【奇点】三星去年研发费超155亿净利390亿;
2018-03-07
14:00:44
来源: 老杳吧
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1.MWC 2018:在下一个技术奇点到来之前
2.Arm发布新一代GPU Mali G52/G31,加入机器学习能力
3.新创公司借DNN推论芯片跻身AI市场
4.三星电子去年研发支出超155亿美元,净利润390亿美元!
5.Qorvo在第20届GTI现场演示业内首款5G RF前端模块
1. MWC 2018:在下一个技术奇点到来之前
几乎所有天体物理学家都认为,万物的起点是BigBang——当然,我们说的并不是那个著名的音乐组合,而是发生在虚空中一场真实的膨胀。137亿年前,宇宙由一个致密炽热的球体大爆炸后膨胀形成,“时间”自此诞生,这枚球体,就是第一个奇点。
之后,人类以类似于加速度运动方式发展,愈到后来前进的速度愈是成倍甚至呈几何级地增加。现在,未来学家开始预测下一个奇点到来的时间,是2045还是2030?也许这并不重要,重要的是,在这一切发生之前,谁来推动基础研发的突破?尤其是与下一个“奇点”紧密相关的信息科技基础研发。
2018年MWC,我们可以看出一些端倪。
(高通 MWC展台)
5G冲刺:高通完成真实网络模拟实验
作为重要基础科技,5G将在2035年产出价值高达12万亿美元的产品和服务。高通是5G基础技术重要贡献者,其首席执行官史蒂夫·莫伦科夫曾表示,“5G对于世界经济的影响将类似于电力或汽车的出现。”
MWC期间,高通发布了其在过去数月中开展大量5G真实网络模拟实验所获得的多项重要成果,受到巨大关注。高通选择了德国法兰克福和美国旧金山两个城市,分别在3.5GHz频段和28GHz毫米波频段进行了5G网络模拟实验。最终成果表明,两项5G模拟实验均实现了5倍的网络容量增益,而与5G做对比的是当前最先进的Cat. 20千兆级LTE网络。两项实验还分别实现了7倍和23倍的响应速度提升,大幅改善应用体验。在旧金山的5G毫米波模拟实验中,平均网页浏览下载速度均值1.4Gbps。 除了下载速率和响应速度的提升外,5G还能实现流传输视频质量的提升。与LTE用户享受到的2K、30帧/秒、8位色的视频相比,5G用户在模拟实验中可享受8K、120帧/秒和10位色的流传输视频体验,这不仅对于用户而言将是一场巨大的变革,同时也将为开发者提供增强VR体验和视频体验的广阔空间。
(现场展示5G真实网络模拟实验成果)
有了基础发明的巨大突破,高通还在思考如何将5G技术快速分享给合作伙伴。5G时代,因为技术的复杂性,手机厂商可能要用超过1000个组件打造其终端产品。这个问题怎么解决?高通在MWC期间发布了高通骁龙5G模组解决方案,将“1000多个组件”集成在几个模组中,涵盖数字、射频、连接和前端功能,包括应用处理器、基带调制解调器、内存、PMIC、射频前端、天线和无源组件等,预计将于2019年出样。这意味着高通成为首家提供划时代的、整体交钥匙型商用5G模组解决方案的公司;也意味着终端厂商可以用更低成本和更少时间快速投产。
全球首款发布的5G芯片组——高通骁龙X50 5G新空口调制解调器,目前已被全球20家终端厂商选定,支持他们打造的最早一批5G智能终端,预计在2019年发布。这20家厂商包括包括华硕、富士通公司、富士通连接技术有限公司、HMD Global、HTC、Inseego/Novatel Wireless、LG、NetComm Wireless、NETGEAR、一加、OPPO、夏普、Sierra Wireless、索尼移动、Telit、vivo、闻泰科技、启碁科技、小米和中兴通讯。
与此同时,全球多家无线网络运营商也已经选择骁龙X50 5G调制解调器用于在6GHz以下和毫米波频段开展的5G新空口移动试验,包括AT&T、英国电信、中国电信、中国移动、中国联通、德国电信、KDDI、韩国电信公司、LG Uplus、NTT DOCOMO、Orange、新加坡电信、SK电讯、Sprint、Telstra、TIM、Verizon和沃达丰。
不同厂商之间的互通是产业合作的重中之重,是5G商用前的重要一步。2017年11月,高通与中兴通讯和中国移动成功实现了全球首个基于3GPP R15标准的端到端5G新空口系统互通。MWC期间,高通也展示了与中兴、华为、爱立信、诺基亚、三星五家设备厂商完成的基于3GPP R15标准的5G新空口互操作性测试,覆盖6GHz以下及毫米波频段。
中国三家运营商和中国多家知名终端及设备厂商都正选择和高通深度合作,由此也可看出高通对于中国无线通信生态系统发展的高度重视。事实上,就在今年1月份,高通还联合多家中国厂商宣布了“5G领航计划”,表达面向5G所带来的全球机遇,加强合作以更好地支持中国智能手机产业升级迈向更高端和加速出海。
未来良好的5G体验也离不开4G LTE的持续演进。MWC前夕,高通还发布了一款能大幅提升用户体验的“神器”——骁龙X24 LTE调制解调器,将4G LTE带至“2Gbps”时代,它也是全球首款发布的、基于7纳米FinFET制程工艺打造的芯片。这也是高通第三代千兆级LTE芯片组。GSA在2月20日发布了一份与LTE和5G芯片现状相关的研究报告,其中指出,目前下行速率最快的即为骁龙X24 LTE调制解调器。
AI:向终端侧迈进
AI(人工智能)是人类实现下一个奇点的另外一个重要技术,它赋予了不同类型终端学习的能力。传统而言,很多对神经网络的训练和推理都是在云端或者基于服务器完成。而过去几年,整个模式有了很大变化,很多人工智能的推理工作,比如模式匹配、建模检测、分类、识别、检测等逐渐从云端转移到了终端侧,这对于保护数据隐私、提升性能和整体可靠性有极大裨益。
MWC期间,高通宣布的人工智能引擎AI Engine,就是在骁龙移动平台上加速终端侧AI用户体验实现的硬件与软件的集合。骁龙处理器中集成的多个可编程异构计算核心——高通 Hexagon向量处理器、高通 Adreno GPU和高通 Kryo CPU,为合作伙伴提供了更广泛的选择,灵活支持不同的AI功能、数据和计算精度要求,能够实现在终端侧快速高效地运行人工智能应用。AI Engine的第二个组成部分是软件和工具。在处理AI用例时,软件和工具无疑更加重要。硬件是一个加速的平台,而在软件层面开发者能够实现大量的创新,打造最新的AI用例。
目前,多家智能手机厂商已利用骁龙移动平台上的人工智能引擎AI Engine,加速其终端上的人工智能应用,包括小米、一加、vivo、OPPO、摩托罗拉、华硕、中兴通讯、努比亚、锤子以及黑鲨,其中部分厂商正计划采用人工智能引擎AI Engine,在其未来的旗舰骁龙智能手机上优化人工智能应用。
基于其人工智能引擎AI Engine,高通和领先的人工智能软件开发企业以及云服务领导厂商也建立了深度合作,为骁龙移动平台带来专属的用例优化,如商汤科技和旷视Face++可提供多种预先训练的神经网络,支持图像与摄像头特性,包括单摄像头背景虚化、面部解锁与场景检测识别等;腾讯最近在其手机QQ社交平台中推出了一个名为“高能舞室”的交互特性,在Android端的手机QQ中,采用了人工智能引擎AI Engine组件以加速该特性的帧率。另外,百度也计划全面支持高通人工智能引擎AI Engine及其生态系统。
各类终端:提升体验最为关键
在此次MWC,高通骁龙845移动平台被授予年度GTI移动技术创新突破大奖。评选方称,骁龙845充分发挥了高通业界领先的移动异构计算专长,专为沉浸式多媒体体验而设计,还将作为一个顶级的人工智能平台,扩展人们与世界互动的方式。
展会期间,三星盖乐世S9和S9+,索尼Xperia XZ2以及华硕ZenFone 5Z均已宣布搭载骁龙845移动平台;而骁龙845还将支持随后发布的小米MIX 2S等一系列国产手机。
此外,高通在巴展期间宣布推出骁龙700系列移动平台,成为高通此次MWC上另一个亮点,力图将顶级科技和特性带至价格适宜的终端。高通称,“从我们顶尖的高通人工智能引擎AI Engine到出色的摄像头、终端性能和功耗,经过优化的骁龙700系列将支持消费者以更实惠的价格享受他们在最先进移动终端上所期望的体验。”
得益于智能手机平台的快速发展与积累,整个移动技术的创新速度和规模正在不断提升和拓展。移动技术作为最大的技术创新平台,正在变革和影响着众多毗邻行业。
高通在此次巴展期间推出了基于骁龙845移动平台的全新虚拟现实(VR)参考平台,支持下一波智能手机VR和独立式VR头显,帮助厂商和开发者打造沉浸式应用和未来体验。在AR和VR领域,高通已经支持客户推出了超过20款终端,包括独立式头显设备以及支持XR的智能手机,其中包括由Google Daydream、Oculus和Vive等VR生态系统领军企业打造的首批独立式VR终端。
在PC领域,华硕、惠普和联想已推出三款搭载高通骁龙移动PC平台的全新Windows 10设备,将利用移动运营商的极速LTE网络,随时随地支持移动计算。“始终连接的PC”正将智能手机的连接性和简洁性与Windows 10 PC的能力和创新功能结合起来,变革消费者的工作和娱乐方式。在MWC期间,高通与微软共同宣布将携手全球领先零售商向消费者销售始终连接的PC,并与全球更多运营商进行合作,为始终连接的PC产品带来迅速、便捷且经济的无线连接。
汽车方面,高通向汽车行业提供技术解决方案已经15年,目前是全球最大的车载信息处理和汽车蓝牙连接方案半导体提供商。全球前25大顶级汽车制造商品牌中,已有14个品牌选择采用高通骁龙汽车平台用于其产品的信息娱乐系统设计。此外, 高通正与领先汽车制造商和汽车供应商的生态系统合作,加速蜂窝车联网(C-V2X)技术的商用进程。如标致雪铁龙集团和高通就在MWC期间宣布,共同推进C-V2X通信技术的测试工作。试验的目的之一是测试C-V2X技术,继而实现车辆间的直接通信以作为面向汽车应用部署5G的第一步。
(高通现场展示智能网联汽车相关技术)
在物联网领域,高通也已经深耕多年,每天出货的物联网芯片已经超过了100万片,2017财年,高通的物联网业务营收超过10亿美元。目前,其在该领域提供具有高度差异化的芯片组产品、参考设计和超过30款专用平台。
2.Arm发布新一代GPU Mali G52/G31,加入机器学习能力
其他媒体 3月6日报道
今天,Arm在北京正式发布了旗下最新一代Mali多媒体套件,包含全新的视频、显示和图像处理器。新的IP套件可与现有基于DynamIQ的CPU和其他Arm IP无缝集成,从而全面实现Arm新一代针对主流移动设备和数字电视(DTV)的解决方案。
具体产品包括,针对主流手机的Mali-G52 GPU,最大亮点加入机器学习能力;针对入门手机Mali-G31 GPU是目前最小产品;以及Mali-D51显示处理器和Mali-V52视频处理器。
2017年出货1.2亿颗Mali GPU
在芯片界Arm扮演基石角色。据IDC报告显示,当今市场上,90%以上配备AI的智能终端都基于Arm架构。官方数据显示,目前基于ARM的芯片总交付量超过1250亿,预计到2021年将达到2000亿。Arm拥有超过1,000家技术合作伙伴,所涉及领域包括芯片、网络和云。
凭借高性能低功耗的特性,Arm 在多个领域都具备绝对优势。在GPU领域,仅在2017年公司旗下的Mali GPU 出货量就高达1.2亿颗。
Arm资深市场营销总监Ian Smythe 表示,对终端设备而言,支持丰富的多层用户界面以及一系列广泛的最新应用已成为必然趋势。更为重要的是,机器学习不再是高端智能手机的专有配置。各级用户都希望轻松使用配备机器学习功能的各类APP应用,3D游戏、混合现实和4k内容越来越流行,新型的游戏也不断出现在主流手机上。在新一代用户的需求之下,Arm以技术驱动创新,推出新一代解决方案,为用户提供更酣畅的视觉体验。”
全新一代GPU Mali G52/G31 发布,强调机器学习
首先从Arm 公布的GPU产品路线图看,其在高中低端已经实现全布局,包括G70系列代表高端、G50系列代表中端、G30系列代表低端。
今天发布的Mali-G52 GPU 定位中端产品,但是Arm 的目标是让主流设备实现高级功能。与上一代产品G51相比,G52可从容应对更高的图形复杂度,允许在主流移动系统的功率和带宽限制内实现更多的机器学习功能。
据悉,Mali-G52采用更宽的执行引擎,相比前代产品的4线程,Mali-G52最多可提供8线程,可在相同芯片面积上,提供更高的图形性能。
实测数据显示,相比上一代,G52性能密度提高30%,能效提高15%,可降低设备的功耗和散热,并支持更长的游戏时间,甚至可支持AR等高耗电技术。
另外,Mali-G52 GPU还加入了机器学习能力。Arm 官方表示,在主流设备中,专门去设置机器学习处理器的方法不太实际,这些任务可以由片上系统(SoC)的每个组件发挥其最佳性能实现,并与DynamIQ CPU和Mali-G51结合来提升现有应用的机器学习性能。
另一款GPU 产品Mali-G31 是Arm全新一代针对低端产品而设计的,其定位为在最小芯片面积上提供卓越的用户体验。
据悉,Mali-G31是第一款基于创新Bifrost架构的超高效GPU (Ultra-Efficient GPU),也是Arm目前最小的处理器,支持OpenGL ES 3.2和最新一代Vulkan API,开发人员可将其应用于数百万设备上。
另外,Mali-G31较上一代采用Bifrost架构的G51尺寸缩小20%,性能密度提升20%,在减少芯片面积的同时显著提升能效。
显示与视频处理器
此次发布会上,针对现实和视频Arm 还推出了两款显示与视频处理器。
显示处理器Mali-D51拥有2017年出品的高端显示处理器Mali-D71的众多优势,并将之整合至迄今为止Arm旗下最小的DPU上。这是第一款基于Komeda架构构建的主流显示处理器,与上一代相比,整个系统节能30%;场景复杂度加倍,与Mali-D71一样支持8层图像处理能力;在无缝、高效内容投射方面,内存访问延迟性能提升50%。
Mali-D51经过全面优化,可与Mali多媒体套件中的其他IP无缝协作,结合Assertive Display 5技术使用,甚至可将HDR(高动态范围图像)带入主流设备;结合CoreLink MMU-600,可提升系统内存管理效率。
视频处理器Mali-V52能够使所有主流设备的解码性能提升两倍,实现4K播放包括4K60 / 4K120内容。较上一代产品提升20%的上传质量,提供更清晰、更锐利的视频画质。
Arm 表示,公司正致力于让更多主流用户感受到完美的视觉体验,今天Mali多媒体套件的发布是Arm众多努力之一。(校对/小秋)
今天,Arm在北京正式发布了旗下最新一代Mali多媒体套件,包含全新的视频、显示和图像处理器。新的IP套件可与现有基于DynamIQ的CPU和其他Arm IP无缝集成,从而全面实现Arm新一代针对主流移动设备和数字电视(DTV)的解决方案。
具体产品包括,针对主流手机的Mali-G52 GPU,最大亮点加入机器学习能力;针对入门手机Mali-G31 GPU是目前最小产品;以及Mali-D51显示处理器和Mali-V52视频处理器。
2017年出货1.2亿颗Mali GPU
在芯片界Arm扮演基石角色。据IDC报告显示,当今市场上,90%以上配备AI的智能终端都基于Arm架构。官方数据显示,目前基于ARM的芯片总交付量超过1250亿,预计到2021年将达到2000亿。Arm拥有超过1,000家技术合作伙伴,所涉及领域包括芯片、网络和云。
凭借高性能低功耗的特性,Arm 在多个领域都具备绝对优势。在GPU领域,仅在2017年公司旗下的Mali GPU 出货量就高达1.2亿颗。
Arm资深市场营销总监Ian Smythe 表示,对终端设备而言,支持丰富的多层用户界面以及一系列广泛的最新应用已成为必然趋势。更为重要的是,机器学习不再是高端智能手机的专有配置。各级用户都希望轻松使用配备机器学习功能的各类APP应用,3D游戏、混合现实和4k内容越来越流行,新型的游戏也不断出现在主流手机上。在新一代用户的需求之下,Arm以技术驱动创新,推出新一代解决方案,为用户提供更酣畅的视觉体验。”
全新一代GPU Mali G52/G31 发布,强调机器学习
首先从Arm 公布的GPU产品路线图看,其在高中低端已经实现全布局,包括G70系列代表高端、G50系列代表中端、G30系列代表低端。
今天发布的Mali-G52 GPU 定位中端产品,但是Arm 的目标是让主流设备实现高级功能。与上一代产品G51相比,G52可从容应对更高的图形复杂度,允许在主流移动系统的功率和带宽限制内实现更多的机器学习功能。
据悉,Mali-G52采用更宽的执行引擎,相比前代产品的4线程,Mali-G52最多可提供8线程,可在相同芯片面积上,提供更高的图形性能。
实测数据显示,相比上一代,G52性能密度提高30%,能效提高15%,可降低设备的功耗和散热,并支持更长的游戏时间,甚至可支持AR等高耗电技术。
另外,Mali-G52 GPU还加入了机器学习能力。Arm 官方表示,在主流设备中,专门去设置机器学习处理器的方法不太实际,这些任务可以由片上系统(SoC)的每个组件发挥其最佳性能实现,并与DynamIQ CPU和Mali-G51结合来提升现有应用的机器学习性能。
另一款GPU 产品Mali-G31 是Arm全新一代针对低端产品而设计的,其定位为在最小芯片面积上提供卓越的用户体验。
据悉,Mali-G31是第一款基于创新Bifrost架构的超高效GPU (Ultra-Efficient GPU),也是Arm目前最小的处理器,支持OpenGL ES 3.2和最新一代Vulkan API,开发人员可将其应用于数百万设备上。
另外,Mali-G31较上一代采用Bifrost架构的G51尺寸缩小20%,性能密度提升20%,在减少芯片面积的同时显著提升能效。
显示与视频处理器
此次发布会上,针对现实和视频Arm 还推出了两款显示与视频处理器。
显示处理器Mali-D51拥有2017年出品的高端显示处理器Mali-D71的众多优势,并将之整合至迄今为止Arm旗下最小的DPU上。这是第一款基于Komeda架构构建的主流显示处理器,与上一代相比,整个系统节能30%;场景复杂度加倍,与Mali-D71一样支持8层图像处理能力;在无缝、高效内容投射方面,内存访问延迟性能提升50%。
Mali-D51经过全面优化,可与Mali多媒体套件中的其他IP无缝协作,结合Assertive Display 5技术使用,甚至可将HDR(高动态范围图像)带入主流设备;结合CoreLink MMU-600,可提升系统内存管理效率。
视频处理器Mali-V52能够使所有主流设备的解码性能提升两倍,实现4K播放包括4K60 / 4K120内容。较上一代产品提升20%的上传质量,提供更清晰、更锐利的视频画质。
Arm 表示,公司正致力于让更多主流用户感受到完美的视觉体验,今天Mali多媒体套件的发布是Arm众多努力之一。(校对/小秋)
3.新创公司借DNN推论芯片跻身AI市场
新创公司Gyrfalcon借由一款针对深度神经网络(DNN)打造的推论芯片迅速崛起,但也面对AI芯片领域日益拥挤的市场竞争…
新创公司Gyrfalcon借由一款针对深度神经网络(DNN)打造的推论芯片正迅速崛起,但也面对人工智慧(Artificial Intelligence;AI)芯片领域日益拥挤的市场竞争。在该公司获得第一笔资金的一年后,最近展示了可用的AI推论芯片,并宣称在智能手机、安全摄影机与工业自动化设备等领域取得多笔设计订单。
数据中心通常进行深度神经网络训练,并利用一系列服务器对其执行推论任务。目前,从汽车到手机等领域,越来越多的客户端和嵌入式系统都采用加速器以加速推论工作。
苹果(Apple)、Google和华为(Huawei)等公司都已经在其客制SoC中推出搭载推论模组的智能手机了。 Google和微软(Microsoft)也为其数据中心打造了推论加速器。
在多家供应商中,目前隶属于英特尔(Intel)旗下的Movidius已开始出货推论芯片,益华电脑(Cadence)、Ceva和新思科技(Synopsys)则供应IP区块(IP block),而Imagination和ARM也有相关计划发布。此外,目前还有至少十几家 AI新创公司仍然处于隐身模式,其中包括由一群前Google芯片开发人员共同创办的Groq正致力于打造推论芯片。
市场观察家The Linley Group负责人Linley Gwennap表示:“有关AI推论芯片的大部份移动主要来自于IP供应商;在很大程度上,这将会是一个整合芯片的市场。”
Gyrfalcon自去年秋季开始推广其用于卷积神经网络(CNN)的Lightspeeur SPR2801处理器可用芯片。它采用台积电(TSMC)的28nm制程以及7x7-mm封装,内含数万个专用核心和嵌入式静态随机存取存储器(SRAM),无需外部动态随机存取存储器(DRAM)即可实现9.3TOPS/W效能。这些核心主要是具有相关存储器的算数逻辑单元(ALU),以及用于控制数据流程的逻辑元件。
Gyrfalcon第一代Lightspeeur 2801采用APiM技术,能够为云端和边缘提供较市场其他方案更高几个数量级的平行运算能力,完成深度学习的各种训练和推理任务。加速卡可搭配M.2和PCIe介面, 支援TensorFlow、Caffe等多个开放来源环境。
新芯片的开发理念来自于其共同创办人——首席科学家杨林(Lin Yang)在其1988年博士论文中提出的想法;当时他在美国加州柏克莱大学(UC Berkeley)进行有关CNN的研究。这款芯片专用于加速CNN,这也是目前最广泛的神经网络应用之一。
Gyrfalcon共同创始办人兼总裁Frank Lin指出,前五大智能手机制造商将在未来的旗舰级手机中导入这款芯片。在中国,一家大型保险公司将设计于其监控摄影机中,还有上海的一家钢铁制造商也将在其检测系统中使用这款芯片。
Gyrfalcon整合卷积神经网络与递归网络于一,可平行处理影像与语音(来源:Gyrfalcon)
与Socionext、QuickLogic联手开发
Gyrfalcon在去年12月宣布其芯片将被用于索思未来科技(Socionext)的视讯分析平台,搭配其平行处理器使用。这款与Socionext、QuickLogic合作开发的产品将于3月上市,土耳其安全监控系统制造商Bilkon Ltd.将是其首家客户。
QuickLogic正在评估Gyrfalcon芯片搭配其下一代感测器中枢,用于各种“可听式”(hearable)产品中检测唤醒词的可能性。QuickLogic技术长Timothy Saxe表示:“在十几家打造推论芯片的公司和QuickLogic评估过的公司中,他们比其他公司更贴近我们的市场。”
Saxe说,人工智能助理如亚马逊(Amazon)的“Alexa将使人们想要更广泛的词汇进行更自然的语言处理,所以我们必须透过结盟以加速这一过程。”
Gyrfalcon计划在今年6月推出支援更高性能的第二款产品,并在今年年底前发表全新系列芯片。它还将为大量客户探索量身打造低至50mW功耗的客制版芯片之可能性。
该新创公司设计了一款PCI Express卡,用于服务器中搭配芯片。此外,它将跟随Movidius的脚步,在4月时伴随新芯片发布一款USB dongle,旨在吸引更广泛的CNN软件开发商。
SPR2801主要是一系列的ALU核心、SRAM和控制逻辑(来源:Gyrfalcon)
“我们希望不是只有博士才能执行这项任务——这款USB dongle支援几种预加载的神经网络模型,而且使用起来非常简单。”杨林在加入Gyrfalcon创业之前还曾经协助中国移动(China Mobile)推广其国际业务。
但他并未透露Gyrfalcon至今从来自中国、韩国、日本与美国的两轮投资中总共获得多少资金,仅表示:“在2018年,我们所筹措的资金已足以支持整体营运了,再加上取得的设计订单和潜在订单,今年可望获利,甚至希望能够盈亏平衡。”
截至目前为止,该公司有41名员工,其中大部份的人员都位矽谷总部。
编译:Susan Hong
(参考原文:Startup Claims AI Design Wins,by Rick Merritt)
4.三星电子去年研发支出超155亿美元,净利润390亿美元!
据外媒报道,行业数据显示,三星电子去年在研发方面投入了超过16.8万亿韩元(约合155.3亿美元)。同时,该公司的可变现资产仍然维持在30万亿韩元(约合277.4亿美元)水平,但较上年减少了约1.5万亿韩元,主要原因是三星在设施和股东回报方面进行了大笔投资。
相较2016年,三星电子去年的研发费用增加了2.01万亿韩元(约合18.6亿美元),或者13.59%。
此外,三星电子的可变现资产仍然维持在30万亿韩元的水平。具体而言,三星目前的现金和可变现资产总计为30.55万亿韩元(约合282.24亿美元),较2016年减少了1.57万亿韩元(约合14.5亿美元),或4.88%。
三星持有的短期金融产品同比下滑了5.69%至49.45万亿韩元(约合457.2亿美元),短期可售的金融资产下滑了12.29%至3.19万亿韩元(约合29.5亿美元)。
三星电子的净利润在2017年达到了创纪录的42.19万亿韩元(约合390.1亿美元)。然而,三星电子去年的投入也十分巨大,仅设施方面就达到了43万亿韩元(约合397.6亿美元)。
2017年,三星电子还回购了9.2万亿韩元(约合85.1亿美元)的股票,并向股东支付了5.8万亿韩元(约合53.6亿美元)的分红。在有利于股东的管理政策下,三星电子股票的流动性下滑。
一位商界高管称:“三星电子已经决定,从今年起,在未来三年内把至少50%的自由现金流返还给股东。因此,三星电子未来可能面临现金不足的问题。”
与此同时,三星电子的总资产(包括资本和债务)为301.75万亿韩元(约合2790.1亿美元),在公司成立五十多年来首次突破300万亿韩元大关。腾讯科技
5.Qorvo在第20届GTI现场演示业内首款5G RF前端模块
Qorvo 与全球测试、测量及控制系统领导者 National Instruments (NI) 合作测试了首款市售 5G RF 前端模块 (FEM)。测试演示在英国伦敦举行的第 20 届 GTI 研讨会上首次展示。
Qorvo 公司的 QMI19000 5G FEM 将一个功率放大器和一个低噪声放大器合并在一个封装内,专用于在 3.4 GHz 频谱下运行的移动设备。FEM 测试采用先进的 NI PXI 系统进行,该系统可在一定程度上帮助客户设计和测试 5G 技术,以尽早地在移动设备中部署 5G。
借助 NI PXI 系统的灵活性,可使用各种波形快速测试 Qorvo 公司的 5G FEM 设计,而且可以重复使用相同的硬件。PXI 测试系统以 NI 矢量信号收发器 (VST) 技术为基础,可实现更智能化的自动测试。NI 以软件为中心的方法可帮助半导体客户满足最棘手的测试覆盖率、测量质量和产品上市要求。
Qorvo 移动产品网络运营商及标准制定战略总监 Paul Cooper 表示:“NI PXI 测试系统具有宽带宽、卓越的 RF 性能和灵活性,在帮助我们推出业界首款市售 5G FEM 方面发挥着至关重要的作用。Qorvo 一直致力于创新,这一点在伦敦举行的第 20 届 GTI 研讨会上展露无疑。”
Qorvo 高性能 RF 解决方案可简化设计、减少产品占用面积、节省电力、提高系统性能并加速载波聚合技术的部署。Qorvo 结合系统级专业知识、广泛的制造规模以及业界最丰富的产品和技术组合,帮助领先制造商加快发布新一代 LTE、LTE-A 和物联网产品。Qorvo 的核心 RF 解决方案树立了下一代连接性的标准,为互联世界的核心环节提供无与伦比的集成度和性能。
文章来源:http://laoyaoba.com/ss6/html/99/n-665099.html
责任编辑:星野
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