车联网是物联网技术的典型应用和当前汽车与交通技术发展的重要方向之一，对于解决汽车社会问题，支撑汽车产业升级转型具有重要意义，随着智能交通的发展，中国作为全球最大的汽车市场，车联网市场容量巨大，但目前的国内车联网，尤其是前装市场才刚起步，企业刚开始建设车联网相关的服务，国内的车联网用户不多，但随着市场的推广和用户认知度的提高，在未来几年，车联网会发生爆炸式增长，且用户量会保持激增状态。 车联网是物联网技术的典型应用和当前汽车与交通技术发展的重要方向之一，汽车产业、软件产业、零部件供应商、平台运营商，智能终端供应商速锐得等都属于车联网产业中的关键技术及服务提供商，对于解决社会问题，支撑汽车产业转型升级、北斗应用等具有重大意义。 毫无疑问，智能网联汽车将会是未来汽车产业发展的主基调。从行业角度来看，汽车行业正在全面的转向电动化、智能化，而智能网联汽车这是汽车产业数字化转型的载体和加速器。从技术角度来看，随着人工智能、5G应用、物联网、云计算等技术的发展，车联网也会跟随着一起前进。车联网技术是一个新的生产力，是汽车诞生至今面临的最伟大的一场革命，也是行业大势所趋，我们需要立足于中国交通现状以及技术前景，需要有新的生产关系与其相适应，总而言之，在重构新关系时，协同与融合是关键。 在产业数字化、智能化的背景下，我国出台了一系列与车联网相关的政策，鼓励发展智慧交通、智能网联汽车、自动驾驶、智能车载系统等领域，推动交通体系向智能化转型，以此提升国内物流运输效率和民众出行效率问题，减少碳排放。在相关政策的推动下，我国不断建设车联网(智能网联汽车)协同服务综合监测平台，加快智慧停车管理、自动驾驶等应用场景建设，推动城市交通基础设施、交通载运工具、环境网联化和协同化发展。智能网联汽车发展使得汽车产业链产生变革，新势力厂商注入发展新活力，智能网联车在传统汽车基础上通过ICT技术改造实现“自动化”、“网联化”技术升级。同时，随着新技术的创新发展与融合和5G商用进程深入，我国车联网行业迎来高速发展期。 通过车联网，利用车辆与路边基础设施之间采集到的信息，来建议车主及时响应，同时对车辆进行一系列辅助控制，减少不必要的操作。当前，司机们对交通未知预期和低效的减速导致燃油费浪费占比22%，合理驾驶可使汽车油耗降低15%。从车厂角度来看，自适应巡航、定速巡航等功能应用，就可以大幅降低油耗，特别是大排量车型。没有自适应巡航的汽车，也能通过感知获得周边车辆当下的行驶速度，以调整自己的行驶快慢，选择合适的车道。 随着人们生活质量的改善，汽车已经变成了人们的主要出行方式，而道路中车辆数量的不断增加也带给了交通一些不便。比如说，在早上上班以及晚上下班时车辆过多所导致的交通堵塞，再比如说交通事故的出现频率不断提升。这就需要物联网通信技术迅速的对于出现的信息进行搜集、归纳、处理，使驾驶员及时的对于可能出现的交通情况进行应对，但这对于车联网通信技术有着较高的标准，而目前所应用的车联网通信技术水平无法满足这一需要。 随着智能交通的发展，中国将成为全球最大的汽车市场，车联网的市场容量巨大，但目前的国内车联网，尤其是前装市场，因起步比较晚，才开始建设车联网的相关服务，国内车联网的用户不多，但随着市场的推广和用户认知的提高，在2025年前，车联网会爆炸式增长，用户量也会保持激增状态。

随着数字化浪潮席卷全球，万物互联的智能世界正渐行渐近。联接是实现“数智化”社会愿景的基石，当前，以5G为代表的“新联接”技术正在加速千行百业的数字化进程。 2022年6月6日，我们迎来了中国5G商用牌照发放三周年。自5G发牌以来，商用短短三年时间，高速发展的中国5G已经成为全球5G发展的引领者。而把“成为行业联接解决方案的全球领导者”作为企业愿景的鼎桥，正在用自己的方式助力5G产业高质量发展。 成为行业联接解决方案的全球领导者 信息通信产业是全面支撑经济社会发展的战略性、基础性和先导性行业，移动通信技术的更新换代更是行业数字化的重要引擎。 早在4G时代开始，鼎桥就专注于行业无线解决方案，与行业客户一起探索无线解决方案与客户的业务结合，积累了关于行业客户业务需求和运营模式的深厚经验。聚焦行业无线技术解决方案，鼎桥的产品和技术覆盖轨道、机场、港口、铁路、电力、煤矿、光伏、风电等行业领域，为智慧化的社会提供稳定可靠的底层联接支撑。 今天，数字化正推动人类社会进入一个全面感知、可靠传输、智能处理、精准决策的数智化新时代。数字化将每个人认识世界的视野拓展，将物理世界和数字世界深度融合，以全面释放信息价值;同时，数字化技术正在赋能垂直行业的数字化转型，以实现降本增效和创新发展。 目前，以5G为代表的“新联接”技术正在赋能千行百业数字化转型。对此，鼎桥的企业愿景是致力于“成为行业联接解决方案的全球领导者”。着眼未来，鼎桥表示“将充分发挥自身优势，在5G+AIoT方面继续加大科研和创新投入，致力于创造与释放联接的价值，为智能社会架设数字之桥，以无处不在的联接消除数字鸿沟，让先进的数字技术得以触达每一个用户，让每个行业与组织加速与数字世界深度融合，让每个人享受更便捷、智能的生活，推动世界全面迈向智能时代。” 5G智慧园区解决方案–数据看板 总控平台综合信息仪表盘能够利用大屏显示运营关键指标，全面直观地展示整体运行情况。需要将综合信息仪表盘、统一集中报警、报警联动状态、报警及设备2D定位情况、应急预案展示、实时监控视频画面等进行集中展示，提供一个高效、精准、有序的管理界面。 5G智慧园区解决方案–人脸识别系统接入 集成人脸识别系统，实时滚动显示人脸抓拍图片，接收人脸比对信息，出现报警时，快速定位并显示报警信息;平台支持以图搜图，可添加黑白名单;支持与其他系统做联动关系; 5G智慧园区解决方案-停车系统接入 在地图上显示车辆进出的车牌信息 车辆设定停放时间，超时报警 可以在地图上显示设 备信息 与其他设备做联动关系，如视频、报警等 设备在线、离线故障检测反馈，报警栏目实时显示设备状态 5G智慧园区解决方案-消防系统接入 在电子地图上实时显示消防设备点位位置及设备状态; 发生火灾报警时，可显示灭火装置的位置信息，显示逃生路线，弹出视频图像，并定位位置; 确认真实报警后，启动应急预案，支持与其他系统做联动关系; 5G智慧园区解决方案-污水系统接入 ■实时监测污水监测系统各设备运行状态。 ■点击各设备可查看详细设备信息及运行数据。 ■设备触发告警时，快速走位报警位置，提示告警信息。 ■设备运行数据历史记录查询。 满足井下刚需迎合行业趋势 近年来，能源结构转型需求的凸显以及“双碳”目标的提出，促使着我国煤炭行业逐渐向清洁化和智能化转型发展。5G、人工智能、工业物联网、云计算、大数据等现代化新技术已日益与煤炭行业深度融合，但如今，单纯将5G网络送到井下已远远满足不了客户对通信网络的需求，一套可满足客户通信、办公、生产需求的“智矿通”产品体系更能迎合行业发展趋势。 煤矿的井下语音系统具有鲜明的行业特点，首先需要经过防爆认证，其次需要具有语音白名单和互联网访问权限管理功能，保障井下生产秩序和管理规则有序执行，此外还需要与调度中心的调度台实现互联，以更好应对井下复杂多变的应急情况。通过“智矿通”网络，井上井下可实时通信，且支持高清视频通话，让井上调度中心随时获取井下第一手视频图像，是满足井下沟通刚需的新手段。

不久前，WiSA Technologies有限公司(NASDAQ股票代码：WISA)的子公司WiSA®LLC宣布：其WiSA SoundSend无线音频发送器获得了“2022年无线 A/V 解决方案类别的顶级新技术(TNT)奖”。与此同时，WiSA Technologies在今年年初推出的低成本、多通道和高性能空间音频模组WiSA DS模组也异军突起，已开始获得业界采用。 WiSA SoundSend无线音频发送器所获的TNT奖项由专业消费电子媒体CE Pro和商业集成商媒体Commercial Integrator颁发，在每年举办的“欧洲集成系统展”(ISE)上发布，获奖产品都是年度产品中优中选优地去表彰技术领域的杰出者。SoundSend支持WiSA Technologies在业内久负盛名并获广泛采用的高端无线音频传输模组WiSA HT模组。 “WiSA Technologies致力于将创新带入家庭娱乐行业，该奖项是对这一举措的极大认可，”WiSA总裁Tony Ostrom说。“SoundSend为智能电视用户带来了世界一流的音频，让他们有机会在家中轻松享受影院级的音效。此项顶级新技术奖是SoundSend自2021年夏季发布以来获得的第七个奖项，巩固了其作为一种创新产品在消费电子行业中的领先地位。” WiSA SoundSend是一款无线音频发送器，可与具有HDMI® ARC/eARC(或光纤)接口的智能电视和获得WiSA Certified™认证的扬声器配合使用，以在任何大小的房间内提供令人惊叹的环绕声。WiSA联盟的成员品牌提供了WiSA Certified™扬声器，包括 Klipsch、Harman、Dynaudio、Bang & Olufsen、Lithe Audio、Enclave Audio、Platin Audio等。 SoundSend支持多达8个无线音频通道，可以为杜比数字(Dolby Digital)、杜比数字+(Dolby Digital Plus)、杜比TrueHD(Dolby TrueHD)和杜比全景声(Dolby Atmos)提供解码，并以5.2毫秒的信号延迟和 1微秒的同步性能去传输未压缩的24位48/96 kHz声音。 只需几分钟，即可完成SoundSend的设置并立即以无线方式连接到扬声器。通过使用SoundSend配套的应用程序即可轻松进行微调，让您可以根据自己的喜好轻松自定义音频体验。SoundSend 可以单独使用并支持WiSA Technologies的高端空间音频模组WiSA HT模组，也可以在诸如Platin Monaco 5.1或Platin Milan 5.1等打包的解决方案中使用。 在TNT这一年度顶级新技术奖项的评审过程中，由行业内具有极高影响力的专业媒体CE Pro 和Commercial Integrator邀请来自世界各地的制造商和集成商提交新的和最近发布的产品，并根据技术创新、给集成商和最终用户带来的利益等指标对参赛作品进行评估。 SoundSend是WiSA协会的第一个品牌产品，已获得消费者技术协会 (CTA)、Twice、Dealerscope 和 Stevie® Award等奖项的认可和奖励。它还被评为2021年国际消费类电子产品展览会(CES® 2021)创新奖获得者和自定义电子设计及安装协会(CEDIA)的最佳新产品入围者。 在SoundSend屡屡获奖和高端无线音频传输模组WiSA HT在业内获得越来越广泛的采用的同时，WiSA Technologies在今年年初推出的、运行在2.4GHz频段上的WiSA DS模组也开始崭露头角，迅速受到业界的关注和采用，将为高品质音频爱好者和家庭影院、全景游戏和元宇宙等应用带来高性价比的无线空间音频解决方案。 WiSA DS模组为低成本、高性能模组条形音箱(sound bar)、入门级和中档扬声器提供多达5个通道的无线音频连接，包括4个全音域音频通道和1个高保真超重低音通道，可提供未压缩的、采样率为48 kHz的16位音频，所传送的音质超过了CD的音质。WiSA DS模组的固定传输延迟符合国际电信联盟(ITU)口型同步规范。 在一项由备受推崇的、在音频和无线方面拥有丰富经验的专业测试实验室Novus Labs完成的测试中，WiSA全新DS 2.4 GHz多通道无线音频模块与两种市场领先的竞品解决方案进行了可靠性的对比，这两种竞争解决方案都在无线频谱更快的5 GHz部分运行，但在每种场景下，DS 模块均优于竞争对手，展示了其卓越的可靠性，即使在最拥挤的 Wi-Fi 环境中也是如此。Novus Labs的客户包括Bose、Sonos、Roku和索尼(Sony)等音频品牌。 “我们请Novus Labs在真实环境中测试多通道音频模块的可靠性。”WiSA Technologies技术营销副总裁Tony Parker表示。“在普通家庭中，越来越多的设备在传输分辨率越来越高的内容，这意味着Wi-Fi网络正变得越来越拥挤。我们很想知道拥挤程度的增加会对我们全新的DS收发器模块和我们竞争对手的解决方案产生何种影响。”

可穿戴设备即直接穿在身上，或是整合到用户的衣服或配件的一种便携式设备。可穿戴设备不仅仅是一种硬件设备，更是通过软件支持以及数据交互、云端交互来实现强大的功能，可穿戴设备将会对我们的生活、感知带来很大的转变。 出货量 近年来，在市场需求和技术支持的背景下，全球可穿戴设备出货量不断增长。全球可穿戴设备出货量从2016年的1.02亿台增长至2021年的5.33亿台，年均复合增长率达39.2%。2021年全年，可穿戴设备出货5.33亿台，同比增长20%。 6月3日消息，据Canalys最新统计，2022 年第一季度，全球可穿戴腕带设备出货量下降 4%，跌至 4170 万部。与此同时，市场从腕带手环到腕带手表的转变仍在继续。腕带手表(包括基础手表和智能手表)占本季度所有可穿戴腕带设备发货量的 76.6%，增长 15%，达到 3200 万部。 Canalys表示，继前五个季度后，基础手环出货量遭遇了第六次下降，下跌了 37%。在 2019 年第四季度出货量达到 2790 万部后，基础手环发货量便一路下跌，这是首次跌至 1000 万部以下。虽然腕带手表出货量的增加有助于抵消基础手环的下降，但仍然无法避免整个可穿戴带设备市场下滑的趋势。 得益于市场对Watch Series 7 的强劲需求，苹果在腕带手表领域依然保持领先地位。Canalys分析师Cynthia Chen表示：“尽管增长了 53%，三星还是被华为击败，位列第三。虽然腕带手环和手表的设备组合有所改善，但随着智能手机业务的削减，华为的出货量仍呈下降趋势。小米因其Mi和Redmi基础手表的全球供应量日渐充足，因而超过了Garmin，位列第四。” Canalys最新数据显示，2021年全球可穿戴腕带设备出货量达到1.93亿台，同比增长4.3%。其中，苹果(AAPL.O)以11.8%的增长率和超3900万台出货量稳坐全球第一。小米集团(01810.HK)因在更多细分品类的部署，使得出货量稍逊往年同比减少23%，但仍达2900万台，位居第二。因海外政策影响以及荣耀分家，华为市场份额下跌了近7%，出货量同比下降40%，但仍以1900万台的出货量位列第三。而Fitbit和三星以同比增长12.7%和52.7%，分别排名第四和第五。 2021年全球可穿戴腕带设备出货量达1.93亿台，同比增长4.3%。 其中，苹果出货量超3900万台，稳居全球第一，增长率为11.8%。 小米出货量为2900万台，位于第二，同比下降23%。 华为位居第三，出货量为1900万台，同比下降40%，Fitbit和三星分别排在四、五位。 在智能可穿戴腕带设备方面，苹果一直凭借优秀的设计、完整的生态链、强大的性能在该领域市场占据主导地位，现在苹果手表已经变成传统手表的替代品，在人们心中已经不再是一款普通的智能设备。 小米的出货量得益于其设备有较高的性价比，主要以低端的“运动手环”为主。小米的穿戴设备以其较低的价格、功能丰富以及与iOS系统能够流畅的搭配，占据了以年轻群体为主的用户群体。 华为的可穿戴腕带设备的出货量下降主要是因为受到海外政策的影响，不过华为设备的产品依然具有很强的竞争力，依旧处于行业的较高水准。 目前，大众的手机购买欲望降低，各大手机厂商开始加大对可穿戴腕带设备市场的投入，也许不久后，我们就会有更多的可穿戴设备可以选择。从全球市场来看国产品牌进入前五的都在下跌之中，这可能是由于国内市场下跌的原因造成的。从国内市场来看智能可穿戴腕带设备市场并不乐观，除了苹果依然坚挺之外其它品牌表现都一般。在这里需要给小米一个建议，智能手环确实做的很牛了，但智能手表却是小米的弱项所在，以后需要在这个领域努力追赶了。 苹果以11.8%的增长率和超3900万台出货量稳坐全球第一，占整体的20%;小米因在更多细分品类的部署，使得出货量稍逊往年同比减少23%，但仍达2900万台，位居第二，占比15%;因海外政策影响以及荣耀分家，华为市场份额下跌了近7%，出货量同比下降40%，但仍以1900万台的出货量位列第三，占比10%;而Fitbit和三星均占约8%。 可穿戴设备是指一种直接将传感设备穿在身上，或是整合到衣服等可穿戴物品中的便携式设备。主要可分为手戴式、耳戴式、身着式和脚穿式四大类。 智能可穿戴设备具备可移动性、可穿戴性、可持续性、简单操作性、可交互性五大基本特征： 随着移动通信、图像技术、人工智能等技术的不断发展及创新融合，在全球应用和体验式消费的驱动下，可穿戴设备迅速发展，已成为全球增长最快的高科技市场之一。据统计，全球可穿戴设备出货量从2014年的0.29亿部增长至2021年的5.34亿部，预计到2024年将达到6.37亿部。 智能手表是具有信息处理能力，符合手表基本技术要求的手表。除指示时间之外，还应具有提醒、导航、校准、监测、交互等其中一种或者多种功能;显示方式包括指针、数字、图像等。目前，可穿戴设备以智能手表和基本手表组成的手表品类的复合年增长率最高，全球智能手表市场出货量从2016年的0.21亿块迅速增长至2021年的1.28亿块，年复合增速为43.55%。 智能耳机在传统耳机内置智能化系统、以蓝牙技术为传输方式，搭载应用程序连接于智能手机等移动终端，能实现外扩多种应用功能。搭载蓝牙技术，进行无线传输数据，拥有接听电话、遥控拍照等功能，随着时代的发展，智能耳机的智能运动追踪，检测心率、GPS导航等功能不断扩展，市场规模不断扩大。数据显示，2021年全球智能耳机市场出货量约为5亿副，较2020年增加0.7亿副，同比增长16.3%。

伴随着全球汽车产业向电动化、智能化、网联化、共享化的趋势迈进，智能网联汽车已经成为全球汽车产业转型发展的主要方向和促进未来世界经济持续增长的重要引擎。 毫无疑问，未来必将是一个对智能化充满想象的时代。智能网联汽车作为重要的智能产品，也将成为继智能手机之后的另一个生活必备智能终端，上汽作为中国汽车产业龙头，率先看到了智能网联发展趋势，积极布局相关技术，并取得了“5G+L4级”智能驾驶重卡、Robotaxi等丰硕成果，已成为智能网联汽车领域的头部玩家。 在工业和信息化部装备工业发展中心总工程师刘法旺看来，发展智能网联汽车，首先要加强智能网联汽车的准入管理。对于推动智能网联车产业发展，他认为，第一，要采用系统工程方法，准确把握准入管理的定位和重点;第二，统筹发展和安全，推动实现高质量发展和高水平安全的良性互动;第三，推动行业部门加强交流与协同，共同保障安全与发展之间的平衡。 随着汽车电动化、网联化、智能化技术加速演进，融合物联网、云计算、大数据、人工智能等多种创新技术的智能网联汽车应运而生，成为全球新兴产业发展的战略必争之地。工信部将继续把发展智能网联汽车作为重要战略方向，坚持“单车智能+网联赋能”的发展路线，持续加强顶层设计，不断完善政策法规体系，协同推进基础设施建设，加快规模化示范应用，积极为产业高质量发展创造良好环境。 随着汽车‘新四化’不断发展，智能网联汽车将与5G、云计算、大数据等越来越多行业尤其是先进技术行业不断融合，界限将越来越模糊甚至可能消失。智能网联汽车快速发展，产品功能安全、网络安全和数据安全等成为行业发展的突出问题。目前，工信部已研究制定了《智能网联汽车生产企业及产品准入管理指南(试行)》(征求意见稿)，并公开征求意见;对汽车生产企业及产品、车联网平台等重点环节，提出车联网卡实名制、软件代码备案、数据本地化存储及数据跨境传输报备、网络安全等方面安全要求。此外，工信部也指导发布了车联网安全重点亟需标准，包括车联网通信安全、车联网平台防护、数据安全、用户个人信息保护等标准。 智能网联汽车发展既要实现规则创新，又要筑牢基本安全保障底线;智能网联汽车标准体系既要支撑管理，又要引导产业技术长远发展;智能网联汽车测试既要加强统筹规划，又要避免资源过剩导致浪费;智能网联汽车产品既要关注公众接受度和价值体验，又要防止夸大宣传过度信任。 行业规则的雏形，源自于头部企业先期发展的实践与方法，这一点在传统的汽车行业已得到证实。当今汽车行业处于百年未有之大变革时期，中国头部车企已然在智能网联化等技术领域实现了领先，正源源不断的向全世界输送着“中国智慧”。 智能网联是汽车市场下半场竞争的核心，也是未来相关产业升级的战略方向。我国发展智能网联汽车有利于提升产业基础能力，突破关键技术瓶颈，增强新一轮科技革命和产业变革引领能力;有利于加速汽车产业转型升级，培育数字经济，壮大经济增长新动能;有利于加快制造强国、科技强国、网络强国、交通强国、数字中国、智慧社会建设，增强新时代国家综合实力。 行业逐渐形成共识，中国发展自动驾驶有着独特的意义和使命，单纯依靠车辆的自动驾驶并不能真正、全面减少各类交通事故的发生，实现对整体基础设施、交通要素的整合，从自动驾驶升级到车路协同，才是未来的发展方向。践行“单车智能+网联赋能”发展战略，加大网联基础设施建设力度，加快道路基础设施升级改造，营造良好的网联化发展环境。

在住宅、商业、校园甚至电网级别进行更大规模的储能是一项挑战，没有明确的最佳解决方案。选项包括电化学(电池)、势能(升高的水或重量)、氢(通过燃料电池)、相变材料(熔盐)和机械功(在巨大的水箱或洞穴中压缩/减压空气)几种可能性。 还有通过动能进行的存储，通常以飞轮的形式。这是一项成熟的技术，“在纸面上”看起来非常有前途，但在实践中存在一些非常困难的问题。尽管如此，尽管存在这些挑战和缺点，但正如陈词滥调所说，“希望永远存在”。 简要背景：飞轮储能系统(通常称为 FES 系统或 FESS)的基本原理是一个历史悠久的基础物理学。使用可用能量通过电动机/发电机 (M/G) 旋转转子轮(陀螺仪)，将能量存储在旋转质量中(图 1)。电机/发电机本身、系统控制、功率转换等也需要电子设备;基本的转子组件是系统的核心，但还有更多需要。 旋转质量是基于飞轮的储能和回收系统的核心;虽然这是系统中最具技术挑战性的部分，但还需要大量额外的电子设备。资料来源：MDPI 当由于停电或低迷而需要能量时，M/G 的发电机功能会迅速从该转子汲取能量，这当然会减慢速度;除了瞬态或意外事件外，FES 系统还可用于有计划的长期供应。与其他一些储能方法不同，这种充电/放电循环是可重复的，没有明显的磨损或老化机制。有什么不喜欢的? 挑战和障碍 FESS 设计的最初吸引力是强烈而多样的。事实上，它在 1950 年代至 1970 年代曾作为一些市政公交车的移动电源进行测试，但没有成功，全部退役。在引用的各种原因中，在车间启动/停止传统发动机以检查其性能是一回事，而必须旋转转子并等待是另一回事。甚至有人谈论在带有小型燃气发动机的普通汽车中使用 FESS 来旋转转子，即使汽车没有移动。然而，即使增加了安全外壳，人们也不愿意在后备箱中使用旋转转子，这也增加了自重。然后是陀螺仪引起的处理问题。 尽管具有第一眼的吸引力，但基于飞轮的储能仍存在多个重大挑战。存储的能量与转子轮的转动惯量和转速的平方成正比，因此您希望转速相当高：50 到 100k rpm 是不常见的。由于转子上存在明显的材料应力，因此对微观故障和宏观灾难的短期和长期影响是显着的。 转子在其中旋转的腔室需要抽真空，因为空气引起的摩擦会使转子过热。传统的滚珠或其他机械轴承也无法使用，因此使用了主动闭环磁悬浮轴承。甚至还有二阶效应，例如由于地球自转而在转子轴上产生的弯矩，因此一些装置将旋转轴与地球轴对齐。 设计案例研究 有一些成功的安装，也有一些不成功的。小空间内的所有动能都是潜在的“爆炸”，因此整个转子组件需要放在一个超强的外壳中。使用其固有惯性控制转子轮的加速和减速——有利于存储指标，但不利于控制和安全——意味着电子设备也必须相当复杂。 即便如此，坏事还是会发生。2011 年，Beacon Power 的一个广受好评的系统在启动后不久就遭遇了其 700 个转子组件中的两个的灾难性故障。分解转子的不平衡触发了自动水冷系统，水过热变成蒸汽并引起爆炸，幸运的是，爆炸被包含在防护罩内。 启动后不久，这个 200 个单元的飞轮存储系统遭遇了两个 7 英尺高、3,000 磅的飞轮以 16,000 rpm 的转速旋转的重大故障。资料来源：时代联合 那么，我们该何去何从?尽管存在许多挑战和障碍，FESS 的设计仍然很有吸引力，因为社区声称有创新和突破。例如，位于德克萨斯州的初创公司Revterra表示，它已经克服了 FESS 的缺点，使飞轮能够长期储存能量。 Revterra 的一个小型演示系统声称已经解决了现有基于飞轮的系统的三个主要问题。资料来源：Revterra 该公司声称在三个关键领域取得了进展。首先，改进了转子的金属和复合材料，因此它可以以更高的速度旋转而不会出现故障。其次，低损耗电动机/发电机基于先进的磁阻原理。第三，无源磁轴承装置基于高温超导体 (77 K/-196⁰C)。简而言之，这一切在现实中变得相当复杂。毕竟，我们现在应该拥有超导电力线，但这并没有成功。 Revterra 方法听起来很有希望，但我们之前曾使用 FESS。FESS 设计最终会成为短期和长期储能的可行选择吗?它们会永远成为“下一件大事”和“指日可待”，有点像利用核聚变发电吗?” 他们会在一定容量的应用中占有一席之地，例如住宅或办公楼，还是他们在校园和电网层面的真正机会?他们是否会继续遇到将其使用限制在少数特定情况下的问题(如果有的话)? 我不知道，谁也不知道。有时，好的想法在反复尝试使它们发挥作用后最终会消失;有时，他们终于有了突破。我知道所有高密度储能方法都有其固有的危险，而且似乎公众对某些方法比其他方法更满意。即使在地下加固的拱顶中，以数万转/分的速度在附近旋转的巨大转子的想法是否令人无法接受? 五年或十年后再回来看看，答案可能会更清楚——也可能不会。

近日，在比利时安特卫普举办的未来峰会上，IMEC(微电子研究中心)发布报告，探讨了直至2036年左右的半导体工艺、技术路线图。IMEC是一家成立于1984年的权威半导体研究机构，位于欧洲，研究方向包括微电子、纳米技术、信息通讯系统技术(ICT)、芯片制程技术、元件整合、纳米技术、微系统和元件、封装等各个方面。IMEC的名气不如Intel、ARM、ASML、台积电、三星、中芯国际等等芯片设计、制造商，但同样是重量级玩家，尤其是在基础技术研究、行业标准化方面扮演着至关重要的角色，与上述巨头都有密切合作，还在与ASML合作推动EUV光刻技术。 在谈论路线图之前，首先解释一点，X纳米工艺行业都标注为“Nx”(nanometer)，而在纳米之后将是“埃米”，标注为“Ax”。事实上，2nm之后就开始使用埃米了，A14就等于1.4nm。IMEC预估的路线图上，每一代工艺稳定间隔两年时间推进，但目前看应该是初步投产时间，而非量产商用时间，比如N3 3nm，路线图上标注2022年，但今年是看不到实际产品的。 之后将陆续是N2、A14、A10、A7、A5、A3、A2，最后的A2也就是0.2nm，预计在2036年左右实现。当然，不同厂商的路线图是不一样的，比如Intel还有一个A18，台积电则跳过了N3。在晶体管技术层面，IMEC认为，现有的FinFET只能维持到N3工艺，之后的N2、A14将转向GAA环绕栅极、Nanosheet纳米片技术，而再往后的A10、A7会改用Forksheet。A5时代开始必须使用CFET互补场效应晶体管，而到了A2工艺，还要加入Atomic原子通道。 自然，每一家厂商的技术路线也不一样，哪个工艺节点上应用什么技术，也都有各自的考量。值得一提的是，对于栅极间距(Meta Pitch)这一衡量工艺先进性的重要指标，未来进一步缩减将越发困难，A10工艺可以达到16nm，A7工艺只能到16-14nm，之后的A5、A3、A2工艺都停留在16-12nm。 IMEC统计历史数据后发现，52年过去了，从晶体管数量角度看，摩尔定律依然坚挺，而目前的晶体管数量之王属于苹果M1 Ultra，通过双芯封装达到了1140亿个。不过，芯片设计成本确实在飙升，16/14nm工艺需要1亿美元出头，10nm工艺大约1.8亿美元，7nm工艺猛增到近3亿美元，5nm工艺则是大约5.5亿美元，未来肯定会继续暴涨。 到2036 年左右，我们实现 2(0.2nm)工艺。目前，世界上最先进的实用半导体是3nm代，半导体巨头台积电(TSMC)等公司计划在2023年开始生产2nm代。 Van den Hove 先生同时还列举了“下一代 EUV(极紫外)曝光设备”、“晶体管结构的演变”和“布线工艺的独创性”作为小型化必不可少的例子。随着这些技术的结合，摩尔定律(在 1.5 到 2 年内使半导体的集成度翻倍)将继续存在。 High-NA EUV光刻机进展顺利 首先，正如大家所知道的，为了实现在2nm世代制造更精细的半导体，我们需要具有高产能和高数值孔径 (High-NA) 的下一代 EUV 曝光系统。为此，Van den Hove介绍说，IMEC正在与全球最大的半导体曝光设备制造商荷兰ASML进行联合研究，荷兰ASML是唯一的EUV制造商。 据ASML 系统工程总监 Jan van Schoot 在之前会议上的演讲中说，该工具提供了更高的分辨率。这意味着您可以使用它打印更多功能。航拍图像对比度可实现更好的局部 CD 均匀性。 相关报道指出，High-NA EUV光刻机的工作原理类似于当今的 EUV 光刻，但存在一些关键差异。例如与传统镜头不同，高数值孔径工具包含一个变形镜头，支持一个方向放大 8 倍，另一个方向放大 4 倍。所以字段大小减少了一半。在某些情况下，芯片制造商会在两个掩模上加工一个芯片。然后将掩模缝合在一起并印刷在晶圆上，这是一个复杂的过程。 正因为该设备复杂，所以ASML正在与IMEC在一个于 2018 年联合成立的实验室里合作解决相关问题。 在上个月的SPIE 高级光刻 + 图案化会议上，imec展示了其联合High-NA 实验室的最新成果，以及与ASML合作开发的围绕极紫外 (EUV) 光刻系统的图案化生态系统。 据Imec 预计，第一代商用 EUV 光刻工具将于 2023 年问世，到 2025 年将看到“在大批量制造环境中引入第一台高数值孔径的 EUV 光刻设备”。 而要实现这一时间表，需要完成目前正在进行的大量研究，最新数据在 SPIE 会议的十几个个人贡献中提供。 “我们的职责是与全球图案化生态系统紧密合作，确保及时提供先进的抗蚀剂材料、光掩模、计量技术、变形成像策略和图案化技术，充分受益于 High-NA EUV 提供的分辨率增益光刻扫描仪，”imec 首席执行官 Luc Van den hove 评论道。 在演讲，他涵盖了三个广泛的主题，一个是针对High NA EUV 原型系统的工艺和材料优化。Imec 描述了线边缘粗糙度 (LER) 和图案塌陷如何成为使用薄抗蚀剂膜图案化线/空间的最关键参数，并且已经开发出通过调整照明和掩模条件来减轻图案粗糙度的策略。 另一项研究工作旨在调整所需的计量，因为向更小特征尺寸和更薄抗蚀剂膜的过渡提出了重大挑战，尤其是需要对尺寸低于 10 纳米的单个特征进行成像。 “通过调整现有计量工具的操作条件，可以显著提高图像对比度，”imec 的 Kurt Ronse 评论道。“由深度学习框架支持的专用软件进一步增强了图像分析和缺陷分类。通过与计量供应商的密切合作，imec 探索了用于可靠测量小特征的替代计量技术，例如高通量扫描探针计量和低压像差校正 SEM。” 第三个主题涉及解决High NA EUV 掩模特定的挑战，特别是掩模多层波纹和吸收线边缘粗糙度，因为 imec 已确定掩模缺陷越来越多地影响最终晶圆图案。 “掩模设计规则需要变得更严格，这些发现使我们能够确定High NA EUV 光刻的掩模规格，”Ronse 说。“与 ASML 和我们的材料供应商一起，我们探索了带有图案的掩模吸收器的新型材料和架构。我们首次进行曝光以评估使用低 n 衰减相移掩模和掩模的影响低n吸收材料被证明可以改善晶圆上的掩模3D效果，并有助于增加High NA焦深。” ASML CEO Peter Wennink在同一场活动中则表示，EUV曝光设备“将支撑行业未来15到20年的发展”，并介绍了下一代EUV曝光设备的发展现状。“我们需要强有力的合作来实现 1.4 纳米及以后的产品，”他说。他同时强调了与各种合作伙伴公司合作的重要性。 ntel创始人戈登摩尔提出的摩尔定律是半导体行业的金科玉律，50多年来指引着业界前进，2年升级一代工艺，然而有关摩尔定律已死的说法也传了多年，因为在28nm节点之后芯片工艺迭代越来越困难。 尽管目前Intel、三星、台积电等公司靠着各种技术手段及营销宣传将CPU逻辑工艺一路推到了5nm节点，明年还要进入3nm节点，但是再往后还是会面临更大的挑战，特别是在1nm之后，量子隧穿效应有可能会让半导体失效。 未来工艺会如何走?在日前的FUTURE…

该解决方案可自主发现未发掘、可执行的设计分析结果，助力加速IC设计流程 加利福尼亚州山景城，2022年6月2日 – 新思科技（Synopsys, Inc.，纳斯达克股票代码：SNPS）近日正式推出全新DesignDash设计优化解决方案，以扩展其EDA数据分析产品组合，通过机器学习技术来利用此前未发掘的设计分析结果，从而提高芯片设计的生产力。作为新思科技业界领先的数字设计系列产品和屡获殊荣的人工智能自主设计解决方案DSO.ai™的重要补充，新思科技DesignDash解决方案能够实现全面的数据可视化和AI自动优化设计，助力提高先进节点的芯片设计生产力。该解决方案将为所有开发者提供实时、统一、360度视图，以加快决策过程，通过更深入地了解运行、设计、项目之间的趋势来加强芯片的开发协作。 Socionext全球开发事业部总监Hiroshi Ikeda表示：“作为助力众多关键行业实现转型的领先SoC供应商，我们非常自豪能够突破设备性能极限，同时帮助客户加速产品上市。新思科技此次推出的全新DesignDash分析解决方案让我们感到非常激动，它能以可扩展的方式系统性地捕捉、使用和评估我们庞大的设计开发工作，协助我们在全球设计团队中共享专业知识，提高生产力和生产效率。 释放海量数字设计数据的潜力 数字设计流程蕴含着海量不同来源的信息，若使用得当，能够帮助团队加速优化日益复杂的设计。Gartner®报告指出，到2023年，在垂直特定领域的增强分析解决方案的驱动下，整体分析采用率将从35%提高到50%。1 全新推出的DesignDash是新思科技多年来跨学科开发工作的最新成果，其目标是在系统复杂性大规模增长、市场窗口不断缩小、资源备受挑战的情况下，实现设计生产力的指数级提升。 云端优化的新思科技DesignDash设计优化解决方案可以通过以下方式大幅提高设计生产率： • 通过强大的可视化交互仪表板提供全方位的实时设计动态 • 部署深度分析和机器学习，从大量结构化与非结构化的EDA指标及工具流数据中提取并发掘可执行的设计分析结果 • 快速对设计趋势进行分类，识别设计限制，提供指导性的根源分析，并提供可执行的流程、规范性的解决方案 借助更深入的设计洞察，开发者可以实现更有效的调试和优化工作流程，改善设计质量，并显著提高整体设计和项目流程的效率与效果。这种广泛的洞察力和实时的可视化还提供了涵盖所有设计工作的全面的资源监控与跟踪，确保在整个设计过程中实现更多数据驱动管理并降低风险。新思科技DesignDash可与数字设计系列产品原生集成，实现无缝的数据采集，从而加速实现设计收敛。该解决方案很好地补充了SiliconDash产品——芯片生命周期管理平台的重要组成部分，形成了从硅前（pre-silicon）到硅后（post-silicon）的数据连续体，在整个设计到芯片的生命周期中极大地增加了有价值的数据分析机会。 Cambrian-AI Research创始人兼首席分析师Karl Freund表示：“随着功能和性能的要求越来越高，所有应用领域的SoC复杂性都在持续攀升。借助新思科技DesignDash的数据分析和机器学习能力，开发者现在可以有效地分享和利用有价值的洞察，而以前需要花费数小时手动编译，有时甚至无法获得这样的洞察。” 新思科技芯片实现事业部副总裁Sanjay Bali表示：“半导体行业亟需大幅提高设计流程的生产效率，通过一个综合EDA数据分析平台来提高工程决策的质量和速度，是朝着这个方向迈进的关键一步。新思科技DesignDash释放了不断增长的海量EDA指标及设计流程数据的潜力，通过广泛部署先进的数据分析和有针对性的机器学习技术，来有效指导设计团队实现甚至超越其产品目标和计划，预示着更智能的IC设计新时代的到来。”

引 言 目前，H.264 标准的视频编解码受到了广泛地应用，它的编码效率很高，但是运动估计作为编码的核心，其计算量也相当复杂，这就增加了时间损耗，严重降低了视频编解码的效率。近年来，运动估计一直被作为研究热点。 在各种视频编码标准中，块匹配运动估计算法是应用最广泛的。全局算法（FS）能得到最佳的运动矢量，但是计算量很大，严重降低了编码的实时性。为了减少算法的复杂度，很多算法被提出来，其中包括三步法[1]、四步法[2]、MVFAST[3] 等经典算法。而 EPZS（预测区域的搜索算法）是一种被 JM 模型采用的整像素运动搜索算法，它由局部逐渐向最佳点靠近，对于搜索范围较大的、运动很激烈的对象的搜索容易过早陷入局部最优[4]。 在充分分析 EPZS 算法的基础上，针对基于六边形改进的EPZS 算法搜索精度不高，搜索点数多的特点[5]，提出了对EPZS 终止搜索的条件以及搜索模板进行改进，改进优化后的算法搜索方向细化，精度更高，减少了搜索点数，降低了算法的复杂度，有效节省了运动估计的时间，增强了编码的实时性。 1 EPZS算法的介绍以及存在的不足 EPZS 搜索算法利用视频运动的空间和时间相关项，对当前编码的运动矢量进行预测，提出一种相邻块失真的提前终止准则来提前终止搜索 [6]，进一步来提高搜索速度，减少编码的复杂度。对于那些不能提前进行终止搜索的，利用搜索模板来进行相关运动矢量地完善。 1.1 计算提前终止搜索条件的不足 EPZS 根据相邻块的失真具有很高的相似度，而提出了一种基于相邻块失真的提前终止准则。通过提前终止准则，减少了算法的计算复杂度。在 EPZS 算法中，通过当前块 A 的左 侧块 B、正上方块 C、右上方块 D 三个相邻块的最小 SAD 值 来计算终止条件的标准 [7]（分别记为 SADB、SADC、SADD）。 由此可知，EPZS 计算终止搜索的条件过于简单，对于大多数 情况计算出来的搜索终止条件是满足的，但没有考虑到运动较 小或者静止情况下，这三个 SAD 的值非常接近 [8]，由此可知， 这样计算出来的 SAD 不一定是准确的。 1.2 EPZS的搜索模板的不足 改进后的EPZS 算法，搜索点数过多，对于运动较为复杂的运动场合，容易陷入局部最优而提前进入终止搜索，这样就会产生更大的误差。 2 改进后的 EPZS算法 对EPZS 算法的优化主要是针对其在计算终止搜索条件和搜索模板方面地优化，通过终止搜索阈值 T0 地设定和不同的搜索模板方法来对当前块在不同的范围内进行搜索，直至搜索到最佳点，得到最佳运动矢量。 2.1 搜索终止条件的优化 我们将起始搜索点的SAD 值记为SADM，由于起始预测搜索点最接近于最佳点，SAD 的值和SADM 的值相关性越大， 我们可以更快地利用终止搜索的条件来得到最佳的 SAD 值， 我们设定终止搜索的阈值为 T0，如下公式所示： T0=min（SADM，SADB，SADC，SADD） 2.2 精细搜索模板的改进 通过研究各种搜索模板，我们可以发现搜索模板越是接近圆形，其搜索性能越好 [9]，因为圆形的方向覆盖全，搜索范围更精确，更容易让我们找到最佳点，从而得到最佳运动矢量，而这里十二边形无限接近于圆形，它共有 13 个点分别为（0，0）、（1，4）、（3，3）、（4，1）、（4，－ 1）、（3，－ 3）、（1，－ 4）、（－1，－ 4）、（－3，－ 3）、（－4，-1）、（－4，1）、（－3，3）、（－1，4），搜索中心点和外围的 12 个不同方向的点，求得最佳点，判断搜索到的点是不是最佳点，如不是以此点为中心进行非对称十字形搜索，判断是否为最佳点，直到最佳点为中心点，此时的向量为最佳运动矢量MV。利用十二边形进行最佳点方向的判断搜索，方向覆盖更全面，减少了搜索点数，能够很快很好地得到最佳点，从而得到最佳运动矢量。 这里采用小菱形搜索模板[10]、非对称十字形搜索模板和 （a）小钻石形（b）非对称十字形（c）十二边形 图1 搜索模板 在初始化搜索点后，对块类型进行判别来选择相应的模 算法的搜索步骤如下：  （1）判断当前块是否是静止块，若是静止块直接跳入步 骤（5），否则进入步骤（2）。  （2）判断当前块是小运动块还是大运动块，如果当前块 为小运动块，即运动平缓，则进入步骤（3），否则进入步骤（4）。  （3）当前块为小运动块，对其进行小钻石形模板搜索， 直到 SAD 小于阈值 T0，得到最佳运动矢量。  （4）当前块为大运动块，即运动比较激烈，此时应该先 进行初始搜索点预测，然后对其进行十二边形模板搜索，对 得到的 SAD 进行分析，是否为最佳点，若为最佳点，则对其 进行小钻石形模板搜索，直到得到最佳运动矢量 ；若不是最 佳点则对其进行非对称十字形搜索，然后再次判断是否为最 佳点，若不是则一直进行非对称十字形搜索，直到得到 SAD 最佳点，然后再对其最佳点进行小钻石型搜索，直到 SAD 小 于阈值 T0，得到最佳运动矢量。  （5）搜索结束。 本文是以 H.264 官方的标准测试模型 JM 10.1 为平台，…

本文以 32 位系统为例介绍内核空间(kernel space)和用户空间(user space)。 内核空间和用户空间 对 32 位操作系统而言，它的寻址空间（虚拟地址空间，或叫线性地址空间）为 4G（2的32次方）。也就是说一个进程的最大地址空间为 4G。 操作系统的核心是内核(kernel)，它独立于普通的应用程序，可以访问受保护的内存空间，也有访问底层硬件设备的所有权限。为了保证内核的安全，现在的操作系统一般都强制用户进程不能直接操作内核。 具体的实现方式基本都是由操作系统将虚拟地址空间划分为两部分，一部分为内核空间，另一部分为用户空间。针对 Linux 操作系统而言，最高的 1G 字节(从虚拟地址 0xC0000000 到 0xFFFFFFFF)由内核使用，称为内核空间。而较低的 3G 字节(从虚拟地址 0x00000000 到 0xBFFFFFFF)由各个进程使用，称为用户空间。 对上面这段内容我们可以这样理解：「每个进程的 4G 地址空间中，最高 1G 都是一样的，即内核空间。只有剩余的 3G 才归进程自己使用。」 「换句话说就是， 最高 1G 的内核空间是被所有进程共享的！」下图描述了每个进程 4G 地址空间的分配情况(此图来自互联网)： 为什么需要区分内核空间与用户空间 在 CPU 的所有指令中，有些指令是非常危险的，如果错用，将导致系统崩溃，比如清内存、设置时钟等。如果允许所有的程序都可以使用这些指令，那么系统崩溃的概率将大大增加。 所以，CPU 将指令分为特权指令和非特权指令，对于那些危险的指令，只允许操作系统及其相关模块使用，普通应用程序只能使用那些不会造成灾难的指令。 比如 Intel 的 CPU 将特权等级分为 4 个级别：Ring0~Ring3。其实 Linux 系统只使用了 Ring0 和 Ring3 两个运行级别(Windows 系统也是一样的)。 当进程运行在 Ring3 级别时被称为运行在用户态，而运行在 Ring0 级别时被称为运行在内核态。 内核态与用户态 好了我们现在需要再解释一下什么是内核态、用户态：「当进程运行在内核空间时就处于内核态，而进程运行在用户空间时则处于用户态。」 在内核态下，进程运行在内核地址空间中，此时 CPU 可以执行任何指令。运行的代码也不受任何的限制，可以自由地访问任何有效地址，也可以直接进行端口的访问。 在用户态下，进程运行在用户地址空间中，被执行的代码要受到 CPU 的诸多检查，它们只能访问映射其地址空间的页表项中规定的在用户态下可访问页面的虚拟地址，且只能对任务状态段(TSS)中 I/O 许可位图(I/O Permission Bitmap)中规定的可访问端口进行直接访问。 对于以前的 DOS 操作系统来说，是没有内核空间、用户空间以及内核态、用户态这些概念的。可以认为所有的代码都是运行在内核态的，因而用户编写的应用程序代码可以很容易的让操作系统崩溃掉。 对于 Linux 来说，通过区分内核空间和用户空间的设计，隔离了操作系统代码(操作系统的代码要比应用程序的代码健壮很多)与应用程序代码。 即便是单个应用程序出现错误也不会影响到操作系统的稳定性，这样其它的程序还可以正常的运行(Linux 可是个多任务系统啊！)。 「所以，区分内核空间和用户空间本质上是要提高操作系统的稳定性及可用性。」 如何从用户空间进入内核空间 其实所有的系统资源管理都是在内核空间中完成的。比如读写磁盘文件，分配回收内存，从网络接口读写数据等等。 我们的应用程序是无法直接进行这样的操作的。但是我们可以通过内核提供的接口来完成这样的任务。 比如应用程序要读取磁盘上的一个文件，它可以向内核发起一个 “系统调用” 告诉内核：”我要读取磁盘上的某某文件”。 其实就是通过一个特殊的指令让进程从用户态进入到内核态(到了内核空间)，在内核空间中，CPU 可以执行任何的指令，当然也包括从磁盘上读取数据。具体过程是先把数据读取到内核空间中，然后再把数据拷贝到用户空间并从内核态切换到用户态。 此时应用程序已经从系统调用中返回并且拿到了想要的数据，可以开开心心的往下执行了。简单说就是应用程序把高科技的事情(从磁盘读取文件)外包给了系统内核，系统内核做这些事情既专业又高效。 对于一个进程来讲，从用户空间进入内核空间并最终返回到用户空间，这个过程是十分复杂的。举个例子，比如我们经常接触的概念 “堆栈”，其实进程在内核态和用户态各有一个堆栈。 运行在用户空间时进程使用的是用户空间中的堆栈，而运行在内核空间时，进程使用的是内核空间中的堆栈。所以说，Linux 中每个进程有两个栈，分别用于用户态和内核态。 下图简明的描述了用户态与内核态之间的转换： 既然用户态的进程必须切换成内核态才能使用系统的资源，那么我们接下来就看看进程一共有多少种方式可以从用户态进入到内核态。 概括的说，有三种方式：系统调用、软中断和硬件中断。这三种方式每一种都涉及到大量的操作系统知识，所以这里不做展开。 整体结构 接下来我们从内核空间和用户空间的角度看一看整个 Linux 系统的结构。它大体可以分为三个部分，从下往上依次为：硬件 -> 内核空间 -> 用户空间。如下图所示(此图来自互联网)： 在硬件之上，内核空间中的代码控制了硬件资源的使用权，用户空间中的代码只有通过内核暴露的系统调用接口(System Call Interface)才能使用到系统中的硬件资源。其实，不光是 Linux，Windows 操作系统的设计也是大同小异。 实际上我们可以将每个处理器在任何指定时间点上的活动概括为下列三者之一： 运行于用户空间，执行用户进程。 运行于内核空间，处于进程上下文，代表某个特定的进程执行。 运行于内核空间，处于中断上下文，与任何进程无关，处理某个特定的中断。 以上三点几乎包括所有的情况，比如当 CPU 空闲时，内核就运行一个空进程，处于进程上下文，但运行在内核空间。…