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广和通打造MagiCore <span style='color:red'>AI</span>文旅整机解决方案，提供一站式定制交付服务

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广和通打造MagiCore AI文旅整机解决方案，提供一站式定制交付服务

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广和通

发布时间：2026-11-04 13:39 阅读量：182 继续阅读>>

高通<span style='color:red'>AI</span> Hub中国版来了！芯讯通模组接住“落地”这一棒

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高通AI Hub中国版来了！芯讯通模组接住“落地”这一棒

　　2026年11月3日，高通技术公司宣布，高通®AI Hub现已面向中国开发者开放，助力合作伙伴和开发者面向智能手机、PC、物联网设备及其他终端形态，在中国市场打造终端侧生成式AI和智能体AI体验。作为专业的物联网无线通信模组供应商，芯讯通(SIMCom)期待依托双方长期合作，与高通AI Hub形成“平台+模组”的协同，共同降低中国开发者的端侧AI开发门槛，推动端侧AI从开发工具走向规模化应用。　　01四大工具，覆盖“模型探索—优化—集成—部署”全链路　　此次面向中国市场推出的高通AI Hub集高通AI Hub Models、高通AI Hub Workbench、高通AI Hub Apps以及面向终端侧生成式AI推理的GenieX于一体，为开发者提供用于构建和部署终端侧AI的平台。开发者可根据模型、应用和部署需求，单独使用或组合使用以下工具：　　高通AI Hub Models：提供超过230个并持续扩展的预优化模型库，其中也包括中国市场模型。开发者可浏览模型、比较模型在支持的设备及运行时上的性能指标，并下载模型以集成至应用中。面向中国市场的高通AI Hub Models能够充分利用高通®AI引擎中CPU、GPU和NPU的硬件加速能力，优化模型在终端侧的性能、内存利用和能效。　　高通AI Hub Workbench：允许开发者导入自有模型，在真实的云托管设备上进行优化、量化、编译、性能分析和验证;开发者可以选择偏好的骁龙®以及高通跃龙™平台和运行时，评估模型性能，并生成经过优化的资源，以集成至终端侧应用中。它还支持使用高通AI引擎Direct SDK的部署工作流，有助于缩短产品上市时间，发挥终端侧AI部署在即时性、可靠性、隐私、个性化和成本方面的优势。　　高通AI Hub Apps：提供示例应用和参考代码，助力开发者学习如何将高通AI Hub Models集成至应用中，配置支持的运行时，并实现优化的端侧性能。　　GenieX：一款终端侧生成式AI推理运行时，可通过命令行、Python和Java API等开发者接口，让开发者在NPU、GPU和CPU上本地运行并集成模型。　　面向中国开发者，高通AI Hub中国版还通过官网、高通®终端云(Qualcomm® Device Cloud)中国设备农场和开发者论坛等方式提供各类资源与支持。高通技术公司执行副总裁兼技术规划、边缘解决方案和数据中心业务总经理马德嘉博士表示：　　“高通AI Hub汇集了面向模型探索、优化、应用集成以及在支持高通®平台上进行终端侧部署的工具。借助高通AI Hub Models、Workbench、Apps和GenieX，开发者能够评估模型性能，并将AI功能集成到在支持设备上运行的应用中。我们很高兴向中国开发者开放这些工具，充分发挥终端侧AI在响应速度、可靠性和隐私方面的优势。”　　02“平台+模组”协同，打通AI落地的“最后一公里”　　对芯讯通而言，高通AI Hub中国版的开放意味着端侧AI开发的“云端优化”环节被大幅简化。芯讯通长期致力于为物联网设备提供搭载高通平台的无线通信模组，覆盖智能车载、智慧工业、智慧能源、智能家居、智能零售、无人机与机器人等广泛场景。当开发者在AI Hub上获得针对高通平台深度优化的模型后，可依托芯讯通模组，将AI能力快速集成到真实终端与边缘设备中——这正是AI从“可用”走向“规模化落地”的关键一环。芯讯通认为，终端侧与边缘侧AI的普及，既需要强大的模型与工具平台，也需要成熟、可靠、易于集成的硬件载体。高通AI Hub解决了“模型从何而来、如何优化”的问题，而芯讯通模组则回答“模型部署到何种设备、如何稳定连接”的问题。二者的协同，将有效降低中国开发者综合开发门槛与量产成本，加速智能体AI等创新体验在行业侧的落地。芯讯通副总经理兼首席技术官骆小燕表示：　　“高通在终端侧和边缘侧的AI技术创新与生态建设方面长期发挥着引领作用。芯讯通作为物联网通信模组领域的重要厂商，很高兴与高通携手，依托搭载骁龙®以及高通跃龙™平台的全系列模组产品，与高通AI Hub形成‘云端优化、端侧部署’的协同闭环——开发者可在AI Hub上获取针对高通平台深度优化的模型，并通过芯讯通模组快速将AI能力落地到真实的智能终端与边缘设备。我们期待与高通一道，助力中国开发者更低门槛、更高效率地打造优质的端侧AI应用与体验，推动智能体AI等创新体验加速惠及更广泛的行业与消费者。”　　03对开发者来说，这意味着什么　　对于中国广大的物联网与AI应用开发者而言，“高通AI Hub中国版 + 芯讯通模组”的组合提供了一条低门槛、高确定性的端侧AI落地路径：模型侧由AI Hub完成平台专属优化与云端验证，硬件侧由芯讯通模组提供即插即用的连接与算力载体，应用侧可借助AI Hub的应用开发工具快速成型。这一闭环有望显著缩短从创意到量产的周期，让更多中小企业与独立开发者也能参与到终端侧AI的创新浪潮中，共同推动生成式与智能体AI生态在中国市场的繁荣。如果你正在做端侧/边缘侧AI，不妨去高通AI Hub中国版看看——把模型拿下、在芯讯通模组上跑起来。

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芯讯通

发布时间：2026-11-04 10:00 阅读量：193 继续阅读>>

明天15点开播！AMEYA360×ROHM：<span style='color:red'>AI</span> 服务器电源技术专场，海量好礼等你拿！

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明天15点开播！AMEYA360×ROHM：AI 服务器电源技术专场，海量好礼等你拿！

　　AI 算力爆发，服务器功耗持续飙升，下一代800V/±400VDC 高压直流供电架构成为行业大势;工业机器人、自动化设备对电源器件效率、可靠性提出严苛考验。　　AMEYA360 联合 IDM 大厂ROHM 罗姆，带来专场技术直播，深度拆解 Power Rack AI 服务器电源完整解决方案，同时分享功率器件在机器人领域落地实践，工程师不要错过!　　扫描海报二维码即可预约直播，直播间福利多多，多重好礼等你拿!　　直播信息　　直播时间　　10 月 30 日 15:00‑17:00 　　直播嘉宾　　AMEYA360 PM Dean(主持人)　　ROHM FAE Musk(原厂技术分享)　　直播核心看点　　AI 时代功耗危机　　AI 服务器耗电量激增背景，传统电源架构瓶颈解析　　下一代供电演进　　800V 总线高压直流架构优势，降低线缆损耗、减重降铜材成本，DC‑Grid 可再生能源适配方案　　ROHM Power Rack 完整方案　　IDM 垂直整合优势，SiC MOSFET、GaN HEMT、模拟驱动 IC、分流电阻器全器件矩阵 ✅GPU 功耗迭代趋势：面向 1MW 高功率机架的电源系统设计思路　　拓展应用　　功率半导体在工业机器人、自动化装备的实际市场应用　　在线答疑　　设计难题现场问诊，和原厂 FAE 面对面交流　　直播间福利　　直播互动抽奖，电子周边、礼品等多重好礼等你来!　　各位工程师朋友，为了确保中奖后奖品能顺利派发，请记得在参与直播抽奖前花 30 秒填写下方的【登记表】。建议大家现在就可以提前填写锁定资格，这样中奖后小助手就能第一时间为您安排奖品寄送啦!　　在登记表下方，我们为大家同步推荐了【ROHM官方技术论坛(ESH)】。接下来，为大家详细介绍一下这个极具含金量的原厂级技术交流平台：　　什么是ROHM官方技术论坛(ESH)?　　ROHM官方技术论坛(ESH)是罗姆半导体专为电子工程师打造的官方线上技术支持与交流平台。平台汇集海量原厂技术白皮书、应用指南及仿真设计资料，并有罗姆原厂专家在线提供权威的技术答疑与选型支持，助力工程师攻克研发难题，加速产品设计落地。　　如何注册/登录ROHM官方技术论坛(ESH)?　　工程师可通过以下步骤注册 / 登录：　　PC 端入口：　　https://esh.rohm.com.cn/s/?language=zh_CN&utm_source=ichunt.com&utm_medium=referral&utm_campaign=250703　　移动端入口：　　1、点链接进入主页(图 1)点击右上角注册&登录　　https://esh.rohm.com.cn/s/?language=zh_CN&utm_source=ichunt.com&utm_medium=referral&utm_campaign=250703图1　　2、跳转到(图 2)，点击新用户注册&登录图2　　3、这个页面比较长要往下滑动才看得到注册按钮，找到注册按钮点击(不要直接填写邮箱登录)　　4、密码要设置的比较复杂，最好设置自己能记住的 (最后登录时需要输入密码) , 行业选项无法选中，可忽略不填　　　5、提交信息后，去注册邮箱收激活账号的邮件，点击链接激活　　　　6、点击激活链接后，再重新到第一步，点击链接，用邮箱&密码进行登录(必须要登录一次才算有效注册)　　https://esh.rohm.com.cn/s/?language=zh_CN&utm_source=ichunt.com&utm_medium=referral&utm_campaign=250703　　　注：使用 PC 端进行 ESH 注册，邮箱激活后会自动跳转到 ESH 首页并登录，　　若没有自动登录且跳转到首页或显示错误，还需要到首页自行登录一次　　注册完成后必须要登录才算有效注册!!!　　　　　　还没有预约直播的小伙伴，扫描海报二维码完成预约，10 月 29 日 14:00，我们直播间不见不散!

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发布时间：2026-10-29 17:08 阅读量：338 继续阅读>>

海康存储<span style='color:red'>AI</span>主机：让<span style='color:red'>AI</span>走进本地数据，打造专属<span style='color:red'>AI</span>算力盒

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海康存储AI主机：让AI走进本地数据，打造专属AI算力盒

　　过去一年，AI 技术加速融入我们的生产与生活。但当AI落地到实际业务场景，一个核心问题随之而来：　　「数据属于用户，是否也应该尽可能留在自有空间里?」　　01　　大模型从“烧钱圈地”　　走向价值回归　　2026 年 10 月 23 日，中国信息通信研究院人工智能所联合发布《大模型词元服务性能监测报告(2026 年)》，为 AI 产业划出一个标志性转折点。历经两年价格战，2026 年国内外大模型服务价格明显回升：国内大模型归一化均价从 2025 年下半年的 6.8 元涨到 13.46 元，涨幅接近一倍;海外典型模型归一化均价更是达到 117.8 元。　　价格反转，意味着行业告别补贴烧钱、换规模的阶段，进入重视投入产出的理性运营期。云侧大模型持续调用成本走高，叠加数据隐私、网络延迟、业务稳定等现实痛点，市场对本地、可控、可自主调度的AI 基础设施需求快速爆发。　　这正是AI 主机这类本地算力载体的价值所在：应对算力成本、数据安全、响应时延这三个难题，它都是更优的落点。海康存储 AI 主机，从成本控制、架构重构、场景落地、生态演进四个维度，与当前行业趋势深度契合 —— 把大模型能力从云端，延伸到用户自有数据一侧。　　依托本地部署，高频推理不必反复调用云端大模型，长期使用成本持续降低;自有数据就地存储、就地计算，不出本地环境，兼顾数据主权与隐私安全;同时摆脱网络带宽约束，实现低时延的AI 交互。再搭配海康存储自研的 AI Agent 软件，还能面向不同行业做定制适配，让专属 AI 助理落到各行各业。　　02　　存储的终点　　是AI的起点　　海康存储推出 AI 主机，核心初衷在于推动存储从数据的承载终端，转变为 AI 业务的运行起点。　　深耕存储领域多年，海康存储对数据存储、管理与应用具备完整体系化能力。　　迈入AI时代，存储的价值边界持续拓展：　　它不再局限于信息保存，更是串联数据、模型与应用的基础节点。　　让存储不止于存，让AI 不止于对话。　　这正是海康存储 AI 主机的核心价值：它不只是一款硬件产品，更是面向个人、家庭与企业的本地化 AI 基础设施。将云端AI 的能力下沉至本地算力盒，在保障AI能力完整释放的同时，实现数据本地留存、不出域。　　03　　海康存储AI主机　　解决本地AI应用痛点　　海康存储AI 主机搭载自研 AI Agent Harness 软件「Orkit」。其定位并非简单的AI对话助手，而是聚焦一个核心命题：　　运用AI实现本地数据处理、文件理解，依托本地算力辅助业务落地。　　当前市面上的AI产品主要分为两类：一类是云端 AI服务，另一类是传统的存储设备。　　我们的目标，正是打通二者的能力壁垒。　　海康存储将AI 主机定位为：「面向个人与企业用户的智能体 AI 助理」。依托硬件载体与配套软件，构建一体化产品体系，整合本地存储、模型 Skills、自动任务、内容创作、代码开发与开放 API能力。　　未来，各行业均将产生专属AI 助理的需求。海康存储自研AI Agent软件，支持面向不同行业定制化开发。数据留存本地，AI在本地工作流深度运行，不再只是简单的对话交互入口。　　04　　Orkit：　　让AI读懂你的本地数据　　曾经，传统存储仅能解决数据存放的问题，而当前，AI的介入则可实现数据的理解、挖掘与智能处理。对用户而言，AI的核心价值，不在于通用知识库，更在于读懂工作资料、业务文档以及生活素材，并基于这些信息执行任务。　　举个例子：传统存储场景中的文件搜索，需要用户准确记忆文件名、存储路径、标签等信息。但人类的记忆逻辑并非“IMG_20250718_203856.jpg” 这样文件名，而是场景描述：　　"查找海边夕阳、画面中有行人的照片"　　"日出时分，两个人一起站在大桥上的照片。"　　"小孩在草地上玩耍嬉戏的照片"　　我们的产品遵循人类自然理解逻辑处理数据。用户只需要用自然语言描述所需内容，依托多模态智能检索，实现以场景搜文件：所见即可搜，所想即可问。　　05　　模型广场与Skills：　　可迭代拓展的AI体系能力　　AI技术飞速迭代，大多AI产品面临生产周期短板：上线时性能领先，短期内便会被新模型、新工具赶超。　　针对这一痛点，我们并未固化 AI 能力，而是搭建了一套可以持续扩展的本地AI 能力体系。　　用户可在模型广场中进行浏览、安装、删除、启用或停用各类模型。　　目前支持的模型分类有LLM/VLM、ASR、TTS、Embedding;具体包括Qwen3.6 35B A3B、Qwen3-ASR-1.7B、Qwen3-ForceAligner-0.6B、cosyvoice3、Qwen3-embedding 等。　　我们的产品可依据任务类型灵活匹配各类模型：代码开发选用选用编码专用模型，数据分析选用强推理模型。模型不再是设备的固定配置，而是可持续替换和扩展的算力能力。　　Skills 组件进一步将模型能力转化为可执行的任务，覆盖智能搜索、办公处理、数据分析、代码开发、视频处理等场景，后续应用生态可不断扩充。　　我们产品能力的上限，面向未来持续定义。　　06　　灵动创作：　　个性化内容创作　　编辑权掌握在手　　传统的AI创作，多为一次性输出成品。生成的内容若要调整细节，往往需要重新生成。　　以往使用AI工具，我们可能常常会遇到这类难题：　　文档结构不符合企业规范;　　数据口径需要调整;　　页面需要重新排版;　　临时新增页面需求......　　我们的产品能有效解决这类痛点，它能优先属于完整内容框架，细节交由用户进行自主编辑，无论是PPT制作还是视频剪辑，数据、统计口径、品牌表达，全部由企业自主把控。　　07　　自动任务：　　重复任务交给Orkit落地　　企业场景中存在大量高重复、规则明确的事务，持续消耗人力成本。　　以报销审核为例：票据提交、制度校验、异常识别、意见填写、结果汇总，流程标准化，人工重复操作成本高。　　这类标准化工作，可交由自动任务能力进行处理，设定执行指令和调度周期，设备自动完成任务。　　例如当你下达指令："依据公司报销制度，完成本次差旅费单据审核，输出问题清单。"　　系统将基于本地存储的制度文件、票据材料自动分析，识别异常项，输出审核意见和处置建议，并汇总审核结果，清晰标注正常单据、异常条目、问题原因与处理方案。　　更为关键的是，制度文档、票据、审批记录全部保存在本机设备。数据不上云，兼顾业务效率与数据安全。　　08　　一次购置　　持续收益　　最后来看产品配置与商业模式。　　本AI主机标准配置搭载160 TOPS 算力卡 + 45 TOPS SOC 内置算力;扩展双算力卡后，最高算力可达365 TOPS。整机包含2 张算力卡、1 张数据卡和1 块系统SSD 盘，标配8TB存储容量。　　整机搭载旗舰级SoC，统一承载算力、图像与接口调度;采用台积电6nm工艺12核处理器，4×Cortex-A720(大核)+ 4×Cortex-A720(中核)+ 4×Cortex-A520(小核)架构，多任务并行场景兼顾高性能与低功耗。　　当下不少 AI Agent 产品采用订阅模式，按月/按年收费，模型迭代、功能新增都会带来持续成本。　　我们的产品选择差异化路径：　　一次采购硬件设备，后续免费获取模型与Skills迭代更新。当下能力满足需求，后续持续变强;无需更换整机，仅通过新增算力卡即可扩容。　　简言之，用户购买的是一套可持续进化的本地AI 基础设施：开放 API、模型迭代、Skills持续上新，AI 可执行任务不断扩展，所有能力均给予用户自有数据与硬件设备运行。　　AI 不必是持续付费的在线订阅服务，也可以属于企业与个人用户的自有基础设施。一次性投入，持续迭代升级;数据留存本地，能力不断生长。你购置的是一台AI 主机，收货的是一个持续进化、专属自用的AI智能体。　　让数据掌握在自己手中，让AI 在本地高效运行，助理个人、家庭与企业，拥有属于自身的本地化AI基础设施。

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海康存储

发布时间：2026-10-27 11:29 阅读量：282 继续阅读>>

直播预告丨AMEYA360×ROHM：<span style='color:red'>AI</span> 服务器电源与机器人应用，同步解锁 ROHM ESH 官方技术论坛

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直播预告丨AMEYA360×ROHM：AI 服务器电源与机器人应用，同步解锁 ROHM ESH 官方技术论坛

　　AI 算力爆发，服务器功耗持续飙升，下一代800V/±400VDC 高压直流供电架构成为行业大势;工业机器人、自动化设备对电源器件效率、可靠性提出严苛考验。　　AMEYA360 联合 IDM 大厂ROHM 罗姆，带来专场技术直播，深度拆解 Power Rack AI 服务器电源完整解决方案，同时分享功率器件在机器人领域落地实践，工程师不要错过!　　扫描海报二维码即可预约直播，直播间福利多多，多重好礼等你拿!　　直播信息　　直播时间　　10 月 30 日 15:00‑17:00 　　直播嘉宾　　AMEYA360 PM Dean(主持人)　　ROHM FAE Musk(原厂技术分享)　　直播核心看点　　AI 时代功耗危机　　AI 服务器耗电量激增背景，传统电源架构瓶颈解析　　下一代供电演进　　800V 总线高压直流架构优势，降低线缆损耗、减重降铜材成本，DC‑Grid 可再生能源适配方案　　ROHM Power Rack 完整方案　　IDM 垂直整合优势，SiC MOSFET、GaN HEMT、模拟驱动 IC、分流电阻器全器件矩阵 ✅GPU 功耗迭代趋势：面向 1MW 高功率机架的电源系统设计思路　　拓展应用　　功率半导体在工业机器人、自动化装备的实际市场应用　　在线答疑　　设计难题现场问诊，和原厂 FAE 面对面交流　　直播间福利　　直播互动抽奖，电子周边、礼品等多重好礼等你来!　　各位工程师朋友，为了确保中奖后奖品能顺利派发，请记得在参与直播抽奖前花 30 秒填写下方的【登记表】。建议大家现在就可以提前填写锁定资格，这样中奖后小助手就能第一时间为您安排奖品寄送啦!　　在登记表下方，我们为大家同步推荐了【ROHM官方技术论坛(ESH)】。接下来，为大家详细介绍一下这个极具含金量的原厂级技术交流平台：　　什么是ROHM官方技术论坛(ESH)?　　ROHM官方技术论坛(ESH)是罗姆半导体专为电子工程师打造的官方线上技术支持与交流平台。平台汇集海量原厂技术白皮书、应用指南及仿真设计资料，并有罗姆原厂专家在线提供权威的技术答疑与选型支持，助力工程师攻克研发难题，加速产品设计落地。　　如何注册/登录ROHM官方技术论坛(ESH)?　　工程师可通过以下步骤注册 / 登录：　　PC 端入口：　　https://esh.rohm.com.cn/s/?language=zh_CN&utm_source=ichunt.com&utm_medium=referral&utm_campaign=250703　　移动端入口：　　1、点链接进入主页(图 1)点击右上角注册&登录　　https://esh.rohm.com.cn/s/?language=zh_CN&utm_source=ichunt.com&utm_medium=referral&utm_campaign=250703图1　　2、跳转到(图 2)，点击新用户注册&登录图2　　3、这个页面比较长要往下滑动才看得到注册按钮，找到注册按钮点击(不要直接填写邮箱登录)　　4、密码要设置的比较复杂，最好设置自己能记住的 (最后登录时需要输入密码) , 行业选项无法选中，可忽略不填　　　5、提交信息后，去注册邮箱收激活账号的邮件，点击链接激活　　　　6、点击激活链接后，再重新到第一步，点击链接，用邮箱&密码进行登录(必须要登录一次才算有效注册)　　https://esh.rohm.com.cn/s/?language=zh_CN&utm_source=ichunt.com&utm_medium=referral&utm_campaign=250703　　　注：使用 PC 端进行 ESH 注册，邮箱激活后会自动跳转到 ESH 首页并登录，　　若没有自动登录且跳转到首页或显示错误，还需要到首页自行登录一次　　注册完成后必须要登录才算有效注册!!!　　　　　　还没有预约直播的小伙伴，扫描海报二维码完成预约，10 月 29 日 14:00，我们直播间不见不散!

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发布时间：2026-10-26 14:46 阅读量：471 继续阅读>>

上海永铭携<span style='color:red'>AI</span>服务器电容解决方案亮相中国电源学会第二十九届学术年会：<span style='color:red'>AI</span>服务器篇

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上海永铭携AI服务器电容解决方案亮相中国电源学会第二十九届学术年会：AI服务器篇

　　上海永铭电子将于2026年11月6日至7日参加第五届中国电力电子与能量转换大会暨展览会中国电源学会第二十九届学术年会，进驻苏州国际博览中心B1馆D21。　　现场将全面展示新能源发电与储能、电气化交通、AI服务器、机器人与电机驱动、功率器件配套五大领域电容解决方案。本次展会，永铭特别设立AI服务器专属展示区，为您带来从超级电容到电解电容的全链路选型方案，欢迎您莅临展台进行现场交流。　　PART01 AI服务器全场景电容解决方案　　AI算力爆发式增长，对服务器电源转换效率、主板供电稳定性、断电数据保护(PLP)提出了前所未有的挑战。永铭电容方案已全面覆盖AI服务器备用电源、电源、主板、存储四大重点领域——形成全链路电容解决方案，为AI算力基座筑牢坚实根基。　　1)AI服务器备用电源(BBU/CBU、RAID卡及存储备用电源)　　针对AI服务器突发断电时的瞬态稳压与空间限制需求，永铭提供以下两大类超级电容方案，保障系统在极端条件下的稳定过渡及数据安全：　　方案一：混合型超级电容器(AI服务器备用电源 BBU/CBU)　　永铭推出SLF系列混合型超级电容器，针对服务器突发断电时的瞬态稳压与空间限制需求提供强力保障。　　核心优势：　　瞬态稳压：内阻低至0.8mΩ，快速响应大电流条件下的电压波动。　　小体积、轻量化、极速充电：在保障高可靠性的前提下，实现了体积缩减 50\% - 70\%、重量减轻50%−60%的轻量化设计，同时充电速度提升5倍，完美突破空间限制超长寿命：支持100万次循环寿命，工作温度覆盖 −30∘C∼+70∘C 。　　【部分优势规格推荐】　　方案二：双电层超级电容器(RAID卡备用电源)　　针对RAID卡备用电源需求，提供具备低内阻、长寿命及小型化高能量特性的双电层电容器，工作温度覆盖 −40∘C∼+70∘C。　　方案三：双电层超级电容器(服务器存储及边缘计算备用电源)　　针对服务器存储盘(如SSD等)的掉电数据保护需求，推出SDN系列标准品，提供长寿命、高可靠的备用电源支持。　　2)AI服务器电源　　随着AI服务器电源正加速向SiC/GaN高频化、高功率密度演进，永铭提供从PFC输入端到负载点输出端的完整电容组合：　　3)AI服务器主板　　方案一：叠层高分子固态铝电解电容器　　AI服务器运作时，芯片周围的瞬时功耗剧烈波动，电压不稳将直接导致算力损失甚至系统重启。永铭低ESR叠层电容(最低可达3mΩ)紧贴CPU/GPU部署，快速响应瞬态电流，确保供电纯净、算力稳定释放。　　方案二：导电高分子钽电解电容器　　核心优势：提供超薄型品、薄型品，满足主板的极限空间与高可靠性要求。　　4)AI服务器存储　　永铭针对AI服务器SSD的不同形态与应用场景，除提供多品类电容器方案，覆盖从超薄启动盘到高密度企业级SSD的PLP需求，全产品线支持国产化替代。　　方案一：高分子混合动力铝电解电容器(固液混合)　　永铭NGY/NHT系列固液混合电容，为国产存储生态注入高可靠电容底座。核心优势：　　安全失效模式：失效模式为"开路"，相较于钽电容的短路模式，为高价值数据存储系统提供更高安全冗余，大幅降低因电容失效导致的数据丢失风险。　　超长寿命：NGY系列105℃环境下10,000小时超长寿命，NHT系列更支持125℃/4,000小时极端工况，满足企业级SSD 7×24小时高温满载运行需求。　　极致性价比：在保障PLP性能的前提下，BOM成本仅为钽电容方案的约15%，是主流大容量企业级SSD和成本敏感型存储项目的首选方案。　　方案二：液态铝电解电容器　　针对企业级固态硬盘(SSD)的供电与滤波需求，永铭提供具备低ESR、小体积及长寿命特性的液态铝电解电容器方案。　　PART02　　硬核赋能，共筑AI算力基座　　AI服务器的每一瓦电力、每一比特数据，背后都离不开电容器的默默支撑。面对大模型时代的高功耗与高负荷挑战，永铭已形成覆盖电源、主板、存储的全场景电容方案矩阵。　　更多技术细节与选型支持，欢迎在2026年11月6日至7日莅临苏州国际博览中心B1馆D21，与永铭工程师面对面交流。期待您的莅临!

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永铭

发布时间：2026-10-26 14:38 阅读量：329 继续阅读>>

瑞萨丨构建开放端侧<span style='color:red'>AI</span>生态，加速产业智能化落地

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瑞萨丨构建开放端侧AI生态，加速产业智能化落地

　　近日，由华强电子网与IICIE国际集成电路创新博览会联合主办的“第三届AI赋能消费电子创新论坛”在深圳成功举办。瑞萨电子嵌入式处理器事业部市场部高级经理施灵峰出席论坛并发表主题演讲——《构建开放端侧AI生态，加速产业智能化落地》，系统分享了瑞萨如何以开放协同的端侧AI创新生态，赋能各产业智能化转型。　　端侧AI从“概念验证”迈入“规模落地”　　随着AI技术加速从云端向终端侧渗透，产业端需求已快速跨越概念验证阶段，朝着可落地、可规模化的产品化方向深入推进。施灵峰指出，当前客户在端侧AI落地中仍面临三重现实痛点：行业竞争激烈、AI建模开发复杂耗时、端侧推理性能难以满足复杂应用需求。　　针对客户不同阶段的需求，瑞萨打造了四类场景化方案：　　针对拥有数据但缺乏AI建模经验的开发者，可通过Reality AI等工具自动完成特征探索、模型训练与代码优化，无需专业AI建模能力。　　已有模型的开发者，可通过e-AI Translator等工具链，一键将PyTorch、TensorFlow等主流框架的模型转换为MCU可运行的C代码，并可提前评估资源占用情况及模型推理性能。　　面向高实时性复杂应用需求，瑞萨提供集成NPU的RA8P1 MCU，在实现低延迟AI推理的同时，兼顾高集成度与系统成本优化。　　针对高算力视觉AI场景，瑞萨推出搭载自研DRP-AI加速引擎的RZ系列MPU，提供10 TOPS/W的高能效表现，可高效支撑复杂视觉算法运行，在高算力需求与系统成本之间实现更优平衡。　　在此基础上，为破解端侧AI落地的碎片化壁垒，瑞萨正全力构建全面开放、协同共生的端侧AI创新生态，打通底层芯片硬件、开发工具链、算法适配与行业应用场景之间的全链路连接，从硬件底座、生态体系到技术服务形成完整支撑体系。　　硬件底座：从MCU到MPU的可扩展产品矩阵　　在硬件层面，瑞萨打造了覆盖不同算力等级、不同成本层级的端侧AI产品矩阵，可充分匹配多样化场景需求：　　入门级通用MCU：面向轻量级传感与异常检测场景，提供高性价比方案。　　AI MCU RA8P1：搭载1GHz Arm Cortex-M85+M33双核，Coremark跑分超7300，内置0.25 TOPS Ethos-U55 NPU，支持500万像素摄像头与1280×800 MIPI/RGB显示，可在MCU级BOM成本下实现媲美MPU的AI算力，覆盖语音交互、视觉识别和实时分析三大主流AI应用。　　高端AI MPU RZ/V2系列：搭载瑞萨自研DRP-AI加速引擎，其中RZ/V2H稀疏算力可达80 TOPS(密集8 TOPS)，ResNet50推理超330fps，配备4K ISP;搭载的新一代DRP-AI能效高达10 TOPS/W，RZ/V2H AI Board可在无风扇、无散热片条件下完成复杂AI推理。　　生态体系：　　三大AI方向×自动建模工具×全场景参考设计　　在生态层面，瑞萨围绕实时分析/状态监测、计算机视觉、智能语音三大主流AI应用方向，持续深耕本地化生态建设：　　实时数据AI：通过Reality AI Tools，客户在自有设备上采集数据后即可自动探索特征、生成机器学习模型并输出目标平台编译代码，无需客户自行建模。轻量级代码可低至8KB Flash，准确率高达99%——例如在滚筒洗衣机方案中，瑞萨通过变频电机电参数检测滚筒旋转不平衡，取代传统加速度传感器，单台节约约4美元;在智能烤箱方案中，结合气体与湿度传感器感知披萨“刚刚好”的烘焙程度，准确率达98.5%。　　视觉AI：通过IRIDA LABS Percv.ai端到端视觉AI方案，实现“数据驱动+多场景通用+云端训练+边缘部署”，无需用户建模即可自动生成模型代码。基于RA8P1，瑞萨已开发图像分类(MobileNet v1，推理3ms，性能提升33倍)、交通监测(11ms，36倍)、驾驶员状态监测(困倦、手机使用、吸烟分心检测)、多达20张人脸同时检测等参考设计。　　语音AI：覆盖从入门到高端的完整硬件梯度，支持语音命令识别、自然语言理解、说话人识别等多模态能力。　　在开发工具链上，瑞萨提供e-AI Translator(支持TensorFlow、TensorFlow Lite、PyTorch、Keras等框架一键转换为MCU/MPU可执行C代码)、e-AI Checker(自动评估ROM/RAM占用与推理时间)、RAIMD(对接NVIDIA TAO模型仓库，支持迁移学习与低代码视觉AI开发)、RUHMI Compiler、AI Navigator图形化导航以及集成DRP-AI驱动的AI SDK，并配套10余款官方AI专用开发套件。客户资料层面，瑞萨官网提供产品规格书、设计原理图、快速上手指南、示例工程、演示视频、博客白皮书，以及线上培训与现场实训，GitHub上开源了RZ/V AI ZOO与Renesas AI Hub等海量参考工程。　　服务体系：本地化全流程技术支持　　在服务层面，瑞萨搭建了专业化的本地化工程技术团队，为客户提供从前期方案评估、模型开发调试，到功能验证、量产导入的全流程技术支持，覆盖工业自动化、消费电子、家庭自动化、建筑自动化、城市基础设施、健康、农业、物流运输、机器人等重点产业赛道。　　通过持续推动底层技术创新与产业生态的深度融合，瑞萨电子正以开放姿态与客户、算法伙伴、工具厂商携手，加速端侧AI从“能用”走向“好用、规模化落地”，助力客户实现产品智能化升级与商业价值提升。　　端侧AI比拼的早已不只是单颗芯片的算力，而是从硬件到场景的生态协同效率。瑞萨电子正以开放的产品矩阵、完整的工具链与本地化技术支持，与上下游伙伴携手，共赴产业智能化的下一程。

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发布时间：2026-10-22 10:22 阅读量：279 继续阅读>>

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瑞萨丨EEPW对话瑞萨电子副总裁Ivo Marocco：物理AI规模化布局

　　Physical AI(即物理AI)成为了热词，人们说人工智能的发展已经进入到了下半场。　　2026年8月27日，瑞萨电子(Renesas)在北京启用了Physical AI & Robotics Lab。距离7月1日瑞萨Physical AI事业部的成立，还不到两个月。　　对一个年营收过万亿日元的半导体巨头来说，这个速度不算慢。但比速度更值得关注的，是瑞萨对这件事的定义，不是"设立一个研发中心"，而是"把项目从概念验证推到规模部署"。　　"目前瑞萨能覆盖人形机器人约30%的BOM，目标是把这推到70%。"瑞萨在官方新闻稿里说得很直接。　　30%到70%，差的不是40个百分点，而是一整套系统级交付的能力。这也是这个实验室真正要做的事。　　带着问题，我们跟瑞萨电子副总裁兼UX事业部负责人Ivo Marocco聊了聊。　　为什么是北京，为什么是现在　　瑞萨把物理AI定义为"具有实际结果的智能"——能感知、能处理、能通过执行器跟现实世界交互的系统。这个定义本身就说明，瑞萨不把自己看成单纯的机器人芯片供应商。　　7月1日成立事业部，8月27日北京实验室落地。Ivo Marocco在回答中确认，独立的组织架构是为了"明确应用和市场重点，同时充分利用汽车与工业产品组合中的资产"。这句话翻译一下就是：瑞萨在汽车和工业领域攒了几十年的东西，现在要系统性地往机器人赛道上搬。　　那为什么是北京?　　Ivo Marocco给出的理由是中国有"优秀的工程人才、快速的决策与执行能力、迅速发展的机器人生态，以及具有全球竞争力的创新和供应链能力"。这话不假，但更实在的一点是：机器人是系统级工程，光靠卖芯片样品和参考设计远远不够。客户需要有人跟他一起调电机、调传感、调电源、调通信延迟。实验室就是干这个的。　　他还补了一句："在这里形成的解决方案和经验，未来也可能适用于其他市场。"这句话值得留意——北京实验室不只是服务中国客户的，它是一个试验田，跑通的方案可以复制到全球。　　新业务新部门，肯定要有新的KPI。关于这个，Ivo Marocco没有给出具体数字。他说现阶段重点是"加强客户互动、加快概念验证和设计导入、强化子系统集成"，进展通过"客户项目的成熟度与相关性、验证和开发支持的有效性，以及周边生态系统的发展"来评估。　　不难理解，对于瑞萨来说现在还不是定数字的时候。先把客户拉进来，把项目跑起来。这本身就是一个信号——瑞萨对这件事的预期是长期的。　　从30%到70%，中间是什么　　30%到70%这个数字，是理解瑞萨在机器人领域打法的关键。　　Ivo Marocco解释得很清楚：这两个数字是"以金额计算的芯片含量"，来自"特定架构中平均价格与芯片数量的综合计算"。换句话说，不是瑞萨现在只能提供30%的器件，而是按价值量算，目前打进去的芯片占整个人形机器人BOM的30%。　　那剩下的40%是什么?　　他没有列具体器件清单，但说了一句很关键的话："我们将继续投资于现有的产品领域，包括计算、传感、电源和模拟，其中许多产品都适用于人形机器人。"　　注意"继续投资"这四个字——意思是这40%不靠并购补，靠自研和现有产品线的延伸。这跟瑞萨过去几年靠收购Intersil、IDT、Dialog快速扩张的路径不太一样。　　技术层面，Ivo Marocco承认汽车芯片的经验不能简单照搬。能直接迁移的是"实时控制、电机控制、电源管理、工业通信和汽车功能安全"。需要重新做的是"分布式架构、关节端智能、更严格的功耗约束，以及新型人机交互"。他的原话是"不能简单复用汽车解决方案"——这句话从瑞萨嘴里说出来，本身就说明他们对机器人场景的复杂度有清醒认知。　　有一个问题我们特意追问了：　　瑞萨准不准备做机器人基础模型?　　Ivo Marocco的回答很干脆："瑞萨并不寻求自行开发机器人基础模型或'机器人大脑'。"瑞萨的定位是"帮助AI能力与物理系统连接"，具体来说就是提供传感、低延迟计算、实时控制、电源管理、功能安全这些底层能力，可能会用到RA、RZ、R-Car等产品线。　　这个定位很聪明。做模型是烧钱的事，而且跟瑞萨的基因不匹配。瑞萨的强项是把东西做稳定、做可靠、做到车规级——这些能力在机器人身上同样稀缺。　　问到敏感话题："最不想被别人卡脖子的环节"是什么?Ivo Marocco没有正面回答，而是强调"差异化不在于依赖某一项单独技术，而在于整合一系列成熟且广泛的能力"。这话听起来像公关话术，但仔细想想，瑞萨确实没有哪一项技术是绝对不可替代的。它的优势是覆盖面广——从MCU到功率到传感到通信，能凑出一套相对完整的方案。这在机器人这种高度碎片化的市场里，反而比单点技术领先更有用。　　对比英飞凌(功率半导体见长)、意法半导体(MCU+传感器)、NVIDIA(AI算力)，瑞萨的差异化确实在于"覆盖全系统"的完整度。当然，完整度不等于竞争力，最终还是要看客户买不买单。　　人形机器人离规模部署还有多远　　这是整场采访里最实在的部分。　　我们问Ivo Marocco，人形机器人从概念验证到规模部署，最大的工程化瓶颈是什么?他没有说是芯片算力不够，也没有说是电机控制精度不够。他的回答是："主要瓶颈并非某一个孤立器件，而是在严苛约束下对众多子系统进行集成。"　　这个判断跟实验室的定位完全吻合。机器人需要"精确传感、低延迟处理、协调执行、高效的电源与热管理，以及适用于变化环境的功能安全"——这些东西单拎出来都有成熟方案，但凑在一起还能稳定运行，就是另一回事了。实验室要做的是"在子系统层面集成并验证这些要素，缩小初始概念验证与可扩展部署之间的差距"。　　关于竞争格局，Ivo Marocco没有直接对比英飞凌、意法或NVIDIA，而是说"与其逐一比较竞争对手，瑞萨更关注如何通过这些能力的组合简化系统开发并加快客户部署"。他提到了Renesas 365云开发平台，这是瑞萨在软件侧的一个抓手。　　对于跟AI计算平台、VLA/机器人基础模型厂商的关系，他的定位很清晰：瑞萨是提供硬件和底层能力的一方，"使AI能够在物理系统中可靠运行"。至于具体的模型计划，他说"现阶段不打算发表评论"。　　最后一个问题我绕了个弯子：人形机器人真正起量还需要几年?哪些物理AI应用可能更早实现规模化?　　Ivo Marocco没有给具体时间表。他说"很难给出统一的时间表，因为应用普及将取决于具体场景、所需灵巧度、安全性和成本"。但他给了一个方向性判断：工厂、物流、农业等结构化环境中的工业应用，会比面向家庭的通用人形机器人更早实现规模化。　　这个判断值得重视。市场上很多讨论都聚焦在人形机器人上，但真正先落地的可能是更"无聊"的场景——工业机器人、协作机器人、AMR。瑞萨的实验室"不仅服务人形机器人，还面向更广泛的物理AI应用"，这个定位跟Ivo Marocco的判断是一致的。　　至于实验室未来几年最应该做成的一件事，他的回答很克制："加强客户协作、验证可扩展的子系统解决方案，并帮助建立实现更广泛部署所需的生态和安全基础。"没有提销量，没有提市占率，没有提具体的营收目标。就是做好手头的事。　　写在采访的最后　　回到开头那个问题：瑞萨在北京开这个实验室，到底想干什么?　　Ivo Marocco在采访里说了一句话："北京实验室是一项着眼未来、旨在贴近客户并推动生态发展的投资，并不意味着瑞萨偏离核心业务，也不是对无关领域的投机性布局。"　　这话说得很稳。但结合瑞萨过去几年的动作——终止SiC业务、成立Physical AI事业部、在北京落地实验室——能看出来这家公司正在做一次不算轻松的战略调整。汽车芯片的基本盘还在，但增长故事需要新的章节。机器人是那个章节，至少目前看起来是。　　实验室能不能成，最终要看瑞萨能不能真的帮客户把机器人做出来、卖出去。从30%到70%的BOM覆盖，从概念验证到规模部署，中间隔着无数个工程细节和商业决策。

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发布时间：2026-10-22 09:31 阅读量：267 继续阅读>>

存力进阶，智造升级 | 佰维存储亮相2026中国国际工业博览会，释放工业<span style='color:red'>AI</span>澎湃算力

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存力进阶，智造升级 | 佰维存储亮相2026中国国际工业博览会，释放工业AI澎湃算力

　　10月12日-16日，第26届中国国际工业博览会(CIIF 2026)在上海盛大举行，佰维存储携工车规存储全系产品矩阵亮相大会。本次展会，佰维存储不仅现场展示了新品工业标准级eMMC TDE408-R，更通过前沿的技术分享与全栈场景方案展示，向业界展现了佰维赋能工业AI的硬核技术实力。　　01　　展台亮点：全栈存力进阶，六大场景智能升级　　展会现场，佰维通过工车规全系产品矩阵与六大核心应用场景的立体化展示，全方位呈现佰维工车规存储解决方案。　　佰维工车规产品面向工业自动化、智慧交通、电力能源、数据通信、智慧安防、汽车电子等领域，覆盖SSD、嵌入式存储、内存条、存储卡等多形态，提供工业标准级(-20℃至75°C)、工业宽温级(-40℃至85℃)及车规级(-40℃至105℃)多温度等级选择，构建高性能、高可靠AI存储底座，释放数据价值，提升AI算力效能。　　从云端数据中心到边缘计算节点，再到智能终端设备，佰维工车规存储围绕AI“云-边-端”全域应用，精准聚焦六大行业场景，现场展示了深度定制的存储解决方案。　　AI+工业：面向工业智能与边缘计算场景，佰维工业宽温级PCIe SSD、SATA SSD、BGA SSD、eMMC、DDR4等产品，以高性能、高稳定存储，加速数据处理与智能决策。　　轨道交通：佰维工业宽温级/标准级SATA SSD、eMMC及SD/microSD Card，兼具强抗振、宽温设计、高速读写、低时延与秒级数据恢复能力，自主可控长稳供应，护航轨交长久运行。　　智能汽车：佰维车规级eMMC、UFS、BGA SSD及车载SD/microSD Card，全系通过AEC-Q100、IATF 16949车规级认证，高带宽低延迟，驱动下一代智驾升级。　　数据通信：佰维工业宽温级/标准级PCIe SSD，以高性能承载海量高频数据读写，高达8-10年生命周期的可靠性表现，构筑5G-A、边缘通信设备可靠数据底座。　　电力能源：面向新型电力系统建设，佰维工业宽温级eMMC、DDR4以高可靠性满足电力国标要求，支持16年长稳运行，加速能源数据基础设施智能化升级。　　智慧安防：针对大容量持续写入需求，佰维工业宽温级/标准级SATA SSD、eMMC及SD/microSD Card，最高实现32路视频不掉帧，数据稳留存，安全无盲点。　　02　　新品亮相：TDE408-R一芯双用，单颗承载系统+视频　　本次展会，佰维新品工业标准级eMMC TDE408-R正式亮相。该产品创新采用一颗eMMC、两个使用分区的一体化存储架构，可根据客户对系统数据与视频监控数据的不同读写需求进行分区管理：系统分区可按实际需要配置，数据区则针对连续视频写入进行固件优化。该方案在满足客户使用需求的基础上，兼顾了经济性与产品寿命，并以单颗eMMC同时承载系统与录像数据，有效降低硬件集成复杂度。　　TDE408-R支持eMMC 5.1与HS400高速模式，最高读写速度分别可达330MB/s、290MB/s，容量覆盖64GB-256GB，Enhanced Mode增强模式支持50,000次P/E Cycle，具备AOV功耗调优，可满足多路视频流不间断写入与极速响应需求，适用于执法记录、车载终端、智慧园区、轨道交通及社区安全等场景。产品搭载4K LDPC纠错引擎、电压异常监测及RPMB安全分区保护，集成坏块管理、磨损均衡、数据巡检等自研固件算法，保障长效稳定运行;支持S.M.A.R.T健康巡检与全项配置查询，可远程排查故障。此外，TDE408-R搭载自研主控与固件算法，实现从芯片设计、生产封测到成品交付的全链路自主可控。　　03　　演讲直击：破除存力瓶颈，释放工业AI算力　　10月13日，佰维存储资深产品专家刘杰在第二届打造工业算力“芯”引擎技术研讨会现场带来了《破除存力瓶颈，释放工业AI澎湃算力》的主题演讲，直击AI时代工业存储的破局之道。　　刘杰在演讲中指出，AI负载质变正在改变存算协同的数据行为，存储架构亟需从以容量为核心转向容量、时延、带宽、安全、可靠性等综合性能升级。对此，佰维依托研发封测一体化模式，持续完善从介质到产品的全栈技术布局，构建专业、持久、全面的系统级存储解决方案。　　在介质层面，佰维通过介质特性研究与筛选，针对不同应用场景实现精准选型与适配;在主控层面，佰维已构建覆盖eMMC、UFS等品类的主控自研能力，首款自研eMMC主控SP1800已实现规模量产，首款自研UFS 3.1主控SP9300已完成投片与回片验证，同时围绕高性能架构与低功耗技术打造主控核心技术平台，不断强化性能与可靠性;在封测层面，佰维掌握16/32层叠Die、30~40μm超薄Die及多芯片异构集成等先进封装工艺，构建了2.5D/3D等晶圆级先进封装能力，并围绕AI硬件基础设施打造“存、算、运”综合服务平台，开发多种存算合封技术方案，保障高集成度与高可靠。　　在此基础上，佰维“Win+”技术体系围绕稳定防护、环境加固、智能算法和数据保障，为工业AI应用提供稳定可靠的存力支撑。通过智能电源防护与梯度温控，提升异常断电和高低温环境下的运行稳定性;借助抗蚀、抗电磁干扰等设计，增强对严苛工业环境的适应能力;依托自研磨损均衡、垃圾回收、LDPC纠错等算法，延长存储寿命、优化实时效能;建立端到端数据保护机制，确保写入稳定与数据完整。　　04　　结语　　本届工博会，佰维存储以工业车规级存储的全栈技术实力与六大场景解决方案，全面展现了赋能工业AI的硬核实力，为工业智造筑牢存力底座。　　未来，佰维存储将持续依托 “研发封测一体化” 优势，不断完善工车规存储产品矩阵与场景化解决方案。同时不断强化供应链韧性与生态协同能力，以硬核技术、优质产品与专业服务，赋能工业、通信、汽车等领域数字化智能化转型，持续推动工车规存储向更高性能、更可靠、更智能的方向演进，为工业AI的澎湃算力注入不竭动能。

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发布时间：2026-10-19 14:14 阅读量：289 继续阅读>>

上海永铭丨<span style='color:red'>AI</span>服务器高温大纹波工况下，IDC3系列牛角铝电解电容以漏电流可靠性支撑Pin-to-Pin替代

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上海永铭丨AI服务器高温大纹波工况下，IDC3系列牛角铝电解电容以漏电流可靠性支撑Pin-to-Pin替代

　　本文摘要　　AI服务器电源中的DC Link直流母线与板级滤波电容，需要长期承受高温、大纹波和连续负载变化。漏电流若在运行中出现异常漂移，可能放大器件发热和失效风险，并进一步影响设备维护成本与交付稳定性。永铭IDC3系列围绕氧化膜、电解液、密封、连接工艺和出厂筛选建立控制路径，并提供全温区电气数据及Pin to Pin验证基础，帮助客户把可靠性评估前置到选型与导入阶段。　　AI服务器高负荷运行下为什么漏电流值得提前评估　　在AI服务器中，牛角铝电解电容承担母线滤波、储能和板级滤波等任务。设备从启动到高负载计算，电容面对的不只是额定电压和容量，还包括温度循环、持续纹波、峰值电流以及多并联时的一致性要求。对于7×24小时运行的系统，可靠性判断不能只停留在出厂时的单点参数。　　漏电流风险通常存在一条逐步发展的路径。阳极箔氧化膜的微小损伤、杂质带来的局部腐蚀、电解液修复能力不足，都会为电流异常提供起点。温度上升后，离子迁移和水合反应加快，氧化膜可能出现变薄、微裂纹或针孔;漏电流的增加又会带来额外焦耳热，使电解液挥发和膜层修复能力下降。对服务器客户而言，关键问题因此不只是“当前数值是否合格”，更是这一风险能否被识别、控制和验证。　　IDC3如何从制造环节控制漏电流风险　　IDC3的控制逻辑从失效诱因出发，将材料、结构与工艺串联起来。高纯度阳极铝箔和满足450至500V耐压要求的化成氧化膜，为膜层致密性提供基础;工作电解液兼顾导电和膜层修复作用，并对氯离子、硫酸根等有害杂质及水分含量进行控制。　　在长期高温工况下，密封能力直接影响电解液保持状态。IDC3采用优质板材加膜的密封结构，降低电解液挥发干涸的风险。连接环节采用激光焊接替代传统点焊或铆接，资料显示可降低接触电阻，使ESR降低约30%，同时改善焊接一致性，为多并联应用中的电流分配控制提供支持。结合原材料、生产环境洁净度和杂质管控，风险控制不再只依赖终检，而是前移到关键制造环节。　　IDC3关键规格与全温区电气特性　　选型时，20℃下的额定容量只是起点。系统实际运行会经历低温启动、常温运行与高负荷升温，因此需要同时观察容量和ESR随温度变化的轨迹。IDC3两种常用规格的基础参数如下。　　图1：IDC3 475V1670uF与475V2270uF规格、电气参数及漏电流内规格值　　在120Hz测试条件下，475V 1670µF规格的容量平均值由−40℃的1261.58µF变化至105℃的1570.92µF，ESR平均值由1135.86mΩ降至18.82mΩ。475V 2270µF规格的容量平均值由1732.03µF变化至2111.30µF，ESR平均值则由984.24mΩ降至17.68mΩ。两个规格虽然容量等级和尺寸不同，但都建立了从低温到高温的连续数据观察基础。　　图2：IDC3 475V 1670uF 30×100容量与ESR高低温测试结果　　换到更大容量的IDC3 475V 2270uF 35×100，同样可以看到完整的温度变化过程。容量平均值从-40℃的1732.03uF逐步变化至105℃的2111.30uF;ESR平均值则从984.24mΩ下降至17.68mΩ。　　图3：IDC3 475V 2270uF 35×100容量与ESR高低温测试结果　　IDC3通过这两组规格的高低温测试数据，让客户能够更直观地看到器件从低温到高温的电气特性变化，为后续选型和应用验证提供依据。　　当然，容量和ESR的温度特性解决的是“不同温度下电气参数如何变化”的问题，而AI服务器客户更加关注的漏电流异常，则需要从氧化膜质量、杂质控制、电解液修复能力以及高温加速机制等方面进一步判断。也就是说，只有把全温区电气特性与漏电流可靠性放在同一个应用场景中理解，才能更完整地评价牛角铝电解电容在AI服务器中的长期使用风险。　　从出厂筛选到高温存储用数据验证漏电流表现　　IDC3的漏电流测试条件为20℃下施加额定电压5分钟后测量。针对服务器应用，内部以规格值的30%作为加严内控窗口，旨在进一步收窄潜在差异。高温存储验证则关注器件在严苛环境后的恢复表现：在105℃下存储1000小时，恢复至20℃后测试，漏电流维持在初始规格范围内。　　图4：两种IDC3规格初始漏电流与105℃/1000h高温储存后漏电流数据　　这些数据的意义并不在于替代完整的系统级验证，而在于为项目早期筛选提供可追溯的依据。客户仍应按照实际电压、纹波、散热条件与寿命目标开展应用验证。　　永铭Pin to Pin替代，为第二供应源评估提供起点　　对已采用日系同类方案的客户，第二供应源的价值不只是增加一个料号，更在于建立经过规格匹配和验证的供应选择。　　IDC3 475V 1670µF Φ30×100mm　　可对应475V 1600µF 30×100mm应用;　　IDC3 475V 2270µF 35×100mm　　可对应475V 2200µF 35×100mm应用。　　两类规格引脚间距一致，可作为Pin to Pin替代验证的起点。　　从样品申请、规格核对、台架测试到整机导入，客户可以分阶段推进评估，在确认可靠性要求的同时，降低单一供应来源带来的项目不确定性。具体替代关系及导入结论仍需结合客户的电路条件和验证流程确认。　　Q&A　　Q：永铭IDC3如何保证漏电流的稳定　　A：通过氧化膜致密性、阳极箔与电解液杂质控制、电解液的膜层修复能力、密封可靠性、激光焊接一致性以及出厂前的加严筛选。　　Q：全温区容量和ESR数据，选型该看什么?　　A：AI服务器会经历低温启动、常温运行和高负载升温，20℃单点参数不能完全代表全温区表现。以475V/1670µF为例，120Hz下容量平均值从-40℃的1261.58µF到105℃的1570.92µF，ESR平均值从1135.86mΩ降至18.82mΩ。这些数据用于评估低温启动和高温负载时的电气裕量，实际选型还要结合纹波电流、散热条件和寿命目标。

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上海永铭

发布时间：2026-10-16 10:24 阅读量：288 继续阅读>>

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RB751G-40T2R	ROHM Semiconductor
BD71847AMWV-E2	ROHM Semiconductor
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BU33JA2MNVX-CTL	ROHM Semiconductor
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