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  • 2024-12-17 15:17
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    12月16日,由道合顺主办的第二届“2024年度最受欢迎的元器件供应商投票盛典”已重磅开启! 本活动对象为: 芯片原厂、代理商、贸易商以及现货商 都可参选。旨在通过公开、公平、公正的方式评选出行业内表现卓越的电子元器件供应商企业,同时帮助参选企业提高业内的曝光量,提升品牌知名度和美誉度。以此鼓励创新精神,提升行业标准,促进行业健康可持续发展。投票及参选地址: https://www.icdhs.com/activity/brandvote2024 本活动以“共创电子芯星”为主题,活动截至时间到2025年3月15日。此活动将评选出票数最高的前10名供应商企业,颁发实体奖杯1个(参考下方表格)。投票的前三甲将获得额外的奖品(参考下方表格)。 活动结束后将对中奖企业进行公示,公示时间为一周,实体奖杯奖品将在公示期结束后陆续寄出。宣传包可在2025年5月31日前兑换,具体根据中奖企业意愿决定。 诚邀广大电子元器件行业企业报名参选,提名TOP前10即可享千万级曝光,角逐年度荣誉! 深圳市道合顺网络有限公司,成立于2018年,总部设在深圳,是一家专注于电子行业解决方案设计、供应链大数据分析及传感器生产研发的高科技企业。公司秉承“简化电子产品从设计到销售全流程”的使命,致力于发展成为全球领先的电子产业服务平台,并已在国内多个主要城市如北京、上海、苏州、杭州和成都设立了分支机构。 凭借对市场需求的深刻理解和一支经验丰富的核心团队,道合顺实现了55%的年均复合增长率,迅速成长为国内电子行业芯片领域中最具影响力的企业之一。公司代理了包括GD、东软载波、杭州万高、润石科技等在内的五十多条产品线,以及国际知名品牌如MAXIM、NXP、ST、瑞萨和TI的产品,服务于工业自动化、通信设备、消费电子、汽车、物联网和医疗等多个领域。 此外,道合顺还开发了一个智能IC交易平台,集成了AI大数据平台、IC交易商城和供应链管理工具。该平台基于庞大的元器件、方案和成品数据库,利用AI智能引擎实现用户需求的精准匹配,提供包括参数查询、替代推荐、定制服务、在线交易和期货订购等一系列增值服务,为电子行业的参与者提供一个高效且全面的服务生态系统。 本活动企业参选时间为:2024年12月16日—2025年3月15日 企业参选、了解详情通道: https://www.icdhs.com/activity/brandvote2024
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    2023-10-18 18:00
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    三位不同领域一线专家,圆桌碰撞探讨出火花! 当紧密的人机交互与协同成为大众“呼吸之间”的一种新常态,以光学与传感技术为支撑的“光+”概念又将如何赋能?正如嘉宾们所说的“要感谢这个时代”——耳目一新的应用正在落地生根,人机交互与协同的普及几近“无感”,那个曾在小说中才能畅享的世界好像就这样真实、飞速的和我们撞个满怀。 在上周五刚结束的2023中国光博会(CIOE)上,智能传感器和发射器的全球领导者艾迈斯欧司朗的3位深耕汽车、工业、消费领域的一线专家和E维智库高级咨询师一同围绕“光学传感技术将如何赋能各行各业人机交互与协同快速落地”展开探讨,精彩观点一同奉上。 Q1. 紧密的人机交互与协同正成为一种“新常态”,这种新常态贯穿我们的日常生活,请分享1~2个新型光学传感技术赋能各行各业人机交互与协同变革的代表性案例? Spencer Bai 艾迈斯欧司朗汽车应用技术总监 当前,国内电动车处在从电气化向智能化的转型过程中,而智能化的发展是完全围绕着人机交互在升级,因为用户已经把车当成一个生活空间来理解。 以车内为例,很多车型都已配备氛围灯,同时它也可以支持多种模式,比如呼吸效果,音乐律动效果。尽管是一个很小的细节,但它确实是围绕客户需求展开。未来随着车内氛围灯数量越来越多,围绕氛围灯的灯光光效升级、颜色定制等已经是我们能够看见的趋势。 从车外来看,车车交互、人车交互的需求也愈发重要。在这其中,灯光扮演了一个非常重要的角色,汽车大灯高像素化的设计让它有了表达的可能。 所以,我刚一听到这个问题,脑子里的第一句话就是“要感谢这个时代”。 Tu Lei 艾迈斯欧司朗应用市场高级经理 其实工业领域的话,像人脸识别这样的应用已经是非常广泛地被用到,比如我们去乘火车或者乘飞机,很多时候已经是在用人脸识别去check in了;包括我们现在进入这个办公大楼的时候,很多都是人脸识别了,所以这个其实是对所有的用户都是非常友好,然后真正提升用户体验的功能。 另外跟大家日常的生活连接更紧密的,比如说扫地机器人。过去的扫地机器人经常会碰到障碍物,比如地板上的一些数据线,或者是拖鞋,这都会影响它扫地的效果。但现在的扫地机器人,它们都会有自动避障的功能,而这个功能大部分也都是基于光学方案来实现,所以这也是光学技术帮助我们的生活更加智能。 CK Chua 艾迈斯欧司朗市场与业务发展高级经理 在消费领域,谈到人机交互,手机其实是最明显的一个案例,不过再往后看,AR/VR设备不可或缺,因为近年来,不少国内或者海外玩家均发布了自己的AR/VR产品。 我们可以看到一个很明确的趋势,就是人机交互它实际上是试图把所有消费类产品都连贯在一起,比如从你的智能眼镜连接到了你的笔记本电脑、手机等等。 当然AR/VR设备上当前最火的技术之一就是眼动追踪。之前用户在使用AR/VR设备时最常见的一个困扰就是时间久了之后带来的不适感以及晕眩感,这主要是由于设备的投射点和用户眼睛的聚焦点不匹配的情况下造成的。 眼动追踪正是利用光源和传感技术去获取特征点,类似人脸识别,去真正地让AR/VR设备了解你的眼睛实际在注视什么。 Q2. 相比消费电子行业,貌似汽车和工业更是人机交互与协同新场景迸发的“灵感集中地”,您是否认同这样的趋势?哪些底层原因催生了这种现象产生? Spencer Bai 艾迈斯欧司朗汽车应用技术总监 因为目前汽车内很多交互的设计,已经趋同于手机的“无感”设计。就是说让用户在不知觉的条件下,主动去感测你想要做什么。可以说,无感的才是智能交互。 我列举2个典型的例子,一个是DMS(驾驶员状态监测),它本身就依托于红外光,所以在监测的过程中用户是没有感知的。同时,DMS也具备刚才提到的关注点检测,驾驶员的关注点是否在路面上,如果不在的话,那在其他地方就可能会有安全隐患。 其次,比如说像车载激光雷达,长距激光雷达都是基于红外光去实现,当然它在设计之初有很多考量,但其中很重要的因素就是我们刚才提到的无感交互。 让用户在想做什么事之前,提前有设备或系统来辅助他,理解用户所需,进一步提高效率,提升车内外的使用便捷性。 CK Chua 艾迈斯欧司朗市场与业务发展高级经理 像这种无感交互,它在消费领域没有那么凸显,主要还是因为大家可能已经习以为常了,但它确实已经存在且存在很久了。 对于一些新技术、新产品,比如AR/VR设备,因为还需要等待市场、应用和具体技术的后续发展、逐步成熟,所以从消费者的视角来看,似乎比较慢,但在更广泛的消费领域,其实所有用户已经真实享受着这种无感交互体验了。 比方说手机中的人脸支付或解锁,笔记本电脑中的占位监测或者防偷窥监测(去监测背后是否有人在看你的电脑屏幕),这些应用中其实都有着光学传感器的影子。 Tu Lei 艾迈斯欧司朗应用市场高级经理 在工业领域,其实大家最近的确看到非常多的新事物,比如说像AGV、AMR, 还有机器人,都是可能在工业领域率先落地。 那这背后的原因,第一,因为工业应用它对整体价格成本的要求不像消费类那么敏感,同时它的数量也相较消费类更少;第二,它的应用场景相对可控,实现起来也更为容易。 但是我相信随着这些应用的成熟,它们虽然是先在工业上使用,但等随后做到小型化、低功耗之后,那也可以延展到消费领域或者其他领域中。 就像刚刚Spencer老师提到的DMS,其实它也是人脸识别。人脸识别最开始是在手机端落地,然后是在工业上开花,现在又在汽车上应用。所以现在我们最好不要孤立来看每一个不同的应用,其实是有一些技术它可以串联到所有的应用当中去。 Q3. 在满足“用户情绪价值”这个维度,是否看到一些基于光学传感技术很有前景、业内正广泛探索的场景? Spencer Bai 艾迈斯欧司朗汽车应用技术总监 提供情绪价值,之前提到的氛围灯就是其一,这也和艾迈斯欧司朗的另一项应用——人因照明密不可分,也就是说灯光的颜色到底会如何去影响人的情绪变化。那氛围灯到底怎么用,才会让用户对车内空间更有依赖感,其实就是要去满足用户的情绪价值,主机厂所做的一切都是希望用户可以在汽车这个空间有更多的停留时间。 还有比如座椅模式,智能化就要求所有东西都是可调节的,我们要去调节座椅的位置、角度,甚至包括中控屏的左右拉动以及角度调节,这背后都离不开例如位置传感器的支撑。 现在职场白领的午休时间,很多都是在车里度过,打开空调,放倒座椅,中控大屏放个电影,边吃边看,吃完正好休息一下,再用语音控制汽车给设个闹钟。汽车座舱已经完全成为一个自我空间了,因此它也需要这个空间有足够的个性化,这都需要去定制,让用户产生归属感。 Tu Lei 艾迈斯欧司朗应用市场高级经理 刚Spencer老师提到了人因照明,其实不只智能楼宇,包括智能家居,都会应用到。 还有陪伴机器人,甚至宠物机器人,都会提供给人更多的情绪价值。 比如你回到家里,家中的摄像头可以区分具体用户,并相应开启个性化设置,空调的温度,窗帘的开合度,播放的音乐等等,或者说家里的宠物机器人可以按照你拍它头的重量或者说力度,来揣摩你今天的心情,然后考虑给你什么样的反馈,比如是否撒娇让你带它出去遛弯……这都非常具有想象空间。 Q4. 在中国市场,有哪些创新的人机交互与协同场景会较快速落地? CK Chua 艾迈斯欧司朗市场与业务发展高级经理 国内相应场景发展特别快,主要是因为有相应的需求。 比如手机领域,我们看到折叠屏的发展这两年非常快,其实就是因为用户对折叠屏的认可度越来越高。 所以从国内市场去看,其实有很多特别的创新,都是因为企业把握用户需求的速度和能力是非常敏捷又强大的。 Tu Lei 艾迈斯欧司朗应用市场高级经理 其实很多的家用应用,中国的落地速度都会比国外要快很多。我同意刚刚CK老师说的,因为中国用户的需求有很快地被厂商给捕捉到,然后这些痛点也有很快地被解决。 我举个例子,扫地机器人,像我了解欧洲国家他们基本上都是用吸尘器来清洁,但是大家可以看到,现在中国的扫地机器人基本上都是扫拖一体的,当前还有一些厂家更是推出了用热水拖地的功能。这可能是中国市场独有的需求,但这些需求都会被很快地满足。扫地机器人还仅是其中之一,此外智能门锁也是一样的。 中国拥有全球最庞大的中产阶级,他们对于把自己从繁琐的家务中解脱出来也有着迫切的需求,而他们的需求也会很快速地被反馈到各家厂商。同时,中国也有着非常多创业厂商,他们愿意去满足这些新兴的需求。所以我觉得目前的中国市场有一个非常好的正循环,这也带来很多新的产业。 Spencer Bai 艾迈斯欧司朗汽车应用技术总监 刚才提到的创新落地,在汽车领域也尤为凸显。本身中国市场新能源车的发展也是引领全球的,现在随着智能车的普及,很多新兴应用在国内也被更快普及。 比如车载抬头显示系统(HUD),回到2~3年前,只有一些特别高端的燃油车才配备,但现在随着智能化、电动化的发展,EV车上的仪表盘越做越小,现在甚至没有了,HUD应运而生。去年,中国市场前装装配HUD的乘用车已经超过150万辆了,然后今年有望突破200万辆。 同时,从HUD的实际装机情况来看,首先,投射尺寸越来越大;其次,以AR HUD为例,系统体积也由之前的8~10升,缩减到3~5升;再次,功能应用也从之前单一的转速、速度显示,扩展到现在的导航,甚至是实时动态导航指引,以及AR加持下各种POI兴趣信息实时推荐。 当HUD越来越方便,对用户来说体验越好,它的价值也越高,就会有更多的OEM厂家或者Tier 1去配备HUD。 Q5. 人机交互与协同场景争相落地,加速产业链生态合作模式改革,艾迈斯欧司朗将如何应对因此带来的机遇和挑战? Spencer Bai 艾迈斯欧司朗汽车应用技术总监 我觉得挑战更多,哈哈。 在汽车赛道里,以前我们作为上游元器件厂商,很多时候都是从Tier 1到OEM以线性的方式去推动,现在我们可能不仅要和Tier 1沟通,甚至也要和OEM保持对齐。 所以对我们来讲,挑战就在于说要去和不同层级的不同客户去沟通拉齐,然后保证我们大家对这个东西的理解或者需求是能契合的。但好处就是我们可以更早地去了解整车厂的需求,了解Tier 1的难处,然后反馈到我们的方案应该升级到哪一步,从而更好适配整个产业链上客户对它的需求。 Tu Lei 艾迈斯欧司朗应用市场高级经理 产业生态链的建设一直是艾迈斯欧司朗比较关注的一个点。因为我们希望自己不仅仅是一个元器件供应商,而是站在整个行业领导者的角度,能够知道整个行业的发展,然后知其然也知其所以然。 CK Chua 艾迈斯欧司朗市场与业务发展高级经理 我觉得机会和挑战各占一半。 比如在消费领域,大家很关心的一个指标就是续航。这就对上游厂商提出了新的要求,你在同样达到无感交互,实现相应功能的基础上,必须降低功耗以及尺寸,这就对技术的发展提出较大的挑战。 但这个挑战对于艾迈斯欧司朗来说也是一个机会,因为我们也在行业里深耕多年,对于一些特定技术肯定有着自己的积累,如何把有利于消费者的产品适时推出,对我们来说也是一个机会。 Q6. 人机交互与协同新形态的迸发对未来光学传感技术的发展提出了哪些新需求? Spencer Bai 艾迈斯欧司朗汽车应用技术总监 我觉得艾迈斯欧司朗的长处在于它既有光源,又有传感器,甚至说芯片、算法我们都有完整配备。而对于终端客户来讲,他希望从我们这边提供的方案越完整越好,越系统越好。 在这样的条件下,比如在有限的体积里去集成更多的、性能更好的、更低功耗的功能,它本身对芯片设计,封装技术以及后边所有的软硬件支持、协同应用开发等都提出非常高的要求。 所以我们希望是说通过对整个光学方案的集成,提供给客户更简单,更易集成,同时也更好用的方案,这才是我们真正的价值。 CK Chua 艾迈斯欧司朗市场与业务发展高级经理 就像刚才我们也在聊国内创新应用落地更快,其实就是因为有了上游供应商更加系统的集成方案,下游终端才能加速把新产品开发出来。 Tu Lei 艾迈斯欧司朗应用市场高级经理 从去年开始,所有的行业都在讨论AI+的概念,但其实AI的话它是需要用一些比较干净的数据去“投喂”的。 对于艾迈斯欧司朗来说,我们其实是在数据端的,比如除了有传感器之外,我们也有ADC这样的产品,因此,我们要把产品功耗进一步降低,把信噪比做到更好,从而才能提供给后面的分析和推理更加干净的数据。因为只有基于干净的数据,才能得出更加可靠的结论。
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