Impostare notizie della rete di micro, il costruttore giapponese microcontrollori Renesas Electronics (Renesas Electronics) per tagliare il costo elevato delle attrezzature di produzione di chip, ha in programma di microcontroller automotive (MCU) interamente da TSMC, e concentrarsi su software e semiconduttori di ricerca e sviluppo.
Renesas Technology ha annunciato oggi la memoria flash prima integrata del settore usando il processo ÷ 28 Nm MCU, con effetto immediato e per iniziare la spedizione dei campioni al fine di creare la prossima generazione di veicoli autonomi più efficienti, più affidabili e rispettosi automobili amichevoli, questo RH850 rivoluzionaria / microcontrollori e2x costruito a sei core 400Mhz, il primo a raggiungere l'industria 9600MIPS istruzione di capacità di elaborazione del veicolo per controllare il chip di memoria flash MCU. famiglia MCU ha anche un flash incorporato e più fino a 16 MB Funzionalità di sicurezza complete e sicurezza funzionale.
Renesas MCU performance computing 28 nanometri tre volte superiore alla corrente 40 nm, in autopilota tecnologia continua a salire, MCU può soddisfare le esigenze di basso consumo energetico e prestazioni di alta elaborazione. Renesas detto che il paragrafo corrente 28 nm MCU primi prodotti finali di tutto il mondo, nel marzo DENSO i campioni sono stati spediti al più noto fabbrica componenti auto, nel 2020, l'obiettivo è la produzione di massa da TSMC, Renesas casa fab poi gradualmente ritirarsi dalla produzione di semiconduttori automotive.
A seguito del processo di sviluppo 28nm flash embedded annunciato nel febbraio 2015, Renesas Electronics nel settembre 2016 ha annunciato una partnership con TSMC la produzione ÷ 28 Nm MCU. Renesas nel comunicato stampa di oggi sottolinea, ha lanciato oggi il primo al mondo a mercato 28nm MCU flash embedded, sarà un'altra importante pietra miliare nella Renesas Electronics Renesas Electronics ha verificato le applicazioni sul 16 / 14nm e prodotti MCU di nuova generazione pinna tecnologia flash MONOS.
Il Nikkei ha sottolineato che Renesas può ridurre i costi di produzione, e TSMC può anche utilizzare attrezzature deprezzate per produrre MCU a 28 nanometri.
Secondo Renesas ha annunciato i dati utili mostrano che nell'ultimo trimestre (ottobre-dicembre 2017) le entrate Renesas Semiconductor Business to base non-GAAP (non-GAAP), anno su anno aumentano del 28,0% a 2.065 miliardi di yen Yuan, in cui i ricavi dei semiconduttori automobilistici sono cresciuti del 14,7% a 107,8 miliardi di yen.
Un totale di 2.017 intero esercizio un fatturato di Renesas Semiconductor affari è aumentato del 23,4% a 7.657 miliardi di yen, di cui automotive semiconduttori crescita dei ricavi affari del 13,8% a 4.081 miliardi di yen.
2. Gli USD 8.66 miliardi di Foxconn per l'acquisto di periferiche Belkin ha bisogno dell'approvazione del governo degli Stati Uniti;
SAN FRANCISCO, 27 marzo, secondo i resoconti dei media stranieri, Apple fornitore Foxconn, una società controllata ha annunciato, sarà di circa $ 866 milioni di acquisizione di ben noti prodotti periferici produttore Belkin (Belkin). Belkin possiede anche Linksys, Phyn e Wemo marchio.
La filiale è denominata FIT (Foxconn Interconnect Technology Limited) e una dichiarazione congiunta sul sito web ufficiale di Belkin ha rivelato la notizia. La dichiarazione congiunta ha dichiarato che l'acquisizione sarà completata in una transazione in contanti. .
'Hongteng precisione sono lieti di acquisire Belkin sua capacità nel settore dei prodotti di largo consumo di fascia alta,' Hongteng precisione CEO Lu Songqing (Sidney Lu) ha detto, 'Integrando le funzionalità e le soluzioni migliori di classe Belkin per Hongteng precisione Speriamo di arricchire il nostro portafoglio di prodotti di consumo di fascia alta e accelerare la nostra penetrazione di case intelligenti.
Belkin ha fondato circa 35 anni fa in California, e più tardi durante il boom PC come un produttore di qualità di periferiche e famosi. Inizialmente parte da una varietà di dispositivi periferici, come protezione contro le sovratensioni, hub USB, e di cavi naturalmente Line, in seguito Belkin ha raggiunto la popolarità di Apple nei primi prodotti iPod del 21 ° secolo.
Allo stato attuale, l'azienda produce una vasta gamma di prodotti, fornendo servizi a PC, smartphone, tablet, orologi intelligenti e altri produttori di elettronica. Belkin Wemo chiamato marchio indipendente, ben noto nel mercato della connettività di casa emergente.
Recentemente, Belkin e il fornitore di tubi Uponor hanno fondato una nuova società chiamata Phyn nel 2016. Il primo prodotto lanciato dalla nuova società - il dispositivo di monitoraggio dell'acqua collegato a iPhone, Phyn Plus - è stato esposto al CES all'inizio di quest'anno. .
Secondo i termini di un accordo con la Foxconn, Belkin Hongteng una filiale di operare la sua precisione, il suo amministratore delegato e co-fondatore Chet? Pip oro (Chet Pipkin) timone. Come parte dell'accordo, Chet Pimpkin dovrebbe partecipare a Hong Teng Precision Management.
Secondo un rapporto del Financial Times, la fusione deve essere approvata dal Comitato per gli investimenti esteri sotto il Dipartimento del Tesoro degli Stati Uniti, che ha recentemente espresso la sua opposizione all'acquisizione malevola del produttore di chip Qualcomm da parte di Broadcom.
Presidente Donald Trump (Donald Trump) di mettere in pericolo ragioni di sicurezza nazionale ha respinto l'acquisizione di Broadcom, in considerazione di ciò, Foxconn ha acquisito caso Belkin può diventare instabile. Belkin ha una tecnologia di rete, ma gli Stati Uniti è un importante Gli investitori Foxconn ha annunciato che investirà 10 miliardi di dollari USA per costruire fabbriche LCD in Wisconsin prima del 2020. (Tianmenshan) Netease Technology
3. Toshiba vende sussidiarie di chip o sbaglia le scadenze cercheranno più opzioni;
Impostare notizie della rete di micro, secondo la Reuters, Ministero cinese del Commercio non ha in considerazione della Bain Capital (Bain Capital) consorzio guidato a $ 18 miliardi di acquisizione di Toshiba (6502.T) prevede di scheggiare controllate, la transazione è improbabile che fare imminente completato prima della scadenza. Toshiba sembra essere alla ricerca di più opzioni per la controllata.
Ministero cinese del Commercio, ha detto a Reuters il Martedì, per breve tempo, sta valutando l'affare, ma non ha ulteriormente elaborato.
Una fonte diretta ha detto che l'accordo per essere completata prima della scadenza del 31 marzo, i cinesi deve passare l'approvazione antitrust all'inizio di questa settimana, a causa di procedure amministrative e trasferimenti ancora richiedere un certo tempo per essere completato.
Se non può essere completata nei tempi previsti, Toshiba avrà il diritto di rinunciare in caso di mancato pagamento di una multa di filiali commerciali vendere patatine, alcuni investitori sono invitati a prendere in considerazione questa opzione Toshiba. Chip di sussidiaria di Toshiba, è il secondo più grande produttore di chip NAND al mondo.
Il portavoce di Toshiba ha detto che la società deve ancora dare gli sforzi per completare la transazione entro la fine, anche se il termine non, continuerà a vendere il business dei chip al più presto possibile.
In precedenza, alcuni analisti prevedono lampeggia imprese spin-off. Ci sono anche i media che non hanno superato spazio antitrust, Toshiba potrebbe essere una buona cosa, perché i dati finanziari è migliorata, l'azienda può rilanciare l'offerta, anche più di quella attuale prezzi superiori a 4 miliardi di dollari. Alcuni soci attivi contro l'accordo, Toshiba, crede che i beni sono sottovalutati, pensano che dovremmo ri-negoziare il prezzo di acquisto e il capitale Bain, o lasciare che la memoria flash imprese spin-off.
Generalmente si ritiene che la più grande difficoltà di auditing Toshiba transazione da Hynix industria società è anche preoccupato che, se l'acquisizione è stata completata, la Hynix otterrà più grande e influenza sul mercato, la concorrenza del male. Storicamente, ci sono da Hynix mezzi non normali di accesso al caso Toshiba della tecnologia dei semiconduttori.
i prezzi hanno continuato 4.MLCC necessità di cautelarsi contro la manipolazione dei prezzi;
Tutti insieme, il Giappone, la società della Corea del Sud produce principalmente high-end MLCC prodotti, mentre Cina continentale, Taiwan imprese si basano sulla fascia bassa del mercato. Le stime del settore, l'adeguamento strategico delle aziende giapponesi rilascerà il 20% del mercato di serie MLCC .
i prezzi di memoria Thrilling impennata a poco a poco si è conclusa, ma l'aumento dei prezzi rispetto allo stesso periodo nel percorso di MLCC (multistrato condensatore ceramico) è ancora 'più di aumento del prezzo'. Di recente, la notizia di mercato che i fornitori MLCC terzo più grande del mondo gigante Taiwan Ad aprile, il prezzo del MLCC è stato ulteriormente aumentato di circa il 40% -50%.
In meno di un anno prima, il gigante ha più volte alzato i prezzi MLCC è aumentato di circa il 30% dell'offerta totale. Grazie al prezzo, sincronizzare le vendite, il gigante per la prima volta in un unico reddito mese ha superato 30 Settembre 2017 miliardi di dollari di Taiwan, seguita da reddito mensile è salito ancora di oltre il 30% anno su anno, che nel mese di dicembre 2017 - febbraio 2018 il fatturato è cresciuto di oltre il 50% del 2017 intero anno, le entrate gigante di NT $ 32.26 miliardi di dollari. , con un incremento del 16,1%, margine lordo aumentato da 23.6 a 32.5 percento, con un incremento di 8,9 punti percentuali.
andamento del titolo della società è più sorprendente, 2017, prezzo delle azioni della società non ha mai raggiunto NT $ 70 yuan, marzo 2017 la prima volta superato NT $ 80 yuan, a marzo 2018, prezzo delle azioni della società ha superato i 500 yuan NT un anno è aumentato più del 520% di capitalizzazione di mercato doppio surplus, rendendo il gigante diventato il più grande vincitore prezzi MLCC.
Regolazione della struttura di fornitura
Simile all'incentivo per l'aumento dei prezzi della memoria, l'aumento dei prezzi MLCC è anche dovuto alla ristrutturazione del settore.
MLCC condensatore è i pezzi più comuni di prodotti elettronici, sono ampiamente utilizzati nei telefoni cellulari, automobili, elettrodomestici e altri dispositivi consumer, un telefono cellulare utilizzerà centinaia di pezzi MLCC, e MLCC quantità di una vettura dovrà pervenire 5000 .
Tuttavia, il prezzo MLCC è estremamente basso. Secondo Yageo 2016 guadagni, la sua produzione è pari a 343,1 miliardi di MLCC, un fatturato di circa 91 miliardi di dollari di Taiwan, circa NT $ 0,026 / stelle, un RMB circa 0,5 punti / stelle.
'Perché troppo a buon mercato, le aziende in modo giapponesi cominciarono ad abbandonare i prodotti di fascia bassa, per la produzione di profitti più elevati, una maggiore domanda di automotive, applicazioni industriali MLCC.' Una fonte industriale ha detto questo reporter metà del 2016, il Giappone TDK ha annunciato il suo ritiro dal tipo generale del mercato MLCC. il Giappone è leader paesi fornitori MLCC del mondo, solo Murata, TDK due aziende a produrre il 50 per cento dei prodotti globali MLCC.
Tutti insieme, il Giappone, la società della Corea del Sud produce principalmente high-end MLCC prodotti, mentre Cina continentale, Taiwan imprese si basano sulla fascia bassa del mercato. Le stime del settore, l'adeguamento strategico delle aziende giapponesi rilascerà il 20% del mercato di serie MLCC .
L'opportunità di diventare i prezzi fusibile, dopo di che Taiwan Yageo, Huaxin Ramo, Chaozhou tre anelli domestico, prodotti Fenghua Hi-Tech sono annunciati per i prezzi MLCC. Secondo 2017 guadagni, Huaxin Branch 2017 MLCC prodotti un fatturato di circa $ 12.140.000, con un incremento di circa il 19% nel corso dell'ultimo anno, Huaxin Branch prezzo delle azioni è salito a NT $ 111 dalla NT $ 44, o circa 152%.
In Cina, anche se le scorte MLCC-correlati non ha mostrato un forte incremento tale, ma le principali agenzie di brokeraggio sono ottimisti circa le azione, come i gruppi di anello, Fenghua Hi-Tech, ecc Vale la pena ricordare che, Fenghua Hi-Tech specificamente menzionata nella relazione 2016 guadagni , poi Fenghua Hi-Tech MLCC crescita delle vendite di prodotti del 22,1%, crescita dell'utile netto del 426,27 per cento.
Il più grande produttore MLCC del mondo Murata del Giappone, anche se non ha dichiarato pubblicamente sui prezzi dei prodotti, ma ha detto di aver visto il MLCC scarseggia, e ha investito 260 miliardi di yen per l'espansione della capacità.
Diffidare di fissazione dei prezzi
'Anche se suona rosa troppo forte, ma il telefono non ha alcun effetto, il valore totale della quota è troppo bassa,' un telefono cellulare veterano del settore ha detto ai giornalisti, i prezzi MLCC dei beni di consumo non consegnati per telefoni cellulari, automobili, elettrodomestici e altri i consumatori quasi nessuna sensazione intuitiva.
'E, a produttori di telefoni cellulari poco dimensioni, questo tipo di dispositivo può essere di sei mesi o addirittura un anno di anticipo per bloccare i prezzi.' E 'anche il motivo per cui, ha detto la fonte 'così evidente a scarseggiare, quando i prezzi di memoria prima non si sentono simili.'
Va osservato che gli aumenti MLCC sono principalmente prodotti di fascia bassa. Un esperti del settore, "la corrente MLCC, prezzi dei prodotti di fascia alta può non solo incremento nell'ultima fascia bassa, mentre i prezzi suono, molti dei quali sono canali di espedienti. aumenti dei prezzi dei fornitori originale, i canali qui saranno moltiplicati. '
Giappone Murata mai pubblicamente i prezzi negli ultimi cinque anni, la crescita del reddito è rimasta prodotti di condensatori per aumento di oltre il 30%. Ha registrato un fatturato 2017 Murata condensatore prodotto 369,5 miliardi di yen, in crescita del 32,6%, in aumento rispetto al Paese gigante.
Nel frattempo, TDK del Giappone di rinunciare al tipo generale di MLCC, 4 2017 - tre quarti di dicembre, il fatturato del condensatore del prodotto di 115.5 miliardi di yen, circa 102 milioni di $, con un incremento del 13,6%, piatto con l'aumento precedente, due crescita del fatturato aziendale è principalmente attribuibile alla smart phone, le vendite di elettronica automobilistica e in altri mercati a guidare la crescita.
Secondo i dati doganali, l'anno 2016, la Cina ha importato MLCC prodotti 5.226 miliardi di dollari, mentre l'anno 2017, la Cina ha importato un totale di MLCC prodotti 5,62 miliardi di dollari, con un incremento del 7,6%, ma nel 2018 da gennaio a febbraio, le importazioni pari a 1 miliardo di MLCC di dollari, in crescita del 35,5 per cento da $ 738 milioni un anno prima.
Secondo settore del network informazioni precedenti in Cina previsione dei dati, nel 2017 la dimensione globale del mercato MLCC di circa $ 10 miliardi di dollari, mentre la Cina solo importati MLCC ha raggiunto $ 5,6 miliardi produttori di telefoni cellulari di cui sopra che ha introdotto 'necessario fare attenzione a queste aziende prendono questa opportunità di manipolare il mercato, dopo tutto, la Cina E 'più grandi di elettronica di consumo al mondo'.
Infatti, il prezzo dei componenti passivi monopolio del mercato raro 21 marzo 2018, la Commissione europea ritiene che nove aziende giapponesi a partire dal 1998 - per condensatori elettrolitici in alluminio condensatore elettrolitico / qualità zappa la fissazione dei prezzi tra il 2012 e totale fuori una multa di circa 254 milioni di euro nel mese di gennaio 2018, la concorrenza della Commissione di Singapore anche cinque condensatori elettrolitici in alluminio aziende provenienti da 1997 - a fare circa 100 milioni di yuan di fissazione dei prezzi di comportamento tra 2013 sanzioni di monopolio.
Precedentemente, NDRC aveva più volte discusso di Samsung sulla questione dell'aumento dei prezzi della memoria, mentre i prezzi della memoria hanno iniziato a calare, mentre i componenti passivi come il MLCC sono ancora in aumento.
La rete neurale incorporata offre capacità di visione, ascolto e analisi della macchina;
Youval Nachum, Senior Product Manager, linea di prodotti audio e vocali, CEVA
Intelligenza Artificiale (AI) potenziali applicazioni è in crescita. Diverse reti neurali (NN) testato, adattato e migliorato per risolvere i vari problemi. Ci sono stati vari metodi per ottimizzare l'uso di analisi dei dati di AI. La maggior parte delle applicazioni di intelligenza artificiale di oggi, come ad esempio Google e Amazon traduzione Alexa riconoscimento vocale e il sistema di identificazione visiva, utilizzando anche la potenza del cloud. affidandosi sulla funzione AI connessione sempre attiva a Internet, collegamento ad alta larghezza di banda e servizi di rete, prodotti di rete e applicazioni per smart phone può essere anche integrata finora La maggior parte dell'attenzione è focalizzata sull'intelligenza artificiale basata sulla vista, in parte perché è incline a comparire nei notiziari e nei video e in parte perché è più simile alle attività umane.
Reti neurali vocali e visive (Immagine gentilmente concessa da CEVA)
In riconoscimento di immagini, analisi di un'immagine 2D (un primo gruppo di trattamento di pixel), uno strato continuo di rete neurale identificando punti caratteristici maggiore. Inizialmente rilevato bordi aventi una porzione di una differenza elevata. Di fronte Ad esempio, i bordi più antichi identificati si trovano attorno alle caratteristiche di occhi, naso e bocca, mentre il processo di rilevamento procede nella rete neurale, le caratteristiche dell'intero volto verranno rilevate.
Nella fase finale, combinata con le informazioni sulle caratteristiche e sulla posizione, è possibile identificare una faccia specifica con il massimo grado di corrispondenza nel database disponibile.
Estrazione della caratteristica di rete neurale (Immagine per gentile concessione di CEVA)
Gli oggetti catturati o catturati dalla telecamera possono essere trovati nel database con la più alta probabilità di corrispondenza nel volto umano attraverso la rete neurale.E 'particolarmente positivo che l'oggetto non abbia bisogno di essere fotografato esattamente nella stessa angolazione o posizione, o nelle stesse condizioni di luce.
La popolarità dell'IA così rapidamente, in gran parte grazie agli strumenti software aperti (detti anche framework), rende facile costruire e addestrare una rete neurale per raggiungere l'applicazione di destinazione, anche quando si utilizzano vari linguaggi di programmazione. Due framework comuni comuni sono TensorFlow e Caffe: per obiettivi di riconoscimento noti, una rete neurale può essere definita e addestrata off-line Una volta addestrata, la rete neurale può essere facilmente implementata su una piattaforma integrata. Dividi, consente di addestrare la rete neurale con la capacità del PC o del cloud e il processore embedded sensibile al consumo di energia deve solo utilizzare i dati di allenamento per eseguire il riconoscimento.
La capacità degli umanoidi di identificare persone e oggetti è strettamente correlata alle applicazioni più diffuse, come i robot industriali e le auto a guida autonoma.
Tuttavia, l'intelligenza artificiale ha lo stesso interesse e capacità nel campo audio: allo stesso modo dell'analisi delle caratteristiche dell'immagine, l'audio può essere scomposto in punti caratteristica per l'input alla rete neurale, un metodo consiste nell'utilizzare il coefficiente Cepstrum Mel Frequency (MFCC). Decompone l'audio in funzioni utili Inizialmente il campione audio viene scomposto in fotogrammi brevi, ad esempio 20 ms, quindi il segnale viene trasformato in Fourier e la potenza dello spettro di frequenza audio viene mappata su una scala non lineare utilizzando finestre triangolari sovrapposte. .
Schema di decomposizione della rete neurale del suono (Foto: CEVA)
Estraendo le caratteristiche, le reti neurali possono essere utilizzati per determinare la somiglianza dei campioni audio e campioni audio vocabolario banca dati o discorso. E, come riconoscimento di immagini, rete neurale per estrarre i possibili corrispondenze nel database di parole specifiche. Per coloro che vogliono copiare Google funzione di persone e Amazon 'OK Google' o 'Alexa' attivazione vocale (VT) è, KITT.AI fornito da Snowboy una soluzione. parole chiave scatenanti possono essere caricati alla loro piattaforma di analizzare, esportare un file, integrato alle applicazioni snowboy su piattaforme embedded, in modo che il grilletto voce (VT) parole chiave in linea può essere rilevato anche. il riconoscimento audio non si limita al riconoscimento vocale. tensorflow fornisce un esempio di un progetto su iOS, È in grado di distinguere tra voci maschili e femminili.
Un'altra applicazione è la rilevazione della città e dintorni suoni degli animali residenziali e altre cui viviamo. Questo è già stato verificato dalla profondità di imparare sistema di monitoraggio pipistrello installato nel Parco Olimpico regina Elisabetta. Esso fornisce un riconoscimento rete neurale visiva e uditiva integrato in La possibilità di una piattaforma: ad esempio, l'identificazione di suoni specifici tramite audio può essere utilizzata per attivare un sistema di sicurezza per la registrazione.
Ci sono molte applicazioni AI cloud-based non è realistico, da un lato, c'è la questione della riservatezza dei dati, i servizi dati in parte a causa di connettività scarsa o inadeguatezza della larghezza di banda non può essere sostenuta. Inoltre, le prestazioni in tempo reale è una questione di interesse. Ad esempio, la produzione industriale Il sistema richiede una risposta transitoria per gestire la linea di produzione in tempo reale e il ritardo nella connessione al servizio cloud è troppo lungo.
Pertanto, spostando la funzione AI sul dispositivo terminale sta ottenendo sempre più attenzione, vale a dire, esercitando la potenza dell'intelligenza artificiale sul dispositivo utilizzato.Molti provider IP forniscono soluzioni come CEVA-CEX-X2 e NeuPro IP core. E il software di supporto, è facile da integrare con la struttura della rete neurale esistente e offre la possibilità di sviluppare sistemi embedded con intelligenza artificiale, fornendo al tempo stesso la flessibilità dei processori a bassa potenza. È possibile utilizzare l'intelligenza artificiale ottimizzata per il risparmio di energia integrata sul chip per identificare un insieme di parole chiave Voice Triggered (VT) e un set minimo di comandi vocali (VC). Sveglia dallo stato di attivazione vocale a bassa potenza, completato dall'intelligenza artificiale basata su cloud.
Infine, Convolutional Neural Network (CNN) può anche essere utilizzato per migliorare la qualità dei sistemi text-to-speech (TTS) .TTS è sempre stato quello di integrare registrazioni di alta qualità di molti piccoli pezzi dalla stessa voce di doppiaggio in una voce continua. L'output è leggibile dall'uomo, ma sembra ancora la voce di un robot a causa dello strano tono e tono dell'output.Se si tenta di esprimere emozioni diverse, è necessario un nuovo set di registrazioni. Google WaveNet migliora l'attuale Nella situazione, le forme d'onda TTS sono generate a una velocità di 16.000 campioni al secondo attraverso una rete neurale convoluzionale (CNN). Rispetto ai precedenti campioni sonori, l'output è senza soluzione di continuità, con un suono significativamente più naturale e di alta qualità.