最新!ST、TI、NXP、瑞萨、安森美、英飞凌2023年Q1营收出炉

Release time:2023-05-06
author:AMEYA360
source:网络
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  近日,ST、TI、NXP、瑞萨、安森美、英飞凌等各大芯片厂商陆续公布2023年Q1最新财报。通过最新一季的业绩可以看出,在消费市场普遍疲软的当下,汽车和工业领域依旧成为拉动业绩的重要因素。

  TI:Q1季度收入43.79亿美元

  4月25日,德州仪器公司(TI)官网发布2023年Q1季度的财报,Q1季度收入43.79亿美元,收入连续下降6%,比去年同期下降11%。

  数据显示,TI在Q1营收和利润不论同比还是环比都有显著下跌。在TI各项业务中,模拟类营收同比显著下降,利润则下降更多。这不由得让人将其与元器件市场通用物料价格下跌相关联。嵌入式处理业务在营收略为上涨的情况下利润却大幅降低,与第一季度不少MCU产品价格走跌情形密切相关。

最新!ST、TI、NXP、瑞萨、安森美、英飞凌2023年Q1营收出炉

  关于公司业绩和股东回报,TI 总裁兼首席执行官 Haviv Ilan表示:「在本季度,我们的终端市场如预期的那样表现疲软,但汽车除外。我们的现金流来自77亿美元过去 12 个月再次凸显了我们商业模式的实力。同期的自由现金流为44亿美元和收入的 23%。这反映了我们产品组合的质量,以及我们制造策略的效率,包括 300 毫米生产的优势。」

  展望第2季,TI 第二季度的收入预期为41.7亿美元到45.3亿美元和每股收益之间1.62 美元和1.88 美元. 继续预计 2023 年的有效税率约为 13% 至 14%。

  ST:Q1净收入42.5 亿美元

  4月27日,意法半导体(ST)公布 2023 年第一季度财务业绩。其中,第一季度净收入42.5 亿美元;毛利率49.7%;营业利润率 28.3%;净收入 10.4 亿美元。净资本支出支付 10.9 亿美元后,第一季度自由现金流 1 为 2.06 亿美元。

  意法半导体总裁兼首席执行官 Jean-Marc Chery 表示,“第一季度 42.5 亿美元的净收入好于汽车和工业的预期,部分抵消了个人电子产品的收入下降。第一季度毛利率为 49.7%,比我们的业务展望范围的中点高出 170 个基点,主要由于价格环境仍然有利的产品组合。”

  展望第2季,意法半导体预估净收入为 42.8 亿美元,同比增长 11.5%,环比增长 0.8%;预计毛利率约为49.0%。

  瑞萨电子:Q1营收359.4亿日元

  2023年4月27日,日本瑞萨电子(Renesas)公布了截至 2023 年 3 月 31 日止三个月的综合财务业绩。公告显示,瑞萨电子第一季度收入为359.4亿日元,净收入123.3亿日元。该业绩符合国际财务报告准则。

  安森美:Q1营收19.597 亿美元

  2023年5月1日,安森美半导体(onsemi)公布了 2023 年第一季度的业绩,2023 年第一季度收入为 19.597 亿美元,同比增长 1%。其中,汽车收入同比增长 38%,占总收入的 50%;汽车和工业终端市场合计占收入的 79%,创历史新高。

  onsemi 总裁兼首席执行官 Hassane El-Khoury表示,“尽管宏观经济存在不确定性,但我们继续保持第一季度业绩超出预期的势头。我们的加速碳化硅制造产量超出了我们的内部计划,使我们的硅产量几乎翻了一番,硬质合金收入环比增长,ADAS 和能源基础设施收入同比增长约 50%。随着长期的顺风推动我们的业务,我们正在审慎地管理我们的业务,以提供一致和在当前市场环境下可预测的结果。”

  恩智浦:Q1营收达31.2亿美元

  5月1日,恩智浦(NXP)公布2023年第1季(截至2023年4月2日为止)业绩。第一季度收入为31.2亿美元,同比下降0.5个百分点。其中,来自汽车市场的营收18.28亿美元,同比增长17%,环比增长1%。来自工业和物联网市场的营收5.04亿美元,同比下滑26%,环比下滑17%。来自移动市场的营收2.6亿美元,同比下滑35%,环比下滑36%。来自通信基础设施和其他市场的营收5.29亿美元,同比增长7%,环比增长7%。

  恩智浦执行长Kurt Sievers指出,“恩智浦的所有重点终端市场表现均优于预期,汽车与核心工业事业持续走强。他并且表示,恩智浦对于成功度过消费性业务周期性低迷抱持审慎乐观态度。”

  英飞凌:Q1营收41.19亿欧元

  5月4日,英飞凌公布了2023年第一季度(截至2023年3月31日)的业绩。其中,Q1收入达到41.19亿欧元,环比增长 4%,同比增长 25%,税后利润达到 8.26 亿欧元。汽车 (ATV) 和绿色工业电源 (GIP)1 细分市场的收入显着增加,而互联安全系统 (CSS) 细分市场的收入略有增长。然而,电源和传感器系统 (PSS) 部分如预期的那样经历了显着下降。

  英飞凌首席执行官 Jochen Hanebeck 表示,“英飞凌表现非常出色。我们看到与电动汽车、可再生能源发电和能源基础设施相关的业务增长强劲。这些正是我们在脱碳方面所服务的关键应用。虽然智能手机、个人电脑和家用电器等消费品市场的改善尚不明显,但我们对英飞凌未来的业务表现总体上非常有信心。因此,我们向上修正了对本财年收入和盈利能力的预期,正如三月底已经宣布的那样。”


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瑞萨官宣中国区新总裁!
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2026-03-02 16:35 reading:242
瑞萨丨尖叫声检测:人工智能如何识别人声尖叫并协助应急救援
  在灾害救援、安全防护以及医疗护理等领域,识别人声尖叫至关重要。想象一下,当你被困在电梯里,而常规通讯方式已经失效,此时,一套尖叫声检测系统能够识别你的求救尖叫信号,并立即启动应急响应,例如通知安保人员或触发警报,从而迅速提供援助,挽救生命。  瑞萨的Reality AI尖叫声检测是一款专门用于识别人类尖叫声的机器学习模型。该模型并非仅通过高音量的声音判断,而是经过充分训练,可在各种背景噪声中准确辨别出真正的求救尖叫声。与此同时,该系统还能够实现救援力量的即时派遣,这在封闭或隔离、对安全性要求极高的环境中尤为重要。  尖叫声检测是如何实现的?  尖叫声检测模型基于采集到的音频数据进行训练,从而学会区分不同类型的声音。该机器学习模型的开发步骤如下:  采集与训练数据:训练模型首先从大量音频数据的采集开始。需要使用包含多种真实环境音频样本的公开数据集*。其中的“Scream(尖叫)”类别包含强烈的非语言尖叫声和带有言语的尖叫声,这些数据被用于训练模型识别尖叫信号。为了让模型准确判断哪些声音不是尖叫声,在训练中还加入了多类非尖叫声音,如风声、环境噪声、对话声、歌声、音乐声和鼓掌声等,以提升模型的区分能力。  提取特征:下一步,从音频文件中提取关键声学特征,帮助模型在复杂噪声环境中识别出尖叫声特有的特征信号。  训练模型:在确定了最佳的特征后,使用机器学习分类器对模型进行训练,使其能够区分“尖叫”与“非尖叫”音频。训练过程中不断调整模型参数,来降低识别误差并提升模型整体性能。  通过以上方法,可以构建出一个高效的尖叫声检测系统,确保应急响应迅速可靠,为多种应用场景提供关键的安全保障。  应用示例  从真实环境中采集的音频信号被用于构建瑞萨VOICE-RA6E1语音用户演示套件。这些音频随后由瑞萨Reality AI Tools训练的分类模型进行处理,用于判断声音是否属于尖叫声。  在实际测试中,瑞萨的尖叫声检测模型在距离测试板2米以内,对尖叫声的识别准确率达到了90%以上。测试环境中还加入了风声、电梯音乐、对话声、婴儿哭声和电话铃声等背景噪声,以验证模型在复杂环境下仍能准确识别求救尖叫。 图1:尖叫声检测工作流程  轻松构建应用示例  用户可以使用瑞萨的e²studio IDE采集音频信号,并集成由瑞萨Reality AI Tools生成的AI模型。从公开数据集*采集数据后,可使用Reality AI Tools完成提取特征、训练模型,并将最终模型部署为C代码。  部署完成后,模型可在e²studio IDE中进行实时测试。集成后,用户可以使用VOICE-RA6E1开发板在真实环境中对模型进行充分验证,并通过AI实时监视器(AI Live Monitor)可视化测试结果。图2:AI Live Monitor  体验瑞萨Reality AI Tools与e²studio IDE在模型训练、部署和测试中的无缝且快速集成能力。  总结  Reality AI尖叫声检测应用展示了机器学习在提升多场景安全性的巨大潜力,同时也展示了用户如何利用瑞萨技术,将先进的提取特征、训练和部署模型与实时响应能力相结合。可扩展的Reality AI Tools转换工具能够为多种瑞萨MCU和MPU设备生成机器学习模型。
2026-02-27 15:00 reading:266
实力认证!瑞萨电子荣获“2025年度电子产业卓越奖”
技术干货丨瑞萨:利用汽车电感式位置传感器推动线控和电机控制的未来
  汽车行业正处于历史性变革之中。电气化、自动驾驶和软件定义架构正在重塑车辆设计和功能。最关键创新应用包括:  1、线控转向、制动相关应用;  2、转向、制动、节气门和变速箱中机械连杆的电子替代;  3、动力总成的高速电机控制。图1:面向汽车全球市场的全球线控系统。不同型号车辆的市场规模。*资料来源:2030年汽车线控系统市场规模报告  这些技术助力车辆实现轻量化、更安全、高能效的升级,却也带来了传统传感解决方案难以应对的新挑战。  现代汽车系统面临的主要挑战  更高功能安全:转向和制动是安全关键功能。任何故障都可能导致灾难性事故。这些系统必须符合ISO 26262标准并达到ASIL D等级(汽车安全完整性等级),实现跨平台和架构安全性的同时,保持高性价比,且传感器必须提供冗余通道、诊断和故障安全机制。  电磁抗扰度:电动汽车动力总成和高压系统会产生强大的杂散磁场。传统的磁传感器(霍尔效应、磁阻式)可能会出现信号失真或故障。传感器不受杂散磁场干扰的特性,可确保在恶劣的电动汽车环境中可靠运行。  紧凑、轻巧的设计:设备制造商的目标是减轻重量以提高效率和续航里程。因此,位置传感器必须安装在狭小的空间内,且需保证高精度和高可靠性。这意味着基于PCB的电感式传感器将取代笨重的旋转变压器或基于磁铁的传统方案。  高速性能:支持600k rpm的电气转速。这对传感器的要求很严格:超低延迟(<100ns)和高分辨率,以实现精确控制,任何延迟或错误都可能导致扭矩纹波、振动或安全隐患。  成本和可持续性:传统传感器中使用的稀土磁铁价格昂贵且存在环境问题。目标去除磁铁并简化机械设计。因此,无磁电感式传感器可降低成本,提高可回收性,并支持可持续发展目标。图2:汽车线控系统市场。市场份额-按具体应用分类。  瑞萨电感式位置传感器  瑞萨电子新发布的电感式位置传感器(IPS)IC,包括车规级RAA2P452x和RAA2P4500,为这些挑战提供了突破性的解决方案。利用无磁电感技术,这些传感器提供:  杂散磁场免疫:IPS技术本质上不受磁干扰,使其成为电动汽车环境的理想选择。  高精度和速度:高达19bits分辨率和低于100ns的传播延迟确保了高速电机的精确控制。  灵活的配置:支持转向、制动和牵引应用的轴端、穿轴和轴侧设计。  纤薄、轻巧的外形:非常适合空间受限的汽车系统。  ISO 26262合规性:实现ASIL C/D系统级安全要求。  免维护操作:无磁铁、无磨损、无需重新校准,降低成本。  瑞萨IPS与MCU、驱动芯片等相结合,可为客户提供线控转向、线控制动和主驱电机控制的完整解决方案。  为什么选择电感技术  与磁性或光学编码器相比,电感式传感器在严苛的汽车应用环境中表现突出:  不受灰尘、湿气、振动和杂散磁场的影响。  无稀土磁铁,成本低,环境影响低。  长期稳定,减少维护需求。  这使得IPS成为下一代电动汽车和ADAS平台的理想选择。  使用电感式位置传感器线圈工具加速您的设计  为了简化定制,瑞萨电子提供了电感式位置传感器线圈工具,这是一种功能强大的基于Web的设计工具,可以:  自动执行线圈布局和仿真。  预测线性误差和电感。  提供用于PCB制造的Gerber文件。  支持旋转、线性和圆弧运动模板。  使工程师能够实现最佳性能,而无需手动试错。
2026-01-27 10:36 reading:480
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