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(shè)備的需求快速增加，這些可穿戴設(shè)備通常采用電池操作，因此要求低功耗、小體積，這對相關(guān)產(chǎn)品的設(shè)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(shù)革命，正以4000次循環(huán)壽命的硬核數(shù)據(jù)，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(shù)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(lǐng)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(lián)網(wǎng)深度融合，一場由Chiplet技術(shù)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(lián)網(wǎng)設(shè)備以萬億級規(guī)模接入車聯(lián)網(wǎng)生態(tài)，當AI大模型在座艙內(nèi)實現(xiàn)多模態(tài)交互，傳統(tǒng)單芯片架構(gòu)的算力瓶頸與開發(fā)成本問題愈發(fā)凸顯。而Chiplet技術(shù)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(guān)鍵鑰匙，推動汽車、物聯(lián)網(wǎng)、AI三大領(lǐng)域的深度融合。
自動駕駛技術(shù)向L4級進階，車聯(lián)網(wǎng)正面臨一場核心矛盾：跨國數(shù)據(jù)傳輸需要突破地理邊界實現(xiàn)全球覆蓋，但傳統(tǒng)地面網(wǎng)絡(luò)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(wǎng)絡(luò)(NTN)通過整合衛(wèi)星與地面蜂窩網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)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(shù)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(shù)憑借異構(gòu)集成的創(chuàng)新范式，正在重塑汽車芯片產(chǎn)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(nèi)，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。
寬頻抑制(Wideband Suppression)是指通過特定技術(shù)手段，對電路中或系統(tǒng)中出現(xiàn)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(nèi)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(shù)的進步，超快充(如800V高壓平臺)正在成為現(xiàn)實。例如，某些車型可以在15分鐘內(nèi)充電至80%，大大縮短了充電時間。
在全球能源轉(zhuǎn)型與碳中和目標推動下，電動汽車(EV)已成為交通領(lǐng)域革命的核心載體。作為連接動力電池與驅(qū)動電機的關(guān)鍵樞紐，逆變器承擔著直流電(DC)到交流電(AC)的轉(zhuǎn)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(shù)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(nèi)置電源配件領(lǐng)域的關(guān)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(shè)計的可能性邊界。
自動駕駛與智能網(wǎng)聯(lián)汽車，激光雷達作為“感知之眼”，正經(jīng)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(shù)躍遷。而柔性激光雷達的出現(xiàn)，更以顛覆性的設(shè)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(shù)據(jù)點構(gòu)建起三維世界的數(shù)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(shù)據(jù)。隨著人工智能技術(shù)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(shù)據(jù)，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。
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