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新电阻器系列具有出色性能和可靠性,为开发人员提供新功能、温度耐受性和节省空间选项

安富利旗下全球电子元器件产品与解决方案分销商e络盟现货供应KOA CorporationKOA的一系列特殊片式电阻解决方案。

KOA电阻器对于在需求广泛的市场中的设计工程师非常重要,是从事汽车、工业、航空航天、医疗、仪器仪表和电源转换等领域的设计人员的理想选择。

新型电阻器包括高精度、高可靠性的薄膜电阻器RN73R,它具有更好的耐电解腐蚀性和更高的稳定性,RN73系列的升级版

该系列中的RN73H电阻器专为恶劣环境而设计,是这些需要高精度电路汽车、航空航天和其他挑战性应用的理想选择。这些电阻器采用超薄薄膜,但具有额外的内部保护层,因此具有优异的抗湿性。

e络盟现货供应RS73采用厚膜技术的高精度电阻器,具有长期稳定性。当在以静电放电(ESD)灵敏度关键因素汽车、工业和测量应用设计高精度传感或电压检测电路时,是非常理想的选择。

SG73P是一款耐脉冲功率厚膜电阻器,其脉冲处理能力约为标准片式电阻器的7倍。SG73P采用特殊的微调功能,具有更高的额定功率,这意味着SG73P器件可以放置在类似尺寸的传统部件的焊盘上,从而在不改变PCB布局的情况下增加功率容量

新的WK73R宽端子接厚膜电阻器对需要节省电路板空间的设计人员来说具有诸多优点。例如,与标准1206器件相比,0612片式尺寸能够提供6倍的额定功率,通过改善散热来节省电路板空间。此外,较大的端子可以提高终端强度,而较小的段子间距可以减小膨胀压力

e络盟现货供应KOA的新型电阻器还包括:

  • 以KOA的HV73(V)系列为代表的用于高压应用的片式电阻器,为高达3 kV(尺寸为2512)的电压而设计,具有特殊涂层和微调绝缘层,以确保在高达+155°C的工作温度下可以施加更高的电压。

  • TLR低电阻大功率金属板分流电阻器提供0.5mΩ到20mΩ的超低电阻范围。特殊的微调功能使器件电感低,可从设计中去除各种热点。

  • TLRZ系列金属板零欧姆跳线可在小尺寸中实现高电流。这些薄型跳线是现有设计中厚膜设备的完美替代品。

  • UR73电阻器是低电阻、低TCR厚膜的电阻器,尺寸从0402到2512,为功率范围从0.125到1 瓦的电流传感提供了一种经济高效的方案。

  • KOA的UR73V低电阻、低TCR厚膜电阻器适用于汽车应用,涵盖从10mΩ到1Ω的范围。是一种经济高效的方案,应用在汽车、电源、电机控制及众多其他工业自动化应用中的电流传感。

e络盟电阻器全球产品部门负责人Euan Gilligan表示:KOA十分重视电阻器和其他产品的质量可靠性。它们产品的功能能够助力开发者,我们为此感到高兴。”

客户现可通过Farnell欧洲、中东和非洲地区)、Newark(北美地区)e络盟(亚太地区)购买最新KOA电阻器系列。

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关于我们

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、47座本地化网站以及3500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。

欲了解更多信息,敬请访问:http://www.farnell.comhttps://www.avnet.com

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爱立信总裁兼首席执行官鲍毅康(Börje Ekholm)表示,随着整个电信行业的变革步伐加快,运营商(CSP)、企业与开发者可以与爱立信合作,通过构建可编程的基于云的网络、开放网络能力全面发挥5G的功能,从而推动行业的根本性变革。

日前,爱立信在巴塞罗那举行"2024世界移动通信大会-Imagine Live"现场直播。期间,爱立信总裁兼首席执行官鲍毅康表示:爱立信的目标是将网络的重要性置于数字化的中心位置。

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鲍毅康谈到:"在未来的5到10年内,我们将看到一些重大趋势的加速发展。想想未来的能源转型,思考一下未来我们将如何提供医疗服务或政府服务。我们将以截然不同的方式实现不同行业和领域的自动化。"

鲍毅康指出,这会带来要求更为苛刻的、能够实时融合物理与数字世界的新用例,例如数字孪生和安全的操纵视线外的无人机。

他表示:"我们正在看到各种趋势的融合。我们看到了人工智能、云与移动的融合。在我看来,移动连接将成为云和人工智能快速扩展的关键基础。这将对网络提出更多的要求。我们需要无处不在的覆盖、兼具高性能、灵活和可编程的网络。"他补充到:"我们正在进入一个新的时代,5G 在其中扮演着重要角色,因为5G具有速度、延迟、服务质量、位置等新功能。所有这些都将切实的用于企业的数字化。这令人感到兴奋!"

爱立信尊贵的客户与合作伙伴也参与了 Imagine Live直播环节,其中发言的包括 AT&T 网络主管 Chris Sambar、Reliance Jio 总裁 Mathew Oommen,戴尔科技创始人兼首席执行官Michael Dell则与鲍毅康展开了对话。

关于开放的、基于云的网络,鲍毅康谈到,行业正在向水平、基于云的网络架构转变,他表示:"我的想法是,网络将成为云。它不仅能提供云经济,而且在你提供新服务时还可以享受到云带来的敏捷性。可以肯定的是,在这个世界上,我们在水平层或跨层将看到更多样化的供应商。"

鲍毅康还谈到,实现基于云的可编程网络的途径会有些不同,这不仅要取决于客户的出发点,还取决于客户的优先选择。他表示:"对于爱立信而言,重要的是无论客户是采用垂直集成堆栈还是直接采用水平架构,我们都将为他们提供支持。我们将投资于垂直堆栈和水平架构,以确保我们能够为客户提供最佳的硬件和软件解决方案。"鲍毅康指出,爱立信已经开始了这一征程,目前已拥有100 多万台符合开放性要求的已安装硬件无线设备。

在直播中,鲍毅康与Sambar 提到了爱立信与AT&T最近在全美范围内建立的Open RAN合作关系。鲍毅康表示:"AT&T之所以选择我们,是因为我们能提供最佳解决方案和极具创新性的解决方案,这也是我们成为其重要合作伙伴的原因。"Sambar则表示:"我们正在面对一个开放生态系统、开放网络的良机,我们将与爱立信携手为行业做一些真正很酷和创新的事情。"

在移动网络基础设施之外,鲍毅康还谈到了API对未来加速创新和增长的重要性。他表示:"消费者在 4G 网络的基础上真正实现了数字化。我们创建了一个应用生态系统。但实际上,这是一个尽力而为(best-effort)的网络。随着我们进入企业数字化阶段,尽力而为的连接还不足够好,而这正是 5G 的用武之地。"

鲍毅康指出,5G 的特性与能力,比如速度和延迟,非常适合创造企业数字化和创新所需的差异化网络体验。他表示:"我认为,这需要的不仅仅是能力。关键还在于我们如何公开这些功能,如何让网络用户使用这些能力,这就是 API 的真正用武之地。网络 API 是一种允许移动网络和应用以标准化方式相互对话的方式。通过公开这些网络 API 并将其商业化,我们还可以为运营商创造一种新的商业化模式。同时,我们也创造了一种全新的、令人兴奋的方式,利用网络的能力来创建新的应用。"

鲍毅康指出,开发人员将成为企业家和创新者,他们将创造出只能通过网络提供的新型应用。他谈到:"简而言之,通过网络 API,我们会把网络的力量置于开发人员的指尖之上。"

鲍毅康还强调了强大的行业生态系统与富有成效的合作伙伴关系的重要性。在与Michael Dell的对话中他强调了这一点。

Michael Dell表示: "我们非常重视合作伙伴关系,而且拥有一个生态系统可以更快地推动创新,将不同公司的优势结合在一起。像爱立信和戴尔这样的领导者正在携手将这些解决方案付诸实践。我们正走在正确的道路上。"

最后,鲍毅康表示: "我希望我们所有的运营商客户、企业与开发者都能加入这一行列,让这一变革成为现实。"

通过爱立信 2024 世界移动通信大会活动网站点播观看完整Imagine Live Broadcast。

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关于爱立信

爱立信助力通信运营商捕捉连接的全方位价值。我们的业务组合涵盖网络、云软件和服务、企业无线解决方案、全球通信平台以及技术和新兴业务。它旨在帮助我们的客户实现数字化,提高效率,并找到新的收入来源。爱立信的创新投资已经让全球数十亿人享受到了移动与移动宽带带来的受益。爱立信在斯德哥尔摩纳斯达克交易所和纽约纳斯达克交易所上市。更多信息请访问www.ericsson.com

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近日,浪潮信息Yuan2.0大模型与FastChat框架完成全面适配,推出"企业快速本地化部署大模型对话平台"方案。该方案主要面向金融、法律、教育等领域,且有数据隐私保护需求的本地化部署场景。全面开放的对话模板功能,用户可基于FastChat平台,快速对不同参数规模的Yuan2.0基础模型进行训练、评估和应用,将Yuan2.0系列基础大模型部署于私有环境,快速部署企业级大模型应用。值得一提的是,FastChat提供标准API格式(OpenAI标准)的服务,因此,原本采用OpenAI API接口所构建的系列应用,用户无需修改代码,仅需更新API服务的接口地址,即可灵活、丝滑地切换为本地部署的Yuan2.0千亿参数模型

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当前,各类模型迭代更新飞快。简单且易用的对话模型框架成为了开发者解决本地化构建对话系统的一大利器。标准一致的工具和环境,可有效实现后端模型的平滑迁移,开发者能够在不改变原有代码的情况下,轻松适应新的模型和技术要求。基于现成的框架和工具,依托繁荣的社区,进而有效地解决了技术门槛高、开发流程复杂、知识共享困难、部署维护成本高以及数据安全等一系列难题,不仅可提高开发效率,也可为开发者带来了更多的便利和可能性。

FastChat是加州大学伯克利分校LM-SYS发布的创新型开源项目,Github Star数超31k。旨在为研究和开发人员提供一个易于使用、可扩展的平台,用于训练、服务和评估基于LLM的聊天机器人,大幅降低开发人员构建问答系统的门槛,实现知识管理平台的轻松部署与高效维护。其核心功能包括提供最先进的模型权重、训练代码和评估代码(例如Yuan2.0、Vicuna、FastChat-T5)以及带有Web UI和兼容OpenAI RESTful API的分布式多模型服务系统。Yuan2.0系列基础大模型作为首个全面开源的千亿参数模型,在编程、推理、逻辑等方面表现优异。通过Fastchat平台,企业级用户可一键启动标准API(OpenAI标准)服务,满足企业需求的定制化应用开发,轻松对接口进行封装,高效且安全地开发智能对话系统。在保证数据私密性和安全性的同时,极大地提升了模型本地化部署的效率、应用性能及稳定性。

基于FastChat使用Yuan2.0大模型,Step by Step实操教程!

* 如下步骤以Yuan2-2B-Janus-hf模型为例:

  • Step 1: 安装FastChat

FastChat官方提供的两种安装方式--pip安装与源码安装

    • pip安装

官方提供的采用pip安装命令为pip3,建议大家采用python3.x,避免出现依赖包冲突。

pip3 install "fschat[model_worker,webui]"

    • 源码安装

先从github上下载源码,在FastChat目录下执行如下命令:

git clone https://github.com/lm-sys/FastChat.git
cd FastChat
pip3 install --upgrade pip && pip3 install -e ".[model_worker,webui]"

  • Step 2 : 下载Yuan2.0系列基础大模型

  • Step 3:启动FastChat推理服务

采用如下命令启动FastChat服务:

python3 -m fastchat.serve.cli --model-path /mnt/models/Yuan2-2B-Janus-hf

至此,基于Yuan2.0基础大模型的FastChat推理服务就已启动完成了!服务启动后会进入客户端页面。客户端交互实例如下:

——————————————————

user: 你好。
assistant: 您好,有什么可以帮助您的吗?
user: 介绍一下北京。
assistant: 北京是中国的首都,位于华北平原中部。它是一个历史悠久、文化灿烂的城市,也是现代化与传统文化相结合的代表之一。北京拥有着丰富的历史遗产和文化景观,如紫禁城、天安门广场、颐和园、长城等。此外,北京还有许多现代建筑和创意艺术作品,如798艺术区、木鱼巷等。
user: 给我写一个快速排序算法。
assistant: 快速排序是一种基于比较的排序算法,其时间复杂度为O(nlogn)。具体来说,快速排序通过选取一个基准元素,将数组分为两部分,使得左边的元素都小于基准元素,右边的元素都大于基准元素,然后递归地对左右两部分进行排序。
以下是一个简单的快速排序算法实现:
```python
def quick_sort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    pivot = arr[len(arr) // 2]
    left = [x for x in arr if x < pivot]
    middle = [x for x in arr if x == pivot]
    right = [x for x in arr if x > pivot]
    return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)
```
这个算法的优点是它通常能够很好地处理小规模数据,而且它具有很好的可扩展性,可以轻松地处理不同规模的数据。但是,它也有一些缺点,例如它需要额外的空间来存储中间结果,并且它的最坏时间复杂度为O(n^2)。因此,在实际应用中,我们通常使用更高效的排序算法,如归并排序、插入排序等。
user: 能提供一些测试用例吗
assistant: 当然可以。以下是一些常见的测试用例:
```python
def test_quick_sort():
    assert quick_sort([]) == []
    assert quick_sort([1]) == [1]
    assert quick_sort([3, 2, 1]) == [1, 2, 3]
    assert quick_sort([5, 8, 2, 1, 6, 3, 4, 7, 9]) == [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
    assert quick_sort([9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1]) == [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
```
这些测试用例包括了各种不同规模和不同顺序的输入数据。
user: 很好,你知道它的时间复杂度吗?
assistant: 是的,我知道它的时间复杂度为O(nlogn)。
user:

————————————————

同时,也可选用WebUI,需要先启动fastchat的controller和worker,在命令行输入如下命令即可启动:

python3 -m fastchat.serve.controller
python3 -m fastchat.serve.model_worker --model-path /mnt/models/Yuan2-2B-Janus-hf
python3 -m fastchat.serve.gradio_web_server

启动完成后,默认会弹出WebUI页面,选择Yuan2.0模板即可与Yuan2.0大模型进行对话。以下为使用WebUI与Yuan2.0进行交互的示例:

  • 代码实现

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  • 测试用例

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  • 上下文测试

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更多更新,请关注Github "源"交流专区,
前往GitHub搜索"IEIT-Yuan/Yuan-2.0"

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运营商的5G商业机遇

  • 运营商的四大业务机会领域

  • 服务聚合与基于体验的连接是实现 5G 有效差异化和商业化的下一步骤

  • 以5G专网增强行业生产力的重点案例研究

日前,聚焦于5G商业化的《2024爱立信移动市场报告-商业评论版》发布,该报告概述了全球运营商在推动业务增长过程中面对的四大机遇领域。

该报告被称为2024商业评论版,是已出版的《爱立信移动性报告》的第二份商业特刊。该报告探讨了运营商(CSP)如何发展或致力于发展服务产品,抓住新的营收机遇并实现业务转型。

《2024爱立信移动市场报告-商业评论版》显示,全球运营商目前正在这四个领域提供或探索不同参与程度与成熟度的服务及商业模式。

这四个领域是:

  1. 增强移动宽带领域(eMBB):更优质、高效的4G移动宽带。

  2. 固定无线接入(FWA)与无线广域网机遇:凭借与传统移动宽带服务相比更高的每用户平均收入(ARPU),这些针对住宅宽带和企业级细分市场的服务为运营商提供了价值池。

  3. 差异化的连接解决方案机遇:利用类如企业专网或公共5G独立组网(SA)的网络切片能力为消费者或企业提供差异化服务。

  4. 推动创新和生态系统增长:可编程网络(网络API)提供了获取新价值机遇的潜力,使应用开发人员能够进行大规模创新。

爱立信执行副总裁兼网络业务领域负责人Fredrik Jejdling表示:"探索5G价值之旅的第一步已经迈出,但仍处于早期阶段。回顾过去,我们可以看到4G的部署以及全球设备生态系统是如何为应用经济奠定基础,从而成就了今天的移动宽带业务。利用5G网络不断发展的能力来创造新的价值池,对于运营商实现盈利性增长至关重要。"

迄今为止,已有约290个5G 网络投入商用,其中40多个网络基于更先进的5G独立组网(SA)技术提供服务。正如2023年11月发布的《爱立信移动市场报告》所述,全球5G用户已超过16亿,占所有移动用户的18%。

除了已经提供的增强型移动宽带服务为运营商带来的业务潜力外,报告还记录了固定无线接入 (FWA)作为推动宽带入户手段在美国等市场取得的成功。

报告还强调了5G在加快行业生产力方面的核心作用。一项5G物流案例研究显示,与采用Wi-Fi技术相比,其生产率提高了20%,资本支出(Capex)降低了15%。

目前,5G专网正在被大规模部署,以用于企业推行的数字化项目。爱立信对15个国家和10个行业的专网进行的调查显示,主要的早期用例是工人、自治设备与传感器的互联。

报告还记录了运营商如何在其业务增长战略中挖掘网络API与可编程网络的潜力。

《2024爱立信移动市场报告-商业评论版》共包括七篇文章,涵盖了对不同 5G 新商业机遇领域的重要洞察。点击此处阅读报告全文

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全球领先的消费电子品牌TCL电子再次跻身市场调研公司Omdia的全球电视品牌排行榜第二。

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据Omdia发布的《2023年全球电视报告》显示,TCL连续第二年蝉联全球电视品牌销量第二,电视销量达2,526万台,市场份额为12.5%。这一成绩部分归功于该公司的高端电视产品获得消费者的青睐,其中包括2023年推出的Mini LED电视系列。近年来,这类产品的销量增长迅速,市场需求持续旺盛。

TCL以拓展和提升高端电视产品系列为目标,早在2019年就推出了全球首款Mini LED电视,成为首家量产Mini LED电视的企业。凭借多项Mini LED专有技术和强大的算法能力,TCL为电视产品带来了无与伦比的画质和出色的观赏体验。

去年,TCL还发布了98英寸及更大尺寸的Mini LED电视系列。在2024年国际消费电子展(CES)上,全球最大的115英寸QD-Mini LED电视首次亮相北美,拥有超过20,000个局部调光区和高达5,000尼特的峰值亮度。

2024年,TCL将继续致力于提高Mini LED电视技术标准,通过创新为全球用户打造更一流的体验。

关于TCL电子

TCL电子(1070.HK)是全球领先的消费电子品牌,也是全球电视行业的领导者。TCL目前在全球160多个市场开展业务,专业从事电视、音响、家电、移动设备、智能眼镜、商用显示器等消费电子产品的研发和制造。

详情请访问TCL网站:https://www.tcl.com

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2月27日,国际独立第三方检测、检验和认证机构德国莱茵TÜV大中华区(简称"TÜV莱茵")为追觅创新科技(苏州)有限公司(简称"追觅")旗下割草机器人A1颁发了北美cTUVus证书、美国FCC(Federal Communications Commission,联邦通信委员会)认证证书、欧盟CE-MD机械指令和CE-RED无线设备指令符合性证书,表明该款产品符合北美和欧盟无线、电磁兼容、电气机械安全等方面的技术法规要求。上述认证为追觅割草机器人A1加速完成欧美市场布局提供了有力支撑。

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追觅机器人新物种事业群总经理李飞、TÜV莱茵电子电气产品服务全球副总裁郝福来(Frank Holzmann)出席颁证仪式

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TÜV莱茵与追觅举行颁证仪式

追觅机器人新物种事业群总经理李飞、产品总监唐李志鹏、研发总监刘斌,TÜV莱茵电子电气产品服务全球副总裁郝福来(Frank Holzmann)、大中华区电子电气产品服务区域总经理李永刚、区域销售经理李强等双方代表出席了颁证仪式。

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TÜV莱茵为追觅割草机器人A1颁发北美cTUVus证书、美国FCC认证证书、欧盟CE-MD机械指令和CE-RED无线设备指令符合性证书

李飞表示,智能割草机器人是追觅瞄准家用服务机器人赛道推出的新品类。在海外市场,用户需要花费很多的人力和物力去打理庭院的草坪,但智能割草机器人的渗透率却很低,未来的市场空间和潜力巨大。追觅推出的首款割草机器人A1开创性地使用3D高精度激光雷达进行建图、定位和导航,解决了以往用户使用割草机器人前需要插杆布线、安装各种信号装置(RTK、UWB杆)的繁琐体验,真正做到了开箱即用,解放双手。

郝福来表示:"TÜV莱茵与追觅合作多年,在扫地机器人欧盟CE指令符合性认证、多国强制性认证、产品性能评估等方面取得了丰硕成果。此次为追觅割草机器人A1同时颁发四张证书,不仅标志着我们合作产品类别的延伸,也彰显了追觅在广义机器人领域的持续深耕和技术创新实力。未来,TÜV莱茵将继续凭借在检测认证领域的丰富经验和技术优势,助力追觅全球化战略布局,以卓越的产品性能推动‘中国智造'出海,提升全球市场竞争力。"

作为全球领先的技术服务商,TÜV莱茵是最早在中国开展电动及园林工具检测认证业务的第三方机构之一,可为相关产品提供安全、无线、产品适用性能、网络安全、功能安全、市场准入等全方位服务。未来,TÜV莱茵将继续携手中国制造商,探索智能割草机器人产品创新和技术迭代,不断提升"中国智造"的全球竞争力。

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来源:意法半导体博客

凝聚ST超低功耗微控制器技术精华的STM32U52021年问世,是一款堪称可改变游戏规则的低功耗MCU

作为STM32高性能低功耗系列旗舰产品,STM32U5延续STM32F2/F4/F7的应用范围,同时又有更低的能耗,具有更高的性价比。在工业控制系统中,U5可以承担主控器、系统监控以及图形显示等核心职能

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高性能,低功耗,丰富的数字外设和更高性能的模拟接口,强大的安全特性,以及支持图形加速,让STM32U5在工业控制、工业表计和医疗健康,个人穿戴设备等应用领域取得良好的表现,为泛工业系统创新赋能。在这个视觉统治一切的时代,人们对图形效果的追求永远没有止境,同时也希望实现起来更简单快速,性价比更高。如果只需一个简单的解决方案就能设计出高端、动态的显示屏就好了。

这就是STM32U5最新系列产品的使命所在。

意法半导体最近推出新款STM32U5微控制器(MCU) —— STM32U5F9/G9STM32U5F7/G7,集成了新的专用图形加速器,为成本敏感的小型便携产品赋予更出色的图形效果。超低功耗的STM32U5F9/G9STM32U5F7/G7集成3MB片上静态存储器(SRAM),可以为图形显示屏提供多个帧缓存区,节省了外部存储芯片。新产品还集成了STNeoChromVG图形处理器(GPU),能够实现的图形效果可与更昂贵的高端微处理器相媲美。

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单芯片解决方案实现高级图形效果

新系列U5产品是STM32首批支持硬件加速矢量运算的MCU,能够渲染SVG图像和矢量字体。内嵌的NeoChrom GPU帮助CPU承载了图形计算任务,释放内存并提高性能,可实现更流畅、更丰富的图形效果,比如图像旋转、Alpha透明度混合和精确视角的纹理映射等高端图效。

此外,新款MCU还有处理MJPEG视频的JPEG编解码器。这些功能让产品开发人员可以在智能家电、智能家居控制器、电动自行车和工业终端设备中使用动态图标、支持多种不同尺寸的字体、可缩放地图、视频播放等技术,自此消费者可以期待在市场上看到更炫酷、更有趣、更直观好用的新一代便携式产品

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在片上集成先进的图形处理功能和大容量RAM存储器后,设计人员无需外部存储器就可以开发高性能的图形子系统,从而节省了PCB空间,无需片外高速信号传输。除了3MB SRAM存储器外,片上还集成了4MB闪存,为代码和数据提供了充足的非易失性存储空间

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新款MCU以低成本100引脚LQFP封装,可以实现简单的4PCB设计,避免信号布线和电磁兼容性(EMC)引起的常见问题。

ST授权合作伙伴Riverdi已经使用STM32U5F9/G9 MCU开发出了具有高级图形功能的新产品。Riverdi的联席首席执行官Kamil Kozłowski表示:最新的 STM32 MCU是个兼具优异的图显功能与成本灵活性的单芯片解决方案,让我们能够以更具吸引力的价格推出5英寸显示模块,为终端产品厂商提供专业的整体显示方案,帮助他们为自己的产品设计定制化的用户界面。我们的新型嵌入式显示器解决方案完全集成在STTouchGFX GUI设计框架内,客户打开显示器包装后,就可以立即着手开发自己的UI

STM32U5F9/G9STM32U5F7/G7采用先进高能效的Arm® Cortex®-M33处理器内核,在160MHz频率运行时处理速度达到240 DMIPSULPMark-CoreProfile (CP)测试成绩为464分。该系列MCU具有200nA待机模式、支持部分RAM内容保留和快速唤醒功能的多种低功耗模式,运行模式下功耗仅为16μA/MHz,提高了优化功耗和性能的灵活性。

STM32U5产品线根据GPU功能、封装形式、存储器容量和接口配置不同提供了丰富的产品型号,以满足开发者对于实现高级图形效果的不同需求。

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全面的生态系统支持

和所有其他的STM32MCU一样,ST为新款STM32U5提供全面的生态系统支持,提供成熟的STM32外设和IoT硬件安全功能,以及包括软件工具、中间件、库和代码示例在内的STM23Cube生态系统。

ST还为支持STM32U5图形特性提供了丰富的评估和开发工具,包括探索套件STM32U5A9J-DK/STM32U5A9J-DK1,工业级探索套件STM32U5A9J-DK2STM32 Nucleo开发板,以及由合作伙伴提供的参考设计,如Riverdi 50 STM2U599

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此外,ST经典的免费图形软件工具TouchGFX也全面支持所有ST STM32U5显示套件。

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随着新一年的到来,科技界有一个话题似乎难以避开:人工智能。事实上,各家公司对于人工智能谈论得如此之多,没有热度才不正常!

在半导体领域,大部分对于AI的关注都集中在GPU或专用AI加速器芯片(如NPUTPU)上。但事实证明,有相当多的组件可以直接影响甚至运行AI工作负载。FPGA就是其中之一。

对于那些了解FPGA灵活性和可编程性的人来说,这并不令人惊讶,但对许多其他人来说,这两者之间的联系可能并不明显。问题的关键在于通过软件让一些经典的AI开发工具(如卷积神经网络(CNN))针对FPGA支持的可定制电路设计进行优化。

FPGA还可以创建多个并行计算流水线(在概念上类似于GPU提供的功能),这对于作为众多AI算法核心的矩阵乘法计算类型来说非常有用。此外,FPGA架构设计的灵活性可用于在芯片上分配存储块,从而优化数据传输——这是对AI软件的另一个关键需求。

多年来,莱迪思半导体一直致力于开发能够实现这些类型功能的软件工具,并拥有一整套产品。从将现有或新构建的AI模型调整为在其低功耗设计上最高效运行的格式,到创建对这些模型最有效的电路和芯片设计,这些应用几乎可以胜任任何工作。这种完整的闭环系统将极大帮助企业将人工智能功能集成到其设备和其他硬件中。

AI模型方面,莱迪思的sensAI解决方案可以使用在TensorFlowCaffeKeras等行业标准AI框架中训练过的模型,并利用模型量化、剪枝和稀疏性利用等技术,使其在FPGA资源上运行。然后,莱迪思神经网络编译器可以分析模型,并根据电路和片上网络的类型提出建议,以最有效地运行。在软件方面,莱迪思的PropelRadiant芯片设计软件可用于创建合适的电路组合,以尽可能高能效的方式加速这些模型的运行。

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在创建这些芯片设计时,公司不必从头开始,而是可以利用莱迪思专门构建的关键IP模块,例如其CNN加速器系列。这些预构建的电路集为各种应用提供了核心基础,包括人员和物体检测、物体分类、关键词识别等。此外,由于FPGA的可编程特性,可以编辑和添加这些IP模块,以满足特定应用应用的要求。

这种预构建IP模块组合的一个容易被忽视但非常重要的意义在于,它能帮助更多开发者创建自定义FPGA。这一点至关重要,因为许多人承认FPGA虽然具有强大、灵活的特性,但编程困难。开发FPGA设计核心的专用RTL代码一直是少数人才能完成的专业任务,因此需要为芯片设计人员提供适合的工具,从而以搭建乐高积木的方式将预构建的组件连接在一起,让开发变得更加简单。

同样,莱迪思还赋予许多软件开发人员已经熟悉的传统AI框架(如 TensorFlow)的能力,帮助更广泛的人群创建在FPGA上运行的AI模型。

事实上,正是归功于这种简化,FPGAAI应用中的应用潜力才能如此多样化。随着各行各业的公司争先恐后地研究如何最好地将人工智能应用于从汽车、医疗、消费电子、工业等领域,将有更广泛的潜在客户群将寻求半导体解决方案来实现这些功能。虽然在过去,其中一部分人可能已经知道或考虑将FPGA作为一种潜在的选择,但莱迪思半导体提供的产品可以使FPGA成为更多群体信赖的强大选择。

毫无疑问,2024年会看到人们大量将人工智能特性和功能集成到更广泛的应用中。令人兴奋的是,FPGA最终可能会成为这一浪潮的强大推动力。

Bob O’Donnell是市场研究公司TECHnalysis Research的总裁兼首席分析师,该公司为技术行业和专业金融领域提供战略咨询和市场研究服务。

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2月26日,全球最具影响力的移动通信盛会2024世界移动通信大会(MWC)在巴塞罗那拉开帷幕,以“未来先行”为主题,围绕“超越5G”、“智联万物”、“AI人性化”等话题展开。作为移动连接和终端侧AI的领军企业,高通亮相MWC 2024,不仅在大会中发布了多款“全球首创”的全新产品,加速AI、5G与Wi-Fi 7的融合创新,还携手全球和中国合作伙伴带来了在连接、AI、汽车、XR、手机、5G Advanced、6G等领域的前沿突破和合作成果,让智能计算无处不在。

高通公司总裁兼CEO安蒙在MWC期间举行的GTI国际产业大会上,与行业嘉宾展开对话,深入探讨多技术融合、AI赋能对推动行业应用落地的助力。安蒙表示,“移动通信发展的一个核心目标就是连接万物,网络在提供连接和感知能力的同时,也正成为全新的计算引擎。生成式AI将变革终端侧的用户体验,具备生成式AI能力的PC能够更好地理解用户需求,生成式AI还将带来全新的人车交互方式,支持用户与汽车直接进行对话。此外,生成式AI还将改变网络的运行方式,并为各行各业带来全新机遇。”

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高通公司总裁兼CEO安蒙与嘉宾展开对话

AI手机到AI PC,拥抱机遇、合作创新

如今,生成式AI变革正加速数字化转型,推动经济增长。根据麦肯锡的研究,生成式AI技术可使60多个用例每年实现2.6万亿至4.4万亿美元的总体经济效益增长,经济规模大致相当于英国2021年的GDP(国内生产总值) 。

生成式AI将变革用户与终端交互的方式。在去年MWC期间,高通带来了全球首个运行在Android手机上的Stable Diffusion终端侧演示。去年底推出的第三代骁龙8是高通首个专为生成式AI而精心打造的移动平台,集终端侧智能、顶级性能和能效于一体。基于在性能和能效方面的显著提升,第三代骁龙8能够运行高达100亿参数的生成式AI模型,以20 tokens/s的速度运行大语言模型。在今年的MWC上,第三代骁龙8赋能的AI手机和最新用例再度成为焦点。

小米在MWC展前发布的龙年开年旗舰Xiaomi 14 Ultra,在第三代骁龙8的赋能下,全面定义了未来移动影像新层次,并在性能、连接、音频等方面带来出色体验。

荣耀在其巴塞罗那全球发布会带来的荣耀Magic6 Pro,搭载第三代骁龙8,支持70亿参数的AI端侧大模型,带来了Magic Portal等AI驱动的智慧体验。

高通在MWC的展位上带来了多项聚焦生成式AI落地应用和未来趋势的展示,包括全球首个在Android智能手机上运行的大型多模态语言模型(LMM),以及高通首个在Android智能手机上运行的LoRA模型;此外还携手荣耀、小米和OPPO等全球和中国合作伙伴,展示了第三代骁龙8支持的终端侧AI 演示。

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AI PC同样引人瞩目。高通在去年底发布了专为AI PC打造的骁龙X Elite平台,它能支持在终端侧运行超过130亿参数的生成式AI模型,AI处理速度是竞品的4.5倍。今年MWC,高通演示了全球首个在Windows PC上运行的音频推理多模态大模型,它能理解鸟鸣、音乐或家中的不同声音,并基于这些信息进行对话,为用户提供帮助。该模型经过优化,能够实现出色的性能和能效,并完全在终端侧运行,以充分发挥骁龙X Elite的强大能力。

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尽管当前大部分生成式AI的开发工作都集中在云端,但生成式AI正朝着直接在终端上运行的方向快速演进。对此,高通中国区董事长孟樸在大会期间表示,“只有在我们触手可及的智能手机、移动PC和网联汽车等终端中,实现随时随地运行生成式AI功能,才能使终端与云端紧密融合,从而推动生成式AI的广泛应用。”

这一趋势不仅会推动终端的持续升级,为市场带来新的增长周期,还将拓展整个智能终端市场的规模,涵盖AI PC、智能汽车等。其中,智能手机有望成为生成式AI发展最快的领域之一。能够在本地运行生成式AI模型的能力,不仅将助推旗舰终端市场增长,同时会扩展至更多新一代经济型终端,加速终端侧AI普及。

高通正在为开发者提供可支持广泛AI终端品类的工具和软件,例如,今年MWC首日发布的高通AI Hub为骁龙和高通平台提供了超过75个优化AI模型,助力开发者轻松为Android应用程序添加个性化定制的终端侧AI。面向这些模型的优化,让开发者运行AI推理的速度提升高达4倍。

5G AdvancedWi-Fi 7,平台升级、连接加速

连接对于推动生成式AI跨云端、边缘侧和终端侧规模化扩展至关重要。作为5G演进的第二阶段,5G Advanced不仅是向6G演进的关键阶段,也是迈向“智能计算无处不在”时代的必由之路。

高通工程技术副总裁季庭方在MWC期间的中国联通“5G网络创新与应用发布会”上表示,“5G在全球加速扩展的同时,也正与AI协同发展,推动生成式AI真正走进人们的生活,而触手可及的各类终端正成为重要载体。在终端侧,高通已经打造了高性能AI处理器,使移动终端也能随时随地运行生成式AI,并积极探索AI在各类终端中的作用,助力生成式AI应用在今年推出的新终端产品中成为现实。”

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高通工程技术副总裁季庭方发表演讲

高通技术标准副总裁李俨在上述活动的圆桌论坛环节分享了他对AI与未来连接技术的看法,他认为“AI将为人们带来更智能、高效的通信体验,并在蜂窝通信系统中发挥关键作用,变革整个系统。从5G Advanced开始,人们将迈入无线AI时代,信道反馈、波束管理和精准定位等用例将带来直接益处。未来,我们期待6G成为原生AI通信系统,机器学习将覆盖所有协议和层级,并适应不同环境。”

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高通技术标准副总裁李俨参与圆桌讨论

此外,5G Advanced还能支持更多扩展特性,满足全场景下多元化的业务需求。在中兴通讯“5G-Advanced联合创新及新品发布会”上,中兴通讯携手中国移动、高通、当红齐天集团共同启动了5G-A XR大空间对战游戏项目。此前,在当红齐天首钢一高炉SoReal科幻乐园内,四方在近千平米的大空间内同时接入12路XR业务,平均空口时延低于10ms,实现了无线大空间多人XR免背包游戏体验。

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中兴通讯、中国移动、高通、当红齐天启动5G-A XR大空间对战游戏项目

2024年将成为5G-Advanced的重要开局之年,作为产业链中的重要合作伙伴,高通打造前沿技术,携手产业伙伴激发新一轮创新与合作,助力围绕5G-Advanced探索和落地更多场景、应用和案例,携手为数字经济和数字社会发展贡献力量。

高通在MWC期间发布的多款新品,展现了公司融合无线连接和终端侧AI的前沿创新。除了利用AI Hub支持开发者推动终端侧生成式AI外,高通还发布了多款“全球首创”的全新产品,包括:全球最先进的5G调制解调器及射频系统——骁龙X80,集成专用5G AI处理器和5G Advanced-ready架构,跨多个产品细分领域为5G Advanced提供就绪准备;全球首个支持AI优化性能并在单个芯片中集成Wi-Fi 7、蓝牙和超宽带技术的解决方案——高通FastConnect 7900移动连接系统,利用AI树立高性能、低时延和低功耗连接新标杆。高通还致力于将先进的连接扩展至包括汽车在内的多品类终端,在MWC前夕推出了全球首款汽车Wi-Fi 7解决方案——高通QCA6797AQ,赋能车载体验新时代。

合作创新硕果累累,中国联通、小米、荣耀、一加、TCL、广翼智联、广和通、美格智能、移远通信、芯讯通等众多合作伙伴在MWC发布了基于高通和骁龙平台打造的多款新品,包括Wi-Fi 7路由器、智能手机、平板、智能手表、耳机、消费和工业物联网终端、5G智能模组和FWA解决方案等,让智能计算和极速连接触手可及,惠及更多行业和用户,迈向智能互联的美好未来。

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科技点亮未来,创新驱动发展。随着科技创新的步伐日益加快,2024年将迎来新一轮的突破,有望从根本上重塑整个世界的生活、互动和交流方式。是德科技紧跟技术创新与行业发展动向,于近期发布了2024主要技术趋势预测,内容涵盖云计算、6GAI与营销及AI趋势、软件测试与AI、半导体和软件与AIEDA、量子、电动汽车等热点话题,旨在为行业提供前瞻性的洞察与思考,从而预见未来。

此次关于趋势预测的文章共分为上下两篇,下篇重点围绕云计算、6G、量子、以及电动汽车等领域进行深入探讨,解读新质生产力会给各行各业带来哪些变化与影响。

趋势一:云计算

1.人工智能(AI)风起云涌,正在重塑云计算市场?

据观察,AI 的工作负载需要强大的 GPU 和存储能力来支撑。过去,业界把 AWSAzure GCP 视为云计算领域的三大巨头。不过,第二代甲骨文云基础设施(OCI)凭借其在生成式人工智能(GenAI)训练方面突出的性价比优势,目前在云计算领域形成了四强逐鹿的市场格局。

2.2024 年的云计算行业呈现如下趋势:

大多数组织会采用多云架构,只有极少数组织会采用单云架构。云服务提供商已经意识到了这一点,现在纷纷开始构建强大的多云互操作能力。举个例子,不久前甲骨文创始人Larry Ellison 与微软首席执行官 Satya Nadella 达成了 Azure/OCI 协议。这导致企业和组织需要使用不受云限制的工具来实现可观察性、可视化和能够保障质量的自动化能力。

3.云计算行业的新兴领域将在 2024 年发挥举足轻重的作用:

随着传统云计算能力逐步成熟,预计高性能计算(HPC)云服务将在未来 12 18 个月内出现。当前的 HPC 工作负载通常采用本地超级计算基础设施,但云服务提供商则会把兼具弹性、可编程自动化和计量使用等云原生特性的超级计算能力带入 HPC 市场,让需要强大计算能力的科学和工程工作负载变得更为普及。

趋势二:6G

1.AI 成为各领域(包括 6G)的最佳搭档

海量的复杂数据推动无线网络向着 引入AI 优化方案进而提升网络能力的方向迈进。AI 技术整合已经开始,并且会在 2024 年加快速度。在这个过程中,人们既要清楚 AI 能够在哪些方面提供帮助,还要知道在哪些方面它不仅无法提供帮助,还可能会阻碍 6G 的推出。

2.AI + 6G:审慎前行

与其他行业不同,无线行业会采取更审慎的手段来整合 AI。运营商会集中精力使用不同的数据集来全面训练机器学习模型,量化影响,并制定新的测试方法。随着 AI 应用走向成熟,它会在未来十年改变无线行业,从而释放增强型波束管理和智能频谱共享等新功能。

3.推动实现净零排放

越来越多的人开始关注无线网络的可持续性,AI 将在降低 6G 的环境影响方面发挥至关重要的作用。例如,这项技术能够根据实时运行条件开启或关闭某些元器件,从而降低功耗。

随着 6G 网络的推出,越来越多的设备和机器会建立起无线连接,为优化运营和减少碳足迹创造机会。例如,6G 能够让自动驾驶汽车变得更加先进,这不仅会降低交通压力,还能避免一部分的人类驾驶导致的浪费和低效。在农业领域,连接了 6G 的物联网设备将能够监测土壤状况,优化水和肥料的使用量。一旦 6G 进入人们生产生活的方方面面,它就会开辟一个由可持续性驱动运营的新时代。

业界有望在 2024 年推行标准化的可持续性衡量标准,其中包括衡量无线网络的总碳足迹。这项举措将有助于规避漂绿风险,加速实现净零排放。

4.频谱共享日志阻塞初现端倪

6G 会利用许多不同的频段和工具来满足日益增长的蜂窝通信需求和期望。从技术方面来看,最大的挑战在于如何共享频谱。例如,6G 的中高频段(7-24 GHz)已经被政府和民间组织用于气象和射电天文研究以及海上无线电导航。一旦增加无线接入,它就需要学习如何充分利用频谱。2024 年,这一领域将会开展大量研究,以期找到前进的方向。

5.6G 的全球频谱协调

2023 年末举办的世界无线电通信大会旨在确定 6G 未来将会使用的可用频段,并制定一项能让全球频谱协调成为现实的计划。在此基础上,运营商能够利用元器件的规模经济效益,并限定要支持的频段数量。

6.为什么某些 AI 并非优化 6G 网络的关键

在助力优化 6G 方面,AI 发挥了重要作用。然而,这里所说的并不是甚嚣尘上的依赖于大型语言模型和庞大数据集的生成式 AI。只有将特定领域的数据与 AI 模型和无线领域专业知识相结合,才有助于解决具体的行业问题。比如,AI 算法能够改进空中接口,有利于优化 6G 系统。还有其他一些使用场景,例如在切换期间改进移动性管理、规划小区站点和优化 MIMO。要想给 6G 发展带来价值,AI 不仅需要提升可靠性和可解释性,还需要降低成本。

7.技能独立限制了 6G 中的 AI 整合

专业知识和 AI 技术专长决定了能否将 AI 成功集成到 6G 网络中。当前的行业中既有无线专家,也有 AI 专家,但很少有人同时具备这两个领域的专业知识。如果不能融会贯通这些技能,业内就很难找到合适的资源来部署 AI,从而行之有效地支持 6G 目标。这一人力资源能力短板预计要用十多年的时间才能补齐。

8.5G 仍在有条不紊地推进

截至 2023 年底,全球还只有不到 50 个商用独立 5G 网络。在未来几年里,从非独立网络向独立网络的转型会加快速度,因为这种架构支持完全可编程的 5G 网络,使运营商得以构建增强型移动宽带之外的服务。独立网络应当加速扩展,网络切片要加快运用,应对缺陷和性能挑战的能力也需要快速提升。此外,5G 生态系统会不断发展,以便为游戏和社交媒体活动之外的其他更多行业提供能力支持。这样就为在各种使用场景下应用 6G 技术奠定了坚实基础。

9.移动游戏突显 FR2 的重要性

无线行业正在探寻如何获取 7 GHz 24 GHz 之间的新频谱。然而,FR2(毫米波,24-52 GHz)已经可以使用,并且分配了很多使用场景。但是,它的使用成本过高,无法支持当前的使用场景。FR2 需要新的移动游戏/VR 应用来扩大使用规模,从而降低使用成本。相较于传统的智能手机,Z 世代和Alpha世代显然对 VR/AR 设备上搭载的新消费应用更加感兴趣,因此需要更大的带宽和更高的容量来满足低风险使用需求。由于当前的网络无法支持这一需求,运营商会考虑通过 FR2 来满足这种规模的需求。受降本压力影响,届时将会推动娱乐和广告领域以外的其他应用也开始使用 FR2

10.移动亚太赫兹无线通信系统成熟为时尚早

移动亚太赫兹(THz)无线通信系统至少还需十年的时间才能走向成熟。由于移动技术尚未成熟,相关成本高居不下,因此从移动性角度来看,这种系统还不具有可行性,更不用说功耗和数据管理。行业运用 FR2 的坎坷经历证明,移动亚太赫兹无线通信系统短期内没有可行性。

11.6G 不会对核心网实施大改造

6G 不会对核心网实施大改造。它会演进,但不会像从 4G 升级到 5G 时那样对网络功能进行重大改造。大多数无线行业从业人士现在都承认,这种做法并不明智。

12.频谱大杂烩:无线行业面临的巨大挑战

未来五年里,全球无线行业不得不同时支持和管理 2G4G5G 6G 网络。这种情形会在技术和业务方面带来巨大挑战。鉴于全球超过五分之一的人口仍然依赖 2G,在 2030 年之前,非洲和亚洲大部分地区等发展中的地区还不会让传统网络退出舞台。不过,印度正在逆势而上,实现了全国性的 5G 独立网络覆盖,因此成为了最有可能淘汰 2G 网络的大国。唯一可能延缓这一网络转型的制约因素是用户购买新设备的能力。

13.元宇宙:超然于娱乐的存在

尽管大多数涉及元宇宙的讨论都侧重于游戏,元宇宙仍将继续演进,以支持 Meta 所列之外的广泛使用场景。到本世纪30年代末,增强现实和虚拟现实将成为人们日常生活的一部分,而6G 则会在提供带宽和连通性方面发挥关键作用,从而支持这种合成环境,并增进虚拟世界与现实世界之间的密切互动。

趋势三:量子

1.量子势能:从理论到现实

得益于量子技术的发展,人们能够利用量子力学基本原理来解决当前难以解决甚至无法解决的问题。借助量子技术,实现复杂的仿真和计算、安全通信以及强大的成像和传感技术将成为可能。

2.遨游量子世界:弥合人才缺口

量子技术的发展已不再囿于学术领域,而是扩展到了初创企业、高科技公司和军事领域。量子中心、孵化器以及地方和国家量子生态系统也应运而生,其目标都是为了建设有能力抓住量子机遇的人才资源。要想在不远的将来发挥量子的潜能,解决人才缺口问题至关重要。

3.从实验室到课堂:教育领域的量子跃迁

量子人才的短缺给高等教育指出了一个方向——高校可以推出新课程来培训未来的量子人才。量子课程有望在 2030 年普及。这些课程通常是与行业合作伙伴一同建设,以便学生了解先进的量子控制和读出技术,掌握合适的技能。此外,商学院也会开设量子课程,为新一代企业家进入量子生态系统厉兵秣马。

4.人人皆可量子:量子即服务(QaaS)涌现

开发量子实验室需要投入巨大的成本和人力资源,因此产生了对量子即服务(QaaS)提供商的需求。提供商提供的服务包括可通过云服务远程访问的量子处理器、用于设备表征的测试台以及为客户提供制造服务的代工厂,这类服务从另一方面吸引了初创企业进入量子生态系统。假以时日,QaaS 提供商将有助于推动设备运行、表征和制造的标准化,从而在未来实现对量子处理器以及量子比特相关技术执行基准测试。

5.包容性创新:量子社区引领性别平等风潮

量子领域有可能成为第一个实现性别平等的技术领域。量子社区会一如既往地努力吸引女性工作者,常态化保持人力资源的多样性。

6.知识短板阻碍量子技术的发展

量子研发将会继续吸引来自政府、学术界和工业界的投资;然而,量子技术的发展速度会受到知识短板和先进技术的可用性拖累。举个例子,由于缺乏先进的专用洁净室设施,因此无法生产高品质量子处理器单元(QPU),导致进展缓慢。

趋势四:电动汽车

电动汽车前沿技术:优先考虑并预测电池健康状况

电动汽车(EV)不断升级,已经达到 300 英里的标准续航里程,人们的里程焦虑逐渐烟消云散。不过,人们的注意力转到了电池健康状况(HoB)上。使用手机的经验告诉用户,电池容量会随着时间的推移而下降。对于司机而言,谁都不愿意驾驶一辆很快掉电的汽车,去冒可能抛锚的风险,或者是每天要充好几次电。电池健康状况会成为影响 EV 购买决策的一个因素,汽车制造商可以抓住这个展示汽车健康状况的机会,让用户了解信息,放心选购。这些信息会变得更加细致,并且与娱乐化界面相结合,以便驾驶员看到如何通过操作来让电池管理系统保持最佳性能。此外,这套系统还纳入了 AI 算法,能够预测不同条件下的健康状况和性能,从而消除用户的担忧。

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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