- 高速成像技术已经成为现代工业、科学研究、医疗诊断以及消费电子等多个领域不可或缺的核心技术。随着应用需求向更高帧率、更高分辨率以及更低延迟的方向发展，高速成像技术正经历快速演进。传统成像技术在速度和灵敏度上存在一定的瓶颈，而高速CMOS图像传感器的出现，为实现高精度、高效率的成像提供了新的可能。 CMOS 图像传感器（互补金属氧化物半导体图像传感器）凭借制造工艺成熟、集成度高、功耗低、成本可控等优势，逐步取代 CCD 传感器，成为高速成像系统的核心组件。近年来，高速 CMOS 传感器通过背照式设计
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CMOS
传感器
高速成像
- 本周，比利时纳米技术权威研究机构 Imec 在年度技术论坛（ITF）上发布最新半导体技术路线图，为芯片制造业勾勒出充满挑战的前行方向。目前几乎所有芯片通用的互补式金属氧化物半导体（CMOS）晶体管，其下一代核心形态为互补场效应晶体管（CFET）。Imec 预测，该器件将于2033 年左右正式实现商用落地。Imec 核心路线图名词释义新版路线图显示，2033 年前后 A7 工艺节点将迎来晶体管结构革新，各项参数释义如下：A7：业内所称 7 埃工艺节点，仅为制程命名，不代表晶体管实际存在 7 埃尺寸结构。CP
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CMOS
摩尔定律
CFET
Imec
- 索尼半导体解决方案公司与台积电就下一代图像传感器战略合作签署初步协议索尼与台积电今日宣布，双方已签署一份无约束力谅解备忘录（MOU），拟在下一代图像传感器的研发与制造领域建立战略合作关系。根据合作规划，索尼与台积电拟设立合资公司（JV），由索尼担任控股股东并负责运营管理，并在索尼位于日本熊本县越市的新建晶圆厂内搭建研发与产线。双方将通过合资公司，结合索尼在图像传感器设计领域的技术积累，以及台积电在先进工艺与制造方面的核心优势，全面提升图像传感器性能。谅解备忘录签署后，双方正就合资公司的潜在投资事宜展开磋商
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索尼
台积电
图像传感器
CMOS
- 日前，威世科技Vishay Intertechnology, Inc.（NYSE 股市代号：VSH）宣布，公司193 PUR-SI系列微型牛角式功率铝电解电容器阵容新增额定电压为550 V和600 V的型号。该产品系列在同等大小封装尺寸下，纹波电流承载能力较标准解决方案提升高达30 %，而且使用寿命更长。 工程师在传统设计中通常采用三个400 V至450 V电容器串联，被串联的每个电容器还需要并联均衡电阻，以应对高达1100 V的DC母线电压 - 这种方法增加了设计复杂度和潜在失效率。日前发布的
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Vishay
额定电压
193
PUR-SI
牛角式
铝电解电容器
- 今天思特威（SmartSens，股票代码：688213）宣布，全新推出1200万像素AI眼镜应用CMOS图像传感器——SC1220IOT。SC1220IOT基于思特威SmartClarity®-XL技术平台打造，采用55nm Stacked BSI工艺制程，搭载思特威先进的SFCPixel®-2及ColGain HDR®技术，支持低功耗常开Always-On功能，具备低功耗、高动态范围、低噪声等多项核心性能优势。SC1220IOT出色的综合成像性能，可充分满足AI眼镜及AR/VR等智能可穿戴设备的高质量影
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思特威
AI眼镜
CMOS
图像传感器
- 法国 SOITEC 公司与新加坡南洋理工大学的研究人员报道，适度微缩的硅基氮化镓高电子迁移率晶体管（GaN-on-Si HEMT）在 30GHz 工作时，功率附加效率（PAE）突破 60%。该器件同时实现了低至 1.1dB 的业界领先噪声系数。研究人员表示：“这些结果表明，结合优化的外延结构与工艺，适度微缩即可带来具备竞争力的技术方案。”研究团队认为，这类3–6V 低压射频器件适用于 5G 高频毫米波频段（FR2，24.25–71.0GHz）的单片集成移动收发（T/R）模块。5G 低频段 FR1：410–
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硅基氮化镓
GaN-on-Si
HEMT
5G毫米波
SOITEC
- SiFive将集成Nvidia NVLink Fusion，纳入其数据中心级设计，拓展基于RISC-V构建AI系统的选项。通过将宽且错序的核心与可扩展的连贯结构和先进的内存层级结合，SiFive 使云服务提供商和系统供应商能够根据工作负载需求定制 CPU，同时保持 RISC-V 生态系统带来的软件可移植性。随着NVLink的加入，SiFive可以通过连贯的高带宽互连直接连接到Nvidia的GPU和加速器，以降低延迟、更高效地共享数据，并提升大规模AI部署的整体系统利用率。英伟达创始人兼首席执行官黄仁森表示
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Si-Five
NVLink
RISC-V
AI
Nvidia
- IPERLITE任务是一次在轨演示（IOD）飞行，旨在从510公里轨道展示下一代高光谱成像技术。IPERLITE任务的核心是由imec开发的高光谱传感器，这是经过多年ESA支持的研发成果，涉及多个比利时合作伙伴，并在早期CHIEM和CSIMBA项目基础上进一步发展。IPERLITE并非作为实际运行卫星，而是作为试验平台——访问农业遗址并收集光谱数据，以评估其创新有效载荷在真实轨道条件下的性能。IPERLITE为日益增长的紧凑型高光谱任务做出贡献，这些任务旨在普及光谱数据的获取，补充CHIME和SBG等大型
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IPERLITE
IOD
CMOS 探测器
imec
- 关键Imec在晶圆间混合键合和背面连接方面的突破正在推动CMOS 2.0的发展，CMOS 2.0通过将片上系统（SoC）划分为专门的功能层来优化芯片设计。CMOS 2.0 利用先进的 3D 互连和背面供电网络 （BSPDN） 来提高电源效率并实现 SoC 内不同功能的异构堆叠。背面连接和 BSPDN 有助于晶圆两侧电源和信号的无缝集成，减少红外压降并增强移动 SoC 和其他应用的整体性能。在快速发展的半导体技术领域，imec 最近在晶圆间混合键合和背面连接方面的突破正在为 CMOS 2.0 铺平道路，这是
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CMOS 2.0
半导体
- 以一个实际的CMOS反相器实物为例，从逆向的角度出发，为大家简单介绍其在芯片中的具体呈现形式。通过这一过程，希望能够帮助各位读者在后续的逆向工程实践中，快速而准确地判断出CMOS反相器，从而为深入分析芯片的整体架构和功能奠定坚实的基础。在芯片的微观世界中，CMOS反相器通常由一个P型MOSFET和一个N型MOSFET组成。这两个晶体管的源极和漏极分别相连，形成一个互补对称的结构。当输入信号为低电平时，N型MOSFET处于关闭状态，而P型MOSFET则导通，电流从电源流向输出端，使得输出端呈现高电平；反之，
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CMOS
图像传感器
ISP
- 尽管第三季度前景疲软，受消费者需求低迷影响，但 GlobalFoundries 正在中国采取大胆行动。这家芯片制造商通过与新代工厂的新协议，正在加速其“中国为中国”战略，首期将启动汽车级 CMOS 和 BCD 技术，根据其 新闻稿 和 IT Home 的报道。如 IT之家所强调，并援引公司高管的话，目标订单来自在中国有需求的国内外半导体公司——在转移代工厂时，无需客户重新开发或重新认证其芯片设计。根据来自 Seeking Alpha 的财报记录，
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CMOS
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传感器
- 五十多年来，半导体行业一直依赖一个简单的方程式——缩小晶体管，在每片晶圆上封装更多晶体管，并随着成本的下降而看到性能飙升。虽然每个新节点在速度、能效和密度方面都提供了可预测的提升，但这个公式正在迅速耗尽。随着晶体管接近个位数纳米工艺，制造成本正在飙升，而不是下降。电力传输正在成为速度与热控制的瓶颈，定义摩尔定律的自动性能提升正在减少。为了保持进步，芯片制造商已经开始抬头看——字面意思。他们不是将所有内容都构建在一个平面上，而是垂直堆叠逻辑、电源和内存。虽然 2.5D 封装已经将其中一些投入生产，将芯片并排
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CMOS 2.0
纳米
分层逻辑
- 在高速视觉应用的竞技场中，全局快门CMOS图像传感器扮演着关键角色。当设计需要捕捉高速动态场景的方案时，仅仅关注分辨率或帧率远远不够。传感器的核心特性——尤其是其快门机制——直接决定了能否无失真地“冻结”瞬间。深入理解全局快门在高速环境下的优势，并权衡光学格式、动态范围、噪声表现（SNR）、像素架构，乃至功耗、接口、HDR处理能力等综合特性，是选择真正匹配高速需求的图像传感器的必经之路。为了帮助筛选这些规格和功能，一个重要的考虑因素是传感器的预期应用。某些应用需要非常高的分辨率来捕捉静止物体，而另一些应用
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安森美
CMOS
传感器
HDR
- 英特尔和三星正在研发先进的制程节点和先进的封装技术，但目前所有大型厂商都已 100% 依赖台积电。大型语言模型（例如 ChatGPT 等 LLM）正在推动数据中心 AI 容量和性能的快速扩展。更强大的 LLM 模型推动了需求，并需要更多的计算能力。AI 数据中心需要 GPU/AI 加速器、交换机、CPU、存储和 DRAM。目前，大约一半的半导体用于 AI 数据中心。到 2030 年，这一比例将会更高。台积电在 AI 数据中心逻辑半导体领域几乎占据 100% 的市场份额。台积电生产：Nv
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CMOS
- 二维材料凭借其原子级厚度和高载流子迁移率，提供了一种极具前景的替代方案。
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CMOS
- 激光雷达，对于汽车产业的重要性不言而喻，它是自动驾驶汽车感知周围环境的关键传感器之一。凭借其高精度的 360 度全方位扫描能力，激光雷达能够实时生成车辆周围环境的精确三维地图，精准检测并追踪其他车辆、行人、障碍物等，为自动驾驶决策系统提供精准且可靠的数据支持，是保障自动驾驶汽车安全行驶、实现智能驾驶功能落地的核心基石，正推动着汽车产业向着更智能、更安全的方向加速变革。但是在给车辆更安全的环境感知能力之时，各位读者有没有想过，这些越来越多激光雷达，会逐渐开始危害我们的财产安全，而首当其冲的就是手机
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激光雷达
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- 在半导体领域，随着技术的不断演进，对CMOS（互补金属氧化物半导体）可靠性的要求日益提高。特别是在人工智能（AI）、5G通信和高性能计算（HPC）等前沿技术的推动下，传统的可靠性测试方法已难以满足需求。本文将探讨脉冲技术在CMOS可靠性测试中的应用，以及它如何助力这些新兴技术的发展。引言对于研究半导体电荷捕获和退化行为而言，交流或脉冲应力是传统直流应力测试的有力补充。在NBTI（负偏置温度不稳定性）和TDDB（随时间变化的介电击穿）试验中，应力/测量循环通常采用直流信号，因其易于映射到器件模型中。然而，结
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脉冲技术
AI
5G
HPC
泰克科技
- 摄像头CMOS传感器（CMOS Image Sensor, CIS）是成像设备的核心部件，广泛应用于智能手机、安防监控、汽车电子、工业检测等领域。以下是国内外主流的CMOS传感器厂家及其主要特点和代表性型号：从智能手机到自动驾驶，从安防监控到工业检测，CIS的身影无处不在。随着技术不断演进，CIS市场格局也在悄然变化。今天，我们就来一次全景扫描，盘点国内外主流CMOS传感器厂商，以及那些正在崛起的新兴势力。当年最缺芯片的时候，我别的不担心，最担心买不到索尼的Sensor，结果一开始我们用中国台湾的可以替代
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ISP
- 当涉及到技术创新时，图像传感器的选择是设计和开发各种设备过程中一个至关重要的环节，这些设备包括专业或家庭安防系统、机器人、条形码扫描仪、工厂自动化、设备检测、汽车等。选择最合适的图像传感器需要对众多标准进行复杂的评估，每个标准都会影响最终产品的性能和功能。从光学格式和、动态范围到色彩滤波阵列（CFA）、像素类型、功耗和特性集成，这些标准的考虑因素多种多样，错综复杂。在各类半导体器件中，图像传感器可以说是最复杂的。这些传感器将光子转换为电信号，通过一系列微透镜、CFA、像素和模数转换器（ADC）产生数字输出
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图像传感器
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成像性能
- 3月7日消息，近日，综合韩联社、ZDNet Korea、MK等多家韩媒报道，SK海力士在内部宣布将关闭其CIS（CMOS图像传感器）部门，该团队的员工将转岗至AI存储器领域。SK海力士称其CIS团队拥有仅靠存储芯片业务无法获得的逻辑制程技术和定制业务能力。存储和逻辑半导体高度融合的趋势下，将CIS团队和存储部门聚合为一个整体，才能进一步提升企业的AI存储器竞争力。
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SK海力士
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AI存储器
- 异质异构Chiplet正成为后摩尔时代AI海量数据处理的重要技术路线之一，正引起整个半导体行业的广泛关注，但这种方法要真正实现商业化，仍有赖于通用标准协议、3D建模技术和方法等。然而，以拓展摩尔定律为标注的模拟类比芯片技术，在非尺寸依赖追求应用多样性、多功能特点的现实需求，正在推动不同半导体材料的异质集成研究。为此，复旦大学微电子学院张卫教授、江南大学集成电路学院黄伟教授合作开展了Si CMOS+GaN单片异质集成的创新研究，并在近期国内重要会议上进行报道。复旦大学微电子学院研究生杜文张、何汉钊、范文琪等
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复旦大学
Si CMOS
GaN
单片异质集成
- onsemi
AR0823AT 是一款 1/1.8 英寸的 CMOS 数位影像感测器，拥有 3840 H x 2160 V
的有效像素阵列。这款先进的汽车用感测器能以高动态范围 (HDR) 并结合 LED 闪烁抑制 (LFM) 捕捉影像。AR0823AT
可在每一帧中同时捕捉低光与极高亮度的场景，其 2.1 µm 超级曝光像素能实现高达 150 dB
的动态范围，而无需进行自动曝光调整。这显著降低了场景依赖的汽车关键系统的延迟，实现更快速且更安全的数据收集与决策。AR0823AT 的双输出
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AR0823AT
Hyperlux
CMOS Digital Image Sensor
- 根据相机及影像产品协会（CIPA）公布的数据，2024 年 1 月至 5 月，中国市场相机出货量全球占比达到 23.4%，跃居继美洲之后的全球第二大市场。在智能手机冲击下曾一度遇冷的相机市场，如今因直播电商、短视频等新兴产业的崛起而重新焕发生机。产品创新与流量经济的交织，正在为传统行业打开一条全新的消费路径。日本佳能副社长、执行董事小泽秀树也表示，2023 年中国数码相机市场实现了 25% 的增长，其中无反相机更是增长了 31%，预计 2024 年这一增长势头将持续，无反相机的增长有望达到 35%。随着近
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无反相机
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传感器
- 8月19日消息，今日，晶合集成宣布与思特威联合推出业内首颗1.8亿像素全画幅（2.77英寸）CMOS图像传感器（以下简称CIS），为高端单反相机应用图像传感器提供更多选择。据了解，晶合集成基于自主研发的55纳米工艺平台，与思特威共同开发光刻拼接技术，克服了在像素列中拼接精度管控以及良率提升等困难，成功突破了在单个芯片尺寸上，所能覆盖一个常规光罩的极限。同时确保在纳米级的制造工艺中，拼接后的芯片依然保证电学性能和光学性能的连贯一致。晶合集成表示，首颗1.8亿像素全画幅CIS的成功试产，既标志着光刻拼接技术在
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CMOS
晶合
图像传感器
索尼
- 8 月 19 日消息，晶合集成今日官宣，该公司与思特威联合推出业内首颗 1.8 亿像素全画幅（2.77 英寸）CIS（CMOS 图像传感器），为高端单反相机应用图像传感器提供更多选择。▲ 产品图，图源晶合集成，下同据介绍，为满足 8K 高清化的产业要求，高性能 CIS 的需求与日俱增。晶合集成基于自主研发的 55 纳米工艺平台，携手思特威共同开发光刻拼接技术，克服了在像素列中拼接精度管控以及良率提升等困难，成功突破了在单个芯片尺寸上，所能覆盖一个常规光罩的极限，同时确保在纳米级的制造工艺中，拼接后的芯片依
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CMOS
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CIS
- 为特定CMOS工艺节点设计的SPICE模型可以增强集成电路晶体管的模拟。了解在哪里可以找到这些模型以及如何使用它们。我最近写了一系列关于CMOS反相器功耗的文章。该系列中的模拟采用了LTspice库中预加载的nmos4和pmos4模型。虽然这种方法完全适合这些文章，但如果我们的主要目标是准确模拟集成电路MOSFET的电学行为，那么结合一些外部SPICE模型是有意义的。在本文中，我将介绍下载用于IC设计的高级SPICE模型并在LTspice原理图中使用它们的过程。然后，我们将使用下载的模型对NMOS晶体管进
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CMOS，MOSFET
晶体管，Spice模型
- 当CMOS反相器切换逻辑状态时，由于其充电和放电电流而消耗功率。了解如何在LTspice中模拟这些电流。本系列的第一篇文章解释了CMOS反相器中两大类功耗：动态，当反相器从一种逻辑状态变为另一种时发生。静态，由稳态运行期间流动的泄漏电流引起。我们不再进一步讨论静态功耗。相反，本文和下一篇文章将介绍SPICE仿真，以帮助您更彻底地了解逆变器的不同类型的动态功耗。本文关注的是开关功率——当输出电压变化时，由于电容充电和放电而消耗的功率。LTspice逆变器的实现图1显示了我们将要使用的基本LTspice逆变器
- 关键字：
CMOS，反相器，功耗
仿真，LTspice
- 本文解释了CMOS反相器电路中的动态和静态功耗。为集成电路提供基本功能的CMOS反相器的发展是技术史上的一个转折点。这种逻辑电路突出了使CMOS特别适合高密度、高性能数字系统的电气特性。CMOS的一个优点是它的效率。CMOS逻辑只有在改变状态时才需要电流——简单地保持逻辑高或逻辑低电压的CMOS电路消耗的功率非常小。一般来说，低功耗是一个理想的功能，当你试图将尽可能多的晶体管功能封装在一个小空间中时，这尤其有益。正如计算机CPU爱好者提醒我们的那样，充分去除集成电路中的热量可能很困难。如果没有CMOS反相
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