BW-S5W2+ 衰減器 正因為如此，從藍牙5.4面世開始，MCU廠商就陸續推出了相關產品。以ST新推出的STM32WBA54和STM32WBA55兩款無線微控制器(MCU)為例，兩款高性能無線微控制器均支持BLE 5.4與BLE Audio標準，能夠讓開發者更靈活地優化音質和功耗。此外，LE Audio帶來的最新用例讓開發者可以利用廣播和多播音頻等功能設計更多富有想象力的新產品。
BW-S5W2+ 衰減器 則選擇支持藍牙信道探測技術，能夠實現兩個設備之間的距離/間距測量。這是因為SIG預測稱在未來五年內，藍牙位置服務設備的年復合成長率為22%，在2028年出貨量將達到5.63億臺。而即將推出的“Channel Sounding”規范有望實現更為精準的測距，為當前的即時定位系統(RTLS)帶來更多優勢，包括更高的精準度和安全性等。
BW-S5W2+ 衰減器 系列也支持藍牙5.4、LE Audio、藍牙mesh、Thread、Matter等協議，早在2023年10月，Nordic就與深圳云里物里科技合作推出電子貨架標簽，并展示了相關用例。
AIROC? CYW20829低功耗藍牙系統級芯片和AIROC? CYW5551x Wi-Fi 6/6E和藍牙5.4二合一解決方案，是英飛凌方面的新嘗試，智能家居、傳感器、醫療看護、照明、藍牙mesh網絡、遠程控制、人機交互設備(鼠標、鍵盤、虛擬現實和游戲控制器)、工業自動化以及汽車等領域有著廣泛的應用。
BW-S5W2+ 衰減器 國內廠商方面，樂鑫推出的ESP32-H4同樣融合了802.15.4和Bluetooth 5.4(LE)技術，并且在功耗、連接性能和內存擴展能力方面進行了升級，能夠滿足市場對低功耗無線設備日益增長的需求。
2023年3月，沁恒推出的CH592是基于青棵RISC-V內核設計的藍牙無線MCU，內部集成2Mbps的BLE5.4，采用低功耗射頻工藝設計，定位于更低功耗、更低成本LCD顯示的藍牙應用。
BW-S5W2+ 規格 BW-S5W2+ 衰減器 -互連 FXD ATTEN 2W SMA F/M 5dB RoHS
產品屬性 屬性值 選擇屬性
制造商: Mini-Circuits
產品種類: 衰減器 -互連
RoHS: 詳細信息
連接器類型: SMA
頻率范圍: 0 Hz to 18 GHz
最大衰減: 5.25 dB
功率額定值: 2 W
型式: Male / Female
阻抗: 50 Ohms
最小工作溫度: - 55 C
最大工作溫度: + 100 C
系列: BW
商標: Mini-Circuits
長度: 21.59 mm
最大頻率: 18 GHz
最小頻率: 0 Hz
產品類型: Connectorized Attenuators
工廠包裝數量: 20
子類別: Attenuators
單位重量:9.420 g
BW-S5W2+ 衰減器 數字與射頻產品部(MDRF)、人工智能技術創新中心及數字營銷副總裁朱利安(ARNAUD JULIENNE)對媒體表示，與ST目前在用的40nm嵌入式非易失性存儲器(eNVM)技術相比，這項新工藝技術集成了容量更大的存儲器和更多的模擬與數字外設，將使嵌入式處理應用的性能和功耗實現巨大飛躍。
路線圖顯示，基于新技術的下一代STM32微控制器的首款產品將于2024下半年開始向部分客戶提供樣片，2025年下半年排產。
BW-S5W2+ 衰減器 與此同時，恩智浦也宣布將推出5nm S32N系列處理器，提供安全、實時應用處理的可擴展組合，滿足汽車制造商的中央計算需求。BW-S5W2+ 處理器不僅可以幫助實現軟件定義汽車的新用例和優勢，還能高效地創建和變現汽車數據的收集與分析，在汽車的生命周期簡化汽車功能和服務的部署。
BW-S5W2+ 衰減器 上述兩款產品主要圍繞汽車應用展開。目前，國際大廠在車規級MCU層面最先進的工藝為40nm，國內廠商大多為130nm/90nm/65nm，隨著汽車電子電氣架構的升級和智能化程度的不斷提升，越來越多的廠商希望車規級MCU具備大算力、高帶寬、大容量、高安全性等先進特性，而提升制程工藝無疑是最有效的手段之一。
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1ST040EH2F35E2VG 184 21+ ALTERA
AGIB027R31B2E2VR0 266 21+ ALTERA
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CN6130-1000BG868-AAP-G 11433 22+ CAVIUM
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CN6880-1200BG1936-HAP-Y22-G 760 22+ CAVIUM
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CN5010-500BG564-SCP-G 508 20+ CAVIUM
CN7230-1500BG1676-AAP-P13-G 503 20+ CAVIUM
MPC8548EVJAUJD 2,005 FREESCALE
P1010NSE5KHB 1,168 22+ FREESCALE
H5GC8H24AJR-R2C 7,265 21+ HYNIX
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BSC030N03MSG 5,288 21+ INFINEON
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PXE1211CPM 3,833 21+ INFINEON
BSC026N08NS5 1,657 22+ INFINEON
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D-1637 GG8068204237101 529 21+ INTEL
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WGI210IT 446 22+ INTEL
D1528 314 INTEL
LCMXO2-2000HC-4TG144C 6,084 21+ LATTICE
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88E6190-A0-TLA2C000 18,137 MARVELL
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MT29F2G01ABAGDWB-IT:G 13,875 21+ MICRON
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MP8792GLE 8,003 21+ MPS
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KLMBG2JETD-B041 1,817 SAMSUNG
SKY66318-21 7,119 22+ SKYWORKS
SKY85334-11 3,001 20+ SKYWORKS
SKY67189-396LF 648 19+ SKYWORKS
SKY65015-70LF 337 19+ SKYWORKS
W971GG6NB-25 23,284 21+ WINBOND
W971GG6SB-25 1,864 21+ WINBOND
XC3S5000-4C/FGG676E 892 21+ XILINX
XC7A15T-2FGG484C 352 XILINX
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XC3S1000-4FTG256C 329 XILINX
XCZU17EG-2FFVB1517E 418 XILINX
PYQ1548 (7660) 212,076 21+ EXCELITAS
M393A2K43EB3-CWE 3,449 21+ Samsung
M393A4K40EB3-CWE 20,132 21+ Samsung
M393A8G40CB4-CWE 20,140 21+ Samsung
MZ7L3960HCJR-00B7C 2,229 21+ Samsung
MZQL23T8HCLS-00B7C 3,232 21+ Samsung
SSDPF2KX038XZ 3,265 21+ INTEL
CD8068904657502 SRKXK 849 21+ INTEL
CD8069504446300 SRGZ7 625 21+ INTEL
CD8068904657901 SRKXN 483 21+ INTEL
CD8068904657601 SRKXQ 503 21+ INTEL
10AX032E3F29E2SG 1,875 21+ Intel
BCM84891LB0IFEBG 5,307 22+ Broadcom
BCM56151A0KFSBLG 5358 22+ Broadcom
BCM56151A0IFSBLG 5,421 22+ Broadcom
BCM54685B0IPBG 5,211 22+ Broadcom
BCM5389IFBG 5,466 22+ Broadcom
BCM5389KFBG 5397 22+ Broadcom
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B50285C1KFBG 5,500 22+ Broadcom
B50285C1IFBG 5153 22+ Broadcom
BCM56842A1KFTBLG 5121 22+ Broadcom
BCM53406A0KFSBG 5,231 22+ Broadcom
BCM53162XMB1ILFBG 5,186 22+ Broadcom
BCM54180B0KFBG 5,424 22+ Broadcom
XC3S200AN-4FTG256C 1,044 22+ Xilinx
2170806-2 1,466 22+ TE
Si591AD400M000DG 3,993 22+ silicon
Si591BD000292DG 2,723 22+ silicon
MT40A512M16LY-075:E 20,159 22+ MICRON
MT40A1G8SA-075:E 5,218 22+ MICRON
MT40A512M16LY-062E:E2,01122+Micron
BW-S5W2+ 衰減器 雖然叫法不同，但這些不同概念講述的其實是同一件事情——“將AI算法嵌入到端側設備中，使得設備能夠具備智能化、自動化和高效化的能力”。而MCU作為最末端、直接控制物料動作的數字邏輯器件，也應該是AI化的，不應該被排斥在AI之外。事實上，AI/ML技術的使用增長極其迅猛，從數量上來看，相對于數百萬到千萬量級的AI服務器，到2030年，預計端側支持嵌入式AI設備出貨將達到25億臺，市場潛力巨大。
BW-S5W2+ 衰減器 但“跨界不易，結合更難”。比如，許多可以利用AI/ML功能的網絡邊緣應用需要在極具嚴苛的功耗限制下運行，很多設備需要在僅充一次電或者僅依靠收集和存儲能量的情況下運行較長時間，甚至可能是幾個月或幾年。而且，近十年來AI模型快速發展，AI分類模型創新的數量逐年遞增，導致不斷有新的實現方式產生，這就需要硬件和算法上的優化。
同時，由于MCU硬件性能限制、AI軟件的復雜度高、行業應用實時性要求高、能耗限制嚴格、數據安全性要求高，嵌入式AI在MCU的行業應用落地需要業務團隊具備豐富的AI知識經驗，以及嵌入式軟硬件能力。
