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广和通亮相ElectroneX 2026，共建<span style='color:red'>AI</span>oT智联新生态

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广和通亮相ElectroneX 2026，共建AIoT智联新生态

　　6月3日至4日，广和通亮相澳大利亚ElectroneX 2026 #D36展位，以“Intelligent Connectivity for a Smarter World”为主题，集中展示面向澳新市场的AIoT创新成果，覆盖智能支付、能源表计、资产追踪等行业应用场景，助力客户加速智能终端产品落地与商业化部署。　　面向行业终端长期在线、稳定回传及远程管理需求，广和通展示覆盖低功耗蜂窝到5G Red Cap的模组产品，并结合GNSS定位能力，支撑智慧表计、资产追踪、工业网关、智慧支付终端等应用迭代与规模部署。　　其中，新一代双频GNSS模组MGB390支持六大卫星系统、180通道跟踪及AGNSS辅助定位，可提升城市峡谷、弱信号等复杂环境下的定位稳定性与首次定位速度，为高精度位置服务提供可靠支撑。　　在宽带接入与移动联网领域，广和通面向便携上网、移动办公、跨境出行等需求，展出多场景高速接入产品与连接方案。新一代5G Dongle覆盖全球主流5G频段，支持即插即用、有线直连、Wi-Fi热点共享及eSIM/vSIM与实体SIM灵活接入，助力客户快速打造面向全球市场的便携式高速联网终端。　　　　同步亮相的5G RedCap MiFi搭载广和通FG132系列模组，兼具5G低时延、低功耗与LTE Cat.4兼容能力，为多终端共享上网、临时组网及中速物联网应用提供轻量化连接选择。　　面向家庭及企业网络升级需求，广和通同步展示FWA及智能模组产品组合，覆盖CPE、ODU等多形态终端应用，为客户提供从核心模组到整机方案的产品支持，助力家庭宽带、企业组网及区域网络部署提升集成效率与交付效率。　　面向AIoT场景化应用，广和通重点展出割草机器人解决方案。该方案融合视觉、RTK与SLAM等技术，有效提升设备定位感知与自主路径规划能力，降低客户研发及量产门槛，加速产品从方案验证迈向市场商用。　　广和通还同步展示AI陪伴玩具Fuzozo、智能宠物追踪器、户外安防设备等终端应用，呈现通信连接、高精度定位与智能交互技术在消费及行业场景中的融合价值。　　未来，广和通持续依托无线通信、人工智能与全球化服务能力，携手澳新及全球产业伙伴共建AIoT智联新生态，加速智能终端从“万物互联”迈向“万物智联”。

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广和通

发布时间：2026-06-05 09:24 阅读量：204 继续阅读>>

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广和通亮相COMPUTEX 2026，以AI驱动智能连接新未来

　　6月2日至5日，广和通亮相2026年台北国际电脑展(COMPUTEX 2026)1馆#K0122展位，以“Intelligent Connectivity Powered by AI”为主题，展示5G移动宽带与FWA、端侧AI、AIoT场景化解决方案等创新成果。　　端侧AI：推动大模型能力进入真实场景　　随着AI能力向端侧下沉，智能设备正从单一联网、数据采集，进一步实现本地感知、实时交互与自主决策。围绕低时延响应、本地化处理、多模态理解与数据安全等关键需求，广和通现场重磅展出多款全新端侧AI解决方案。　　龙虾智算盒(Fibocom ClawBox)：基于CPU、GPU与NPU异构算力架构，提供最高18TOPS@INT8混合精度算力，在典型5W级功耗下，支持多任务并行推理。产品原生适配OpenClaw、Hermes Agent等AI智能体框架，支持任务规划、Skill调用、多模态推理与本地化执行，可应用于安防、交通、机器人等端侧智能场景，帮助终端在本地完成感知、理解、决策与执行。　　AI会议机解决方案：面向金融、司法等对数据要求较高的会议场景，AI会议机集成端侧算力、语音大模型与本地安全架构，支持AI降噪、ASR转写、多方言识别与本地会议纪要生成。该方案转写准确率可达92%，会议纪要整理时间最高缩短85%，并以“数据不出域”的本地架构保障会议内容的安全处理。　　AIoT场景应用：以连接与AI能力赋能多元智能终端　　围绕消费终端、家庭服务机器人、零售设备和位置追踪等AIoT应用，广和通展示多款场景化解决方案，以蜂窝通信、AI交互、全球连接服务和云端智能管理能力，加速终端产品商用落地。　　AI陪伴：软硬件端云一体化方案整合MagiCore机芯盒、AI Cloud、APP及全球化连接服务，支持客户打造具备语音交互、角色化表达和IP Agent定制的智能陪伴产品。已助力南通城市文旅“通通智能体”、星座潮玩AiMOON等多个IP落地，有效缩短产品开发周期。　　智能割草机：融合视觉感知、RTK/NRTK高精度定位、VIO/VSLAM融合定位、路径规划、智能避障与回充算法。针对无边界割草机在复杂庭院识别、弱RTK信号、稳定回充等方面的落地难点，广和通帮助客户降低算法开发、整机调试与量产导入门槛，提升产品可靠性与规划化交付效率。　　智能零售：AI ECR解决方案集成高性能AI算力与无线通信能力，支持更精准的商品识别、交易分析与数据回传，帮助零售终端提升识别效率、运营效率与设备管理能力。　　宠物追踪：融合低功耗蜂窝连接、定位能力与全球通信服务，支持宠物项圈等终端实现位置回传、跨区域连接和长续航运行，提升户外移动与海外部署场景下的连接可靠性。　　5G FWA与移动宽带：支撑高速、灵活、全球化接入　　随着固定宽带补充、企业灵活组网、跨境出行、户外直播和多终端共享联网需求持续增长，5G FWA与移动宽带成为连接能力向多场景延展的重要载体。5G FWA侧重家庭及企业高速接入，移动宽带侧重便携式接入与跨区域网络服务，推动通信终端从基础联网设备向高带宽、多形态、全球化接入终端演进。　　展会期间，广和通携手立讯精密(002475.SZ)推出新一代5G Dongle解决方案。该方案支持全球主流5G频段，具备即插即用、多设备共享联网、eSIM/vSIM与实体SIM灵活接入等能力，可帮助终端品牌及运营商伙伴快速打造面向全球市场的移动宽带接入产品，适配移动办公、跨境出行、户外直播及临时网络接入等场景。　　本次展会，广和通还同步展示多款5G FWA及移动宽带解决方案，涵盖5G高端CPE、ODU、MiFi、Dongle及核心通信模组，为家庭和企业提供高速、稳定、灵活的移动宽带接入能力，并为终端品牌及运营商等产业伙伴提供从模组到整机方案的产品组合。其中，All-in-One AI CPE方案融合高速连接与本地智能处理能力，推动家庭与企业网络设备从“联网入口”升级为“智能网关”，为客户打造差异化终端产品提供支撑。　　未来，广和通持续依托无线通信、人工智能与全球化服务能力，携手产业伙伴推动智能终端从“万物互联”迈向“万物智联”。

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发布时间：2026-06-03 10:44 阅读量：276 继续阅读>>

纳芯微丨<span style='color:red'>AI</span> 服务器电源功率密度提升，隔离采样芯片如何应对采样与保护挑战？

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纳芯微丨AI 服务器电源功率密度提升，隔离采样芯片如何应对采样与保护挑战？

　　随着 AI 服务器电源功率密度和运行频率持续提升，系统对关键节点电压、电流的采样精度、响应速度和隔离安全提出了更高要求。　　在服务器电源系统中，从 AC/DC PFC 输入级到 DC/DC LLC 谐振级，各级功率转换均依赖精确的电压、电流监测数据，以支撑系统高效、稳定运行。在高压、高频、高功率密度工作条件下，如何在高压侧与低压控制侧之间实现可靠的物理隔离，并保障关键信号的准确、及时传输，成为系统设计中的重要问题。　　隔离采样技术可在高压侧与低压控制侧之间建立安全隔离，同时实现电压、电流等关键信号的采集与传输，帮助降低高压串扰、雷击或瞬态过压等因素对低压控制电路的影响，并为系统控制与保护提供必要反馈。　　01　　隔离采样技术演进　　从基础隔离到智能集成　　纳芯微隔离采样产品矩阵体现了从基础隔离采样向集成化、智能化方向的演进。　　以 0–2V 单端输入的 NSI1311 为起点，纳芯微隔离采样产品逐步向隔离电压采样、隔离电流采样和隔离比较器等方向拓展。　　在隔离电压采样方向，产品由单端输入的 NSI1311，发展至差分输入的隔离运放 NSI1312 和差分输入的隔离 ADC NSI1316，进一步覆盖不同应用需求。随着产品迭代，集成化趋势更加明显。NSI36xx 系列将隔离 DC-DC 电源集成于采样芯片内部，有助于简化高压侧供电设计。其中，NSI36CxxR 版本进一步集成比较器和运放，可简化系统电路，并支持硬件过流、过压保护。　　在隔离电流采样方向，产品由 NSI1300 演进至 NSI1400/1200C 系列，并推出了集成隔离电源的 NSI360x 系列。　　面向快速响应和简化设计需求，纳芯微推出隔离比较器 NSI22C12。该产品集成窗口比较器、隔离通道及高压侧 LDO，可用于实现过压或过流保护，尤其适用于服务器电源 LLC 谐振腔的快速过流保护场景。　　在服务器电源系统中，PFC 电路通常负责对输入交流电进行整形和升压，LLC 谐振拓扑随后完成 DC/DC 变换并形成最终输出。整个能量转换链路的安全、稳定运行，依赖于对关键节点电压和电流的精确监测。　　纳芯微隔离采样芯片可部署于服务器电源各核心监测点，覆盖 PFC 输入电压/电流检测、PFC 输出电压检测、LLC 谐振腔电流检测与快速过流保护，以及 DC/DC 输出电流检测等环节，支持电源系统实现从输入到输出的全链路监测与保护。　　02　　三款新品详解　　面向服务器电源的集成化设计　　服务器电源对功率密度、可靠性和效率要求较高。围绕不同层面的设计挑战，纳芯微推出了三款新品。　　首先是集成隔离电源的 NSI36xx 系列。相较于上一代 NSI13xx 系列，NSI36xx 系列进一步提升了集成度。传统方案通常需要分别为高压侧和低压侧设计供电电路，在浮地采样等场景下，设计复杂度和 PCB 占板面积较高。　　NSI36xx 系列仅需在低压侧提供单一电源即可正常工作，可省去高压侧供电电路设计，降低电源设计复杂度，并节省约 30%–50% 的板上面积，在空间受限的服务器电源系统中具备应用优势。　　NSI36CxxR 是该系列的差异化产品，集成内部比较器和单端准差分运放，可在百纳秒级时间内检测异常并触发保护机制，提升系统安全性和可靠性。　　第二款新品是 0–4V 宽压输入的隔离电压采样运放 NSI1611。面向服务器电源向更高电压发展的趋势，NSI1611 将输入范围扩大一倍，有助于提升系统抗干扰能力和采样精度。　　在相同扰动电压下，更宽的输入范围可降低扰动对采样结果的相对影响。同时，NSI1611 在保持 1GΩ 高阻输入的基础上拓宽输入范围，可进一步提升系统采样精度。　　NSI1611 提供单端输出或比例输出版本。其中，比例输出版本可将后级参考电压直接接入芯片 Reference 引脚，由芯片完成差分转单端转换及简单自适应放大，帮助客户充分利用后级 ADC 满量程，提升整体采样精度。　　第三款新品是面向快速保护设计的隔离比较器 NSI22C12。在服务器电源谐振腔过流采样中，传统方案通常采用 CT 方案或分立方案。CT 方案体积较大，输入端还需增加额外调理电路，会增加成本和 PCB 占板面积;在 DC 负载过流保护中，部分客户则采用普通比较器搭配高速光耦或数字隔离器的分立方案。　　NSI22C12 采用单芯片集成设计，集成窗口比较器，支持正负阈值设定;同时集成内部隔离通道，比较后可直接输出隔离数字信号。其高压侧集成高压 LDO，供电范围为 3.1V 至 27V，可直接接入驱动供电，简化外围供电设计。　　该产品保护延时最大仅 250 纳秒，可用于快速过压、过流检测，帮助服务器电源系统在异常工况下及时触发保护机制，提升系统控制的安全性和可靠性。　　03　　服务器电源应用　　从PFC到DC/DC全链路保护　　在典型服务器电源架构中，隔离采样芯片可部署于电能转换链路的关键环节，用于实现电压、电流检测及保护反馈。　　电源系统通常始于 PFC 电路。PFC 电路负责对输入交流电进行整形和升压，优化电网供电质量，并为后级电路提供稳定的高压直流电源。纳芯微隔离采样芯片可部署于 PFC 输入端和输出端，实时监测输入电压/电流及输出电压，为 PFC 控制回路提供关键反馈信号。　　随后，LLC 谐振电路完成 DC/DC 转换，将高压直流电转换为服务器主板所需的低压直流电。在这一环节，谐振腔电流检测与过流保护尤为关键。纳芯微隔离比较器 NSI22C12 凭借低于 250 纳秒的快速响应时间，可检测异常电流并触发保护机制，帮助降低功率器件损坏风险。　　在输出端，DC/DC 输出电流检测同样需要高精度隔离采样。通过监测输出电流，电源管理系统可根据不同负载条件调整工作状态，提升系统运行效率与稳定性。　　通过覆盖 PFC 输入/输出、LLC 谐振腔及 DC/DC 输出等关键环节，纳芯微隔离采样产品可支持服务器电源实现从输入到输出的全链路监测与保护。　　04　　精度、安全与成本　　隔离采样的三重优势　　纳芯微隔离采样芯片从采样精度、隔离安全和系统成本三个方面，为服务器电源设计提供支持。　　在采样精度方面，NSI1611 系列输入偏置电压优化至 ±0.8mV，较前代产品的 ±1.5mV 进一步降低;增益温漂由前代的 45ppm/℃ 优化至 40ppm/℃，提升全温区精度稳定性。其采样带宽达到 330kHz，可适配 SiC、GaN 等高频开关器件控制需求，满足系统高动态响应要求;　　在隔离安全方面，纳芯微“隔离+”产品提供高于基础隔离要求的安全等级，帮助系统建立高低压安全边界。NSI1611 系列隔离耐压可达 5700Vrms，最大浪涌隔离耐压 VIOSM 可达 10kV，可适配高温、高压等严苛应用环境;　　在系统成本方面，集成隔离电源的 NSI36xx 系列可省去外置隔离电源模块，降低整体 BOM 成本约 10%–20%;同时可节省 PCB 面积约 30%–50%，有助于实现更小型化的电源设计。NSI1611 的单端输出信号可直接接入 MCU 的 ADC 接口，省去传统差分输出方案所需的后级运放及调理电路，进一步降低 BOM 成本和 PCB 布局复杂度。

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纳芯微

发布时间：2026-06-03 10:02 阅读量：278 继续阅读>>

瑞萨丨技术干货｜解决方案套件概念：<span style='color:red'>AI</span>赋能的智能电动自行车——重塑城市出行与智能交通

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瑞萨丨技术干货｜解决方案套件概念：AI赋能的智能电动自行车——重塑城市出行与智能交通

　　电动自行车正在迅速重塑城市出行方式。作为汽车之外更可持续、更灵活的选择，电动自行车不仅有助于缓解交通拥堵，也符合绿色低碳的发展趋势。随着电动自行车技术的不断进步和普及，用户对安全性、可靠性和智能辅助功能的期待也在持续提升。　　然而，无论是传统机械自行车还是电动自行车，当前仍高度依赖骑手的主动感知以及按计划进行的维护保养。许多机械问题往往是逐步演变的，在性能明显下降或故障真正发生之前，几乎没有预警信号。这种被动式维护方式容易导致意外故障、更高的维修成本，甚至带来潜在的安全隐患。　　瑞萨通过AI赋能的智能电动自行车概念方案应对这些挑战。该方案基于嵌入式边缘人工智能(AI)，在自行车本体上即可实现预测性维护、智能骑行辅助、环境感知以及电池管理优化，无需依赖云端连接。　　嵌入式边缘AI实现预测性与智能骑行　　智能电动自行车的核心由Renesas AIK-RA8D1 AI开发套件驱动。该套件基于RA8D1微控制器(MCU))，这是一款面向实时嵌入式AI应用设计的高性能Arm® Cortex-M85® MCU。借助Renesas Reality AI Tools®，开发者可以部署高度优化的AI模型，使其完全运行于MCU本地，无需云端计算支持。　　这种系统架构在实现更安全、更高效骑行体验的同时，也有效控制了功耗和系统成本，非常适合大规模部署于智能出行设备中。　　AI赋能的智能电动自行车围绕以下两大核心能力，全面提升骑行体验:　　AI驱动的状态监测　　更顺畅、更安全的骑行体验，全面提升用户感受　　瑞萨电动自行车概念　　AI驱动的状态监测　　无论是传统自行车、电动自行车，还是共享出行车队中的自行车，本质上都是精密的机械系统。其性能高度依赖于关键部件的健康状况，包括链条、齿轮、轴承以及车架连接部位。随着时间推移，这些部件会因机械应力、环境影响以及骑行工况而逐渐磨损和劣化。　　传统的维护方式通常依赖定期人工检查或基于里程的保养周期。这些方法往往不够精准且偏被动，容易导致突发故障，增加维护成本和运营风险。　　通过将AIK‑RA8D1与加速度传感器直接集成到自行车中，实时AI驱动的状态监测成为可能。系统可持续分析振动特征和运动模式，及早发现机械性能退化的迹象。　　关键预测性维护功能包括：　　链条劣化检测(Chain Deterioration Detection)——系统监测传动系统的振动模式。当振动特征偏离正常状态时，可在性能明显下降之前识别出链条过度磨损或润滑异常问题。　　齿轮异常检测(Gear Anomaly Detection)——AI模型可识别由齿轮齿面磨损、损坏或变速器对位异常引起的异常振动模式，实现早期干预。　　轴承失效检测(Bearing Failure Detection)——轴承在劣化过程中会产生特定的高频振动特征。系统可在出现可听噪声或严重机械损伤之前就检测到这些异常。　　车架结构监测(Frame Structure Monitoring)——通过振动分析，还可识别车架的松动或结构性变化，从而提升骑行安全性并延长整车使用寿命　　瑞萨如何实现智能自行车监测　　要构建高精度的状态监测AI模型，必须采集涵盖正常运行状态和多种机械故障状态的数据集。　　为此，系统采用AIK-RA8D1 AI开发套件，并通过Pmod™模块连接外部加速度传感器。开发套件和传感器均直接安装在自行车上，在真实骑行场景中采集振动和运动数据。　　数据集采集通过Data Storage Tools完成。该工具可作为插件集成在Renesas e² studio中，也可作为独立应用供第三方IDE用户使用工具可实时采集加速度传感器的原始数据，并进行存储，用于后续的数据标注和AI模型训练。　　Figure1.Training Set-up　　AI模型开发与部署　　在完成数据标注并上传至Renesas Reality AI Tools后，可利用云端AutoML功能训练和评估多个AI模型，并针对RA8D1 MCU进行部署优化。　　最终选定的模型能够识别七种系统状态：　　电动自行车状态：识别空闲与静止状态　　链条运行状态：识别正常的正向与反向链条运动　　齿轮异常：基于变速器位置检测两种故障状态　　后轮结构状态：识别潜在的后轮松动问题　　该优化模型在仅占用5KB内存的情况下，实现了99.63%的识别准确率，可高效运行于RA8D1 MCU上。　　Figure2.Model Development to Deployment Flow　　部署完成后，推理结果可通过集成在e² studio开发环境中的AI Live Monitor工具进行实时监控。　　AI增强型骑行智能　　除状态监测外，AIK RA8D1还可作为智能电动自行车计算核心，充当中央处理节点，分析来自电机、电池及各类传感器的数据——支持在有或无额外传感硬件的情况下运行。　　AI赋能的骑行功能示例包括：　　载荷分布检测——通过分析振动与运动信号，系统可估算骑手及货物的重量分布。据此推荐或自动调整坐垫位置，以提升舒适性和踩踏效率。　　路面类型识别(Surface Detection)——AI模型可识别沥青路、碎石路或不平整地形。并根据路况动态调整电机扭矩和功率输出，从而提升稳定性与能效。　　目标检测，实现更安全骑行(Object Detection for Safer Riding)——结合视觉传感器时，AI模型可识别周围车辆与障碍物，在盲区来车时触发预警。　　“See with Sound”的空间感知能力——通过麦克风阵列，系统可估算周围车辆的来向，并向骑手提供空间方位提示，而无需持续视觉关注。　　推动下一代智能出行　　AI驱动的智能电动自行车方案充分展示了嵌入式边缘AI对个人出行和共享交通的变革潜力。通过将预测性维护与环境感知能力直接集成到自行车中，制造商能够打造更安全、更可靠、更高效的出行解决方案。　　瑞萨AI技术致力于帮助客户基于可扩展的边缘AI平台，构建适用于实时嵌入式部署的智能出行系统。　　告别突发故障，从瑞萨开始打造更智能、更安全的自行车。　　准备好将AI驱动的状态监测引入骑行领域了吗?

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瑞萨

发布时间：2026-06-02 09:56 阅读量：306 继续阅读>>

<span style='color:red'>AI</span>正从云端走向掌心，美光内存加速其实现

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AI正从云端走向掌心，美光内存加速其实现

　　全球首款采用1y节点的 16GB LPDDR5X 专为旗舰智能手机打造　　业界领先的LPDDR5X速度等级，高达10.7Gb/s　　功耗降低约20% 业界最薄的封装尺寸2,仅0.61mm

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美光

发布时间：2026-05-29 09:28 阅读量：311 继续阅读>>

瑞萨丨<span style='color:red'>AI</span>技术横向扩展——模拟技术纵深发展

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瑞萨丨AI技术横向扩展——模拟技术纵深发展

　　由AI驱动的小工具往往基于漂移信号采取行动，无法意识到自身出现运行错误。它只是自信、精确地朝着错误的方向执行。没有精度的自信，算不上智能。这是一种隐患。　　系统接收的指令与物理世界中实际发生的情况之间的差距，只能由一样东西来弥合：其底层的模拟基础，而这一基础无处不在。　　AI已成为整个物理世界的运行层，嵌入了各类工厂、车辆、机器人、卫星和数据中心之中。AI技术已横向扩展，但在每个智能系统之下，都有一个让一切成为可能的基础。而这个基础就是模拟技术。　　当业界还在争论模型、参数和计算机架构时，信号层面正上演着一场更安静、却影响更深远的变革。每一个自主系统，无论其软件多么复杂，最终都必须感知现实世界、对其作出响应，并在其中采取行动。物理世界与数字世界之间的接口就是模拟技术，随着系统变得越来越智能，这一接口不仅在扩展，更在成倍增长。　　我所说的“信号链”，是指从传感器出发，经由模拟前端、转换、同步、供电和控制，直至模型实际接收数据的端到端路径。　　问题已不再是AI是否在边缘运行。问题在于其底层的模拟基础是否足够深厚，这不仅关乎系统的可靠性，更关乎其速度、精度以及能否达到应用所需的最高性能水平。　　模拟附着曲线　　为了理解这在实践中的含义，有必要为物理AI从原型走向量产时每次都会出现的模式进行命名。　　在物理AI所渗透的每个领域，都存在一种反复出现的模式。随着机器的能力、自主性、精确性和安全关键性不断提高，运行它们所需的模拟和混合信号内容并非线性增长，而是呈复合式增长。　　注：乘数因子表示方向性和示意性，用于展示曲线的形态。　　图1：模拟IC内容与自主性的关系　　如图1所示，随着自主性提升，模拟内容呈指数级增长：更多的传感器接口、更多的数据转换器、更多的电机控制通道、更多的电源轨，以及更严密的安全监控。　　人形机器人正是这条曲线最具说服力的体现。每一个手势、每一步骤、每一个决策，都可追溯到200个以上的模拟IC，它们涵盖了每个关节的电机控制、位置传感、扭矩和力反馈、电源管理，以及涵盖LiDAR、视觉、触觉、压力和阻抗的感知层。在指尖，毫米与毫秒决定了一次抓握能否成功，其架构在此再次复制。智能提升。信号链随之深化。在每一层，需求不仅在于信号是否足够可靠，更在于信号是否足够精确、足够快速且足够稳定，以支撑实际运行。　　图2：人形机器人各关节处电机控制所涉及的IC数量　　图3：人形机器人平台信号链解析图　　人形机器人的信号链在每个关节处重复出现：电机驱动与电流检测、位置反馈(编码器/旋转变压器)、扭矩/力反馈、本地电源管理以及高完整性通信——并延伸至指尖压力/阻抗传感，以确保稳定抓握。模拟技术并不逊色于AI。正是模拟技术让AI得以物理化。而瑞萨电子的端到端解决方案就是为了实现这一目标。　　为何缺乏纵深发展的横向扩展会失败　　工业环境在电气特性上非常“不友好”。温度波动、振动、电磁噪声以及长距离线缆传输都会降低信号质量，且软件事后无法进行补偿。一个在热应力下漂移半度的位置传感器不会触发错误标志，而是会产生一个错误的答案，而AI系统会据此充满信心地采取行动。　　这就是实验室中表现良好的AI与现场实际运行的AI之间的差距。　　弥合这一差距所需要的不仅仅是元器件，更需要一种端到端的信号架构——其中传感、控制、供电和连接经过精心设计，作为一个整体系统协同工作，而非事后拼凑而成。　　在物理AI中，精度并非单一的技术指标，而是系统的固有属性。其体现在校准、时序、电源完整性以及具备故障感知能力的控制之中。　　未来十年　　最终胜出的系统不会是拥有最大模型的系统，而是那些在现实世界中，能够战胜温度、振动、延迟、噪声、功耗预算、安全约束以及长生命周期等种种挑战，提供最可靠性能的系统。　　这不是一个软件问题，而是一个信号链问题。若您正在构建物理AI，请将模拟技术视为一个首要的设计要素：尽早规划架构，明确分配预算，并将感知、控制、供电和连接作为一个整体系统进行工程设计，而非一堆零部件的堆砌。　　关键要点　　随着自主性增强，模拟与混合信号的深度呈复合式增长——性能、精度和可靠性成为决定性因素，而不仅仅是模型规模的大小。　　现场环境会因漂移、电磁干扰、振动和线缆损耗导致系统故障——上游信号完整性误差往往表现为“自信满满”的AI所造成的失误。　　成功的架构需要将传感、控制、供电和连接作为一个经过工程化设计的信号系统——在设计早期便整体规划，明确分配预算，并面向现实世界而构建。　　AI正在横向扩展。胜出者则在纵深发展。这场竞赛已然拉开帷幕。

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瑞萨

发布时间：2026-05-28 10:12 阅读量：428 继续阅读>>

罗姆的SiC MOSFET应用于面向<span style='color:red'>AI</span>服务器电源的电池备份单元

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罗姆的SiC MOSFET应用于面向AI服务器电源的电池备份单元

　　中国上海，2026年5月21日——全球知名半导体制造商罗姆(总部位于日本京都市)今日宣布，其750V耐压SiC MOSFET已被应用于AI服务器电源的BBU(电池备份单元)中。随着生成式AI的普及，AI服务器电源正加速向更高电压及HVDC(高压直流供电)架构演进，在这种背景下，罗姆的SiC MOSFET产品被选定为支撑下一代电源系统的SiC功率器件。　　随着生成式AI的普及，GPU的性能不断提升，数据中心的功耗急剧增加。针对这一课题，相关产品正在加速采用旨在降低输电损耗的HVDC架构。在这种大功率、高电压环境中，为了在停电或瞬停等异常情况下保护系统及海量数据，以服务器机架为单位进行电力补偿的BBU和CU(电容单元)的作用变得越来越重要。　　此次被采用的产品是750V耐压的SiC MOSFET“SCT4013DLL”，配置于AI服务器用±400V供电架构的电源单元中。该产品可充分发挥SiC的特性，具备最高结温(Tj)达175°C的优异耐高温性能，即使在因电压和功率密度日益提升而导致发热量增加的BBU中也能稳定工作。　　另外，在下一代800VDC供电架构中，由于供给BBU内部电池组的电源电压约为560V，因此同样可以使用750V耐压的罗姆 SiC MOSFET。　　下一代AI服务器的HVDC电源所需的备份系统，要能够在发生异常时，以瞬时响应且低损耗的方式控制高电压和大电流。针对这样严苛的要求，兼具高耐压、低损耗、耐高温特性的SiC功率器件，作为电力控制核心的关键器件备受期待。　　罗姆今后将继续着眼于AI服务器及数据中心市场的发展，不断加强采用SiC、GaN及硅材料的功率元器件的开发与供应。同时，通过提供与模拟IC等产品相组合的综合解决方案，为提高电力效率和实现可持续发展的社会贡献力量。　　<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，罗姆一直在自主开发SiC产品升级所必需的技术。另外，罗姆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。　　EcoSiC™是ROHM Co., Ltd.的商标或注册商标。　　<相关信息>罗姆已在官网上公开了SiC功率器件的概要、便于按条件选型的“简易搜索”功能，以及支持评估和引入的各种设计模型。技术资料及本文相关资料参见下方链接：　　・应用笔记：第4代SiC MOSFET分立器件的特性和电路设计的注意点　　・应用笔记：第4代SiC MOSFET使用时的应用优势　　・白皮书：ROHM面向AI服务器的800VDC架构解决方案　　・访谈文章：数据中心的电力问题日益严重——Delta与ROHM倾力打造HVDC的原因

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罗姆

发布时间：2026-05-28 09:23 阅读量：353 继续阅读>>

广和通×灵嗒智能 | 全球首款星座<span style='color:red'>AI</span>潮玩正式面世

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广和通×灵嗒智能 | 全球首款星座AI潮玩正式面世

　　近日，灵嗒智能基于广和通AI陪伴解决方案，打造了全球首款星座AI潮玩「AiMOON星座守护精灵」。凭借星座人格的差异化设定，AiMOON 自亮相以来引发海内外媒体关注，随后又在小红书、TikTok被时尚博主持续种草，迅速成为现象级爆款。一只根据你的星座定制、能陪你聊心事的毛绒精灵，正在重新定义AI陪伴。　　12星座，装了12种灵魂　　AiMOON以12星座作为数字灵魂，每款对应不同性格、说话方式与反应逻辑。其背后是灵嗒智能自研的情感AI引擎，提供细粒度情绪识别、超长期记忆与个性化决策能力——清晨一句运势提点、亲密关系的一段解读、低落时一次恰到好处的安慰，全场景满足用户独一无二的情感需求。　　要将这份"活人感"，装进一只随身搭子，让它不受空间限制、随时在线，并提供智能陪伴体验，需要稳定的连接底座与领先的AI能力。　　全栈式方案，助力潮玩重塑商业模式　　广和通AI陪伴解决方案围绕产品的全生命周期，提供软硬一体的解决方案：　　MagiCore机芯盒：50克极致轻巧硬件，集成4G蜂窝连接、端侧3A音频算法与KWS本地唤醒，可灵活嵌入毛绒、潮玩、包挂等终端形态，续航超10天。　　AI Cloud云平台：覆盖设备激活、OTA升级、智能体管理、大模型调用与运营看板，支撑终端全生命周期稳定运行。　　一站式资费服务：提供4G流量与大模型Tokens资费服务，配套监控与续费管理平台，支持套餐定制与按量计算。　　灵嗒智能专注于星座人格与内容创新，广和通承载通信、AI与全球化运营的底层支撑，推动「AiMOON星座守护精灵」从创意快速走向规模化交付，重塑潮玩商业模式。　　立足中国，走向全球　　灵嗒智能创始人兼CEO程振华，曾深度参与冬奥会冰墩墩、大运会蓉宝等知名爆款IP的打造，并带领团队完成从0到10亿营收的完整创业周期。　　灵嗒智能创始人兼CEO程振华表示：　　星座是全球通用的人格语言，潮玩是最低门槛的情感载体，这正是AiMOON走向海外的底层逻辑。2026年我们将以北美为重点推进海外销售与运营，同步布局日韩与东南亚。广和通的全栈式AI解决方案与全球化运营能力，是我们走向世界的重要合作伙伴。　　广和通AIS产品事业部总经理刘子威表示：　　广和通长期深耕AI陪伴赛道，已助力多位头部IP品牌快速完成从创意到上市。未来我们将助力更多有创意、有温度的陪伴产品触达全球用户。

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广和通

发布时间：2026-05-27 09:45 阅读量：389 继续阅读>>

纳芯微丨<span style='color:red'>AI</span>服务器电源揭秘，水有水源，算力有电源

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纳芯微丨AI服务器电源揭秘，水有水源，算力有电源

　　从市电输入到约0.8V芯片内核供电，AI服务器电源就像一套高标准供水系统：　　源头要稳，备援要快，调压要准，终端要稳。　　PSU：源头水厂|转换市电，稳定母线　　CBU/BBU：应急蓄水|快速补能，持续供电　　IBC：减压配水|逐级降压，高效分配　　Vcore：终端供水|直达内核，支撑算力　　面对高功耗、高波动、高密度，电源系统不仅要供得上，更要供得稳、供得久、护得住。　　从PSU源头转换、CBU/BBU应急备电，到IBC逐级降压、Vcore内核供电，纳芯微以丰富的芯片方案，支撑AI服务器电源高效转换、稳定控制与可靠保护，为算力持续输出提供底层保障。

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纳芯微

发布时间：2026-05-26 10:59 阅读量：438 继续阅读>>

永铭SDF系列方形超级电容为<span style='color:red'>AI</span>服务器PCS提供毫秒级削峰填谷的解决方案

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永铭SDF系列方形超级电容为AI服务器PCS提供毫秒级削峰填谷的解决方案

　　AI算力升级下PCS供电面临瞬态冲击新挑战　　随着AI大模型训练与推理需求爆发，AI服务器单GPU功耗已突破700W，集群负载侧毫秒级功率阶跃幅度可达数倍额定值，传统PCS(功率转换系统)供电架构依赖UPS/HVDC与主功率级按峰值冗余设计，导致系统体积、重量、热管理成本上升30%以上，无法适配高密度数据中心的部署要求。　　01 高di/dt负载下三大问题制约PCS可靠性与功率密度提升　　在AI服务器/数据中心PCS应用场景中，现有缓冲方案普遍存在三类短板：　　1. 母线稳定性不足：GPU毫秒级功率阶跃冲击下，缓冲单元ESR偏高导致电压下陷/过冲超标，可能引发GPU/CPU宕机，影响算力服务连续性;　　2. 系统冗余过度：为覆盖瞬态峰值，功率器件、母线电容、上游供电均需放大选型，推高整机BOM成本与热管理压力;　　3. 传统方案适配性差：铝电解/薄膜电容响应速度不足，圆柱形超容体积重量偏大，无法满足高密度模块化PCS的布局需求。　　从技术机理推导，缓冲单元的ESR、峰值电流能力、响应速度是决定瞬态支撑效果的核心参数;而缓冲器件距离负载过远引入的寄生参数，会进一步削弱能量吞吐效率。　　02 永铭解决方案：SDF方形超级电容构建本地毫秒级能量缓冲层　　针对上述痛点，永铭推荐采用SDF系列3.0V 330F 30×20×55方形超级电容，并联在PCS母线端作为本地瞬态缓冲单元，核心性能精准匹配场景需求：　　1. 超低ESR抑制电压波动：ESR<0.8mΩ，大幅降低高di/dt工况下的I×ESR压降与自身发热，母线电压波动幅度可缩小40%以上(典型工况下);　　2. 大电流毫秒级响应：支持最大360A充放电电流，响应速度达毫秒级，可在200ms~秒级时间窗内快速吞吐瞬态能量，完全覆盖GPU负载阶跃缓冲需求;　　3. 方形结构提升功率密度：采用扁平化封装，相比传统圆柱形超容方案，整机体积减少30%~40%，重量减轻20%~30%，适配高密度模块化PCS布局;　　4. 宽温长寿命降低维护成本：支持-40℃~70℃宽温运行，循环寿命达50万次，可适应数据中心7×24小时高频充放电场景，全生命周期可靠性更优。　　导入该方案后，瞬态峰值功率由本地超级电容直接承接，无需上游供电系统按峰值冗余设计，可有效降低UPS/整流模块、母线电容与PCS功率器件的工作应力，实现稳定性、功率密度与综合成本的三重优化。　　03 常见问题Q&A　　Q1：我们在做AI服务器PCS的动态负载测试，GPU负载阶跃一上来，母线电压就有明显下陷和过冲，怀疑是缓冲用超容的ESR偏高。请问有没有内阻足够低的超级电容方案可以推荐?最好能说明在高di/dt工况下对母线稳定性的改善效果。　　A1：推荐永铭SDF系列方形超级电容3.0V 330F型号，其ESR<0.8mΩ，可显著降低高di/dt工况下的I×ESR压降，有效抑制母线电压下陷/过冲，提升GPU供电稳定性。　　Q2：请教一下，做GPU服务器PCS瞬态缓冲时，如果需要在200ms到1秒内承受数百安培级的快速充放电，有没有支持大电流脉冲、响应又足够快的超级电容型号?我们更关心实际脉冲电流能力和波形测试结果。　　A2：永铭SDF系列3.0V 330F方形超级电容支持最大360A充放电电流，具备毫秒级响应速度，可覆盖200ms~秒级的瞬态缓冲需求，适配GPU负载阶跃的大电流脉冲场景。　　Q3：我们现在想把PCS里的圆柱形超级电容方案换掉，原因是空间太占、重量也偏大。有没有方形、更紧凑的超级电容方案，能在不牺牲瞬态缓冲能力的前提下，把整体体积和重量再降一些，方便做高密度模块化设计?　　A3：永铭SDF系列方形超级电容采用30×20×55的方形结构，相比传统圆柱形超容方案，整机体积可减少30%~40%，重量减轻20%~30%，同时保持大电流充放电、低ESR的性能优势，适配高密度PCS模块化设计需求。　　总结　　永铭SDF系列方形超级电容针对AI服务器/数据中心PCS的瞬态负载场景定向优化，兼具低ESR、大电流响应、高结构密度与高可靠性优势，可有效解决毫秒级负载波动带来的母线电压不稳定问题，帮助客户降低系统冗余设计成本，提升整机功率密度。　　若需适配不同功率等级的PCS设计，可联系永铭FAE团队获取定制化选型支持，也可直接索取SDF系列完整规格书或申请样品测试。

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上海永铭

发布时间：2026-05-25 09:42 阅读量：469 继续阅读>>

型号	品牌	询价
CDZVT2R20B	ROHM Semiconductor
TL431ACLPR	Texas Instruments
RB751G-40T2R	ROHM Semiconductor
BD71847AMWV-E2	ROHM Semiconductor
MC33074DR2G	onsemi

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BU33JA2MNVX-CTL	ROHM Semiconductor
TPS63050YFFR	Texas Instruments
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BP3621	ROHM Semiconductor
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