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安信可大功率LoRa模组来啦，传输距离可达6.7km

#产品介绍 LoRa是semtech公司开发的一种低功耗局域网无线标准，其名称“LoRa”是远距离无线电(Long Range Radio)，它最大特点就是在同样的功耗条件下比其他无线方式传播的距离更远，实现低功耗和远距离的统一，它在同样的功耗下传统的无线射频通信距离扩大3-5倍。 Ra-01S-P搭载了射频芯片SX1268，Ra-01SC-P搭载了射频芯片LLCC68，二者主要采用 LoRa™远程调制解调器，用于超长距离扩频通信，抗干扰性强，功耗低。两款模块搭载了PA后，灵敏度和功率输出更是达到了-137dBm与+29dBm，使其传输距离达到6.7km以上。（测试情况仅供参考）产品特征 ●支持 FSK、GFSK、LoRa®调制方式支持频段 410MHz~525MHz ●最大发射功率+29dBm，工作电流为 700mA ●高灵敏度：低至-137dBm@SF10 125KHz ●极小的尺寸 17*16*3.2(±0.2)MM、双列邮票孔贴片封装 ●支持扩频因子 SF5/SF6/SF7/SF8/SF9/SF10/SF11/SF12 ●接收状态下具有低功耗特性，接收电流最低为 11mA ●模块采用 SPI 接口，使用半双工通信，带 CRC、高达256 字节的数据包引擎 ●支持多种天线安装方式，兼容半孔焊盘/通孔焊盘/IPEX 座子主要参数产品特征 ●支持 FSK、GFSK、LoRa®调制方式 ●支持频段 410MHz~525MHz ●最大发射功率+29dBm，工作电流为 700mA ●高灵敏度：低至-137dBm@SF10 125KHz ●极小的尺寸 17*16*3.2(±0.2)MM、双列邮票孔贴片封装 ●支持扩频因子 SF5/SF6/SF7/SF8/SF9/SF10/SF11 ●接收状态下具有低功耗特性，接收电流最低为 11mA ●模块采用 SPI 接口，使用半双工通信，带 CRC、高达256 字节的数据包引擎 ●支持多种天线安装方式，兼容半孔焊盘/通孔焊盘/IPEX 座子主要参数应用场景智慧农业用于监测土壤湿度、温度、光照强度等环境参数，实现精准农业管理。具体应用包括智能灌溉系统、温室大棚管理、土壤湿度监测与远程控制系统、农业环境监测与预警系统、农产品追溯与溯源系统等。工业自动化用于设备监控、远程控制和数据采集，确保工业系统的高效运行，你如工厂自动化的无线监控解决方案，如生产设备的状态监测和预测性维护。城市智能化在城市智能化领域，LoRa模块可以用于智能停车解决方案、环境监测、智能路灯等应用，提供低功耗、长距离的通信支持。低能耗、低时延、快速度，星闪开发板 Ai-BS21-32S-Kit

LoRa模组

安信可科技 . 2024-11-05 1400
不止射频：Qorvo解锁下一代移动设备的无限未来

在新一代通信技术和智能创新的推动下，人们的生活方式正悄然发生着变化。根据工业和信息化部的最新数据显示，中国5G基站总数已突破404万个， 5G移动电话用户如今也已达到了9.66亿户。如今的智能手机早已在性能上实现了飞跃式提升，它不仅能够提供前所未有的高速体验，还为各种新兴应用和服务创造了无限可能，我们每个人都将见证这个充满惊喜的新时代的开启。近日，在由EEVIA主办的第12届中国硬科技产业链创新趋势峰会暨百家媒体论坛上，Qorvo中国高级销售总监江雄（Locker Jiang）通过一篇题为《推进5G创新：从突破射频到UWB和应用于下一代移动设备的传感器》的演讲，分享了Qorvo在推动移动设备创新方面的举措，并展望了这些创新将为消费者带来的诸多惊喜。强劲于信精巧于形正如Locker所说，“手机是一个非常好的载体，最先进的技术都会先在手机上使用”。提到智能手机的发展方向，AI毫无疑问是首屈一指。但回归到通讯工具本身，智能手机对射频前端的要求也愈加严苛。Locker敏锐地观察到了生活中使用手机时的痛点：乘坐高铁穿过隧道时，手机信号时断时续，如何快速回网？在演唱会、运动会等人群超密集场所中，如何避免通讯拥堵？外出旅行到偏远地区时如何保持通讯？作为全球领先的射频供应商，Qorvo在射频领域一直不断追求提供更好的集成方案。从Phase 2演化到Phase 8，目前Qorvo最新的集成方案，相较于上一代，在射频前端尺寸上能够节省50%以上，为电池提供更多的可用空间。该方案能使手机更加节能的同时，保持高性能运行，不仅降低了成本，还简化了手机制造商的设计流程，加快了上市流程。本届创新峰会上，E维智库也隆重揭晓了 “2024年度E维智库硬科技产业纵横奖”， Qorvo今年的旗舰产品——L-PAMiD模块QM77178荣获“E”马当先新品奖。QM77178支持中高频段，并采用Doherty 架构的PA，无论是在高功率状态下还是在低功率状态下都能实现高性能输出，整体效率超过24%！此外，QM77178还增加了分集接收功能，进一步增强了集成度，并已被当前市场上多款旗舰智能手机所应用。 Qorvo的L-PAMiD产品历经多代技术迭代更新，目前已推出能满足不同细分应用的多个衍生版本。除QM77178外，QM77051作为一款“all in one”的高集成L-PAMiD，不仅包含了低频、中频、高频，还有2G的电路，相当于将已在客户端广泛使用的QM77052低频集成方案和QM77058中高频集成方案的功能都集成到了单一模块里面。与分立方案对比，它可以节省约72%的布板面积，和MHB+LB PAMiD的方案对比，也可以节约42%的面积。QM77051和QM77050是目前Qorvo主推的一个L-PAMiD组合，作为市面上兼具集成度和性价比的产品，有望实现大众市场的5G设备覆盖。滤波器是射频前端的重要组成分，Qorvo的滤波器也已经发展到了第七代，其尺寸进一步缩小，插入损耗更低，带外抑制能力更强。在滤波器的制造和封测上，Qorvo采用了独特的工艺，特别是晶圆级封装技术的小型滤波器和复用滤波器设计。这些改进不仅提升了用户体验，还增强了设备的整体性能，使其能够适应更多复杂的通信场景。针对Wi-Fi 7新标准， Qorvo也提供了一系列创新的Wi-Fi前端射频模组（Wi-Fi T/R FEM或Wi-Fi FEM）和滤波器解决方案，这些解决方案融合了低功耗和紧凑封装的优点，显著扩展了产品开发的可能性和灵活性，不仅显著提升了Wi-Fi 7设备的整体性能，还推动了Wi-Fi技术向更高效率和更强性能的方向发展。Qorvo的技术创新确保无论在何种环境下，用户均能享受到流畅、高效的连接体验。 “毫”“厘”之间让美好发生随着市场对先进定位技术的需求增长，越来越多的国内厂商开始计划在旗舰机中支持UWB（超宽带）技术，以期智能手机未来在更多场景中发挥作用。UWB技术凭借其高精度定位能力和低功耗特性，在提供更安全、更便捷的用户体验方面展现出巨大潜力。 UWB技术利用极短的脉冲信号实现数据传输，相比于传统的蓝牙或Wi-Fi定位技术，UWB可以提供更高的准确度和可靠性，通常可以达到厘米级别的精度。其信道宽带能够使其在复杂环境下提供稳定可靠的通信。此外，UWB遵循802.15.4z标准，能够提供顶尖的安全性能。结合专门设计的软件与先进的算法，UWB定位系统不仅能够提供精确的位置信息，还能根据应用场景的不同需求，为用户提供定制化的解决方案。注意到UWB技术在定位服务和无线通信方面的巨大潜力，Qorvo积极投入其中，不仅提升了UWB解决方案的整体性能，还进一步拓展了其应用场景：由于其高精度定位能力，UWB技术在室内导航方面的应用日益增多，如在商场、机场等大型室内场所中，用户可以通过UWB快速找到特定店铺或登机口的位置；在数字钥匙的应用中，用户无需手持设备或智能手机即可在靠近车辆时自动解锁车辆。随着车联网联盟（CCC）的推动，UWB数字钥匙将进一步为用户提供更加无缝且安全的体验； UWB还被应用于活体检测，特别是在智能汽车领域。通过UWB雷达，车辆可以检测车内是否有遗留的儿童或宠物，从而避免因疏忽导致的悲剧；以手机（手表、工牌）为主要载体，UWB可以扩展到更多的接近感知应用上，例如在安全距离内解锁笔记本电脑。 “除了定位以外，作为一种高效的数据传输技术，UWB能够在较宽的频带上实现高速数据传输，最高可达54Mbps的物理层速率（PHY Rate），并且延迟非常低。”Locker指出，这一特性使其成为高保真音响系统、游戏手柄等设备的理想选择。 Sensor Fusion下的传感升级科技感触手可及除了功能的多样，更智能的人机交互正逐渐成为影响用户体验的重要一环。作为手机领域的风向标，苹果在最新的iPhone 16中新增了一个相机控制键，这个按键集成了压力传感器和电容传感器。 Locker表示：“Qorvo打造的Sensor Fusion技术可以替换所有的物理按键，能够满足众多不同的应用场景”。Sensor Fusion通过集成MEMS传感器、ASIC芯片、软件和机电一体化结构的完整解决方案，能够带来更时尚、智能的体验。 MEMS传感器凭借尺寸超小、功耗超低、灵敏度高等特点，在智能穿戴设备、笔记本电脑、智能家电等领域得到了广泛使用。特别在汽车领域，从车门、方向盘到控制面板，MEMS传感器都有很强的需求。Locker介绍，目前已经有多家知名整车厂商都使用了Qorvo的MEMS传感器方案，其中最多的一款车型使用了多达28颗传感器。 Qorvo的Sensor Fusion方案能够适用于任何材料，不受大多数环境的影响，做到防水、防油、防误触。为满足不同应用场景对于灵敏度和生产工艺的需求，Qorvo还提供了直压式、背贴式等多种传感器堆叠方式，旨在帮助终端厂商更方便灵活地为消费者提供更炫酷的工业设计、更享受的操作体验。 “我们的目标不只是单个传感器，我们希望是有更多的传感器一起使得场景更为丰富”，Locker指出除了传统的分离方案外，将红外接受、超声波等功能集成其中的融合方案也颇受市场青睐。为了便于实现各种人机交互功能，Qorvo还可提供包括堆叠参考设计、系统学仿真、机电模型在内的软件和系统集成支持。 Qorvo致力于为客户提供一整套完整解决方案，凭借我们国内软件团队在软件开发与结构设计方面的专业能力，能够为中国市场提供量身定制的本地化支持。通过紧密合作，我们确保所提供的方案不仅高度优化，更能精准满足中国客户的特定需求，助力其实现技术突破与业务增长。随着通信技术的进一步发展，它将继续引领各行各业迈向数字化、智能化的新阶段。Qorvo也将始终站在技术创新的前沿，通过持续创新和不断突破，助力打造一个无缝互联、处处惊喜的数字新时代。

Qorvo

Qorvo半导体 . 2024-11-05 1225
先进传感器的融合：提高现代汽车的安全性和性能

随着传感器技术的快速发展以及对更安全、更智能汽车需求的增加，自动驾驶领域正在经历一场重大变革。要了解现代汽车如何演变为能够实现更高程度自动驾驶的智能系统，就必须明确这些传感器的关键作用。本文将探讨塑造未来驾驶技术的最重要传感器技术、它们对车辆安全和性能不可或缺的原因，以及它们对交通运输业的广泛全球影响。自动驾驶技术的快速发展正在将现代汽车从简单的交通工具转变为智能化的高科技系统。这一转变的核心是先进传感器的集成，这对提高安全性和性能至关重要。这些传感器不仅使驾驶更智能、更直观，还在提高道路安全性方面发挥着重要作用。先进传感器技术的作用现代车辆采用了多种传感器，包括毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达和摄像头系统，每种传感器都有其特定的功能。这些传感器共同提高了车辆感知和应对周围环境的能力。毫米波雷达对于自适应巡航控制系统（ACC）、盲点检测（BSD）和后方碰撞预警（RCA）等功能尤为重要。即使在恶劣天气或弱光条件下，这种雷达也能准确探测到障碍物，成为安全驾驶体验的关键因素。另一方面，激光雷达使用激光束捕捉车辆周围环境的详细 3D 图像。这种高分辨率制图对自动驾驶至关重要，可使车辆准确了解周围环境。摄像头系统可识别交通标志、车道和行人，从而增强车辆的感知能力。这些摄像头利用先进的图像处理算法分析实时交通状况，并为车道保持辅助系统（LKA）、自动紧急制动系统（AEB）和行人探测系统（PDS）等关键安全功能提供动力。超声波传感器非常适合近距离探测物体，通常用于泊车辅助和倒车系统。惯性测量单元（IMU）结合了加速度计和陀螺仪，可提供有关车辆运动和方向的详细信息，从而进一步改善导航和安全性。多种传感器融合的优势现代汽车中最具影响力的创新之一就是多种传感器的融合。先进的车辆不依赖单一类型的传感器，而是从多个不同的传感器收集输入信息，以更准确、更可靠地了解周围环境。这种方法对于实现更高级别的自动驾驶至关重要。例如，毫米波雷达能在恶劣天气下探测障碍物，而激光雷达则能提供精确的深度感知。通过结合这些不同的信息，车辆可以更广泛、更准确地了解周围环境。这种多传感器融合的方法可为决策提供更清晰、更可靠的依据，从而提高安全性。这种协作系统可提高整体驾驶安全性和性能。多个传感器可能检测到相同的数据，也可能填补其他传感器留下的空白。通过处理和整合来自不同来源的输入，车辆可以做出更明智的决策，确保对不断变化的路况做出准确的反应。从而为驾驶员带来更安全、更可靠、更轻松的驾驶体验。车联网 (V2X) 技术：更广泛的影响随着车联网 (V2X) 技术的发展，传感器在更广泛的交通生态系统中变得更加重要。V2X 技术使车辆能够相互通信，并与周围的基础设施（包括交通信号灯、路标甚至行人）通信。通过将车辆与周围环境连接起来，V2X 技术有助于创建更智能的交通系统。汽车可以收集和共享有关路况、天气和交通拥堵的实时数据。这些数据可用于规划最佳路线、管理交通流量和提高整体效率。车辆与基础设施之间的这种连接水平不仅有助于减少拥堵，而且在最大限度地减少事故方面也发挥着至关重要的作用。传感器集成的未来随着传感器技术的不断改进，这些系统的成本有望降低，使其更易普及。在降低成本的同时，传感器也变得更加可靠和准确，从而推动自动驾驶技术更加大众化。传感器集成的未来有望带来更智能、更节能、更安全的汽车。随着这些技术的不断发展，它们将重新定义驾驶的意义，为驾驶员和乘客提供更便捷、更舒适、更安全的出行体验。

传感器

Omdia . 2024-11-04 1 1220
意法半导体发布面向表计及资产跟踪应用的高适应易连接双无线IoT模块

2024年11月4日，中国 — 意法半导体新推出一款增强版移动数据通信模块，可简化大规模物联网设备的连接和管理，加快可持续智能电网和智能产业的应用。 ST87M01模块平台通过了NB-IoT认证，可选装先进的ST4SIM嵌入式SIM (eSIM)卡，以便接入移动网络服务。此外，该系列模块现在还预装了Vodafone网络配置文件，因此，客户可以快速轻松地接入网络覆盖面极大的Vodafone全球移动网络。此外，意法半导体还在同一模块中增加了无线M-Bus (wM-Bus) 连接功能，为收集居民水电燃气的使用数据提供了一个额外的标准化的备用信道。在移动通信网络中断的情况下，无线M-Bus可以用作备用网络连接。无线M-Bus提高了抄表的灵活性，抄表员可以根据需要选择开车上门抄表和在办公室远程抄表。市场领先的智能水表创新公司Maddalena S.p.A选用了ST87M01设计在其最新的高端水表产品线，加快尖端水表解决方案的开发周期。Maddalena S.p.A.首席技术官Filippo Fontanelli表示：“通过与意法半导体合作，我们能够集成先进的NB-IoT物联网技术，选用这个市场上屈指可数的开箱即用的尺寸紧凑的具有NB-IoT认证的移动连接功能的工业级模块。通过采用这个解决方案，我们的新电表能够加快客户的智能电网部署。这一合作突显，技术领域，合作伙伴关系越来越重要，让我们能够提供可靠、高性能的解决方案，满足市场不断变化的需求。” 意法半导体特定应用产品 (ASP) 部门总经理Domenico Arrigo表示：“与集成一种连接技术的解决方案相比，在同一模块内整合eSIM和NB-IoT两种连接技术的解决方案可以简化系统管理，降低系统成本，同时保护数安全，并增加一道额外的安全保护。ST87M01为客户提供了加载Vodafone移动网络配置文件的便捷选项，为希望大规模部署总包物联网解决方案的客户带来明显优势。” 该模块的主要灵活性是意法半导体为该模块专门设计的软件定义射频收发器，它能够在蜂窝NB-IoT和sub-GHz wM总线通信模式之间动态切换，因此，该模块适用于各种应用场景，并可以满足某些特定需求，包括使用wM-Bus作为备份通信，进一步加强通信韧性。其他的灵活性是在开发简单的应用时，支持用户代码直接嵌入到模块内，在开发更复杂的应用时，可以把模块连接到单独的主微控制器。此外， Vodafone配置文件出现在ST87M01系列中集成NB-IoT与多星座GNSS卫星接收器的产品型号内，用于实现位置服务应用，例如，边远工作人员的安全监控、资产跟踪和一般智能物流。为节省电能，嵌入式GNSS接收器是在NB-IoT休眠间隙内运行。ST87M01模块全系通过工业级认证，采用10.6mm x 12.8mm封装，让设计人员能够设计出性能可靠、高性价比、超紧凑型的产品。通过在同一模块上整合定位和多连接选装配置，ST87M01平台可用于工业状态监测、工厂自动化、智能农业、环境监测，以及智能建筑、智能城市和智能基础设施。新模块本身和所有内部组件完全由意法半导体构思、设计和制造，这种模式可以确保公司能够全盘掌控物料成本和供应链。这表明，该产品在产品质量、安全性和生命周期方面是一个独特的存在。

无线IoT

ST . 2024-11-04 1225
ExecuTorch测试版上线，加速Arm平台边缘侧生成式AI发展

Arm 正在与 Meta 公司的 PyTorch 团队携手合作，共同推进新的 ExecuTorch 测试版 (Beta) 上线，旨在为全球数十亿边缘侧设备和数百万开发者提供人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 功能，进而确保 AI 真正的潜力能被最广泛的设备和开发者所使用。借助 ExecuTorch 和新的 Llama 量化模型，Arm 计算平台优化生成式 AI 性能 Arm 计算平台无处不在，为全球众多边缘侧设备提供支持，而 ExecuTorch 则是专为移动和边缘侧设备部署 AI 模型而设计的 PyTorch 原生部署框架。两者的紧密合作，使开发者能够赋能更小、更优化的模型，包括新的 Llama 3.2 1B 和 3B 量化模型。这些新模型可以减少内存占用、提高准确性、增强性能和提供可移植性，成为小型设备上的生成式 AI 应用的理想选择，如虚拟聊天机器人、文本摘要和 AI 助手。开发者无需额外的修改或优化，便可将新的量化模型无缝集成到应用中，从而节省时间和资源。如此一来，他们能够迅速在广泛的 Arm 设备上大规模开发和部署更多的智能 AI 应用。随着 Llama 3.2 大语言模型 (LLM) 新版本的发布，Arm 正在通过 ExecuTorch 框架优化 AI 性能，使得在 Arm 计算平台边缘设备运行的真实生成式 AI 工作负载能更为快速。在 ExecuTorch 测试版发布的首日起，开发者便能享有这些性能的提升。集成 KleidiAI，加速端侧生成式 AI 的实现在移动领域，Arm 与 ExecuTorch 的合作意味着众多生成式 AI 应用，如虚拟聊天机器人、文本生成和摘要、实时语音和虚拟助手等，完全能够在搭载 Arm CPU 的设备上以更高的性能运行。这一成果得益于 KleidiAI，它引入了针对 4 位量化优化的微内核，并通过 XNNPACK 集成到了 ExecuTorch 中，因此，在 Arm 计算平台上运行 4 位量化的 LLM 时，无缝加速 AI 工作负载的执行。例如，通过 KleidiAI 的集成，Llama 3.2 1B 量化模型预填充阶段的执行速度可以提高 20%，使得一些基于 Arm 架构的移动设备上的文本生成速度超过了每秒 400 个词元 (token)。这意味着，终端用户将从他们移动设备上获得更快速、响应更灵敏的 AI 体验。为物联网的边缘侧 AI 应用加速实时处理能力在物联网领域，ExecuTorch 将提高边缘侧 AI 应用的实时处理能力，包括智能家电、可穿戴设备以及自动零售系统等。这意味着物联网设备和应用能够以毫秒级的速度响应环境变化，这对保障安全性和功能可用性至关重要。 ExecuTorch 可在 Arm® Cortex®-A CPU 和 Ethos™-U NPU 上运行，以加速边缘侧 AI 应用的开发和部署。事实上，通过将 ExecuTorch 与 Arm Corstone™-320 参考平台（也可作为仿真固定虚拟平台 (FVP) 使用）、Arm Ethos-U85 NPU 驱动程序和编译器支持集成到一个软件包中，开发者可在平台上市前几个月就着手开发边缘侧 AI 应用。更易获取、更快捷的边缘侧 AI 开发体验 ExecuTorch 有潜力成为全球最受欢迎的高效 AI 和 ML 开发框架之一。通过将应用最广泛的 Arm 计算平台与 ExecuTorch 相结合，Arm 正在通过新的量化模型加速 AI 的普及，让开发者能够更快地在更多设备上部署应用，并将更多生成式 AI 体验引入边缘侧。

arm

arm . 2024-11-04 1165
从富士通到RAMXEED，以全新一代FeRAM迎接边缘智能高可靠性无延迟数据存储需求

在人工智能大型模型和边缘智能领域的算力需求激增的推动下，市场对于高性能存储解决方案的需求也在不断增加。据此预测，2024年全球存储器市场的销售额有望增长61.3%，达到1500亿美元。为了降低云和边缘的功耗，兼具高性能和非易失性的新型存储器正迎来市场快速增长的发展大时代，如铁电存储器FeRAM和ReRAM，以及磁性存储器MRAM、阻变式存储器ReRAM等。富士通半导体（即将更名为RAMXEED）作为FeRAM产品全球两个主要供应商之一，只专注于高性能存储器FeRAM和ReRAM的研发，以及以FeRAM、ReRAM为基础的定制产品的开发。“我们的产品适用于从个体到企业，从私人到公共的多种应用，可广泛应用于汽车电子、工业控制、表计、助听器等重要基础行业。” 近日，富士通半导体科技（上海）有限责任公司总经理冯逸新在由E维智库举办的第12届中国硬科技产业链创新趋势峰会暨百家媒体论坛上分享道，“富士通集团公司开展FeRAM的业务超过20年之久。我们的FeRAM产品深受全球用户的好评，目前已累计出货44亿片之多。” RAMXEED(原富士通半导体)总经理冯逸新解码 FeRAM和ReRAM，探索存储技术极限性能可能 FeRAM和 ReRAM代表了非易失性存储技术领域内的两项重要创新，旨在提供比传统存储解决方案（如 SRAM、DRAM 和 Flash）更高的性能和更小的尺寸。随着便携式系统市场在过去十多年间的迅速扩张，半导体产业对于大容量非易失性存储器（NVM）技术的兴趣日益浓厚。市场对更高效率、更快的内存访问速度及更低功耗的需求，不断推动着NVM技术的进步。据预测，全球非易失性存储器市场规模在2024年达到约945.2亿美元的基础上，到2029年将扩大至1647.9亿美元，其间将以11.76%的复合年增长率持续增长。 FeRAM依赖铁电材料的独特性质进行数据存储。该类存储器以其超快的读写速度、出色的写入耐久性以及较低的功耗特性而著称。FeRAM的读写速度是纳秒级，这远超过NOR flash、EEPROM；读写次数达到1014、1013之多，在某种意义上相当于无限次，而EEPROM、NOR Flash一般都有次数的限制。基于这两个特点，在实时写入、掉电保护等、需要读写次数比较高的快速非易失性存储的应用场景中（如智能卡、计量设备以及汽车中的事件数据记录仪），FeRAM有着不可替代的绝对优势。同时，FeRAM也可以替换EEPROM、SARM以及MRAM。相比之下，ReRAM则利用材料电阻状态的变化来保存信息，通过电流调整特定材料（例如氧化铪）的电阻特性。在功能上，ReRAM类似于EEPROM规格，但内存容量更大、读出功耗更低、尺寸更小，非常适合于助听器等小型的电池驱动的可穿戴器件应用。近年来，ReRAM在全球范围内受到了极大的关注，虽然ReRAM技术已经出现在一些芯片制造商的路线图中，并且已有公司已经开始布局ReRAM相关的产品和服务，但是要实现大规模商用还需要克服一定的技术和市场挑战。“业内人士认为NOR Flash在下一代的时候工艺会进入瓶颈，未来可以替代NOR Flash的是ReRAM，但是ReRAM目前量产最大的容量是12Mb。若要替代NOR Flash，ReRAM的容量需要达到16Mbit到1Gb。”冯逸新表示。富士通FeRAM/ReRAM的应用定位赋能多个热门产业应用，智能存储获得广泛落地在数字化转型的汹涌浪潮之下，存储技术的创新无疑成为了推动各个行业阔步前行的核心力量。FeRAM和 ReRAM作为崭露头角的非易失性存储新方案，以其别具一格的优势，在极为广泛的应用场景里彰显出了庞大的潜力。不管是在关乎国计民生的智能电网、智能交通系统之中，还是在工业自动化、医疗健康、娱乐科技以及云计算基础设施等领域之内，亦或是在日常生活里随处可见的智能标签和可穿戴设备之上，FeRAM 与 ReRAM 都发挥着至关重要的作用。富士通FeRAM和ReRAM产品的应用一、从电力计量到光储充，FeRAM为电力应用存数据 “智能电网包括充电桩、光伏变流器，都是这几年对新一代存储需求比较多的行业。我们在大陆深耕二十多年，FeRAM销量的重要来源之一就是智能电网。以电表为例，富士通是从智能电表发展的时候就介入市场的。”冯逸新说道。此外，电表之外的继电保护器也对存储有一定的需求，主要用于记录其未能正常工作的情况及事件发生的顺序，这一应用要求存储器能够进行高速实时写入，而FeRAM无疑是一个最佳选择。 “自2020年以来，光伏、逆变器和储能系统对FeRAM的需求显著增长。在光伏发电系统中，直流电（DC）需转换为交流电（AC），这一过程中逆变器扮演着重要角色，它需要每秒或每个毫秒记录故障信息及电流电压状态。同样，在将电力转换为交流电后，储能系统中的电池管理系统（BMS）也需记录相关数据，其工作原理与新能源汽车中的BMS相同。FeRAM凭借其高速读写能力和卓越的可靠性，在这些应用中展现出了显著的优势。”冯逸新补充道。 FeRAM在智能电网领域的应用二、获磁式旋转编码器存储青睐，无源（无电池）设计成趋势 FeRAM的另一大应用就是工厂自动化（FA），据冯逸新介绍，施奈德、西门子、中国台湾的台达、大陆知名的数控机床供应商，以及中国排名前五的FA供应商等都是富士通的客户，这些厂商的工厂自动化部门采用的都是非常高端的存储方案，除了FeRAM还有MRAM、NVSRAM等存储器，近年来，尤其是在旋转编码器领域的应用日益增多。“编码器分为光学和磁式两种类型，在工厂自动化控制和新能源汽车领域里，目前磁式旋转编码器发展是一个潮流。然而，由于磁式编码器内部使用了电池，而在欧洲等地电池受到了严格的管控。因此，为了实现无电池的编码器设计，就需要可高速写入、读写耐久性、超低功耗和内置二进制计数器的FeRAM来扮演关键角色。”冯逸新说。通常情况下，在伺服驱动电机断电后，可能会因外界不可预测的因素发生碰撞，导致电机重新启动时的位置与断电前的位置产生偏移。这种情况下，如何在重启时找回准确的位置成为一个严峻的问题。为了解决这一难题，通常会使用IC-Haus的主控芯片，配合波斯特的韦根线圈，并结合带有二进制计数功能的FeRAM。“当外部不可抗力导致电机转动时，韦根线圈可以产生微弱的电能，而低功耗FeRAM能够在微弱电流的情况下工作，利用内置的二进制计数器记录电机的旋转次数。这样一来，当电机重新上电时，便能够准确地找回之前的位置。”冯逸新指出。在欧洲和德国，编码器技术发展迅速，德国的iC-House、SEW、Fraba等，日本的尼康、三菱电机、多摩川精机等都是旋转编码器的著名供应商，他们也都在都在积极的研发相关产品。“传统的磁式编码器通常配备有电池，但在欧洲，带有电池的产品无法通过航空运输，只能选择海运，并且电池的管理极为严格。鉴于此，业界正在寻求去除电池的方法，因为电池在其使用寿命期间需要更换，这不仅增加了维护成本，对于位于偏远地区的公司而言，更换电池还意味着高昂的人工费用。因此，未来旋转编码器需要实现无源（无电池），带有二进制计数器FeRAM是目前无二的选择。”冯逸新介绍说，最近几年，中国台湾的台达以及中国大陆做编码器的第一、二供应商，都已经把富士通的带有二进制计数器的FeRAM产品做进了自己的产品内，并计划于明年开始量产。总的来说，这种无电池的设计符合未来的发展需求。 FeRAM在编码器领域的应用三、从BMS、TBOX到行车记录仪，全面赋能汽车关键数据存储汽车电子因其独特的工作环境和严格的需求，需要专门设计的存储解决方案来确保其可靠性和性能。传统存储解决方案往往因成本问题而面临挑战，尤其是在EEPROM和NOR Flash的使用上。相比之下，由于新能源汽车领域的较高附加值，以及对创新存储技术的采纳更为积极，因此，富士通进行了大量的市场开拓，致力于提供符合汽车电子需求的先进存储解决方案。以BMS为例，每一颗电池芯片都需要记录各种数据，并保持一致性，记录的数据包括电池的SOC、状态的SOH，以及电池寿命和充放电周期的信息。对于此类应用，所需的存储器必须支持高速及频繁的写入操作。两年前，欧洲宣布将实施“电池护照”制度，规定从2027年起，所有进入欧洲市场的电池必须持有符合要求的“电池护照”。冯逸新认为，在新能源领域，尤其是中国市场，电池的回收与二次利用变得日益重要，未来若要与国际标准接轨，实现电池护照的通行，就必须依赖高性能的存储技术作为支撑，FeRAM是唯一能推动电池护照系统的存储解决方案。 FeRAM在汽车电子领域的应用 “由于市场需求旺盛，汽车级产品在过去两年经历了诸多升级。从前的新能源电池包、电池管理系统（BMS）、车载通信终端（TBOX）、行车记录仪，乃至先进的胎压监测系统，通常都需要使用符合AEC-Q100标准的SPI接口。近年来，市场上还出现了对I2C接口的汽车级产品的需求，为此，我们专门进行了产品线的补充和完善。目前，我们不仅能提供高达1Mbit的大容量存储，同时还实现了小型化封装。”冯逸新补充到。四、从医疗应用到船舶、工程，ReRAM实现全方位布局医疗领域值得一提是助听器。助听器里有一个lookup table用于根据个人听力和语言能力存储定制数据，佩戴助听器后，设备会读取这些数据，以帮助用户恢复正常的听力水平。“目前，全球能够实现ReRAM量产的厂商寥寥无几。富士通在这一领域已积累了十多年的丰富经验，并已成为欧洲最大助听器公司的供应商。”冯逸新说，“现在，我们还在正积极开拓可穿戴设备市场，并致力于更深入的发展。” ReRAM在助听器领域的应用除此之外，富士通的FeRAM和ReRAM的应用范围还延伸到了多个领域，包括船舶、工程及农业机械的智能化升级，游戏娱乐器械的体验革新，以及云端计算的数据中心优化。在楼宇自动化与通信基础设施中，这些技术同样扮演着重要角色，提升了系统的效率与可靠性。此外，标签和智能卡的安全性增强，以及可穿戴设备的功能拓展，也都得益于FeRAM和ReRAM的贡献。冯逸新对这些多样化的应用的分享，也展示了这两种存储技术在推动现代科技进步方面的广泛影响力。高速、大容量：下一代FeRAM的产品迭代路径明确 FeRAM在市场上应用规模相对较小，主要原因在于两大瓶颈：一是其容量有限，当前最大容量仅为8Mbit；二是较高的成本，限制了其更广泛的应用。“关于未来如何实现大容量的发展，通常的做法是在现有的8Mbit基础上，通过堆叠技术叠加多个单元来扩展容量，例如叠加两个单元可以达到16Mbit，叠加四个单元则可达到32Mbit。”冯逸新分享道，“在速度方面，MRAM和SRAM的速度通常为35纳秒（ns），而富士通目前最快的FeRAM为120ns。展望未来，我们计划在下一代技术中实现速度的提升，目标是将产品的响应时间缩短至35ns。” 在演讲的最后，冯逸新分享了富士通未来的计划，主要包括两个方面：首先，针对SRAM+battery组合，鉴于市场对电池管理提出了环保低碳的要求，存储的发展方向将是消除对电池的依赖。其次，对于SRAM+EEPROM（或NVSRAM）组合，该配置与FeRAM相似，用现有量产FeRAM产品也可以替换，但是新一代高速FeRAM可以满足与SRAM一样的高速写入需求的应用。冯逸新表示，未来的研究与开发工作将紧密贴合市场需求，致力于进一步提升FeRAM 的速度性能。同时，还将推进Quad（四线）SPI产品的研发，以满足如游戏机和高端工厂自动化等对数据传输速率有着更高要求的应用领域的特殊需求。通过这些技术创新，富士通旨在为客户提供更快的响应时间和更高的数据处理能力，从而推动相关行业的发展和技术进步。富士通的高速并口接口FeRAM

RAMXEED

RAMXEED . 2024-11-04 1265
市场周讯 | 欧盟对我国加征5年反补贴税；onsemi、ST、AMD等芯片厂发布Q3财报；台积电取消给英特尔6折代工折扣

| 政策速览 1. 欧盟：欧盟委员会结束对我国电动汽车的反补贴调查，决定对进口自我国的电动汽车加征为期5年的反补贴税。本次被额外增加关税的我国企业有：比亚迪将被征收17%的反补贴税；吉利汽车将被征收18.8%的反补贴税；上汽集团将被征收35.3%的反补贴税；其他未接受抽样调查但配合欧盟调查的中国车企将被征收20.7%的反补贴税；其他未配合欧盟调查的中国车企将被征收35.3%的反补贴税作为回应，我国对欧盟白兰地、乳制品、猪肉启动了反倾销、反补贴调查。 2. 印度：印度将增加数万个 NVIDIA Hopper GPU 用于建造 AI 工厂（即用于生产 AI 的大型数据中心）以支持该国的大型企业、初创公司和科研中心在云端和本地运行 AI 工作负载。这将累计提供近 180 exaflops 的算力，推动医疗、金融服务和数字内容创作等领域的创新。 3. 中国：中国政府宣布启动新一轮电视及消费电子产品以旧换新补贴计划。该计划有效刺激了中国大陆电视需求，同时稳定了液晶电视面板Open Cell的价格，此前其价格在2024年第三季度出现大幅下跌。 4. 上海：海市市场监督管理局近日印发《高水平构建质量基础设施赋能新质生产力因地制宜发展行动计划（2024—2026年）》，其中提到，加强关键共性技术突破。其中提到，在新能源汽车、高端装备制造、航空航天、信息通信、新材料等重点领域，研制一批技术自主可控的关键技术标准。适应新技术等对标准的要求，持续培育命名一批技术标准创新基地和标准化创新中心，打造技术标准策源地。加快人工智能识别感知芯片、微流控生物检测、智能网联汽车等关键检测技术突破。 5. 长三角：长三角科技创新共同体建设工作专班发布通知，上海市科学技术委员会、江苏省科学技术厅、安徽省科学技术厅联合启动2024年度长三角科技创新共同体联合攻关（基础研究）项目申报工作，指南面向集成电路与电子信息、新材料与先进制造、人口与健康、生物与农业、环境与生态等领域，围绕长三角区域重要战略需求，深入挖掘和凝练基础科学问题，组织和支持优势力量联合开展产业目标导向明确的应用基础研究。 6. 美国：外交部发言人林剑10月29日主持例行记者会。记者提问，拜登政府最终确定限制美国个人和公司投资中国的先进技术，包括半导体、量子计算和人工智能等领域，中国外交部对此有何回应？林剑表示，中方对美方发布对华的投资限制规则表示强烈不满、坚决反对。中方已向美方提出了交涉，将采取一切必要措施，坚定维护自身的合法权益。 7. 日本：日本经济产业省考虑针对芯片产业出台长达数年的支持措施。 | 市场动态 8. 韩国：今年10月韩国半导体出口额同比增长40.3%，环比下降8.1%，达到125亿美元，创下历年同月新高，并连续12个月实现同比增长。 9. 业界：模组厂预期，第四季度仅eSSD与HBM产品出货量和价格增加，其他存储产品如DRAM及NAND将停滞不前。这是由于消费性产品如手机及PC将与需求持平，仅服务器相关需求持续走强。 10. 业界：近期供应链传出，三星、铠侠研拟于第四季对NAND进行减产，预计依照市场况状进行分阶段减产。 11. 工业和信息化部：前三季度，规模以上电子信息制造业增加值同比增长12.8%，增速分别比同期工业、高技术制造业高7个和3.7个百分点。9月份，规模以上电子信息制造业增加值同比增长10.6%。在主要产品中，手机产量11.84亿部，同比增长9.8%，其中智能手机产量8.73亿部，同比增长10.5%；微型计算机设备产量2.49亿台，同比增长2.9%；集成电路产量3156亿块，同比增长26%。 12. DIGITIMES：，受云端AI加速器需求旺盛推动，2025年全球对CoWoS及类似封装产能的需求或将增长113%。 13. 业界：AMD、亚马逊、Astera Labs、思科、谷歌、慧与科技（前身为惠普企业级产品部门）、英特尔、Meta和微软九大董事会成员联合宣布，成立UALink联盟（Ultra Accelerator Link Consortium），用以解决来自不同厂商芯片的互联问题，并提高卡间互联能力。 | 上游厂商动态 14. ST： Q3净营收总计32.5亿美元，同比下降26.6%。净营收环比提高0.6%，营业利润3.81亿美元，去年同期为12.4亿美元，同比下降69.3%，营业利润率为11.7%。 15. AMD：第三季度营业额达68亿美元，毛利率为50%，经营收入7.24亿美元，净收入7.71亿美元，摊薄后每股收益为0.47美元。数据中心事业部营业额创季度新高，达35亿美元，同比增长122%，游戏事业部本季度营业额为4.62亿美元，同比下降69%，环比下降29%。 16. o nsemi： Q3总营收达17.62亿美元，略高于市场预期的17.53亿美元。整体营收同比下降19%，但环比增长2%，主要受益于碳化硅和传感器在电动汽车领域的需求推动。 17. 英特尔：Q3英特尔该季度营收133亿美元，同比减少6%，高于市场平均预期的130.2亿美元；按GAAP，应占净亏损额为166.39亿美元，去年同期净利润为2.97亿美元，同比转盈为亏。 18. TI：德州仪器 (TI)近日宣布，公司基于氮化镓 (GaN) 的功率半导体已在日本会津工厂开始投产。随着会津工厂投产，加上德州仪器现有 GaN 制造产能，德州仪器的 GaN 功率半导体自有制造产能将提升至原来的四倍。 19. 新思科技：英国反垄断监管机构将对 Synopsys Inc. 斥资 340 亿美元收购软件开发商 Ansys Inc. 一事展开调查。 20. 英特尔：英特尔宣布扩容英特尔成都封装测试基地。在现有的客户端产品封装测试的基础上，增加为服务器芯片提供封装测试服务，并设立一个客户解决方案中心，以提高本土供应链的效率。 21. 芯擎科技：芯擎科技全场景高阶自动驾驶芯片“星辰一号”（AD1000）成功点亮，并快速超额实现全部性能设计目标。该芯片将在2025年实现量产，2026年大规模上车应用。 22. 三星：三星已将平泽2厂(P2)、3厂(P3)的4nm、5nm与7nm晶圆代工生产线关闭超过3成，预计年底会将停产范围扩大至50%左右。据悉，此举旨在降低成本，以应对当下的订单疲软。 23. 台积电：以前英特尔与台积电已达成一项优惠协议，台积电将生产英特尔设计但无法生产的芯片，并提供大幅折扣。但英特尔CEO基辛格近年来忙于恢复英特尔的制造能力，疏于维护与台积电关系，多次发表针对台积电的言论。台积电创始人张忠谋评价这些言论“有些无礼”，台积电决定取消对英特尔的折扣，包括不再为原本单价23000美元的3nm晶圆提供6折折扣，英特尔必须支付全额。 24. MTK：第三季度营业利润238.6亿元台币，预估230.2亿元台币；第三季度净利润255.9亿元台币，预估229.5亿元台币。 25. 英飞凌：推出全球最薄硅功率晶圆，成为首家掌握20μm超薄功率半导体晶圆处理和加工技术的公司。晶圆直径为30mm，厚度20μm仅为头发丝的四分之一，是目前最先进的40-60μm晶圆厚度的一半。 26. 日月光：旗下矽品精密投资新台币4.19亿元，以扩大CoWoS先进封装产能。供应链预期，日月光将迎来更多台积电先进封装的外溢订单。 27. 瑞萨：预计今年的收入将下降10%，并对其领导团队进行重大调整，包括Sailesh Chittipeddi在内的两名高管离职。这一预测还不包括最近收购EDA工具供应商Altium和氮化镓功率芯片设计公司Transphorm等交易的影响，其营业额将为1.32万亿~1.34万亿日元（约88亿美元，81亿欧元），比2023年的1.46万亿日元（97亿美元，87亿欧元）下降8.9%。 28. 思瑞浦：传思瑞浦解散其MCU团队，约数十人规模，其中一些成员曾是2022年德州仪器（TI）裁撤的中国区MCU研发团队的员工。 | 应用端动态 29. OpenAI：自家AI自研芯片与台积电的合作将从3纳米家族制程开始，并且会成为台积电后续埃米级A16制程的客户。 30. 苹果：苹果在官网发布新一代MacBook Pro笔记本电脑，全系列搭载M4系列芯片（M4、M4 Pro和M4 Max），令其性能得到大幅增强。M4 Pro则集成了最多14核CPU（10颗性能核心+4颗能效核心）和最多20核GPU；而最新公布的M4 Max集成了最多16核CPU和最多40核GPU，可以驱动MacBook Pro更快地运行设备端AI模型。 31. Sakura：日本Sakura互联网公司表示，因原先采购的B200 GPU交货时间延迟，将追加采购约1100颗NVIDIA H200 GPU。

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芯查查资讯 . 2024-11-04 1 1695
IC品牌故事 | 站在无线通讯巨人肩膀上，射频之王Qorvo发展史

Qorvo是Qorvo, Inc.的简称，中文名叫威讯联合半导体有限公司，成立于2015年，总部位于美国北卡罗莱纳州的格林斯伯勒，由RF Micro Devices, Inc.与TriQuint Semiconductor, Inc.合并而成。该公司是全球最大的射频半导体厂商之一，2024财年（截至2024年3月31日）的总营收为38亿美元，全球约有6,100名员工，2,313项专利。主要的晶圆厂和生产制造基地位于美国的北卡罗莱纳州、德克萨斯州、俄勒冈州，以及中美洲的哥斯达黎加，主要产品线包括ACG（Advanced Cellular Group，先进蜂窝事业部）、CSG（Connectivity Sensors Group，连接传感器事业部）和HPA（High Performance Analog，高性能模拟事业部）等，主要产品有砷化镓放大器、体声波滤波器、温补声表面波滤波器等。 Qorvo在国内的代理商有中电港、安富利、贸泽电子、利尔达等。 Qorvo是两家射频大厂合并后的结果，虽然Qorvo现在在射频领域仍然占有很大的市场份额，但近几年来，该公司也在通过收购的方式涉足更多的市场，比如模拟电源、电机控制、SiC等，而且看起来发展得还不错。接下来就请跟随芯查查一起探究一下Qorvo的发展历程吧！图片来源：Qorvo官网 Qorvo前世之TriQuint 故事要从1957年说起。那一年，有两位年轻人Dean A. Watkins（迪恩A·沃特斯金）和H. Richard Johnson（H.理查德·约翰逊）决定创办一家新的公司。这两位行业大佬决定进入电子元件领域，新公司主要开发和制造微波管和微波固态器件。公司的名字就是两个人名字的结合，即Watkins-Johnson。公司最开始的产品主要是军品，专供美国国防部。另外，在1978年的时候，测试测量公司泰克开展了一个新的研究项目，即使用砷化镓作为集成电路的基础材料。到了20世纪80年代，Watkins-Johnson公司开始摆脱对军事合同的依赖，逐渐往半导体设备方向发展。到了20世纪90年代，该公司已经华丽转身，成为了化学气相沉积（CVD）设备生产商。 1985年，泰克的销售额超过了10亿美元，泰克成立了一家独资子公司TriQuint Semiconductor，Inc.。据说，TriQuint这个名字的由来是当时的创始人为新公司命名举办了一次名字征选比赛，最后由一位工程师用元素周期表的名字命名TriQuint胜出，该工程师还获得了50美元的奖励。其中的 Tri源自希腊语，意思是“3”；Quint则源自拉丁语，意思是“5”，加起来就是3-5，寓意TriQuint是做GaAs器件起家的，3-5指的是元素周期表中镓和砷元素的位置，GaAs也被称为3-5族半导体。 TriQuint在创业的最初几年里一直尝试通过改进生产方法来挖掘GaAs器件的潜力。当时美国军方是GaAs集成电路的主要购买者，占整个GaAs市场的2/3，销售额约为5,000万美元。整个1980年代，TriQuint都处于亏损状态，虽然没有赚到钱，但规模越做越大。到了1990年代初，TriQuint成为了美国最大的GaAs半导体制造商。由于财务状况不佳，1991 年 1 月，TriQuint 与总部位于加利福尼亚的砷化镓芯片生产商 Gigabit Logic 进行了合并。几个月后，又安排了另一次合并，将另一家总部位于加利福尼亚的砷化镓芯片生产商Gazelle Microcircuits加入TriQuint和Gigabit Logic的合并中。 1991年秋天，合并后的公司聘请了一位新的领导者来管理公司，他就是Steven J. Sharp。在 1991 年 9 月加入 TriQuint 之前，Sharp 在德州仪器（TI）工作了 9 年，在 Signetics Corp 工作了 14 年。离开 Signetics 后，Sharp 创立了 Power Integrations， Inc. 和 Silicon Architects。 Sharp上任CEO后，TriQuint开启了一个新的时代，他首先进行了大规模的裁员，关闭了几家工厂，并大幅削减了公司的员工人数。比如在TriQuint与Gigabit Logic和Gazelle合并后，公司总人数达到了330人，Sharp上任后几个月内将人数减少到了185人。他同时还将公司战略重点转向通信领域，比如光纤通信、卫星通信，以及无线通信。未来几年，蜂窝公司对GaAs技术的需求强劲增长，更坚定了Sharp将重点放在无线通信应用的决心。随着合并和Sharp的一系列改革，1992年年中，TriQuint已经实现了前6个月的盈利，结束了连续6年的亏损。到1992年底，随着利润的持续增长，TriQuint获得了2,900万美元的收入。 1993年，8月，AT&T宣布收购TriQuint大量股份，并达成产品开发协议。TriQuint开始为AT&T Microelectronic的无线电信设备制造大部分砷化镓半导体。1993 年 12 月在纳斯达克上市成功，筹资约1,700万美元。 1997年，TriQuint离开比弗顿，搬到了俄勒冈州的希尔斯伯勒，在那里建造了一个占地32英亩的企业园区，占地160,000平方英尺。 1998年底，销售额首次超过1亿美元。 1998年，TriQuint收购了TI的GaAs单片微波集成电路（MMIC）业务，以及雷神国防系统和电子集团； 2000年在德克萨斯州收购了一家先进的制造工厂； 2001年收购了英飞凌的GaAs业务，并开设了德国慕尼黑设计中心；同年7月，TriQuint收购了Sawtek Inc.，该公司是一家总部位于佛罗里达州奥兰多的无线通信行业基于声表面波的信号处理组件制造商。 2002年7月，Ralph Quinsey被任命为总裁兼CEO。Sharp保留了TriQuint董事长的头衔。在加入TriQuint之前，Quinsey在摩托罗拉工作了20年，担任过各种职务，负责开发用于无线电话应用的硅和砷化镓技术。在Quinsey的领导下，TriQuint 开始进行收购动作。 2003年1月，TriQuint 进入了一个新的业务领域，当时该公司以4000万美元的价格收购了Agere Systems Inc. 的光电子业务。光电子业务的加入，包括通过光网络传输数据和语音流量的组件，进一步增强了TriQuint的运营实力。 2004年，收购了位于俄勒冈州的TFR Technologies，以扩展其声表面波技术等等。 2008年，收购Watkins-Johnson公司，增强了其基站网络产品的技术实力。 2009年，收购TriAccess Technologies，扩大了其电缆产品线和光纤到户产品。 Qorvo前世之RFMD 聊完TriQuint，接下来，我们看看RFMD在合并之前的发展历程。1991年，ADI关闭了其位于美国北卡罗莱纳州的格利斯伯勒设立的新产品部门，裁掉了威廉·普拉特（William Pratt）和鲍威尔·西摩（Powell Seymour）。他们两位失业后，决定自己创业，于是就拉上了仍在ADI上班的杰里·尼尔（Jerry Neal）在这一年创立了RF Micro Device，简称RFMD。 1992年，RFMD聘请了在半导体领域拥有10多年经验的David Norbury 担任总裁兼CEO， Pratt则担任首席技术官。创立之初， RFMD就专注于为商业无线市场设计RFIC产品，其开发的产品广泛应用于蜂窝和PCS、无绳电话、工业无线电、无线局域网（LAN）、无线本地环路（WLL）系统、无线安全和无线公用事业抄表。该公司的产品包括放大器、混频器、衰减器、开关、调制器、解调器、振荡器和频率合成器。这些将转换、切换、处理和放大高频信号，这些信号携带的信息将由无线个人通信设备发送或接收。颇有前景的商业价值眼光让RFMD的成长一路高速前进。 1992年总部位于克利夫兰的太空和国防承包商TRW Inc.希望将其为联邦政府开发的名为GaAs HBT（砷化镓异质结双极晶体管）的半导体技术商业化，因此，他们找到了RFMD。 1993年 RFMD已经生产了16种基于TRW的GaAs HBT技术的芯片设计。高通选中RFMD为其新型数字手机提供四种集成电路（IC）。 1996年6月 RFMD扩大了与TRW公司的战略合作关系，TRW提供了2500万美元的股权和债务融资，其中包括500万美元购买RFMD 10%的股份，并成为RFMD的重要股东。TRW授予RFMD技术许可，以开发使用TRW专利GaAs HBT技术用于商业无线通信应用的产品。 2000 年 RFMD 被《财富》杂志评为美国增长第二快的公司。2001年，在中国设立了独资子公司——威讯联合半导体（北京）有限公司成立。 2004 年 RFMD 成为第一家出货 10 亿个蜂窝功率放大器的半导体公司。 2008年金融危机后，同样是终端市场需求减少和库存过剩，射频元件的出货量下降，RFMD面临亏损。 2014年 RFMD与TriQuint决定合并，2015年1月2日，新公司的名字确定为Qorvo。 Qorvo的今生合并后的新公司射频仍然是其基石，但射频之外，Qorvo还将眼光转向了物联网、汽车和电源领域，而为了触达更加广阔的市场，Qorvo开启了新的并购模式。 2016年，Qorvo收购了低功耗无线通信芯片制造商GreenPeak Technologies，扩大了其在物联网市场的业务；2020年，Qorvo收购了电源管理半导体公司Active-Semi International Inc.，扩大了其在智能家居、汽车和工业应用等领域的业务； 2020年2月4日，Qorvo完成对UWB定位技术厂商Decawave的收购； 2020年2月19日，Qorvo完成对射频和微波器件制造商 Custom MMIC的收购； 2021年5月6日，Qorvo完成对MEMS传感器解决方案提供商NextInput的收购； 2021年11月4日，Qorvo又收购了SiC器件供应商UnitedSiC，进军功率半导体行业； 2024年6月5日，Qorvo宣布已收购Anokiwave达成最终协议。收购Anokiwave将为Qorvo带来更多市场机遇，进一步拓展国防和航天、卫星通信及5G等市场。结局射频仍然是Qorvo的最重要收入来源，但从这几年的该公司的布局来看，Qorvo并不满足于射频领域的发展，它们正在涉足更多的领域，包括物联网、电源、汽车、电机控制等等。 Tips 截至发稿前，芯查查已收录Qorvo物料数据、应用方案，datasheet，国内外及同品牌替代料等信息进入芯查查Qorvo品牌页即可查看相关数据。

原创

芯查查资讯 . 2024-11-04 8 5 8194
边缘AI | MCU厂商的兵家必争之地

重点内容速览： | ADI MAX7800X：集成了硬件CNN加速器 | STM32N6与MCX N系列MCU：集成了NPU | RA8M1：高性能MCU 所谓的边缘AI（Edge AI）就是将AI算法直接部署到边缘设备上，在靠近数据生成源的地方进行处理和推理，从而不需要依赖云端计算。其好处是延迟低、数据隐私保护好，以及效能高，可广泛应用于智能制造、自动驾驶，以及物联网等领域。边缘AI芯片作为边缘AI的核心组件，将迎来高速发展。作为专为在边缘设备上执行AI算法而设计的边缘AI芯片，其主要的任务是在数据来源端侧解决问题，能够满足实时的决策和处理需求。与传统的CPU或GPU相比，边缘AI芯片通常具有更低的功耗、更小的体积，以及更高的能效比，能够减轻云端AI 的带宽压力。据市场调研机构ABI Research的数据显示，预计到2025年，边缘AI芯片市场的收入将达到122亿美元。作为嵌入式设备中常用的MCU将在边缘AI中扮演重要的角色。近几年来，相关厂商已经在布局边缘AI领域了。比如： ST在2019年发布了STM32Cube.AI工具，并在2021年收购NanoEdge AI Studio，降低边缘AI开发门槛； NXP在2018年就推出机器学习软件eIQ机器学习(ML)软件，并不断加大在AI/ML上的投入； Microchip在2020年就将Cartesiam（现已被ST收购）、Edge Impulse和Motion Gestures的软件和解决方案接口引入其设计环境； Renesas在2022年完成对美国从事机器学习模型开发的初创企业Reality AI的收购； TI最近几年推出的MCU也强调了其在边缘AI领域的优势，包括高集成可扩展的边缘AI处理器组合；英飞凌在2023年5月收购瑞典的TinyML和AutoML领域初创公司Imagimob AB。可见，这些MCU公司已经将边缘AI作为了必争之地。接下来，请跟随芯查查，看看目前市面上有哪些MCU产品已经可以支持边缘AI应用了。 ADI MAX7800X：集成了硬件CNN加速器在2023年1月份，ADI就推出其AI MCU产品系列MAX7800X，该系列产品具备两个微控制器内核（Arm Cortex-M4F和RISC-V）和一个卷积神经网络（CNN）加速器，有MAX78000和MAX78002两个型号。其基本特性可以从芯查查查询到，如下图。图：ADI推出的AI MCU产品基本特性（来源：芯查查）从区别来看，MAX78002有更高频率的微控制器内核、更大存储空间、更快的卷积神经网络加速器，模型维度达到MAX78000的4倍，支持视频处理，可以说是MAX78000的升级版。 ADI的AI MCU特色就是可以将AI推理从云端推向边缘端，从而助力电池供电的人工智能和物联网设备，比如说智能家居、人脸打卡、语音控制等等。 STM32N6与MCX N系列MCU：集成了NPU 前面有提到ST早在2018年就开始布局边缘AI了，到了2022年推出了首款集成NPU的MCU产品STM32N6系列MCU。该系列MCU采用Arm Cortex-M55内核，集成ISP和NPU以提供机器视觉处理能力和AI算法部署。 ST还为该产品添加了新IP和外设，如MIPI CSI摄像机、机器视觉图像信号处理器（ISP）、H.264视频编码器和支持时间敏感网络（TSN）端点的千兆以太网控制器。此外，STM32N6是一款通用STM32产品，符合工业客户的所有要求，包括在高温环境中工作。软件生态方面，ST开发了Cube.MX，该工具能够打破AI算法与MCU应用之间的壁垒，让边缘AI应用更加多样化。通过Cube.AI，开发者可以根据自身需求进行模型搭建，将标准AI工具创建的深度神经网络模型优化到适合MCU资源级别的C代码，从而使开发者的边缘AI算法得以执行和落地。恩智浦在2022年6月也推出了集成NPU的MCU产品系列——MCX N MCU。MCX 是在 CPU 的旁边增加一个 NPU 协处理器，在 NPU 的协处理器内部拥有计算的通道。每个计算通道里有四个计算单元。恩智浦MCX N 系列的前两个成员包括 MCX N94x和MCX N54x。这两款设备都是通用 MCU，集成了双Arm Cortex-M33内核，时钟频率高达150MHz。其他特性包括2MB闪存、可选的完整ECC RAM，以及用于音频和语音处理的DSP协处理器。图：NXP集成NPU的MCU产品特性（来源：芯查查）据恩智浦官网介绍，MCX 的性能和能效都十分出色，在 NPU 上进行机器学习的运算加速时，与仅使用 CPU 的核心解决方案相比，这种集成 NPU 的机器学习吞吐量最高可提高 30 倍，整体功耗更低。虽然 N94x 和 N54x 具有许多相同的功能，但 MCX N94x 侧重于高级模拟和电机控制外设，而MCX N54x包括外设，从高速USB PHY到SD或智能卡接口，适合物联网和消费应用。N94x 拥有一个 CoolFlux DSP、4个嵌入式运算放大器和2个 CAN-FD 总线链路。相比之下，N54x 没有 DSP 和运算放大器，只有一个 CAN-FD 接口。 RA8M 1：高性能MCU 瑞萨电子在2023年12月推出了其RA家族系列高算力MCU产品RA8M1，该系列产品采用了Arm Cortex-M85内核，主频高达480MHz，具有1MB SRAM、2MB Flash等，通信接口支持以太网、USB、CAN-FD等，还有Octal SPI可扩展Octal Flash或HyperRAM。图：瑞萨RA8M1概述及部分特性（来源：芯查查）据其官网资料，新型RA8M1系列MCU部署了Arm Helium技术，即Arm的M型向量扩展单元。相比基于Arm Cortex-M7处理器的MCU，该技术可将实现数字信号处理器（DSP）和机器学习（ML）的性能提高4倍。结语其实边缘AI与MCU有着很强的契合度，因为MCU具有低功耗、低成本，以及开发周期短等特点，很适合边缘端智能设备，再加上AI算法的加持，让边缘AI有了更大的发展空间。相信在边缘AI应用方面，还有大量的创新机会存在，未来边缘AI将会成为我们生活的一部分，比如个性化学习助手、自动驾驶汽车、AI伴侣、数字孪生等等。

原创

芯查查资讯 . 2024-11-04 4 1 5390
瑞萨携多款先进解决方案再次亮相第七届中国国际进口博览会

2024 年 10 月 28 日，中国上海讯 - 全球半导体解决方案供应商瑞萨电子（TSE：6723）今日宣布，将携多款面向智能工业、物联网、汽车电子以及软件开发平台的先进解决方案，再次亮相第七届中国国际进口博览会（以下简称：进博会）。第七届进博会将于11月5日至10日在国家会展中心（上海）举行，瑞萨电子展位号：4.1号馆，A0-02展位。自2022年开始瑞萨已经连续三年积极投身进博会，始终本着“To Make Our Lives Easier(让生活更轻松)”的企业愿景，望为共筑中国智能化可持续发展社会添砖加瓦。本次进博会瑞萨将同样带来多款首次在中国市场展示的核心产品及解决方案，让我们先睹为快（部分）：工业大功率BLDC电机控制方案基于瑞萨专用电机控制微控制器（MCU）RA4T1的大功率、全速率范围的FOC电机控制方案适用于电动工具、家电、工业控制等多种应用。该方案采用磁链观测和高频注入算法，支持高速、低速和零速率的全速率范围FOC控制，支持大功率输出，并具有低噪声和平滑控制等高性能。 RZ/V2H多分类目标检测方案基于RZ/V2H——一款高算力的四核视觉AI微处理器（MPU），并采用DRP-AI3（动态可重配置处理器）加速器和高性能实时处理器。其高算力，低功耗的特性，无需冷却风扇，即满足处理复杂的实时物体识别及推理任务。适合图像处理、机器人应用所需的动态计算以及实时性要求复杂的应用，是工厂自动化中自主机器人和机器视觉等应用的理想微处理器。物联网 240W USB PD3.1氮化镓整体电源方案 240W整体电源解决方案，直接支持USB PD3.1 EPR。USB-PD电源提供48V/5A输出，利用ZVS技术实现高效率；USB-C充电支持48V/5A输入并对应7串电池充电。提供从“墙到电池”的整体充电解决方案。汽车电子可扩展的ADAS与自动驾驶开发平台基于R-Car V4系列高性能片上系统（SoC）的辅助驾驶与自动驾驶整体解决方案，通过芯片扩展最高提供高达60TOPS算力，支持从摄像头一体机到行泊一体域控制器等多种产品形态，满足客户从L2级别功能到高速领航、城区记忆行车、记忆泊车等多种功能的需求。软件/开发平台电子产品全生命周期管理平台（来自Altium——瑞萨电子于2024年8月完成对Altium的收购） Altium依托云计算技术赋能电子产品制造过程中的软硬件系统，助力其寻源、开发环节及全生命周期管理，推动关键行业流程的全面数字化以及电子行业的整体升级转型。进博会中展示的管理平台将包含三个主要方面：ELM——赋能企业电子产品全生命周期管理、Altium 365——助力企业电子产品敏捷研发及协同管理，以及Octopart——支持采购团队参与产品设计决策。欢迎莅临现场了解更多先进解决方案，或关注瑞萨电子微信公众号，发现更多进博会精彩内容。

https://www.renesas.cn/zh/about/newsroom/renesas-2024-ciie . 2024-11-04 1w
频率计-拆机报告

今天我们拆解一台美国生产的 BK Precision频率计，型号1856D，3.5GHZ带宽，LED 显示屏可以提供多达9位数字的分辨率。频率计的高精度、高灵敏度广泛应用于实验室和频率测试检测设备上。发个拆解帖，看有没有懂行的朋友估一下这台设备的成本大概是多少，再看看这台异国他乡的设备用了哪些器件。在拆之前先查了一下这台设备的手册说明书，发现支持两种供电方式一种是交流AC150V,另一种AC230V。对比分辨率和测试精度还是蛮高的。接下来先去掉保护壳再卸下外壳下的4颗螺丝，此时可以拆下后壳。这台频率计上的螺丝都是要用梅花形螺丝刀拆卸。接着把外壳卸下，并把支架取下，此时出现一个金属屏蔽罩（测试仪器对干扰源还是有一定的要求），整个电路板部分包裹在里面。此时拆下1颗屏蔽罩盖板螺丝，取下屏蔽罩，漏出电路板；接下来仔细看看前PCB板的组成。大致可分为三部分：显示电路，供电电源电路以及主控电路等。板子左下方有个金属盖，我们等会拆开研究一下。此时发现两颗晶振，一颗HC-49UM封装频率为11.0592MHZ，另一颗被金属外壳包裹着，通过小孔看到是一个10MHZ频率源的晶振，推断可能是功能型的晶体作为一个标准的10MHZ频率源来使用。 AT89C52是一个低电压，高性能CMOS 8位单片机，片内含8k bytes的可反复擦写的Flash只读程序存储器和256 bytes的随机存取数据存储器(RAM)，器件采用ATMEL公司的高密度、非易失性存储技术生产，兼容标准MCS-51指令系统，片内置通用8位中央处理器和Flash存储单元，AT89C52单片机在电子行业中有着广泛的应用。通过查询手册发现支持的频率范围是3MHZ~24MHZ，那实际选择的频率是11.0592MHZ，为什么选择11.0592MHZ呢？（结论如图所示）所以在一些串口通信上经常使用11.0592MHZ晶振来进行设计，来降低误码率，使用的YXC晶振的型号如下： YSX321SL 11.0592MHZ 20PF 10PPM X3225110592MSB4SI HC-49US 11.0592MHZ 20PF 20PPM X49SD110592MSD2SC 下面我们盘点一下电路板上主要的IC信息： 1. AT89C52 ATMEL MCU， 2. KID65783AP KEC 8CH HIGH-VOLTAGE SOURCE DRIVER 3. 2个 74HC245 Nexperia Octal bus transceiver 4. 2个 74HC393 Nexperia Dual 4-bit binary ripple counter 5. GAL16V8D-25LPN Lattice 6. 74HC138 Nexperia 3-to-8 line decoder/demultiplexer 7. 74HC374 Nexperia Octal D-type flip-flop 若干三极管 MOS管及电解电容，拆解到此完成，来按顺序装回去，插上电源，按下开关，正常开机，嘿嘿。里面有好几个我找不到信息的芯片，欢迎大家补充或纠错。

频率计

扬兴科技 . 2024-11-04 1 9893
意法半导体公布2024年三季度财报

● 第三季度净营收32.5亿美元；毛利率37.8%；营业利润率11.7%，净利润3.51亿美元。 ● 前九个月净营收99.5亿美元；毛利率39.9%；营业利润率13.1%，净利润12.2亿美元。 ● 业务展望（中位数）：第四季度净营收33.2亿美元；毛利率38%。 ● 在全公司范围内启动一项重塑制造业务布局的新计划，加快晶圆厂向12英寸硅和8英寸碳化硅产能升级，并调整公司全球制造成本结构。意法半导体第三季度实现净营收32.5亿美元，毛利率37.8%，营业利润率11.7%，净利润为3.51亿美元，每股摊薄收益0.37美元。意法半导体总裁兼首席执行官Jean-Marc Chery表示：第三季度净营收与我们业务预期的中位数持平。个人电子产品营收高于预期，工业产品营收略有下降，汽车产品营收低于预期。第三季度的毛利率为37.8%，与我们的业务预期的中位数基本持平。前九个月净营收同比下降23.5%，所有产品部门的营收都同比下降，特别是微控制器产品，受工业市场需求持续疲软影响明显。前九个月营业利润率为13.1%，净利润为12.2亿美元。第四季度业务展望（中位数）是，净营收预计33.2亿美元，同比下降22.4%，环比增长2.2%；毛利率预计约38%，闲置产能支出增加影响毛利率约400个基点。按照第四季度业务展位中位数计算，2024年全年净营收约132.7亿美元，同比下降23.2%，处于上一季度预测范围中下游，毛利率略低于预期。根据我们目前的积压订单和需求情况来看，我们预计2024年第四季度至2025年第一季度的营收降幅将高于正常季节性降幅。我们正在启动一项全公司范围内的新计划，以重塑我们的制造业务布局，加快我们的晶圆厂朝着12英寸硅（意大利Agrate和法国Crolles）和8英寸碳化硅（意大利Catania）产能升级，并调整我们的全球制造成本结构。该计划将加强我们在提高运营效率的同时也提高盈利能力，预计到2027年将实现每年高达数亿美元的成本节省。 2024年第三季度总结回顾 01净营收净营收总计32.5亿美元，同比下降26.6%。OEM和代理两个渠道的净销售收入同比分别降低17.5%和45.4%。净营收环比提高0.6%，与公司预测中位数持平。 02毛利润毛利润总计12.3亿美元，同比下降41.8%。毛利率为37.8%，比意法半导体业绩指引的中位数低20个基点，比去年同期下降980个基点，主要原因是产品结构有待优化，此外，和闲置产能支出增加、产品售价也有一定的影响。 03营业利润营业利润3.81亿美元，去年同期为12.4亿美元，同比下降69.3%。营业利润率为11.7%，比2023年第三季度的28.0%下降了1,630个基点。各产品部门与去年同期相比模拟、功率与分立、MEMS与传感器（APMS）产品部： ▣ 模拟产品、MEMS与传感器（AM&S）子产品部 ● 营收下降13.3%，主要受影像和模拟产品销售滑坡影响。 ● 营业利润为1.75亿美元，降幅41.2%。营业利润率为14.8%，对比去年同期为21.8%。 ▣ 功率与分立（P&D）子产品部 ● 营收下降18.4%。 ● 营业利润为1.21亿美元，降幅54.0%。营业利润率为15.0%，对比去年同期为26.5%。微控制器、数字IC与射频（MDRF）产品部： ▣ 微控制器（MCU）子产品部 ● 营收下降43.4%，主要受通用微控制器业务下降影响。 ● 营业利润为1.16亿美元，降幅78.2%。营业利润率为14.0%，对比去年同期为36.4%。 ▣ 数字IC和射频（D&RF）子产品部 ● 营收下降29.7%，主要原因是ADAS（汽车ADAS和信息娱乐）产品销售下滑。 ● 营业利润为1.14亿美元，降幅49.5%。营业利润率为26.8%，对比去年同期为37.3%。业务展望意法半导体2024年第四季度营收指引中位数 ● 净营收预计33.2亿美元，环比提高约2.2%，上下浮动350个基点。 ● 毛利率约38%，上下浮动200个基点。 ● 本业务展望假设2024年第四季度美元对欧元汇率大约1.11美元 = 1.00欧元，包括当前套期保值合同的影响。 ● 第四季度封账日是2024年12月31日。

ST

意法半导体中国 . 2024-11-01 1 2 2975
Arm 推出 GitHub 平台 AI 工具，简化开发者 AI 应用开发部署流程

专为 GitHub Copilot 设计的 Arm 扩展程序，可加速从云到边缘侧基于 Arm 平台的开发。 Arm 原生运行器为部署云原生、Windows on Arm 以及云到边缘侧的 AI 软件提供了无缝的开发体验。 GitHub Actions、原生 GitHub 运行器和基于 Arm 平台的 AI 框架相结合，帮助全球 2,000 万开发者简化 AI 应用开发部署流程。通过将 Arm® 计算平台与全球最大的开发者社区 GitHub 及其 GitHub Copilot 的强大优势相结合，Arm 正在引领软件开发领域的变革。借助 Copilot 的人工智能 (AI) 代码建议，开发者可以在 Arm 平台上更高效地编写、测试和优化代码。通过将 Arm 工具集成到 GitHub Actions 中，开发者可以在降低成本，并提高生产效率的同时，简化跨应用程序的开发任务，不论是云原生 Web 应用，或是 AI 解决方案。此次合作将使全球 2,000 万 Arm 平台的开发者能够充分利用来自全球应用最广泛的计算平台和最大的开发者社区的资源，让开发工作更为快速、简易且高效。 GitHub Copilot 扩展程序：简化基于 Arm 架构的开发 GitHub Copilot 的 Arm 扩展程序即将在 GitHub Marketplace 上线，它将助力开发者更高效地构建、测试和部署软件，从而提高生产力和影响力。该扩展程序整合了精选数据集，并提供专门针对 AI 代码开发的工具，包括代码迁移、容器化、CI/CD 工作流和性能优化，确保云到边缘侧的无缝部署体验。该扩展程序预计将于今年底上线。 Arm64 运行器：打造更快、更无缝的开发体验今年早些时候，GitHub 宣布全面推出面向 GitHub Actions 的 Arm64 Linux 和 Windows Native Arm 运行器，为 GitHub 团队版和企业版云计划的客户简化其开发流程、降低成本并提升速度。此外，Arm64 运行器还通过 PyTorch 等流行的 AI 框架提高了 AI 工作流的效率。本周 Arm 出席了 GitHub Universe 开发者大会，分享了如何利用 GitHub Copilot 和 GitHub Actions 加速云到边缘侧的开发流程，帮助开发者在其项目中提高性能、加快产品上市进程，并最大限度地降低成本。在赋能软件开发者的历程中，Arm 不断地致力于帮助开发者在不同载体的应用程序中，无论是规模庞大的云解决方案，还是小巧精致的传感器，都能实现无缝、可靠、安全的端到端部署、测试和优化。开发者资源 GitHub 和 Arm 为开发者提供了入门资源： [1] Learning Paths：指导如何开发 Arm 软件的教程，包括使用 GitHub 托管的运行器来构建多架构容器映像 (https://learn.arm.com/learning-paths/cross-platform/github-arm-runners/) [2] GitHub Actions 合作伙伴运行器映像存储库：展示可用合作伙伴映像列表及其使用方法 (github.com/actions/partner-runner-images)

ARM

Arm社区 . 2024-11-01 2 2 1485
YXC小课堂：晶振PPM误差分析与计算方法

· 晶振精度指标：PPM 晶振精度通常用 PPM（Parts Per Million，百万分之一）来衡量，这一单位描述了晶体振荡器的频率稳定性或偏差程度。PPM 表示实际输出频率与标称频率之间的相对误差，是衡量晶振频率精度的重要参数。 · 如何计算晶振的频率差频率差反映了晶振的实际频率与标称频率之间的差异。通过公式计算频率差的PPM值如下：： PPM=（实际频率−标称频率）/标称频率 X 106 释义： - 实际频率：通过频率计或其他适当的仪器测量得到的晶振的实际工作频率。 - 标称频率：晶振制造商在晶振规格书中规定的标准或标称频率。示例：例如，标称频率为 32.768 kHz 的晶振，如果实际测得的频率为 32.7685 kHz，那么PPM的计算如下： PPM=（32768.5Hz−32768Hz）/32768Hz*106≈15.26 · 频差类型：常温频差V.S.温度频差 (曲线图) 晶振的频率稳定性在不同温度条件下会有所变化，针对晶振而言，其频率精度一般包括常温频差和温度频差两个重要指标: 1、常温频差(Frequency Tolerance)：在YXC规格书里也称作频率偏差（见下图），是与常温（25°C）下标称频率之间的偏差，通常以百万分率（PPM）表示。 2、温度频差(Frequency Versus Temperature Characteristics)：在YXC规格书里也称作频率-温度特性（见下图），指在设定的工作温度范围内，实际频率相对标称频率的最大偏差值，同样以百万分率（PPM）表示。 · RTC晶振32.768KHz频率精度PPM值及时间偏差计算对于 32.768kHz 的 RTC 时钟晶振，可以通过其频率精度（PPM）推导出每日的时间误差范围。具体步骤如下：举例：若晶振32.768KHz精度为±10PPM，一天时间误差计算公式如下： 10(PPM)×24(1天=24小时)×60（1小时=60分钟）×60（1分钟=60秒）=864000*1/1000000=0.864秒即：该RTC晶振每天的时间误差不超过0.864秒，即：若为+10PPM，每天最多快0.864秒，若为-10PPM，每天最多慢0.864秒。（32.768KHz晶体谐振器典型应用电路） · RTC 时钟晶振 32.768kHz 每日时间误差参照表： I）±10PPM：实际频率范围为32768.32768Hz~32767.67232Hz，每天时间误差为0.864×1=0.864秒，月误差25.92秒，一年时间总偏差为5.184分钟。 lI) ±20PPM：实际频率范围为32768.65536Hz~32767.34464Hz，每天时间误差为0.864×2=1.728秒，月误差51.84秒，一年时间总偏差为10.368分钟。 lII) ±30PPM：实际频率范围为32768.98304Hz~32767.01696Hz，每天时间误差为0.864×3=2.592秒，月误差77.76秒，一年时间总偏差为15.552分钟。如果有晶振技术、晶振资料下载以及晶振询料报价等问题都可以在线联系客服哟，1v1业务员报价服务+20年FAE工程师为您解决晶振疑难问题~

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扬兴科技 . 2024-11-01 3 1 1w
米尔T527系列核心板,高性能车载视频监控、部标一体机方案

在国内对于特种车辆有重点安全防范要求，"两客一危"是对道路运输车辆的一种分类方式，其中“两客”指的是客运车辆和公交车辆，而“一危”指的是危险货物运输车辆。这种分类方式主要用于强调这些车辆在道路运输中的特殊地位，因为它们通常需要满足更高的安全标准。在国内，“两客一危"车辆通常需要安装"部标机”，也就是满足特定部门标准的设备。这些设备可能包括但不限于定位设备、驾驶员行为监控设备、车辆定位系统等系统构件。随着安全管理意思的加强，在理解满足部标机要求的基础上，运营方往往提出更高要求、更多功能需求。T527方案以强悍的8核A55+6路高清视频流编码+2Tops AI加速能力给客户带来更多附加价值。 MYC-LT527核心板介绍MYC-LT527核心板采用高密度高速电路板设计，在大小为43mm*45mm板卡上集成了T527、DDR、eMMC、E2PROM、看门狗等电路。MYC-LT527具有最严格的质量标准、超高性能、丰富外设资源、高性价比、长供货时间的特点，适用于高性能车载设备所需要的核心板要求。配置灵活、适应性强、选择多为了适应T527系列处理器广泛的用途和具体需求，我们米尔给核心板实现6种标准配置：也可根据用户需求定制配置型号。产品链接： https://www.myir.cn/shows/134/70.html 天猫链接： https://detail.tmall.com/item.htm?id=758370376833

T527

米尔电子 . 2024-11-01 1 1w
eIQ软件升级啦！增加两款新工具，让边缘AI部署和使用更轻松

恩智浦半导体宣布在其eIQ AI和机器学习开发软件中增加两款新工具，以便轻松在各种边缘处理器上部署和使用AI边缘。 eIQ Time Series Studio提供自动机器学习工作流程，可轻松在MCU级芯片（如MCX系列MCU产品组合或i.MX RT跨界MCU产品组合）上开发和部署基于时间序列的机器学习模型。 GenAI流程为支持生成式AI解决方案的大语言模型（LLM）提供构建模块。此类方案与MPU（如恩智浦i.MX系列应用处理器）结合使用，通过在特定上下文数据中训练LLM，简化智能边缘的部署。例如，配备LLM的电器经过用户手册训练后，能够用自然语言与用户交流，告知用户如何使用特定功能、执行特定任务或优化使用和维护。重要意义在边缘部署AI有诸多好处，包括降低延迟、加强用户隐私保护及减少能耗。恩智浦eIQ工具包扩展可显著简化并加速部署流程，开发人员能够访问更广泛的使用各类模型类型，包括生成式AI、基于时间序列的模型以及基于视觉的模型。此外，用户能够在各类边缘处理器上部署模型。恩智浦半导体资深副总裁、工业和物联网总经理Charles Dachs表示：“AI是实现基于用户需求进行预测和自动化的关键，但它必须以适用于边缘部署的方式进行开发。恩智浦为MCU（如MCX系列）、i.MX RT700等跨界MCU上的小型AI模型以及在i.MX 95应用处理器等更强大的设备上运行的大型生成式AI模型提供即时可用的工具，为开发人员提供了丰富的选择，涵盖各类AI模型和支持AI的边缘处理器，使得边缘AI真正适用于各行各业的应用开发人员” 。更多详情 eIQ Time Series Studio可简化并加速基于时间序列的AI模型的开发与部署，支持多种输入信号（如电压、电流、温度、振动、压力、声音、飞行时间及信号组合）以及多模态传感器融合。借助自动机器学习功能，开发人员能够从原始时间序列数据中提取有意义的见解，快速构建符合性能、内存、Flash存储大小和精度要求的AI模型。该工具提供完整的开发环境，包括数据管理、可视化和分析以及模型自动生成、优化、仿真和部署。界面简洁直观，软件开发人员无需具备深厚的数据科学或AI专业知识即可创建经过优化的异常检测、分类和回归库。恩智浦的GenAI流程使得生成式AI应用可以在边缘设备上部署。这一软件流程提供了优化生成模型的方法，并提供检索增强生成（RAG），可在不向模型或处理器提供商披露敏感信息的情况下，利用领域特定知识和私有数据以安全的方式微调模型。通过将多个模块接入单一流程，客户可根据其任务轻松定制LLM，并使用恩智浦i.MX 95应用处理器等MPU对其进行优化，以便在边缘部署。

NXP

NXP客栈 . 2024-11-01 2080
高精度、低功耗、轨到轨输入输出、高EMC性能双路运算放大器 “NL6002” 新品上市

日清纺微电子即将上市一款高精度、低功耗、轨到轨输入输出、高EMC性能的双路运算放大器“NL6002”。精密测量仪使用各种传感器来监测、控制和优化能源效率。为了实现更精确的测量，不仅需要传感器，高精度、高可靠性的运算放大器也是必不可少的。 NL6002是一款高精度运算放大器，具有1.6V的低工作电压、15µA/ch Typ.的低消耗电流，同时又实现了150µV max.的输入失调电压、0.9µV/°C max.的失调电压温漂以及高EMC性能。低压工作和低消耗电流特性也适合电池驱动的传感器。NL6002 与高精度传感器相结合，可提高客户产品的性能和可靠性。产品特点 1. 利用线性特性的低温漂技术可在宽温范围内实现低误差放大 NL6002采用了Xtended 微调这一独特的微调技术，实现了低失真、低温漂特性。通过该技术，实现了以往微调方法难以实现的0.9µV/°C max. 的温漂性能，在线性运算放大器中拥有行业界领先水平的 (※1) 低温漂特性，可以在宽温范围内实现低误差放大。 ※1 日清纺微电子于10月29日调查的结果图①：以往微调方法和Xtended 微调方法的比较 2. 低压工作（1.6V~）下的轨到轨输入输出 NL6002具有低压工作和低消耗电流特性，非常适合电池供电的各种传感器应用。此外，由于是轨到轨输入输出，即使电池供电时电源电压受限，也能高效地处理输入信号，从而提高系统设计的灵活性，支持各种应用。图②：和以往产品的比较 3. 高 EMC 性能降低了开发时的返工风险，有助于应用稳定工作电磁噪声会对电子部件的工作产生不良影响，导致电子部件误动作和发生故障。此外，如果在抗噪性评估中发生问题的话，从原因分析到设计更改，甚至到搭载零部件的选定阶段都需要返工。NL6002的高EMC性能有助于降低返工风险和应用的稳定工作，即使在工业设备传感器以及工厂等恶劣环境下也能放心使用。图③：实测值比较主要性能指标（详情请参阅产品数据表） (V+ = 3.3V, V− = 0V, 标准值) 低输入失调电压 150µV max. 低输入失调电压温漂 0.9µV/°C max. 电源电压 1.6V to 5.5V 轨到轨输入输出内置EMI 滤波器 EMIRR = 96dB at f = 1.8GHz 低消耗电流 15µA/ch 低输入偏置电流 1pA CMOS工艺工作温度 -40°C to 125°C 封装 VSP-8-AF, EMP-8-AN, DFN3030-8-GF（开发中）预想应用电池供电设备各种传感器放大器：应变计、热电堆、流量传感器等光电二极管放大器

双路运算放大器

日清纺 . 2024-10-31 5 5 2185
AMD公布2024年第三季度财报

AMD公布2024年第三季度营业额达68亿美元，毛利率为50%，经营收入7.24亿美元，净收入7.71亿美元，摊薄后每股收益为0.47美元。基于非GAAP标准，毛利率为54%，经营收入17亿美元，净收入15亿美元，摊薄后每股收益为0.92美元。 AMD 董事会主席及首席执行官Lisa Su 博士表示：“我们第三季度的业务表现强劲，实现创纪录的季度营业额，主要得益于EPYC（霄龙）处理器和Instinct系列数据中心产品的销售增长，以及市场对Ryzen（锐龙）PC处理器高涨的需求。展望未来，在巨大的算力需求推动下，我们看到了在数据中心、客户端以及嵌入式业务方面显著的增长机遇。” AMD 执行副总裁、首席财务官及财务主管Jean Hu表示：“我们对第三季度的执行情况非常满意，毛利率和每股收益均实现了强劲的同比增长。基于数据中心和客户端事业部的显著增长，我们有望推进实现2024年创纪录的年度营业额。” 季度部门总结数据中心事业部营业额创季度新高，达35亿美元，同比增长122%，环比增长25%，主要得益于AMD Instinct GPU出货量的大幅增长和AMD EPYC CPU强劲的销售增长。客户端事业部本季度营业额为19亿美元，同比增长29%，环比增长26%，这主要得益于对“Zen 5”架构的AMD锐龙处理器的强劲需求。游戏事业部本季度营业额为4.62亿美元，同比下降69%，环比下降29%，主要原因是半定制业务营业额减少。嵌入式事业部本季度营业额为9.27亿美元，同比下降25%，主要由于客户对库存水平的调整。营业额环比增长8%，主要由于部分终端市场的需求增长。近期公司亮点在十月Advancing AI 2024的活动上，AMD与包括Dell、Google Cloud、HPE、Lenovo、Meta、Microsoft、Oracle Cloud Infrastructure、Supermicro在内的战略合作伙伴和众多AI领导者Databricks、Essential AI、Fireworks AI、Luma AI、Reka AI共同发布了基于最新AMD Instinct加速器、EPYC CPU、AMD网络解决方案和锐龙PRO CPU的一系列解决方案，为大规模企业级AI提供支持。全新的AMD EPYC 9005系列处理器能够为多样化的数据中心需求提供创纪录的性能和能效，并通过领先的OEM和ODM厂商在各大平台上推出。 AMD凭借全新的AMD Pensando Salina DPU和AMD Pensando Pollara 400 NIC，扩展了其高性能网络产品组合，为AI系统提供最大化的性能、扩展性和效率提升。全新的锐龙AI PRO 300系列移动处理器可为面向企业级的下一代AI PC提供动力，AI性能超过50 TOPs，并提供领先的性能、电池续航、安全性和可管理功能。 AMD持续为AMD Instinct加速器和AMD ROCm开放式软件扩展领先的AI性能，并推进优化和客户采用。 AMD和生态系统合作伙伴正在赋能全新的AI PC平台和能力： AMD与Microsoft合作，计划于2024年11月开始，通过提供免费更新，使由AMD CPU驱动的AI PC支持Copilot+功能。包括Acer、HP、Lenovo和Asus在内的OEM厂商宣布了由AMD 锐龙AI 300系列移动处理器驱动的全新系统，发挥全新“Zen 5”架构在游戏、内容创作及日常应用方面的领先性能。 AMD为一系列应用扩展其嵌入式产品组合，包括：全新AMD EPYC 嵌入式8004系列处理器，旨在为严苛的工作负载提供杰出的性能和能效。尺寸更加纤薄且针对成本进行优化的AMD Alveo™ UL3422加速卡，是一款面向超低时延电子交易应用的金融科技领域加速卡。 AMD Artix™ UltraScale+™ XA AU7P，是一款经过成本优化的车规级FPGA，适用于高级驾驶辅助系统（ADAS）传感器应用和车载信息娱乐。 AMD宣布签署了收购ZT Systems的协议，以扩展公司数据中心AI系统能力，并加速AMD AI机架级系统在云和企业级用户的部署。ZT Systems是一家专为全球超大规模计算公司提供AI和通用计算基础设施的领先供应商。此次收购预计将在2025年上半年完成，具体取决于监管部门的批准和其他常规交割条件。 AMD完成了对Silo AI的收购，以加速AI模型在AMD硬件上的开发和部署。 AMD和英特尔宣布与Broadcom、Dell、Google、HPE、HP、Lenovo、Meta、Microsoft、Oracle、Red Hat以及业界知名人士Linus Torvalds和Tim Sweeney共同成立x86生态系统咨询小组，就架构互操作性和简化软件开发进行合作。

GPU

AMD中国 . 2024-10-31 1 2880
欧盟正式对我国电动汽车加征5年关税

据彭博社和路透社报道，根据欧盟委员会10月29日发布的公告，欧盟委员会29日结束了对我国电动汽车的反补贴调查，认定我国电动汽车价值链受益于“不公平补贴”，对欧盟电动汽车生厂商造成“经济损害威胁”，决定对进口自我国的电动汽车加征为期5年的反补贴税。额外关税已经在10月29日正式批准并公布在了欧盟官方公报上，这意味着该公告于10月30日正式生效。本次被额外增加关税的我国企业有：比亚迪将被征收17%的反补贴税；吉利汽车将被征收18.8%的反补贴税；上汽集团将被征收35.3%的反补贴税；其他未接受抽样调查但配合欧盟调查的中国车企将被征收20.7%的反补贴税；其他未配合欧盟调查的中国车企将被征收35.3%的反补贴税不过，欧盟发布的公告又称，欧盟将与中方继续努力，寻求符合世界贸易组织（WTO）规则的替代方案，还对与企业单独进行价格承诺谈判持开放态度。作为回应，我国对欧盟白兰地、乳制品、猪肉启动了反倾销、反补贴调查。在欧盟委员会做出最终裁决前，我国商务部部长王文涛在10月25日，应约与欧盟委员会执行副主席兼贸易委员东布罗夫斯基斯举行视频会谈，就欧盟对华电动汽车反补贴案进行交流。王文涛指出，中欧各界对妥善处理该案都有强烈呼声和很高期待。今年9月20日以来，中欧双方就价格承诺方案进行密集磋商，一些方面取得积极进展，但在事关中欧业界核心关切的问题上仍存重大分歧。王文涛强调，中方将坚定不移地维护企业的合法权益，希望中欧双方在前一阶段磋商基础上共同继续推进磋商，尽快取得实质性突破，切实回应中欧各界期待，维护中欧产业共同利益和中欧经贸互利合作大局。

电动汽车

芯查查资讯 . 2024-10-30 1 11 4740
NVIDIA携手印度政府，打造印度领先的科技 AI 工厂

Yotta Data Services、Tata Communications、E2E Networks 和 Netweb 等公司正在开发和提供 NVIDIA 加速的基础设施和软件，预计截至今年年末部署量将翻一倍。印度领先的云基础设施提供商和服务器制造商正在加快扩建加速数据中心。与 18 个月前相比，NVIDIA GPU 在该国的部署量到今年年底将增长近 10 倍。印度将增加数万个 NVIDIA Hopper GPU 用于建造 AI 工厂（即用于生产 AI 的大型数据中心）以支持该国的大型企业、初创公司和科研中心在云端和本地运行 AI 工作负载。这将累计提供近 180 exaflops 的算力，推动医疗、金融服务和数字内容创作等领域的创新。该消息是在孟买举行的 NVIDIA AI Summit 上宣布的。引领这一波加速计算技术扩展建设的厂商，包括数据中心提供商 Yotta Data Services、全球数字生态系统推动者 Tata Communications、云服务提供商 E2E Networks 以及原始设备制造商 Netweb 。这些厂商的系统将使开发人员能够利用足够强大的印度国内数据中心资源，驱动新一波大语言模型、复杂的科学可视化和工业数字孪生，这有望推动印度的 AI 加速创新发展。 Yotta 将 AI 系统和服务引入 Shakti 云 Yotta Data Services 通过 Shakti 云平台为印度企业、政府部门和科研人员提供托管云服务，以促进生成式 AI 的采用和 AI 教育。这些计算资源由数千个 NVIDIA Hopper GPU 驱动，并辅以 NVIDIA AI Enterprise。NVIDIA AI Enterprise 是一个端到端的云原生软件平台，能够加速数据科学流程并且简化生产级 AI 助手和其它生成式 AI 应用的开发和部署。通过 NVIDIA AI Enterprise，Yotta 的客户可以访问 NVIDIA NIM（一套用于优化 AI 推理的微服务）以及 NVIDIA NIM Agent Blueprints（一套用于生成式 AI 应用的可定制参考架构）。这将使他们能够快速地在诸多应用场景中采用经过优化的最先进的 AI，包括生物分子生成、虚拟化身创建和语言生成等。 Yotta 联合创始人、首席执行官兼董事总经理 Sunil Gupta 表示：“AI 的未来在于速度、灵活性和可扩展性，这就是为什么 Yotta 的 Shakti 云平台致力于应对各行各业在采用 AI 方面面临的普遍挑战。Shakti 云平台将高性能 GPU、优化的存储和服务层集合于一体，简化了从模型训练到部署的 AI 开发过程，让企业可以快速地扩展 AI 工作，简化运营并突破 AI 的极限。” Yotta 的客户包括：Sarvam AI，该公司正在构建支持主要印度语种的 AI 模型；Innoplexus，其正在开发一个 AI 驱动的生命科学平台，用于药物发现；以及 Zoho Corporation，一家正在为企业客户创建语言模型的企业。 Tata 支持各行各业的企业 AI 创新 Tata Communications 公司正在大规模部署基于 NVIDIA Hopper 架构的 GPU，以驱动其所有的公有云基础设施并支持广泛的 AI 应用程序。该公司还计划明年扩大产品线，包括引入 NVIDIA Blackwell GPU。除了提供加速硬件外，Tata Communications 还将支持客户运行 NVIDIA AI Enterprise，包括 NVIDIA NIM 和 NIM Agent Blueprints，以及 NVIDIA Omniverse。NVIDIA Omniverse 是一个软件平台和操作系统，开发人员使用它来构建物理 AI 和机器人系统仿真应用程序。 Tata Communications 董事总经理兼首席执行官 A.S. Lakshminarayanan 表示：“通过将 NVIDIA 的加速计算基础设施与 Tata Communications 的 AI Studio 和全球网络相结合，我们正在创建一个面向未来的平台，支持各行各业的 AI 转型。通过对这些资源的访问，AI 将更容易被制造业、医疗、零售、银行和金融服务等领域的创新者所应用。” E2E 扩展云基础设施以支持 AI 创新 E2E Networks 通过 GPU 驱动的云服务器来支持印度、中东、亚太地区和美国的企业。它为客户提供的集群使用了 NVIDIA Hopper GPU，并通过 NVIDIA Quantum-2 InfiniBand 网络互连，以帮助满足对高算力任务的需求，包括模拟、基础模型训练和实时 AI 推理。 E2E Networks 联合创始人兼董事总经理 Tarun Dua 表示：“扩建基础设施有助于确保印度企业能够获得高性能、可扩展的基础设施来开发定制的 AI 模型。对于我们的用户来说，NVIDIA Hopper GPU 将成为大型语言模型和大型视觉模型创新的强大动力。” E2E 的客户包括 AI4Bharat（印度理工学院马德拉斯分校的研究实验室，开发面向印度诸多语种的开源 AI 应用程序）以及 NVIDIA 初创加速计划中的多家公司，例如疾病检测公司 Qure.ai、文生视频 AI 公司 Invideo AI 和智能语音代理公司 Assisto 等。 Netweb 服务器推进主权 AI 计划 Netweb 正在扩展其基于 NVIDIA MGX 的 Tyrone AI 系统的范围。NVIDIA MGX 是一种模块化参考架构，可加速企业数据中心的工作负载。这些新服务器用于本地和非本地云基础设施，采用 NVIDIA GH200 Grace Hopper 超级芯片，为印度和亚洲的超大规模企业、研究中心、企业和超算中心提供算力。 Netweb 董事长兼董事总经理 Sanjay Lodha 表示：“通过与 NVIDIA 长达十年的合作，我们证明了印度可以开发世界级的计算基础设施。我们的下一代系统将帮助本国的企业和研究人员构建和部署更复杂的 AI 应用程序，使用专有数据集对这些 AI 应用程序进行训练。” Netweb 还为客户提供 Tryone Skylus 云实例，其中包括该公司的完整软件栈以及 NVIDIA AI Enterprise 和 NVIDIA Omniverse 软件平台，来用于开发大规模的智能体 AI 和物理 AI 。根据 NVIDIA 的路线图，新平台发布周期为一年。通过充分利用 AI 计算和网络领域的这些技术进步，印度及其他地区的基础设施提供商和制造商将能够进一步扩展 AI 开发的能力，为更大的多模态模型提供算力，优化推理性能，训练下一代 AI 应用程序。

NVIDIA

NVIDIA英伟达 . 2024-10-30 2035