哲瀚電子科技代理降壓恒流 OC5205OC5207OC5209OC5203 OC5265 OC5266 OC5267 0755-83237951
OC5209、OC5205工作電壓從5.5v 到 30v，提供可調的輸出電流。根據不同的輸入電壓和外部器件，可以驅動供高達數十瓦的 LED。
OC5207、OC5209、OC5265內置功率開關，采用高端電流檢測電路，以及兼容 PWM 和模擬調光的調光腳 DIM。當 DIM 腳電壓低于 0.3v時輸出關斷，進入待機狀態。
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OC1002OC4000 OC4001OC5010OC5011 OC5012 OC5020B OC5021B OC5022B OC5022 OC5028B OC5031 OC5036 OC5038 OC5120B OC5120OC5121OC5122A OC5122 OC5128OC5136OC5138 OC5330 OC5331 OC5351OC5501OC5620B OC5620 OC5622AOC5628OC6700BOC6700 OC6701B OC6701 OC6702B OC6702 OC6781 OC7130 OC7131 OC7135 OC7140 OC7141 電源管理系列OC5800L OC5801LOC5802LOC5806L 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。
OC5209是一款連續電感電流導通模式的降壓型 LED 恒流驅動器，用于驅動一個或多個 LED 燈串。OC5209 工作電壓從5.5v 到 30v，提供可調的輸出電流，最大輸出電流可達到 1A。根據不同的輸入電壓和外部器件，OC5209 可以驅動供高達數十瓦的 LED。
OC5209 內置功率開關，采用高端電流檢測電路，以及兼容 PWM 和模擬調光的調光腳 DIM。當 DIM 腳電壓低于 0.3v時輸出關斷，進入待機狀態。OC5209 內置過溫保護電路，當芯片達到過溫保護點進入過溫保護模式，輸出電流逐漸下降以提高系統可靠性。
OC5209 采用專利的電路架構使得在低壓差工作時輸出電流無過沖，提高 LED工作壽命，OC5209 采用專利的恒流電路具有優異的負載調整率和線性調整率。
OC5209 采用 SOT89-5 封裝。
◆最大輸出電流：1A
◆高效率：96%
◆優異的負載調整率和線性調整率
◆高端電流檢測
◆最大輝度控制頻率：20KHz
◆滯環控制，無需環路補償
◆最高工作頻率：1MHz
◆電流精度：±3%
◆寬輸入電壓：5.5V~30V
◆智能過溫保護
◆低壓差無過沖
OC5209應用：
◆LED 備用燈，信號燈
◆低壓 LED 射燈代替鹵素燈
◆汽車照明
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
11月28日，IDC發布了《中國AI云服務市場2019年廠商評估報告》（以下簡稱報告一），全面展現了云與AI融合的發展狀況。
此前，IDC還在8月發布了《IDC Market Scape：中國機器學習開發平臺2019廠商評估》（以下簡稱報告二）、11月初發布了《中國公有云服務市場2019上半年跟蹤》（以下簡稱報告三），Forrester則在11月中旬發布了中國計算機視覺的最新報告（以下簡稱報告四）。
有意思的是，這些報告都沒有對規模、市場占有過多糾結，幾份報告中，處在“規模跟隨”位置的百度是多個維度的領導者。
問題來了，半年獲得超過四個權威報告背書，百度到底憑什么？
就在IDC最新報告發布的當天，百度大腦也宣布其語音能力引擎日均調用量已經超過100億次，應用規模業界第一。對應仔細看下半年這些報告，AI技術的絕對領先，以及云與AI融合，應該是百度的底氣所在，也是其他無論規模領先或落后百度的云計算廠商應該重點攻防的地方。
四個權威報告，與三個不可阻擋的云計算趨勢
不看單獨的企業，也不從行業宏觀角度出發，僅從對報告本身的分析來看，四個權威報告中關于云計算發展的幾個不可阻擋的趨勢也已經顯露出來。
1、在云計算語境下，AI也在“強者恒強”
報告一稱，百度智能云憑借著在AI技術、市場和商業上的優異表現，在能力和戰略兩個維度都處于領先地位，位居領導者象限最上方，在中國排名第一名，在其后有阿里云、AWS、騰訊云和華為云等云廠商。這是一份側重于分析云計算的AI能力以及如何利用這些能力的報告，百度的領先并不意外，畢竟，不談其他方面，至少“百度的AI能力第一”幾乎是行業共識，放到云計算語境下，很難出現偏離。
焦點在于，早前的其他三份報告也不同程度出現百度AI優勢的內容。
報告二對機器學習的分析中，百度機器學習開發平臺以能力和戰略領先同行，尤其是戰略方向領跑市場，居于首位；
報告三對云服務市場的增速進行研究，百度PaaS服務增速最快，IDC將其原因歸為“將AI底層技術和應用能力加速向云輸入”；
報告四中對計算機視覺（AI的分支）垂直領域的研究中，百度更是在數據、開發、解決方案等8個維度顯著領先阿里云、騰訊云和華為云等中國其他廠商。
很明顯，從報告來看，已經不是“百度的AI能力第一”的問題了，而是百度“云＋AI”優勢持續領先，云計算語境下AI“強者恒強”趨勢也已經凸顯。
2、云＋AI由“行業行為”變為“行業公理”
將云計算與AI融合，最早是百度在2016年左右所提出，可以說既是百度基于自己的長處贏取后發優勢的現實選擇，也是百度押寶AI未來的戰略選擇。
不過，行業畫風到了2018年突然發生了變化，起初都只在談“把服務器搬到云上”的云計算玩家們，開始集體大規模進軍AI，AI“突然”成為了云計算的標配。
到了2019年下半年，多份與AI相關的云計算報告出爐，人們都不再談輪“云計算做AI”，而是“云計算與AI融合誰干得更好”。
至此，云＋AI完成了三級跳：由百度獨行，變成“行業行為”，再變成被默認、預定俗成“行業公理”，完成了底層化的轉變，可以斷定的是，以后“無AI不云”已成為定局。
而這個過程中，百度也成為了“云＋AI”的先發者。
3、云與AI更緊密的結合，已經出現“全棧式”的領先
此次報告一主要從AI技術、市場和商業表現等維度研究云與AI的融合，而事實上，半年來的幾個報告，還有更多層面的探討。
報告二的機器學習偏重基礎架構和服務，報告三的市場跟蹤主要查看業務層面尤其是PaaS層面的表現，報告四則深入到AI的重要分支進行垂直研究。當這些報告中都出現百度領先這件相同的事時，其實也說明，云與AI的更緊密結合，已經催生某種“全棧式”行業領先，百度不但在幾個報告中展現出絕對的AI領導力，與AI結合的云計算在基礎、應用、垂直領域、商業等方面都實現了“全棧式”而非單一項目的領先。
這說明，AI很可能造就云計算發展的分水嶺，技術驅動下的“集群效應”正在顯現。
百度的量子疊加：由云＋AI，到“云即AI，AI即云”
嚴格來說，百度的云＋AI不是一開始就關系那么緊密，2018－2019的兩次戰略升級后，二者的關系一步步走向融合。
先是2018年12月百度把智能云事業部（ACU）升級為智能云事業群組（ACG），同時承載AI to B和云業務的發展，然后是2019年9月，進一步升級“云＋AI”戰略，百度智能云與CTO體系高效融合，百度智能云總經理尹世明攜ACG團隊向集團首席技術官王海峰匯報。
兩個月前的戰略升級，等于云和AI實質上成為了一套體系，如同物理學上的量子疊加態——同一個粒子既是A又是B，“云即AI，AI即云”， 但二者并未消失，又各自存在、各有其價值，共同催生多樣化的數字化、智能化“世界”。
這種“量子疊加態”價值越來越明顯，是否擁有領先和全面的AI技術，已經成為企業選擇云廠商的重要因素，同樣，強大的AI能力將成為云廠商最重要的競爭力。
正如IDC所言，AI應用遷移、重構到云平臺， 或直接使用云上的AI服務是大勢所趨，智能云已然成為主要公有云服務商的未來戰略，基于云上一體化的、使用便捷的AI服務能力正成為公有云服務商比拼的重要方向。
將二者“你中有我，我中有你”整合，顯然更能發揮協同價值。
1、實體產品需要“供應鏈”，To B服務更需要“服務鏈”
當云與AI融合，當百度大腦從“賦予百度智能云”AI能力，到將其內容自然而然“嵌入”到云計算當中，二者實現了一體化，也就意味著百度完成了產業智能化這件事的“服務鏈”構建過程。
所謂“服務鏈”，是相對“供應鏈”而言的，在服務領域沒有元器件供給，但是卻有一個供給服務的鏈條——以滿足B端需求最大化為目標，把有關的各個方面，如技術、數據、框架等，按照一定的方式有機組織起來，形成完整的服務網絡。
百度大腦和百度智能云由兩個體系到“量子疊加”，云＋AI融合的本質是“服務鏈”的整合構建，無論是深度學習框架、機器學習平臺，PaaS服務，亦或是具體的AI應用，或者基于共通技術基礎的定制化開發，百度通過智能云服務輸出的是一個完整的“服務鏈”網絡，B端企業不需要關心自己怎么得到AI相關的一系列技術或應用，只要享受一站式“服務”即可。
如果沒有云＋AI的深度融合，就不會有“服務鏈”，只會有單一、離散、讓客戶更麻煩的獨立服務產品。
2、放棄乙方思維，從技術“被動服務”轉向AI“主動服務”
傳統的技術服務往往都是“乙方思維”，甲方有啥需求就想辦法去實現，例如金融科技的前身銀行IT外包就是如此。
但是，既然AI是前沿、是未來，這種“乙方思維”就遇到了它的局限——很多時候，產業里的“甲方”們自己可能都不能意識到什么才是對自己最好的AI應用。
在“服務鏈”大背景下，這就要求AI只能由“被動服務”轉向“主動服務”，從行業趨勢和現實需求事先準備好各種服務，而不是B端提出需求企業才開始行動。
在“企業上云”的浪潮中，將AI與之深度捆綁，無疑是一種產業智能化的“主動服務”思維，包括IDC在內的幾個報告，都從各種應用細節談到了百度智能云的AI應用能力領先和市場認可，但是，從“主動服務”的思維看，云＋AI在多個行業領域的落地，都可以看作是百度利用AI引導趨勢而不是被動滿足需求的產物。
例如，百度智能云聯合央視網推出的“AI幫你找”， 為用戶打造“動口不動嘴”的全新搜索體驗，就是一種將智能語音、智能搜索、智能標簽、知識圖譜、人臉識別等技術相結合的主動探索；
而輔助華夏保險上海分公司開發并部署的“智能票據識別系統”，則是百度大腦OCR技術的積極應用；
在制造產業，百度智能云聯合精研科技與微億智造團隊打造的智能質檢設備，解決了過去主要靠“肉眼＋放大鏡”來檢測的痛點，大大減輕了質檢員大量高重復性、高頻次的工作，這類改變傳統制造業的創新服務，更需要百度自己去主動探尋和創造，而不是等著“甲方”想好了再動手。無論如何，云＋AI不是簡單的捆綁，它給百度、給云計算行業帶來的是高效協同價值，更是服務思維的轉變，率先推進的百度也憑借這種“量子疊加”式的融合，實現了AI行業領先背景下的云計算全產業深度認可。
云計算馬拉松剛剛開始，“節奏感”可能比規模更重要
可以肯定的是，未來的百度，一定會在智能云背后集成更多資源，云計算、AI技術、基礎技術體系進一步整合，是百度塑造云計算領先優勢的必然選擇。
百度CTO王海峰曾公開表示當下AI技術已經進入“工業大生產階段”，這也說明百度智能云作為載體，在推進AI大生產落地方面有更明顯的責任。
大批量的AI應用，或者更大規模并非由百度主導的“AI生產”要在智能云上完成。
IDC評價百度智能云是“國內唯一擁有完全自主深度學習框架的云服務商”，在機器學習和AI開發平臺方面擁有領先優勢，能“不斷降低AI技術應用門檻，廣泛賦能開發者”，而這很明顯是“AI工業大生產”的一種能力配套。
此外，作為國內服務規模最大的AI開放平臺，目前百度大腦已開放228項AI能力，擁有超過150萬的開發者用戶，而其中的AI能力仍然在進化。例如，與語音能力引擎日均調用量超過100億次相對應，百度大腦語音算法最近還宣布錯誤率在低位再降低超30％。
從更長遠的角度看，云計算這個B端生意如同一場路途遙遠的馬拉松，已開發的市場只是冰山一角，長跑才剛剛開始，剛開始跑得最快未必是最后的勝者。
而馬拉松賽跑中有一個經典的“5公里節奏”理論——前5公里不是比快而是比節奏、比氣息調節的時候，這個過程中的“節奏”而不是速度才決定了后期的優勢所在。這樣來看，百度AI的技術領先與開放布局，“云＋AI”的高度整合，某種程度上都是在調節前5公里的“節奏”，應對即將到來的AI工業化生產，也即馬拉松漫長而激烈的主體路程。
百度的“云＋AI”正是把握到了起跑階段的節奏，調節氣息、蓄積能量，蓄勢待發，但是，對阿里、騰訊等玩家而言，在長跑伊始，自己處在“路程”領先位置時，也應該警惕百度“云＋AI”的抱團前行。
所以，加強AI與云計算的結合，也必然會成為阿里、騰訊防守百度在“5公里”之后“突進”的舉措，不妨靜待各云計算巨頭下一步動作。
