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5月16日至17日，国轩高科举办Global Technology Conference 2025,并集中发布六款电池等新品。包括业界期待已久的全固态电池，目前已进入预量产阶段；同时发布了续航达1000公里的G垣准固态电池，可连续使用12年的G行重卡标准箱、全球首款单舱20MWh的储能系统等全新电池产品。

诺贝尔物理学奖得主，英国曼彻斯特大学教授Konstantin Novoselov出席活动，并现场致辞，指出："动力电池技术与新能源汽车产业的深度融合，正在以前所未有的方式重塑人类能源文明，并承载着实现可持续未来的希望。国轩高科无疑是这一领域的领军者。"大众汽车集团（中国）执行副总裁Olaf Korzinovski出席活动并在致辞中表示："我们与国轩在电池技术领域的合作对大众至关重要，将为我们的产品升级注入强劲动力。大众愿与国轩一起，持续优化 LFP 和 NMC电池化学技术，并加快半固态电池的开发，满足客户对高安全、长续航、快充电的追求。国轩是大众深耕中国市场的坚实基石，我们期待与国轩携手构建强大联盟，共同塑造行业新标准"。

金石全固态 电池： 首条 0.2GWh中试线，核心设备100%国产化， 已 开启装车路测

2024年金石电池横空出世，2025年实现质的飞跃。材料创新上，硫化物电解质的离子电导率提升60%，空气稳定性显著提高，正负极材料的克容量也实现较大突破，在材料科学方面为全固态电池的发展筑牢根基。此外，国轩高科首条全固态实验线正式贯通，核心设备国产化率达到100%，设计产能达0.2GWh，通过高精密涂布等关键技术，实现高达90%的良品率。历经365天极限验证，金石电池单体容量提升150%，预紧力下降90%，无惧针刺、热箱、外短、过充、挤压等严苛考验，安全性能全方位提升。发布会现场，金石全固态电池研发负责人潘瑞军博士透露："金石全固态电池的核心设备国产化率达100%，目前已开始装车测试。"这意味着，人类对这块终极电池的想象终于触手可及！

G垣 准固态电池：通过多项严苛安全测试，续航超 1000km，装车路测已超 一万公里

除了金石全固态电池，国轩高科此次还首次发布了G垣准固态电池。致力于打破续航焦虑与"安全魔咒"的对立难题，以300Wh/kg的能量密度，将纯电轿车的续航半径推至1000公里时代。其固态化设计为电池穿上‘纳米级防弹衣'——即使3mm钢针穿刺，依然保持‘不起火、不爆炸'的绝对冷静。同时，独创柔性界面分子级自贴合技术，构建离子高速传输通道，保障电池全生命周期稳定高效运行，构筑起动力电池的"安全护城河"。国轩高科首席科学家朱星宝在发布仪式上透露，国轩高科已规划建设12GWh准固态电池产线，"搭载G垣准固态电池的‘001'号样车总里程已经超过1万公里 "。

G行超级重卡标准箱： 单包电量 116kWh；兆瓦级极速补能；-40℃至65℃全域温控

全球首款单包116kWh G行电池能量密度达175Wh/kg，树立行业新标杆。融合四枪并充技术与 1000V 高压平台，轻松实现兆瓦级超充，充电效率提升 30%；采用600V-1000V宽域电压智能调节系统，实现 200 - 1000kWh 弹性电量扩展。使用低温活性正极材料+超宽温域电解液体系+低温适配电芯配方三重保障，全域智控，随需应变，-30℃环境仍能高效充电。首创 "零衰减" 技术，可实现前 3000 次循环容量零衰减，120万+行驶里程电池供能零损耗，达成12年10000次循环的超长寿命。该产品可广泛应用于牵引车、搅拌机、装载机、矿卡、渣土车等场景，国轩高科中国业务副总裁许邦南在发布会现场承诺，G行重卡标准箱发布即量产，量产既应用，目前已为多款车型提供全场景动力支持。

乾元智储 20MWh储能电池 系统 ： 全球容量领先，风液一体节能技术， AI 运维， " 光储同寿 "

该储能舱采用模块拼接的集成化方案，单舱能量达到20MWh，设计寿命达25年，领跑全球；七级安全防护体系，有效提高极端环境下运行安全与可靠性。基于大模型的跨语言智能控制和运维平台，能够实现快速故障预警与处理，大幅提升运维质量和效率。该产品已经通过了中国化学与物理电源行业协会组织的科技成果鉴定会。其创新性、技术性和应用性受到专家组一致认可，被评为"国际领先"水平，国轩高科储能研究院院长张东升透露，目前在建及意向项目订单超6GWh，且该系统所有集成专利将向全社会公开，以国轩智慧助力储能行业发展。

启晨二代 电池 ：全球首款 LMFP 超充电芯 实现续航、成本、安全黄金平衡

国轩高科高级副总裁、亚太业务总裁程骞2023年发布了自主研发的启晨锰铁锂正极材料及配套电芯技术，已于上年实现全产业链贯通，材料年产能突破万吨规模，电芯成功搭载于多家主流车企新能源车型。程骞在发布中介绍， 今年，公司通过"LatticeFuse超溶体"、"高熵掺杂技术"及"沙丘自组网电极设计"三大创新，攻克了锰铁锂材料导电性、压实密度与循环寿命等核心难题。新一代材料实现了超高压实密度2.58g/cm3，5C倍率放电比容量140mAh/g。基于此打造的启晨二代实现全面升级，支持10分钟快充补能、能量密度跃升至240Wh/kg，-20℃容量保持率高达93%，通过PACK层级严苛热失控测试，实现"零热蔓延"，可满足纯电车型850公里、混动车型1500以上公里续航需求，缓解用户里程焦虑。

Axtrem数智化解决方案：工业4.0 时代 的锂电产线 AI工业智能体

面对新能源制造中的"不可能三角"，国轩高科发力工业4.0时代的锂电产线数智化解决方案，本次发布了Axtrem工业AI智能体。这款拥有智慧，能够自主学习、迭代和成长的锂电数智化解决方案，成功攻克了产品良率、生产效率和成本控制的平衡与优化。在助力绿色能源的绿色制造的同时，使得人力从重复和低效的工作中解放，专注于创新和决策，以软件定义绿色能源产业智能制造的新时代。

稿源：美通社

在工业自动化、新能源、智能电网等领域，电流检测的精度与可靠性直接关系到系统的性能与安全性。传统HALL电流传感器受限于温漂大、响应速度慢等问题，难以满足日益严苛的工业需求。多维科技（Dowaytech）基于自主研发的隧道磁电阻（TMR）技术，推出了多个系列的高精度、低温漂、高频响的TMR电流传感器，可为工程师提供更优的解决方案。

多维科技专注于TMR磁传感器的创新与产业化，自主建有8英寸磁传感器量产晶圆产线和TMR电流传感器自动化产线，可批量生产、供应高性能TMR电流传感器，以满足客户多元化的应用需求。2012年，公司成功研发出全球首款工业级TMR传感器，至今已累计交付超6亿颗传感器及超千万套工业模组。

 TMR电流传感器自动化产线◢ 

多维科技自主研发生产的TMR电流传感器内置失调电压消除，增益调节，温度补偿等电路，可精确测量直流、交流和脉冲等形式的电流信号，具有高频响、高精度、高可靠性、低温漂、低功耗、一致性好等特点。

TMR技术通过电-磁-电转换实现电气隔离，结合专用集成处理电路，显著提升了传感器的测量精度与一致性。

 TMR技术 ：多维科技TMR电流传感器采用隧道磁阻 (TMR) 设计，产品内置TMR芯片由多维科技自主研发生产。

 高精度 ：基本误差低至±0.06%FS（闭环系列），线性度达0.05%FS（如TMR7553-P系列）。

 高频响 ：响应时间在纳秒级，支持MHz级高频信号检测。

 温度稳定性 ：支持宽温工作，低温漂系数，内置温度补偿电路，批量一致性好。

 多样化设计 ：包括闭环、开环原理形式，支持剩余电流检测、芯片级集成等方案，产品系列涵盖10mA至万A级电流量程。

一、清洁能源

 光伏/风力发电 ：

TMR7304系列，闭环设计，±0.8%~1.4%误差，用于逆变器电流监控，确保能量转换效率；

TMR7502系列，开环设计，±1%误差，全温区（-40℃~105℃）温漂特性行业领先，有效测量范围最大可达6000A；

TMR7406系列，漏电流检测，0.3A~5A量程，1μs的典型响应时间，实时监测系统绝缘安全状态；

TMR7307-C系列，板载穿孔式设计，用于光伏组串电流检测，可选量程20A~50A，500kHz, 1μs响应延时，适用于MC4类型光伏接线端子的穿线安装；

TMR7307-CB系列，采用双路输出，分别提供拉弧电流检测（灵敏度1V/A, 带宽10k~120kHz）和常规电流（20A~50A量程，带宽DC~500kHz）测量，适用于光伏组串的安全电流检测。

 储能系统 ：

TMR7303系列，板载开环设计，全温区（-40℃~105℃）精度可以控制在±2%以内，可完美实现开环替代闭环，满足行业既要降本、又要系统精度的双重矛盾需求，为客户系统设计提供个性化选择；

TMR7559系列，板载闭环设计，±0.8%误差，支持100A~250A电池充放电管理，响应时间1μs，保障实时控制。

二、智能电网与工业控制

 电网监测 ：TMR7204系列，开合式设计，2000A量程，支持后装改造，适用于中低压配电柜非侵入式检测。

 工业设备 ：TMR7616系列，芯片级集成，20A~65A量程，适配紧凑型电机驱动器，节省PCB空间。

三、新能源汽车与充电桩

 车载系统 ：TMR7102系列，汽车级认证，500A~1000A量程，满足BMS电流检测需求，为精准电控提供依据，有效提升电池寿命，工作温度-40°C至+85°C。

 充电桩 ：TMR7553-P系列，闭环设计，±0.06%误差，精准控制100A~300A直流快充，避免过载风险；TMR7406系列漏电流可在5μs内精准检测mA级交流、直流、脉冲等漏电流信号，实时监测充电桩工作状态，及时为充电桩系统提供异常预警信号。

 定制化方案 ：多维科技支持根据客户应用场景提供调整TMR电流传感器量程、封装及输出接口等定制化方案。

 全球服务网络 ：中国（张家港、宁波、深圳、成都）、美国（圣何塞）设有分支机构，本地化技术团队提供实时支持。

多维科技TMR电流传感器系列产品具有核心技术优势与多样化产品矩阵，无论是新能源系统的能效优化，还是高精度工业控制的可靠性提升，均可为工程师提供值得信赖的解决方案，如需详细方案和技术支持，请联系我们。

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TMR电流传感器产品详情

请访问多维科技官网

www.dowaytech.com

来源：多维科技

5月20日，宁德时代在香港联合交易所主板挂牌上市（股票代码为03750.HK）。

宁德时代此次港股上市，全球发售股份总数为绿鞋前1.35亿股，发行价格为263.00港元/股。本次发行是首个以"仅设定价格上限"方式完成定价的"先A后H"上市项目，所设价格上限较定价当日A股收盘价零折扣。本次港股上市从启动到完成仅用时128天。投资者涵盖了来自15个国家和地区的主权基金、产业资本、长线机构、保险资金及多策略基金等。港股上市开盘即高开，开盘价296.00港元/股，较发行价上涨12.55% 。

宁德时代董事长兼CEO曾毓群在上市仪式上表示："宁德时代不只是一家电池零部件制造商，也是系统解决方案提供者，更致力于成为一家零碳科技公司。在全球新能源革命的大趋势下，零碳经济正快速崛起。宁德时代将成为全球零碳经济的开拓者。"曾毓群从全球零碳交通、全球零碳电力以及全球产业新能源化三个领域，分别介绍了全球零碳经济的市场前景以及宁德时代零碳科技的布局。

在港股的成功上市，不仅意味着宁德时代更广泛地融入全球资本市场，也是其推动全球零碳经济发展的新起点。零碳时代是属于每个人的时代。零碳经济，需要每一个人的参与。宁德时代将与各方一起携手，共同构建可持续的"您的时代"！

稿源：美通社

作者：e络盟技术团队

AI与物联网系统的融合改变了数据的处理、分析与使用方式。多年以来，各种 AI 解决方案始终基于云端部署，而如今边缘 AI 的兴起，在提升运行效率、增强安全性和改善运营可靠性方面提供了颇有潜力的解决方案。本文旨在深入剖析边缘 AI 的复杂性，探究其构成要素、应用优势及其快速演进的硬件支持体系。

AI 演变：从云端到边缘

传统物联网设备直接依赖云端基础设施进行 AI 处理。边缘设备传感器产生的数据需要传输至云端进行分析和推理运算。然而，随着物联网应用对网络边缘实时决策需求的激增，这种模式面临着严峻挑战。涉及到海量的数据规模、延迟问题以及带宽限制，这让云端处理模式在许多应用场景中难以为继。

边缘AI的出现，将处理能力更靠近数据源——也就是物联网设备本身。这样的转变减少了持续将数据传输到云端的需求，并实现了一种对许多应用至关重要的实时处理方式，例如自动驾驶汽车、工业自动化和医疗保健等领域。

边缘 AI 系统的核心组件

边缘 AI 系统由专用硬件与软件组件构成，具备本地化采集、处理和分析传感器数据等核心能力。边缘 AI 模型通常包含以下要素：

• 数据采集硬件：若未配备专用传感器并集成处理单元及存储器，数据采集将无法实现。现代传感器内置数据处理能力，可对数据进行初步筛选与转换。

• 训练与推理模型：边缘设备需搭载预训练的专用场景模型。由于边缘设备的计算资源有限，可在训练阶段根据特征选择和转换对模型进行训练，以提升其性能表现。

• 应用软件：边缘设备上的软件通过微服务触发 AI 处理，微服务通常基于用户请求来调用；此类软件可运行训练阶段就已具备定制化功能和聚合特性的 AI 模型。

图 1：边缘 AI 工作流程

边缘 AI 的优势

与传统云端模型相比，边缘 AI 具有许多显著优势：

• 安全性提升：本地数据处理降低了敏感信息在云端传输过程中的泄露风险。

• 运行可靠性增强：边缘 AI 系统减少了对网络连接的依赖，在间歇性或低带宽的网络环境下仍能保持稳定运行。

• 灵活性：边缘 AI 支持根据具体应用需求定制模型与功能，这对需求各异的多样化物联网环境至关重要。

• 低延迟：该模式将数据处理与决策时间降至最低限度，是契合自动驾驶和医疗诊断等实时应用的关键特性。

图2

实施边缘 AI 所面临的挑战

尽管边缘 AI 具备诸多显著优势，其实施仍面临多重挑战。为边缘设备开发机器学习模型，意味着需要处理海量数据、选择合适的算法，并优化模型以适应受限的硬件环境。对于许多制造商，尤其是专注于大规模生产低成本设备的制造商而言，从头开发这些功能所需的投入可能令人望而却步。

这种困境催生了对可编程平台的需求。当前，业界正加速向专用 AI 架构转型，支持在广泛的功耗性能区间实现弹性扩展。这些架构在保持通用设计灵活性的同时，又能满足特殊的处理需求。

专用硬件在边缘 AI 中的作用

随着 AI 和机器学习应用场景的不断拓展，市场对定制化硬件的需求与日俱增，这类专用硬件能够有效应对 AI 技术领域的独特需求。然而，传统的通用处理器在满足 AI 特殊需求，特别是神经网络处理方面表现乏力，尽管其在制造工业和通用工具链方面仍具重要价值。

为填补这一空白，半导体制造商纷纷推出新型 AI 加速器，既能提升通用处理器的性能，又可保留其优势。此类加速器专为神经网络所需的并行处理而设计，为 AI 运算提供更高效的执行路径。

• 并行架构和矩阵处理器：这些并行架构（比如图形处理器中的架构）对神经网络训练非常奏效。矩阵处理器正是基于此原理设计而成，比如谷歌的张量处理单元专为加快神经网络处理的核心环节——矩阵运算而开发。

• 存内计算：这项创新技术通过可变电阻器与存储单元的互联，将内存阵列直接转化为神经网络结构，这样有效规避了传统内存访问的瓶颈问题，从而在运算速度和能效方面实现重大突破。

边缘 AI 的未来：创新与机遇

随着边缘 AI 领域的持续进化，为应对日益增长的 AI 处理需求，新技术与新架构不断涌现。其中，微型机器学习 (TinyML) 的进展尤为瞩目，它将 AI 能力延伸至超低功耗设备。虽然 TinyML 并非适用于所有应用场合，但它无疑推动了 AI 在更广泛设备中的普及。

• 现场可编程门阵列 (FPGA): FPGA 具备动态可重构架构，完美契合 AI 技术的快速发展。相较于 GPU 和 CPU，FPGA 赋予设计者快速构建和测试神经网络的能力，并能针对特定应用需求定制硬件。这种灵活性在航空航天、国防装备、医疗设备等高风险领域至关重要，这些领域的产品生命周期通常较长，且需要支持现场部署新算法。

• 图形处理器 (GPU)：尽管 GPU 拥有强大的并行计算能力，但其能效与散热管理代价不菲。即便如此，在虚拟现实、机器视觉等需要强劲算力的应用中，GPU 仍是首选方案。

• 中央处理器 (CPU)：尽管 CPU 在并行处理方面存在固有缺陷，但仍被广泛集成于各类设备中。Arm 推出的单指令多数据 (SIMD) 架构等创新技术，虽提升了 CPU 运行 AI 算法的性能，但与 GPU、FPGA 等其他计算设备相比，通常存在速度较慢、功耗较高的局限性。

结语

从云端 AI 到边缘 AI 的转型，正在深刻改变物联网系统处理与运用数据的方式。边缘 AI 通过将 AI 处理能力部署至数据源头，显著提升了安全性、可靠性和灵活性，因而得到广泛的应用。然而，边缘 AI 的实施需要全面考量硬件与软件组件的协同，并妥善解决在资源受限环境中部署 AI 的特殊挑战。

随着 AI 普及程度的提高，市场愈发需要擅长解决边缘计算特殊问题的专用硬件。从矩阵处理器、存内计算到 FPGA 和 TinyML，这些新兴技术将重塑新一代边缘 AI 解决方案。如此一来，应用工程师得以紧跟技术发展浪潮，从而充分释放边缘 AI 的潜力，打造更具创新性和竞争力的解决方案。

在 AI 技术日新月异的发展环境中，工程师与开发者必须持续跟进最新技术趋势。如需深入探索 AI、掌握核心要素，并学习如何在实际项目中应用 AI 技术，欢迎访问我们的 AI 中心（AI Hub）。无论是图像分类、语音与手势识别，还是状态监测与预测性维护，AI 中心都能提供全方位支持，为您提供全面的产品解决方案、技术资源和专业知识，助您充分解锁 AI 技术的最大潜能。

关于e络盟

e络盟隶属于Farnell集团。Farnell是全球电子元器件以及工业系统设计、维护和维修产品与技术的分销商，专注快速与可靠交付。从原型研究与设计到生产，Farnell全天候为客户提供可靠的产品与专业服务。凭借逾80年行业经验、48个本地化网站以及3300多名员工的专业团队，Farnell致力于为客户提供构建未来技术所需的各类组件。

Farnell在欧洲经营Farnell品牌，北美经营Newark品牌，亚太地区经营e络盟品牌。同时，Farnell还通过CPC公司直接向英国地区供货。

自2016年起，Farnell加入了全球技术分销商安富利公司（纳斯达克代码：AVT）。如今，双方的合作赋能Farnell支持客户整个产品生命周期，提供独特的分销服务、端到端交付和产品设计专业知识。

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