展会速递 | 士兰微电子亮相2026ATC上海国际汽车<span style='color:red'>技术</span>及零部件展览会
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展会速递 | 士兰微电子亮相2026ATC上海国际汽车技术及零部件展览会

　　现场直击　　6月3日，2026ATC上海国际汽车技术及零部件展览会在上海新国际博览中心隆重开幕，会场分设“汽车底盘展”、“汽车动力展”、“汽车热管理展”、“汽车测试展”四大展会，数百家国内外汽车行业上下游企业与专业观众纷至沓来，展现出汽车领域蓬勃热烈的行业生机。作为深耕半导体领域多年的IDM企业，士兰微电子受邀，携士兰车规级半导体产品参加本次展览，与行业友商和客户深度交流、共襄盛举。　　车规级半导体是士兰微电子的重点发展方向之一，在汽车电气化应用中，士兰微电子不仅能提供包括单管、PIM模块及SiC器件在内的功率半导体与化合物半导体产品，还能够提供涵盖智能开关、电源管理、MCU&DSP、驱动类IC、标准IC及MEMS传感器的一站式汽车IC产品。　　本次随展亮相的士兰汽车产品就囊括了OBC、底盘转向/刹车、主驱电控、汽车空调压机IPM在内的整套解决方案与器件产品：　　SSM2R1PB12EZ1BTFM　　ZPAK-SiC全桥模块　　创新技术：基于自主研发的 G4 SiC 芯片技术开发，采用三相全桥拓扑结构，专为 HEV/PHEV/EV 汽车主驱逆变器打造。　　卓越性能：模块内置高性能 Tsense 传感器，采样精度更高、速度更快。　　结构优势：创新的 ZPAK 封装与拓扑结构带来极低的杂散电感，搭配叠层母排设计，系统杂感可控制在 13nH 以内。　　客户价值：兼具低导通电阻、高电流密度与高阻断电压等级，为严苛工况下的主驱逆变器运行提供坚实、可靠的保障。　　SGM1000PB8BB1TFM_TR2　　三相全桥拓扑模块　　创新技术：基于自主研发的 FSV++ IGBT 芯片技术开发，采用三相全桥拓扑结构，是专为 HEV/PHEV/EV 汽车主驱逆变器应用打造的重磅功率器件。　　核心优势：在功率密度、电流输出能力、电热耦合性能、系统集成度与长期可靠性上实现了大幅突破。　　综合价值：通过深度优化单体成本与整体系统设计成本，以更高效、更可靠、更具性价比的一体化方案，为新能源汽车电驱系统带来核心性能与价值的双重提升。　　士兰EPS系统解决方案　　安全护航：直击底盘系统对高功能安全与高可靠性的严苛要求。　　全栈布局：提供适用于 EPS 的全品类封装及全覆盖阻值 MOSFET;用于驱动 MOSFET 且具备 ASIL D 最高等级功能安全认证的预驱芯片 GDU-SZ9310;同样具备 ASIL D 最高等级功能安全认证且为 MCU 及传感器等模块供电的电源管理芯片 PMIC-SZ4981;用于车载通信的CAN 芯片SQJ1042以及其余配套的逻辑芯片、LDO等等。更多的配套芯片正陆续推出，敬请期待。　　士兰空调压机SiC IPM　　高集成度：模块内部集成了6个 1200V/40A 的 SiC MOSFET，并集成了高压栅极驱动电路、欠压保护、过流保护及温度输出功能。　　灵活控制：输入逻辑全面兼容 3.3V/5V 系统;提供3个独立的负直流端，精准满足电流检测需求。　　高效散热：采用 DBC 封装设计，具备极低热阻。　　应用场景：广泛适用于汽车空调压缩机、汽车高压电子风扇及主动悬架系统。　　除展出产品外，士兰微电子芯片工程技术部部门经理李磊于6月4日下午在E7展馆会议室分享了以《超高压电驱平台下功率半导体的“零缺陷”之路：良率攻坚与可靠性工程》为题的技术报告，面对当前行业迈向高压、超高压电驱平台的趋势，深度解析士兰微电子将如何通过工艺革新与严苛的可靠性工程，攻克良率瓶颈，全面展示士兰在车规级品质把控上的硬核实力。　　一直以来，士兰微电子坚持IDM发展模式，持续深化功率半导体、化合物半导体等领域的技术迭代。展会现场，士兰新能源汽车电驱主控、OBC、底盘转向/刹车及汽车空调压机IPM模块等解决方案引发广泛关注，未来公司将强化与全球伙伴的生态协作，为智能汽车、绿色能源及数字化社会提供更高效的产品和解决方案。
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发布时间：2026-06-05 15:09 阅读量：202 继续阅读>>
罗姆参展PCIM Europe 2026 ~推动面向电动出行和工业领域的SiC功率<span style='color:red'>技术</span>发展~
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罗姆参展PCIM Europe 2026 ~推动面向电动出行和工业领域的SiC功率技术发展~

　　中国上海，2026年6月2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，将参展2026年PCIM欧洲展览会暨研讨会(PCIM Expo & Conference 2026)。该展会是全球电力电子、智能运动、可再生能源及能源管理领域的国际顶级盛会，将于2026年6月9日至11日在德国纽伦堡举办。　　今年，罗姆诚邀各位来宾莅临9号展厅的318号展位——与去年位于同一展厅，但位置不同。今年的展台设计焕然一新，展现出罗姆作为先进功率半导体供应商持续精进的发展态势。　　在2026年的PCIM欧洲展览会上，罗姆将展示其前沿功率半导体技术如何助力汽车、工业及基础设施应用提高效率、实现系统小型化并降低能量损耗。　　展位概览●　汽车电气化解决方案　　展示内容涵盖牵引逆变器、车载充电器、电池断路装置、电动汽车热管理系统以及面向下一代汽车的嵌入式技术。　　●　面向工业应用的高效电源技术　　展示适用于可再生能源系统、AI服务器、数据中心及工业电源领域的SiC(碳化硅)和GaN(氮化镓)解决方案。　　●　面向广泛应用的功率模块和元器件组合　　展示通过全球合作开发出的功率模块、分立器件及功率转换拓扑结构。　　更多信息请访问：www.rohm.com/pcim
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发布时间：2026-06-03 10:41 阅读量：297 继续阅读>>
Littelfuse丨 <span style='color:red'>技术</span>日 – 通讯设备/医疗电子/人工智能/储能系统专场
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Littelfuse丨 技术日 – 通讯设备/医疗电子/人工智能/储能系统专场

　　Littelfuse 致力于为电子行业提供最卓越的电路保护、功率控制、传感器和关解决方案。　　为了促进技术交流、分享最新方案、将于 6 月 25 日在成都举办技术日活动。 本次技术日将聚焦通讯设备、医疗电子、人工智能及储能系统解决方案， 汇聚各产品线技术服务专家，为客户提供从设计到生产的全流程支持，协助其进行系统的产品生命周期管理。　　01 关于活动　　本专场活动将给设计工程师带来 Littelfuse 在以下市场应用领域的最新解决方案， 深度解析设计需要考虑的关键因素及提供安全可靠高效的全面解决方案， 分享与核心客户的成功案例，Littelfuse 各产线技术服务工程师出席活动并现场答疑。　　主要议题　　02 活动议程　　参与对象：技术负责人、研发工程师、架构师、产品经理　　活动亮点：主题分享/ 实例解析/ 自由洽谈/ 现场展示
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发布时间：2026-06-03 09:34 阅读量：269 继续阅读>>
瑞萨丨<span style='color:red'>技术</span>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
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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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发布时间：2026-06-02 09:56 阅读量：312 继续阅读>>
频率捷变合成‌<span style='color:red'>技术</span>是什么？
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频率捷变合成‌技术是什么？

　　频率捷变合成技术作为一种能够快速切换信号频率并生成多频段信号的技术，受到了广泛关注。　　那么，什么是频率捷变合成技术呢?　　频率捷变合成技术指的是通过电子手段实现射频信号频率的快速切换和合成的技术。捷变，意指快速变化;合成，则是指多个频率成分的生成和组合。这项技术可以根据系统需求在多个频点间迅速切换，完成不同频率信号的生成，实现灵活频谱资源的利用和信号频率的高度可控。　　频率捷变合成技术的工作原理　　频率捷变合成通常基于多个频率合成的方法，包括：　　数控振荡器与直接数字频率合成　　通过数字处理方式控制相位累加器和查找表，实现频率的精确和快速变化。　　锁相环频率合成器(PLL Frequency Synthesizer)　　通过调节分频器与环路滤波器参数，实现输出频率的快速跳变和稳定合成。　　混频与级联技术　　将多个基准信号通过混频器组合，产生包含多个频率成分的复杂信号。　　频率捷变合成技术的核心在于能够在极短时间内从一种频率迅速切换到另一种预设频率，这通常需要高性能的控制器与信号处理电路来实现精准的频率调节。　　频率捷变合成技术的应用　　雷达系统　　在雷达信号中采用频率捷变技术可以提高抗干扰能力，避免被敌方干扰或截获，增强雷达系统的生存能力。　　通信系统　　通信系统利用频率捷变技术实现频率跳变扩频，增加系统的安全性和抗干扰性，提高频谱利用率。　　电子对抗(ECM)和电子防御(ECCM)　　在电子战中，频率捷变技术可用于生成复杂频率信号，迷惑对方雷达和通信系统，确保自身的隐蔽性。　　测试和测量设备　　频率捷变技术应用于信号发生器和频谱分析仪，实现对多频点的快速扫描和分析。　　频率捷变合成技术的优势　　快速切换频率：能够在微秒乃至纳秒级实现频率跳变，满足现代高速通信和雷达的需求。　　频率精度高：基于数字合成技术，频率控制精准，误差小。　　抗干扰能力强：通过频率多变和不确定性，有效避免被外界干扰和截获。　　灵活性强：适用于多种工作模式和频段，能够满足复杂多变的应用需求。　　总结来说，频率捷变合成技术是现代射频技术中的重要组成部分，通过实现频率的快速切换与合成，极大提升了系统的灵活性和抗干扰能力。
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发布时间：2026-05-29 09:36 阅读量：376 继续阅读>>
瑞萨丨AI<span style='color:red'>技术</span>横向扩展——模拟<span style='color:red'>技术</span>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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发布时间：2026-05-28 10:12 阅读量：430 继续阅读>>
<span style='color:red'>技术</span>干货｜Renesas 365：将灵感构想化为现实
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技术干货｜Renesas 365：将灵感构想化为现实

　　一年前，瑞萨电子推出了一个大胆的全新概念——Renesas 365。它由Altium提供技术支持，旨在整合当下嵌入式系统设计中日益碎片化的流程。当时，我们的云端互联开发平台尚在成形之中，但愿景已然清晰：随着工程师从概念阶段迈向产品实现，他们迫切需要一种更智慧的方式，去组织、简化、情境化并整合那些横跨硬件、软件、生产力工具与设计团队的复杂工作流。在最近于德国纽伦堡举行的Embedded World展会新闻发布会上，我们共同见证了这一愿景的重要里程碑——Renesas 365的第一阶段现已正式可用。　　嵌入式设计加速器　　这一成果意义非凡，因为我们最初试图解决的问题正变得愈发紧迫。随着产品对软件的依赖程度日益加深、连接性不断增强，并且需要在设计周期更早阶段做出更快速、更明智的决策，嵌入式设计的复杂性正急速攀升。然而，仍有太多工程师依赖彼此割裂的工具、相互孤立的文件与手动的元器件选型。这催生了一座座“设计孤岛”，消耗着宝贵时间，却难以创造相应的价值。　　Renesas 365的诞生，正是为了打破这一困局：它打造了一个智能化的云端设计环境，将器件查找、基于模型的系统开发与早期概念验证统一集成在同一平台之中。　　当我们首次提出Renesas 365概念时，我们将其称之为连接芯片与系统开发的桥梁——这一定位至今未变。第一阶段推出的“Renesas 365”涵盖了瑞萨RA微控制器(MCU)家族的550多款器件，并与瑞萨e² studio集成开发环境(IDE)、瑞萨RA灵活配置软件包(FSP)、软件开发工具包及更广泛的瑞萨工具链深度集成。借助这一级别的访问能力，工程师能够从概念设计阶段迅速推进到器件选型，再迈入早期实现阶段，同时仍然使用他们熟悉的工具和工作流程。　　通过连续性与系统级感知构筑信心　　除了将数据收集和决策过程集中到单一界面之外，Renesas 365平台还具备基于模型和情境感知的能力。这具体体现在哪些方面呢?　　在传统的工作流程中，工程师往往需要花费数小时查阅数据手册、检查引脚复用、对比外设功能，并验证时序与功耗限制。他们反复斟酌只为确定某一款MCU是否真正契合系统需求，却常常无法保证它在实际应用中能否如预期般协同工作。这项工作虽属必要，但重复且低效。　　Renesas 365改变了这一体验。它助力工程师不再孤立地评估元器件，而是根据系统级设计意图推荐合适的MCU。它不仅关注器件本身的规格参数，更关注其与接口、外设、时序、资源使用及其它系统构建模块的设计要求的匹配程度。过去需要数小时人工审查的工作，如今只需几分钟，便能为工程师提供一个更明智、更可靠的起点。　　Renesas 365区别于其他平台的关键一点是其旨在增强——而非取代——现有的桌面设计工具。例如，现有的RA客户可以将当前的瑞萨e² studio项目链接到该平台，并立即开始使用。熟悉Altium Designer进行PCB设计的工程师，也依然可以继续使用该工具进行电路板设计。Renesas 365所带来的，是一种系统级的连续性。工程师可以将他们在构思和元件选型阶段所做的决策，满怀信心地直接带入设计实现阶段——无需重新创建、重新发现，更不必担心丢失关键数据。　　连续性是Renesas 365平台背后的核心理念之一。当下许多硬件、软件及系统开发环境的团队虽然并行工作，但彼此独立，这意味着一个团队的变更往往要到审查周期后段才会被发现。此类滞后发现会额外增加时间与成本，进而削弱客户信任并错失上市时间优势。　　Renesas 365通过贯穿全流程的数字线程连接各个设计领域。它时刻保持对不同设计决策之间相互关系的情境感知，跟踪每一次迭代，并在问题影响下游流程之前提前识别潜在冲突。　　扩展对售后更新和生命周期管理的支持　　Renesas 365的正式可用，也意味着其应用范围已开始超越早期探索阶段。此阶段推出的一项显著功能，是针对基于RA系统的集成式空中升级(OTA)设备管理。这一功能之所以意义深远，是因为它折射出产品设计与维护方式的广泛变革。如今的智能互联产品，需要在现场完成更新、安全管理与生命周期支持。通过将OTA和设备群管理功能融入平台，Renesas 365正将设计决策与部署后的实际运营紧密相连。　　实现瑞萨数字化愿景的关键里程碑　　Renesas 365的面世也进一步彰显了瑞萨战略收购Altium的深远意义。该平台融合了Altium在软件和云端硬件设计及协作方面的优势，以及瑞萨在芯片、嵌入式软件与应用专业知识领域的深厚积累。其成果不仅是一款新工具，更是一个跨越早期构思、软硬件协同设计、器件选型和生命周期管理的平台——在每一个阶段，都具备更强的系统感知能力。随着这一里程碑的达成，瑞萨朝着实现其数字化愿景又迈出了坚实一步：与Altium携手打造电子系统设计与生命周期管理平台，让电子产品设计惠及更广阔的市场，从而激发更丰沛的创新。　　这也正是Renesas 365在设计生态系统中脱颖而出的原因。有些工具在特定领域，如PCB设计、仿真或元件选型等方面功能强大，而Renesas 365的使命，是跨越这些领域将各项决策连接起来：其开放性的设计支持第三方器件和混合供应商架构——因为现实世界中的系统开发，很少在单一封闭环境中进行。　　借助早期AI辅助引领开发进程　　人工智能(AI)在Renesas 365平台中扮演着精准聚焦的角色。在设计阶段，AI在后台运行，将系统意图转化为切实可行的起点：根据建模需求推荐合适的器件、配置和连接方式。信息层面的AI则在需要时提供相关文档和软件示例，减少人工检索的工作量。除了设计辅助功能，Renesas 365还将支持应用侧AI，使客户能够构建AI模型，用以定义产品在实际应用中的行为模式，例如预测性维护或自适应控制。如此，便能在不牺牲系统可靠性的前提下，显著加速开发进程。　　首次发布，奠定持续改进的基础　　Renesas 365的全面上市，仅仅是一个开始。该平台目前以RA MCU为起点，但其发展路线图将覆盖瑞萨整个MCU和MPU产品组合，并逐步拓展至更丰富的子系统支持、更多器件系列及更广泛的生态系统参与。这正是Renesas 365的长期承诺。我们的目标是打造一个智能开发环境，帮助工程师减少在繁琐事务上的时间消耗，将更多精力倾注于创新之中。　　一年前，Renesas 365还仅是半导体和嵌入式系统设计的全新思维模式。而今天，它已实现为一个免费开放的在线平台。这不仅对瑞萨而言是一次重要的飞跃，对于整个一直在寻求更紧密、更连贯设计体验的行业来说，同样意义非凡。
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发布时间：2026-05-26 10:14 阅读量：395 继续阅读>>
海凌科丨蓝牙、Wi-Fi、星闪：三种主流无线<span style='color:red'>技术</span>，到底怎么选？
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海凌科丨蓝牙、Wi-Fi、星闪：三种主流无线技术，到底怎么选？

　　从无线耳机到智能家居，从手机上网到车钥匙，我们身边充斥着各种无线连接技术。其中最常见的当属蓝牙和Wi-Fi，而近年来，一项名为“星闪”的新技术也开始崭露头角。它们之间有什么区别?各自适合什么场景?未来谁会成为主流?本文将为您一次讲清楚。　　一、三大技术“速写”　　蓝牙诞生于1994年，初衷是替代设备间的数据线。它的特点是功耗极低、连接简单，适合传输小数据量。典型的应用就是无线耳机、鼠标、键盘、手环等。蓝牙传输速率一般在1-3Mbps，最近几代有所提升，但依然以低功耗为核心优势。　　Wi-Fi 则追求“高速”和“大容量”，目标是替代有线网络。它能轻松实现几十到几百Mbps甚至更高的速率，支持手机、电脑、电视等设备同时上网。代价是功耗较高，适合供电充足的场景。　　星闪是近年兴起的一项国产短距无线通信技术，它试图融合蓝牙的低功耗和Wi-Fi的高速率优势，同时引入更低时延、更可靠连接等新特性。星闪分为两种模式： SLE(低功耗模式)对标蓝牙，最高速率12Mbps;SLB(高速模式)对标Wi-Fi，最高速率可达900Mbps以上。它的独特优势在于“一张芯片，两种模式”，可以在低功耗和高性能之间灵活切换。　　二、核心区别　　为了便于理解，我们可以从四个维度对比这三种技术：　　功耗：蓝牙最低，一颗纽扣电池可工作数月甚至一年;星闪的SLE模式功耗与蓝牙相当;Wi-Fi最高，设备通常需要持续供电。　　传输速率：Wi-Fi最快，可达Gbps级别;星闪的SLB模式接近Wi-Fi，SLE模式是蓝牙的几倍;蓝牙最慢，主要用于音频和简单控制。　　时延：这是星闪的明显优势。蓝牙和Wi-Fi的典型时延在10-100毫秒，而星闪可以做到1毫秒以下。对于游戏手柄、无线鼠标、真无线耳机等对同步要求极高的场景，星闪能带来“无感”体验。　　连接能力：蓝牙一般支持7-8个设备同时连接;Wi-Fi依靠路由器可连接数十个;星闪设计上支持更多并发连接，理论上可达百个以上，且抗干扰能力更强。　　简单总结：追求极低功耗、简单配对，选蓝牙;需要高带宽、长距离传输，选Wi-Fi;既要低时延又要可靠连接，尤其是在复杂电磁环境下，星闪更具潜力。　　三、不同场景怎么选　　蓝牙的“舒适区”：个人消费电子。比如无线耳机、智能手环、蓝牙鼠标键盘、车载免提、Apple AirTag之类的防丢器。它的优势是手机标配，兼容性极好，功耗控制出色。　　Wi-Fi的“主战场”：家庭宽带、企业网络、视频监控、智能电视、游戏主机等。任何需要稳定高速上网的场景，Wi-Fi都是首选。它的短板是功耗大，不适合电池供电的小设备。　　星闪的“发力点”：　　低时延音频：用星闪传输的高清无线耳机，可以实现音画完全同步，告别游戏音效延迟。　　工业控制：工厂内的机器臂、AGV小车需要毫秒级的指令下发，星闪比Wi-Fi更可靠，比有线更灵活。　　智能汽车：车内多个传感器、屏幕、音响通过星闪组网，线束大幅减少，且抗干扰能力强。　　多设备协同：会议室里多台电脑、投影、麦克风同时无线连接，星闪的高并发和低时延优势明显。　　不难看出，星闪并非要完全取代蓝牙或Wi-Fi，而是弥补它们在实时性、可靠性、并发能力上的不足。　　四、总结　　没有任何一种技术是万能的。蓝牙经过近30年发展，生态极其成熟，成本低廉，在低功耗个人外设领域地位稳固。Wi-Fi凭借高带宽和无处不在的路由器，依然是家庭和办公组网的核心。　　星闪作为后起之秀，技术上确实有亮点：更低的时延、更高的可靠性、更强的抗干扰能力。目前它正在积极进入智能汽车、高端音频、工业物联等领域。不过，星闪要真正普及，还需要终端芯片成本下降、手机和电脑原生支持。　　对于普通消费者，短期内无需纠结“谁更好”。选购产品时，优先考虑使用场景：普通耳机、手环，蓝牙足够;需要高速上网，Wi-Fi是标配;如果你是游戏发烧友、对无线音画同步极为挑剔，或者涉及工业/车载项目，可以多关注星闪设备。　　未来，更可能的局面是三者共存：蓝牙守住低功耗基础连接，Wi-Fi负责高速数据管道，星闪切入高实时、高可靠的中高端市场。技术的演进永远是为了让生活更便捷，而我们有幸见证这场无线连接的精彩竞合。
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发布时间：2026-05-25 10:00 阅读量：410 继续阅读>>
美光送样256GB DDR5服务器内存模块，重新定义AI性能——采用1-gamma DRAM与先进封装<span style='color:red'>技术</span>，为业界提供更快性能
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美光送样256GB DDR5服务器内存模块，重新定义AI性能——采用1-gamma DRAM与先进封装技术，为业界提供更快性能

　　2026 年 5 月 14 日，爱达荷州博伊西市——美光科技公司(纳斯达克股票代码：MU)近日宣布，已向核心服务器生态系统合作伙伴送样 256GB DDR5 RDIMM 内存模块。该模块基于美光领先的1-gamma 制程打造，传输速率最高可达 9,200 MT/s，比当前量产的内存模块快 40% 以上。　　此款模块采用先进封装工艺，结合 3D 堆叠(3DS)与硅通孔(TSV)工艺，将多颗内存晶粒整合于单一模块中。搭配美光 1-gamma DRAM 技术，这些创新成果提供了扩展下一代 AI 系统所需的容量、速率和能效。与两个 128GB 模块相比，单个 256GB 模块可降低 40% 以上的运行功耗，为现代 AI 数据中心带来更高能效。　　生态系统合作伙伴验证　　美光正与核心生态系统合作伙伴协作，在其当前及新一代服务器平台上对 256GB 1-gamma DDR5 RDIMM 进行验证。通过联合兼容性测试，可确保该产品具备广泛的平台兼容性，并帮助大规模构建人工智能(AI)和高性能计算(HPC)基础设施的数据中心客户加速量产部署。　　美光高级副总裁暨云端存储事业部总经理 Raj Narasimhan 表示：“容量、带宽和功耗是决定 AI 效率的核心因素。美光 256GB DDR5 RDIMM 将能够显著提升服务器性能。该解决方案基于我们的 1-gamma DRAM 技术，采用先进的 3DS 和 TSV封装技术，提供业界领先的速率和能效，帮助数据中心架构师更高效地扩展 AI 基础设施。”　　满足 AI 时代的内存需求　　大语言模型(LLM)、智能体 AI (agentic AI)、实时推理及高核数 CPU 负载场景快速普及，正推动企业对更大容量、更高带宽和更优能效的服务器内存需求迅速增长。美光 256GB DDR5 RDIMM 精准匹配行业增长诉求，助力服务器架构师、超大规模云厂商及硬件平台合作伙伴，在现代数据中心散热与功耗约束下，最大化单插槽内存配置容量。　　送样与供货情况　　目前，美光 1-gamma 制程 256GB DDR5 RDIMM 已向核心服务器生态伙伴送样，开展平台验证。
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发布时间：2026-05-22 09:45 阅读量：427 继续阅读>>
瑞萨丨<span style='color:red'>技术</span>干货 边缘AI：日常工业背后的隐形智能
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瑞萨丨技术干货 边缘AI：日常工业背后的隐形智能

　　维持日常生活运转的大多数系统，往往从不登上新闻头条。无论是维持水压的泵站、保持食品流转的传送带，还是负责将正确包裹送往正确目的地的仓库，这些都是“日常工业”中的重要组成部分。然而，它们也时刻承受着更大的压力：减少停机时间、降低能耗、减少意外情况的发生。　　真正拉开“够用”与“于无声处见卓越”差距的，是边缘AI：即直接部署在控制器、面板和传感器中的轻量化智能。瑞萨电子内置AI加速功能的RA8P1高性能Arm® Cortex®-M85微控制器(MCU)、适用于图形丰富且搭载AI的人机界面(HMI)和网关的RZ/G3E微处理器(MPU)以及专为视觉应用优化的RZ/V2N处理器，正是为了将这种智能精准部署到最需要的地方。　　更智能地掌控故障源头　　当电机轴承开始磨损，或者当泵出现气蚀时，最初迹象往往表现为振动、电流或温度的细微变化。传统的控制器会采集这些信号，将其与固定阈值进行比较，并且只有当情况明显恶劣时才会发出警报。到那时，生产可能已经处于风险之中。　　借助基于RA8P1的控制器，同一份数据能够更早发挥作用。RA8P1将快速实时控制与内置AI加速功能相结合，使控制器能够了解特定机器的“正常”状况并静静地监测微小但不容忽视的偏差。控制程序仍会如往常一样运行，只不过多了一双额外的“眼睛”，能够察觉操作员的行为模式以及可能被忽视的简单阈值变化。　　在实际应用中，这意味着：　　一条包装生产线会将更换轴承安排在计划停产期间进行，而不会因意外故障导致中断。　　供水网络中的增压泵可在气蚀出现的初期发出预警，以免服务受到影响。　　机器中内嵌的小型HMI不仅会显示状态信息，还可呈现其健康状况随时间变化的趋势。　　硬件空间无需发生巨大改变，机柜控制器、驱动板和紧凑面板均可从相同的RA8P1基础架构中受益。真正改变的，是它们对所控过程的理解深度。　　不局限于数据显示的操作面板　　来到一个现代工业HMI之前，您将会看到密集的流程信息：储罐液位、生产线速度、温度、能源使用情况以及警报列表。它功能强大，但也令人无所适从。当大量警报同时出现，即使是经验丰富的操作员也会不知该从何下手。　　这正是RZ/G3E级别HMI和网关大显身手的地方。它们将高性能应用程序内核与专用AI加速技术以及丰富的图形功能组合在一起，使HMI能够超越简单地镜像可编程逻辑控制器(PLC)标签：　　它可以整合具有相同根本原因的警报，并筛选出真正需要关注的一两个报警。　　它可以重点展示需要调查的模式，如某台机器反复出现的短暂停机。　　它可以提供基于情境的建议：如“检查过滤器A”或“检查第3段传送带”，而非仅仅展示一段通用故障代码。　　由于RZ/G3E专为运行完整操作系统和现代UI框架而构建，因此它还可作为控制网络和更高级分析系统之间的天然桥梁。它能够预处理数据、运行本地模型并仅将最相关的洞察结果上传，从而减少带宽占用并防止敏感的原始数据向外泄漏。对于操作员而言，它的使用体验几乎仍和“面板”无异。而在底层，它已悄然扮演起本地分析师的角色，而不仅仅是一个显示屏。　　协助人类实现全天监测的视觉技术　　工厂中某些最重要的信息常会以视觉形式呈现。标签是否粘贴并对齐?连接器是否插好?机器人移动时应予以清空的区域内是否有人?人类擅长在短时间内发现这些问题，但并非每一班次的每时每刻都能保持警觉。　　RZ/V2N这样的处理器专为此类始终开启的边缘视觉系统而设计。它们可在本地运行基于摄像头的AI模型，将原始图像转换为简单的判断结果：“零件合格/不合格”、“区域安全/不安全”以及“模式正常/异常”。　　在日常运行中，这些能力可以体现为：　　传送带上方的摄像头可以在产品码垛之前捕捉到缺失的瓶盖或受损的包装。　　监控机器人单元的智能传感器可在确认安全区内无人后才允许移动。　　质量检测站可检查电子元件上是否存在焊料或者连接器是否对齐，而无需中断生产线进行手动检查。　　由于处理过程在摄像头附近紧凑、高效的器件内完成，因此无需将视频传输至远程服务器。网络上传输的是判断结果，而非每一帧画面。　　一套工具包即可悄然实现多项提升　　RA8P1、RZ/G3E和RZ/V2N各自处理工业系统中不同的环节：控制、可视化和视觉。它们共同组成了一套工具包，让现有的设备更加智能化，同时不推翻已投入运行的架构：　　RA8P1可让控制器和驱动器能够更好地“倾听”其机器的状况。　　RZ/G3E将面板和网关转变为“合作伙伴”，帮助操作员关注最重要的事项。　　RZ/V2N使摄像头能够持续监控可能被人类所忽视的问题。　　除了芯片之外，瑞萨电子还提供了AI开发环境、演示项目以及参考设计，以便团队能够更加顺利地将经过训练的模型部署到嵌入式硬件上。这意味可将异常检测功能添加到PLC型控制器中、将洞察信息叠加显示在流程显示屏上或者在智能摄像头内部署小型视觉模型。　　不止计算：平台的其他产品　　支持边缘AI的系统需要的不仅仅是处理器和软件。瑞萨电子还可提供工业级功率器件、模拟和传感IC以及稳健的连接方案，将这些处理器转化为全套解决方案。高效的功率传输技术支持密集式24V控制柜;高精度模拟产品和IO Link器件可确保精确捕捉振动、电流和温度数据;工业级以太网和现场总线接口将传感器、控制器和HMI安全地连接在一起。　　结合用于安全启动和保护性更新的嵌入式安全功能，这种集计算、功率、模拟、连接和安全于一体的组合方案，能够帮助团队将边缘AI从实验室演示推进到长期稳定运行的工业部署阶段，大幅减少意外情况。
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发布时间：2026-05-19 09:52 阅读量：468 继续阅读>>

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