在航天、核电、高能粒子探测等极端环境应用中,电子器件面临严苛的辐照挑战。传统硅器件在强辐照场中容易出现功能失效甚至永久损坏,亟需替代性更强的材料体系。随着碳化硅(SiC)作为第三代半导体材料的成熟应用,其在抗辐照场景中的出色表现引发了全球范围的高度关注。本文中,中国出海半导体网将从碳化硅材料的基本物理机制入手,剖析其抗辐照能力的技术原理、测试研究进展,并探讨其在极端环境下的应用前景与国产化机遇。一、抗辐照电子器件的战略意义在太空轨道、近地卫星、深空探测任务中,电子器件将长期暴露于高强度的质子、电子、重离子等宇宙射线中。而在核反应堆控制系统、高能粒子对撞实验装置(如CERN)中,中子和γ射线同样对电子器件构成严重威胁。这些辐射会造成器件参数漂移、击穿、软错误甚至永久失效。因此,具备抗辐照能力的电子器件不仅是航天与核能工程的关键支撑,也关系到任务安全与国家战略工程的稳定运行。在这种背景下,具有更高耐辐射性能的材料体系正在逐步取代传统硅器件,其中碳化硅正崭露头角。二、碳化硅材料特性与抗辐照机碳化硅(SiC)是一种宽禁带半导体材料,其禁带宽度约为3.26 eV(4H-SiC),远高于硅(1.1...
西门子数字工业软件今日宣布,与三星晶圆代工的合作关系迎来重要升级,双方将在多个先进制程节点上拓展电子设计自动化工具的认证范围,并共同推出面向前沿设计挑战的新一代创新解决方案。此次合作涵盖从14nm至2nm的FinFET与MBCFET工艺(SF2/SF2P),西门子的全线EDA产品组合——包括Calibre、Solido及Aprisa等关键工具——均已通过相应节点的技术认证,为客户在开发下一代半导体产品时提供强有力的工具支持与技术保障。“我们很高兴能进一步深化与西门子的合作,西门子不断拓展其在三星代工生态中的技术价值,持续为我们最新的先进工艺节点提供全面支持。”——三星电子晶圆代工PDK开发团队副总裁 李承宰(Sungjae Lee)表示。 “除了完成EDA工具的认证,我们还与西门子携手推出多项面向关键领域的联合创新成果,包括功率完整性验证、硅光子、模拟混合信号可靠性验证等,这将帮助我们的客户在激烈竞争的全球市场中脱颖而出。”图:西门子数字工业软件与三星晶圆代工深化合作(图源:西门子)多项EDA工具通过先进工艺节点认证西门子EDA旗下三大核心产品线近日完成对三星多项先进工艺节点的认证,包...
新思科技公司近日宣布,正在与三星晶圆代工持续深化战略合作,共同推动面向下一代边缘AI、高性能计算(HPC)和人工智能(AI)应用的先进芯片设计。这一合作通过结合新思的3DIC Compiler平台与三星的先进封装技术,帮助客户高效完成复杂芯片的流片(tape-out),显著缩短开发周期。基于三星SF2P制程节点构建的认证EDA设计流程,使得客户在功耗、性能与面积(PPA)优化方面获得显著提升,并能在先进工艺上集成高质量IP组合,降低系统集成风险。“边缘AI的广泛落地正在催生对更强大、更高效半导体技术的迫切需求。”新思科技IP事业群高级副总裁John Koeter表示,“我们与三星晶圆代工的紧密合作,正在赋能从数据中心AI推理引擎到轻量级终端设备(如智能摄像头、无人机)等多样化应用,实现基于三星先进制程(尤其是Sub-2nm)打造的高性能AI处理器。”三星电子晶圆代工设计技术团队副总裁Hyung-Ock Kim补充道:“我们正携手新思科技共同优化三星先进工艺下的设计PPA表现。新思AI驱动的设计流程已通过SF2和SF2P工艺认证,客户可以轻松将其集成至现有开发体系。此外,我们还联合推出包...
芯驰科技自2018年创立以来,始终聚焦于“中央计算+区域控制”电子电气架构,致力于打造高性能、高可靠性的车规级芯片及系统解决方案,产品广泛应用于智能座舱与智能车控等关键领域。公司在全国多地布局研发网络,分别在北京、上海、南京、深圳、大连设有研发中心,并于长春、武汉设立办事处,构建起完善的创新与服务体系。芯驰团队由一支具有国际视野、经验丰富的核心技术班底组成,成员大多拥有近二十年车规芯片从研发到量产的完整经验,是国内少数能实现产品定义、技术攻关与大规模落地的整建制车规芯片企业。车规认证实力领先在车规安全与可靠性方面,芯驰科技取得了多项业内标志性突破,是国内首家完成车规芯片领域五项核心安全认证的公司。包括:莱茵TÜV颁发的ISO 26262 ASIL D功能安全流程认证;AEC-Q100 Grade 1/2级别可靠性认证;ISO 26262 ASIL B与ASIL D功能安全产品认证;ISO/SAE 21434汽车网络安全管理体系认证;工商总局与国家密码管理局颁发的国家商用密码信息安全双重认证。融资背景与市场覆盖芯驰已完成B++轮融资,股东阵容涵盖众多实力资本,包括北京亦庄国际产业投资、京...
在推动人形机器人向更高智能进化的过程中,除了已有的技术难题之外,数据采集方式的局限性同样对其“学习”与“适应”能力构成了严重制约。从机器人底层算法架构来看,常将其分为“大脑”与“小脑”两个部分:前者负责感知、决策与认知,后者则专注于运动与动作控制。然而,相较于大脑近年来的快速进展,人形机器人在“小脑”——即运动控制方面的进展却相对滞后,而造成这一差距的关键因素之一,正是数据采集方式的瓶颈。数据采集方式的局限目前主要有两种小脑训练的数据采集方式:基于视频的学习引导:通过观察真人动作视频进行模仿学习。这种方式的不足在于其信息表征能力有限,难以真实还原动作细节,无法完全替代真实交互体验。生成式仿真训练:通过物理引擎生成虚拟训练环境,进行动作演化与模型优化。虽然能覆盖更广泛的动作场景,但在应对现实世界复杂多变的情况时,模型的鲁棒性与泛化能力仍存在不足,训练质量也高度依赖物理建模的准确性。这两种方式的局限性,使得人形机器人在适应多变环境与复杂任务时力不从心,从而成为大规模部署与落地应用的一道难关。底层算法的不统一带来的效率挑战另一个制约因素在于算法层面的分裂。目前在精细操作场景中,不同任务常需设...
2025年6月18日至20日,第12届GSMA世界移动通信大会(MWC上海)在上海新国际博览中心和浦东嘉里大酒店成功举办。作为亚太地区最具影响力的通信科技展会之一,MWC上海再次成为全球科技生态的重要汇聚地。今年大会特别引入了“2025世界机器人大赛选拔赛”,首次在通信大会中设立机器人竞技环节,展示5G与AI在机器人产业深度融合的最新进展,成为全场焦点。一、科技融合催生新蓝海:5G+AI构筑未来图景随着全球数字化进程加快,5G、人工智能(AI)、物联网(IoT)等新兴技术正逐步重塑各个行业的运行模式。据GSMA最新预测,到2030年,移动技术将在中国经济中创造约2万亿美元价值,占全国GDP的10%左右;在全球范围内,移动技术有望贡献近11万亿美元,成为支撑下一代生产力跃升的关键引擎。这一趋势在MWC上海现场体现得尤为明显。通信行业巨头纷纷携核心技术亮相,聚焦5G-Advanced、AI大模型、终端智能化与产业数字化等主题。华为展出了其5.5G、AI for Network、智慧城市与智能制造整体解决方案,强调“构建智能世界的底座”;荣耀则发布了多款AI手机及AI PC设备,主打端侧大模...