
6月12日晚间,证监会与上交所官宣重磅消息:长鑫科技IPO注册申请正式获批。这意味着,深耕行业十年、稳居中国第一、全球第四的国产DRAM存储龙头,即将正式登陆科创板,开启资本市场新征程。
意法半导体推出首款单片集成窄带辅助(NBA)探测技术的IEEE 802.15.4ab汽车钥匙芯片ST64UWB,赋能车企大幅提升无线智能车门锁的可靠性。目前,意法半导体已经在给多家一级配套供应商和主流整车厂商提供样片,即便目前还是样片测试阶段,ST64UWB已获得极高的市场关注度。通过使用 NBA,意法半导体可以实现 IEEE 802.15.4ab 首创的多毫秒(MMS)模式,从而大幅提升链路预算。具体而言,NBA+MMS意味着更远的工作范围和更精准的检测,进而带来更准确、更可靠的无线钥匙。此外,改进后的雷达能力还可实现车舱内的存在性检测。
Jun. 8, 2026 ---- 随着全球卫星宽带、手机直连卫星及AI运算需求快速成长,SpaceX未来IPO动向备受市场关注,TrendForce集邦咨询表示,SpaceX除持续扩大卫星宽带服务版图外,也积极布局手机直连卫星、AI太空运算及太空太阳能(Space-Based Solar Power, SBSP)等新兴领域,并通过扩建自有太空AI运算芯片厂Terafab,强化垂直整合能力,推动低轨卫星产业由通信服务迈向运算服务新阶段。随着卫星网络、AI基础设施与太空应用加速融合,全球太空经济正进入新一轮成长周期,预估2027年全球卫星产业产值将达4,470亿美元,年成长率达14%。
“华虹公司”这个名字,即将成为历史。
上海2026年6月4日 /美通社/ -- 想象一个场景:一台割草机器人正在庭院里辛勤工作,突然天降大雨,水雾弥漫。下一秒,它便像"无头苍蝇"一样开始乱撞——这正是今天许多机器人面临的真实困境。 这样的困境如何破解...
在高科技领域,中美之间的竞争不只有芯片、AI模型,还包括机器人,以及机器人灵巧手。中国已经出现一批灵巧手生产商,当中最著名的当属LinkerBot。
北京2026年6月2日 /美通社/ -- 近日,北京太空智算研究院在北京经济技术开发区(简称北京经开区,又称北京亦庄)注册成立。研究院将围绕星载算力芯片、星间激光通信、太空能源与散热、天地一体化网络及空间安全标准等方向开展关键共性技术攻关,搭建覆盖技术研发、中试验证、在轨测试到成...
英特尔构建横跨数据中心、网络与边缘的AI平台,彰显CPU在智能体AI编排、扩展及数据流动中的核心地位。
MCU芯片集成AI能力,加速海量边缘AI产品落地
中国,2026年5月29日 - 在近日于荷兰阿姆斯特丹举行的意法半导体N.V.(纽约证券交易所代码:STM)股东年度大会结束后,意法半导体监事会成员任命Armando Varricchio先生为监事会主席,任命Nicolas Dufourcq先生为监事会副主席,任期均为三年,至2029年股东年度大会结束时届满。
5月27日,腾讯官方宣布一则喜讯:在刚刚落幕的莫斯科国立大学(MSU)硬件视频编码比赛中,腾讯自研编解码芯片“沧海”强势登顶,一举击败了AMD、英伟达、英特尔等知名企业超过40款产品,拿下全赛道大满贯!
中国,2026年5月28日 - 意法半导体(NYSE: STM),服务多重电子应用领域、全球排名前列的半导体公司意法半导体(纽约证券交易所代码:STM) 昨日宣布了其2026年股东年度大会(“2026年AGM”)投票事项的结果。本次大会已在荷兰阿姆斯特丹举行。
随着软件定义汽车加速落地,高效、精简、适配车载场景的通信技术成为行业核心诉求。10BASE-T1S作为专为车载与工业场景打造的以太网技术,为破解车载网络瓶颈统一提供了关键方案。为帮助大家完整理解这项技术的核心价值,我们将通过两篇技术文章详细介绍。第一篇文章介绍了车载网络的发展痛点、精简型以太网的行业需求等,本文将重点介绍10BASE-T1S芯片。
依托微五科技公司平台的技术积累与产业资源,芯片产品已在燃气、电网、信创及物联网等领域实现芯片规模化应用,成为推动RISC-V架构落地的重要力量。未来,该公司将持续深耕AIoT芯片领域,为更多行业客户赋能,提供高性能、高安全的国产芯片解决方案。
中国,2026年5月25日——意法半导体(简称ST)(纽约证券交易所代码:STM)总裁兼首席执行官 Jean-Marc Chery 将于北京时间2026年6月2日下午17点(即同日中欧时间上午11点)在巴黎举行的 BNP Paribas Exane CEO 会议上发表演讲。
在汽车电子、工业控制、医疗设备等安全关键领域,嵌入式产品的生命周期不仅仅是从开发到上市这一短周期,而是要5年、10年甚至更久的长期维护、更新与迭代。对嵌入式系统开发工程师与研发团队而言,时间不再只是衡量项目进度的标尺,而是决定合规成本、系统稳定性、产品复用性与长期竞争力的核心要素。随着芯片架构持续迭代、全球法规不断收紧、产品生命周期持续拉长,传统单点工具与一次性授权模式正成为降低研发效率、放大长期风险的瓶颈。
少一次回写、少一次读回,按理说融合应更快,可很多内核一融合反而掉速,问题常不在算子数学,而在活跃状态被拉得太长。AI芯片做编译优化时,最容易高估的不是融合收益,而是寄存器和片上暂存能否接住融合后的活跃值。
峰值带宽写得很高,实际执行却总像喂不饱阵列,这种落差常常不在 HBM 规格本身,而在数据流并没有均匀走到每一条通路。AI芯片若把外存分布和片上互连解耦看,理论带宽再大也会先堵死在局部热点。
模型并不轻,单次推理却总跑不出预期吞吐,这种问题在小批量场景尤其常见。AI芯片面对在线推理、实时控制或多租户请求时,最难受的往往不是峰值算力不够,而是流水线永远没被真正填满。