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全球新聞發布
  • 汽車車身控制網絡設計的關鍵考量
    汽車車身控制網絡設計的關鍵考量 2025-07-31
    隨著汽車產業快速轉型,車身控制電子系統日益複雜,形成由眾多ECU、致動器及互聯組件組成的緊密網絡。從電動後視鏡與座椅調整器,到照明與HVAC系統,現代車輛中分布式控制節點數量驚人,對高速、可靠的通訊與精確電力供應提出更高要求。 隨著系統規模與複雜性不斷提升,工程師同時也面臨著能效、電磁相容性(EMC)及可靠性的嚴苛挑戰。對於系統架構師與嵌入式硬體工程師而言,這些設計挑戰已無法單獨解決,而需從整體架構著手。 通訊完整性、負載控制與低功耗運作密不可分,因此采取整合性思維成為關鍵。本篇文章將針對六大核心設計要素進行深入探討: 1. CAN FD:速度與訊號完整性的取舍 CAN(控制器區域網路)是汽車應用中曆久不衰的資料傳輸協議,具備高穩定性與低成本等優勢,廣泛應用於引擎控制與安全系統。然而,其傳輸速度僅達1 Mbps。 隨著CAN FD(靈活資料速率)問世,資料速率已可達5 Mbps以上,顯著提...
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  • 構建可信硬件:安全挑戰與應對策略
    構建可信硬件:安全挑戰與應對策略 2025-06-25
    隨著微電子與計算技術的迅猛發展,集成電路(IC)已深入現代社會的方方面面,從消費電子產品到金融、國防等關鍵基礎設施。然而,伴隨這些技術進步,硬件安全問題日益凸顯。與可通過補丁修複的軟件漏洞不同,一旦部署,硬件漏洞難以修補,這使得從設計、制造到部署全過程中確保硬件安全與信任變得尤為關鍵。 本文將深入探討硬件安全面臨的主要威脅、IC信任的重要性,以及當前用於風險檢測與防護的技術手段。 認識硬件安全 硬件安全是指通過各類技術手段保護物理組件免受未經授權的訪問、篡改或惡意修改。相比軟件漏洞,硬件安全隱患更難以發現和處理。一旦安全機制缺失,可能導致系統癱瘓、數據泄露,甚至引發國家安全風險。 尤其值得注意的是,當今硬件組件普遍依賴全球化供應鏈進行制造,容易受到諸如仿冒、逆向工程、惡意修改等安全風險的影響,這些問題可能造成敏感信息泄露、系統失效,甚至關鍵設備被遠程操控。 主要安全威脅 在硬件安全領域,主...
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  • 先進傳感技術,賦能機器視覺新突破
    先進傳感技術,賦能機器視覺新突破 2025-05-30
    在機器視覺系統中,選擇合適的傳感器和成像組件,不僅影響圖像質量,也直接決定了人工智能模型的判斷能力與執行效率。 從自動駕駛汽車到智能制造,再到醫療檢測,機器視覺正在深入各行各業,發揮越來越重要的作用。而在技術快速發展的今天,除了軟件與算法的提升,支撐系統穩定運行的硬件——尤其是傳感器——同樣值得被重視。 更高質量的數據輸入 傳感器在機器視覺中的首要作用,是為AI提供准確、清晰的原始數據。畢竟,模型的表現高度依賴於輸入質量。如果信息本身有誤,AI再“聰明”也無從判斷。 比如,光傳感器需要根據環境變化自動調節攝像參數,確保畫面清晰;而飛行時間(ToF)傳感技術則能精准測量距離,為系統提供三維空間感知的能力。無論是訓練階段還是正式應用階段,數據越接近真實場景,模型的判斷就越可靠。 更豐富的感知維度 除了“准”,機器視覺還需要“廣”。不同類型的傳感器提供的數據維度不同,融合之後,系統能更全面地理解...
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  • 綠色能源與物聯網:聯網設備如何提升可再生能源系統效能
    綠色能源與物聯網:聯網設備如何提升可再生能源系統效能 2025-04-30
    在全球應對氣候變化的背景下,發展可再生能源已成為關鍵戰略。太陽能、風能等綠色能源持續獲得關注,但它們也面臨著諸多挑戰,例如發電波動性強、管理效率要求高等。幸運的是,物聯網(IoT)正逐漸成為優化可再生能源系統的變革性技術。借助聯網設備,企業和機構能夠實現實時監控、數據采集和自動化控制,從而提升綠色能源的效率與可靠性。本文將探討物聯網如何重塑可再生能源行業,助力邁向更可持續的未來。 物聯網在可再生能源中的角色 物聯網是指由大量聯網設備組成的網絡,這些設備能夠彼此通信、收集並共享數據。在可再生能源系統中,物聯網設備使運營方能夠更有效地監控能源產出、優化能源使用、管理儲能系統。通過集成智能傳感器、儀表及自動化控制系統,物聯網在生產與消費之間搭建起高效橋梁。 可再生能源往往受限於環境變化,如日照、風速和氣溫的波動。物聯網設備通過持續的數據采集提供關鍵洞察,幫助運營人員做出實時決策,從而提升整體性能...
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  • AI的未來:是什麼引領下一輪技術突破?
    AI的未來:是什麼引領下一輪技術突破? 2025-03-28
    過去十年,人工智能(AI)取得了令人矚目的進步,改變了行業格局,重塑了我們的生活與工作方式。展望未來,AI的下一次進化將帶來更大的突破,這些突破將由新興技術、創新方法論以及AI在日常應用中的深度融合所推動。本文將探討推動AI未來發展的關鍵因素和創新趨勢。 1. 機器學習算法的進步 機器學習(ML)算法的持續優化是AI發展的核心驅動力。研究人員正致力於構建更高效、更具可擴展性和可解釋性的模型。 關鍵發展: 深度學習:神經網絡架構的進步將增強AI在計算機視覺、自然語言處理和語音識別方面的能力。 強化學習:改進的強化學習算法將使AI能夠更高效地從複雜環境中學習,提升在機器人、自動化系統等領域的表現。 聯邦學習:聯邦學習使AI能夠在分布式設備上訓練模型,同時保護數據隱私,為醫療、金融和移動應用帶來新的可能性。 2. 量子計算 量子計算有望顛覆AI,解決目前傳統計算機難以處理的複雜問題,大幅加速AI...
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  • 全球汽車傳感器市場預計到2029年將達到143億美元
    全球汽車傳感器市場預計到2029年將達到143億美元 2025-02-12
    全球汽車傳感器市場預計到2029年將達到143億美元 據 Yole Group 最新報告顯示,全球汽車傳感器市場預計將從 2023 年的 93 億美元增長至 2029 年的 143 億美元,複合年增長率(CAGR)達 7%。這一增長趨勢主要受電動化及高級駕駛輔助系統(ADAS)等技術發展推動。 其中,LiDAR 細分市場預計將實現最快增長,至 2029 年將增長 48% 至 6.49 億美元。此外,雷達和 CMOS 圖像傳感器(CIS)將占據市場主導地位,預計在 2029 年分別創造超過 40 億美元和 30 億美元的市場價值。 市場增長趨勢與應用領域 數據顯示,2023 年全球汽車傳感器出貨量已達 65 億個,預計到 2029 年將接近 90 億個。在此期間,汽車行業將在以下四大核心領域迎來重大變革: · 動力總成與電動化:傳統內燃機向電動車的過渡將帶動電動化市場以 3% 的年均增速增長...
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