隨著人們越來越重視身體健康,以及眾多國家面臨人口老化的問題,使得醫(yī)療可穿戴設備的需求快速增加,這些可穿戴設備通常采用電池操作,因此要求低功耗、小體積,這對相關產品的設計帶來挑戰(zhàn)。
2025年寒冬,北京外賣騎手張師傅的電動車在零下15℃的街頭疾馳,儀表盤顯示續(xù)航里程僅減少12%。這輛搭載寧德時代鈉離子電池的電動車,不僅在低溫下保持了90%的容量,更以每天充放電2次的強度持續(xù)運行1460天——相當于鉛酸電池理論壽命的5倍。這場由鈉離子電池引發(fā)的技術革命,正以4000次循環(huán)壽命的硬核數據,徹底改寫兩輪電動車行業(yè)的底層邏輯。
當北方寒潮裹挾著零下20℃的低溫席卷城市,電動汽車的續(xù)航里程表開始上演“數字跳水”——某品牌標稱600公里續(xù)航的車型,在-15℃環(huán)境下實際僅能行駛320公里,開啟暖風后續(xù)航更驟降至240公里。這種“里程焦慮”在2026年的冬季依然困擾著新能源車主,但寧德時代推出的鋰鈉AB電池系統(tǒng),正通過“混搭革命”為行業(yè)撕開一道突破口:領克900搭載的驍遙超級增混電池,在-40℃極寒中仍能正常放電,-30℃環(huán)境下充電速度較純鈉電池提升40%,冬季續(xù)航衰減率從58%壓縮至23%。
智能汽車與物聯網深度融合,一場由Chiplet技術引發(fā)的算力革命正悄然重塑行業(yè)格局。當汽車從單純的交通工具進化為“四個輪子上的超級計算機”,當物聯網設備以萬億級規(guī)模接入車聯網生態(tài),當AI大模型在座艙內實現多模態(tài)交互,傳統(tǒng)單芯片架構的算力瓶頸與開發(fā)成本問題愈發(fā)凸顯。而Chiplet技術憑借其模塊化、高靈活性與成本優(yōu)勢,正成為破解這一困局的關鍵鑰匙,推動汽車、物聯網、AI三大領域的深度融合。
自動駕駛技術向L4級進階,車聯網正面臨一場核心矛盾:跨國數據傳輸需要突破地理邊界實現全球覆蓋,但傳統(tǒng)地面網絡在沙漠、極地等極端場景存在信號盲區(qū);自動駕駛決策系統(tǒng)要求毫秒級響應,而衛(wèi)星通信的固有延遲卻可能引發(fā)安全風險。非地面網絡(NTN)通過整合衛(wèi)星與地面蜂窩網絡,構建起覆蓋空、天、地、海的立體通信體系,為破解這一矛盾提供了創(chuàng)新路徑。
汽車智能化車規(guī)級芯片正面臨前所未有的挑戰(zhàn)。一方面,自動駕駛等級提升帶來的算力需求呈指數級增長,L4級自動駕駛所需算力已突破500TOPS;另一方面,先進制程芯片開發(fā)成本飆升,5nm工藝研發(fā)費用超5億美元,單顆芯片面積超過600mm2時良率驟降至50%以下。在這場“算力饑荒”與成本困局的雙重夾擊下,Chiplet(芯粒)技術憑借異構集成的創(chuàng)新范式,正在重塑汽車芯片產業(yè)生態(tài)。
?電機可靠性?是指電機在規(guī)定條件下和規(guī)定時間內,完成預定功能的能力。其評估通常包括多個指標,如故障率、使用壽命、維保周期等?1。
?幾年前的我們或許難以想象,如今激光測距技術已如此深入我們的生活,甚至成為掃地機器人不可或缺的一部分。
寬頻抑制(Wideband Suppression)是指通過特定技術手段,對電路中或系統(tǒng)中出現的寬頻振蕩或噪聲進行有效抑制的過程。其核心目標是確保系統(tǒng)在寬頻范圍內的穩(wěn)定運行,避免因振蕩或噪聲導致的性能下降或故障。
隨著電池技術的進步,超快充(如800V高壓平臺)正在成為現實。例如,某些車型可以在15分鐘內充電至80%,大大縮短了充電時間。
在全球能源轉型與碳中和目標推動下,電動汽車(EV)已成為交通領域革命的核心載體。作為連接動力電池與驅動電機的關鍵樞紐,逆變器承擔著直流電(DC)到交流電(AC)的轉換任務,直接影響車輛的動力性能、續(xù)航里程與能源效率。
能源存儲技術快速迭代,固態(tài)電池憑借其顛覆性的性能優(yōu)勢,正成為內置電源配件領域的關鍵突破口。從新能源汽車到消費電子,從儲能系統(tǒng)到高端裝備,固態(tài)電池通過提升能量密度與安全性兩大核心指標,重新定義了電源設計的可能性邊界。
自動駕駛與智能網聯汽車,激光雷達作為“感知之眼”,正經歷著從機械式到固態(tài)化、從單一功能到多模態(tài)融合的技術躍遷。而柔性激光雷達的出現,更以顛覆性的設計理念打破傳統(tǒng)硬件的物理限制,為汽車造型、空氣動力學優(yōu)化及功能集成開辟了全新路徑。
自動駕駛的賽道,激光雷達如同車輛的“智慧之眼”,以每秒百萬級的數據點構建起三維世界的數字鏡像。然而,面對暴雨、濃霧等極端天氣,傳統(tǒng)算法常因點云噪聲干擾陷入“致盲”困境;在高速場景中,運動畸變更會導致目標物體被“撕裂”成碎片化數據。隨著人工智能技術的深度滲透,一場以深度學習為核心、多模態(tài)融合為突破口的算法革命,正在重塑激光雷達的感知邊界。
自動駕駛激光雷達成像系統(tǒng)如同車輛的“超級大腦”,以每秒百萬級的三維點云數據,實時勾勒出道路環(huán)境的動態(tài)畫卷。它不僅能精準捕捉前方車輛的輪廓、行人的姿態(tài),甚至能識別路面上散落的障礙物——這種厘米級精度的環(huán)境建模能力,正成為自動駕駛決策系統(tǒng)的“安全基石”,讓車輛在復雜場景中做出如人類般靈活的判斷。