炬芯科技以音頻為切入點,逐步將存內計算能力擴展至智能穿戴、智能家居、工業邊緣等全場景,形成差異化競爭力。專業音頻領域**應用猛瑪MOMA Lark Max2無線麥克風:通過ATS323X芯片實現24bit無損音質、16dBm高發射功率,在450米傳輸距離下保持-100dBm靈敏度,滿足電影級收音需求。羅德Wireless Pro:采用炬芯方案后,電池續航從8小時延長至14小時,支持四發四收組網模式,抗干擾能力提升3倍。Cleer ARC 5音弧開放式AI耳機:ATS3089芯片驅動AMOLED高清觸控屏(支持60幀UI渲染),并通過存內計算技術實現端側語音助手,喚醒延遲小于200ms,功耗*1.2mW,較傳統方案降低70%。在無散熱器條件下,ACM8815依靠氮化鎵器件的高熱導率特性,可將結溫控制在安全范圍內,簡化系統熱設計。廣西藍牙音響芯片ATS3015E

ATS2853P2芯片支持藍牙BR/EDR與LE雙模式共存,符合V5.3規范并向下兼容V5.0/4.2/2.1。在經典藍牙模式下,支持A2DP 1.3、AVRCP 1.6、HFP 1.8協議,可實現手機音樂播放控制、通話降噪及元數據傳輸;低功耗模式下支持LE Audio及LC3編碼,單聲道音頻延遲可壓縮至15ms以內。設計時需在天線匹配電路中預留π型濾波器位置,以抑制2.4GHz頻段Wi-Fi信號干擾,實測在-85dBm靈敏度下仍能穩定傳輸。深圳市芯悅澄服科技有限公司專業一站式音頻方案,給您一場不一樣的音頻體驗。甘肅藍牙音響芯片ATS2833ACM8815在汽車音響應用中,該芯片可驅動4Ω低音炮輸出200W功率,實現影院級聲場效果。

ACM8687應用注意事項與設計建議電源設計:建議使用低ESR陶瓷電容(≥10μF)作為PVDD去耦電容,避免使用電解電容以降低紋波;散熱設計:在輸出功率>50W時,需增加散熱片或導熱膠,確保結溫<125℃;布局布線:數字地與模擬地需單點連接,音頻信號線遠離高速數字信號線(如USB、HDMI);EMI抑制:在PVDD引腳附近放置磁珠(阻抗>100Ω@100MHz),降低輻射干擾;軟件調試:***使用時需通過GUI工具校準EQ和DRC參數,避免默認設置導致音質劣化。
ACM8687定位于中**音頻市場,主要競爭對手包括TI的TAS5805、ADI的SSM2518等。其**優勢在于:高集成度:單芯片集成DSP、功放和保護電路,減少**元件數量(BOM成本降低20%);音效算法豐富:虛擬低音、3D環繞、多段DRC等功能無需外部DSP芯片;能效比突出:ClassH動態升壓技術使平均功耗較傳統方案降低30%;開發友好:提供完整的軟件工具鏈和參考設計,縮短產品上市周期。目前,ACM8687已被小米、華為、索尼等品牌采用,累計出貨量超500萬顆。12S數字功放芯片自適應電源管理技術根據音頻內容動態調整供電電壓,待機功耗低于10mW。

ACM8687芯片支持多種音頻格式:I2S:標準I2S、左對齊、右對齊模式;TDM:支持2-8聲道,時鐘頻率比較高24.576MHz;PDM:支持數字麥克風輸入,采樣率1-3.072MHz;S/PDIF:通過外部編碼芯片支持同軸/光纖輸出。采樣率覆蓋32kHz、44.1kHz、48kHz、88.2kHz、96kHz、176.4kHz和192kHz,滿足高清音頻需求。至盛半導體采用自動化測試設備(ATE)對ACM8687進行全檢,測試項目包括:功能測試:驗證音頻輸出、接口通信和保護機制;電氣測試:測量供電電流、輸出功率和信噪比;溫度測試:在高溫箱中監測結溫變化;壽命測試:連續工作1000小時,監測性能衰減。良品率控制在95%以上,不良品通過激光打標標記,避免流入市場。在4Ω負載條件下,ACM8815可穩定輸出200W持續功率,且總諧波失真(THD+N)控制在10%以內,確保音質純凈度。廣西炬芯芯片ATS3031
12S數字功放芯片支持AI語音降噪算法,通過深度學習模型分離人聲與背景噪聲,識別準確率達98%。廣西藍牙音響芯片ATS3015E
炬芯科技的存內計算架構已實現規模化商業應用,并在全球市場占據***份額。市場份額與品牌認可藍牙音箱市場:全球品牌市占率穩居第二,**市場份額從2023年的8%提升至2025年的22%。無線麥克風市場:市占率位列全球***,羅德、猛瑪等品牌均采用其方案。AI眼鏡市場:與Halliday等品牌合作產品上線即獲百萬美元訂單,預計2025年市場規模達64.56億元。財務表現與成本優勢業績高增:2025年**季度營收7.22億元,同比增長54.74%;凈利潤1.52億元,同比增長113.85%,毛利率提升至50.96%。規模化量產:ATS323X芯片月產500萬片,良率達99.2%,單芯片成本較初期降低35%,以20-30%的成本優勢占據中**市場。生態構建與開發者支持ANDT開發工具鏈:支持TensorFlow、PyTorch等主流框架,客戶可一鍵將模型轉換為存內計算架構適用的格式,開發周期從3個月縮短至2周,精度損失小于0.3%。客戶案例:某客戶將YOLOv5模型移植至ATS323X時,開發效率提升90%,推動終端產品快速量產。廣西藍牙音響芯片ATS3015E