近期,有报道称NXP半导体公司宣布收购Edge AI先锋Kinara公司,此次收购将以 3.07 亿美元的全现金交易完成,预计在 2025 年上半年完成,不过还需满足包括监管批准等常规成交条件。NXP半导体公司作为全球领先的半导体解决方案提供商,一直致力于推动汽车、移动设备、通信基础设施和物联网等领域的技术创新。此次收购Kinara,一家在边缘AI领域具有领先地位的初创公司,是NXP在人工智能和边缘计算领域战略布局的重要一步。Kinara 公司在高性能、高能效和可编程离散神经处理单元(NPUs)领域处于行业领先地位,其产品可广泛应用于边缘 AI,支持多模态生成式 AI 模型。而 NXP 此次收购背后,有着多方面的战略考量。从市场趋势来看,智能系统的未来发展需要在边缘进行安全、经济且节能的 AI 处理,边缘 AI 处理市场正呈现出迅猛增长的态势。在边缘进行先进的 AI 处理,能让设备在本地独立做出关键决策,无需依赖云端,大大加快了响应速度,保护了数据隐私,还降低了成本。比如在自动驾驶场景中,车辆需要实时对路况做出反应,依靠边缘 AI 就能快速处理传感器数据,避免因数据传输延迟带来的安全隐...
QLED,即量子点发光二极管,是下一代显示技术的关键代表。量子点是一种纳米级别的半导体晶体,它有着独特的光学特性,就像一个个小小的色彩魔法师。当受到电或者光的激发时,量子点能够发出极其纯净的光,而且不同尺寸的量子点可以发出不同颜色的光。这一特性使得 QLED 在色彩表现上有着天然的优势,能够呈现出传统显示技术难以企及的高纯度色彩,让我们在观看电视、使用电子设备时,看到的画面更加逼真、生动,仿佛身临其境。比如,在显示一片美丽的自然风光时,QLED 屏幕可以精准地还原出每一片树叶的翠绿、每一朵花朵的娇艳,天空的湛蓝也更加深邃动人。不仅如此,QLED 还具备出色的稳定性,这意味着它在长时间使用过程中,色彩表现不会出现明显的衰减,始终能保持高质量的显示效果。然而,QLED 的发展并非一帆风顺。在制备过程中,传统的自旋涂覆方法虽然能够制作出性能不错的 QLED 器件,但这种方法存在明显的缺陷。它在大规模生产时效率较低,成本也比较高,就像手工定制一件物品,虽然精致但产量有限,这大大限制了 QLED 的广泛应用。于是,人们开始寻找新的制备方法,而喷墨打印技术进入了大家的视野。喷墨打印技术就像是用打印...
根据美通社的消息,LG AI Research 与首尔国立大学生命科学学院的 Min-Kyung Baek 教授强强联合,在首尔麻谷 LG 科学园的 Global Lounge 签署了联合研究协议,致力于开发 “新一代蛋白质结构预测 AI”。蛋白质作为人体各项活动的关键生物分子物质,其结构预测技术对于构建 “数字细胞图谱” 意义重大。它能够帮助科研人员精准识别病因,极大地加速新药研发进程。目前,全球众多科技巨头在蛋白质预测 AI 技术上已取得一定成果,但现有技术大多聚焦于单一蛋白质结构的预测。然而,现实中存在许多因环境和化学变化而呈现多种形态的 “多态” 蛋白质,对其结构的预测成为当前面临的一大难题。此次合作双方优势互补,实力强劲。Min-Kyung Baek 教授是世界知名的蛋白质结构预测专家,他曾与华盛顿大学的 David Baker 教授共同开发 “RoseTTAFold”,后者凭借基于 AI 的相关研究荣获 2024 年诺贝尔化学奖,这充分彰显了 Baek 教授在该领域的深厚造诣。而 LG AI Research 自 2020 年 12 月成立以来,发展迅速,于 2021 年成...
根据 Counterpoint Research 的分析,2025 年芯片代工行业预计增长 20%,较 2024 年 22% 的增长率略有放缓。这一增长主要由台积电及其他抓住 AI 浪潮的小型竞争对手带动。AI 在数据中心和边缘计算领域的扩张,推动了对先进制程芯片的需求,而台积电凭借 5/4 纳米和 3 纳米芯片及先进封装技术从中受益。增长趋势与驱动力AI与数据中心的崛起AI在数据中心和边缘计算中的广泛应用,推动了对先进制程节点芯片的需求。台积电(TSMC)凭借其5/4纳米和3纳米芯片制造能力,结合专有的CoWoS先进封装技术,抓住了这一增长机遇。台积电预计2025年销售额将增长高达26%,其先进节点的产能利用率预计将保持在90%以上。产能利用率与市场动态预计2025年整体代工产能利用率约为80%,其中先进节点的利用率将高于成熟节点。台积电将继续受益于高端智能手机需求和来自云服务提供商(如亚马逊、微软和谷歌)的AI相关订单。然而,成熟节点(28/22纳米及以上)的复苏相对缓慢,由于消费电子、网络、汽车和工业等终端市场需求疲软。企业竞争格局台积电的领导地位台积电在代工行业占据超过60%的...
华金证券指出,华为智能驾驶的算法架构从人工标注到自主决策,由有图转向无图;车辆识物从BEV到GOD,从人工标注到自主决策。BEV(Bird’s Eye View)鸟瞰图技术是智能驾驶感知算法中的一种重要方式,它能基于多传感器数据融合,通常是利用摄像头等传感器采集到的图像信息,经过处理和分析后,将车辆周围的环境以鸟瞰的视角呈现出来,让车辆对周围的道路、车辆、障碍物等有一个整体的空间感知。根据华金证券,华为ADS1.0主要采用的就是BEV+Transformer算法,Transformer是一种新型神经网络架构,可以直接进行2D、3D不同序列之间的转换。整个BEV+Transformer方案的思路基本为“输入-提取-转换-融合-时序-输出”,可将多传感器采集到的数据融合并展现在同一坐标中,形成一个虚拟的向量空间,所有的分析和决策都在这个空间中进行。但 BEV 对异形障碍物和一些不规则物体的识别存在一定局限性,难以精准识别和判断那些不在其预设模型和标注范围内的物体。并且在开发阶段,该算法依赖 “白名单机制”,需要人工对识别到的目标进行标注。然而,实际路况极为复杂,障碍物标识存在 “长尾效应”...
在新能源材料与技术领域,我国科学家再次取得令人瞩目的重大突破。西湖大学未来产业研究中心、工学院王睿团队成功让钙钛矿与铜铟镓硒(CIGS)两种材料叠在一起,使柔性叠层太阳电池的光电转换效率达到23.4%,这一成果刊发在国际知名学术期刊《自然・光子学》上,为全球太阳能电池技术的发展树立了新的里程碑。一、技术突破与创新叠层结构的巧妙设计:王睿团队将钙钛矿与铜铟镓硒两种材料进行叠层,这种设计类似于多层蛋糕,每一层都是不同类型的半导体材料,专门用于捕捉特定波长的太阳光。与传统的单结钙钛矿太阳电池相比,这种叠层结构能显著扩大能量捕获范围,从而更高效地将太阳光转化为电能,突破了单结太阳电池转换效率的瓶颈。单结钙钛矿太阳电池的光电转换效率从2009年的3.8%迅速提升到目前约27%的纪录效率,而叠层太阳电池技术的出现,为继续提高效率提供了新的途径。制备工艺的精细优化:制备叠层太阳电池对每一层的厚度、均匀性等都有严格要求,王睿团队在研发过程中,经过多次尝试和失败后,跳出思维定式,在铜铟镓硒基底上尝试不同的钙钛矿薄膜制备工艺。最终,他们在电镜下发现了一个具有均匀致密钙钛矿表面形貌的样品,并通过不断优化钙钛...