日前，一加手机创始人刘作虎发布内部邮件称，“在一加和OPPO核心管理团队的一致建议下，我们决定将一加团队和OPPO团队进行全面合并；一加将成为OPPO旗下独立运营的品牌。” 据悉， 今年1月份，OPPO对外公布了多项汽车领域专利，专利包括防撞提醒的方法、装置、车载设备及存储介质”以及“测距装置、测距方法、摄像头及电子设备”等。外界开始猜测这家手机厂商欲设计汽车制造领域。 随后有媒体报道称，OPPO已经在筹备“造车”事项，而该计划的推动者正是创始人陈明永，并且陈明永已经在产业链资源和人才方面摸底、调研。 不过根据接近陈明永的人士表示，OPPO目前确实在关于造车一事进行调研、了解，但暂时还未正式立项。 值得一提的是，就在最近几个月，外界有消息称 据悉，吴恒刚是面试自动驾驶、算法方面岗位的最高级别高管。去年从小鹏汽车加入OPPO的首席科学家郭彦东也参与了自动驾驶团队筹建，同时，相关的座舱岗位也已经开放。 截止到目前，暂不知晓OPPO是采取类似华为的“帮车企造好车”模式，还是类似小米的直接造车模式，最终还需等官方进一步确认。

– 专注于引入新品推动行业创新的电子元器件分销商贸泽电子 (Mouser Electronics) 宣布将继续赞助FIRST®机器人竞赛，鼓励设计创新，助力于培养成千上万年轻人多才多艺的的综合能力。在这项赛事中，来自30多个国家/地区的近3000个团队中的近50000名高中生，将通过一系列线上和线下机器人活动来学习、发现和解决工程设计上的难题。 贸泽亚太区市场及商务拓展副总裁田吉平女士表示，“自贸泽成立以来，教育一直是我们的一项重大使命。我们很荣幸从2014年起便开始赞助FIRST机器人竞赛。这项赛事为学生提供了一个创新平台，一个学习宝贵工程技能的机会，同时也是一个培养性格和自信的机会。” 多年来，贸泽一直是FIRST(For Inspiration and Recognition of Science and Technology)的主要支持者。此机构是专为学生举办高级科学、技术、工程与数学 (STEM) 等活动的知名非营利机构。贸泽将赞助地方、区域、国家和国际层级的FIRST线上和线下竞赛。与贸泽一同赞助的还有我们的重要制造商合作伙伴Analog Devices, Inc。 贸泽作为全球授权分销商将赞助2020–2021 赛季的零件套件 (KoP)，并将成为德克萨斯FIRST-德克萨斯州杯的主要联合赞助商。这次杯赛计划于6月15-17日在德克萨斯州圣安东尼奥的阿拉莫多姆举行。贸泽还支持其社区中的FIRST团队，为当地高中团队提供资助。 每个FIRST机器人竞赛团队将得到一套零件(KoP 系统)，包括电机、电池、控制系统、个人计算机，还有各种自动化元件组合，但没有任何说明书。各团队必须在限定时间内用拿到的套件设计出可执行各项特定任务的机器人。 另外，贸泽将继续独家赞助 FIRST 冠军赛名人堂，预计将于2022年在美国休斯敦和底特律恢复线下活动。名人堂奖励荣获主席奖的优胜队伍，用于表扬最能充分展现FIRST目标与价值的团队。

MILLA Group在6月的两次重大活动中推出配备Leddar Pixell LiDAR的自动班车。 MILLA Group选择LeddarTech传感解决方案作为MILLA POD自动班车的重要组件，具体采用Leddar™ Pixell 3D固态LiDAR 。 魁北克市, June 16, 2021 (GLOBE NEWSWIRE) — 1-5级ADAS和AD传感技术领域的全球领先企业LeddarTech®很高兴地宣布，位于法国的MILLA集团已选择LeddarTech传感解决方案作为MILLA POD自动驾驶班车的重要组件。MILLA已使用LeddarTech屡获殊荣的3D固态LiDAR Leddar™ Pixell实现180度水平视场和高度可靠的物体探测功能。 MILLA集团位于法国，开发和销售自动驾驶的电动班车。MILLA是出行领域的领导者，也是所有希望实施适应性、高效率和可持续出行解决方案的公共和私营组织的重要资源。MILLA将在6月的两次重大活动中提供其全自动电动POD车辆，该车辆配备Leddar Pixell传感器。 6月16日至19日VIVA技术会议法国巴黎 MILLA将在世界知名的VIVA技术大会上展示其全自动驾驶POD班车。将有来自125个国家的代表参加这项著名的活动。今年，Apple首席执行官Tim Cook和Facebook首席执行官Mark Zuckerberg等备受尊敬的演讲者将出席会议，参加会议的有13000多家初创企业。 MILLA全自动POD将在全球最受欢迎的赛事之一——法国1级方程式比赛现场的智能和可持续出行活动中闪亮出场。MILLA POD将展示其旨在提高安全性的世界一流的技术和创新方法。该POD将完全自动操作，车上不搭载任何安全驾驶人员。POD利用包括Leddar Pixell在内的各种传感器，创建虚拟安全和安全防护。与其他许多自动驾驶班车不同，MILLA POD将由一位监控工程师进行远程监控，可根据需要干预和控制车辆。这一创新的安全冗余系统正在实施进一步开发并将很快投入使用，以便能够让一个人同时监控多达10台POD。MILLA工程师率先为实现更高的安全技术迈出了重要的一步，提高了消费者对采用全自动驾驶汽车的信心。 “我为MILLA集团参与这些著名的活动表示祝贺，”LeddarTech首席执行官Charles Boulanger表示。“MILLA Group选择我们的Leddar Pixell，LeddarTech很荣幸能够为他们的传感器套件做出贡献。MILLA集团致力于保护乘客和弱势交通群体的安全和福祉，LeddarTech也具有同样的追求。这种安全第一的理念也得到RATP集团的认可，该集团是一家国有公共交通运营商，在4个大洲中的13个国家开展业务，负责评估和认证自动驾驶汽车。RATP报告指出，包含Leddar Pixell的MILLA POD的操作系统符合严格的条件要求，”Boulanger先生总结说。 “MILLA Group为我们在开发自动驾驶汽车中采取的创新方式感到骄傲，”MILLA Group总裁Frédéric Mathis表示。“与LeddarTech合作的决定让我们有充分的信心，相信我们的MILLA POD具备安全高效运行的能力，”Mathis继续说道。“对于我们公司而言，能够有机会在法国1级方程式比赛/智能和可持续出行活动上展示我们的POD，并在VIVA技术大会上展示我们的技术，这对我们是一个巨大的机会，也是对我们技术的证明，”Mathis先生总结道。

软件开发环境日新月异，科技快速迭代，市场竞争空前激烈，企业如何紧跟市场步伐，快速推出产品及服务，立于不败之地？ 2021年6月30日，Perforce将联合其中国授权合作伙伴——龙智在上海大酒店召开“加速开发——Perforce on Tour China 2021”用户大会，旨在为软件开发领域、游戏行业、芯片行业的用户带来最新行业发展资讯与趋势洞察，以及最佳实践与案例的分享，通过搭建行业沟通、交流的平台，促进大家彼此激发灵感、启迪思想，共同探讨如何进一步提升软件开发效率与质量。 Perforce产品与解决方案已经为航空、汽车、半导体、嵌入式开发、能源、金融、游戏开发、虚拟制作、政府、医疗器械、软件等众多领域的企业赋能，帮助他们保持竞争优势。财富100强企业中，有75%都选择Perforce。在中国市场，Perforce在游戏开发、芯片设计、汽车、软件等行业也极受欢迎。 本次会议中，Perforce亚太销售负责人Richard Wall、高级顾问Matthew Torkington、Johan Karlsson，以及龙智（Perforce中国授权合作伙伴）总经理杨林晶、龙智技术支持负责人李培等演讲嘉宾将分享Perforce公司最新动态及其广受软件开发人员喜爱的工具，如配置管理工具Helix Core，敏捷项目与产品规划管理工具Hansoft，代码扫描工具Helix QAC、Klocwork，芯片开发协同工具Methodics IPLM等产品，他们将与参与人员共同探讨如何借助Perforce系列工具克服软件开发挑战，加速软件开发。 星思半导体芯片开发部门主管、资深数字芯片设计专家何刚将结合其使用Perforce Helix Core的经验，分享如何优化芯片开发及版本管理，提升芯片开发的效率与团队协作效果。 来自国内知名游戏公司的资深持续集成专家也将就Helix Core在游戏开发中的使用情况进行分享，与参会嘉宾探讨如何在提升游戏开发效率的同时提高游戏开发的质量。 会议日程： 加速开发——Perforce on Tour China 2021 时间：2021年6月30日 13:00-17:40 地点：九江路505号，上海大酒店四楼翡翠厅 *最终日程以现场实际情况为准 -完- 成立于1985年的Perforce是一家提供高度可扩展开发和DevOps解决方案的领先提供商，旨在为动态开发、智能测试、风险管理和无界协作赋能。Perforce主要与身处失败成本高昂的行业、想要加快上市步伐、降低风险的组织合作。 Perforce的全球专家为无数垂直行业的企业带来洞察、经验和最佳实践分享，是汽车、半导体、金融服务、游戏开发、虚拟制作、医疗设备、嵌入式系统和零售/消费品、旅游和娱乐，以及工业企业信赖的专业顾问。

，上海 – 全球移动机器人市场的领导者- Mobile Industrial Robots(以下简称：MiR)今日发布全新顶部模块 MiR250 Hook。这款新产品适配MiR250自主移动机器人(Autonomous Mobile Robot “AMR”)使用， 是目前市场上极少能够自主挂接和释放推车的AMR解决方案之一。 MiR最早于2016年便推出了首款MiRHook顶部模块，之后围绕着AMR的稳定性和精准度加快产品开发，最终推出这款全新的升级版推车牵引机器人解决方案，并获得全球专利。 全新牵引顶部模块MiR250 Hook MiR250 Hook 主要用于各类推车的挂接、牵引、卸载工作。搭配MiR250 AMR，它能在高度动态的人员环境中顺畅高效地行驶。这项用户友好型技术可以轻松实现载重高达 500 公斤的推车在内部进行自动化运输，无需任何人工参与。这项发明拓展了AMR 的应用范围。 对于已经部署MiR250 AMR的终端用户来说，只需要单独装置MiR250 Hook钩爪配件，即可实现推车牵引运输功能。 MiR250 Hook 可以通过二维码或 AprilTag 找到并连接几乎所有类型推车 MiR250 Hook的部署准备工作非常简单， 只需将二维码或 AprilTag 贴在工作场所现有的推车或运输货架上，MiR250 Hook 即可识别每个推车或运输货架。MiR 自主移动机器人总裁 Søren E. Nielsen 介绍道：“许多公司、物流中心和医院都在使用不同的推车和运输货架，通过这一方案，可以轻松地对这些运输工具实现内部运输自动化，并且易于管理、经济实惠。用户并不需要修改布局或购买新的推车，因为 MiRHook 可以通过二维码或 AprilTag 找到并连接几乎所有类型的推车。” MiR自主移动机器人中国区销售总监 张愉表示：“在中国，推车和运输货架在工业制造、物流仓储和医院等环境中使用也十分广泛，但其牵引运输大多依靠人工完成。MiR250 Hook的部署不要求使用者购买新的运输配件，通过扫描如推车上的二维码便可完成点位间的运输指令，是经济易用的内部物流解决方案。” 搭配MiR250 AMR使用的MiR250 Hook可替代传统人工叉车完成牵引运输工作 新产品的适用场景非常丰富。在工业制造业环境中， MiR250 Hook可以满足产线物料种类多、需求节拍循环快、需求起始点多的情况， 自动按时将零部件交付给员工，大大提升了产线工人装配产品的效率。此外，MiR250 Hook还能够帮助产线及时运输完成的零部件，确保生产区域无物料堆积的情况。 而在物流仓储行业， 面临着成千上万装有包裹的运输货架，采用MiR250 Hook不但有效提升运输速度和准确度，更能通过替代人工叉车而大幅降低潜在的人员伤害风险。 此外，在医疗行业，MiR250 Hook也有着巨大的运用潜力。通过对日用织物、废弃物等物品实现内部运输自动化，可以减缓医疗人员不必要的工作负担。 与MiR250 Hook适配的机器人MiR250 AMR发布于2020年3月，相较其他类型的AMR，其长度和高度较小，可以最高每秒2米的速度敏捷穿过宽度仅为 80 厘米的门，在局促狭小的工业空间内自主导航。MiR250 AMR为众多需要在人流涌动环境中完成物流运输的企业，提供了灵活的解决方案。

近日，据中国石化公众号消息，生态环境部新闻发言人刘友宾表示，今年7月1日重型柴油车国六排放标准实施，标志着我国汽车标准全面进入国六时代。

6 月 9 日消息，中微半导体设备（上海）股份有限公司发布公告称，公司今早获悉，美国国防部将 Advanced Micro-Fabrication Equipment Inc. （简称“AMEC”）从中国涉军企业名单中删除。 今年 1 月 15 日，中微半导体披露了《关注到相关事项的公告》，AMEC 于 2021 年 1 月 14 日被美国国防部列入中国涉军企业名单。 中微半导体指出，AMEC 从中国涉军企业名单中移除后，美国人士将不再受限对 AMEC 所发行的有价证券及其相关的衍生品进行交易。 记者了解到， 5 月 26 日，小米集团在港交所发布公告称，美东时间 2021 年 5 月 25 日下午 4 时，美国哥伦比亚特区地方法院颁发了最终判决，解除了美国国防部对于公司“中国军方公司”的认定，正式撤销了美国投资者购买或持有公司证券的全部限制。

据外媒路透社报道，英特尔正计划以 20 亿美元的价格收购加州半导体初创公司 SiFive。 SiFive 成立于 2015 年，是全球首家基于 RISC-V 架构的半导体企业，最新估值在 5 亿美元左右。 半导体企业转投 RISC-V 架构，不算是新鲜事。去年，英伟达宣布要以 400 亿美元收购 ARM 的消息，而 ARM 架构的授权使用者中包括英伟达的一系列竞争对手，这让很多半导体行业内的公司感到「危机四伏」，RISC-V 架构受到的关注度也越来越高。 RISC-V 的优势在于它是一种开源架构，且公司在瑞士注册成立，不「代表任何国家 / 地区的政治立场」。 英特尔的动作很明确：在「三分天下」的处理器架构格局中，它希望通过用 20 亿美元收购 SiFive，将第三大架构 RISC-V 收入囊中。 谈判尚处早期阶段，SiFive 也面对着其他多家公司的收购意向，最终可能仍保持独立。目前，英特尔和 SiFive 均未正式回应该消息。 SiFive 公司是全球首家基于 RISC-V 定制化的半导体企业，于 2015 年由来自加州大学伯克利分校的三位研究人员 Krste Asanović 、Yunsup Lee 和 Andrew Waterman 创立。 SiFive 的主要业务帮助 SoC 设计人员缩短产品上市时间，以及通过定制的开放式架构处理器内核降低成本，同时，使系统设计人员能够构建基于 RISC-V 的定制半导体，从而实现芯片优化。和 ARM 一样，SiFive 也是将芯片设计等知识产权出售给制造商。 该公司试图将开源标准引入半导体设计领域，使其更便宜、更容易为客户所接受。迄今 SiFive 已与多家国际知名半导体厂商建立深度合作关系。 从 2015 年开始，SiFive 陆续发布了多种基于 RISC-V 的处理器内核，主要针对从发烧友到主要制造商的各个级别的开发。 2017 年，SiFive 公司发布的 U54-MC Coreplex，就是第一款支持 Linux、Unix 和 FreeBSD 的基于 RISC-V 架构的芯片。 2018 年 6 月，SiFive 以未公开的金额收购了 Open-Silicon，并保留了其专用芯片（也称为专用集成电路或 ASIC）的设计能力。 2018 年 11 月，SiFive 又发布了 7 系列高性能 RISC-V CPU IP。其中，该系列 IP 可以提供最多单个组合 81 个内核的可扩展能力，实时 64 位内存寻址能力以及实时处理器和应用处理器的关联组合。 2020 年 10 月，SiFive 发布了 HiFive Unmatched，这是一款 Mini-ITX 开发板，具有四个 U74-MC 内核、一个 S7 内核、8GB DDR4 RAM、四个 USB 3.2 Gen1…

一直以来，芯片设计的难度丝毫不亚于芯片制造工艺。直到八十年代EDA技术诞生以后，芯片自动化设计的出现帮助芯片设计以及超大规模集成电路的难度大大降低，工程师只需要将芯片的功能用编程语言进行描述并输入计算机，再由EDA工具软件将语言编译成逻辑电路，然后再进行调试即可。 但现在的芯片越来越高端，动辄上百亿个晶体管布局，即使依靠EDA工具进行芯片设计，如此浩瀚的工程往往也需要几个月的时间来完成。随着人工智能技术与芯片设计的深度融合，未来的芯片设计或许只需要数个小时就能完成！ 将芯片设计变成“棋盘游戏” 英国《自然》杂志9日刊载了一项人工智能突破性成就，来自由Jeff Dean领衔的谷歌大脑团队以及斯坦福大学计算机科学系的科学家们在一项联合报告中证明，机器学习工具已可以极大地加速计算机芯片设计。团队科学家们给出了一种基于深度强化学习的芯片布局规划方法，该方法能给出可行的芯片设计方案，且芯片性能不亚于人类工程师的设计。最重要的是，整个设计过程只要几个小时，而不是几个月，这为今后的每一代计算机芯片设计节省数千小时的人力。该方法已经被谷歌用来设计下一代张量处理单元（TPU）加速器。 Jeff Dean相信大家都不陌生，他是被誉为“谷歌传奇”、“谷歌AI掌门人”的天才，曾荣获2021年IEEE冯诺依曼奖，获奖理由是“以表彰对大规模分布式计算机系统和人工智能系统科学与工程的贡献”。1999年加入谷歌后，Jeff Dean设计并部署了Google广告、抓取、索引和查询服务系统的大部分内容，以及位于Google大部分产品下方的各种分布式计算基础架构，也是Google新闻、Google翻译等产品的开发者。还曾参与创办谷歌大脑，搭建著名的深度学习框架TensorFlow。 这支研究团队最新的研究表明，人工智能机器学习工具已经可以用来加速芯片设计中“布局规划”的流程。简单来说，科学家们让这个机器学习工具把“布局规划”看作一种棋盘游戏，“棋子”就是电子元器件，而“棋盘”是放置电子元器件的电子画布，下棋得到的“获胜结果”就是通过一系列评估指标获取最优性能（基于一个包含1万例芯片布局的参考数据集）。 大家都知道，芯片的布局规划十分复杂，即使是人类工程师也要多番思考后才能对比选择出最优的布局方案，对于人工智能机器学习工具来说，它需要从经验中不断学习，以便于确定放置新芯片模块的时候更好更快。这其中最大的困难在于，如何让人工智能知道自己放置新芯片模块达到了最优条件呢？这就需要让它学习优化所有可能的芯片网表，设计出芯片画布上的所有可能出现的布局。 正如上文提到的“棋盘游戏”，“棋子”元件包括了网表拓扑、宏计数、宏大小和纵横比等元素；“棋盘”电子画布可以看做不同的芯片画布大小和纵横比组成的各种方案；“获胜”则是在不同的评估指标或不同的密度和路由拥塞约束的相对重要性。任何一个元件，在画布上位置的不同，都可以看做是整个网表中状态的变化，对全局造成影响。 这种方法其实很像当年名震一时，先后打败李世石、柯洁等围棋冠军的“AlphaGo”的设计原理。AlphaGo正是结合了监督学习和强化学习的优势，通过训练形成一个策略网络，将棋盘上的局势作为输入信息，并对所有可行的落子位置生成一个概率分布。 在获取棋局信息后，阿尔法围棋会根据策略网络探索哪个位置同时具备高潜在价值和高可能性，进而决定最佳落子位置。在分配的搜索时间结束时，模拟过程中被系统最频繁考察的位置将成为阿尔法围棋的最终选择。在经过先期的全盘探索和过程中对最佳落子的不断揣摩后，阿尔法围棋的搜索算法就能在其计算能力之上加入近似人类的直觉判断。这样设计一个围棋人工智能的程序就会依据既定好的策略执行，直到最后获得棋盘上最大的地盘。 再回到原本的话题，人工智能技术在帮助芯片设计的过程中，除了对芯片布局规划的直接影响外，这种形式还能被应用在广泛的科学和工程应用中，例如硬件设计、城市规划、疫苗测试和分发以及大脑皮层布局研究等。 结果显示，在不到6小时时间里，这种方法自动生成的芯片平面图不管是功耗、性能，还是芯片面积等参数都优于或与人类专家生成的设计图效果相当，要知道人类工程师达到同样的效果往往需要数个月的努力。 将芯片设计问题转变为一个机器学习问题并不容易，美国加州大学圣迭戈分校科学家对此认为，开发出比当前方法更好、更快、更省钱的自动化芯片设计方法，有助于延续芯片技术的“摩尔定律”。 此前OFweek电子工程网在采访MathWorks首席战略师Jim Tung时曾了解到，将人工智能算法应用在电子设计自动化软件中其实已经很常见，比如知名的光刻机龙头ASML在开发基于机器学习的半导体制造虚拟计量技术时，哪怕本身是一名不具有神经网络机器学习方面经验的ASML工艺工程师，也能通过MATLAB软件案例及其中提供的各种案例，去学习使用这款工具进行开发。 Jim Tung还提到，MathWorks所提供的激光雷达工具箱、预测性维护工具箱、无线工具箱、机器学习/深度学习/增强学习工具箱、自动驾驶工具箱、虚拟道路仿真工具箱，以及关于视觉检测、医学成像、土地分类等一系列的参考案例中，都有人工智能技术的参与。 同样，对于谷歌来说这已经不是他们第一次利用人工智能技术加速芯片开发的实验了。过去几年里，谷歌表示其内部正在将人工智能技术用于一系列芯片设计项目中，比如谷歌开发了AI硬件家族——Tensor Processing Unit（TPU芯片），专门用在服务器计算机中处理AI。使用AI来设计芯片是一个良性循环，AI让芯片变得更好，经过改良的芯片又能增强AI算法，依此类推。 人工智能技术到底能帮助解决芯片设计中的哪些难题？第一点就是芯片层的设计规划，芯片布局不是简单的二维平面问题，而是复杂的三维设计问题，需要在一个受限制的区域内跨多个层小心地配置成百上千个组件。人类工程师会手动设计配置，以最小化组件之间使用的电线数量来提高效率，然后使用电子设计自动化软件来模拟和验证它们的性能，而仅一个单层的平面图就需要花费超过30个小时。现在，人工智能技术也能以人类启发式思维去考虑芯片性能、复杂性、制造成本等多个因素，以最佳方式进行设计。 第二点是时间成本，传统意义上芯片的寿命在2到5年之间，光是芯片设计就占据了几个月的时间，随着人工智能技术的快速发展，越来越多优化芯片层规划的算法开始出现，极大缩减研发人员的开发时间。 第三点是智能化程度，比如上文提到的机器学习算法使用正反馈和负反馈来学习复杂的任务，研究人员设计了一种“奖励函数”根据算法的设计表现对其进行奖惩。直到该算法产生数万到数十万个新设计，每个设计都在几分之一秒内完成，并使用奖励函数对它们进行评估。随着时间的推移，它最终形成了以最佳方式放置芯片组件的策略。 最后一点是方案的最优解，研究人员发现算法可以计算到人们脑力无法企及的空白区，训练计算的数量上去了，可作为优选的方案自然也就更多了。换言之，算法的许多平面图其实比人类工程师设计的要好，也就是说它还教会了人类一些新技巧，这也是一个相互学习的过程。 当然，强大的算法虽然可以缩减芯片设计的时长，但并不意味着具有完全自主决策的能力，它更多的还是扮演着“AI助理”的角色，只不过这个助理丰富的案例和超快计算能力能够更好的帮助人类工程师实现快速的芯片设计流程。

6月9日消息，有媒体报道称，据知情人士表示，小米欲重新杀入手机芯片赛道，已经开始招募团队，并正在和相关IP供应商进行授权谈判。 该知情人还透露，小米的最终目的还是手机芯片，不过会从周边芯片先入手。 高调入场遇冷，小米“卷土重来”？ 小米2014年初步踏入芯片领域，当时成立了全资子公司北京松果电子。历时三年打造了首款自主研发的手机SoC芯片——澎湃S1，这也让小米成为继苹果、三星、华为之后第四家具有芯片自研能力的手机厂商，这对于小米而言是发展史上的一个重要里程碑。 市场虽然寄予了厚望，但澎湃S1发布并应用到小米5C上后的市场表现并不如意，毕竟手机SoC市场不能依赖情怀和品牌买单，性能才是用户最看重的，这也导致小米5C的市场销量低迷。尽管澎湃S1带来的更多是遗憾，但总算开了个好头，在那之后大家对澎湃S2的期望也越来越强烈。 然而，从2017年2月小米发布松果澎湃S1以来，在将近一年半的时间里，媒体多次传出澎湃S2即将面世的消息，但人们始终未见其踪影。看似近在眼前却又远在天边的澎湃S2，究竟是被什么原因所阻挡，自然引发了众人的好奇。 直到2018年11月底，网友“好伤心八点半”爆料称，澎湃S2曾遭遇五次流片失败：2017年三月S2第一版流片归来，基于台积电16nm工艺制作（流片就是把图纸给台积电小批量试产一次费用几千万），一周后，内部确认芯片设计有大问题根本不能亮机需要大改！2017年8月第二版S2回来，依然无法点亮2017年12月第三版S2回来，还是无法亮机2018年3月第四版回来，芯片有重大bug需要推到重来2018年7月第五版S2归来，远远没达到量产预期有大量晶体管无法响应需要改设计修复bug，等修复完量产上市预计是2020年的事情了。更重要的是松果科技已经付不起台积电的流片费用了。从该网友爆料的细节以及目前的状况来看，内容的可信度还是非常高的。 就在今年3月举办的发布会上，小米自研芯片澎湃C1现身，作为一枚专业影像芯片，澎湃C1采用自研ISP＋自研算法，能够更精细且更先进的3A处理，数字信号处理效率提升100％。雷军介绍，自2014年专门全资成立松果电子担负造芯使命开始，小米对于自研芯片从未停止探索。此次发布的澎湃C1芯片将是小米芯片之路上的里程碑，也承载着小米对于未来造芯的极致追求。 过去4年，小米在芯片领域持续投入，在坚持自研的同时，还投资芯片产业上下游企业超过40家，总投资规模达到100亿元。 2019年，小米正式宣布启动“手机＋AIoT”双引擎战略后，对旗下松果电子进行了重组，部分将分拆重组成立新公司南京大鱼半导体。南京大鱼半导体将主要负责AI和IOT芯片与解决方案技术研发，而留下来的松果将继续专注于手机SoC芯片和AI芯片研发。