财联社12月12日讯（编辑 夏军雄）当地时间周四（12月11日），迪士尼宣布将向人工智能（AI）研究公司OpenAI投资10亿美元，同时授权后者在AI视频生成工具Sora使用旗下众多IP。受此消息提振，迪士尼周四美股早盘一度涨超2%。根据授权协议，从明年年初开始，Sora和ChatGPT Images将可以使用迪士尼、漫威、皮克斯和《星球大战》等超过 200 个角色创作内容，但不包含任何演员的肖像或声音。迪士尼将获得购买更多OpenAI股权的认股权证，并成为OpenAI的主要客户之一。此外，部分由用户生成
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迪士尼 OpenAI 投资 Sora 漫威 星战 IP AI
随着人工智能和无缝连接技术的融合重塑物联网 (IoT)，市场日益需要兼具低功耗无线、安全、多媒体和设备端人工智能的平台。为顺应这一趋势，领先的智能边缘芯片和软件 IP 授权商 Ceva 公司宣布，总部位于中国台湾的半导体和 AIoT 解决方案提供商英特博股份有限公司 (IntelPro) 将推出其全新的 IntelPro IPRO7AI 系统级芯片 (SoC)。IPRO7AI 集成了 Ceva-Waves 低功耗蓝牙 5 IP，并支持 802.15.4、Thread、Zigbee 和 Matter，以及
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英特博 Ceva Wi-Fi 6 IP 蓝牙5 IP Matter
芯原股份（芯原）近日宣布与谷歌联合推出面向始终在线、超低能耗端侧大语言模型应用的Coral NPU IP。该IP基于谷歌在开放机器学习编译器方面的基础研究成果，并结合AI的安全特性进行了强化，为开发者提供统一的开源技术平台，以构建强大的边缘AI生态系统。Coral NPU基于RISC-V开放指令集架构标准构建，引入原生张量处理能力，支持主流机器学习框架，如JAX、PyTorch和TensorFlow Lite（TFLite），并采用基于开放标准的工具，例如来自低级虚拟机（LLVM）项目的多级中间表示（ML
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芯原 谷歌 开源Coral NPU IP Coral NPU
随着紧凑型电池供电设备对智能化语音优先用户体验的需求日益增长，Ceva, Inc. (纳斯达克股票代码：CEVA) 持续扩展其NeuPro-Nano神经处理单元 (NPU) 的人工智能生态系统。如今，Ceva与生成式人工智能及语音交互技术先驱出门问问 (Mobvoi) 合作，宣布将出门问问的TicHear技术整合至NeuPro-Nano平台，为新一代可穿戴设备、消费电子及AIoT设备提供全面优化的音频前端与关键词检测 (KWS) 解决方案。 &nb
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Ceva NPU 出门问问 语音AI
半导体 IP 提供商 CAST， Inc. 于 2025 年 10 月 22 日在加利福尼亚州圣克拉拉举行的 RISC-V 峰会上推出了其催化剂™计划，旨在加速将开源处理器架构集成到资源受限的设备中。该计划解决了嵌入式系统开发人员的一个持续痛点：RISC-V 处理器的压倒性可配置性。通过提供预先调整的、可立即部署的 IP 核以及灵活的许可和专家支持，CAST 旨在消除复杂性，从而在物联网传感器、可穿戴设备和工业控制器等低功耗、成本敏感的应用中实现更快的原型设计和部署。RISC-V 是一种免版税指令集架构，
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CAST Catalyst RISC-V 嵌入式处理器 IP
多年来，设计重用方法为半导体 IP （SIP） 创造了一个市场，现在有了正式的技术，就需要断言 IP （AIP）。其中，每个AIP都是硬件设计中用于检测被测设计（DUT）中的协议和功能违规的可重用和可配置验证组件。LUBIS EDA 专注于正式服务和工具，因此我收到了有关他们开发这些 AIP 和检测高风险 IP 中极端情况错误的方法的最新信息。在详细介绍 LUBIS EDA 使用的方法之前，让我们先回顾一下基于仿真的验证与形式验证有何不同。通过仿真，工程师正在编写激励来覆盖设计的所有已知状态，希望覆盖范围
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设计验证 断言 IP AIP
世界各地的政府和行业齐心协力解决大规模芯片设计挑战。美国国防部的微电子中心 （ME Commons）、欧盟芯片法案试点线和日本政府支持的 Rapidus 财团等团体通常由老牌公司、研究机构、学术界和初创公司组成——每个机构都带来了不同的技能。是德科技设计与验证业务部总经理 Nilesh Kamdar 表示，在这种情况下，芯片设计界正在加速、扩大规模，并承担如果没有政府资助，他们可能不会承担的风险，是德科技参与了国防部的许多 ME Commons，最近与 Rapidus 合作开发了高精度工艺设计套
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国内领先的芯片IP设计与服务提供商安谋科技（中国）有限公司（以下简称“安谋科技”）今日宣布，正式推出自主研发的第三代高能效嵌入式芯片IP——“星辰”STAR-MC3。该产品基于Arm®v8.1-M架构，向前兼容传统MCU架构，集成Arm Helium™技术，显著提升CPU在AI计算方面的性能，同时兼具优异的面效比与能效比，实现高性能与低功耗设计，面向AIoT智能物联网领域，为主控芯片及协处理器提供核芯架构，助力客户高效部署端侧AI应用。STAR-MC3处理器概览STAR-MC3五大技术亮点1.更强的AI能
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安谋科技 Arm China CPU IP 嵌入式芯片
SiFive 近日正式推出第二代 Intelligence™ 系列，进一步强化其在 RISC-V AI IP 领域的技术领先优势。此次发布的五款新产品，专为加速数千种 AI 应用场景中的工作负载而设计。该系列包括两款全新产品——X160 Gen 2 与 X180 Gen 2，以及升级版 X280 Gen 2、X390 Gen 2 和 XM Gen 2。所有新产品均具备增强的标量、向量处理能力，其中 XM 产品还加入了矩阵处理功能，专为现代AI工作负载设计。其中，X160 Gen 2 与 X180 Gen
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SiFive RISC-V IP
当 GPT-4o 用毫秒级响应处理图文混合指令、Gemini-1.5-Pro 以百万 token 上下文 “消化” 长文档时，行业的目光正从云端算力竞赛转向一个更实际的命题：如何让智能 “落地”？—— 摆脱网络依赖、保护本地隐私、控制硬件成本，让设备真正具备 “看见并对话” 的离线智能，成为边缘 AI 突破的核心卡点。2024 年，随着边缘 SoC 算力正式迈入 6 TOPS 门槛，瑞芯微 RK3576 给出了首个可量产的答案：一套完整的多模态交互对话解决方案。RK3576多模态纯文字：自我介绍如今，“端
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瑞芯微 RK3576 NPU（神经网络处理器） 端侧小语言模型（SLM） 多模态 LLM 边缘AI部署 开发板
随着大语言模型（LLM）技术的快速迭代，从云端集中式部署到端侧分布式运行的趋势日益明显。端侧小型语言模型（SLM）凭借低延迟、高隐私性和离线可用的独特优势，正在智能设备、边缘计算等场景中展现出巨大潜力。瑞芯微 RK3576 开发板作为一款聚焦边缘 AI 的硬件平台，其集成的 NPU（神经网络处理器）能否高效支撑多模态 LLM 的本地运行？性能表现如何？ RK3576 多模态纯文字：爱因斯坦有什么贡献RK3576 多模态纯文字：自我介绍本文将围绕这一核心问题展开 —— 从端侧 SLM 与云端 LL
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瑞芯微 RK3576 NPU 端侧小语言模型 SLM 多模态 LLM
一站式定制芯片及IP供应商——灿芯半导体（上海）股份有限公司（灿芯股份，688691）宣布推出基于28HKC+ 0.9V/1.8V平台的PCIe 4.0 PHY IP。该PHY IP符合PCIe 4.0规范的要求，支持PIPE 4.4.1/5.2接口及2.5Gbps至16Gbps的数据传输速率，全面覆盖PCIe Gen4.0/3.0/2.0/1.0标准，并兼容Rapid IO、JESD204B/C、USB3.2/3.1/3.0、10GBASE-R/KR等其他协议。凭借其优越的
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灿芯 PCIe 4.0 PHY IP
据IPnest最新发布的2025年设计IP报告显示，Ceva公司在无线连接IP领域继续保持领先地位，市场份额在2024年增长至68%。这一数字是其最接近竞争对手的10倍以上，进一步巩固了其在智能边缘设备联机功能中的核心地位。Ceva（纳斯达克股票代码：CEVA）作为全球领先的智能边缘领域半导体产品和软件IP授权许可厂商，其技术覆盖蓝牙、Wi-Fi、UWB、802.15.4及蜂窝物联网IP解决方案。这些技术为下一代智能边缘设备提供了重要支持，满足了市场对高性能、低功耗解决方案的不断增长需求。Ceva首席运营
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Ceva 无线连接 IP
在AI计算需求重塑半导体市场的背景下。致力于加速系统级芯片 (SoC) 开发的领先系统 IP 提供商 Arteris 公司近日宣布，高性能与自适应计算领域的全球领导者 AMD（纳斯达克股票代码：AMD）已在其新一代AI 芯粒设计中采用FlexGen片上网络互连IP。Arteris的这项智能NoC IP技术将为 AMD 芯粒提供高性能数据传输支持，赋能AMD从数据中心到边缘及终端设备的广泛产品组合中的AI应用。Arteris FlexGen NoC IP与AMD Infinity Fabric™互连技术的战
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Arteris AMD AI芯粒 片上网络 NoC IP
智能汽车时代的加速到来，使车载智能系统面临前所未有的算力需求。随着越来越多车型引入电子电气架构转向中心化、智能驾驶的多传感器融合、智能座舱的多模态交互以及生成式AI驱动的虚拟助手等创新技术，都要求车用主芯片能够同时胜任图形渲染、AI推理和安全计算等多重任务。当下，功能安全、高效高灵活性的算力、产品生命周期，以及软件生态兼容性这“四大核心要素”，已成为衡量智能汽车AI芯片创新力和市场竞争力的核心标准。传统汽车计算架构中，往往采用CPU与GPU或/和NPU等计算单元组成异构计算模式；随着自动驾驶算法从L1向L
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