方正科技（股票代码：600601）于11月7日晚间发布公告称，其全资子公司重庆方正高密电子有限公司（以下简称“重庆高密”）计划投资建设重庆生产基地的人工智能配套扩建项目。据悉，该项目总投资估算约为13.64亿元。公告指出，随着全球新一代信息

近日，多家PCB行业上市公司通过互动平台及投资者交流活动，披露了在AI服务器、高端工艺、海外产能等方面的最新业务进展。鹏鼎控股（002938.SZ）表示，公司正积极把握AI发展机遇，一方面通过高端HDI产品切入AI服务器市场，并与多家云服务

在AI技术快速发展的浪潮中，作为电子设备基础元件的印制电路板（PCB）行业正迎来前所未有的发展机遇。2025年三季报数据显示，A股PCB板块展现出强劲增长势头：38家上市公司营收总额突破1560亿元，净利润超过168亿元，双双创下历史同期新

近日，鹏鼎控股（002938.SZ）对外披露了最新投资者调研信息，就泰国生产基地建设进展、短期业绩表现及未来业务重点等市场关注议题作出集中说明。公司在回应中指出，泰国一期生产基地自今年5月进入产线调试阶段以来，推进节奏整体符合预期。目前产品

当电子设备供电电压从±15V降至3.3V单电源，传统运放在信号接近电源轨时失真、动态范围受限的痛点愈发突出。轨对轨运放（Rail-to-Rail Op Amp）通过突破电压边界，成为低电压、高精度场景的“信号处理利器”。1、核心特性对比2、

在物联网和AIoT浪潮的席卷下，单片机市场正经历着前所未有的结构性调整。对于开发者而言，选对技术路线不仅关乎项目成败，更决定着职业发展的天花板。本文将直击核心，为您梳理在技术快速迭代的当下，应重点掌握的MCU技术方向与具体知识点。1、主流M

在刚刚落幕的STM32全球峰会上，业界描绘的蓝图已然清晰，作为身处技术洪流的嵌入式工程师，我们看到 的不仅是趋势，更是即将到来的技术范式转移，这场变革理性而深刻，正在重塑着我们的工作本质。1、AI与ML：执行者——>决策者传统嵌入式开发的核

引言人工智能和机器学习应用的指数级增长已经对数据中心的高带宽、低延迟光学连接产生了巨大需求。传统的光学互连解决方案，如可插拔光学模块，在满足现代超大规模计算环境日益增长的数据速率要求方面已经达到极限。这一挑战推动了先进硅基光电子封装技术的发展，使光电共封装系统能够支持下一代AI/ML集群和高性能计算

人工智能岗位竞争激烈，企业需要能直接解决实际问题的人才。以下内容基于2025年最新行业需求，剔除冗余理论，直击Python在AI领域的核心应用点，按基础→核心→进阶三阶段划分，对应岗位要求系统化掌握。一、Python基础核心：工具链与工程化

在嵌入式开发中，STM32F1的NVIC（嵌套向量中断控制器）是实现精准中断响应的关键模块。本文直击NVIC配置核心，提炼九大可操作性技巧，拒绝空泛概念，聚焦实战配置。1、优先级分组配置通过SCB->AIRCR寄存器设置4位优先级分组，支持

一、物联网领域：低功耗+安全是核心推荐RTOS：FreeRTOS（开源首选）、Zephyr（安全新贵）、ThreadX（AIoT利器）关键点：物联网节点需极致精简 → FreeRTOS内核<10KB5G/WiFi设备需安全认证 → Zeph

OTA（Over-the-Air）技术使嵌入式设备可通过无线网络实现固件远程升级，无需物理接触设备。其核心在于通过安全协议下载新固件并替换旧版本，适用于物联网设备、工业控制系统及智能家居等场景。本文从技术原理、实现步骤及安全机制三方面展开论

当嵌入式系统与AI、量子技术深度绑定，这个领域正在淘汰两类人：拒绝底层逻辑的浮躁派，与抗拒技术迭代的保守派。本文直击未来五年核心趋势与生存法则。2030嵌入式开发四大硬核方向神经形态芯片：仿生计算架构颠覆传统冯诺依曼体系光子集成电路：用光速

RISC-V作为全球首个开源指令集架构（ISA），凭借其模块化设计、低成本授权和高度可扩展性，正成为物联网、AI、高性能计算等领域的“新宠”。本文从指令集结构、核心特性到应用场景，直击RISC-V的技术精髓，助你快速理解其设计逻辑与优势。一

在5G、AIoT、自动驾驶等场景中，高速DSP系统需以GHz级时钟处理数据，但信号完整性（SI）问题却像“隐形杀手”——反射、串扰、电源噪声等，轻则导致数据错误，重则引发系统崩溃。本文直击高速DSP系统的SI核心挑战，拆解关键问题与解决方案

2025年，物联网、AIoT、智能汽车、工业4.0等赛道爆发，单片机（MCU）作为智能设备的“大脑”，需求激增。行业规模突破千亿，国产替代加速，技术迭代从“能用”到“好用”升级。单片机工程师，仍是技术圈的“硬通货”。一、行业现状：需求爆炸，

2025年的技术圈，嵌入式工程师正站在“三浪叠加”的十字路口——物联网设备爆发、汽车智能化革命、工业自动化升级。但机会背后，是技术门槛的隐性抬升：只会写驱动？不够；懂AI模型部署？才够格谈高薪。这个赛道究竟是“真香”还是“内卷”？直接看结论