ROHM完全独立型AI解决方案 “Solist-AI™”，通过单芯片AI技术实现设备监控适用于边缘计算

Release time：2026-03-06
author：AMEYA360
source：ROHM
reading：938

　　ROHM凭借自主研发的设备端学习AI技术，推出了无需与外部通信，仅用单芯片即可实现监控设备的Solist-AI™ 微控制器。这项突破性AI解决方案为工业设备和消费电子设备带来全新可能性，诚邀您评估选用。

　　丰富的应用领域

　　应用场景

　　Solist-AI™解决方案可在边缘计算领域的各类设备中实现基于AI技术的状态监控和劣化预测等功能。由于支持在现场独立工作的训练，因此即使在没有通信环境的地方，只需连接传感器也可轻松构建系统。

ROHM完全独立型AI解决方案 “Solist-AI™”，通过单芯片AI技术实现设备监控适用于边缘计算

　　Solist-AI™解决方案概述

　　Solist-AI™解决方案主要由配备ROHM自有AI处理专用硬件加速器“AxlCORE-ODL”的Solist-AI™微控制器，以及支持系统引入的专用实用软件构成。

ROHM完全独立型AI解决方案 “Solist-AI™”，通过单芯片AI技术实现设备监控适用于边缘计算

　　Solist-AI™的特点

　　Solist-AI™通过采用配有AxlCORE-ODL的Solist-AI™微控制器，具有“独立AI工作”、“设备端学习和增量训练”以及“同时执行AI以外的处理”的特点。

ROHM完全独立型AI解决方案 “Solist-AI™”，通过单芯片AI技术实现设备监控适用于边缘计算

　　以往的解决方案和Solist-AI™比较

　　引入Solist-AI™的支持环境

　　实用软件

　　为了让用户能够立即评估Solist-AI™，ROHM已经在官网上公开发布了在可行性研究和实机验证的各个阶段进行AI工作分析所需的全套支持环境(实用软件)。

　　Solist-AI™支持环境：

　　https://www.rohm.com.cn/lapis-tech/product/micon/solistai-software

ROHM完全独立型AI解决方案 “Solist-AI™”，通过单芯片AI技术实现设备监控适用于边缘计算

　　围绕Solist-AI™的商业体系

　　生态系统

　　Solist-AI™解决方案并非ROHM的独立项目，而是与多家生态系统合作伙伴联合提供的。从硬件和软件开发到基础环境的开发与提供，我们将提供全方位支持，助力客户能够快速使用和引入产品。

ROHM完全独立型AI解决方案 “Solist-AI™”，通过单芯片AI技术实现设备监控适用于边缘计算

　　技术支持详情

　　点击下方页面，可以详细了解ROHM的Solist-AI™是如何实现的，以及它能为客户提供哪些价值。

　　Solist-AI™技术：

　　https://www.rohm.com.cn/support/solist-ai/technology

　　Solist-AI™产品信息请点击下方获取

　　开发支持系统：

　　https://www.rohm.com.cn/lapis-tech/product/micon/solistai-software

　　Solist-AI™产品：

　　https://www.rohm.com.cn/products/micon/solist-ai

　　Solist-AI™解决方案介绍资料：

　　https://rohmfs-rohm-com-cn.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/cn/products/databook/catalog/common/N_Solist-AI_Solution_Promotional_materials_CN.pdf

ROHM完全独立型AI解决方案 “Solist-AI™”，通过单芯片AI技术实现设备监控适用于边缘计算


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ROHM的LogiCoA™开辟中小功率段新潮流——兼顾模拟的速度与数字的智能
行业新闻

ROHM的LogiCoA™开辟中小功率段新潮流——兼顾模拟的速度与数字的智能

　　50W〜1kW的中小功率段，是工业设备电源中出货量较大的主力领域然而，对于传统的微控制器而言，受成本和功耗瓶颈的限制，在这一领域应用数字控制技术尚不具备现实可行性。ROHM开发的LogiCoA™采用模拟与数字相结合的事件驱动方式，直面这一挑战。以接近模拟控制的成本，实现了校准、日志记录以及支持多种拓扑结构等高级功能。　　前言　　电力电子技术正在飞速发展，市场对更智能、更高效且更具可扩展性的电源解决方案的需求也日益高涨。虽然数字控制具备实现这些功能的潜力，但受限于微控制器的成本及功耗问题，其在中小功率段(50W～1kW)的普及应用一直相对滞后。因此，在该领域，模拟控制依然占据主导地位。模拟控制虽然具备低成本、低功耗的优势，但在功能方面存在较大局限。　　本文将阐述ROHM的LogiCoA™是如何应对这一长期存在的课题的——通过融合模拟的高效性和数字的灵活性，在工业设备的主力市场中实现了高级数字控制的实际应用。　　“为什么数字控制　　未能普及至中小功率段?”　　数字控制电源用的微控制器，并非什么新概念。很多半导体制造商已经在这一领域提出了各自的解决方案。LogiCoA™的卓越之处，在于其攻克了传统微控制器无法解决的难题。　　数字控制用的微控制器主要被限制在输出功率超过1kW的大功率领域中。而50W〜1kW左右的中小功率段是出货数量庞大的主力市场。然而，传统的微控制器因成本和功耗的限制，一直难以在该领域广泛应用。　　图1：工业设备电源系统中的电力控制方式划分　　PWM控制环路结构的创新　　针对这一课题，LogiCoA™通过融合模拟与数字技术，实现了突破性解决方案。　　在一般的数字控制电源中，通过A-D转换器和CPU/DSP相结合来构成PWM控制环路。为更大程度地减少控制环路内的延迟，高速A-D转换器和高性能CPU/ DSP不可或缺，这也是高成本、高功耗的主要原因。　　LogiCoA™彻底重构了PWM控制环路的结构。利用外置的模拟补偿器(如误差放大器)替代高速A-D转换器，并将其输出信号作为内置高分辨率定时器的触发信号。如此一来，无需通过CPU，即可在每个时钟周期内控制PWM信号的占空比。这种由来自模拟补偿器的信号输入来触发并启动控制的方式即为“事件驱动方式”。　　通过这一结构的创新，与传统的数字控制用微控制器相比，成本可降至约1/3至1/4，功耗更是大幅降至约1/30。数字控制技术在工业设备中小功率段电源中的应用，终于成为现实。　　* RMOS(实时微操作系统;Real time Micro Operating System)　　图3：采用了 LogiCoA™ 的电源系统的结构　　配备日志功能和校准功能　　LogiCoA™虽然在IC内部内置了CPU，但却特意将CPU从实时PWM控制环路的运算中分离出来。CPU在后台运行，通过用户自定义的软件例程处理电源的启动与停止、输入输出监控、电流检测以及外部通信管理等功能。这种架构带来了以下突出的功能优势：　　· 支持多种拓扑结构　　· 校准功能　　· 日志功能　　图4：通过控制用PC对从LogiCoA™ MCU收集到的日志数据进行分析，可以监控应用产品和电源单元本身的运行状态。
2026-07-15 13:06 reading：270
顶面散热新封装！ROHM推出高耐压且散热性能优异的SiC MOSFET
行业新闻

顶面散热新封装！ROHM推出高耐压且散热性能优异的SiC MOSFET

　　中国上海，2026年7月9日——全球知名半导体制造商ROHM(总部位于日本京都市)今日宣布，推出SiC MOSFET的TSC3PAK(14.00×18.58×3.50mm)封装。新产品为可自动安装的表贴型产品，通过采用将散热面置于封装顶部的结构，实现了与插装型封装(TO-247-4L)同等级别的散热性能。在将该器件用于电动汽车(xEV)的车载充电器(OBC)和电动压缩机等应用时，可有助于提升功率转换电路的效率和可靠性。　　新产品通过采用ROHM自有的沟槽设计，确保了6.66mm业界先进水平的爬电距离*1。新产品不仅与市场上广泛普及的封装兼容，同时，还实现了污染等级2级*2环境下1200V交流峰值电压耐受能力。因此，在高耐压应用中可实现安全的绝缘设计，有助于降低安装成本并提高可靠性。　　另外，通过搭载ROHM第4代SiC MOSFET，还实现了低导通电阻和高速开关特性。这使得功率转换时的开关损耗大幅降低，有助于应用产品进一步提高效率并更加节能。　　新产品已于2026年6月开始量产(样品价格：5500円日元/个，不含税)，且同时开始线上销售。此外，ROHM官网还提供仿真模型，助力客户快速进行电路评估。　　未来，ROHM将通过进一步扩充SiC MOSFET产品阵容，为电子设备实现更高性能、更小体积与更高可靠性提供支持。　　<开发背景>在电动汽车(xEV)中，为了提高充电速度并延长续航里程，除了主驱逆变器外，SiC器件在车载充电器(OBC)和电动压缩机等的功率转换电路中的应用也在不断扩大。另外，在工业设备领域，作为有助于高性能服务器电源和光伏逆变器等设备高效工作的器件，SiC器件的应用也持续增长。传统的SiC器件为了在大功率运行时有效散热，主要采用的是散热性能优异的插装型封装。但是，插装型封装不仅涉及手工安装工序，还存在因封装形状限制而难以实现薄型化的问题。对此，近年来可自动安装的表贴型SiC器件开始普及。新产品采用表贴型封装，却实现了与TO-247等插装型封装同等级别的散热性能。　　<应用示例>车载设备：车载充电器(OBC)、电动压缩机等工业设备：光伏逆变器、服务器电源等<关于“EcoSiC™”品牌>EcoSiC™是采用了因性能优于硅(Si)而在功率元器件领域备受关注的碳化硅(SiC)的元器件品牌。从晶圆生产到制造工艺、封装和品质管理方法，ROHM一直在自主开发SiC产品升级所必需的技术。另外，ROHM在制造过程中采用的是一贯制生产体系，目前已经确立了SiC领域先进企业的地位。　　<术语解说>　　*1) 爬电距离　　两个导体之间沿绝缘表面测得的最短距离。在半导体设计中，为了防止触电、漏电、半导体产品短路，需要采取确保爬电距离和电气间隙的绝缘对策。　　*2) 污染等级2级　　污染等级2级相当于家庭和办公室等常见的环境，即仅存在干燥的非导电污染物的状态。污染等级是确定元器件的电气间隙和爬电距离时会产生影响的环境等级，根据污染物质的有无、数量和状态分为1～4级。
2026-07-10 09:40 reading：361
ROHM课堂 | 参数设置与热仿真模型
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ROHM课堂 | 参数设置与热仿真模型

　　本文介绍第二项内容“参数设置与热仿真模型”。　　1. 参数设置与热仿真模型　　2. 初始参数设置　　3. 温度参数设置　　4. 热仿真模型介绍　　5. 热仿真模型的选择　　初始参数设置　　仿真时间和收敛选项等仿真设置可以通过上一篇的“Simulation Settings(仿真设置)”进行设置，下表中列出了仿真的初始设置。如果遇到仿真收敛问题，可以通过更改具体选项来解决。在“Manual Options(手动选项)”中已经定义电路的仿真温度和各种参数。　　温度参数设置　　上图中蓝色标注的组件需要设置周围环境温度，因此我们采用手动选项来定义参数。　　热仿真模型介绍　　下图中的“BD433M2EFJ”符号表示线性稳压器的热仿真模型。另外，该模型的引脚说明如下表所示。如下图所示，在红色线路(BD433M2EFJ_TJ)的节点处可确认结温。　　热仿真模型的选择　　针对热仿真模型提供所列的组件选项，用户可从中选择。下图给出了选择方法　　首先，在BD433M2EFJ组件上右键单击鼠标，选择“Property”。将Property Editor的SpiceLib Part值设置为从上表中选择的名称，即可更改热仿真模型。接下来，执行热仿真，线性稳压器的温度曲线等将根据设定条件被更新。各模型的电路板详细信息请参阅《线性稳压器BD4xxMx系列的热仿真用户指南》。
2026-07-09 09:41 reading：294
ROHM半导体激光仿真模型概要
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ROHM半导体激光仿真模型概要

　　概要　　应用于激光雷达(LiDAR)及高功率工业设备的半导体激光器(以下简称激光二极管)设计中，因需实现纳秒级的高速脉冲驱动与大电流控制，结合寄生电感和热特性开展精细化解析是必不可少的环节。罗姆(ROHM)为助力设计人员在更贴近实际整机的环境中完成仿真工作，特提供可还原器件电气特性的SPICE模型，以及光学设计中不可或缺的光线文件(Ray File)。本文档将围绕以下核心要点，对罗姆激光二极管专用仿真模型进行详细说明。　　· SPICE模型的体系：紧凑型模型与子电路模型(宏模型、行为模型)的差异说明　　· 高功率激光二极管模型的特点：可在PSpice®、LTspice®中使用，且实现电气特性与光输出特性耦合的行为模型结构。　　· 光学解析专用光线文件Ray File：可在光学仿真软件 LightTools®、Ansys Zemax OpticStudio®中调用的光线数据概述　　· 实际设计中的应用：利用评估板电路开展脉冲驱动仿真的实际案例　　SPICE模型的种类　　SPICE模型分为"紧凑模型(器件模型)"和"子电路模型"两种(表1)。紧凑模型(器件模型)针对双极晶体管、二极管、LED等单一元件，语法以".MODEL"开头。子电路模型由多个元件组合构成，适用于 MOSFET、SiC功率器件、激光二极管以及部分二极管。　　语法以「.SUBCKT」开始，该模型语法以 「.SUBCKT」开头，以「.ENDS」结尾。在各类子电路模型中，数字晶体管、MOSFET等器件，均通过由多个元件构成的等效电路所定义的宏模型进行描述;而碳化硅SiC功率器件、激光二极管等器件，因存在宏模型无法还原的器件特性，故通过以自定义公式定义该类特性的行为模型进行描述。　　罗姆提供的仿真模型　　罗姆提供的激光二极管仿真模型具体分为以下两类：　　SPICE模型　　截至2026年3月，罗姆的激光二极管产品已配套推出高功率激光二极管专用SPICE模型。上述模型均适配 PSpice与LTspice仿真软件，文件名称如下所示。尽管模型文件有数个版本，但所有文件均可在两款仿真软件中通用。文件名后缀带有”_Po”的为光输出模型。　　Ray File　　LightTools®及Ansys Zemax OpticStudio®可使用的Ray数据文件以以下的文件名表示。
2026-07-09 09:36 reading：370
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