Чтобы собрать информацию о микросообщении, японский производитель микроконтроллеров Renesas Electronics планирует собрать все микроконтроллеры (MCU) от TSMC, ориентированные на программное обеспечение и полупроводниковые R & D, чтобы снизить высокую стоимость оборудования для производства чипов.
Renesas сегодня анонсировала первый в отрасли интегрированный Flash MCU с использованием 28-нм техпроцесса и начнет отправлять образцы в тот же день. Чтобы построить следующее поколение более эффективных и надежных экологически чистых автомобилей и самоходных автомобилей, этот революционный RH850 / Микроконтроллеры серии E2x включают в себя до шести ядер 400 МГц, которые становятся первым в отрасли автомобильным контрольным микроконтроллером MCU, который может обеспечить возможность обработки команд 9600MIPS. Эта серия микроконтроллеров также имеет до 16 МБ встроенной флеш-памяти и более Полные функции безопасности и функциональная безопасность.
Renesas 28-нанометровый микроконтроллер имеет в 3 раза большую вычислительную мощность, чем текущие 40 нанометров. Благодаря увеличению технологии автопилота он может удовлетворить потребности микроконтроллеров с низким энергопотреблением и высокой производительностью. Renesas сказал, что 28-нанометровый MCU является токовым Самые современные продукты мира были отправлены в DENSO и другие известные автозапчасти в марте. Цель состоит в том, чтобы массово производить их через TSMC в 2020 году. Собственная фабрика Renesas постепенно выйдет из производства автомобильных полупроводников.
После объявления о развитии 28-нм встроенной флэш-памяти в феврале 2015 года Renesas Electronics объявила в сентябре 2016 года, что она будет сотрудничать с TSMC в производстве 28-нм микроконтроллеров. Renesas заявила в сегодняшнем пресс-релизе, что первый продукт в мире представлен сегодня на рынке. 28nm встроенная вспышка MCU станет еще одним важным этапом для Renesas Electronics. Renesas Electronics проверила применение технологии флеш-памяти с плавными оребрением MONOS в 16/14-нм и MCU-устройства следующего поколения.
Nikkei отметил, что Renesas может снизить издержки производства, а TSMC также может использовать изношенное оборудование для производства 28-нанометровых микроконтроллеров.
Согласно финансовому отчету, опубликованному Renesas, в предыдущем квартале (с октября по декабрь 2017 года) выручка Renesas Semiconductor была основана на Non-GAAP, что значительно увеличилось на 28,0% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года и составило 206,5 млрд. Юань, в котором доходы от автомобильных полупроводников выросли на 14,7% до 107,8 млрд. Иен.
За весь 2017 год выручка Renesas Semiconductor выросла на 23,4% до 765,7 млрд. Иен, в том числе рост доходов от продаж полупроводниковых автомобилей на 13,8% до 408,1 млрд. Иен.
2. Foxconn 8,66 млрд. Долларов США для покупки периферийных устройств Belkin нуждается в одобрении правительством США;
Новости Netease Technology 27 марта, согласно сообщениям зарубежных СМИ, дочерняя компания Apple Foxconn сообщила о приобретении около 866 миллионов долларов США известной компании периферийных продуктов Belkin (Belkin). Белкин также владеет Linksys, Phyn и Wemo бренд.
Это дочернее предприятие называется FIT (Foxconn Interconnect Technology Limited), и совместное заявление на официальном сайте Белкина обнародовало новость. В совместном заявлении говорится, что приобретение будет завершено в рамках операции с наличными. ,
«Hong Teng Precision рада получить Belkin и его возможности в высококачественных потребительских продуктах», - сказал Сидни Лу, генеральный директор Hong Teng Precision. «Интегрируя лучшие в своем классе возможности и решения Belkin в Hong Teng Precision Мы надеемся обогатить наш портфель потребительских товаров высокого класса и ускорить проникновение в интеллектуальные дома.
Belkin была основана примерно 35 лет назад в Калифорнии, США. Позже, во время бума персонального компьютера, он был известен как производитель высококачественного периферийного оборудования. Он начинался с различных периферийных устройств, таких как сетевые фильтры, USB-хабы и, конечно же, кабели. Line, Белкин позже догнал популярность Apple в продуктах iPod начала XXI века.
В настоящее время компания выпускает ряд продуктов, которые предоставляют услуги производителям компьютеров, смартфонов, планшетов, смарт-часов и других электронных продуктов. Belkin известен как независимый бренд WeMo и хорошо известен на развивающемся рынке, подключенном к сети.
Недавно Belkin и поставщик труб Uponor создали новую компанию Phyn в 2016 году. Первый продукт, выпущенный новой компанией - устройством мониторинга воды, подключенным к iPhone, Phyn Plus, был выставлен на выставке CES в начале этого года. ,
В соответствии с условиями соглашения, достигнутого с Foxconn, Belkin будет работать в качестве дочерней компании Hong Teng Precision, а ее генеральный директор и соучредитель Чет Пипкин возьмут на себя ответственность за Shuai Yin. В рамках соглашения, Чет Пимккин, как ожидается, примет участие в Hong Teng Precision Management.
Согласно отчету в Financial Times, слияние должно быть одобрено Комитетом по иностранным инвестициям при Министерстве финансов США, которое недавно выразило свое несогласие с враждебным поглощением конкурента Qualcomm конкурента Qualcomm.
Президент Дональд Трамп наложил вето на приобретение Broadcom, чтобы поставить под угрозу соображения национальной безопасности. Ввиду этого приобретение Foxconn по делу Белкина также может стать нестабильным. Белкин владеет сетевыми технологиями, однако это важно для Соединенных Штатов. Инвесторы Foxconn объявила о том, что она инвестирует 10 миллиардов долларов США на строительство ЖК-заводов в штате Висконсин до 2020 года. (Tianmenshan) Netease Technology
3. Toshiba продает дочерние компании чипов или пропущенные сроки, будет искать больше вариантов;
По данным Reuters, министерство торговли Китая еще не рассмотрело план лидирующего консорциума Bain Capital по приобретению дочерней компании Toshiba (6502.T) за 18 млрд долларов США, что делает транзакцию маловероятной. Завершено до предстоящего срока. Toshiba, похоже, ищет дополнительные опции для дочерней компании.
Министерство торговли Китая кратко сообщило агентству Reuters во вторник, что оно оценивает транзакцию, но не уточняет далее.
Человек, знакомый с этим вопросом, сказал, что если сделка должна быть завершена до истечения 31 марта, она должна быть одобрена антимонопольным органом Китая в начале этой недели, поскольку административные процедуры и переводы еще требуют времени.
Если они не могут быть завершены в соответствии с графиком, Toshiba будет иметь право отказаться от продажи дочерней компании чипа, не заплатив штраф. Некоторые инвесторы призвали Toshiba рассмотреть этот вариант. Подразделение чипов Toshiba является вторым по величине производителем чипов NAND в мире.
Представитель Toshiba сказал, что компания еще не отказалась от своих усилий по завершению транзакции к концу месяца. Даже если она не соответствует сроку, она по-прежнему будет продавать чип-бизнес как можно скорее.
Ранее некоторые аналитики предсказывали, что бизнес флеш-памяти будет разделен и перечислен. Есть также сообщения СМИ, что отсутствие антимонопольного одобрения может быть хорошим для Toshiba. Поскольку финансовые данные улучшились, компания может повторно повысить цену предложения, даже больше, чем текущая Цена была выше на 4 млрд долл. Некоторые активные акционеры выступали против сделки Toshiba и считали, что стоимость активов была недооценена. Они полагали, что они должны вести переговоры с Bain Capital по цене покупки или сделать раскол флэш-бизнеса.
Считается, что самая большая проблема в обзоре сделок Toshiba исходит из Hynix Южной Кореи. Промышленность также обеспокоена тем, что, если приобретение будет завершено, Hynix получит больший масштаб и влияние на рынке и повредит рыночной конкуренции. Исторически Hynix прошел Аномальное средство для получения случая технологии Toshiba Semiconductor.
4. MLCC продолжать увеличивать цены должны быть бдительными в ценовой манипуляции;
Традиционно японские и корейские компании в основном производят продукцию среднего и среднего класса MLCC, в то время как материковый Китай и тайваньские компании основаны на рынках среднего и низкого уровня. По оценкам отрасли, стратегическая корректировка японских компаний выпустит 20% стандартного рынка MLCC. ,
Потрясающий всплеск цен на память постепенно подошел к концу, но MLCC (чип многослойный керамический конденсатор), который вошел в канал повышения цен в течение того же периода, все еще «увеличивался в звуке». В последние дни источники рынка сообщили, что третий по величине в мире поставщик MLCC Тайваньский гигант В апреле цена MLCC была повышена примерно на 40-50%.
Менее чем за год Guo Da неоднократно повышала цену MLCC, а общий рост цен был близок к 30%. Благодаря цене объем продаж вырос в синхронности. Гоуджу впервые добился ежемесячного прорыва вложений 30 в сентябре 2017 года. TWD TWD, с тех пор его ежемесячный доход увеличился более чем на 30% по сравнению с предыдущим годом, а его доход с декабря 2017 года по февраль 2018 года увеличился более чем на 50% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года. В 2017 году огромный доход страны составил $ 32,26 млрд. , Рост в годовом сопоставлении на 16,1%, валовая маржа увеличилась с 23,6% до 32,5%, увеличившись на 8,9 процентных пункта.
Цена акций компании еще более тревожная. До 2017 года цена акций компании никогда не достигла NT $ 70. В марте 2017 года она впервые пробила NT $ 80. К марту 2018 года цена акций компании превысила NT $ 500. , Рост в годовом исчислении составил более 520%. Рынок, рыночная стоимость двойного профицита, что делает гигант страны, чтобы стать крупнейшим победителем роста цен MLCC.
Корректировка структуры предложения
Подобно стимулу роста цен на память, рост цен MLCC связан также с реструктуризацией промышленности в отрасли.
MLCC является наиболее распространенным емкостным устройством в электронных продуктах. Он широко используется в мобильных телефонах, автомобилях, бытовой технике и других потребительских устройствах. В мобильном телефоне используются сотни MLCC, а использование MLCC автомобиля - 5000. ,
Тем не менее, MLCC цена очень низкая. По Yageo 2016 года прибыли, ее производство MLCC составило 343,1 млрд, доходы в размере около 91 млрд тайваньских долларов, около NT $ 0,026 / звезд, юани около 0,5 точек / звезд.
«Поскольку это было слишком дешево, японские компании начали отказываться от продуктов с низким и средним до высокого качества, чтобы выпускать автомобили с более высокой маржой с более высоким спросом, а также приложения MLCC в промышленном секторе». Лидер в отрасли представил журналистам. Середина 2016 года, Япония TDK объявила о выходе из общего рынка MLCC. Япония является ведущим мировым поставщиком MLCC. Только Murata и TDK выпустили 50% продукции MLCC в мире.
Традиционно японские и корейские компании в основном производят продукцию среднего и среднего класса MLCC, в то время как материковый Китай и тайваньские компании основаны на рынках среднего и низкого уровня. По оценкам отрасли, стратегическая корректировка японских компаний выпустит 20% стандартного рынка MLCC. ,
Эта возможность стала поворотным для повышения цен. Впоследствии Тайваньская компания Guoju, Huaxin Branch, Chaozhou Sanhuan в Китае и Fenghua Hi-Tech Co., Ltd. последовательно объявили о повышении цен на продукцию MLCC. Согласно финансовому отчету 2017 года, продукты ASIMCO 2017 MLCC Выручка составила приблизительно 12,14 млн. Долл. США, что на 19% больше, чем в предыдущем году. В последний год цена акций AAC выросла с NT $ 44 до NT $ 111, увеличившись примерно на 152%.
В Китае, хотя акции, связанные с MLCC, не демонстрировали такого сильного роста, крупные брокерские фирмы с оптимизмом смотрят на такие акции, как Sanhuan Group и Fenghua Hi-Tech. Следует отметить, что Fenghua Hi-tech Co., Ltd. конкретно упомянула в своем финансовом отчете за 2016 год. В то время продажи продуктов FCC в Китае выросли на 22,1%, а чистая прибыль увеличилась на 426,27%.
Несмотря на то, что Murata, крупнейший в мире производитель MLCC, не публично заявил, что он повысил цены, он с оптимизмом смотрит на то, что MLCC в дефиците и инвестировал 260 миллиардов иен в расширение мощности.
Активизация ценовой манипуляции
«Хотя это звучит ужасно, это не влияет на мобильный телефон, а общая стоимость слишком низкая». Ветеран отрасли мобильной связи сказал журналистам, что повышение цен MLCC не было передано на мобильные телефоны, автомобили, бытовую технику и другие потребительские товары ». , У потребителей нет интуитивного опыта.
«Более того, производители мобильных телефонов определенного масштаба могут заблокировать цены на такие устройства на полгода или даже на год вперед». Именно из-за этого человек сказал: «Мы не почувствовали, что спрос настолько очевиден во время предыдущих цен на память».
Следует отметить, что повышение цен MLCC - это, в основном, продукты с низким уровнем дохода. Инсайдер в отрасли сказал: «Нынешние MLCC, высококачественные продукты не смеют повышать цены, только низкий уровень растет. И цена растет, Шаньтоу. Первоначальный рост цен поставщика будет умножен на поставщика каналов здесь.
Murata Japan, которая никогда не публично повышала свою цену, за последние пять лет увеличила выручку своих продуктов конденсаторов более чем на 30%. Финансовый отчет показывает, что в 2017 году доход от конденсатора Murata составил 369,5 млрд. Иен, увеличившись на 32,6% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года. великан.
В то же время японская TDK, объявившая о своем отказе от общего MLCC, зафиксировала выручку в 115,5 млрд. Иен или около 102 млн. Долларов США, увеличившись на 13,6% по сравнению с предыдущим годом за три квартала апреля-декабря 2017 года. Темпы роста были такими же, как и раньше. Рост выручки компании объясняется, главным образом, ростом продаж благодаря использованию смартфонов, автомобильной электроники и других рынков.
Согласно данным таможни, в 2016 году Китай импортировал продукцию MLCC на сумму 5,226 миллиарда долларов США. В 2017 году Китай импортировал продукцию MLCC стоимостью 5,62 миллиарда долларов США, увеличившись на 7,6%. Но в январе-феврале 2018 года импорт MLCC достиг 1 миллиарда долларов США. Доллар США вырос на 35,5% по сравнению с 738 млн. Долларов США за аналогичный период прошлого года.
Согласно прогнозируемым данным Китайской отраслевой информационной сети до этого, глобальный размер рынка MLCC в 2017 году составил около 10 млрд. Долл. США, тогда как импорт Китая только MLCC достиг 5,6 млрд. Долл. США. Вышеупомянутые производители мобильных телефонов заявили, что «нам нужно проявлять бдительность в отношении этих компаний, чтобы манипулировать рынком, в конце концов, с Китаем. Является крупнейшим в мире потребителем электронных устройств ».
На самом деле ценовое монополистическое поведение на рынке пассивных компонентов не является чем-то необычным. 21 марта 2018 года Европейская комиссия определила, что девять японских компаний монополизировали цены на алюминиевые электролитические конденсаторы / танталовые электролитические конденсаторы в период с 1998 по 2012 год Штраф в размере около 254 миллионов евро. В январе 2018 года комиссия по конкуренции Сингапура также наложила монопольное наказание в размере около 100 миллионов юаней на монополию цен пяти алюминиевых компаний с электролитическим конденсатором в течение 1997-2013 годов.
Ранее NDRC неоднократно обсуждал Samsung по вопросу увеличения цен на память. В настоящее время цены на память начали снижаться. Пассивные компоненты, такие как MLCC, все еще растут. 21-й век Business Herald
Встроенная нейронная сеть обеспечивает возможности машинного зрения, слуха и анализа;
Youval Nachum, старший менеджер по продукции, линейка аудио и речи, CEVA
Потенциальные применения искусственного интеллекта (AI) растут изо дня в день. Различные нейронные сети (NN) были протестированы, адаптированы и улучшены для решения различных проблем. Существуют различные способы использования ИИ для оптимизации анализа данных. Большинство современных приложений ИИ, таких как Google Translate и системы распознавания голоса Amazon Alexa и системы визуального распознавания также используют мощь облака. В зависимости от постоянного подключения к Интернету, высокоскоростных каналов и веб-сервисов, продукты IoT и приложения для смартфонов могут также интегрировать функциональность AI. Основное внимание уделяется визуальному искусственному интеллекту, отчасти потому, что он имеет тенденцию появляться в новостных сообщениях и видеороликах, а отчасти потому, что он более похож на деятельность человека.
Голосовые и визуальные нейронные сети (Изображение предоставлено CEVA)
При распознавании изображений анализируется 2D-изображение (одновременно обрабатывается группа пикселей), а более крупная точка объекта идентифицируется последовательными слоями нейронной сети. Край, обнаруженный в начале, является частью с высокой степенью изменчивости. Например, самые ранние идентифицированные края связаны с особенностями глаз, носа и рта. По мере того как процесс обнаружения развивается в нейронной сети, будут обнаружены признаки всего лица.
На заключительном этапе, в сочетании с информацией о характеристиках и местоположении, в доступной базе данных можно определить конкретное лицо с наибольшей степенью соответствия.
Экстракция нейронной сети (изображение предоставлено CEVA)
Объекты, захваченные или захваченные камерой, можно найти в базе данных с наивысшей вероятностью соответствия человеческого лица через нейронную сеть. Особенно хорошо, что объекты не нужно снимать с одинаковым углом или положением или с теми же условиями освещения.
Популярность AI так быстро, в значительной степени из-за открытых программных инструментов (также называемых фреймворками), позволяет легко создавать и обучать нейронную сеть для достижения целевого приложения даже при использовании различных языков программирования. Две общие общие рамки - TensorFlow и Caffe. Для известных целей распознавания нейронная сеть может быть определена и обучена в автономном режиме. После обучения нейронная сеть может быть легко развернута во встроенную платформу. Разделите, позволяет обучать нейронную сеть с помощью ПК или облака, а встроенный процессор с потребляемой мощностью должен использовать данные обучения для продолжения распознавания.
Способность гуманоидов идентифицировать людей и объекты тесно связана с популярными приложениями, такими как промышленные роботы и самоходные автомобили.
Однако искусственный интеллект имеет такой же интерес и способность в звуковом поле. Точно так же, как анализ характеристик изображения, звук может быть разложен на функциональные точки для ввода в нейронную сеть. Один из способов - использовать коэффициент Мел-частоты кепструма (MFCC). Разделение аудио на полезные функции. Первоначально образец аудио разбивается на короткие временные рамки, например 20 мс. Затем сигнал преобразуется в Фурье, а мощность спектра звуковой частоты отображается в нелинейный масштаб с использованием перекрывающихся треугольных окон. ,
Схема разложения нейронной сети (фото: CEVA)
Благодаря экстрагированным функциям нейронная сеть может использоваться для определения сходства словарного запаса или речи в базе данных аудио и тестовых баз данных. Подобно распознаванию изображений, нейронные сети извлекают возможные совпадения для определенного словаря в базе данных. Для тех, кто хочет скопировать Google Для людей с функциями Amazon «OK Google» или «Alexa» (VT), KITT.AI предоставляет решение через Snowboy. Запускающие ключевые слова могут быть загружены на их платформу для анализа, экспорта файла, интеграции В приложении Snowboy на встроенной платформе ключевые слова, активированные голосом (VT), также могут быть обнаружены в автономном режиме. Распознавание аудио не ограничено распознаванием языка. TensorFlow предоставляет примерный проект на iOS. Может различать мужские и женские голоса.
Еще одно приложение - обнаружение животных и других звуков в городах и районах, где мы живем. Это подтверждается системой глубокого обучения летучей мыши, установленной на Олимпийском парке королевы Елизаветы в Соединенном Королевстве. Она обеспечивает интеграцию визуальных и слуховых нейронных сетей в Возможность платформы. Например, идентификация определенных звуков через аудио может использоваться для запуска системы безопасности для записи.
С одной стороны, существуют проблемы с сохранением конфиденциальности данных. С другой стороны, услуги из-за плохой передачи данных или недостаточной пропускной способности не могут быть устойчивыми. Кроме того, в режиме реального времени также вызывает беспокойство. Например, промышленное производство. Система требует переходного ответа для управления производственной линией в режиме реального времени, а задержка с подключением к облачному сервису слишком велика.
Таким образом, перемещение функции ИИ на терминальное устройство все больше привлекает внимание, т. Е. Усиливает искусственный интеллект на используемом устройстве. Многие поставщики IP-услуг предоставляют такие решения, как CEVA CEVA-X2 и NeuPro IP-ядра. И поддерживающее программное обеспечение легко интегрируется с существующей инфраструктурой нейронных сетей, что дает возможность разрабатывать встроенные системы с искусственным интеллектом, обеспечивая при этом гибкость процессоров с малой мощностью. Возьмите систему распознавания речи в качестве примера Вы можете использовать искусственный интеллект с оптимизацией мощности, встроенный в чип, для определения набора ключевых слов с голосом (VT) и минимального набора голосовых команд (VC). Более сложные голосовые команды и функции, которые можно использовать в приложениях Проснитесь от маломощного голосового состояния, завершенного облачным ИИ.
Наконец, сверточные нейронные сети (CNN) также могут использоваться для улучшения качества систем преобразования текста в речь (TTS). TTS исторически интегрировала высококачественные записи из многих небольших кусков одного и того же голоса в непрерывный звук. Выходной сигнал читается человеком, но он по-прежнему чувствует себя голосом робота из-за странного тона и тональности выхода. Если вы пытаетесь выразить разные эмоции, вам нужен новый набор записей. WaveNet от Google улучшает текущий В этой ситуации сигналы TTS генерируются со скоростью 16 000 выборок в секунду через сверточную нейронную сеть (CNN). По сравнению с предыдущими образцами звука выходной сигнал является бесшовным, со значительно более естественным и более качественным звуком.