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帮助智能边缘设备更可靠、更高效地连接、感知和推断数据的全球领先硅产品和软件IP授权许可厂商Ceva公司(纳斯达克股票代码：CEVA) 和先进的多媒体和汽车应用芯片供应商凌阳科技股份有限公司(中国台湾证券交易所:2401)宣布扩大合作，将Ceva最新一代RivieraWaves蓝牙音频解决方案集成到凌阳科技airlyra系列高清音频处理器中，瞄准无线扬声器、音箱和其他优质无线音频设备。首批无线airlyra处理器已在全球一些高端音响品牌设备中出货。

凌阳智能设备产品中心总经理Adam Wang表示：“迄今为止，Ceva音频DSP已经为超过2000万个凌阳音频处理器提供支持，使得我们能够以经济实惠的价格提供身临其境的音频效果。此次我们将RivieraWaves 蓝牙IP加入airlyra高清音频产品线以率先实现高集成度Soundbar SoC器件SPA101，其中集成了MCU、DSP和蓝牙®，降低了系统成本和设计复杂性，更易于实现采用最新蓝牙技术的多声道无线扬声器和Auracast™派对扬声器，并且以最短的延迟和最低的功耗提供卓越的音频性能，已通过全面的Dolby®、DTS®、蓝牙和LE Audio认证。”

Ceva副总裁兼无线物联网业务部门总经理Tal Shalev表示：“凌阳科技在智能家居和汽车市场采用Ceva助力边缘声音解决方案，取得了良好的市场反响。该公司决定将我们的蓝牙音频IP集成到产品线中，以出色的性价比开创了更多的市场机会。我们的技术组合使得各种设备能够连接、感知和推断数据，与凌阳这样的企业高度契合，让他们利用Ceva领先的IP产品来可靠高效地满足其SoC产品的多种需求。”

关于RivieraWaves 藍牙

Ceva的RivieraWaves 蓝牙连接   IP平台为低功耗蓝牙和蓝牙双模连接提供了全面的解决方案，涵盖射频、调制解调器、基带控制器以及完整的主机和配置文件软件栈。这款IP平台支持蓝牙标准的全部最新功能，包括 LE Audio / Auracast、带响应的周期性广告，以及信道探测室内定位系统等其他增强功能。迄今为止，采用RivieraWaves蓝牙IP的设备出货量已超过35亿台，拥有数十家授权许可厂商。广泛应用于许多世界领先的半导体公司和OEM厂商的消费类、汽车、工业和物联网设备中，其中包括智能手机、平板电脑、信标、无线扬声器、无线耳机和耳塞、助听器和其他可穿戴设备。如要了解有关 RivieraWaves 蓝牙 IP平台 的更多信息，请访问公司网页https://www.ceva-ip.com/product/rivierawaves-bluetooth-platforms/。

关于凌阳科技

凌阳科技股份有限公司(中国台湾证券交易所: 2401)成立于1990年，是全球领先的多媒体和汽车应用芯片供应商，产品广泛应用于家庭娱乐音频产品、汽车信息娱乐和先进驾驶辅助系统(ADAS)、DVD和便携式DVD播放机。同时，凌阳科技还为消费产品、便携式和联网设备等广泛应用提供高速 I/O IP、高性能数据转换 IP 和模拟 IP，公司在消费产品和多媒体领域积累了雄厚的 IP 技术。凌阳科技总部位于中国台湾，并在上海、深圳、重庆和成都设有办事处。如要了解更多信息，请访问凌阳公司网站 www.sunplus.com。

关于Ceva公司

Ceva热忱地为智能边缘带来全新的创新水平。我们的无线通信、感知和边缘AI技术是现今一些先进智能边缘产品的核心。我们拥有更可靠、更高效地连接、感知和推理数据的广泛IP 组合，包括用于蓝牙连接、Wi-Fi、 UWB 和5G 平台 IP，实现无处不在的强大通信；以至可扩展的边缘人工智能 NPU IP、 传感器融合处理器和提升设备智能的嵌入式应用软件。我们的差异化解决方案在极小的硅片尺寸内以超低功耗提供卓越性能。我们的目标简单：为业界提供半导体产品和软件 IP，创建更智能、更安全和更紧密互连的世界。今天，Ceva 正在努力践行这一理念，支持全球超过 170 亿个创新性智能边缘产品，涵盖从人工智能智能手表、物联网设备和可穿戴设备，直到自动驾驶汽车和 5G 移动网络。

Ceva总部位于美国马里兰州罗克维尔，公司遍布世界各地的运营机构为全球客户群提供有力支持。我们的员工包括各专业领域的顶尖专家，能够持续解决最复杂的设计难题，帮助客户将创新的智能边缘产品推向市场。

Ceva： 助力智能边缘

关注Ceva微信订阅号，请搜寻 “CEVA-IP”。

近日，华为举办2024数据中心能源十大趋势发布会并发布《白皮书》。发布会上，华为数据中心能源领域总裁尧权定义未来数据中心的三大特征：安全可靠、融合极简、低碳绿色，并分享数据中心在部件、产品、系统和架构方面的技术演进趋势，凝聚共识，洞见未来。

华为数据中心能源领域总裁尧权

尧权表示，AI大模型时代，未来5年全球AI算力年复合增长率超过80%，数据中心逐步从云数据中心向云+智算中心演进。华为基于深刻洞察和长期实践，面向全球发布2024数据中心能源十大趋势，与业界分享华为对未来数据中心的洞见和思考。

近年来，数据中心安全事故时有发生，据Uptime权威数据，从2019年到2022年，数据中心业务中断损失超过10万美金的比例，已经从39%上升至71%，且会随着算力需求翻番成倍增长。毫无疑问，安全可靠是数据中心最核心需求，应始终作为最高优先级关注。

趋势1：高可靠产品+专业化服务是保障数据中心安全可靠运行的关键

数据中心承载海量数据的存储、处理和传输，为千行百业坚定运行提供保障，而数据中心的安全性、可靠性一直是较薄弱的环节。为确保数据中心的安全可靠运行，在产品设计、生产环节就要贯穿"全链安全"的理念，同时严控产线质量，高度自动化，减少人为干预，保障产品自身的高可靠性。此外，要大胆假设，充分考虑产品出现问题后的应对措施，通过提供专业化部署和运维服务，降低产品失效率，最小化灾后影响，完善端到端的保障机制，双管齐下保障数据中心安全可靠运行。

趋势2：分布式制冷架构将成为温控安全的更优选择

传统大型数据中心多采用集中式制冷架构的方案，如传统冷冻水系统，冷冻站中涉及七大子系统和几十种设备，各设备之间不能独立运行，一旦发生单点故障，可能会影响整个冷冻站的安全运行，导致数据中心大规模宕机，近年来业内部分数据中心安全事故也说明集中式制冷架构存在单点故障的风险。相较之下，分布式制冷架构灵活，各个子系统完全独立，单台设备故障不会其他设备运行，故障域更小，可靠性更高，可以直接从架构设计上避免数据中心制冷系统的单点故障，提升数据中心的运行可靠性。

趋势3：预测性维护将成为数据中心基础设施的标配

数据中心的维护往往是事后型，发生事故后才知道问题所在，但随着智算时代的到来，数据中心的故障响应时间大幅缩短。未来数据中心基础设施的运维，预测性维护将成为标配，从事后型转为事前型。得益于AI技术的快速发展，预测性维护的范围将持续扩大，从电容、风扇等易损件的寿命预测、设备的热失控预警到制冷系统的漏液预警，都能提前预测，提前处理避免事故的发生，做到"治未病"，从被动"救火"走向主动"防火"，在运维方面大幅提升数据中心可靠性。

趋势4：全生命周期的网络安全防护体系将成为数据中心基础设施的保护盾

随着数字化、智能化程度的加深，网络安全风险也在成倍增加，网络攻击越来越常态化。不管是UPS还是空调设备，一旦遭遇恶意攻击，都会直接影响数据中心安全可靠性。未来数据中心基础设施，硬件安全加软件安全，才是全方位的安全，软件安全要从供应安全、纵深防御和运维/运营安全三个维度，构筑全生命周期网络安全防护体系，为数据中心的安全可靠运行保驾护航。

趋势5：预制化、模块化将成为高质量快速交付的最佳选择

互联网云厂商全球业务加速发展，带动数据中心建设需求显著增长。而传统的数据中心建设模式，建设速度慢，工程复杂，不能满足快速部署的要求。因此，建设周期更短、质量更高的预制化、模块化方案将成为首选。通过"工程产品化"和"产品模块化"，在工厂一体化集成，完成预制和预调试，保证现场交付的是高质量产品，有效缩短交付周期，同时满足客户业务快速上线需求，还大幅减少现场施工造成的"三废"垃圾。

趋势6：专业化管理平台让数据中心运维更安全、更高效

从千柜级建筑到万柜级园区，数据中心呈现规模化、集约化发展趋势，相应的整体运维复杂度也大幅提升，且数据中心设备多为"哑"设备，依赖传统巡检难度大，对技能的要求较高，故障定位时间长。构建专业化的管理平台，可以显著提升数据中心运维效率和准确性，通过原厂的专业化管理平台， 帮助客户构建设备深度管理能力，大大降低运维难度，做到快速判断问题，及时排除故障，确保数据中心安全稳定运行。

趋势7：风液融合将成为业务需求不确定场景下的优选架构

当前正处于通用算力和智能算力的过渡期，同一个数据中心会同时存在通用算力和智能算力场景。通用服务器单柜功率密度一般不超过15kW，风冷型设备即可满足制冷需求，而智算中心单柜功率密度通常超过30kW，这种场景往往需要液冷来散热。对于需求不确定的业务场景，风液融合将成为适配未来演进的数据中心优选架构，通过风冷+液冷的组合和比例可调，灵活适应业务需求变化，保护用户投资。

趋势8：间接蒸发冷依然是现在和未来最优的制冷方案

当前风冷方案仍占据主流应用场景，在冷源侧，间接蒸发冷却方案相较冷冻水系统，在架构、效率和运维方面存在明显优势，是现在和未来最经济适用的制冷方案。间接蒸发冷却的分布式制冷架构可有效避免单点故障，可靠性更高；并且通过最大化利用自然冷源，仅需一次热交换，在寒冷地区绝大部分时间无需压缩机制冷，实现极致PUE；针对智能算力需求，间接蒸发冷却支持未来演进的架构，进一步适配液冷的计算场景。

趋势9：能效PUE挖潜要从关注部件高效调整为系统工程最优解

"碳中和"是全球共识和使命，传统数据中心关注提升UPS、空调等部件效率，但受限于元器件物理限制，部件的效率提升接近瓶颈，微小改进的时间和成本远赶不上算力时代需求。因此，数据中心能效的提升要转换思路，从关注部件效率转为系统工程优化，用系统工程思维综合审视，在现实条件和部件技术水平进行权衡，得出最优解，如UPS双变换模式转向S-ECO、数据中心PUE转向PFPUE（算力PUE），端到端的进行数据中心能效优化。

趋势10：AI调优将成为存量DC能效智能优化的最佳选择

在数据中心节能方面，除了新建的数据中心，仍有大量存量数据中心PUE远高于"国家一体化大数据中心"政策要求，面临节能改造的迫切需求。传统的节能改造需要停线停业务，存在业务中断的风险，而采用人工调整优化的方式，难度大，效果差，频率低。相较之下，AI能效调优解决方案通过预置AI算法和大数据模型，可对存量数据中心实现节能优化，且AI调优不依赖人工经验，优化速度快，效果好，实现从"制冷"到"智冷"的转变。

根深才能叶茂，本固方得枝荣。数据中心产业三十年磨一剑，为数字经济构筑坚实底座。智能算力的爆发，为数据中心产业开辟一片汪洋大海。展望未来，华为数据中心能源坚持打造安全可靠、融合极简、低碳绿色的产品解决方案，助力客户、伙伴构筑绿色可靠算力底座，让每一瓦特承载更多算力，让数字世界坚定运行。

稿源：美通社

全球领先的物联网整体解决方案供应商移远通信宣布，其基于摩尔斯微电子MM6108平台开发的Wi-Fi HaLow模组FGH100M已率先获得欧盟CE和北美FCC认证。这表明，FGH100M已经符合欧洲和北美地区的产品性能指标及其他相关要求，能够支持相关物联网设备在上述地区安全稳定运行。

加速全球普及！移远通信Wi-Fi HaLow模组FGH100M率先通过CE、FCC认证 (Photo: Business Wire)

移远通信COO张栋表示：“HaLow技术具有长距离、低功耗、大容量等多重优势，将为Wi-Fi无线通信带来全新的连接体验。此次CE和FCC认证的获得，不仅充分证明了移远Wi-Fi HaLow模组的可靠性、安全性和互操作性，更是Wi-Fi HaLow技术迈向全球市场的重要里程碑。接下来，移远通信将继续携手摩尔斯微电子，提供符合物联网行业需求的一流Wi-Fi HaLow解决方案，引领长距离、低功耗物联网的发展。”

摩尔斯微电子市场营销和产品管理副总裁Prakash Guda表示：“过去一年，摩尔斯微电子团队一直在不懈努力，扩大我们Wi-Fi HaLow解决方案的全球影响力。随着移远HaLow模组接连通过欧美认证，这一天终于到来了。该认证的顺利通过不仅体现了Wi-Fi HaLow标准在全球范围内被广泛认可，也代表着其在被确立为物联网和无线连接通用标准方面实现了重要飞跃。”

移远FGH100M 模组采用IEEE 802.11ah协议标准，在Sub-1 GHz频段运行，具有强大的远程覆盖能力，覆盖距离超过1公里，约是传统 Wi-Fi 传输距离的十倍，可为各类客户终端提供更远距离、更加稳健的Wi-Fi连接。与此同时，该模组还具有小尺寸、超低功耗、更好的信号穿透力、设计简单、大容量等优势，非常适用于智能家居、工业自动化、智慧农业等领域的物联网应用。

相较于采用其他Wi-Fi技术的产品，FGH100M Wi-Fi HaLow 模组功耗更低，能够支持使用纽扣电池的设备运行数月甚至数年，这对于需要长期持续运行的应用终端来说至关重要，如智能传感器、状态监测器等。

在安全性方面，移远模组在开发的过程中始终以安全为核心，从产品架构到固件/软件开发，均遵循业界领先的实践和标准，不仅通过第三方独立测试机构减少潜在的漏洞，还在整个软件开发生命周期中执行生成SBOMs和VEX文件、固件二进制分析等安全实践，以确保产品的安全性和可靠性。

此外，为进一步简化终端设计，移远通信还为FGH100M模组提供了一系列配套天线，包括YCIS001AA、YCIS002AA、YCIS003AA、YFNP017WWA、YPCS002BA、YMCP003AA、YEIN002AA、YECN028AA和YECW000N1A，满足客户对灵活性和兼容性的多样化需求。

关于移远通信

上海移远通信技术股份有限公司（股票代码：603236）是全球领先的物联网整体解决方案供应商，拥有完备的IoT产品和服务，涵盖蜂窝模组(5G/4G/3G/2G/LPWA)、车载前装模组、智能模组（5G/4G/边缘计算）、短距离通信模组(Wi-Fi&BT)、GNSS定位模组、卫星通信模组、天线等硬件产品，以及物联网解决方案、认证与测试、智慧城市、工业智能等服务与解决方案。公司具备丰富的行业经验，产品广泛应用于智慧交通、智慧能源、金融支付、智慧城市、无线网关、智慧农业&环境监控、智慧工业、智慧生活&医疗健康、智能安全等领域。更多信息，敬请访问移远官网https://www.quectel.com.cn/，关注微信公众号/视频号“移远通信”或发送邮件�。

在 businesswire.com 上查看源版本新闻稿: https://www.businesswire.com/news/home/20240110794241/zh-CN/

• 在接受调研的企业级（规模超千人）公司中，约42%表示已在业务中积极部署AI。 

• 另有 40% 表示目前正在探索或试验 AI，但尚未部署其模型。 

• 59% 已经在探索或部署AI的公司表示已加速AI的技术推广或投资。 

• 阻碍AI部署的主要障碍包括有限的AI技能与专业知识 （33%）、数据过于复杂 （25%） 和对AI伦理的担忧 （23%）。

由IBM（NYSE： IBM)）委托开展的一项新研究发现，在接受调研的企业级（规模超过1000名员工）组织当中，约有42%已经在其业务中积极使用人工智能。早期采用者正在引领潮流，59%已经在使用AI的受访企业打算加速和增加对AI技术的投资。企业采用AI的持续挑战仍然存在，缺乏具备合适技能的员工、数据的复杂性，以及AI伦理方面的担忧，仍是阻碍企业在其运营当中采用AI技术的主要障碍。

IBM软件部高级副总裁Rob Thomas表示："我们看到，克服重重障碍部署了AI的早期采用者正在进一步投资，这证明他们已经体验到AI带来的好处。唾手可得的AI工具、关键流程自动化的驱动力以及越来越多的AI嵌入到企业现有的业务应用中，是推动AI在企业层面扩展的主要因素。我们看到企业利用AI的一些用例，包括IT 自动化、数字劳动力和客服，相信这些是AI技术能够最快速地产生深远影响的用例。对于40% 还停留在验证阶段的受访企业，我相信 2024 年将是他们解决和克服技能差距和数据复杂性等入门障碍的一年。"

由IBM 委托Morning Consult 进行调研而发布的 《2023 年全球AI采用指数》的要点包括：

第一，过去几年，接受调研的大型组织，其AI采用率保持稳定：

• 如今，大型企业中有 42% 的 IT 专业人员表示，他们已经积极部署了AI，另有 40% 的人正在积极探索使用该项技术。

• 此外，38% 的企业 IT 专业人员表示，他们的公司正在积极实施生成式AI，另有 42% 的人正在进行探索。

• 印度（59%）、阿联酋（58%）、新加坡（53%）和中国（50%）的企业在使用AI方面较为激进，而西班牙（28%）、澳大利亚（29%）和法国（26%）保守。

• 金融服务业的公司最有可能使用AI，该行业约有一半的 IT 专业人员表示其公司已积极部署AI。电信行业 37% 的 IT 专业人员表示，他们的公司也在部署AI。

第二，在积极部署或探索AI 的受访公司中，大多数在过去 24 个月当中加快了AI的推广或投资：

• 在部署或探索AI的公司中，59% 的 IT 专业人员表示，他们的公司在过去 24 个月中加快了对AI的投资或推广。

• 中国（85%）、印度（74%）和阿联酋（72%）是最有可能加速推广AI的市场，而英国（40%）、澳大利亚（38%）和加拿大（35%）的企业在加速推广AI方面最为保守。

• 在探索或部署AI的企业中，研发（44%）和技能再培训/员工发展（39%）是最主要的AI投资。

第三，更易使用的AI工具以及降低成本和实现流程自动化的需求，正在推动受访公司采用AI：

• AI工具的进步使其更容易获得（45%），降低成本和实现关键流程自动化的需求（42%），以及越来越多的AI嵌入到标准的现有业务应用程序当中（37%），是推动AI采用的首要因素。

• 对于 IT 专业人员来说，近年来AI最重要的两个变化是更易于部署的解决方案（43%）以及数据、AI和自动化技能的日益普及（42%）。

• 对于目前正在探索或部署AI的受访公司而言，推动其采用AI的用例横跨业务运营的许多关键领域，包括： 

• IT 流程自动化（33%）

• 安全和威胁检测（26%）

• AI监控或治理（25%） 

• 业务分析或智能（24%） 

• 文档处理、理解和流转的自动化（24%）

• 客户或员工自助服务应答与操作的自动化（23%） 

• 业务流程自动化（22%） 

• 网络流程自动化（22%）

• 数字劳动力 (22%)

• 营销与销售 (22%)

• 欺诈检测 (22%)

• 搜索和知识发现 (21%)

• 人力资源和人才招聘 (19%)

• 财务规划与分析 (18%)

• 供应链情报 (18%)

第四，同样的障碍也让下一波接受调研的公司无法从AI中获益：

• 在探索或部署AI 的企业中，阻碍其成功采用AI的最大障碍是有限的AI技能和专业知识（33%）、数据过于复杂（25%）、对AI伦理的担忧（23%）、AI项目太难整合和扩展（22%）、价格太高（21%）以及缺乏AI模型开发工具（21%）。

第五，生成式AI与传统AI模式的入门障碍有所不同： 

• 尚未探索或实施生成式AI的受访企业的 IT 专业人员认为，数据隐私（57%）以及信任和透明度（43%）的问题是采用生成式AI的最大障碍。

• 35%的受访者还表示，缺乏实施技能也是一大阻碍因素。

第六，接受调研的企业表示，AI已经对企业员工产生了影响： 

• 五分之一的企业表示，他们缺乏具备恰当技能的员工来使用新的AI或自动化工具，16%的企业无法找到具备相关技能的新员工来弥补这一缺口。

• 提到使用AI来解决劳动力或技能短缺问题的公司，他们正在利用AI来尝试一些事情，如使用自动化工具来减少人工或重复性任务（55%）或者实现客户自助服务应答与操作（47%）。

• 目前只有 34% 的企业正在对员工进行技能培训或再培训，使他们能够与新的自动化与AI工具协同工作。

第七，IT 专业人员都明白，AI必须值得信赖并得到有效治理，但由于种种障碍，接受调研的公司很难将其付诸实践：

• IT 专业人员普遍认为，消费者更倾向于选择AI实践透明且符合伦理规范的公司所提供的服务（85% 表示 "非常同意"或 "比较同意"），他们认为能够解释AI如何做出决策对他们的业务至关重要（在探索或部署AI的公司中有83%持此观点 ）。

• 但是，由于许多已在部署AI的公司在此过程中面临多重障碍，只有不到一半的公司表示他们正在采取关键步骤来实现值得信赖的AI，如减少偏见（27%）、跟踪数据来源（37%）、确保能够解释其AI模型如何做出决策（41%）或制定合乎伦理的AI政策（44%）。

调研方法：

本调研于 2023 年 11 月进行，调研区域涵盖澳大利亚、加拿大、中国、法国、德国、印度、意大利、日本、新加坡、韩国、西班牙、阿联酋、英国、美国和拉丁美洲及加勒比海地区（阿根廷、巴西、智利、哥伦比亚、墨西哥和秘鲁），调研受众包括具有代表性的 8584 名 IT 专业人员。参与调研的人员必须是全职员工，担任经理或更高级别的职务，并且至少对公司如何运营和使用 IT 有一定了解。全球调研结果的误差范围为 +/- 1 个百分点。

关于IBM

IBM 是全球领先的混合云、人工智能及企业服务提供商，帮助超过 175 个国家和地区的客户，从其拥有的数据中获取商业洞察，简化业务流程，降低成本，并获得行业竞争优势。金融服务、电信和医疗健康等关键基础设施领域的超过 4000 家政府和企业实体依靠 IBM 混合云平台和 Red Hat OpenShift 快速、高效、安全地实现数字化转型。IBM 在人工智能、量子计算、行业云解决方案和企业服务方面的突破性创新为我们的客户提供了开放和灵活的选择。对企业诚信、透明治理、社会责任、包容文化和服务精神的长期承诺是 IBM 业务发展的基石。了解更多信息，请访问：https://www.ibm.com/cn-zh

稿源：美通社