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Gartner预测,到2025年底,至少有30%的生成式人工智能(GenAI)项目将在概念验证后被放弃,原因包括数据质量差、风险控制不足、成本上升、业务价值不明确等。

在近期举行的Gartner数据与分析峰会上,Gartner杰出研究副总裁Rita Sallam表示:经过去年的炒作,企业高管已迫不及待地想要看到GenAI投资的回报,但企业机构目前还难以证明和实现这些投资的价值。而随着行动范围的扩大,开发和部署GenAI模型所带来的经济负担越来越重。

Gartner认为,企业机构所面临的一大挑战是证明为提高生产力而大力投资于GenAI的合理性。然而,这些投资很难直接转化为经济效益。许多企业机构正在使用GenAI深入改变其业务模式和创造新的商机,但GenAI部署方法的成本高达500万美元至2000万美元(见图一)。

图一、不同GenAI 部署方法的成本

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资料来源:Gartner2024 7 月)

Sallam表示:“不幸的是,目前还没有万能的GenAI部署方法,成本也不像其他技术那样可以预测。你的花费、所投资的用例以及采取的部署方法都决定了成本的高低。无论你是希望将人工智能(AI)应用于各个方面的市场颠覆者,还是较为保守地专注于提高生产力或扩展现有流程,都会产生不同程度的成本、风险、变数和战略影响。”

Gartner的研究表明,无论AI目标的大小如何,GenAI 都要求企业对间接的、未来的财务投资标准有更高的容忍度,而不是追求立竿见影的投资回报率(ROI)。一直以来,许多首席财务官都不愿意为了未来的间接价值而在当下做出投资。这种不情愿会使投资分配偏向于短期战术成果而非长期战略成果。

实现业务价值

各个行业和业务流程的早期用户均实现了业务改进,改进的程度因用例、工作类型和员工技能水平而异。Gartner最近的一项调查显示,受访者的收入平均增加了15.8%,成本平均节约了15.2%,生产力平均提高了22.6%。这项调查于20239月至11月期间对822位企业领导人开展。

Salim表示:“这些数据为评估GenAI业务模式创新带来的业务价值提供了宝贵的参考依据。但重点在于要认识到由于收益与公司、用例、角色和员工密切相关而给估算这一价值所带来的挑战。虽然通常情况其效果可能不会立竿见影,而是会逐渐显现,但这一延迟不会减少潜在的收益。”

计算业务影响

Gartner 认为,企业可以通过分析GenAI业务模式创新的业务价值和总成本,确定直接投资回报率和未来价值影响。这是在GenAI业务模式创新方面做出明智投资决策的重要方法。

Sallam表示:“如果业务成果达到或超过预期,就有机会将GenAI创新和使用推广到更大的用户群中或者在其他业务部门实施,从而扩大投资规模。但如果达不到预期,就可能需要探索其他创新场景。像这样的洞察有助于企业机构实现资源的战略分配并确定最有效的发展路径。”

Gartner客户可在报告《计算GenAI业务模式创新的投资回报率》以及免费的Gartner网络研讨会“成熟组织为取得AI成功所采取的不同做法中了解更多信息。

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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依托LambdaTest全新人工智能驱动分析工具,质量保障(QA)团队能够获得更深入的洞察,更快地解决问题,并提升软件质量和性能

LambdaTest是领先的基于云的统一测试平台,该公司宣布推出创新的分析功能,以便QA团队获得更深入的洞察并增强对测试自动化的控制。 新功能利用人工智能和机器学习来优化软件质量和性能。

“我们很高兴将这些前沿分析工具引入我们的平台,”LambdaTest联合创始人兼产品负责人Mayank Bhola表示。 “我们的目标是为QA团队提供必要的洞察,从而快速识别和解决问题,确保软件质量和性能更佳。 这些功能将彻底改变用户处理测试自动化的方式。”

主要功能包括:

AI Copilot Dashboard允许用户使用自然语言查询与数据轻松交互,并获得可操作的洞察,从而简化了数据分析。 它提供预测分析和智能建议,帮助团队高效地做出数据驱动的决策。

由人工智能驱动的Flaky Test Analytics分享对测试套件行为的宝贵洞察,使团队能够缩短测试执行时间并显著提高软件质量,同时缩短发布周期。 团队可根据影响来识别和按优先顺序排列不稳定测试,从而优化调试工作,加快测试周期,并提高测试可靠性。

LambdaTest的Command Logs Analytics可提供测试执行的详细洞察,使QA团队能够精确定位问题并优化测试脚本,避免因过时元素导致的错误。 通过分析命令级数据,用户可以识别性能瓶颈,有效排除测试故障,并主动解决每次会话运行中的潜在问题。

Test Case Insights简化了在测试会话的每个步骤中对LambdaTest上的测试自动化执行情况的分析。 这些洞察有助于分析测试用例的健康状况,显示成功率与失败率,并按组分析测试用例,以识别经常失败的测试。

Allure Test Insights with HyperExecute使用Allure报告提供对测试执行结果的时间序列分析。 用户可以跟踪测试状态、持续时间和套件详情,评估套件健康状况,分析测试状态比率,并利用多种自定义筛选选项评估测试套件的平均测试持续时间。

全球所有LambdaTest用户都可以使用这些功能,解决常见的测试自动化难题,并提供有关测试用例和执行趋势的详细洞察。

如需有关LambdaTest最新功能的更多信息,并开始利用这些强大的分析工具,请访问https://www.lambdatest.com/。 

关于LambdaTest

LambdaTest是智能的全渠道企业执行环境,可通过及时测试编排(JITTO)缩短上市时间,确保高质量发布并加速数字化转型。 LambdaTest拥有1万多家企业客户和200多万用户,遍布130多个国家/地区。

  • Browser & App Testing Cloud可在3000多种浏览器、设备和操作系统上对网络和移动应用程序进行手动和自动测试。

  • HyperExecute使客户能够在云端高速运行和编排任何框架和语言的测试网格,从而缩短质量测试时间并加快软件开发速度。

如需了解更多信息,请访问:https://lambdatest.com

稿源:美通社

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作者:安森美模拟与混合信号事业部,资深市场营销经理Min Su You

随着车辆愈发先进,有助于提升道路安全性能、提供驾驶辅助功能以及提高能效,其底层技术的重要性也随之增加。无论是传统的内燃机(ICE)驱动车辆、混合动力汽车还是纯电动汽车,汽车设计中都包含了数十种传感器、微控制器及执行器,所有这些器件都会产生或处理大量的数据。

现代车辆不仅仅是一种交通工具,更是车轮上的先进计算平台。与所有计算系统一样,有效传输数据的能力对于这类系统的平稳运行和安全操作至关重要。

常用车载网络技术(IVN)

电子技术在车辆中已应用数十年,提供了许多实用功能,通常是为了增强安全性或娱乐性。在早期,这些功能很多都是独立存在的,既不向车辆的其他系统提供数据,也不依赖于其他系统产生的数据。然而,随着技术的进步,集成化带来的优势逐渐显现,汽车专用的网络技术随之应运而生。

在车辆中普遍采用的协议包括LIN总线(Local Interconnect Network, LIN)、CAN总线(Controller Area Network, CAN/CAN-FD)、FlexRay总线以及MOST总线(Media Oriented System Transport, MOST)。虽然每种解决方案都有其独特之处,并可满足不同的设计考量,但更重要的是,这些现有的技术方案难以满足现代车辆日益增长的需求。

LIN总线是一项成本效益高的技术,对于低数据速率(<20kbps)的应用场景来说易于实施和部署。然而,由于其带宽有限,并且系统节点数量被限制在12个以内,这限制了它在现代车辆中的价值。

CAN总线(以及后续迭代版本如CAN-FD)因其非常稳定可靠且相对不受电气干扰和噪声影响,在车辆和其他安全关键系统中得到了广泛应用。然而,有限的带宽(通常约为2Mbps)限制了它在某些数据密集型应用(如信息娱乐系统和摄像头)中的使用,同时也限制了节点的数量。目前,新的CAN-XL标准正在开发中,以处理更高速度并具备与以太网衔接的能力,但对于许多工程师来说,直接过渡到全以太网解决方案看起来更具吸引力。

FlexRay总线提供了精确的时序和同步功能,使其适用于诸如线控驱动等时间关键型应用。然而,与其他方式相比,复杂性限制了其普及程度。

MOST总线 仅用于信息娱乐系统,其适用性有限且成本高昂,因此随着该技术的逐步淘汰,已被其他解决方案所取代。

以太网被许多人视为替代现有多种解决方案的理想选择,它可以提供高带宽和低延迟的通信能力。然而,现行的以太网协议存在一个问题,即其固有的载波侦听多路访问/冲突检测(Carrier Sense Multiple Access with Collision Detection, CSMA/CD)机制,这意味着无法实现确定性操作,从而不适用于任何时间敏感的应用场景,比如线控驱动等。此外,以太网技术的成本也是一个问题。然而,考虑到以太网的巨大潜力,现在已经出现了如10BASE-T1S这样的确定性协议,它包含了物理层冲突避免(Physical Layer Collision Avoidance, PLCA)机制(参见图1),为时间关键型应用提供了所需的性能。此外,汽车以太网设备的成本正在迅速下降,这使得更多的汽车制造商能够应用高带宽特性。

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图1:在PLCA周期中,每个“从设备”发送数据之前,“主设备”会通过一个“BEACON”信号开始通信,从而避免冲突和相关的重传开销。

以太网在 OPEN 联盟等组织的推动下不断发展,以满足现代汽车日益增长的带宽需求。新标准(如 IEEE P802.3dh)使未来车辆中的光纤应用成为可能,用以支持低延迟 4K 视频和增强现实等要求极苛刻的技术。

包括蓝牙®、Wi-Fi 和移动通信在内的无线协议通常用于驾驶员和乘客连接他们的移动设备。无线通信的主要需求源于其能够在有线连接无法实现的情况下完成某些功能,例如胎压监测(TPMS)和无钥匙进入(仅举两例)。然而,随着 "车联网"(V2X)技术的发展,车辆可以与其他车辆及其周围环境进行通信,对无线通信的需求也进一步增加,但随之而来的是对更高安全性的需求。

车辆架构

由于车辆内部遍布着众多子系统和传感器,汽车制造商必须谨慎选择车辆架构。主要有两种选择——域(domain)架构或区域控制(zonal)架构。现有的基于域的架构将具有相似功能的部分(例如,传动系统、底盘和舒适性)组合在一起——尽管它们的位置可能分散在车辆的各个部位,这需要更多的布线,也增加了重量和成本。

为了避免这一问题,许多汽车制造商现在更倾向于采用区域控制架构的方法,即尽管功能不同,但仍将位置相近的子系统分组。因此,可以指定“右前”、“左后”等区域。虽然这种方法减少了布线需求,但也会在各区之间的车辆通信 "主干 "上增加数据量,因此要求车载网络具有更高的性能和带宽。

通常情况下,每个分区都高度集成了专用计算资源,通过高速(和确定性)通信主干网与主 CPU 连接,以支持先进驾驶辅助系统 (ADAS) 和线控驱动等实时应用。采用区域控制架构使车辆功能和特性的集成、移除或升级提供了更大的灵活性。它易于扩展并适应不断变化的需求。

虽然区域控制架构有可能带来诸多好处,但其实施也会导致对车载网络性能需求的增加。这主要是由于需要更高的数据流量、低延迟、冗余、可扩展性支持以及更好的安全性和诊断功能。

功能安全

随着车辆的自动化程度越来越高,对功能安全和冗余措施的需求也在增强。越来越多的系统要求符合更高的ISO26262汽车安全完整性等级(ASIL),随着驾驶员越来越依赖车辆自身做出的决策和采取的行动,安全等级要求正从A级和B级向更为严格的C级和D级组件过渡。功能安全涵盖了从概念设计到车辆最终退役的所有设计环节。

毫无疑问,这对整个车辆结构以及车载网络都有着重大影响。对于自动紧急制动和自适应巡航等高性能 ADAS 功能而言,低延迟数据传输至关重要。要实现功能安全合规性,就必须在传感器和通信路径上部署冗余以及精密的容错机制。

虽然所有车辆的安全关键功能都需要时间敏感型网络(TSN),但向区域控制架构的转变增强了这种需求。时序的精确调整和延迟补偿对于确保 ADAS 功能的正确运行至关重要,尤其是当图像传感器、激光雷达模块和电子控制系统等元件分布在车辆的不同区域时。即使是在不同区域使用麦克风进行降噪等应用,也需要 TSN 才能有效工作。在以太网解决方案方面,现有的 TSN 以太网协议可重新用于汽车用途。

在图像传感器和摄像头接口方面,MIPI CSI-2(摄像头串行接口)和 DSI-2(显示串行接口)支持高速数据传输,是摄像头系统、显示屏和信息娱乐系统之间传输大量数据的理想选择。移动产业处理器接口联盟(Mobile Industry Processor Interface,MIPI)和汽车串行/解串通信技术联盟(Automotive Serdes Alliance,ASA)正在进一步开发一种标准化的 串行/解串(SerDes)解决方案。最终,ASA 运动连接技术(ASA ML)将获准与 MIPI CSI-2 集成。在这一合作中,还对增强 MIPI 协议的安全性和用于摄像头的非对称以太网(高带宽传输,低带宽接收)进行了研究。

安森美(onsemi)在车载网络(IVN)中的角色

安森美在车载网络领域拥有超过三十年的丰富经验,提供创新产品和一流的应用支持。目前,解决方案组合以许多现有的车载网络技术为基础,包括LIN、CAN和FlexRay。未来几年,将陆续发布LIN和CAN产品的增强版本,由于对FlexRay的发展预期不乐观,所以对该协议的投资即使有,也不会太多。

显然,10BASE-T1S 以太网将是汽车行业的一个重点领域。安森美已经推出了首批产品,目前正在为这一重要协议开发第二代产品组合。随着大多数汽车制造商预计采用区域控制架构,10BASE-T1S 将成为未来汽车通信的基本组成部分。对于要求高吞吐量、高带宽和高安全性的应用(如 ADAS 功能,包括完全自动驾驶)来说,尤其如此。

尽管以太网在车辆应用中具有明显的优势,但在对通信速率要求不高的场景(如车窗开启、后视镜折叠、调整座椅等)仍将继续使用现有协议(如 LIN 和 CAN)。不过,我们已经看到以太网正在取代 CAN 的部分市场份额,预计到明年,以太网将成为低延迟和高带宽通信的首选技术。

总结

如今,车辆性能已不再取决于其行驶速度,而更多地取决于车载网络在 "车轮上的计算平台 "中数据传输的速度。

虽然 LIN 和 CAN 等传统协议将继续发挥有限的作用,但 MOST 和 FlexRay 等一些协议将逐步淘汰。由于区域控制架构降低了布线的成本和重量,将成为首选,但还需要应用 TSN 和更大的带宽,特别是在区域之间的主干网上。

确定性以太网(10BASE-T1S)将发挥重要作用,在不久的将来成为许多汽车制造商默认的 "首选 "技术。该技术的广泛应用将推动车载网络标准化程度的提高,实现全自动驾驶所需的创新解决方案也成为可能。此外,目前只有以太网解决方案才能推进提高车辆安全性和先进自动驾驶系统的实现。

几十年来,安森美一直在汽车技术领域发挥着重要作用,尤其是在车载网络方面。虽然 LIN 和 CAN 在器件方面将继续取得进展,但安森美目前的主要重点是开发更丰富的 10BASE-T1S 以太网解决方案,为汽车行业提供满足下一代汽车应用所需的高性能元器件。

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近期,运动与控制技术的先行者——派克汉尼汾与沃尔沃建筑设备(Volvo CE) CE经销商团队再次携手,参加2024国际汽联世界场地越野车锦标赛,这标志着双方在赛场内外致力于推进电气化发展的合作关系进入第二年。

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2024赛季将于76日在瑞典拉开帷幕,随后在匈牙利、比利时和葡萄牙继续进行,并将于今年10月在中国落下帷幕。

“与沃尔沃CE的合作代表我们向可持续未来这一共同目标迈出重要一步,派克汉尼汾销售公司OEM副总裁 Anders Hagberg说到,通过将派克的先进技术集成至沃尔沃CE的电动工程机械车队中,我们不仅提升了车辆性能,还展示了在拉力越野等挑战性环境中电气化的可行性。

将派克技术整合到沃尔沃CE的电动工程机械车队彰显出双方对清洁技术和创新的承诺,这也是本次合作的核心所在。

在沃尔沃的电动设备中,派克所应用的组件包括控制器、逆变器、电机、冷却液过滤器和软管以及冷却产品矩阵。此外,作为沃尔沃的液压组件和系统供应商,派克在其传统和电动工程机械系列产品中都占据重要地位。

派克支持全球客户向电气化技术转型,帮助他们应对盈利和可持续发展的双重挑战。

欲了解更多信息,请访问https://www.parker.com/cn/zh/about-parker/partnering-volvoce.html

关于派克汉尼汾

派克汉尼汾是美国财富250强企业,是运动与控制技术领域的先行者。在过往的百年,公司致力于实现工程突破成就更好明天。欲了解更多信息,请访问www.parker.com/china@parkerhannifin.com

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  • 恩智浦半导体首次获得汽车连接联盟数字密钥小程序认证

  • 最新的认证计划增强了人们对下一代汽车安全性的信赖

  • 是德科技进一步扩展了其针对汽车行业的安全评估产品

是德科技(Keysight Technologies, Inc.)宣布设备安全研究实验室 Riscure Security Solutions 已成功完成恩智浦半导体的首个汽车连接联盟 (CCC) 数字钥匙小程序 (DKA) 认证。两家公司共同评估和认证恩智浦的汽车数字钥匙解决方案,帮助进一步开发这一新标准。

CCC DKA 计划专注于为汽车行业提供数字钥匙解决方案,以保护用户的隐私和安全。这是通过实施先进的公钥协议、基于硬件的密钥存储和无线传输标准来实现的,以安全地授权用户在车辆钥匙附近进行访问。

数字钥匙小程序认证计划通过提供必要的安全保证和针对不断变化的威胁环境的稳健性,使汽车行业能够建立对下一代车辆安全性的信任,而不会给后端服务带来额外的负担。这也为扩展车辆功能开辟了新的可能性,例如汽车共享、汽车租赁和更多商业应用。

通过获得首个 CCC DKA 认证,Riscure Security Solutions 和 NXP 在引领 CCC 数字钥匙系统的开发和市场采用方面迈出了关键的一步。此外,该认证展示了安全开发产品的能力,满足市场上最高级别的保证,可与通用标准计划中使用的 EAL 4 + AVA_VAN.5 进行比较,确保关键组件的安全性,从而允许用户访问他们的汽车。

数字钥匙 Applet 认证是是德科技支持的最新汽车安全标准,此外还有 UN R155 R156 法规等。是德科技通过提供广泛的汽车测试服务以及必要的解决方案和专业知识来测试和提高汽车解决方案的整体稳健性,为汽车客户的安全之旅提供全面支持。

恩智浦物联网和汽车认证主管 Georg Stütz 表示:“CCC 等行业标准对整个行业至关重要,有助于通过互操作性、安全性和一致的用户体验建立消费者信任。通过认证数字密钥小程序,恩智浦在推进整个生态系统的安全汽车访问方面迈出了下一步。恩智浦多年来一直与 Riscure 安全解决方案合作,在不同领域进行安全测试和认证,并再次感谢是德科技的 Riscure 安全解决方案提供的专业知识和支持,帮助恩智浦实现这一认证里程碑。”

是德科技设备安全研究实验室主任 Marc Witteman 表示:“这一成就标志着 CCC 认证计划的建立迈出了重要一步,使是德科技和恩智浦都处于这一突破性发展的最前沿。这进一步展示了是德科技如何帮助汽车供应商根据严格的安全要求测试和认证其解决方案。”

关于是德科技

是德科技(NYSEKEYS)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


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业内领先的测试和测量解决方案提供商泰克宣布推出一款基于远程过程调用 (RPC) 的新型解决方案 TekHSI,可实现从测试仪器到用户 PC 的更快传输数据。

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TekHSI(泰克高速接口)作为泰克 MSO 4B、5 和 6 系列型号(包括 B 和 LP 型号)的新固件功能,体现了泰克致力于不断推进尖端测试自动化发展的承诺。TekHSI 具有的抽象功能让工程师通过轻松实施和扩展加快数据传输速度成为可能。TekHSI 还让泰克客户能够从仪器的物理链路(如以太网)捕获最高性能输出,并以更快的速度传输数据。

当今市场上现有的测试和测量解决方案需要细致的代码优化才能实现高数据传输率,依靠可编程仪器标准命令 (SCPI)(例如 curve 和 curvestream)将数据从仪器传输到计算机。这使得测试和测量工程师难以最大限度地扩展仪器随附物理链路的带宽(通常为 1 Gbps 以太网)。TekHSI 具有抽象化功能,易于实施、使用和扩展,因此,TekHSI 提供了一种实现更快数据传输速度的替代方法。

“在推出 TekHSI 之前,我们的客户必须依赖 SCPI 曲线和曲线流命令进行数据传输,而采用这种方法处理大的记录长度和采样率波形文件时,测试和测量工程师会在工作流程中遇到瓶颈,”泰克公司产品经理 Gaurav Marmat 解释道。“TekHSI 基于 Google 的现代远程过程调用架构,并且具有简单直观的应用和扩展功能,能够实现更快速、更高效的数据传输,从而满足各种测试自动化需求。TekHSI 可以取代那些复杂缓慢的数据传输选择。”

泰克 TekHSI 现在可以通过 Python 库用于自动化项目,同时 TekScope PC 2.10 版本也可用于用户界面应用程序。如需了解更多信息,请点击此处访问泰克高速接口页面。https://www.tek.com.cn/solutions/application/test-automation/instrument-high-speed-interface

关于泰克科技

泰克公司总部位于美国俄勒冈州毕佛顿市,致力提供创新、精确、操作简便的测试、测量和监测解决方案,解决各种问题,释放洞察力,推动创新能力。70多年来,泰克一直走在数字时代前沿。欢迎加入我们的创新之旅,敬请登录:tek.com.cn

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当今的大型家用电器市场与能源效率和“能源之星”认证等相关品牌推广息息相关。消费者期望这类终端设备(如冰箱或暖通空调 (HVAC) 系统)具备出色的能效和产品可靠性。在本文中,我们将探讨氮化镓 (GaN) 和无刷直流 (BLDC) 电机系统的结合如何帮助提高消费者的生活水平。

图 1 所示为注重能效的典型家用电器。

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1 线路供电的家用电器和 HVAC 电机驱动器应用

冰箱和 HVAC 是对家庭用电量影响较大的典型家用电器,因此我们以冰箱压缩机和 HVAC 加热炉鼓风机为例,这些类型的终端设备使用电机系统来控制空气和液体的流量,从而达到加热和制冷的目的。在设计这些系统时,对电机将电能转换为机械运动的方式进行优化至关重要。电机系统设计人员通常会修改电机总成的物理设计,对属性进行调整以实现特定的额定电压和速度。系统的电气设计还需要采用正确的印刷电路板 (PCB) 布局,以及能够为电机换向和电力输送提供正确信号的电子元件。

表 1 列出了电器电机系统的一些要求,以及它们的重要性。

系统要求

性能影响

技术挑战

功率输出和性能

实现预期运动

优化速度

输出高扭矩

更快的压摆率和开关

更高的电压

更大的电流

热管理和能效

系统效率

更大限度降低磨损

延长使用寿命并避免过热

系统导通和反向恢复损耗

空间限制

散热器效果

尺寸和成本

市场竞争力

便利性

特性集成

集成电路封装技术

电磁干扰   (EMI) 和噪声

电气干扰

消费者可听到的噪声

压摆率控制

精确且灵敏的计时

可靠性和安全性

对消费者的危害

维修成本

品牌质量声誉

电气额定值

保护和监测功能

制造质量

拥有适合当前任务的元件可以简化开发过程。例如,德州仪器已将其三层金属 E 模式 GaN 技术整合到一款新的电机驱动器产品中来满足专门的要求。DRV7308 能够支持 650V 电压,几乎具备运行三相 BLDC 电机所需的所有功能,采用足够小的封装,因此可以将系统设计成特别小的尺寸。如果在功率低于 250W 的情况下运行,甚至可能不需要散热器。如需更多信息,请下载白皮书“三相集成 GaN 技术如何更大限度提高电机驱动器的性能”。

DRV7308 适合 250W 家用电器应用,例如 HVAC 压缩机。图 2 是该系统的方框图,其中包含我们的 GaN 智能电源模块 (IPM)。这些由线路供电的系统通常包括交流/直流级、EMI 滤波器、电机逆变器级和电机。

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2 BLDC 电机驱动器系统方框图

图 2 所示的这类高压系统包含主要成本元件,其中包括 PCB、散热器及其组合件、无源器件和电机。德州仪器的 GaN IPM 技术在所有这些主要元件中都具有成本优势,并最终有助于在系统的整个生命周期内节省能源成本。

目前,在设计 250W HVAC 压缩机电机逆变器级时有两种选择:使用金属氧化物半导体场效应晶体管 (MOSFET) 或绝缘栅双极晶体管 (IGBT) IPM,或者选择分立式实施方案。这两种解决方案的最大电机逆变器级效率均为 96% 或 97%,典型功率损耗为 6W 至 7.5W。这种低效率导致需要散热器件(例如散热器)、更大的 PCB(为了散热)和更昂贵的电机才能达到特定的系统效率。DRV7308 GaN IPM 可以在更小的封装内帮助将功率损耗降低 50% 甚至更多,从而实现高于 99% 的电机逆变器效率,如图 3 所示。

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3 DRV7308 GaN IPM IGBT IPM 250W 系统中的效率比较

鉴于 GaN 固有的技术优势(无反向恢复损耗、低输出电容、无尾电流、更高的压摆率能力以及 205mΩ 的低漏源导通电阻),DRV7308 可以使功率损耗减半。得益于功率损耗降低 50% 甚至更多,无需再使用散热器来消散功率损耗所产生的热量。

DRV7308 采用 12mm x 12mm 封装,比同类 250W IPM 小 55%;请参阅图 4,查看比较数据。最终,这些 GaN IPM 优势和小封装尺寸有助于将 PCB 尺寸缩小 65% 以上,从而降低 PCB 和散热器件的成本。

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4 DRV7308 电路板与 250W IGBT 解决方案的比较

在这些应用中,电机的设计有时对总体系统成本有重大影响。HVAC 系统 2023 年季节能效比 (SEER) 等级为 14 时,要求效率为 85%,提高了 5%。DRV7308 可实现高于 99% 的效率,超过 85% 的效率要求,而且不增加电机成本。请参阅表 2。

电机输出功率    (W)

电机效率    (%)

IPM 效率 (%)

系统效率    (%)

说明

IGBT

250

85.0%

97.0%

80.8%

SEER 等级为 13(当前)的现有解决方案

IGBT

250

89.4%

97.0%

85.0%

SEER 132023   年及以后)的   IGBT 解决方案

DRV7308

250

87.6%

99.0%

85.0%

SEER 142023   年及以后)且基于   GaN 的解决方案

DRV7308 可帮助以较低效率的电机达到 SEER 等级 14

1)

1)假设系统中其他元件的效率为 98%。

2 使用 IGBT DRV7308 时的 250W HVAC 压缩机系统效率

结语

具有更高效率和可靠性的新款电器和 HVAC 系统正在不断推向市场。DRV7308 解决了此类产品在电机逆变器方面长期面临的难题,有助于进一步突破界限,实现更高的功率密度和可靠性以及更低的可闻噪声。

关于德州仪器 (TI)

德州仪器是一家全球性的半导体公司,从事设计、制造和销售模拟和嵌入式处理芯片,用于工业、汽车、个人电子产品、通信设备和企业系统等市场。我们致力于通过半导体技术让电子产品更经济实用,让世界更美好。如今,每一代创新都建立在上一代创新的基础上,使我们的技术变得更可靠、更经济、更节能,从而实现半导体在电子产品领域的广泛应用。

登陆 TI.com.cn 了解更多详情。

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作者:JFrog 大中华区和日本地区总经理 董任远

随着人工智能/机器学习(AI/ML)及大型语言模型(LLM)技术的快速发展,软件开发领域正在发生日新月异的变化。根据最近一项对全球1200名技术专业人士的调查发现,超过90%的高管表示他们的团队在软件应用中使用ML模型,88%的高管表示AI/ML工具被集成到他们的安全扫描和漏洞修复流程中。随着LLM的日益普及,将AIML集成到软件产品中的趋势成为越来越多开发者的关注焦点。这一趋势在推动行业创新的同时,也带来了不容忽视的安全风险,尤其是当开发者缺乏资源来全天候确保安全开发实践时,安全隐患尤为显著。

在网络安全领域,安全疏忽可能导致恶意代码插入到AI/ML模型中等后果。安全无小事,任何漏洞都可能为网络犯罪分子提供可乘之机,使其分发被破解的开源软件(OSS)模型,进而入侵企业内网并造成巨大的经济和声誉损失。

此外,生成式AI在代码编写中的广泛应用,虽提升了效率,然而在快节奏的开发环境中,开发者往往难以全面审核生成代码的安全性,这也带来了新的安全隐患。为了应对这些挑战,从代码生成的那一刻起,就必须实施严格的安全审查,深入至二进制级别,以防范潜在的软件供应链安全风险。

面对这些持续升级的安全挑战,其严峻性随着网络犯罪分子不断寻找AI/ML技术的最新漏洞而日益加剧。因此,开发者必须主动出击,将安全措施深度融入工作流程的每一个环节,自项目之初便构建起坚固的安全防线,守护企业的软件供应链安全。

在此过程中,除了开发团队需肩负重任外,全员参与、共筑安全防线同样至关重要。通过持续的安全教育与培训,提升开发者的安全意识,并将这份安全意识传递给每位员工,使每位员工都能成为企业安全防线的守护者。随着AIML技术的发展,当企业的每一个员工都能紧跟安全技术的最新步伐时,每个人都将从中受益。

实现开发人员的角色升级

对于开发者而言,在软件生命周期的初期考虑安全性仍是一个相对较新的做法,常规情况下,开发者往往在软件开发的后期才考虑安全性问题。很多时候,二进制层面的安全性被视为锦上添花而非必不可少。而恶意攻击者正是利用这一疏忽,寻找将ML模型武器化以对抗企业安全措施的方法,并设法将恶意逻辑注入到最终的二进制文件中。

此外,许多开发者在开发早期阶段并未接受将安全性嵌入代码所需的必要培训。这带来的主要影响是,由AI在开源仓库上训练生成的代码往往没有得到充分的漏洞审查,且缺乏全面的安全控制来保护用户和企业免受攻击。虽然这种做法可能在短期内为开发者节省了时间和资源,但开发者却在不知不觉中使企业暴露于来自企业外部的众多风险之中。一旦代码被应用到AI/ML模型中,这些漏洞的影响就会更加显著,甚至可能逃过检测。

值得注意的是,九成专业人士表示他们的企业正在利用AI/ML技术进行安全扫描和漏洞修复工作。这一趋势表明,传统的开发者角色已经难以应对日益复杂的安全挑战。因此,开发者也必须成为安全专家,通过在开发初期就构建安全解决方案,开发者不仅能提升关键工作流程的效率,还能为整个企业的安全性奠定坚实基础。

为了实现这一目标,企业应加大对开发者的定期培训投入,并提供必要的资源支持,帮助他们及时掌握最新的安全威胁和应对策略。同时,加强开发团队与安全团队之间的协作也至关重要,从而确保安全措施能够无缝融入开发流程之中。这种跨部门的合作不仅有助于提升AI/ML模型的安全性,还能构建起更加坚固的防御体系。将安全性贯穿于开发过程的每一个环节,将成为确保AI/ML技术安全、稳定部署的关键所在。

左移策略——应被优先考虑的早期安全措施

随着不同团队持续大规模应用AIML模型中的高级安全性变得至关重要。左移策略应运而生,它主张在软件开发生命周期的早期就集成安全措施,抢先一步从多角度预防未来的安全漏洞,同时确保整个开发过程中的全面安全性。在AI/ML开发过程中,这一策略尤为重要,甚至在部署之前就要确保代码和模型的安全性和合规性,因为这些代码和模型往往来自外部来源,有时可能无法完全信任。

随着AIML成为软件开发不可或缺的核心部分,制定强大的安全政策、落实并提供相应的培训变得至关重要。开发者必须将他们的编码专业知识与深厚的安全知识结合起来,以便在开发过程的早期阶段解决关键漏洞隐患。通过左移策略,在整个软件生命周期中从初期就持续确保安全措施的部署,企业可以进一步增强与客户和员工的信任感,降低风险,并保护其免受复杂的网络威胁的骚扰。

关于JFrog

JFrog Ltd.(纳斯达克股票代码:FROG)的使命是创造一个从开发人员到设备之间畅通无阻的软件交付世界。秉承流式软件的理念,JFrog软件供应链平台是统一的记录系统,帮助企业快速安全地构建、管理和分发软件,确保软件可用、可追溯和防篡改。集成的安全功能还有助于发现和抵御威胁和漏洞并加以补救。JFrog 的混合、通用、多云平台可以作为跨多个主流云服务提供商的自托管和SaaS服务。全球数百万用户和7200多名客户,包括大多数财富100强企业,依靠JFrog解决方案安全地开展数字化转型。一用便知!如欲了解更多信息,请访问jfrogchina.com或者关注我们的微信官方账号JFrog捷蛙。


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在绿色能源与功率半导体技术日新月异的时代,电力电子技术正以前所未有的速度进化,对测试测量仪器提出了更为严苛的要求。麦科信(Micsig)作为该领域的深耕者,凭借对电力电子测试技术的深刻理解与丰富经验,匠心打造了MHO 6系列示波器,此款高精度8通道示波器给电力电子测试领域带来全能解决方案!

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MHO 6系列示波器,集高精度、高采样率、高带宽、多通道及卓越的显示配置于一身,更搭配完善的探头产品线,为电力电子测试提供了一站式、全方位的解决方案。

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卓越性能,精准洞察

MHO 6系列示波器采用高精度12位高速ADC技术,采样率高达6Gsa/s,结合精密的电路设计与先进的信号处理技术,实现了从微弱信号到高速信号的全面捕捉与稳定分析,为科研、生产、教育等领域的高精度测试提供坚实保障。其最大模拟带宽达1GHz,轻松应对电力电子领域最前沿器件的测试挑战。

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多通道并行,效率升级

配备8个独立模拟通道,MHO 6系列示波器让工程师能够同时观测、分析多达8个测试点,极大地提升了测试效率与准确性,为复杂系统的时序分析、故障排查及性能优化提供了强大支持。

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卓越显示,视觉享受

采用16寸高清触控屏,分辨率高达1920*1200,带来细腻清晰的视觉体验。超薄机身设计,厚度仅3.52cm,既便携又美观,让每一次操作都成为享受。

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探头齐全,全面覆盖

基于麦科信(Micsig)完善的探头产品线,MHO 6系列示波器可搭配MOIP系列光隔离探头、高压差分探头、罗氏线圈及高频交直流电流探头等,这些探头各具特色,能够灵活应对各种测试场景,为电力电子测试提供了完整、可靠的解决方案。

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产品参数表

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麦科信(Micsig)系列示波器,以其超凡的性能、完善的探头产品线及人性化的设计,成为每一位工程师追求卓越、创新探索的理想伙伴。

全新LOGO品牌升级

伴随MHO 6系列示波器新品的发布,麦科信(Micsig)启用全新设计的品牌LOGO,这将是麦科信(Micsig)新征程的起点。

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来源:麦科信科技

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继 Google Cloud Next '24 后,全球领先的智能设备品牌 OPPO 今日亮相 2024 年谷歌中国开发者大会。OPPO 软件工程事业部总裁唐凯受邀进行主题演讲,分享生成式 AI 技术为手机行业在全球市场带来的创新及 OPPO 在 AI 手机领域的最新战略,并展示结合 Google Gemini 模型推出的多项高效生产力 AI 功能。

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OPPO 软件工程事业部总裁唐凯发表主题演讲

与 Google 深度合作,拓展生成式 AI 应用边界

“作为一项革命性的技术,生成式 AI 对包括移动终端行业在内的各行各业都有着深远的影响” ,唐凯表示,“OPPO 一直致力于成为 AI 手机的普及者和贡献者,愿意保持开放的心态,与 Google 等行业领导者密切合作,为用户打造最佳的 AI 手机体验。”

Google 作为全球人工智能领域的领导者,引领着 AI 技术在各个领域的发展和应用。基于对 AI 手机的共同愿景,OPPO 利用其自研的 AI 技术,结合 Google Gemini 模型,在全球市场上推出了一系列创新的 AI 功能,将手机转变为强大的生产力工具,包括:

  • AI 录音摘要:支持多说话人识别,能够自动识别并提取关键信息,智能地将冗长的会议内容整理成简洁的摘要,帮助用户快速捕捉并理解录音中的重点内容,把原本需要手工完成的工作转换为 AI 自动化实现,极大地提高了工作效率。

  • AI 工具箱:集成了 AI 文章摘要、AI 文案生成和 AI 语音朗读三大核心功能,帮助用户高效阅读、轻松产出创意文案,解放用户的双眼和双手。这些工具都集成在 ColorOS 智能侧边栏中,用户可以随时轻松调用,高效生活一键即达。

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OPPO AI 录音摘要功能

这些 AI 高效生产力功能已经在全新的 ColorOS 14 上实现,并在海外发布的 OPPO Reno12 系列机型上落地。通过与 Google 等合作伙伴的强强联合,OPPO 正大力推动 AI 手机普及,让更多人体验到 AI 手机的高效和便捷。

全面普及 AI 手机,持续革新用户体验

随着智能手机市场的不断发展,AI 技术已经成为推动行业革新的核心引擎。24 年初,OPPO 推出了首款 AI 手机 Find X7 系列,并在 6月正式宣布将全面普及 AI 手机。作为行业首个将生成式 AI 功能引入全产品线的手机厂商,今年内 OPPO 将让约 5 千万用户的手机搭载生成式 AI 功能,包含即将回归全球市场的 Find X 系列。

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OPPO 认为 AI 手机应该具备四个关键特征:高效利用计算资源、感知现实世界、自我学习能力和创造力。同时,更智能的操作系统应具备全新的多模态交互方式,并能灵活地规划和调用第三方服务。OPPO 将重构 AI 手机的硬件平台、操作系统和服务生态系统,持续革新用户体验。

随着 AI 技术的不断发展,OPPO 将持续利用生成式 AI 技术提升生产力与创造力,并通过手机全栈技术的革新和生态系统的重构,为用户带来智能、便捷的 AI 手机体验。同时,OPPO 将继续与 Google 等行业顶尖合作伙伴携手,通过自研创新与开放合作,引领行业步入 AI 手机新时代。

关于OPPO

OPPO于 2008 年推出「笑脸手机」,持续展现科技善意,微笑前行。今天,OPPO凭借Find N 折叠旗舰、Find X 影像旗舰等手机产品,OPPO Watch、OPPO Pad等多智能设备,以及ColorOS 软件系统,革新个人科技体验。OPPO坚持科技创新,业务遍及全球60多个国家和地区,超过3万名 OPPO 员工共同致力于为人们创造美好智慧生活。

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