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2025年初,开源大模型DeepSeek迅速从科技界扩展到所有经济领域,成为提升经济效率和增长的新基石。麦肯锡报告指出,大模型和生成式AI可推动全球生产力每年提升0.1%-0.6%。高盛今年3月预测,DeepSeek-R1的普及有望在未来十年内推动中国上市企业股票整体盈利每年提高2.5%。

大模型与生成式AI无疑已经成为实实在在的效率和增长引擎,而DeepSeek的问世则证明了算力和算法对于大模型普及的制约正在迅速降低,规模化的高质量标注数据特别是行业垂直领域(垂类)数据,正在成为大模型普及的下一个战场。20252月底澳鹏发布的年报显示:2024年公司中国业务营收突破4.2亿,年增长达到71% ,其中的大模型/AIGC业务增长了526%,几乎所有AI龙头,特别是大模型 AI企业都成为了澳鹏的客户。

图片来源:Appen公司2024年财报,单位:百万美元

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澳鹏Appen全球高级副总裁、大中华及北亚区总经理田小鹏博士表示,在大模型启动AI数据服务超级周期的大门时,全球"知识"资源+高速技术迭代+高安全合规正在重新定义AI数据服务行业,所有的供应商都被重新洗牌,传统人力资源型服务商正被迅速边缘化,全力投入高质量技术研发和产品、实现供给全球"知识"资源、确保国内外数据合规和安全的AI数据服务商才能真正接住超级周期的大盘。澳鹏中国将持之以恒地全力投入技术研发、垂直领域、全球资源布局和数据合规与安全等方向,与AI龙头企业一起夯实新十年的增长路径。

超级周期正式启动

2022年底,ChatGPT横扫全球,开启了全球AI超级周期的序幕。高盛2025年2月的研究显示,自2022年11月ChatGPT面市以来,美国股市飙升50%,科技股市值增加13万亿美元,催生了美国历史上最强劲的牛市之一。而开源大模型DeepSeek引领的第二波浪潮,以更低成本实现接近GPT-4和Claude的高性能,加速了全社会对大模型的采用。到2025年2月,全球已有超过200家公司接入DeepSeek,涵盖互联网巨头、电信运营商、金融科技企业、车企及政府部门。

澳鹏Appen全球高级副总裁、大中华及北亚区总经理田小鹏博士表示,与全球大模型更侧重通用性和多语言多语种模型泛化的模式不同,中国大模型更侧重"通用+垂直领域",这意味着中国大模型在未来行业应用场景、特定垂直领域创新方面独树一帜,也更在"局部领域"更容易实现 AI 垂类实践的突破,对特定行业和社会生产力的大幅快速提升。

在通用领域,中国大模型取得了显著突破。根据智源研究院2024年底的"百模"评测,豆包文生图模型和视频生成模型分别位列全球第二,腾讯Hunyuan Image文生图、快手可灵1.5文生视频、阿里巴巴Qwen2-Audio语音语言水平均位居全球第一。在垂直领域,以DeepSeek为代表的中国大模型正深入传统行业,如多地12345热线接入后效率大幅提升,镇江超级大脑单日数据处理量相当于全市公务员10年工作量,天津地铁接入后故障发生率降低50%等等。

在DeepSeek等一系列 AI 大模型创新影响下,技术进步、应用生态、生产关系和生产力变革这三者正在形成闭环共振,形成从技术进步到生产力提升的"超级周期",其中包括了超级AI周期、超级经济周期以及激活的超级AI数据服务周期。Gartner在2025年2月发布预测,认为到2028年,中国企业对人工智能就绪型数据(特别是非结构化数据)的投资将达到2024年的20倍!

AI数据服务市场洗牌,行业龙头浮出水面

在ChatGPT阶段,大模型的瓶颈已经从算力和算法推进到了数据;在DeepSeek阶段,高质量数据进一步成为大模型的"燃料"。2024年底,就在DeepSeek即将横扫全球前夕,中国国家发改委等部门发布了《关于促进数据标注产业高质量发展的实施意见》,引发了全社会对于数据标注的关注,迅速引爆了数据标注行业的热度,市场认为数据标注行业井喷在即。

作为AI数据服务行业龙头企业,澳鹏Appen公司的2024年全年报显示,经调整后的公司年增长16%、2024年下半年大模型收入占28%。在澳鹏中国,大模型及大模型相关业务已经占据了营收的40%。澳鹏自2023年中旬推出大模型相关产品和服务,仅仅一年多的时间发展成为了第一大业务,用"爆发"形容并不为过。2024年,澳鹏中国全年实现了4.2亿人民币营收,其中大模型及大模型相关业务营收达到1亿人民币。

在被大模型"泼天富贵"砸中的同时,澳鹏清醒地看到了整个AI数据服务行业的洗牌。过去AI数据标注行业是手工作坊模式,国内有上千家服务商,主要是人力资源密集型,技术含量低,市场竞争激烈。

澳鹏Appen全球高级副总裁、大中华及北亚区总经理田小鹏博士表示,"大模型对于AI数据服务的综合能力的要求比过去上了几个台阶,亿量级别数据(知识)的采集标注、数据高质量的精细化管理、数据复杂度和多样性与模型泛化的矛盾、国内外数据安全与合规风险的升级、海外标注交付能力等等,都要求服务商具备更强的技术能力、平台与产品,‘全球+技术+管理+垂类知识'的多维AI数据服务模式将逐步淘汰过去的单纯的低端人力资源、单一区域密集型模式。"

"出海"和全球化是中国AI客户的战略布局之一。澳鹏中国目前在全球有9大高信安交付基地, 布局北美、欧洲、东南亚、中国等,同时更有覆盖170+国家,290+种语言的超百万的众包资源,已经是中国头部的AI客户在海外市场的"攻城略地"的长期和信任AI数据合作伙伴。田小鹏博士认为:"真正的AI市场,不仅在国内,更在广阔的全球。"

澳鹏是少数最早投资技术和技术平台的AI数据标注服务商之一,澳鹏中国自2019年成立以来十分坚定投资技术,成立5年来向技术研发投资了1.1亿人民币,先后开发了MatrixGo企业级高精度数据标注平台以及大模型智能开发平台,通过双技术平台的建设,实现了效率、质量和安全性方面的显著优势,抢得了市场先机。

大模型对于标注数据的范围、量级和复杂性要求,远远超过了之前的AI小模型。田小鹏博士认为:原先的AI小模型都是项目制,而大模型是一个世界通用模型,要解决所有人类的问题甚至是对未来的思考,涉及范围"匪夷所思"、远超想象;大模型对于标注数据量级要求则是上亿条甚至是几十亿条的海量级,远超之前AI小模型的几百、几千条;而基础大模型的学习速度非常快,一两年内就能消耗完所有的公开信息,接下来的难点在于专业和私域数据。

正是由于大模型对于标注数据的要求直接从TB级跃升到PB级、从单一模态和简单标注跨越到多模态数据(文本、图像、语音等)和复杂的标注任务(如多轮对话、思维链标注等),急需金融、法律、医疗、音乐、文学、数理、代码、美学艺术等垂直领域的更高水平的专业知识等,这些都要求数据标注服务商具有强大的技术平台和研发能力,通过智能化的标注平台承载大模型"匪夷所思"的需求。除了开发智能标注工具和平台外,澳鹏对技术的投资还包括构建多模态数据湖,统一管理文本、图像、音频等异构数据,支持灵活的数据组合与实验,以及强化伦理与合规框架等。

自2023年率先在AI数据服务行业中推出大模型智能开发平台以来,几乎所有的互联网、科技、AI和大模型头部客户都找到了澳鹏,与澳鹏团队捆绑式紧密合作,共同应对大模型的数据洪流。例如,基于澳鹏大模型平台多模态数据处理能力,澳鹏为某AI科技厂商提供图像文本描述数据服务工作,提供高质量图文对超过50亿对,充分满足了图文大模型的数据需求。正是"笨鸟先飞",提前"押注"投资技术和研发,让澳鹏在行业洗牌中脱颖而出,跃升为行业龙头。

战略投资两大方向,布局新十年超级周期

虽然公司在2024年取得了跨越式发展,但澳鹏Appen全球高级副总裁、大中华及北亚区总经理田小鹏博士认为,以DeepSeek等大模型为代表的大模型红利才刚刚开始,AI数据服务行业将进入10-20年的景气周期,澳鹏中国将在技术、交付、安全和渠道等方向持续布局,其中的战略重点是技术和交付。而澳鹏作为AI数据服务行业的龙头,其面向未来十年超级周期的布局,也将影响整个行业的发展方向。

澳鹏(中国)在2024世界人工智能大会(WAIC2024)

澳鹏(中国)在2024世界人工智能大会(WAIC2024)

技术和研发是澳鹏中国持续性战略投资的重要方向。田小鹏博士表示,技术是绝对生产力,未来5年,澳鹏中国将向研发再投入2-3亿元人民币,以确保公司在大模型超级周期中的持续竞争力,公司也将持续转型为算法辅助型、深化垂直领域的数据服务能力,同时通过人机协同模式提升数据标注的专业性和准确性。

澳鹏中国研发负责人、产品和工程副总裁钱程介绍,公司目前80%以上的研发人员都参与了大模型相关的研发任务,主要研发方向包括面向大模型的数据服务平台、面向大模型的数据标注工具以及大模型相算法的研发和应用等。2025年,澳鹏中国将投入研发资源打造智能化成品数据集生产管理平台,通过自动化的数据标注、清洗挖掘和质量评估快速构建大规模高质量成品数据集,为大模型的模型训练提供高质量数据养料。

此外,随着大模型应用向垂直领域的不断深入,澳鹏中国将结合自身在大模型和各垂直领域数据服务中积累的丰富经验,研发高精尖垂类数据标注平台,澳鹏中国计划在2025年上半年推出专业的大模型医疗数据标注平台和具身智能数据标注平台,进一步赋能垂直领域客户构建高质量模型训练数据。

当前正处于超级周期的启动阶段,大模型发展迅猛且竞争激烈。许多AI数据标注项目具有实验性质,澳鹏需要迅速调整相关的平台和资源以适应不同的数据需求。钱程指出,大模型的发展,尤其在后训练阶段非常迅速,客户不断尝试新方法以优化效果。澳鹏团队与客户紧密合作,支持模型训练的数据需求,助力模型能力的不断提升。

对于尝试性实验项目,澳鹏需要迅速构建数据处理工具和工作流程,采集和标注数据,并进行结果训练和验证。这需要一个灵活的平台工作流、自定义标注模板和敏捷的项目管理。澳鹏的大模型智能开发平台通过自定义模板引擎,能够在几分钟内快速配置数据标注模板,而定制化小型工具的开发则可在几天到一周内完成。

钱程指出,客户需求快速迭代,创意层出不穷,澳鹏的产品研发团队为深度参与在这一快速发展的赛道而感到兴奋。一方面,他们积极跟进国内外大模型训练的技术变化;另一方面,与客户实时交流前沿发展趋势,共同探讨数据服务的构建方法。

"以AI赋能AI"是澳鹏产品研发团队不断提升数据服务效率的宗旨,为了提升团队的生产力和效率,澳鹏在数据处理和生产管理中广泛应用大模型,替代传统算法。这不仅大幅提高了技术和工程团队的代码编写效率,还帮助数据交付部门提升了数据服务和项目管理的智能化水平。

在大模型时代,尽管之前有不少科技企业都有自己的数据标注工具或平台,但随着大模型和生成式AI需求的激增,企业越来越依赖澳鹏这样的外部专业数据平台和服务商,既能满足不断变化的工具和平台开发需求,又能结合垂直领域专业标注人员的RHLF强化学习,一体化满足大模型和生成式AI的持续迭代要求。

面向垂直领域的交付能力也是澳鹏的战略投资方向。继通用知识后,专业知识是大模型下一步的重点发展领域。澳鹏在已有垂直领域能力的基础上, 2024年开辟了金融、法律、音乐、多语种、文学、TTS、数学、医疗、代码等九个大模型垂直领域团队,专门负责开发和培养这些垂直领域的复合型人才,以及承担相应的数据服务项目。

什么是面向垂直领域的复合型人才?简单理解就是对传统垂直领域的人才进行培养,例如金融、法律、医疗、音乐等,让专业领域人才理解AI与大模型、AI数据与AI数据项目交付等技术和项目管理实践,将专业领域知识与AI和数据项目交付结合起来,从而更好地服务客户大模型对于多种垂直领域数据的需求。这些专业人才不仅能够完成更高质量、更专业的数据标注,更能从专业逻辑上满足大模型推理的连贯性要求。

澳鹏中国在医疗AI领域布局近5年,为国内最早在医疗AI领域大规模投入的公司,拥有500+全职医疗专业人员和1000+众包团队,覆盖临床医学、中医、中西医、护理、药学、心理、营养学等多个学科,已为国内30多个客户交付500+医学项目、超1000万条数据。

自2023年下半年起,澳鹏组建了400+金融背景全职团队,其中拥有金融、经济或财会学本科及以上学历占比99%,70%持有基金或证券从业资格,支持风险管控、数据分析等金融应用开发,并具备完善的数据安全合规体系。

2024年,澳鹏在代码大模型领域取得显著增长,拥有120+全职技术人员覆盖主流编程语言,提供代码生成、调试等服务,业务扩展至能力评估、运维、测试等场景,团队规模翻倍,并持续积累高质量代码数据集,确保代码模型在多种编程场景和任务类型上的泛化能力。

此外,澳鹏在大模型各垂类领域都拥有丰富的专业人才资源:在法律领域,拥有专业的法律人才,涵盖法律检索、庭审、风控体系建设等核心能力;多语言领域,团队覆盖200+语种,具备丰富的多语言项目交付经验;音乐领域,拥有500+兼职音乐专业人员支持编曲、标注、制谱等任务;TTS领域,拥有数十个国家TTS采集经验,录音棚覆盖全国主要城市;文学领域,团队成员均具备深刻的文学理解与鉴赏能力,支持跨领域多模态融合与创新、情感交互与智能推荐系统等领域大模型的发展……澳鹏凭借强大的专业团队和丰富经验,持续为大模型提供高质量数据支持。

值得一提的是,在专业人才招聘方面,澳鹏面向各个垂直领域,不仅有强大的全职招聘团队,在中国无锡、大连、重庆,在海外菲律宾、越南、印度、马来、英国、美国等部署高信安基地,还有独有海内外的众包资源和 2000+家供应商合作伙伴渠道,也与数百家学校展开深入合作,部署垂直领域人才的前置实训培养,从而更好地储备人才。

数据安全和合规一直是澳鹏的强项,特别是 2024 年澳鹏中国取得了中国 AI 数据行业首家 ISO 37301合规管理体系认证,覆盖 AI 数据采集、数据标注和劳动合规等领域,这是继澳鹏中国在 ISO 27001安全合规、ISO 27701个人和隐私安全合规、ISO45001 职业健康安全等进一步夯实和固守合规底线。澳鹏不断地强化安全合规举措,为所有客户提供安全、可持续的数据服务,田小鹏博士表示,2024 年澳鹏各个基地顺利通过了 50+多次的客户"飞检"和现场审计,为客户的大模型高数安要求保驾护航。

澳鹏获全国数据交易联盟“年度优秀数据要素创新企业奖”

澳鹏获全国数据交易联盟“年度优秀数据要素创新企业奖”

总结而言:随着以DeepSeek开源大模型为代表的大模型第二波浪潮刚刚开始,一个真正的技术、经济和数据的超级周期才正式启动。在大模型第一波浪潮中,启动的主要是AI和科技公司;而在大模型第二波浪潮中,启动的将是所有行业领域的公司和政府机构,并将从中国聚焦到全球拓展,形成了从技术进步到生产力提升再到营收增长以及更多技术投资的正向循环。

在超级周期的正向循环中,数据真正成为了经济增长的"燃料",一个AI数据服务的多年期蓝海正在形成。田小鹏博士表示,"到2030 年,澳鹏中国制定了非常远大的营收目标——20+ 亿人民币,更重要的是澳鹏中国将不遗余力地成就我们中国 AI 客户,通过持续创新让中国的 AI 的产品和服务能领先于世界!"

稿源:美通社

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MWC25巴塞罗那期间,华为与巴塞罗那市政府签署智慧城市战略合作谅解备忘录(以下简称"本协议")。根据协议,双方将重点聚焦数字化基础联接、云计算平台建设、AI应用落地,智慧城市、智慧建筑、绿色能源等领域,全面提升城市管理的智能化和服务效率,实现资源优化配置和服务精准化,城市管理更加高效、便捷,环境变得更加宜居。

此外,双方还将联合开展ICT人才的培训和创新生态的构建,依托华为西班牙学院——这家由华为在欧洲打造的首个数字化人才赋能平台,与巴塞罗那Activa机构旗下的顶尖科技教育品牌IT Academy形成战略协同。前者以"数字基因植入"为核心,聚焦西班牙本土数字化能力升级;后者凭借在编程开发、大数据等前沿技术领域积淀的成熟培养体系,构建起"产学研用"一体化的数字人才枢纽,为当地培养更多的数字化人才,确保智慧城市建设与运营的人才支撑,也给整个西班牙的国家数字化建设提供高标准的高科技人才培养。本协议的签署标志着双方战略合作关系的进一步深化,将共同推动巴塞罗那智慧城市建设与可持续发展。

此次协议签署是华为与巴塞罗那市政府共同推动城市数字化转型的关键一步。巴塞罗那市市长豪梅•科尔博尼、副市长霍尔迪•巴尔斯、市政经理莱娅•克拉韦罗尔与华为公司高级副总裁、企业销售总裁陈雷、西班牙代表处代表殷晖共同出席并签署协议。在签约仪式上,双方高层进行深入交流,并表达对合作前景的美好展望。

华为与巴塞罗那市政府签署智慧城市战略合作谅解备忘录

华为与巴塞罗那市政府签署智慧城市战略合作谅解备忘录

巴塞罗那市市长豪梅•科尔博尼表示:"这一合作巩固了巴塞罗那作为技术创新之都的地位,是推进数字包容和数字普惠的重要里程碑。通过与华为协同创新,依托巴塞罗那Activa的IT Academy等平台,加速提升全民数字素养,确保技术进步红利普惠共享。"

华为公司高级副总裁、企业销售总裁陈雷强调:"我们与巴塞罗那市议会共同锚定2030碳中和目标,以城市智能中枢重构治理逻辑,用绿色科技重塑地中海城市基因,通过打造ICT人才生态为智慧城市注入持续动能,推动社会和经济的全面数字化。"

未来,华为将继续发挥在ICT基础设施建设、云计算、AI等领域的全栈技术优势和全球智慧城市建设经验,深度赋能巴塞罗那城市数字化底座,打造欧洲智慧城市标杆,为全球城市全场景智能升级提供可复制的创新范式。

稿源:美通社

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一、电化学储能行业锂电池热失控气体监测的局限性

目前,市场上主流的储能电池安全监测系统普遍采用电化学传感器来检测一氧化碳(CO),但在电化学储能场景中,因其环境普遍存在微量氢气(H2)的情况下,使其电化学一氧化碳传感器的寿命急剧降低;而传统厚膜型半导体型氢气传感器则普遍存在稳定性和抗干扰性差的问题,容易导致误报。这一应用局限性使得在复杂环境下气体监测的准确性和稳定性受到制约,难以很好满足储能设领域内对电化学电池热失控前特征气体的高效精准监测的需求。

二、中科微感MEMS基氢气和一氧化碳传感器复合模组获得新突破

先前,中科微感就已经针对储能行业监控锂电池热失控推出了高性能的氢气传感器与一氧化碳传感器。在此基础上,中科微感经过持续研发,推出了专为储能系统设计的MEMS基氢气、一氧化碳传感器模组CM-C12M。

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该模组采用了全新的材料与先进的沉积工艺,具有高灵敏度、快速响应、长寿命、低功耗等多重优势,此外将氢气传感器和一氧化碳传感器以及环境温度湿度传感器总共四路信号,利用智能算法综合性判断输出,从而较好的提高整个模组的整体性能。最终实现有效监测储能电池在热失控过程中释放的H2与CO气体的真实浓度,具备高抗干扰性,避免了易误报问题,此外,因为全部采用半导体原理,提高了其传感器使用寿命,减少了后期维护成本。

  • 高可靠性和一致性

    传感器采用半导体纳米多层致密敏感薄膜材料,确保传感器的稳定性和一致性。

  • 测量范围

    从0 ppm至1000 ppm。

  • 抗干扰性

    氢气传感器对CO气体有较强抗干扰性,实现了复杂气氛条件下,H2和CO的浓度准确输出。

  • 小型化与长寿命

    模组小巧设计,尺寸仅为 3.02×2.6×2.43 cm3,使用高耐久性材料与优化设计,延长了使用寿命,满足长期稳定运行需求。

以下是具体的传感器与复合模组性能测试数据:

(一)传感器性能特性:

1 响应特性

如图所示为我司新氢气传感器(CM-C107S储能专用)对H2的响应特性曲线,均在我公司的标准试验条件下测出。纵坐标表示传感器电阻比 Rg/Ra,Rg与Ra的定义如下:

Rg = 各种浓度气体中的传感器电阻值

Ra = 零级空气中的传感器电阻值

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如图所示为我司一氧化碳传感器(CM-C108S储能专用)对CO的响应特性曲线,均在我公司的标准试验条件下测出。纵坐标表示传感器电阻比 Rg/Ra,Rg与Ra的定义如下:

Rg = 各种浓度气体中的传感器电阻值

Ra = 零级空气中的传感器电阻值

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说明:传感器响应接近线性,并且对相应气体响应高。

2 氢气传感器选择性测试

如图所示为我司氢气传感器对H2和CO气体的响应特性,均在我公司的标准试验条件下测出。纵坐标表示传感器电阻比 Ra/Rg,Rg与Ra的定义如下:

Rg = 100 ppm气体中的传感器电阻值

Ra = 洁净空气中的传感器电阻值

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说明:上图为我司氢气传感器对H2气体、CO气体的响应对比图,由图可见我司氢气传感器对CO的抗干扰性强。

3 传感器寿命测试

传感器通电后放入恒温恒湿箱中,控制温度为85℃,湿度为85%RH,老化240 h后取出。再静置24 h后通电6 h进行测试,监测传感器性能的前后响应对比。

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氢气传感器双85寿命测试

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一氧化碳传感器双85寿命测试

说明:双85寿命测试240 h(理论寿命10年)响应偏差<10%。

(二)模组性能介绍:

通过传感器的精密封装、信号调理电路的设计,以及数据算法的开发,CM-C12M模组实现了对H2、CO两种气体的高效监测,确保模组在复杂环境下的稳定性和可靠性。

1 H2、CO浓度标定(表1)

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说明:上表为我司浓度输出模块对不同浓度的H2、CO的输出情况,输出偏差<10%。

2 混合气测试

储能电池PACK内含有一定H2等其他气体成分,故将我司传感器模块放入腔体中,首先注入100 ppm H2或200 ppm H2,之后累加注入100 ppm CO两次,检测传感器浓度输出。

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说明:上图为在密闭腔体中依次注入100 ppm H2,100 ppm CO,100 ppm CO的浓度输出以及依次注入200 ppm H2,100 ppm CO,100 ppm CO的浓度输出。证明我司CM-C102M模块在H2干扰下依然可以精确输出CO浓度。

3 温度补偿

我司模块对氢气传感器具有-40℃~55℃范围下的温度补偿功能。

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我司模块对一氧化碳传感器具有-10℃~55℃范围下的温度补偿功能。

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说明:上图为温补前后模块对100 ppm H2和CO的浓度输出情况,可以看出经过温补矫正后,模块在宽幅温度下都具有相当程度的浓度输出精度。

三、未来展望

中科微感将持续深化基于MEMS基嗅觉传感器技术的“气味数字化”创新与应用,通过材料研发、工艺优化和算法升级等多维度技术突破,不断提升嗅觉传感器核心单元——MEMS传感芯片的性能。未来,中科微感将始终坚持以技术创新为驱动,推动MEMS基嗅觉传感器在多行业中的规模化应用,助力产业链上下游协同发展,打造完整的气味数字化生态体系。我们坚信,通过持续的技术积累和市场探索,中科微感将为全球客户提供更高效、更智能的气味感知解决方案,推动人工智能嗅觉技术的普及与进步。

来源:中科微感科技有限公司

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大多数 CDAO尚未设定用例的业务影响衡量标准

Gartner最新调查结果显示,30%的首席数据和分析官(CDAO)将难以衡量数据、分析和人工智能(AI)对业务成果的影响视为最大挑战。

Gartner20249月至11月期间,对全球504位数据和分析领导者进行了首席数据和分析官议程调查。

Gartner高级研究总监Michael Gabbard表示:挖掘数据价值已成为一大趋势,例如许多企业都在讨论数据的价值、想要将数据作为驱动力等等,但能够做到这一点的企业少之又少。定期根据相关领域数据作出调整的企业往往能够超越同行。

绝大多数企业(90%以上)的数据和分析(D&A)领导者都在过去1218个月把侧重于价值和成果的领域作为其主要职责并将在未来继续关注这些领域。但只有22%的受访企业为其大部分D&A用例定义了业务影响指标并且跟踪和传达了这些指标。

Gabbard表示:企业越来越重视通过制定强有力的D&A战略提高决策能力和运营效率,而这正是D&A领导者的职责。CDAO必须尽早识别关键趋势,才能对D&A战略做出主动、明智的选择并围绕这些驱动因素构建运营环境,进而加快实现由数据驱动、以决策为中心的愿景。

Gartner调查结果显示,91%CDAO将制定可行的D&A战略视为其主要职责。

Gabbard表示:我们发现虽然这些CDAO将制定可行的D&A战略视为其主要职责,但他们中有超过三分之一未将建立和发展运营模式作为主要职责。D&A领导者在规划与执行之间总是存在差距。

Gartner客户可在 “2025CDAO初步研究:领导世界一流的数据和分析组织以及 “AI时代数据和分析战略制定入门指南中了解更多信息。

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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Arm 控股有限公司(纳斯达克股票代码:ARM,以下简称 “Arm”)今日宣布将 Arm® Kleidi 技术扩展到汽车市场。Arm Kleidi 是一项广泛的软件及软件社区参与计划,旨在加速人工智能 (AI) 的发展。通过 Arm Kleidi,合作伙伴将能够充分挖掘下一代特定应用 AI 模型在汽车中的优势,并加快其部署速度。

Arm 汽车事业部产品和解决方案副总裁 Suraj Gajendra 表示:“在汽车行业中,AI 通常被称为自动驾驶汽车的核心——听起来颇具未来感,距离其大规模量产上路还有数年时间。然而,实际的情况是,当下新车型中的很多应用和功能,从自适应巡航控制、个性化车载信息娱乐系统到驾驶员和乘客监控系统,都已经在使用 AI 技术,并且这些特定应用的模型和工作负载已在 Arm 平台上高效运行。这归功于 Arm 计算平台卓越的灵活性、性能、能效和可扩展性,使其成为整个汽车行业中开发者的首选平台。”

然而,随着这些汽车应用与功能日益精进,对更多的 AI 功能与日益复杂的工作负载的需求不断提高,汽车行业正面临着一系列独特的挑战,包括:

  • 相较于其他行业,汽车行业拥有庞大而复杂的软件系统,使得开发环境极为复杂。

  • 需要一个强大的从云端到车端的软件开发和验证基础设施,以便将云端开发的应用无缝部署到汽车中。

  • 软件必须符合严格的汽车功能安全和信息安全方面的行业标准和法规。

  • 汽车的使用周期较长,这意味着软件必须具备升级能力,以适应未来不断新增的功能和更新(类似于在最新软件版本发布时对智能手机进行同步更新,但汽车的产品周期要更长)。

Arm 通过领先的汽车增强型 (AE) 技术和在汽车生态系统中的合作,应对这些独特的挑战。这些合作涵盖了虚拟平台和基于标准的软件解决方案,通过面向嵌入式边缘侧的可扩展开放架构 (SOAFEE) 来加速汽车开发周期。所有这些解决方案都为开发人员提供了工具,使他们能够通过应用广泛的Arm计算平台无缝获取更高的性能,并加快其产品的上市时间。

利用 Arm Kleidi 实现性能自动优化

Arm Kleidi 2024 年推出,旨在为 Arm CPU 上运行的 AI 推理工作负载提供软件性能优化,开发者无需进行任何额外的工作,目前该软件库已应用于移动端、云和数据中心等关键领域,包括 Kleidi 已被集成到 ExecuTorchLlama.cppMediaPipe PyTorch 等热门 AI 框架的最新版本中,开发者只需开始构建应用程序,即可在基于 Arm 架构的平台上自动获取性能的显著提升。

Kleidi 的性能优化特性已引入汽车市场,领先的科技公司已经在他们的汽车软件中体验到了一系列新应用的性能提升。从车载聊天机器人、个性化驾驶员建议,到图像和运动增强以辅助用户、诊断和解决问题,Kleidi 与关键的开发者框架的集成正在加速 AI 应用的开发,为用户提供更快、更高效的车载体验。

  • AWS Automotive将车载聊天机器人的响应速度提高了 10

利用 Arm Corellium 联合开发的虚拟平台,亚马逊云科技 (AWS) 软件定义汽车 (SDV) 打造了一款全新的概念验证 (proof-of-concept) AI 聊天机器人,允许驾驶员直接与汽车进行互动,提出问题或询问仪表盘警报,而无需翻阅汽车用户手册。借助集成了 KleidiAI 的最新版 Llama.cpp 开发聊天机器人,AWS 实现了其聊天机器人性能的显著提升,响应时间缩短至一到三秒,性能提升达 10 。由于开发者无需在底层软件优化花费心力,KleidiAI 为聊天机器人的开发节省了六周时间。

  • VicOne 加快了对汽车网络安全威胁的应对速度

VicOne 面向 SDV xCarbon 车载解决方案能使车辆学习和识别网络安全威胁,减少对云端技术的依赖,进而降低成本并更好地保护数据安全。借助 TinyLlama-1 1B 模型,VicOne 解决方案的性能实现了显著提升,预填充提示速度翻倍,词元生成速度提升了 60% 以上,从而缩短了车辆检测网络安全威胁的响应时间。Kleidi 实现的性能优化使 VicOne 能够在无需额外开发工作的情况下,为用户带来更安全、更可靠的驾驶体验。

  • Sonatus 专为 OEM 打造的AI Technician      Builder平台,能够无缝运行于基于 Arm 架构的 AWS Graviton CPU

Sonatus AI Technician Builder 是一个从云到边缘侧的平台,可帮助 OEM 厂商创建客户服务代理,以迅速响应用户对汽车的问询,进而改善驾驶体验。该平台最初运行于云端环境的 GPU,而通过引入 Kleidi 优化框架,它现可轻松移植到搭载 Arm 架构的 AWS Graviton EC2 云实例上运行。这不仅确保了用户所需的性价比和响应时间,还为在基于 Arm 架构的汽车计算平台上运行边缘 AI 工作负载铺平道路。

Arm 平台上推动汽车及其他领域的 AI 创新

如今,全球 94% 的车厂都在其最新车型中使用了 Arm 技术。Arm 计算平台在汽车领域的广泛应用,表明其在推动关键车载 AI 应用实现显著性能优化方面具备得天独厚的优势,AWSVicOne Sonatus 的成功实践便是很好的例证。将 Kleidi 集成到现有的软件堆栈中,推动了更高效、更先进的 AI 应用场景的实现,并为那些分秒必争的关键汽车应用提供了更快的响应速递。 这赋予了开发者超能力,使他们能够在 Arm CPU 上优化并运行新的特定应用的 AI 模型和工作负载,而无需额外的成本或开发工作量。

通过将 Kleidi 扩展到汽车领域,Arm 持续兑现其承诺——为包括从云到边缘侧的各个 Arm 应用市场的 AI 开发者提供无缝的性能加速,助其打造有吸引力的全新用户体验,不断挖掘 AI 变革的潜力。


关于 Arm

Arm 作为业界性能最强、能效最高的计算平台,以无可比拟的规模,覆盖全球 100% 的联网人群。Arm 提供先进的解决方案以满足对计算永无止尽的需求,进而赋能全球领先的科技公司释放前所未有的人工智能体验和性能。Arm 携手全球最广泛的计算生态系统和 2,000 万软件开发者,共同在 Arm 平台上构建人工智能的未来。


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以全新可编程解决方案,助力嵌入式系统实现定制化AI推理、实时计算和低延迟

2025国际嵌入式展(Embedded World 2025)上,全球FPGA创新技术领导者Altera发布了专为嵌入式开发者打造的最新可编程解决方案,以进一步突破智能边缘领域的创新边界。Altera 最新推出的Agilex™ FPGAQuartus® Prime Pro软件及FPGA AI套件,将加速机器人、工厂自动化系统与医疗设备等众多边缘应用场景的高度定制化嵌入式系统开发。

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Altera可编程解决方案能够满足嵌入式与智能边缘应用对于产品能效、性能和尺寸的严苛要求。基于硬件解决方案与AlteraFPGA AI 套件,机器学习工程师、软件开发者及FPGA设计人员能够通过TensorFlowPyTorch等行业标准框架,以及OpenVINOTM工具套件和Quartus® Prime软件等开发工具打造定制化的FPGA AI平台。

今日新闻要点:

Altera低功耗、高性价比的AgilexTM 3 FPGA现已可以预定:AgilexTM 3 FPGA在低功耗、成本优化型应用中拥有出色的性能表现,相较于上一代产品,其在功耗降低多达38%1的情况下,可提供高达1.9倍的逻辑结构性能提升1得益于高性能的可编程架构、内置的针对AI优化的模块(AI Tensor block),以及嵌入式处理器,AgilexTM 3 FPGA可助力企业通过部署定制化 AI 解决方案,快速升级智能化边缘和嵌入式基础设施,并满足系统长期运行所需的低延迟、高能效和高灵活性。

在机器人控制系统场景中,AgilexTM 3 FPGA通过将机器学习能力与多传感器通路相融合,实现多轴机械臂的实时控制。在智能工厂摄像头的应用中,AgilexTM 3 FPGA可通过细粒度并行处理,和针对物体识别进行优化的卷积神经网络(CNN)分析海量数据,显著提升生产中的缺陷检测能力。

AgilexTM 3 FPGA量产级设备、开发套件、合作伙伴板卡,以及嵌入式核心板卡(SOM)现已开放订购。

AgilexTM 5 E系列FPGA正式量产并出货:目前,首批AgilexTM 5 E系列设备已完成认证并投入大规模量产。相较于D系列,AgilexTM 5 E系列FPGA针对功耗敏感型应用进行优化,可在更小尺寸、更高逻辑密度的封装内实现高性能。其凭借内置的AI功能可为视频、工业、机器人和医疗系统等智能边缘应用场景提供高度集成且更强的算力。

Altera推出高I/O封装密度的MAX® 10 FPGA为持续丰富高性价比产品组合,AlteraMAX® 10 FPGA家族新增了更多封装选项。其中,在VPBGA-610封装中,MAX® 10 FPGA 增加了10M4010M50产品线,在保持高I/O密度的同时优化产品的规格尺寸,从而显著提升高度集成设备的应用价值,并助力用户降低总体拥有成本(TCO)。VPBGA-610封装的MAX® 10 FPGA工程样品现已开放订购,量产芯片将于2025年第三季度上市。

软件和生态支持

AgilexTM 3AgilexTM 5 E系列和Max® 10 FPGA的软件支持可通过免费的Quartus® 软件许可证获得。对于AI开发者而言,Altera FPGA AI套件 25.1 版本支持使用熟悉的行业标准框架(如TensorFlow PyTorch)进行 AgilexTM 3 AgilexTM 5 FPGA AI 推理开发。

Altera通过其广泛的合作伙伴网络,为用户提供无缝FPGA开发所需的资源。同时,得益于Altera推出的解决方案合作伙伴加速计划Altera将助力用户加速FPGA AI开发进程,加快产品上市。

Altera CEO Sandra Rivera表示:基于数十年的技术积淀与强大的生态系统,我们正在持续拓展业界领先的可编程产品组合,为大家提供更丰富的端到端解决方案。本次发布的最新FPGA产品和开发工具套件,将助力嵌入式开发者们在AI时代无缝构建高性能、高质量的智能边缘解决方案。

Altera亮相2025国际嵌入式展

在本次2025国际嵌入式展上,Altera重点展示了全新的FPGA创新成果与开发工具套件。其可编程解决方案专门针对工业物联网、智能制造等场景所设计,可提供实时计算、AI加速功能和低延迟性能。现场展示的创新技术成果包括:

  • 基于Agilex™ 7 FPGA8K超高清视频与视觉处理方案

  • 基于Agilex™ 5 SoC FPGAROS 2机器人实时控制系统

  • MAX® 10 FPGA Altera 合作伙伴解决方案驱动的低延迟、低功耗缺陷检测和物体识别解决方案。

Altera展台位于NCC Ost会展中心,5号馆,343展位。

关于Altera

Altera 是全球领先的可编程逻辑硬件、软件和开发工具供应商,旨在助力电子系统设计者进行创新,打造产品的差异化优势并获得市场认可。凭借FPGASoC等在内的业界领先产品组合和设计解决方案,Altera能够为客户在数据中心、通信、工业、汽车等众多应用领域带来更快的产品上市速度和卓越的性能表现。更多信息,请访问www.altera.com

1性能因用途、配置和其他因素而异。 欲了解更多信息,请访问 www.intel.com/PerformanceIndex 。性能结果基于配置中所示日期的测试,可能无法反映所有公开可用的更新。

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作者:电子创新网张国斌

今天,随着Altera CEO Sandra Rivera宣布一系列重磅新品与技术进展,标志着这家独立运营的FPGA巨头正式迈入“Altera 2.0”时代。通过聚焦边缘计算、AI集成与端到端解决方案,Altera正以技术革新重新定义FPGA在嵌入式与数据中心领域的价值。

一、新品发布:Agilex 3系列覆盖全场景需求

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Sandra表示在过去一年当中,Altera取得了很多进展。目前,Altera是目前业界唯一一家独立运营且能够提供端到端的FPGA解决方案和产品的提供商。“Altera在过去40年的发展中,一直在驱动可编程解决方案的创新及部署。如今,Altera进入2.0时代,我们致力于提供易于设计和部署、且具有领先优势的可编程解决方案,覆盖端到端,并适用于广泛的应用场景。”她强调,“未来,Altera也会专注于提供可编程解决方案给到客户,助力他们加速取得成功。比如,我们会以IP复用策略,提供全栈的解决方案以消除客户的痛点,并将其应用于广泛的应用场景当中。我们所有的创新背后都有强大的芯片和IP设计以及软件来提供支持。”

她指出成为一家独立运营的公司,使得Altera能够完全专注在FPGA创新上,包括FPGA在边缘侧、数据中心侧、网络应用侧等方面的应用。在边缘端,整体的能效、成本都是非常重要的,边缘端要求的产品规格尺寸都会比较小,因此Altera提供了Max、Cyclone产品家族,同时我们也会不断推动与Agilex 3 FPGA的集成,并提升整体效能的表现。

在中端市场,应用需要更优化的功耗、能效以及性能表现,Altera可提供Agilex 5 FPGA。

在高端市场,例如对性能较为敏感的数据中心和网络应用中,Altera提供了Agilex 7 FPGA和Agilex 9 FPGA,其不仅可以覆盖数据中心和网络应用,还可覆盖通信基础设施。

Agilex 3 FPGA:边缘计算的颠覆者

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据她介绍,最新发布的Agilex 3相比前代产品,逻辑性能提升1.9倍,功耗降低38%,计算密度覆盖25k-135k逻辑单元。此外,它内置AI Tensor模块、双核ARM A55处理器及AI优化的DSP,支持实时数据处理与低延迟响应;通过SEU检测、功能安全认证强化安全性。

Agilex 3 FPGA内置的功能为边缘侧带来了智能算力,而针对边缘侧的独特设计要求,Agilex 3 FPGA也进行了对应的优化。“Agilex 3 FPGA 采用的Hyperflex架构可以在更加贴近数据产生的位置,为客户提供低延迟及实时计算,从而可以更大限度地降低网络延迟。这对于一些时间敏感性的应用场景非常重要,比如工业IoT和自动驾驶汽车。”她指出,“基于Agilex 3 FPGA的可再编程性和内置AI功能,使得客户可以针对特定的AI任务精准地部署和分配FPGA资源。这种高度的灵活性,使得设计者、开发者可以有针对性的优化FPGA,真正做到适用于独特的应用场景。”

在安全方面,Agilex 3 FPGA具有安全设备管理器,可以助力在边缘进行计算或者操作的高度敏感性数据提升安全性。同时,Agilex 3 FPGA还具备一些些高级安全功能,比如SEU检测、功能性安全认证,以确保整体更加可靠和安全的性能表现。

她还特别指出很多工业和行业系统都需要有15年以上的运行寿命,Agilex 3 FPGA可以通过软件提升和更新,不断助力客户在应用场景中取得持续提升,从而帮助客户最大化地保护这些投资。

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她表示Agilex 3的目标受众是所有嵌入式开发者,其应用场景非常广泛,包括工业互联网、医疗领域、无人机、自动驾驶汽车、摄像机、监控设备以及制造业等。而且,得益于内置的AI功能,Agilex 3在市场上拥有独特的竞争优势。Agilex 3 FPGA可以支持从数据中心到智能边缘的广泛应用场景,例如在数据中心侧,Agilex 3 FPGA可实现板卡管理功能,执行系统监测、远程监控以及电源管理等任务。

其他的应用场景包括智能工厂的机器人系统,Agilex 3 FPGA可助力实现传感器、驱动器、执行器和机器学习算法等的无缝集成,使所有系统整体的准确度、精准性和安全度都能够得到大幅的保障和提升。

Agilex 3 FPGA也可应用在自动驾驶车辆中,包括智能汽车和远程遥控的空中飞行器,Agilex 3 FPGA可实现物体检测和防撞等功能,使得这些系统都可以更加智能和安全地运行。

其他的应用场景在医疗领域,尤其在内窥镜和MRI机器中,Agilex 3 FPGA可以承担处理和管理来自于摄像头、传感器和视频等不同通道海量数据的重任。

在生态支持方面,开发套件及合作伙伴板卡(iWave、Terasic)已开放预定,配套免费Quartus软件和AI套件(支持TensorFlow/PyTorch)。“得益于高性能的可编程架构(Hyperflex),Agilex 3在低功耗、成本优化型应用中拥有出色的性能表现。另外,凭借内置的AI功能和内置的针对AI优化的模块(AI Tensor block),我们所有的FPGA都可以使用相同的全栈软件,这意味着客户可以进行一键部署,无需每次都进行重新部署或软件适配,从而简化了部署流程。这也是Altera产品与众不同的优势之一。另外,我们还提供AI套件和软件,使用户/开发者可以便捷在Agilex 3上创建基于FPGA的AI和机器学习平台。我们可以使用业界通用的标准框架,例如PyTorch和TensorFlow,从而大大简化客户的部署流程。”她特别补充说。

Sandra表示低功耗、高性价比的Agilex 3 FPGA现在已经开放预定了,客户可以预定量产芯片、开发套件以及由iWave和Terasic所提供的合作伙伴板卡。

二、其他产品进展

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Sandra透露Altera的Agilex 5 E系列FPGA也已经开始量产,该系列产品主要面向中端嵌入式系统,其需要更高的性能和更多的功能。

此外,Altera也正在丰富Max 10 FPGA产品家族,推出高I/O的封装密度。现在可提供10M40、10M50产品线,这两条产品线都用到了VPBGA-610的封装。新的封装选项可以在保持高I/O的同时进一步降低规格尺寸,从而帮助客户进一步降低总体拥有成本(TCO)。

“Altera提供的所有解决方案都是希望通过实时的性能和内置的AI可编程架构为嵌入式开发者带来更大的价值。同时,我们也为Agilex 3 FPGA、Agilex 5 E系列FPGA以及Max 10 FPGA产品提供了更大的支持,这些支持可通过免费的Quartus软件许可证获得。针对AI开发者,Altera FPGA AI套件25.1版本也支持基于Agilex 3 FPGA和Agilex 5 FPGA,使用行业标准的框架(如TensorFlow和PyTorch),来进行AI推理开发。”她指出。

Sandra在回答媒体提问时多次强调,FPGA在边缘AI与异构计算中的独特价值将驱动未来增长,据预测,到2028年全球边缘AI芯片市场规模将超千亿美元。Altera凭借Agilex 3的能效优势,有望在机器人、无人机等领域占据先机。

她指出FPGA作为CPU/GPU的协同加速器,在数据中心可优化AI集群的数据流转;在边缘侧则通过SoC集成(如ARM/RISC-V内核)减少设备冗余,降低部署复杂度。

她也表示尽管低成本FPGA在AI模型训练上存在算力局限,但其在推理阶段的灵活性和实时性优势显著。Altera通过软件工具链降低开发门槛,正逐步拓宽应用边界。

2015年 ,英特尔以167亿美元的价格收购了Altera。收购完成后,Altera被整合为英特尔旗下的可编程解决方案事业部(PSG)。9年后,2024年2月,英特尔宣布将Altera作为独立的FPGA公司运营,并重新启用“Altera”作为品牌名称。

Altera的独立运营并非简单的业务拆分,而是一场以技术深耕为核心的全面进化。从其产品布局来看,通过Agilex系列与Max 10的升级,公司不仅巩固了在传统工业与通信领域的地位,更以AI与边缘计算为支点,撬动未来智能世界的无限可能。在异构计算与边缘AI的浪潮下,Altera的端到端策略或将重新书写FPGA市场的竞争规则。(完)

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

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在智能汽车与新能源浪潮下,申矽凌推出车规级温湿度传感器芯片CHT8325-Q,以国产自主创新技术重新定义汽车环境感知标准,为座舱舒适、电池安全与智能驾驶提供可靠保障。

车规级认证,严苛环境从容应对

CHT8325-Q通过AEC-Q100认证,支持-40℃ ~ 125℃超宽温域运行,抗振动、耐高低温冲击,满足引擎舱、电池包等严苛场景需求。单芯片集成传感器与信号处理单元,减少外部干扰,确保长期稳定性。

高精度感知,守护每一度舒适与安全

  • 温度精度±0.1℃(Typ.),湿度精度 ±1.5% RH(Typ. @20%~80% RH),支持动态补偿算法,精准调控座舱温湿度,提升驾乘体验。

  • 实时监测电池包 / 电机热管理系统,预警异常温升,保障新能源汽车核心部件安全。

低功耗设计,高效协同车联网

  • 宽电压1.8V~5.5V 适配车载电源,平均电流5.5μA,待机电流低至 0.36μA。

  • I2C/SMBus 高速通信,支持多地址配置,助力汽车电子系统高效协作。

国产创新,赋能供应链安全

作为国产自主知识产权芯片,CHT8325-Q 核心模块(ADC、校准算法)完全自研,性能对标国际一线品牌。

通过 IATF 16949 体系认证,提供本地化 FAE 支持,助力车企构建安全可控的供应链。

应用场景

  • 智能座舱温湿度调控

  • 电池包热失控预警

  • HVAC 系统节能优化

  • 自动驾驶环境感知

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关于申矽凌

申矽凌是一家专注于高性能传感器芯片以及混合信号芯片的半导体设计公司。产品涵盖热管理芯片、温湿度传感器、环境光传感器、数模转换、数字接口、内存条模组以及安全芯片等多个品类,可广泛应用于计算机、通讯、汽车、工业以及消费电子等领域。申矽凌在温湿度传感器芯片这一细分领域拥有多年深厚的技术积累和专业知识,能够为客户提供更精准、更可靠的解决方案。

来源:申矽凌微电子

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随着夏季消费旺季临近,高速手持风扇市场迎来爆发期。宇凡微针对方案公司及成品厂商的“产品定义难、开发周期长”痛点,全新推出4W转高速风筒驱动模块型号:DCB372-AX)。以超小体积、即插即用设计,帮助客户快速实现手持风扇产品量产,抢占夏季市场红利。

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01 模块化方案即插即用,缩短产品上市周期

当前,消费电子行业竞争激烈,厂商亟需快速推出差异化产品。宇凡微作为九齐、普冉等芯片原厂核心代理商,依托平台化运营能力,将上游芯片资源与技术方案深度融合,推出“芯片-方案开发-模块产品-量产支持”全链路服务:

  • 极简开发:模块兼容市场主流无刷电机,即插即用,客户技术要求门槛低,适配即量产;

  • 成本可控:标准化方案降低研发投入;

  • 快速响应:模块、芯片、技术资料同步供应,最快7天完成样机验证。

02 4W转高速风筒驱动模块:手持设备专用方案

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核心优势:小体积、强兼容、高安全

  • 极致小型化设计:PCB尺寸仅13.46mm,较之前发布的10W/13W转高速风筒驱动模块体积缩减超30%,为便携设备提供更大设计自由度,适配超薄手持设备及微型化应用场景。

  • 电机适配性行业领先:模块兼容市场上主流无刷电机,支持40000转高速输出,适配性覆盖主流电机型号,显著降低厂商调试与供应链管理成本。

  • 高效能与全方位保护:输入电压范围3.7V-4.2V,单节锂电池供电,满足户外便携需求;

PWM无级调速,精准控制风力;内置堵转、过流、过温三重保护,确保设备安全运行。

03 应用场景:覆盖全场景便携设备

模块专为低电压场景优化,可广泛应用于:

  • 高速手持小风扇:强劲风力与长续航兼顾;

  • 户外口袋/挂腰扇:轻量化设计,适合运动场景;

  • 桌面循环风扇:静音高效,提升办公体验;

  • 高速制冷手持设备:结合半导体制冷片,拓展创新品类。

04 技术平权:平台化运营赋能产业链

宇凡微始终践行“技术平权,快速量产”理念,通过技术下沉链接芯片上游与终端应用:

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快速量产支持:模块化设计简化开发流程,客户可跳过复杂驱动开发环节,实现“7天完成样机、30天量产”;

产学研深度融合:宇凡微联合哈工大,持续加大研发投入,通过与南京大学、中山大学等进行产学研的投入,加大技术创新,助力产品产业链实现升级与发展的新路径。

供应链保障:作为台湾九齐、普冉原厂核心代理商,确保芯片稳定供应,芯片良品率高达99.97%。

05 行业背书:硬核技术获行业认可

宇凡微模块化产品线已覆盖电动牙刷扫振一体伺服电机模块、加湿器超声波雾化模块、无线充电、AI玩具模块、10W/13W转暴力风筒驱动模块等新小家电领域。

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宇凡微的模块化产品线已获市场和行业高度认可,其中扫振一体电动牙刷模块曾荣膺2024年度“AILE”AI最佳创新产品奖、2024年度重大技术突破奖等奖项。未来,公司将持续加码研发,为消费电子行业提供更多元、更敏捷的解决方案。

来源:宇凡微

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迈特芯科技最新发布支持DeepSeek蒸馏版及满血版的异构FPGA一体机整机设计方案。借助新的硬件架构支持混合专家模型(MoE)架构、多头潜在注意力机制(MLA)等算法创新,率先将智能芯片、服务器硬件、算法框架、行业应用软件等深度集成,形成本地化“开箱即用”的智能算力解决方案。该产品方案降低了对高算力GPU的依赖,显著降低了硬件成本,并适用于多种行业场景,可广泛应用于金融、医院、物流、政务等领域。

迈特芯推出的异构FPGA DeepSeek一体机覆盖7B到671B规模的DeepSeek大模型,提供私有化部署、行业场景定制、高效安全合规的端到端解决方案。

1.MLA及MoE算子支持

迈特芯LPU-DS硬件架构支持DeepSeek-R1网络的MLA及MoE推理,通过硬件实现 MLA和MoE算子,实现高推理速度,整体功耗小。MLA通过对注意力机制中Key和Value进行地址压缩从而显著减少网络推理所需的KV cache。MoE通过组合多个“专家”模型来处理复杂任务的架构。每个“专家”模型专门处理输入数据的某一部分,而一个门控网络(Softmax)则负责决定哪些专家应该被激活。迈特芯方案为实现大模型网络推理设计了不同的算子(低秩张量压缩算子等),所有算子都采取一种全局统一数据类型,实现所有算子的串联,提高硬件的执行效率和总线的利用率。

2.7B模型的FPGA异构方案

迈特芯FPGA异构方案支持常用轻量级大模型,如Qwen2-instruct-7B和DeekSeek的蒸馏版Qwen2-instruct-7B,处理性能最高可达75 Tokens/s,大约是A100性能的两倍。

3.满血模型的FPGA异构方案

迈特芯MoE架构通过CPU + FPGA异构计算创新,可实现千亿参数大模型在消费级硬件上的高效部署。其核心突破在于高性能FPGA内存优化与算力协同,采用分层参数卸载机制,将计算密集的注意力层保留于高性能FPGA内存中(通过Marlin量化压缩至4bit),路由专家层动态调度至CPU内存(Intel至强AMX指令加速),配合共享专家层的FPGA算子优化。同时,按MLA注意力层 > 共享专家 > 路由专家的计算强度分级处理,将原需8卡A100服务器(成本超百万)的任务迁移至万元级消费设备,在保持模型全能力的同时实现“显存-算力-生态”三位一体的突破,为AI技术普惠化开辟了新路径。

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迈特芯DeepSeek FPGA异构一体机凭借其卓越的性能、强大的硬件支持、广泛的应用场景、严格的数据安全措施以及良好的用户体验,成为了企业级用户在高精度、高性能需求场景下的理想选择。客户可以根据需求应用场景、预算选择不同档次的配置,产品可用在私有环境搭建轻量便捷、低成本的满血版DeepSeek推理平台。产品覆盖DeepSeek 7B至671B大模型,支持DeepSeek的高效推理,推理速度最高可以达到50 token/秒。

关于迈特芯科技

深圳市迈特芯科技有限公司以创新为驱动,凭借全新具身智能卡,推出一系列前沿智能化产品方案,致力于成为具身智能芯片行业领先的设计公司,为客户提供量身定制的解决方案与服务。

来源:迈特芯

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