8月24日，JSG（晶盛机电）发布投资者关系活动记录，披露了其在半导体设备、碳化硅（SiC）衬底及金刚石材料三大业务板块的最新进展。
<h2 style="font-size:16px;font-weight:bold;color:#333;margin:20px 0 10px;line-height:1.4">碳化硅衬底及全球产能扩张</h2>
技术突破：依托自主研发的SiC单晶生长炉，以及8英寸至12英寸生长工艺的持续迭代，JSG对热场设计与气相前驱体分布进行了优化，攻克了热场不均匀、晶体开裂等行业核心难题，在12英寸超大尺寸SiC晶体生长方面取得关键技术突破。
商业化进展：目前12英寸产品正处于客户送样验证阶段。JSG已实现8英寸SiC衬底的量产，并具备12英寸衬底的小批量供货能力。
全球布局：JSG正在马来西亚槟城建设8英寸SiC衬底产业化基地，同时在中国银川推进8英寸SiC衬底配套晶体项目。这一双基地架构旨在加速推进年产90万片6英寸及8英寸SiC衬底项目的投产进程，其中槟城基地计划于2027年投入生产。
<h2 style="font-size:16px;font-weight:bold;color:#333;margin:20px 0 10px;line-height:1.4">金刚石材料与半导体设备</h2>
金刚石材料：JSG已完成大尺寸金刚石晶圆材料的核心技术攻关，成功开发出8英寸多晶金刚石晶圆，并掌握了1至8英寸全规格金刚石晶圆的生长工艺，同时建成了大尺寸金刚石量产（HVM）产线。
半导体设备：JSG已实现12英寸外延（Epi）设备的商业化，其原子层沉积（ALD）系统已进入头部晶圆厂进行验证。

8月24日，晶盛机电披露三大业务进展：12英寸SiC晶体生长获关键突破，产品已送样验证；8英寸SiC衬底实现量产，槟城及银川基地推进年产90万片项目。同时，公司开发出8英寸多晶金刚石晶圆，12英寸外延设备已实现商业化。

晶盛机电SiC衬底技术突破，12英寸送样验证并加速全球产能布局

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英飞凌科技（Infineon Technologies）于8月24日宣布，将收购总部位于印度班加罗尔的C2i Semiconductors（C2i半导体）。该交易预计在2026年第三季度内完成。C2i专注于AI数据中心的软件定义多相控制器（multi-phase controller）和智能功率级（smart power stage）开发。英飞凌表示，此次收购旨在强化从电网到处理器核心的系统级供电优化能力，为AI服务器和高性能计算提供更高效的电力供应方案。
随着AI处理器性能提升，功耗和功率密度持续增长，而推理等任务中负载会在短时间内剧烈变化。供电系统既要维持转换效率和稳定性，又要快速、精准地应对瞬态负载波动。软件定义电源解决方案将数字控制与软件算法结合到功率半导体中，可实时优化电能转换、电压控制和系统性能。通过纳入C2i的多相控制器与智能功率级，英飞凌希望在降低功率损耗的同时，为AI处理器稳定供应所需电力。
收购后，英飞凌将把C2i的数字电源管理和系统级电源设计技术，与其基于硅（Si）、碳化硅（SiC）和氮化镓（GaN）的各类功率半导体及电源系统相结合，以增强整体解决方案能力。
垂直供电（vertical power delivery）技术也是本次收购的重点方向之一。该技术从基板背面等路径向AI处理器供电，相较传统从基板表面供电的方式，可缩短电压调节器与处理器之间的供电距离，降低功率损耗和布线电感，并缓解处理器周边安装面积受限的问题。英飞凌计划将C2i的数字电源技术与自身垂直供电方案融合，推动未来基板内嵌式电压调节器（SIVR）的实现，通过将电压调节器嵌入基板，提升AI处理器周边的安装密度和供电效率。
英飞凌在收购完成后，将把C2i的工程团队和数字电源技术整合进其全球研发体系，加强在印度的AI数据中心电源技术开发布局。目前英飞凌在印度已雇有约2,800名员工，公司计划通过本次收购将印度打造为数字电源技术创新中心，并加速软件定义电源架构的开发与全球推广。
英飞凌指出，通过将数字控制、软件和垂直供电技术引入功率半导体产品组合，其AI数据中心电源业务将从单一部件供应扩展至系统级优化，构建覆盖电网到处理器核心的完整供电架构，以应对下一代AI基础设施对高功率密度和电源效率的需求。

英飞凌收购印度C2i半导体，预计2026年第三季度完成。C2i专注AI数据中心多相控制器与智能功率级。收购将融合数字电源与垂直供电，强化电网到处理器核心的系统级供电。

英飞凌收购C2i半导体，强化AI数据中心系统级供电能力

意法半导体（STMicroelectronics）与新加坡国立大学（NUS）于8月24日宣布成立“ST–NUS HELIX企业联合实验室”（HELIX），面向下一代边缘AI技术展开研究。
HELIX全称为“Hardware for Embodied Low-power Intelligent Xcceleration”，是一项为期四年的合作计划，将围绕生成式AI（Generative AI）和具身AI（Embodied AI）在边缘侧落地的核心技术，从AI模型、系统架构，到电路、存储器和硅片实现，进行一体化研究。
该实验室获得新加坡“研究、创新与企业2025计划”（RIE 2025）支持，以新加坡国立大学设计与工程学院为基地，并由新加坡国立大学计算机学院参与。双方将共同推进研发、人才培养、知识产权创造及演示验证。（HELIX研究示意图，图片来源：意法半导体）
<h2 style="font-size:16px;font-weight:bold;color:#333;margin:20px 0 10px;line-height:1.4">聚焦具身AI，解决边缘部署瓶颈</h2>
HELIX重点关注具身AI——即将AI嵌入机器人、人形机器人、无人机等设备，实现多模态感知、设备端计算与实时动作执行协同。
这类设备需要对摄像头和传感器数据进行低延迟处理，同时面临安装空间和功耗的严格限制。为此，HELIX从AI模型、异构加速器、片上存储层级、电路设计、芯片集成等多个维度进行联合优化，以解决能效、存储带宽、延迟和可扩展性等关键挑战。
在具体研究方向上，以内存为中心的架构、存算一体（in-memory computing）以及可扩展的运算-存储集成系统是核心重点。
<h2 style="font-size:16px;font-weight:bold;color:#333;margin:20px 0 10px;line-height:1.4">减少数据移动，提升能效</h2>
AI处理中，数据在运算单元和内存之间移动会消耗大量电能。在内存附近或内部执行计算，以及将运算电路与非易失性存储器集成在同一颗芯片上，旨在减少外部数据迁移，从而提高处理性能与能效。
研究将采用意法半导体的“P18 18nm FD-SOI”工艺与嵌入式相变存储器（PCM）。P18 18nm FD-SOI支持超低功耗运行和自适应衬底偏置，可根据处理负载动态调整性能与功耗。嵌入式PCM能在片上SRAM存储层级所在的同一裸片上提供高密度非易失性存储，将AI模型和计算数据留在芯片内，从而减少内存密集型AI工作负载中的片外数据移动。
<h2 style="font-size:16px;font-weight:bold;color:#333;margin:20px 0 10px;line-height:1.4">产业级设计平台加速产业化</h2>
意法半导体将向NUS提供基于P18 18nm FD-SOI的专用设计平台，该平台整合了意法半导体的硅工艺、架构、异构集成、芯粒（chiplet）和工程技术。
借助该平台，研究人员无需从零搭建基础设计环境，即可直接开展新型AI加速器的开发、集成和验证。通过产业级平台进行系统级验证，旨在缩短研究成果向可量产半导体解决方案转化的周期。
NUS方面则提供集成电路、计算机体系结构、AI模型和系统设计等领域的研究能力，与意法半导体的芯片开发和制造能力相结合，推动边缘AI半导体从研究走向产业化。
同时，实验室将为学生、研究人员和工程师提供参与联合项目的机会，使其获得AI系统与半导体设计的实际经验。双方表示，将通过HELIX促进研究成果产业化，并助力新加坡构建支撑半导体与AI产业发展的人才和研究生态。

意法半导体与新加坡国立大学共建联合实验室，主攻生成式AI与具身AI，面向边缘部署，将从AI模型、系统架构到电路、存储器与硅片实现一体化研究，以提升能效并推动产业化，助力人才培养。

意法半导体与新加坡国立大学共建联合实验室聚焦下一代边缘AI

<h1 style="font-size:22px;font-weight:bold;color:#333;margin:24px 0 12px;line-height:1.4">英伟达与联发科扩大AI合作，联发科将采用NVLink Fusion平台</h1>
2026年9月1日，英伟达（NVIDIA）与联发科（MediaTek）宣布扩大双方长期合作伙伴关系，覆盖云端AI基础设施、本地AI计算和汽车平台。根据协议，联发科将采用英伟达的NVLink Fusion平台用于定制AI加速器。此外，英伟达将向联发科发行的可转换债券投资35亿美元，强化两家半导体公司之间的合作，双方共同瞄准从机架级数据中心到PC和汽车等各类AI系统。
这一合作凸显出芯片制造商正越来越多地将定制芯片、先进封装和高速互连技术相结合，以应对快速增长的人工智能工作负载。同时，它也表明英伟达正将其架构从自有处理器扩展到半定制和客户设计的AI基础设施。
<h2 style="font-size:16px;font-weight:bold;color:#333;margin:20px 0 10px;line-height:1.4">NVLink Fusion面向定制AI加速器</h2>
联发科将把NVLink Fusion作为基础，为超大规模云服务商、云提供商和前沿AI模型开发者开发定制XPU（定制处理器）的客户提供支持。该平台旨在将定制处理器接入基于英伟达NVLink的机架级AI系统。
NVLink Fusion结合了NVLink Fusion chiplet（小芯片）、NVLink-C2C裸片到裸片互联和英伟达NVHBM内存技术。英伟达与联发科表示，这种方法可以简化定制加速器周围的工程工作，包括封装、内存集成、高速接口和机架级系统设计。客户可以将自有XPU设计交由联发科，并针对连接、封装、功耗和内存特性等要素进行定制。
英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋表示：“AI正在改变每一个计算平台——从全球最大的AI工厂到PC和汽车。联发科是全球最优秀的半导体公司之一，在片上系统设计、连接性、领先性能和能效方面拥有卓越的专业能力。我们将共同构建平台，把英伟达加速计算带向新市场，并让客户能够大规模创造差异化的AI系统。”
<h2 style="font-size:16px;font-weight:bold;color:#333;margin:20px 0 10px;line-height:1.4">AI PC与边缘系统</h2>
双方的合作还延伸至本地AI计算。联发科此前已与英伟达合作开发用于DGX Spark的GB10 Grace Blackwell超级芯片，该芯片通过NVLink-C2C将Blackwell GPU与Grace CPU集成在一起。现在，两家公司计划继续开发面向消费级PC、AI开发者系统和企业级工作站的多个世代NVIDIA RTX Spark和DGX Spark芯片。
联发科副董事长兼首席执行官蔡力行表示：“联发科与英伟达的共同愿景是让先进的AI计算遍及整个技术领域。英伟达的投资强化了双方在物理AI时代横跨云端AI基础设施、本地AI计算和汽车领域的合作。结合英伟达在加速计算和AI软件生态系统方面的领导地位，以及联发科从边缘到云端的多元化AI技术产品组合和在定制芯片领域的领先地位，我们能够加速为客户带来创新。”
<h2 style="font-size:16px;font-weight:bold;color:#333;margin:20px 0 10px;line-height:1.4">汽车合作持续</h2>
在汽车领域，英伟达与联发科将继续联合开发面向AI驱动、软件定义汽车的平台。联发科的Dimensity Auto产品已经集成英伟达AI和RTX图形技术，用于智能座舱系统，并可与NVIDIA DRIVE AGX平台配合使用。两家公司表示，随着汽车采用更多基于AI的功能，未来产品将沿用相同架构。

2026年9月1日，英伟达与联发科宣布扩大AI合作，联发科将采用NVLink Fusion平台开发定制AI加速器，覆盖云端、本地AI计算及汽车领域。英伟达将向联发科投资35亿美元可转换债券，强化双方从数据中心到PC和汽车的AI系统布局。

英伟达联发科扩大AI合作，采用NVLink Fusion平台并投资35亿美元

据eeNews Europe 2026年9月1日报道（记者Asma Adhimi），Diraq与Equinix宣布合作，将在悉尼一处商用数据中心部署一台硅自旋量子计算机。两家公司表示，这将是澳大利亚首台在商用数据中心内运行的量子计算机，也是全球首台在共享商业设施中部署的硅自旋量子计算机。
该项目将硅基量子硬件从实验室迁入与云、AI和高性能计算相同的基础设施环境，同时还可能为量子加速器未来如何在实际系统中与传统CPU和GPU集成提供早期参考。
<h2 style="font-size:16px;font-weight:bold;color:#333;margin:20px 0 10px;line-height:1.4">八比特系统：面向简化部署</h2>
初期Diraq系统将采用包含8个量子比特的硅芯片，低温冷却和控制电子器件集成在一个独立装置中。据两家公司介绍，整台量子计算机可置于Equinix设施内，与传统服务器并排运行，功耗低于20kW。Diraq表示，该架构可通过更换量子芯片来提升量子比特数量，而无需改变周围的基础设施。
Diraq创始人兼首席执行官Andrew Dzurak表示：“量子计算机即将成为数据中心和计算基础设施中与数据服务器、CPU和GPU同等重要的组成部分。量子计算进入主流的地方就在数据中心，而这一转变现在已经开始。这是首次实现，而里程碑的意义就在于其简单性。Diraq的量子计算机可以像任何其他机架一样集成到运营中的数据中心。这就是Diraq硅自旋量子比特的优势：随着我们扩展到数百万量子比特，我们的系统可部署到世界上任何地方，紧邻那些正在重塑全球经济的AI系统。”
<h2 style="font-size:16px;font-weight:bold;color:#333;margin:20px 0 10px;line-height:1.4">与AI和云并行测试</h2>
此次悉尼部署将用于测试远程监控、开放网络连接以及与传统计算基础设施的安全集成。Diraq和Equinix还计划探索混合计算模式，使量子处理器与云和AI系统协同运行。测试完成后，Diraq预计将向合作伙伴和客户开放演示，并围绕潜在应用展开讨论。
Equinix澳大利亚区董事总经理Jarrod Nink表示：“量子计算的未来不仅取决于硬件上的突破，还取决于如何证明这些系统能够运行在企业每天依赖的数字基础设施之中。我们与Diraq的合作将展示量子计算如何安全地部署在AI、云和高性能计算环境中。通过结合Diraq开创性的硅量子技术与Equinix的全球布局，我们正在帮助定义量子部署的新基准，同时支持澳大利亚成为全球量子创新领先中心的雄心。”
Diraq使用兼容CMOS的半导体制造工艺构建其自旋量子比特，长期目标是实现每颗芯片数百万量子比特。Equinix悉尼数据中心的安装预计将于2026年10月完成。

Diraq与Equinix合作，将在悉尼数据中心部署硅自旋量子计算机。这是澳大利亚和全球首台在商用数据中心运行的硅自旋量子计算机。初期采用8量子比特，功耗低于20kW。预计2026年10月完成安装。

Diraq携手Equinix 在悉尼数据中心部署首台量子计算机

继8月Hot Chips 2026之后，三星电子在SEMICON Taiwan 2026上披露了新一代HBM与zHBM的更多细节。据Newspim报道，9月1日，三星电子内存产品规划副总裁Jangseok Choi表示，HBM5的目标性能将达到HBM4E的2倍，每瓦性能提升20%。
该报道还指出，性能提升的同时，HBM5的热阻将降低20%，以应对日益强大的AI加速器产生的高热量。
此外，根据Tom's Hardware 6月报道，三星还将HBM5的基础芯片（base die）从HBM4和HBM4E所使用的4nm工艺转向自研2nm节点。另一方面，据SeDaily报道，三星正在为HBM5准备12层、16层和20层DRAM堆叠，预计在HBM4E之后于2028年左右量产。
<h2 style="font-size:16px;font-weight:bold;color:#333;margin:20px 0 10px;line-height:1.4">zHBM：目标性能为HBM4E的8倍</h2>
在HBM之外，三星还在开发zHBM。据Newspim报道，zHBM的目标性能为HBM4E的8倍，每瓦性能为HBM4E的3倍，同时将热阻降低75%–90%。三星表示，zHBM采用不同于常规HBM的新架构，将内存直接堆叠在处理器顶部，而非将内存放置在AI加速器（xPU）旁边。由于缩短了数据传输距离，该架构可提供更高带宽和更高能效。据Hankyung报道，zHBM预计在2029年之后推出。
<h2 style="font-size:16px;font-weight:bold;color:#333;margin:20px 0 10px;line-height:1.4">zNAND-O：目标实现DRAM级速度与NAND级容量</h2>
在NAND方面，三星也在开发下一代存储技术。据News Tomato报道，zNAND-O计划于2028年提供样品，目标是为大规模数据存储提供10倍于DRAM的位密度，同时提供7倍于NAND的读取带宽和能效。该技术旨在满足AI对DRAM级速度和NAND级容量的日益增长的需求，尤其是生成式AI和大语言模型（LLM）的需求。
<h2 style="font-size:16px;font-weight:bold;color:#333;margin:20px 0 10px;line-height:1.4">CUBE战略：覆盖四大内存方向</h2>
在SEMICON Taiwan 2026之前举行的Memory Executive Summit上，三星还介绍了下一代内存的“CUBE”框架。据TechNews报道，Choi表示该战略围绕四个优先方向：容量（Capacity）、利用（Utilization）、带宽（Bandwidth）和效率（Efficiency）。该报道进一步解释，容量方面，三星计划垂直扩展内存以增加容量，而无需扩大印刷电路板（PCB）面积；利用方面，三星认为3D内存不仅仅是堆叠层数，还需优化架构以及逻辑与内存的布局以降低延迟；带宽方面，三星旨在用垂直高速通道取代水平数据路径，缩短die-to-die距离；效率方面，重点在于功耗与热管理，最小化移动每比特数据所需的能量，并最大化每瓦性能。

三星在半导体展会披露新一代存储技术：HBM5性能达HBM4E两倍，热阻降低20%；zHBM性能达HBM4E八倍，预计2029年后推出；另有zNAND-O及CUBE战略。

三星披露HBM5与zHBM细节 性能最高达HBM4E八倍

本周晚些时候，柏林国际电子消费品展览会（IFA）将拉开帷幕。毫无疑问，人工智能（AI）正被嵌入几乎每一类消费电子产品，从最新的人形机器人和电视技术到电子墨水屏，各类产品和概念竞相争夺关注。
与聚焦无人驾驶汽车不同，今年IFA将重点放在人形机器人上，并推出了名为“Robots on the Runway”的活动——一半是时装秀，一半是消费电子科技展示。这一活动将在“创作者舞台”（Creator Stage）上呈现一场汇聚机器人领域大牌的现场表演，参展商包括Primebot Robots、EngineAI、Cozio Robotics、Dobot Robot、DEEP Robotics、Agibot、Unitree、ZBy – Mind with Heart、Ollobot、Astrall Dynamics和AIMOGA。
<h3 style="font-size:14px;font-weight:bold;color:#333;margin:16px 0 8px;line-height:1.4">人形机器人</h3>
德国机器人开发商NEURA Robotics已为其人形机器人积累了超过10亿美元的订单。本届IFA上，该公司将展示其对未来的愿景：认知机器人不再仅仅遵循预设程序，而是能够看、听、学，并与人类安全地协同工作。
“认知机器人的市场规模预计将超过智能手机。NEURA是第一家实现商业化认知机器人出货的公司，也是德国唯一一家人形机器人企业，”NEURA Robotics创始人兼首席执行官David Reger表示。
作为“物理AI”（Physical AI）品类的定义者之一，NEURA Robotics将人工智能、机器人技术、传感器技术和共享学习基础设施整合到一个统一生态系统中。传统AI主要处理信息，而物理AI则将这种智能扩展到能够感知环境、自主行动并与人类直接交互的机器上，从而诞生能够理解并主动塑造操作流程的系统。
本次IFA展示的核心是Reger的主题演讲。他说：“欧洲在工程、工业制造、AI和负责任的技术开发领域拥有卓越的专业能力。现在的目标是将这些优势汇集到一个共享生态系统中，将欧洲的‘物理AI’产品规模化推向全球市场。”
去年，NEURA Robotics完成了14亿美元融资，这是迄今为止全栈机器人公司获得的最大一轮融资。这一成就突显了NEURA所开发技术的国际重要性，也为从欧洲向全球市场扩展下一代认知机器人和人形机器人奠定了基础。
与许多机器人开发商不同，NEURA正在与高通技术公司（Qualcomm Technologies）合作开发一种参考架构，将高级认知（感知、推理、规划）与超低延迟的实时控制系统相结合。该架构将使用高通的机器人处理器——包括Dragonwing IQ10系列、物理AI加速和软件栈以及连接平台——与NEURA的硬件平台和具身AI软件栈配对，从而打造面向真实部署的可扩展解决方案。
为了简化物理AI从开发到生产的转化，双方合作还包括规划标准化运行时和部署接口，以支持AI工作负载在机器人平台上的部署、验证和更新，在保持可靠性和确定性的同时加快迭代速度。
NEURA的Neuraverse平台将作为运行在Dragonwing机器人处理器上的物理AI工作负载的仿真、训练、编排和生命周期管理的核心环境。
NEURA的机器人系统，包括机械臂、移动机器人、服务与家用机器人以及人形平台，可作为开发、测试和真实世界验证的参考平台。本次合作强调以功能安全、实时响应和以人为本的设计为基本原则，并利用数据驱动方法不断提升可靠性、确定性和AI性能。
“这次合作标志着在让物理AI成为现实方面迈出了重要一步：开放、可扩展且值得信赖。”Reger表示，“通过将我们的认知机器人平台和Neuraverse生态系统与高通技术在边缘AI和连接方面的领导地位相结合，我们旨在加速这样一个未来：认知机器人在各行各业和日常生活中与人类安全并肩工作。”
“机器人技术代表了最严苛的边缘AI应用场景之一，决策必须即时、可靠地在本地完成，不能仅依赖云来处理安全关键响应。”高通技术公司汽车、工业、嵌入式物联网和机器人业务执行副总裁兼总经理Nakul Duggal表示，“高通在机器人领域深耕已久，与NEURA Robotics等公司的持续生态系统建设有助于加速可扩展的端侧智能。NEURA的认知机器人方法也反映出将感知和推理直接带到设备端的趋势。”
本月，NEURA收购了博世力士乐（Bosch Rexroth）的ACTIVE Shuttle自动导引车业务。Reger表示：“欧洲拥有令人惊叹的丰富机器人技术和工业专门知识。我们现在的任务是将这些技术融合成更宏大的东西。我们的目标是一个开放生态系统，让移动机器人、工业机器人和人形机器人可以在共享基础设施上协同工作。这正是我所看到的机器人未来。”
NVIDIA同样是人形机器人领域的关键玩家，近期推出了开放人形机器人参考平台。该平台将Unitree H2 Plus人形机器人和Sharpa Wave触觉五指手作为“身体”，以NVIDIA Jetson Thor模块和Isaac GR00T软件及工作流作为“大脑”，统一集成到一个参考设计中。
该平台旨在帮助研究团队更快地从机器人启动过渡到技能开发和真实世界验证，并通过以太网、Wi-Fi 6、蓝牙5.2和USB提供连接，同时配备用于语音交互的麦克风和扬声器阵列，以及一块15Ah电池，容量为0.972千瓦时，续航约三小时。此外还设有远程紧急停止功能，可在需要时快速安全地使机器人停机。
“人形机器人将把物理AI带到全球最大的行业，开启数万亿美元的经济机遇。”NVIDIA创始人兼首席执行官黄仁勋（Jensen Huang）表示，“NVIDIA Isaac GR00T参考人形机器人为研究人员提供了一个统一的开放平台，以便围绕通用物理智能取得突破性发现。”
Ai2、苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）、斯坦福机器人中心（Stanford Robotics Centre）和加州大学圣迭戈分校先进机器人与控制实验室（UC San Diego’s Advanced Robotics and Controls Laboratory）的研究人员将使用该人形机器人参考设计进行前沿研究。
“苏黎世联邦理工学院的机器人研究旨在推动机器在现实世界中可靠地移动、感知和操作。”苏黎世联邦理工学院机器人系统实验室教授Marco Hutter表示，“NVIDIA Isaac GR00T参考设计为我们的团队提供了一个最先进的人形平台，用于收集数据、测试算法，并借助NVIDIA Isaac GR00T开发平台验证机器人行为。”
Jetson Nano板的最新版本包含重新设计的Orin处理器，可在不增加散热要求的前提下为边缘AI和消费电子产品提供更高性能的AI处理。
Cognex、Doosan Bobcat和Matic是首批采用Jetson Orin Nano 2模块的公司，该模块将于2027年上半年全面上市。该模块配备8GB内存和8核ARM CPU，通过改进的Tensor Cores和更高内存带宽，AI推理性能达到Jetson Orin Nano Super的两倍，同时保持相同的紧凑外形。在15瓦模式下，Jetson Orin Nano 2的功耗比前代低40%，却能提供相同性能。
Alphabet旗下的领先无人机配送公司Wing，已在其配送无人机队中使用Jetson Orin Nano Super和NVIDIA软件栈，并计划评估Jetson Orin Nano 2，以提升实时AI感知和推理能力，从而为当地商家到住宅院落的配送提供更快、更安全的服务。
“无人机配送依赖于AI来快速、可靠地理解现实世界。”Wing感知主管Dinuka Abeywardena表示，“Wing正在探索Jetson Orin Nano 2，希望获得更灵敏、更节能的无人机，帮助客户更快、更可靠地收到配送。”
先进消费机器人公司Matic Robots正在采用Jetson Orin Nano 2，以实现与其家用清洁机器人更直观的交互：对话式AI、手势检测、通过精确测绘和语义理解更深入地理解家庭环境，以及自主清洁能力。
“家用机器人需要理解人类、精确绘制空间地图、理解物体和空间的布局，并在动态且不断变化的环境中自主清洁。”Matic Robotics联合创始人兼首席执行官Navneet Dalal表示，“借助Jetson Orin Nano 2，Matic可以在专为实时感知、交互和导航打造的紧凑家用机器人平台上运行最先进的AI模型。”
“前沿智能已经到达边缘。去年还在数据中心运行的前沿模型，现在可以在入门级Jetson系统上实时运行。”NVIDIA机器人和边缘AI副总裁Deepu Talla表示，“借助Jetson Orin Nano 2，机器人和边缘系统可以在本地实时运行领先的语言和视觉模型，从而打开以前不可能实现的应用场景。”
<h3 style="font-size:14px;font-weight:bold;color:#333;margin:16px 0 8px;line-height:1.4">电视</h3>
德国公司Fitueyes今年在IFA上提出了一个特别的问题：“为什么我们仍然围绕屏幕来设计我们的家？”
该公司旨在挑战家庭娱乐和消费电子领域最常见的假设之一：电视应当固定在一个位置。该公司正在探索，当屏幕、声音和技术被视作家的一部分，而不是需要家居通过更灵活的安装设计去适应的设备时，会带来什么变化。
“几十年来，电视墙决定了沙发该放哪里、人们该在哪里聚集，并最终决定了一个起居空间如何组织。”该公司表示。其“In Between”概念探索了一种替代方案：让影音家具能够移动、适应并更自然地融入不断变化的生活方式。
C SEED与欧洲汽车制造商布加迪（Bugatti）合作开发了一套电视系统，可以低调地放置在房间中央。C SEED BUGATTI N1在奥地利设计和制造，将100英寸4K MicroLED屏幕、HDR10+支持、先进的中央滑动机制，以及由Wisdom Audio提供的高性能无缝集成音响系统合为一体。
该电视使用C SEED的专利自适应间隙校准（AGC）技术和下一代MicroLED in Package（MiP）技术。屏幕从收纳位置展开到中央位置，隐藏式扬声器在激活时伸出。
<h3 style="font-size:14px;font-weight:bold;color:#333;margin:16px 0 8px;line-height:1.4">AI与电子墨水屏</h3>
到2026年底，一系列支持AI的低功耗电子墨水屏将进入消费电子市场，其中大部分通过Kickstarter众筹网站推出。
最近一个Kickstarter项目使用了电子墨水屏，可通过语音输入到OpenAI生成任意图像。提示词经过精心策划，可生成模仿著名艺术家艺术风格的插图。
总部位于芝加哥的Fraimic开发了一款采用Spectra 6电子墨水屏的画布，可装入经典宜家相框、复古相框或手工制作的框架。其10Ah电池可提供数年显示，本地存储则无需互联网连接或应用，也省去了线缆。
同样，位于西班牙和英国的Inkanva正在开发一款屏幕，通过磁铁固定的轻质钙钛矿太阳能电池板为电子墨水系统无限供电，同样无需电源线。这款屏幕不仅能显示AI通过文本生成的艺术品和插图，还能作为个人AI助手的视觉中心。AI生活代理可以独立控制相框，自动生成定制艺术、安排每日更新，并策划记忆相册。
西雅图的Weclay Paper也提供可定制应用，在Spectra 6电子墨水屏上提供策展式显示，并为开发者提供开放的软件开发工具包（SDK）进行定制。
<h3 style="font-size:14px;font-weight:bold;color:#333;margin:16px 0 8px;line-height:1.4">展望</h3>
IFA 2026表明，人工智能不再作为独立功能被展示，而是成为贯穿下一代消费技术的连接层。人形机器人、边缘计算平台、可适应电视和低功耗电子墨水屏，都指向能够感知、响应并更自然融入日常生活的设备。
机器人领域的发布也凸显出物理AI正以多快的速度从研究实验室走向商业系统。将最新硬件、本地AI处理、仿真和通用软件环境结合起来，可以缩短开发周期。

2025年柏林IFA展即将开幕，AI与消费电子深度融合，人形机器人成为焦点。NEURA Robotics展示认知机器人并宣布与高通合作；NVIDIA推出开放人形机器人参考平台及新一代边缘AI芯片，物理AI加速走向规模化应用。

2025 IFA聚焦人形机器人，NEURA与NVIDIA展示物理AI新突破

英特尔最新14A工艺进展引发关注，其首席财务官David Zinsner表示，该节点的缺陷密度改善速度快于预期。根据Investing.com的会议记录，Zinsner在德意志银行2026年科技大会上称，14A缺陷密度表现优于英特尔的预期曲线，当前缺陷削减速度为22nm节点以来最快，而22nm被他视为英特尔最成功的节点之一。
不过，Tom's Hardware指出若干保留意见：英特尔的表态并不意味着14A当前的缺陷密度已与量产前同阶段的22nm相当；晶圆加工与检测技术的进步，意味着如今被计入的“缺陷”与16年前可能有所不同；更重要的是，缺陷密度本身并不能直接转化为产品良率。
集微网（ijiwei）认为，缺陷密度曲线因此是一个领先指标，而非成功的最终衡量标准。真正的考验将来自风险生产。英特尔能否达到良率目标、控制成本并实现计划产能，最终将决定14A是否配得上“自22nm以来最佳”的对比。
集微网还指出，14A一次性引入三项新技术：第二代RibbonFET（全环绕栅极晶体管）、PowerDirect（背面供电技术）和High-NA EUV（高数值孔径极紫外光刻）。每一项都构成行业级挑战，使14A的复杂度远超22nm甚至18A。在更高复杂度面前，缺陷密度下降速度加快，表明英特尔在学习曲线管理上确有实质改进。
客户兴趣成为关键信号。除了技术进展，集微网强调，客户情绪或许是Zinsner言论中更重要的信号。缺陷密度是内部指标，而外部订单最终将决定英特尔代工业务的成败。Zinsner上周的表态显示出一些令人鼓舞的迹象。根据Investing.com的会议记录，英特尔内部产品团队现在正基于14A设计产品。更重要的是，Zinsner表示，与外部代工客户的接触“显著增加”。首席执行官Lip-Bu Tan（陈立武）及其团队目前每周与客户会面，讨论重点已从审查技术数据转向产能与供应问题。Zinsner还补充，英特尔计划于10月发布14A 0.9版PDK（工艺设计套件），2027年下半年启动风险生产，并在2028年进入大规模量产。
这一时间表也可能使英特尔在先进制程上与台积电更加接近。根据台积电的信息，N2已于2025年底实现量产，A16计划于2026年下半年量产，A14在2028年，A13在2029年。集微网指出，如果英特尔按计划于2028年将14A投入大规模量产，其推出时间将与台积电的A14量产计划重合，这意味着在英特尔追赶十多年后，两家公司将在先进制程时间线上罕见地靠得如此之近。

英特尔CFO称14A缺陷密度改善速度快于预期，为22nm以来最快；但良率仍待验证。14A引入三项新技术，计划2027下半年风险生产、2028年量产，与台积电A14时间接近，客户兴趣显著增加。

英特尔14A工艺缺陷密度改善超预期，2028年量产追赶台积电

韩国DRAM出口量下滑，但出口额与单价大幅攀升，反映出内存供应趋紧的态势。据《首尔经济》援引韩国国际贸易协会8月31日发布的数据，用于AI芯片的DRAM（包括HBM和低功耗双倍数据率内存LPDDR）出口量从5月的约6.8179亿颗降至7月的5.9174亿颗，降幅为13.2%。尽管出货量减少，出口额却从114.3亿美元升至135.5亿美元，增长18.5%；平均单价则从16.76美元飙升至22.90美元，涨幅达36.6%。
内存厂商对长期协议（LTA）的依赖日益加深，进一步收紧了现货市场的供应，因为大部分产能已锁定给主要客户，留给现货市场的余量所剩无几。据称，三星电子的存储器部门已将约70%的产能通过LTA锁定至2031年，其主要客户包括英伟达、微软和谷歌。
现货市场的紧张状况使得现货价与LTA价之间出现惊人差距。《首尔经济》指出，一款36GB的HBM3E产品现货价约为2100美元，是其LTA价格的4到5倍。与此同时，准备进入量产阶段的16层HBM4产品，现货报价约为3500美元。
LTA重塑内存供应与生产
LTA的扩大也在改变内存厂商的库存结构。据Dealsite数据，三星电子的半导体存货资产从去年底到2026年上半年增长了32%，达到38.06万亿韩元，其中在制品（WIP）库存增加35%，至29.71万亿韩元。SK海力士也呈现类似趋势，总库存增长26%至17.99万亿韩元，在制品库存增长20%至11.08万亿韩元。与以往下行周期中库存上升往往反映芯片滞销不同，业内人士表示，此次库存增长部分源于为满足LTA所承诺的未来需求而提前备料和扩大生产。
客户方面也在积极锁定长期供应。据Tom's Hardware报道，英伟达将其长期采购承诺从2027财年第一季度的1190亿美元提高到第二季度的2790亿美元。此类承诺以往主要覆盖台积电的晶圆代工、先进封装以及HBM，但英伟达表示，最新增加的承诺主要与内存采购相关。
不过，对内存厂商而言，更依赖LTA也有代价。《全球经济新闻》指出，长期合约能带来更稳定的盈利，但在现货价格飙升时可能限制额外收益。短期内DRAM供应预计仍将紧张，而全球AI投资的步伐和新产能投放的时点，将是决定中长期供需平衡的关键。
据TrendForce，在内存供应紧张的情况下，多家美国云服务提供商（CSP）已签署多年期LTA。TrendForce预计，2026年第三季度服务器DRAM合约价将环比上涨13%至18%，且由于市场仍处于供不应求状态，后续报价可能进一步上调。

韩国DRAM出口量下降但出口额与单价大涨，反映内存供应趋紧。AI芯片用DRAM出口量降13.2%，均价涨36.6%。厂商依赖长期协议锁定产能，现货价高达LTA价4-5倍，预计服务器DRAM合约价继续上涨。

韩国DRAM出口量降额升，AI内存供应趋紧价格大涨

本文对夏普PC817X2CSP9F与国产恒拓电子HT-817S1-CTP1-F两款光电耦合器的核心电气参数、规格等维度做了详细对比，梳理二者性能差异，为电子设计工程师提供客观详实的选型参考，方便开展国产替代评估。

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联发科周一晚间宣布，计划发行39亿美元的外币可转换公司债（ECB），预计于9月8日在新加坡交易所挂牌。据《工商时报》报道，英伟达作为战略投资者将认购其中1.75万单位，金额达35亿美元，约占发行总额的90%。路透社指出，Alphabet也参与了此次认购，但未披露投资规模。
这批五年期债券票面利率为0%，初始转换价格定为每股新台币4513.75元，较定价日收盘价溢价15%。《工商时报》分析称，若按初始价格全部转换，联发科的最大股权稀释幅度预计仅为1.67%。
《工商时报》强调，此次交易将是英伟达首次投资台湾上市公司。这一动向对英伟达、联发科及其竞争对手，乃至更广泛的AI芯片格局意味着什么？
<h2 style="font-size:16px;font-weight:bold;color:#333;margin:20px 0 10px;line-height:1.4">联发科XPU有望延伸英伟达AI生态</h2>
联发科表示，将为客户开发定制AI加速器提供NVLink Fusion平台作为设计基础，该平台包含英伟达NVLink Fusion Chiplet、NVLink-C2C和NVIDIA NVHBM。
在此背景下，《工商时报》报道称，双方的合作关系将从“英伟达GPU + 联发科SoC”升级为“英伟达AI平台 + 联发科定制XPU”。借助英伟达的互联与网络架构，客户无需从头构建基础设施，即可开发自有加速器。
路透社指出，这项投资代表两家芯片制造商战略协同进一步深化。通过支持联发科开发定制XPU，英伟达可以将其架构扩展到更广泛的AI系统中。
《福布斯》强调，定制加速器并非孤立运作，仍需要高速互联、网络以及经过验证的机架级架构。报道补充称，随着超大规模云厂商加快自研芯片，它们可能会用自家XPU取代英伟达GPU，但继续依赖英伟达底层互联、网络和机架基础设施。
彭博社指出，联发科此次交易紧随英伟达与亚马逊的类似协议之后。亚马逊已承诺额外部署200万个英伟达组件，并同意在其自研芯片中使用英伟达的互联技术。
<h2 style="font-size:16px;font-weight:bold;color:#333;margin:20px 0 10px;line-height:1.4">受益方与竞争格局</h2>
据《经济日报》报道，业内分析师认为联发科是此次交易最明确的受益者，该交易预计将对台湾半导体供应链及AI发展产生更广泛的影响。报道称，台积电也将受益，因为它生产了英伟达GPU、谷歌TPU以及联发科关键芯片的绝大部分。
报道还指出，涟漪效应可能进一步扩散至日月光和矽格等主要先进封装合作伙伴，这些厂商与英伟达、联发科、台积电和谷歌均有长期合作关系。
市场同样密切关注该交易对联发科ASIC竞争对手的影响。Investing.com指出，这一信号表明AI硬件竞赛已进入新阶段，英伟达与联发科的联手为集成度、性能和速度设定了更高门槛。
不过，报道也提到，博通和迈威尔仍是不可小觑的对手，因为超大规模云厂商持续多元化供应商并推进定制芯片。例如，迈威尔在8月披露，谷歌已签署一项与其TPU生态相关的定制芯片协议，涉及最多5897万股迈威尔认股权证。这些权证分240批归属，每批与2033财年前5亿美元定制产品收入挂钩，使该协议潜在价值达到1200亿美元。

联发科宣布发行39亿美元可转换公司债，英伟达认购35亿美元，Alphabet也参与。双方将合作开发定制AI加速器，这是英伟达首次投资台湾上市公司。