全球代工业在进入逻辑制程7nm之后已经开始生变，由于研发费用及成本高耸等因素，2018年格罗方德与联电声言止步，因此导致全球代工业中只剩下台积电，三星，英特尔及中芯国际四家在列，而其中的英特尔在商业代工业中是个“小角色”，以及中芯国际尚未明确它的时间表，所以全球只剩下台积电及三星两家在代工中争霸。

暂且不提各种威胁情景，AI有可能在各种模棱两可的情况下帮助做出决策。这不仅仅是遵循自动流程图，这些情况以往通常需要人来进行判断。这就引出了电子测试和测试工程话题。AI在这里有用吗？

台积电在日本京都举办的超大规模集成电路研讨会（VLSI Symposium）上，展示了名为“This”的芯片，由台积电自行完成设计与生产。这颗芯片的架构并非最新最强，仅仅采用Cortex-A72四核+6MiB三级缓存的双芯片组合设计，无法与主流旗舰平台的Cortex-A76相提并论。那么这个“This”有什么特别之处吗？

市场对8英寸晶圆厂与设备的需求特别高，较新的12英寸晶圆设施与机台市场则呈现供应过剩。

这次华为是想跟高通来场全面的对比，如果超越了高通哪怕就是超越了一点点，可以使华为更有胆量不用高通的芯片了。

近日，中国科学院微电子所集成电路先导工艺研发中心，面向5纳米及以下节点高性能和低功耗晶体管性能需求，基于主流后高K金属栅（HKMG-last）三维FinFET器件集成技术，成功研制出高性能

我国5G牌照发放，标志着我国正式进入5G商用元年。然而，5G频段分为6GHz以下（FR1）和毫米波（FR2）两个部分。毫米波标准目前尚未最终确定，这部分才是5G的最终方向。我们的生产测试系统是否已准备好？

“美国微博”用户TubeTime还真的这么做了一次，他把一个CPU（具体型号不明）切成了两半，正好可以看到CPU的纵剖面，我们来看看里面都有什么。

这一新的逻辑架构可以通过器件级存算一体路径破解数据传输阻塞瓶颈问题，突破了现有逻辑系统中冯·诺依曼架构的限制。

传感已经无处不在，世界上部署的传感器正在接近1万亿个，连接设备也在接近300亿台。机器学习也已经不再只是个流行词，而是已应用到许多领域。这些所有加在一起，使我们面临从未有过的巨大挑战。那么这对大家意味着什么？也就是我们每个人都在参与5G、自动驾驶汽车、工业4.0或商业太空旅行的竞赛。

在半导体工艺进入10nm之后，芯片制造难度越来越大，性能提升也越来越不明显了，摩尔定律也多次被人质疑了，IC产业会不会就此终结在10nm以下节点了？谁能回答这个问题？

在近日的 SFF（Samsung Foundry Forum）美国分会上，三星表示，该公司也将在 2021 年推出一款突破性的产品——这款产品基于 3nm GAA（gate all around）工艺；性能提高 35%，功耗降低了 50%，芯片面积缩小 45%。

最近，网络上开始对手机“点胶门”展开了激烈的讨论，各路数码大V、厂商以及普通用户都参与其中，一时间成为热点话题。那么，手机点胶到底是什么？手机有必要点胶吗？带着这么几个问题，我们来一起探讨下。

工业4.0大幅变革传统生产线，新时代智能工厂应运而生。智能工厂将面对终端智能化、连接泛在化、计算边缘化、网络扁平化、服务平台化及安全提升化等技术发展趋势，需要解决智能感知控制、全面的互联互通等多个方面的问题。本文将传感器比作智能工厂的感觉器官，将机器人比作智能工厂的四肢，将AI系统比作计算大脑，介绍了实现智能工厂所需的关键技术，并指出边缘和云端的数据安全性将是智能工厂面对的最大挑战。

人工智能（AI）风头正劲。各种应用领域都有应用AI的方案，但是其中许多方案中的AI应用都取决于云端的计算能力，而在嵌入式系统领域并不具备可以随时自由连接云端的环境。即便是可以连接到云，也会因云端反馈所带来的延迟而无法满足嵌入式系统对实时性的高要求。此外，对于电池供电类应用，我们希望功耗越低越好，但目前一般的低功耗技术，只能在运行和待机模式中择一保持低功耗，这就无法满足系统长时间工作的要求。