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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：229 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：258 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：383 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：305 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：355 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：387 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：424 继续阅读>>

美光送样256GB DDR5服务器内存模块，重新定义<span style='color:red'>AI</span>性能——采用1-gamma DRAM与先进封装技术，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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美光

发布时间：2026-05-22 09:45 阅读量：410 继续阅读>>

思瑞浦 <span style='color:red'>AI</span> 数据中心全套模拟芯片解决方案，筑牢智算时代核心底座

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思瑞浦 AI 数据中心全套模拟芯片解决方案，筑牢智算时代核心底座

　　在全球AI大模型与智算产业爆发式增长的浪潮下，AI数据中心已成为驱动数字经济高质量增长的核心基础设施。根据IDC、Gartner等权威机构综合数据显示，2023-2025年全球AI服务器出货量年复合增长率(CAGR)超40%，AI数据中心总算力需求年复合增长率超50%，预计2025-2030年，全球智算相关基础设施仍将保持30%以上的高位增长态势，算力需求的持续爆发为底层模拟芯片带来广阔市场空间。　　思瑞浦依托在高性能模拟芯片领域的深厚技术积累与全品类产品布局，为AI数据中心打造覆盖算力核心单元、数据中心电源系统、AIDC备电BMS系统的全套模拟芯片解决方案。目前，思瑞浦已服务国内外主流AI服务器、电源模块、储能备电等领域头部客户超百家，在AI与数据中心领域实现营收高速增长，正成为智算时代国产模拟芯片的核心供应力量。　　AI数据中心是集算力、供电、安全防护于一体的复杂系统，其运行效率、稳定性与安全性直接决定智算服务的质量与连续性，是数字基础设施高效运转的关键，而模拟芯片则是保障各环节平稳运行的“隐形基石”。　　数据中心核心组成示意图　　算力核心单元　　全栈方案，护航算力引擎高效稳定运行　　算力核心单元是AI数据中心的 “算力引擎”，涵盖 CPU/GPU/AI加速芯片集群、显存配套、板级信号处理与供电网络，核心职责是最大化释放算力效率。此场景对模拟芯片提出极为严苛要求：超高精度供电监测、纳秒级信号响应、极低噪声干扰、以及7×24小时满负荷运行的长期稳定性。即便毫伏级供电波动，也可能导致算力芯片降频、运算异常乃至系统宕机。　　AI服务器主板功能框图　　检测与保护是服务器主板稳定运行的重要保障。思瑞浦AFE、ADC、CSA、比较器和温度传感器已在服务器行业深耕多年，应用场景成熟。针对AI服务器48V/54V高压电源输入，特别推出支持高共模电压工作电压范围的功率检测AFE产品和CSA电流检测运放产品，适配高压供电场景的需求，为服务器稳定运行筑牢第一道防线。　　TPA626　　TPA626集成16bit ADC，支持0V~36V宽共模电压范围和-81.9175mV~+81.92mV差分电压输入范围，支持I2C/SMBus接口，可以实时监测电流、电压和功率，保障服务器电源稳定性。　　TPA6271　　TPA6271集成16bit ADC，支持0V~102.4V宽压输入，最大±10μV失调电压，温漂0.025μV/℃，专为高精度电流检测优化，是专门针对AI服务器48V/54V高压输入电源高共模电压功率检测方案。　　TPA183Ax　　TPA183Ax是高精度零漂移CSA电流检测运放，支持2.7V~30V宽共模电压范围，失调电压低至55uV，同时提供了4 种固定增益可选：25V/V、50V/V、100V/V 及200 V/V，可以精准的检测电源总线中的电流值。　　TPA132Ax　　TPA132Ax是高共模电压CSA电流检测运放产品，支持-4V至80V超宽共模电压范围，支持1MHz高带宽，同时集成了增强PWM抑制能力，完美适用于AI服务器48V/54V高压输入场景下的精准电流检测。　　电源管理是推动服务器高效运转的动力源，要满足主板多轨差异化供电需求。思瑞浦推出了POL、LDO、电子保险丝、电源时序管理和电源监控等产品，为服务器主板提供高效、稳定的供电方案，助力算力引擎持续输出。　　TPP21206　　TPP21206采用自主研发的定频ACOT控制结构，在保留传统COT控制优势的基础之上，实现不同输入电压(Vin)、输出电压(Vout)和负载条件下的工作频率锁定。充分测试不同占空比和全负载条件，实测不同工况的频率都很稳定，解决COT结构工作频率不稳定的痛点，对瞬态响应和输出纹波有极大的改善。　　接口芯片是服务器内部设备互联的“通信桥梁”。思瑞浦已构建完整I2C/I3C接口芯片解决方案，全面覆盖IO扩展、多主机仲裁、多路信号切换、热插拔、电平转换与信号中继等全功能场景，打通设备互联壁垒。　　TPT29606　　TPT29606是思瑞浦面向I3C应用推出的电平转换芯片TPT29606，可以传输开漏(Open-Drain)信号和推挽(Push-Pull)信号，兼容I2C和SPI等应用场景，支持最低0.72V供电电压，最高26Mbps的传输速率，广泛应用于服务器、路由器、存储、PC等领域。　　信号处理芯片可实现多路信号切换、长距离信号驱动、电平转换及逻辑功能组合。思瑞浦已完整布局逻辑产品矩阵，覆盖AHC、LVC、AUP、AVC等多系列，提供2-8位固定方向与自动方向电平转换器，全面适配服务器各类信号处理需求，确保信号传输精准、高效、无失真。　　思瑞浦算力核心单元产品方案　　数据中心电源系统　　全链发力，赋能电源系统　　高效节能、稳定可靠　　数据中心电源系统作为AI数据中心的 “能量大动脉”，覆盖PSU电源模块、BBU电池备份单元、SST固态变压器三大核心场景，贯穿中压-低压电能变换、PF功率因数校正、隔离型双向DC/DC变换、直流母线稳压、冗余保护全链路。当前AIDC单台服务器功耗突破10kW、800V高压架构加速普及，电源系统对模拟芯片提出更高要求：高频高效功率变换、纳秒级瞬态响应、强抗扰隔离驱动、低EMI电磁兼容设计、冗余供电高可靠性，同时需满足严苛能效标准与10年以上长寿命运行要求。　　PSU Power Module功能框图　　在栅极驱动产品领域，思瑞浦推出了大电流、低延时低边驱动和符合安规需求的隔离驱动产品方案，帮助客户持续优化供电“动力系统”，在保障AIDC供电设备高可靠性的同时，有效提升系统运行效率，实现能源高效利用。　　TPM5355　　TPM5355是增强型隔离驱动产品，具有±150-kV/μs CMTI能力，并针对半桥串扰与直通问题，集成米勒钳位功能，显著增强半桥结构的稳定性，为MOSFET、SiCFET和IGBT等功率器件提供了稳定可靠的驱动解决方案。　　思瑞浦电源类(DCDC/LDO/电压基准)产品为AIDC供电设备数控IC提供高精度、高稳定的供电支持，确保系统长期稳定运行;同时提供多种小封装产品选型，适配高密度集成设计需求，帮助客户实现设备小型化、轻量化升级。　　TPP36308x和TPP36208x　　TPP36308x和TPP36208x分别是36V/3A和36V/2A的同步整流型Buck产品系列，采用了低导通电阻的MOSFET管代替了二极管，有效降低损耗并提高效率。产品系列共包括四种版本：分别对应开关频率为500kHz和2.2MHz，Current Mode为Pulse-Skip和Forced-PWM。　　思瑞浦丰富的接口产品组合，可助力AIDC供电设备实现高速、无损、低延时通信，保障PSU、BBU、SST等多模块协同高效运转，提升整个电源系统的响应效率。　　TPT1255和TPT1256　　TPT1255和TPT1256是加强型工业级5V CAN收发器，5Mbps CAN FD,具备高共模、高耐压、高ESD防护等级的特性，4.5V-5.5V VCC输入电压范围，支持3.3V~5V VIO，满足多种工业和通讯应用场景。　　TPT76XX系列　　TPT76XX系列数字隔离器可提供高达5000VRMS的电气隔离强度，有效防止高压串扰，保护低压侧设备和人员安全。产品同时具有200kV/µs高共模抑制比，可显著提升工业、新能源及汽车等高压系统的可靠性和安全性。　　思瑞浦深度贴合客户实际应用需求，坚持差异化技术路线，持续优化AIDC供电系统方案。思瑞浦有源滤波芯片TPAEF004x系列可高效改善系统电磁干扰EMI问题，在减小共模电感体积的同时，进一步降低整机成本，帮助客户实现性能与成本双重优化。　　思瑞浦数据中心电源系统产品方案　　AIDC备电与BMS系统　　高性能方案，筑牢智算安全续航防线　　AIDC备电与BMS系统是AI数据中心的 “安全续航底座”，由锂电池组、电池管理系统(BMS)、储能变流器(PCS)构成，可实时监控电芯全生命周期状态，在电网异常时实现毫秒级不间断供电，保障核心算力业务连续不中断，是数据中心安全运行的最后一道关键防线。随着800V高压直流架构的广泛应用，行业对BMS的电压精度、毫秒级响应速度以及绝缘安全提出更高要求，直接驱动高性能BMS方案的需求爆发。　　AIDC备电与BMS系统框图　　思瑞浦AIDC备电与BMS系统产品方案　　全栈模拟芯力量，夯实智算新基石　　AI数据中心的算力竞赛，本质上是底层核心器件的性能与可靠性的终极比拼。思瑞浦在运算放大器、基准电压、ADC、BMS AFE、隔离器、接口芯片、电源管理以及栅极驱动等领域实现全品类深度布局，为AI数据中心打造覆盖从信号感知、处理、传输到功率驱动的一站式高性能模拟芯片解决方案，全方位支撑智算产业发展。　　从算力核心的精密供电监测，到作为能量大动脉的PSU、SST高效电能转换，再到备电系统的全生命周期安全保障，思瑞浦以持续技术创新，为智算时代夯实底层硬件基石。凭借3200+款全链路产品矩阵、严苛质量标准、自主可控的测试体系与供应链优势，思瑞浦正全力迈向AI与数据中心领域全球领先的核心模拟芯片供应商，为数字经济与智算产业的高速发展持续注入核心动力。

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发布时间：2026-05-21 10:16 阅读量：422 继续阅读>>

瑞萨丨定义未来服务机器人：RZ/V2H，用一颗芯片集成<span style='color:red'>AI</span>的无限可能

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瑞萨丨定义未来服务机器人：RZ/V2H，用一颗芯片集成AI的无限可能

　　在生成式AI与具身智能的发展推动下，机器人正从“自动执行”向具备感知与决策能力的“智能决策”阶段演进。酒店、医疗、物流和零售等行业对自动化、效率与安全性的需求持续提升，推动服务机器人市场快速增长。这类机器人不仅需要在复杂的动态环境中自主移动，并与人类进行安全、自然的交互，还必须满足低功耗与高性价比的商业化要求。然而，传统系统架构往往需要在AI算力、实时响应能力与系统集成度之间进行权衡，成为制约服务机器人规模化落地的关键瓶颈。　　针对这一挑战，瑞萨推出了以“RZ/V2H高端AI微处理器(MPU)”为核心的服务机器人解决方案。该方案通过高度集成的单芯片架构，将高性能AI推理加速能力与实时运动控制能力结合，使AI感知处理与确定性的实时控制能够在同一平台上协同运行，为服务机器人提供兼具智能处理能力与实时响应能力的核心计算平台。　　服务机器人框图　　核心MPU：集AI、视觉与实时控制于一体　　该方案的核心是瑞萨RZ/V2H高端AIMPU，其采用瑞萨电子专有的AI加速器-动态可重配置处理器(DRP-AI3)、四核Arm® Cortex®-A55(1.8GHz)Linux处理器，双核Cortex®-R8(800MHz)实时处理器，以及一颗Cortex-M33系统管理内核。此外，RZ/V2H还包括另一款动态、可重配置处理器(DRP)。该动态可重配置处理器(DRP)主要用于加速传统图像处理与 OpenCV等视觉算法，与DRP-AI3 AI推理加速器形成互补的视觉计算架构。它还具有PCIe®、USB 3.2和千兆以太网等高速接口，是工厂自动化中自主机器人和机器视觉等应用(必须以低功耗实现的先进AI处理)的理想微处理器。　　高可靠电源管理：为复杂系统精准供能　　服务机器人系统通常包含多个电压域和复杂的芯片组，对电源稳定性、效率以及噪声控制提出了较高要求。本方案选用瑞萨RAA215300多通道电源管理集成电路(PMIC)作为系统的核心电源管理单元。　　RAA215300是一款高性能、高集成度的9通道PMIC，专为32位和64位MCU/MPU应用设计，其主要优势包括：　　01　　完整供电方案：为32/64位MPU提供完整的电源解决方案，可支持核心电压以及DDR3、DDR3L、DDR4和LPDDR4等内存所需的电源轨，从而简化系统电源树设计。　　02　　高度集成：内置实时时钟(RTC)、32kHz晶体振荡器以及纽扣电池充电器，为需要时间保持和低功耗待机的系统提供单芯片解决方案，有助于减少板级器件数量并降低物料成本。　　03　　低噪声设计：支持扩频(Spread Spectrum)和超声波模式(Ultrasonic Mode)，能够有效降低电源噪声，对于模拟传感器和音频模块等对噪声敏感的系统组件尤为重要。　　精准时钟生成：确保系统同步与稳定　　任何高性能数字系统的稳定运行都离不开精准的时钟。本方案采用专为低功耗、消费类和高性能PCI Express应用而设计的VersaClock® 3S可编程时钟发生器5L35023，为整个系统提供纯净、可配置的时钟信号。　　该器件采用三个PLL架构设计，每个PLL可单独编程，支持生成多达五个不同的输出频率，以满足MPU、外设接口、通信模块等对时钟的多样化需求。其内置的主动节能(PPS)、性能—功耗平衡(PPB)和过冲抑制技术(ORT)等智能功能，能在保证时序性能的同时优化系统功耗。内部OTP存储器允许存储定制化的时钟配置，实现上电即用，并通过I²C接口提供灵活的运行时重配置能力，极大地增强了系统设计的灵活性与可靠性。　　此外，该器件具有可编程的VCO和PLL源选择，支持用户根据实际应用需求优化功率与性能。器件可提供三路单端输出和两组支持LVCMOS和LPHCSL的差分输出。同时支持低功耗32.768kHz时钟，系统RTC参考时钟的电流消耗小于2μA。　　系统优势：引领下一代服务机器人技术革新　　基于瑞萨RZ/V2H MPU的解决方案为下一代服务机器人带来三大核心优势：　　首先，它实现了高性能AI与硬实时控制的深度融合。芯片内置A55应用处理器、DRP-AI3 AI加速器及双核R8实时内核，可让机器人在处理复杂视觉任务的同时，保证关键控制环路具备微秒级确定性响应，真正实现“感知—决策—执行”的高速智能闭环。　　其次，方案大幅提升了系统集成度与开发效率，高度集成的芯片组显著减少了PCB面积和物料成本，而成熟的AI SDK与RTOS支持则有效降低了开发门槛，加速产品上市。　　最后，卓越的能效设计保障了长效稳定运行，专用AI加速器与智能电源管理协同工作，在提供强大算力的同时优化整体功耗，确保机器人在各类动态场景中保持可靠自主运行。

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发布时间：2026-05-20 09:17 阅读量：458 继续阅读>>

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