深圳市哲瀚電子科技一級代理OCX系列產品：低壓LED驅動系列OC1002 OC4000 OC4001OC5010OC5011 OC5012 OC5020BOC5021BOC5022BOC5022 OC5028B OC5031 OC5036 OC5038 OC5120B OC5120 OC5121 OC5122A OC5122 OC5128 OC5136 OC5138 OC5330 OC5331 OC5351 OC5501 OC5620B OC5620 OC5622A OC5628 OC6700B OC6700 OC6701B OC6701 OC6702B OC6702 OC6781 OC7130 OC7131 OC7135 OC7140OC7141電源管理系列OC5800L OC5801L OC5802L OC5806L OC5808L OC6800 OC6801 OC6811 高壓LED驅動系列OC9300D OC9300S OC9302 OC9303 OC9308 OC9320S OC9330S OC9331 OC9500S OC9501 OC9508等更多型號，提供方案設計技術支持等，歡迎來電咨詢0755-83259945/13714441972陳小姐。
OC7130是一種帶PWM 調光功能的線性降壓LED恒流驅動器，僅需外接一個電阻就可以構成一個完整的LED 恒流驅動電路調節該外接電阻可調節輸出電流，輸出電流范圍為10~2000mA。
OC7130 內置30V 50 毫歐MOS。
OC7130 內置過熱保護功能，可有效保護芯片，避免因過熱而造成損壞。
OC7130 具有很低的靜態電流，典型值為49uA。
OC7130 帶PWM 調光功能，可通過在DIM 腳加PWM 信號調節LED 電流。OC7130 采用ESOP8 封裝。
1.內置 30V 50 毫歐MOS
2.低靜態電流：49uA
3.輸出電流：10mA 到2000mA。
4.PWM 調光：最高頻率10KHz
5.輸出電流精度：±4%內置過熱保護
6.VDD 工作電壓：2.5-6V
1.線性 LED 照明驅動
2.LED 手電筒、LED 臺燈、LED 礦燈、
3.LED 指示燈等
升壓恒流:
OC6701 3.2～100V 大于輸入電壓2V以上即可3A以內
OC6700 3.2～60V 大于輸入電壓2V以上即可 2A以內
OC6702 3.2～100V 大于輸入電壓2V以上即可 1A以內
降壓恒流:
OC5021 3.2～100V最少低于輸出電壓1V以上就可以正常工作5A以內
OC5020 3.2～100V最少低于輸出電壓1V以上就可以正常工作 2A以內
OC5022 3.2～60V 最少低于輸出電壓1V以上就可以正常工作 3A以內
OC5028 3.2～100V 最少低于輸出電壓1V以上就可以正常工作1.5A以內
OC5011 5～40V 最少低于輸出電壓1V以上就可以正常工作5A以內
OC5010 5～40V 最少低于輸出電壓1V以上就可以正常工作2A以內
LED DRIVER DC-DC升降壓恒流
OC4001 5～100V 3.2～100V 3A
LED DRIVER DC-DC線性降壓恒流
OC7135 2.5-7V 低于等于輸入電壓即可固定<400mA
OC7131 2.5-7V 低于等于輸入電壓即可 可外擴，實際電流決定于MOS管功耗
OC7130 2.5-30V 低于等于輸入電壓即可 實際電流決定于IC整體耗散功率
LED DRIVER DC-DC降壓恒流專用IC系列：LED遠近光燈專用芯片
OC5200 3.2～100V最少低于輸出電壓1V以上就可以正常工作 2A以內
OC5208 3.2～100V最少低于輸出電壓1V以上就可以正常工作 1.5A以內
LED DRIVER DC-DC降壓恒流專用IC系列：多功能LED手電筒專用芯片
OC5351 3.2～100V最少低于輸出電壓1V以上就可以正常工作5A以內
OC5331 3.2～100V最少低于輸出電壓1V以上就可以正常工作 5A以內
DC-DC降壓恒壓
OC5801 8～100V最少低于輸出電壓5V以上就可以正常工作 3A以內
OC5800 8～100V最少低于輸出電壓5V以上就可以正常工作2A以內
人工智能發展過程中，算力是一個重要的因素，算力就像是 AI 的燃油，沒有燃油，AI 哪也去不了。而為 AI 應用提供算力的，正是各種各樣的芯片。而近幾年，嗅到 AI 芯片商機的企業紛紛入局，想要從底層算力上獲得獨立的能力，然而，并不是所有入局的企業都懂得如何才能造出真正的好芯片，因此走進一些誤區。
姚頌以一個楔子開場：張華考上了北京大學，李萍進了中等技術學校，我在百貨公司當售貨員，我們都有光明的前途。這就好比 CPU 擅長通用計算，GPU 擅長大規模并行計算，它們都有不同的前途。
誤區1：AI芯片概念火，卻并無技術突破
姚頌認為，AI 芯片之所以如此火爆，實際上受到多方面因素的影響。首先，我們從互聯網時代進入了 AI 的新時代，所有的虛擬應用必須有一個硬件載體作為支撐。但是與此同時，還有其他的原因。在人工智能流派中，深度學習只是一小部分，所以做一顆 AI 芯片是很寬泛的概念。AI 芯片從通用到專用，它的性能和支持的范圍各異，其中通用芯片是最難設計的，而專用芯片一定需要錢和時間才能做出來。而做專用的芯片，如深度學習推理芯片，進行專門的應用并不難。
但這里其實有一個誤區。我們可以看到，幾十種 AI 芯片像潮水一樣涌現，但是卻只能支持一部分功能，它可能是一個新的概念，但并沒有帶來實際的技術上的突破。
誤區2：衡量 AI 芯片好壞，硬指標不夠
除此之外，AI 芯片競爭激烈，大家經常在想到底一顆好的 AI 芯片是怎樣的。在實際應用場景中，我們考慮的很多問題是用戶體驗層面的問題，這對于 AI 芯片同樣適用，有人經常討論芯片的頻率是多少，性能多好，價格多貴，但是否這些硬性指標就能衡量一款 AI 芯片的好壞呢？
我們看到，現在芯片分為四大技術路徑：CPU、GPU、FPGA、ASIC，但是 CPU 的開發、功耗、穩定性、靈活性都很好。GPU性能也非常好，正是因為這樣一個強有力的工具，才有今天人工智能的夏天。
FPGA 的性能、功耗的表現同樣很好，但是開發周期太長。而 ASIC 是專用芯片，專項應用。
這里也有一個問題，賽靈思表示，他們從來不覺得投項目是投技術和商業，而是投產品和商業，是要滿足客戶的需求，而不是說某一種新的方式，最終用戶看的不是新概念，而是產品帶來的新指標，以及給用戶帶來的新體驗，這是很重要的事情。
回過頭來看，做芯片和做技術都是在做產品。產品分為四個層次，第一個層次就是能用，滿足用戶的基礎功能需求；第二個層次是好用，功能比較完整，性能表現較好；第三層是愛用，讓用戶體驗好；第四點是離不開，在產品之外提供額外的一些附加值。做一顆好的芯片也一樣，要做到這四點。
最后，姚頌分享了賽靈思從傳統芯片公司轉型到一下軟件系統公司的過程，并強調了搞定技術實際上離產品大賣才做了 10%_的事情，當有了一個技術指標、想法、設計之后，最后把它變成一個商品，變成一個持續供貨、用戶認可的產品，背后還有 90%_的體力活苦活要做，把這些做完以后，才能建立一個真正好的產品和商業級氛圍。
