、チップ製造装置の高コストを削減完全TSMCによって自動車マイクロコントローラ（MCU）の計画、およびソフトウェアおよび半導体の研究開発に注力する日本のメーカールネサスエレクトロニクスのマイコン（ルネサスエレクトロニクス）、マイクロネットワークのニュースを設定します。
ルネサスは本日、28nmプロセスを使用した業界初の統合フラッシュMCUを発表し、同じ日にサンプル出荷を開始しました。この革新的なRH850 / 6つの400MHzプロセッサーコアに構築E2xマイクロコントローラは、業界に到達する最初は、MCUのフラッシュメモリチップを制御するために車両の命令処理能力を9600MIPS。MCUファミリはまた、内蔵しているフラッシュより最大16メガバイト完全なセキュリティ機能と機能安全。
自動操縦技術で、現在は40nmの3倍ルネサスマイコンの演算性能28ナノメートルで、上昇を続け、MCUは低消費電力と高い処理性能のニーズを満たすことができます。ルネサスは、現在の段落28 nmのMCUと言いました世界初の最終製品は、2006年3月デンソー上のサンプルは2020年に、目標は徐々に車載用半導体の生産から撤退TSMC、ルネサスFAB家によって大量生産され、いくつかのよく知られた自動車部品工場に出荷されました。
2015年2月中に発表の28nm組み込みフラッシュプロセスの開発に続き、ルネサスエレクトロニクスは2016年9月にTSMCの生産の28nmのMCUとの提携を発表しました。今日のプレスリリースが指摘でルネサスは、今日市場に世界初の打ち上げルネサスエレクトロニクスでは、28nmのフラッシュMCUが、16 / 14nm世代以降のMCU製品にフィン形状のMONOSフラッシュメモリ技術を適用することを確認しました。
日経は、ルネサスが生産コストを下げることができると指摘し、TSMCは減価償却された機器を使って28ナノメートルのMCUを生産することもできると指摘した。
ルネサスによると、非GAAP（非GAAP）ベースに2065億円の年間増加年以上28.0パーセントの収益データは（2017年12月に10月）その最後の四半期を示しルネサス半導体事業の売上高を発表しました。自動車半導体売上高は前年度比14.7％増の1,078億円となりました。
ルネサスセミコンダクターの売上高は、2017年通年で23.4％増の7,657億円（自動車半導体売上高は13.8％増の4,081億円）でした。
2. Foxconnの周辺機器を購入するための86億6000万ドルBelkinは米国政府の承認を必要とする。
SAN FRANCISCO、3月27日は、外国メディアの報道によると、AppleのサプライヤーFoxconnのは、子会社が発表された、よく知られている周辺機器製品メーカーベルキン（ベルキン）のおよそ$ 866百万買収となります。ベルキンもLinksysの、PhynとWemoを所有していますブランド。
この子会社はFIT（Foxconn Interconnect Technology Limited）と呼ばれ、ベルキンの公式ウェブサイト上の共同声明でこのニュースが明らかになった。共同声明では買収は現金取引で完了すると述べた。 。
「Hongteng精度がベルキンにハイエンドの消費者製品の分野における能力を獲得して満足している、」Hongteng精度CEO呂Songqing（シドニーLu）のHongteng精度にBelkinの最高クラスの機能とソリューションを統合することにより」、前記しました私たちは、ハイエンドの消費者製品ポートフォリオを充実させ、スマートハウスへの浸透を加速したいと考えています。
ベルキンは、カリフォルニア州では約35年前に設立され、後に周辺機器や有名なの品質メーカーとしてPCブームの中に。最初は、このようなサージプロテクタ、USBハブなどの周辺機器、各種から開始し、もちろんケーブルのライン、ベルリンは後で21世紀初頭のiPodの製品でアップルの人気に追いついた。
現在、同社はPC、スマートフォン、タブレット、スマート時計や他の電子機器メーカーにサービスを提供し、製品の範囲を生成します。ベルキンWeMoは、新興住宅コネクティビティ市場でよく知られている独立したブランドを、と呼ばれます。
CESで今年初めPhyn Plus--と呼ばれるiPhone水監視装置に接続されている展示 - 最近、2016年ベル金配管サプライヤーUPONORの協力は新会社の最初の製品のPhynの発売と呼ばれる新会社を設立しました。
Foxconnのとの契約の条件に基づき、ベルキンはその精度、そのCEO兼共同創設者チェットを動作させるための子会社をHongtengだろう？ピップ金（チェット・Pipkin）舵。契約の一環として、 Chet PimpkinはHong Teng Precision Managementに参加する予定です。
フィナンシャル・タイムズ紙によると、合併は外国投資委員会の下に、米国財務省の承認を得なければならないことを報告し、代理店は最近、ライバルクアルコムの行動のためのチップメーカーのBroadcom（ブロードコム）敵対的買収への反対を表明しました。
社長ドナルド・トランプ（ドナルド・トランプ）国家安全保障の根拠は、この観点では、フォックスコンが不安定になることがあります。ベルキンは、ネットワーク技術を持っているBelkinのケースを取得し、ブロードコムの買収を拒否危うくするが、米国は重要です投資家のFoxconnは、ZDNetのウィスコンシン州2020年（天門）でのLCD工場を建設するために$ 100億投資すると発表しました
3.東芝はチップ子会社を売却するか、期限を逃すことでより多くの選択肢が求められる。
設定したマイクロネットワークニュース、ロイターによると、中華人民共和国商務部は、ベインキャピタル（ベインキャピタル）、東芝（6502.T）の$ 18億ドルで買収のためのコンソーシアムを考慮していない持っていることは、子会社をチップに計画し、トランザクションを作ることはほとんどありません今後の期限までに完了した。東芝の子会社のためのより多くのオプションを探しているようです。
中華人民共和国商務部は、簡単に、取引を評価して、火曜日にロイターに語ったが、さらに詳しく説明しませんでした。
直接のソースは取引は3月31日の期限までに完了すると述べ、中国はまだ完了するまでにしばらく時間がかかるため、事務手続きや転送に、今週初めに独占禁止法の承認を渡す必要があります。
あなたがスケジュールどおりに完了できない場合は、東芝は、商事子会社の罰金の不払いの場合に放棄する権利を持つことになり、チップを販売し、一部の投資家は、このオプション東芝を検討するよう促されています。東芝のチップの子会社、世界第二位のNANDチップのメーカーです。
東芝の広報担当者は、同社がまだ逃し締め切りは、できるだけ早くチップ事業を売却し続ける場合でも、終了する前にトランザクションを完了するための努力を放棄すると述べました。
以前、一部のアナリストは、ビジネスのスピンオフを点滅します予測する。反トラスト法の隙間を通過しなかったメディアもありますが、東芝は、財務データが向上したため、同社は再上げることができます提供、現在よりももっと良いものになるかもしれませんね価格よりも高い$ 4億円となりました。買収、東芝に対していくつかのアクティブ株主は、彼らは我々が購入価格とベイン・キャピタルを再交渉する、またはフラッシュメモリ事業のスピンオフをさせなければならないと思いますが、資産が過小評価されていると考えています。
一般的にハイニックス社業界から監査東芝取引の最大の難点は、買収が完了した場合、ハイニックスは市場、害の競争。歴史的に大きな影響を与えると取得することも心配していると考えられ、ハイニックスでそこに持っています異常とは東芝セミコンダクターテクノロジーの事例を取得することを意味します。
4.MLCC価格が価格操作を防ぐために必要続けました。
中国本土、台湾の企業はローエンド市場に基づいている間すべてに沿って、日本、韓国の会社は主に、ハイエンドMLCCの製品を生産しています。業界の推定、日本企業の戦略的調整は、標準MLCC市場の20％をリリースする予定。
スリリングなメモリの価格が徐々にサージ最後まで来たが、MLCC（積層セラミックコンデンサ）のパスに同じ期間に価格の上昇は、まだ「価格の上昇よりも」です。最近では、市場のニュースをその世界で3番目に大きなMLCCサプライヤー大手の台湾がします4月には、MLCCの価格がさらに約40-50％上昇しました。
未満前年同期では、巨人が繰り返しMLCCの価格は合計オファーの30％近く上昇した調達している。価格のおかげで、売上高を同期、単月の売上高で初めて巨人は2017年9月30日を超えて億毎月の収入が続く台湾ドルは、まだ2017年12月でおり、前年同期比30％以上の増加となりました - 2018年2月売上高は、NT $ 32.26億ドルの巨大な収入を2017年通年の50％以上の増加となりました。 、前年同期比16.1％増、売上総利益率は23.6％から32.5％へ8.9ポイント上昇しました。
同社の株価のパフォーマンスは、2017年より驚くべきである、同社の株価はNT $ 70元に達したことはありません、2017年3月に最初の時間は、2018年3月に、NT $ 80元を超え、同社の株価は500元NTを超えていますMLCCの価格上昇の最大の勝者になるために、国の巨人を作る市場、ダブル余剰の市場価値は、520％以上だった。
供給構造調整
メモリ価格の上昇に対するインセンティブと同様に、MLCCの価格上昇は、業界内の産業構造改革によるものでもあります。
MLCCコンデンサは電子製品の最も一般的な作品で、広く携帯電話、自動車、家電などの民生機器に使用されている、携帯電話は作品MLCCの数百を使用し、車のMLCC量が5000に到達する必要があります。
しかし、MLCCの価格は非常に低いです。Yageo 2016業績によると、そのMLCCの生産はおよそNT $ 0.026 /星、人民元は約0.5ポイント/星、約910億台湾ドルの売上高を3431億となりました。
「あまりにも安いので、日本企業は、高い利益の生産に、自動車、産業用アプリケーションMLCCの需要をローエンド製品を放棄し始めたので。」一つの業界筋は、この記者の半ば2016年、日本に語りましたTDKは、一般的なタイプのMLCC市場からの撤退を発表しました。日本は世界有数のMLCC供給国である、唯一の村田、TDK両社のグローバルMLCC製品の50％を生産します。
中国本土、台湾の企業はローエンド市場に基づいている間すべてに沿って、日本、韓国の会社は主に、ハイエンドMLCCの製品を生産しています。業界の推定、日本企業の戦略的調整は、標準MLCC市場の20％をリリースする予定。
ヒューズの価格になる機会、華支店、国内の潮州3環、台湾Yageoた後、奉ハイテク製品はMLCC価格に発表している。2017年決算、華支店2017 MLCC製品によると、およそ$ 12140000、昨年内の約19％の増加の売上高は、華支店の株価はNT $ 44または約152パーセントからNT $ 111に上昇しました。
中国では、MLCC関連株が、そのような強い増加を示さなかったが、大手証券会社の機関は、このような環基、奉ハイテクなど奉ハイテクは、特に2016年決算報告書に記載することを言及する価値があるとして、株式については楽観視しています22.1パーセントの、そして奉ハイテクMLCC製品の売上増、426.27パーセントの純利益の伸び。
世界最大のMLCCメーカー日本の村田、が公に製品価格に述べたが、彼らはMLCCが不足している見て、前記容量拡張260億円投資していません。
価格固定を警戒
携帯電話業界のベテランは、消費財のMLCCの価格は、携帯電話、自動車、家電、その他に配信されない、記者団に語った「それはあまりにも激しいバラ聞こえるが、電話は何の効果を持っていない、割合の合計値が低すぎるが、」消費者はほとんど直感的な感覚を。
「そして、少し規模の携帯電話メーカーは、このタイプのデバイスは、低価格でロックし、事前に6ヶ月、あるいは年になることができます。」、ソースは言った理由でもある「メモリの価格が以前にも同様に感じていないとき、供給不足でそれほど明白」。
MLCCの価格上昇は、主にローエンドの製品であることに留意されたい。業界のインサイダー価格が聞こえる一方で、「現在のMLCCは、ハイエンド製品の価格は唯一、ローエンドでは上昇しないことができ、その多くはのチャンネルですサプライヤーの元来の価格上昇率には、ここでチャネルプロバイダーが乗算されます。
日本村田は決して公に価格は過去5年間で、所得の伸びは30％以上の増加のためのコンデンサ製品を残っていなかった。最高32.6％2017ムラタコンデンサの製品収益を報告し3695億円、全国の増加ジャイアント
、前の2つの増加と12月の四分の三、1155億円のコンデンサ製品の売上高は約$ 102百万13.6％の増加、フラット - 一方、日本のTDKは、MLCCの一般的なタイプ、4 2017年を放棄します同社の売上高の増加は主に、スマートフォン、自動車エレクトロニクスおよびその他の市場による売上の増加に起因しています。
2017年には、中国は、MLCC製品の合計は56.2億米ドル7.6％の増加を輸入しながら、税関のデータによると、2016年には、中国は、MLCC製品52.26億ドルを輸入したが、2018年1月から2月に、輸入は10億MLCCに達しました昨年同期間の米ドルは、7億3800万ドルから35.5％増加した。
中国唯一の輸入MLCCが導入上記の携帯電話メーカーで$ 56億に達しながら、以前の情報ネットワーク業界によると、中国では、2017年に、$ 10程度億円のグローバルMLCCの市場規模をデータを予測「これらの企業は、市場を操作するために、この機会を取ることに対して、結局、中国を守るために必要があります世界最大の電子機器の消費者です。
実際には、受動部品の市場独占珍しい2018年3月21日の価格は、欧州委員会は、1998年からの9日本企業見つけた - アルミ電解コンデンサ/鍬品質電解コンデンサ用価格固定2012と総アウトの間2018年1月には約2.54億ユーロの罰金は、シンガポールの競争委員会はまた、1997年から5つのアルミ電解コンデンサの企業は - 2013独占罰則の間、約100万元の価格固定動作を行います。
以前は、NDRCは、複数のインタビューサムスンのメモリの価格の継続的な問題となっている、メモリの現在の価格は、価格の上昇を続け、受動部品の代表として。そして、MLCCに減少し始めている。21世紀ビジネスヘラルド
組み込みニューラルネットワークは、機械視覚、聴覚および分析能力を与える。
Youval Nachum、CEVAオーディオ・スピーチ製品ライン担当シニアプロダクトマネージャ
人工知能（AI）の潜在的なアプリケーションが成長している。別のニューラルネットワーク（NN）を調整、テストされ、さまざまな問題を解決するために改善した。AIデータ分析の使用を最適化するための様々な方法がありました。今日のAIアプリケーションのほとんどは、のようなまた、クラウドのパワーを使用して、GoogleやAmazon翻訳Alexaの音声認識と視覚識別システム、。常時オンに頼るインターネット接続、高帯域幅のリンクやネットワークサービス、ネットワーク製品とスマートフォンのアプリケーションでも、これまでのAI機能を統合することができます注目の大部分は、視覚に基づく人工知能に焦点を当てています。これは、ニュースレポートやビデオに簡単に表示できることと、人間の活動に似ていることもあります。
音声および視覚ニューラルネットワーク（画像提供：CEVA）
より大きな特徴点を識別することによって、画像認識、2D画像（ピクセルの第一処置群）の分析、ニューラルネットワークの連続層である。まず、高差の部分を有するエッジを検出した。の顔に例えば、最も早く識別されたエッジは、目、鼻、および口の特徴の周りにあり、検出プロセスがニューラルネットワークのより深く進むにつれて、顔全体の特徴が検出される。
最終段階では、機能および位置情報と、利用可能なデータベースの最大一致度を有する特定の人物の顔を識別することができるようにします。
特徴抽出ニューラルネットワーク（写真から：CEVA）
カメラによって捕捉された物体または捕捉された物体は、ニューラルネットワークを介して人の顔に一致する可能性が最も高いデータベース内で発見することができ、全く同じ角度または位置で、または同じ照明条件で撮影する必要は特にない。
多くの場合、オープンソフトウェアツール（フレームワークとも呼ばれる）のために、AIの迅速な普及により、さまざまなプログラミング言語を使用していても、ターゲットアプリケーションを実現するニューラルネットワークの構築と訓練が容易になります。一般的な2つの共通のフレームワークは、TensorFlowとCaffeです。既知の認識ターゲットでは、ニューラルネットワークを定義してオフラインで訓練することができます。部門は、PCまたはクラウドを許可することは訓練されたニューラルネットワークの能力を意味し、消費電力重視のエンベデッド・プロセッサは、単純に識別されるように訓練されたデータを使用します。
密接に人や物や、産業用ロボットや自律走行車などの人々の人気のアプリケーションカテゴリを、識別する能力に関係します。
しかし、人工知能は、オーディオ分野でも同じ関心と能力を持っています。画像特徴分析と同様に、オーディオは、ニューラルネットワークへの入力のための特徴点に分解することができます。オーディオを有用な特徴に分解する最初に、オーディオサンプルを短い時間フレーム、例えば20msに分解し、次に信号をフーリエ変換し、オーバラップする三角窓を用いてオーディオ周波数スペクトルのパワーを非線形スケールにマッピングする。 。
ニューラルネットワークを鳴らす（から写真：CEVA）分解図
特徴を抽出することにより、ニューラルネットワークは、オーディオサンプルおよびオーディオサンプルデータベースの語彙や音声の類似性を決定するために使用することができる。そして、特定の単語のデータベースで可能な一致を抽出する画像認識、ニューラルネットワークなど。Googleにコピーしたい人のために人とアマゾンOKグーグル 'または'アレクサの声トリガ（VT）関数は、KITT.AIはスノーボーイによるソリューションを提供している。トリガキーワードが分析する彼らのプラットフォームにアップロードすることができ、ファイルをエクスポートし、統合されました組み込みプラットフォーム上スノーボーイ・アプリケーションに、音声認識は、音声認識に限定されるものではなく、オフラインでの音声トリガー（VT）のキーワードを検出することもできるようになっている。。TensorFlowは、iOSの上のプロジェクトの例を提供します男性と女性の声を区別することができます。
別の用途は、これはすでにエリザベス女王オリンピック公園内に設置バット監視システムの学習の深さによって検証されてきた。それはに統合され、視覚と聴覚の認識ニューラルネットワークを提供し、市内の検出であり、我々が住んで住宅や他の動物の音を囲みますプラットフォームの可能性たとえば、音声で特定の音を特定することで、セキュリティシステムを記録して記録することができます。
持続することができない理由の一つは貧困層の接続または帯域幅不足のデータサービスは、データプライバシーの問題がある一方で、多くのクラウドベースのAIアプリケーションが非現実的であるがあります。また、リアルタイムのパフォーマンスが懸念される。例えば、工業生産のためにリアルタイムで生産ラインを運用するにはシステムが過渡応答を必要とし、クラウドサービスへの接続の遅延が長すぎます。
CEVAのCEVA-X2やNeuPro IPコアなどのソリューションを提供している多くのIPプロバイダは、人工知能の力を利用している。また、ソフトウェアをサポートすることで、既存のニューラルネットワークフレームワークとの統合が容易であり、人工知能を備えた組み込みシステムを開発することができ、低電力プロセッサの柔軟性を提供することができます。チップ上に集積化された電力最適化された人工知能を使用して、音声トリガ（VT）キーワードと最小限の音声コマンド（VC）のセットを識別することができます。クラウドベースのAIで完了した低電力の音声トリガー状態から起動します。
最後に、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を使用して、テキスト音声変換（TTS）システムの品質を向上させることもできます。TTSは従来、多数の小さなボイスオーバーの高品質レコーディングを連続サウンドに統合してきました。出力は人間が判読可能ですが、出力の奇妙な音とピッチのためにロボットの声のように感じられます。異なる感情を表現しようとすると、新しい録音が必要になります。この状況では、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を介して1秒間に16,000サンプルのレートでTTS波形が生成されます。従来のサウンドサンプルと比較して、出力はシームレスであり、より自然で高品質のサウンドが得られます。