Core Insights - Semiconductor innovation is central to improving technology in daily life, with companies adopting flexible strategies to achieve higher returns on investment capital (ROIC) [1] - Collaboration within the supply chain has become increasingly essential in the semiconductor sector [1] - Hardware is evolving to accommodate GenAI applications and changes in user interfaces [1] Group 1: Market Trends and Innovations - From 2025 to 2027, various players are driving advancements in the semiconductor industry [2] - Dynamic Random Access Memory (DRAM) solutions have their own advantages and disadvantages, improving bandwidth, latency, speed, capacity, and power/heat characteristics, but also presenting cost and timeliness challenges [3] - Customers need to commit to reduce risks associated with innovation, while manufacturers must alleviate cost burdens [3] Group 2: Specific Applications and Technologies - In the smartphone sector, Processing In Memory (PIM) is currently the most innovative solution, albeit limited in quantity and primarily supporting Neural Processing Units (NPU) [3] - High Bandwidth Memory (HBM) is expected to enhance performance, although application scenarios remain unclear [3] - By 2026, Apple is anticipated to shift from Package on Package (PoP) to discrete packaging to improve bandwidth in iPhone Pro Max and foldable phones [3] Group 3: Automotive and Other Sectors - In the automotive sector, particularly with Tesla, the use of Application Processors (AP) and Low Power Double Data Rate (LPDDR) memory is increasing alongside the expansion of autonomous driving [4] - HBM4 is expected to be applied in autonomous vehicles post-2027, while Wide I/O usage is projected to expand in augmented reality (XR), drones, and gaming to improve latency performance [4] - NVIDIA's DIGITS technology aims to combine GPUs with HBM to expand memory bandwidth and enhance CPU bandwidth through SOCAMM, expected to be realized by mid-2025 [4]

★ 美国商务部长：华为的芯片没那么先进 ★ "ASML新光刻机，太贵了！" 近日中科（深圳）无线半导体有限公司推出具身机器人动力系统芯片，通过"边缘物理模型"输出阵列 PWM控制物理量信号，内置FPGA（AI ASIC）+阵列氮化镓GaN驱动器，使高频神经反射系统频率 超 过 250Hz ， 使 其 在 感 知 --> 决 策 --> 执 行 链 路 的 延 迟 低 于 5ms ， 接 近 人 类 神 经 反 射 速 度 ( 约 30- 100ms)。该芯片根据AI物理模型生成的3D虚拟模型与姿态坐标，通过芯片自带的"边缘物理姿态模 型"（指在通过数据驱动方法实现深度学习与物理定律、能量守恒、传感器与视觉在神经网络中加入 物理方程的约束）结合惯性测量单元(IMU)与视觉传感器的多模态数据融合，输出的阵列PWM信号 控制上100条仿真肌肉及伺服电机系统来完成复杂的原子操作和动态平衡。单个姿态运动超过32个自 由度。使机器人具有人一样的复杂肢体动作和物理质量的约束能力。也是首颗将人工智能模型约束物 理量及输出阵列电流信号的动力系统芯片。 公司科研团队连续多年在该领域的深耕研究，该芯片技术已取得多项发明专利及近两年 ...

在制造业智能化升级的浪潮中，AI工业缺陷检测技术正成为推动产业变革的核心驱动力。当前，随着边 缘计算与人工智能的深度融合，AI检测技术通过高精度、高效率的实时分析，显著提升了传统制造中的 缺陷识别能力，有效破解了人工检测效率低、漏检率高的行业痛点。 AI工业缺陷检测当前的痛点： 1.数据质量与数量不足： 缺陷样本稀缺、数据集不平衡、标注质量与一致性、数据噪声与多样性不足等 问题； 2.模型性能与泛化能力限制： 泛化能力不足、复杂缺陷检测困难等问题。 本期我们推出12家基于AI工业缺陷检测的优秀企业，其凭借机器视觉、光学检测、声学检测技术、X-Ray 在线检测等技术覆盖多个工业场景，为工业生产提供高精度缺陷检测方案，助力企业提升产品质量、降 低成本。如对精选项目感兴趣，可扫码申请进行委托联系！ | 项目名 | 项目介绍 | 融资轮次 | | --- | --- | --- | | 感图科技 | 高端制造领域智能化品质管控与 | C++轮 | | | 良率管理供应商 | | | 二十八 | 人工智能解决方案及系统平台提供商 | C+轮 | | 阿丘科技 | 工业AI视觉及智能分析服务服务商 | B+轮 | | 无 ...

苏州盛科通信股份有限公司 首次公开发行股票并在科创板上市招股意向书附录 | 序号 | 名称 | 页码 | | --- | --- | --- | | 1 | 发行保荐书 | 1 | | 2-1 | 财务报告及审计报告 | 45 | | 2-2 | 发行人审计报告基准日至招股说明书签署日之间的相关财务报 表及审阅报告 | 190 | | 3 | 内部控制鉴证报告 | 285 | | 4 | 经注册会计师鉴证的非经常性损益明细表 | 308 | | 5 | 法律意见书 | 315 | | 6 | 律师工作报告 | 714 | | 7 | 发行人公司章程（草案） | 881 | | 8 | 关于同意苏州盛科通信股份有限公司首次公开发行股票注册的 批复 | 933 | 关于苏州盛科通信股份有限公司 首次公开发行股票并在科创板上市的 发行保荐书 保荐机构 （北京市朝阳区建国门外大街 1 号国贸大厦 2 座 27 层及 28 层） 2023 年 6 月 1 | 第一节 本次证券发行基本情况 3 | | --- | | 一、保荐机构名称 3 | | 二、具体负责本次推荐的保荐代表人 3 | | 三、项目协办人及其他项目组成 ...