作者：Frederik Dostal，现场应用工程师

问题：

电池供电系统需要电源管理系统吗？

答案：

是的，大多数电池供电系统需要实现电池充电。本文说明如何为电池供电系统设计和优化不同的电源管理功能，介绍了一个包含电池供电电子设备所需许多功能的示例系统示意图，还讨论了电源转换效率的不同方面。

简介

许多系统需要电池供电。电池可用于停电时提供备用电力，但主要用于移动式设备——大到像电动汽车，小到像助听器。在所有电池供电系统中，电源效率是关键。在运行时间相同的情况下，电源效率越低，电池就会越大，其成本也越高。此外，电池根据充电状态提供不同的电压。这就需要特殊的电源转换器来将电池提供的可变电压调节为系统电子设备所需的稳定电压。如今，大多数电池供电系统采用可充电电池，而不是不可充电的原电池。这就要求系统中包含电池充电器。本文将介绍各种电池充电架构以及一些具创新性的新用例。当然，电源转换效率是重中之重。

图1.电池供电系统的简化系统图

图1显示了电池供电系统的系统示意图。虽然具体的实现方案因使用场景不同而异，但通常来说，所有系统都会包含图中所示的主要功能模块。系统中存在某种电源电压，它为系统供电。此连接通常需要是可切换的。如果电源是壁式交流电源转换器，那么拔下低压电源线与图1中的电源开关切换到断开位置具有相同的效果。这种电源路径管理很有必要，旨在避免连接到电源的附加电路消耗宝贵的电池电量。另外，图1中还有一个潜在的第二电源。通过电源开关模块，可在电源1或电源2的功率流之间切换。例如，电源2可以是USB 5V电源。

然后，该电源经转换后安全地给可用电池充电，以及/或者直接给系统供电。如果没有输入电源可用，电池中储存的能量将通过效率非常高的开关模式电源转换器为系统供电。

电池供电系统的电源效率

电池充电通常不需要非常高的电源效率。除了能量采集之外，大多数电池供电系统都能获得足够的电力来为电池充电。例如，当手机连接到充电器时，大多数人通常不会关心充电过程的确切效率。

然而，在能量采集系统中，充电期间的电源效率至关重要。最终，充电期间的更高电源效率直接导致能量采集器尺寸更小，从而降低系统成本并可缩减系统尺寸。

然而，所有电池供电系统都会重视电池放电时的电源转换效率。在系统运行时间相同的情况下，此过程中的电源转换效率越高，则所需的电池容量越小。

这种电源转换级从电池产生负载所需电压的效率，需要进一步评估。一个是满载转换效率，它提供了系统在标称负载下可以运行多长时间的信息，还有一个是轻载效率，它对许多系统都很重要。这是在负载非常小的情况下的电源转换效率。以电池供电的烟雾探测器为例，它在低负载电流的烟雾探测阶段可持续运行多年，直至检测到烟雾并发出警报。警报由高电流启动，但此阶段的电源效率与需要更换电池的时间点没有多大关系。

当负载功耗非常低时，静态电流I_Q与效率相关。静态电流越低越好。此静态电流与开关方案一起决定了低负载效率。图2显示了使用和不使用轻载效率模式的典型效率曲线。轻载效率模式为蓝色曲线，固定开关频率模式为黑色虚线曲线。许多电源转换电路通过这样的模式来提高轻载效率。通常，其工作方式是停止使用恒定开关频率，只有当输出电压略有下降时才产生几个开关脉冲。在这些突发脉冲之间的时间里，电源转换器关闭许多功能以节省功耗。这些低功耗模式在具体架构方面可能因IC不同而略有不同，但此类特殊模式始终能在轻负载下实现非常高的效率。

如图2所示，1 mA输出负载下的效率差异相当大。在1 mA的轻负载（甚至低至100 μA负载）下激活省电模式时，电源转换效率为50%。在不激活省电模式的600 kHz固定开关频率下，效率只有大约15%。

图2.两种情况下ADP2370降压稳压器的电源转换效率：一种是激活低负载省电模式，另一种是在所有负载下均使用固定的600 kHz开关频率。

电源转换挑战

如上所述，电源转换效率在电池供电系统中非常重要。电池供电系统可以选择所有现有类型的拓扑。其中一种常用的拓扑是四开关降压-升压转换器。许多系统需要3.3 V电源电压，由单个锂离子电池供电。这种电池提供3.6 V的标称电压，但在放电状态后期，它们仅提供2.8 V至3.0 V之间的电压。为了延长系统运行时间，我们需要尽可能多地利用电池的能量。在3.3 V系统中，当锂离子电池充满电时，我们需要将其电压从3.6 V降至3.3 V。然而，当电池放电接近尾声时，我们需要将2.8 V升压至3.3 V。这就需要降压-升压电路。目前有许多不同类型的降压-升压电路。举几个例子，适用的拓扑包括基于变压器的反激式、双电感单端初级电感转换器(SEPIC)和四开关降压-升压拓扑。通常选择四开关降压-升压拓扑，因为与其他两种拓扑相比，其电源转换效率最高。

图3显示了四开关降压-升压拓扑的概念。

图3.四开关降压-升压电源转换器的例子，例如LT3154降压-升压DC-DC转换器

使用两个串联锂离子电池，而非一个电池，可以完全避免降压-升压拓扑。这种情况下只需要一个简单的降压级电源变换器。然而，我们需要为第二电池付出额外的努力和成本。此外，为两个电池充电比仅为一个电池充电更具挑战性。当两个电池串联使用时，最大电压为7.2 V。电源转换器需要采用更高电压的半导体工艺，而非典型的最大5.5 V工艺。这不是问题，但DC-DC电源转换器的半导体成本可能稍高。

选择合适的电池充电器

市场上有许多电池充电器IC。电池充电器是一种以安全的方式提供电压和电流，从而为电池充电的器件。选择集成电路时，首先需要决定使用线性充电器还是开关充电器。线性充电器就像线性稳压器，只能降低可用电压。输入电流大致等于输出电流。

例如，如果耗尽的电池电压为0.8 V，可用的系统电压为3.3 V，则线性充电器必须降压至2.5 V。如果充电电流为1 A，则线性充电器会以热量形式消耗2.5 W功率。这是可行的，但如果系统电压为12 V，功耗将是11.2 W。因此，对于充电电流较低且系统电压接近电池电压的应用，线性充电器是合理的选择。

对于所有其他应用，建议使用开关充电器。市面上的大多数电池充电器IC都是开关模式电池充电器。这些属于经典的开关电源(SMPS)器件，具有支持电池充电的特殊功能。可以用恒压或恒流充电，有时甚至两者都用，并且还提供特殊功能来确保充电安全。这可以是一个定时器，用以检测连接的电池是否有缺陷，或者可以包括一个温度传感器来限制充电期间的电池温度，避免不同情况下的热失控。还有一个颇受欢迎的功能就是电池包和电池充电器之间的安全检查，它可监控系统连接的电池是否获得许可。

图4显示了一个独立SMPS电池充电器解决方案。其中采用MAX77985，可实现降压SMPS电池充电器和电源路径开关功能。电源路径开关是大多数应用必不可少的功能。一旦电池充满电，它就会断开输入电压轨与电池的连接，以防止电池电量通过可能连接到输入电源线的电路消耗。此外，该解决方案具有数字I2C接口，此接口可更改充电器IC的某些设置以及用于遥测目的。为使电池充电器尽可能灵活，数字接口支持设置不同的电池类型和电池大小。

图4.MAX77985独立电池充电器简化电路图

在许多不同的特性中，有一项特别值得注意。MAX77985中的集成电源开关不仅可以在降压模式下为电池充电，还可用于将电池电压提升到更高的系统电压。在某种程度上，这款电池充电器是系统电源转换器与纯电池充电器的组合。

电池供电设备需要许多不同的电气功能。有些产品仅提供基本功能，而有些产品将大多数功能高度集成在一个集成电路中。这种产品称之为系统电源管理集成电路(PMIC)，在电池供电的应用中特别受欢迎。这有多种原因。一个原因是许多电池供电系统相当小，因而需要紧凑的系统解决方案。第二个原因是每个独立IC都有一定的静态电流，IC开启或关断时总是会消耗一些功率，这最终会耗尽电池电量。在大多数情况下，将许多不同的集成电路组合成一个PMIC器件可以降低系统的静态电流。

在过去的20年里，高容量锂离子电池的出现改变了电池供电系统的面貌。许多集成电路可用于对这些电池进行高效充电和放电。如今，为了提高单位重量和体积的容量，加快电池的充电速度，同时确保电池的安全性，业界正在对未来的电池结构开展大量研究。随着电池技术的不断发展，电池充放电集成电路的创新也将永无止境。

关于ADI公司

Analog Devices, Inc. (NASDAQ: ADI)是全球领先的半导体公司，致力于在现实世界与数字世界之间架起桥梁，以实现智能边缘领域的突破性创新。ADI提供结合模拟、数字和软件技术的解决方案，推动数字化工厂、汽车和数字医疗等领域的持续发展，应对气候变化挑战，并建立人与世界万物的可靠互联。ADI公司2023财年收入超过120亿美元，全球员工约2.6万人。携手全球12.5万家客户，ADI助力创新者不断超越一切可能。更多信息，请访问www.analog.com/cn

关于作者

Frederik Dostal是一名拥有20多年行业经验的电源管理专家。他曾就读于德国埃尔兰根大学微电子学专业并于2001年加入National Semiconductor公司，担任现场应用工程师，帮助客户在项目中实施电源管理解决方案，积累了丰富的经验。在此期间，他还在美国亚利桑那州凤凰城工作了4年，担任应用工程师，负责开关模式电源产品。他于2009年加入ADI公司，先后担任多个产品线和欧洲技术支持职位，具备广泛的设计和应用知识，目前担任电源管理专家。Frederik在ADI的德国慕尼黑分公司工作。

通过先进的Arm虚拟硬件集成和Linux系统中增强的基于云的协作，赋能下一代嵌入式软件开发

嵌入式开发软件和服务的全球领导者IAR宣布推出旗舰产品IAR Embedded Workbench for Arm及IAR Build Tools for Arm最新9.50版本。此次更新在嵌入式软件开发领域实现了显著进展，引入了一系列增强功能，例如在Linux上进行先进的云调试和仿真。这次更新还包括Arm虚拟硬件（AVH）的集成和针对Linux的增强的IAR C-SPY调试器和模拟器，进一步彰显了我们为满足嵌入式系统行业不断演进的需求而致力于提供高效解决方案的承诺。

新版本的特色功能：

• Arm虚拟硬件（AVH）支持：引入AVH以在云端模拟各种基于Arm的硬件。这允许在实际硬件可用之前进行早期软件开发，并与CI/CD和MLOps工作流无缝集成，极大加速上市时间。

• 针对Linux的增强的IAR C-SPY调试器和模拟器：为Linux提供了先进的调试器和模拟器，支持自动化工作流程和IAR I-jet硬件调试。这些增强功能优化了CI/CD流水线中的测试流程，提高了效率并减少了时间消耗。

• Linux的运行时分析插件集成：将IAR C-SPY和IAR C-RUN插件整合到Linux环境中，通过先进的分析和测试功能提升了开发和测试效率，提高了代码质量和可靠性。

• 基于云的开发和协作：便于整合到云原生和协作环境中，支持远程团队合作，并利用云基础设施进行仿真和虚拟化。这符合现代软件开发趋势。

Arm嵌入式高级总监Reinhard Keil表示：“Arm致力于确保开发者能够简洁、顺畅地获取创新所需的工具。在IAR最新版本中集成Arm虚拟硬件，可助力加速开发流程，支持现代化工作流程，如基于测试的开发与持续集成，这些都会对嵌入式开发者产生深远影响。”

新版本为嵌入式系统开发者提供了重要的优势，包括：

• 模拟和虚拟化工具：提供了增强的工具，用于模拟和虚拟化各种环境和条件，对于测试和验证嵌入式软件至关重要。这确保了在各种场景下的稳健性和功能性。

• 协作和基于云的开发：与远程工作的趋势一致，该版本实现了灵活高效的开发流程。它支持无论位置在何处的团队协作，并利用云计算进行开发和测试。

IAR首席技术官Anders Holmberg表示：“随着基于云的软件开发的发展，AVH支持和针对Linux的IAR C-SPY调试器和模拟器对于CI/CD尤为重要，特别是考虑到不断增长的嵌入式设备范围。通过将DevOps与云和嵌入式开发相结合，我们可赋能开发人员提高效率和加速市场推出的能力。”

新版本的功能巩固了IAR提供满足软件开发者不断变化需求的先进解决方案的承诺，并将显著提升嵌入式开发人员的效率和灵活性。有关IAR Embedded Workbench for Arm的更多详细信息，以及支持的超过8800款Arm芯片，请访问https://www.iar.com/cn/product/architectures/arm/iar-embedded-workbench-for-arm/。

关于IAR

IAR为嵌入式开发提供世界领先的软件和服务，帮助世界各地的公司创造满足当前需求和未来趋势的创新产品。自1983年以来，IAR的嵌入式开发和嵌入式安全解决方案已被用在100多万个嵌入式应用的开发中，保证了其质量、可靠性和效率。IAR支持来自70多家半导体合作伙伴的15000款芯片。IAR总部位于瑞典，并在世界各地设有销售分公司和支持办事处。在中国，IAR设立了经验丰富的应用工程师支持团队，向客户提供快速、专业、本地化的技术支持服务，持续为客户创造最大价值。更多信息，请访问：www.iar.com

-        由顶尖的开发人员、研究人员和技术使用者组成的国际社区

-        旨在推进开放、安全、负责任的 AI

IBM 和 Meta 与全球 50 多个创始成员和协作者日前宣布成立 AI 联盟（AI Alliance），包括 AMD、Anyscale、CERN、Cerebras、克利夫兰诊所、康奈尔大学、达特茅斯、戴尔科技、EFFL、ETH、Hugging Face、伦敦帝国理工学院、英特尔、INSAIT、Linux 基金会、MLCommons、波士顿大学和哈佛大学运营的 MOC 联盟、NASA、NSF、甲骨文、人工智能伙伴关系 (Partnership on AI)、 Red Hat、Roadzen、ServiceNow、Sony Group、Stability AI、加州大学伯克利分校、伊利诺伊大学、圣母大学、东京大学、耶鲁大学等。

人工智能（AI）的进步正带来新的机会，可以改善我们工作、生活、学习和交互的方式。对广大AI研究人员、构建者和采用者而言，开放和透明的创新至关重要，这是他们在驾驭先进技术的时候获得必要信息和工具，从而可以将安全、多样性、经济机会和所有人的利益放在首位的关键。

尽管有众多的个体公司、初创企业、研究人员、政府和其他组织致力于开放科学与开放技术，并希望参与新一轮的AI创新浪潮，然而，更多的协作与信息共享将有助于整个社区更快、更具包容性地进行创新，同时能够在将产品推向世界之前识别并减轻特定的风险。

这也是成立AI联盟的初衷。该联盟由来自业界、初创公司、学术界、研究和政府的领先组织构成，共同支持人工智能领域的开放式创新和开放科学。AI联盟以行动为导向，具有明确的国际性，旨在通过广泛而多样性的组织在各个领域和地区创造机会，从而在塑造人工智能发展的过程中，能够更好地反映社会的需求与复杂性。

AI联盟致力于培育一个开放的社区，使开发人员和研究人员能够加速人工智能领域负责任的创新，同时确保科学的严谨性、信任、安全、保障、多样性和经济竞争力。通过汇聚顶尖的开发人员、科学家、学术机构、公司和其他创新者，我们将聚合资源与知识来解决安全问题，同时提供一个平台，共享和开发符合世界各地研究人员、开发人员和采用者需求的解决方案。

为此，AI联盟计划启动或加强符合以下目标的项目：

• 开发和部署基准与评估标准、工具和其他资源，以便在全球范围内负责任地开发和使用人工智能系统，包括创建一个经过审核的安全、保障和信任工具目录。 支持向开发人员社区宣传和推广这些工具，以便进行模型和应用开发。

• 负责任地推进具有多种模式的开放式基础模型生态系统，包括高能的多语言、多模式，以及科学模型，以帮助应对气候、教育等整个社会所面对的挑战。

• 通过促进对重要使能软件技术的贡献和采用，培育一个充满活力的人工智能硬件加速器生态系统。

• 支持全球人工智能技能建设和探索性研究。让学术界参与进来，支持研究人员和学生学习并为重要的人工智能模型和工具研究项目做出贡献。

• 开发教育内容和资源，让公众和政策制定者了解人工智能的益处、风险、解决方案和精确监管。

• 发起倡议，鼓励以安全有益的方式进行开放式人工智能开发，并举办活动，探索人工智能的用例，展示联盟成员如何负责任地使用开放式人工智能技术，并将其用于向善的事业。

我们是谁

为了确保人工智能领域的开放式创新造福于每个人，并且以负责任的方式而构建，AI联盟由一系列涉领广泛的组织组成，分别在人工智能教育、研究、开发、部署和治理等方面开展工作。

我们是：

• 人工智能工具的创建者，包括推进人工智能基准测试、信任和验证指标、最佳实践和应用构建的工具，例如 MLPerf、Hugging Face、LangChain、LlamaIndex，以及用于可解释性、隐私、对抗鲁棒性和公平性的评估的开源人工智能工具包。

• 大学和科学机构，教育和支持一代又一代人工智能科学家和工程师以开放式科学推动人工智能研究的前沿发展。

• 硬件和基础设施的构建者，支持人工智能的训练和应用——从所需GPU ，到定制化的AI加速器，再到云平台。

• 驱动平台软件框架的拥护者，包括 PyTorch、Transformers、Diffusers、Kubernetes、Ray、Hugging Face 文本生成推理和参数高效微调。

• 当今最常用的一些开放式模型的创建者，包括 Llama2、Stable Diffusion、StarCoder、Bloom 等。

IBM 和 Meta 很荣幸能与业界、政府和学术界的领先组织共同发起AI联盟。合作伙伴和协作者包括（按首字母顺序排列）：

• Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)

• Aitomatic

• AMD

• Anyscale

• Cerebras

• CERN

• Cleveland Clinic

• Cornell University

• Dartmouth

• Dell Technologies

• Ecole Polytechnique Federale de Lausanne

• ETH Zurich

• Fast.ai

• Fenrir, Inc.

• FPT Software

• Hebrew University of Jerusalem

• Hugging Face

• IBM

• Abdus Salam International Centre for Theoretical Physics (ICTP)

• Imperial College London

• Indian Institute of Technology Bombay

• Institute for Computer Science, Artificial Intelligence

• Intel

• Keio University

• LangChain

• LlamaIndex

• Linux Foundation

• Mass Open Cloud Alliance, operated by Boston University and Harvard

• Meta

• Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence

• MLCommons

• National Aeronautics and Space Administration

• National Science Foundation

• New York University

• NumFOCUS

• OpenTeams

• Oracle

• Partnership on AI

• Quansight

• Red Hat

• Rensselaer Polytechnic Institute

• Roadzen

• Sakana AI

• SB Intuitions

• ServiceNow

• Silo AI

• Simons Foundation

• Sony Group

• Stability AI

• Together AI

• TU Munich

• UC Berkeley College of Computing, Data Science, and Society

• University of Illinois Urbana-Champaign

• The University of Notre Dame

• The University of Texas at Austin

• The University of Tokyo

• Yale University

AI联盟将如何运作

AI联盟将首先在上述所有主要专题领域成立由成员推动的工作组。联盟还将成立一个管理委员会和技术监督委员会，专门负责推进上述项目领域的工作，并制定总体项目标准和指导方针。

除了汇集人工智能领域顶尖的开发人员、科学家、学者、学生和商界领袖之外，AI联盟还将计划与政府、非营利组织和民间社会组织，就他们正在开展的现有人工智能领域有价值的重要倡议进行合作。

要了解有关联盟的更多信息，请访问此处：https://thealliance.ai

成员引言

IBM 董事长兼首席执行官 Arvind Krishna 说："我们看到人工智能领域不断进步，见证了开放式创新以及创造者、科学家、学者和商业领导携手合作的重要性。这是定义人工智能未来的关键时刻。IBM 很荣幸能够通过AI联盟与志同道合的组织合作，确保这一开放的生态系统能够推动以安全、负责和科学严谨为基础的创新性AI发展日程。"

Meta 公司全球事务总裁Nick Glegg说： "我们相信，人工智能的开放式发展是更好的方式——可以让更多人从中获益和构建创新产品，并致力于安全。AI联盟把研究人员、开发人员和企业聚集在一起，共享工具和知识，无论模型是否公开共享，这些工具和知识都能帮助我们所有人取得进步。我们期待与合作伙伴一起，推动顶尖的AI技术向前发展，帮助每个人都能负责任地构建AI。"

AMD 首席执行官兼董事长Lisa Su说："在 AMD，我们致力于通过协作推动技术进步。我们行业的历史见证了基于标准的开放式发展能够如何利用整个行业的能力，既加快创新，又确保技术进步可以产生最大的积极影响。通过在快速发展的人工智能生态系统的各个方面拥抱开放标准和透明性，我们可以帮助确保负责任的AI变革性优势得到广泛应用。我们很荣幸能与其他行业领导者一起，成为AI联盟的创始成员，我们期待通过携手努力，能够确保人工智能的快速发展能够带来积极的变化。"

A*STAR信息通信研究院（I²R）代理执行董事孙素梅博士说： "作为A*STAR旗下的研究机构，I²R带头开展研究活动，并积极努力提高我们创新成果的实际影响力，以满足新加坡及其人民的需要。我们很荣幸能成为AI联盟的创始成员，这将使我们在生态系统中发挥关键作用，为开发符合道德规范、值得信赖的人工智能创新做出贡献。通过与其他成员的共同努力，我们相信人工智能的发展、应用和采用将达到新的高度。"

Aitomatic 首席执行官兼工业人工智能负责人 Christopher Nguyen说： "人工智能的独立性对工业企业来说至关重要，而专注于专业领域的专业知识则是竞争力的关键。由AI联盟推动的开源基础对于在计算边缘无缝部署模型至关重要。Aitomatic 和我们的合作伙伴渴望为全球AI联盟的变革性影响做出贡献，并从中受益。"

Anyscale 首席执行官Robert Nishihara表示："人工智能将对我们的日常生活产生积极影响，并解决世界上一些最为紧迫的挑战，但与任何新技术或创新一样，我们需要考虑风险。为了确保开源社区能够继续蓬勃发展、不断创新、取得丰硕的技术进步成果，并推动更广泛的人工智能生态系统的发展，我们必须推进人工智能伦理、治理和安全。AI联盟是确保我们的社会能够负责任、公平地受益于人工智能的重要一步。"

ECE杰出教授、波士顿大学哈里里计算和计算科学与工程研究所（Hariri Institute for Computing and Computational Science & Engineering）所长Yannis Paschalidis教授表示："哈里里研究所是多机构Mass Open Cloud Alliance（MOC联盟）的所在地，我们很高兴 MOC联盟成为AI联盟的创始成员。MOC联盟的成立旨在为研究界提供一个负担得起的开放云平台，从而进一步实现马萨诸塞州绿色高性能计算中心（MGHPCC）的目标，该中心是波士顿大学、哈佛大学、麻省理工学院、东北大学和麻省大学的合资企业。哈里里研究所历来支持开源工作，并处于人工智能创新的前沿，在科学、生物医学和医疗健康领域都有相关应用，在这些领域，开放、可信、无偏见和合乎道德的人工智能模型尤为重要。"

Cerebras Systems 联合创始人兼首席执行官 Andrew Feldman 表示：" Cerebras 的使命是改变 AI 计算方式，并为全球客户实现 AI 访问的民主化。通过与AI联盟这个全球技术领导者社区结盟，我们期待以极效、协作和负责任的方式为加速开源人工智能社区的进步做出贡献。"

克利夫兰诊所首席执行官兼总裁、Morton L. Mandel 首席执行主席官、医学博士Tom Mihaljevic表示："我们很高兴成为 AI 联盟的创始成员。作为医疗健康领域人工智能的领导者，我们认识到它有可能迅速加快医学研究的步伐并增强患者护理能力。人工智能能力现在正在不断发展和改进，来自不同领域的组织必须齐心协力，帮助推进人工智能的发现和技术进步，同时解决有关保障和安全的问题。我们期待与联盟成员就这些重要问题进行合作。"

康奈尔大学负责研究与创新的副校长Krystyn J Van Vliet表示："康奈尔大学期待参与AI联盟，期待着与会人员的广泛参与和观点碰撞。开放式创新推动包括人工智能在内的许多领域取得了令人难以置信的进步，并在实验和对话中蓬勃发展。我们期待参与讨论、为技术和进步做出贡献，帮助世界利用AI开发知识和工具，并共同承担起让AI对社会产生积极影响的责任。"

达特茅斯学院教务长兼计算机科学系Dave Kotz教授说： "达特茅斯是 1956 年首次提出'人工智能'设想的地方，我们很高兴能成为这个联盟的一部分，并致力于确保人工智能是透明、可信的，并在未来为全人类服务。"

戴尔科技集团首席人工智能官 Jeff Boudreau 表示："只有在开放式创新和开放式生态系统中，才能实现为人类带来真正价值的人工智能进步。AI联盟迈开了积极的一步，可以确保不同的声音以透明的方式开展合作，造福于所有人。"

EPFL 人工智能中心联合主任 Marcel Salathé 和 Pascal Frossard表示： "认识到人工智能对每个人的重要性，EPFL 致力于公开、透明和安全地发展人工智能。通过像AI联盟这样的全球合作，我们旨在确保人工智能技术的进步是合乎道德、高效和普遍有益的。"

Fast.ai创始研究员Jeremy Howard表示："开源是所有领先的AI软件的支柱。有了开放源代码，整个社区就能聚集在一起，共同解决最棘手的问题，最有效的解决方案就会脱颖而出，每个人都能从中受益。"

FPT Software首席信息官Phong Nguyen表示："FPT Software非常高兴和荣幸能够加入AI联盟，我们相信开放和透明是确保安全和负责任地部署人工智能的关键。我们致力于实现这一愿景，旨在与各利益相关方密切合作，促进开放和科学严谨的人工智能的发展，最终为行业带来巨大的社会效益。"

耶路撒冷希伯来大学校长 Asher Cohen： "加入AI联盟标志着希伯来大学的一个关键时刻，在这里，合作与创新并存。我们很高兴能成为这个联盟的一员，共同推动人工智能的未来，促进开放技术的发展，培养人才，倡导合乎道德、值得信赖的人工智能实践。我们将共同努力，为全球教育开辟道路，建立健全的框架，并倡导制定相关政策，以培育一个充满活力的开放式人工智能生态系统。这一联盟像一盏明灯，为我们实现承诺照亮了道路，即利用人工智能的无限可能性，塑造一个负责任且具有包容性的未来。"

国际理论物理中心（ICTP）主任Atish Dabholkar说："ICTP很高兴能成为AI联盟高级别国际研究团体的一员，该团体包括该领域的主要参与者。我们共同致力于探索新的科学视野和公开分享新知识。人工智能有可能从根本上改变科学研究的方式，通过加入该联盟，我们将确保我们庞大的国际科学家网络能够不受地理边界的限制，公开获得人工智能创新、培训和管理方面的最新成果。"

印度理工学院孟买分校计算机科学与工程系主任Varsha Apte教授表示："印度理工学院孟买分校计算机科学系很高兴能成为AI联盟的一员。 我们希望能为创建和部署涵盖更多语言、口音和方言的语音和语言模型做出贡献，同时也为更好地呈现结构丰富的信息而对基础模型展开研究。"

伦敦帝国理工学院戴森工程学院院长Bob Shorten教授表示："我们很高兴成为AI联盟的创始成员。在伦敦帝国理工学院，我们相信社区参与，对于使人工智能值得信赖、负责任、透明和可审计至关重要。我们期待与联盟社区合作，以实现这些目标。

INSAIT科学主任、苏黎世联邦理工学院全职教授Martin Vechev教授说："INSAIT很高兴加入AI联盟，帮助铺平通往更加透明、开放、安全和可信的人工智能之路。"

英特尔数据中心人工智能解决方案副总裁兼总经理 Deepak Patil表示： "英特尔长期以来一直支持以开放式生态系统来推动创新和未来技术的发展。AI联盟为广大社区提供了一个机会，使他们能够齐聚一堂，共同推进人工智能技术的未来，包括植根于责任、道德、可信和安全实践的数据集、模型和工具。通过跨行业合作，可以快速、透明地推动这项技术的发展。我们期待与这个多元化的团体合作，帮助打造一个开放、负责任的人工智能生态系统。"

日本庆应义塾大学校长伊藤康平教授说："庆应义塾大学很高兴能成为这个新联盟的一员，相信通过结合超级计算、量子计算、半导体和人工智能研究，将为我们拓展计算领域的贡献发挥关键作用。"

Linux 基金会执行董事Jim Zemlin表示： "AI联盟是为开发透明、先进和可信的人工智能提供可公开共享的软件、数据和其他重要资产进程中的又一个里程碑。开放式协作流程和开放式治理对这些努力至关重要，我们期待与 PyTorch 基金会、LF AI 和数据基金会、云原生计算基金会合作，为人工智能生态系统的重要元素提供一个中立的家园，积极参与并协助该联盟的工作。"

Llama Index 联合创始人兼首席执行官Jerry Liu表示： "开源软件是确保人工智能可理解、可解释以及人人可用的最为重要的组成部分之一。LlamaIndex 的使命是让所有开发者都能将 LLM 与他们的私有数据联系起来。我们支持开发开源模型和支持工具，使得开发人员可以利用一个强大的生态系统中的不同选择来实现这一使命。"

ECE及CS教授，MOC 联盟主任Orran Krieger："MOC联盟很高兴凭借其开放生产云能成为开放式AI联盟的一部分。AI联盟的使命是以开放和透明的方式实现人工智能，这与基于开源的云的使命不谋而合。 我们希望既能为AI联盟的许多研究和非营利用户提供一个经济高效的平台，又能让正在开发新工具和平台的AI联盟参与者将他们的创新成果展示给我们庞大的现有人工智能研究人员和用户社区。"

穆罕默德-本-扎耶德人工智能大学（MBZUAI）代理教务长 Timothy Baldwin说： "穆罕默德-本-扎耶德人工智能大学（MBZUAI）认识到协作努力在促进创新方面的变革性影响。联盟培育的开放式生态系统反映了我们的核心价值观，强调科学严谨、信任、道德、透明和责任等原则。作为创始成员之一，MBZUAI 认识到基金会模式和人工智能的变革潜力。我们最近成立的基础模型研究所坚定了我们的承诺，即推进具有语言、视觉和生物能力的基础模型及其他方面的学术研究。这些模型正在推动可持续发展和医疗健康等不同行业的转型。我们很荣幸能成为AI联盟的一员，我们热切期待参与塑造人工智能造福人类和社会的未来，携手取得共同进展。"

MLCommons 执行董事 David Kanter： "MLCommons相信通过协作式工程来建立行业标准基准和衡量标准，以帮助推动人工智能在性能和安全等关键领域的发展。我们期待在这些领域与AI联盟合作，让所有的AI对每个人都更加安全。"

美国国家航空航天局（NASA）首席科学数据官Kevin Murphy表示： "开放式创新对于确保围绕人工智能的公平获取和合作至关重要，并使这项技术根植于坚持多样性、信任和独创性等最严格标准的原则之中。NASA对AI联盟这样的努力感到兴奋，它将继续推动全球科学家、研究人员和从业人员社区致力于负责任的、值得信赖的人工智能技术。"

美国国家科学基金会主任Sethuraman Panchanathan说： "美国国家科学基金会很高兴通过国家人工智能研究资源（NAIRR）试点项目与AI联盟合作，以实现我们支持人工智能驱动的发现、创新和开放科学的共同目标。NAIRR试点项目将把美国广泛多样的研究界与探索人工智能前沿所需的资源联系起来，从而确保人工智能的安全、可靠和可信。AI联盟开发的资源和工具将通过NAIRR试点项目提供给研究界，从而加强和扩大试点项目在具有社会和经济重要性的领域推进人工智能创新的能力。"

NumFOCUS 执行总监 Leah Silen 说："NumFOCUS 支持许多对人工智能研究和创新至关重要的开源科学计算项目和社区。我们期待有机会在这个支持和倡导开源人工智能的社区中开展合作。"

纽约大学首席研究官兼研究副教务长Stacie Bloom表示："纽约大学很高兴有机会将我们世界一流的人工智能研究社区与包括 IBM 和 Meta 在内的众多杰出机构联系起来。 AI联盟与我们的目标不谋而合，即以安全、负责、便捷和公平的方式，在全球范围内推动科技解决方案的发展。"

"NumPy and SciPy "的作者，Anaconda 的创始人，Quansight 和 OpenTeams 的首席执行官兼创始人Travis E. Oliphant说："我们热切希望为开放、合作的对话做出贡献，塑造负责任的人工智能发展。我们秉承透明、道德和协作的原则，并通过我们所服务的开源社区加以推广，我们设想未来将有不同的声音继续推动人工智能领域有益于社会的创新。我们的承诺是积极合作并分享我们的专业知识，以确保建立一个负责任、开放和可访问的人工智能生态系统。"

Partnership on AI首席执行官Rebecca Finlay说："Partnership on AI致力于创建一个全球社区，促进人工智能的发展，造福人类和社会。重要的是，开放的科学和开放式创新有助于实现安全和负责任的人工智能。我们期待着继续与 PAI 的合作伙伴、AI联盟成员以及更广泛的人工智能生态系统合作。"

红帽公司总裁兼首席执行官Matt Hicks说："协作和开放式创新一直是推动进步的真正催化剂。AI联盟的成立是一个具有远见卓识的里程碑，它将行业巨头、学术界和创新者团结在一起，共同承担起塑造未来和推动开放式创新的责任，确保以负责任和合乎道德的方式利用人工智能的变革力量。作为AI联盟的创始成员，红帽认识到一个开放、健康的人工智能社区的集体潜力——这股力量不仅能构建技术，还能倡导一个创新无止境的未来。"

伦斯勒理工学院院长Martin A. Schmidt博士说："伦斯勒理工学院很荣幸能成为 AI联盟的创始成员。我们相信，负责任地应用人工智能将为探索和创新带来无限可能。我们期待着与联盟合作，加快我们在人工智能和量子计算领域的工作。"

Roadzen 首席执行官兼创始人 Rohan Malhotra："AI联盟专注于培养一个开放式和多元化的生态系统，这是推动全球人工智能研究的关键一步。这与人工智能被少数实体严格控制的想法形成了鲜明对比。Roadzen 与行业领导者和研究人员一起加入这一全球倡议，我们的承诺是双重的：支持这一愿景，并利用我们在构建人工智能方面的专业知识，使人工智能不仅具有开创性，而且安全、易用、对所有人有益。"

ServiceNow 总裁兼首席运营官CJ Desai表示："人工智能创新必须保持开放，以推动积极、公平的社会影响，促进持续进步，并共同应对潜在风险。没有赢家通吃的余地，负责任、安全的LLMs发展有多种形式。通过加入AI联盟，ServiceNow 将加倍努力进行开放式创新，充分利用全球开源社区的集体才能和专业知识。此举旨在确保人工智能的发展立足于当前和未来的社会需求。"

Simons基金会主席David Spergel说："Simons基金会坚定地致力于开放代码、开放数据和开放科学文献。 我们长期支持开放科学的重要网站 arXiv。我们认为，对人工智能开放源代码的支持，对于推动科学发展和实现人工智能的道德使用都是至关重要的。"

索尼集团公司高级执行副总裁兼首席技术官北野宏明博士： "作为一家全球性的技术和娱乐公司，索尼坚信要以合乎道德、合法和负责任的方式开发新技术，造福于创新社区和整个社会。我们期待与来自业界、学术、研究和政府组织等不同国际开源社区的代表合作，共同开发人工智能模型、数据、指南和最佳实践，确保安全、负责任地使用此类技术。"

Stability AI 首席执行官 Emad Mostaque 说："Stability AI 是开发先进开放式人工智能模型的领导者，而 IBM 则是开源创新的倡导者。我们将携手重新定义生成式AI的格局，专注于突破性创新，并坚定地致力于这一多变领域的信任和安全。"

Together AI 联合创始人兼首席执行官 Vipul Ved Prakash 说："我们很高兴加入AI联盟，因为我们相信社区和开放的力量。这是通往安全、负责任的人工智能之路，我们有兴趣搭建平台，让开放式模型的社区茁壮成长。"

德国慕尼黑工业大学校长Thomas F. Hofmann表示："通过AI联盟，我们希望与其他领先的大学和公司合作，加快开发负责任的、社会可接受的、可扩展的人工智能解决方案。"

加州大学伯克利分校计算机数据科学与社会学院院长Jennifer Chayes："追求开放式创新，使竞争环境更加公平，让每个人都能分享生成式人工智能的好处。"

伊利诺伊大学香槟分校（UIUC） Grainger 工程学院院长Rashid Bashir： "自计算机诞生以来，Grainger 的工程师们就一直在进行人工智能研究，而UIUC也正是因为这段悠久的历史而成为今天人工智能创新的温床。今天，我们与美国国家科学基金会（NSF）的三个人工智能研究所以及众多跨部门合作伙伴一起，正在推进研究和人才培养，以加快安全、负责任的人工智能发展。UIUC 很荣幸能与我们尊敬的同行和合作伙伴一起加入这个重要的联盟。"

圣母大学校长约翰-詹金斯牧师（John I. Jenkins, C.S.C.）："人工智能的创新同时带来了为公共利益服务的希望和破坏公共利益的威胁。我们在研究技术的同时，还必须认真对待人工智能的伦理问题。圣母大学长期以来一直是研究和思考科技伦理影响的地方，我们很高兴通过AI联盟，我们将能够以独特的声音和视角，参与到有关建设既有创新又符合伦理的技术的对话中。"

圣母大学研究副校长、航空航天与机械工程系教授 Jeffrey F. Rhoads 说："真正能推动世界进步的技术将是那些从包容、跨学科的创新生态系统中产生的技术。作为AI联盟的创始合作伙伴，圣母大学的工程师、数据科学家、伦理学家和其他研究人员将能够与世界各地的人工智能实验室以及将新技术应用到用户手中的行业合作伙伴合作，共同打造这一生态系统。这将为我们的教师和学生带来前所未有的机遇，他们将帮助引导创新，为社会带来福祉。"

德克萨斯大学奥斯汀分校机器学习实验室主任 Adam Klivans："德克萨斯大学奥斯汀分校的人工智能和 ML 研究人员在机器学习实验室 (MLL) 和 Good Systems 的领导下，期待与AI联盟成员密切合作，扩大对生成式AI的使用，以加速研究。我们很高兴能探索如何利用人工智能的优势，防范人工智能的危险，同时推进人工智能能力的发展。"

东京大学常务副校长相原裕明教授： "东京大学很高兴能成为AI联盟的一员，共同支持人工智能领域的开放式创新和开放式科学，造福全社会。"

耶鲁大学工程与应用科学学院院长Jeffrey Brock说："我们很高兴能作为创始合作伙伴加入AI联盟。它致力于创新和开放式人工智能的发展，这与我们耶鲁工程学院的愿景不谋而合。这种合作关系使我们能够与广泛的大学和行业领导者一起开展合作研究，同时为安全、可解释和可信赖的人工智能制定政策和标准。"

关于IBM

IBM 是全球领先的混合云、人工智能及企业服务提供商，帮助超过 175 个国家和地区的客户，从其拥有的数据中获取商业洞察，简化业务流程，降低成本，并获得行业竞争优势。金融服务、电信和医疗健康等关键基础设施领域的超过 4000 家政府和企业实体依靠 IBM 混合云平台和红帽 OpenShift 快速、高效、安全地实现数字化转型。IBM 在人工智能、量子计算、行业云解决方案和企业服务方面的突破性创新为我们的客户提供了开放和灵活的选择。对企业诚信、透明治理、社会责任、包容文化和服务精神的长期承诺是 IBM 业务发展的基石。了解更多信息，请访问：https://www.ibm.com/cn-zh 

稿源：美通社

在5G技术蓬勃发展的今天，千行百业正在全面进入数字化、网络化、智能化。但伴随着发展与壮大，每家公司都将面临"会议室大战"的困扰，老板需要会议室进行战略讨论、HR 需要会议室组织员工培训、商务需要会议室接待外部贵宾，以及日常的大小工作对接等会议......与之相对的是传统会议室存在资源分配难以协调、设备难以集中、操作不便捷、互动分享不灵活、会议记录不完整等弊端，其早已不能满足高效率、低成本的现代化办公需求。

现代会议室

基于此，移远通信于近日正式对外推出Qrooms智能会议室解决方案，以全流程化覆盖会前、会中及会后的会议室预定及使用。

移远通信Qrooms智能会议室解决方案将从会议室预定、消息提醒、会议信息显示、会议签到、会议控制终端、会议空间释放、会议数据统计七大层面全方位定义现代会议室的智能化模式。

会前：便捷预约，资源状态一目了然

使用移远通信Qrooms智能会议室解决方案的用户，可任意选择PC段或移动端两种方式进入系统，查看全公司范围内的会议室可用时间段、可用设备、限制人数等信息条件，再通过智能运算筛选符合自我需求的会议室，随后快速进行会议室预订、确认。

移远Qrooms解决方案预定系统

同时，在预定成功后会议室信息屏将以可视化形式对外清晰显示会议室使用时间、会议室状态（使用中、空闲、临时占用、暂停使用）、会议室预订人等关键数据，避免重复或长时间预定，浪费会议室资源。

会中：灵活互动，主会场全程控制

对于参会人员而言，中途加入会议总是担心进入困难、影响会议进程等，尤其随着异地办公模式的兴起，参会人员通常分散各地。在中大型会议室中，需要投屏分享的人员数量众多、摄像/摄像头角度等根据会议需求进行实时调整，在这种情况下，如何保障会议连接的顺畅性、简易性和连续稳定性，成为了解决方案需重点关注的问题。

通过使用移远智能会议室方案中的Qrooms控制器，可让参会者不受会议空间、区域限制，实现手机/电脑一键无线投屏，以更轻松、更快捷的方式让异地人员一键轻松入会，全程零延迟、无缝衔接。

此外，音频卡顿、回声干扰、背景噪音等问题也会造成会议中断，影响参会体验。移远Qrooms解决方案吸收了自身多年的会议室打造经验，从会议室环境建设到收音降噪设备的选用安装，移远均能提供专业性的指导，从而改善会议通话质量，提升参会人员的协作意愿。

提供一站式硬件服务

同时，从摄像头到麦克风，从一体式到分体式，分散在Qrooms方案中的硬件均来自于移远长期合作的硬件生态合作伙伴，从软件到硬件让参会者享受全站式的流畅会议体验。

会后：智能运维，会议数据实时分析

在移远Qrooms解决方案中，系统还将提供实时查阅会议室使用情况等服务，如会议室使用时间、使用人数、硬件终端使用情况等数据，进而能够得出会议室利用率、会议室使用匹配度、会议室使用饱和度等信息，便于管理者对会议室资源进行调整和优化，进一步提高会议室的使用效率与质量。

目前，移远Qrooms智能会议室解决方案可高效满足客户基于小、中、大乃至培训室级别的智能化需求。此外，得益于移远通信多年在模组等行业积累的丰富经验与良好合作伙伴关系，该方案兼容性强，适配各大主流视频会议系统，如Zoom、腾讯会议、飞书会议等，在硬件方面也将帮助客户一站式搭建摄像头、麦克风/扬声器、音视频一体机、会议室主机、一体式主机、触控一体机等设备需求，全方位打造智能会议室深度体验。

稿源：美通社