2024北京车展首发,打造安全、轻量、高集成度中国芯
2024年4月25日,上海 - 致力于提供高品质芯片的国内优秀模拟及数模混合芯片设计商上海类比半导体技术有限公司(下称“类比半导体”或“类比”) 宣布,其自主研发的创新型车规级电子保险丝(eFuse)——EF1048Q,将于近期在北京国际车展上瞩目登场。这款集先进设计理念、卓越性能与高度智能化于一体的电子保险丝,标志着类比半导体在汽车配电系统保护技术领域的重大突破,为全球汽车制造商提供了一款具有显著竞争优势的前装解决方案。
卓越性能,打造极致安全保障
EF1048Q采用QFN32封装,严格遵循AEC-Q100 Grade 1车规标准,确保在极端环境下的稳定性和可靠性。产品核心亮点包括:
● 集成I2t保护:内嵌精确的I2t算法,实现快速响应、可重复设置的过流保护,有效防止因过载导致的电路损伤,保障汽车配电系统的长期稳定运行,且自动记录最大I2t数值,并且可以通过内置OTP来配置不同负载的I2t参数从而提升应用的灵活性和更低的功能安全风险。
● 性能的全面提升:支持PWM软启动,超快的待机唤醒时间,待机模式下更大的负载电流,双NTC温度采集和极低的输出耐压负压值。
● 功能安全及诊断保护:通过高灵活性的SPI接口无缝对接主微控制器,支持实时配置、监测多种系统保护与诊断功能,如欠压保护、过热保护、外部MOSFET热保护、去饱和关断等,助力实现全面的智能监控与故障预警。芯片内置冗余的基准和时钟和全面的芯片系统的监控及自检,支持LIMP HOME功能和纯硬件模式。
● 精准电流测量:内置高精度数字电流测量模块和ADC,实时监测热敏电阻器电压、输出电压及Vds电压,确保对温度敏感元件的精确控制,提升系统适应复杂工况的能力。
技术优势,树立行业新标杆
凭借极强的研发团队,EF1048Q展现出显著的技术领先性:
● 低热耗散特性:优化的热管理设计使得产品在高效工作的同时保持较低的热耗散,具有极低的静态电流,尤其适合于空间受限且散热要求高的紧凑型汽车电子系统。
● 易于集成:凭借其卓越的兼容性与设计灵活性,EF1048Q能够轻松融入各类汽车配电架构,为汽车制造商带来极高的设计自由度和成本效益。
轻量化设计,推动汽车行业绿色发展
EF1048Q以其紧凑的封装设计和无需用户维护的特性,极大地简化了汽车线束布局,降低了布线成本和电缆重量。这种轻量化方案不仅有助于提升汽车性能,延长续航里程,还积极响应了汽车行业节能减排的全球趋势,助力汽车制造商实现更低的二氧化碳排放。
相约车展,共襄创新成果
类比半导体诚邀业界同仁、合作伙伴及广大观众莅临2024北京国际车展,亲身体验EF1048Q的革新魅力。
● 地点:中国国际展览中心(天竺)新馆-未来出行展区,北京中国国际展览中心顺义馆
● 展位号:E1-W03 (中国芯展区)
类比半导体EF1048Q电子保险丝的发布,不仅是公司技术创新实力的有力证明,更为全球汽车行业的配电系统智能化进程注入了强大动力。我们期待在北京车展这一国际舞台上,与您一同见证这款划时代产品的璀璨亮相,共绘汽车电子技术的美好未来。
获取样片与更多信息:
感兴趣的客户可通过电子邮件 sales@analogysemi.com 免费申请EF1048Q芯片样片。
好文章,需要你的鼓励
Anthropic推出首个行业定制版AI产品Claude for Financial Services,专为金融行业打造。该服务基于Claude企业版,提供更高使用限制、内置数据连接器以及提示词库。新版本预装了连接FactSet、PitchBook等金融数据提供商的MCP连接器,并包含实施支持。针对金融分析师工作负载大的特点,该服务显著提升了速率限制,同时提供提示词库帮助用户更好地构建查询。
Skywork AI推出的第二代多模态推理模型R1V2,通过创新的混合强化学习方法,成功解决了AI"慢思考"策略在视觉推理中的挑战。该模型在保持强大推理能力的同时有效控制视觉幻觉,在多项权威测试中超越同类开源模型,某些指标甚至媲美商业产品,为开源AI发展树立了新标杆。
多年来,Cursor、Windsurf和GitHub Copilot等代码编辑工具一直是AI编程的标准。但随着代理AI能力增强,AI系统正从处理代码转向直接与系统终端交互。Anthropic、DeepMind和OpenAI都推出了命令行编程工具。终端工具采用更广阔视角,不仅关注代码,还涉及整个程序运行环境,包括DevOps任务。研究显示传统代码助手可能降低效率,而Warp等终端工具在TerminalBench基准测试中表现出色,能够自主处理开发者的非编码工作。
这项由北京大学等多所高校联合完成的研究,首次对OpenAI GPT-4o的图像生成能力进行了全面评估。研究团队设计了名为GPT-ImgEval的综合测试体系,从文本转图像、图像编辑和知识驱动创作三个维度评估GPT-4o,发现其在所有测试中都显著超越现有方法。研究还通过技术分析推断GPT-4o采用了自回归与扩散相结合的混合架构,并发现其生成图像仍可被现有检测工具有效识别,为AI图像生成领域提供了重要的评估基准和技术洞察。