ADI 收购凌特的分析

其实也不复杂,行业好的时候就分拆,不好的时候就并购,很正常的资本运作手 
段。 
      但确实ADI和LT的合并又有更多的意义。但这个和中国还有什么大基金没有半毛钱 
的关系,也和中国的analog作坊的价格战不搭嘎。就算是价格战也是TI把这俩家从消费 
类赶出去的。 
      在客户那里早就流传,ADI还是ADI是American DI,TI已经是CTI了,China TI。 
TI本土化运作的模式在消费类对这两家包括Maxim是碾压之势,斩草除根。谢兵也正因 
此作为一个没有美国背景的亚裔进了TI的核心管理层。 
     大家可以回放下几年前ADI和LT两家CEO的谈话,ADI说自己为第一代iPhone提供了 
audio解决方案,LT说自己为第一代iPhone提供了power management方案,后来杀价太 
厉害我们就都退出了。因为我们要追求更高的毛利,我们要去开拓全新的领域。这些话 
见仁见智,换个角度难道不是自己没有能力在消费类做下去了?否则,就一句我不和 
apple做生意了,没劲,B也不是这么个装法,对不? 
      所以ADI和LT的合并更强有力的说明了analog这个行业确实前途暗淡,因为即使 
ADI和LT也很难再找出开拓性的领域和技术,维持自己的高毛利和逼格。当市场是饱和 
的,技术的门槛逐渐降低,也只能不再傲娇,转而追求规模,运营,成本控制,期望形 
成垄断。 
      这次合并后最难受的其实是maxim,其实最早传出的是ADI要买maxim,估计是最后 
没谈拢,maxim难不成最后再委身于TI?? 
      再说说国内的analog,客观说近5年,国内的设计水平和产品品质提升很快。但是 
analog想超越需要付出更多。很多人觉得是美国人宁可烂在手里也不要中国的大基金。 
但其实analog是买不来的,买来的就是现成的产品和品牌而已,却买不来未来。 
      analog需要的是know how。不仅仅是电路技巧,还有产品定义,系统应用,封 
装,工艺,品控,运营,测试,可靠性,失效分析等等,是每个都know how才有机会做 
大。国内的公司很难聚齐,每个领域都懂的人才。往往现状都是几个designer出来创 
业,其他一概不知,摸着石头过河。 
      但确实市场都在中国,目前至少消费类,系统整机商大部分已经摘掉了对国产 
analog的有色眼镜。也慢慢涌现出了一些上规模的analog公司,公司到了一定的规模就 
会正视自己的问题,比如我知道的几家power公司都组建了自己的device团队,打算虚 
拟IDM的运作。借助于FC封装的升级,也很多公司组建的专业的封装团队。像在移动电 
源和音箱领域越来越多的公司也敢于自己定义SOC的解决方案,做的不错。只有这样慢 
慢坚持下去,一个bug一个bug的解决,才能培养know how的人。 
     各个方面都补齐了,没有短板了,才有可能向高端进军,像巨头挑战。 
     这些都不是有钱就能解决的事情。 
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同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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