近日，韩国 8 英寸纯晶圆代工厂 SK 启方半导体（SK keyfoundry） 宣布，已成功开发出覆盖 450V 至 2300V 电压范围的碳化硅（SiC）平面 MOSFET 工艺平台。 官方资料显示，该工艺平台在高压工作环境下展现了卓越的稳定性和可靠性。通过精细的制程管控和工艺优化，SK 启方半导体已将该平台的生产良率提升至 90% 以上。此外，公司还提供差异化的“定制化工艺支持服务”，能够根据客户的具体需求微调电气特性。 伴随平台开发完成，SK 启方半导体宣布已获得一家 SiC 设计厂商的 1200V 高压产品开发订单，产品将主要应用于工业设备的节能管理。目前相关研发已启动，预计在完成样品评估后，将于 2027 年上半年进入全面量产。

3月16日，国产高端光刻设备企业普雨科技宣布完成数亿元融资。据悉，目前股东阵容汇聚零一创投、蓝驰创投、元禾原点、水木创投、启赋资本、普丰资本等市场化投资机构，以及元禾控股、上海科创基金、科学城创投、国发创投等多家政府投资平台。 公开资料显示，公司成立于2024年7月22日，是一家专注于纳米压印光刻设备研发、生产与产业化的高科技企业，致力于为集成电路、泛半导体行业提供优质微纳制造解决方案。

继OPPO宣布3月16日0点起对部分机型涨价后，3月16日上午，vivo在官网发布vivo及子品牌iQOO部分产品建议零售价调整的说明。 vivo表示，受全球半导体及存储成本持续大幅上涨影响，经慎重评估，将于3月18日10：00起，调整部分产品建议零售价。 上周，OPPO在官方商城发布公告称，部分产品将于3月16日起调整价格，涉及价格调整的已发售产品包括OPPO A系列、K系列以及子品牌一加手机。 2025年下半年以来，部分手机厂商陆续上调了新品售价，即同等配置下，新一代产品售价普遍都较前代产品高出数百元到上千元。比如，荣耀近日发布的折叠屏新品Magic V6起售价8999元，与上一代产品Magic V5持平，16GB高配版本售价较上一代同等配置产品上涨了1000元，并新增定价9999元的12GB+512GB版本供消费者选择。 荣耀CEO李健直言，AI服务器需求大增挤占了消费电子内存产能，导致手机内存持续涨价，全行业压力都很大。 OPPO、vivo相继宣布已发售产品调价，意味着手机涨价趋势进一步蔓延至已上市老机型。多家调研机构预测2026年全球智能手机出货量将下降约12%。

据台湾工商时报消息，成熟制程晶圆代工厂联电、世界先进、力积电等最快4月起调升报价，幅度最高达一成甚至更多。 其中，联电不回应市场涨价传言，不过该公司此前提到，目前订价环境“确实较先前有利”。 世界先进涨价函显示，2025年起，其响应客户需求大幅增加产能投资，但半导体设备采购、原料、能源、贵金属等价格不断上涨，人力与运输等成本亦持续攀升。为维持公司健康经营，以符合客户未来持续增长的产能需求，公司“必须寻求客户理解与支持，共同吸收反映上升的成本”，拟自2026年4月起调整代工价格。但涨价函并未透露本次涨幅，世界先进也没有对涨价做出回应。 力积电则证实，本季起已陆续涨价，主要调整毛利率较低的产品线。 此外，一个月前即2月初已有消息称，三星电子晶圆代工部门计划针对特定成熟工艺实施价格上调，以应对产能紧张局面并提升盈利能力，预计此次价格涨幅约为10%，具体幅度或因客户类型及制程差异有所浮动。

2026年3月16日，一彬科技发布官方公告，宣布拟以自有资金16000万元，通过增资与受让老股相结合的方式，投资上海传芯半导体有限公司（以下简称“上海传芯”），本次投资完成后，一彬科技将持有上海传芯9.4088%的股权，正式切入半导体材料领域，完善企业产业布局。 公告显示，本次1.6亿元投资全部来源于一彬科技自有资金，投资方式结合增资与老股受让，对应上海传芯915.5533万元注册资本。投资完成后，上海传芯注册资本将由9376.6144万元变更为9730.8527万元，原股东安吉翊展、上海多薮将不再持有其股权，一彬科技成为其核心新增股东。 据悉，一彬科技主营业务为汽车零部件的设计、开发、生产和销售，深耕汽车零部件领域，此次投资是其跨界布局半导体领域的重要举措。 上海传芯成立于2020年7月，注册于上海市浦东新区，主营业务围绕半导体掩模基板展开，涵盖半导体材料、集成电路领域的技术研发与制造，电子专用材料、半导体器件专用设备的生产与销售等。

3月16日，阿里巴巴成立Alibaba Token Hub（ATH）事业群，建立以“创造Token、输送Token、应用Token”为核心目标的新组织，由阿里巴巴CEO吴泳铭直接负责。 据报道，这是阿里巴巴面向AI Agent时代一次重要组织调整，以Token Hub为核心主线，强化AI业务战略协同，推进阿里AI战略落地。 Alibaba Token Hub包括通义实验室、MaaS业务线、千问事业部、悟空事业部及AI创新事业部，覆盖从基础模型研发、模型服务平台，到个人与企业端AI应用。 吴泳铭在内部公告中称，当下正处于AGI 爆发前夜。大量数字化工作将由数以百亿计的AI Agent来支撑，而这些AI Agent将由模型产生的Token支撑运行，成为人类与数字世界交互的主要载体。 面向这一机遇，阿里集团决定正式成立Alibaba Token Hub（ATH）事业群，建立以“创造 Token、输送 Token、应用Token”为核心目标的新组织。 Alibaba Token Hub事业群由吴泳铭直接负责，强化各AI业务战略协同。

拓普集团公告，公司于2026年3月13日与显鋆（上海）投资管理有限公司签署了《宁波拓为航科创业投资合伙企业（有限合伙）合伙协议》，共同出资设立宁波拓为航科创业投资合伙企业（有限合伙）。 基金主要用于先进智能制造、集成电路、新能源、机器人产业链、新材料、人工智能等新兴行业的未上市公司股权创业投资。投资基金认缴出资总额为30,001.00万元，公司作为有限合伙人以自有资金认缴出资30,000.00万元，出资占比99.9967%。

希腊船王Evangelos Marinakis紧急修改之前在船厂的集装箱船订单，押注新一轮上行周期。原油船市场正掀起一轮结构性“订单潮”。 近日，韩国HD现代集团披露，旗下HD现代三湖对其于2025年12月19日申报的单一销售·供货合同内容进行了变更。根据变更内容，原合同为4艘集装箱船，合同总金额6896亿韩元（约合4.66亿美元、32.84亿元人民币），现修改为4艘15.7万载重吨苏伊士型原油运输船，合同总金额5293亿韩元（约合3.58亿美元、25.23亿元人民币），相当于单船造价8950万美元。 此外，这4艘新船的交付时间也进行了调整。原定于2028年11月20日的交付时间，提前至2028年10月31日。 作为参考，克拉克森的数据显示，目前一艘156000-158000载重吨苏伊士型油船新造船价格约为8700万美元，相比去年同期的8800美元小幅下滑。 此次变更公告未披露新船规格和船东的具体信息，但据了解，HD现代三湖去年12月承接的4艘集装箱船订单来自希腊船王Evangelos Marinakis旗下Capital集团。这份合同原计划建造4艘8800TEU级集装箱船，每艘造价约为1.165亿美元，新船将采用传统动力。 苏伊士型油船是以苏伊士运河通航条件为上限设计的15万吨级原油运输船舶，其载重吨通常介于10至15.9万吨之间，主要用于原油的长距离运输。Capital是HD现代集团的重要客户。克拉克森的数据显示，目前Capital集团共有115艘在建新船，其中多达53艘由HD现代旗下船厂建造，包括25艘集装箱船、14艘LNG船、5艘苏伊士型油船、4艘LPG船、3艘LCO2运输船、2艘超大型液氨运输船（VLAC）。 据了解，作为希腊船王Evangelos Marinakis旗下核心航运公司，Capital主营业务覆盖油船、LNG运输、干散货运输、船舶管理和航运投资等。集团旗下管理超过150艘船舶，包括VLCC、阿芙拉型油船、LNG船、液化二氧化碳（LCO2）运输船、集装箱船等。与世界各大能源公司、贸易商及航运企业建立长期合作关系。 此次改单标志着Capital正在持续强化油船市场的布局。值得一提的是，就在2月27日，Capital集团旗下油船公司Capital Tankers Corp.成功完成奥斯陆证券交易所有史以来规模最大的航运公司募资，募资总额最终达到5亿美元（约合人民币34.33亿元）。 Capital Tankers Corp. 是从Capital Maritime & Trading分拆出来的一家专注于原油油船领域的公司，即将在奥斯陆泛欧交易所成长板（Euronext Growth Oslo）上市，市值接近20亿美元。此次首次公开募股（IPO）将向公众发售26%的股份，旨在引入优质长线机构投资者，而母公司Capital Maritime将继续持有剩余74%的股权，预计将于2026年3月17日以“CAPT”为交易代码开始挂牌交易。 目前，Capital Tankers运营着一支由30艘油船（包括VLCC、苏伊士型油船和阿芙拉型/LR2型油船）组成的船队，总资产估值约为35亿美元（约合人民币240.32亿元），其中已有8艘投入运营，其余22艘为新造船，目前正在建造中，计划于2026年至2028年间陆续交付。 今年年初，原油船新造船市场订单激增。克拉克森的数据显示，今年1月苏伊士型油船新船订单多达19艘，仅次于2006年8月的27艘创下历史第二高的月度纪录；2月新船订单也达到了15艘；仅在前两个月新船订单数量合计已达34艘，几乎是去年全年70艘的一半。与此同时，1月VLCC新船订单达到17艘，2月订单量进一步增至30艘，同样创下历史第二高纪录，仅次于2006年3月的34艘。 船舶经纪公司Hartland指出，油船领域正触及老龄化的临界点，目前51%的油船船队船龄已经超过15年，而且这批老旧船舶中有许多要么受到制裁，要么属于所谓的“影子船队”；因此，虽然目前油船手持订单占现有船队比例达到20%、处于历史高位，但本轮订单热潮背后存在一些结构性原因：船队正在老化，需要进行更新换代。 希腊船舶经纪公司Xclusiv认为，当前油船手持订单占现有船队的比例并不构成结构性威胁，无论是从总体水平还是具体船型来看都是如此：“在经历了长达十年的历史性低订单活动之后，我们今天所观察到的，在很大程度上是一个追赶性更新周期，其驱动力来自于对更高效、更低排放船舶的需求，以及对过去几年产生的大量现金流的再投资。”

近日，由ABB中国主办、中国自动化学会技术支持的2026年ABB杯智能技术创新大赛正式拉开帷幕。在媒体交流会现场，ABB（中国）有限公司总经理康亮、ABB传动产品业务中国区负责人王余、ABB机械自动化（贝加莱）大中华区总经理李昕，以及中国自动化学会常务理事，北京大学电子学院党委副书记、教授程翔，围绕工业智能化的痛点、数据安全、复合型人才培养等核心议题进行了深入分享。 扎根工业现场，直击应用痛点作为工业领域极具影响力的创新赛事，本届大赛的两大赛题紧扣新质生产力发展需求，深度融合ABB PLC、AI工控助手及工业软件，涵盖人工智能、虚拟仿真、数字孪生等前沿技术，引导参赛者在多学科交叉实战中，破解工业场景的真实难题。中国自动化学会秘书长张楠博士在致辞中提出“聚焦真问题、坚持接地气、拒绝假血统、共筑人才桥”四大原则。她强调：“制造业智能化转型的核心是解决真问题、创造真价值。我们的每一道赛题都扎根现场，希望学生能把创新写在产线上，用技术破解实际痛点。”两大赛题的设计，正是这一理念的具象化落地。赛题一：智储优控：基于AI算法与智能控制的立体仓储仓位优化ABB传动产品业务中国区负责人王余在解析赛题一背景时指出，随着中国智能制造和电商的快速发展，立体仓库的应用日益普及。然而，在大铺位、高存储场景下，堆垛机的路径优化与货位分配问题仍存在极大的优化空间。该赛题聚焦现代物流对空间利用率与运行效率提升的追求，参赛者需融合人工智能算法，基于ABB AC500 PLC设计多目标优化方案，综合考虑存取效率、设备损耗与空间布局，并通过可视化仿真验证算法的有效性。赛题二：轻量化语音模型在工业应用场景中的优化及部署实现ABB机械自动化（贝加莱）大中华区总经理李昕结合产业实际应用痛点，分享了该赛题的设计初衷。工业现场的噪音干扰、方言差异、专业术语密集等问题，始终是语音识别技术落地的“拦路虎”，而工业数据的安全性要求，又让离线部署成为行业刚需。该赛题基于贝加莱去年推出的MHelp语音助手，要求参赛者实现100%离线运营与低成本落地，攻克抗噪性、方言识别、算力受限等难题，实现复杂环境下的高精度人机互动。可以看到，两大赛题的设计既贴合产业实际需求，又紧扣国家发展规划方向。对此，ABB（中国）有限公司总经理康亮在回应媒体提问时表示，大赛的主题设定与“十五五”规划方向高度契合。一方面是技术，ABB选定的主题与绿色转型、智能制造、数字技术密切相关；另一方面是竞赛本身的设计，它展示了ABB如何将自身的技术能力和资源投入大赛，如何与高校及专业人员深度合作，将创新想法转化为切实可行的解决方案。 打通转型堵点，以人才支撑数智落地本届大赛的赛题设计回应了国家战略层面的方向指引，而技术能否真正落地，更取决于对产业现实痛点的深入理解与破解。当前制造业智能化进程中，面临设备接入网络成本高、节能增效效果算不清、对行业工艺理解不深入三大痛点。ABB以技术创新为抓手，从产品研发、场景应用、算法融合等多维度，为破解行业瓶颈提供可落地的解决方案，为赛事的技术实践奠定坚实基础。王余介绍，ABB运动控制事业部的核心产品为高效控制器、高效电机、变频器，这类产品在温室气体排放控制中发挥关键作用，其中IE4、IE5标准以上的高效电机在中国市场交货量已超1400万台，累计节能超6000亿度，相当于北京市4年的用电量。在具体应用场景中，ABB基于新疆石河子天富能源供热分公司两千余台变频器的运行数据，利用AI算法对变频器进行能耗分析和预警，为客户节能措施落地提供精准参考。自2009年合作以来，天富能源已节省7万吨标准煤，减少二氧化碳排放约18万吨，节约电量约180.54亿千瓦时，用实际数据破解了产业节能增效“算不清”的难题。“我们相信随着AI的进一步普及，在供应商、客户以及行业协会的引导和各个渠道伙伴的推广下，自动化和信息化融合的前景是非常乐观的。”王余说道。随着AI在工业场景的渗透率持续提升，数据安全问题日益凸显。目前工业数据面临两大挑战：一是工业场景的复杂性和多样性导致数据碎片化；二是行业层面的数据分享信任机制尚未建立。“从用户角度，首先要建立数据安全意识；从供应商角度，要让产品满足网络安全及数据安全要求。”李昕说道。目前，ABB贝加莱全线产品研发已获得IEC 62443-4-1安全认证，PLC产品满足国内网络关键设备信息安全认证。同时，李昕呼吁行业协会发挥引领作用，推动相关法律法规建设，为数据安全竞争建立公平公正的环境。AI的落地与产业数智化的推进，离不开人才的核心支撑，但“懂AI的人不懂工业，懂工业的人不懂AI”这一矛盾正成为制约工业智能化发展的瓶颈。中国自动化学会常务理事，北京大学电子学院党委副书记、教授程翔对此有深切体会：“真正懂AI技术的人和懂工业的人之间是存在认知鸿沟的。”如何破局？程翔认为，高校在其中扮演了非常重要的角色，一是在培养学生层面，需要打破学科壁垒，在培养自动化人才或者工业制造人才的同时，将AI知识作为重要的能力和模块来培养；二是以赛代练，让学生在解决实际工业问题中成长，ABB杯大赛提供了非常好的实践平台；三是校企共建联合实验室，让培养的人才能够直接对接行业需求。作为中瑞创新合作的标杆项目，ABB杯智能技术创新大赛已成为跨国技术交流与产教融合的重要平台。回望21年的发展历程，大赛始终以产业需求为导向、以人才培养为核心、以产学研协同为路径，成为连接高校创新活力与工业实际需求的重要桥梁。站在“十五五”规划开局的关键节点，新质生产力的发展，既需要技术创新的硬核驱动，更需要高素质复合型人才的坚实支撑。gongkong期待借由这场大赛能够吸引更多人才投身工业自动化领域，让更多创新成果从赛场走向产线，让AI技术真正扎根中国工业土壤。

应对称重传感器数据异常波动的实用解决方案在工业生产与测量系统中，称重传感器数据的异常跳动可能会影响系统的稳定性和测量结果的准确性。针对这一现象，可通过以下几种方式有效排除问题并恢复传感器性能。首先，应从外部环境入手。确保传感器周围环境清洁，避免灰尘、油渍等污染物附着在传感器表面，影响其灵敏度。同时，传感器应安装在坚固、无振动的平台上，远离强光直射和温度波动较大的区域，以减少环境因素对测量精度的干扰。其次，定期进行传感器校准至关重要。使用标准校准设备对传感器进行校验，有助于消除因电子元器件老化或长期震动导致的偏差。校准不仅能够提升测量数据的可靠性，还能延长传感器的使用寿命。电源和信号线的连接状态也是常见问题来源。不稳定的供电或接触不良的电源线可能引发数据波动。因此，需检查电源线是否接插牢固，并确保信号线远离其他电源线路或电磁干扰源，以降低信号串扰的风险。在运行一段时间后，传感器内部元件可能出现老化或性能下降的情况，导致测量失准。此时应及时更换关键部件，如应变片、电桥模块等，以恢复传感器的正常功能。对于工作在高振动环境中的应用，建议加装减震装置，如橡胶垫片或阻尼支架。此类防护措施能够有效抑制外部振动对传感器的干扰，从而减少数据跳变的频率。当上述方法均无法解决数据异常问题时，可能存在硬件损坏或传感器内部故障。建议按照步骤逐一排查可能原因，必要时应联系设备供应商或专业技术人员进行深入检测和维修。

新型图像传感器突破光学成像极限康涅狄格大学郑国安教授团队研发出一款创新图像传感器，能够在无需使用透镜的前提下，实现光学超分辨成像。这项技术的灵感源自于拍摄首张黑洞图像的射电望远镜阵列，它采用多传感器协作的方式，通过计算整合成像数据，从而捕捉到更细腻的图像细节。成像技术的发展极大地拓展了人类对世界的认知边界，从遥测遥远星系的射电望远镜，到解析细胞内部结构的显微系统。尽管技术不断进步，光学成像领域仍面临一个核心挑战：如何在避免复杂镜头系统或严格对准要求的前提下，实现高分辨率、广视角的成像。郑国安教授及其团队在《自然通讯》上发表的研究成果，提出了一种突破性解决方案。该方案有望在科学、医学与工业成像领域引发深远影响。郑教授指出，该技术的核心在于解决一个长期存在的难题：合成孔径成像——即事件视界望远镜用于黑洞成像的技术。该方法通过相干整合多个独立传感器的测量数据，模拟出更大孔径的成像系统。在射电波段，这一方法之所以可行，是因为射电波长较长，便于实现传感器间的精确同步。然而，在可见光波段，由于所需精度极高，传统同步方式往往难以实现。MASI如何突破光学瓶颈多尺度孔径合成成像仪（MASI）为这一难题提供了全新思路。不同于以往对传感器进行物理同步的要求，MASI允许各个传感器独立采集光线信息，随后利用计算算法在数字域内实现同步。郑教授将其比作多位摄影师从不同角度拍摄同一场景，但并非获取常规照片，而是采集光波的原始测量数据。随后，软件将这些数据整合为一张超高分辨率图像。这种计算相位同步方法，省去了对刚性干涉系统的依赖，而后者正是此前限制光学合成孔径系统实用化的关键障碍。MASI的成像原理MASI在成像机制上与传统光学系统存在两个本质区别。首先，它不依赖透镜来聚焦光线，而是部署一组编码传感器，布置于不同衍射平面上。MASI成像技术所捕获的一枚弹壳图像显示，上部图像呈现了复杂的电场信息，包括振幅和相位；下部则展示了微米级精度的三维重建图像，清晰呈现出击针痕迹——这一特征可将弹壳与特定枪支关联。图像来源：康涅狄格大学。每个传感器记录的光波衍射图样，反映了光波与物体相互作用后的传播特性。这些数据包含振幅和相位信息，能够通过算法恢复重建。在完成波场恢复后，系统进一步通过数值方法将波场传播回原始物平面，并利用计算相位同步算法迭代调整各传感器数据的相对相位，以优化图像的整体相干性和能量集中度。这一过程是MASI的创新关键：通过软件优化多个波场的组合，而不是依赖物理对准，MASI突破了衍射极限与传统光学系统的限制。最终结果是：MASI通过构建虚拟合成孔径，实现了无需透镜的亚微米级分辨率与广域成像。MASI的潜力与应用前景传统成像设备，如显微镜、相机或望远镜，往往需要依赖光学镜头，而镜头设计常迫使用户在分辨率与工作距离之间做出妥协。为了捕捉更小的细节，镜头需要非常接近物体，通常仅为几毫米，这限制了系统的适用性。MASI通过去除对镜头的依赖，使在几厘米距离外即可采集高分辨率图像成为可能。其能力类似于在桌面距离观察头发丝上的微小纹理，而无需将其贴近眼睛。郑教授表示，MASI的应用潜力广泛，涵盖法医学、医学诊断、工业检测及遥感等多个领域。“最引人注目的是MASI的可扩展性。不同于传统光学系统在规模扩大时性能呈指数级下降，MASI可实现线性扩展，有望推动更大阵列成像系统的实现。”多尺度孔径合成成像仪（MASI）标志着光学成像技术的范式转变。该系统通过计算手段克服了传统光学的物理限制，将测量与同步分离，以软件驱动的传感器阵列取代了传统镜头系统，为高分辨率、灵活且可扩展的成像方式开辟了新路径。更多信息：Ruihai Wang 等人，《多尺度孔径合成成像仪》，《自然通讯》(2025)。DOI：10.1038/s41467-025-65661-8期刊信息：《自然通讯》