型参数及规格灵活配置。 DeepSeek课程体系：基于理论与实践的“人机协同” DeepSeek 通过技术创新推动教育变革，为教育方式和未来发展带来了深刻启示。浙江大学作为全国首批设立人工智能本科专业的 35 所高校之一，拥有产教融合平台和国家教材基地，智海平台则入选教育部“人工智能+高等教育”案例，支撑起教育部 “101 计划”、人工智能通识课试点等工作，接入了DeepSeek和“智海-三乐”教育大模型等国产大模型，为教学一线的关键环节赋能。智海AI教育一体机响应DeepSeeK发展趋势，形成了一套课程体系与应用推理中心，为教学服务。智海平台的DeepSeek课程体系强调理论与实践的紧密结合，旨在帮助学生全面掌握DeepSeek模型的核心技术与应用。课程体系包含基础理论和应用实践两个核心部分。基础理论包括人工智能的基本概念、DeepSeek模型的架构与原理等核心知识，应用实践课程则结合DeepSeek模型的实际应用场景包含学习如何利用DeepSeek模型进行智能问答、个性化学习推荐、知识图谱构建等任务。为了满足AI教育实训实践需要，智海AI教育一体机打造了高性能推理中心，推理中心不仅支持DeepSeek的核心模型，也兼容多种大模型，以满足不同教育场景下的推理需求。依托DeepSeek的混合专家模型（MoE）和强化学习优化，推理中心能够在保持强大推理能力的同时，有效降低计算资源消耗，使教育机构能够以更低成本获得高质量的AI推理体验。完全自主可控：全栈国产化方案护航AI教育智海AI教育一体机积极响应国产化趋势，采用全栈国产化方案，真正实现了从硬件到软件，从芯片到模型的自主可控。模型方面，集成了DeepSeek R1及其蒸馏版模型，在数学、编程及逻辑推理领域表现卓越，赋能教育智能化。系统集成方面，采用壁仞科技先进国产GPU产品与中兴通讯全套基础设施解决方案，集成了一蓦科技的智海平台。端到端集成和软硬件优化有效提升计算效率，保证一体机各组件高效协同。

壁仞科技

壁仞科技Birentech . 2025-02-11 1 835
NXP斥资3.07亿美金收购美国边缘AI芯片公司 Kinara

恩智浦半导体将以 3.07 亿美元现金收购美国边缘 AI 芯片初创公司 Kinara。 Kinara 是 2014 年从斯坦福大学分拆出来的公司，名为Deep Vision，开发了低功耗神经网络处理器，可以在网络末端运行多种类型的 AI 模型，包括多模态生成 AI 模型。 Tracxn 称，Kinara 已筹集 5400 万美元，还不到Hailo等竞争对手筹集资金的一半。 NXP 是 Kinara 的现有合作伙伴，旨在将其微控制器和连接芯片与 Ara-1 和 Ara-2 独立 NPU 连接起来，用于视觉、语音和手势识别应用，从智能摄像头开始。这两种设备都是可编程的，将推理图映射到专有神经处理单元上，以最大限度地提高边缘 AI 性能。这使得芯片能够运行一系列 AI 模型，从卷积神经网络到基于变压器的生成 AI 模型以及未来的代理 AI。 Kinara 正在与印度的 Mirasys合作开发使用第一代 Ara-1 的智能相机等视觉应用，而Ara-2 则在 6W 的功率范围内为具有高达70 亿个参数的生成式 AI 模型提供了 40 TOPS 的更高性能。Kinara 还为设计人员提供了软件开发套件，以优化 AI 模型性能并简化部署，以及模型库和模型优化工具。这些都将集成到 NXP 的 eIQ AI/ML 软件开发环境中。恩智浦执行副总裁兼安全互联边缘总经理 Rafael Sotomayor 表示：“工业市场正在经历一场变革，生成式人工智能等创新技术有助于大幅提高效率、可持续性、安全性和可预测性，并且在许多情况下，还能解锁新的用例和功能。将 Kinara 的人工智能功能添加到我们广泛的智能边缘产品组合中，可以为新型人工智能系统创建一个可扩展的平台。在客户创建变革性人工智能系统时，我们可以共同帮助他们简化复杂性并加快上市时间。” 根据预计，该收购将于 2025 年上半年完成，但须遵守包括监管部门批准在内的惯例成交条件。为何收购NPU？ NXP认为，智能系统的未来将需要安全、经济高效且节能的边缘 AI 处理。因此，边缘 AI 处理市场正在快速增长。先进的边缘 AI 使关键决策可以在本地独立于云端进行，从而加快响应速度、改善数据隐私并降低成本。 Kinara 的创新 NPU 和全面的软件支持可为一系列神经网络（包括传统 AI 和生成 AI）提供节能的 AI 性能，以满足工业和汽车市场快速增长的 AI 需求。此次收购将增强和加强恩智浦提供完整且可扩展的 AI 平台（从 TinyML 到生成 AI）的能力，将独立的 NPU 和强大的 AI 软件引入恩智浦的处理器、连接、安全和高级模拟解决方案产品组合。作为现有合作伙伴，Kinara 和 NXP 可轻松将 Kinara 的 NPU 与 NXP 业界领先的工业和物联网处理器产品组合配对。两家公司将携手打造更紧密的解决方案集成，为各种工业和汽车 AI 推理需求提供可扩展的 AI 平台。 Kinara 的独立 NPU（包括 Ara-1 和 Ara-2）在性能和能效方面处于行业领先地位。这使它们成为视觉、语音、手势和各种其他生成式 AI 驱动的多模式实现中新兴 AI 应用的首选解决方案。这两款设备都具有创新架构，可以映射推理图，以便在 Kinara 的可编程专有神经处理单元上高效执行，从而最大限度地提高边缘 AI 性能。随着 AI 算法继续从 CNN 发展到生成式 AI 以及未来的代理式 AI 等新方法，这种可编程性可确保适应性。 Ara-1 是第一代独立 NPU，能够在边缘进行高级 AI 推理。第二代 NPU Ara-2 能够实现高达 40 TOPS（每秒万亿次运算），经过优化，可实现生成 AI 的系统级高性能。Ara-1 和 Ara-2 NPU 可以轻松与嵌入式系统集成，以增强其 AI 功能，包括升级现有的现场系统。具体而言， Kinara Ara-2 生成式 AI 处理器是一款专为边缘 AI 应用而设计的先进芯片，注重效率、性能和多功能性。该芯片采用 17 毫米 × 17 毫米的微型 EHS-FCBGA 封装，围绕 8 个第二代神经核心设计。这些核心是完全可编程的计算引擎，具有神经优化的指令集。这些芯片的主要设计考虑因素是功率效率。因此，Kinara 为 Ara-2 添加了一项新功能，支持新的数据类型，包括Integer 4和MSFP16。通过支持这些新数据类型，Ara-2 增加了对 TensorFlow Lite 和 PyTorch 预量化网络的支持，从而扩大了芯片在各种 AI 模型中的适用性，从而实现了更灵活、更高效的数据处理。此外，Ara-2 的内存容量也得到了大幅提升，每块芯片最高可达 16 GB LPDDR4/DDR4X。这对边缘处理具有重大意义。Annavajjhala 表示：“凭借 16 GB LPDDR4 DRAM，单个 Ara-2 可以支持多达 300 亿个 int4 参数，这意味着它可以在边缘运行整个大型语言模型。” 在性能方面，该芯片也比其前代产品更具优势。新芯片能够在每张图像约 10 秒内生成稳定的扩散图像，其生成 AI 性能比Ara-1高出 5 到 8 倍。对于视觉模型，Ara-2 能够以 2 毫秒的延迟运行 Resnet50。 Kinara 还提供完整的软件开发套件，使客户能够优化 AI 模型性能并简化部署。Kinara 的 AI 软件产品组合包括广泛的模型库和模型优化工具，这些工具将集成到 NXP 的 eIQ AI/ML 软件开发环境中，使客户能够快速轻松地创建端到端 AI 系统。据介绍，Kinara NPU 效率的部分原因在于两个主要的架构壮举：专用的数据流引擎和独特的 AI 编译器。专用数据流引擎支持软件定义的 Tensor 分区和数据流的优化路由。这可以为任何类型的网络架构提供更高效的数据流，从而降低功耗并减少延迟。另一方面，编译器会自动确定任何 AI 图形中最有效的数据和计算流程。这会为给定模型创建最优的执行计划，确保性能和功耗达到最佳。 Annavajjhala 在解释该架构时表示，它完全由软件控制。“数据引擎能够以非常灵活的方式获取任何 n 维张量分区并将其路由到计算单元，”他说。“这也意味着编译器成为解决方案中非常重要的一部分，因为将任何神经问题映射到芯片上的方法实际上有数千种。” “我们的编译器会进行优化，评估整个搜索空间，并找到对神经图中每个子计算进行分区并将其映射到计算单元的最佳方法。它会确定数据传输需要什么，并创建整个计划，同时确保最大限度地重复使用数据，并最大限度地减少数据移动的需求。”通过这种方式，Kinara 可以确保其硬件以最高的性能和功率效率运行 AI 模型。 NXP频频收购，求变今天的交易是在恩智浦斥资 6.25 亿美元收购自动驾驶汽车软件公司 TTTech Auto AG 的一个多月前宣布的，而就在三周前，恩智浦刚刚斥资2.425 亿美元收购了汽车连接系统制造商 Aviva Links Inc. 前两次收购显然是为了增强恩智浦最大的汽车芯片业务部门，但今天的交易更多是为了扩大其工业和物联网集团，其中包括边缘计算机芯片。尽管恩智浦在很大程度上错过了帮助英伟达公司成为全球最有价值公司之一的人工智能机会，但在网络边缘，情况可能有所不同。Kinara 等 NPU 被视为在网络边缘运行的智能相机和无人机等设备中人工智能工作负载的关键。恩智浦的业务确实需要提振。本次收购是在NXP公布第四季度财务业绩一周后进行的，该公司四大业务部门（包括汽车、移动、工业和物联网）以及通信、基础设施和其他产品部门的收入均出现下滑。更糟糕的是，恩智浦还预测第一季度收入将在 27.25 亿美元至 29.25 亿美元之间，这一中间值远低于华尔街 29.2 亿美元的目标糟糕的业绩延续了一系列不尽人意的季度，这让人们对恩智浦芯片业务多元化的努力产生了质疑，有消息称，恩智浦可能即将裁员多达 1,800 人。 Kinara 将对 NXP 的盈利产生何种影响还有待观察，但这笔交易至少让该公司获得了一些可行的边缘 AI 产品。Kinara 的旗舰处理器包括Ara-1 NPU，旨在处理边缘的高级 AI 推理，以及Ara-2 NPU，这是该芯片的更快版本，最高每秒可执行 40 万亿次运算。Kinara 恰好也是 NXP 的现有合作伙伴，因此一旦收购完成（可能在今年上半年），Kinara 的芯片将与 NXP 的平台快速整合。两家公司表示，他们将于下个月在德国纽伦堡举行的 Embedded World 2025 上展示他们的首款集成产品。

NXP

芯视点 . 2025-02-11 1 865
『从射频信号完整性到电源完整性』每个VRM都是一种特殊的功率放大器（PA）

Qorvo首席系统工程师/高级管理培训师 Masashi Nogawa将通过《从射频信号完整性到电源完整性》这一系列文章，与您探讨射频（RF）电源的相关话题，以及电源轨可能对噪声敏感的RF和信号链应用构成的挑战。本文将讨论VRM作为特殊功率放大器的工作原理及其与RF/信号链领域中的共通点。在射频（RF）和信号链领域的许多工程师将电压调节模块（VRM）系统视为“电源”；而与他们的信号链电子元件截然不同。那么，就让我们在RF/信号链工程师和电源技术工程师之间找到一些共通点。当我们观察VRM的结构时，从简单的线性调节器或LDO（低压差线性稳压器）到复杂的SMPS（开关模式电源=开关稳压器），可以发现其关键调节元件是负反馈回路中的误差放大器（EA）（如图1所示）。将我们的注意力聚焦于这个EA，可以追溯其正输入端口至电压基准“VREF”，并看到其负输入端口通过必要的分压电阻网络连接到输出电压。反馈信号的微小变化会通过功率级对输出进行校正，因此从这个以EA为中心的视角来看，VRM只是一种特殊类型的功率放大器。图1，N-MOS LDO结构 VRM有何特别之处？在RF或信号链中，几乎所有的功率放大器（PA）都被期望将信号放大到更高的电压/电流/功率水平，同时保持信号的波形（如图2所示）。而VRM作为一种特殊的功率放大器，其设计目标是将其参考电压“VREF”放大至恒定的输出电压水平。如果这个输出电压在变化条件下依然“坚如磐石”，VRM即被判定为“良好”。换句话说，VRM只是产生恒定的直流偏置点——这是RF和信号链工程师经常使用的一个术语；其指代电源轨，无论是低压还是高压。如果VRM的电压基准被一个信号调制，那么输出端就会呈现更高等级的模拟量信号。当然，在使用VRM时，要特别注意避免基准上出现任何杂散信号，以确保输出电压恒定，并通过到EA的反馈信号来纠正出现的任何偏差。图2，与VRM相似的RF PA功率放大器这种视角通过将VRM类比为处理“信号”的放大器，使我们对其有了更好的理解。作为一种特殊的功率放大器，RF或信号链工程师所关注的所有问题也都同样适用于VRM。“VRM就是功率放大器”这一说法让我们得出了一个直接而简单结论：如果您的“VREF”移动到不同的直流电平或有交流叠加，它就被视为需要放大的“信号”。 VRM只是按设计增益放大其“VREF”电压。例如，许多输入为5V或12V的降压（buck）稳压器使用0.8V的基准电压产生3.3V的输出，因此具有“x4.125”（= 3.3V / 0.8V）的增益。由于我们的VRM可视为“x4.125”增益的放大器，那么如果0.8V“VREF”出现0.5%的误差会发生什么情况？0.8V“VREF”的0.5%误差意味着我们有4mV的误差被放大“x4.125”倍，从而导致3.3V输出中存在16.5mV的误差，即目标输出电压的0.5%误差。当“VREF”在频率域中变化时，审视其所造成的影响会变得十分有趣。在本系列文章中，我们将任何示例电路在1Hz或10Hz的响应视为直流行为，不再另行通知。低频如何被视为直流？如今，电源管理IC中使用的硅技术已足够快，可以将低于100Hz的任何信号视为“直流行为”，除非需要针对如此低的频率进行专门处理。这意味着任何由一对电阻和电容元件构成的时间常数值都不会超过10毫秒。如果我们VRM的“VREF”叠加了高频白噪声，例如频率高达10MHz，那么它就会尝试放大这个白噪声作为其输入信号（“VREF”作为“信号”进入EA的正“+”输入端）。请注意，我们在讨论一种假设的VRM使用方式，在实际应用中并不可取。那么，VRM是否会输出高达10MHz的白噪声呢？答案是“不会”。在此，我们需要考虑VRM系统的负反馈控制环路带宽（BW）。当VRM中形成负反馈环路，我们只有有限的平坦增益带宽；而超过该频率点后，增益会遵循其增益带宽乘积特性而下降。作为一个PA，我们的VRM可以根据这个增益曲线放大“VREF白噪声”。因此，以下论断适用于本系列文章的全部内容：“在其反馈控制带宽之外，VRM能够为您带来的效能也愈发微弱”。 VRM的增益带宽乘积特性此仿真示例展示了VRM作为PA的增益带宽（图3）；相关参数和数据源自图4所示的仿真电路图。 *此仿真文件可从GitHub上的Qorvo代码库下载。图3，典型的LDO增益带宽图图4，用于生成图3的仿真模型原理图这款P-FET LDO模型比较了其“开环增益”和“闭环增益”。该LDO设计为具有5V输出和内部0.5V基准电压（VREF）；因此从VREF电压的角度来看，它成为一个“x10”的放大器。当我们将其视为VREF的“x10”放大器时，AC模拟源“Vac”与VREF串联。尽管我们将其标记为“Vac”，但也可以将之视为添加到VREF上的噪声源；这与本文上一节的内容一致。 “电感电容对”（“Lopen”、“Copen”）用于开启/关闭环路。当x=0时，环路处于“关闭”状态，Rfb与Rg并联后的反馈信号不经滤波，直接发送到误差放大器“A1”。当x=1时，环路处于“开启”状态，反馈信号会先经过一个高效的低通滤波器；误差放大器“A1”只设定直流偏置点。在频域中，一旦任何信号、噪声，或任何动态信号超出了全增益带宽，相位响应下降，VRM的响应就会越来越弱……最终无法作为PA而发挥任何作用。很多工程师期望他们的VRM在环路带宽之外能有更好的表现。例如，许多IC供应商会展示他们LDO器件在很高频率下的PSRR特性。对于一款非常优秀的LDO器件，其环路带宽可达1MHz或略高，而一旦超过这个频率点，LDO便不再产生响应。在PSRR曲线上，超出带宽的部分实际上反映了输出电容的性能；而即使我们关闭LDO，在这个单位增益频率点之后仍然会得到相同的PSRR曲线。这一讨论的另一面是，您的VRM确实会放大这种“白噪声VREF”到其带宽极限；这一现象被称为“VRM自产”噪声。这个故事听起来与RF或信号链应用中关于“低噪声放大器（LNA）”的讨论颇为相似，实则有所区别。如前所述，这种带噪声的“VREF”是电压调节放大器输出的有效输入，VRM被迫按照其增益去放大VREF电压。相比之下，LNA的噪声被定义为通过短接其正负输入端而添加到输出端的非强制性噪声。当您的VRM输出高电压轨时，这种差异会被极大放大。以1.2V基准电压块为基础的24V输出VRM相当于一个x20的增益放大器，或者说是x20增益的“VREF噪声放大器”。在这种情况下，我们可以得出一个简单的经验法则：如果可能的话，应使用尽可能高的基准电压来避免“VREF噪声放大效应”。以Qorvo的ACT40850为例，其有效降低了作为功率放大器的VRM增益；该产品在设计上采用了4V基准电压，并经过卓越的噪声过滤，以实现20至55V的输出（图5）。图5，Qorvo ACT40850 VRM输出噪声

Qorvo

Qorvo半导体 . 2025-02-11 1020
晶振精度与稳定度：定义、影响及在电子设备中的应用

晶发电子专注17年晶振生产,晶振产品包括石英晶体谐振器、振荡器、贴片晶振、32.768Khz时钟晶振、有源晶振、无源晶振等，产品性能稳定,品质过硬,价格好,交期快.国产晶振品牌您值得信赖的晶振供应商。晶振(Crystal Oscillator)作为电子设备中提供时钟信号的核心组件，其性能直接影响到整个系统的运行质量。晶振的精度和稳定度是衡量其性能的两个关键参数。晶发电子将详细解析晶振精度与稳定度的含义、影响因素以及在电子设备中的应用。一、晶振精度：频率偏差的衡量 1.定义晶振精度是指晶振的实际输出频率与其标称频率之间的偏差程度。它反映了晶振在制造过程中固有误差和环境因素影响下的频率准确性。 2.衡量标准晶振精度通常用ppm(百万分之几)来表示，即每百万个周期内频率偏差的周期数。例如，一个精度为±10ppm的晶振，其输出频率偏差在10个周期内不会超过一百万个周期。 3.影响因素制造工艺：晶振的制造工艺决定了其初始频率偏差。环境因素：温度、湿度、振动等环境因素会导致晶振精度发生变化。二、晶振稳定度：频率变化的控制 1.定义晶振稳定度是指晶振在特定条件下，长时间内频率变化的程度。它包括短期稳定度和长期稳定度，分别反映了晶振在短时间内和长时间范围内频率的波动和漂移。 2.衡量标准晶振稳定度同样用ppm来表示。短期稳定度关注秒或分钟级别的频率波动，而长期稳定度则关注小时、天、月等时间范围内的频率漂移。 3.影响因素温度变化：温度是影响晶振稳定度的主要因素。老化：晶振材料随时间老化，会导致频率稳定度下降。电源波动：电源的稳定性对晶振稳定度有一定影响。机械振动：外部机械振动可能导致晶振频率波动。三、在电子设备中的应用通信系统：晶振的稳定度直接影响到信号同步和数据传输质量，因此在通信系统中至关重要。精密测量仪器：晶振的精度是确保测量结果准确的关键，广泛应用于各类精密测量仪器。其他领域：在计算机、导航、航空航天等众多领域，晶振的精度和稳定度都是保证设备正常运行的关键因素。晶振的精度和稳定度是衡量其性能的重要指标。了解这两个参数的含义、影响因素以及在电子设备中的应用，有助于我们更好地选择和使用晶振，确保电子设备的稳定运行和优异性能。在设计电子系统时，应根据实际需求和环境条件，合理选用晶振，以实现最佳的性能价格比。

晶振

晶发电子 . 2025-02-11 6860