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英特爾宋繼強(qiáng)：以異構(gòu)計(jì)算推動(dòng)物理AI應(yīng)用落地

物理AI，正在成為英特爾發(fā)力AI的重點(diǎn)。近日，英特爾宣布任命Alex Katouzian領(lǐng)導(dǎo)新成立的客戶端計(jì)算與物理AI事業(yè)部，直接向公司首席執(zhí)行官陳立武匯報(bào)。此前，在2026年第一季度財(cái)報(bào)電話會(huì)議上，陳立武也表示，“物理AI是一個(gè)巨大的市場(chǎng)……對(duì)我們來說是一個(gè)機(jī)遇”，同時(shí)他也強(qiáng)調(diào)，“物理AI能從CPU中獲益良多，因?yàn)镃PU在性能功耗比上具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)”。所謂物理AI，指的是AI與物理系統(tǒng)的結(jié)合，讓物理載體能夠自主地與現(xiàn)實(shí)世界互動(dòng)并進(jìn)行回應(yīng)。雖然已經(jīng)成為業(yè)界的“當(dāng)紅炸子雞”，但毋庸諱言，要想實(shí)現(xiàn)大規(guī)模商業(yè)
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復(fù)旦微電擬與復(fù)旦大學(xué)、國(guó)盛投資共建集成電路技術(shù)中心

為深度聚焦新一代高端FPGA與PSoC、人工智能和新一代存儲(chǔ)技術(shù)三大核心方向，擬成立集成電路工程技術(shù)融合創(chuàng)新中心。5月12日，復(fù)旦微電發(fā)布公告稱，為深度聚焦新一代高端FPGA與PSoC、人工智能和新一代存儲(chǔ)技術(shù)三大核心方向，公司擬與復(fù)旦大學(xué)、國(guó)盛投資簽署三方協(xié)議，共建“復(fù)旦大學(xué)集成電路工程技術(shù)融合創(chuàng)新中心”一期項(xiàng)目，實(shí)現(xiàn)在技術(shù)創(chuàng)新、人才培養(yǎng)和成果轉(zhuǎn)化等方面的合作共贏。此次合作期限為協(xié)議生效后60個(gè)月（5年），復(fù)旦微電將向技術(shù)中心提供不超過10億元合作經(jīng)費(fèi)，涵蓋項(xiàng)目啟動(dòng)費(fèi)、研發(fā)經(jīng)費(fèi)等，資金納入公司年度研發(fā)預(yù)
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HBM 測(cè)試向左(前端)遷移，保障 AI 芯片良率

更高的高帶寬內(nèi)存（HBM）堆疊與更密的硅通孔（TSV）節(jié)距正在影響 AI 模塊良率。解決方案是將測(cè)試在制造流程中進(jìn)一步左移(更前端工藝)，但這種遷移也伴隨著成本上升。HBM 是 AI 系統(tǒng)的核心組件，隨著需要處理與存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量持續(xù)增長(zhǎng)，AI 系統(tǒng)對(duì)內(nèi)存的需求近乎無限。過去十年，HBM 堆疊的裸片從 2 層增至 12 層，很快將達(dá)到 16 層。與此同時(shí)，AI 數(shù)據(jù)中心內(nèi)多裸片封裝中的 HBM 堆疊數(shù)量也從 4 組增至 8 組。如今，HBM 裸片成本已接近 AI 芯片總成本的一半。因此在最終測(cè)試中發(fā)現(xiàn)內(nèi)存堆疊
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AI熱潮倒逼企業(yè)Wi-Fi迎來遲到已久的大變革

大多數(shù)企業(yè)仍在使用AI 時(shí)代之前設(shè)計(jì)的舊無線網(wǎng)絡(luò)， successive Wi-Fi 世代才剛剛開始彌補(bǔ)這一差距。企業(yè) Wi-Fi 跟不上 AI 時(shí)代思科上月發(fā)布的《企業(yè)無線現(xiàn)狀報(bào)告》揭示：企業(yè)雄心勃勃的 AI 計(jì)劃，與老舊 Wi-Fi 基礎(chǔ)設(shè)施之間存在巨大鴻溝。目前28%企業(yè)已在運(yùn)行 AI 工作負(fù)載，預(yù)計(jì)到 2027 年將超過75%針對(duì)無線網(wǎng)絡(luò)的AI 驅(qū)動(dòng)網(wǎng)絡(luò)攻擊正在增加最主流標(biāo)準(zhǔn)仍是Wi-Fi 5（802.11ac），占比43%只有不到20%企業(yè)升級(jí)到 2020 年后發(fā)布的新 Wi-Fi 標(biāo)準(zhǔn)Wi-F
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英飛凌聚焦人形機(jī)器人：傳感、電機(jī)控制和電源管理成為切入口

英飛凌啟動(dòng) Startup Challenge 2026，主題聚焦人形機(jī)器人，重點(diǎn)關(guān)注觸覺感知、環(huán)境感知、傳感器融合、電機(jī)控制和交互反饋。人形機(jī)器人落地需要傳感器、MCU、電機(jī)驅(qū)動(dòng)、功率器件、電源管理、安全芯片和連接器件等硬件系統(tǒng)支持。
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瑞薩收購(gòu) Irida Labs：邊緣 AI 不只需要處理器

瑞薩完成對(duì) Irida Labs 的收購(gòu)，進(jìn)一步加強(qiáng) Vision AI 軟件、模型部署和嵌入式開發(fā)能力。邊緣 AI 進(jìn)入工業(yè)視覺、機(jī)器人、智慧城市、IoT、農(nóng)業(yè)和醫(yī)療等應(yīng)用后，芯片廠商需要同時(shí)解決處理器、軟件工具、攝像頭數(shù)據(jù)、低延遲和安全問題。
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AI需求火爆，Cerebras上調(diào)IPO發(fā)行價(jià)和發(fā)行股票數(shù)量

兩名知情人士于周日向路透社透露，隨著人工智能芯片廠商 Cerebras Systems 的股票需求持續(xù)攀升，公司最早將于周一上調(diào)首次公開募股（IPO）的發(fā)行價(jià)與發(fā)行規(guī)模。擬將IPO 發(fā)行價(jià)區(qū)間從原先的115–125 美元 / 股上調(diào)至150–160 美元 / 股。擬將發(fā)行股份數(shù)從2800 萬股增至3000 萬股。按新價(jià)格區(qū)間上限計(jì)算，融資規(guī)模約48 億美元，高于原計(jì)劃的35 億美元；最終定價(jià)前數(shù)字仍可能調(diào)整。此次上調(diào)源于 AI 普及浪潮推動(dòng)高性能芯片需求激增，半導(dǎo)體成為科技供應(yīng)鏈關(guān)鍵瓶頸。Cerebras
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2026 傳感器大會(huì)：數(shù)字 RF 技術(shù)有望打破智能眼鏡普及瓶頸

2026 年 5 月 7 日，Sensors Converge 2026 傳感器大會(huì)期間，行業(yè)觀點(diǎn)指出，數(shù)字射頻架構(gòu)或?qū)⒊蔀橥苿?dòng)消費(fèi)級(jí)智能眼鏡規(guī)模化落地的關(guān)鍵突破口。自 2012 年谷歌眼鏡問世以來，智能眼鏡一直被視作極具潛力的可穿戴產(chǎn)品，但長(zhǎng)期受性能、續(xù)航、佩戴舒適度及可靠性等問題制約，始終難以大規(guī)模普及。InnoPhase IoT 認(rèn)為，通信連接硬件的落后，是阻礙智能眼鏡走向大眾市場(chǎng)的核心因素之一。想要真正普及，智能眼鏡的通信芯片必須滿足小型化、超低功耗、低成本三大條件，做到無感融入普通鏡框設(shè)計(jì)。本屆
關(guān)鍵字： Sensors Converge 2026 數(shù)字 RF CMOS 射頻 Talaria 6 智能眼鏡超低功耗 Wi-Fi 6 邊緣 AI 多協(xié)議互聯(lián) Matter 協(xié)議可穿戴設(shè)備

2026年，AI將給設(shè)計(jì)工程軟件帶來哪些變革？

盡管AI在諸多領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了爆發(fā)式增長(zhǎng)，但受半導(dǎo)體行業(yè)復(fù)雜特性的影響，其在該領(lǐng)域的發(fā)展更為循序漸進(jìn)。不過，2026年將成為關(guān)鍵的一年，因?yàn)锳I驅(qū)動(dòng)的工作流程將從概念階段走向部署階段。這不僅會(huì)帶來技術(shù)層面的挑戰(zhàn)與機(jī)遇，也將凸顯出智能設(shè)計(jì)自動(dòng)化下一發(fā)展階段不可或缺的人才需求。基于這一背景，本文梳理了本年度值得關(guān)注的幾大行業(yè)趨勢(shì)：提示詞工程師興起2026年，提示詞工程師這一職業(yè)將迎來快速發(fā)展。這類從業(yè)者將通過自然語(yǔ)言與電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化（EDA）工具進(jìn)行交互，而非依賴傳統(tǒng)的圖形用戶界面（GUI）工作流程。未來，行業(yè)將轉(zhuǎn)
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中國(guó)AI史上最大融資：DeepSeek背后的野心與變局

DeepSeek正進(jìn)行首輪融資，金額高達(dá)500億元人民幣，其中創(chuàng)始人梁文鋒個(gè)人或出資200億。若順利完成將刷新中國(guó)AI公司融資紀(jì)錄，其估值也將飆升至515億美元，重塑全球大模型產(chǎn)業(yè)格局。更值得關(guān)注的是，DeepSeek V4.1或于6月登場(chǎng)，主打MCP協(xié)議適配與多模態(tài)能力。而大洋彼岸OpenAI發(fā)布GPT-5.5系列的同時(shí)，Anthropic年化收入已突破440億美元。在多模態(tài)理解、長(zhǎng)程智能體、商業(yè)營(yíng)收等維度上，DeepSeek與頂尖對(duì)手仍存在差距。這筆融資將如何縮短追趕距離，又將把中國(guó)AI引向何方？商業(yè)
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Arm宣布推出Performix，為開發(fā)者帶來 AI 時(shí)代必備的可擴(kuò)展性能

新聞重點(diǎn)Arm Performix 是一款面向現(xiàn)代代理式開發(fā)工作流程的免費(fèi)性能分析工具套件，作為同類產(chǎn)品中的首創(chuàng)之作，為開發(fā)者與 AI 智能體開辟了全新的性能工具品類。憑借清晰、深入的性能分析，開發(fā)者與 AI 智能體均可使用 Arm Performix 來理解、分析并優(yōu)化基于 Arm 云平臺(tái)運(yùn)行的應(yīng)用程序。Arm Performix 已獲得微軟、MongoDB、Redis 及 SAP 等生態(tài)伙伴的支持。依托 Arm Neoverse 平臺(tái)芯片的強(qiáng)勁發(fā)展勢(shì)頭，包括近期發(fā)布的 Arm? AGI C
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無防護(hù)構(gòu)建AI：半導(dǎo)體生態(tài)直面標(biāo)準(zhǔn)分裂、IP泄露與運(yùn)行時(shí)保障危機(jī)

人工智能正以遠(yuǎn)超監(jiān)管規(guī)則的速度滲透整個(gè)半導(dǎo)體生態(tài)，IP 盜竊、安全漏洞風(fēng)險(xiǎn)急劇上升，且缺乏有效防范手段。從嵌入 EDA 流程的基礎(chǔ)模型，到影響設(shè)計(jì)、驗(yàn)證與物理實(shí)現(xiàn)的智能體系統(tǒng)，AI 正在重塑芯片開發(fā)方式與風(fēng)險(xiǎn)引入路徑。盡管業(yè)界普遍認(rèn)同 AI 治理的必要性，但現(xiàn)有舉措碎片化、解讀不統(tǒng)一、重意圖而輕可衡量結(jié)果。簡(jiǎn)單說：當(dāng)前治理嚴(yán)重不足，傳統(tǒng)監(jiān)管方式已落后，且難以追上創(chuàng)新步伐。一、AI 治理：缺失的 “護(hù)欄”Dana Neustadter（新思科技）：“AI 治理需要指導(dǎo)原則、法規(guī)、政策與框架流程，引導(dǎo)負(fù)責(zé)任的
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用AI監(jiān)控芯片與系統(tǒng)中的監(jiān)測(cè)面板

芯片廠商正開始采用 AI 來管理從各類 “監(jiān)測(cè)面板” 中采集的數(shù)據(jù)。這些面板大多已嵌入芯片與系統(tǒng)內(nèi)部，用于監(jiān)控從溫度梯度、電壓驟降等一切運(yùn)行狀態(tài)。這些監(jiān)測(cè)面板通常由 CPU、MCU 等處理器控制，多數(shù)情況下對(duì)用戶不可見，但對(duì)追蹤不同功能模塊、傳感器與 I/O 產(chǎn)生的底層數(shù)據(jù)變化至關(guān)重要。它們可按需觸發(fā)告警，并在毫秒級(jí)內(nèi)完成自動(dòng)調(diào)節(jié)。例如：某個(gè)處理器核溫度過高時(shí)，可將數(shù)據(jù)遷移到其他處理單元以平衡負(fù)載、降低發(fā)熱；若 HBM 的某條數(shù)據(jù)通道因電遷移出現(xiàn)阻塞或速率過低，信號(hào)可自動(dòng)切換到其他通道。在過去，這些功能都
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在AI快速迭代浪潮中進(jìn)行芯片設(shè)計(jì)

芯片架構(gòu)師在設(shè)計(jì)高效 AI 處理器時(shí)，必須應(yīng)對(duì)多重因素，其中最突出的就是快速迭代的 AI 模型。《半導(dǎo)體工程》邀請(qǐng)多位專家展開討論，以下為訪談精華。邊緣端目前有哪些類型的智能體？Steven Woo（Rambus）：當(dāng)前邊緣智能體主要分為感知、推理，機(jī)器人還會(huì)包含規(guī)劃與執(zhí)行。這些任務(wù)通常在同一設(shè)備上并發(fā)運(yùn)行，關(guān)鍵不只是推理，而是系統(tǒng)觀察、決策、響應(yīng)的速度。這迫使設(shè)計(jì)師重新思考內(nèi)存層級(jí)、互聯(lián)與安全邊界。智能體是整個(gè)系統(tǒng)協(xié)同工作，而不只是框圖里的一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。Sharad Chole（Expedera）：必須
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智能體AI熱潮下如何應(yīng)對(duì)硬件算力瓶頸

人工智能創(chuàng)新的發(fā)展勢(shì)頭勢(shì)不可擋，如今卻撞上了一道難以逾越的壁壘 —— 不是監(jiān)管政策，也不是電網(wǎng)供電，而是硬件算力產(chǎn)能短缺。自人工智能浪潮興起以來，GPU 資源爭(zhēng)奪就已白熱化，需求始終遠(yuǎn)超供給。如今智能體 AI 正從前沿實(shí)驗(yàn)快速變成企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的剛需，各大企業(yè)為推進(jìn) AI 轉(zhuǎn)型，對(duì)算力的需求進(jìn)一步激增。受此影響，本就居高不下的 GPU 價(jià)格再度飆升。據(jù) Ornn GPU 算力租賃價(jià)格指數(shù)顯示，過去兩個(gè)月 GPU 租賃成本漲幅達(dá)48%。這還只是基準(zhǔn)漲幅，其價(jià)格走勢(shì)如同股票般波動(dòng)劇烈，讓企業(yè)與硬件中間商難以核算、制
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