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器官芯片已加入新冠病毒戰役中

2020-05-20

新冠病毒可能成為人類歷史上最難對付的病毒之一。 當前，新冠疫情已經在全球造成數以百萬計的感染和數十萬人的死亡，然而病毒的蔓延似乎還將持續。即便在今年北半球的夏秋季節得到控制，大概率也會在今年底的冬春季節再次卷土重來。 現在，全世界估計沒有比研制出新冠病毒疫苗和特效抗病毒藥更緊迫的問題了。近期，由我國主導的全球第一個獲批臨床試驗的新冠滅活疫苗已經結束一期臨床試驗，目前正在進行二期臨床試驗。按照之前世衛組織的預計，新冠疫苗最快也要18個月才能問世。疫苗研發上的“中國速度”似乎會讓新冠病毒疫苗的到來更快一些。   然而更為嚴峻的情況是新冠病毒在傳播過程可能會出現變異。根據美國洛斯阿拉莫斯國家實驗室的一項最新研究，現在歐美地區主要流行的毒株已經是一種比新冠病毒大流行初期傳播的毒株更具有傳染性的新型毒株。如果新冠病毒能夠適應夏季高溫，并再次發生變異的話，正在研發的疫苗可能失效。 相關專家表示，密切監測新冠病毒的基因變異，針對病毒較為穩定的部分進行有效免疫，對全球的藥物研制和疫苗研發至關重要。 為加快疫苗和抗病毒藥物研制，研究者們正在嘗試采用一種被稱為“改變未來的顛覆性技術” 的新方法——器官芯片，來進行新冠病毒入侵免疫系統的機制研究，以及試圖縮短藥物的臨床試驗周期。 器官芯片的神奇之處到底何在，能夠在新冠疫苗的研制中發揮怎樣的作用？這是我們在這里深入探究的重點。 什么是器官芯片？ 人體器官芯片的崛起，本身就有著強烈的現實需求和應用場景，那就是新藥研發。 首先，現代新藥的研發之所以成本極高、周期長且失敗率高的一個主因，就是藥物在進入臨床試驗階段的失敗風險非常高，因此提高對人體對藥物反應的預測的準確率，可以有效降低臨床試驗的試錯成本。 其次，當前臨床前期試驗的藥物模型預測主要來自于動物試驗。除了分析起來非常復雜、耗時耗力以及動物倫理問題外，動物的藥物模型最大的缺點便是無法準確地模擬人體系統。即使是像小白鼠這樣跟人類99%基因相同的動物模型都可能帶來很多藥物的預測偏差。 另外，一種代替動物試驗的體外細胞模型，具有快速、高通量的特征，可以廣泛用于早期化合物的篩查。但是這種通過培養皿或多孔板培養的簡單細胞模型，生理功能不完整，無法反映組織間的相互作用和生理狀態下的藥物發生機理。 因此，醫藥研發需要一種精準性更高，更能反映生理機制的藥物篩選技術。構建一個百分百還原人體器官模型的技術還有點困難，但是通過逆向工程還原人體器官關鍵的部位和功能則是行得通的，器官芯片就在微流控技術的基礎上誕生了。 器官芯片（organ-on-a-chip），這個聽起來有點賽博格（Cyborg）意味的技術，并不如我們常見的半導體芯片那樣復雜和高深，其概念早在上世紀90年代就已經提出。 器官芯片技術是仿生生物學和微加工技術的結合，主要是利用微流控技術控制流體流動，結合細胞與細胞相互作用、基質特性以及生物化學和生物力學特性，在芯片上構建三維的人體器官生理微系統。微流控芯片系統能夠將微組織器官的直徑控制在毫米甚至微米級別，并且增強其營養交換，防止微組織器官的核心細胞的死亡。   通俗來講，器官芯片既不用完全按照完整的器官進行重建，又具有人體原來器官組織的生理活性和結構功能特征，能夠成為預測人體對藥物反應和外界各類刺激反應的良好替代品。 人體器官芯片如何實現新藥檢測？ 以上我們知道，器官芯片主要是模擬人體內部的組織環境，這一內部環境可以是某一塊器官組織，也可以是多個器官的組合，比如整個人體。 截至目前，已經發表的人體不同的器官芯片有：腸道芯片、肺部芯片、心臟芯片、肝臟芯片、血管芯片、腫瘤芯片、胎盤芯片以及集合多種器官芯片組成的人體芯片（human-on-a-chip）。 單個器官芯片的研發可以讓研究者更直觀地了解器官組織的生理機制的變化過程，也可以實現專門的藥物的功能的實驗和檢測。   比如，哈佛大學研制的一款腸道芯片，就可以還原人體腸道的三維的褶皺和小腸絨毛結構，甚至實現微生物群落的共生，因此可以很好地構建口服藥物的吸收、代謝模型。 再比如，在心臟芯片中還原心臟微環境中的三維結構，用于在心血管疾病藥物研發中觀測和對比心肌細胞在不同的刺激下的反應。研究者們成功地在芯片上測試了不同濃度腎上腺素對心臟肌肉細胞收縮性的影響。 此外，像肝臟芯片可以用于對某些藥物或病原體對于肝臟細胞的毒性或損害；血管芯片可以模擬人體中血管周圍環境與血管的物質交換，用于觀測心血管疾病藥物對血管表面的刺激反應；腫瘤芯片可以還原復雜的腫瘤微環境或者模擬腫瘤轉移，從而測試抗腫瘤藥物的效果；胎盤芯片可以模擬胎兒和母體之間的物質交換過程，促進對早產帶來的胎盤功能障礙的研究以及治療。 由于人體是一個由多個器官組成的高度復雜的系統，如果想要研究任何一種疾病或者檢測任何一種藥物的安全性和有效性，最理想的情況就是在一個完整的人體上進行實驗。那么，構建模擬多個器官的“多器官芯片”，也就是“人體芯片”成為行業研究的熱點。 比如，近期科學家開發出一種包含五個容納不同類型細胞腔室的器官芯片裝置，通過循環營養液的通道連接模仿血液流動。   這一裝置用于研究藥物及其化學副產品對靶細胞和其他組織同時產生影響的程度，未來可以有效測量不同抗癌藥物對癌細胞以及心臟和肝細胞的影響。 未來，研究者的最終目標是將人體的肝臟、腸道、心臟、腎臟、大腦、肺部、生殖系統、免疫系統、血液循環系統和皮膚用器官芯片的方式連接到一起，組成真正的人體芯片，從而能夠更加完整和有效地研究不同疾病、藥物、化學物質以及食物對人體健康的整體影響。 器官芯片有哪些用處？ 為加速新冠病毒疫苗研發，我們需要首先了解新冠病毒在入侵人體時候的發生機制與發生過程，也就是要找到為什么我們的免疫系統對其幾乎沒有抵抗力，這種病毒在入侵早期會對人體細胞造成哪些傷害。 由于現實中一個人被發現感染新冠病毒，很有可能已經是感染數天以后了，所以研究者很難找到早期感染者，特別是在24小時之內的感染者進行病毒入侵模式的觀察和檢測。而通過創建相關的器官芯片的模型，研究人員就可以詳細觀察新冠病毒在入侵人體早期是如何工作的了。 為此來自加拿大的研究人員正在利用多倫多大學研制的鼻子、眼睛、嘴巴和肺部的器官芯片來模擬新冠病毒的入侵方式。具體來說就是發現病毒突破我們人體的上皮細胞的屏障進入人體內部，而肺芯片的感染能夠研究免疫系統對新冠病毒的先天早期反應。   研究人員還將使用一種Powerblade的技術，用來標記被新冠病毒感染后的細胞分子，并給出相應的生物標記。未來如果用于疫苗的臨床前期的實驗，研究者就可以利用這一模型研究不同人體的先天免疫系統對新冠病毒疫苗會做出如何的反應。 我們可能仍然記得，在我國新冠疫情初期，某些機構通過體外細胞實驗的驗證，就宣傳某種藥物對新冠病毒有效，還一度造成全電商斷貨的鬧劇。結果遭到輿論和專家的批判，原因就在于他們僅通過簡單細胞模型來進行藥物有效性的證明，其結論是非常單薄的。 而通過器官芯片，新藥在上面進行有效性和安全性的篩選和驗證，就會比細胞模型有說服力，而且能部分替代動物實驗，縮短藥物臨床前研究的過程。 最近，在針對新冠病毒的抗病毒藥物的研制上，中國科學院大學的一支團隊正在利用器官芯片的方式，設計一種高通量的藥物篩選平臺，構建體外肺泡，以更好地縮短整個藥物研發的流程，從而加快推進整個特效藥的研發進程。   當然，我們也需要理性地認識到，在抗擊新冠病毒而進行的疫苗研發和抗病毒藥物的研制上，器官芯片仍然也只是起到前期的病毒致病機制的研究和后續藥物藥效篩選的輔助篩查的作用，也仍然以科研機構的基礎性研究為主，很難進入商業化研發的階段。 理論上來說，器官芯片以一種全新的方式來真實地重現人體器官的生理、病理活動，讓研究者直觀地觀察和研究機體的各種生物學行為，為了解新藥靶標的生物機制、為疾病的研究提供新的視角，同時為預測新藥的有效性和安全性、探索物種的差異性和意外的臨床表現提供了新的方法。 器官芯片還在從實驗室走向現實應用的道路上。如果此次對新冠病毒的感染機制研究和藥物研制中，器官芯片能夠發揮一定作用，也將能夠推動更多的醫藥企業和機構投入資源，加入到對這些改變未來的“顛覆性技術”的商業化進程當中。   關于億道電子 億道電子是國內最全面的開發工具提供商, 致力于將全球最先進的軟件產品引薦給國內研發型企業使用，為企業提供研發、設計、管理過程中使用的各種軟件工具，并致力于和客戶一同提高研發、設計效率，縮短設計周期。億道電子先后與arm、Altium、Ansys、QT、TestPlant、CollabNet、Parasoft以及TouchGFX等多家全球知名公司建立戰略合作伙伴關系，并成為他們在中國區的重要分銷合作伙伴。 億道電子專注開發、設計、管理工具數十年，客戶超過6000家，具有豐富的工具使用及客戶支持經驗積累，可以為客戶提供從arm開發、EDA板級設計、軟件編譯及測試工具、結構設計工具、多物理場仿真工具以及嵌入式GUI工具等產品與服務。億道電子在北京、上海、深圳設有分公司，業務遍布全國。

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基于Arm技術的芯片上一季度出貨量再創新高

2020-05-20

[導讀](2020年2月26日)在2019財年第三季度(2019年9-12月)中，Arm半導體合作伙伴基于Arm技術的芯片出貨量達到64億顆，再創歷史新高，這也是過去兩年內第三次創下單季出貨量新高。 (2020年2月26日)在2019財年第三季度(2019年9-12月)中，Arm半導體合作伙伴基于Arm技術的芯片出貨量達到64億顆，再創歷史新高，這也是過去兩年內第三次創下單季出貨量新高。 其中，Cortex-M處理器的出貨量達到42億顆，再次刷新紀錄，Arm由此看到終端設備對于嵌入式智能的需求不斷增加。截止到目前，Arm的合作伙伴已經出貨超過1600億顆基于Arm技術的芯片，過去三年平均每年出貨超過220億顆芯片。 Arm IP產品事業群總裁Rene Haas 表示：“上一季度，Arm合作伙伴基于Arm技術的芯片出貨量達到了創紀錄的64億顆，其中包括刷新紀錄的42億顆Cortex-M處理器，進一步證明了Cortex-M是嵌入式與物聯網應用的優選處理器。” “此外，我們對新技術與開發人員生態系統的加速投資也為我們帶來了2015年以來單季最多的授權協議數量。Arm攜手計算生態系統，積極為更多終端設備帶來效率更高的智能，打造人工智能驅動的網絡邊緣，同時為云端帶來更高的效率與更低的成本。” 關于億道電子 億道電子是國內較全面的開發工具提供商，致力于將全球先進的軟件產品引薦給國內研發型企業使用，為企業提供研發、設計、管理過程中使用的各種軟件工具，并致力于和客戶一同提高研發、設計效率，縮短設計周期。億道電子先后與arm、Altium、Ansys、QT、TestPlant、CollabNet、Parasoft以及TouchGFX等多家全球知名公司建立戰略合作伙伴關系，并成為他們在中國區的重要分銷合作伙伴。億道電子專注開發、設計、管理工具數十年，客戶超過6000家，具有豐富的工具使用及客戶支持經驗積累，可以為客戶提供從arm開發、EDA板級設計、軟件編譯及測試工具、結構設計工具、多物理場仿真工具以及嵌入式GUI工具等產品與服務。億道電子在北京、上海、深圳設有分公司，業務遍布全國。 摘自21ic網

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歷經兩年研發，Arm中國AI產品周易AIPU迎落地首秀

2020-04-24

上月，全志科技發布了新款智能語音專用處理器，這是Arm中國耗時兩年研發的周易AIPU的落地首秀。近日，雷鋒網與Arm中國產品研發副總裁劉澍和全志科技副總裁陳風進行了深度交流，了解到了Arm中國的產品進展以及Arm中國與全志科技定制周易AIPU的更多細節。 Arm中國在2018年注冊成立，中方投資團隊占股51%，Arm公司占股49%，接管Arm在國內的所有業務。同時，Arm中國也會研發更符合中國市場需求的產品。據悉，Arm中國從2018年開始就在推進3個產品線，分別是：周易AIPU、山海平臺安全解決方案、星辰處理器。 劉澍透露：“這三個產品線從團隊建立、到產品開發到發布客戶、到客戶芯片流片回來測試的工作，目前一切進展順利。今年第一季度恰好都有客戶的芯片返回而且工作正常?！? 周易AIPU屬于當下最受關注的AI產品品類，也是Arm中國看到落地應用的產品?！芭cArm不久前推出的配合Arm Cortex-M處理Ethos-U55和配合Cortex-A處理器的Ethos N系列NPU相比，Arm中國周易AIPU更加通用，既可以跟Cortex-M或Cortex-A一起工作，也可以作為處理器進行獨立工作?！眲鴮卒h網表示。 也就是說，周易AIPU既不是CPU處理器，也不是神經網絡加速器。這是因為，周易AIPU定義了一套新的適用于AI算法的指令集，通過指令來驅動里面的向量處理單元和固定的AI算法處理單元，從而完成各種復雜網絡的組合的操作。   但作為一款AI處理器，周易AIPU也必須尋找通用性和效率的平衡點，以提升產品的競爭力。周易AIPU的做法是，用向量處理單元Vector/Tensor Process的并行的8-bit向量陣列進行向量計算，Arm中國為Vector/Tensor Process定義了一整套向量處理指令集，有點類似于Arm此前的NEON指令集。 另外，周易AIPU中的AI Fix Function把常見的AI網絡里所通用的部件和單元固化為硬件，通過指令就可以驅動硬件工作，提升效率。 標量部分，周易AIPU也有標量單元，這個單元并非完成的CPU，但有類似標量處理器的功能。 因此，周易AIPU用標量處理單元Scalar Unit、向量處理單元TensoCre Ellxe.Cell，還有能提升AI效率的AI Fix Function，最終實現通用性和效率的兼顧。   億道電子是國內全面的開發工具提供商, 致力于將全球先進的軟件產品引薦給國內研發型企業使用，為企業提供研發、設計、管理過程中使用的各種軟件工具，并致力于和客戶一同提高研發、設計效率，縮短設計周期。億道電子先后與arm、Altium、Ansys、QT、TestPlant、CollabNet、Parasoft以及TouchGFX等多家全球知名公司建立戰略合作伙伴關系，并成為他們在中國區的重要分銷合作伙伴。 億道電子專注開發、設計、管理工具數十年，客戶超過6000家，具有豐富的工具使用及客戶支持經驗積累，可以為客戶提供從arm開發、EDA板級設計、軟件編譯及測試工具、結構設計工具、多物理場仿真工具以及嵌入式GUI工具等產品與服務。億道電子在北京、上海、深圳設有分公司，業務遍布全國。                                                        摘自 雷鋒網

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談視覺在自動駕駛與狀態監測中的應用

2020-04-24

自從特斯拉將Model 3投入生產以來，時間已經過去了近3年，然而該款車內面向座艙、位于后視鏡上方的攝像頭一直處于“休眠狀態”。 近日，特斯拉CEO埃隆·馬斯克透露了Model 3中這款攝像頭的功能，特斯拉在開啟Autopilot自動駕駛系統時可以使用該攝像頭監控駕駛員的注意力，同時還能防止乘客在乘坐自動駕駛共享汽車時惡意破壞汽車。   去年，馬斯克還為該攝像頭申請了名為“基于乘客‘身體’空間位置而打造車輛個性化系統及方法”的專利，專利中表明在某些應用示例中，用戶可根據偏好進行初級車載定制化配置，比如調整駕駛座椅、車輛側視鏡、音樂偏好、駕駛模式偏好等電動可調節部件的相關設定值。 攝像頭作為推動汽車發展的關鍵傳感器之一，不僅在自動駕駛應用中大展身手，還是未來智能化座艙的必備幫手，例如人機交互界面、注意力狀態監控、健康狀態監控等方面，攝像頭應用都將占據一席之地。 相關ADAS的視覺方案 隨著日常出行對安全性、舒適性要求的提升，自動駕駛的優勢與價值不斷顯現，以ADAS（高級駕駛輔助系統）為核心的自動駕駛技術發展迎來關鍵節點。其中，傳感器中視覺的性能將在下一代迎來飛躍，預計未來3—5年量產的前視攝像頭中，單目測距達到200米—300米，像素在2Mp到8Mp之間。在成本占據優勢的前提下性能與長距離毫米波雷達差距大幅減小，同時兼具成本和圖像識別等方面的優勢，目前，基于純視覺的L4級方案百度Apollo Lite已經路測成功，未來視覺傳感器在汽車產業鏈中的比重將持續提升。   攝像頭在汽車上的應用方案包含前視方案和環視方案。前視方案目前主要分為單目和雙目攝像頭兩種類型。簡單講，單目攝像頭的測距原理是先通過圖像匹配進行目標識別（各種車型、行人、物體等），識別出物體的具體輪廓，根據傳感器的尺寸再通過目標在圖像中的像素大小估算目標距離。這就要求在估算距離之前首先對目標進行準確識別，判斷是汽車、人、貨車、SUV還是小轎車。通常單目攝像頭內嵌于車內后視鏡中，單目測距的算法包括傳統機器學習算法與深度學習中的卷積神經網絡（CNN）。 準確識別是準確估算距離的第一步。要做到這一點，就需要建立并不斷維護一個龐大的樣本特征數據庫。保證這個數據庫包含待識別目標的全部特征數據。而雙目攝像頭就是利用兩幅圖像的視差直接測量距離，類似于人眼的感知，無需判斷物體的類型。通常雙目攝像頭置于車內后視鏡上方的擋風玻璃處。理論上，雙目攝像頭的精度可達毫米級，而且雙目攝像頭計算距離所花費的時間遠低于單目攝像頭。 除了單雙目之外，還有多攝像頭組成的平臺。有的方案中選用長焦和廣角攝像頭于ADAS主攝像頭配合，兼顧周圍環境與遠處物體探測。 而以目前行業水準來看，主流方案測距上單目優于雙目，遠期來看，優于單目方案測距與分辨率掛鉤，攝像頭像素提升對于單目性能有卓越提升效果，雙目產品受限于同步性等因素，難以超越單目。 環視方案則是通過4—6個廣角攝像頭采集圖像數據，拼接后合成360度的全景俯視圖，現階段多用于可視化系統?？梢暬到y提供車身周圍實時的俯視圖像，用全景圖像消除車身周圍的視野盲區，提供相對方位與距離信息。 不同的方案有不同的用途，比如前視方案普遍用于車體縱向的識別、測距等，如前車碰撞預警、行人碰撞預警、緊急制動剎車和自適應巡航等。而環視方案普遍用于自主泊車以及輔助橫向的預警、控制，包括車道偏離預警、車道保持功能等。 相關狀態監測的視覺方案 在駕駛員體驗方面，車內攝像頭可用于車內的身份識別、檢測駕駛員狀態、手勢識別等，提高安全性。   駕駛員監控（DMS）系統的功能主要針對駕駛員的疲勞、分神、不規范駕駛等危險情況進行一層或多層預警，要求在全部工況環境下工作，包括暗光、夜晚、逆光等環境，且不能受駕駛員衣著的妨礙。 比如在最近的疫情期間，人們在公共場合自覺佩戴口罩以防止COVID-19的傳播，這向絕大部分人臉識別系統拋出了難題，駕駛員監控系統也不例外。例如，蘋果面部識別和谷歌Pixel 4的面部識別功能可以識別刮掉胡須或戴著太陽鏡的人，但如果用戶佩戴了口罩就無法識別。 而座艙監控系統開發商Eyesight Technologies表示，即使駕駛員佩戴了口罩，其平臺也能檢測到其是否分心或昏昏欲睡。據悉，Eyesight的解決方案是一系列經過訓練的AI算法，可透過太陽鏡、防護眼鏡和口罩監控駕駛員。Eyesight的Driver Sense和Fleet Sense售后系統都利用IR（紅外光譜）傳感器進行檢測，能夠在所有照明條件下追蹤駕駛員及其頭部位置、眼睛張開程度、瞳孔擴張、眨眼頻率、注視方向等。 據報道，一位Eyesight發言人表示，“傳統上，我們的系統通過追蹤嘴部和面部的某些特征來監測駕駛員。但我們已經積極地訓練我們的AI和計算機視覺系統，使其即使在駕駛員佩戴口罩的情況下，也能進行監測。我們收集了大量駕駛員在不同駕駛場景下佩戴不同口罩的數據。” 軟硬件、芯片、算法、Tire 1、OEM等供應商構成了汽車產業鏈，在產業鏈中，跨界融合的趨勢越來越強。包括博世、大陸、電裝在內的Tire 1已開始自行研發算法；算法公司也在朝Tire 1的角色靠攏，存在部分算法廠商跳過Tire 1或是承擔Tire 1的職能直接成為OEM的供應商；部分軟件公司進軍造芯領域。 在科技技術快速發展的時代，更完美的方案不斷涌現來解決自動駕駛汽車的痛點。近期阿里巴巴宣布達摩院自動駕駛實驗室自主研發出全新的ISP處理器（Image Signal Processor，即圖像信號處理器），使得車載攝像頭在白天和夜間的圖像識別能力大幅提升。 根據達摩院自動駕駛實驗室的路測結果顯示，使用達摩院ISP處理器，車載攝像頭在夜間場景下，圖像物體檢測識別能力相比業內主流處理器有10%以上的大幅度提升，原本模糊不清的標注物也得以清晰識別。   隨著時間的推移，技術開發、測試與驗證的不斷深入，自動駕駛功能會從L3級高速巡航、自動泊車等細分場景向全時段全場景自動化逐步完善，從而解放用戶的工作與注意力，兌現更多的可能性。 關于億道電子 億道電子是國內全面的開發工具提供商, 致力于將全球先進的軟件產品引薦給國內研發型企業使用，為企業提供研發、設計、管理過程中使用的各種軟件工具，并致力于和客戶一同提高研發、設計效率，縮短設計周期。億道電子先后與arm、Altium、Ansys、QT、TestPlant、CollabNet、Parasoft以及TouchGFX等多家全球知名公司建立戰略合作伙伴關系，并成為他們在中國區的重要分銷合作伙伴。 億道電子專注開發、設計、管理工具數十年，客戶超過6000家，具有豐富的工具使用及客戶支持經驗積累，可以為客戶提供從arm開發、EDA板級設計、軟件編譯及測試工具、結構設計工具、多物理場仿真工具以及嵌入式GUI工具等產品與服務。億道電子在北京、上海、深圳設有分公司，業務遍布全國。 摘自戲說 eCar中國微信公眾號

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ARM 3年賣出600億個芯片：Cortex-M占絕大多數 A77大核排不上號

2020-04-24

全球稍微有名的CPU指令集不下于10個，大家平常接觸最多的是X86及ARM，前者統治了桌面、筆記本及服務器等高性能領域，ARM則是在智能手機、智能穿戴、嵌入式等設備無處不在。 根據ARM公布的數據，2019年Q4季度其合作伙伴出貨了64億個ARM芯片，其中有42億芯片都是Cortex-M系列的，也就是針對低功耗嵌入式市場的，這就占了大約66%的份額，剩下的才是各種Cortex-A、Coretx-R、安全芯片等。 至于大家熟悉的Cortex-A系列，這是ARM公司面向高性能產品的，但總量不是最多的，因為全球智能手機、平板及其他設備加起來的出貨量也不過20億左右，算下來每季度最多5億而已，也就占出貨量的10%而已。 如果再考慮到頂  級的Cortex-A77大核，那比例可能就更小了，目前全球也只有驍龍865、天璣1000、Exynos990、Exnos980等少數處理器采用上了A77大核心，估計其市場份額連統計的意義都沒。   根據ARM公司的數據，從1991年到現在，ARM公司一共出貨了超過了1600億ARM芯片了，其中1991到2017年的26年中出貨首  次超過1000億。 但是從2017年到現在，ARM出貨的速度就更快了，三年時間出貨了600多億ARM芯片，平均每年超過220億。 關于億道電子 億道電子是國內最全面的開發工具提供商,致力于將全球先進的軟件產品引薦給國內研發型企業使用，為企業提供研發、設計、管理過程中使用的各種軟件工具，并致力于和客戶一同提高研發、設計效率，縮短設計周期。億道電子先后與arm、Altium、Ansys、QT、TestPlant、CollabNet、Parasoft以及TouchGFX 等多家全球知名公司建立戰略合作伙伴關系，并成為他們在中國區的重要分銷合作伙伴。億道電子專注開發、設計、管理工具數十年，客戶超過6000家，具有豐富的工具使用及客戶支持經驗積累，可以為客戶提供從arm開發、EDA板級設計、http://tools.emdoor.com/軟件編譯及測試工具、結構設計工具、多物理場仿真工具以及嵌入式GUI工具等產品與服務。億道電子在北京、上海、深圳設有分公司，業務遍布全國。 摘自慧聰電子網

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Streamline中基于統計的性能分析功能介紹

2020-04-24

ARM性能分析器(Streamline) 7.0版開始支持基于SPE(統計性能分析擴展)的性能分析。SPE是Armv8.2-A架構中的一個可選擴展特性，它可以以很低的代價對處理器的流水線進行采樣。Streamline可以從Arm Development Studio和Arm Mobile Stuido獲取。 為什么需要SPE? Streamline前序版本只能通過硬件計數器和軟中斷中采樣PC信息獲取CPU的信息。硬件計數器只記錄觸發事件加總數，不可能知道具體哪條指令觸發了事件，它只能大致提供應用程序哪塊代碼觸發了這個計數器增加，而往往這塊代碼區域都比較大，這也導致了能通過這個信息來確定問題的開發者有限。同時因為采樣和解析都是通過中斷中的軟件來完成的，這也導致了程序計數器和棧的采樣率也是有限，太高的頻率會導致增大系統負載。SPE通過利用CPU流水線中的硬件對PC值進行周期性采樣來避免前面提到的問題，因此采樣率可以很高，并且沒有性能負擔。因為SPE是構建在處理器流水線里面，它可以直接采集每條指令相關的附加信息，這方便我們進一步分析執行代碼。 工具支持 Streamline支持同時收集系統/應用模式下的SPE數據和其他性能計數器數據。 它支持圖形化顯示下列SPE數據： l 延遲計數包。它計算指令從觸發到執行完畢的延遲，可以用來鑒別流水線中的執行停滯。這個計數包也提供存儲存取延遲信息，這可以用來識別高延遲的存儲訪問和糟糕的緩存用法。 l 事件包。它提供每個被采樣指令的重要信息。包括下面信息： l 這條指令是否access/hit/miss某級緩存 l 這條指令是否是錯誤預測或者沒有采用的分支 l 這條指令是否導致互斥讀寫失敗 事件包可以用來識別分支預測，糟糕的緩存試用，鎖競爭等問題。 數據源包，顯示數據從哪一級存儲中獲取。 這些數據可以通過時間線顯示這些事件發生的順序，也可以在函數調用路徑，代碼試圖中看到。這讓用戶可以追蹤到線程，函數，代碼行和指令行。 先決條件 使用SPE需要硬件支持相應的擴展，內核需要使能arm_spe_pmu，設備樹或者UEFI需要支持SPE。此外，SPE目前需要KPTI失效(啟動kernel的時候設置kpti=off)，這個要求在Arm后續處理器上可能不需要?？梢酝ㄟ^檢查是否存在/sys/bus/events/devices/arm_spe_0文件驗證內核是否支持SPE。檢查dmesg的輸出是否有 Kernel/User page tables isolation: enabled 或者查看/sys/devices/system/cpu/vulnerabilities/meltdown是否包含Mitigation: PTI if enabled. 為了使用SPE，你需要有一個支持SPE的設備，或者使用arm的虛擬平臺FVP。本文使用Arm Neoverse N1 SDP。如果你想在虛擬平臺上測試，你可以使用FVP_Base_RevC-2xAEMv8A。Arm Mobile Studio支持SPE,但是目前還沒有消費級的Android設備支持SPE,本文重點使用Arm Development Studio中的Streamline進行演示。 Neoverse N1 SDP配置 本文使用Arm Neoverse N1 Software Development Platform運行一個基于Linux 5.4.1內核的環境。除了需要使能Streamline需要的內核選項和前面的提到的內核選項，不需要其他特殊配置。Neoverse N1 SDP 是一款針對服務器市場的開發平臺，目前尚未公開，只有早期客戶才能獲取。該平臺內含一顆Neoverse N1處理器，第一個支持SPE的處理器。 FVP配置 如果你希望在arm虛擬平臺上嘗試SPE功能，可以通過下面參數使能SPE :         -C cluster0.has_armv8-2=1 -C cluster0.has_statistical_profiling=1         -C cluster1.has_armv8-2=1 -C cluster1.has_statistical_profiling=1 因為FVP并不包含時序信息，所有的指令周期都只需要一個cycle，所以在FVP上的延遲計數器包中顯示延遲都是0.同時FVP也不模擬分支預測，所以所有的分支預測都顯示正確。 緩存模型可以被使能，使能后，SPE可以顯示緩存模型行為的相關事件。 開工 在設備上Gatord需要用root啟動。Arm Development Studio用戶可以通過下面命令進行全系統分析。 /path/to/gatord 也可以通過下面的命令對某個應用進行分析 /path/to/gatord --system-wide no --app <some-app-to-launch> 啟動Streamline，連上設備，從計數器配置窗口可以看到Arm SPE(Statistical Profiling Extension)配置界面   Figure 1 SPE配置對話框 這個對話框可以讓用戶基于操作類型，事件，最小延遲過濾出感興趣的事件。所有的操作默認都會被采樣，但也可以只采樣某種分支，存取操作的組合。相似的，也可以只采樣一些事件來進一步降低采樣量。過濾設置可以針對某類問題降低采集的數據量。比如低總延遲可以用來提取除緩存外的內存操作。錯誤預測事件可以用來尋找那些觸發錯誤的程序分支。盡管硬件允許，Streamline目前并不能讓用來設置采樣率。目前采樣率是每100000指令采樣一次。Streamline下一個版本，7.2，會支持配置采樣率。 Note: SPE運行時每隔n個指令進行一次采樣，看其是否滿足filter條件再送給Streamline后臺，而不是過濾所有樣本后每隔n條指令進行采樣。當Streamline采集數據到本地文件時，--spe選項參數可以用來控制SPE采樣配置。 檢查數據 下圖顯示添加了更多SPE計數器的時間圖。SPE事件包內的多種屬性顯示再堆疊圖上。這些圖顯示了某種屬性在樣本中存在和不存在的比例。白色方塊中顯示再所選事件內包含某種屬性樣本的總和。有些屬性和某些特定類型的指令相關，比如分支，存取。 比如Architecturally retired圖顯示了采樣的指令后完成了和沒有完成的數量,總量顯示了冒險執行的總指令量。類似地， Level 1 Data Cache Access圖顯示了采樣指令中含有對L1數據緩存存取指令總數，以及hit/miss比例。 Note：這些圖標不會實時顯示，經過離線分析后會顯示。 這些事件圖顯示了被采樣進程的行為概述，可以用來進一步通過分析試圖來分析感興趣區域的細節。分析視圖中默認顯示采集過程中每個計數器和事件發生次數總和。當你發現感興趣區域，卡尺工具可以用來再分析視圖中過濾出感興趣區域的數據。   Figure 2使用cross-section標記選擇感興趣區域，本圖顯示一個對L2緩存利用率不足的benchmark的SPE計數器，采樣模板使用實驗性N1 SPE模板 進一步分析 Streamline有很多視圖用來進一步分析理解被分析對象的行為。這包括調用路徑欄，函數視圖欄和代碼欄。 調用路徑欄 調用路徑視圖顯示了按照進程和線程顯示的調用棧。因為SPE只是采樣PC而不是調用棧，每個進程中的函數只是平鋪展開。默認情況，本視圖只顯示傳統的周期性采樣數據，為了顯示SPE數據，從下拉菜單中選擇SPE。   Figure 3下拉菜單顯示調用棧 事件包顯示了每個函數中符合條件和不符合條件的采樣比例，以及每個線程和進程中事件的加總數。通過點擊第一列的表，可以將這些比例單獨成列用來排序，這些獨立的列顯示了符合條件的事件量，以及占總量的比例。通過對這些列的排序，可以確定哪些函數導致緩存存取失敗，或哪些函數導致分支預測失敗率高。   Figure 4 可配置顯示列   Figure 5基于L1數據緩存存取失敗排序的函數 延遲計數器以Log2(Latency)為橫軸的直方圖顯示，列按照0延遲，1 cycle延遲，2-3 cycles延遲，4-7 cycles延遲，8-15 cycles延遲等等，直至采集到的大延遲。   Figure 6 可能的延遲例子，深色的部分顯示所有延遲中的高延遲部分，一行中的高一些的柱圖顯示一行中的高延遲 調用路徑視圖的下半部分顯示子視圖。對于周期性的調用棧采樣，它會用來顯示某個選擇的函數下的所有函數調用占所有采樣中的比例。但是SPE數據只會將進程/線程中的函數平鋪展開，這里只會顯示進程/線程中函數占用父進程/線程中調用比例(A函數在子線程/進程中被調用次數除以A函數在父子進程中調用次數)。   Figure 7調用路徑子視圖，顯示一個線程的所有函數 函數欄 函數視圖欄顯示了所有進程的中函數列表。和調用路徑欄一樣，函數欄也有一個下拉菜單選擇顯示數據。類似地，每個列也可以通過點擊頭部添加刪除。   Figure 8函數欄，顯示L1數據緩存存取失敗的SPE數據 代碼欄 點擊代碼欄或者在調用路徑視圖，函數欄中右鍵選擇一個函數即刻看到相關代碼欄。和前面二種視圖有所不同，本視圖一次只顯示一列。你可以從下拉菜單中進行相應選擇配置視圖。   Figure 9使用下拉菜單選擇代碼視圖配置 反匯編顯示基于每條指令的計數器變化，比如可以顯示每條指令的延遲。   Figure 10反匯編視圖 如果分析的程序包含調試信息，視圖還會顯示代碼行信息，如果運行Streamline的機器上關聯了被調試程序的源碼，代碼欄的上半部分會顯示被選擇函數的源碼，同時每行代碼運行帶來的計數器變化也會顯示。這可以用來識別函數中需要特別處理代碼塊。   關于億道電子 億道電子是國內全面的開發工具提供商,致力于將全球先進的軟件產品引薦給國內研發型企業使用，為企業提供研發、設計、管理過程中使用的各種軟件工具，并致力于和客戶一同提高研發、設計效率，縮短設計周期。億道電子先后與arm、Altium、Ansys、QT、TestPlant、CollabNet、Parasoft以及TouchGFX等多家全球知名公司建立戰略合作伙伴關系，并成為他們在中國區的重要分銷合作伙伴。億道電子專注開發、設計、管理工具數十年，客戶超過6000家，具有豐富的工具使用及客戶支持經驗積累，可以為客戶提供從arm開發、EDA板級設計、軟件編譯及測試工具、結構設計工具、多物理場仿真工具以及嵌入式GUI工具等產品與服務。億道電子在北京、上海、深圳設有分公司，業務遍布全國。 摘自arm中文論壇網  

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5G終端天線研發所面臨的主要挑戰

2020-04-24

目前，我們已處于4G系統商用階段，然而5G已經于11月1日正式商用，這將帶來海量數據通信、萬物互聯、實時交互、工業物聯網等新型業務的快速發展。因此，5G儼然已經成為當前移動通信產業的關注焦點。未來的5G系統將著眼于全頻段，即不僅局限于低頻段(6GHz及以下頻段)，也將考慮高頻段(毫米波頻段)。 而天線作為移動通信的重要組成部分，其研究與設計對移動通信起著至關重要的作用。而5G帶來的改變就是用戶體驗的革新：華為Mate30系列手機內部集成21根天線，不僅支持5G，還要兼容4G、3G、NFC、GPS、WiFi、藍牙等網絡，總計21根天線，用于5G有14條天線，進而揭示了5G 新的通信架構下，手機終端天線發展真正的技術需求。在終端設備中信號質量的優劣直接影響著用戶體驗，所以，5G終端天線的設計必將成為5G部署的重要環節之一。 3GPP把5G頻段分為FR1頻段和FR2頻段，其中FR1的頻段通常被稱為Sub6G頻段，范圍為450MHz-6GHz，FR2頻段為24.25GHz-52.6GHz，通常被稱為毫米波頻段。毫米波頻段的優勢是具備大量的可用頻譜帶寬、波束窄、方向性好、頻段許可獲取成本低。借助于先進的毫米波自適應波束賦型和波束跟蹤技術，可以確保在真實環境中毫米波終端與基站實現穩健的移動寬帶通信。   5G通信中采用兩種網絡架構方式進行部署 獨立組網模式 指的是新建5G網絡，包括新基站、回程鏈路以及核心網。SA引入了全新網元與接口的同時，還將大規模采用網絡虛擬化、軟件定義網絡等新技術，并與5GNR結合，同時其協議開發、網絡規劃部署及互通互操作所面臨的技術挑戰將超越3G和4G系統 非獨立組網模式 非獨立組網指的是使用現有的4G基礎設施，進行5G網絡的部署?；贜SA架構的5G載波僅承載用戶數據，其控制信令仍通過4G網絡傳輸   NSA和SA組網形式（網絡圖片） 采用5G初級階段的NSA組網方式，5G網絡與4G網絡并存，而5G 設備要達到更高速、穩定、低時延等要求則依賴于以下幾個因素： (1) 更多的頻段； (2) 多個頻段之間的載波聚合技術； (3) 大規模MIMO等技術。   當前手機終端天線凈空普遍壓縮至2mm左右，而終端天線設計中既要兼顧sub6G與毫米波頻段的多頻段需求，又要支持MIMO天線技術，多頻帶CA技術實現場景需求，這些技術的引入都對5G手機終端設計研發提出了高難度的挑戰：   ü NSA組網模式下，4G頻段天線與5G頻段天線并存；3GPP中，4×4 MIMO天線作為強制入網要求。5G終端產品內的天線數目激增，面對這么多天線，天線效率、天線共存、天線布局等問題亟待研究解決，天線設計面臨著重大挑戰； ü 5G通信中，低頻的頻譜資源終歸是有限的，毫米波應用的潛力巨大，毫米波具有極寬的帶寬，提高信道容量和數據傳輸速率的毫米波技術成為了未來5G通信關鍵技術之一。但毫米波信號介質和輻射損耗較大，如何減少毫米波在終端內的損耗，確保毫米波更好的傳輸特性是工程師要面臨的一個挑戰。 ü 5G手機中集成多種芯片模塊，CPU、射頻模塊、基帶芯片、屏幕都是功耗與發熱的大戶，而5G芯片的計算能力要比現有的4G芯片高至少5倍，功耗大約高出2.5倍。并且手機的散熱好壞不僅僅影響用戶體驗，同時影響手機內部器件工作狀態，5G手機的散熱技術研究面臨重大挑戰。 ü 為了滿足5G下行峰速20 Gbps，需要提供100 MHz的傳輸帶寬，為了滿足大帶寬連續頻譜的稀缺，在5G通信中采用載波聚合（CA）來解決。但是如果發送和接收路徑之間的隔離度或者交叉隔離不足，多個頻段的無線RF信號可能會相互干擾，則CA應用中會出現靈敏度降低（desense）問題。所以5G手機終端的desense問題會比之前更為復雜，需要對Sub6G頻段與毫米波頻段共存狀態下對desense問題根因分析，提前應對信號干擾問題。   億道電子是國內全面的開發工具提供商, 致力于將全球先進的軟件產品引薦給國內研發型企業使用，為企業提供研發、設計、管理過程中使用的各種軟件工具，并致力于和客戶一同提高研發、設計效率，縮短設計周期。億道電子先后與arm、Altium、Ansys、QT、TestPlant、CollabNet、Parasoft以及TouchGFX等多家全球知名公司建立戰略合作伙伴關系，并成為他們在中國區的重要分銷合作伙伴。 億道電子專注開發、設計、管理工具數十年，客戶超過6000家，具有豐富的工具使用及客戶支持經驗積累，可以為客戶提供從arm開發、EDA板級設計、軟件編譯及測試工具、結構設計工具、多物理場仿真工具以及嵌入式GUI工具等產品與服務。億道電子在北京、上海、深圳設有分公司，業務遍布全國。                                                        摘自 ANSYS公眾號

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電子行業競爭很激烈

2020-03-23

與大家一起聊一下PCB設計中的經濟學。在PCB設計或者系統設計的過程中，每一個決定都需要從設計、制造、品質、時間、成本等因素進行考量。其中某些因素是可見的，而另一些則不是。但如果在每個決策點，都同時從工程與成本角度進行綜合考量，則最有可能找到平衡，設計出功能滿足要求且成本合理的產品。每一樣東西的價格（成本）與價值顯然不是同一個概念。每個成功的PCB產品，必然是設計要求與產品成本之間達到了平衡。我們在選擇PCB供應商的時候，無論是板廠或是組裝廠，經常會犯一個錯誤：挑價格低的。刨去設計環節不說，PCB的成本不僅包括裸板的制造及器件的裝配，還應考慮返工、維修、廢料、替代料、現場支持服務等各種成本。便宜的PCB，很有可能因為品質問題，在后面的組裝過程中報廢。 下面我們就來討論一下哪些因素會影響PCB的成本，在成本與價值之間，做到平衡。 基本要素 在選擇PCB時，首先需要考慮以下的基本要素： 板的層數 很顯然，層數越多，設計與制造的成本越大。通常情況下，RF以及微波的設計，2~3層板就夠了；高速數字系統或更復雜的設計需要兩個以上的板層。但實際情況是，設計出來的PCB層數要比實際需要的層數多，這通常是由于布局布線不合理，電源及地平面分配不合理造成的；但有時，這是刻意為之：某些IC原廠發布的公版設計（Reference Design），為了確保設計的可靠性及發布的時效性，會增加額外的地平面或電源平面，這么做既減小了Layout的難度，也降低了信號完整性的風險。大家回想一下，有經驗的ODM或是Design House是不是經?？梢栽诓挥绊懏a品功能的前提下，減少板層以達到cost down的目的？ 但從設計及生產的角度考慮，其目標一定是找到平衡點：即以小的板層達成功能需求，且滿足安規認證。當然，“時間”也是考量因素之一，如果產品需要TTM(Timeto Market)，就無法做到成本低。這也是為什么新發布的產品通常比較貴，然后會隨著時間的變化，越來越便宜。其中不止是“量產”的原因，設計優化（比如減少板層）也是重要原因之一。 層壓板(Laminate)的選擇 層壓板的選擇關鍵在于與產品的需求相匹配。層壓板的關鍵屬性包括：Tg（玻璃轉換溫度）；Er（介電常數）等。基材的選擇有時也取決于價格因素。 避免選用“特殊”的基材 目前市面上常用的PCB基材是FR4的玻璃纖維板。如果因為價格原因，選擇了CEM的半玻板甚至是紙基板，那么恭喜您，不僅PCB的品質會一塌糊涂，還有很大概率因為供應鏈的問題（缺貨），導致產品開發周期的延長。如果板廠不靠譜的話，還會用各種借口讓您預訂更多的基材，回頭算一下，價格并沒有便宜多少。 選擇板廠常用的材料 在選擇板廠時，確保板廠對您選擇的材料有豐富的使用經驗，因為這樣可以保證在裸板生產過程中，對材料的化學處理的準確性，即使有微小的差別，板廠也知道如何應對。 另外，板廠在選擇層壓板時，最好是同一家供應商。如果是多家供應商，關鍵的屬性參數必須相同，因為層壓板生產中的微小差異，也會影響PCB板的整體質量。舉個例子，玻璃纖維布，是構成層壓板的三個主要成分之一，層壓過程中的熱量會使之收縮，而不同供應商的層壓板收縮的程度是不同的。當板廠在生產PCB的過程中使用了不同廠家的層壓板，很可能由于玻纖布收縮率的不同而造成PCB的彎曲。彎曲的PCB肯定屬于廢料。即便板廠承認是他們的問題，也會影響整體的生產進度。對于TTM的產品，這無疑是致命的。 便宜的，未必是好的 曾幾何時，在選擇PCB板廠時，下意識的反應就是選報價低的（便宜的）。當然，公司一定會盡可能的要求cost down，想選擇一家服務好，但價格高的板廠有時會非常困難。但是請注意，從經濟學的角度說，需要考量的是整體的成本而非局部。請記住以下兩個要點： 1. 一分錢一分貨 2. PCB報價低并不意味著整體的成本低 在選擇板廠時，必須考慮PCB原型或量產時報廢的風險，并將風險降到低。一塊報廢的PCB不僅包含PCB本身的成本，還包括已經裝配到PCB上的器件、查找報廢原因所花費的人工以及替換報廢PCB所花費的時間。請注意，這些特殊的成本會遠高于其他成本之和。在原型階段，報廢導致的成本還包括項目的延期以及推遲上市導致的損失。 板廠的銷售經常會過度地吹噓他們的制程能力，他們希望通過擴大產能的方式來提高板廠生產復雜PCB的能力。但更多的情況下，銷售的邏輯是：先把訂單拿下再說，之后再擔心怎么生產吧?？纯串斀袢虻腜CB生產環境，你可能會更疑惑。PCB板廠大多在中國大陸、臺灣以及韓國，近年來，很多板廠都大幅提升了生產復雜板的產能。但其實他們并沒有配套的設備與制程能力，工程師也沒受過如何制造復雜板的訓練。有時，與設計一起發送到板廠的注意事項及層疊結構示意圖會被板廠直接忽略，這將導致生產出來的PCB無法正常工作！更有甚者，有時板廠為了省錢，私自替換了客戶指定的層壓板，而客戶對此毫不知情。PCB的生產是一個嚴謹的過程，如果不對PCB板廠進行調研及審計，很容易產生各種問題從而導致項目的延期。有些公司對PCB的生產廠商并不重視，他們的借口通常是“我們沒有時間對板廠的能力及制程做完整的調研”或者“我們負擔不起調研的費用”。同樣是這些公司，他們會想當然的認為，對PCB做三次或更多的respin是很正常的事兒…… 大家有沒有想過，如果可以一次成功，那投入的時間和金錢會遠遠小于失敗后多次repin或者換一家板廠？事實上，無論從工程角度還是成本角度，設計、生產、裝配做到一次成功才是應該追求的方向。 與PCB設計相關的其他成本 除了基本的設計與制造成本，還有一些附加成本也需要考慮在內。比如，EDA工具的成本、是否還需要維護一個過時的設計、何時需要開發新一代的產品。 EDA工具的成本也不止是購買授權，還應包括維護及培訓的支出。一個可靠的PCB設計流程必然包括由一系列EDA工具構建出的虛擬原型設計（仿真）： 在使用工具時，請記住以下兩點： 1. 如果您一下子購買了很多工具并試圖把它們集成到您的設計環境中，很可能會讓整個設計團隊陷入混亂。 2. 任何工具都只有在工程師合理使用時才會有效。工具絕不可能替代工程師，工程師也不應該因為有了工具就放松設計的要求。 設計中出現的問題大部分都是由電源設計不合理或者信號完整性引起的。因此建議大家在對原型設計進行仿真的時候，首先使用帶電源平面仿真的信號完整性分析軟件。當您的技能提升時，再配合其它工具一起使用。 當然，目前還有很多公司不愿意在設計或工具方面投入資源或對工程師進行培訓。當公司運營不理想的時候，想到的是砍掉這部分的預算。與此同時，在有限的開發預算下，工程師還承受了巨大的壓力，需要在短時間內開發出產品以實現快速上市（TTM）的目的。想象一下，如果沒有豐富的經驗或相關技能，沒有EDA工具或不會使用，是很難達成以上目標的。 傳統設計Vs下一代設計 只要產品還能賣，不少公司會傾向于使用替換物料的方式來延續產品的壽命。從設計角度來說，這么做存在一定的挑戰：如何找到與原器件制程類似的物料？如何解決設計中的接口問題？從成本角度考慮，很難對新舊物料的替換做一次徹底的、嚴謹的分析、測試。對于可靠性要求較高的產品，比如醫療器械，做一次替代物料的驗證可能需要數月的時間；對于消費類電子，當ODM或采購向工程師提出2nd source的需求時（不管是出于物料EOL的考慮還是cost down的考慮），工程師都必須決定需要做哪些驗證測試并承擔責任。即便如此，還是存在量產后良率變差等不確定的風險。 有時，需要認真的考慮一款存續時間已經很久的產品是否需要淘汰了。經驗告訴我們，當一款產品50%以上的設計需要變更時，從成本角度來說就不劃算了。除此之外，是否需要淘汰傳統設計，引入下一代設計，可以從以下幾點進行考慮： 1. 產品中的元器件或關鍵組件雖然還可以買到，但采購起來越來越難了 2. 對傳統設計進行升級需要花費太多的工程師資源（比如幾個月的人工） 3. 對傳統設計進行重新設計后，其市場存續時間小于18個月 總結 降低成本是所有企業追求的目標。在PCB設計及制造的領域，如何省錢需要綜合考量。PCB生產報價低并不意味著整體成本低，PCB的報廢、返工都會耽誤項目進度，導致產品無法在預定的時間上市，這反而極大地增加了產品的成本。在整個項目過程中，仔細檢查每個環節，從工程及價格的角度進行綜合考量，才能在第一時間設計出一款成本低優且滿足技術要求的產品。        關于億道電子 億道電子是國內全面的開發工具提供商, 致力于將全球先進的軟件產品引薦給國內研發型企業使用，為企業提供研發、設計、管理過程中使用的各種軟件工具，并致力于和客戶一同提高研發、設計效率，縮短設計周期。億道電子先后與arm、Altium、Ansys、QT、TestPlant、CollabNet、Parasoft以及TouchGFX等多家全球知名公司建立戰略合作伙伴關系，并成為他們在中國區的重要分銷合作伙伴。 億道電子專注開發、設計、管理工具數十年，客戶超過6000家，具有豐富的工具使用及客戶支持經驗積累，可以為客戶提供從arm開發、EDA板級設計、軟件編譯及測試工具、結構設計工具、多物理場仿真工具以及嵌入式GUI工具等產品與服務。億道電子在北京、上海、深圳設有分公司，業務遍布全國。 摘自戲說Altium微信公眾號

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