项目概述

负责智能手环产品的研发与量产导入，从概念设计到批量生产全流程管理。

主要职责

• 组织硬件团队完成电路设计、PCB布局及结构设计
• 管理第三方供应商（10+家）的生产交付，确保物料按时到位
• 主导产品EMC/CE认证及可靠性测试，解决电磁兼容性问题
• 制定DFM（可制造性设计）标准，降低生产不良率30%

技术难点

1. 低功耗蓝牙模块与MCU的协同设计，解决信号干扰问题
2. 屏幕显示模块的高温老化问题，通过改进散热设计解决
3. 电池循环寿命测试，建立加速老化模型

项目成果

• 成功实现年产500万只智能手环
• 项目利润率高于预期25%
• 获得公司年度技术创新二等奖

项目概述

负责千兆以太网交换机的硬件研发与大规模生产管理，实现产品从实验室到市场的完整转化。

主要职责

• 领导完成核心芯片选型与电路设计，协调解决散热问题
• 建立硬件BOM管理体系，实现成本降低15%
• 推动SMT生产线导入，解决焊接虚焊问题
• 管理生产导入风险（PIR）跟踪机制，确保量产良率稳定在98%以上

技术难点

1. 高速信号完整性设计，采用IBIS模型进行仿真验证
2. 电源管理模块的纹波抑制技术，实现±3%电压波动
3. 散热结构优化，通过热仿真软件进行气流分析

项目成果

• 年产销量突破100万台，市场占有率达12%
• 产品获得高新技术企业认证
• 带动公司硬件工程师团队能力提升，培养新人5名

研究背景

本研究针对当前物联网设备对低功耗和高性能的双重需求，提出了一种基于异构计算架构的SoC设计方法，旨在实现能效比与处理性能的优化平衡。

研究内容

1. 架构设计：采用ARM Cortex-M系列与RISC-V开源指令集的混合架构，实现计算单元与低功耗协处理单元的协同工作。
2. 功耗优化：通过动态电压频率调整（DVFS）与多级休眠机制，降低系统整体功耗约40%。
3. 验证平台：构建基于UVM（Universal Verification Methodology）的自动化验证平台，提升验证效率30%。

研究成果

• 成功完成2款原型芯片流片，其中一款已实现量产，年销售额达5亿元人民币。
• 发表核心期刊论文2篇，申请专利3项（含2项已授权）。
• 建立的异构计算验证平台已被后续3个芯片项目复用，节省开发成本约800万元。

研究背景

针对硬件系统在复杂环境下的可靠性评估难题，本研究结合机器学习技术，构建了基于多源数据融合的可靠性预测模型，旨在提高硬件故障预测的准确率与响应速度。

研究内容

1. 数据采集：整合热成像、振动分析、电磁兼容（EMC）等多源传感器数据，建立硬件运行状态数据库。
2. 模型构建：采用长短期记忆网络（LSTM）与注意力机制（Attention）结合的深度学习模型，实现故障模式识别与预测。
3. 系统集成：开发边缘计算模块，实现故障预测结果的实时传输与预警。

研究成果

• 故障预测准确率提升至92.5%，较传统方法提高15个百分点。
• 实现硬件系统MTBF（平均故障间隔时间）提升至10,000小时，故障响应时间缩短至5分钟以内。
• 该研究成果已嵌入公司新一代工业级MCU，通过客户现场测试，客户满意度提升25%。