电子设计自动化(EDA)自20世纪60年代萌芽以来,经历了从手工绘图到计算机辅助设计(CAD),再到高度集成化、智能化工具的演进。早期的EDA主要用于简化电路布局与布线,而随着芯片复杂度指数级增长,现代EDA已成为支撑集成电路设计不可或缺的核心技术。如今,在摩尔定律逼近物理极限、设计周期不断压缩的背景下,传统EDA工具面临效率与精度的双重挑战。人工智能(AI)的崛起为EDA注入了全新动能——通过机器学习优化布局布线、预测时序问题、加速验证流程,AI正推动EDA迈向“智能设计”的新纪元。可以说,AI不仅是EDA发展的必然延伸,更是其未来突破的关键引擎。
随着后摩尔时代的到来,通过先进封装和Chiplet技术延续摩尔定律已成为行业共识。但这也带来了一个棘手的副作用:设计维度从二维平面拓展至三维空间,信号完整性与电源完整性的挑战呈指数级激增。传统的人工迭代模式面对这种海量数据已显得力不从心。 在这场向高维设计突围的战役中,芯和半导体(Xpeedic)展现出了独特的“AI直觉”。 依托其在Chiplet先进封装领域的龙头地位,芯和半导体并没有停留在传统算力的堆砌上,而是利用AI技术重构了系统级分析的底层逻辑,让复杂的异构集成设计变得可预测、可优化。
芯片设计中,一个小小的验证失误可能导致数亿美元的损失和数月的延误。随着AI计算的迅猛发展,芯片复杂度呈指数级增长,如何在流片前高效验证硬件和软件,成为芯片设计者的关键需求。而思尔芯(S2C)以20年工匠精神,专注于FPGA原型验证和硬件仿真解决方案,帮助芯片企业加速从架构设计到系统验证的全流程。
国产旗舰再进阶!荣耀500系列不仅影像AI拉满,更深度搭载汇顶科技等国产核心方案,从指纹、触控到安全芯片,国产芯方案含量拉满。
11月20日,就在小米宣布产量突破50万辆的同一天,网络上却传出了“小米汽车工厂电池产线起火”的消息。一时间,质疑声四起。对此,小米公司发言人发文辟谣,还原了事件的全貌。
当地时间11月20日,美国半导体行业协会(SIA)宣布重要人事任命:AMD董事长兼CEO苏姿丰博士当选SIA董事会主席。
近日,美国联邦贸易委员会(FTC)正式批准软银集团收购半导体设计公司Ampere Computing,为这笔价值65亿美元(约合人民币460亿元)的交易扫清了最后的监管障碍。这一决定为软银集团在AI基础设施领域的重要布局打开了绿灯,也预示着全球AI芯片市场竞争格局将迎来新的变数。
一向以温和形象示人的雷军,这次好像真的生气了。11月16日,小米创始人雷军罕见地连发多条微博,亲自回应了近期网上对其“过度营销”的质疑,并重申小米汽车的安全设计理念。
继SAS Institute撤出中国市场之后,又一美国巨头计划将整条供应链迁出中国。
随着人口老龄化加速和慢性病康复需求激增,康复机器人正从科研前沿走向临床应用,甚至尝试叩开家庭大门。然而,技术突破之外,个体化训练如何实现?家庭场景怎样落地?标准体系如何构建?商业模式又该如何创新?这些问题不仅关乎产品成败,更决定着整个产业能否真正服务于亿万患者。
生成式 AI 已进入第三年,单纯的模型参数竞赛已逐渐让位于组织级实施与系统级可信。Gartner 前几日最新发布的《2026 年十大战略技术趋势》报告,折射出一个由人工智能(AI)驱动的高度互联化世界的现实图景。
当地时间11月10日,美国商务部工业与安全局(BIS)发布了两项新规。这一举措被业界视为中美科技摩擦缓和的明确信号,将为全球半导体产业链带来喘息空间。
康复训练正从"工具辅助"迈向"智能陪伴",人形机器人走进康复领域,意味着未来的康复将更具温度与人性化。上海傅利叶智能科技股份有限公司正在推动人形机器人在康复场景中的落地应用。
脑机接口正从实验室加速迈向临床应用,成为智慧医疗与神经康复领域的重要突破口。然而,技术路线纷繁、应用场景多元、伦理与安全性挑战并存,使得这一前沿领域既充满机遇,也面临诸多现实瓶颈。
在全球神经精神疾病负担日益加重的背景下,传统药物治疗之外的物理干预手段正成为医学界关注的焦点。脑卒中、抑郁症、自闭症谱系障碍等疾病不仅影响患者生活质量,也对家庭和社会构成巨大压力。近年来,以经颅磁刺激(TMS)、经颅电刺激(tES)为代表的非侵入性神经调控技术已逐步进入临床应用,但其作用深度和精准度仍存在局限。在此背景下,一种更具潜力的技术路径——经颅聚焦超声神经调控(tFUS)——因其可穿透颅骨、精准靶向深部脑区的能力,正引发学界与产业界的广泛关注。