半導體如何擁抱工控、低碳和自家駕駛新浪潮？EEVIA年度ICT盛會見端倪

　　近日，由EEVIA主辦的第九屆年度中國ICT媒體論壇暨2021產業和技術展望研討會在深圳順利召開。會上，透過ADI、英飛凌、ams OSRAM、NI等企業代表的精彩主題演講，我們從中感受到這些領軍企業在面向工控、低碳和自家駕駛等新的發展浪潮時，所做的創新與實踐。

　　ADI：無縫連接推動工業創新

　　隨著現在工廠中AI或連接的大量使用，節點上各個數據的收集、各種產品，比如在工業里面的溫度、振動等數據收集變得越來越方便。拿到數據后做什么？目標是提高產能。如何做到？中間環節非常重要。就是要加強數據的分析能力，這就與現在的大趨勢，比如人工智能、大數據，或者機器學習等相結合。ADI中國區工業市場總監蔡振宇表示：“我們看到越來越多的，尤其是頭部的工廠會把數據拿到以后做加強的分析，就如ADI的《無縫連接推動工業創新》白皮書中所提及的�！�

　　ADI中國區工業市場總監蔡振宇

　　依靠數據分析，可對工廠進行優化改進，比如一個電機在什么樣的運動狀態下最好、效率最高，本來效率可能只有80%，通過實時調整負載狀況，可調到90%或者95%，將整體效率提高，這就是數據分析帶來的優勢。蔡振宇表示：“從分析數據到處理數據，最終目的就是提升生產力，這就是工業發展如何提升的道路。最核心的一點在于首先要拿到足夠量的數據，即帶來大量的連接。所以ADI也提出：增強連接，邁向工業4.0的概念。連接是工業4.0第一步也是最重要的工作，而在目前階段，提升連接的質量和能力也至關重要�！�

　　工業連接和實時數據是智慧工廠的基礎和基石，只有擁有好的技術和基石數據，才能做到真正的數字化轉型概念。今年的“十四五”規劃中數字化轉型的概念被多次提及。數字工廠會有何優勢？可以提高資產管理效率，可以提高產能質量，最簡單的就是可以減少廢品率，降低成本。智慧工廠要做到這些，離不開現在的有線和無線的連接。未來我們可能會看到更多的以太網的概念應用于其中，并將為工業制造4.0賦能，主要體現在幾方面：顯著降低工廠的運營成本；簡化維護，基于電機振動數據，經過人工AI或者機器學習作出分析，可以做到提前預測故障點，做到簡化維護，不用每個工人24小時巡查工廠的運行狀態，通過這幾個節點的數據分析，預測電機、輸入點是否會有問題；提高靈活性和提升效率。這些都是數據帶來的數字化轉型的優勢。

　　作為連接物理到數字的半導體公司，ADI產品包括從基本的物理世界到數字世界轉化中所需要的傳感器、信號鏈、做連接等等，把模擬世界的參數變成數字世界的參數。蔡振宇指出，ADI給客戶的整個信號鏈，其所有產品都圍繞著感知、測量、解釋、連接到最后分析鏈。

　　英飛凌：第三代半導體技術在能源轉換鏈條中賦能

　　碳達峰是現在很熱的話題，全球能源的消耗量，導致二氧化碳的排放量與日俱增。數據顯示，全球每年消耗的能量為16萬TWH，相當于160萬億度電這樣的能量。除了化石能源之外，大部分能源都是通過電體現的，電占了大概三分之一，通過風能或者太陽能產生轉化的電能。比如火力發電轉化的電能，為了轉化電能而損耗掉大量能量。如果能在發電的過程中，大幅減少損耗，就能夠為碳達峰、為減排做出很重要的貢獻。

　　英飛凌電源與傳感系統事業部市場總監程文濤

　　據悉，英飛凌參與的領域是在整個能源轉換鏈條中，從發電領域，比如風力發電、太陽能發電，英飛凌在該領域里面的市占率非常高；在電力傳輸領域，參與度也非常高。此外，還有一些像通訊設備和工業設備等等，都離不開功率轉換。正是基于英飛凌主要通過開關器件參與，有可能通過模塊、分立器件參與，從能量的產生一直到消費到用電部分，把整個全景描繪。

　　據英飛凌電源與傳感系統事業部市場總監程文濤介紹：“英飛凌專注的領域：能效、移動出行、安全、物聯網和大數據，這跟我們的功率器件，傳感器，還有接口的產品都是高度相關的�！蹦壳埃�在半導體行業的市占率上，英飛凌在汽車電子跟功率半導體領域已是全球第一，并且遠遠領先于友商。過去幾年，英飛凌業務發展一直非常穩健。

　　會上，對于“市面流傳的一些企業倡導第三代半導體全面取代硅器件的聲音”，程文濤表示：“我們認為第三代半導體不會全面取代硅器件，至少在可見的未來不會。因為硅基半導體目前從性價比這一角度而言，依然是在非常寬的應用范圍之內的不二之選。第三代半導體目前商業化上的瓶頸就是它的高成本。雖然其成本在迅速下降，但依然遠高于硅基半導體�！�

　　同時程文濤也強調，市面上可能有一些定價接近硅基半導體的第三代半導體器件，但并不代表它的成本就接近硅基半導體，那是一種商業行為。目前為止，以現有的工藝而言，第三代半導體的成本畢竟還是遠高于硅基半導體。所以在可預見的未來，基本上硅基半導體會占據大部分市場，碳化硅則主要用在高功率、高電壓的場景�！�

　　ams OSRAM：先進光學技術賦能未來智能駕駛

　　今年3月，艾邁斯完成對歐司朗的收購，致力于打造全球光學解決方案的領導者，因此該收購案備受業界關注。

　　艾邁斯歐司朗市場與業務發展總監金安敏

　　此次會上，艾邁斯歐司朗市場與業務發展總監金安敏對于合并案介紹道：“歐司朗在汽車行業多年深耕，艾邁斯半導體原來在消費電子方面更出名。合并后的業務變得更加均衡，60%業務比重是汽車、工業、醫療業務，合起來叫AIM業務，40%比重是消費業務�！�

　　光學在半導體里面比較特殊，因為專注光學的半導體公司并不是特別多。艾邁斯歐司朗將專注于光學，包括傳感、光源，以及未來比較重要的可視化。原來艾邁斯半導體，相對而言在傳感器和光學元器件，就是微型模組這一塊，有比較強的技術積累。在光源方面，艾邁斯半導體也有技術，比如VCSEL。而歐司朗是在發射器領域，如LED，包括邊發射EEL，在激光雷達里面會廣泛使用的，以及傳統光源，有非常深厚的積累，可稱得上是全球的領導者。整合的背后，光學元器件和探測器方面的領導者和光源領域領導者相結合，可完整地提供整個光學系統的所有部件。

　　自動駕駛，是全球創新熱點和交通領域發展的制高點。如今，在互聯網技術高速發展，電動化、智能化疊加、沖擊等多種因素作用下，自動駕駛產業迎來了新的發展機遇期。關于自動駕駛金安敏指出，真正實現L4、L5的自動駕駛，要用到激光雷達、毫米波雷達和車載攝像頭的結合。硬件上，最后沒有啃下的一塊骨頭，其實就是激光雷達。至今為止，激光雷達并沒有做到成本足夠低。未來來3~5年，可能是激光雷達開始進入車載的一個爆發期。艾邁斯歐司朗在激光雷達方面有非常核心的光源技術，提供各種形式的激光雷達。這些光源技術是幫助激光雷達上車、降成本的核心。

　　NI：為自動駕駛安全保駕護航

　　場景是自動駕駛測試系統中相當重要的一環，測試場景的多樣性、覆蓋性、典型性等能夠影響到測試結果的準確性，從而保證自動駕駛的安全與質量。

　　NI資深汽車行業客戶經理郭堉表示：“目前自動駕駛汽車測試面臨四大發展趨勢：電子電氣結構，從原來的傳感器都有的ECU，到后續都用中央域控制器進行處理等帶來的諸多新挑戰；不斷完善的法規也會帶來很多新的測試需求和測試挑戰；流行的軟件定義汽車，如特斯拉OTA技術，都是通過軟件定義它的發展，軟件的投入和軟件的測試也非常重要；AI和深度學習也是非�；�，這一塊主要部署在ADAS里面的一些算法，通過真實的道路場景，不斷優化ADAS的算法，然后更好地識別目標物，從而使汽車的安全性有更大提升�！庇纱藥�來的測試挑戰就包括了測試的復雜度日益增加，自動化測試的硬件和軟件需要不斷的迭代和更新。

　　NI資深汽車行業客戶經理郭堉

　　此外，緊迫的測試開發流程和周期，使得汽車以后越來越多會向消費類電子的模式去發展，隨著造車新勢力的涌入，我們需要快速可做驗證的平臺，最大程度提升測試效率。最后就是更多的仿真，其意味著更多的測試以后會停留在軟件在環的測試中。目前，消費者對自動駕駛的安全性還存在很大的顧慮，因此業界需要很多真實的場景不斷地訓練算法。但如果部署車隊做測試，將會花費大量的資金和時間成本，所以需要構建高保真度的軟件測試環境，去訓練AI的算法，幫助汽車識別目標物，從而達到避障和主動駕駛的功能。

　　郭堉指出，不同于傳統汽車的測試，NI對于ADAS全新的技術框架，需要找到一個新的測試方法。而為應對無線的自動化駕駛場景，NI平臺化的測試方案提到了四種道路場景：一是純仿真的實驗；二是通過錄制下來的數據進行回放，進行開環的回放；三是硬件在環的方針；四是道路測試，把所有傳感器數據無損錄制下來。所有這些應用都基于PXI的平臺來做，用一個平臺實現四大類型的控制。平臺獲取的所有數據也支持上云端，可幫助客戶實現不同的應用。