汽车制造商、智能手机设计师和芯片供应商一直在开发“数字汽车钥匙”。恩智浦数字钥匙和 NFC 部门主管 Rainer Lutz 解释说，感谢跨行业组织汽车连接联盟 (CCC) 的努力，“各行业已经就如何打开汽车形成了一个标准。”半导体。 但是，一旦汽车钥匙数字化，为什么将其应用程序限制为仅解锁和锁定？汽车制造商重新构想的数字钥匙应用包括通过智能手机启动发动机、验证用户身份、与其他授权用户远程共享数字钥匙或取消这些共享权限。 恩智浦半导体刚刚推出了一种新的“汽车数字钥匙解决方案”，使智能手机、钥匙扣和其他移动设备能够安全地与车辆通信。更重要的是，这些数字密钥将用于验证用户、配置用户的驾驶权限并

能量转换效率在电子设计中一直扮演着重要的角色，就电动机而言，转换发生两次：首先产生控制电机所需的电能，然后将电能转化为驱动力。消除电机产生的噪声是电子设计人员在此类应用中面临的最常见问题之一。 制造商越来越倾向于将实际的电机控制单元视为基本功能块，而不是最终产品的多样化特征；在考虑家用电器中常见的排水泵或风扇等辅助系统时，这一点尤其明显。英飞凌科技不仅提供广泛的分立元件产品组合，还提供集成解决方案，以简化逆变器应用、最大限度地降低研发成本和所用元件总数的物料清单 (BOM)。 例如，新型 IMC300 将 iMOTION 运动控制引擎 (MCE) 电机与基于 Arm® Cortex®-M0

Microchip Technology Inc. 的 PIC18-Q43 系列集成了更多可配置的内核独立外设 (CIP)，将许多软件任务卸载到硬件，以提高系统性能并缩短上市时间。在创建基于硬件的自定义功能时，CPI 提供了更大的设计灵活性，使开发人员可以更轻松地自定义其特定的设计配置。它们的设计具有额外的功能，无需 CPU 干预即可处理任务。 可配置的外设相互连接，以允许数据、逻辑输入或模拟信号的近零延迟共享，而无需额外代码以改进系统响应。应用包括各种实时控制和连接应用，包括家用电器、安全系统、电机和工业控制、照明和物联网。 CIP 包括定时器、简化的脉宽调制 (PWM) 输出、CLC、

Trinamic Motion Control GmbH &Co. KG 推出了两款新的驱动器产品，为驱动和控制大功率步进电机提供完整的解决方案。 TMCM-1278 智能步进电机驱动器模块将运动控制器和驱动器组合在一个专为 NEMA 23/24 电机设计的模块中。 PD60/86-1278 PANdrive 是一个完整的机电一体化解决方案，包括一个运动控制器/驱动器模块和 PANdrive 智能步进电机，将模块安装在 NEMA 24/34 PANdrive 电机上。 由 CAN 总线接口控制，两种可扩展的驱动程序解决方案都支持 Trinamic 自己的 TMCL 固件和 CANopen，以

英飞凌科技发布全新 IMC300 电机控制器系列。它将 iMOTION 运动控制引擎与基于 Arm Cortex-M0 内核的附加微控制器相结合。 IMC300 是对 IMC100 系列的补充，旨在用于需要非常高应用灵活性的变速驱动器。 IMC100 和 IMC300 这两个系列共享相同的 MCE 2.0 实现，提供即用型电机和可选的 PFC 控制。应用 MCE 来控制电机，客户可以专注于他们完全独立运行在嵌入式 Arm 微控制器上的系统应用。 典型应用电路。 （来源：英飞凌） 英飞凌经过现场验证的 MCE 2.0 实现了永磁同步电机 (PMSM) 的高效磁场定向控制 (FOC)。

STMicroelectronics 的三款 STM32H7 微控制器提供 280-MHz Arm Cortex-M7 内核，带有双精度浮点单元、内存选项和用于下一代智能设备的节能。 STM32H7A3 和 7B3 MCU 系列包含 1 到 2 MB 的闪存和 1.4 MB 的 SRAM，而 STM32H7B0 Value 系列提供 128 KB 的闪存和 1.4 MB 的 SRAM。 对于需要高级连接的应用，MCU 的高 CPU 性能 (1​​414 CoreMark /599 DMIPS) 和闪存密度使其能够处理不断发展的 RF 通信协议。这些设备还提供机器学习应用程序和神经网络所需的电

到 2020 年，我们预计将售出超过 7.5 亿个边缘 AI 芯片——在设备上而非远程数据中心执行或加速机器学习任务的芯片或芯片部分——将售出超过 26 亿美元的收入。此外，边缘人工智能芯片市场的增长速度将远高于整体芯片市场。到 2024 年，我们预计边缘 AI 芯片的销售额将超过 15 亿，可能会很大。这意味着单位销售额的年增长率至少为 20%，是整个半导体行业 9% 复合年增长率的长期预测的两倍多。 这些边缘 AI 芯片可能会进入越来越多的消费设备，例如高端智能手机、平板电脑、智能扬声器和可穿戴设备。它们还将用于多个企业市场：机器人、相机、传感器和其他 IoT（物联网）设备。 消费级边

瑞萨电子将获得瑞士无晶圆厂半导体公司 3db Access 的安全超宽带 (UWB) 技术许可。两家公司宣布已签署谅解备忘录 (MoU) 并正在制定合作协议的条款。 自去年苹果推出 iPhone 以来，在人们对超宽带技术的浓厚兴趣的推动下，两家公司有共同合作的兴趣。瑞萨认为，在智能手机中使用 UWB 可以扩大 UWB 的使用范围，为互联智能家居、物联网 (IoT)、工业 4.0、移动计算和互联汽车应用增加安全访问能力。 3db Access 已经通过关键的智能钥匙供应商 Hella 和 Marquardt 赢得了量产汽车的设计，将寻求进一步开发其技术和新的多接收器 UWB 芯片。 瑞萨电子

如果将人工智能与物联网交叉，你会得到什么？ AIoT 是一个简单的答案，但您也获得了微控制器的巨大新应用领域，这得益于神经网络技术的进步，这意味着机器学习不再局限于超级计算机领域。如今，智能手机应用处理器可以（并且确实）为图像处理、推荐引擎和其他复杂功能执行 AI 推理。 一个由数十亿物联网设备组成的生态系统将在未来几年内获得机器学习功能（图片来源：NXP） 将这种能力带入不起眼的微控制器代表了一个巨大的机会。想象一下可以使用 AI 过滤对话中的背景噪音的助听器、可以识别用户面部并切换到个性化设置的智能家电，以及可以使用最小电池运行数年的支持 AI 的传感器节点。在端点处理数据具有

巴黎 — Prophesee 是一家位于巴黎的初创公司，开创了神经形态视觉系统，本周在旧金山举行的国际固态电路会议 (ISSCC) 上展示了一种与索尼公司联合开发的基于堆叠事件的新型视觉传感器。 这款新型传感器采用 Prophesee 的事件驱动技术设计，基于索尼为高级堆叠式 CMOS 图像传感器设计的技术。 像素芯片（左​​）和逻辑芯片（来源：Prophesee） Prophesee 声称，对于事件驱动系统，新传感器提供了业界最小的像素尺寸和业界最高的高动态范围 (HDR) 性能。受大脑启发的传感器将使工业机器、机器人和自动驾驶汽车能够更好地观察和感知环境。 此次合作可能预

Silicon Labs 发布了一系列超低功耗 Zigbee 片上系统 (SoC) 设备，专为部署在网状网络中的环保物联网产品而设计。 EFR32MG22 (MG22) 系列扩展了该公司的 Zigbee 产品组合，具有针对 Zigbee 绿色电源应用优化的最小和最低功耗 SoC。 Silicon Labs 表示，Zigbee Green Power 使用与节能 Zigbee 3.0 协议相同的 802.15.4 PHY 和 MAC，通过减少无线传输所需的数据量进一步降低了功耗。 基于 Silicon Labs 的 Wireless Gecko 系列 2 平台，MG22 SoC 面向由纽扣电

机器人操纵器可在三个或更多轴上编程，指定机器人的运动，机械臂或身体。这些机器人机械手无需物理修改即可自动控制和重新编程，它们适用于控制系统的不同应用。最初设计用于在恶劣或难以接近的环境中处理应用程序，如今的工业系统越来越复杂，并且集成了机器人技术，这些机器人技术能够以比人类更精确、更快的方式执行许多以前的手动操作。 机器人系统主要由四个子系统组成：机械、执行器、测量和控制。一个关键挑战是，关节运动控制对低速和高扭矩的要求不允许有效利用伺服电机的机械特性，相反，这在最佳操作条件下产生高速和低扭矩。 因此，驱动单元的功能是确保电机与负载的速度和扭矩兼容，并实现机械扭矩从一个传递到另一个。传动部

Diodes 宣布，其广受欢迎的低功耗实时时钟 (RTC) 解决方案 PT7C4363BQ 和 PT7C4563BQ（带有可调定时器）的汽车兼容版本现已上市。它们的宽温度范围使其适用于汽车应用，包括信息娱乐系统、仪表板显示器和远程信息处理盒 (T-Box)。 PT7C4363BQ 和 PT7C4563BQ 符合 AEC-Q100 1 级标准，涵盖 -40 至 +125°C 的温度范围。它们具有 PPAP 能力，并在 IATF16949 认证的设施中制造。 1.3V 至 5.5V 的宽工作电压范围可实现设计灵活性，而 3.0V 时 400nA 的低备用电流使这些设备的功耗极低。 这些部件旨在

Murata 的 LXTBKZMCMG-010 是一个 6.0×2.0×2.3 毫米的小型 RFID 标签，它直接贴在金属上，让工具跟踪系统能够确定使用情况、保修状态和用户责任。 RFID-on-metal 标签克服了传统 RFID 标签在靠近金属时遇到的一些问题，例如 RFID 信号的失谐和反射，这会降低标签的读取范围或导致幻象读取或根本没有读取信号。 将 RFID 标签整合到工具跟踪系统中可以提高防损能力，消除搜索特定工具所花费的时间，并提供数据分析。 LXTBKZMCMG-010 将业务数据存储在两个存储库中：EPC 存储库（128 位）和用户存储库（32 位）。 EPC 内存存储唯一

TI 首次在其一款汽车 SoC 中添加了专用 AI 加速器，这一举措完美地说明了深度学习技术在汽车 ADAS 系统中的日益普及。新的深度学习模块基于 TI 全新的 C7x DSP IP 以及内部开发的矩阵乘法加速器。 TDA4VM 是 Jacinto 7 系列中首批推出的两款 SoC 之一，结合了传感器预处理和数据分析，旨在处理来自 8 兆像素前置摄像头系统的输入。或者，TDA4VM 可以处理 4 到 6 个 3 兆像素的摄像头，同时与来自雷达、激光雷达和超声波传感器的输入一起工作。这些摄像头和传感器支持高级驾驶辅助系统 (ADAS)，例如自动泊车。深度学习可用于融合来自不同传感器的数据或启

ROHM 宣布推出高度集成且高效的电源管理 IC (PMIC) BD71850MWV，该 IC 已针对 NXP Semiconductors 的 i.MX 8M Nano 系列应用处理器进行了优化，具有出色的计算和音频性能。它是罗姆不断增长的专为恩智浦 i.MX 应用处理器设计的 PMIC 产品组合的最新成员。凭借用于 i.MX 8M 四路和双路应用处理器的 BD71837AMWV 和用于 i.MX 8M Mini 系列应用处理器的 BD71847AMWV，罗姆为 i.MX 8M 系列的所有成员提供电源解决方案。 i.MX 8M Nano 应用处理器允许客户以最低成本将语音接口集成到音频流设

安森美半导体推出了全新的四款器件系列，以促进汽车制造商和消费者现在期望从汽车外部和内部照明中获得的高水平性能和创新功能。新系列专门针对低功耗固态照明，包括两个 LED 驱动器（NCV7683 和 NCV7685）和两个电流控制器（NCV7691 和 NCV7692）。 为了提高道路安全性，汽车制造商正在从简单的“开/关”操作转向复杂的系统，这些系统在后组合灯 (RCL)、转向灯、雾灯和其他外部调制 LED 灯组中结合了运动和可变强度向其他道路使用者发出更清晰、更醒目的警告。 NCV7685 和 NCV7683 分别集成了 12 个和 8 个线性可编程电流源，能够以每通道高达 100 mA

NXP Semiconductors N.V. 推出了 QN9090 和 QN9030 蓝牙 5 片上系统 (SoC)，具有适用于 802.15.4、多协议 RF 和可选 NFC 技术的硬件兼容选项。恩智浦 QN 系列低功耗蓝牙 (BLE) 设备的最新成员专为智能连接设备而设计，具有超低功耗，并集成了具有宽工作温度范围的高容量 CPU、各种模拟和数字外设，以及BLE 网状网络支持。 QN9090 和 QN9030 设备由运行频率为 48 MHz 的 Arm Cortex-M4 驱动，包括高达 640 kB 的板载闪存和 152-kB SRAM，支持复杂的应用和安全的无线 (OTA) 更新。

Arm 推出了两个新的 IP 核，旨在为端点设备、物联网设备和其他低功耗、成本敏感的应用中的机器学习提供动力。 Cortex-M55 微控制器内核率先使用 Arm 的 Helium 矢量处理技术，而 Ethos-U55 机器学习加速器是该公司现有 Ethos NPU（神经处理单元）系列的微型版本。两个内核设计为一起使用，但也可以单独使用。 在微控制器和其他成本敏感、低功耗资源受限的设备上启用 AI 和机器学习应用程序被称为 tinyML 领域。随着 5G 的兴起引发了终端设备更加智能的趋势，tinyML 预计将呈指数级增长，成为一个包含数十亿消费者和工业系统的市场。 Arm 物联网和嵌入式

英国布里斯托尔——XMOS 已将其 Xcore 处理器内核用于机器学习，为 AIoT 应用创建了一个跨界处理器。 Xcore.ai 的售价为 1 美元。 Xcore.ai是基于公司专有核心设计的第三代产品，专为终端设备中的实时AI推理和决策而设计，还可以处理信号处理、控制和通信功能。 这款第三代芯片的新功能是用于机器学习应用程序的矢量流水线功能。它是同类中唯一支持二值化（1 位）神经网络的跨界处理器，这些网络对于端点应用中的超低功耗 AI 越来越重要，因为它们在性能和内存密度方面提供了数量级的改进适度降低准确性（Xcore.ai 还支持 32 位、16 位和 8 位数字）。 Xco