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2025年第一季度财务要点：

• 一季度实现收入为人民币93.4亿元，同比增长36.4%，创历史同期新高。

• 一季度归母净利润为人民币2.0亿元，同比增长50.4%。

• 一季度经营活动产生的现金流量净额为人民币11.4亿元。

• 一季度每股收益为人民币0.11元，而2024年第一季度为0.08元。

4月28日，全球领先的集成电路成品制造和技术服务提供商长电科技（600584.SH）公布了2025年一季度报告。报告显示，公司2025年一季度实现营业收入人民币93.4亿元，同比增长36.4%，创历史同期新高；实现归属于上市公司股东的净利润2.0亿元，同比增长50.4%。

2025年以来，长电科技经营发展保持稳中有进、稳中提质的良好态势，持续聚焦先端技术和重点应用市场，业务结构进一步优化，海内外产能配置和供应链布局进一步完善。报告期内，各项业务同比均实现大幅增长；在运算电子领域，公司为全球客户提供了高性能芯片成品制造解决方案，满足日益增长的市场需求，收入同比大增92.9%；汽车电子业务进一步强化一站式服务能力，相关收入同比增长66.0%；工业和医疗电子业务板块，收入同比增幅达45.8%。公司将坚持多元化、坚韧可持续的供应链建设，密切关注国际贸易局势发展，持续评估和应对可能的影响，并与客户及供应商保持密切沟通。

凭借领先的综合实力，长电科技进一步巩固了全球半导体封测领导者地位，跻身品牌评估咨询机构Brand Finance(品牌金融)今年一季度发布的《2025年全球半导体品牌价值30强》榜单。

长电科技将在公司战略引领下，持续推进精益化生产、优化产品结构与产能布局，通过技术升级与规模效应提升中长期盈利能力。

点击查看：《江苏长电科技股份有限公司2025年第一季度报告》

关于长电科技：

长电科技是全球领先的集成电路制造与技术服务提供商，向全球半导体客户提供全方位、一站式芯片成品制造解决方案，涵盖微系统集成、设计仿真、晶圆中测、芯片及器件封装、成品测试、产品认证以及全球直运等服务。公司在中国、韩国和新加坡拥有八大生产基地和两大研发中心，并在全球设有20多个业务机构，为客户提供紧密的技术合作与高效的产业链支持。

长电科技拥有先进和全面的芯片成品制造技术，包括晶圆级封装（WLP）、2.5D/3D封装、系统级封装（SiP）、倒装芯片封装、引线键合封装及传统封装先进化解决方案，广泛应用于汽车电子、人工智能、高性能计算、高密度存储、网络通信、智能终端、工业与医疗、功率与能源等领域。

稿源：美通社

作者：安森美汽车感知事业部产品营销高级经理Bahman Hadji

交通安全是一项巨大的挑战--每年有 110 多万人因道路交通事故丧生，另有约2000万到5000万人受伤。

造成这些事故的一个主要原因是驾驶员失误。汽车制造商和政府监管机构一直在寻找提高安全性的方法，近年来，先进驾驶辅助系统（ADAS）在帮助减少道路伤亡方面取得了巨大进步。

在本文中，我们将探讨 ADAS 在提高道路安全方面的作用，以及各种对实现这一目标至关重要的传感器技术。

ADAS 的演变和重要性

自上世纪 70 年代首次引入防抱死制动系统（ABS）以来，ADAS 技术在乘用车中的应用稳步增加，安全性也相应提高。据美国国家安全委员会（NSC）估计，仅在美国，ADAS就有可能避免约62%的交通死亡事故，每年可挽救超过20,000人的生命。近年来，自动紧急制动（AEB）和前撞预警（FCW）等ADAS功能已变得越来越普及，超过四分之一的车辆都配备了这些功能，以帮助驾驶员预防事故并最终挽救生命。

ADAS 需要多种技术协同工作。一套感知套件充当系统的“眼睛”，检测车辆周围环境并为系统的 “大脑 ”提供数据，后者利用这些数据计算出车辆的执行决策，以辅助驾驶员——例如，当检测到前方有车辆且驾驶员未踩下刹车时，AEB会自动刹车，使车辆及时停下，避免追尾碰撞。ADAS 感知套件由一个视觉系统组成，该系统包括一个车规级摄像头，其核心是一个高性能图像传感器，可捕捉车辆周围环境的视频流，用于检测车辆、行人、交通标志等，在低速行驶和停车情况下显示这些图像以辅助驾驶员。摄像头通常与毫米波雷达、激光雷达（LiDAR）或超声波传感器等深度感知系统匹配应用，这些传感器提供深度信息以增强摄像头的二维图像，增加冗余度并消除物体距离测量的模糊性。

对于汽车制造商及其一级系统供应商来说，实施 ADAS 系统可能是一个挑战：处理多个传感器产生的所有数据的处理能力有限，而且传感器本身也有性能限制。汽车行业的要求决定了每个组件都必须具有极高的可靠性，不仅包括硬件，还包括相关的软件算法，因此需要进行大量测试以确保安全。系统还必须在最恶劣的照明和天气条件下保持稳定的性能，能够应对极端温度，并在整个车辆生命周期内可靠运行。

ADAS 系统中的关键传感器技术

现在让我们来详细了解一下 ADAS 中使用的一些关键传感器技术，包括图像传感器、激光雷达（LiDAR）和超声波传感器。每种传感器都会提供特定类型的数据，通过软件算法对这些数据进行处理，并将这些数据相互结合，从而生成对环境的准确而全面的了解。这一过程被称为传感器融合，它可以通过多种传感器模式的冗余来提高软件感知算法的准确性和可靠性，从而通过更高的置信度决策实现更高级别的安全。这些多传感器套件的复杂性可能会迅速上升，算法需要越来越强大的处理能力。与此同时，传感器本身也在变得越来越先进，从而可以在传感器级而不是在中央 ADAS 处理器上进行本地处理。

汽车图像传感器

图像传感器是车辆的 “眼睛”--可以说是任何配备 ADAS 的车辆中最重要的传感器类型。从自动紧急制动、前方碰撞预警和车道偏离警告等 “机器视觉 ”驾驶辅助功能，到用于泊车辅助的 360 度环视摄像头和用于电子后视镜的摄像头监控系统等 “人类视角 ”功能，再到可检测到分心或疲劳的驾驶员并发出警报以防止事故发生的驾驶员监控系统，图像传感器提供的图像数据可用于实现各种 ADAS 功能。

安森美（onsemi）提供包括 Hyperlux 系列在内的各种图像传感器，这些传感器以低功耗提供出色的图像质量。Hyperlux 传感器像素架构包括创新的超级曝光成像方案，可通过 LED 闪烁缓解 (LFM) 捕获高动态范围 (HDR) 帧，克服了 LED 前后车灯或 LED 交通标志因为脉冲频闪造成的误读问题。

Hyperlux图像传感器设计用于应对具有挑战性的汽车场景条件，例如在高架桥上方的直射阳光下，能够捕捉高达150分贝（dB）的动态范围。配备Hyperlux图像传感器的摄像头在处理极端情况时的表现远优于人眼，在远低于1 lux的光照水平下也能正常工作。

安森美的 Hyperlux 图像传感器包括 800 万像素的 AR0823AT 和 300 万像素的 AR0341AT。这些数字 CMOS 图像传感器采用 Hyperlux 2.1 µm 超曝光单光电二极管像素技术，具有出色的低照度性能，同时还能在同一帧图像中捕捉高照度和低照度场景中的宽动态范围。超级曝光像素可在一帧图像中实现足够大的动态范围，从而实现 “无忧设置”的曝光方案，有效消除了在光线条件发生变化时自动调节曝光的需要，例如在晴天驶出隧道或停车场时。

深度传感器（激光雷达）

精确测量物体与传感器之间的距离被称为深度感知。深度信息可以消除场景中的模糊性，对于各种 ADAS 功能以及实现更高级别的 ADAS 和全自动驾驶至关重要。

有多种技术可用于深度感知。如果要考虑深度性能，光探测和测距（激光雷达，LiDAR）是最佳选择。LiDAR 能够以高深度和角度分辨率进行深度感知，并且由于系统通过近红外（NIR）激光与传感器的配合实现了主动照明，因此可以在所有环境光条件下工作。它既适用于近距应用，也适用于远距应用。虽然低成本的毫米波雷达传感器在当今的汽车应用中更为普遍，但它们缺乏LiDAR 的角度分辨率，无法提供超出基本ADAS需求的更高级别自动驾驶所需的那种高分辨率三维点云环境信息。

最常见的LiDAR架构是直接飞行时间（ToF）法，它通过发射一个短红外光脉冲，并测量信号从物体反射回到传感器所需的时间，从而能够直接计算出距离。LiDAR传感器通过在其视野范围内扫描光线来复制这一测量过程，以捕捉整个场景。

安森美（onsemi）的ARRAYRDM-0112A20硅光电倍增管（SiPM）阵列是一种单光子敏感传感器，在单片阵列中具有 12 个通道，在近红外波长如905nm处具有高光子探测效率（PDE），用于检测返回的脉冲。此SiPM阵列已被集成到一款LiDAR中，该LiDAR装备在世界上首批提供真正“视线离开”的自动驾驶功能的乘用车上，使车辆具备了超越基础驾驶辅助的自动驾驶能力，即驾驶员可以不再关注路面情况。这种水平的自动驾驶功能，没有LiDAR深度感知的支持，至今尚未能在消费级车辆上可靠地实现。

超声波传感器

另一种用于距离测量的技术是超声波检测，即通过传感器发射频率超出人类听觉范围的声波，然后检测反弹回来的声音，从而通过飞行时间测量距离。

超声波传感器可用于泊车辅助等近距离障碍物探测和低速操控应用。超声波传感器的一个优点是声音比光慢得多，因此反射声波返回传感器的时间通常为几微秒，而光的时间为纳秒，这意味着超声波传感器所需的处理性能要低得多，从而降低了系统成本。

超声波传感器的一个例子是安森美 NCV75215 泊车距离测量 ASSP。在车辆停放过程中，该元件通过压电超声波变换器对障碍物的距离进行飞行时间测量。它可检测距离为 0.25 米至 4.5 米的物体，并具有高灵敏度和低噪声特点。

结语

安森美在开发ADAS所需的传感器技术方面发挥了重要作用。安森美发明了双转换增益像素技术和HDR（高动态范围）模式，这些技术现在被业界许多传感器采用，并开创了创新的超级曝光设计，使传感器既能提供出色的低照度性能，又能通过单个光电二极管捕捉 HDR 场景而不会出现饱和现象。由于这种市场和技术领导地位，因此目前道路上大多数ADAS图像传感器都是由安森美开发的。这些创新使安森美能够在过去的二十年里为汽车应用提供高性能的传感器，进而使ADAS在提高车辆安全方面产生了显著的影响。

汽车行业正持续大力投资于 ADAS，并追求车辆全自动驾驶的目标--超越由SAE定义的基本驾驶辅助功能（即L1级和L2级），迈向真正的自动驾驶能力（即SAE定义的L3级、L4级和L5级）。减少道路伤亡是这一趋势背后的主要动力之一，安森美的传感器技术将在这一汽车安全变革中发挥至关重要的作用。

了解更多关于安森美传感器产品及其在ADAS系统解决方案指南中的特性。

作者：电子创新网张国斌

近年来，随着人工智能技术的进步、硬件性能的提升以及应用场景的拓展，AI ISP越来越受到青睐，AI ISP（人工智能图像信号处理器）是一种结合了人工智能（AI）技术的图像信号处理器（ISP）。它通过深度学习算法和硬件加速技术，对图像信号进行处理和优化，以提升图像质量、增强视觉效果并实现智能化的图像处理功能。

与主要依赖固定的算法和参数设置，对图像白平衡调整、色彩校正、降噪固定处理的传统ISP相比，AI ISP结合了深度学习算法，能够根据不同的场景和用户需求自动调整处理策略。而且具备自学习能力，可以通过不断积累数据优化处理效果。此外，AI ISP还支持更复杂的图像处理任务，如物体识别、场景分割、智能追踪等。

目前，智能手机、教育平板、安防以及汽车等领域对AI ISP有迫切的需求，多家本土厂商杀入这个领域，4月21日，在电子创新网贸泽电子芯英雄联盟直播间，国科微电子（Goke Microelectronics）正式推出自研AI ISP引擎品牌——圆鸮。     

这标志着国科微在人工智能与图像处理技术结合方面迈出关键一步，为安防、低空经济、消费电子、工业互联网等行业带来更加先进的智慧视觉处理芯片及解决方案。

国科微智慧视觉产品线高级市场经理潘雨在直播中表示国科微AI ISP以圆鸮命名，源于我国古代对猫头鹰一类鸟的统称“鸮”。猫头鹰拥有一双前视的大眼睛，形成独特的“大圆脸”，因其萌态被昵称为“圆鸮”。圆鸮拥有出色的夜视能力和敏锐的洞察力，呼应国科微自研新一代AI ISP引擎在暗光增强、细节捕捉等方面的核心技术优势。他表示国科微圆鸮AI ISP在降噪、多光谱融合、防抖与拼接等技术方面实现了全方位的支持与性能提升，带来更加优异的黑光全彩效果与高质量成像。

1、从传统ISP到AI ISP：开启智能视觉进阶之路

我们知道，传统ISP主要依靠固定算法（如白平衡、降噪、高动态范围处理HDR等）来优化图像质量，但随着智能设备对画质和功能的要求不断提升，传统方法逐渐遇到了瓶颈。国科微顺应这一趋势，将深度学习与图像处理相结合，以圆鸮AI ISP开启了ISP进阶新篇章。

据他介绍，“圆鸮AI ISP”具备六大关键技术特性：

超感光降噪：通过AI算法有效分离图像信号与噪声，提升约8db的信噪比，特别适合暗光、夜拍环境。

多光谱融合：结合可见光与红外信息，即使在无光环境中也能还原清晰图像，避免光污染。

超级广角拼接：通过多摄像头图像的智能融合，展现超大视野，减少畸变与拼接痕迹。

防抖处理：结合电子防抖和数字防抖算法，有效应对摄像头移动带来的图像抖动，提升视频稳定性。

快速对焦（PDAF）：实现毫秒级焦点锁定，广泛应用于直播、安防、无人机等领域。

RGBIR融合：支持可见光与红外信号同步采集，特别适用于智能座舱（DMS/OMS）和夜视应用。

这些特性让圆鸮AI ISP在夜拍、暗光成像、快速动态捕捉、低延迟处理等方面远超传统ISP，广泛应用于智能手机、安防监控、车载视觉、智能家居、医疗影像、无人机等领域。

据潘雨介绍，国科微目前已经量产发布两款产品分别是GK7606V1与GK7206V1，其中，GK7606V1属于高性能产品，而GK7206V1属于普惠性产品，两款产品参数和特点如下：

• GK7606V1

• 搭载双核Arm Cortex-A55处理器+MCU。

• 内置2.5TOPS NPU，支持复杂AI推理。

• 支持4K 45fps视频编解码（H.264/H.265）。

• 集成圆鸮AI ISP，实现卓越的暗光成像和低噪声视频处理。

• 广泛适用于高端安防摄像头、行车记录仪、工业视觉等场景。

• GK7206V1

• 针对普及型市场推出，主打轻量化与低功耗。

• 配置双核A7处理器，内置ET级别小型NPU。

• 支持600万像素、5帧速率的高效ISP处理。

• 内置64MB至256MB不同容量的内存，满足灵活应用需求。

• 适合智能家居、低功耗AI摄像头、智慧城市等大规模部署场景。

通过高端与普惠性型产品的双线布局，国科微实现了对不同市场需求的精准覆盖。

2、技术创新驱动未来规划

国科微ISP研发中心负责人王玺林则从防抖、降噪、拼接等方面详细分享了国科微AI ISP的技术特点和优势。

精准防抖、深度降噪、智能拼接，打造全场景智慧视觉

他表示在当前智能视觉系统迅猛发展的背景下，单纯依靠传统算法已难以满足复杂环境下对图像清晰度、稳定性和广角体验的高要求。国科微电子通过自研的圆鸮AI ISP深度融合AI技术，在防抖、降噪、拼接三个关键环节实现了全面创新和差异化提升。

 1. 防抖：软硬件协同，动态稳定画面

他表示国科微AI ISP采用电子防抖（EIS）+数字防抖（DIS）的混合策略，电子防抖（EIS）通过陀螺仪等惯性传感器实时感知摄像头位移，校准画面偏移。数字防抖（DIS）无需传感器，仅依靠图像本身变化特征，推断画面移动轨迹，进行软件矫正。

结合硬件ISP加速和算法侧优化，国科微防抖处理能实现：

• 降低画面抖动感

• 保持主体稳定聚焦

• 保证画面边缘不裁切或畸变最小化

他总结国科微防抖技术特点是：极低延迟处理，适合高清视频流（如4K 45fps）稳定输出；广角镜头友好，即使超广角镜头轻微震动也能有效抑制；适配灵活，支持有无陀螺仪的不同终端配置，保证普及型设备也能启用防抖能力。应用场景：运动相机、行车记录仪、户外直播摄像头等。

2. 降噪（AINR）：信号分离+空间自适应，暗光环境大幅提升

他表示传统ISP降噪方法（如均值滤波、中值滤波）存在细节损失、边缘模糊等问题。国科微AI ISP采用了全新AI驱动的AI NR降噪引擎，核心思路是信号噪声分离，就是基于深度学习模型，区分图像真实细节与噪声干扰；

此外采用多尺度空间自适应降噪：根据画面局部纹理特征，自适应调整降噪强度，既保留清晰度，又有效降低噪声；另外还采用时域降噪融合，多帧叠加推理，提升弱光环境下图像纯净度。

测试数据显示，应用AI NR后：

• 暗光条件下信噪比（SNR）提升8db以上

• 细节清晰度提升，低光环境下边缘锐利

• 视频噪点抑制能力明显优于传统2D/3D降噪

他总结国科微圆鸮AI ISP降噪特点是：端侧实时处理，无需依赖云端后处理，超低延迟；高细节保持能力，适合夜景、人像、运动场景；能源友好，通过硬件加速模块降低功耗，适合低功耗摄像产品。

应用场景：夜视安防摄像头、行车记录仪、低光环境AI视觉设备

3. 拼接（Super Wide Stitching）：智能融合，超大视野无缝体验

他表示国科微AI ISP支持多摄像头输入图像智能拼接，用于超广角、全景场景，采用以下技术策略：一个是多通道同步处理，支持同时处理多路Sensor输入，保持时间轴对齐；一个是图像特征匹配就是基于AI算法提取不同摄像头画面重叠区域特征（如角点、边缘线）；还有就是无缝融合与光度补偿，通过自动调整不同画面亮度、色彩一致性，避免拼接带、亮度突变；此外，在边缘裁剪与畸变校正上，通过智能校正透视变形，提升视觉连贯性。

在实际效果上，国科微拼接技术能做到：

• 水平视角可达180°以上，甚至实现360°环视

• 画面平滑过渡，极小拼接痕迹

• 保持边缘清晰，不因拼接而模糊变形

他总结国科微圆鸮AI ISP拼接特点是：全自动拼接，无需手动标定或复杂调整；支持单芯片端侧实时拼接输出，节省外部处理资源以及适应多种镜头模型（鱼眼、广角、畸变镜头等）。

应用场景：车载全景系统（AVM）、安防环视摄像头、VR/AR沉浸式视觉设备

潘雨表示在未来国科微将围绕AI ISP技术持续发力，布局更多前沿方向，包括：

• 更高效的AI降噪（AINR）与自适应动态降噪。

• 支持CMS（电子后视镜）等高动态场景的宽动态ISP解决方案。

• 支持多路图像融合，满足拼接式广角、全景视觉需求。

• 面向AR/VR、AI眼镜等新兴市场推出超小型、低功耗ISP方案。

• 强化算法生态，持续提供人脸识别、车牌识别、物体检测等丰富AI功能，赋能智能终端快速落地。

此外，国科微还将继续扩展IP积累，提升国产AI ISP芯片在全球市场的竞争力。

注：本文为原创文章，未经作者授权严禁转载或部分摘录切割使用，否则我们将保留侵权追诉的权利

• Keysight AI（KAI）系列解决方案，旨在帮助客户通过仿真真实世界的AI工作负载来验证AI集群组件，从而扩展数据中心的AI处理能力，洞察系统的性能和效率。

• AI数据中心构建器通过模拟真实工作负载验证AI基础设施的性能，通过评估新算法、组件或协议提高AI训练的性能。

• 互连与网络性能测试仪1600GE（INPT-1600GE）硬件流量仿真器可运行先进的软件解决方案，可验证200GE到1600GE的AI基础设施、网络组件和数据中心互连。

• 全新采样示波器可优化1.6T光学收发器测试效率，用于研发和制造下一代数据中心AI集群光互连。

是德科技（NYSE: KEYS ）发布Keysight AI（KAI），这是一系列端到端的解决方案，旨在帮助客户通过仿真真实世界的AI工作负载来验证AI集群组件，从而扩展数据中心的AI处理能力。同时，是德科技还推出了三款新品：AI数据中心构建器、互连与网络性能测试仪、DCA-M采样示波器。这些新产品显著加快了AI 网络设计和部署的步伐，并且能够对1.6T组件进行表征和测试，从而确保AI数据中心网络的可靠、出色运行。

是德科技人工智能(KAI)系列解决方案

大规模AI数据中心需要在设计和构建过程中进行全面测试——每个芯片、电缆、互连、交换机、服务器和图形处理单元（GPU）都需要在组件级和系统级分别进行验证。通过使用全栈工作负载仿真补充物理层测试，识别单独测试组件时未发现的漏洞，客户可以更快地提取峰值AI性能，更快地增加容量，最大化在AI集群上的投资回报。

KAI系列解决方案使AI提供商、半导体制造商和网络设备制造商能够：

• 加速设计：调试先进的高速数字设计；满足或超过最新的PCIe、DDR和CXL标准。

• 加速开发：验证组件级合规性，包括高速互连、电缆和芯片组，并在系统级层面验证工作负载性能。

• 加速部署和运营：在整个数据中心验证和优化系统级性能，通过使用端到端仿真在大规模部署前找出系统性能问题，降低工作负载失败的风险。

是德科技推出的三款新产品可助力客户应对AI行业的挑战，并为客户带来以下裨益：

KAI数据中心构建器

AI服务提供商使用各种并行处理策略来加速AI模型训练。将模型并行与AI集群拓扑和配置协同可以提高训练性能。

KAI数据中心构建器的工作负载模拟功能将大型语言模型（LLM）和其他人工智能（AI）模型训练所需要的工作负载集成到AI基础设施组件的设计和验证中——包括网络、主机和加速器。该解决方案实现了硬件设计、协议、架构和AI训练算法之间的更紧密协同，提升系统性能。

KAI数据中心构建器的工作负载仿真解决方案再现了真实AI训练任务的网络通信模式，加速模型训练优化所需的学习曲线，并更深入洞察性能下降的原因，这些是现实AI训练任务过程中难以获得的。

互连与网络性能测试仪

几十年来，验证网络互连性能需要手动操作，耗费大量时间，自动化程度有限或根本无法实现，并且需要高级编程技能来编写脚本。该过程还缺乏一个集中系统来整理和存储互连数据及报告，因此很难跟踪和复制测试和配置。随着AI和数据中心互连的多样性和规模不断增加，这些传统测试方法无法准确预测和衡量当今复杂AI网络的可靠性。

新的互连和网络性能测试系统通过INPT-1600GE搭配ITS软件，可以作为一个整体系统，智能地组织、存储和使用数据，实现高速以太网网络和AI数据中心中的互连自动化验证。

DCA-M采样示波器

1.6T光互连在AI数据中心网络的快速部署带来了显著的测量挑战，因为数据速率极高且信号完整性要求严格，工程师需要在广泛的操作条件下对收发器的性能进行表征和验证，这需要具有卓越带宽、低噪声和高灵敏度的精确测试设备。在制造过程中，自动化测试必须高效、可扩展且精确，以验证大量关键参数，确保高吞吐量和产量，同时满足数据中心要求并符合行业标准。

DCA-M采样示波器提供高达240 Gbps/通道的高速光信号分析，并且专为满足1.6T收发器光学测试的严格要求而设计，具有高光学测量灵敏度和集成时钟恢复功能，支持高达120 GBaud的数据速率，专门针对数据中心AI集群的下一代光互连的研发和制造需求。

是德科技网络测试与安全解决方案副总裁兼总经理Ram Periakaruppan表示：“大规模AI数据中心需要的不仅是组件级验证。在接近网络真实情况下进行系统级测试指标的验证，如互操作性、性能和效率是必不可少的。是德科技的AI解决方案整合了我们在网络流量仿真、网络组件、网络合规验证以及最新行业标准方面的深厚经验，通过模拟数据中心在AI计算、网络、互连和能源效率等方面的性能，确保AI基础设施满足不断发展的需求。”

参考资料

• 解决方案页面：KAI解决方案组合

• 产品页面：KAI数据中心构建器

• 产品页面：互连与网络性能测试仪1600GE（INPT-1600GE）

• 解决方案页面：DCA-M解决方案概述

关于是德科技

是德科技（NYSE：KEYS）启迪并赋能创新者，助力他们将改变世界的技术带入生活。作为一家标准普尔 500 指数公司，我们提供先进的设计、仿真和测试解决方案，旨在帮助工程师在整个产品生命周期中更快地完成开发和部署，同时控制好风险。我们的客户遍及全球通信、工业自动化、航空航天与国防、汽车、半导体和通用电子等市场。我们与客户携手，加速创新，创造一个安全互联的世界。了解更多信息，请访问是德科技官网 www.keysight.com/。