瑞萨丨构建开放端侧<span style='color:red'>AI</span>生态，加速产业智能化落地
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瑞萨丨构建开放端侧AI生态，加速产业智能化落地

　　近日，由华强电子网与IICIE国际集成电路创新博览会联合主办的“第三届AI赋能消费电子创新论坛”在深圳成功举办。瑞萨电子嵌入式处理器事业部市场部高级经理施灵峰出席论坛并发表主题演讲——《构建开放端侧AI生态，加速产业智能化落地》，系统分享了瑞萨如何以开放协同的端侧AI创新生态，赋能各产业智能化转型。　　端侧AI从“概念验证”迈入“规模落地”　　随着AI技术加速从云端向终端侧渗透，产业端需求已快速跨越概念验证阶段，朝着可落地、可规模化的产品化方向深入推进。施灵峰指出，当前客户在端侧AI落地中仍面临三重现实痛点：行业竞争激烈、AI建模开发复杂耗时、端侧推理性能难以满足复杂应用需求。　　针对客户不同阶段的需求，瑞萨打造了四类场景化方案：　　针对拥有数据但缺乏AI建模经验的开发者，可通过Reality AI等工具自动完成特征探索、模型训练与代码优化，无需专业AI建模能力。　　已有模型的开发者，可通过e-AI Translator等工具链，一键将PyTorch、TensorFlow等主流框架的模型转换为MCU可运行的C代码，并可提前评估资源占用情况及模型推理性能。　　面向高实时性复杂应用需求，瑞萨提供集成NPU的RA8P1 MCU，在实现低延迟AI推理的同时，兼顾高集成度与系统成本优化。　　针对高算力视觉AI场景，瑞萨推出搭载自研DRP-AI加速引擎的RZ系列MPU，提供10 TOPS/W的高能效表现，可高效支撑复杂视觉算法运行，在高算力需求与系统成本之间实现更优平衡。　　在此基础上，为破解端侧AI落地的碎片化壁垒，瑞萨正全力构建全面开放、协同共生的端侧AI创新生态，打通底层芯片硬件、开发工具链、算法适配与行业应用场景之间的全链路连接，从硬件底座、生态体系到技术服务形成完整支撑体系。　　硬件底座：从MCU到MPU的可扩展产品矩阵　　在硬件层面，瑞萨打造了覆盖不同算力等级、不同成本层级的端侧AI产品矩阵，可充分匹配多样化场景需求：　　入门级通用MCU：面向轻量级传感与异常检测场景，提供高性价比方案。　　AI MCU RA8P1：搭载1GHz Arm Cortex-M85+M33双核，Coremark跑分超7300，内置0.25 TOPS Ethos-U55 NPU，支持500万像素摄像头与1280×800 MIPI/RGB显示，可在MCU级BOM成本下实现媲美MPU的AI算力，覆盖语音交互、视觉识别和实时分析三大主流AI应用。　　高端AI MPU RZ/V2系列：搭载瑞萨自研DRP-AI加速引擎，其中RZ/V2H稀疏算力可达80 TOPS(密集8 TOPS)，ResNet50推理超330fps，配备4K ISP;搭载的新一代DRP-AI能效高达10 TOPS/W，RZ/V2H AI Board可在无风扇、无散热片条件下完成复杂AI推理。　　生态体系：　　三大AI方向×自动建模工具×全场景参考设计　　在生态层面，瑞萨围绕实时分析/状态监测、计算机视觉、智能语音三大主流AI应用方向，持续深耕本地化生态建设：　　实时数据AI：通过Reality AI Tools，客户在自有设备上采集数据后即可自动探索特征、生成机器学习模型并输出目标平台编译代码，无需客户自行建模。轻量级代码可低至8KB Flash，准确率高达99%——例如在滚筒洗衣机方案中，瑞萨通过变频电机电参数检测滚筒旋转不平衡，取代传统加速度传感器，单台节约约4美元;在智能烤箱方案中，结合气体与湿度传感器感知披萨“刚刚好”的烘焙程度，准确率达98.5%。　　视觉AI：通过IRIDA LABS Percv.ai端到端视觉AI方案，实现“数据驱动+多场景通用+云端训练+边缘部署”，无需用户建模即可自动生成模型代码。基于RA8P1，瑞萨已开发图像分类(MobileNet v1，推理3ms，性能提升33倍)、交通监测(11ms，36倍)、驾驶员状态监测(困倦、手机使用、吸烟分心检测)、多达20张人脸同时检测等参考设计。　　语音AI：覆盖从入门到高端的完整硬件梯度，支持语音命令识别、自然语言理解、说话人识别等多模态能力。　　在开发工具链上，瑞萨提供e-AI Translator(支持TensorFlow、TensorFlow Lite、PyTorch、Keras等框架一键转换为MCU/MPU可执行C代码)、e-AI Checker(自动评估ROM/RAM占用与推理时间)、RAIMD(对接NVIDIA TAO模型仓库，支持迁移学习与低代码视觉AI开发)、RUHMI Compiler、AI Navigator图形化导航以及集成DRP-AI驱动的AI SDK，并配套10余款官方AI专用开发套件。客户资料层面，瑞萨官网提供产品规格书、设计原理图、快速上手指南、示例工程、演示视频、博客白皮书，以及线上培训与现场实训，GitHub上开源了RZ/V AI ZOO与Renesas AI Hub等海量参考工程。　　服务体系：本地化全流程技术支持　　在服务层面，瑞萨搭建了专业化的本地化工程技术团队，为客户提供从前期方案评估、模型开发调试，到功能验证、量产导入的全流程技术支持，覆盖工业自动化、消费电子、家庭自动化、建筑自动化、城市基础设施、健康、农业、物流运输、机器人等重点产业赛道。　　通过持续推动底层技术创新与产业生态的深度融合，瑞萨电子正以开放姿态与客户、算法伙伴、工具厂商携手，加速端侧AI从“能用”走向“好用、规模化落地”，助力客户实现产品智能化升级与商业价值提升。　　端侧AI比拼的早已不只是单颗芯片的算力，而是从硬件到场景的生态协同效率。瑞萨电子正以开放的产品矩阵、完整的工具链与本地化技术支持，与上下游伙伴携手，共赴产业智能化的下一程。
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发布时间：2026-10-22 10:22 阅读量：153 继续阅读>>
瑞萨丨EEPW对话瑞萨电子副总裁Ivo Marocco：物理<span style='color:red'>AI</span>规模化布局
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瑞萨丨EEPW对话瑞萨电子副总裁Ivo Marocco：物理AI规模化布局

　　Physical AI(即物理AI)成为了热词，人们说人工智能的发展已经进入到了下半场。　　2026年8月27日，瑞萨电子(Renesas)在北京启用了Physical AI & Robotics Lab。距离7月1日瑞萨Physical AI事业部的成立，还不到两个月。　　对一个年营收过万亿日元的半导体巨头来说，这个速度不算慢。但比速度更值得关注的，是瑞萨对这件事的定义，不是"设立一个研发中心"，而是"把项目从概念验证推到规模部署"。　　"目前瑞萨能覆盖人形机器人约30%的BOM，目标是把这推到70%。"瑞萨在官方新闻稿里说得很直接。　　30%到70%，差的不是40个百分点，而是一整套系统级交付的能力。这也是这个实验室真正要做的事。　　带着问题，我们跟瑞萨电子副总裁兼UX事业部负责人Ivo Marocco聊了聊。　　为什么是北京，为什么是现在　　瑞萨把物理AI定义为"具有实际结果的智能"——能感知、能处理、能通过执行器跟现实世界交互的系统。这个定义本身就说明，瑞萨不把自己看成单纯的机器人芯片供应商。　　7月1日成立事业部，8月27日北京实验室落地。Ivo Marocco在回答中确认，独立的组织架构是为了"明确应用和市场重点，同时充分利用汽车与工业产品组合中的资产"。这句话翻译一下就是：瑞萨在汽车和工业领域攒了几十年的东西，现在要系统性地往机器人赛道上搬。　　那为什么是北京?　　Ivo Marocco给出的理由是中国有"优秀的工程人才、快速的决策与执行能力、迅速发展的机器人生态，以及具有全球竞争力的创新和供应链能力"。这话不假，但更实在的一点是：机器人是系统级工程，光靠卖芯片样品和参考设计远远不够。客户需要有人跟他一起调电机、调传感、调电源、调通信延迟。实验室就是干这个的。　　他还补了一句："在这里形成的解决方案和经验，未来也可能适用于其他市场。"这句话值得留意——北京实验室不只是服务中国客户的，它是一个试验田，跑通的方案可以复制到全球。　　新业务新部门，肯定要有新的KPI。关于这个，Ivo Marocco没有给出具体数字。他说现阶段重点是"加强客户互动、加快概念验证和设计导入、强化子系统集成"，进展通过"客户项目的成熟度与相关性、验证和开发支持的有效性，以及周边生态系统的发展"来评估。　　不难理解，对于瑞萨来说现在还不是定数字的时候。先把客户拉进来，把项目跑起来。这本身就是一个信号——瑞萨对这件事的预期是长期的。　　从30%到70%，中间是什么　　30%到70%这个数字，是理解瑞萨在机器人领域打法的关键。　　Ivo Marocco解释得很清楚：这两个数字是"以金额计算的芯片含量"，来自"特定架构中平均价格与芯片数量的综合计算"。换句话说，不是瑞萨现在只能提供30%的器件，而是按价值量算，目前打进去的芯片占整个人形机器人BOM的30%。　　那剩下的40%是什么?　　他没有列具体器件清单，但说了一句很关键的话："我们将继续投资于现有的产品领域，包括计算、传感、电源和模拟，其中许多产品都适用于人形机器人。"　　注意"继续投资"这四个字——意思是这40%不靠并购补，靠自研和现有产品线的延伸。这跟瑞萨过去几年靠收购Intersil、IDT、Dialog快速扩张的路径不太一样。　　技术层面，Ivo Marocco承认汽车芯片的经验不能简单照搬。能直接迁移的是"实时控制、电机控制、电源管理、工业通信和汽车功能安全"。需要重新做的是"分布式架构、关节端智能、更严格的功耗约束，以及新型人机交互"。他的原话是"不能简单复用汽车解决方案"——这句话从瑞萨嘴里说出来，本身就说明他们对机器人场景的复杂度有清醒认知。　　有一个问题我们特意追问了：　　瑞萨准不准备做机器人基础模型?　　Ivo Marocco的回答很干脆："瑞萨并不寻求自行开发机器人基础模型或'机器人大脑'。"瑞萨的定位是"帮助AI能力与物理系统连接"，具体来说就是提供传感、低延迟计算、实时控制、电源管理、功能安全这些底层能力，可能会用到RA、RZ、R-Car等产品线。　　这个定位很聪明。做模型是烧钱的事，而且跟瑞萨的基因不匹配。瑞萨的强项是把东西做稳定、做可靠、做到车规级——这些能力在机器人身上同样稀缺。　　问到敏感话题："最不想被别人卡脖子的环节"是什么?Ivo Marocco没有正面回答，而是强调"差异化不在于依赖某一项单独技术，而在于整合一系列成熟且广泛的能力"。这话听起来像公关话术，但仔细想想，瑞萨确实没有哪一项技术是绝对不可替代的。它的优势是覆盖面广——从MCU到功率到传感到通信，能凑出一套相对完整的方案。这在机器人这种高度碎片化的市场里，反而比单点技术领先更有用。　　对比英飞凌(功率半导体见长)、意法半导体(MCU+传感器)、NVIDIA(AI算力)，瑞萨的差异化确实在于"覆盖全系统"的完整度。当然，完整度不等于竞争力，最终还是要看客户买不买单。　　人形机器人离规模部署还有多远　　这是整场采访里最实在的部分。　　我们问Ivo Marocco，人形机器人从概念验证到规模部署，最大的工程化瓶颈是什么?他没有说是芯片算力不够，也没有说是电机控制精度不够。他的回答是："主要瓶颈并非某一个孤立器件，而是在严苛约束下对众多子系统进行集成。"　　这个判断跟实验室的定位完全吻合。机器人需要"精确传感、低延迟处理、协调执行、高效的电源与热管理，以及适用于变化环境的功能安全"——这些东西单拎出来都有成熟方案，但凑在一起还能稳定运行，就是另一回事了。实验室要做的是"在子系统层面集成并验证这些要素，缩小初始概念验证与可扩展部署之间的差距"。　　关于竞争格局，Ivo Marocco没有直接对比英飞凌、意法或NVIDIA，而是说"与其逐一比较竞争对手，瑞萨更关注如何通过这些能力的组合简化系统开发并加快客户部署"。他提到了Renesas 365云开发平台，这是瑞萨在软件侧的一个抓手。　　对于跟AI计算平台、VLA/机器人基础模型厂商的关系，他的定位很清晰：瑞萨是提供硬件和底层能力的一方，"使AI能够在物理系统中可靠运行"。至于具体的模型计划，他说"现阶段不打算发表评论"。　　最后一个问题我绕了个弯子：人形机器人真正起量还需要几年?哪些物理AI应用可能更早实现规模化?　　Ivo Marocco没有给具体时间表。他说"很难给出统一的时间表，因为应用普及将取决于具体场景、所需灵巧度、安全性和成本"。但他给了一个方向性判断：工厂、物流、农业等结构化环境中的工业应用，会比面向家庭的通用人形机器人更早实现规模化。　　这个判断值得重视。市场上很多讨论都聚焦在人形机器人上，但真正先落地的可能是更"无聊"的场景——工业机器人、协作机器人、AMR。瑞萨的实验室"不仅服务人形机器人，还面向更广泛的物理AI应用"，这个定位跟Ivo Marocco的判断是一致的。　　至于实验室未来几年最应该做成的一件事，他的回答很克制："加强客户协作、验证可扩展的子系统解决方案，并帮助建立实现更广泛部署所需的生态和安全基础。"没有提销量，没有提市占率，没有提具体的营收目标。就是做好手头的事。　　写在采访的最后　　回到开头那个问题：瑞萨在北京开这个实验室，到底想干什么?　　Ivo Marocco在采访里说了一句话："北京实验室是一项着眼未来、旨在贴近客户并推动生态发展的投资，并不意味着瑞萨偏离核心业务，也不是对无关领域的投机性布局。"　　这话说得很稳。但结合瑞萨过去几年的动作——终止SiC业务、成立Physical AI事业部、在北京落地实验室——能看出来这家公司正在做一次不算轻松的战略调整。汽车芯片的基本盘还在，但增长故事需要新的章节。机器人是那个章节，至少目前看起来是。　　实验室能不能成，最终要看瑞萨能不能真的帮客户把机器人做出来、卖出去。从30%到70%的BOM覆盖，从概念验证到规模部署，中间隔着无数个工程细节和商业决策。
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发布时间：2026-10-22 09:31 阅读量：145 继续阅读>>
存力进阶，智造升级 | 佰维存储亮相2026中国国际工业博览会，释放工业<span style='color:red'>AI</span>澎湃算力
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存力进阶，智造升级 | 佰维存储亮相2026中国国际工业博览会，释放工业AI澎湃算力

　　10月12日-16日，第26届中国国际工业博览会(CIIF 2026)在上海盛大举行，佰维存储携工车规存储全系产品矩阵亮相大会。本次展会，佰维存储不仅现场展示了新品工业标准级eMMC TDE408-R，更通过前沿的技术分享与全栈场景方案展示，向业界展现了佰维赋能工业AI的硬核技术实力。　　01　　展台亮点：全栈存力进阶，六大场景智能升级　　展会现场，佰维通过工车规全系产品矩阵与六大核心应用场景的立体化展示，全方位呈现佰维工车规存储解决方案。　　佰维工车规产品面向工业自动化、智慧交通、电力能源、数据通信、智慧安防、汽车电子等领域，覆盖SSD、嵌入式存储、内存条、存储卡等多形态，提供工业标准级(-20℃至75°C)、工业宽温级(-40℃至85℃)及车规级(-40℃至105℃)多温度等级选择，构建高性能、高可靠AI存储底座，释放数据价值，提升AI算力效能。　　从云端数据中心到边缘计算节点，再到智能终端设备，佰维工车规存储围绕AI“云-边-端”全域应用，精准聚焦六大行业场景，现场展示了深度定制的存储解决方案。　　AI+工业：面向工业智能与边缘计算场景，佰维工业宽温级PCIe SSD、SATA SSD、BGA SSD、eMMC、DDR4等产品，以高性能、高稳定存储，加速数据处理与智能决策。　　轨道交通：佰维工业宽温级/标准级SATA SSD、eMMC及SD/microSD Card，兼具强抗振、宽温设计、高速读写、低时延与秒级数据恢复能力，自主可控长稳供应，护航轨交长久运行。　　智能汽车：佰维车规级eMMC、UFS、BGA SSD及车载SD/microSD Card，全系通过AEC-Q100、IATF 16949车规级认证，高带宽低延迟，驱动下一代智驾升级。　　数据通信：佰维工业宽温级/标准级PCIe SSD，以高性能承载海量高频数据读写，高达8-10年生命周期的可靠性表现，构筑5G-A、边缘通信设备可靠数据底座。　　电力能源：面向新型电力系统建设，佰维工业宽温级eMMC、DDR4以高可靠性满足电力国标要求，支持16年长稳运行，加速能源数据基础设施智能化升级。　　智慧安防：针对大容量持续写入需求，佰维工业宽温级/标准级SATA SSD、eMMC及SD/microSD Card，最高实现32路视频不掉帧，数据稳留存，安全无盲点。　　02　　新品亮相：TDE408-R一芯双用，单颗承载系统+视频　　本次展会，佰维新品工业标准级eMMC TDE408-R正式亮相。该产品创新采用一颗eMMC、两个使用分区的一体化存储架构，可根据客户对系统数据与视频监控数据的不同读写需求进行分区管理：系统分区可按实际需要配置，数据区则针对连续视频写入进行固件优化。该方案在满足客户使用需求的基础上，兼顾了经济性与产品寿命，并以单颗eMMC同时承载系统与录像数据，有效降低硬件集成复杂度。　　TDE408-R支持eMMC 5.1与HS400高速模式，最高读写速度分别可达330MB/s、290MB/s，容量覆盖64GB-256GB，Enhanced Mode增强模式支持50,000次P/E Cycle，具备AOV功耗调优，可满足多路视频流不间断写入与极速响应需求，适用于执法记录、车载终端、智慧园区、轨道交通及社区安全等场景。产品搭载4K LDPC纠错引擎、电压异常监测及RPMB安全分区保护，集成坏块管理、磨损均衡、数据巡检等自研固件算法，保障长效稳定运行;支持S.M.A.R.T健康巡检与全项配置查询，可远程排查故障。此外，TDE408-R搭载自研主控与固件算法，实现从芯片设计、生产封测到成品交付的全链路自主可控。　　03　　演讲直击：破除存力瓶颈，释放工业AI算力　　10月13日，佰维存储资深产品专家刘杰在第二届打造工业算力“芯”引擎技术研讨会现场带来了《破除存力瓶颈，释放工业AI澎湃算力》的主题演讲，直击AI时代工业存储的破局之道。　　刘杰在演讲中指出，AI负载质变正在改变存算协同的数据行为，存储架构亟需从以容量为核心转向容量、时延、带宽、安全、可靠性等综合性能升级。对此，佰维依托研发封测一体化模式，持续完善从介质到产品的全栈技术布局，构建专业、持久、全面的系统级存储解决方案。　　在介质层面，佰维通过介质特性研究与筛选，针对不同应用场景实现精准选型与适配;在主控层面，佰维已构建覆盖eMMC、UFS等品类的主控自研能力，首款自研eMMC主控SP1800已实现规模量产，首款自研UFS 3.1主控SP9300已完成投片与回片验证，同时围绕高性能架构与低功耗技术打造主控核心技术平台，不断强化性能与可靠性;在封测层面，佰维掌握16/32层叠Die、30~40μm超薄Die及多芯片异构集成等先进封装工艺，构建了2.5D/3D等晶圆级先进封装能力，并围绕AI硬件基础设施打造“存、算、运”综合服务平台，开发多种存算合封技术方案，保障高集成度与高可靠。　　在此基础上，佰维“Win+”技术体系围绕稳定防护、环境加固、智能算法和数据保障，为工业AI应用提供稳定可靠的存力支撑。通过智能电源防护与梯度温控，提升异常断电和高低温环境下的运行稳定性;借助抗蚀、抗电磁干扰等设计，增强对严苛工业环境的适应能力;依托自研磨损均衡、垃圾回收、LDPC纠错等算法，延长存储寿命、优化实时效能;建立端到端数据保护机制，确保写入稳定与数据完整。　　04　　结语　　本届工博会，佰维存储以工业车规级存储的全栈技术实力与六大场景解决方案，全面展现了赋能工业AI的硬核实力，为工业智造筑牢存力底座。　　未来，佰维存储将持续依托 “研发封测一体化” 优势，不断完善工车规存储产品矩阵与场景化解决方案。同时不断强化供应链韧性与生态协同能力，以硬核技术、优质产品与专业服务，赋能工业、通信、汽车等领域数字化智能化转型，持续推动工车规存储向更高性能、更可靠、更智能的方向演进，为工业AI的澎湃算力注入不竭动能。
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发布时间：2026-10-19 14:14 阅读量：216 继续阅读>>
上海永铭丨<span style='color:red'>AI</span>服务器高温大纹波工况下，IDC3系列牛角铝电解电容以漏电流可靠性支撑Pin-to-Pin替代
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上海永铭丨AI服务器高温大纹波工况下，IDC3系列牛角铝电解电容以漏电流可靠性支撑Pin-to-Pin替代

　　本文摘要　　AI服务器电源中的DC Link直流母线与板级滤波电容，需要长期承受高温、大纹波和连续负载变化。漏电流若在运行中出现异常漂移，可能放大器件发热和失效风险，并进一步影响设备维护成本与交付稳定性。永铭IDC3系列围绕氧化膜、电解液、密封、连接工艺和出厂筛选建立控制路径，并提供全温区电气数据及Pin to Pin验证基础，帮助客户把可靠性评估前置到选型与导入阶段。　　AI服务器高负荷运行下 为什么漏电流值得提前评估　　在AI服务器中，牛角铝电解电容承担母线滤波、储能和板级滤波等任务。设备从启动到高负载计算，电容面对的不只是额定电压和容量，还包括温度循环、持续纹波、峰值电流以及多并联时的一致性要求。对于7×24小时运行的系统，可靠性判断不能只停留在出厂时的单点参数。　　漏电流风险通常存在一条逐步发展的路径。阳极箔氧化膜的微小损伤、杂质带来的局部腐蚀、电解液修复能力不足，都会为电流异常提供起点。温度上升后，离子迁移和水合反应加快，氧化膜可能出现变薄、微裂纹或针孔;漏电流的增加又会带来额外焦耳热，使电解液挥发和膜层修复能力下降。对服务器客户而言，关键问题因此不只是“当前数值是否合格”，更是这一风险能否被识别、控制和验证。　　IDC3如何从制造环节控制漏电流风险　　IDC3的控制逻辑从失效诱因出发，将材料、结构与工艺串联起来。高纯度阳极铝箔和满足450至500V耐压要求的化成氧化膜，为膜层致密性提供基础;工作电解液兼顾导电和膜层修复作用，并对氯离子、硫酸根等有害杂质及水分含量进行控制。　　在长期高温工况下，密封能力直接影响电解液保持状态。IDC3采用优质板材加膜的密封结构，降低电解液挥发干涸的风险。连接环节采用激光焊接替代传统点焊或铆接，资料显示可降低接触电阻，使ESR降低约30%，同时改善焊接一致性，为多并联应用中的电流分配控制提供支持。结合原材料、生产环境洁净度和杂质管控，风险控制不再只依赖终检，而是前移到关键制造环节。　　IDC3关键规格与全温区电气特性　　选型时，20℃下的额定容量只是起点。系统实际运行会经历低温启动、常温运行与高负荷升温，因此需要同时观察容量和ESR随温度变化的轨迹。IDC3两种常用规格的基础参数如下。　　图1：IDC3 475V1670uF与475V2270uF规格、电气参数及漏电流内规格值　　在120Hz测试条件下，475V 1670µF规格的容量平均值由−40℃的1261.58µF变化至105℃的1570.92µF，ESR平均值由1135.86mΩ降至18.82mΩ。475V 2270µF规格的容量平均值由1732.03µF变化至2111.30µF，ESR平均值则由984.24mΩ降至17.68mΩ。两个规格虽然容量等级和尺寸不同，但都建立了从低温到高温的连续数据观察基础。　　图2：IDC3 475V 1670uF 30×100容量与ESR高低温测试结果　　换到更大容量的IDC3 475V 2270uF 35×100，同样可以看到完整的温度变化过程。容量平均值从-40℃的1732.03uF逐步变化至105℃的2111.30uF;ESR平均值则从984.24mΩ下降至17.68mΩ。　　图3：IDC3 475V 2270uF 35×100容量与ESR高低温测试结果　　IDC3通过这两组规格的高低温测试数据，让客户能够更直观地看到器件从低温到高温的电气特性变化，为后续选型和应用验证提供依据。　　当然，容量和ESR的温度特性解决的是“不同温度下电气参数如何变化”的问题，而AI服务器客户更加关注的漏电流异常，则需要从氧化膜质量、杂质控制、电解液修复能力以及高温加速机制等方面进一步判断。也就是说，只有把全温区电气特性与漏电流可靠性放在同一个应用场景中理解，才能更完整地评价牛角铝电解电容在AI服务器中的长期使用风险。　　从出厂筛选到高温存储 用数据验证漏电流表现　　IDC3的漏电流测试条件为20℃下施加额定电压5分钟后测量。针对服务器应用，内部以规格值的30%作为加严内控窗口，旨在进一步收窄潜在差异。高温存储验证则关注器件在严苛环境后的恢复表现：在105℃下存储1000小时，恢复至20℃后测试，漏电流维持在初始规格范围内。　　图4：两种IDC3规格初始漏电流与105℃/1000h高温储存后漏电流数据　　这些数据的意义并不在于替代完整的系统级验证，而在于为项目早期筛选提供可追溯的依据。客户仍应按照实际电压、纹波、散热条件与寿命目标开展应用验证。　　永铭Pin to Pin替代，为第二供应源评估提供起点　　对已采用日系同类方案的客户，第二供应源的价值不只是增加一个料号，更在于建立经过规格匹配和验证的供应选择。　　IDC3 475V 1670µF Φ30×100mm　　可对应475V 1600µF 30×100mm应用;　　IDC3 475V 2270µF 35×100mm　　可对应475V 2200µF 35×100mm应用。　　两类规格引脚间距一致，可作为Pin to Pin替代验证的起点。　　从样品申请、规格核对、台架测试到整机导入，客户可以分阶段推进评估，在确认可靠性要求的同时，降低单一供应来源带来的项目不确定性。具体替代关系及导入结论仍需结合客户的电路条件和验证流程确认。　　Q&A　　Q：永铭IDC3如何保证漏电流的稳定　　A：通过氧化膜致密性、阳极箔与电解液杂质控制、电解液的膜层修复能力、密封可靠性、激光焊接一致性以及出厂前的加严筛选。　　Q：全温区容量和ESR数据，选型该看什么?　　A：AI服务器会经历低温启动、常温运行和高负载升温，20℃单点参数不能完全代表全温区表现。以475V/1670µF为例，120Hz下容量平均值从-40℃的1261.58µF到105℃的1570.92µF，ESR平均值从1135.86mΩ降至18.82mΩ。这些数据用于评估低温启动和高温负载时的电气裕量，实际选型还要结合纹波电流、散热条件和寿命目标。
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发布时间：2026-10-16 10:24 阅读量：230 继续阅读>>
杰华特如何破解<span style='color:red'>AI</span>服务器供电瓶颈？
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杰华特如何破解AI服务器供电瓶颈？

　　AI 服务器犹如一台全力冲刺的专业赛车，GPU 是输出澎湃性能的发动机，而 DrMOS 则是保障动力稳定释放的高速功率执行单元。　　随着算力密度不断攀升，AI 服务器的运行工况也愈发严苛。整机性能上限，不再仅仅由 GPU 算力决定，供电系统的瞬态响应能力、功率密度、长期可靠性与方案适配性，同样是不可忽视的核心要素。　　本文带你厘清 VRM 控制器与 DrMOS 的协同工作逻辑，拆解杰华特 DrMOS 产品核心优势与完整产品矩阵，一览面向 AI 服务器的全链路电源解决方案。滑动阅览，一同探寻算力背后的供电力量!
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发布时间：2026-10-15 13:32 阅读量：247 继续阅读>>
深化芯模协同，共筑开放<span style='color:red'>AI</span>生态｜昆仑芯完成阶跃星辰Step 5 Preview模型Day 0适配
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深化芯模协同，共筑开放AI生态｜昆仑芯完成阶跃星辰Step 5 Preview模型Day 0适配

　　今日，基础大模型公司阶跃星辰正式开源新一代旗舰基座模型Step 5 Preview。模型开源当日，昆仑芯即完成对Step 5 Preview的适配与联合精调，成为首批完成该模型适配的国产算力厂商之一，展现了面向前沿大模型的快速响应能力与生态兼容实力。据悉，Step 5 Preview模型面向长程Agent任务设计，采用稀疏MoE架构，总参数量达600B，每个Token仅激活27B参数，支持100万Token上下文窗口，并原生支持文本与视觉输入，在AI编程、软件工程、专业知识工作、金融等场景中表现突出。近期，Step 5 Preview在OpenRouter周调用量和日调用量榜单中均位居全球第二。此次适配过程中，昆仑芯围绕Step 5 Preview的模型架构与关键算子开展针对性优化，结合其超长上下文、稀疏MoE等技术特点，通过底层算子优化与软硬件协同，提升模型运行效率、稳定性与资源利用水平，为复杂智能体任务提供高效算力支持。　　软硬协同优化，提升模型适配与部署效率　　此次与阶跃星辰围绕Step 5 Preview开展Day 0适配，是昆仑芯深化主流模型生态合作、提升芯模协同能力的又一实践。快速适配能力的背后，是昆仑芯长期积累的软件生态基础。　　昆仑芯持续完善自研软件栈，构建覆盖底层驱动、开发工具SDK、专业库等核心组件的软件体系，并围绕主流模型架构与AI开发生态开展适配和优化，为模型迁移、性能调优及规模化部署提供软件支撑。　　依托成熟的软件栈与软硬件协同优化能力，昆仑芯能够面向不同模型架构及应用需求快速开展适配，降低模型迁移与部署成本，缩短模型从发布到算力平台落地的周期。在保障模型稳定运行的同时，进一步提升开发者的模型开发与应用部署效率，为前沿大模型快速进入实际应用提供高效、灵活的算力环境。　　持续保持Day 0适配，构建开放协同的模型生态　　随着大模型迭代速度不断加快，模型从发布到应用落地的周期不断缩短，对算力平台的快速适配能力与生态兼容性提出了更高要求。除了及时响应单个模型的发布，算力平台还需要不断拓展模型适配范围，满足不同开发者及应用场景的多样化需求。　　近一年来，昆仑芯紧跟主流开源模型发展，已完成对头部厂商40余款旗舰模型的快速适配，覆盖文本、多模态、图像生成等多个方向，推动“发布即适配”逐步成为常态。在持续提升模型适配效率的同时，昆仑芯不断丰富平台支持的模型类型，拓展生态兼容边界，为开发者提供更广泛的模型选择与算力支持，助力前沿模型加速落地应用。　　面向未来，昆仑芯将进一步加强与国产模型企业及生态伙伴的合作，以“国芯+国模”协同发展为契机，强化对前沿模型架构、算法及应用场景的适配能力，通过软硬件协同优化提升模型与算力平台的适配效率，推动更多前沿模型高效运行于国产算力平台，共建开放协同的国产AI生态，助力AI应用加速走向千行百业。
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发布时间：2026-10-15 13:29 阅读量：245 继续阅读>>
上海雷卯丨某汽车踏板断裂事件警示：从结构设计安全到<span style='color:red'>AI</span>智驾时代的EMC设计风险
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上海雷卯丨某汽车踏板断裂事件警示：从结构设计安全到AI智驾时代的EMC设计风险

　　事件回顾：三台新车，同一位置，全部断裂　　2026年国庆期间，懂车帝自购某汽车，在封闭场地进行100km/h至0的连续紧急制动测试。结果令业界震动。三台车来自不同批次，断裂位置完全一致——制动踏板支架转轴处，断口形态高度相似。第三台车断裂时踏板力峰值为1612N，制动距离从正常的38.44米暴增至约140米。　　更值得注意的对比：同场使用相同供应商、相同材质(PP+GF40)车，在踏板力均值超1600N的条件下完成6次全力制动，踏板及支架均无损坏。　　车方当晚回应称"制动系统按高于国标完成开发验证"，将优化设计并为已交付用户提供免费升级。　　三个数字的辨析　　围绕这个事件，500N、1500N、2000N三个数字被反复提及，但含义截然不同。500N来自GB 7258/GB 21670强制性国标，是制动操纵力的上限要求——它规定的是驾驶员日常操作时脚踩的最大力度，而非零件的承载极限。1500N来自QC/T 788-2018推荐性行标，是踏板静强度试验的加载条件(约1500N压住5秒，重复5次，不开裂即合格)。2000N则来自已废止的2007版行标或团标征求意见稿。把2000N当作现行强制国标门槛，或把500N当作踏板的承载极限，都站不住脚。　　一. 缺陷如何认定?　　法定依据与判定逻辑　　1　　法定定义：四个要件　　根据《缺陷汽车产品召回管理条例》第四条，产品缺陷的认定需要满足四个要件：　　◎原因要件：缺陷存在于设计、制造或标识环节　　◎范围要件：同一批次、型号中普遍存在，而非个案　　◎后果要件：可能导致人身伤亡或财产损失　　◎补充要件：存在"不合理危险"——即使符合标准，若产品在正常可预见的使用场景中存在超出合理预期的危险，仍可认定为缺陷　　2　　双轨判定原则：法定标准+不合理危险　　缺陷认定走"双轨制"：　　◎法定标准轨：产品是否符合强制性国家标准。符合标准产生"初步证明无缺陷"的效果，但这一效果可以被反证推翻　　◎不合理危险轨：即使产品通过了所有标准测试，如果在合理可预见的使用条件下存在不安全因素，仍可判定为缺陷　　关键点："符合国标"≠"不存在缺陷"。国标是市场准入的最低门槛，不是安全终点线。　　3　　CCC认证的证明力边界　　CCC认证是市场准入的必要条件，但通过CCC认证不能排除设计缺陷，原因包括：　　▲CCC测试工况是标准化的有限场景，无法覆盖所有实际使用条件　　▲ CCC关注的是"准入合规"，而非"全工况安全"　　▲认证时的抽样检测不代表量产一致性　　▲标准本身有滞后性，新技术、新工况可能超出标准覆盖范围　　▲ 认证测试的是整车级性能，零部件级的设计冗余不足可能在整车测试中被掩盖　　▲“不可抗力”不是免责选项——企业不能以"测试条件极端"为由回避对可预见使用场景的安全责任　　4　　三包法规的相关条款　　《家用汽车产品修理更换退货责任规定》明确：制动系统失效属于严重安全性能故障，在购车60日或行驶3000公里内(以先到者为准)，消费者有权要求退换车。　　二、研发指标设定的五层架构　　1　　结构设计研发指标体系　　以制动踏板支架为例，合理的研发指标体系应当是层层递进的五层架构：　　问题车的核心问题，很可能出在L4和L5层级的缺失。即使L1和L2合规，如果设计验证没有覆盖"连续多次全力制动"这一可预见的极端工况，也没有为材料分散性留出足够裕度，就可能在真实使用中暴露出风险。　　2　　类比引申到EMC：同样的逻辑，同样的风险　　结构设计的五层架构逻辑，完全可以迁移到EMC(电磁兼容)设计领域。　　类比关系非常直接：　　核心警示是：无论是结构设计还是EMC设计，"标准合规"只是底线，"工况覆盖"才是安全的保障。　　三、AI智驾时代的EMC设计风险：被低估的安全隐患　　1　　从"机械失效"到"电磁失效"：安全威胁的形态在变　　车踏板断裂事件之所以引发广泛关注，核心原因在于：制动系统的结构失效直接威胁生命安全。踏板断了，脚刹失效，制动距离从38米变成140米——在高速行驶中，这就是生与死的距离。　　但在AI智驾时代，一种同样危险、却更隐蔽的失效模式正在浮出水面：车载电子系统的EMC失效。　　传统燃油车的核心安全系统——制动、转向、悬架——以机械和液压为主，电磁干扰对它们的影响相对有限。但在智能驾驶时代，情况发生了根本性变化：　　◎感知层：毫米波雷达、激光雷达、摄像头、超声波传感器——全部是电子系统，全部对电磁干扰敏感　　◎决策层：域控制器、AI计算平台——高算力芯片在复杂电磁环境中可能出现运算错误　　◎执行层：线控转向、线控制动——完全依赖电信号传递指令，没有机械备份　　这意味着什么?一次严重的电磁干扰，可能同时致盲所有传感器、瘫痪决策系统、阻断执行指令——其后果不亚于制动踏板断裂。　　2　　智驾系统对EMC的依赖有多深?　　毫米波雷达(77GHz/79GHz)　　毫米波雷达是智驾系统的"全天候之眼"，承担测距、测速、目标识别的核心任务。但它的接收通道极其灵敏——需要检测微弱的回波信号，动态范围要求极高。电磁干扰对雷达的影响包括：　　◎底噪抬升：DC-DC变换器的开关噪声耦合到雷达天线馈线，导致探测距离缩短　　◎虚假目标：干扰信号被误识别为真实障碍物，触发虚假制动　　◎目标丢失：强干扰掩盖真实回波，导致"看不见"前方车辆或行人　　◎互调产物：多个干扰源在雷达前端产生互调，形成难以滤除的假信号　　激光雷达　　激光雷达的高速光电探测器和跨阻放大器对宽带噪声极为敏感。EMC问题的典型表现：　　◎虚警率升高：电磁噪声被误判为激光回波，产生大量虚假点云;　　◎最大探测距离缩短：底噪抬升导致信噪比下降;　　◎点云质量劣化：周期性电磁干扰在点云中形成规律性伪影，影响目标识别算法。　　摄像头　　摄像头看似对射频干扰不敏感，实则不然：　　◎图像条纹和闪烁：电磁场在摄像头排线(尤其是图像传感器的时钟线)上感应电流，引入周期性噪声　　◎行噪声：电源纹波通过牵引系统耦合到图像传感器，导致整行像素异常　　◎SerDes链路中断：高速串行解串器受到强电磁干扰时，可能出现图像丢失或严重畸变　　在依赖摄像头进行车道保持和交通标志识别的高自动化系统中，即使是轻微的图像异常，也可能导致危险的误分类。　　V2X通信模块　　V2X(5.9GHz频段)是协同感知和安全消息传递的关键。机载开关电源的传导干扰可以降低V2X接收灵敏度，缩短通信距离，增加丢包率。在严重情况下，安全消息可能在最关键时刻完全无法接收。　　3　　车载电磁环境正在急剧恶化　　问题车的"可预见极端工况"类似，车载电磁环境也在向更严酷的方向发展：　　干扰源爆发式增长　　传统燃油车的电磁干扰主要来自点火系统和少数电机。而今天的智能汽车：　　☆高压动力电池、电机控制器(SiC/GaN器件，开关频率越来越高，dv/dt和di/dt越来越大)　　☆DC-DC变换器(数十kHz到MHz级开关噪声)　　☆多个毫米波雷达+激光雷达+多摄像头　　☆5G/V2X/WiFi/蓝牙等多频段无线通信　　☆800V高压平台的普及(开关瞬态延伸到GHz频段)　　这些干扰源覆盖从kHz到GHz的宽频段，通过传导、辐射、耦合等多种路径形成"立体化干扰网络"。　　中国道路电磁环境的特殊性　　中汽研新能源检验中心2024年发布的"中国道路电磁环境工况"揭示了一个关键事实：我国道路电磁环境具有"高密度、大场强、宽频域"的特征——通信基站、充电场站、高压输电线、广播电视塔、交通信号灯等基础设施产生的电磁波，构成了一套远超国际标准测试场景的复杂电磁环境。研究团队历时9年、行程12万公里、采集超10TB数据才完成这一工况定义。　　智驾等级越高，EMC要求越严苛　　●L2级辅助驾驶：传感器故障时驾驶员可以接管，EMC失效的后果相对可控　　●L3级有条件自动驾驶：系统需要在发出接管请求后确保最小风险状态，EMC失效可能导致“既无法自动驾驶，也无法安全交给人”　　● L4级高度自动驾驶：没有驾驶员接管预期，EMC失效就是完全失控　　4　　EMC失效的实际后果：不再是"中控屏卡顿"那么简单　　在传统汽车时代，EMC问题的典型表现是"中控屏闪一下""收音机有杂音"——烦人但不致命。但在智驾时代，EMC失效的后果已经升级到了安全层面：　　●传感器误判→错误决策→执行机构误动作→车辆失控　　●通信中断→V2X安全消息丢失→协同避撞失效　　●ECU重启→转向/制动辅助突然丧失　　●数据篡改→传感器数据被电磁干扰"注入"虚假信息　　据统计，全球新能源汽车因EMC问题导致的召回事件中，70%源于电机控制器、电池管理系统及无线充电模块的电磁干扰超标。这还只是已经暴露的问题。随着智驾渗透率的提升，因EMC导致的隐性功能降级(如探测距离缩短、虚警率升高)可能更加普遍，只是不容易被用户察觉。　　5　　类比踏板断裂事件：EMC设计中的"静态达标、动态失效"　　回到踏板断裂事件的核心教训：一个零部件可以在标准测试中合格，却在可预见的实际工况中失效。这个逻辑对EMC设计同样成立：　　核心观点：在AI智驾时代，车载EMC设计必须从"标准合规"走向"工况覆盖"。 正如制动踏板支架不能只在静态载荷下合格，EMC防护也不能只在标准测试场强下达标。必须考虑实际道路上可能遭遇的复杂电磁环境，并在设计中留出足够的安全裕度。　　6　　新国标GB 34660-2026的回应　　值得肯定的是，2026年2月发布的强制性国标GB 34660-2026(2027年7月实施)已经做出了重要升级：　　●首次纳入组合驾驶辅助、自动驾驶系统的抗扰度要求　　●新增2000MHz-6000MHz频段的抗扰度要求(场强10V/m)　　●优化窄带辐射发射限值，10m法测试下30-230MHz频段28dBμV/m　　●增加混响室法等替代试验方案　　●明确同一型式判定规则(车身材料、电子部件布置、线束布线等)　　这标志着中国汽车EMC标准正在从"单一限值管控"转向"全链条精准防护"。　　四、车载12V电源浪涌保护设计实例　　从理论到实践，以下以车载12V电源系统的浪涌保护为例，具体展示如何设计合理的EMC防护等级和选型方案。　　1　　浪涌威胁概述　　抛负载(Load Dump)是车载12V系统最具破坏性的瞬态威胁。当汽车在行驶中蓄电池突然断开(如电池接线柱松动、维修操作)，发电机仍在发电，其输出端会产生高达65-87V的高压脉冲，持续时间可达40-400ms。这不是微秒级的尖峰，而是长达数百毫秒的高能量冲击——足以烧毁ECU电源芯片、击穿传感器信号链路、导致BMS数据采集偏差超过10%。　　相关测试标准：　　●ISO 7637-2 脉冲5A：未经抑制的抛负载波形，最严酷工况。12V系统测试电压US为79-101V　　●ISO 7637-2 脉冲5B：发电机前端有抑制电路的波形，抛负载电压被钳位至US*　　●ISO 16750-2：替代ISO 7637-2的抛负载部分，要求10分钟内完成10次测试(每次间隔1分钟)，比旧标准严苛得多　　2　　分级防护方案设计　　根据防护等级和使用场景，提供四种方案选择：　　方案A：经济型(满足5B测试)　　适用场景：发电机自带抛负载抑制电路，抛负载电压已被钳位至5B设定值。　　设计要点：TVS的VRWM需略高于抑制后的US*值，确保正常工况不误触发。　　方案B：标准型(满足5A测试)　　适用场景：发电机无抑制电路，需要承受最恶劣的未抑制抛负载工况。　　工况4是最严酷的测试条件(最低内阻+最长脉宽)，Leiditech 大功率TVS：SM8S24CA在0.5Ω低阻抗、400ms长脉冲下连续通过10次测试，验证了其热稳定性和芯片一致性。　　关键电流计算：　　IPP ≈ (US - VC) / Ri = (87 - 38.9) / 0.5 ≈ 96.2A　　Leiditech大功率TVS：SM8S24CA的IPP额定为170A，裕度充足。　　方案C：增强型(PTC + TVS组合，过流+过压双重保护)　　适用场景：需要同时应对浪涌过压和过流/短路风险，满足更高等级的静电防护要求。　　防护逻辑：PPTC在过流时自动断开(可恢复)，TVS钳位浪涌电压，肖特基二极管防止电池反接。三者配合形成"限流+钳位+隔离"的三重防护。　　车载12V电源增强型Surge防护电路原理示意图　　方案D：系统级完整防护　　适用场景：整车ECU级EMC防护设计，覆盖电源入口、通信总线、传感器端口全链路。　　PCB布局法则："3mm + 对称"　　这一法则来自雷卯电子的实战经验总结：　　•3mm距离原则：防护器件距连接器的距离≤3mm。每厘米PCB走线产生约5nH寄生电感，在12.5A电流冲击下额外压降可达62.5V——直接抵消防护效果。将距离缩短至3mm以内，可将寄生电感从5nH降至1.5nH，额外压降减少70%。　　•对称布线设计：防护器件到信号线和到地的走线长度差控制在±0.5mm以内，使Ldi/dt产生的附加电压互相抵消，浪涌响应时间控制在1ns以内。　　3　　关键选型参数　　TVS选型的核心是三个参数的精确匹配：　　12V系统选型铁律：TVS额定电压必须大于24V。选择14V等低电压器件，在跳起启动或维修时被强制施加24V电压，TVS会持续导通并烧毁。　　4　　防护等级与使用环境匹配　　不同的电磁使用环境对应不同的防护等级需求：　　参照五层架构思路设定EMC指标：　　◆L1：满足GB 34660-2026 / UN R10强制性要求　　◆L2：通过ISO 7637-2全脉冲测试 + ISO 11452抗扰度测试　　◆L3：对标行业领先企业的EMC企业标准　　◆L4：覆盖中国道路电磁环境工况(含典型故障场景、充电站场景)　　◆L5：在最差工艺偏差、元器件参数下限条件下仍能通过L4　　五、结论与行动清单　　1　　核心结论　　车踏板断裂事件给整个汽车行业上了一堂课："标准合规"不等于"安全无忧"。 这个教训对EMC设计同样适用——在AI智驾时代，车载电子系统的EMC失效与制动系统的结构失效一样，都可能危及生命安全。　　三个核心认知：　　(1) EMC设计不是成本项，是安全项。正如没有人会在制动踏板的强度上"省成本"，智驾系统的EMC防护也不应该被当作可以压缩的成本。　　(2)从"标准合规"走向"工况覆盖"。标准是底线，不是终点。必须根据实际使用环境设定防护指标，并留出足够裕度。　　(3) 分级防护、全链覆盖。从电源入口到通信总线到传感器端口，每个环节都需要匹配其风险等级的防护方案。　　2　　面向车企研发人员的行动清单　　优先级1：立即执行　　◆梳理在售车型的12V/24V电源端口TVS防护方案，确认是否满足ISO 7637-2脉冲5A(而非仅5B)　　◆核查智驾相关ECU(域控制器、雷达、摄像头、V2X模块)的EMC防护等级是否达到ISO 10605-2等级4　　◆确认TVS选型中VRWM≥24V(12V系统)，避免低电压器件在异常工况下烧毁　　优先级2：近期规划　　◆建立车载EMC设计五层指标体系(L1法规→L5分散性裕度)，覆盖所有安全相关电子系统　　◆引入中国道路电磁环境工况作为测试场景补充，验证智驾系统在基站密集区、充电站等极端电磁环境下的可靠性　　◆对智驾感知系统(雷达/激光雷达/摄像头)进行专项EMC抗扰度评估，关注干扰导致的虚警率升高和探测距离缩短　　◆在PCB设计规范中强制执行"3mm+对称"布局法则　　优先级3：体系建设　　◆将EMC正向设计纳入产品开发流程前端，而非后期整改　　◆建立EMC仿真-测试-整改的闭环迭代能力(FEM/FDTD仿真→暗室测试→问题定位→设计优化)　　◆关注GB 34660-2026(2027年7月实施)的新要求，提前完成产品合规升级　　◆ 在智驾系统功能安全分析(ISO 26262)中，将EMC失效纳入危害分析和风险评估(HARA)
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发布时间：2026-10-15 13:09 阅读量：244 继续阅读>>
瑞萨电子扩展GaN产品组合，推出首款面向<span style='color:red'>AI</span>数据中心和机器人应用的低压GaN FET
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瑞萨电子扩展GaN产品组合，推出首款面向AI数据中心和机器人应用的低压GaN FET

　　全新100V增强型GaN先进功率晶体管系列实现更高功率密度和业界卓越的优值性能　　全球半导体解决方案供应商瑞萨电子(TSE：6723)今日宣布将其GaN产品组合扩展至低压应用领域，率先在业界推出100V增强型(E-mode)GaN分立功率晶体管系列。RTP100E005G1FL、RTP100E2P6G1FL、RTP100E1P8G1FL-DSC和RTP100E1P2G1FL-DSC低压GaN FET可在AI数据中心、人形机器人、工厂自动化和工业电机驱动、电动工具以及太阳能微型逆变器等对效率要求极高的高功率密度应用中，实现超高速开关速度和增强的热性能。　　新款GaN FET实现业界卓越的硬开关和软开关优值(FOM)性能，相比同类GaN器件，硬开关FOM最高降低35%，软开关FOM最高降低63%。低压GaN器件还保持与硅器件兼容的封装尺寸，便于导入现有设计。　　当前数据中心的电源转换器通常以数百千赫兹的开关频率运行。随着AI服务器和工业基础设施向800VDC配电和48V总线架构过渡，许多转换级正迈向兆赫级开关频率，以缩小磁性元件尺寸、提升功率密度并提高整体效率。　　在800V高压直流(HVDC)电源架构中采用低压GaN，可简化电源转换设计，显著减小无源元件尺寸，降低开关损耗和散热需求。在系统层面，这意味着更高效率、更少的热管理要求，以及更低的能源和BOM成本。　　广泛的GaN产品组合实现　　更高效率、功率密度与设计灵活性　　基于瑞萨近期扩展的低压增强型GaN技术平台，全新晶体管产品组合具备超高速GaN开关能力，并通过低总栅极电荷(Qg)和低输出电荷(Qoss)最大限度减少电压与电流重叠，从而降低AI电源单元、电机驱动和DC-DC电源级在每个转换周期中的能量损耗。该器件还具备零反向恢复(Qrr=0)特性，可消除相关能量损耗，立即提升开关效率。　　快速开关可通过缩小PCB占板面积、减小磁性元件和无源元件尺寸来提升功率密度，并实现更高频率运行;低导通电阻RDS(on)则可降低导通损耗，提高运行效率。底部散热和双面散热配置为散热和设计灵活性提供更多选择。根据具体应用要求和电源转换架构，低压GaN器件可将开关损耗降低多达40%至70%，并在系统层面实现最高两倍的功率密度。　　新款GaN晶体管提供多种标准MOSFET兼容封装，使客户能够快速从硅MOSFET布局迁移到GaN方案，无需大幅重新设计PCB，从而加快设计实施。多样化封装选项结合宽范围RDS(on)(5mΩ至1.2mΩ)，使设计人员能够在同步整流、多相降压转换和电机驱动等不同功率等级和应用之间灵活扩展。　　Akhil Nair, Senior Director, Low-Voltage GaN at Renesas表示：　　采用下一代GaN技术的客户正在为AI服务器、机器人、工业电机驱动和可再生能源系统寻求更高效的电源转换方案，并希望在日益紧凑的系统中实现这一目标。我们的低压GaN系列不仅提供设计人员期待的GaN效率、开关性能和功率密度，还显著降低了客户从现有硅MOSFET设计迁移至GaN方案的门槛。　　硅兼容封装中的高性能GaN　　全新GaN系列基于增强型(E-MODE常关型)GaN技术打造，可在便捷的硅兼容封装中发挥GaN的性能优势。这有助于设计人员充分利用GaN带来的效率和功率优势，并简化从现有硅基设计的迁移。　　全新低压GaN系列的主要特性　　相比硅基设计，效率提升1%至3%，并消除Qrr损耗　　开关损耗大幅降低40%至70%　　通过降低每个周期的开关能量并支持高频运行，实现功率密度翻倍　　更高开关频率有助于减小磁性元件尺寸、降低整体系统损耗，从而缩小系统占板面积　　优化热管理可减少风扇和主动散热需求，降低系统复杂度和BOM成本　　此外，凭借每个电源级更低的总能耗，全新GaN系列可帮助设计人员实现可持续发展目标。该系列通过减少热管理和气流管理所需风扇尺寸、支持使用更小的磁性元件并缩小整体PCB占板面积，助力AI数据中心和工业应用实现能效目标。
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发布时间：2026-10-10 10:54 阅读量：272 继续阅读>>
瑞萨丨率先推出业界首款采用8mm × 8mm双面散热封装的650V GaN器件，面向兆瓦级<span style='color:red'>AI</span>数据中心
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瑞萨丨率先推出业界首款采用8mm × 8mm双面散热封装的650V GaN器件，面向兆瓦级AI数据中心

　　与TOLT封装相比，双面散热(DSC)设计可将封装占板面积缩小57%，助力空间受限的兆瓦级机架实现更高功率密度。　　在8mm × 8mm封装中实现低至20mΩ的导通电阻，为650V同类产品中导通电阻超低的产品之一。　　采用业界标准PQFN封装尺寸，并配套完整的控制器、驱动器和MCU产品阵容，为800V设计提供单一供应商解决方案。这些解决方案将于10月12日至15日在美国加利福尼亚州圣何塞举行的OCP全球峰会上展出。　　全球半导体解决方案供应商瑞萨电子(TSE：6723)今日宣布率先在业界推出采用双面散热技术的650V GaN器件，面向800V高压直流(HVDC)AI数据中心架构中的高功率密度电能转换。全新D-Mode GaN TP65H020G4PLSGBD采用超紧凑型双面散热(DSC)PQFN封装，导通电阻低至20mΩ，处于650V同类产品超低导通电阻之列，可在更小空间内实现更高的功率处理能力。目前，瑞萨已向主要AI数据中心OEM和ODM客户提供该器件样品。　　该器件基于瑞萨第四代升级版GaN架构打造，专为下一代AI数据中心的兆瓦级功率需求而设计，支持最高700V工作电压。其目标应用包括将800V电压降至48V、12V或6V的DC/DC中间总线转换器(IBC)级，以及侧挂式电源机架中的电池备份单元(BBU)和电容器组单元(CBU)级。　　随着机架功率从约120kW迈向兆瓦级，空间与散热能力已成为进一步提升系统功率的关键制约因素。不同于传统的顶部散热封装，新器件可同时通过顶部和底部散热，使顶部热阻降低10%。此外，其8mm × 8mm PQFN封装的占板面积较现有10mm × 15mm TOLT封装缩小57%。　　该器件充分发挥瑞萨第四代升级版650V GaN技术的优势，包括:　　低栅极电荷、低输出电容、内置具有极低反向恢复特性的续流二极管，以及无需负栅极偏置即可工作的高阈值电压。　　该器件可搭配标准硅栅极驱动器使用，并支持MHz级开关频率，从而减小无源元件并降低整体BOM成本，无需专用增强型GaN驱动器。　　John Wiggenhorn, Senior Product Line Director of High-Voltage GaN at Renesas表示：　　建设兆瓦级AI数据中心的客户，在达到功率极限之前，就已面临电路板空间不足和散热余量受限的问题。凭借瑞萨率先推出的采用双面散热技术的650V GaN器件，我们可从器件上下两侧进行散热，并显著缩小占板面积，使设计人员无需重新设计电路板或增加更多散热硬件，即可通过中间总线传输更高功率。此外，该器件延续了客户现有硅栅极驱动方案的简便操作，因此升级极为便捷。　　全新双面散热(DSC)PQFN封装由瑞萨与主要AI基础设施客户共同定义，采用业界标准封装尺寸，为客户提供灵活的供应选择。该GaN器件与瑞萨辅助电源控制器、栅极驱动器及MCU搭配使用，可为向800V架构转型的OEM、ODM和超大规模数据中心运营商提供一站式电源解决方案。　　瑞萨已完成该方案的芯片级验证。基于该新器件打造并由瑞萨RA6T3 MCU控制的6kW、800V转48V LLC直流变压器(DCX)参考设计，功率密度达到2.6kW/in³。模块级测试显示，其满载效率比采用同等TOLT封装的电路板高出0.21%。更小的封装还可节省PCB空间，并使FET之间的布局更加匹配。基于全新DSC 8mm × 8mm封装平台的800V转12V及6V DC/DC IBC参考设计同样可实现类似的性能提升、可扩展性和功率密度水平。
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发布时间：2026-10-08 16:30 阅读量：287 继续阅读>>
瑞萨丨EK-RA8P1斩获elexcon 2026“最受工程师喜爱的<span style='color:red'>AI</span>开发板TOP10”
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瑞萨丨EK-RA8P1斩获elexcon 2026“最受工程师喜爱的AI开发板TOP10”

　　2026年9月9日–11日，elexcon 2026深圳国际电子展暨嵌入式展在深圳国际会展中心(宝安)盛大举办。展会期间，由elexcon联合21ic电子网发起的「端侧AI开发板人气评选」结果同步揭晓，瑞萨电子EK-RA8P1凭借卓越的边缘AI性能与完善的开发生态，荣获“最受工程师喜爱的AI开发板TOP10”奖项。瑞萨电子市场经理胡玮作为企业代表上台领奖。　　EK-RA8P1评估套件是瑞萨电子专为RA8P1 MCU打造的高性能评估平台，搭载RA8P1 MCU，集成1GHz Arm® Cortex®-M85内核与125MHz Arm® Cortex®-M33内核，配备1MB MRAM与2MB SRAM，板载64MB OSPI/QSPI闪存及64MB SDRAM。用户可通过瑞萨灵活配置软件包(FSP)和e²studio IDE快速开发AI与IoT应用，套件提供示例项目包可供下载，加速概念验证进程。　　该套件标配7.0英寸1024×600 LCD板与500万像素摄像头模块，预装性能演示程序，可快速实现语音、视觉与实时分析AI开发。接口方面支持双通道MIPI DSI显示、MIPI-CSI2摄像头、USB高速、千兆以太网及PDM麦克风音频编解码;生态上兼容Arduino® Uno R3、mikroBUS、Qwiic®、Grove®及Pmod™等主流扩展标准，板载SWD/JTAG调试，快速上手。　　此次EK-RA8P1荣获“最受工程师喜爱的AI开发板TOP10”，正是瑞萨电子在边缘AI领域坚持技术创新、生态开放和产业赋能的最好证明。瑞萨电子以EK-RA8P1等高性能开发平台，让端侧AI开发更高效、更易用，赢得了工程师群体的喜爱与认可。未来，瑞萨电子将持续深耕边缘AI领域，聚焦高性能、低功耗的AI芯片与开发平台创新，并依托先进技术、完善生态与高可靠的解决方案，进一步赋能智能家居、工业自动化、智慧城市等关键领域，推动边缘AI在多元场景中的规模应用。
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发布时间：2026-09-29 10:58 阅读量：270 继续阅读>>

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