T-POWER耐康蓄电池NP7.5-12 型号及参数

T-POWER耐康蓄电池NP7.5-12 型号及参数

T-POWER耐康蓄电池NP7.5-12 型号及参数

          T-POWER耐康蓄电池UPS电源用的免维护密封电池不能用可控硅式的“快速充电器”进行充电。这是因为这种充电器会造成蓄电池同时处于既“瞬时过流充电”又“瞬时过压充电的恶劣充电状态。这种状态会使电池可供使用容量大大下降，严重时会使蓄电池报废。在采用恒压T-POWER耐康蓄电池NP7.5-12 型号及参数截止型充电回路的UPS电源时，注意不要将电池电压过低保护工作点调得过低，否则，在它充电初期容易产生过流充电。

当然，选用既具有恒流，又有恒压的充电器对其进行充电。

保证电源环境温度

      电池可供使用的容量与环境温度密切相关。一般情况下，电池的性能参数都是室温为20℃条件下标定的，当温度低于20℃时，蓄电他的可供使用容量将会减少，而温度高于20℃时，其可供使用的容量会略有增加。不同厂家不同型号的电池受温度影响的程度不同。据统计，在-20℃时，蓄电池可供使用容量只能达到标称容量的60%左右。可见温度的影响不可忽视

      T-POWER耐康蓄电池特性；

1．密封性：采用电池槽盖、极柱双重密封设计，防止漏酸，可T-POWER耐康蓄电池NP7.5-12 型号及参数靠的安全阀可防止外部H2、O2 和尘埃进入电池内部。2．免维护：H2O 再生能力强，密封反应效率高，因此在整个电池的使用过程中无需补水或加酸维护。3．安全可靠：无酸液溢出，可靠的安全阀的自动闭合， 防爆设备的装置使赛能电池在整个使用过程中更加安全可靠。4．长寿命设计：计算机精设计的耐腐蚀铅钙铅合金板栅、ABS耐腐蚀材料的使用和极高的密封反应效率保证了HE蓄电池的长寿命。

)电池不宜放电至低于预定的终止电压，否则将导致过放电，而反复的过放电则会导致容量难以恢复，为达到的工作效率，放电应0.05-2C 之间，放电终止电压如上表1所示。2)放后请迅速充电，特别是在深放电后更应立即充电，否则将可能导致电池容量无法恢复。3)放电时请将电池温T-POWER耐康蓄电池NP7.5-12 型号及参数度控制在-15～50℃。2．电池容量保持以下因素将影响电池的使用寿命:（1）重复的深放电，尤其是重复的浅充电后的深放电（2）使用环境温度过高（3）过充电，特别是涓涓浮充充电（4）过大的充电电流.

      随着智能化、电动化等“新四化”概念的深入人心，智能驾驶芯片的赛道也伴随着新能源汽车市场的火热，变得倍受关注起来。

顾名思义，智能驾驶芯片便是用于车辆智能驾驶的基础硬件，哪怕是更高等级的自动驾驶，也离不开智能驾驶芯片算力的支持。

一方面是国内自研芯片情绪的日益高涨，另一方面是指数增长的市场需求，双重作用下，国内智能驾驶芯片的赛道终究涌现出了一批的玩家：华为、地平线、芯驰科技、寒武纪、黑芝麻……

尽管与英伟达、Mobileye、高通等国外芯片巨头相比，国内的玩T-POWER耐康蓄电池NP7.5-12 型号及参数，也都进化出了属于自己的特点。

或追求更高算力，或追求更低功耗，亦或是从一开始便做了软件工具链的配套……

华为、地平线等芯片供应商，用自己的方式在国外芯片巨头的围追堵截下，寻到了一条“自力更生”的出路。只不过，当面对新的挑战来临，它们是否还能保持初心，像曾经一样“杀”出突围？

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智能驾驶芯片知多少？

自上而下的看，根据功能不同，汽车芯片往往会被分成计算及控制芯片（CPU、GPU、FPGA、ASIC、MCU等）、功率转换芯片、传感芯片、存储芯片、通信芯片等多种类型。而智能驾驶芯片就属于其中的计算及控制芯片的类别。

具体而言，智能驾驶芯片往往T-POWER耐康蓄电池NP7.5-12 型号及参数会有两种呈现形式，一种是ASIC的独立芯片，另外一种则是集成化的SoC（System on Chip，系统级芯片）。

智能驾驶ASIC指的便是针对特定智能驾驶算法，专门设计的专用芯片。而智能驾驶SoC芯片，则是以确定系统功能为目标，将CPU、GPU、以及专门设计的ASIC等模块集成在一起的芯片。

事实上，与传统的分立芯片相比，SoC在性能和功耗等方面往往更具优势， 所以各大智能驾驶芯片厂商们，也更倾向于这样一种技术路线。只不过在涉及到芯片内部的具体架构时，又会各有偏重。

据了解，目前主流的智能驾驶SoC芯片架构有3种，分别是CPU＋FPGA、CPU＋GPU＋ASIC、CPU＋ASIC。

其中令人比较陌生的FPGA，又被叫做现场可编程逻辑门阵列，是一种可以根据具体算法随时调整硬件架构的芯片。所以像Waymo、百度Appllo等这种经常快速迭代智能驾T-POWER耐康蓄电池NP7.5-12 型号及参数驶算法的公司，就选用的CPU＋FPGA架构的智能驾驶芯片。

当然，另外两种架构也有玩家在做，比如英伟达的Xavier、特斯拉的FSD，采用的是CPU＋GPU＋ASIC的架构；而Mobieye EyeQ5、地平线的征程采用的则是CPU＋ASIC。

大同小异，这3种架构却是都离不开“ASIC”专用设计的一环，哪怕是FPGA，其所发挥的功能也与ASIC类似，都是对于特定AI算法进行加速设计。T-POWER耐康蓄电池NP7.5-12 型号及参数而且就区分度而言，智能驾驶芯片的“ASIC”模块，妥妥地站定了C位。

就比如英伟达Xavier的ASIC模块便是根据“DLA深度学习＋PVA视觉加速器”进行了特定设计，而特斯拉则是以“NPU深度神经网络”的加速为主。