TCL科技的印刷OLED,AI硬件创新的绝配方案

吃瓜电子官网最新热点:TCL科技的印刷OLED,AI硬件创新的绝配方案

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近期,TCL科技宣布投资建设8.6代印刷OLED产线的消息引🔥发市场持续关注,印刷OLED技术的成熟度和商业化进度超出很多💯市场人士预期。分析人士认为,AI技术的快速迭代有望不断打破消😴费硬件创新的“封印”,印刷OLED等新型显示技术也将在未来的🚀AI硬件市场竞争中占据越来越重要的位置。 印刷OLED😴是目前已实现量产的OLED屏幕生产技术之一,在关键工艺环节上😀,其原理类似印刷报纸,是将溶解的OLED材料像墨水一样精准打🚀印到基板预设位置,再经过干燥成膜形成像素。根据公开资料,印刷🥳OLED材料利用率可以达到90%,并且对真空环境依赖小,具备😁较强灵活性,是适应于小中大全尺寸面板生产的解决方案。传统的蒸😘镀OLED技术需在高真空环境下加热发光材料,使其升华后通过精😴细金属掩膜版(FMM)沉积到基板,材料利用率只有30%左右,👏且大尺寸生产的难度较大——不难看出,印刷OLED由于工艺更简😁单、生产条件要求更宽松、材料利用率高等特点,成本优势明显。 🙌 实际上,除了成本优势之外,印刷OLED相对传统蒸镀OL👏ED另一个被广泛忽略的关键特点在于:基于印刷技术的灵活性,印😡刷OLED可以以更低成本和更加迅捷的速度满足小批量、多批次、🤗定制化及异形化OLED产品的生产需求,这使得印刷OLED在A🤯I硬件创新层出不穷的未来市场竞争中可以占据更加明显的优势。 😉 具体来看,印刷OLED由于采用的是喷墨打印工艺,无需制😅作昂贵且定制周期漫长的精细金属掩膜版(FMM),它通过更改打😍印程序(数控技术实现)即可调整像素布局、屏幕形状和尺寸大小,🙌生产的灵活度和成本可控性远高于蒸镀OLED——因为蒸镀OLE👏D在像素、尺寸及形状方面,每变更任意一次设计参数,几乎都需重👏新制作FMM(依赖物理变更),导致其生产周期长、成本高,不利😁于快节奏、定制化的柔性排产。 “AI驱动下硬件产品创新😜迭代很快,且一般产品在早期阶段的出货量不会很大,有一些产品可🤯能对屏幕异形化的潜在要求也较高,印刷OLED技术在小批量量产🙄阶段的灵活性和成本优势就很明显了,因此印刷OLED可以说是A😜I硬件创新的绝配。”市场人士分析指出。 从目前各大机构🎉报告来看,AI技术快速突破推动的AI硬件创新将成为未来很长一😜段时间内推动全球消费硬件市场持续增长的主要动力,从PC到手机👍再到汽车,AI都是终端出货增长和消费升级的关键,这将为未来印🤯刷OLED的大规模商用提供绝佳的土壤。 公开资料显示,🎉本次宣布投建8.6代印刷OLED产线之前,TCL科技早在去年⭐11月宣布实现了首条印刷OLED产线量产,首款产品为21.6🎉英寸专业显示屏,率先应用于医疗领域。TCL科技也在半年报中透😎露公司上半年已经顺利完成 G5.5 印刷 OLED生产线(t🙄12)的建设,产线产能正在从每月3000片提升至9000片,💯并在生产工艺、效率和产品质量等方面持续优化。按照计划,该公司😊的8.6代印刷OLED线预计将于2027年陆续达成投产条件。😘 分析人士认为,印刷OLED技术的创新和量产有望与AI😘驱动带来高端消费电子爆发红利完美结合;同时,印刷OLED也有😜望在显示行业中迎来越多的共识与同行者。返回搜狐,查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

中国大模型,首登Nature封面。 9月17日,在最新😍一期的国际权威期刊Nature(自然)中,DeepSeek-😊R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队😅共同完成,梁文锋担任通讯作者,首次公开了仅靠强化学习就能激发👏大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na💯ture封面,也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的🙄主流大语言模型研究,标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🎉可。 Nature在其社论中评价道:“几乎所有主流的大🤔模型都还没有经过独立同行评审,这一空白终于被DeepSeek😆打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😆自大模型浪潮席卷全球以来,技术发布、性能榜单层出不穷,但始终😘缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡😅有突破,但其核心技术多以技术报告形式发布,未经独立同行评审。🚀 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D🥳eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本⭐平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今😀,历经半年,8位外部专家参与了同行评审,DeepSeek-R🙄1推理模型研究论文终获发表,完成了从预印本到Nature封面🙄的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能,更对数据来源、训练方❤️法、安全性等提出严格质询,这一过程是AI模型迈向更高的透明度😀和可重复性的可喜一步。 因此,Nature也对Deep⭐Seek的开放模式给予高度评价,在其社论中评价道:“几乎所有😀主流的大模型都还没有经过独立同行评审,这一空白终于被Deep⭐Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器😡学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😊文的审稿人之一,他强调:“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这🤔种公开分享大部分研发过程的行业规范,我们将很难评估这些系统的🤗潜在风险。” 据了解,DeepSeek本次在Natur🤯e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动,全文64页,🙌不仅首次披露了R1的训练成本,而且透露了更多模型训练的技术细🎉节,包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应,😂提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程,并对R1的安全性进行🤩了全面评估。 其中,在训练成本方面,R1-Zero和R🥳1都使用了512张H800GPU,分别训练了198个小时和8💯0个小时,以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算,R1的😂总训练成本为29.4万美元(约合人民币209万元)。不到30👏万美元的训练成本,与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比,可💯谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏💯”质疑,DeepSeek介绍,其使用的数据全部来自互联网,虽😂然可能包含GPT-4生成的结果,但并非有意而为之,更没有专门😅的蒸馏环节。所谓“蒸馏”,简单理解就是用预先训练好的复杂模型🎉输出的结果,作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时,O💯penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😂来训练自己的开源模型的证据,但拒绝进一步透露其证据的细节。 🤩 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来,D😆eepSeek在全球树立了开源模型的典范,但过去数月,外界对⭐于R2何时发布始终保持高度关注,相关传言一直不断。不过,R2🙄的发布时间一再推迟,外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有😆关。 展开全文 值得注意的是,今年8月21日,D🙌eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1,称其为“迈🎉向Agent(智能体)时代的第一步”。据DeepSeek介绍🤩,V3.1主要包含三大变化:一是采用混合推理架构,一个模型同😆时支持思考模式与非思考模式;二是具有更高的思考效率,能在更短🤩时间内给出答案;三是具有更强的智能体能力,通过后训练优化,新🤯模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R😢1的基座模型为V3,V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路😘上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于,DeepSeek🙌强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc😊ale的参数精度,而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代💯国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推😅理有望更多应用国产AI芯片,助力国产算力生态加速建设。这一表🙌态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指💯出,DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了🤯其训练的有效性,通过降低算力精度,使国产ASIC芯片能在成熟💯制程(12-28nm)上接近先进制程英伟达GPU的算力精度,🥳DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale❤️参数精度,让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式,“软硬协同”😜的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式,未来国产大模型将更多😊拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势,通过软硬件的协同😎换取数量级性能的提升,国产算力芯片将迎来变革。 责编:😉万健祎 校对:王朝全 版权声明 " Typ😁e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创😡内容,未经书面授权,任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关😀行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助😉理,微信ID:SecuritiesTimes " Ty🤔pe="normal"@@-->返回搜狐,查看更多

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