從5月29日美國政府頒布對華EDA禁令到7月2日宣布解除，33天時間里中美之間的博弈從未停止，但對于EDA公司來說，左右不了的是政治禁令，真正贏得客戶的還是要靠自身產品的實力。作為芯片設計最前沿的工具，EDA廠商需要深刻理解并精準把握未來芯片設計的關鍵。?人工智能正在滲透到整個半導體生態系統中，迫使 AI 芯片、用于創建它們的設計工具以及用于確保它們可靠工作的方法發生根本性的變化。這是一場全球性的競賽，將在未來十年內重新定義幾乎每個領域。在過去幾個月美國四家EDA公司的高管聚焦了三大趨勢，這些趨
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EDA 3D IC 數字孿生
●? ?全新?Innovator3D IC?套件憑借算力、性能、合規性及數據完整性分析能力，幫助加速設計流程●? ?Calibre 3DStress?可在設計流程的各個階段對芯片封裝交互作用進行早期分析與仿真西門子數字化工業軟件日前宣布為其電子設計自動化?(EDA)?產品組合新增兩大解決方案，助力半導體設計團隊攻克?2.5D/3D?集成電路?(IC)?設計與制造的復雜挑戰。西門
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西門子EDA 3D IC
來自日本東京科學研究所 （Science Tokyo） 的一組研究人員構思了一種名為 BBCube 的創新 2.5D/3D 芯片集成方法。傳統的系統級封裝 （SiP） 方法，即使用焊料凸塊將半導體芯片排列在二維平面 （2D） 中，具有與尺寸相關的限制，因此需要開發新型芯片集成技術。對于高性能計算，研究人員通過采用 3D 堆棧計算架構開發了一種新穎的電源技術，該架構由直接放置在動態隨機存取存儲器堆棧上方的處理單元組成，標志著 3D 芯片封裝的重大進步。為了實現 BBCube，研究人員開發了涉及精確和高速粘合
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2.5D/3D 芯片技術 半導體封裝
存儲設備研發公司Neo Semiconductor Inc.（加利福尼亞州圣何塞）推出了其3D-X-DRAM技術的銦-鎵-鋅-氧化物（IGZO）變體。3D-X-DRAM 于 2023 年首次發布。Neo 表示，它已經開發了一個晶體管、一個電容器 （1T1C） 和三個晶體管、零電容器 （3T0C） X-DRAM 單元，這些單元是可堆疊的。該公司表示，TCAD 仿真預測該技術能夠實現 10ns 的讀/寫速度和超過 450 秒的保持時間，芯片容量高達 512Gbit。這些設計的測試芯片預計將于 2026 年推出
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Neo Semiconductor IGZO 3D DRAM
中國的研究人員開發了一種開創性的方法，可以為射頻傳感器構建分辨率低于 10 微米的高縱橫比 3D 微結構。該技術以 1：4 的寬高比實現了深溝槽，同時還實現了對共振特性的精確控制并顯著提高了性能。這種混合技術不僅提高了 RF 超結構的品質因數 （Q 因子） 和頻率可調性，而且還將器件占用空間減少了多達 45%。這為傳感、MEMS 和 RF 超材料領域的下一代應用鋪平了道路。電子束光刻和納米壓印等傳統光刻技術難以滿足對超精細、高縱橫比結構的需求。厚度控制不佳、側壁不均勻和材料限制限制了性能和可擴展性。該技術
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3D 射頻傳感器
Sandisk Corp. 正在尋求 3D-NAND 閃存的創新，該公司聲稱該創新可以取代基于 DRAM 的 HBM（高帶寬內存）用于 AI 推理應用。當 Sandisk 于 2025 年 2 月從數據存儲公司 Western Digital 分拆出來時，該公司表示，它打算在提供閃存產品的同時追求新興顛覆性內存技術的開發。在 2 月 11 日舉行的 Sandisk 投資者日上，即分拆前不久，即將上任的內存技術高級副總裁 Alper Ilkbahar 介紹了高帶寬閃存以及他稱之為 3D 矩陣內存的東西。在同
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Sandisk 3D-NAND
人們曾一度認為飛行時間 (ToF) 是汽車行業中一種獨特而又陌生的技術。由于缺乏汽車級傳感器，加之尚未形成一個成熟的生態系統，該技術成本高昂，因此未能得到廣泛應用。ToF 傳感器本身分辨率相對較低也是一個制約因素，由于視野 (FoV) 狹窄或寬視野空間分辨率不足，因此應用十分有限。隨著更多主動安全標準（例如 NCAP）的推出以及 L4和L5級無人駕駛汽車對更多功能的解鎖，ToF 技術迎來了新的發展勢頭，不再局限于車內應用。現在，ToF 技術已在近距離保護等外部應用中進行評估，因為它不僅結合了高分辨率和近距
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ToF 傳感器 汽車電子
3D DRAM 將成為未來內存市場的重要競爭者。
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3D DRAM
日前，紫光國微在投資者互動平臺透露，公司在無錫建設的高可靠性芯片封裝測試項目已于2024年6月產線通線，現正在推動量產產品的上量和更多新產品的導入工作，2.5D/3D等先進封裝將會根據產線運行情況擇機啟動。據了解，無錫紫光集電高可靠性芯片封裝測試項目是紫光集團在芯片制造領域的重點布局項目，也是紫光國微在高可靠芯片領域的重要產業鏈延伸。擬建設小批量、多品種智能信息高質量可靠性標準塑料封裝和陶瓷封裝生產線，對保障高可靠芯片的產業鏈穩定和安全具有重要作用。
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紫光國微 2D/3D 芯片封裝
據媒體報道，近日，研究人員發現了一種使用先進的等離子工藝在3D NAND閃存中蝕刻深孔的更快、更高效的方法。通過調整化學成分，將蝕刻速度提高了一倍，提高了精度，為更密集、更大容量的內存存儲奠定了基礎。這項研究是由來自Lam Research、科羅拉多大學博爾德分校和美國能源部普林斯頓等離子體物理實驗室（PPPL）的科學家通過模擬和實驗進行的。根據報道，前PPPL研究員、現就職于Lam Research的Yuri Barsukov表示，使用等離子體中發現的帶電粒子是創建微電子學所需的非常小但很深的圓孔的最簡
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3D NAND 深孔蝕刻
得益于出色的深度計算和紅外(IR)成像能力，飛行時間(TOF)攝像頭在工業應用，尤其是機器人領域越來越受歡迎。盡管具有這些優勢，但光學系統的固有復雜性往往會約束視場，從而限制獨立功能。本文中討論的3D圖像拼接算法專為支持主機處理器而設計，無需云計算。該算法將來自多個TOF攝像頭的紅外和深度數據實時無縫結合，生成連續的高質量3D圖像，該圖像具有超越獨立單元的擴大視場。借助拼接的3D數據，應用先進的深度學習網絡能夠徹底改變可視化及與3D環境的交互，深度學習網絡在移動機器人應用中特別有價值。
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斯坦福大學教授李飛飛已經在 AI 歷史上贏得了自己的地位。她在深度學習革命中發揮了重要作用，多年來努力創建 ImageNet 數據集和競賽，挑戰 AI 系統識別 1000 個類別的物體和動物。2012 年，一個名為 AlexNet 的神經網絡在 AI 研究界引起了震動，它的性能遠遠超過了所有其他類型的模型，并贏得了 ImageNet 比賽。從那時起，神經網絡開始騰飛，由互聯網上現在提供的大量免費訓練數據和提供前所未有的計算能力的 GPU 提供支持。在 ImageNe
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李飛飛對計算機視覺的愿景：World Labs 正在為機器提供 3D 空間智能
12月5日消息，美國當地時間周三，谷歌旗下人工智能研究機構DeepMind推出了一款新模型，能夠創造出“無窮無盡”且各具特色的3D世界。這款模型名為Genie 2，是DeepMind在今年早些時候推出的Genie模型的升級版。僅憑一張圖片和一段文字描述，例如“一個可愛的機器人置身于茂密的森林中”，Genie 2就能構建出一個交互式的實時場景。在這方面，它與李飛飛創立的World Labs以及以色列新興企業Decart所開發的模型有著異曲同工之妙。DeepMind宣稱，Genie 2能夠生成“豐富多樣的3D
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谷歌 DeepMind Genie 2 模型 3D 互動世界
Teledyne DALSA推出在線3D機器視覺應用開發的軟件工具Z-Trak? 3D Apps Studio。該工具旨在與Teledyne DALSA的Z-Trak系列激光掃描儀配合使用，可簡化生產線上的3D測量和檢測任務。Z-Trak 3D Apps Studio能夠處理具有不同表面類型、尺寸和幾何特征的物體的3D掃描，是電動汽車（電動汽車電池、電機定子等）、汽車、電子、半導體、包裝、物流、金屬制造、木材等眾多行業工廠自動化應用的理想之選。Z-Trak 3D Apps Studio具有簡化的工具，用于
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