OC5011是一款高端電流檢測降壓型高精度高亮度LED恒流驅動控制器。

OC5011通過一個外接電阻設定輸出電流，最大輸出電流可達5A；電流精度±3%；外圍只需很少的元件就可實現降壓、恒流驅動功能，并可以通過DIM引腳實現輝度控制功能。
系統采用電感電流滯環控制方式，對負載瞬變具有非常快的響應，對輸入電壓 具有高的抑制比； 其電感電流紋波為20%，且最高工作頻率可達1MHz。

OC5011特別適合寬輸入電壓范圍的應用，其輸入電壓范圍從5.5V到40V。

OC5011內置過溫保護電路，當芯片達到過溫保護點，系統立即進入過溫保護模式，將降低輸入電流以提高系統可靠性。
OC5011特別內置了一個LDO，其輸
出電壓為5V， 最大可提供5mA電流輸出。

OC5011采用小的SOT23-6封裝。

特點：

◆最大輸出電流：5A
◆高效率：96%
◆高端電流檢測
◆最大輝度控制頻率：5KHz
◆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~40V
◆過溫保護
◆低壓差工作時，可保持高穩定性

應用領域：

◆建筑、工業、環境照明

◆MR16及LED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

“打造工業互聯網平臺，拓展‘智能+’，為制造業轉型升級賦能。”今年兩會政府工作報告中提到的“智能+”，是2019年人工智能發展最恰當的注解。從技術到產業，這是人工智能落地產業場景、賦能實體經濟、創造實際價值的一年。

但另一面，技術背后的暗影也前所未有地顯現出來，引發了一系列關于技術邊界、管理規范、隱私保護的討論。由亂到治，這是人工智能的治理之年。

不過在產業應用和社會共治之外，技術突破本身爆發的閃光永遠是最令人擊節贊嘆的。這一年，人工智能技術也在繼續朝向通用人工智能的方向探索邁進。

政策助力

兩會首提“智能＋”

扎根產業需求謀求技術發展

“智能+”寫入政府工作報告，人工智能技術對于社會的賦能被給予最高層次的期待。在工業經濟由數量和規模擴張向質量和效益提升轉變的關鍵期，“智能+”的理念給人工智能等數字技術提供了最廣闊的落地空間和回報想象。通過智能化手段把傳統工業生產的全鏈條要素打通，可以更好地推動制造業的數字化、網絡化和智能化轉型，更能反向助推技術自身的迭代和進步。

今年3月召開的中央全面深化改革委員會第七次會議上，審議通過了包括《關于促進人工智能和實體經濟融合的指導意見》在內的八份文件，也是既“智能+”被寫入政府工作報告后，國家層面促進人工智能發展的又一份重要指導文件。會議指出，促進人工智能和實體經濟深度融合，要把握新一代人工智能發展的特點，堅持以市場需求為導向，以產業應用為目標，深化改革創新，優化制度環境，激發企業創新活力和內生動力，結合不同行業、不同區域特點，探索創新成果應用轉化的路徑和方法，構建數據驅動、人機協同、跨界融合、共創分享的智能經濟形態。

創新體制機制

優化人工智能發展環境

8月29日在上海揭幕的2019世界人工智能大會上，10家國家新一代人工智能開放創新平臺正式啟動。其中包括依托上海依圖網絡科技有限公司建設視覺計算國家新一代人工智能開放創新平臺、依托上海明略人工智能（集團）有限公司建設營銷智能國家新一代人工智能開放創新平臺、依托華為技術有限公司建設基礎軟硬件國家新一代人工智能開放創新平臺等。此前，已有百度、阿里云、騰訊、科大訊飛、商湯等5家公司，在自動駕駛、城市大腦、醫療影像、智能語音、智能視覺等領域，獲批建設平臺。

9月初，科技部印發《國家新一代人工智能創新發展試驗區建設工作指引》，提出到2023年，布局建設20個左右試驗區，創新一批切實有效的政策工具，形成一批人工智能與經濟社會發展深度融合的典型模式，積累一批可復制可推廣的經驗做法，打造一批具有重大引領帶動作用的人工智能創新高地。這是依托地方開展人工智能技術示范、政策試驗和社會實驗，在推動人工智能創新發展方面先行先試、發揮引領帶動作用的區域。科技部新一代人工智能發展研究中心副主任李修全表示，開展人工智能政策試驗是要創新體制機制，探索、營造有助于人工智能創新發展的政策制度環境。

落地應用場景

人工智能和產業深度融合

呼應政策要求，操作鍋爐、管控航班、制造高端機床、調度城市交通……2019年，尋找實際的落地場景成為人工智能的核心要義，人工智能技術日漸成為傳統行業的基礎設施。產業中有需求、有數據、有應用場景，從傳統工業企業到各大互聯網公司，人工智能和實體產業深度融合，算力、算法、數據進一步大爆發。

以蕭山機場為例，通過人工智能調度能力的加持，蕭山機場可以實現有效管控航班起降、上下客、行李搬運、加油、餐配、檢修、保潔等各個環節。而到了工業領域，通過對工業流程的單點智能、局部智能、全局智能的優化升級，人工智能能夠讓鋼鐵、環保、光伏、橡膠等行業提升效率、降低成本。AI正在幫助各行各業進行智能化的轉型。

技術突破

登上《自然》封面

國產芯片和人工智能雙突破

今年8月，清華天機AI芯片登上《自然》封面，這也是中國芯片和人工智能領域第一次登上《自然》雜志。作為全球首款異構融合類腦芯片，它讓自行車實現“無人駕駛”。據報道，天機芯片采用多核架構，有多個高度可重構的功能性核，可以同時支持機器學習算法和類腦電路。從長遠來看，以通用人工智能為目標的“天機芯”，如果真能實現自己的理想，它將“無所不能”，可用于各行各業。

通用人工智能是人工智能技術皇冠上的明珠，目前對通用人工智能的定義主要有兩個特點，一是端對端的學習，二是任務自適應，可以完成不同的任務形式，而無需人類參與調控。如果機器可以通過學習執行各種現實任務，才會有不依賴人的真正的人工智能。

單手解魔方

邁出通用型機器人關鍵一步

10月，人工智能研究組織OpenAI在構建通用型自主學習機器人領域，取得新的突破：其機器人部門去年首次開發的仿真機器手Dactyl學會了單手解魔方。在公開的視頻中可以看到機器手雖然笨拙但準確地完成了解魔方任務。

尤其值得注意的是，不同于其他可以解魔方的機器人，Dactyl并不是專門為了解魔方而設計的。OpenAI的研究科學家兼機器人負責人彼得·韋林德表示，他們正試圖打造一個通用型機器人。與人類雙手的靈巧性相似，可以完成各種不同任務。

正如OpenAI所說，Dactyl是邁向通用型機器人的一小步，但卻至關重要。

戰勝人類高手

展現深度強化學習技術

除了解魔方，還能打游戲。年初，《星際爭霸2》職業高手史上首次被AI玩家AlphaStar擊潰，而來到10月，AlphaStar已經超越了99.8%的人類玩家。和OpenAI魔方機器手一樣，AlphaStar的進化版同樣使用了深度強化學習技術。

人工智能在近年來的爆發式發展，很大程度上得益于深度學習算法的突破。深度學習利用多層神經網絡，從海量的數據中學習，從而實現對未來的預測，并使人工智能系統越來越智能。而強化學習與基于已知標簽訓練模型的監督學習不同，強化學習能夠在沒有明確指示的情況下，讓機器像人一樣自主學習。達到一定的學習量之后，強化學習系統就能夠預測出正確的結果。深度強化學習也是目前公認的在現有技術中最有可能實現通用人工智能的技術。

入選《自然》杰出論文

新方法讓機器人學習提速

12月，《自然》評出2019年度十大杰出論文，其中包括蘇黎世聯邦理工學院用數據驅動的方法設計機器人軟件來訓練四足機器人，大大提高了機器人的運動能力和學習速度。研究人員在論文中指出，新的訓練方法利用強化學習，使機器人學習的速度提升了1000倍，動作靈活性和速度都大幅增強，而且任踢不倒，甚至可以從跌倒中翻身站起。研究人員稱，四足機器人在實驗室中的小跑速度已經提升了25%，在被推倒或滑倒后，也能獲得平衡，重新站穩。

亂象治理

加強正面引導

AI治理專業委員會成立

人工智能技術的治理，是2019年人工智能聲量最大的關鍵詞之一。

2月15日，新一代人工智能發展規劃推進辦公室召開2019年工作會議。科技部部長王志剛在會上宣布成立新一代人工智能治理專業委員會。委員會由來自高校、科研院所和企業的相關專家組成，清華大學薛瀾教授擔任委員會主任。規劃推進辦公室下一步工作時，王志剛部長強調，要加強正面宣傳引導，明晰人工智能的概念和邊界，不泛化、不炒作。

3月18日，新一代人工智能發展規劃推進辦公室召開治理專業委員會第一次會議，科技部副部長李萌在講話中強調，治理問題是人工智能發展中的重要問題，推進人工智能健康發展必須把握人工智能技術屬性和社會屬性高度融合的特點，高度重視和前瞻預判帶來的各種社會問題，注重激勵發展與合理規制的協調，防范和應對可能帶來的風險。要全面開展人工智能治理方面的政策體系、法律法規和倫理規范的研究；堅持問題導向，突出重點，找準中國的問題，對標國際關切，特別是在數據壟斷、算法歧視、智能濫用、深度造假、數據下毒、隱私保護、倫理道德、不平等智能操作以及對社會結構的影響等重點領域加強監測與研判。

換臉應用走紅

人臉識別糾紛走上法庭

8月底9月初，一款名為“ZAO”的APP忽然火遍全網，用戶只需要在APP中上傳一張照片，就能將自己的臉替換成大明星，效果幾乎以假亂真。不過很快，這款APP就因為涉嫌侵犯用戶隱私受到爭議，用戶上傳臉部信息后，將面臨侵權、盜刷等安全風險。另一邊，11月，由于被強制要求刷臉入園，浙江理工大學特聘副教授郭兵把杭州野生動物世界告上法庭，這也成為國內人臉識別第一案。

有法律專業人士表示，郭兵一案中，動物世界最明顯的過錯是違反雙方已經訂立的合同，郭兵如果以此提告，結果幾無懸念。但他選擇從信息保護入手，本身就顯示出了他借此打一場公益訴訟的目的。在這個角度上說，人臉識別第一案可以看作一次公民隱私權的公民教育，無論結果如何，都可以看作是個人信息保護領域的標志性事件。

三部門齊出手

禁用深度學習傳播虛假信息

基于換臉APP等威脅用戶隱私、存在數據泄露風險的事件，國家互聯網信息辦公室、文化和旅游部、國家廣播電視總局近日聯合印發《網絡音視頻信息服務管理規定》，自2020年1月1日起施行，對基于深度學習、虛擬現實等新技術制作、發布、傳播音視頻信息的行為作出限制。

根據規定，網絡音視頻信息服務提供者和網絡音視頻信息服務使用者利用基于深度學習、虛擬現實等的新技術新應用制作、發布、傳播非真實音視頻信息的，應當以顯著方式予以標識，不得利用基于深度學習、虛擬現實等的新技術新應用制作、發布、傳播虛假新聞信息。網絡音視頻信息服務提供者應當建立健全辟謠機制，發現網絡音視頻信息服務使用者利用基于深度學習、虛擬現實等的虛假圖像、音視頻生成技術制作、發布、傳播謠言的，應當及時采取相應的辟謠措施。

針對安全爭議

人臉識別國標開跑

掀起最廣泛討論的人臉識別技術，也在爭議中探索著符合用戶期待又不損害技術發展的治理模式。在全國信標委生物特征識別分技術委員會換屆大會上，人臉識別技術國家標準工作組正式成立，人臉識別國家標準制定工作全面啟動。

隨著人臉識別技術的廣泛應用，引發的問題也不可忽視，如技術精度等性能標準缺乏導致的仿冒身份、用戶授權被盜用等使用安全問題，人臉信息收集、存儲、處理等使用規范欠缺導致的信息泄露安全問題，數據濫用、隱私保護缺乏規范等倫理問題。公眾也越發關注該技術在安全性上面臨的挑戰。

據組長單位商湯科技透露，人臉識別國家標準組的建立將會系統化建設我國人臉識別領域國家標準體系，主要聚焦在人臉識別技術的個人數據管理規范、呈現攻擊、技術規范、檢測方法、接口規范等方面。工作組將從技術、安全、倫理等角度制定一系列標準和規范，確保人臉識別系統的功能、性能及安全，保障算法與應用的準確率，引導技術健康快速發展。