美國和日本的研究人員已經確定了筆記本電腦和智能助手（如 Google Home）中使用的 MEMS 麥克風存在安全風險。這些 MEMS 設備存在一個漏洞，即甚至可以隔著墻壁檢測到電磁輻射，使用 AI 重建麥克風拾取的聲音。佛羅里達大學和日本電氣通信大學的研究人員還確定了解決設計缺陷的多種方法，并表示他們已經與制造商分享了他們的工作，以尋求未來的潛在修復方法，并建議將擴頻時鐘作為防御措施。研究人員測試了意法半導體的 MP34DT01-M、樓氏電子 SPM0405（現在是 Synaptics 的一部分）、TD
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AI MEMS 麥克風 拾取聲音
英偉達目前在 AI 芯片領域仍處于領先地位，但其最近在全球 AI 基礎設施的推動可能反映出對硬件增長放緩的擔憂——云服務提供商加速 ASIC 開發可能成為嚴重挑戰者。根據商業時報的報道，隨著谷歌、微軟和 Meta 加大內部 ASIC 開發力度，英偉達在 AI 加速器市場的統治地位可能在 2027 年迎來轉折點。值得注意的是，像 Alchip 和 TSMC 附屬的 GUC 這樣的臺灣 ASIC 公司正乘著需求增長的浪潮，與 AWS 和微軟合作進行定制芯片設計，正如報告中所強調的那樣。以下是云巨頭及其關鍵設計
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云服務器 ASIC AI
GenAI 在工作場所的使用正在飛速發展。蓋洛普和 Salesforce AI 研究發布了兩份新報告，描繪了組織及其員工適應這一技術轉變時日益增長的熱情和持續的挑戰。這些研究共同揭示了一個核心主題：雖然 AI 比以往任何時候都更廣泛地被接受，但其在承諾與實際表現之間的差距仍然是企業和員工共同面臨的一個重大障礙。蓋洛普最新的研究發現，過去兩年中，美國員工使用 AI 的頻率幾乎翻了一番。2023 年，只有 21%的工人報告稱每年至少使用幾次 AI；到 2025 年，這一數字飆升至 40%。頻繁使用——定義為每
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AI 智能計算 大語言模型
汽車線束在各種車輛組件之間路由電力和信號。在該系統中，PCB 到線束接口使用連接器將分立線束與板安裝電子設備連接起來。本文研究了 PCB 轉線束接口的基本原理，并概述了各種車輛平臺上連接器的電氣性能要求。它還強調了連接器選擇中機械穩定性、環境彈性和標準合規性的重要性。PCB 到線束接口的構建塊如圖 1 所示，汽車制造商將 PCB 到線束集成到各種電子控制單元 （ECU） 中，包括發動機和變速箱控制器、安全氣囊系統、信息娛樂平臺、遠程信息處理模塊和車身電子設備。圖 1.帶有密封多針連接器的汽車線束專為跨車輛
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汽車 PCB 線束連接器 TE Connectivity NanoMQS
北歐半導體公司以未公開的金額收購了美國微型機器學習工具開發商 Neuton.ai 的資產，以增強其嵌入式人工智能路線圖，該路線圖還包括今年晚些時候推出的帶有硬件加速器的無線芯片。Neuton.ai 開發了一個基于網絡的工具鏈，該工具鏈接收訓練數據以提供緊湊的機器學習模型，通常小于 5K 字節，可以在嵌入式微控制器核心上運行，因此是微型機器學習。該交易包括加利福尼亞州普萊森特恩的 13 名工程師和知識產權。“這是一項技術收購。我們收購了資產、知識產權和人員。我們認為這對于我們服務的所有終端市場都適用，”北歐
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Nordic AI 嵌入式
英偉達CEO黃仁勛在巴黎VivaTech科技展期間接受采訪時，對華為創始人任正非此前接受人民日報專訪的講話表達了他的觀點
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黃仁勛 任正非 華為 英偉達 AI
今年的WWDC 2025看完了，相信有不少觀眾看完之后的反應都是：“啊？就這？”去年開始畫的Apple Intelligent大餅，一直到今年WWDC大餅還是沒徹底烙好。甚至，更有Apple 員工爆料稱，去年WWDC上演示的Apple Intelligent功能，只有全新的Siri喚醒動畫特效是真正做出來的，其他大部分效果更是連文件夾都沒有新建完成。全世界都看到Apple的AI做不好了，但沒人知道到底發生了什么。 知名Apple分析師 Mark Gurman 在外媒發出一篇長文，題為
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Apple AI Siri
在當今數字化時代，人工智能（AI）技術的飛速發展正在重塑各個領域的基礎設施，其中包括支撐AI運行的網絡架構。傳統的數據中心網絡架構以交換機為核心，構建了層級化的數據傳輸路徑。然而，隨著AI大模型訓練規模的爆炸性增長，這種傳統架構正面臨前所未有的挑戰。大模型訓練帶來了超密集的GPU/GPU通信需求。以目前主流的大語言模型為例，訓練過程中需要在數千甚至上萬張GPU之間頻繁交換海量數據。這些GPU之間的通信不再是傳統意義上的“服務器間通信”，而更像是“芯片間通信”。在這種情況下，數據中心已不再是簡單的“服務器的
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AI 網絡 架構 交換機
美國芯片制造商英偉達（NVIDIA）的首席科學家（CSO）比爾·戴利（Bill Dally）指出，美國對中國實施的人工智能（AI）技術相關的出口限制措施，反倒讓中國獲得很大的發展空間。他透露，美國禁止向中國出口包括英偉達H20在內的高性能計算芯片后，原本為英偉達編寫程序的大量中國高端AI研究人才，如今大多在為華為工作。Dally他強調，雖然目前美國在AI硬件領域仍占有技術優勢，但中國正通過人才儲備和國家戰略支持快速縮小差距。他直言：“如果不是美國的管制措施，華為不可能這么快崛起。”英偉達首席科學家Bill
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英偉達 AI
端側AI里程碑：面壁大模型+英特爾酷睿Ultra首日協同優化效率提升220%；面壁智能端側大模型首日上線，英特爾工程師聯合優化實現2.2倍推理效率躍升；AI PC時代加速：面壁智能端側大模型適配酷睿Ultra，效率提升220%；推理速率提升2.2倍！面壁推出MiniCPM 4.0系列LLM模型，英特爾助力帶來端側性能體驗；英特爾銳炫B60聯合面壁MiniCPM 4.0，端側首次支持高達128K上下文窗口
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AI PC 推理優化 面壁 英特爾
小米創始人雷軍在小米投資者大會上表示，汽車業務虧損正在逐步收窄，預計將在今年第三到第四季度實現盈利。根據小米發布的一季報顯示，今年第一季度，智能電動汽車及AI等創新業務分部的營收為186億元，虧損5億元。其中，智能電動汽車業務收入為181億元，占智能電動汽車及AI等創新業務總營收的比例超97%，該項業務的毛利率由2024年第一季度的12.6%上升至2025年第一季度的23.2%，經營虧損5億元。在旗下第二款電動車YU7的智駕研發投入上，小米的總預算為35億元，雷軍稱該投入在行業內處于領先水平。最新推出的小
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小米 智能電動汽車 AI YU7 輔助駕駛
在技術驅動型產業中，半導體行業始終走在全球科技變革的最前沿。2024年，臺積電（TSMC）正式啟動2nm制程（N2）試產，每片晶圓的代工報價高達3萬美元，再次引發行業廣泛關注。最新數據顯示，得益于存儲芯片領域的技術優化，臺積電2nm制程自去年7月在新竹寶山晶圓廠風險試產以來，良率從去年底的60%快速攀升至當前的90%（256Mb SRAM）。從3nm節點的初期投產經驗看，良率爬坡是一大挑戰。但憑借3nm節點200萬片晶圓的量產經驗，將2nm工藝開發周期壓縮至18個月，良率僅用9個月便從30%提升至60%，
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為無線應用進行設計并非易事。頻率越高，信號的行為就越奇怪 - 您需要一位經驗豐富的工程師來控制芯片的開發。或者您使用 AI！普林斯頓是人工智能驅動的射頻集成電路設計支持（AIDRFIC）的三個研發快速啟動項目之一。Keysight Technologies 和德克薩斯大學奧斯汀分校 （University of Texas at Austin） 獲得了其他項目。獲得能夠跟上對無線應用日益增長的需求的熟練工程師是很困難的。該項目將使用 AI 的 LLM 和 ML 功能來設計芯片。“幾十年來，導致技術突破的基
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AI 無線芯片設計
富昌電子榮獲TE Connectivity頒發的“亞太區2024年度客戶數量增長獎”，以表彰其出色的市場拓展和客戶服務能力。全球知名的電子元器件授權代理商富昌電子（Future Electronics），近日憑借其在擴大客戶基數和提供優質服務等方面的出色表現，榮獲由TE Connectivity授予的“亞太區 2024 年度客戶數量增長獎”。該獎項由TE Connectivity全球渠道銷售副總裁 Sean Miller 頒出，富昌電子中國區總裁Ting Li，富昌電子中國區產品市場部高級總監Kelvin
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富昌電子 TE Connectivity
Naveen Verma?在普林斯頓大學的實驗室就像一個博物館，展示了工程師們試圖通過使用模擬現象而不是數字計算來提高 AI 超高效的所有方法。一個工作臺上是有史以來最節能的基于磁記憶的神經網絡計算機。在另一個位置，您會發現一個基于電阻存儲器的芯片，它可以計算迄今為止任何模擬 AI?系統中最大的數字矩陣。Verma 表示，兩者都沒有商業前景。不那么仁慈的是，他實驗室的這一部分是一個墓地。多年來，Analog AI?一直吸引著芯片架構師的想象力。它結合了兩個關鍵概念，這兩個概念
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EnCharge AI 電容 半導體元件 模擬AI
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