文章《Magnetics for Future Transportation: From Memory to Motors》已於《IEEE Magnetics Letters》正式發表。
本篇論文基於 2025 年聯合 MMM-Intermag 研討會所發表的內容，回顧了交通領域磁性技術創新的當前趨勢，重點聚焦於以下五大技術支柱：
車規級記憶體解決方案。
電機設計的多重物理量建模方法。
適用於電動車的自適應混合磁傳感技術。
用於高效感應充電的軟磁材料。
提升交通能源效率的磁性材料考量。
隨著電動車電流測量的系統需求日益增加，僅採用單一傳感技術往往需要在靈敏度與動態範圍之間進行權衡。為解決此問題，文中提出了一種在單晶片上整合 TMR 與霍爾（Hall）傳感器的混合架構。透過結合相容於 Tiny-AI 的嵌入式加權函數，該系統能即時動態調整傳感器輸出。此配置能有效地將數據處理任務從微控制器（MCU）卸載，在提升反應速度的同時降低功耗。目前，該異質整合架構正處於原型驗證階段。
圖 1 (a)：利用加權函數進行訊號處理的混合架構。(b) 具備自適應加權電路的混合傳感模擬結果。（W：自適應加權電路；ATMR：TMR 傳感器輸出；AHALL：霍爾傳感器輸出；AOUT：加權合併輸出）。
圖 2： 單晶片設計，整合 TMR 與霍爾傳感器，並嵌入相容 Tiny-AI 功能的加權函數 ASIC。
點擊下方連結即可閱讀全文：