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SiXG301SiXG302是芯科科技采用22纳米工艺节点推出的首批无线SoC系列产品,在计算能力、功效、集成度和安全性方面实现突破性进展

低功耗无线解决方案领导性创新厂商Silicon Labs(亦称“芯科科技”,NASDAQSLAB今日宣布:推出其第三代无线开发平台产品组合的首批产品,即采用先进的22纳米(nm)工艺节点打造的两个全新无线片上系统(SoC)产品系列:SiXG301SiXG302。这些高度集成的解决方案在计算能力、集成度、安全性和能源效率方面实现重大飞跃,可满足线缆供电和电池供电物联网(IoT)设备日益增长的需求。

SiMG301 Application Light (1).png

SiMG301 SoC Red.png

随着智能设备越来越复杂和紧凑,对功能强大、安全和高度集成的无线解决方案的需求空前强烈。全新的第三代无线开发平台SoC凭借先进的处理能力、灵活的内存选项、业界最佳的安全性和高集成度带来的对外部元件的精简,全面兑现了这一承诺。芯科科技的第一代、第二代和第三代无线开发平台产品将继续在市场上相辅相成,全面满足物联网应用的需求。

全新的第三代无线开发平台SoC产品包括:

  • SiXG301:针对线缆供电应用而进行了优化

    SiXG301专为线路供电的智能设备而设计,包括一个集成的LED预驱动器,为先进的LED智能照明智能家居产品提供理想的解决方案,支持蓝牙ZigbeeThread,并且也支持MatterSiXG301的闪存和RAM容量分别为4 MB512 kB。随着Matter和其他要求更严苛的物联网应用需求不断增长,SiXG301可帮助客户进行面向未来的设计。该款SoC能够同时实现Zigbee、蓝牙和Matter over Thread网络的并发多协议运行,这有助于简化制造SKU、降低成本、节省电路板空间以实现更多器件集成,并提高消费者的可用性。目前已为选定的客户提供SiXG301批量产品,预计将于2025年第三季度全面供货。

  • SiXG302:专为提高电池供电效率而设计

    即将推出的SiXG302将第三代无线开发平台产品扩展到电池供电应用,并且在不牺牲性能的情况下提供突破性的能源效率。SiXG302采用芯科科技先进的电源架构,设计仅使用15 µA/MHz的工作电流,比同类产品低30%。这使其成为Matter和蓝牙应用中采用电池供电的无线传感器和执行器的理想之选。SiXG302计划于2026年向客户提供样品。

芯科科技产品线高级副总裁Ross Sabolcik表示:“智能设备正变得越来越复杂,设计人员面临的挑战是在保持能源效率的同时,将更多功能集成到更小的空间内。借助SiXG301和即将推出的SiXG302系列产品,我们可以提供灵活、高度集成的解决方案,以支持下一代物联网设备,无论它们的运行是靠电缆供电还是使用电池供电。

SiXG301SiXG302系列产品起初将包括用于多协议的“M”类型器件,即SiMG301SiMG302,以及针对低功耗蓝牙(Bluetooth LE)通信优化的“B”类型器件SiBG301SiBG302

通过将22 nm工艺节点用于所有的第三代无线开发平台产品,芯科科技正在从智慧城市和工业自动化到医疗保健、智能家居等各种物联网应用领域中,满足对更功能强大、更高效的远边缘(far-edge)设备日益增长的需求。这些全新的SoC为设备制造商提供了一个可扩展且安全的平台,以打造下一波创新的高性能物联网产品。

2025Works With开发者大会上了解更多有关第三代无线开发平台的信息。

想要了解更多有关第三代无线开发平台及其是如何推动无线连接发展的信息,请访问以下网站:

点击此处观看第三代无线开发平台产品组合视频介绍。

此外,芯科科技还将在2025Works With大会期间重点展示SiXG301,以及业界采用该芯片开发的各种领先的创新产品。这一全球性活动汇聚了行业专家,共同探讨最佳实践、新兴技术和影响行业发展的变革性趋势。Works With大会将在全球多个地区举行,并设置在线形式的大会,以便观众更广泛地参与:

  • Works With峰会:101-2日,德克萨斯州奥斯汀

  • Works With大会深圳站:1023

  • Works With大会班加罗尔站:1030

  • Works With在线大会1119-20

即刻了解更多关于Works With大会的信息

关于芯科科技

Silicon Labs亦称“芯科科技”,NASDAQSLAB)是低功耗无线连接领域的领导性创新厂商,致力于打造用于连接设备和改善生活的嵌入式技术。芯科科技将前沿技术集成在全球领先的SoC平台上,为设备制造商提供创建先进边缘连接应用所需的解决方案、技术支持和生态系统。总部位于德克萨斯州奥斯汀,业务遍及超过16个国家/地区,是为智能家居、工业物联网和智慧城市等市场提供创新解决方案的值得信赖的合作伙伴。更多信息请浏览网站:silabs.comcn.silabs.com

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Gartner 2025大中华区科技行业高管交流大会于近日盛大召开, Gartner公布最新研究成果,阐释了生成式人工智能(GenAI)引领的新一轮技术超级周期,并提出企业可通过三条路径——产品架构升级、客户洞察重塑与执行能力强化——主动构建需求,实现持续增长。

根据Gartner预测,到2025年,15%的科技厂商将实现显著业务增速;超过90%的企业认为GenAI对营收增长贡献突出;而有三分之二的组织警示,若在GenAI领域无所作为,将面临严重负面冲击。超过半数的受访企业预计,GenAI对营收的贡献率将超过25%

Gartner研究副总裁孙志勇博士表示:这些数据不仅揭示了GenAI在短期内带来的直接增量,更标志着它正在成为企业中长期竞争力的决定性支柱。他强调,GenAI的普及已不仅限于试点项目,而是企业实现下一阶段增长的核心引擎。

技术超级周期:智能浪潮的历史与未来

Gartner将“技术超级周期”定义为一场由持续创新驱动、在多年内不断释放经济与产业红利的浪潮。从1960年代的数据处理,到1980年代的ERP/CRM,再到2000年后的数字化转型,每一次超级周期都重塑了行业格局。如今,GenAI正引领第四个超级周期,其影响将在未来8年彻底改变组织运作与决策方式。

Gartner前沿技术雷达指出,2024年已被确定为“大模型元年”。未来13年,多模态用户接口(文本、图像、音频)将快速成熟;36年,通用与垂直大模型商业化进入加速;68年后,代理型AIAI agent)将普及,实现真正的自动化与自主决策。

孙志勇表示:面对如此深远的变革,企业必须在技术与组织层面两手抓,才能把握这一千载难逢的增长机会。

“BYOD”行动框架:产品、客户与执行能力三维协同

在这一背景下,Gartner提出“BYOD”(Build Your Own Demand)行动框架,强调企业需要在产品、客户与执行能力三大维度同步协同。

产品层面,Gartner建议企业从“在现有套件中添加 AI 功能”起步,进而赋能业务单元自主采购成熟工具(BYOAI),再到自建或微调大模型,最终演进至智能代理与多智能体系统。孙志勇指出:添加AI功能只是第一步,真正的挑战在于让智能能力成为产品的原生元素。与此同时,合成数据技术在保障隐私与合规、跨云集成方面将发挥关键作用,助力企业打破数据孤岛。

客户层面,Gartner数据显示,约74%IT采购已由业务部门主导。为赢得新一代决策者的信任,企业必须以业务价值和行业经验为核心进行沟通,并通过内部“0号客户”先行试点成果向市场展现落地能力。孙志勇强调:“当你敢在自己身上先行试药,客户才会放心与你一同探索新技术带来的红利。”

执行能力层面,Gartner认为“ability to execute”是将战略变革转化为实效的关键。企业应与软硬科技合作伙伴共创场景化解决方案,并以敏捷心态迅速投产运行。孙志勇表示:最好的战略若无法迅速落地,也只会成为空谈。他进一步指出,借助规模效应持续优化成本与定价,将为企业在激烈竞争中赢得价格与服务优势。

新旧超级周期的交汇既是机遇,也是挑战——窗口期短暂,稍纵即逝。企业应该主动构建需求(BYOD)、在产品、客户、能力三大维度协同发力,并开放生态与伙伴共创,快速抢占市场红利。面对新的业务群体和技术浪潮,唯有立刻行动,才能在智能超级周期中实现持久增长。

关于Gartner

Gartner(纽约证券交易所代码: IT)为企业机构提供切实可行的客观洞察,助力企业机构在最关键的优先事项上做出明智决策,取得出色业绩。欲了解更多信息,请访问http://www.gartner.com/cn


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英特尔锐炫™ Pro B系列GPU的推出,以超大显存等特点为各类场景带来加持,其中不乏AI图生图任务。以生成式AI应用D5 AI为例,作为建筑领域的“神笔马良”,它可在极短的时间内将设计师笔下的手绘草图或概念模型转化为细节逼真的效果图,为建筑师们带来高效、稳定的AI创作体验。

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英特尔推出全新英特尔锐炫™ Pro B系列GPU

在建筑和景观设计领域,英特尔与独立软件开发商南京维伍网络科技有限公司(DIMENSION 5,简称D5),携手为广大的设计师群体提供建筑可视化解决方案。在建筑设计师们运用 SketchUp (草图大师)绘制设计草图期间,D5 AI 能够辅助生成空间概念图。D5 AI 支持设计师自由设定“创意度占比”,还拥有办公、商业、住宅等多种风格预设可选择,并且具备结构匹配功能,借此可快速生成同时具备创意自由度和结构一致性的概念方案,为方案设计、设计深化以及可视化处理过程提供灵感和创意参考。而后续若要推进建筑空间设计的深化工作,可以实时无缝对接 D5 渲染器,它能实现所见即所得的环境光照与光线追踪效果,有着海量定制化的素材库,支持植被自动化铺设,可满足各类设计可视化需求。

D5 AI图生图工具的本地部署目前仅支持集成了英特尔锐炫显卡的英特尔酷睿Ultra处理器,以及英特尔锐炫独立显卡。于Computex 2025期间推出的英特尔锐炫Pro B系列GPU,基于Xe2架构,搭载英特尔XMX AI核心和先进的光线追踪单元,极大地提升了D5 AI的图像生成的质量。高达24GB的超大显存打破显存瓶颈,不仅让AI图生图更加高效,还使得D5 AI最多可支持同时生成4张图像,而无论是单图生成还是多图对比,均能得到快速响应,帮助建筑设计领域的从业者们从原本的“人力鏖战”走向更为高效的“人机共创”。在英特尔锐炫Pro B系列GPU强大性能的帮助下,D5 AI如同一位同时精通结构与美学的智能助手,基于设计师简单的笔触与灵感描述,即可自动填补建筑细节,勾绘出建筑师心中理想的设计。

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办公建筑场景

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商业建筑场景

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别墅建筑场景

D5 AI图生图工具的纯本地化运行能力亦带来了无与伦比的优势。基于英特尔锐炫GPUD5 AI可实现完全的本地化部署,即无需依赖网络环境便可帮助用户随时随地获取强大的AI功能。这不仅有效降低了设计团队的运营成本,也避免了云端方案可能面临的网络延迟、排队等待等情况,极大地保障了创作过程的稳定与流畅。与此同时,本地化运行可最大限度地保证数据安全,满足部分用户对于方案构思和设计成果的保密需求。

英特尔副总裁兼客户端显卡总经理Vivian LienComputex上表示:“英特尔锐炫Pro B系列的推出,充分展现了英特尔在GPU技术和生态领域的坚持与承诺。凭借Xe2架构的先进性能和不断壮大的软件生态系统,全新英特尔锐炫Pro GPU为一直在寻求针对性解决方案的中小型企业,提供了易于获取且可扩展的解决方案。”

D5 CMO Jessie Huang指出:“英特尔锐炫Pro B50B60 GPUD5不断增长的实时工作流需求提供了卓越的性能与显存支持。随着建筑可视化领域的用户迎来规模更大、更为复杂的项目,英特尔锐炫GPU已然成为确保他们拥有流畅用户体验的可靠之选。”

在创意与细节同样重要的建筑设计领域,从乍然涌现的设计灵感到跃然纸上的效果呈现,所需要的是便捷、高效的工具和底层的算力支持。英特尔锐炫GPUD5 AI图生图工具的深度协同,将建筑师从繁复的手工画作与漫长的渲染等待中彻底解放,赋能的不只是更高的工作效率,更是让灵感挣脱技术枷锁,让设计师得以“解放双手”、回归创作本质。

关于英特尔

英特尔(NASDAQ: INTC)作为行业引领者,创造改变世界的技术,推动全球进步并让生活丰富多彩。在摩尔定律的启迪下,我们不断致力于推进半导体设计与制造,帮助我们的客户应对最重大的挑战。通过将智能融入云、网络、边缘和各种计算设备,我们释放数据潜能,助力商业和社会变得更美好。如需了解英特尔创新的更多信息,请访问英特尔中国新闻中心newsroom.intel.cn以及官方网站intel.cn

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2025年5月20日至23日,全球科技盛会COMPUTEX台北国际电脑展顺利举办,德明利以"智存无界,全栈智能"为主题,携全场景存储产品矩阵及解决方案亮相,展示存储技术革新力量。

德明利携全场景存储产品矩阵及解决方案亮相COMPUTEX 2025

德明利携全场景存储产品矩阵及解决方案亮相COMPUTEX 2025

随着AI产业化进程加速,存储技术正从通用化向场景化发展。德明利以"芯片+算法+场景"全链条技术能力,提供"一场景一方案"定制化服务,精准匹配智能终端、工业控制、服务器等多元化场景需求,以技术创新驱动AI技术与行业应用的深度融合。

全栈存储矩阵释放存储效能

展会现场,德明利重点展示面向高吞吐、低延迟场景的核心产品,包括PCIe 5.0 SSD、DDR5内存条、eMMC、UFS及LPDDR等系列,凭借其高性能、低功耗特性,全面适配AI推理、边缘计算等严苛场景需求。

据德明利2024年报显示,公司全年营收达47.73亿元,同比增长168.74%,其中嵌入式存储业务销售额突破8.43亿元,同比增幅达1730.6%,高速PCIe固态硬盘销售规模同比提升979%,成为驱动业绩新增长点。

顺应AI产业化浪潮,德明利依托在移动存储的技术积淀,加速布局嵌入式存储与新一代固态硬盘,推动产品结构向高附加值方向持续升级。目前,公司已构建企业级、嵌入式、消费级及工业级的全场景解决方案,并通过高端存储模组研发,为全球化市场拓展奠定坚实基础。

全链条自研能力构建技术护城河

为强化产业链自主可控能力,德明利构建了"从晶圆到成品"的一站式场景化服务能力,通过介质特性分析、主控芯片设计、固件算法优化及封装管控等实现场景差异化。

同时,德明利依托"5+1+N"全球供应链布局,实现研发、生产、交付的高效协同,结合全链路研发验证体系与动态品控管理,确保产品品质与客户需求精准匹配。

从芯片到场景,从数据到价值。德明利此次亮相体现了存储技术从基础功能向智能化服务价值升级路径,通过纵向整合产业链资源与横向拓展应用场景的双轨战略,为智能存储构建更开放共赢的创新生态体系。

关于德明利: 深圳市德明利技术股份有限公司(股票代码:001309.SZ)成立于2008年,是一家专注于国产存储主控芯片研发及存储模组方案的集成电路企业,为智能终端、数据中心、工业控制等高价值场景提供高可靠性存储解决方案。

基于全栈自研技术体系,德明利从存储介质特性分析、硬件开发平台到智能算法深度协同,构建固态硬盘、嵌入式存储、内存条及移动存储产品矩阵,覆盖多元化市场需求,同时聚焦差异化需求,保障数据存储的稳定性、安全性和系统兼容性,以智能存储技术推动行业场景化效能升级。

稿源:美通社

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穆罕默德•本•扎耶德人工智能大学(MBZUAI)通过成立基础模型研究所(IFM),进一步拓展其全球布局。 IFM是一项多站点计划,包括在加利福尼亚州桑尼维尔新成立的硅谷实验室,以及之前宣布的巴黎和阿布扎比实验室设施。

Eric Xing教授在硅谷IFM发布会上

Eric Xing教授在硅谷IFM发布会上

昨天在山景城计算机历史博物馆举行的发布会,建立了其全球研究网络的第三个节点。 这一战略扩张将该校与加州活跃的人工智能研究人员、初创公司和科技公司生态体系连接起来。

对于阿联酋和MBZUAI而言,此举代表了该国长期经济多元化计划的又一战略步骤。 通过投资先进的人工智能基础模型等尖端技术,阿联酋将继续建立基于知识的行业,以支持其长期的经济和社会转型实践。

MBZUAI总裁兼大学教授Eric Xing表示:“今天IFM的推出标志着前沿人工智能基础模型的合作和全球发展向前迈进了一大步。 向硅谷的扩张,为我们在全球最具活力的人工智能生态系统中拓展影响力奠定了关键基础。 我们正在搭建与领先机构进行知识交流的桥梁,并且接触那些懂得如何将研究转化为实际应用的人才库。”

此次发布会吸引了来自世界领先人工智能公司和学术机构的代表,凸显了全球对MBZUAI全球基础模型研究方法的兴趣日益浓厚。

MBZUAI演示的核心是PAN,这是一个能够进行无限模拟的世界模型,涵盖从基本物理交互到复杂代理场景的各种现实。

与以前主要专注于生成文本、音频或图像的系统不同,PAN通过集成语言、视频、空间数据和物理动作等多模态输入来预测综合世界状态。 这为从自动驾驶到机器人技术的应用提供了高级推理、战略规划和细致入微的决策。

PAN创新的分层架构支持多级推理和模拟中的实时交互,能够在扩展场景中保持高精度。 它的伙伴PAN-Agent在动态模拟环境中展示了其在数学和编码等多模态推理任务中的实用性。

K2和JAIS:具有全球影响力的高级基础模型

IFM实验室还在推进两个旗舰人工智能系统,彰显了其致力于进一步发展前沿基础模型的决心:K2和JAIS。

即将发布的K2-65B更新将专注于提供具有可持续性能的突破性推理能力。

JAIS 是世界上最先进的阿拉伯语大型语言模型。 在IFM,JAIS将继续通过增加语言支持来扩展能力,并添加更多上下文以保护和促进其支持的文化。

在开放中构建人工智能:透明度作为核心价值观

MBZUAI已建立业内最透明的人工智能开发方法之一,不仅开源了模型,还开源了整个开发流程,将IFM定位为公开构建领域的领导者。 LLM360计划为研究人员提供完整的材料,包括训练代码、数据集和模型检查点。 这种开放性与保障措施相平衡,其中包括国际咨询委员会和同行评审流程,以确保研究的完整性。

IFM的架构包括专注于模型架构、训练方法、评估框架和安全系统的专业团队,将初创企业的敏捷性与成熟研究机构的资源相结合。

关于穆罕默德•本•扎耶德人工智能大学(MBZUAI)

MBZUAI是阿布扎比一所研究型大学,也是第一所完全致力于通过人工智能推动科学进步的大学。 如需了解更多信息,请访问www.mbzuai.ac.ae。 

稿源:美通社

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全球著名咨询机构GlobalData发布了2025年《运营商基础设施管理服务竞争力评估报告》(以下简称《报告》)。华为凭借其领先的产品解决方案和全球服务能力,荣登该排名报告Leader象限第一名。

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运营商基础设施管理服务竞争力评估

在运营商基础设施管理服务领域,报告对通信服务商从商业模式、解决方案、网络设计与优化、网络转型能力、服务规模、和业务敏捷性六个维度进行了全面评估,华为综合得分第一。这印证了华为在对全球运营商客户提供领先服务解决方案、网络极致性能和数智化转型等方面做出了卓越贡献和努力。

华为ICT服务与软件对运营商客户提供了网络规划、建设、维护、优化、运营等端到端服务。在通信大模型和数字孪生等智能化技术的加持下:

  • AUTIN™ 智能运维解决方案支持网络与业务故障自动定界定位和自闭环。智能运维助手、运维智能体以及网络数字孪生有机协同,极大提升了网络运维智能化能力和效率,并提升了业务质量和运营商收入,加速以“业务为中心“的智能运维转型;

  • SmartCare®平台支持网络性能提升、差异化体验保障和变现,以及满意度管理等能力,如网络NPS管理解决方案能够智能化分析质差用户根因,并根据不同原因给出处理建议,提升客户满意度;

  • 此外,华为也为数据中心以及BSS、AICC(智能联络中心)等软件平台提供了管理服务。软件IT管理服务通过大小模型协同的AIOps数智化运维方案,实现故障智能化治理,有效提高故障管理质量和效率,改善MTTR(平均恢复时间)。

面向未来,华为将持续创新,帮助运营商加速网络数智化转型,充分释放网络价值,加速构建万物互联的智能世界。

报告文件下载:请点击

来源:华为

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作者:电子创新网张国斌

最近小米玄戒O1发布引发了大家对IC设计的科普,很多人看到ARM给小米提供的是 CSS(Compute Subsystems,计算子系统)服务就说这芯片是ARM设计的,不是小米自研的,对此,个人觉得大家有必要先搞清楚一些基本概念。

一、 ARM提供的服务有软核核硬核两种

ARM 软核是以寄存器传输级(RTL)源代码的形式提供的 IP 核,通常用硬件描述语言(如 Verilog 或 VHDL)编写。特点是灵活性高,客户可以根据自己的需求对软核进行定制和优化,例如修改架构、调整性能参数等。

软核不依赖于特定的制造工艺,客户可以在不同的工艺节点上进行实现。但由于需要客户自行进行综合、布局布线和验证,开发周期相对较长。另外,客户需要自行承担集成和验证过程中的风险,可能出现设计错误。

ARM 提供的软核数量相对较多,涵盖了从低功耗的 Cortex-M 系列到高性能的 Cortex-A 系列等多个系列。例如,Cortex-M0、Cortex-M3、Cortex-A5、Cortex-A7 等都有软核形式可供授权。

软核适用于各种应用场景,包括嵌入式系统、移动设备、服务器等。例如,Cortex-M 系列软核常用于低功耗的物联网设备和微控制器,而 Cortex-A 系列软核则用于高性能的移动设备和服务器。

打个比喻就是就提供一个菜谱配料清单,客户需要自己摸索油盐酱醋的比例和下锅时间长短,然后让大师傅(就是代工厂)把自己摸索出来的菜炒出来,这个菜跟原来那个有点相似。

ARM 硬核是已经完成布局布线的物理版图,通常以 GDSII 文件或等效文件的形式提供。硬核是经过工艺验证的物理版图,通常与特定的制造工艺绑定。ARM 提供的硬核数量相对软核较少,但也在不断增加。硬核经过 ARM 或其合作伙伴的优化,能够确保在特定工艺下达到最佳性能和功耗表现。但硬核通常与特定的制造工艺绑定,客户无法对其进行修改。

硬核开发周期短,客户可以直接将硬核集成到芯片设计中,无需进行复杂的综合和验证,大大缩短开发周期。硬核经过验证,客户使用时的风险较低。硬核适合对性能和功耗有严格要求的应用,例如高端移动设备、数据中心服务器等。

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ARM 的新业务 Compute Subsystems (CSS) 是什么?CSS提供预集成、预验证的计算子系统,包括 CPU、GPU、系统互连、内存管理单元等关键组件。这些组件已经经过 ARM 的优化和验证,客户可以直接使用,减少了从零开始设计和验证的复杂性。显著缩短产品开发周期,加速产品上市时间。例如,有合作伙伴通过使用 CSS,从项目启动到流片仅耗时 9 个月。虽然提供预集成的子系统,但仍支持一定程度的定制化,客户可以根据自身需求调整系统配置。

CSS 是 ARM 在传统 IP 授权模式基础上的创新,通过提供预集成、预验证的计算子系统,帮助客户更快速、更高效地开发定制化芯片,同时降低了开发成本和风险。它特别适合那些需要快速推出产品且希望专注于差异化功能的客户。

打个比喻就是这次ARM提供的是完整的配料的烹调清单,什么油盐酱醋和下锅时间都有了,只要给大师傅这个清单可以炒出来原汁原味的佳肴。

再结合这个新闻大家就明白了吧

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所以我认为这次应该是ARM 给小米提供是CSS硬核服务,等于提供了很多关键部分硅硬件的预设计,而且是3nm的,所以这块设计小米可以省下来很多人力物力和时间可以快速搞出芯片,这也符合小米一贯的风格--就是尽量用小钱办大事。

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另外这次玄戒O1的基带、Wifi/gps/bt三合一等无线部分也是联发科提供的,另外联发科也是可以提供芯片设计服务的做业务还挺挣钱的,所以小米自研部分应该是整机架构的验证以及NPU、安全模块、ISP、DSP以及接口等(不过这些是否购买IP还不是可以确认)。

那买了IP之后采用公模设计是不是自研? 这个可以打个比喻,就是我们盖房子,各种IP就相当于有人设计了一个房子里所需要的厨房、沙发,电视、床等,买了IP就相当于我不自己去设计制造这些东西了我自己拿来用,买了IP就相当于直接购买了这些家里的配套家具,但是整体的家庭风格还是需要自己设计的,所以通过购买各种IP ,通过不同的组合设计出的房子算不算是自己设计的呢?当然算了。同理,买了IP 然后通过不同组合实现一个SOC也是需要自己投入设计和付出的,所以这也属于自研的范畴。
实际上,几乎所有公司都会购买其他公司IP的,包括苹果这么牛的公司,它的GPU 也是购买了Imagination 公司的GPU IP,苹果几年前曾经挖了Imagination 公司好多牛人打算自己造GPU ,结果搞了几年搞不出来,最后还是认怂选择继续从Imagination 公司授权GPU IP了,这样做不丢人,也不妨碍苹果说他的A16,A17是自研的,好像大家也没去质疑过吧。

二、设计一颗SoC要经过哪些步骤?

正如我在上一篇文章《我如何看小米3nm自研芯片?》提到的,一颗完整的SoC芯片并不是通过购买IP像搭积木那样简单完整的,在购买了IP(知识产权)之后,要设计出一个SoC(System on Chip,片上系统)需要经过一系列复杂的工作流程,大致有十个步骤:

1. 需求分析与规划

明确目标:确定SoC的应用场景(如智能手机、物联网设备、汽车电子等),明确性能、功耗、面积、成本等关键指标。

IP选型与集成规划:根据需求选择合适的IP(如处理器IP、存储器IP、接口IP等),并规划它们在SoC中的布局和连接方式。

2. 系统架构设计

架构定义:设计SoC的整体架构,包括处理器、总线、存储器、外设等的连接关系。例如,确定处理器的类型(如ARM Cortex-A系列或RISC-V)、总线架构(如AMBA AXI或AHB)等。

性能分析与优化:通过仿真和建模工具(如SystemC)分析系统性能,优化架构以满足性能要求。

3. IP集成与验证

IP集成:将购买的IP核集成到SoC设计中。这包括硬件接口的适配、时钟和电源管理的配置等。

接口验证:验证IP之间的接口是否正确连接,确保数据传输的完整性和时序的准确性。

功能验证:通过仿真工具(如Vivado、Cadence等)对整个SoC进行功能验证,确保所有模块协同工作,满足设计要求。

4. 硬件设计

逻辑设计:使用硬件描述语言(HDL,如Verilog或VHDL)编写SoC的逻辑代码,包括自定义模块的设计和IP的集成。

综合与优化:使用综合工具(如Synopsys Design Compiler)将HDL代码转换为门级网表,并进行逻辑优化以满足性能和面积要求。

布局与布线:在EDA工具中进行物理设计,包括芯片布局、布线、时钟树设计等,确保信号完整性(SI)和电源完整性(PI)。

5. 软件开发与协同设计

驱动程序开发:为SoC中的硬件模块(包括IP)开发驱动程序,确保软件能够正确控制硬件。

固件与操作系统移植:将操作系统(如Linux、RTOS)移植到SoC上,开发启动代码(Bootloader)和运行时支持。

硬件与软件协同验证:通过硬件在环(HIL)仿真或FPGA原型验证,测试硬件和软件的协同工作情况。

6. 测试与验证

仿真测试:使用仿真工具对SoC进行全面的功能测试、性能测试和边界条件测试。

形式化验证:使用形式化验证工具(如Cadence Formality)检查设计的正确性,确保逻辑等价性。

流片前验证:在流片前,通过FPGA原型验证或仿真验证,尽可能发现并修复问题。

7. 流片与封装

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流片:将设计提交给晶圆代工厂(如TSMC等)进行流片,选择合适的工艺节点(如7nm、5nm或者3nm)。这个过程是最烧钱的,随着半导体工艺的升级,芯片设计和流片费用都要呈指数级增长。有芯片大厂算过这么一笔账:

· 14nm工艺芯片,流片一次需要300万美元左右(折合人民币2170万)

·7nm工艺芯片,流片一次需要3000万美元(折合人民币2.17亿)

· 5nm工艺芯片,流片一次更是达到4725万美元(折合人民币3.41亿

如果搞3nm ,一次NRE费用要上亿美元了 ,也就是说如果芯片有BUG ,那个一次流片7个多亿就没了! 7个多亿啊,据说小米的澎湃S1就流片了几次才成功的,那几次烧钱堪称也是惊心动魄啊。

雷军说目前小米玄戒研发投入已经有135亿,搞芯片确实烧钱!而且他说做 3nm这样级别的大芯片,每代投资大约10亿美元,如果能卖100万台,平摊下来,每台芯片研发成本就高达1000 美元,而小米15S Pro 售价才 5499 元人民币,现在短期内芯片项目是赔钱的。

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之后是封装设计:根据应用需求选择封装类型(如BGA、QFN等),并进行封装设计和测试。

8. 后端测试与调试

芯片测试:在封装完成后,进行芯片的功能测试、性能测试和可靠性测试。

调试与优化:根据测试结果,对芯片进行调试,优化硬件和软件以解决发现的问题。

9. 产品化与量产

量产准备:完成量产所需的测试程序开发、生产流程优化等工作。

市场推广:根据SoC的特点和应用场景,进行市场推广和客户支持。

10. 持续维护与升级

软件更新:根据用户反馈和市场需求,持续更新固件和驱动程序。

硬件升级:根据技术发展和市场反馈,对SoC进行升级或改进。

所以,一款芯片最终上市需要投入大量的人力物力的,最终能做出芯片真的不容易不是别人给你提供一些服务就可以完成的。此外,从上面的10个流程也可以看出,造芯需要大量的人员,所以,要衡量一个公司不是是真的造芯就看它的人员规模,世界上有名的手机芯片公司都有大量的研发人员,例如高通有5万人,联发科有1.3万人左右,紫光展锐有5000人规模,而小米已经有2500人以上的芯片团队,从规模上也是属于中国前三梯队的。

综上所述,小米玄戒O1采用了有别于传统芯片的设计模式 ,所以可以快速出芯片,在这颗芯片中,小米自研比例还是有的。有媒体问我,为啥小米不像华为那样自己授权架构完全自己设计?呵呵,这个是需要长期积累,经过很多颗芯片设计以后,掌握了其中的“道”自然会过渡到完全自研架构的,所以还需要时间。

那要如何看待这颗芯片?我想说,小米自研3nm芯片"玄戒O1"仅仅是一个开始,从雷军对它未来的销量预期看,目前也是有试水的感觉,要看小米造芯是否很的成功还需要长期观察,看小米是否能坚持下去?毕竟这百万级的出货也难以弥补目前烧掉的135亿。

在3月中旬的时候我与雷军在北京小米科技园进行过一次深入交流,雷军表示小米造芯有四个原则 1、取长补短,以学习为主  2、长期主义,就是要长期投入,按雷军的说法,小米已经拿出500亿现金用于造芯。3、不设大目标--就是不设立所谓的盈亏目标,前期就是造芯,从手机会延伸到汽车家用领域 服务集团业务,这个模式跟海思很像。4、高端芯片延续火种--按雷军的说法小米号称硬科技公司,造芯是需要要走的一步,同时,造芯也是延续中国高端芯片的火种。

总之,我们没必要因为小米一款自研3nm芯片就将其夸上天,也没必要因为用了一些IP服务就将其踩到地底下,正如一条路不是通过一个脚印踩出来的,造芯成功也不能通过一颗芯片来评判,小米芯片未来一定还有后续系列,时间会给出答案,我希望看到越来越多的中国公司能设计出高端芯片来!这对于国家这对于产业来说都是有益的。

另外我告诉大家一个秘密,谷歌以及微软的一些大芯片都是某国内设计服务公司完整设计的,但是人谷歌微软也说是自研的,还有某欧洲公司的大MPU也是国内公司给设计的,咋没人去喷呢?所以,这么多年来,经过中国工程师996式的冲锋,中国人的芯片设计能力已经有很大提升了,绝对是位列世界前3的水平,这次小米能搞出3nm芯片来,大家也无需大惊小怪。这次可不是国内首款3nm啊,一些媒体不要瞎吹,国内首款3nm芯片是某矿机公司搞的。

延伸阅读《我如何看小米3nm自研芯片?

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作者:电子创新网张国斌

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5月22日到23日,2025年蓝牙亚洲大会在深圳召开,从与会专家分享来看,蓝牙这一全球关键短距离通信技术的再一次迎来跃升,从音频设备、可穿戴产品到工业追踪和智能照明系统,蓝牙已经不再是简单的“无线耳机协议”,而是迈向大规模设备连接与低功耗智能通信的中枢核心。随着Auracast™、精密测距、HDT(高吞吐数据传输)等新能力逐步落地,蓝牙技术正迎来从消费端走向工业端、从点对点走向网络级的深层变革。

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蓝牙技术联盟首席市场官Ken Kolderup(中文名字孔德容)在接受电子创新网等媒体专访时表示截至2025年,全球蓝牙设备年出货量已达50亿台,预计将在2029年增长至80亿台,年复合增长率超过10%。这背后不仅仅是传统耳机、手机等消费品市场的需求旺盛,更体现出蓝牙技术在多个新兴领域的快速渗透。

“蓝牙技术联盟目前成员公司超过41,000家,其中亚太地区,特别是中国,占比最高;中国已有6000多家蓝牙联盟成员公司,占据全球50%的蓝牙芯片制造能力。”他指出,“蓝牙应用从音频外设扩展至可穿戴设备、资产追踪、网络照明、健康监测与电子标签等复杂应用场景。”

蓝牙正在渗透五大核心垂直行业

他表示蓝牙正在渗透五大核心垂直行业,它们是:

1. 音频连接:Auracast™推动共享式音频新时代

“我们几年前就开始重点投资Auracast™,并且在这方面有了非常多的创新,能够用一个单独的发射器,将音频发给了无数接收者,我们现在已经有了非常好的用例,比如你可以将自己的音频和你周围的人进行分享,或者是你在一个公共场合的时候,可以接入一个电视音频,另外你可以在一些公共场景下,如音乐会等能够听到更加高质量高的音效等。”他强调,“蓝牙在音频领域已积累出货超9亿台,未来两年将迈向10亿台门槛。Auracast™的推出,使蓝牙从点对点向“一发多收”进化:用户可在机场、体育场或电视前通过Auracast接入公共音源,带来“共享音频”的革命。”

2. 可穿戴与健康医疗:数据监测走向日常化、一次性化

2025年,蓝牙可穿戴设备出货量达3.23亿,智能手表、健康贴片和一次性穿戴设备将成为新主力;蓝牙支持远程医疗,从体温、血氧仪到连续血糖监测设备,全场景无线化;医疗机构对蓝牙的“零培训、低功耗、互操作”特性尤其青睐,推动蓝牙成为医疗IoT通信标准的热门候选。

3. Find My标签:精准定位向泛用连接延展

“Find My是一个较新的案例,现在无论是苹果还是谷歌,都可以通过Find My这个标签,让人非常容易寻找到错放或者丢失的物件,而这个市场目前属于比较早期市场,今年出货量将会达到8000万,但是这个标签市场将会迅速增长,而且将会有更多的能力,能够使得更多的其他设备,包括鼠标、耳机、耳塞等能够很好的通过Find My的功能寻找到。”他解释说。

4. 商业照明系统:节能降耗背后的连接“神经网”

他表示蓝牙Mesh网络控制已支持成千上万个设备连接,广泛应用于大型展馆、写字楼、公共场馆照明控制系统。与暖通空调集成后,可实现高达70%的能耗节省,推动楼宇自动化系统智能化。

5. 资产追踪与工业物联:进入高可靠低延迟领域

他指出2025年,蓝牙资产追踪标签出货量将达2.45亿;至2026年,预计45%的无线状态传感器将采用蓝牙进行设备健康监测;而工业场景对蓝牙在抗干扰性、连接稳定性上的高要求推动技术不断进化。“现在世界上的工厂都希望能够对自己的设备有预计的停机时间,减少出现故障的可能性,所以我们预计到2026年为止,大约45%的无线状态追踪的传感器都会搭载蓝牙连接。”他强调。

蓝牙技术演进方向:三大关键突破支撑未来十年

他指出未来蓝牙技术有几个演进方向:

1. HDT(High Data Throughput)高吞吐量蓝牙:迈向更快、更稳的数据交互,他透露HDT技术将蓝牙速率从2 Mbps提升至8 Mbps以上,并加强连接稳定性与并发能力。应用场景包括:无损音频传输、家庭影院、智能手表大文件同步、工业机器人多节点通信等;预计落地时间 2026年。

2. 精密测距(High Accuracy Distance Measurement):他表示未来蓝牙要构建厘米级空间感知能力,精准测距推动Find My、数字钥匙、AR导航等场景;蓝牙将挑战UWB在短距高精度定位领域的主导地位,这个有望成为智能终端“空间感知”的底层技术选项之一。

3. 扩频运营:向5GHz~6GHz频段拓展;目前5GHz~6GHz已经被很多国家列为公共通信频段,WiFI7,WiFI8在5GHz~6GHz频段做了很多新的扩展,对此频段,蓝牙也有意扩展。“我们的成员公司希望能够拓展到这些新的频段去,无论是在速度方面、容量方面、延迟性还有准确度方面,都能够因为拓展到这些新的频段而得到提升,以保证蓝牙在今后的几十年顺畅的运行。”他指出。

扩展频段带来更大容量、更低干扰、更小延迟,可为未来高密度物联网、智能工厂和车载通信打下频谱基础,这也标志蓝牙进入“多频+大带宽”阶段,满足未来工业级场景和智能城市通信密度需求。

蓝牙的未来趋势与产业影响

他还分享了几点蓝牙的未来趋势,一个是多点连接从“选配”变“标配”--未来的手机、PC、可穿戴设备将默认支持与数十甚至数百个蓝牙设备的同时稳定连接,形成分布式连接网络架构。

另外一个就是蓝牙生态走向“端+云+平台”整合,他表示着健康、追踪、智能标签等数据型应用普及,蓝牙将从“连接协议”角色延伸至端云一体的应用平台中枢。

他指出面对国内新兴低功耗广域通信(如Wi-SUN、LoRa、国产UWB)的挑战,蓝牙凭借出货量、芯片生态与通用兼容性形成“应用信任壁垒”,短期内难以被替代。

蓝牙不是过去的连接工具,而是未来智能世界的底层能力

从耳机到手表,从灯光控制到资产追踪,蓝牙不仅“连接你我”,更连接着每一块屏幕、每一个传感器、每一次数据交互。在新的十年中,它将成为更多企业实现智能化转型、更多产品实现万物互联的关键通信基石。

老张认为随着中国蓝牙成员公司占全球芯片出货比重的提升,以及中国实体落地、测试平台、成员小组的成立,中国企业将在蓝牙下一个时代的创新与标准制定中扮演越来越重要的角色。而蓝牙,随着它向更快、更准和更广发展,也将不再是幕后配角,而是新时代智能设备连接的主力引擎。

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作者:电子创新网张国斌

在刚刚闭幕的上海车展上,最深刻的感受莫过于本土汽车电子产业链的崛起。众多本土汽车电子元器件厂商集体亮相车展本届车展,从MCU到域控到存储到功率器件、智慧座舱,千余款国产汽车芯片的集中亮相,与几年前中国仅有几款车规芯片形成了鲜明对比,让人感叹本土汽车电子厂商如今已几乎渗透进汽车电子的全领域。

更让老张的兴奋的是,在量的积累下,更深刻的变革发生于产业链和供应链的融合升级。越来越多的OEM、Tier1、零部件、芯片、软件企业等关键主体正在通过企业间的跨界融合或者内部的全面整合,打出产业链重构与生态竞争的“组合拳”,预示着中国智能汽车赛道的“供应链竞争”时代正蓬勃开启。

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配图:上海车展中国芯展区

在与主机厂跨界融合上,本届车展前有地平线推出L2城区辅助驾驶系统HSD,奇瑞汽车董事长为其站台官宣合作;后有华为乾崑智能技术大会,岚图、赛力斯、上汽等11位车企高管一齐亮相,展示华为技术赋能成果。

而在另一头,更多的零部件、芯片厂商也走到台前,展示出各家的汽车“硬”科技。其中,紫光展锐与阿里巴巴旗下斑马智行的跨界合作也成为本次车展的一大看点。

本次车展上,紫光展锐正式发布了其新一代旗舰级智能座舱芯片平台 A8880,据紫光展锐介绍,新品CPU性能相比上代3倍的提升,专用AI算力提升高达8倍,在全新架构的NPU加持下,许多之前难以实现的AI交互成为可能。新品发布同时,紫光展锐进一步联合斑马智行共同展出搭载展锐A7870、A8880平台的行业解决方案,联合发布了Linux + Android等多系统的智能座舱基线方案。

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配图:紫光展锐A8880上市

在发布会现场,紫光展锐特别提及了搭载展锐芯片的上汽名爵车型已经在海外市场量产发布,而在今年也将会有更多车型搭载展锐芯片量产面世。在随后的交流环节,当我问及紫光展锐CEO 任奇伟未来是否会进军域控车身控制等其他领域时,他明确表示:“不会的,紫光展锐会专注在智慧座舱和我们擅长的通信领域,其他领域由我们的新紫光旗下的其他兄弟公司负责,我们是分工+协作的关系。”

新紫光在汽车电子上的野心与能力,或许比我们看到的要大上不少

“有所为,有所不为”的背后,是新紫光集团在汽车电子业务上更大的图景。与其他单兵突进的汽车电子供应商不同,新紫光集团基于其芯片半导体全产业链布局,在汽车电子领域谋求的或许是成为中国的博世、大陆;与之对标的是宁德时代/比亚迪(能源管理系统)、华为鸿蒙智能(智能软件系统)一样的系统级供应商。

车展中,新紫光的身影不只出现于智能座舱。在中国汽车芯片联盟的中国芯展区,新紫光集团旗下的紫光同芯和紫光国芯两家企业也依次亮相,展示着新紫光集团在汽车控制芯片、汽车安全芯片、汽车存储、功率器件领域的最新进展。

其中,紫光同芯的THA6 Gen1系列产品是国内首款获得ASIL D认证、率先实现乘用车规模化应用的动力域控MCU;而新款Gen2产品,则上代产品的基础上实现功能升级,如今已经在众多量产项目中被广泛应用。

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配图:紫光同芯MCU

如果我们将目光扩展到车展之外,新紫光在汽车电子“领域分工 - 技术突破 – 生态整合”的组合拳则更加清晰,从智能座舱到功率器件,从传感器到封装测试,其布局覆盖了汽车电子全产业链各关键节点:

  • 车载计算类芯片:紫光展锐以A7870、A8880芯片平台为核心,联合斑马智行等打造多系统融合方案,已在上汽等头部车企实现量产;外加紫光展锐在4G/5G以及未来6G的能力,占据车载大脑;

  • 车规MCU与安全芯片:紫光同芯凭借20年安全芯片技术积累,推出覆盖发动机控制、BMS、ADAS等场景的解决方案,已导入数十家主机厂;

  • 存储类芯片:西安紫光国芯近年来深耕汽车存储领域,目前已有车规级LPDDR4内存,宽温域稳定、高带宽低功耗;

  • 晶振与功率半导体:国芯晶源年产近10亿支超稳定车规晶振,支撑车载系统可靠运行;而在IGBT、MOSFET领域,紫光国芯已有多款自主产品响应市场,支持多种封装,获得多家主机厂和Tier1认可。

此外,据老张了解到的情况,在内部整合的同时,新紫光集团还通过与体系内的兄弟公司合作,将汽车电子业务的生态能力进一步向车载传感、能源控制等领域。其中,睿感(ScioSense)专注于环境和流体传感技术,是国际知名的高端传感器品牌,它的产品遍布特斯拉、奔驰等大牌,可为汽车智能化提供传感支持;而瑞能半导体(WeEn Semiconductors)专注于半导体功率器件的研发、生产和销售,其产品广泛应用于汽车电子、工业控制、新能源等领域。

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配图:新紫光汽车电子业务全景图(网络整理)

配图:新紫光汽车电子业务全景图(网络整理)

近年来,伴随汽车电子架构从“分布式”向“中央计算”演进,车企对芯片的需求发生根本性转变——从采购单一元器件,转向寻求系统级的技术协同。新紫光的汽车电子在“计算-控制-存储-传感-功率”的全栈式汽车电子供应体系,恰好踩中这一痛点:通过内部企业的分工协作,既能提供域控制器所需的异构计算能力,又有望通过封测技术实现芯片集成化,让车企像“搭积木”一样构建智能系统,从供应链角度为车企提供竞争力。

新紫光的急驰,或许代表着中国汽车供应链的一场“静默革命”

汽车自诞生到现在已经走过了140多年的历程,在汽车供应链领域已经形成了一条稳定的供应模式,不过,近年来随着中国造车势力的崛起给汽车供应链注入了很多新鲜和变革的元素!

从汽车端来看,汽车领域功能正在走向不断融合,从传统上的100多个ECU在慢慢融合成五大域控,区域小ECU变成区域控制器,这种功能融合也推动了供应链端的变革,那就是传统的线性供应链模式正逐步向多元化、高度协同的网状结构演变,企业之间的合作更加紧密,形成了一个更复杂的生态系统。

此外,主机厂与零部件企业的合作模式从垂直分层转向开放协同。主机厂不再仅仅依赖一级供应商,而是直接与芯片厂商等上游企业合作,共同探讨技术痛点和解决方案,同时,基于地缘政治和供应链高效管理的原因,主机厂也在推动供应链的平台化、通用化和短链化,以降低成本并提升效率。

在这样的背景下,新紫光集团下的汽车电子供应网络就非常有现实意义了,新紫光可以以集团形式与车厂合作,提供尽量多的汽车元器件,而且,新紫光可以利用产业纵向整合优势,如通过封装实现更高效更可靠的汽车电子模组,此举可以大大简化车厂的供应链管理,而对于车厂来说,这样的模式可以不但更高效管理供应链更可以大大降低运营成本,试想一下,认证10个供应商和认证一个供应商投入的人力物力会有多大的差别?认证一颗料和认证一颗集成了五颗料的模组料哪个更节省成本?这样一来,车厂可以更高效地专注于新车的研发,更好的产生效益!

“认证10家供应商和1家供应商,成本差的不只是钱,更是时间。”一位车企采购朋友曾对老张坦言,中国智能汽车的竞争已经到了向上拼智能、拼体验,下拼成本、拼供应链的时代。或许当行业陷入“既要智能化,又要降成本,还要拼周期” 的焦灼时,新紫光的集团化供应模式,恰好为车企提供了一条“既要、又要、还要”的路径。

签约一汽,新紫光和它的系统级盟友

上周五,新紫光与中国一汽在北京正式签署了战略合作协议额。这场合作被业界视为标志性事件:一方是年销5500亿的汽车业“共和国长子”,一方是手握全产业链的半导体巨头,二者的联手或将加速中国汽车电子“研产销”闭环,推动产业链的再次升级。

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图:新紫光集团与中国一汽签约

当业界还在为本次新紫光与中国一汽的战略合作签约刷屏时,这场看似突如其来的"联姻",实则是将一场酝酿三年的产业变革推向台前。

2022年07月13日,在新紫光诞生之初,新紫光集团董事长李滨在致全体员工的一封信中就提出将“帮助集团的部分企业进入原来市场占有率不高的汽车电子、工业控制等领域,并进一步巩固和加强集团在消费电子、移动通信和物联网领域的优势地位!”。根据公开报道,新紫光集团曾在2023年召集旗下公司共同研讨集团汽车电子业务,并在随后注册成立“紫光智行汽车电子科技有限公司”,标志着新紫光以集团的姿态正式进军汽车电子板块,而这家公司也逐步成为整个集团汽车电子业务协作的“中央枢纽”,保证集团在业务的上的协同优势。

老张认为,当行业的迭代周期,从数年向数月进发;当车企开始用"智能水平"而非"马力参数"定义竞争力;当主机厂研发部门与芯片设计团队共处同一间办公室,汽车电子传统供应链正在消融。面对车企效率和成本的双重管控,未来的汽车电子供应链,不属于单打独斗的芯片商,而属于能提供从技术到生态全栈协同的整合者。

从车展亮相到与一汽签约,新紫光的汽车电子全栈式生态,正为中国汽车电子打开一扇新的大门。门后的世界或许仍有荆棘,但我们也期待一路飞驰的中国汽车和新紫光,给予行业更多精彩。

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——高性能示波器助力汽车电子系统开发与验证

在当今快速发展的汽车行业中,智能化、网联化和自动驾驶技术的兴起正在重塑汽车的电子架构。随着车辆功能的日益复杂,从高级驾驶辅助系统(ADAS)到车联网(V2X)通信,再到整车级的软件更新(OTA),汽车内部的数据传输需求呈指数级增长。传统 CAN 总线技术由德国博世公司于1986年推出,在面对当今复杂多变的汽车电子架构时,已逐渐显露出其性能瓶颈。为了突破这一限制,满足汽车行业对高速数据传输和高可靠性通信的需求,2015年由ISO 11898-1标准定义,CAN-FD(CAN with Flexible Data-Rate)总线技术应运而生,为汽车电子通信带来了更高的带宽、更大的数据帧容量和更强的容错能力。

根据市场研究机构的数据显示,截至2024年,全球汽车电子系统中传统 CAN 总线的市场占比已从2018年的90%以上下降至约60%,而 CAN-FD 总线的市场占比则从2018年的不足5%迅速增长至2024年的约25%,根据行业调研,2025年新上市车型中CAN-FD渗透率将超过60%。随着新一代智能化汽车迅猛发展,CAN-FD逐渐成为新一代车载网络的核心协议,尤其在L3级以上自动驾驶系统中,其高带宽和低延迟优势愈发显著。这一趋势表明,汽车行业对更高带宽和更高效通信协议的需求正在快速增长。

RIGOL 作为电子测试测量领域的佼佼者,凭借其先进的示波器技术和专业的总线分析解决方案,为CAN-FD总线的开发、测试和验证提供了强有力的支持。

一、CAN-FD总线技术:突破传统CAN总线的限制

在传统的CAN总线架构下,一帧报文最多只能传输64位(8个字节)的数据,而在实际应用中,总线负载率已接近70%,已难以满足现代汽车电子系统的需求。CAN-FD总线技术实现三大突破:

  • 双速率模式:仲裁段保持1Mbps,数据段提速至8Mbps;

  • 数据扩容:单帧最大支持64字节;

  • 增强校验:17/21位CRC算法+固定填充位。

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CAN和CAN-FD总线的数据帧差异

CAN-FD总线具有多种优异性能:

  • 高速数据传输:CAN-FD总线支持灵活的数据传输速率,数据段可达8 Mbit/s,相比传统CAN 总线的1 Mbit/s,数据传输速率大幅提升。

  • 差分信号传输:采用差分信号传输方式,具有出色的抗噪性能,能够在复杂的电磁环境中保持信号的稳定性和完整性。

  • 非破坏性位仲裁机制:通过信息内的标识符ID决定信息发送的优先顺序,确保已发送数据的完整性和及时性。

  • 无地址概念:继承自CAN总线的CAN-FD总线上的节点没有“地址”的概念,这使得在总线上增加节点时,不会对已有节点的软硬件及应用层造成影响。

  • 容错处理功能:所有节点都可以检测出错误,并在检测到错误时立即通知总线上的其他节点。正在发送消息的节点如果检测到错误,会立即停止当前的发送,并重复发送此消息,直到消息成功发送为止。

  • 远程数据请求:通过发送“遥控帧”请求其他单元发送数据,增强了总线的交互能力。

二、CAN-FD总线分析对示波器的需求

CAN-FD总线技术的复杂性和高性能要求对测试设备提出了更高的挑战。示波器在CAN-FD总线的开发、调试和验证过程中扮演着至关重要的角色。为了确保CAN-FD总线的可靠性和性能,示波器需要具备以下关键特性:

  • 高采样率:能够清晰捕捉和显示串行模拟信号,观测其物理特性。

  • 大存储深度:记录较长时间的总线控制过程,满足长时间观测的需求。

  • 强大的触发功能及高波形捕获率:能够捕获错误并对应捕获波形,发掘问题根因。

三、RIGOL CAN-FD总线分析解决方案

RIGOL提供完善的CAN-FD的总线分析解决方案,通过高性能数字示波搭载协议分析功能,在实际设计场景中,能够帮助工程师准确捕获实际的CAN-FD总线波形,不仅可以清晰观察到CAN-FD总线的物理信号,还可以通过协议解码功能轻松地发现错误、调试硬件、加快开发进度,为高速度、高质量完成工程提供保障。

RIGOL MHO/DHO5000 系列数字示波器:高性能测试平台

RIGOL MHO/DHO5000 系列数字示波器是RIGOL为满足复杂电子系统测试需求而推出的高性能示波器。该系列示波器搭载RIGOL自研的半人马座技术平台,具备以下突出优势:

  • 高分辨率与高带宽:提供12bit高分辨率,4GSa/s实时采样率以及最高 1 GHz 模拟带宽,能够更真实地捕捉并还原信号。

  • 大存储深度:最大500 Mpts存储深度,即使在高采样率下也能采集更长时间的波形。

  • 快速录制模式:实现最高1,000,000 wfms/s 波形捕获率,更容易捕获偶发的信号瑕疵。

  • 强大的串行总线分析功能:支持多种主流串行总线,包括 RS232/UART、I2C、SPI、LIN、CAN、CAN-FD、FlexRay、I2S、MIL-STD-1553等。

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协议解码与分析:精准定位问题

RIGOL MHO/DHO5000 系列示波器的串行总线分析功能为CAN-FD总线的开发和测试提供了强大的支持,能够满足CAN-FD总线物理信号的测试需求,并且能够提供简便的解码设置操作界面,支持:

  • 灵活的屏幕多窗口分屏显示:同步显示解码结果与列表结果,方便观测总线数据信息。

  • 多路总线分析功能:满足同时分析多路CAN节点的需要。

让工程师可以轻松地对CAN-FD总线信号进行解码和分析。实时观测总线上的数据帧结构、传输速率、信号质量等关键信息,帮助工程师快速定位和解决问题。

四、总结

随着汽车电子系统的不断发展,CAN-FD总线技术凭借其高速数据传输能力和强大的容错处理功能,已成为现代汽车电子通信的关键技术。RIGOL MHO/DHO5000系列数字示波器以其卓越的性能和强大的总线分析功能,为CAN-FD总线的开发、测试和验证提供了全面的解决方案。通过RIGOL的先进测试工具,工程师能够更加高效地进行协议解码、信号分析和问题诊断,从而推动汽车电子技术的创新和发展。

关于普源精电RIGOL

普源精电(RIGOL)是一家全球性的电子测量仪器公司,专注于通用电子测量的前沿技术开发与突破,以“成就科技探索,助您无限可能”为使命,聚集极富价值潜能与远见卓识的优秀人才,致力于为全球用户提供优质的产品和服务。RIGOL品牌为全球超过90个国家和地区的客户的测试测量应用赋能,提供芯片级、模块级和系统级多层次解决方案,助力通信、新能源、半导体、教育科研及系统集成等广泛客户解决测试测量复杂挑战,实现科技探索的无限可能。更多信息请访问:www.rigol.com

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