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  • 高管视野丨TEL总裁河合利树分享半导体制造设备的市场机遇
    前言 Tokyo Electron（TEL）总裁兼首席执行官河合利树做客日经CNBC《高管访谈》栏目。在人工智能相关领域投资热潮持续高涨的当下，河合总裁围绕TEL半导体制造设备的市场需求走势、面向未来增长的研发布局与资本投入战略展开分享。 主持人 半导体市场近期迎来高速增长周期，客户资本投资需求持续走强。在AI相关需求层面，您认为市场出现了哪些变化？ 河合利树 AI商业化落地正在快速推进。去年以C
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    dram 3D封装
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  • 在芯片公司当嵌入式软件工程师的一天，参与α测试！
    半导体芯片公司嵌入式工程师的一天：从早上调试Bug到晚上加班，涉及代码编写、驱动开发、文档撰写等工作。工作中需具备耐心和细心，面对复杂问题需深入研究。虽然工作有时枯燥，但也有机会参与芯片的研发过程，提升个人价值。
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    嵌入式工程师 嵌入式软件
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  • OceanBase 这波把AI数据库玩明白了
    AI时代，数据的重要性凸显，OceanBase推出湖库一体AI数据库，解决数据管理和AI应用中的难题。该数据库整合了关系型数据库的事务处理能力和数据湖的大规模存储与多样性计算能力，支持多模态数据处理，并提供Agent友好的环境，助力企业高效迭代AI应用。
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  • 多年实测！电源PCB布局避坑经验拿好
    在电源设计中，精心的布局和布线对于能否实现出色设计至关重要，要为尺寸、精度、效率留出足够空间，以避免在生产中出现问题。我们可以利用多年的测试经验，以及布局工程师具备的专业知识，最终完成电路板生产。
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    电源设计 pcb布局
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  • 智能内饰研究：可交互星空屏、隐形显示、表面投影等技术落地，汽车内饰智能化不断升级
    佐思汽研发布的《2026年汽车智能内饰研究报告》聚焦新型内饰材料及工艺、内饰智能化功能，并详细介绍了生物基材料、再生材料、碳纤维材料、冷却涂料、POE革、透光表面材料、智能织物、电子墨水饰条、水晶内饰、IMD工艺、IME工艺、TOM工艺等新型内饰材料及工艺。同时，报告还涵盖了内饰智能化功能，如星空顶、发光门板、发光仪表台及其他创新照明技术，例如电子皮肤、电子出风口、隐形显示屏、透明显示、表面投影等。此外，报告还深入研究了主机厂和供应商在新型内饰材料及工艺、内饰智能化功能方面的最新进展。
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  • 端到端、世界模型与VLA三者到底是什么关系？
    2026年上半年，自动驾驶行业技术迭代加速，主要聚焦于端到端、VLA和世界模型三大技术路线。端到端简化了传统模块化设计，但缺乏深层理解；VLA通过加入语言模型增强理解能力，但存在推理延迟和模型不适配问题；世界模型则通过模拟物理世界预测未来，提高决策主动性。随着技术融合加深，行业正朝着让AI理解物理世界的趋势发展，预计下半年的竞争将集中在技术融合的深度和速度上。
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    自动驾驶 端到端
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  • 从高通2026投资者日看汽车与具身智能的同一张路线图
    高通在投资者日上展示了其在AI数据中心方面的最新成果，特别是关于智能体的CPU Dragonfly、高带宽计算HBC以及收购AI原生软件公司Modular。此外，高通还强调了其在机器人业务上的进展，提出“一台机器人不是一台电脑，而是三台电脑”的理念，暗示其在汽车和机器人领域的技术路线图相似。 高通在过去十年中推动了汽车计算芯片的发展，从早期的单芯片解决方案到现在的混合关键性融合架构，实现了软件定义汽车向AI定义汽车的升级。高通认为，未来的汽车不仅是驾驶辅助工具，更是能够自主执行任务的智能体。 在机器人业务方面，高通提出了三层计算的概念，即思考的大脑(System 2)、行动层(System 1)和反射层(System 0)，并将这一概念应用于其Dragonwing IQ10系列芯片中。高通强调了全栈解决方案的重要性，包括计算、操作系统、仿真、数据飞轮、模型和硬件参考设计。 高通指出，机器人和汽车面临类似的工程挑战，特别是在实时性和安全性方面。高通认为，汽车行业的经验和教训可以直接应用于机器人领域，尤其是在功能安全、供应链管理和实时系统验证等方面。 总的来说，高通展示了其在AI和机器人领域的全面布局，强调了跨领域的技术转移和协同效应，为汽车和机器人行业的未来发展提供了新的视角和思路。
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  • PCB材料大厂，建滔宣布涨价15%！
    7月6日，建滔积层板宣布对部分产品进行涨价，涨幅为10%-15%，主要原因是市场需求攀升导致上游材料供应紧缺。此前，建滔积层板已连续多次涨价，累计涨幅达到53%。AI算力需求爆发推动了覆铜板、电子玻纤布和铜箔等材料的需求增长，形成了产业链供需失衡的局面。此外，其他PCB材料如电子布和铜箔也相继涨价，反映了整体行业的紧张态势。
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    PCB材料
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  • EDA+IP，一场“迟到的联姻”
    上海概伦电子成功收购成都锐成芯微和纳能微电子，标志着EDA与IP的深度融合。EDA+IP不仅是缩短研发周期、降低设计门槛的有效途径，也是应对国际制裁、推动本土化发展的关键举措。随着AI和Chiplet的发展，EDA工具需从单芯片设计扩展至系统级协同优化。国内EDA/IP公司可通过并购或技术协同，加速一体化进程，迎接未来的行业变革。
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  • 如果半导体器件是一块蛋糕：MOSFET、FinFET、GAA、CFET 演进详解
    文章回顾了逻辑器件的发展历程，从经典的MOSFET到先进的FinFET、GAA、nanosheet、forksheet和CFET等新型器件结构。重点介绍了这些结构的特点及其背后的物理机制，展示了如何通过改变沟道形状和控制方式来克服短沟道效应和其他挑战，最终实现器件性能的持续提升。
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  • 智能电视数据与平台之争：正在重塑电视操作系统市场
    智能电视早已不只是一个显示终端，而正逐渐演变为由操作系统（OS）、广告资源以及驱动用户观看体验的数据共同定义的平台。
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    智能电视
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  • 全球晶圆量检测设备供应商统计：晶圆形貌量测（55家）
    本文将继续发布半导体设备供应商的数据，特别是关于晶圆量检测设备的统计信息。作者提供了详细的分类表格，并指出这些设备属于晶圆制造设备的过程控制类别。为了方便读者获取更多信息，作者将其完整的统计数据文档放置在知识星球的云盘上供会员使用。
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    半导体设备
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  • 研报 | AI高端MLCC激励日韩大厂订单出货比创新高，2H26缺货风险提升
    AI Server加速换代与CSP自研ASIC芯片放量推动MLCC市场供需紧张，三大龙头厂商BB Ratio创新高，订单积压压力增大。尽管手机与PC市场需求疲软，AI Server端需求强劲，带动高端MLCC需求升温。供给方面，车用与消费规市场受高端MLCC排挤效应影响，备料提前，市场对下半年供货短缺忧虑加剧。预计下半年交期延长，高端MLCC价格上扬，第四季将是观察缺货的关键时期。
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    MLCC
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  • 最新面板价格趋势预测（2026年7月）
    TrendForce集邦咨询发布2026年7月面板价格预测报告，电视面板价格预计下跌，显示器和笔电面板价格保持稳定。具体数据显示，65吋电视面板均价降至174美元，显示器和笔电面板价格则维持不变。
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  • 【光电共封CPO】玻璃基板正面切入CPO战场
    康宁在ECTC 2026大会上展示了其最新玻璃基板技术，强调了其在110度高温环境下长期稳定性的优势，并详细介绍了其解决方案。康宁的玻璃基板方案解决了传统玻璃材料在高温下的性能衰退问题，实现了光波导和薄膜电路在同一块玻璃上的集成，采用面板级制造工艺。此技术有望推动玻璃基板成为先进封装领域的主导材料，带动产业链各环节的发展。
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  • ACM8512 集成DSP、内置动态升压15W单声道I2S数字功放IC应用方案
    引言 户外蓝牙音箱成为最近10年增长最快的音箱品类，这类音箱供电是以单节锂电池为主，一般选用内置升压的音频功放芯片，电感Boost升压的功放芯片升压至7V-9V左右功率输出6～10W/4欧，其性能基本满足室内、户外场景的应用。现阶段广泛应用于蓝牙音箱的内置升压功放芯片，都是模拟信号输入，PCB布线要求高、底噪很大一直是这类芯片的通病。 更大功率、更好音质一直是音箱用户永恒的追求。为顺应户外蓝牙小音
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  • 格物致胜《2026年中国医学影像行业MRI设备市场白皮书——分享版》正式发布
    深耕医疗行业赛道，格物致胜全新推出磁共振（MRI）设备市场全景调研报告，主要依托四大板块分析框架搭建完整行业观测体系，开篇首章围绕2025年MRI市场行情搭建区域需求画像图谱，并提炼全年产业发展核心要点，为全产业链参与者梳理清晰发展脉络。
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    医学影像 MRI
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  • Unbelievable！DDR5的地址时钟竟然按差分50欧姆设计
    DDR5时钟信号采用50Ω差分阻抗设计，相较于DDR4的80Ω，显著提升了信号质量和幅度，减少了反射并增强了时钟稳定性。这种设计有助于应对DDR5更高的信号速率挑战，推动内存性能进一步提升。
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    DDR5 时钟信号
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  • SoC芯片工程师求职方向深度分析：大而全的"万能赛道"，还是被低估的"隐形王者"？
    SoC方向作为芯片行业的重要分支，具有广阔的市场前景和多样化的应用场景。尽管存在一些质疑声音，但其独特的系统集成能力和不断增长的需求使其成为极具吸引力的选择。本文详细介绍了SoC市场的规模、就业市场、技术难点、发展趋势等方面，并提供了针对不同背景求职者的入行路径建议。对于希望在芯片行业中寻求稳定和发展的人来说，掌握SoC系统的系统级设计能力将是通往成功的关键。
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    该项目旨在利用卷积神经网络（CNN）构建一套适用于番茄叶片病害识别的智能化系统，涵盖数据集准备、模型构建与训练、模型评估等多个步骤。通过大量样本训练，模型在测试集上达到了较高的准确率和召回率，展现了良好的分类效果。此系统有望应用于移动端，助力农民实时监测作物健康状况，提高农业生产效率和安全性。
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