LoRa是基于Semtech公司開發(fā)的一種低功耗局域網(wǎng)無線標(biāo)準(zhǔn)，其目的是為了解決功耗與傳輸難覆蓋距離的矛盾問題。
在物聯(lián)網(wǎng)蓬勃發(fā)展的時(shí)代，通信模塊作為物聯(lián)網(wǎng)硬件設(shè)備的信號(hào)連接核心，肩負(fù)著極為重要的傳輸使命。從智能家居中的溫濕度傳感器，到工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)里的遠(yuǎn)程監(jiān)控設(shè)備，通信模塊無處不在，實(shí)現(xiàn)設(shè)備間的互聯(lián)互通。然而，其應(yīng)用場(chǎng)景和需求對(duì)自身功耗提出了嚴(yán)苛要求。以 NB-IoT 模塊和 4G CAT1 模塊為例，即便在休眠狀態(tài)下，它們也存在數(shù)個(gè) μA 甚至 mA 級(jí)的功耗。這看似微小的功耗，在大量設(shè)備長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行的情況下，會(huì)積累成巨大的能源消耗，不僅增加運(yùn)營(yíng)成本，還可能影響設(shè)備的續(xù)航能力和使用壽命。
在信息技術(shù)飛速發(fā)展的當(dāng)下，數(shù)據(jù)的傳輸與處理需求呈爆炸式增長(zhǎng)。無論是數(shù)據(jù)中心的海量數(shù)據(jù)交換，還是人工智能、高性能計(jì)算等領(lǐng)域?qū)Ω咚?、低延遲數(shù)據(jù)傳輸?shù)膰?yán)苛要求，都促使光通信技術(shù)不斷向前演進(jìn)。在這一進(jìn)程中，CPO(Co-Packaged Optics，光電共封裝)技術(shù)嶄露頭角，被廣泛認(rèn)為是光模塊發(fā)展的未來方向。
在科技飛速發(fā)展的當(dāng)下，增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR)技術(shù)正從根本上改變著眾多行業(yè)的運(yùn)營(yíng)模式，電子行業(yè)便是其中之一。AR 技術(shù)通過將虛擬信息與現(xiàn)實(shí)世界巧妙融合，為電子行業(yè)在產(chǎn)品設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、質(zhì)量檢測(cè)、產(chǎn)品展示以及員工培訓(xùn)等多個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)帶來了前所未有的變革與機(jī)遇。
在現(xiàn)代汽車系統(tǒng)中，由于高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)、圖形儀表、車身控制和信息娛樂系統(tǒng)的快速發(fā)展，系統(tǒng)的復(fù)雜度日益增加。為了確保這些系統(tǒng)在各種條件下都能穩(wěn)定、安全地運(yùn)行，非易失性存儲(chǔ)器(Non-Volatile Memory, NVM)扮演了關(guān)鍵角色。非易失性存儲(chǔ)器在斷電或系統(tǒng)復(fù)位后仍能保留數(shù)據(jù)，這對(duì)于存儲(chǔ)關(guān)鍵的可執(zhí)行代碼、校準(zhǔn)參數(shù)、安全信息以及安全防護(hù)數(shù)據(jù)至關(guān)重要。
在科技日新月異的當(dāng)下，GPS 導(dǎo)航器已深度融入人們的生活，為出行提供精準(zhǔn)的定位與導(dǎo)航服務(wù)。無論是車載導(dǎo)航助力駕駛者輕松駛向目的地，還是手持設(shè)備幫助戶外運(yùn)動(dòng)愛好者在復(fù)雜地形中辨明方向，GPS 導(dǎo)航器的重要性不言而喻。然而，GPS 技術(shù)并非盡善盡美，在一些特定場(chǎng)景下，其定位精度會(huì)受到諸多因素干擾，如城市高樓林立導(dǎo)致信號(hào)遮擋、反射，使定位出現(xiàn)偏差;在室內(nèi)環(huán)境中，信號(hào)更是微弱甚至無法接收。為解決這些問題，各類輔助技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，數(shù)字壓力傳感器便是其中關(guān)鍵一員，它為提升 GPS 導(dǎo)航器性能帶來新契機(jī)。
在物聯(lián)網(wǎng)(IoT)生態(tài)中，距離感知是設(shè)備實(shí)現(xiàn)定位、避障、交互等核心功能的基礎(chǔ)，廣泛應(yīng)用于智能家居、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、智能交通等領(lǐng)域。然而，傳統(tǒng)距離感知邏輯常面臨精度不足、能耗過高、場(chǎng)景適配性差等問題，難以滿足復(fù)雜場(chǎng)景下的應(yīng)用需求。重構(gòu)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的距離感知邏輯，需從技術(shù)選型、算法優(yōu)化、場(chǎng)景適配三個(gè)維度出發(fā)，結(jié)合硬件特性與軟件架構(gòu)，構(gòu)建更高效、可靠、靈活的感知體系。
在全球能源轉(zhuǎn)型與“雙碳”目標(biāo)的驅(qū)動(dòng)下，供暖系統(tǒng)正從傳統(tǒng)粗放式管理向數(shù)字化、智能化方向加速演進(jìn)。傳統(tǒng)供暖系統(tǒng)因熱源形式復(fù)雜、熱網(wǎng)規(guī)模龐大、用戶需求動(dòng)態(tài)變化，常面臨熱負(fù)荷響應(yīng)滯后、水力失衡、能耗超標(biāo)等問題。濟(jì)南能源集團(tuán)與浙江大學(xué)、英集動(dòng)力等機(jī)構(gòu)聯(lián)合開發(fā)的“基于數(shù)字孿生的低碳城市智慧供熱大腦”項(xiàng)目，通過AI預(yù)測(cè)控制算法與數(shù)字孿生技術(shù)的深度融合，將熱負(fù)荷響應(yīng)時(shí)間縮短70%，供熱平衡構(gòu)建效率提升50%，為行業(yè)提供了可復(fù)制的技術(shù)范式。
在科技飛速發(fā)展的當(dāng)下，空間技術(shù)融合正以前所未有的速度推進(jìn)，低軌衛(wèi)星作為其中的關(guān)鍵力量，已然蓄勢(shì)待發(fā)，即將在全球范圍內(nèi)掀起一場(chǎng)通信與科技的變革浪潮。
在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，人工智能(AI)技術(shù)正以前所未有的速度蓬勃發(fā)展，深刻改變著各個(gè)行業(yè)的面貌。從智能語(yǔ)音助手到自動(dòng)駕駛汽車，從醫(yī)療影像診斷到金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)，AI 的應(yīng)用場(chǎng)景日益廣泛。然而，隨著 AI 模型規(guī)模的不斷擴(kuò)大和應(yīng)用復(fù)雜度的提升，對(duì)算力的需求也呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長(zhǎng)。與此同時(shí)，高算力帶來的高功耗問題成為了制約 AI 進(jìn)一步發(fā)展的瓶頸。在此背景下，低功耗大算力技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，成為推動(dòng) AI 生態(tài)持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵力量。
近日，國(guó)務(wù)院印發(fā)《關(guān)于深入實(shí)施 “人工智能 +” 行動(dòng)的意見》，為我國(guó)加快推進(jìn) “人工智能 +” 提供了重要指引，明確了發(fā)展方向、重點(diǎn)任務(wù)與實(shí)施路徑，凝聚起培育新質(zhì)生產(chǎn)力的強(qiáng)大合力，有利于推動(dòng)全面賦能高質(zhì)量發(fā)展。人工智能作為引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的顛覆性技術(shù)，已成為國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)的新焦點(diǎn)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的強(qiáng)大引擎。《意見》的出臺(tái)，可謂恰逢其時(shí)。
在光電行業(yè)快速發(fā)展的當(dāng)下，產(chǎn)品迭代速度不斷加快，對(duì)倉(cāng)儲(chǔ)管理的精準(zhǔn)性、高效性提出了更高要求。傳統(tǒng)立體倉(cāng)儲(chǔ)模式依賴人工記錄與條碼掃描，在面對(duì)光電產(chǎn)品小批量、多品類、高價(jià)值的存儲(chǔ)需求時(shí)，逐漸暴露出貨位混亂、出入庫(kù)效率低、盤點(diǎn)誤差大等問題，嚴(yán)重制約了企業(yè)的整體運(yùn)營(yíng)效率。而 RFID(無線射頻識(shí)別)技術(shù)的出現(xiàn)，為光電行業(yè)立體倉(cāng)儲(chǔ)的智能化升級(jí)提供了全新解決方案，實(shí)現(xiàn)了倉(cāng)儲(chǔ)效率的翻倍提升，成為推動(dòng)行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要引擎。
在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量突破千億級(jí)的今天，開發(fā)者對(duì)核心芯片的訴求已從單一功能轉(zhuǎn)向“全棧集成+生態(tài)協(xié)同”。樂鑫科技推出的ESP32憑借其獨(dú)特的“雙核架構(gòu)+無線雙模+開源生態(tài)”組合，成為智能家居、工業(yè)監(jiān)控、可穿戴設(shè)備等領(lǐng)域的首選方案，其技術(shù)優(yōu)勢(shì)可拆解為三大核心維度。
在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，人工智能(AI)和高性能計(jì)算(HPC)的迅猛發(fā)展對(duì) GPU 芯片的性能提出了極高要求。隨著 GPU 計(jì)算密度和功耗的不斷攀升，散熱問題成為了制約其性能發(fā)揮的關(guān)鍵因素。傳統(tǒng)的風(fēng)冷方案已難以滿足日益增長(zhǎng)的散熱需求，嵌入式液冷技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，成為解決 GPU 芯片散熱難題的有效途徑。
在人工智能飛速發(fā)展的當(dāng)下，大模型展現(xiàn)出了強(qiáng)大的語(yǔ)言理解與生成能力。然而，要讓這些模型真正在實(shí)際場(chǎng)景中發(fā)揮作用，與外部豐富的工具及數(shù)據(jù)源順暢交互至關(guān)重要。在此背景下，Model Context Protocol(MCP)，即模型上下文協(xié)議應(yīng)運(yùn)而生，正悄然改寫 AI 開發(fā)的固有模式，在傳統(tǒng) API 之外開辟出一片新的天地。
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