隨著安全法規(guī)的日益嚴格和消費者需求的不斷升級，汽車行業(yè)正在進入技術變革的深水區(qū)。一方面，新法規(guī)和汽車安全評鑒標準推動汽車制造商不斷優(yōu)化車內(nèi)感知系統(tǒng)，以應對行駛和靜止狀態(tài)下多變復雜的場景，全面保障駕乘安全。另一方面，消費者對座艙體驗的期待日益提升，從基礎的功能性需求擴展到對卓越音質(zhì)、個性化交互和沉浸感的追求，座艙體驗正在成為購車決策的關鍵影響因素。
隨著AI場景的逐步下沉以及地緣風險等因素的推動，中國芯片設計業(yè)正迎來新的發(fā)展機遇，行業(yè)呈現(xiàn)出快速增長的態(tài)勢。同時，在當前全球產(chǎn)業(yè)格局重構(gòu)的背景下，國產(chǎn)芯片設計業(yè)需要在路徑依賴的基礎上，探索一條自主創(chuàng)新的新路徑，逐步構(gòu)建從產(chǎn)品定義、系統(tǒng)級應用到芯片設計、制造的完整產(chǎn)業(yè)鏈自主演進進程。 在這一關鍵發(fā)展階段，紫光芯片云3.0將發(fā)揮重要作用。依托自身在云服務和芯片設計領域的深厚積累，紫光芯片云3.0將串聯(lián)起包括EDA、IP、Foundry等各方生態(tài)資源，形成強大合力，為中國芯片設計業(yè)提供穩(wěn)定、高效的支持，助力行業(yè)實現(xiàn)跨越式發(fā)展。
隨著人工智能技術的不斷進化，“Physical AI”（物理人工智能）正在成為推動全球產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的核心力量。根據(jù)預測，這項技術將影響價值50萬億美元的產(chǎn)業(yè)鏈，從工廠自動化到倉儲管理，再到人形機器人和智能駕駛。預計未來將有超過1000萬家工廠、20萬個倉庫、數(shù)十億臺人形機器人以及15億輛智能車輛融入物理人工智能的生態(tài)系統(tǒng)，全面重塑人類的生產(chǎn)和生活方式。這是一場規(guī)?？涨暗淖兏?，其背后依賴于強大的算力、先進的AI算法和協(xié)作式機器人技術。
亞馬遜云科技不僅是云計算服務的開創(chuàng)者，更是推動企業(yè)第一次轉(zhuǎn)型的奠基者。自亞馬遜云科技推出云服務以來，全球無數(shù)企業(yè)借助云技術實現(xiàn)了從傳統(tǒng)IT架構(gòu)到云端基礎設施的跨越，極大地提高了運營效率與靈活性。如今，隨著AI技術的飛速發(fā)展，亞馬遜云科技再次站在科技前沿，助力企業(yè)迎接又一次重大轉(zhuǎn)型。這一次，AI將為企業(yè)帶來更深層次的智能化變革，使他們不僅能夠優(yōu)化業(yè)務流程，還能在數(shù)據(jù)洞察、客戶體驗和產(chǎn)品創(chuàng)新等方面實現(xiàn)突破。
國產(chǎn)EDA行業(yè)正在迎來一個至關重要的轉(zhuǎn)折點。在全球半導體產(chǎn)業(yè)競爭加劇的背景下，EDA作為芯片設計和驗證的核心工具，其技術水平直接決定了半導體行業(yè)的創(chuàng)新能力。然而，長期以來，EDA市場被幾家國際巨頭壟斷，國內(nèi)EDA行業(yè)雖發(fā)展迅速，但整體生態(tài)仍不夠成熟，亟需從技術積累、產(chǎn)品競爭力和市場接受度等多方面實現(xiàn)突破。
當前，我國集成電路產(chǎn)業(yè)面臨諸多嚴峻挑戰(zhàn)，包括國際競爭加劇、技術封鎖和供應鏈限制導致的外部壓力，以及內(nèi)部高端芯片設計與制造能力不足、關鍵設備和材料依賴進口、產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同不足等問題。同時，國內(nèi)市場需求快速增長，供需矛盾突出，芯片自給率較低，加之高端人才短缺和研發(fā)投入不足，進一步加劇了發(fā)展難度。
Chiplet技術不僅為國內(nèi)半導體企業(yè)提供了突破傳統(tǒng)單片設計的機會，也在芯片產(chǎn)業(yè)自主可控的過程中扮演了重要角色?；ミBIP，作為Chiplet架構(gòu)的核心組件之一，正是實現(xiàn)不同模塊之間高效通信的關鍵，為系統(tǒng)集成和功能擴展提供了強大支持。在這一過程中，奎芯科技作為國內(nèi)半導體互連IP領域的先鋒企業(yè)，積極推動Chiplet技術的發(fā)展和應用。
在全球半導體行業(yè)態(tài)勢回暖的大背景下，中國的IC設計公司正面臨著更加激烈的競爭。據(jù)悉，中國IC設計公司今年的增長率為11.9%，低于全球19%的增長率。面對這一局勢，如何通過EDA工具和IP服務幫助企業(yè)提升競爭力成為行業(yè)關注的焦點。
英偉達Jetson Orin Nano Super開發(fā)套件不僅讓生成式 AI 和視覺模型能夠在邊緣端高效運行，還通過更低的功耗與更高的性價比，為智能設備和機器人等物理 AI 應用提供了堅實的計算基礎。無論是語言理解、視覺感知，還是多模態(tài)融合，這一平臺都將加速邊緣 AI 的廣泛落地，讓智能設備在更多場景中實現(xiàn)實時推理與自主決策，為物理世界的智能化帶來巨大變革。
[Works With 24] AI釋放IoT新潛力，Silicon Labs全新Series 3平臺無線SoC助力端側(cè)計算時代的全面連接。
作為“AI加速年”，2024年AI進展迅猛。得益于GPU、TPU等硬件計算能力的持續(xù)提升、算法優(yōu)化的深化以及數(shù)據(jù)收集規(guī)模的擴大，AI模型在自然語言處理、計算機視覺、自動駕駛等多個領域取得了顯著突破。例如，OpenAI、Google和Meta等公司推出的超大規(guī)模模型推動了AI技術的前沿發(fā)展，且模型訓練的規(guī)模不斷創(chuàng)下新紀錄。
專訪安森美模擬與混合信號事業(yè)群(AMG)汽車市場營銷經(jīng)理張青，解讀基于BCD65的全新Treo平臺
根據(jù)世界集成電路協(xié)會（WICA）2023年的報告，全球半導體市場總規(guī)模達到5301億美元，而其中中國市場的規(guī)模為1553億美元，占據(jù)了27.1%的份額。多年來，中國穩(wěn)居全球最大的半導體消費市場地位，伴隨著人工智能技術在各行業(yè)的深入應用，新的應用領域正在為半導體行業(yè)創(chuàng)造全新的增長空間，全球半導體產(chǎn)業(yè)也即將迎來新一輪的蓬勃發(fā)展。
在現(xiàn)代計算領域，數(shù)據(jù)量的激增、帶寬需求的提升以及傳輸效率的優(yōu)化，正在推動存儲與主機連接技術的迅速發(fā)展，安全威脅也因此日益加劇。人工智能（AI）的快速普及進一步加速了這一趨勢，對計算架構(gòu)提出了前所未有的嚴苛要求。
2025將至，回首即將過去的2024年，我們見證了技術領域的快速發(fā)展與變革。這一年，人工智能的應用更加深入，量子計算的突破逐漸成為現(xiàn)實，5G網(wǎng)絡的普及為未來的智能連接奠定了堅實基礎。邊緣計算、虛擬現(xiàn)實和可持續(xù)能源技術等新興領域也取得了令人矚目的進展。2024年是技術融合與創(chuàng)新加速的一年，而我們也更期待在2025年看到更多令人興奮的技術革新和新的可能性。
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