All Node List by Editor

聚焦高性能模拟与数模混合产品的供应商思瑞浦3PEAK（股票代码：688536）推出150V超宽输入共模范围、1MHz高速电流检测放大器TPA158。产品在超高共模电压范围内，提供了出色的电流检测精度和快速响应，可广泛应用于服务器电源、智能机器人、电机电调、基站功放等领域。

01 TPA158产品优势

超宽共模电压范围

在高性能机器人关节模组等应用中，为在有限的体积内提供更大的扭矩，电源供电从48V进一步提升至72V，需要电流检测芯片在100V甚至更高共模电压下工作，TPA158的超宽共模电压范围（Vin输入支持3V至150V）,最高支持150V共模电压，能够在高电压环境下稳定运行。

此外，服务器电源的电流通常高达几百甚至上千安培，因此在选择用于降低功率损耗的分流电阻时，需要避免使用阻值过大的电阻。在这种情况下，输入失调电压（Vos）的微小变化会对测量精度产生显著影响。TPA158在整个共模输入范围内提供稳定的低失调电压，同时全温范围-40℃至125℃内具备出色的共模抑制比（CMRR），典型值为140dB，在不同的共模条件下均能提供高精度的检测结果。

TPA158不同共模时失调电压表现

高精度、低漂移

在服务器电源应用中，精准的电流检测是关键。TPA158出色的产品性能：极低增益误差（±0.55%-Max值）、极低增益温漂（20ppm/°C-Max值）、失调电压（典型值±15μV）和失调温漂（典型值0.1μV/°C），保证了电流检测的高精度和长期稳定性。

TPA158增益误差温漂曲线

高带宽

在电流检测电路中，对短路电流的快速反应能力是实现过流保护控制的关键环节。TPA158的1MHz带宽，能够对电流的突变做出快速动态响应，并将检测信号及时传递给处理器。此外，TPA158出色的电压压摆率（4V/μs），可确保输出信号对快速变化的输入信号做出及时响应。

TPA158增益随频率变化曲线

02 TPA158产品特性

• 供电电压：3V~20V

• 共模电压：3V~150V

• 低失调电压：±15μV（典型值）

• 低静态电流：0.7mA（典型值）

• 高带宽：1MHz

• 增益版本选项：20V/V（未来产品，请联系销售）、50 V/V、100 V/V、200 V/V、500 V/V

• 高共模抑制比CMRR：140dB DC（典型值）

• 封装：SOT23-5

03 TPA158典型应用

在服务器电源和智能机器人等应用中存在多级电压系统，多数系统在48V甚至更高的电压范围内运行；服务器电源工作电流通常为几百甚至上千安培，高边电流检测电路是不可或缺重要的部分。

TPA158凭借高供电（2.7V~20V）、超宽共模电压范围（3V~150V）、高带宽（1MHz）和高精度低漂移等产品特性，可满足此类场景中电流检测应用的需求。同时，TPA158可提供多种固定增益版本选项：20V/V（未来产品，请联系销售）、50 V/V、100 V/V、200 V/V、500 V/V，以满足不同应用的需求。

TPA158典型应用

检测H桥电源模块电流

TPA158产品现已量产，可提供样品及评估板。如有需求，请联系思瑞浦当地销售团队或邮件�。

来源：思瑞浦3PEAK

作者：电子创新网张国斌

据韩国媒体报道，韩国半导体巨头SK海力士已开始紧急审查其使用的中国半导体电子设计自动化（EDA）软件，以应对美国可能出台的新政策。这些政策可能会限制韩国半导体公司使用中国软件，业界人士透露，SK海力士正在评估其使用的中国EDA软件是否符合未来政策要求。

EDA软件被称为“芯片之母”，是整个电子产业的基石，EDA几乎用于所有电子产业各个环节。

目前全球EDA市场份额主要被新思科技，Cadence和西门子占据，全球份额接近90%。不够随着今年来中国加大对EDA的支持，本土EDA发展迅速，目前已经成功IPO的有华大九天、概伦电子和广立微，这些公司的产品都有与国际三大家形成差异的工具，所以聚集了很多国际客户。

例如，华大九天（Empyrean）模拟/数模混合电路全流程工具Aether®系列：覆盖模拟电路设计全流程，包括原理图设计（Aether SD）、版图设计（Aether LDE）、仿真（ALPS®）等，对标国际巨头的模拟设计工具链（如Cadence Virtuoso）。

ALPS®高精度SPICE仿真器：支持大规模电路仿真，性能接近Synopsys HSPICE，但成本更低，被国际客户用于汽车电子和射频芯片设计。

此外尤其值得一提的是华大九天的平板显示（FPD）设计工具是唯一国产全流程FPD EDA工具，在全球市场份额领先，客户包括三星、LG等国际面板巨头，解决了高分辨率OLED/柔性屏设计中的寄生参数提取难题。

此外，华大九天还深度适配中国本土半导体产线（如中芯国际、华虹）的成熟工艺（28nm及以上），提供PDK（工艺设计套件）定制服务，吸引国际客户在中国代工厂投片。

华大九天的产品覆盖了超过600家全球客户，包括瑞萨电子、华虹宏力、TowerJazz等知名半导体设计与制造企业。在国际客户方面，三星采用华大九天的FPD工具设计高端OLED屏幕。TI（德州仪器）在电源管理芯片设计中使用ALPS仿真器。欧洲汽车芯片厂商利用其模拟设计工具链开发车规级芯片。

概伦电子独特产品与技术优势是器件建模与快速SPICE仿真，其主要工具是BSIMProPlus®：全球领先的半导体器件建模工具，支持FinFET、GAA等先进工艺（3nm以下），被台积电、三星用于PDK开发。

NanoSpice®系列：高精度快速SPICE仿真器，速度比传统SPICE快10倍以上，客户包括英特尔、高通等。

此外，概伦电子Model Builder AI®利用机器学习加速器件模型参数提取，减少70%建模时间，成为国际大厂在先进工艺研发中的刚需工具。

概伦电子较早涉足DTCO（设计-工艺协同优化），提供从工艺开发到芯片设计的闭环优化方案，帮助客户在3nm/2nm节点降低设计风险，被美光、SK海力士用于存储芯片开发。国际客户有台积电采用BSIMProPlus开发3nm工艺PDK。高通使用NanoSpice进行5G射频芯片仿真。欧洲IDM大厂依赖其DTCO方案优化车用MCU工艺。

概伦电子的客户群体涵盖全球前十大晶圆代工厂中的九家，以及三星电子、SK海力士、美光科技等存储芯片大厂。其产品在器件建模和仿真领域具有国际领先性，能够为国际客户提供高效的解决方案。

广立微（Semi-Profile）的独特产品与技术优势是良率提升与测试芯片技术，其工具有：

TCM®（测试芯片管理系统）：自动化生成测试芯片版图，帮助客户快速定位工艺缺陷，良率提升周期缩短30%，被台积电、联电用于先进工艺研发。

DataExp®大数据分析平台：整合晶圆测试数据，通过AI预测潜在失效点，国际客户包括格芯（GlobalFoundries）。

以及晶圆级电性测试设备--WAT（晶圆接受测试）设备：兼容7nm以下工艺，性价比高于Keysight等国际厂商，被三星、中芯国际采用。

广立微还有先进封装测试方案，提供Chiplet和3D封装中的测试点优化工具，满足AMD、英伟达等客户的高密度集成需求。

其国际客户有三星使用TCM系统优化7nm EUV工艺良率。AMD采用封装测试方案开发Chiplet架构处理器。日本半导体设备商采购WAT设备用于本土产线。

此外，除了上述三家上市EDA公司外，本土EDA公司如芯和半导体，日观芯设、合见工软、芯华章等也有独特产品满足国内外客户需求。

业界猜测，SK海力士可能会完全停用中国EDA软件，以避免与美国产生不愉快，而且自2022年开始使用华大九天、概伦电子等中国EDA软件的三星电子，也可能做出类似的决定。相比Synopsys、Cadence等巨头，中国EDA工具授权费用低30%-50%，且提供定制化服务（如针对特色工艺的快速适配）。

如果性能与美国EDA相似但成本不到一半的中国产品被停用，最终将导致三星电子和SK海力士的设计相关成本增加。SK海力士的代表表示，公司正在考虑是否继续使用中国EDA软件，因为目前正值续约之时。

（综合互联网报道整理）

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

DC-ROMA RISC-V主板正式发布，这是深度数智与Framework公司携手打造的一项革命性产品。这款主板首次将RISC-V技术引入到可定制和模块化的笔记本电脑中，标志着RISC-V在可升级、模块化计算领域迈出了历史性的一步。

这款主板的发布只是我们创新之路的起点。作为深度数智首次尝试开发RISC-V主板，我们深知在不断发展和进步中，产品的完善是一个持续的过程。我们将根据用户反馈和开发者需求，持续进行优化和升级，确保为大家带来更好的使用体验。

无论你是开发RISC-V应用、探索RISC-V架构，还是为开源项目贡献代码，DC-ROMA RISC-V主板都是创新之路上的理想选择。这款主板代表了我们在模块化计算领域的最新尝试，致力于为开发者带来全新的研发体验：

• 主板搭载JH7110 SoC，提供稳定的性能，尤其适合RISC-V开发者使用，助你无缝应对各种开发挑战。

• 我们为这款主板提供了Ubuntu Desktop 24.04和Fedora 41的支持，让你可以根据开发需求自由选择操作系统，打造最适合自己的开发环境。

• DC-ROMA RISC-V主板与Framework Laptop 13完美适配，支持未来的硬件升级和扩展，确保你的设备始终保持领先，满足未来需求。

来源：深度数智

作者：伟创力智能制造工程副总裁 Murad Kurwa

人工智能（AI）已经风靡全球，注定将以某种方式影响全球几乎每个行业。在制造业中，人工智能已经被应用于某些特定场景，并将在2025年继续扩大规模。

到目前为止，我们已经见证了第四次工业革命（工业4.0）的兴起，它不仅为制造商带来了巨大的机遇，还通过自动化和机器人技术帮助优化了流程、降低了成本并简化了运营。然而，至关重要的是，这些先进技术必须在有明确应用案例和明显效益的地方部署。

先进的制造技术与以人为本的观念和数据驱动的决策相结合，可以促进生产力、生态效率、灵活性、供应链弹性和上市速度的提升以及以客户为中心。成功的实践将推动这些先进技术的采用，从而带来更多益处。

随着人工智能和机器学习（ML）技术的不断发展，企业必须确定应用人工智能的正确用例，以提高现有流程的效率，同时确定工厂车间可以改进的问题。其中一个例子便是自主机器人，用于提高日常操作的速度和效率，特别是在仓储和制造空间。它们与人类协同工作以提高效率，并降低员工在危险环境中受伤的风险。

先进的制造技术正迅速成为优化制造流程的重要工具。例如，制造商可以部署人工智能和机器学习来进行预测性维护，从而检测设备中的潜在故障并向制造商发出警报，以便在最短的停机时间内解决这些故障。人工智能和机器学习算法还支持质量控制，并能为流程优化提供见解，使制造流程更快更高效。

挑战

传统上，需要视觉检查的产品是在生产线上由人工进行检查。然而，随着产品需求量的增加和生产节奏的加快，人眼越来越难以发现异常。以电子制造为例，印刷电路板（PCB）可能非常复杂，包含数百甚至数千个肉眼难以观察到的部件。

为了提高在高速生产中的准确性，人工智能被用于在高速PCBA（印刷电路板装配）生产过程中精确验证组件及其位置，从而提高生产质量并避免在产品测试阶段后期出现问题。

基于人工智能/机器学习的缺陷检测系统将继续利用深度神经网络来检测人工检测人员或传统视觉系统难以发现的缺陷，从而简化检测流程，提高效率性能，同时通过淘汰旧的检查站，为其他生产线和解决方案腾出空间，优化了工厂车间布局。

生产转型

人工智能和机器学习技术将继续改变制造行业，但只有当制造商接受并采用这些技术，看到回报时，技术才能充分发挥其潜力。

虽然这样做需要大量的时间、精力和资源投入，以及对工人技能的提升，但将人工智能融入生产过程的机会窗口正在迅速关闭——尚未开始行动的企业将面临被淘汰的风险。

当然，未来仍存在诸多挑战，从数据准备（人工智能/机器学习模型的质量仅与训练数据一样好）到量化人工智能/机器学习实施的投资回报率，这可能相当棘手。

企业需要确定适合业务的使用案例，找到相关数据，对其进行处理，然后开发、微调并最终部署模型。虽然是耗费时间的步骤，但它们对于获得最大收益至关重要。

如今，制造商已经成功将人工智能和机器学习运用于制造流程的某些领域，虽然障碍仍然存在，但先进技术已处于工业 4.0 的前沿，并有能力在各个层面上改变生产和运营。

关于作者：

Murad Kurwa

Murad Kurwa， 伟创力智能制造工程副总裁