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经历过华为、中电港后,为什么最终选择了硬之城...

眨眼已在技术领域耕耘了10多年,很荣幸服务过中国最优秀的公司之一华为,超十万华为人使用的差旅系统等,出自我带领的团队之手;也很荣幸服务过中国本土最大的元器件代理分销商中电港,组建和带领技术团队打造中电港国家级元器件电商平台。   这里顺祝老东家2018年年初斩获12亿投资;我也曾以技术合伙人的身份创过业,先后获得险峰、钟鼎、GGV的投资。   经历过华为、中电港和自己创业后,为什么选择回归元器件行业?为什么选择加入硬之城任职CTO?借新春之际,做个总结,谈谈我的逻辑判断,海锋给技术人员、元器件业内人士及亲朋好友拜年。   我眼中的元器件行业   元器件行业足够大,数万亿的市场规模:可以说有电的地方就有电子元器件,随着晶体管和集成电路的发展,人类完成先后完成了第二次工业革命和计算机技术革命。   现在正在推动着第四次工业革命的发展,在这一百多年的历史里,电子元器件行业一直在蓬勃发展,早已渗透人类生活的每一个领域,在这相当长的时间都是一个朝阳产业。   国家政策及资本对元器件行业大力支持:中国由于历史原因电子行业起步晚,底子薄,到目前为止很多核心元器件都需要依赖进口,中国在传感器、模拟及分立器件上都是全球第一大市场,集成电路自2013年起超越石油成为第一进口商品,对外依存度超过 60%,中国集成电路产值不足全球7%,而市场需求却接近全球1/3,连续5年进口额超过2000亿美元。   在国家政策的支持下,国内一大批半导体企业正在崛起,2013年开始,中国政府决心发展集成电路产业,出台《集成电路产业推进纲要》,同时,包括国家大基金、地方政府基金在内,国内集成电路产业基金总额已经超过4600亿元,这必将进一步加强中国元器件生产与销售竞争能力,为行业发展创造更多对机会。     元器件行业互联网化层度较低,中国市场需求量与分销额不成比例。现有分销体系还是停留在目录分销商和代理商模式,基于人与关系交易,效率低下,互联网化率却不到1%,有非常大的改造空间。   像艾睿、安富利、富昌这些国外电子元器件传统分销商年销售额均在1000亿以上,而国内最大传统分销商只有150亿,因为国内半导体产业发展晚,没有享受到第一波传统代理分销红利,在产业互联网浪潮中必定能有所突破,打破不平衡。   电子元器件行业信息不透明和品类管理缺失造成很多IC采购找料耗时很长、采购成本很高及整体采购效率低下等问题是产业互联网发展的巨大机会。   我眼中的硬之城   对团队(人)的认可:创始人Steven很nice,拥有13年行业经验,对行业、用户及互联网有深刻的认识,战略目标与落地路径清晰,自我迭代能力强,有成功的创业经验,再次创业成功概率大;其倡导奋斗者、用户导向、真诚、简单直接、鼓励创新的企业文化,打造员工与公司命运共同体等这些都是年轻人所期待的工作环境和人文氛围。   核心团队均为80后,多年合作基础,凝聚力超强;团队的行业经验相当丰富,多位联合创始人在行业扎根7-10年,十分了解用户需求,配合顺畅,执行力强,并且有着宽广的胸怀,这样的团队是创业基础,也是打动我加入的最根本原因。   对商业模式(事)的认可:硬之城对元器件行业、市场、用户及产业互联网的认知深刻,所有的产品和服务均围绕用户展开,定位服务“主流市场” “主要客户” “主要痛点”,用大数据技术与人工智能技术提升产业效率,这和我技术服务产业的理念一致。   实践业绩证明及资本助力,硬之城业绩近3个月复合增长超25%,今年目标是业绩增长5倍,这表明硬之城商业模式得到验证,正式进入爆发期;另外,在资本寒冬的大背景下,2016、2017、2018年3年连续拿到三轮融资,也反映资本对元器件行业及硬之城的认可。   在一个机缘巧合的机会下与创始人相识,硬之城刚好需要一位具有元器件行业经验且具备互联网技能的技术合伙人,来夯实硬之城技术基础,相聊甚欢,最终决定加入硬之城,为共同的梦想一起奋力前行。 未经允许不得转载:硬之城 » 经历过华为、中电港后,为什么最终选择了硬之城

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一文读懂AI芯片生态圈 大佬新贵在新战场厮杀【硬之城】...

最近魏少军教授在谈及中国AI(人工智能)芯片产业的现状时说:“现在AI芯片的炒作过头了,今天的一部分甚至大部分的AI芯片创业者会成为技术变革的‘先烈’”。魏少军的话不是空穴来风,仅仅一两年间,国内AI芯片头部创业公司的融资额度就超过了20亿人民币。全球至少有45家初创公司研制AI芯片(语音交互和自动驾驶),5家企业融资超过了1亿美元。据中信证券测算,2020年AI芯片市场规模将达146.16亿美元。人工智能技术以AI芯片为载体正在迅速崛起。 01 AI芯片的生态圈 从广义说,能够驱动AI程序的芯片都叫做AI芯片。从狭义来说,AI芯片是为适应AI算法进行了特殊设计的芯片。 从应用层面讲,AI芯片主要分为云AI芯片和端AI芯片。云AI芯片应用于云端服务器及数据中心;端AI芯片应用于智能设备、IoT端设备。未来,人工智能将会在我们的日常生活中得到极大普及,正如英伟达创始人黄仁勋所说:“未来,AI与AI芯片将无处不在:咖啡机、保温杯、麦克风、甚至耳环、鞋子这些小物件都会智能化。” 云AI芯片的特点是性能强大、能够同时支持大量运算、支持图片识别、以及语音、视频处理。端AI芯片则需要嵌入到设备内部,让设备不联网就能具备AI能力。AI芯片之于人工智能的意义,可以理解为发动机之于汽车。人工智能理论已经提出多年,由于它需要一台计算能力超强的“发动机”驱动,所以多年没有真正跑起来,直到AI算法、大数据以及AI芯片的出现。 人工智能的破局是在2012年计算机视觉届的“奥林匹克”—ImageNet挑战赛的赛场上,来自多伦多大学的Geoffrey Hinton教授和他的团队第一次用上了GPU芯片和深度学习算法,成为AI史上的一个重要节点。 在2015年的ImageNet大赛上,微软亚洲研究院团队更是凭借GPU与深度学习算法,第一次让计算机的图像识别超过了人类。人类识图错误率约为4%,而冠军团队机器识图的错误率为3.57%。在图像识别兴起之后,视频识别、语音识别、翻译、语音助手等一系列AI应用应运而生。 AI芯片的爆发,至少将会影响到四个应用场景:家居/消费电子、安防监控、自动驾驶以及云计算。 图一、AI芯片产业生态 移动通讯 华为2017年9月发布的麒麟970,搭载了NPU (神经网络处理器)AI处理模块,是世界首款手机AI芯片。NPU比CPU快25倍,能耗提高了50倍。苹果在2周后发布了搭载A11处理器的iPhoneX,首个推出人脸识别的AI芯片。ARM紧接其后推出了两款AI芯片,应用于移动端的物体检测和机器学习的处理器。ARM这个动作的影响是巨大的,因为全球超过90%的手机芯片采用ARM架构,包括麒麟970和苹果A11。 追随者还有联发科和高通。联发科推出的Helio P60,支持AI的计算机视觉、人脸识别。高通的基于枭龙芯片的A1引擎,将所有手机中的SOC软硬件一网收尽统统打包。AI芯片成了手机红海战场的一个重要搅局者。 安防监控 安防市场2017年超过了6350亿人民币,同比增长了17.6%。佳都科技《人工智能技术白皮书》指出,2017年国内高清摄像头出货1亿颗。 由于AI能够对迅速对视频进行结构化处理,现在几乎所有AI芯片创业公司都将安防作为核心应用场景之一,纷纷推出内嵌于安防监控摄像头的AI芯片。安防三巨头海康威视、大华股份、宇视科技不仅是众多AI芯片公司的合作伙伴,其自身也在推进安防+AI的步伐。 自动驾驶 AI芯片正在成为自动驾驶计算平台的核心。在这一领域目前主要有三大AI芯片势力:英伟达、英特尔和地平线。英伟达和英特尔大家都很熟悉,地平线是一家中国初创公司,原百度研究院副院长余凯任CEO。地平线的雨果自动驾驶平台早期使用的是英特尔FPGA处理器,现在开始打造自己的BUP架构,并推出沿用这一架构的AI芯片“征程”。 云计算 AI芯片可以为互联网供能,例如在线翻译、人证比对、图片搜素等,背后都离不开AI芯片的支持。在移动领域错失先机的英特尔不惜花重金布局:$160亿美元收购Altera(FPGA),$4亿美元收购Nervana(神经网络处理器),继而收购Movidius(视觉处理器,收购资金未详),云AI芯片与端AI芯片都有所涉及。其他有高通、ARM、联发科等也陆续进场。 图二、AI芯片的两大应用领域 02 国内AI芯片主要玩家 寒武纪:一家中科院背景的创业公司,创始人陈天霁、陈天石为兄弟,均为中科院计算所博士。2016年在北京成立。华为麒麟970芯片搭载的就是寒武纪的AI芯片,中科院为此还向华为发了贺电。兄弟俩先后毕业于中国科大少年班,天石研究人工智能算法,天霁学做计算机芯片。一个硬件、一个软件,一拍即合开发人工智能芯片。取名“寒武纪”,是希望用地质学上生命大爆发的时代来比喻人工智能的未来吧! 深鉴科技:作为中国AI芯片第一阵营的深鉴科技,是一家清华背景、FPGA技术起家的创业公司。2016年在北京成立。创始人姚颂,这位90后清华学霸,放弃了美国名校卡耐基梅隆大学直接攻读博士学位的邀请,选择了创业。2017年获得A轮千万美元融资,致力于深度学习处理器与编译器原创技术的研发,已有数千万订单,两款AI芯片正在量产中。 地平线机器人:创始人是前百度深度学习研究院副院长余凯,曾在百度领导过语音识别、图像搜素、百度大脑、百度无人驾驶等项目。产品包括硬件、软件及算法,团队包括前诺基亚手机研发VP、Facebook人工智能研究实验室创始成员、百度首席构架设计师及20多位深度学习领域专家。 比特大陆和嘉楠耘智:这两家都是现在很火的网络虚拟货币“矿机芯片“的生产商。比特大陆成立于2013年,2017年总营收就飙升至25亿美元,占矿机专用芯片市场70%以上份额。2017年推出第一款28纳米工艺AI芯片”SOPHON“(算丰)。嘉南耘智是世界第二大比特币矿机生产商,2017年12月预发布了AI芯片KPU(Knowledge Processing Unit),作为一家做矿机芯片(自称是区块链专用芯片)和矿机的公司,嘉楠耘智累计获得近3亿元融资。目前已申请挂牌新三板。 除了以上初创公司以外,还有一些传统芯片厂商也加入到AI芯片队伍。海思、杭州国芯、中星微电子都有涉入,还有主攻安防AI芯片的宇视科技、中天微、国科微等。 03 靴子何时落地? 在这场伟大的“无芯片不AI,无终端不AI,无行业不AI“的变革时刻,也有人保持了清醒。我们需要多一点思考,怎样做才能避免魏少军教授警醒的成为现实,不让“今天的一部分甚至大部分的AI芯片创业者会成为技术变革的‘先烈’”。 思考一:杀手级应用在哪里?魏少军教授说,”尽管目前AI应用涵盖了生产领域、生活各个应用层面,但究竟什么才是AI的杀手级应用?与人们生活周遭真正不可或缺的日常AI应用?至今应还没答案。“上面所提及的除了家居/消费电子虽然离我们很近,但自动驾驶离我们还有不小的距离,且芯片进入汽车电子也是一道不小的门槛,在AI芯片之前汽车电子也没见有谁有效的突破了这个门槛。安防和云计算更多的是涉及工业产品,内嵌于安防监控摄像头的AI芯片也还处在研发中。这就是”AI产品说得多、落地少“,因为除了手机芯片外,市场上还没有销售超过百万的AI芯片出现。 思考二: 通用AI芯片会不会出现?现在各家使用的AI方案架构互不兼容,没有支持的标准AI计算接口,各厂商的端设备也是五花八门,到底会不会出现像当年CPU一样的通用处理器来一统AI芯片天下?最近ARM宣布了要进军AI芯片领域,并有一统人工智能生态的想法。至少,通用AI处理器的驱动力来自以下两个方面: 开发AI芯片硬件构架的代价非常高,不是所有厂家都能承受的; IP的可扩展性、架构的支持广度、标准AI计算接口,对AI芯片的普及非常重要,而开发相关算法也不是一朝一夕就可以完成的。 不论ARM是否能梦想成真,至少ARM的想法对AI芯片的生态还是具有很大吸引力的: 可利用既有框架便可达到(或接近)AI硬件处理能力; 不需要额外支出和额外授权成本; 不需要改变既有芯片的设计格局; 可提供业界更多的方案选择; 其他使用自有AI计算架构的客户也可以同样得到好处。 另一家可能的赢家是英伟达。AI芯片目前应用最多的是GPU,因为GPU适合于单指令、多数据处理,特别适合AI的深度学习训练和推理。英伟达技术中心亚太首席技术官Simon See曾自豪地说:“通用是我们的优势。“ 英伟达的Xavier计算平台,正在被超过20家自动驾驶创业公司、以及博世、采埃孚等供应商巨头采用。 04 未来的搅局者 AI芯片能否成为半导体行业未来的搅局者,结论是肯定的。相比摩尔定律芯片每18-24个月迭代一次,AI芯片正以9个月迭代一次的速度演进。比特大陆产品战略总监汤炜伟说,“与传统芯片迭代速度相比,AI算法迭代更快。我们针对最新算法的需求,以及神经网络的共性,可快速地将新算法写到芯片上。“ 在这拨搅局者中,既有像ARM、英伟达这样的大佬,也有像寒武纪、深鉴科技这样的新贵。到底是ARM的AI芯片能一统人工智能的江湖,还是新贵们的百花齐放能够各显人工智能的神通,还需要时间观察。(来源:智慧产品圈) 硬之城-千万级料号的电子元器件商城平台 未经允许不得转载:硬之城 » 一文读懂AI芯片生态圈 大佬新贵在新战场厮杀【硬之城】

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电子电路常见故障产生的原因和处理方法...

       本文较为系统地分析了电子电路常见故障的产生原因、电子电路故障的类型,探讨了电子电路故障处理的主要方法,以期不断提高电子电路故障排除的工作效率,将电子电路故障带来的损失降到最低。   随着科技的飞速发展,各种电子设备在各行各业和人们的日常生活当中得到了广泛的应用,而在其使用过程中受到各种因素的影响,难免会发生故障,影响正常的生产、生活、科研、学习等。因此,加强电子电路常见故障排除方法的研究具有十分重要的现实意义。作为电子电路技术人员,应熟知电子电路常见故障,并准确判断故障发生原因和发生位置,积极寻找排除电子电路故障的策略和方法,从而及时排除故障,使电子电路恢复正常的工作状态。   一、电子电路常见故障产生原因   要想准确地判定电子电路故障发生位置,进而采取有效措施进行排除,首先应对故障产生的原因有基本的认识,只有这样才能避免“盲人骑瞎马”,做到有的放矢、“对症治疗”,提高电子电路故障排除的工作效率。   电子电路工作过程中受到自身或外界因素的干扰,容易引起各种类型的故障,这些故障产生的原因纷繁复杂,可谓五花八门,但是概括起来不外乎内因和外因两种形式,下面逐一对其进行介绍。   1.电子电路故障内因   电子电路故障产生的内因较多。首先,电子电路长期运行导致某些元件或线路性能老化极易发生故障,其中较为常见的故障有电阻值发生改变、晶体管击穿、电容漏电等;其次,电子电路工作过程中一些位置出现断线、松动、接触不良等情况,进而引发系统故障发生;最后,维修人员在维修过程中,安装了不符合规格的电子元件或接错线路等也容易引发故障。   2.电子电路故障外因   由外因引发的电子电路故障十分常见,其中非专业人士未按照规范标准操作,导致电子电路出现故障的机率较高。另外,没有严格的电子电路维护制度的约束,一些电子元件因长期处在非常温环境或潮湿、粉尘较多的环境中而生锈、腐蚀。一些电子电路防雷措施不够完善,结果遇到雷雨天气很容易因雷击而出现故障。   二、电子电路故障类型   通过上述介绍,我们对电子电路故障产生原因有了一个初步的了解,同时我们还必须对电子电路常见故障类型进行探讨,这样才能更好地为电子电路的故障排除提供参考。   由电子电路内因引发的故障类型有:晶体管、电容、电阻等电子元件性能发生改变引发的故障;电子电路中有关线路接触不良引发的故障等。由外因引起的电子电路故障类型有:   技术人员使用电子电路时未按照说明要求进行操作;维修技术人员维修程序不规范不科学等。   需要注意的是,电子电路不同于其它设备,它容易受到外界干扰而引发多种故障。所谓的干扰指外界因素对电子电路中的有用信号产生扰动,使电子电路电流的稳定性大大降低,某些元件在忽高忽低电流影响下极易发生损坏。   因此,加强电子电路干扰源的研究,通过采取相关措施能够使其远离干扰,进而使电子元件保持最佳的工作性能。概括而言干扰源主要分为以下几种类型:   (1)接地不合理造成的干扰   单电源供电电路中,通常将相反的电极当作其电位参考点,即如果采用正极性电源进行供电,那么电源的负极则为电位参考点。如果采用负电极电源进行供电那么电位的参考点则为正极。如果是双极性电源,那么电位的参考点则为正负极串节点。为了防止电子电路产生干扰,通常将电路中的接地元件与电源的地位参考点相连。此外,为了避免数字信号对模拟信号的干扰,数字信号地与模拟信号地应分别设置,再汇集于所选择的一点。如果地位参考点接地处理不当或接地的电阻值太大,就会产生地电位差噪声,影响电路的正常工作。   (2)直流电源滤波效果欠佳   电子器件工作所用的纹波电压,通常由50Hz的交流电经过滤波、整流、稳压转化而来,如果电子电路工作过程中纹波电压突然增大,则会给电路带来干扰,这种干扰通常有规律可循,因此,为了避免这种干扰的产生,应选择低噪声、低输出阻抗的电源,也可以在电路和放大器中增设电源滤波电容。   (3)由感应引起的干扰   干扰源可以通过电感、分布电容等将干扰信号耦合到电路中,使电子电路出现寄生振荡。为了避免这种干扰现象的发生,一方面可以采用屏蔽措施,即将屏蔽壳与大地连接,抑制电磁干扰在空间的传播,并切断干扰信号的传导通路。另一方面,针对寄生振荡,可在电子电路合适位置接入阻容网络。   三、电子电路常见故障处理方法   要想及时地排除电子电路的故障必须建立在对故障的准确检测和判断的处理基础上,因此电子电路故障处理的重点工作应是准确定位故障发生的位置,下面对故障检测方法进行详细的探讨。   1、直接观察法   直接观察法又称观察感知法或感官判断法,指不借助其他检测设备,而是通过人的触觉、嗅觉、听觉、视觉等多种感官对电子电路出现的故障进行判断分析,进而定位故障发生位置,然后采取相应的维修措施,使电子元件恢复到正常的工作状态。   直接观察法包括通电前与通电后观察,其中通电前主要观察电子电路中使用的元件是否正确,接线有无错接、接反现象等。通电后观察指观察判断元件有无出现烧焦异味、电路中有无冒烟现象、颜色有无变得焦黄或焦黑等。   直接观察法操作方便,简单易行,而且判断比较准确,可以将其作为处理复杂电子电路故障的基础环节,以提高排除复杂故障的工作效率。   2、电压、电流测量法   在进行电子设备检修时,常常测量电路的电压、电流等参数。   当电路电压不太高时,比较适合测量电子仪器设备各部分的相关电压值,并和正常工作电压值进行比较,判断故障情况。当电路工作呈现不稳定状态时,我们可以采用电流测量法判断电路故障部位。这种情况比较复杂,需要我们灵活运用相关知识判断故障情况。也可电压测量和电流测量相结合判断故障部位。例如,电流表示数正常表明主电路为通路,电压表示数为零,则故障原因可能是与电压表并联的用电器短路。既无电压也无电流表明无电流通过两表,故障可能是主电路断路。   3、参数测试法   参数测试法需要借助专门的检测仪器,结合较强的理论知识判断电子电路中出现的故障。例如利用万用表检测某个线路的电流或检测某个元件的电阻值等,当检测数值与设计电流或元件的标准参数相差较大时,则故障可能出现在该位置,然后采用更换线路或电子元件的方法将故障排除。另外,检查电子电路静态工作点时,可以运用示波器进行测定,这是因为示波器拥有较高的输入阻抗,检测过程中给原电路带来的影响较小,而且通过示波器还能观察到被测位置处的干扰电压或信号,能够帮助技术人员迅速找出故障发生的原因。   4、跟踪信号法   跟踪信号法就是将合适频率的信号接入可能出现故障的电子电路中,然后将示波器接入电路中,监测信号的变化和流向,并按照信号在电路的传播方向逐一进行监测,当监测到信号变化比较大时,可初步判定故障发生的大致位置,然后再进行仔细监测。该方法排除故障的工作效率比较高,因此是监测电子电路的常用方法,尤其在动态调试过程中应用更为广泛。   5、对比法   对比法即比照法。运用对比法的前提是拥有与故障电路相似且正常工作的电路,通过检测正常电路的性能参数,与发生故障的电路的性能参数进行对比、加以比照,进而判断故障发生的位置,分析故障发生的原因,该种方法比较适合排除简单的电子电路故障。   6、替换法   替换法全称元件替换法。电子电路故障排除方法中,元件替换法能够对故障位置进行准确的定位,即利用正常的元件逐一替换可能发生故障的电子元件,元件更换后如果电子电路恢复到正常的工作状态,则说明正是被替换元件发生了损坏并导致了故障的发生。这种方法比较适合在已初步判定故障发生范围的情况下使用。如果还未判定故障的大致范围,那么更换元件的工作量就会比较大,犹如漫天撒网,又似满田找瓜,费时费力,因此不宜采用该方法。   7、补偿法   补偿法是一种常用的较为精密的检测方法。如果电子电路中出现寄生振荡现象,则可通过选择合适容量的电容器定位振荡位置,即在电子电路的合适位置利用电容器与地进行短路,如果发现电子电路中振荡现象消失,则说明振荡就发生在该段或上段电路中。使用这种方法关键在于选择合适容量的电容器,即保证 电容器能够抵消干扰信号。   8、断路法   采用断路法能够有效地检测电子电路中短路故障,即通过断路不断缩小故障发生范围,最终确定故障所在。例如,如果电子电路中运用稳压电源供电,当将某一线路与其连接时电路电流突然增大,则接入的电路中存在短路故障,此时可通过切断支路方法锁定短路位置,若切断某支路线路时电流恢复正常,则说明该支路短路。   电子电路故障判定的方法很多,有的对设备有一定的要求,应用时会受到限制,有的虽然对设备要求较低,但工效也相对较低。实际应用中我们需要灵活运用、联合运用各种方法判断故障部位,高效快捷地、针对性地处理故障。   未经允许不得转载:硬之城 » 电子电路常见故障产生的原因和处理方法

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