技术
Agentic AI 正在产生更多工程工作，但是为什么系统开发进展并没有更快？Agentic AI 正在生成比以往更多的模型、代码、需求以及测试工件，但更多的产出并不意味着更快的系统级开发进展。这种脱节源于系统连续性的中断：每次工具之间的交接都会丢失可执行的系统状态，迫使工程师在继续工作之前，从静态工件中重新构建该状态。 
PRISM助力成像应用上市时间缩短六个月，实战指南一文解读安森美（onsemi）推出的Premier图像传感器模块参考设计（PRISM）平台，是一套预先优化的子系统解决方案，旨在简化数字成像产品的开发流程。PRISM为创新者提供低成本、预调校、已优化的模块化器件，这些器件经过精心设计、可无缝协同，专为产品原型构建量身打造。 
LTspice中的数字滤波器：更灵活的FIR模型继续我们在LTspice中使用FIR滤波器模型的旅程，本篇博客将深入探讨.AC和.NOISE测量，并使用另一种FIR模型来演示相关测量方法，以验证两种不同的建模技术是否等效。 
打通全球贸易关键节点：LoRa®+LoRaWAN®技术实现集装箱实时追踪体系落地在全球港航业吞吐量持续攀升的背景下，港口集装箱实时追踪已从效率优化选项升级为运营刚性需求。2025年全球港口集装箱吞吐量突破9亿标箱，规模化堆场中的信息盲区正成为制约港口效率提升的隐形瓶颈。 
microLED光传输技术崭露头角 艾迈斯欧司朗模拟平台加速AI数据中心高速互连设计AI需求的爆发式增长，驱动了数据中心基础设施建设领域的巨额投资。无论是训练前沿大模型，还是运行推理运算以驱动ChatGPT、Claude等智能体输出，都需要庞大的算力支撑。 
打通技术壁垒：将数字滤波器集成到LTspice模拟仿真中让我们打通技术壁垒，学习如何对模拟电路与数字滤波器进行联合仿真。我将继续在LTspice中探索数字滤波器模型，通过将其与模拟电路元件相结合，展示在LTspice中将数字滤波器置于模拟信号链输出端的价值。 
LoRa Plus™如何赋能未来的AI应用物联网（IoT: Internet of Things）的格局正在经历一场根本性的变革。随着人工智能（AI）和机器学习（ML: Machine Learning）从云端向边缘迈进，IoT设备面临着前所未有的挑战：如何在支持需要更高数据吞吐量的智能应用的同时，保持无线传感器赖以实用的长电池寿命和远距离覆盖？
干货 | 在LTspice仿真中对数字滤波器进行建模（第一部分）在LTspice中进行电路仿真时，目标通常是深入了解电路的模拟行为并做出设计权衡。同时，电路的输出很可能会被数字化并进行后处理，因此将生成的数字元件纳入LTspice仿真往往更具挑战性。 
赋能汽车执行器！NSD7314电机驱动芯片介绍随着汽车电动化、智能化浪潮席卷全球，车身电子系统正朝着更高效、更可靠、更智能的方向迭代升级。纳芯微推出的NSD7314-Q1车规级有刷电机驱动芯片，成为汽车主动进气格栅（AGS）和电动充电口盖驱动方案的理想之选。 
先进封装、芯粒架构和3D集成——先进异构集成亟需兼具标准化与定制化能力的互联及总线IP解决方案“在摩尔定律逼近物理极限之际，无论是台积电的CoWoS、已广为使用的芯粒（Chiplet）、还是华为的‘韬定律’折叠逻辑，其核心都离不开异构芯粒或者电路单元间的互联和总线，其中的新协议和相关IP产品正引发全球半导体产业链的深度重构。”
让电源“冷静”：通过优化散热实现效率提升在电源设计中，良好的热管理是确保可靠性、高效率和长寿命的关键。随着功率密度的提升，有效的散热对于防止过热和元器件失效至关重要。本文回顾了四种主要散热方法：自然对流、强制空冷、导热和液冷，并介绍了最佳实践、常见设计陷阱和仿真工具。 
为何边缘人工智能需要辅助芯片过去几年间，围绕人工智能潜力的讨论一直在快速迭代：在人工智能发展的第一波热潮中，行业中最受关注的焦点是运行速度与性能表现，而随着持续的技术优化，这些难题已被逐步攻克。如今，我们已经能够实现真正的实时、确定性的响应。 
AI编写代码，谁来保证质量？AI编程助手已经彻底改变了一名开发者一个上午能完成的工作量。过去需要几个小时才能理清思路、写出草稿的代码，现在几秒钟就能生成。对于探索性工作和快速原型开发来说，这种效率提升是实实在在的。 
LTspice®操作方法：使用.STEP指令执行重复分析在LTspice中，.STEP指令可以方便地对电路参数值进行扫描，并将结果叠加显示在同一波形窗口中。通过这种方式，用户可以快速了解电路行为并做出设计取舍。 
现代SoC中“通用”一词的真正含义“通用处理器”这一术语一直被广泛用于描述可运行各类软件工作负载的CPU。在现代基于Arm架构的系统级芯片（SoC）领域，这一称谓仍被广泛使用，但随着系统复杂度不断提升，我们有必要追问：这类器件在实际应用中，究竟有多“通用”？
