2024年第三季度,电子系统设计(ESD)行业收入增长至51亿美元,较2023年第三季度的45.216亿美元增长了14.4%。这一增长反映了电子设计自动化(EDA)行业的持续强劲表现,特别是在计算机辅助工程(CAE)、集成电路物理设计和验证(IC Physical Design and Verification)、印刷电路板和多芯片模块(PCB and MCM)、半导体知识产权(SIP)等领域的显著增长。增长的主要驱动因素技术创新:新材料和新工艺:随着半导体技术的不断进步,新型半导体材料的研发和应用为电子行业带来了新的增长动力。例如,石墨烯晶体管、自组织分子设备和碳纳米管等新兴技术可以绕过传统半导体技术的物理限制,为IP半导体行业创造大量机会。人工智能和机器学习:利用海量数据通过人工智能和机器学习技术对原始设计进行优化,提升性能,降低功耗。例如,EDA行业通过云计算提升软件本身的计算能力,并利用云端海量存储资源实现全过程数据整合分析。市场需求:消费电子产品:消费者对电子产品性能和功能的需求不断提高,推动了电子行业的快速发展。例如,智能手机、笔记本电脑和平板电脑在双核或四核处理器上运行,...
5G-A(5G-Advanced)是5G技术的升级版,被视为连接5G与6G的桥梁。相较于传统5G,5G-A在速率、连接密度和时延等方面进一步提升,并且引入了更多应用场景,如通感一体化等功能。低空经济是指在低空飞行区域内进行的一系列民用飞行活动,主要涉及低空空域范围内的载人及无人驾驶航空器的应用。涵盖了低空飞行器制造、运营服务、保障体系等各个环节,形成了一种综合性的经济形态。5G-A为低空经济提供强大技术支持5G-A技术为低空经济的发展提供了强有力的技术支撑,尤其在低空通信和低空感知领域发挥了重要作用。具体应用和优势包括:通感一体化技术: 5G-A通过结合通信与感知功能,实现对低空慢速小目标的精准感知,为无人机低空飞行的管理和操作提供了技术保障。中兴通讯的5G-A“脉冲波+连续波”通感模式已经在海南和云南的实际应用中取得了显著成效,证明了其在无人机、智能制造等多领域的广泛潜力。低空智联网: 5G-A通过构建低空智联网,实现低空飞行器的实时精准控制。例如,中国电信的网联无人机已应用于巡检、水利、安防、测绘、能源、农业等多个领域,超过310个项目已落地。此外,5G-A技术还支持低空飞行器的智...
在智能制造迈向高效化和自动化的浪潮中,人形机器人正从实验室走向实际应用。2025年1月15日,富士康与优必选达成全面战略合作,聚焦人形机器人在制造业中的深度应用,助推“关灯工厂”新时代的到来。这一合作不仅展现了两家企业的技术实力,也预示着人形机器人行业的未来潜力。一、合作背景:需求与技术的完美契合l富士康:智能制造的迫切需求作为全球电子制造领域的龙头企业,富士康近年来在劳动力成本上涨和市场个性化需求增多的双重压力下,逐渐转向智能化制造模式。传统工业机器人尽管在提升效率方面表现突出,但其固定性限制了柔性化生产需求。而人形机器人凭借其灵活的结构设计、先进的感知与决策能力,能够完成包括物料搬运、质检和复杂组装在内的多种任务,正是富士康迈向智能制造的重要支撑。l优必选:人形机器人领域的技术先锋优必选在人工智能与机器人研发方面积累了深厚经验,其旗舰产品Walker S1已成为业内标杆。这款机器人具备精准的运动控制、复杂环境的感知能力和高效的人机交互性能。实测数据显示,Walker S1能够在复杂场景中高效运行,并适应多变的生产任务,为工业智能化提供了重要支撑。图:富士康与优必选合作,聚焦人形机器...
随着量子计算技术的迅速发展,越来越多的科技公司和研究机构开始关注它的商业化应用和潜力。从谷歌的Sycamore处理器到中国的祖冲之 3.0,再到IBM的混合量子计算策略,量子计算正在向实际应用迈进。尽管量子计算离全面商业化还有距离,但其巨大的潜力已引发全球范围的关注。量子计算的概念最早可追溯至1981年,当时物理学家理查德·费曼提出了一个大胆的构想:利用量子力学的原理进行计算。这一构想为量子计算的发展奠定了理论基础,开启了人类探索量子世界奥秘的新征程。在随后的几十年里,量子计算从理论研究逐渐迈向实验探索和实际应用。如今,量子计算的进展令人瞩目,但同时也面临着诸多挑战。量子计算的基础原理是利用量子比特(qubits)和叠加原理,与传统计算机使用的二进制比特不同,量子比特能够同时处于0和1的叠加态。这意味着量子计算机能够在多个状态下同时进行计算,从而大幅提升计算能力,尤其在处理复杂问题时,能够比传统计算机快得多。技术突破与创新Google与量子错误修正在量子计算的发展过程中,错误率一直是制约其性能的关键因素。Google推出的Willow处理器,主打量子错误修正技术,这一技术能够显著降低错...
据TrendForce分析,自动驾驶是Edge-AI的关键应用方向。在Tesla掀起的端到端模型热潮带动下,各方正加快在AI技术及算力方面的布局。预计到2025年,其他车企将开始量产端到端架构,不过主要会选择在解释性和调试性上更具优势的模块化端到端模型。这种模型以数据为驱动,对多样化数据有着高度依赖,而生成式AI凭借其开放性和创造力,可用于生成多元及罕见情境的数据,以助力模型训练,有效解决数据长尾问题。AI技术的不断进步也拓展到了商业层面,随着法规环境的逐渐完善,Level 4级别自动驾驶的无人出租车有望加速场景复制和商业化运营进程。然而,无论是电动化还是自动驾驶技术,在发展过程中,地缘因素都可能使技术和商业拓展面临更多挑战。TrendForce指出,2025年自动驾驶行业迎来了新的发展纪元,模块化端到端模型的量产与Level 4级别无人出租车的商业化成为两大显著趋势。模块化端到端模型量产技术进展与优势融合多模态大模型:端到端模型的最新进化方向是深度融入多模态大模型,如VLA(Vision-Language-Action Model,即视觉-语言-动作模型)。VLA模型拥有更高的场景推...
根据TrendForce,3GPP Release 17 给卫星应用指明了方向之后,低轨道卫星星系里的立方卫星越来越多,增长速度特别快。一些新成立的卫星公司,开始用比较低的成本生产小型的立方卫星,然后大量地把它们发射到太空,组成卫星星系,这样就能在全球范围内提供信号延迟很低的卫星通讯服务。随着微电子、材料科学等技术的不断进步,使得卫星的电子组件、传感器等能够实现高度集成化和微型化。例如,高性能复合材料的应用减轻了卫星的重量,同时保证了结构强度;纳米级的微电子制造工艺让卫星的元器件尺寸更小、重量更轻,从而为立方卫星的小型化提供了有力的技术支持。TrendForce预测2025 年卫星变得越来越小是一个大趋势。那些中小型的新卫星公司,采用模块化的卫星飞行器,还使用市面上现成的卫星零部件,开始大规模地生产立方卫星。这么做能大大降低生产成本。这些新公司把生产出来的立方卫星发射到太空,组成卫星星系。它们还利用这些卫星来做空间态势感知方面的工作,也就是监控太空中的垃圾碎片,并且想办法清理它们。另外,卫星物联网的应用也发展得很快。可以用这些卫星来监控偏远地区的物联网设备,比如说农业生产中用的各种传感...