德国铁路的日常维护是令工程师非常头疼的事情。长达100多年的铁路历史使得行驶在德国铁路网的列车多达100余种，种类繁多的零配件成为维修部门的沉重负担。然而，由于种种原因，部分零配件已经停产，配件供应链出现了严重断裂。为了解决配件供应的难题，德国铁路股份公司想到了3D打印技术。采用ACEO® 3D打印工艺制造的硅橡胶膜片3D打印技术具备诸多传统注塑无可比拟的优势，它无需使用任何工具或模具，便可直接将数字模型转换为实物，可以大幅缩短工艺周期，从而降低生产成本，尤其适用于建模或小批量生产。2015年，德国铁路股份公司推出了覆盖全公司的3D打印项目， 其中一项用于安装在列车制动器控制阀内的膜片，厚度只有4毫米，对材料的强度和柔韧性要求非常高。在反复的市场筛选过程中，德国铁路公司选中了瓦克的品牌ACEO®，他们的有机硅材料和3D打印技术非常符合膜片制品的要求。ACEO® 的有机硅材料何以得到要求严苛的德国铁路股份公司的青睐？有机硅又是如何跟3D打印发生关系的？有机硅学名叫聚二甲基硅氧烷，是一类主链由硅氧原子交替而成的聚合物的总称。据瓦克化学高级技术经理柳丽君介绍，“有机硅材料源自大自然的硅矿（砂石），与大多数源于原油的合成橡胶相比，有机硅的硅-氧链结构相比碳-碳链具有更高的键能， 能耐受更高的温度及UV辐射等环境老化。其自由旋转的侧链结构更可使这种材料在低至-5...
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在英特尔“架构日”活动中，英特尔高管、架构师和院士们展示了下一代技术，并介绍了英特尔在驱动不断扩展的数据密集型工作负载方面的战略进展，从而为PC和其他智能消费设备、高速网络、无处不在的人工智能（AI）、云数据中心和自动驾驶汽车提供支持。同时，英特尔展示了一系列处于研发中的基于10纳米的系统，将用于PC、数据中心和网络设备；并预览了其他针对更广泛工作负载的技术。英特尔还分享了聚焦于六个工程领域的技术战略，对这些领域的重大投资和技术创新，将推动技术和用户体验的飞跃。这六大工程领域包括：先进的制造工艺和封装；可加速人工智能和图形等专门任务的新架构；超高速内存；超微互连；嵌入式安全功能；以及为开发者统一和简化基于英特尔计算路线图进行编程的通用软件。这些技术共同为更加多元化的计算时代奠定了基石，到2022年，潜在市场规模将超过3000亿美元。英特尔架构日上发布的重点内容包括：业界首创的逻辑芯片3D堆叠：英特尔展示了名为“Foveros”的全新3D封装技术，该技术首次引入了3D堆叠的优势，可实现在逻辑芯片上堆叠逻辑芯片。Foveros为整合高性能、高密度和低功耗硅工艺技术的器件和系统铺平了道路。Foveros有望首次将晶片的堆叠从传统的无源中间互连层和堆叠存储芯片扩展到高性能逻辑芯片，如CPU、图形和人工智能处理器。该技术提供了极大的灵活性，因为设计人员可在新的产品形态中“混搭”不同的技术专利...
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“首届全球IC企业家大会暨第十六届中国半导体博览会（IC China2018）”在上海举办期间，由中国半导体行业协会封装分会承办的先进封装技术创新论坛12月12日同期举办。论坛以 “封装产业新发展、新未来” 为主题，中国半导体行业协会封装分会秘书长王红主持论坛。在论坛上，演讲嘉宾围绕中国半导体先进封装领域面临的机遇和挑战，以及未来的发展趋势，重点介绍了系统级封装、晶圆级封装、扇出封装、高性能CPU封装等先进封装技术的新进展。中国半导体行业协会副理事长、通富微电总裁石磊做了主题为《中国半导体封装产业的现状与发展》的演讲，江苏长电科技高级副总裁梁新夫做了题为《先进集成电路封装技术的新发展》的演讲，华天科技（集团）技术总监于大全做了主题为《先进三维晶圆系统级封装关键技术先进展与应用》的演讲，苏州通富超威半导体有限公司技术总监陈传兴做了主题为《7纳米制程高端处理器先进封装技术研究》的演讲，苏州晶方半导体科技有限公司的副总经理刘宏钧做了题为《传感器等产品的扇出型封装应用》的演讲，华进半导体封装先导技术研发中心有限公司总经理曹立强做了主题为《扇出封装技术的研发进展》的演讲。据石磊介绍，中国集成电路产业销售额从2013年的2508.5亿元增长到2017年的5411.3亿元，四年翻了一番；2017年增速为24.8%。受益于国内半导体产业持续景气和国家政策扶持，2017年国内集成电路封装测试产业销售...
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“首届全球IC企业家大会暨第十六届中国半导体博览会（IC China2018）”在上海举办期间，中国半导体行业协会设计分会承办的集成电路设计技术与创新论坛12月12日同期举办。论坛主题为“新趋势 芯机遇”，中国半导体行业协会集成电路设计分会秘书长程晋格主持论坛。会上来自AMD(超威）半导体有限公司院士杨建，Cadence产品工程高级总监刘淼，Snopsys全球IP产品资深专家刘好朋，Xilinx人工智能业务高级总监、深鉴科技联合创始人姚颂，豪威科技全球市场及销售高级副总裁吴晓东，紫光展锐市场副总裁周晨就AI芯片的机遇与挑战、CMOS市场动态、全球半导体IP产业的发展趋势等话题做了深入探讨。杨建说，AMD过去不太重视生态，这种状态在三年前发生改变。AMD建设的开放生态是从底层开始，形成了针对深度学习的一个全开放的库，从上层到下层每一行的源代码都可以找到，现在有些厂商也希望加入这个库，因为加入这个库中，一个公司可能会省200人，并且可以让它的整个芯片，从软件到硬件推向市场的时间缩短3到4年。目前，在一款芯片背后，硬件和软件研发人员投入的比例是1：2。深度学习的生态发展很快，整个软件的支撑环境发展也很快，因此必须有非常好的编辑器来支持这种发展趋势。刘淼说，人工智能芯片有着其他芯片无法比拟的复杂和挑战，这些挑战可能来自于架构，可能来自于工艺，也可能来自于实现本身。为了帮助芯片公司取得最好的...
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