2025年4月15日,全球半导体存储解决方案领导厂商华邦电子(以下简称“华邦”)今日正式亮相2025年慕尼黑上海电子展(N5馆309展位),以“芯存绿意·共创未来”为主题,全面呈现其在车用电子、人工智能、物联网及边缘计算等前沿领域的创新成果。本次展会,华邦不仅展示了三大核心产品线的最新技术突破,更通过多款明星产品及其生态应用,以场景化解决方案生动勾勒出智能时代的存储新图景,充分彰显了其在行业内的技术领导地位。
华邦表示:“当下存储技术的演进已从单纯的性能竞赛迈向场景驱动的智能创新。作为全球少数具有完备IDM能力的存储厂商,华邦始终携手全球合作伙伴,共同探索存储技术的未来。凭借差异化的产品布局,卓越的技术定制能力、广泛的生态合作网络以及优质的产品全生命周期服务,华邦将持续为智能时代的数据处理、低功耗计算与安全存储提供坚实保障。”
创新引擎:定制化内存解决方案重塑能效边界
华邦旗下定制化内存解决方案(Customized Memory Solution)产品线亮相本次展会,以高性能、高可靠性和卓越成本效益精准满足企业需求,助力万物智联与绿色低碳双转型。其中,华邦CUBE(Customized Ultra-Bandwidth Elements,半定制化超高带宽元件)产品采用创新架构,突破传统内存芯片和模块解决方案的局限性,具备高带宽、低功耗和紧凑尺寸等核心优势,适用于智能穿戴设备、边缘计算服务器、高级驾驶辅助系统(ADAS)及协作机器人等场景,实现高性能AI推理与能效优化的双重突破。
在移动随机存取内存方面,华邦推出HYPERRAMTM,LPDDR4/4X,DDR4,DDR3等产品。相较于传统的Pseduo SRAM,华邦HYPERRAMTM具备更低功耗和更小封装尺寸,适用于关键词识别、SD图像处理等轻量级AI应用。此次展出的LPDDR4/4X内存产品,凭借先进封装技术和出色的低功耗表现,满足现代汽车系统对实时数据处理与稳定性的高标准需求。此外,华邦还将持续供应DDR3产品超过十年,以持续稳定的供应能力与产品质量,为工业控制、医疗设备等长周期应用提供稳定保障。
生态赋能:全场景闪存矩阵驱动智能升级
围绕智能终端的技术迭代与能效升级,华邦展示了广泛的闪存产品矩阵,包括Serial NOR、Octal NOR、OctaINAND、QspiNAND、SLC NAND和SpiStack® NAND等完整产品谱系,精准适配消费电子、工业控制和汽车电子等领域客户的多元需求。其中,华邦1.2V Serial NOR Flash产品,配备Dual/Quad SPI及QPI接口,在提供华邦 1.8V/3V Serial NOR Flash相同性能的同时,运行功耗减少三分之一,实现高能效与高性能的完美平衡。华邦W25Q SpiFlash产品系列采用通用SPI接口,容量覆盖1Mb至2Gb,并提供较小的可擦除扇区与业界领先的卓越性能,广泛应用于PC、服务器、智能家居、5G设备、车用电子等领域。
同期展出的华邦1.8V 1Gb QspiNAND Flash产品,以超高速代码传输、更长的电池使用寿命、小尺寸封装设计等卓越特性,成为可穿戴设备与低功耗物联网终端的理想选择。通过集成创新设计元件,该产品可助力制造商为消费者提供更具竞争力的存储解决方案。
安全基石:TrustME®闪存铸就数据安全防线
在高度互联的数字时代,安全存储已成为智能终端不可或缺的重要一环。华邦TrustME®安全闪存产品系列凭借先进的安全技术和严格的行业认证,为金融、汽车、物联网等领域提供全方位安全保障。此次展会上,华邦最新推出的W77T安全闪存备受关注。该产品专为汽车行业打造,符合ISO 26262 ASIL-D、ISO 21434、UNECE WP.29以及TISAX等多项安全认证,为智能网联和自动驾驶汽车提供高级别的安全保护。
此外,华邦还展示了即插即用的W77Q安全闪存,该产品无需对现有硬件架构进行调整,只需兼容SPI NOR Flash接口,即可实现无缝替换。该产品兼具高度兼容性与成本优势,已全面适配欧盟无线电设备指令(RED)18031标准。通过华邦完善的软硬件服务组合,客户可大幅简化方案评估工作,快速推出符合安全规范的产品,抢占市场先机。
作为拥有自主晶圆厂的IDM企业,华邦始终坚持技术创新与产品优化并行,持续深化全球生态合作。面向车用、工业电子、消费电子、医疗和计算机运算等市场,华邦推出WPLP (Winbond Product Longevity Program) 持久供应方案,提供长达10年的稳定产品供应与坚实质量保障。未来,华邦将以更敏捷的定制能力、更卓越的能效表现,推动存储技术的智能化升级,为全球产业链提供高性能、高可靠性的存储解决方案,共创智能时代新格局。
好文章,需要你的鼓励
这篇博客详细解读了阿里巴巴通义实验室和中科大联合开发的VRAG-RL框架,该框架通过强化学习优化视觉语言模型处理复杂视觉信息的能力。研究创新性地定义了视觉感知动作空间,使模型能从粗到细地感知信息密集区域,并设计了结合检索效率与结果质量的精细奖励机制。实验表明,该方法在各类视觉理解任务上大幅超越现有技术,Qwen2.5-VL-7B和3B模型分别提升了20%和30%的性能,为处理图表、布局等复杂视觉信息提供了更强大的工具。
香港科技大学研究团队发现AI训练中的验证器存在严重缺陷。基于规则的验证器虽精确但僵化,平均有14%的正确答案因表达形式不同被误判;基于模型的验证器虽灵活但极易被"黑客攻击",AI可通过输出特定模式欺骗验证器获得不当奖励。研究提出混合验证器设计,结合两者优势,在数学推理任务上将性能提升3个百分点,为开发更可靠的AI训练系统提供重要启示。
这项研究提出了"用生成图像思考"的创新范式,使AI能够通过生成中间视觉步骤在文本和图像模态间自然思考。研究者实现了"原生长多模态思维过程",使大型多模态模型能够生成视觉子目标和自我批评视觉假设。实验表明,该方法在处理复杂多物体场景时性能提升高达50%,为医学研究、建筑设计和刑事侦查等领域开创了新的应用可能。
这篇论文介绍了GRE套装,一个通过精细调优视觉语言模型和增强推理链来提升图像地理定位能力的创新框架。研究团队开发了高质量地理推理数据集GRE30K、多阶段推理模型GRE以及全面评估基准GREval-Bench。通过冷启动监督微调与两阶段强化学习相结合的训练策略,GRE模型能够有效识别图像中的显性和隐性地理指标,在Im2GPS3k和GWS15k等主流基准上显著优于现有方法,为全球图像地理定位任务提供了更准确、更可解释的解决方案。