作為全球光刻機龍頭，荷蘭ASML公司近日正式對外披露了下一代極紫外（EUV）光刻機的研發戰略，宣布已著手研發下一代Hyper NA EUV先進光刻機，為未來十年的芯片產業做準備。

據ASML首席技術官Jos Benschop透露，公司與長期合作伙伴蔡司（Carl Zeiss）正聯合攻關Hyper NA EUV光刻機項目，核心目標是通過單次曝光實現5nm級電路圖案分辨率。

該技術若成功落地，將直接適配2035年及以后的超先進制程需求，尤其可為人工智能、高性能計算、量子芯片等領域提供關鍵支撐——這些領域對晶體管密度與性能的要求已逼近傳統工藝極限。

對比現有技術節點，ASML當前量產的最先進EUV光刻機（搭載NA 0.55的High NA EUV技術）雖已實現單次曝光8nm分辨率，但這一水平僅能滿足3nm至5nm制程的大規模量產需求；而早期標準NA 0.33 EUV光刻機需通過2-4次曝光才能達到同等分辨率，導致生產效率大幅降低（單次曝光耗時數秒至數十秒，多次曝光使產線吞吐量驟減），且因對位誤差、光刻膠殘留等問題顯著增加了良率風險與制造成本。

Hyper NA EUV的核心突破在于數值孔徑（NA）的跨越式提升。

作為衡量光學系統光線收集與聚焦能力的核心參數，NA值直接決定了光刻機的分辨率極限——NA值越大，系統可捕捉的光線入射角越廣，光線聚焦精度越高，最終投射的電路圖案也就越精細。

行業數據顯示，NA值每提升0.1，理論上可在相同波長下將分辨率提升約30%。目前，ASML主流EUV光刻機采用NA 0.33（對應光源波長13.5nm），2023年量產的High NA EUV已將NA提升至0.55，支撐起3nm制程量產；而Hyper NA的目標是將NA提升至0.7及以上，預計將推動分辨率較High NA EUV再提升30%-40%，從而覆蓋2nm、1.5nm甚至更先進制程節點。

然而，超高NA光學系統的研發面臨多重技術挑戰：更大的數值孔徑要求物鏡直徑顯著增加（可能突破1米量級），鏡面曲率精度需達到納米級（單鏡面誤差控制在0.1nm以內），同時需解決因光線折射導致的像差放大、光源能量利用率下降等難題。蔡司作為全球頂尖光學系統供應商，在高精度鏡頭制造（如太空望遠鏡、半導體光刻鏡頭）領域的技術儲備，成為Hyper NA EUV研發的關鍵支點。

ASML加速推進Hyper NA EUV研發的深層動因，源于半導體行業對"摩爾定律延續性"的集體焦慮。

隨著制程逼近1nm物理極限，單純依靠尺寸微縮提升性能的傳統路徑遭遇瓶頸，"后摩爾時代"的技術路線正轉向三維堆疊、先進封裝等多元方向。但無論選擇何種路徑，先進制程的光刻環節始終是不可替代的核心瓶頸。

市場研究機構Gartner預測，到2030年全球先進制程（7nm及以下）芯片市場規模將突破1萬億美元，其中2nm以下制程的需求占比將從當前的不足5%激增至30%以上。

要滿足這一需求，現有High NA EUV的分辨率上限將很快觸達天花板，Hyper NA EUV的量產時間表已成為臺積電、三星、英特爾等晶圓巨頭及應用材料、東京電子等設備廠商的戰略關注焦點。

政產學研協同發力，激發國產科研儀器創新動能

在數字時代浪潮與AI技術爆發性增長的背景下，我國芯片自主生產的戰略重要性空前凸顯，同步推動了對透射電鏡等關鍵性高端精密儀器需求的迫切性。透射電鏡作為制約我國工業發展的“卡脖子”技術之一，國產替代意義重大。，國產替代意義重大。

博眾儀器BZ-F200透射電鏡的順利研發與商業化迭代，不僅是中國企業在高端科研儀器領域持續創新的縮影，也是產學研多方協同發力的典范。

本次活動第一篇章，博眾精工董事長呂紹林、行業重要專家及合作院校代表、吳江區政府代表等分別上臺發言，共同解讀透射電鏡國產化背后的戰略意義與協同路徑。

“這條透射電鏡領域創業的路途是異常曲折的，沒有人才、沒有技術、沒有供應鏈，缺乏客戶與資金，困難重重下團隊也曾迷茫。是解決國家‘卡脖子’技術的堅韌信念，讓團隊走到了今天。”呂紹林在開場致辭中強調，在電子顯微鏡這條“長征路”上，博眾儀器已邁出了第一步，前方必然還有無數困難需要克服，希望團隊依然堅持百折不撓、迎難而上的作風，持續在高端透射電鏡領域勇往直前。

科技創新企業的茁壯成長，離不開區域良好的營商環境與有力的政策支持。江蘇省蘇州市吳江區區委書記、區長孫建江在致辭中表示，吳江區委區政府將始終與廣大企業想在一起、站在一起，給予全方位支持。期待吳江區涌現更多如博眾精工一般的“傳奇公司”，共同繪就開放創新、合作共贏的新篇章。

在BZ-F200透射電鏡的研發過程中，國內頂尖專家為關鍵技術攻關提供了智慧引領。全國政協委員、清華大學段文暉教授蒞臨活動現場并致辭。

“從原型機到如今商用產品正式發布，短短兩年時間，博眾儀器實現了產品的快速迭代、性能的顯著提升，充分體現了民企在國產儀器研發方面的獨特優勢。”段文暉強調，博眾儀器高效結合了高等院校、科研機構對儀器的基礎研究，這種深度的產學研合作模式，為我國的高端科研儀器發展闖出了一條新路，具有非常重要的意義。

人才是支撐高水平自立自強的重要力量。蘇州校企協同的創新生態，為博眾儀器突破關鍵核心技術瓶頸注入了強勁科研動能?；顒又?，蘇州大學校長張橋作為博眾儀器重要合作單位代表蒞臨致辭。“在調研過BZ-F200場發射透射電鏡的研發歷程后，其技術壁壘高度、背后體現的‘為民造儀’情懷，以及全鏈條核心零部件的自主化實力，令人感到震撼。”張橋表示，作為戰略合作伙伴，蘇州大學將繼續攜手博眾儀器，全力支持中國科研儀器產業高質量發展。

核心性能對標國際先進，凝聚“中國智造”硬底氣

科技創新和產業創新，是發展新質生產力的基本路徑。發展新質生產力，科技創新和產業創新二者缺一不可，只有實現深度融合才能推動技術革命性突破。

本次活動第二篇章，國產首臺商用200kV場發射透射電鏡—— “BZ-F200”，正式發布。

博眾儀器自主研制的國內首臺商用200kV場發射透射電鏡，突破“從無到有”的技術瓶頸，同步打通產業化落地路徑。

博眾儀器總經理唐愛權為在場嘉賓詳細介紹了該產品的研發歷程。

“經過五年的技術攻關與反復錘煉，從整機產品到每一個關鍵零部件，博眾儀器已把全鏈條核心技術牢牢掌握在自己手中。”唐愛權介紹，隨著BZ-F200 透射電鏡在材料科學、生命科學、半導體等領域的應用，將有效形成新業態、新模式、新動能，成為培育和發展新質生產力的重要引擎。未來，博眾儀器將堅定專注于電子束核心技術，不斷完善產品線，并通過為業內提供電子束技術應用與服務，賦能產業生態建設，為中國高科技自立自強這一時代命題，交出“博眾答卷”。

隨后，博眾儀器技術總監梁晶博士對產品特色功能及亮點進行介紹。

據了解，BZ-F200 透射電鏡主要圍繞集成電路、材料研發以及前沿科學領域，適用于晶格尺度的結構解析、缺陷分析、界面表征以及成分分析等研究。

此前，高端透射電鏡產業長期被國外儀器公司壟斷，核心零部件受到國外技術封鎖。針對這項痛點，博眾儀器陸續實現了熱場電子槍、超高穩定度電源、熱場電子源、精密加工鏡筒、納米級測角臺等核心零部件的自主生產，并在用戶相關設備中得到長期驗證。

“BZ-F200 透射電鏡的發布，標志著中國高端透射電鏡產業終于走過了從圖紙到商業化產品的‘長征路’。我們選擇了一條最艱難的路，堅持自主開發透射電鏡核心技術鏈，希望國內科研儀器應用不再受制于人，并為全球用戶提供更多選擇。”梁晶說。

透射電鏡作為高端科研儀器，是服務重大科研任務、推動前沿基礎研究的重要基石。中國儀器儀表學會分析儀器分會吳愛華秘書長作了題為《我國分析儀器發展態勢分析》的主題報告，與在場嘉賓分享了我國分析儀器的技術現狀，討論了我國分析儀器發展面臨的新機遇及挑戰。

如果將透射電鏡比作材料科學的“眼睛”，那么高分辨成像與電子衍射技術便是這雙眼睛的“瞳孔”?；顒蝇F場，重慶大學教授張大梁作為透射電子顯微領域專家、BZ-F200 透射電鏡產品用戶代表，以《場發射高分辨透射電子顯微鏡與晶態多孔材料結構解析》為題作用戶報告。

“場發射高分辨透射電子顯微鏡作為現代材料研究的核心工具，在復雜晶體結構解析、微區結構表征和納米尺度形貌分析等領域發揮著不可替代的作用。”張大梁表示，微觀結構表征對于理解材料的應用屬性至關重要，以BZ-F200 透射電鏡為代表的電子顯微儀器的進步，將持續推動材料科學的突破。

以技術突破推動生態重構，賦能產業高質量發展

在當前科技革命與產業變革深度融合的時代背景下，創新型企業主動扛起了技術攻堅的使命，然而，實現產業高質量發展需凝聚多方合力。在活動第三篇章《聚勢·遠航》中，博眾儀器作為技術攻堅核心力量，與蘇州大學分析測試中心、尚水智能等國內高校、產業鏈骨干企業及頭部科研機構達成重要合作。

此次簽約不僅打通了技術創新到規?；瘧玫拈]環路徑，更以企業為紐帶，整合電子光學系統、超高穩定度電源、超精密加工等核心環節資源，圍繞“創新鏈-產業鏈-生態鏈”建立自主可控的產業創新聯合體，推動國產高端電鏡技術標準建立與市場滲透。

此外，本次發布會后特別設置精密制造車間參觀環節，通過展示博眾儀器從電子光學設計到精密加工的全鏈路自主能力，為與會嘉賓生動展示支撐國之重器誕生的“硬核”制造實力與嚴謹工藝。

本次發布會的成功舉辦，不僅掀起了我國高端透射電鏡正式邁入自主可控新篇章，更以"鏡"為媒，開辟了中國創新企業重構產業格局的全新境界：以博眾儀器為代表的創新主體，一方面打通“基礎研究-技術轉化-商業應用”的創新鏈條，另一方面，以市場化機制激活產學研協同效能，將“技術突圍”轉化為“產業優勢”，為發展新質生產力提供關鍵基礎設施支撐。

隨著BZ-F200 透射電鏡在多個行業的深入應用，這場始于技術攻堅的突破，正在演變為撬動多個戰略性新興產業升級的支點，也標志著在高端科研儀器國產化浪潮中，中國創新力量已從被動突圍轉向主動定義，逐步開啟高端制造價值鏈攀升的新征程。

綜合路透社、The Information等媒體報道，OpenAI近期啟動了一項重要戰略調整：將租用谷歌云平臺的張量處理單元（TPU），為其核心產品ChatGPT提供關鍵運算支持。

此舉標志著OpenAI首次在核心業務場景中規?；敕?span class='wp_keywordlink_affiliate'>英偉達芯片，打破了后者長期以來的壟斷地位。

此次合作的核心驅動力體現在兩方面：其一，降低AI推理成本。相較于英偉達GPU，谷歌TPU在特定場景下的能效比更具優勢，尤其在大規模并行計算任務中可顯著降低單位算力成本；其二，分散供應鏈風險。通過引入異構算力架構，OpenAI正逐步降低對微軟云基礎設施的依賴——此前其AI訓練與推理業務高度綁定Azure平臺，而此次技術路線調整既是技術儲備的多元化嘗試，也為未來可能的云服務商切換預留空間。

對于谷歌而言，此次合作具有里程碑意義。過去數年，其自研TPU主要服務于內部AI生態（如BERT、Gemini模型），此次向OpenAI開放標志著TPU正式進軍外部市場。值得注意的是，谷歌已借此成功撬動多個頭部客戶：既有蘋果這類終端巨頭，也有Anthropic（由前OpenAI安全團隊核心成員創立）、Safety Superintelligence等新興AI勢力。OpenAI的加入無疑將為谷歌TPU注入強心劑，尤其是在英偉達GPU仍占市場主導地位的當下。

盡管合作前景廣闊，但雙方仍存在顯著博弈空間。

據The Information披露，谷歌僅向OpenAI開放了中端TPU型號，其最新一代旗艦芯片仍處于禁用狀態。這一限制既源于兩家公司在AI領域的直接競爭關系（如搜索、大模型等），也折射出核心技術廠商在生態壁壘構建中的審慎態度——即便在合作場景下，底層硬件能力的差異化仍是維系競爭優勢的關鍵籌碼。

若谷歌TPU在性能穩定性、成本控制等維度持續驗證其競爭力，中長期看或將對英偉達形成實質性沖擊。當前AI芯片市場呈現"一超多強"格局，而OpenAI的技術選型轉向或將成為打破壟斷的首個標志性事件。值得關注的是，此次合作尚未披露具體技術路徑——TPU將主要用于模型推理還是部分替代訓練環節？其與英偉達GPU的實際效能差距如何？這些問題的答案將直接影響未來市場競爭格局的演變方向。

據 The Information 報道，微軟原計劃于 2025 年推出的下一代 Maia 人工智能芯片，將推遲至 2026 年發布。

對于一直關注微軟硬件動態的行業分析師們來說，微軟自研 AI 芯片的跳票并不是什么好消息。在前有英偉達，后有AMD和英特爾的情況下，微軟入局的時間已經很晚。

時間回到2023年11月的微軟Ignite開發者大會，微軟高調發布了自行設計的首款CPUAzure Cobalt 100，以及首款專門用于云端訓練和推理的AI芯片Azure Maia 100。兩者都將優先用于支持微軟自己的云服務。

換句話說，這兩款芯片專為微軟的云基礎設施和大語言模型訓練而設計，由微軟內部團隊精心研發，并針對整個云服務器堆棧進行了深度優化，旨在實現性能、功耗與成本的最優平衡。?

重點來看 Maia 100，它作為微軟首個定制內部 AI 加速器系列的首款產品，其名稱源自一顆明亮的藍星，頗具科技感。該芯片在規格上表現亮眼，采用臺積電 5nm 制程工藝，集成了 1050 億個晶體管?；蛟S這一數字不易直觀理解，不妨進行對比：AMD MI300 AI GPU 芯片擁有 1530 億晶體管，Maia 100 僅比其少約 30％。此外，Maia 100 首次支持 8 - bit 以下的數據類型，即 MX 數據類型，這一特性能夠促進軟硬件協同設計，顯著加快模型訓練和推理的速度。?

作為微軟第一款真正意義上的"親兒子"AI加速器芯片，微軟的目標就是盯向英偉達。

微軟之所以大力研發自研 AI 芯片，背后的原因顯而易見。

當前 AI 技術發展迅猛，尤其是以 OpenAI 的 GPT 系列為代表的大語言模型，對算力的需求極為龐大。作為云計算領域的領先企業，微軟的 Azure 云服務在全球擁有眾多用戶。

如果能自研 AI 芯片，那能讓微軟在云服務領域更具主動權：一方面，可降低對其他芯片供應商的依賴，特別是在 AI 芯片市場占據主導地位的英偉達，從而緩解成本壓力；另一方面，自研芯片與自家云服務、軟件的深度結合，能實現更優的協同優化，為用戶提供更高效的 AI 服務。例如，微軟已在搜索引擎和 Office AI 產品中對 Maia 100 芯片進行測試，反饋效果良好。?

如此來看，下一代 Maia 芯片推遲發布的原因可能較為復雜。

從技術層面而言，AI 芯片研發難度頗高。盡管 Maia 100 已取得一定成果，但下一代芯片需在性能上實現更大突破，如進一步提升算力、降低功耗、提高集成度等，這些目標的實現存在較大難度，研發過程中若遭遇技術瓶頸難以短期內攻克，便可能導致發布推遲。?

從市場競爭角度分析，當前 AI 芯片市場競爭激烈。英偉達不斷推出 H100、H200 等性能強勁的新產品，AMD 也在積極發力，其 MI300 系列芯片在市場上獲得不少關注。微軟若想在市場中占據優勢，下一代 Maia 芯片必須具備足夠的競爭力，這就需要更多時間進行產品打磨、測試與優化，以確保發布后能在市場立足。?

此外，經濟環境與供應鏈問題也可能產生影響。近年來全球經濟形勢不穩定，而芯片研發成本高昂，微軟在資金投入上可能更為謹慎。同時，芯片供應鏈涉及原材料供應、制造、封裝測試等多個環節，任何環節出現問題都可能影響研發進度，例如臺積電的產能能否滿足微軟下一代芯片的制造需求，仍是未知數。?

下一代 Maia 芯片推遲發布，對微軟而言，短期可能使其在 AI 芯片市場的競爭中略顯被動，競爭對手或借此擴大市場份額。但從長期來看，若微軟能利用這段時間解決技術難題，使下一代 Maia 芯片在性能上實現質的飛躍，有望在未來競爭中實現趕超。?

對于微軟的用戶和合作伙伴來說，這一推遲可能會延緩他們使用更先進 AI 服務的時間。不過，微軟在下一代芯片發布前，或許會通過軟件優化、現有芯片資源整合等方式，努力維持并提升 AI 服務質量。?

在生物醫藥產業深刻變革的時代浪潮下，質譜多組學作為解析生命復雜系統的關鍵技術，其價值正日益凸顯。

自2017年創立伊始，拜譜生物便敏銳錨定這一戰略方向，確立了“創新驅動”的核心理念，致力于打造覆蓋多業務領域的平臺型企業。

乘著產業發展的東風，公司已從初創企業迅速成長為國家級高新技術企業及上海市“專精特新”企業，展現出強勁的發展勢頭。

近期，鎂客網有幸與拜譜生物進行一次對話，通過這次交流，得以更深入地了解該公司在生物醫藥領域的發展脈絡與歷程。

從技術初創，到產業生態的跨越

拜譜生物的發展軌跡清晰可見：2020年與2023年，公司相繼完成兩輪千萬級融資，??充分印證了資本市場對其技術實力與市場潛力的高度認可。?? ??同時，這兩輪融資也為拜譜生物突破技術壁壘、加速成果轉化??注入了強勁動力。?

也正是2023年，安徽滁州拜譜醫療分公司正式設立，標志著公司實現了“從科研創新，向臨床轉化的關鍵跨越”。通過深度整合長三角資源，拜譜生物正朝著“構建覆蓋全國、輻射全球的產業生態網絡”的目標穩步邁進。

據拜譜生物介紹，截至2024年，??公司累計完成項目超10000個，服務網絡覆蓋全國，已與500余家??優質單位建立深度合作，??支撐發表??高水平學術成果??600余篇，并依托30余項核心知識產權，在全球技術競爭中嶄露頭角。?

那么，拜譜生物的核心競爭力究竟何在？

答案在于其“質譜技術與多組學深度融合的先鋒”定位——其核心優勢在于以前瞻思維與顛覆性創新重塑研究范式，有效突破了傳統單一組學的局限。

拜譜生物介紹，在蛋白質組學領域，其自主研發的超高深度血液蛋白組技術，憑借“血液中低豐度富集試劑盒”實現了7000+蛋白的高靈敏度檢出，遠超行業平均水平。

值得一提的是，拜譜生物是國內唯一提供成熟商業化棕櫚?；揎椀鞍踪|組檢測服務的企業，成功填補了國內技術空白；此外，其自研的超高深度DIA磷酸化蛋白質組技術已達到國際領先水準。在代謝組學領域，其高通量靶向代謝組、色氨酸靶向代謝組、?；鈮A靶向代謝組等技術，憑借領先的代謝物檢測通量占據行業優勢地位。

圖 | 質譜集群

但拜譜生物最核心的突破，還是在于將蛋白質組學、代謝組學等多組學技術有機整合，構建了一套“系統化、立體化的高效研究轉化體系”。

拜譜生物表示，該體系能夠從多維度、全方位、深層次解析生命過程，清晰呈現分子間復雜的相互作用網絡，從而推動生物醫藥研究從“局部認知”邁向“全景洞察”，為重大疾病研究與藥物研發開辟了新路徑。

多組學整合創新，破解傳統研究范式局限

當然，整個多組學領域的發展也并非坦途。面對行業發展的核心挑戰，拜譜生物展現出了清晰的應對策略和前瞻視野。

??首要挑戰在于臨床轉化。?? 眾所周知，從實驗室發現到臨床應用，這條路徑往往漫長且充滿不確定性。

對此，拜譜生物通過??“全流程精細化管控與技術硬核升級”??，構建了覆蓋??技術轉化全過程??的質量管理體系。該體系深度融合LIMS（實驗室信息管理系統），將關鍵環節納入??標準化流程??，有效保障數據的精準可靠。

目前，這套體系已初見成效，成功推動多個臨床質譜解決方案轉化落地，并完成了相關產品的I類/II類醫療器械注冊備案。

圖 | 試劑盒

??另一個關鍵挑戰是多組學數據的整合與解讀——不同組學產生的海量、異構數據，如何有效關聯并解讀其生物學意義？

拜譜生物自主研發的生物信息學平臺如同一個精密的“數據翻譯器”，運用??獨創算法打通蛋白質組、代謝組等多組學數據壁壘??。其生信分析云平臺則扮演著智能“數據工坊”的角色，顯著簡化了分析流程。在至關重要的數據安全方面，公司采用本地化服務器構建??“數據保險柜”，并實施嚴格的權限管理。

同時，拜譜生物也在積極探索AI等前沿技術的應用。引入機器學習模型作為“數據偵探”，輔助鎖定關鍵生物標志物；其AI客服系統也能實現秒級響應。

拜譜生物向鎂客網透露，未來計劃讓AI在多組學分析中承擔更重要的角色，??將其打造為推動臨床轉化的核心引擎。?? 這??正順應了??行業利用AI提升數據分析效率和精度的普遍趨勢。

人才，最寶貴的戰略資源

人才無疑是多組學這個“跨界破圈”領域最核心的資產，也是最普遍的挑戰之一。

拜譜生物深知這一點，并將人才視為最寶貴的戰略資源。其核心團隊匯聚了40余位橫跨生物學、質譜技術、數據科學等領域的碩士、博士等高學歷人才。為應對人才挑戰，公司建立了“以老帶新”機制，在真實項目實戰中加速年輕人才成長。

同時，拜譜生物構建了“選育用留”全周期人才管理體系，包括具有競爭力的薪酬福利政策、定制化的成長路徑，以及知識產權激勵和成果轉化獎勵機制。這套體系的核心邏輯是讓創新者真正成為價值創造的受益者，從而將認同感轉化為“團隊最牢固的紐帶”。

未來前瞻：技術整合，引領產業升級

放眼未來，技術迭代日新月異。面對第三代測序、單細胞組學及空間組學等新興技術的蓬勃發展，拜譜生物展現出開放融合的姿態。

拜譜生物認為，這些技術與質譜多組學并非簡單的替代關系，而是共同構建系統生物學完整認知體系的“互補共生體”——它們共同組成一個強大的“生命解碼矩陣”。

基于此，公司正以“技術整合者”的定位進行全面布局：一方面，持續迭代其蛋白質組、代謝組核心技術的精度和深度；另一方面，積極將基因組及轉錄組學納入業務版圖，并探索整合單細胞組學、空間組學技術與現有質譜、測序方案，目標是構建“基因-蛋白-空間維度的立體化服務體系”。

圖 | 臨檢車間

同時，通過引入Astral新一代質譜儀等尖端設備突破檢測瓶頸，并與頂尖機構合作加速前沿成果轉化；前瞻性地設立“未來技術孵化中心”，在跨組學整合、微量檢測等前沿“無人區”主動探索，確保技術持續引領行業趨勢。

展望未來征程，拜譜生物確立了清晰的階段性目標：短期內， 將繼續 深耕蛋白質組、修飾組、代謝組技術，提升多組學整合分析能力，加速推進新生兒篩查等臨床診斷試劑盒的注冊申報，建成符合GMP標準的生產車間實現規?；?span class='wp_keywordlink_affiliate'>量產，打通科研成果轉化落地的“最后一公里”。

長期來看， 公司將 聚焦科研服務與臨床應用雙輪驅動，致力于成為全球蛋白質組學、代謝組學科研服務、臨床質譜檢測和生物標志物開發的標桿企業。其終極愿景是通過構建一體化解決方案體系，以創新技術重塑產業格局。

在探索生命奧秘的偉大征途上，拜譜生物正憑借其深厚的技術積淀、前瞻的戰略視野和永不停息的創新引擎，推動人類對生命科學的認知從局部不斷邁向全景。

最近，由特朗普旗下虛擬運營商 Trump Mobile推出 的T1手機正在經歷一場史詩級尷尬。

短短兩周內，這款被寄予厚望的“愛國手機”不僅刪光了官網所有“美國制造”的承諾，還被扒出疑似是中國貼牌機翻倍漲價，連參數都開始偷偷縮水——這場由特朗普家族主導的商業鬧劇，正演變成一場大型翻車現場。

??消失的“美國制造”??

就在本月初，特朗普集團高調推出虛擬運營商Trump Mobile，同時發布了旗艦手機T1 。

在鋪天蓋地的宣傳中，最顯眼的賣點就是首頁那條醒目的橫幅：“T1是美國制造”（MADE IN THE USA）。在發布會上，特朗普家族信誓旦旦，聲稱這款手機是為愛國者量身打造。

然而打臉來得飛快，不到兩周，官網所有“美國制造”的字樣被爆突然集體消失。如今官網只剩下些模糊不清的新口號：“卓越性能，美國驕傲”、“基于美國價值觀設計”、“每一部設備背后都有美國人的參與”。

有報道指出，這些空洞的標語既不敢承諾手機在美國制造，甚至不敢說在美國設計——所謂的“美國人參與”，恐怕只是在包裝盒上貼了個標簽？

值得一提的是，不僅口號變了，更離譜的是手機參數也偷偷縮水。

最初官網標注T1配備6.78英寸AMOLED大屏，如今悄悄縮水成6.25英寸。之前宣稱的12GB內存參數更是直接消失，仿佛從未存在過。

唯一沒變的只有那張粗糙的PS效果圖，金色的機身泛著塑料質感的光澤。

而這款充滿謎團的手機，定價卻高得離譜。裸機售價500美元。

在很快扒出，T1極可能是中國制造的REVVL 7 Pro 5G（售價僅169美元）的換殼馬甲。

目前這款手機因質量問題正在召回，但T1手機只是鍍看層金漆價格就翻三倍。而套餐資費更是夸張，每月47.45美元的價格幾乎是同類虛擬運營商的兩倍。

??家族生意？??

面對外界質疑，特朗普集團的回應是沉默。

但眼尖的媒體發現官網上多了一行小字免責聲明：T1手機和Trump Mobile只是付費授權項目，實際運營和特朗普集團無關。這波操作堪稱教科書級甩鍋——用著特朗普的名字、黃金審美和愛國口號賺錢，出了事就和家族企業切割。

雖然特朗普本人尚未公開談論這款手機，但其商業帝國仍能從授權費中獲利。

更微妙的是，盡管特朗普不再直接管理公司，但他仍通過信托掌握著最終決策權。這款荒誕手機背后的利益鏈條，顯然比它的參數更耐人尋味。

最諷刺的是，特朗普家族曾揚言要讓T1手機要在9月硬剛蘋果iPhone 17。

如今官網發貨時間已模糊成“今年晚些時候”，而iPhone 17的發布日期近在眼前。這場自詡為“愛國者首選”的商戰，還沒開打就敗給了自己。

2025年6月24日，英特爾正式關閉旗下汽車業務部門，并裁撤該部門絕大多數員工。這標志著自2017年以153億美元天價收購Mobileye后，曾經的“汽車野心”在八年后畫上了一個充滿遺憾的句號。

新任CEO陳立武在四月的裁員預警成為現實，不僅汽車業務被裁撤，制造部門也將從7月起裁員20%，營銷職能更是整體外包。

這一系列動作背后，是英特爾面對激烈競爭時不得已的戰略收縮。

收購??Mobileye：伏筆的回溯??

時間回到2017年，彼時英特爾豪擲153億美元將Mobileye收入囊中，震動業界。當時，Mobileye在高級駕駛輔助系統（ADAS）視覺芯片領域已是隱形的王者，Eye-Q系列芯片裝車量遙遙領先。

英特爾的設想是把Mobileye頂尖的感知能力，與自家在計算、5G、云計算領域的深厚積累相互結合，最終打造自動駕駛的“端到端”解決方案。

愿景雖好，現實卻骨感。被收購后的Mobileye，技術確實在進步，新一代芯片性能更強，但它堅持的“芯片+感知算法”打包模式，在汽車行業擁抱“開放平臺、軟硬解耦”的大潮中，顯得越來越格格不入。

相比之下，英偉達抓住了這個趨勢，憑借開放的DRIVE平臺和強大的AI算力，迅速俘獲了一大批車企客戶，不斷蠶食Mobileye的地盤。

更棘手的是，Mobileye與英特爾內部其他汽車業務——比如用CPU、FPGA做座艙和網關，都沒能擦出強烈的協同火花。

這種戰略差異和整合難題，最終在2022年把英特爾推向了關鍵抉擇：讓Mobileye獨立上市。這次操作表面看是資本運作，實則已為英特爾整體汽車戰略的收縮埋下伏筆。

Mobileye單飛后，其技術路線和客戶策略自然與英特爾主體汽車業務（小型車芯片、軟件定義汽車平臺等）漸行漸遠，資源共享變得困難。英特爾也開始悄然調整角色，重心轉向為Mobileye提供底層芯片代工支持，而非親自下場搏殺。

英特爾汽車業務：一場遲到的追趕

即便在Mobileye獨立后，英特爾自己也沒完全放棄汽車芯片的野心。

2024年初，它高調宣布向汽車領域注入人工智能能力，推出了“人工智能增強型、軟件定義汽車系統芯片（SDV SoC）”，還成功拉來了吉利旗下高端電動品牌極氪這樣的客戶捧場。

同時，英特爾出手收購了專注電動汽車能源管理芯片的Silicon Mobility公司，試圖補齊電動化領域的短板。

乍一看，英特爾的汽車版圖挺齊全：首先，軟件定義汽車平臺提供開放架構和全流程開發工具；其次，自適應控制單元（ACU U310）整合電動汽車動力傳動關鍵控制；最后，汽車顯卡瞄準下一代智能座艙對圖形和多屏交互的需求。

但當英特爾在2024年卯足勁入場時，其實市場早已被瓜分。高通的驍龍座艙平臺，靠著在手機界的霸主地位，幾乎成了高端智能汽車的“標配”，包括新勢力車企和傳統豪牌都是高通的用戶。

而英偉達的Orin芯片則牢牢占據了高階自動駕駛算力的高地，客戶名單里奔馳、沃爾沃、小鵬、理想等赫然在列。

英特爾作為后來者，沒有先發優勢，更缺乏裝機量支撐，處境尷尬。更致命的是，其汽車SoC在關鍵的AI算力密度和能效比上，比起英偉達、高通的同期產品，并未展現出碾壓性的實力。它在消費市場表現掙扎的Arc顯卡，也讓業界對其車規級產品的成熟度和可靠性捏了把汗。

當然，汽車芯片的競爭遠不止硬件，軟件生態和開發者社區更是護城河。

高通、英偉達在汽車軟件工具鏈、中間件支持和合作伙伴生態上砸下重金，積累深厚。而英特爾作為追趕者，構建自己的生態圈需要持續燒錢和足夠耐心，但市場很難再留給它的時間和空間。

錢沒花在刀口上，路也走岔了??

英特爾汽車業務從躊躇滿志到黯然離場，Mobileye從被寄予厚望到獨立單飛，背后其反映出英特爾的資源錯配和戰略搖擺。

在收購Mobileye后，英特爾冰沒能有效揉合Mobileye的感知優勢與自身在通用計算、連接、云計算的長處，形成合力去對抗英偉達、高通兇猛的平臺化攻勢。

同時，Mobileye在ADAS市場積累的成功經驗，也沒能有效輸血給英特爾拓展座艙、網關、中央計算這些增長迅猛的新市場。

在Mobileye獨立已成定局后，英特爾依然選擇雙線作戰，投入資源開發自己的汽車SoC、座艙顯卡等產品。這不僅與已成為“代工客戶”的Mobileye在潛在客戶上形成內部競爭。

更致命的是，當核心的PC和數據中心業務不斷被AMD、英偉達挑戰時，這種分散資源的行為無異于自縛手腳。

最后，英特爾可能還低估了汽車行業的壁壘。汽車芯片對功能安全、超長生命周期支持、極端環境下的可靠性、以及與復雜整車電子系統的深度集成要求極高，遠非消費電子或服務器芯片的經驗可以簡單復制。

如今，英特爾新CEO陳立武上任后的大刀闊斧，直接導火索還英特爾慘淡的業績：銷售額下滑，盈利能力告急……在半導體行業廝殺慘烈的背景下，持續燒錢供養一個非核心業務已經對投資者越來越難以交代。

如此來看，關停汽車業務只是時間問題罷了。

對于醫院這樣一個極度講求效率的場所而言，AI大模型具有天生的適配性。國產大模型DeepSeek的橫空出世，在國內醫療體系內引起了一陣AI浪潮，數月內，超420家醫院官宣接入DeepSeek大模型，而在海外，“AI+醫療”同樣發展迅速。目前已在診斷服務與臨床支持、醫學影像分析、藥物研發與基因研究等方向廣泛落地。

今年5月，全球首個真正意義上由AI主導診療流程的“AI診所”在沙特Almoosa醫療集團試運營?；颊呔驮\時面對的不再是傳統人類醫生，通過智能交互設備，5-8分鐘內AI系統完成了從病史詢問、癥狀分析到初步診斷工作，最終生成了一份包含鑒別診斷、檢查建議和用藥方案的總結報告，并提供給人類醫生進行最終審核，這標志著醫療領域從“輔助診斷”邁向“主導診療”的歷史性跨越。

值得一提的是，這一AI診所由國內醫療人工智能獨角獸公司森億智能主導打造，而森億智能的產品早已覆蓋國內40%的頭部醫院。

森億智能究竟是一家怎樣的公司？在AI醫療競爭日益激烈的今天，它的核心競爭力是什么？AI診所落地沙特的背后，有著怎樣的思考和故事？

近期，鎂客網與東南大學03級校友森億智能CDO豐俊進行了一次深入對話，對AI診所的“操盤者”做一個深度剖析。

多元交叉的頂尖人才，是企業的核心競爭力

森億智能成立于2016年，一直專注于醫療領域的AI應用，致力于將人工智能技術、大數據技術與健康醫療領域的應用場景相結合，目前已成長為醫療人工智能獨角獸企業。

從公司發展歷程來看，早在國內人工智能技術快速發展的初期，森億智能就已經在探索AI與醫療行業結合的可行性。作為新一輪技術革命的底層構造，大模型已經在諸多領域自證價值，醫院場景同樣不例外，但至于能在哪些關鍵環節提供幫助，幫助到何種程度，森億智能的垂直領域大模型遠比當下主流通用大模型更加專業。

豐俊告訴鎂客網，森億智能的團隊具有獨特的交叉學科背景優勢。“我們公司本身屬于交叉團隊，我個人是生物醫學工程背景。同時，公司近25%的同事具備醫學領域從業經驗或者通過執業醫師資格考試，團隊成員主要由國內外頂尖學校的博士和碩士組成，公司創始人張少典博士，畢業于美國哥倫比亞大學醫學信息學專家，在他的帶領下，打造了一支在AI和醫療尖端技術方面實力強勁的團隊。”

這樣的團隊背景，使得森億智能在理解醫療行業需求和運用AI技術解決實際問題方面具有天然優勢，能夠更好地彌合醫學與技術之間的鴻溝。

除此以外，，森億智能還擁有一只“接地氣”的本地醫療人工智能實施團隊以及產品研發團隊。他們可以深入了解醫院的流程和信息化情況，極大提高與客戶的溝通效率以及產品研發速度。

也正是這三支團隊的“交叉”特性，從公司成立第一天起一直保持至今，并已經成為森億智能的核心競爭力之一。

醫院的場景復雜難題恰是數據護城河

對于醫院來說，在進入大模型時代后，最理想的狀況就是全面賦能院內的信息化系統，提升整體工作效率。但實際情況是，大模型本身需要大量的語料，在醫院系統中存在大量非標準化的、質量參差不齊的情況，比如各家醫院模式不同的電子病歷、影像數據、檢查報告等，導致數據清洗治理是一個耗時巨大的工程。

而這一部分工作，恰好是森億智能這類專業醫療公司的強項。據介紹，豐俊表示森億智能的核心技術之一是自主研發了一套針對醫學數據的數據治理框架，奠定了公司的數據應用基礎，在此基礎上構建了豐富多樣的AI應用體系。

這些服務從不同層面上幫助幫助醫院實現精細化管理，提高臨床科研工作效率，加速醫學研究進展，目前已整合為面向全院的智慧醫院整體解決方案，實現了醫療數據的互聯互通和協同工作，為醫療機構和區域衛生管理提供了全面的智能化支持。

當然，在大模型應用方面，森億智能也走在行業前列。豐俊介紹：“我們在大模型探索方面比較早，是業內率先發布病歷生成式大語言模型的公司。目前會根據中國醫院私有化部署環境的特點，結合產品研發的戰略定位，推動智能體在醫院業務中的深入應用。”

經過多年發展，森億智能在國內醫療市場取得了顯著成績。豐俊透露：“從成立以來到現在，我們已經服務了超過800家醫院。40%的頭部醫院都是我們的合作伙伴。”

在與這些醫療機構的合作過程中，森億智能不僅深入了解了醫院的實際需求和業務流程，還通過不斷優化產品和服務，積累了豐富的實踐經驗。這些經驗為森億智能的技術研發和產品創新提供了有力支撐，使其能夠更好地滿足市場需求。

發力海外市場，全球首家AI診所落地沙特

在國內市場取得成績后，森億智能開始積極拓展海外業務。豐俊表示：“我們在兩年以前就開始實施出海戰略，目前已經在海外市場奠定了一定基礎。”

而沙特AI診所的試運營，正是森億智能出海戰略的重要成果。

談及選擇在沙特落地AI診所的契機和背景，豐俊介紹：“從團隊內部情況來看，我們的核心團隊很多成員都是海外回來的，有較強的海外背景，在醫療行業出海布局也比較早。而從整體戰略上來說，沙特是較早支持并參與共建“一帶一路”的國家之一。近年來，‘一帶一路’倡議與中東多國的發展愿景深度交融，其中與沙特“2030愿景”的對接尤為緊密，這也為公司提供了出海布局的契機。”

為了確保AI診所在沙特能夠順利運營并取得良好效果，森億智能進行了多方面的努力和創新。在技術層面，針對大模型可能出現的“幻覺”問題，森億智能設置了多重保障機制。

豐俊解釋道：“我們的AI診所不是單一的大模型或智能體方案，而是一整套協同的智能體方案。大模型本身存在‘幻覺’情況，但我們有很多機制去解決。首先，為AI診療智能體設定嚴格的規則和臨床路徑，確保其診斷行為符合醫學規范；其次，采用多智能體協同工作模式，讓多個AI模型交叉驗證結果，降低單一模型出錯風險；最后，劃定明確的診療邊界，目前僅覆蓋呼吸內科30種常見疾病，一旦超出范圍，系統將自動觸發人類醫生介入機制。”

在本地化方面，森億智能針對沙特的醫療習慣和文化特點，做了大量針對性優化。AI診所的智能系統不僅能說流利的英語，還能使用阿拉伯語與患者交流。研發團隊專門構建了包含30萬條本地化醫學詞條的數據庫，以應對阿拉伯語醫學表述的特殊性。同時設置性別隔離問診模式，充分尊重當地文化習俗。從患者和醫生的反饋來看，目前AI診所在沙特試點期間取得了較好的效果。

垂直大模型爆發正當時

展望未來，豐俊認為當前的AI時代為森億智能帶來了良好的發展機遇。深耕醫療行業多年的實踐累積，讓森億智能有了更多創新突破的可能，通過更多既創新又可能具有顛覆性的產品和解決方案，真正幫助到醫生和醫務工作人員。

在產品研發方向上，森億智能將繼續聚焦醫療垂類大模型和智能體應用。關于AI診所的未來規劃，計劃在未來三年逐步將可診治病種擴展至消化科和皮膚科，覆蓋80%的基層門診需求。

當然，AI醫療領域的競爭日益激烈，森億智能也面臨著諸多挑戰。雖然隨著越來越多企業進入這個領域，競爭肯定會加劇。森億智能也有信心能夠憑借自身的團隊優勢、技術積累、行業認知以及豐富的實踐經驗，在競爭中保持領先地位。未來，也將持續關注市場需求和技術趨勢，不斷創新，為醫療行業帶來更多價值。

在全球能源結構加速向低碳化轉型的當下，鋰電池作為新能源汽車、儲能系統、消費電子等領域的核心能量載體，其安全性、效率與壽命直接決定著終端產品的性能。

而電池管理芯片（BMS）作為鋰電池的 “大腦中樞”，承擔著電壓 / 溫度監測、充放電控制、電池均衡、故障診斷等關鍵功能，是保障鋰電池安全運行、提升系統能效的核心組件。

在由海外巨頭主導的格局下，國產廠商宜矽源半導體通過精準的戰略布局和技術突破，在BMS芯片領域開辟了一條獨特的發展路徑。

這家成立于 2016 年的企業，憑借15年以上的研發積累和全建制團隊，不僅構建了堅實的技術壁壘，更在車規級芯片的國產替代浪潮中展現出強勁的競爭力。

本土 BMS 芯片的崛起

從技術架構看，BMS 芯片主要分為模擬前端（AFE）、電池監控芯片（BS）、保護芯片（Protection IC）等多個細分品類。其中 AFE 芯片因集成度高、技術難度大，已經成為衡量廠商技術實力的核心指標。

據介紹，一顆高性能AFE 芯片需實現毫伏級電壓采樣精度、支持多節電池串聯，并具備過壓、過流、過熱等多重保護功能。想要實現這些技術參數或功能，不僅依賴先進的半導體工藝，更需融合算法優化、可靠性設計等跨學科能力。

從市場層面，全球 BMS 芯片市場此前基本上由海外Tier1巨頭主導，呈現高度集中化格局。

據 IC Insights 數據，2023 年全球 BMS 芯片市場規模達 78 億美元，其中德州儀器（TI）、ADI、英飛凌等海外巨頭占據近 80% 份額，而國產廠商市場滲透率不足 15%。也正是這種壟斷格局，使得早期BMS 芯片行業出現了多個壁壘，包括技術、生態以及供應鏈安全。

然而，近些年國內新能源產業的爆發式增長正重塑行業格局。中國作為全球最大的新能源汽車市場與儲能市場，對本土 BMS 芯片的需求呈指數級增長。

據 GGII 預測，2025 年中國 BMS 芯片市場規模將突破 200 億元，年復合增長率達 35%，為國產廠商提供了歷史性機遇。

BMS 產品矩陣：從消費電子到車規級的全場景覆蓋

國產 BMS 芯片廠商的破局之路，始于對細分市場的精準切入與技術迭代。當前在消費電子領域，國產芯片已實現規?；瘧?。

例如，宜矽源半導體推出的 DVC11XX 系列芯片，該系列產品是一款采用車規級高壓BCD工藝設計的多申鋰電池組監控芯片，適用于總電壓不超過100V的鋰電池包。憑借高性能、高可靠、高安全以及低功耗的產品優勢，受到行業客戶的青睞，現已實現大規模商用。關鍵數值超越國際主流產品水平。

再例如，車規BMS芯片需要對高壓信號進行采樣，對芯片模擬性能要求高，在投放市場前需要經過嚴格的環境可靠性測試，其周期可能長達數年，需要進行可靠性、穩定性、精準度、長周期使用壽命等更加嚴格的測試，還需要滿足IS0 26262 ASIL D的功能安全等級要求，可見車規AFE芯片的綜合門檻非常之高。宜矽源半導體推出的車規芯片，展現了卓越的研發實力以及高標準的生產測試要求。

其次，宜矽源投入超 5000 萬元建立車規級測試實驗室，其芯片通過多項認證，適用于多種嚴苛環境，這其中就包括ISO26262功能安全管理體系認證等權威認證，體現了公司卓越的產品性質和優質的服務；

最后，宜矽源也在積極與國內供應鏈企業達成合作，包括與知名電池廠商合作開發電池解決方案，通過實時電池健康度（SOH）算法，將電池循環壽命提升20%，同時降低 15% 的能量損耗。

國產替代突圍：技術、服務與政策的協同破局

在技術創新之外，國產廠商更需構建差異化競爭力。

宜矽源 “本土化定制” 策略，使其在國內車企供應鏈招標中脫穎而出，進入多家頭部企業的合格供應商名單。

國產 BMS 芯片的崛起，本質是政策驅動、技術突破與生態重構的共同結果。

目前，國家 “十四五” 規劃將車規級芯片列為重點攻關領域，通過大基金投資、稅收優惠等政策，推動國產芯片的研發和生產，為國產芯片提供產能保障。

另外，宜矽源提到，生態合作已經成為破局關鍵。國產廠商正與車企、電池廠共建開放生態，針對國產替代需求，開發適配本土車企的定制化芯片方案。推動國產芯片與本土供應鏈的兼容性，建立長期可靠性測試體系，增強客戶信任。

結語

在這場國產替代的攻堅戰中，宜矽源等企業的實踐揭示了一條清晰路徑：以消費級市場積累技術與資本，以車規級市場樹立品牌與標準，最終通過生態協同實現從 “國產替代” 到 “國產引領” 的跨越。

隨著新能源產業進入深度內卷期，BMS 芯片作為核心競爭要素，其國產化進程不僅關乎企業的商業成功，更將決定中國在全球新能源產業鏈中的話語權。

當國產芯片突破最后一道技術關卡，嵌入每一輛電動汽車、每一座儲能電站的 “心臟”，中國半導體產業的自主化藍圖，才真正具備了可持續的底層支撐。

當地時間周三，AMD宣布收購一家名為Enosemi的初創公司。

該公司是一家專注于硅光子設計支持和設計IP的新型無晶圓廠半導體企業，由一群經驗豐富的管理團隊領導，在硅光子、模擬混合信號、激光器、控制、封裝和系統硬件方面都擁有非常豐富的知識儲備。

隨著 AI 大模型從百億參數向萬億參數躍遷，數據中心的算力需求正以指數級爆發。

當傳統電互連技術開始遭遇速率的瓶頸時，硅光子技術有望成為打破算力瓶頸的戰略突破口。

這種利用光子傳輸數據的創新方案，不僅能實現每秒數百吉比特的傳輸速率，更將能耗降低 20% 以上，成為支撐下一代 AI 系統的核心技術之一，AMD自然不會錯過。

從外部合作到戰略并購：AMD 的技術整合路徑

AMD 對硅光子技術的探索其實早有鋪墊。

早在2023年底，AMD就與多家初創公司展開硅光子研發合作，試圖通過外部資源快速切入這一領域。而Enosemi 的出現則為其提供了更直接的技術跳板。

這家成立于2023年的硅谷初創公司，雖僅籌集了15 萬美元風險投資，卻掌握著光子集成電路的量產能力 —— 其產品已應用于數據中心光互連場景，將計算與網絡組件高效集成。

更關鍵的是，Enosemi 團隊與 AMD 早有合作基礎，其創始人Ari Novack和 Matthew Streshinsky在半導體工程領域的積累，尤其是在高密度光互連技術上的突破，與 AMD 的 AI 芯片路線高度契合。

根據網上公布的信息，在收購完成后，Enosemi 團隊將迅速轉化為 AMD 內部的硅片設計工程力量。

這種從合作伙伴到子公司的身份轉變，將顯著縮短新技術的整合周期。

硅光子：彎道超車？

雖然AMD一直在多方面發力AI芯片，但在與英偉達的競爭中，AMD始終“差一口氣”。

例如，在性能差不多的情況下，AMD的ROCm平臺遠沒有英偉達的CUDA和cuDNN廣泛和成熟，應用生態更豐富的英偉達自然是優先選擇。

既然如此，那AMD只能從性能上做文章。

CPO 技術的優勢，主要是速率。在AI系統中，數據傳輸延遲往往成為算力發揮的最大瓶頸——當數千顆 AI 芯片協同工作時，節點間互連帶寬需求可達傳統網絡的數十倍。而CPO 技術通過將光引擎直接與 AI 芯片封裝集成，可實現更低延遲、更高帶寬的系統級互連。

AMD 技術與工程高級副總裁 Brian Armick 指出，隨著 AI 模型復雜度提升，“更快、更高效的數據傳輸” 成為剛需。

據行業預測，到 2027 年，CPO在超大規模數據中心的滲透率將達 35%，成為替代傳統可插拔光模塊的主流方案。如果AMD能在短時間能率先商用CPO 技術，那自然能打開新的市場機會。

值得一提的是，在硅光子賽道，英特爾、英偉達等巨頭其實比AMD更早進行布局。

英特爾作為先行者，已出貨超 800 萬個光子集成電路，其 1.6Tbps CPO 模塊帶寬密度較傳統方案提升 40%；英偉達則將硅光子技術融入交換機與 GPU 集群，構建光電融合的數據平臺。

雖然AMD入局稍晚一步，但好在其全棧技術生態足以支撐新技術的整合。

從 x86 CPU、RDNA 架構 GPU 到自適應 SoC，再到通過收購 ZT Systems 建立的服務器制造能力，其已形成 “芯片 - 封裝 - 系統” 的完整鏈條。隨著Enosemi 的加入，AMD可以立即擴展光子學解決方案的開發能力，恰好補強了高速互連這一關鍵短板。這種整合能力使 AMD 能夠快速提供端到端解決方案。

挑戰與未來：技術落地的多道門檻

盡管前景廣闊，硅光子技術的大規模商用仍需跨越多個挑戰。

首先，是技術整合難題：硅基材料的發光效率較低，需通過異質集成工藝融合磷化銦（InP）等新材料，這對封裝技術提出極高要求。

Enosemi 與 GlobalFoundries 的合作經驗，或許可能成為 AMD 突破這一瓶頸的關鍵。

其次，是成本控制：目前硅光子芯片的量產成本仍高于傳統方案，AMD 需通過擴大產能和優化工藝降低單位成本。

最后是生態競爭：英偉達、英特爾等對手擁有更龐大的專利池和客戶基礎，AMD 需加速與光學材料供應商、EDA 工具廠商的合作，構建開放生態。

從行業趨勢看，硅光子技術正從數據中心向智能駕駛、光計算等領域延伸，其市場規模預計將從 2023 年的 14 億美元增長至 2030 年的 61 億美元。

AMD 此次收購 Enosemi，不僅是技術層面的補位，更是對未來 AI 計算架構的重新定義。在這場關乎算力霸權的競賽中，其能否憑借全棧整合能力后來居上，取決于技術落地速度與生態協同效率。而無論結果如何，硅光子技術引發的變革，都將深刻重塑全球半導體產業的競爭格局 畢竟，在 AI 時代，數據傳輸的速度與能效，已經確定是定義算力未來的關鍵維度。

自2024年政府工作報告首次將“低空經濟”列為新增長引擎后，我國空中交通體系正經歷從二維平面向三維立體的歷史性躍遷。也正是從今年開始，各地政府開始加速推進“低空經濟”最新政策的發布，與該賽道相關的產業再次成為各方備受矚目的焦點。

據民航局統計的數據顯示，目前全國注冊無人機數量達387萬架。這些無人機的應用場景日益多元化，包括軍事領域和民用領域，廣泛應用于農業植保、地理測繪、巡檢應急、物流運輸等多個行業。特別是在物流運輸領域，配送無人機的出現為解決“最后一公里”配送難題提供了新的思路和方法。

低空經濟下，激光雷達重構安全

根據低空經濟的定義，低空飛行器的的運行高度大約為1000米以下，這是地球上最復雜的空域層。這里既有城市建筑的視覺盲區，又有鳥類的活動軌跡，還會存在各種隨機障礙物。

因此繁榮背后暗藏危機，無人機也存在著“飛行危機”。

據報道稱，2023年民航局記錄的327起無人機事故中，63%源于感知系統失效。在深圳無人機測試基地的模擬場景中，未搭載激光雷達的飛行器穿越城市峽谷的避障失敗率達17%，傳統毫米波雷達在檢測直徑小于10cm的高壓線時漏報率高達42%。這些數據揭示了一個事實：無人機的發展也和智能汽車一樣，不能忽視安全性。

這時，傳統解決方案的局限性在此暴露無遺：雙目視覺系統在逆光環境下分辨率暴跌80%，毫米波雷達對靜止物體的識別猶如"高度近視"。即使是經驗老道的無人機飛行員，也不能做到100%的避障。

而激光雷達的加入，可以大幅提高飛行精度以及安全性。2024年開始，物流配送無人機已成最大增長極，市場規模超過50億元。其中，搭載激光雷達的末端物流配送無人機數量預計為6-8萬臺，2024年新增數量約1萬臺。

根據北京航空航天大學仿真實驗提供的數據，搭載激光雷達的物流無人機，在能見度低于50米的霧天仍能保持92%的障礙物識別率，較純視覺方案提升47%。

而這種技術優勢也能間接提高無人機的商業價值——順豐在珠三角的無人機配送試點表明，激光雷達可將單機日均起降次數從15次提升至22次，運營效率提高46%。

成本下探與商業模式進化

值得一提的是，除了安全性以外，激光雷達也能進一步促進無人機成本的下探。

有分析師表示，低空經濟的挑戰之一在于如何管理日均百萬架次的飛行器。如果不能解決成本問題，自然無法進一步推動商業化進度。

而上海虹橋低空交通管理中心的實踐表明：通過部署672臺激光雷達構建空域感知網絡，結合多源數據融合算法，可以將空域資源利用率提升至82%。這套系統不僅能實時監測飛行器位置，還可預測未來15分鐘的空中交通流量，為調度決策提供支持。

據報道，美團第四代無人機通過多傳感器融合技術，將激光雷達與視覺結合，能夠幫助無人機保持在設定的高度穩定飛行‌。目前，美團配送無人機已在中國完成了400,000多次交付。

而遠在中東地區，美團也正在通過其子公司Keeta Drone，通過多傳感器融合將激光雷達與IMU和視覺系統相結合，安全地在摩天大樓之間的狹窄空間中導航。目前在迪拜硅綠洲（DSO）利用先進技術克服傳統送貨方式的限制，提高客戶體驗和物流效率，交付時間已縮短至原來的三分之一甚至更短，將交付效率提高了60%以上。

未來，相信隨著技術的不斷進步和產業的持續發展，低空經濟有望在未來為我國經濟增長和社會發展帶來更多驚喜，引領我們進入一個更加高效、便捷、安全的立體交通新時代。

近日，國產手機品牌榮耀突然宣布停止在印度的運營和支持，使用榮耀設備的印度用戶們都從官方渠道收到了這則通知。

但離譜的是，榮耀的退出并非銷量不佳或是資金不足，其背后更像是一次蓄謀已久的“調包計劃”。

這一系列操作的核心人物——前 Realme 印度負責人 Madhav Sheth，曾在2023 年 9 月一手主導了榮耀品牌回歸印度，而如今再次出現在公眾視野中，卻是以 “阿爾卡特印度公司創始人” 的身份。

 “退出 - 回歸 - 再退出”：一場精心設計的局？

榮耀手機在印度的營業模式，并非直接銷售，而是通過第三方公司——一家名為HONOR Tech的印度本地企業負責在當地銷售。

時間回到2018 年，當時作為華為子品牌的榮耀曾豪言 “三年內做到印度市場第一”。然而隨著中印邊境頻繁爆發沖突，印度政府開始對中資企業的系統性打壓升級，包括小米、OPPO在內的國產手機品牌接連遭遇稅務調查、資產凍結等不平等對待，榮耀也在2021年選擇撤出印度團隊。

當然，站在現在的視角回頭看，榮耀其實一直背靠著合作伙伴PSAV Global繼續隱形運營（）榮耀此前的印度業務同樣由 PSAV Global 負責維持），而Madhav Sheth所創立的HONOR Tech，恰好是由PSAV Global的母公司CPKhandelwal全部投資。

由此來看，2023年的回歸看似突然，實則是是一場精心策劃的 “曲線救國”，HONOR Tech本質上就是榮耀規避政策風險的手段。

在回應外界傳聞時，榮耀表示：“榮耀公司在印度一直通過分銷商的方式開展業務目前在印度沒有子公司也沒有成立子公司的計劃，不存在也沒有任何技術轉讓計劃。”

此外，PSAV作為榮耀在印度的分銷商，只是被授權在印度進口和分銷榮耀產品，并針對產品進行相關宣傳和推廣，而并非得到榮耀公司品牌（HONOR），因此HONOR Tech公司不是榮耀的合作伙伴，也同榮耀之間沒有任何關聯關系。

這正是這番說辭，為后續的品牌切換埋下了隱患。

從榮耀操盤手，到阿爾卡特掌門

Madhav Sheth的角色轉換，堪稱這場商業鬧劇的最大看點。

作為 Realme印度的功臣，他在2022年推動該品牌實現2000萬部銷量。

在加入榮耀后，他迅速啟動 “印度制造” 計劃，與ODM廠商聞泰科技合作，計劃 2024 年在印度生產“印度制造”的榮耀手機。

但在2025 年初，Madhav Sheth突然從TCL手中購得阿爾卡特品牌在印度的冠名權，并成立 NxtQuantum 公司。

這一操作的精妙之處在于：阿爾卡特作為法國老牌通信企業，其品牌屬性天然規避了 “中國標簽”；而 TCL作為阿爾卡特的全球合作伙伴，早已通過 2004 年的合資協議獲得技術控制權。

這樣的品牌相比于榮耀，更適合在印度當地銷售。

值得一提的是，新公司NxtQuantum的名稱，恰好與TCL 旗下的 NxtPaper、NxtVision 商標高度相似。

由此我們可以猜測一下：Madhav Sheth很早就在策劃阿爾卡特進入印度的計劃，而HONOR Tech成立背后，很有可能就是空手“套用”榮耀的供應鏈和渠道資源。

前文所說，榮耀手機在印度只有銷售渠道，所謂的HONOR Tech與榮耀并沒有關系。因此對于這次品牌變動，榮耀方面也只能“被迫”接受。

印度市場的 “陷阱”

一直以來，印度都被外界調侃成“外企墳墓”，如今榮耀的二度退出，再次印證了印度市場的結構性矛盾。

印度政府的 “印度制造” 計劃看似誘人，實則是一個精心設計的政策陷阱。盡管莫迪政府承諾將制造業占 GDP 比重提升至 25%，但實際效果卻令人失望 ——2023 年制造業占比僅為 13%，且智能手機生產仍停留在組裝階段，關鍵零部件依賴進口。

榮耀在印度的生產計劃受制于 PLI 激勵政策，而該政策要求企業必須與本地合作伙伴綁定，這直接導致HONOR Tech在供應鏈管理上的很難與榮耀很難保持一致，更換品牌只是時間問題、

除了不靠譜的印度制造以外，印度手機市場的競爭已進入白熱化階段。

2024 年數據顯示，vivo、小米、三星、OPPO 和 realme 占據印度市場前五位，中國品牌合計占比 59%。

榮耀回歸后，層試圖以中端機型突圍，但面臨著 realme、小米等品牌的激烈擠壓。更致命的是，印度消費者對品牌忠誠度極低，價格敏感度極高，而榮耀在本地化運營上的投入不足，導致其市場份額始終未能突破 3%，很容易就會被新品牌取代。

一直想在桌面CPU干大事的高通，最近成功拿下了一家大客戶。

近日，高通正式與沙特主權財富基金（PIF）旗下 AI 企業 HUMAIN 達成合作，高通將為后者的數據中心開發和供應最先進的數據中心CPU和AI解決方案。

在目前的數據中心市場，前有英特爾、AMD，后有Arm，競爭程度遠遠大于移動端CPU。

如今有中東土豪主動出手，高通也算是開了一個好頭。

再次入局

在數據中心CPU市場，高通也有過一段失敗的經歷。早在 2017 年，高通曾推出基于Arm架構的Centriq 2400 處理器，試圖打破英特爾、AMD 在 x86 架構的壟斷。

但當時受限于軟件生態適配不足、性能未達預期，該項目于 2019 年黯然終止。

時隔多年，高通此次卷土重來，采取了截然不同的策略。

此前，高通通過收購 Nuvia 獲得其 Phoenix 架構技術，并將其自研架構融入到高通平臺中。

該公司由前蘋果A系列芯片核心成員組成，其設計的 Oryon 內核在能效比上表現優異，在當時一度引起行業轟動。

從2023年開始，高通正式在桌面級CPU發力，旗下驍龍 X Elite 處理器已經進入消費級PC市場。

而在更專業的數據中心CPU，沙特 HUMAIN 項目算得上該戰略落地的第一級臺階。

根據協議，高通將為 HUMAIN 開發基于 Snapdragon 和 Dragonwing 的 AI 數據中心解決方案，重點支持云邊協同的混合 AI 推理場景。

這一布局與高通近年來推動的 “5G+AI” 戰略高度契合 —— 通過將邊緣計算與數據中心算力結合，實現毫秒級響應的實時 AI 應用。

由此可見，雙方對于這次合作都非常用心。

沙特的 AI 野心：構建全球算力樞紐

值得一提的是，沙特這邊并沒有全部押注高通，而是與英偉達、亞馬遜AWS、AMD和思科等公司達成了類似的合作協議，真可謂是“有錢任性”。

從沙特的角度來看，這次合作的背后是其 “2030 愿景” 下的 AI 基礎設施建設計劃。

作為 PIF 全資控股的企業，HUMAIN承擔著整合全球科技資源、提升沙特在AI行業競爭力的核心任務。

因此，沙特同時與英偉達、AMD、AWS 等AI巨頭達成合作，形成多元化的算力生態，這其實是與沙特的AI戰略有很大關系。

根據網上公開的消息，在具體實施層面，沙特采取了 “超級工程 + 技術主權” 的策略。

第一步，HUMAIN通過旗下子公司在沙特NEOM新城建設巨型AI 數據中心園區，實現可再生能源供電，目標成為全球最大的綠色算力樞紐。

第二步，HUMAIN 正在開發阿拉伯語多模態大語言模型（ALLaM），計劃將其與高通的邊緣設備生態深度集成，形成從芯片到應用的完整技術閉環。

這種戰略布局具有多重意義。

首先，通過引入高通等國際企業，沙特可快速獲得先進技術，縮短自主研發周期；

其次，作為三大洲樞紐，沙特的數據中心可輻射歐洲、亞洲和非洲市場，成為全球 AI 基礎設施的關鍵節點；

最后，結合其能源優勢，沙特試圖在算力競爭中占據可持續發展的制高點。

高通的破局之路

高通此次重返數據中心市場，本質上是 Arm 架構與 x86 架構長期競爭的延續。

近年來，隨著 AI 算力需求激增，Arm 架構的能效優勢逐漸凸顯。2025 年第一季度，Arm 在全球數據中心 CPU 市場的份額已達 13.6%，預計年底將突破 50%。隨著高通的加入，將進一步加速這一趨勢。

盡管高通的技術布局具有吸引力，但其在數據中心CPU市場仍面臨多重挑戰。

首先，英特爾、AMD 等 x86 廠商已建立深厚的市場壁壘。2025 年第一季度，英特爾仍占據數據中心 CPU 市場 65.3% 的份額，AMD 占 21.1%，兩者在服務器主板設計、散熱方案等方面擁有成熟的生態體系。

其次，軟件適配問題依然存在。

雖然 Arm 架構在移動和邊緣計算領域已獲廣泛認可，但其在數據中心的應用仍需重新編譯大量企業級軟件。高通需與 ISV（獨立軟件開發商）緊密合作，確保關鍵應用的性能表現。

再者，地緣政治風險不容忽視。

沙特作為中東國家，其科技項目易受國際局勢影響。

例如，美國對 AI 芯片的出口管制可能影響 HUMAIN 數據中心的建設進度，而高通作為美國企業，需在技術輸出與合規要求之間找到平衡。

隨著臺積電在2025年北美技術研討會上進一步揭曉最新工藝進展，比2nm工藝更先進的1.4nm工藝（A14工藝）開始逐漸披露最新細節。

據悉，A14是臺積電（TSMC）首個1.4nm級工藝，基于第二代GAA納米片晶體管，并通過NanoFlexPro技術提供進一步的靈活性。臺積電預計A14將于2028年投入量產，但不會采用背面供電。而背面供電的A14版本將在次年提出。

值得一提的是，繼A16工藝放棄使用High-NA EUV光刻機后，A14 工藝將再次棄用該設備，轉而繼續使用 0.33 數值孔徑 EUV光刻機。這一消息由臺積電高級副總裁Kevin Zhang在數值孔徑技術研討會上透露，并被BITS&CHIPS報道。

相比之下，英特爾和三星等競爭對手都將在類似的制程節點使用High-NA EUV光刻機，英特爾更是目前High-NA唯一的使用者，試圖通過技術跳躍重奪制程領導地位。

High-NA EUV，開始投產

High-NA EUV光刻機，又叫高數值孔徑光刻機，是下一代光刻的核心突破。

目前常見的EUV光刻機（極紫外光刻機）以其獨特的極紫外光源和更短的波長，成功將光刻精度推向了新的高度，而High-NA EUV光刻機更是進一步提升了光刻的精度和效率，為制造更小、更精密的芯片提供了可能。

有資料顯示，ASML的High NA EUV（EXE:5000）的分辨率為 8nm，可以實現比現有EUV光刻機小1.7倍物理特征的微縮，從將單次曝光的晶體管密度提高2.9倍，可以使芯片制造商能夠簡化其制造流程。晶圓生產速度達到了每小時400至500片晶圓，是當前標準EUV每小時200片晶圓的2-2.5倍的速度，即提升了100%至150%，將進一步提升產能，并降低成本。

根據目前英特爾已經安裝的兩臺ASML High NA EUV光刻機的早期數據，High NA EUV 機器只需要一次曝光和個位數的處理步驟，即可完成早期機器需要三次曝光和約40個處理步驟的工作。

如此強悍的性能，如果英特爾能順利完成所有機器的安裝，那確實可以“彌補”工藝差距。

臺積電放棄High NA，以穩求勝

雖然High NA EUV光刻機很強，但產業專家們卻并持有保守態度，大多數都提到了“成本問題”。

根據ASML 發言人在媒體活動上給出的數據，英特爾首臺High-NA EUV光刻機重達 150000 公斤，安裝這臺系統共計用時6個月，250名工程師，而價格更是高達3億至4億美元。

值得注意的是，英特爾訂購該光刻機的時間約為2022年1月，此后英特爾更是包下了ASML幾乎全部產能，這意味著臺積電在短時間內也無法接收到新設備。

以ASML每年生產5臺High-NA EUV光刻機的速度計算，僅購買成本就已經達到了約15億美元，這還沒有算上工廠建設、人工等費用。此外，新工藝節點的研發、制造成本更是天文數字。

這些成本向下平攤，最終限制其在消費產品中的應用。

另據媒體報道稱，臺積電的 A14 單層芯片設計需要多個光罩，而使用最新的光刻工具只會抬高成本，而得不到太多好處。

相反，通過專注于0.33 NA EUV，臺積電可以使用多重曝光技術來保持相同的設計復雜度，而無需高NA EUV的極高精度，最終降低生產成本。

簡單來說，如果綜合考量必要性，英特爾如果不能保證未來的產能利用率，那預期不排除可能面臨虧損擴大的窘境。

相比之下，臺積電在良率、成本等方面的挑戰壓力遠遠小于競爭對手，完全有時間利用“舊設備”實現更加經濟高效的解決方案。

半導體巨頭英偉達，持續受到美國政策變動的影響，對華特供版定制芯片H20也被列入了禁售之列。

據報道，當地時間周二，英偉達向美國證券交易委員會（SEC）提交8-k文件中詳細披露了H20芯片禁令的細節。

4月9日，美國政府通知英偉達，要求公司在向中國（包括香港和澳門）以及D:5國家出口其H20集成電路芯片時，必須申請許可。即便是向總部或母公司位于上述地區的企業出售此類芯片，也同樣需獲得美方特別許可。

4月14日，美國政府進一步通知英偉達，這一出口許可要求將“在未來無限期內有效”。

可以看出來，在上周五黃仁勛出席海湖莊園豪華晚宴后，雖然白宮改變了立場，擱置了進一步限制H20芯片對華出口的計劃，但最終英偉達還是成為了關稅戰的“犧牲者”。

美國《紐約時報》稱，美國政府給出的理由是：許可要求是為了應對相關產品可能被用于或轉用于中國超級計算機的風險。

也正是這次禁令影響，英偉達將在2026財年第一季度（截至2025年4月27日）損失約55億美元費用，涉及H20芯片的庫存和未履約訂單。消息公布后，英偉達股價盤后下跌6%。

有趣的是，有知情人士透露，英偉達沒有提前警告一些中國客戶有關美國新出口規則的信息。

按照原計劃，H20將在年底前中國主要的云計算公司，但并未意識到即將出臺的限制措施。消息人士還表示，英偉達的中國銷售團隊似乎也沒有在公告發布前得到通知。由于事態敏感，消息人士要求匿名。

值得一提的是，這是特朗普政府對半導體出口實施的首次重大限制，強化了拜登政府制定的規則。

2022年，拜登政府正式會中國實施半導體出口管制，因此英偉達開始開發“縮水定制版”芯片應以管制。

次年，因H800芯片被禁，英偉達正式推出專為中國市場設計的“閹割版”H20芯片，性能約為H100的三分之一，但仍是中國企業能合法購買的最強AI芯片。

據路透社2月份報道，由于初創公司DeepSeek的成功，帶動了低成本人工智能模型需求十分旺盛，包括騰訊、阿里巴巴和字節跳動在內的中國公司一直在增加H20芯片的訂單。

雖然該芯片的性能只有H100的三分之一，但仍然是中國市場能買到的最強芯片，尤其是在大模型的推理環節，H20芯片的競爭力還是比較明顯的。

有分析人士表示， H20芯片的限制可能使中國AI芯片制造商受益，例如華為昇騰910B等國產芯片需求上升，中國本土AI芯片廠商也在加速技術突破與生態適配。