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  • 舍弗勒与智加科技将在智能驾驶商用车先进转向系统领域展开合作

  • 舍弗勒应用于智能驾驶的先进电液式助力转向系统（e2HPS）将率先在中国实现量产

  • 凭借在线控及底盘机电一体化领域的领先技术，舍弗勒致力于成为智能驾驶汽车及新型交通领域的关键供应商

自动驾驶已经成为当前汽车行业的重要发展趋势之一。在此背景下，在2023上海国际汽车展期间，汽车与工业产品供应商舍弗勒集团与重卡自动驾驶公司智加科技签订量产合作协议，双方将在智能驾驶商用车先进转向系统领域展开合作，共同推动重卡智能驾驶的技术应用和创新发展。

根据协议，舍弗勒将为智加科技开发和生产满足智加科技自动驾驶系统需求的先进电液式助力转向系统（e2HPS），搭载于智加科技与汽车制造商合作生产的定制或联合开发车型上。凭借这一创新产品，舍弗勒将助力智加科技率先在行业内实现前装量产智能重卡线控转向、传感器及算力全冗余。

舍弗勒集团汽车科技事业部首席执行官马迪斯·青克表示："物流运输行业面临着一个难以两全的挑战，一方面在驾驶员短缺的情况下需要不断提升运力，另一方面还要满足排放法规的要求。解决这一问题需要通过技术途径，舍弗勒作为重要供应商可以发挥关键作用。我们开发的底盘创新技术致力于让交通运输业更安全、更高效、更可持续。与智加科技的合作是我们在这一领域迈出的重要一步。"

舍弗勒电液式助力转向系统（e2HPS）是面向商用车前轮转向开发的一款创新解决方案。该系统由液压转向器和智能驱动模块组成，舍弗勒负责开发智能驱动模块及整个系统的集成。舍弗勒智能驱动模块达到ISO 26262最高等级ASIL-D功能安全要求，实现失效可用。驱动模块通过电子信号的方式对转向部件施加额外的转向扭矩，从而实现对转向系统的干预。舍弗勒电液式助力转向系统提升了驾驶的安全性和舒适性，同时具备了完全的线控转向功能，可满足L2级及以上自动驾驶应用需求。预计2023年该产品将在舍弗勒湘潭制造基地实现量产。

助力智加科技自动驾驶技术加速落地

智加科技创立于2016年，是全球领先的重卡自动驾驶公司。智加拥有L4级全栈自动驾驶技术，志在打造世界领先的自动驾驶重卡，赋能干线物流。在金沙江创投、红杉中国、满帮集团、一汽解放等国际领先基金与战略方的支持下，智加科技在技术能力、产业资源、商业模式及数据闭环层面均处于行业领先地位，且自动驾驶系统已实现量产。

智加科技中国总经理容力博士表示："智能重卡从研发设计到量产下线，涉及汽车产业链的多个环节和领域，需要产业生态深度融合与广泛协同。智加科技作为重卡自动驾驶技术公司，长期坚持与重卡生产研发产业链企业建立合作伙伴关系。此次与舍弗勒达成量产合作将进一步增强智加科技自动驾驶系统前装量产交付落地的能力。"

舍弗勒致力成为领先的底盘技术供应商

线控技术被视为实现自动驾驶的前提。舍弗勒致力于推动该技术的应用发展，提供一系列创新零部件和系统。2019年，舍弗勒在长沙成立舍弗勒智能驾驶科技（长沙）有限公司，并设立舍弗勒大中华区第二研发中心，积极推动智能驾驶相关产品的研发及应用。

舍弗勒大中华区首席技术官刘泳博士表示："商用车智能驾驶的发展，需要整个产业链上下游企业携手努力，共同推动。舍弗勒在这一领域拥有出色的系统能力、领先的技术和成熟的产品，我们希望发挥自身优势，与合作伙伴加强合作，共同推动智能驾驶创新技术在商用车领域的落地和推广应用，为行业发展做出贡献。"

多年来，舍弗勒在底盘领域为汽车制造商提供一系列零部件产品，比如轮毂轴承、悬架轴承、转向系统轴承、关节轴承等。在此基础上，舍弗勒在底盘领域制定了新的技术路线图，不断将产品范围拓展至更加复杂的系统领域。这一路线图除了涵盖高精密机械零部件，还包括智能后轮转向系统（RWS）、主动侧倾控制系统（ARC）等机电一体化产品、线控转向系统、智能角模块以及更加集成的一体化线控底盘概念。

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舍弗勒大中华区首席技术官刘泳博士（前排左）与智加科技中国副总经理王磊（前排右）代表双方共同签署了量产合作协议，舍弗勒集团汽车科技事业部首席执行官马迪斯·青克（左三）、舍弗勒大中华区首席执行官张艺林博士（左二）、舍弗勒大中华区汽车科技事业部总裁陈相滨博士（左一）、智加科技中国总经理容力博士（右三）、智加科技中国商务副总裁李莉（右二）、智加科技中国公共关系副总裁陈争颖（右一）共同见证了这一时刻

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舍弗勒应用于智能驾驶的先进电液式助力转向系统将搭载于采用智加科技自动驾驶系统的智能重卡车型上

关于舍弗勒

作为一家全球性汽车和工业产品供应商，舍弗勒集团70余年来始终秉承开拓创新精神，致力于推动交通出行和工业制造领域的创新与发展。依托在电驱动、低碳驱动、底盘应用、工业4.0、数字化和可再生能源领域提供创新型技术、产品和服务，舍弗勒集团致力于成为值得信赖的合作伙伴，让交通出行和工业制造在整个生命周期中更高效、更智能、更可持续。作为一家技术型公司，舍弗勒集团提供覆盖整个动力总成及底盘应用的高精密部件与系统，以及广泛应用于工业领域的滚动轴承和滑动轴承解决方案。舍弗勒集团2022年销售额约为158亿欧元，目前约有83,000名员工，是全球大型家族企业。根据德国专利商标局（DPMA）数据，舍弗勒在2022年注册超过1,250多项专利，是德国第四大最具创新力的公司。

关于舍弗勒大中华区

舍弗勒于1995年开始在中国投资生产。20多年来，舍弗勒已成为中国汽车和工业领域重要的供应商和合作伙伴。秉承"本土资源服务本土市场"理念，舍弗勒大中华区致力于本土生产和本土研发，为客户提供高品质产品与近距离服务。目前，舍弗勒大中华区拥有员工约1.3万人，在上海安亭、湖南长沙设有2个研发中心，在太仓、苏州、银川、南京、湘潭等地设有10座工厂，在北京、上海、沈阳、广州、南京、济南、成都、武汉、太原、重庆、西安、天津、大连、杭州、长沙、哈尔滨、郑州、香港、台北、台中等全国各地设有20个销售办事处。从2016年起，舍弗勒大中华区连续8年被评为"中国杰出雇主"（China Top Employer）企业。

在社交媒体上关注我们：

舍弗勒大中华区官网：www.schaeffler.cn

官方微信：舍弗勒Schaeffler 

官方微博：舍弗勒Schaeffler官方微博 

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根据Omdia针对显示器生产与库存追踪的最新研究表示，受益于LCD电视、手提电脑、显示器面板和智能手机LCD面板订单激增，全球显示面板厂家的总产能利用率正从2023年第一季的66%回升至第二季的74%。然而，OLED面板生产商在提高产能利用率方面仍面临挑战，预计2023上半年OLED生产商的平均产能利用率将不足60%。

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按主要应用划分的Fab利用率

2022年的供过于求导致LCD和OLED工厂的产能利用率严重受创。继2023年第一季低靡的产能利用率后，LCD面板厂家现正从2023年第二季扩大玻璃基板的投入。LCD面板厂家正严格控制产能，逐步并谨慎提高产能利用率以维持面板价格，此情况尤以中国大陆面板厂家为明显。

在2023年第二季度，即便订单增加与某方面需求激增，绝大多数LCD厂家将产能利用率限定在80%以下。 

Omdia显示产业研究总经理David Hsieh（谢勤益）表示："相较于成熟且运作更为稳健的LCD厂家而言，OLED面板工厂的产能利用率偏低。尤其是受到以下生产参数的影响: TFT阵列背板的工序通量、OLED蒸镀制程周期、复杂产品切换、触控传感器工序所需时间以及OLED模组化工序的多变性因数等。"

根据这些参数，一般而言LCD厂家所称的产能利用率可以100%作为全稼动的定义，但OLED面板的所谓全产能稼动一般为总设计产能的80%至90稼动"当前OLED所面临的问题是需求疲软，而非这些影响产能利用率的参数。"David进一步表示。

Omdia预测智能手机OLED面板的市场需求，目前尚无法完全复苏，OLED电视生产商亦同时面临市场需求疲软的挑战。来自LGE、Sony、Panasonic、TPV、Hisense和Samsung的订单不足以支撑8.5代OLED厂的产能利用率，而在中国大陆的一些柔性OLED6代OLED工厂也正面临订单不稳、产能利用率较低等状况。

David对此做出结论表示："尽管LCD的回升受到注目，对于支撑LCD价格和产能利用率大有正面影响，但OLED面板厂的利用率复苏仍需盼望更多高端电子消费的需求复苏。"

David Hsieh将在Touch Taiwan 2023和Omdia 2023台湾科技产业研讨会（Taiwan Technology Conference 2023）演讲。

关于Omdia

Omdia，作为Informa Tech的一部分，是一家专注于科技行业的领先研究和咨询集团。凭藉对科技市场的深入了解，结合切实可行的洞察力，Omdia将赋能企业做出明智的增长决策。

稿源：美通社

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4月18日，宁德时代在上海国际汽车工业展览会上宣布，将在2025年实现核心运营碳中和，2035年实现价值链碳中和。

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在上海车展首日举行的零碳战略发布会，宁德时代董秘蒋理表示，"在宁德时代的战略里，零碳是责任，是能力，更是机遇"。宁德时代年报显示，2022年宁德时代锂电池销售量已达289GWh。SNE数据指出，宁德时代动力电池和储能电池全球市占率分别为37%和43.4%。宁德时代碳中和规划是锂电产业最大规模碳中和行动。

为了实现零碳战略，宁德时代将通过四大创新体系，在矿、大宗原材料、电池材料、电芯制造、电池系统五大关键节点实现技术降碳。同时，宁德时代在供应链广泛开展CREDIT项目，CREDIT是宁德时代创新的可持续发展透明度审核工具，包含可持续发展管理机制、商业道德准则、环境保护、劳工实践、负责任采购五大模块。宁德时代希望通过该工具，帮助供应链合作伙伴强化可持续发展意识、探索可持续发展潜力与路径。

在此次车展上，宁德时代还展示了电池护照的详细内容，电池护照是物理电池的数字孪生，记录了包括电池信息、原材料信息、ESG评价、供应链数据等多项内容。未来通过扫描电池护照二维码，消费者就可以查看到电池的各项信息，电池护照为消费者选择绿色、低碳、负责任的电池提供了必要的数据支持。宁德时代是我国唯一参与全球电池联盟电池护照试点工作的企业，未来宁德时代还将积极参与电池护照相关法规的制定和完善，为推动行业供应链透明、电池全生命周期溯源管理和循环回收贡献重要力量。

近年来，宁德时代不断践行绿色发展。2019年在业内率先使用区块链技术进行原材料溯源。宜宾基地于2021年成为业内首家电池零碳工厂，并已完成2022年碳中和认证。宁德时代2022年推进节能项目400余项，累计减碳45万吨，绿色电力使用比例上升至 26.60%。通过一系列技术创新和实践经验积累，宁德时代不仅在国内外已拥有领先的碳竞争力，同时为产业的高质量发展注入强劲绿色动力。

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氮化镓正取代硅，越来越多地用于需要更大功率密度和更高能效的应用中

作为提供不间断连接的关键，许多数据中心依赖于日益流行的半导体技术来提高能效和功率密度。

氮化镓技术，通常称为 GaN，是一种宽带隙半导体材料，越来越多地用于高电压应用。这些应用需要具有更大功率密度、更高能效、更高开关频率、更出色热管理和更小尺寸的电源。除了数据中心，这些应用还包括 HVAC 系统、通信电源、光伏逆变器和笔记本电脑充电电源。

了解 GaN 如何突破功率密度和效率界限。

德州仪器 GaN 产品线负责人 David Snook 表示：“氮化镓是提高功率密度和提高多种应用中电源系统和电源效率的关键一步。在设计中使用 GaN 的公司数量正在迅速增长。降低功耗和提高效率至关重要。”

在过去 60 多年里，硅一直是半导体电源管理元件的基础，这些元件将交流 (AC) 转换为直流 (DC)，然后根据各种应用需求将直流电压输入进行转换，从手机到工业机器人，不一而足。随着元件的改进和优化，硅的物理特性已得到充分应用。如今，在不增加尺寸的前提下，硅已无法在所需的频率下提供更高功率。

因此，在过去十年间，许多电路设计人员转向采用 GaN，以便在更小的空间里实现更高功率。许多设计人员对于该技术将在未来创新中发挥的潜能充满信心，主要归因于以下三点：

原因 1：GaN 已取得发展。

做为半导体应用，尽管 GaN 相对于硅来说较新，但已经发展了多年并具有一定可靠性。德州仪器 GaN 芯片通过了 4,000 万小时以上的可靠性测试。即使在数据中心等要求严苛的应用中，其有效性也显而易见。

David 表示：“随着消费者和企业对人工智能、云计算和工业自动化等应用的数据量的需求不断增长，全球范围内需要越来越多的数据中心。要使数据中心在不会过量增加能耗的前提下上线，需要实现更高效的服务器电源，而 GaN 是实现这类电源的关键技术。”

原因 2：使用 GaN 的系统级设计可节省成本。

尽管现在按芯片级别比较，GaN 比硅昂贵，但 GaN 所带来的整个系统的成本优势、效率和功率密度的提高超过了初始投资的价值。例如，在 100 兆瓦数据中心中，使用基于 GaN 的电源管理系统，即使效率增益仅为 0.8%，也能在 10 年间节约 700 万美元的能源成本。节约的能源足够 80,000 个家庭，也就是大约一个小型城市，使用一年。

德州仪器电源设计服务团队总经理 Robert Taylor 表示：“GaN 技术可在较高频率下运行，进而可实现一些具有更低物料清单成本的拓扑和架构。得益于较高的运行频率，工程师还可以在设计中选择较小型的其他元件。GaN 提供了硅芯片所不支持的拓扑，使得工程师可以灵活优化其电源设计。” 

原因 3：通过集成提升了性能和易用性。

GaN FET 需要专用的栅极驱动器，这意味着需要额外的设计时间和工作量。不过，德州仪器通过在芯片中集成栅极驱动器和一些保护功能，简化了 GaN 设计。

David 表示：“集成驱动器有助于提高性能并提供更高的功率密度和更高的开关频率，从而提升效率并降低整体系统尺寸。集成提供巨大的性能优势并使用 GaN 简化设计，可使设计人员更大程度地利用这项技术的优势。”

性能优势

David 说：“客户会很高兴看到我们的参考设计，比如适用于数据中心的 5 千瓦图腾柱功率因数校正设计所展示的 GaN 的性能优势。他们一旦认识到可以以更小的解决方案尺寸实现更高的效率，或者以同样的外形尺寸实现更高的功率水平，这会促使他们转向使用 GaN。”

例如，一些模块化家用空调设备制造公司采用 GaN 进行设计，将电源效率提高了 5%。

Robert 表示：“从空调耗能的角度来看，这个数字意义重大，提高 5% 的效率可以节省一大笔资金。能用 GaN 器件实现这点真是太棒了。”

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  • TDK 借助经优化的传感器来扩展其创新抗杂散磁场传感器产品系列，适用于高速、低延迟电机位置应用场景

  • 极端恶劣的机械和电气条件下仍具备一流的测角精度性能

  • 完全符合 ISO 26262 ASIL C 功能安全指导条例

TDK 株式会社 推出了 Micronas Fast 2D 霍尔效应位置传感器系列 HAL 302X，以满足汽车和工业应用场景对抗杂散磁场电机位置检测以及对符合 ISO/26262 标准的开发的需求。这个新型传感器系列最初包含两个成员：HAL 3020 和 HAL 3021，具有差分和单端正弦和余弦模拟输出，适用于外部微控制器/ECU 的标准角度计算。HAL 3020 适用于电泵或电动阀门等高性价比应用场景。针对这些类型的应用场景，该传感器可以轻松与 TDK 的 Micronas 嵌入式电机控制器产品系列集成，以实现更精确、更安全的电机控制。HAL 3021 适合要求严苛的高速传感应用场景，如电动助力转向、电机（e 轴）、电动制动助力器和机电制动（EMB）。*样品现已面市，计划于 2024 年上半年开始生产。

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HAL 302x 传感器可以通过评估垂直磁场分量（BZ）来测量 360°的完整旋转角度。HAL 3020 使用三个水平霍尔板阵列，而 HAL 3021 使用六个。这两种传感器均能抑制外部直流和交流杂散场（ISO 11452-8）。通过设备内部计算抑制刺激信号中的谐波干扰，一个简单且经济高效的同轴（轴端）配置的两极铁氧体磁铁足以测量绝对角位置。固有的杂散场稳健性消除了对昂贵的磁屏蔽和使用更强的靶磁体的需求。这为用于混合动力和电动汽车的下一代电机的设计和生产提供了更大的灵活性。

HAL 3021 的一个关键优势在于，该设备针对静态和动态机械失调提供了一流的稳健性，例如离轴位移、气隙变化和倾斜。这可以确保电机在其使用寿命内的高度可靠性和高效的磁场定向控制力。为了降低 ECU 的负载，传感器可以对主要传感器和系统级的非理想因素进行片上补偿，如正弦和余弦幅角不匹配、偏移误差、（绝对）0 角度误差和正交误差。

根据 ISO 26262 标准，HAL 302X 已定义为独立安全元件（SEooC）ASIL C 级，支持高达 ASIL D 级的系统级集成。该传感器集成了各种安全监控功能，有助于提高诊断覆盖率，并简化 ECU 端的外部安全监管。该传感器的工作结温范围在 -40℃ 至 +170℃ 之间，并采用小型八针 SOIC8 SMD 包装。

术语表

  • 杂散场补偿：现代霍尔效应传感器必须对混合动力或电动汽车（xEV）中的电机或电源线产生的干扰场不敏感

主要应用场景*

  • 安全相关环境中的无刷直流（BLDC）和永磁同步电机（PMSM）换向

  • 电动制动助力器

  • 机电制动（EMB）

  • 离合器和变速器执行器

  • 起动机/发电机系统

  • 电泵

  • 电动阀门

主要功能和优势**

  • 高速 360°非接触式测角

  • 抗直流和交流杂散场的稳健性（依照 ISO 11452-8:2015)

  • 依照 ISO 26262:2018 的 SEooC ASIL C 级，支持功能安全应用场景（该设备可集成至汽车安全相关系统中，最高可达 ASIL D 级）

  • EMC 稳健的差分和单端 SIN/COS 模拟输出信号

  • 片上校准功能和集成的安全监控减少了 ECU 层面的工作量

  • 客户可编程的宽磁场范围在 5 至 250 mT 之间，可根据不同的机械要求和磁场进行调整

  • 工作电压为 3.0 V 至 5.5 V

  • 高达 150,000 rpm 的应用场景快速响应时间和高输出带宽

  • 工作结点温度范围在 -40℃ 至 +170℃ 之间

  • 通过传感器的输出引脚进行编程。可在模块级编程，无需额外的编程引脚

  • 过压和反向电压保护

主要数据

 
型号HAL 3020, HAL 3021
封装SOIC8
输出格式单端差分 SIN/COS 模拟输出
角度误差（全温度和工作寿命）±0.4°（具备外部静态正交和动态偏移和增益补偿功能）
延迟时间可在 5 µs 至 20 µs 之间配置
安全问题依照 ISO 26262 的 ASIL C 级开发

* 我们并不宣告我们所提及产品的目标应用适合任何用途，因为这必须在系统级别进行检查。
** 所有操作参数必须由客户的技术专家根据每个应用来验证

关于TDK公司
TDK株式会社总部位于日本东京，是一家为智能社会提供电子解决方案的全球领先的电子公司。TDK建立在精通材料科学的基础上，始终不移地处于科技发展的最前沿并以“科技，吸引未来”，迎接社会的变革。公司成立于1935年，主营铁氧体，是一种用于电子和磁性产品的关键材料。TDK全面和创新驱动的产品组合包括无源元件，如陶瓷电容器、铝电解电容器、薄膜电容器、磁性产品、高频元件、压电和保护器件、以及传感器和传感器系统（如：温度和压力、磁性和MEMS传感器）。此外，TDK还提供电源和能源装置、磁头等产品。产品品牌包括TDK、爱普科斯(EPCOS)、InvenSense、Micronas、Tronics以及TDK-Lambda。TDK重点开展如汽车、工业和消费电子、以及信息和通信技术市场领域。公司在亚洲、欧洲、北美洲和南美洲拥有设计、制造和销售办事处网络。在2022财年，TDK的销售总额为156亿美元，全球雇员约为117,000人。

如欲获取更多有关本产品资料请点击 https://www.micronas.tdk.com/zh-hans/products/direct-angle-sensors/hal-30xy.

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要点：

  • 最新物联网解决方案面向智能楼宇、企业、零售和工业自动化等各类物联网用例提供了卓越性能、先进连接和下一代处理能力。

  • 上述特性将助力下一代智能摄像头、无人机、机器人、视频协作、云游戏、工业手持终端、面板、POS终端等用例。

  • 上述解决方案旨在通过提供可扩展性、易用性和领先性能，进一步扩展物联网生态系统。

2023年4月17日，汉诺威——为持续扩展物联网生态系统和用例，高通技术公司今日宣布推出全新物联网解决方案以支持下一代物联网终端发展：高通®QCS8550、高通®QCM8550、高通®QCS4490以及高通®QCM4490处理器。

全新升级的解决方案提供了丰富功能、先进特性和广泛用途，旨在满足行业和商业物联网应用的严苛需求，其所赋能的全新用例支持在视频协作、云游戏、零售等关键领域进一步扩展物联网生态系统。

高通技术公司业务拓展副总裁兼楼宇、企业和工业自动化业务负责人Dev Singh表示：“高通技术公司具备推动物联网生态发展的独特优势，我们全新的解决方案汇集业界领先的技术，包括边缘AI处理、创新能效、超清晰视频和5G连接等，驱动下一代具有韧性的高性能物联网应用。”

高通QCS8550和高通QCM8550处理器面向性能密集型物联网应用而设计

全新高通QCS8550和高通QCM8550处理器整合强大的算力和边缘侧AI处理、Wi-Fi 7连接以及栩栩如生的图形和视频功能，为高性能需求的物联网应用提供支持并助力其快速部署，比如自主移动机器人和工业无人机。

上述顶级产品采用了高通技术公司优化的AI架构，为丰富的商业模式和用例提供强大的处理能力。高通QCS8550和高通QCM8550还支持强劲的视频和图形处理，赋能沉浸式云游戏、视频协作和视频流媒体体验。欢迎通过博客了解更多。

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高通QCS4490和高通QCM4490处理器赋能新一代工业手持终端

高通QCS4490和高通QCM4490处理器为工业手持和计算终端提供顶级连接和下一代处理等关键先进特性。

上述解决方案配备5G和Wi-Fi 6E连接，可实现数千兆比特传输速率、更广泛的覆盖范围、低时延和强大高效的处理能力以应对复杂的计算任务。高通QCS4490和QCM4490处理器计划对Android版本的支持一直到未来的Android 18，这意味着这两款产品可用于2030年之前的工业设计，通过提供更加灵活、具有更长产品寿命的处理器，最大程度节省终端开发时间和成本。欢迎通过博客了解更多。

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在满足工业手持和计算终端的强大处理需求之外，上述中端解决方案还适用于需要低时延连接、更高可靠性和更优开发时间的其它物联网应用，包括先进零售和POS终端，以及控制和自动化应用，比如安防面板。

凭借一整套连接和处理能力，高通QCS4490和高通QCM4490处理器以及高通QCS8550和高通QCM8550处理器将为广泛行业用例创造巨大价值，包括在未来与全新Qualcomm Aware™平台相配合。

关于高通公司

高通公司正在赋能人与万物智能互联的世界。基于“统一的技术路线图”，我们将驱动智能手机变革的众多技术——包括先进的连接、高性能低功耗计算、终端侧智能等，高效地扩展至不同行业中的下一代智能网联终端。高通和骁龙平台带来的创新将助力实现云边融合，变革众多行业，加速数字经济发展，并改变我们体验世界的方式，创造更加美好的生活。

高通公司包括技术许可业务（QTL）和我们绝大部分的专利组合。高通技术公司（QTI）是高通公司的全资子公司，与其子公司一起运营我们所有的工程、研发活动以及所有产品和服务业务，其中包括半导体业务QCT。骁龙和高通品牌产品是高通技术公司和/或其子公司的产品。高通专利技术由高通公司许可。

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作者：Ole Dreessen，现场应用工程师

摘要

本文是系列文章的第二部分，重点介绍卷积神经网络(CNN)的特性和应用。CNN主要用于模式识别和对象分类。在第一部分文章《卷积神经网络简介：什么是机器学习？——第一部分》中，我们比较了在微控制器中运行经典线性规划程序与运行CNN的区别，并展示了CNN的优势。我们还探讨了CIFAR网络，该网络可以对图像中的猫、房子或自行车等对象进行分类，还可以执行简单的语音识别。本文重点解释如何训练这些神经网络以解决实际问题。

神经网络的训练过程

本系列文章的第一部分讨论的CIFAR网络由不同层的神经元组成。如图1所示，32 × 32像素的图像数据被呈现给网络并通过网络层传递。CNN处理过程的第一步就是提取待区分对象的特性和结构，这需要借助滤波器矩阵实现。设计人员对CIFAR网络进行建模后，由于最初无法确定这些滤波器矩阵，因此这个阶段的网络无法检测模式和对象。

为此，首先需要确定滤波器矩阵的所有参数，以最大限度地提高检测对象的精度或最大限度地减少损失函数。这个过程就称为神经网络训练。本系列文章的第一部分所描述的常见应用在开发和测试期间只需对网络进行一次训练就可以使用，无需再调整参数。如果系统对熟悉的对象进行分类，则无需额外训练；当系统需要对全新的对象进行分类时，才需要额外进行训练。

进行网络训练需要使用训练数据集，并使用类似的一组测试数据集来测试网络的精度。例如CIFAR-10网络数据集为十个对象类的图像集合：飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、轮船和卡车。我们必须在训练CNN之前对这些图像进行命名，这也是人工智能应用开发过程中最为复杂的部分。本文讨论的训练过程采用反向传播的原理，即向网络连续展示大量图像，并且每次都同时传送一个目标值。本例的目标值为图像中相关的对象类。在每次显示图像时，滤波器矩阵都会被优化，这样对象类的目标值就会和实际值相匹配。完成此过程的网络就能够检测出训练期间从未看到过的图像中的对象。

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图1.CIFAR CNN架构。

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图2.由前向传播和反向传播组成的训练循环。

过拟合和欠拟合

在神经网络的建模过程中经常会出现的问题是：神经网络应该有多少层，或者是神经网络的滤波器矩阵应该有多大。回答这个问题并非易事，因此讨论网络的过拟合和欠拟合至关重要。过拟合由模型过于复杂以及参数过多而导致。我们可以通过比较训练数据集和测试数据集的损失来确定预测模型与训练数据集的拟合程度。如果训练期间损失较低并且在向网络呈现从未显示过的测试数据时损失过度增加，这就强烈表明网络已经记住了训练数据而不是在实施模式识别。此类情况主要发生在网络的参数存储空间过大或者网络的卷积层过多的时候。这种情况下应当缩小网络规模。

损失函数和训练算法

学习分两个步骤进行。第一步，向网络展示图像，然后由神经元网络处理这些图像生成一个输出矢量。输出矢量的最大值表示检测到的对象类，例如示例中的“狗”，该值不一定是正确的。这一步称为前向传播。

目标值与输出时产生的实际值之间的差值称为损失，相关函数则称为损失函数。网络的所有要素和参数均包含在损失函数中。神经网络的学习过程旨在以最小化损失函数的方式定义这些参数。这种最小化可通过反向传播的过程实现。在反向传播的过程中，输出产生的偏置（损失 = 目标值-实际值）通过网络的各层反馈，直至达到网络的起始层。

因此，前向传播和反向传播在训练过程中产生了一个可以逐步确定滤波器矩阵参数的循环。这种循环过程会不断重复，直至损失值降至一定程度以下。

优化算法、梯度和梯度下降法

为说明训练过程，图3显示了一个包含x和y两个参数的损失函数的示例，这里z轴对应于损失。如果我们仔细查看该损失函数的三维函数图，我们就会发现这个函数有一个全局最小值和一个局部最小值。

目前，有大量数值优化算法可用于确定权重和偏置。其中，梯度下降法最为简单。梯度下降法的理念是使用梯度算子在逐步训练的过程中找到一条通向全局最小值的路径，该路径的起点从损失函数中随机选择。梯度算子是一个数学运算符，它会在损失函数的每个点生成一个梯度矢量。该矢量的方向指向函数值变化最大的方向，幅度对应于函数值的变化程度。在图3的函数中，右下角（红色箭头处）由于表面平坦，因此梯度矢量的幅度较小。而接近峰值时的情况则完全不同。此处矢量（绿色箭头）的方向急剧向下，并且由于此处高低差明显，梯度矢量的幅度也较大。

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图3.使用梯度下降法确定到最小值的不同路径。

因此我们可以利用梯度下降法从任意选定的起点开始以迭代的方式寻找下降至山谷的最陡峭路径。这意味着优化算法会在起点计算梯度，并沿最陡峭的下降方向前进一小步。之后算法会重新计算该点的梯度，继续寻找创建一条从起点到山谷的路径。这种方法的问题在于起点并非是提前定义的，而是随机选择的。在我们的三维地图中，某些细心的读者会将起点置于函数图左侧的某个位置，以确保路径的终点为全局最小值（如蓝色路径所示）。其他两个路径（黄色和橙色）要么非常长，要么终点位于局部最小值。但是，算法必须对成千上万个参数进行优化，显然起点的选择不可能每次都碰巧正确。在具体实践中，这种方法用处不大。因为所选择的起点可能会导致路径（即训练时间）较长，或者目标点并不位于全局最小值，导致网络的精度下降。

因此，为避免上述问题，过去几年已开发出大量可作为替代的优化算法。一些替代的方法包括随机梯度下降法、动量法、AdaGrad方法、RMSProp方法、Adam方法等。鉴于每种算法都有其特定的优缺点，实践中具体使用的算法将由网络开发人员决定。

训练数据

在训练过程中，我们会向网络提供标有正确对象类的图像，如汽车、轮船等。本例使用了已有的CIFAR-10数据集。当然，在具体实践中，人工智能可能会用于识别猫、狗和汽车之外的领域。这可能需要开发新应用，例如检测制造过程中螺钉的质量必须使用能够区分好坏螺钉的训练数据对网络进行训练。创建此类数据集极其耗时费力，往往是开发人工智能应用过程中成本最高的一步。编译完成的数据集分为训练数据集和测试数据集。训练数据集用于训练，而测试数据则用于在开发过程的最后检查训练好的网络的功能。

结论

本系列文章的第一部分《人工智能简介：什么是机器学习？——第一部分》介绍了神经网络并对其设计和功能进行了详细探讨。本文则定义了函数所需的所有权重和偏置，因此现在可以假定网络能够正常运行。在后续第三部分的文章中，我们将通过硬件运行神经网络以测试其识别猫的能力。这里我们将使用ADI公司开发的带硬件CNN加速器的MAX78000人工智能微控制器来进行演示。

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2022财年收入超过120亿美元，全球员工2.4万余人。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

Ole Dreessen是ADI公司的现场应用工程师，于2014年加入ADI公司，此前曾在Avnet Memec和Macnica任职，负责支持通信产品和高性能微处理器。Ole在微控制器和安全方面拥有广泛的专业知识，拥有丰富的会议主讲经验。在业余时间，他是混沌计算机俱乐部的活跃成员，主要研究逆向工程和嵌入式安全等概念。

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近日，浪潮海岳低代码平台inBuidler开源社区版正式发布，该平台免费下载、免费使用、开源开放，致力于打造国内使用量第一的低代码平台。

聚焦低代码行业趋势，激发产品创新

企业数字化转型纵深推进，业务模式不断重塑，对软件应用开发周期和功能迭代提出更高要求，低代码平台成为解决矛盾的主流方式。Gartner提到"到2023年，超过70%的企业将采用低代码作为他们的发展战略关键目标之一。"

浪潮海岳inBuilder社区版是基于UBML（低代码核心建模体系）开源项目的免费低代码平台发行版, 具备企业级低代码平台的完整功能，提供在线下载、开发知识库、互动问答等一站式学习资源。UBML是开放原子开源基金会旗下的核心开源项目，其源代码仓库上线Gitee平台，成为Gitee重点推荐项目，构筑丰富的低代码应用开发生态。

浪潮海岳inBuilder社区版核心特性

  • 全场景开发协同

浪潮海岳inBuilder社区版提供可视化、定制化软件开发能力，内置低代码、零代码、硬编码三种开发模式，可视化配置界面，人人都能上手开发，促进技术与业务快速融合，激发企业创新活力，提升研发效能。

  • 全面用户体验

企业级设计体系Farris Design，提供了统一的设计语言和设计体系。面向不同企业可快速定制系统主题，帮助用户创建统一高效、优雅美观的应用，让客户享受到全新一代用户体验。

  • 全面融入云原生

支持 DevOps 开发运维一体化，助力企业实现应用的持续集成、自动化部署和灰度更新。赋能企业高效管理应用开发、构建、测试、打包、部署全流程，实现研发闭环管理，敏捷响应业务需求变化。

  • 端到端全流程驱动

基于BPMN2.0标准，支持图形化、可视化全流程建模，打通审批流、工作流、业务流，实现端到端业务流转一张图全覆盖，支持顺序、分支、合并、人工、自动、子流程、单据转换等多种基本流程模式，支持加签、会签、回退、跳转、代理等动态流转控制，支撑企业流程柔性演化。

浪潮通软将以UBML开源项目建立业内低代码事实标准，以浪潮海岳inBuilder社区版构建低代码开发生态，聚合企业、行业机构、业内专家及开发者等生态力量，打造共建共享、供需撮合的低代码生态体系，助推软件产业创新发展。

加入我们

浪潮海岳inBuilder开发者社区支持开发者通过下载体验、学习认证、项目开发、交付应用等关键步骤实现快速成长。inBuilder社区版提供丰富的学习资源，助力开发者提升开发技能。

参与源代码贡献，请到UBML开源社区：https://gitee.com/ubml下载使用，请到inBuilder低代码社区：https://ibc.inspures.com

稿源：美通社

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企业软件和保险业资深人士带来在保险产品战略、创新和产品组合扩展领域长达30年的经验

Guidewire (纽约证券交易所代码：GWRE)欣然宣布任命Michael Howe为首席产品官，他将向首席执行官Mike Rosenbaum汇报工作。在这个新职位上，Howe将负责领导产品战略、产品管理、产品营销和Guidewire合作伙伴市场。他领导的组织将加速由分析、机器学习和生成式人工智能能力驱动的Guidewire应用创新路线图。Guidewire客户需要这些能力来有效平衡创新和卓越运营。

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Michael Howe被任命为Guidewire首席产品官（照片：美国商业资讯）

Howe是一位优秀的资深高管，拥有30多年的企业软件行业经验，深耕保险业多年。在担任Applied Systems首席产品官期间，Howe领导了所有与产品有关的职能部门，并监督Applied产品组合的广泛扩展，进而加强旗舰产品，推出新产品，并推动保险代理和经纪人渠道的新市场领域增长。在加入Applied之前，Howe曾在公募和私募基金支持的企业软件公司担任过领导职务。

Guidewire首席执行官Mike Rosenbaum表示：“我很高兴欢迎Michael Howe加入Guidewire管理团队。他深厚的企业软件经验和保险领域知识将帮助我们完善自身产品战略并加速创新。在保险业，技术驱动的创新从未像现在这样令人振奋，Michael的经验和领导力将使我们更快地推进全行业范围的转型升级。”

Howe表示：“Guidewire正在为财产和意外伤害保险业定义未来的创新，因此，加入这家公司担任首席产品官是一个令人兴奋的机会，同时也是一个顺理成章的选择。我期待着与我们的客户、合作伙伴和整个Guidewire团队合作，确立战略产品方向，利用我们的平台、应用和内容中的现有和新兴技术，助力我们的客户实现持续增长。”

关于Guidewire Software

Guidewire平台深受P&C保险公司信赖，帮助他们建立联系、创新和高效增长。我们将数字、核心、分析和机器学习结合起来，以云服务的形式交付我们的平台。全球38个国家/地区的500多家保险公司，从新成立的公司到世界上规模最大、最复杂的公司，都在Guidewire上运行。作为客户的合作伙伴，我们不断发展，帮助他们取得成功。我们无与伦比的实施记录让我们引以为豪，在业内最大的研发团队和合作伙伴生态系统的支持下，我们完成了1000多个成功的项目。我们的市场提供了数百种应用程序，可加速集成、本地化和创新。

如需了解更多信息，请访问www.guidewire.com并在Twitter和LinkedIn上关注我们。

注：关于Guidewire的商标信息，请访问https://www.guidewire.com/legal-notices。

在 businesswire.com 上查看源版本新闻稿: https://www.businesswire.com/news/home/20230417005821/zh-CN/

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2023年4月18日，致力于亚太地区市场的领先半导体元器件分销商---大联大控股宣布，其旗下友尚推出基于安森美（onsemi）AR0822CS芯片的4K图像传感器方案。

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图示1-大联大友尚基于onsemi产品的4K图像传感器方案的展示板图

作为现代数码影像技术的核心，图像传感器已经深入到我们生活的方方面面，从数码相机、安防监控到行车记录仪再到IoT应用以及智慧城市的发展，这背后都离不开高质量图像传感器作为支撑。并且随着各应用场景对图像成像品质、性能及适用性等多元化需求不断提升，图像传感器方案也迎来了飞跃式的发展。由大联大友尚基于onsemi AR0822CS芯片推出的图像传感器方案能够提供4K的超清图像，即使在具挑战的照明条件下提供卓越的图像质量，满足商业、消费和工业领域的应用需求。

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图示2-大联大友尚基于onsemi产品的4K图像传感器方案的实体图

AR0822CS是一款1/1.8英寸800万像素CMOS数字图像传感器，该传感器采用onsemi独有的2.0um背照式（BSI）像素设计，能够提供3840H x 2160V、60帧/秒的4K视频，支持三种HDR模式，包括LI−HDR(2exp)、eHDR(3exp)和xDR mode，具有宽动态范围，可以提供出色的低光影像效果。不仅如此，AR0822CS还支持运动补偿（Motion Compensation）功能，能够有效改善长短曝光合成产生的鬼影问题，从而使图像识别更加清晰。

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图示3-大联大友尚基于onsemi产品的4K图像传感器方案的方块图

现在越来越多的应用需要依靠图像数据来做出初次判断，因此高清晰度的图像传感器极为重要。AR0822CS卓越的像素设计和高清图像捕获能力能够很好地满足这一需求。不仅如此，onsemi还提供完整的软件Devware可以对传感器做出直接的影像评估，并且借助这个软件，还能依照用户不同需求修改设定，使系统开发人员毫不费力便可完成他们的应用设计，迅速将产品推出市场。

核心技术优势：

优异的低光成像品质；

支持三种HDR模式：

LI−HDR(2exp)：4k@30fps输出长短曝光由后端ISP合成；

eHDR(3exp)：4k@30fps sensor内部处理HDR Combined；

xDR mode：单次曝光Multi Gain Exposure；

NIR增强：增加850nm and 940nm波段QUANTUM EFFICIENCY；

支持Motion Compensation：改善长短曝光合成产生的鬼影问题。

方案规格：

分辨率：8Mp 3840x2160；

像素：2.0um BSI；

光学尺寸：1/1.8英寸；

CFA：RGB，Mono；

输出界面：MIPI；

最高输出侦率：4K 60fps (Linear mode)，LI-HDR 2exp 4K30fps，eHDR 3exp 4K 30fps；

动态范围：120dB(eHDR 3-exp),Linear：78 dB；

工作温度：-30度~85度(Junction)；

封装：mPBGA(14mm x 9.5mm)。

如有任何疑问，请登陆【大大通】进行提问，超过七百位技术专家在线实时为您解答。欢迎关注大联大官方微博（@大联大）及大联大微信平台：（公众账号中搜索“大联大”或微信号wpg_holdings加关注）。

关于安森美：

安森美（onsemi，纳斯达克股票代码：ON）一直在推动颠覆性创新的路上孜孜以求，努力打造更美好的未来。公司专注于汽车和工业终端市场，目前正加速变革，拥抱大趋势的转变，包括汽车电汽化和汽车安全、可持续能源网、工业自动化以及5G和云基础设施等。安森美的智能电源和感知技术，以高度差异化的创新产品组合，解决世界上最复杂的挑战和难题，引领创建一个更加安全、清洁、智能的世界。

安森美拥有灵敏、可靠的供应炼和质量项目，及强大的环境、社会、治理（ESG）计划。公司总部位于美国亚利桑那州斯科茨代尔，其全球业务网络包括覆盖各大主要市场的制造厂、销售办事处及设计中心。

关于大联大控股：

大联大控股是全球领先、亚太区最大的半导体元器件分销商*，总部位于台北(TSE:3702)，旗下拥有世平、品佳、诠鼎及友尚，员工人数约5,000人，代理产品供货商超250家，全球79个分销据点，2022年营业额达259.7亿美金。大联大开创产业控股平台，专注于国际化营运规模与在地化弹性，长期深耕亚太市场，以「产业首选．通路标杆」为愿景，全面推行「团队、诚信、专业、效能」之核心价值观，连续22年蝉联「优秀国际品牌分销商奖」肯定。面临新制造趋势，大联大致力转型成数据驱动(Data-Driven)企业，建置在线数字化平台─「大大网」，并倡导智能物流服务(LaaS, Logistics as a Service)模式，协助客户共同面对智能制造的挑战。大联大从善念出发、以科技建立信任，期望与产业「拉邦结派」共建大竞合之生态系，并以「专注客户、科技赋能、协同生态、共创时代」十六字心法，积极推动数字化转型。(*市场排名依Gartner 2023年03月公布数据)

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