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<span style='color:red'>AI</span> 服务器扛不住了！电力瓶颈迫在眉睫，罗姆携 800VDC 方案破局

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AI 服务器扛不住了！电力瓶颈迫在眉睫，罗姆携 800VDC 方案破局

　　当下AI的应用越来越广，从日常的智能问答到大企业的数据分析、算力运算，背后都离不开AI服务器的支撑。但随着算力需求一路飙升，AI服务器也遇到了一个核心难题——耗电量太大，传统供电架构根本跟不上。　　在2025深圳媒体交流会上，全球知名半导体企业罗姆深度解读了AI服务器市场的最新变化，点出当前行业的电力痛点，还指明了+800V/±400VDC高压直流架构是解决这一问题的关键。今天我们就来聊聊，AI服务器的电力难题到底有多严重，行业又为何集体选择升级到800VDC架构。　　AI服务器功耗翻几倍，电力成了算力“拦路虎”　　别看AI用起来方便，背后的AI服务器可是十足的“电老虎”。和我们常见的通用服务器比起来，两者的耗电量完全不是一个量级。　　根据罗姆的实际调研数据，一台通用服务器的功耗大概在600W，而一台AI服务器的功耗直接冲到了3000W，是通用服务器的5倍还多。现在各大数据中心都在批量部署AI服务器，这些“电老虎”同时运行，让数据中心的电力消耗呈几何级增长，而耗电量激增带来的连锁影响，也开始全面显现：　　电力损耗增加：需要能够提供低电压、高输出功率的大电流。电缆内的电阻损耗导致能源浪费和发热量增加，这意味着大量电力在传输过程中被白白消耗，不仅不划算，还会进一步加剧发热问题;　　物理限制：一方面需要承载大电流的粗重铜质电缆，占用大量数据中心空间;另一方面电缆和电源插座、线缆的重量与体积大幅增加，让数据中心的空间、重量承压能力达到极限，传统架构实现100kW以上的高功率密度存在物理上的难题，电源插座、线缆等也必须彻底改进;　　散热设计压力：电力消耗和功率损耗会直接转化为热能，海量AI服务器运行产生的高热量，迫使数据中心必须构建高效的液体冷却系统，否则设备易因高温宕机，而液体冷却系统的部署和运维成本也随之攀升;　　可扩展性的极限：以往的架构要实现100kW以上的高功率密度存在物理上的难题，电源插座、线缆等也需要改进，无法适配未来AI服务器算力持续提升的需求，扩容难度和成本大幅增加;　　运营成本增加：数据中心运营成本中近六成是电费，耗电量增加和功率损耗导致的成本上升，直接让企业的长期运营压力翻倍，电力成本成为数据中心最主要的支出项之一。　　电力供应不仅关系着数据中心的运营成本，更直接影响AI算力的释放——如果供电跟不上，再强的算力也无从发挥。如何让电力更高效地支撑AI运算，成了整个行业都要解决的问题。　　GPU功耗一路猛涨，传统服务器机架摸到了“天花板”　　AI服务器的高功耗，核心原因在它的“心脏”——GPU(图形处理器)。作为AI运算的核心部件，GPU的功耗正以肉眼可见的速度飙升，直接让传统的服务器机架扛不住了。　　从英伟达的产品发展路线就能清晰看到这个趋势：GPU的热设计功率(简单说就是芯片的功耗上限)，从之前H100的700W，涨到B200的1200W、B300的1400W，未来还会突破3600W。而且为了跟上AI算力的需求，英伟达还把GPU的升级周期从两年缩短到了一年，算力提升的同时，功耗压力也跟着翻倍。　　功耗飙升带来的问题一连串：传统架构要给GPU供大电流，就得用粗重的铜电缆，不仅占空间、增加数据中心的重量，还让硬件成本大幅上升;电缆传输大电流时，会因为电阻产生损耗，既浪费电能，又会发热，让数据中心的散热难题雪上加霜。　　说到底，传统的低电压供电方式，已经跟不上GPU的功耗增长了，服务器机架的空间、电力承载能力都到了极限，供电架构升级已经迫在眉睫。　　行业达成共识!800VDC高压架构成最优解　　面对这个绕不开的电力难题，全球科技企业都在找解决办法，而+800V/±400VDC高压直流架构，成了大家公认的最优解。　　这个架构的推出，背后有两大重量级阵营推动：一边是微软、Meta、谷歌等企业联合发起的开放计算项目，提出了±400VDC的标准;另一边是英伟达主导的800VDC标准，两大阵营一起定下了下一代AI服务器的供电核心方向。　　为什么800VDC能解决传统架构的痛点?核心就是它有五大优势，从效率、成本、扩展性等方面全方位优化，精准破解了耗电量激增带来的各类问题：　　1.扩容更轻松，从100kW到1MW无缝衔接　　基于800VDC架构，数据中心不用大规模改造原有电力设施，就能实现从100kW到1MW以上的机架功率部署，完美突破传统架构的可扩展性极限，不管是现在的AI服务器，还是未来更高算力的设备，都能适配，实现无缝扩容。　　2.效率更高，端到端电力利用率提升5%　　和目前主流的54V供电系统比，800VDC架构的端到端效率能提升5%。别看只是5%的提升，在海量AI服务器长期运行的情况下，能大幅降低电缆电阻带来的电力损耗，减少发热量，同时省下大量电能，大幅降低数据中心的能耗成本。　　3.减少铜材使用，省钱又减损耗　　800VDC架构能显著降低数据中心骨干网的电流，对应的电缆就能更细，直接减少了铜材的使用量，降低硬件成本;同时电流变小，电缆的电阻损耗也会减少，从根源上缓解能源浪费和发热问题，不用再依赖超粗的铜质电缆，也解决了数据中心的空间与重量问题。　　4.更可靠，破解散热与维护的麻烦　　传统的服务器机架电源，为了防止停机，往往要多装备用模块，不仅占空间，还得频繁维护、更换故障模块;800VDC架构可以把功率转换模块移到机架外，从根本上解决机架内的散热难题，无需构建复杂的液体冷却系统，同时降低了运营成本中电费的占比，在成本和长期可靠性之间找到最优平衡。　　5.适配未来，能支撑超高功率机架　　800VDC架构从设计之初，就瞄准了未来1MW超高功率机架的需求，为后续AI算力的持续提升预留了充足的空间，不用因为算力升级再反复改造供电架构，也能轻松应对未来更高功率密度的部署需求。　　明日预告电源单位迎升级，半导体厂商迎来新挑战　　AI服务器向800VDC架构升级，直接带动了核心部件电源单元(PSU)的高电压化变革，这也给半导体制造商带来了新的市场需求和技术挑战。　　从目前的情况来看，主流的电源单元功率是5.5kW/个，一层机架能到33kW;升级后的产品已经涨到12kW/个，一层机架72kW;而随着800VDC架构落地，下一代电源单元会全面贴合新的行业规范，朝着更高功率、更高效率、更小体积的方向发展。　　这对半导体器件的要求也变得更高：需要能扛住800VDC高压、适配大电流，同时还要耗电少、开关速度快、体积小。简单说，AI服务器的供电升级，本质上是半导体技术的比拼，谁能做出适配800VDC架构的核心器件，谁就能抓住行业机遇。　　后文预告　　800VDC高压架构的升级浪潮已经来了，半导体厂商该如何接招?罗姆作为功率半导体领域的老牌企业，早已提前布局，不仅推出了适配800VDC20~33kW级电源单元的全套解决方案，还和头部电源厂商深度合作，甚至推出了专属的热插拔控制器产品。　　接下来，我们就来详细说说，罗姆到底拿出了哪些硬核技术，破解AI服务器的供电难题，成为行业升级的核心助力!

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罗姆

发布时间：2026-03-20 16:39 阅读量：236 继续阅读>>

<span style='color:red'>AI</span>赋能5G-A智驾新时代：广通远驰车规模组AN778再进阶

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AI赋能5G-A智驾新时代：广通远驰车规模组AN778再进阶

　　AN778车规级模组,新一代车联网通信底座,超大带宽高速传输　　基于旗舰级5G-A车规级芯片平台:AN778模组具备超大带宽和大数据上行能力。可轻松应对高阶辅助驾驶等复杂场采的数据洪流，完成海量数据吞吐。　　支持Uplink PriorityQueue上行优先级队列技术，建立数据优先级机制，将时延教感的核心业务放入优先队列，普通业务归入正常队列，确保关键数据优先可靠传输。　　支持多定位系统网络全域覆盖连接更稳定支持GPS,GLONASS.BeiDouGalileo.QZ5S多定位系统，满足复杂环境下用户快速精准定位的应用需求，构建"地面+卫星”全域覆盖，解决偏远地区、网络合区的通信痛点，保障紧急呼叫与定位功能全天候可用。　　支持DSDA双卡双通DSDA双卡双通支持双5G链路同时在线，并行传输。带宽叠加速率倍增，吞吐量大幅提升，告别单链路瓶颈。　　优化网络体验AI智能适配网络支持端侧AI网络优化能力，可智能识别复杂路况与弱网环境，自动切换最优网络模式、动态调整网络参数，确保市区逍勒、景区拥堵、地下车库等场景下通信不中断、不卡顿。同时通过射频优化技术，从收发两端提升通信性能，为车载通信提供稳定保阵。

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车规模组AN778

发布时间：2026-03-20 15:27 阅读量：248 继续阅读>>

瑞萨丨高性能视觉<span style='color:red'>AI</span>系统：赋能下一代实时目标检测

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瑞萨丨高性能视觉AI系统：赋能下一代实时目标检测

　　随着机器人、自动驾驶和智慧城市等领域的快速发展，对实时数据处理与决策的需求日益迫切。传统基于云的AI处理存在延迟高、依赖持续网络连接等问题，难以满足关键应用的实时性要求。　　瑞萨RZ/V系列嵌入式AI处理器，正是为应对这一挑战而生。该系列处理器旨在本地处理数据，减少延迟、降低功耗、提升效率与隐私安全。其中，高端视觉AI微处理器RZ/V2H融合了专有的DRP-AI3加速器与高性能实时处理器，成为机器人实时目标检测的理想硬件平台。　　高性能视觉AI系统框图：　　解决方案核心：嵌入式AI处理器　　作为一款高端视觉AI MPU，RZ/V2H专为嵌入式边缘处理设计。它集成专用DRP-AI3加速器、四核Arm® Cortex®-A55应用处理器和双核Cortex®-R8实时处理器，并搭载动态可重构处理器(DRP)加速OpenCV等图像处理算法。　　该芯片提供PCIe®、USB 3.2与千兆以太网接口，以低功耗实现高性能AI推理与实时控制，是自主机器人、机器视觉等工厂自动化应用的理想选择。　　高效电源管理：实现系统精准供电　　为确保视觉AI系统的高性能与低功耗运行，其电源管理方案采用了精准、高效的多级供电设计。　　此方案的核心是多通道PMIC RAA215300，它专为32位和64位MCU和MPU应用设计，提供9路供电输出，并内置实时时钟等关键模块，专为系统级模块(SOM)优化，能有效支持各种内存接口，另外，其扩频技术有助于降低电磁干扰。　　系统采用分级降压策略，对于主处理器及大电流负载，RAA211250同步降压稳压器提供宽输入电压范围(4.5V至30V)和高达5A的持续输出，其可编程开关频率和多种工作模式(PWM/PFM)实现了效率与动态响应的最佳平衡，并减少外部元件数量和BOM成本。　　对于中低电流的板载电源轨，则使用ISL80031A(3A输出)和ISL80015(2A输出)等高效、紧凑的同步降压转换器。它们工作于1MHz或2MHz高频，允许使用微型电感器，显著节省PCB空间，同时提供出色的瞬态响应。　　为高性能AI处理核心供电的是DA9141四相降压DC/DC转换器。它能驱动高达40A的负载，专为低电压、大电流的处理器内核设计。其多相架构不仅提升了电流输出能力，也优化了热性能和电压纹波，是保障算力稳定释放的关键。　　整个电源架构通过器件的高度集成与内部补偿设计，最大限度地减少了外部元件数量，在提供精准、稳定、多路供电的同时，实现了系统成本与电路板面积的优化。　　时钟与无线连接：提供精准时序与高速无线通信　　为确保系统稳定高效运行，该系统采用5L35023 VersaClock® 3S可编程时钟发生器。其三个独立可编程PLL可生成多达五个时钟信号，内置智能省电与过冲抑制技术，并通过I²C接口灵活配置。　　同时，系统还集成了支持Wi-Fi 6的CL8040芯片与DA14531低功耗蓝牙模块，提供高速、稳定的双频无线连接与近场通信能力，可全面满足机器人对实时响应与网络接入的需求。　　CL8040是一款高度集成的Wi-Fi 6单芯片解决方案，将两个支持4T4R架构的并行双频无线电集成于11mm×11mm封装内，提供高达3Gbps的聚合速率。该芯片内置双MAC/PHY、CPU及存储器，无需外置内存，并通过双通道PCIe 3.0接口与主机连接，为紧凑型设备提供了高性能、低成本的无线连接方案。　　DA14531 SmartBond TINY™模块基于全球最小、功耗最低的蓝牙5.1 SoC，是高度集成的低功耗蓝牙解决方案。该模块通过全球认证，仅需单电源即可构建蓝牙应用，搭配集成天线与易用软件，能最大化简化开发流程，显著降低物联网设备的开发成本与上市时间。　　系统核心优势　　高性能与实时性完美呈现　　这款高性能视觉AI系统的核心优势体现在以下方面：　　性能与实时性：单芯片集成强大的DRP-AI3加速器与Cortex-R8® 实时处理器，实现了从感知、决策到控制的毫秒级闭环响应，彻底消除了传统多芯片架构的通信延迟。　　能效：通过多层优化的电源管理架构，显著降低了整体功耗，为移动机器人等设备提供了持久的续航能力。　　开发便利性：系统提供预先训练的模型与完整的SDK，大幅降低了AI应用开发的技术门槛与时间成本。　　此方案通过创新的边缘AI处理，有效解决了延迟、安全与功耗的关键挑战，其灵活可重构的架构与高度集成的设计，为下一代智能设备的普及与智能化升级奠定了坚实的技术基础。

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瑞萨

发布时间：2026-03-18 09:12 阅读量：240 继续阅读>>

芯讯通：当<span style='color:red'>AI</span>遇见万物，谁来负责“打招呼”？

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芯讯通：当AI遇见万物，谁来负责“打招呼”？

　　在德国纽伦堡Embedded World 2026的现场，当全球的目光都聚焦于炫酷的AI机器狗、精密的机器人，或任何一件承载着智能的终端时，一个根本性问题浮出水面：这些被赋予“智慧”的万物，如何才能被世界看见、听见并相互对话?　　答案是连接。　　如同人与人相遇时的“打招呼”，可靠、高效、即时的无线通信，正是智能设备与数字世界建立联系、开启价值交换的第一个关键动作。　　以全制式模组，迎接智能时代的万物智联　　当前，嵌入式领域的智能正沿着两条主线高速演进：一是智能从云端下沉至设备边缘，对实时性提出高要求;二是应用场景爆炸式增长，从工厂、汽车到低空，连接需求变得空前复杂多元。芯讯通本次展会带来的，正是一套能够应对所有“招呼语”的无线通信解决方案——覆盖AI、5G-A、4G、LPWA、GNSS等的全制式模组产品矩阵。　　无论是需要低时延的工业协同，还是进行海量、低频传输的传感网络，或是需要高速带宽的多媒体终端，芯讯通都能提供合适的产品。　　不止于连接，更是创新想法落地的基石　　在提供连接之后，芯讯通致力于将连接转化为生产力。在展会现场，这体现为从核心模组到解决方案的全面展示：　　高性能AI算力模组，让边缘设备无需依赖云端，即可在本地完成毫秒级的人脸识别、姿态检测或工业视觉质检。这相当于赋予了终端设备自主观察与思考的能力，让智能在智能零售、智能车载、工业自动化等场景中落地生根。　　基于不同平台的AI开发套件，清晰演示了从算法到实际应用的可行路径。客户可以基于芯讯通的硬件与完善的工具链，高效地将创新想法转化为可量产、可部署的终端产品，缩短了在服务机器人、智慧安防、智能农业终端等领域的开发周期。　　无论是应用于智慧工厂、智能电网等关键基础设施的工业路由器，还是面向消费者的5G CPE，或是确保车联网、低空物流设备可靠通信的网关，芯讯通模组所保障的，正是这些设备在全球任何角落持续、稳定、安全的数据传输，为各行各业的数字化转型筑牢连接根基。　　在Embedded World 2026，芯讯通展示的不仅是一系列模组产品，更是一种让智能想法可靠落地的核心能力。我们深知，在万物智联的时代，稳定、安全、高效的无线连接，是所有创新的基础。芯讯通将持续深耕，以更前沿的技术、更完整的方案，做智能世界最值得信赖的连接伙伴，确保每一次关键的“打招呼”，都能开启一段高价值的旅程。

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芯讯通

发布时间：2026-03-17 09:56 阅读量：256 继续阅读>>

北京君正：FancyView Y2 <span style='color:red'>AI</span>拍摄眼镜，以强大“芯”脏重塑穿戴新体验

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北京君正：FancyView Y2 AI拍摄眼镜，以强大“芯”脏重塑穿戴新体验

　　在智能穿戴设备高速迭代的浪潮中，一款卓越的AI眼镜，不仅是形态的创新，更是底层芯片性能的终极体现。FancyView Y2智能眼镜，以君正T32芯片为核心驱动力，将专业级的影像处理、强劲的AI算力与高效的能耗控制浓缩于轻巧机身。这款聚焦智能视觉场景的高性能芯片，以算力、画质、编码、功耗的全维度优势，为FancyView Y2打造了坚实的技术内核，让智能眼镜的极致体验成为可能。　　强大“芯”脏：君正T32赋能核心体验　　FancyView Y2的流畅智能体验，根植于其内置的“智慧大脑”——君正T32芯片。这款专为智能视觉场景打造的高性能芯片，为眼镜的每一项创新功能提供了坚实的硬核基础。　　强劲AI算力，实时交互的基石　　T32芯片集成的1Tops算力NPU，为FancyView Y2带来了本地化的实时AI处理能力。这不仅仅是简单拍摄，它支撑了实时AI翻译、智能语音助手交互以及未来可扩展的物体识别与场景感知功能，让智能交互从云端下沉至设备端，响应更迅捷，隐私更安全。　　高效编码与稳定传输　　T32芯片支持双编码格式与智能码控技术，是实现高清流畅体验的关键。它确保在Wi-Fi 6高速网络下，第一视角拍摄的视频能以更低码率、更高画质进行实时图传或本地存储，显著节省存储空间并保障远程预览的流畅性，完美匹配Vlog直播与即时分享的需求。　　可靠内存管理与多任务并行　　芯片支持的高带宽内存配置与精细化管理，保障了FancyView Y2的持久流畅运行。无论是拍摄、语音交互、本地AI处理与背景音乐播放等多任务并发，都能轻松应对，彻底杜绝卡顿，为用户提供稳定可靠的全天候使用体验。　　影像处理革命：1300万像素的「画质魔法」　　借助芯片内置的Tizano-4.0图像处理器与HDR技术，FancyView Y2能够从容应对复杂光线环境：　　复杂光线纯净成像：　　芯片集成「噪声抑制+色彩溢出优化」算法(源自T32对家庭复杂光线的调校经验)，即使在逆光、夜景或强光直射下，画面依然清晰锐利，宠物毛发、建筑纹理等细节「经得起放大」。　　HDR动态范围提升：　　借鉴T32在监控场景的HDR技术积累，Y2可自动平衡明暗对比，拍摄日出日落时既能保留天空渐变，又不丢失地面景物细节，媲美专业相机的动态范围。　　视频录制与直播技术：无感记录，分享美好　　对于AI眼镜用户而言，视频录制必须是无感的、持久的。君正T32芯片通过以下技术，重新定义了AI眼镜的录制体验：　　4K (2160P) @25fps 录制：　　支持H.265/H.264高效编码，确保高画质的同时，文件体积更小。轻松创作超高清Vlog，满足专业记录需求。　　极致低功耗：　　采用先进工艺，优化系统架构，实现长达4小时左右的连续4K录制。告别电量焦虑，全天候佩戴，持续记录精彩生活。　　远程分享、指导：　　通过AI眼镜进行实时直播，远端能以“你”的视角，清晰看到现场情况，进行精确分享、指导，广泛应用于工业维修、医疗手术示教等领域。　　全场景应用：从专业创作到智慧生活　　凭借“芯片级”的扎实性能，FancyView Y2的应用场景远超传统记录工具。　　创意内容制作：　　为Vlogger、设计师、极客提供第一视角高清拍摄方案，AI辅助让创作更高效。　　跨境沟通与学习：　　实时AI翻译功能打破语言隔阂，助力商务、旅行与语言学习。　　智能生活助手：　　语音控制、信息提示、快捷拍摄，无缝融入日常生活与移动办公。　　续航与稳定性：三电池系统的「芯片级调度」　　低功耗架构支撑长续航，君正T32芯片以「低功耗强芯」著称，搭配「三电池并联，480mAh容量电池」，通过芯片精准调度电力分配，实现日常使用超18小时，待机超300小时水平，让其在同价产品中脱颖而出。　　FancyView Y2，选择由内而外的卓越　　FancyView Y2并非简单的功能堆砌，而是基于君正T32芯片的强大潜力，进行深度优化与场景化开发的成果。选择T32，正是看中了其在性能、功耗与可靠性上的完美平衡，这让我们能将专业级的技术，以轻巧、易用且价格极具竞争力的方式交付给每一位用户。　　这款产品，是FancyView对智能穿戴未来的理解，也是君正芯片技术在消费端落地的精彩呈现。我们相信，真正的智能，应该无声却强大地融入生活，而这一切，都从一颗强大的“芯”开始。

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君正

发布时间：2026-03-16 11:38 阅读量：271 继续阅读>>

兆易创新GD25UF系列容量全线扩展：以1.2V超低功耗存储赋能<span style='color:red'>AI</span>计算

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兆易创新GD25UF系列容量全线扩展：以1.2V超低功耗存储赋能AI计算

　　3月11日，兆易创新(GigaDevice)宣布其1.2V超低功耗SPI NOR Flash GD25UF系列已实现8Mb至256Mb全线容量扩展。这一举措精准响应了从高性能AI计算到低功耗电池供电设备等多元应用场景的差异化存储需求。该产品凭借低电压与超低功耗优势，为可穿戴设备、智能耳机、AI ASIC平台、医疗电子等高速发展的新兴应用市场提供强有力支撑，在显著延长终端设备续航能力的同时，将进一步推动产品向边缘AI与超小型化演进，加速新一代智能终端的创新升级。　　深度适配SoC低电压演进重塑系统设计架构　　随着半导体工艺的持续革新，为了追求更高的能效比，先进的主控芯片与处理器工作电压已逐步跨入1.2V时代。兆易创新GD25UF系列SPI NOR Flash应需而生，其1.14V至1.26V的工作电压完美匹配了这一低电压主控平台趋势。　　GD25UF系列能够与1.2V主控实现电源系统的无缝衔接，开发者无需再为存储器额外配置电压转换电路或复杂的电源管理模块。这种架构上的精简不仅大幅减少了外围元器件的数量，降低了系统整体BOM成本，更从源头上消除了电压转换过程中的能量损耗，显著提升了能源利用效率。　　双向容量扩展满足AI计算与小型化双重挑战　　随着AI基础设施由超大规模数据中心向边缘侧不断延伸，在更大规模模型、更复杂推理任务以及海量数据传输趋势的推动下，AI服务器、高性能计算平台及机器学习系统正面临与日俱增的需求压力。从超大规模数据中心的代码存储，到CXL等高带宽内存互连架构，再到光模块的高速数据传输，稳定可靠的本地非易失性存储正变得愈发关键。为此，GD25UF系列将容量进一步扩展至256Mb，以提供更充足的存储空间，推动AI推理效率与系统灵活性的提升。　　与此同时，针对物联网、智能可穿戴设备及光模块等对空间布局极其苛刻的应用场景，GD25UF系列提供低至8Mb的小容量选择，并支持WLCSP晶圆级封装。这一举措确保了在极度受限的物理空间内，依然能提供卓越的存储性能，助力终端产品实现极致的轻量化设计。　　卓越的功耗与可靠性表现　　GD25UF具备优异的功耗与性能表现。该系列支持单通道、双通道、四通道及DTR四通道SPI模式，最高时钟频率STR 120MHz，DTR 80MHz，数据吞吐量高达80MB/s。GD25UF系列特别提供了Normal Mode和Low Power Mode两种工作模式，较于传统的1.8V Flash产品，该系列的工作电压降低约33%，功耗可降低50%至70%。这一突破性表现对于智能健康监测、单电池供电的物联网设备而言至关重要，能有效延长设备的续航时间，提升用户体验。　　此外，该系列展现了极高的可靠性，支持10万次擦写及20年数据保存期限，其工作温度范围广泛覆盖-40℃~85℃、-40℃~105℃及-40℃~125℃，能够满足从严苛工业环境到高性能车规级的全温度等级要求。目前，兆易创新GD25UF系列各容量型号均已量产，该系列产品支持SOP8、WSON8、USON8、WLCSP多种封装选择，客户可联系AMEYA360获取样品及详细技术支持。

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兆易创新

发布时间：2026-03-13 10:03 阅读量：419 继续阅读>>

罗姆半导体亮相<span style='color:red'>AI</span> PowerDC算力供电创新论坛硬核电源方案赋能绿色<span style='color:red'>AI</span>服务器发展

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罗姆半导体亮相AI PowerDC算力供电创新论坛硬核电源方案赋能绿色AI服务器发展

　　当前AI算力需求爆发式增长，数据中心供电向高效化、绿色化升级，800V高压直流架构渗透率提升，SST等核心技术加速迭代，行业面临技术革新与标准完善的双重需求。基于此2026年4月25日“AI PowerDC 算力供电创新技术国际领军者论”将在深圳湾万丽酒店顺势召开，聚焦行业核心痛点，搭建技术交流与合作对接平台。　　全球知名半导体制造商罗姆半导体(ROHM)重磅亮相本次论坛，公司技术专家苏勇锦将于A会场11:20-11:50，发表题为《ROHM Power The Future of ECO AI Server》的主题演讲，深度解读AI服务器供电痛点，分享前沿电源技术解决方案，彰显罗姆在高端算力供电领域的核心技术实力。　　AI 硬件的急速成长，带来了数据中心对电力设施前所未有的负荷压力。Server Rack 单位消耗功率由数十~数百kW 向MW 级别的规模扩展，现有的48VDC 配电系统，以达到其物理性的、经济性的极限。为解决这一历史性的课题，包括HVDC电源架构等的技术变革正在发生。如何让AI服务器电源系统更节能，更高效，更智能，成为各大电源厂家和半导体厂家的目标和方向。罗姆半导体做为全球知名半导体制造商，充分利用常年以来积累的功率器件和模拟器件的技术经验，为AI服务器提供包括SiC，GaN，Si-MOS，DrMOS，模拟IC等电源解决方案，助力AI服务器向更加ECO的未来发展!　　4月25日AI算例论坛概要　　名称：AI PowerDC算力供电创新技术国际领军者论坛　　■主办：21世纪电源网　　■ 会场：深圳湾万丽酒店　　■ 时间：2026年4月25日　　■ 地址：广东省深圳市南山区粤海街道科技南路18号　　■交通：9号线高新南站A出口步行3分钟　　赞助企业

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罗姆

发布时间：2026-03-12 17:50 阅读量：326 继续阅读>>

海凌科：<span style='color:red'>AI</span>如何重塑互联网与物联网的融合边界

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海凌科：AI如何重塑互联网与物联网的融合边界

　　而当AI开始深度融入互联网与物联网的每一寸肌理，一场前所未有的融合革命正在悄然上演。2026年，我们迎来了这场融合的关键转折点，一个被称为“智联网”时代的真正开端。从互联网到物联网，再到AI的深度注入，这是“连接”走向“智能”的必然进化。如今，互联网的认知能力与物联网的感知能力，在AI的催化下，开始实现真正的统一。　　一、从“三张皮”到“三位一体”　　过去十年，互联网、物联网、AI各自发展，形成了事实上的“三张皮”——互联网负责信息交换，物联网负责设备连接，AI负责数据分析。三者之间只是浅层调用，而非深度耦合。　　融合的本质正在改变这一格局。互联网正在从“信息互联网”向“价值互联网”演进，不仅传递信息，更传递信任;物联网正在从“连接物联网”向“感知物联网”演进，不仅连接设备，更感知环境;AI正在从“分析AI”向“决策AI”演进，不仅分析数据，更驱动行动。　　当三者真正融合，一个全新的范式正在形成：互联网成为“神经网络”，负责信息的全域流通;物联网成为“感官系统”，负责物理世界的实时感知;AI成为“大脑中枢”，负责认知与决策。三者不再是独立子系统，而是同一个智能生命体的有机组成部分。　　二、云-边-端协同的智能连续体　　融合的发生，首先体现在技术架构的根本性重构。过去，互联网、物联网、AI各自拥有独立的技术栈，彼此通过API浅层对接。今天，三者的技术栈正在走向统一，形成“云-边-端”协同的智能连续体。　　在云端，AI大模型正在吸收互联网积累的海量知识与物联网实时涌入的物理世界数据，形成对数字世界与物理世界的统一认知。这种认知同时理解“人在搜索什么”与“设备在感知什么”。　　在边缘侧，AI推理能力正在下沉，与物联网网关融合，实现对实时数据的本地化处理。互联网的内容分发网络正演变为“智能分发网络”，不仅分发内容，更分发决策逻辑。　　在终端侧，AI芯片嵌入每一台设备，让互联网的交互能力与物联网的感知能力在端侧融合。手机不再只是接入互联网的窗口，也不再只是控制物联网的遥控器，而是真正理解你意图的智能体。　　三、从“连接万物”到“智驱万物”　　架构的重构必然带来应用范式的跃迁。当AI与互联网、物联网深度融合，应用的核心逻辑正在从“连接”转向“智驱”。　　过去，我们谈论“互联网+”或“物联网+”，本质是“连接+应用”——先把设备连起来，再思考能做什么。今天，我们进入“AI+”时代，本质是“智能+连接”——先有智能能力，再按需连接所需资源。　　这一跃迁体现在三个层面：交互层面从“指令式”走向“意图式”。AI理解我们的意图后，自动调度互联网资源与物联网设备去实现它，交互的终局是“意图即结果”。决策层面从“被动响应”走向“主动预判”。基于对互联网行为数据与物联网环境数据的融合分析，AI可以预判需求并主动服务。协同层面从“单点智能”走向“群体智能”。AI让数字资源与物理设备实现全局调度，形成超越单体的群体智能。　　四、总结：智联网时代，我们正在创造什么?　　从互联网到物联网，再到AI的深度注入，三者的融合不是简单的技术叠加，而是范式的根本性跃迁。我们正在创造的，是一个真正意义上的“智联网”——互联网成为智能的流通管道，物联网成为感知的延伸触角，AI成为驱动一切的决策中枢。未来，我们将生活在一个数字与物理彻底融合的智能生态中，人类的每一个意图都能被瞬间理解并在现实中直接实现。这，就是智联网时代的未来图景。

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海凌科

发布时间：2026-03-11 17:51 阅读量：306 继续阅读>>

解读 | 从预防性维护转向预测性维护，ROHM通过Solist-<span style='color:red'>AI</span>™实现智能维护

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解读 | 从预防性维护转向预测性维护，ROHM通过Solist-AI™实现智能维护

　　在制造业中，设备维护长期以来普遍采用“预防性维护(TBM：Time-Based Maintenance，定期检修，基于时间的维护)”方式，以固定的周期进行点检和零部件更换。然而，这种方法实际上会导致正常设备也会被迫定期停机，不仅会增加作业成本，还会加重现场作业负担。而且，过度的点检作业反而可能导致操作失误和人为差错。因此近年来，业界正加速向“预测性维护(CBM：Condition-Based Maintenance，状态检修，基于状态的维护)”方式转型，即实时监控设备状态，在设备出现“异常征兆”阶段就及时进行精准维护。　　本文将详细介绍ROHM为有效实现预测性维护而提出的AI解决方案“Solist-AI™”。　　目录　　1. 从预防性维护(TBM)转向预测性维护(CBM)　　2. 从“云端型”转向“端点型”　　3. 预测性维护的理想解决方案——“Solist-AI™”　　4. 基于Solist-AI™的解决方案与应用　　5. 产品阵容、支持工具、生态系统合作伙伴及开发路线图　　6. 总结　　7. 产品介绍、详细信息、其他链接等　　01 从预防性维护(TBM)转向预测性维护(CBM)　　预防性维护(TBM)与预测性维护(CBM)的最大区别在于以什么为基准进行维护。　　预防性维护是指不论设备状态如何，均以“时间”为基准，定期进行检修和零部件更换的维护方式。而预测性维护则是一种仅在“真正需要时”才实施点检和修理的维护方式。通过传感器持续监测设备的温度、振动、电流等参数，并对采集到的大量时序数据进行处理，识别细微的模式变化，从而定量分析和把握异常征兆，这些都离不开AI技术的贡献。　　采用预测性维护方式，将无需再定期停止正常运行的设备。利用AI优化维护时机，可有效降低作业成本和现场负担，同时减少因过度点检导致的作业失误和人为差错。而且，这种方式不依赖技术人员的感觉和经验，可确保稳定的维护品质，因此作为应对熟练技术人员减少、人手不足等现场课题的有效对策而备受瞩目。　　02 从“云端型”转向“端点型”　　但是，以往的云端AI系统存在诸多挑战，比如通信延迟、网络环境构建和运维管理负担、数据收发过程中的信息泄露预防对策等，这些课题会带来很大的负担。　　另外，由于需要预先收集并准备海量的训练数据，因此针对每台设备所处的不同现场环境以及个体差异进行不同的应对也很困难。此外，高精度AI处理需要CPU和GPU等运算资源，最终导致功耗也随之增加。　　因此，“端点型AI”正在加速取代“云端型AI”。如果是可通过装有传感器和微控制器的现场设备(端点)完成AI训练和推理的“端点型AI”，则可以灵活应对每台设备，在进行实时处理的同时保持低功耗。而且，因其不会将数据发送至云端，所以安全性更高。　　作为预测性维护的关键——边缘计算理想的端侧AI解决方案，ROHM开发出“Solist-AI™”。该名称源自“Solution with On-device Learning IC for STandalone-AI”，正如音乐术语“独奏者(soloist)”所象征的，寓意着无需依赖云端或网络，仅凭现场设备自身即可完成从AI训练到推理的全过程。　　*“Solist-AI™”是ROHM Co.，Ltd.的商标或注册商标。　　另一方面，相较于以往AI(云端/边缘/端点型)，Solist-AI™在同时处理大规模数据和处理图像数据方面表现略逊，因此在精密故障分析等高级解析场景中，云端型AI更具优势。　　但对于无需高级解析的应用场景而言，Solist-AI™在可大幅降低网络维护和云服务使用费等成本方面有显著优势。　　另外，还可通过增量训练功能可实时更新设备老化状态数据，并根据老化程度高精度判别正常与异常状态，这是Solist-AI™在替代以往AI时的一大优势。　　03 预测性维护的理想解决方案——“Solist-AI™”　　Solist-AI™与通用AI处理器不同，它是专为故障预警等特定用途设计的，能够根据用途和环境现场学习并优化最佳模型，因此可灵活应对不同设备的个体差异及环境变化。　　该解决方案的核心——Solist-AI™微控制器，搭载了ROHM自主研发的AI运算用加速器“AxlCORE-ODL)”。AxlCORE-ODL可通过硬件执行三层神经网络处理和FFT(快速傅里叶变换)处理，并可实时检测并预警现场发生的各种异常和变化。　　Solist-AI™解决方案的最大特色在于其简约性——仅需传感器和微控制器即可实现“独立AI”。以往的AI解决方案必须依赖云端和网络连接，而Solist-AI™则完全无需任何网络环境支持。因此，仅需加装在现场的设备或仪器上，即可轻松引入，它可以将通信延迟和信息泄露风险控制在非常低的程度。　　其机制通过内置的AI专用加速器“AxlCORE-ODL”即可实现。　　通过对传感器检测到的振动、温度、电流等数据进行实时训练与推理，将“不同于以往”的异常征兆量化为数值并发出预警。另外，Solist-AI™与以往的云端型AI(2W~200W)相比，仅需约40mW的超低功耗即可运行，因此很容易加装在电池驱动的设备或现有设施上。Solist-AI™广泛适用于工业机器人、电机、风扇等工业设备应用，非常有助于提高设备维护效率和运行效率。　　此外，ROHM还提供配套的支持工具以为客户引入Solist-AI™提供支持，包括用于预先验证AI适配效果的“Solist-AI™ Sim”，以及可将AI运行情况实时可视化的“Solist-AI™ Scope”。因此，即便不具备AI专业知识也能轻松引入和评估，可大幅降低应用门槛。　　产品介绍、详细信息、其他链接等　　欲了解更多关于Solist-AI™及其相关产品的详细信息，请参阅以下链接：　　【产品和解决方案简介】　　Solist-AI™解决方案：https://www.ameya360.com/hangye/115949.html　　边缘计算AI微控制器产品信息：　　https://www.rohm.com.cn/products/micon/solist-ai?utm_medium=social&utm_source=wechat&utm_campaign=WeChat%EF%BC%88infor%EF%BC%89&utm_content=260304　　【技术信息、应用案例】　　Solist-AI™技术详解：　　https://www.rohm.com.cn/support/solist-ai/technology?utm_medium=social&utm_source=wechat&utm_campaign=WeChat%EF%BC%88infor%EF%BC%89&utm_content=260304　　【开发和评估支持工具、生态系统合作伙伴】　　集成开发环境 LEXIDE-Ω：　　https://www.rohm.com.cn/lapis-tech/product/micon/software?utm_medium=social&utm_source=wechat&utm_campaign=WeChat%EF%BC%88infor%EF%BC%89&utm_content=260304　　生态系统合作伙伴 | Solist-AI™解决方案：　　https://www.rohm.com.cn/support/solist-ai/partner?utm_medium=social&utm_source=wechat&utm_campaign=WeChat%EF%BC%88infor%EF%BC%89&utm_content=260304　　点击链接查看文章全部内容：　　https://esh.rohm.com.cn/s/esh-blog/solistai-main-20260106-MCIARA2JAOONDWZA2DV4CFQXIDJA?language=zh_CN&utm_medium=social&utm_source=wechat&utm_campaign=WeChat%EF%BC%88infor%EF%BC%89&utm_content=260304

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发布时间：2026-03-10 16:34 阅读量：285 继续阅读>>

太阳诱电：气味可视化的技术开发，<span style='color:red'>AI</span>加速了的气味分析技术（3）

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太阳诱电：气味可视化的技术开发，AI加速了的气味分析技术（3）

　　大家知道人类是如何感知“气味”的吗?嗅觉是五感中研究最晚的。关于被谜团包围的“气味”将给我们带来怎么样的的未来，为了，我们采访了负责新“气味传感器”开发的服部将志先生。　　“用AI学习和分析模式”的气味传感器的构造是什么?　　太阳诱电研发的气味传感器，具有16种通道(※相当于人类嗅觉感受器的感应膜)，将检测到的气味数据化。通过预先让AI记住各种气味数据的模式，在实际检测到气味时，算出最接近哪种模式，从而辨别气味。　　――也就是说，只要不断提高各种通道的灵敏度，进一步增加通道数量，就可能更加接近人类嗅觉的检测吗?　　服部：在理论上是这样的。就通道而言，只要能够让数量超过16种，就可以检测更多种类的气味。不过，实际上很难让工业产品与人类一样具有400种通道，而且其实数量也不需要那么多。只要能在需要检测的范围内识别气味就够了。　　更加需要的并不是(增加通道)扩大幅度，而是不断提高灵敏度。目前对于特定气味的检测，可以达到人类嗅觉的水平，如果进一步深入研究，能够达到狗的嗅觉水平，用途会更加广泛。　　――今后，气味传感器实现商品化时，将被用于哪些领域?　　服部：根据客户提出的意见，希望在“异常检测”和“预防维修”领域使用的比例较大。预计在不远的将来，由于少子老龄化，安全检修领域的劳动力难以保证。很多企业希望能用传感器替代劳动力。　　对于已经知道现在的劳动力几年后肯定会消失的领域而言，确保替代的劳动力成为一项亟待解决的问题。　　――改变领域，比如打算用于农业时，能否根据气味来判断水果的最佳采摘时期等?　　服部：实际上有这种需求。水果散发出特有的气体，可以根据气味检测成熟度，反之如果熟过头，也会散发出近似于腐烂的气体。我认为在不远的将来，可以用传感器判断最佳食用时期。　　现在，我们正在研究如何从人类的嗅觉水平提高到狗的嗅觉水平，如果检测气味的水平连动物的极限水平都能超越，也有可能被运用到我们意想不到的领域，对人类进步做出巨大贡献。　　服部：比如，只要具备狗的嗅觉水平的传感器实现商品化，就能替代缉毒犬和搜爆犬的工作。不仅有助于爱护动物，而且还能节约成本，因为培养缉毒犬需要花费7～8年，而且缉毒犬容易疲劳，工作时间也有限，非常耗费成本。如果能将其功能置换为传感器，市场价值会非常高。　　不断为人所知的嗅觉领域，将如何改变我们的常识?　　服部先生表示，气味传感器和分析技术，预计今后也将在保健领域、安全、防灾等领域得到应用。　　服部先生举例说明，可以利用可穿戴终端检测人类感受到精神压力时散发出的极微“皮肤气体”，监测日常身体状况，据说狗是根据气味辨别人类的，因此最终也有可能根据气味进行身份验证。此外，通过检测土壤中气体的变化，也许可以把握泥石流的征兆。　　通过采访，我感受到“气味传感器”的技术进步，将带来我们现在无法想像的可能性。

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发布时间：2026-03-09 17:11 阅读量：289 继续阅读>>

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BD71847AMWV-E2	ROHM Semiconductor
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