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12月16日
Aerial 5G Connectivity: Feasibility for IoT and eMBB via UAVs
空中5G连接性：通过无人机实现IoT和eMBB的可行性研究➀ 无人机（UAVs）正在被探索用作移动平台，以扩展5G网络覆盖范围，特别是在缺乏地面基础设施的地区。
➁ 在第一届人工智能驱动的无人机国际会议上，Jyrki T. J. Penttinen博士呈现了一份论文，分析了通过无人机为IoT应用和增强型移动广带（eMBB）提供5G连接性的可行性。
➂ 研究突出了在通过无人机部署空中5G网络以改善偏远或拥挤地区连接性方面的技术挑战和机遇。
A Webinar About Electrical Verification – The Invisible Bottleneck in IC Design
关于电气验证的网络研讨会——IC设计中隐形的瓶颈➀ 电气规则检查（ERC）是IC设计流程中的标准步骤，但传统的ERC工具在全自定义模拟、混合信号或先进节点数字设计等复杂设计中存在隐含的局限性。
➁ 这些局限性可能导致现代芯片开发过程中出现显著的验证难题和瓶颈。
➂ 该网络研讨会探讨如何克服电气验证中这些隐形的障碍，以应对下一代IC设计的挑战。
Signal Integrity Verification Using SPICE and IBIS-AMI
使用SPICE和IBIS-AMI进行信号完整性验证➀ 高速信号通过内存接口、SerDes通道、数据中心背板和汽车连接性为电子系统提供支持。
➁主要挑战包括符号间干扰、通道损耗和色散效应等信号失真，尤其是在高带宽内存(HBM)的多吉比特数据传输率下。
➂ SPICE和IBIS-AMI是验证先进半导体设计流程中信号完整性的关键工具。
WEBINAR: Why Network-on-Chip Has Become the Cornerstone of AI-Optimized SoCs
研讨会：为什么网络-on-Chip成为AI优化SoC的基石➀ AI技术在汽车ADAS、大规模计算、多媒体和边缘智能等领域的应用日益加速，对系统-on-chip (SoC) 设计提出了更高的要求。
➁ 网络-on-Chip (NoC) 已成为AI优化SoC的核心架构，它通过高效的通信连接AI引擎和处理单元，解决了带宽和延迟问题。
➁ 安迪·尼特灵（Andy Nightingale）主持的研讨会探讨了NoC为何成为现代AI驱动SoC架构的基石，对先进应用至关重要。
12月15日
Quantum Computing Algorithms and Applications
量子计算算法与应用➀ 探讨超出格罗弗和沙尔算法的量子计算算法；
➁ 分析量子计算在多个行业的实际应用场景；
➂ 根据行业分析师的观点评估量子计算市场的未来规模和潜力。
Signal Integrity Verification Using SPICE and IBIS-AMI
使用SPICE和IBIS-AMI进行信号完整性验证➀ 高速信号通过内存接口、SerDes通道、数据中心背板和汽车连接性为电子系统提供支持。
➁主要挑战包括符号间干扰、通道损耗和色散效应等信号失真，尤其是在高带宽内存(HBM)的多吉比特数据传输率下。
➂ SPICE和IBIS-AMI是验证先进半导体设计流程中信号完整性的关键工具。
WEBINAR: Why Network-on-Chip Has Become the Cornerstone of AI-Optimized SoCs
研讨会：为什么网络-on-Chip成为AI优化SoC的基石➀ AI技术在汽车ADAS、大规模计算、多媒体和边缘智能等领域的应用日益加速，对系统-on-chip (SoC) 设计提出了更高的要求。
➁ 网络-on-Chip (NoC) 已成为AI优化SoC的核心架构，它通过高效的通信连接AI引擎和处理单元，解决了带宽和延迟问题。
➁ 安迪·尼特灵（Andy Nightingale）主持的研讨会探讨了NoC为何成为现代AI驱动SoC架构的基石，对先进应用至关重要。
Quantum Computing Algorithms and Applications
量子计算算法与应用➀ 探讨超出格罗弗和沙尔算法的量子计算算法；
➁ 分析量子计算在多个行业的实际应用场景；
➂ 根据行业分析师的观点评估量子计算市场的未来规模和潜力。
imec on the Benefits of ASICs and How to Seize Them
imec 谈 ASIC 的优势及如何把握其潜力➀ ASICs（专用集成电路）在性能、功耗效率和外形因素方面提供了竞争优势，已成为创新公司的终极武器；
➁ 与现成处理器、FPGA 或 ASSP 不同，全定制或半定制 ASIC 可实现专门优化；
➂ imec 分析了 ASIC 的核心好处，并探讨了企业如何有效把握其潜力。
CEO Interview with Eelko Brinkhoff of PhotonDelta
PhotonDelta CEO Eelko Brinkhoff专访➀ Eelko Brinkhoff拥有25年经济发展领域经验，专注于外国直接投资（FDI）、中小企业国际化、创新合作和经济战略。
➁ 他在荷兰和全球建立了广泛的网络，连接商业、政府和知识机构，以促进增长和合作。
➂ 这次访谈突出了PhotonDelta在通过战略合作和吸引投资来推动光子学和高性能计算发展方面的作用。
CEO Interview with Haber Ma of ADCERAX
ADCERAX CEO 哈伯·马专访➀ ADCERAX专注于先进陶瓷材料，用于半导体和高性能工业应用，并推动公司全球战略发展；
➁ 哈伯·马来自工程、精密制造和国际供应链开发背景，主导了ADCERAX从传统制程转型为先进材料提供者的进程；
➂ 访谈内容涵盖公司在高性能工业和半导体领域的技术突破及供应链策略。
12月14日
imec on the Benefits of ASICs and How to Seize Them
imec 谈 ASIC 的优势及如何把握其潜力➀ ASICs（专用集成电路）在性能、功耗效率和外形因素方面提供了竞争优势，已成为创新公司的终极武器；
➁ 与现成处理器、FPGA 或 ASSP 不同，全定制或半定制 ASIC 可实现专门优化；
➂ imec 分析了 ASIC 的核心好处，并探讨了企业如何有效把握其潜力。
CEO Interview with Eelko Brinkhoff of PhotonDelta
PhotonDelta CEO Eelko Brinkhoff专访➀ Eelko Brinkhoff拥有25年经济发展领域经验，专注于外国直接投资（FDI）、中小企业国际化、创新合作和经济战略。
➁ 他在荷兰和全球建立了广泛的网络，连接商业、政府和知识机构，以促进增长和合作。
➂ 这次访谈突出了PhotonDelta在通过战略合作和吸引投资来推动光子学和高性能计算发展方面的作用。
CEO Interview with Haber Ma of ADCERAX
ADCERAX CEO 哈伯·马专访➀ ADCERAX专注于先进陶瓷材料，用于半导体和高性能工业应用，并推动公司全球战略发展；
➁ 哈伯·马来自工程、精密制造和国际供应链开发背景，主导了ADCERAX从传统制程转型为先进材料提供者的进程；
➂ 访谈内容涵盖公司在高性能工业和半导体领域的技术突破及供应链策略。
12月12日
MZ Technologies Launches Advanced Packaging Design Video Series
MZ Technologies推出先进封装设计视频系列➀ MZ Technologies已推出一个新的视频系列，聚焦于先进封装设计，以支持半导体和系统设计工程师；
➁ 该系列发布正值半导体行业快速转向多芯片、2.5D/3D集成及异构架构的趋势；
➂ 该举措旨在为工程师提供教育资源，帮助其应对封装技术的复杂性与进步。
MZ Technologies Launches Advanced Packaging Design Video Series
MZ Technologies推出先进封装设计视频系列➀ MZ Technologies已推出一个新的视频系列，聚焦于先进封装设计，以支持半导体和系统设计工程师；
➁ 该系列发布正值半导体行业快速转向多芯片、2.5D/3D集成及异构架构的趋势；
➂ 该举措旨在为工程师提供教育资源，帮助其应对封装技术的复杂性与进步。
Superhuman AI for Design Verification, Delivered at Scale
超人类级AI设计验证，大规模交付➀ 一种新生的EDA工具正涌现，利用无处不在的AI工作负载来应对设计验证和调试中爆炸式增长的数据量。
➁ 这些基于AI的EDA解决方案对于处理多芯片架构并确保芯片设计中结果质量的卓越性至关重要。
➂ 这种转变突显了AI如何重塑传统的EDA工作流程，使得设计验证能够以前所未有的规模实现可扩展和高效处理。
The Quantum Threat: Why Industrial Control Systems Must Be Ready and How PQShield Is Leading the Defense
量子威胁：为何工业控制系统必须做好准备，以及PQShield如何带领防御➀ 工业控制系统（ICS）支撑着全球电网、制造业、水资源等关键基础设施，但如今正面临来自量子计算技术的前所未有的威胁；
➁ 目前ICS系统使用的加密标准可能在量子计算机面前失效，这将造成巨大的安全漏洞，可能中断关键服务；
➂ PQShield目前正在开发针对ICS专用的后量子加密码方案，通过抗量子攻击的先进数学算法，确保ICS在量子时代的安全与连续性。
12月11日
AI Deployment Trends Outside Electronic Design
电子设计领域外部的AI部署趋势➀ 在AI快速发展的环境中，区分真实应用与过度炒作至关重要。尽管AI的潜力不可忽视，但“无处不在的AI”观点仍需谨慎对待。
➁ 一项近期调查揭示了电子设计领域外部AI部署的现实状态，为实际应用模式提供了见解。
➂ 分析表明AI的影响已扩展至多个行业，但其在传统电子设计之外的实现方式存在显著差异。
Superhuman AI for Design Verification, Delivered at Scale
超人类级AI设计验证，大规模交付➀ 一种新生的EDA工具正涌现，利用无处不在的AI工作负载来应对设计验证和调试中爆炸式增长的数据量。
➁ 这些基于AI的EDA解决方案对于处理多芯片架构并确保芯片设计中结果质量的卓越性至关重要。
➂ 这种转变突显了AI如何重塑传统的EDA工作流程，使得设计验证能够以前所未有的规模实现可扩展和高效处理。
The Quantum Threat: Why Industrial Control Systems Must Be Ready and How PQShield Is Leading the Defense
量子威胁：为何工业控制系统必须做好准备，以及PQShield如何带领防御➀ 工业控制系统（ICS）支撑着全球电网、制造业、水资源等关键基础设施，但如今正面临来自量子计算技术的前所未有的威胁；
➁ 目前ICS系统使用的加密标准可能在量子计算机面前失效，这将造成巨大的安全漏洞，可能中断关键服务；
➂ PQShield目前正在开发针对ICS专用的后量子加密码方案，通过抗量子攻击的先进数学算法，确保ICS在量子时代的安全与连续性。
AI Deployment Trends Outside Electronic Design
电子设计领域外部的AI部署趋势➀ 在AI快速发展的环境中，区分真实应用与过度炒作至关重要。尽管AI的潜力不可忽视，但“无处不在的AI”观点仍需谨慎对待。
➁ 一项近期调查揭示了电子设计领域外部AI部署的现实状态，为实际应用模式提供了见解。
➂ 分析表明AI的影响已扩展至多个行业，但其在传统电子设计之外的实现方式存在显著差异。
12月3日
We Need to Turn Specs into Oracles for Agentic Verification
我们需要将规范转化为代理验证的预言机➀ 当前规范并非完美真理源，因设计中不断演化，存矛盾、缺失、歧义，澄清未及时更新；
➁ 规范从0.5版逐步完善，受反馈影响至冻结期变化频仍，人工沟通易误；
➂ 用LLM代理精炼规范：生成问题补细节、消化邮件等，使其成全面测试生成预言机。
We Need to Turn Specs into Oracles for Agentic Verification
我们需要将规范转化为代理验证的预言机➀ 当前规范并非完美真理源，因设计中不断演化，存矛盾、缺失、歧义，澄清未及时更新；
➁ 规范从0.5版逐步完善，受反馈影响至冻结期变化频仍，人工沟通易误；
➂ 用LLM代理精炼规范：生成问题补细节、消化邮件等，使其成全面测试生成预言机。
Accelerating SRAM Design Cycles: MediaTek’s Adoption of Siemens EDA’s Additive AI Technology at TSMC OIP 2025
加速SRAM设计周期：联发科在台积电OIP 2025采用西门子EDA的Additive AI技术➀ SRAM occupies nearly 40% of mobile SoC chip area, with traditional Monte Carlo simulations being computationally intensive and causing delays in iterative design cycles;
➁ Siemens EDA's Solido tools integrate Additive Learning technology, reusing AI models and simulation data to drastically reduce verification simulations while maintaining SPICE-level accuracy, achieving 20-67x speedups;
➂ MediaTek's real-world cases validate its efficiency on TSMC's N2P process, exemplifying AI's potential in semiconductor workflows for future nodes.
12月2日
United Micro Technology and Ceva Collaborate for 5G RedCap SoC and Why it Matters
United Micro Technology 与 Ceva 合作开发 5G RedCap SoC 及其重要性➀ Ceva, Inc. 和 United Micro Technology (UMT) 合作推出 HyperMotion 5G RedCap Automotive IoT Platform，提升汽车 telematics 和 C-V2X 应用的连接性；
➁ 该平台将 UMT 的 RedCap SoC 与 Ceva 的 PentaG Lite 可扩展 5G 调制解调器平台 IP 和 DSP 技术集成，降低成本并支持 eCall 和超低延迟等功能；
➂ 合作普及 5G 连接，使车辆能实现实时数据交换，提升安全性和效率，如 C-V2X 可减少事故 80%。
Accelerating SRAM Design Cycles: MediaTek’s Adoption of Siemens EDA’s Additive AI Technology at TSMC OIP 2025
加速SRAM设计周期：联发科在台积电OIP 2025采用西门子EDA的Additive AI技术➀ SRAM occupies nearly 40% of mobile SoC chip area, with traditional Monte Carlo simulations being computationally intensive and causing delays in iterative design cycles;
➁ Siemens EDA's Solido tools integrate Additive Learning technology, reusing AI models and simulation data to drastically reduce verification simulations while maintaining SPICE-level accuracy, achieving 20-67x speedups;
➂ MediaTek's real-world cases validate its efficiency on TSMC's N2P process, exemplifying AI's potential in semiconductor workflows for future nodes.
United Micro Technology and Ceva Collaborate for 5G RedCap SoC and Why it Matters
United Micro Technology 与 Ceva 合作开发 5G RedCap SoC 及其重要性➀ Ceva, Inc. 和 United Micro Technology (UMT) 合作推出 HyperMotion 5G RedCap Automotive IoT Platform，提升汽车 telematics 和 C-V2X 应用的连接性；
➁ 该平台将 UMT 的 RedCap SoC 与 Ceva 的 PentaG Lite 可扩展 5G 调制解调器平台 IP 和 DSP 技术集成，降低成本并支持 eCall 和超低延迟等功能；
➂ 合作普及 5G 连接，使车辆能实现实时数据交换，提升安全性和效率，如 C-V2X 可减少事故 80%。
Transforming Functional Verification through Intelligence
通过智能技术变革功能验证➀ SoC项目因设计和验证复杂度大幅增加而延期，传统验证方法通常停滞在85%覆盖率，无论运行多少回归测试均无效，工程师近半时间浪费在低效活动中；
➁ Siemens的Questa One引入统一端到端架构，包括系统化验证规划、自动化回归管理和实时分析，利用UCDB合并多种覆盖数据，结合机器学习热图和模式匹配，战略性提升覆盖率；
➂ QCX模拟覆盖加速通过智能路径映射生成精确测试，极大缩短闭合时间，支持复杂SoC和IP验证，整体工具链使验证过程更智能、协作和高效。
12月1日
Transforming Functional Verification through Intelligence
通过智能技术变革功能验证➀ SoC项目因设计和验证复杂度大幅增加而延期，传统验证方法通常停滞在85%覆盖率，无论运行多少回归测试均无效，工程师近半时间浪费在低效活动中；
➁ Siemens的Questa One引入统一端到端架构，包括系统化验证规划、自动化回归管理和实时分析，利用UCDB合并多种覆盖数据，结合机器学习热图和模式匹配，战略性提升覆盖率；
➂ QCX模拟覆盖加速通过智能路径映射生成精确测试，极大缩短闭合时间，支持复杂SoC和IP验证，整体工具链使验证过程更智能、协作和高效。