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搜尋「開發環境」,共 1271

面對機器人、AGV(自動導引車)、輸送系統等行動設備快速導入,工業現場對無線通訊的需求也從「能不能連線」,逐漸轉向「能否維持穩定、低延時且可預期的連線品質」。相較於有線網路具備穩定性但缺乏設備移動彈性,Wi-Fi等既有無線技術則可能受到頻譜

代理式 AI 正從雲端進一步延伸至邊緣與實體 AI。隨著開發者需要跨不同模型、執行環境與硬體目標進行開發,整體複雜度也隨之提高。Arm 的運算平台橫跨這整個連續運算範圍,背後有超過 2,200 萬名開發者組成的生態系,而這些開發者都需要經過

汽車產業正從「硬體定義」走向「軟體定義」。這不只是技術升級,更代表沿用數十年的研發流程、組織分工與供應鏈協作模式,都必須重新調整。 軟體定義汽車(Software-Defined Vehicle,SDV)要求車廠縮短開發週期、更快推出新功能

Chiplet 與異質整合正在改變半導體設計。透過高效能中介層與先進封裝,設計團隊可將不同製程、不同供應商的運算、記憶體、I/O 與加速器 IP,整合為複雜的系統級封裝。相較於大型單晶粒設計,這種方法有助於提升效能與能源效率,也能改善擴充彈

當實體AI與新一代機器人快速崛起,機器人產業的競爭維度已從「單一硬體零組件供應」徹底轉向「全系統整合與生態系對決」。面對台灣在全球市場中的戰略定位,恩智浦半導體(NXP)資深市場行銷經理黃佳琪指出,台灣擁有全球罕見且完整的電子系統整合底蘊,

英飛凌科技正與亞馬遜雲端運算服務(AWS)公司展開合作,透過加速為此次合作的一部分,英飛凌推出了一款由AWS提供支援的雲端平台,用於對英飛凌汽車微控制器進行虛擬評估。該新平台不再受限於實體硬體,有助於將評估週期從數周縮短至數分鐘,並顯著降低

眾多機器人團隊最終都會面臨同一個困惑:明明晶片性能表現卓越、基準測試結果亮眼、技術展示也穩定流暢,為什麼從實驗室原型到真正可部署的機器人產品,中間仍然需長達18個月的時間?問題的關鍵往往不在處理器本身,而在其外的一切。 如今自主機器人開發者

在剛結束的 AMD Advancing AI 2026 活動中,AMD針對PC市場所釋放的訊息,與過去AI PC主要強調NPU效能、Copilot+功能或本地AI應用的思路已明顯不同。AMD運算與圖形事業部負責人Jack Huynh描述的下

隨著智慧設備的射頻(RF)設計複雜性日益增加,傳統無線解決方案通常需要多晶片組合才能新增功能,或頻繁重新設計才能滿足不斷升級的行業標準。為此,Microchip推出全新高度整合的PIC32CX-BZ6 32位元微控制器(MCU),將藍牙低功

恩智浦半導體(NXP)今(19)日宣佈推出CoreRide Z248區域參考系統(zonal reference system),這是半導體產業首款經預先驗證、能直接用於設計的區域基礎,結合先進48 V能源分配、確定性資料處理、功能安全以及

延續工業4.0時期「虛實融合系統(Cyber Physical System ,CPS)」整合軟硬體應用加值,近年來AI潮流也不斷演進。除了Agentic AI、Physical等模型應用陸續問世。

比利時微電子研究中心(imec)近日宣布所採購的ASML最新EXE:5200高數值孔徑極紫外光(high-NA EUV)微影系統已順利到廠,將進一步確立其在埃米時代扮演產業發展基地的關鍵地位,並提供其全球夥伴生態系統提前取得新一代晶片微縮技