从28nm到A14:芯片工艺的“追更”之路,每一代都在卷什么?
本文将介绍从28nm到A14(约1.4nm)的演进路径。 在半导体行业,每一代工艺节点的跨越都像是一场精密到原子级别的“极限挑战”。最近的一份技术总结,清晰地勾勒出了从28nm到A14(约1.4nm)的演进路径——这不仅是数字的缩小,更是整个制造体系的重构。 金属间距 摩尔定律的真实标尺工艺节点的数字常常让人迷惑——所谓的“5nm”、“3nm”早已不是某个具体尺寸。真正的物理标尺,是后段互连中的金
本文将介绍从28nm到A14(约1.4nm)的演进路径。 在半导体行业,每一代工艺节点的跨越都像是一场精密到原子级别的“极限挑战”。最近的一份技术总结,清晰地勾勒出了从28nm到A14(约1.4nm)的演进路径——这不仅是数字的缩小,更是整个制造体系的重构。 金属间距 摩尔定律的真实标尺工艺节点的数字常常让人迷惑——所谓的“5nm”、“3nm”早已不是某个具体尺寸。真正的物理标尺,是后段互连中的金
前言 一个基础的嵌入式系统往往是一个相对封闭的系统。 例如一台温控设备可以在本地读取温度、控制风扇,并通过屏幕显示结果。工作人员需要查看设备状态时,可以直接观察屏幕,也可以用串口连接电脑读取数据。 这种方式简单、可靠,在很多场景下也已完全够用。但是,当设备数量增加、安装位置分散或管理要求提高后,完全依赖本地操作就会带来一些问题。 我们分别来看以下一些场景: 01 设备数量增加 如果现场只有一台设备
在许多照明应用中,测量两个光源的相对强度比测量其各自的强度更重要。这样能确保两个光源以相同的强度发光。例如,比较同一建筑物内控制室( 1 号房间)和另一间房( 2 号房间)的亮度会有帮助,以便可以在白天的任何时间和夜里进行调整。或者,对于一个生产系统,您可能希望确保明亮的光照条件不发生变化。 确定相对强度的一种办法是测量两个附加光检测器的不同输出。其差异将被转换为以地为基准的单端电压信号。 图 1
工程名称:OpenSound Flex 桌面2.0有源DSP蓝牙音箱 前言 小编是一个音乐发烧友。 之前在开源平台找教程,DIY过这种简单的音响。 不可否认的是,作为入门它很棒,但作为一个音响,它只能听个响,不能连手机,音质也是全损的(为了追求低成本)…… 有没有音质好,又能学到产品级技术的开源音响? 有的,兄弟姐妹们,有的!还真让我找到了这个——OpenSound Flex 桌面2.0有源DSP
故障指示器是安装在中压配电线路上的在线监测终端,可实时监测线路状态,在短路或接地故障发生时完成故障判断、就地指示及远程上报,将传统人工巡线定位时间由小时级缩短至分钟级。由于设备长期运行于无市电的户外环境,对低功耗、高可靠性及抗干扰能力提出了较高要求。芯佰微围绕故障指示器的模拟信号调理与通信接口,提供运算放大器、RS-485及RS-232接口器件,满足不同功耗和精度等级的设计需求。 | ⚠ 技术瓶颈
2026年9月9日至11日,全球领先的先进汽车技术展会Automotive World(日本国际汽车工业技术展览会)在千叶幕张展览馆举办。中国智驾科技领军企业地平线首次携全栈产品矩阵亮相本届展会,展出征程®系列智驾计算方案、星空®舱驾融合芯片、HSD™全场景辅助驾驶系统、咖咖虾™整车智能体操作系统及生态合作成果,全面呈现从算力底座到整车智能体的技术布局与量产能力。 以开放生态 链接全球市场 Aut
意法半导体近日推出全新评估板EVLGANSPIN2-3PH,适配今年1月发布的GANSPIN612,帮助开发者体验新器件,快速完成概念验证。本次发布完善了产品矩阵,与GANSPIN611及其配套评估板EVLGANSPIN1‑3PH形成互补。两款GANSPIN器件均可为电机控制应用提供更高能效的驱动方案,能够在严苛工况下实现系统小型化。两款器件均集成两颗GaN功率晶体管与高压栅极驱动器:GANSPI
导读 本文与ST专家Giuseppe Desoli探讨了以内存为中心的芯片设计、存内计算,以及在人工智能真正融入微控制器、传感器或机器人灵巧手之前,芯片硬件层面需要做出哪些方面的改变。 “七十年来,我们的计算机设计始终是把数据搬运到计算单元。唯有扭转这一模式,在内存内部执行运算,将智能嵌入到传感器内,边缘人工智能才能实现规模化。这个变革就是我们的技术路线图。” Giuseppe Desoli博士
关键要点 通过负载瞬态测试并不能保证电源真正稳定。波特图能够揭示相位裕度和时域测试无法发现的潜在不稳定风险。 穿越频率反映了控制回路的真实响应速度。将目标设定在开关频率的1/10至1/5之间可优化性能,此项关键指标仅有波德图能够清晰显示。 本文解释了为何要利用波特图来展示电源环路的传递函数。虽然存在时域负载瞬态测试,但这种测试并不能揭示波特图所能提供的其他重要信息。读者将了解二者的区别
进入2026年下半年,具身智能的量产节奏明显加快:供给端,上半年出货量突破4万台,全球占比攀升至97%;需求端,49家央企携12个应用场景入场2026年世界机器人大会,采购对接加速落地。 数字背后,产业评价体系正悄然位移:市场不再追问具身智能“能做什么”,转而审视“能否稳定交付”,参数比拼让位于交付周期与供应链韧性。《2026人形机器人产业发展报告》将这一趋势概括为:从小批量试用向规模化应用加速迈
随着AI算力爆发以及人形机器人产业的快速演进,电源系统向着更高功率、更高效率、更小体积的方向快速迭代。氮化镓 (GaN) 作为宽禁带代表性器件,凭借开关速度快、损耗低、面积小等先天优势,已经成为超高功率密度系统不可或缺的核心拼图。但GaN是一把双刃剑,其优越性能落地到实际硬件设计时会遇到诸多工程挑战,如何通过驱动IC的技术创新,把GaN的理论性能充分释放,已经成为行业关注的焦点。 本文将从GaN应
工程名称:AirTag+三合一NFC的开甲陀螺 前言 这是一个非常有趣的开源挂件! 有趣在哪? 它有3大亮点 亮点1 它的功能组合非常有趣 咱先摆出它的功能: 1 全球定位追踪:基于苹果 Find My 网络协议实现。当用任意苹果设备扫描到设备的广播后,即可获取挂件自动上报的位置,于是你就能在App端查看实时位置与历史轨迹。定位精度室外人流密集区域约10~50米 2 三合一NFC:内置三张NFC
工厂质检是 AI 落地制造业最成熟的场景之一。产线上的划痕、裂纹、装配缺陷,机器视觉效率与准确度远高于人工。可要真正在工厂里铺开,事情没那么简单。缺陷检测高度定制,每一种工件、每一道工艺的缺陷都不一样,模型要重新采数据、标样本、训练、部署,走完这套流程,短则几个月,长的要折腾一年以上。 把模型送进产线的过程,卡点往往不在模型本身。现场数据要有人采集整理,缺陷样本要一张张标注,训练好的模型要适配产线
如今,汽车变得越来越“聪明”,从辅助驾驶到高阶自动驾驶,都对车辆的控制提出了前所未有的要求。而作为安全核心的制动系统,也正经历一场从“液压”到“线控”的技术变革。传统的制动方式反应速度、控制精度都逐渐触及天花板,行业需求更快、更准、更安全的解决方案。 作为半导体领域的深耕者,东芝半导体凭借对系统设计的深刻理解,为下一代汽车制动控制(涵盖ABS/ESC、电子制动助力器、电子驻车制动)提供了一套完整的
近日,2026年全国大学生物联网设计竞赛全国总决赛圆满收官。赛事由全国高等学校计算机教育研究会主办,汇聚上海交通大学、浙江大学等众多高校联合承办,同时获得华为、霍尼韦尔、Nordic等行业头部物联网企业鼎力支持。作为国内物联网领域极具权威性、影响力的学科竞赛,本次大赛规模再创佳绩,累计吸引全国1056所院校、25260名师生组成4778支队伍参赛,为高校物联网科创人才搭建了优质的竞技与创新实践平台