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[導讀]未來智能手機一定是朝著這么三個方向發展,一是前置功能設計更趨于3D人臉識別,主要是用于身份驗證、安全和支付;二是全面屏無邊框的設計,現在已經有不少全面屏手機進入到大眾的手中;三是攝像增強,怎么去捕住后續的攝影,讓圖像更完美。

 2019年4月11日,第八屆EEVIA年度中國ICT媒體論壇暨2019產業和技術展望研討會在深圳成功舉辦,來自英飛凌、ams、賽靈思、ADI、兆易創新和華虹宏力等半導體界的大佬參加并發表了主題演講,分別就打破ToF技術的挑戰、光學傳感器的發展趨勢、FPGA、工業4.0、NOR Flash以及中國功率半導體特色工藝的進展與廣大媒體朋友和廠商之間進行了深入的探討和交流。

第八屆EEVIA年度中國ICT媒體論壇暨2018產業和技術展望研討會媒體合照

英飛凌麥正奇:REAL3打破ToF 技術在各種智能場景中的應用限制與挑戰

“隨著5G的來臨,除了基本的通訊架構外,傳感器將會是一個非常重要的部分。去年我在ICT媒體會上講了英飛凌的傳感器,那時候的傳感器主要以雷達為主,還有微機電的傳感器。今天我想講下TOF,TOF也是重要的傳感器之一,未來我相信會應用在所有的手持裝置甚至在各個不同的領域,在工業、汽車或消費電子上都會漸漸普及。”英飛凌電源管理及多元化市場事業部大中華區——射頻及傳感器部門總監麥正奇講到。


英飛凌電源管理及多元化市場事業部大中華區——射頻及傳感器部門總監 麥正奇

英飛凌在飛行時間方面已經布局了一段時間了,攜手來自德國錫根的合作伙伴pmdtechnologies股份公司,英飛凌研制出REAL3 3D 圖像傳感器家族。兩家公司聯袂為攝像頭模塊制造商提供技術支持。Pmdtechnologie為REAL3芯片家族提供了ToF像素矩陣。英飛凌則提供了系統級芯片(SoC)集成的所有功能塊,并且開發出ToF優化CMOS制造工藝。

REAL3™圖像傳感器在多個市場居于領先地位。在消費電子上主要是以移動裝置為主,可以分成手持或者VR、AR頭戴的產品;工業方面有自動化、安防、機器人等等的應用已經在發酵;在汽車部分,不管汽車的內部或外部,它已經是一個選項之一了。其中面向工業和移動應用的 REAL3™圖像傳感器已投入量產。面向移動設備的專用 REAL3™圖像傳感器已經面市,面向汽車應用的 REAL3™圖像傳感器尚在研發階段。


飛行時間技術工作原理

英飛凌的飛行時間技術僅使用一個紅外光光源就可以直接測量每個像素中的深度和幅度信息。如上圖所示發射調制紅外光到整個場景,通過 ToF 成像器捕獲反射光,通過發射光和接收光之間測量到的相位差以及幅度值可以得到高度可靠的距離信息以及完整場景的灰度圖像。市場上有很多的ToF或者很多不同的3D影像成形技術,但是英飛凌的ToF可以提供最精準、最可靠的的深度數據圖。

REAL3 3D圖像傳感器芯片可以實現小巧的攝像頭模塊和最低物料成本,便于輕松集成到小巧的電子裝置中;REAL3傳感器可以直接記錄深度圖和2D灰度圖,從而實現又快又準確的3D成像;得益于獨一無二的背景照明抑制(SBI)電路,REAL3成像器擁有出色性能,確保在明媚的陽光下以很低功耗實現可靠運行——這是所有電池供電設備的強制要求;已經批量生產驗證的校準概念,可實現高精度:校準時間 < 5秒,不含運動部件。

ams:先進光學傳感器助力智能手機三大主流趨勢

智能手機三大主流趨勢是什么?最終用戶需要什么樣的手機?艾邁斯半導體先進光學傳感器部門執行副總裁兼總經理Jennifer Zhao做出了詳細的介紹。


艾邁斯半導體先進光學傳感器部門執行副總裁兼總經理 Jennifer Zhao

未來智能手機一定是朝著這么三個方向發展,一是前置功能設計更趨于3D人臉識別,主要是用于身份驗證、安全和支付;二是全面屏無邊框的設計,現在已經有不少全面屏手機進入到大眾的手中;三是攝像增強,怎么去捕住后續的攝影,讓圖像更完美。

(一)ams在3D系統領域的優勢就是,我們不僅有硬件,也有軟件和相關的應用軟件,在軟件方面可提供光源、光路和先進的光學分裝,另外也有NIR和ToF的攝像頭。同時ams在軟件方面也有資源和合作伙伴,他們會給我們提供更全面的軟件方案。艾邁斯半導體在所有三個共存的3D傳感技術方面均取得了成功:結構光(SL)、飛行時間(ToF)、主動立體視覺(ASV)。

(二)最近幾年驅動屏占比不斷提高,2016年屏占比為65%的寬邊框,2017年發展為屏占比約為75%的窄邊框,到2018年出現了劉海屏屏占比達90%,到2019年之后,全面屏能達到95%的屏占比。近100%的屏占比推動了對OLED(或BOLED)屏下元件的需求,ams產品 TCS3701能達到以下特點:市場上靈敏度最高的光學傳感器 ,用于ALS和接近測量的2合一傳感器 ,透過OLED顯示屏測量環境光 ,可在所有亮度等級下運行。

(三)在攝像頭方面,ams公司有一款新的產品TMF8801算是結構光中間一個主要的器件單點1D TOF,可以解決2cm到2.5米的距離,精確度達到5%,跟行業相比我們的尺寸降低了30%左右,而且可以忽略玻璃蓋的污漬,1D ToF可以忽略屏蓋上的污漬。另外就是抗太陽光,我們公司的濾器片可以在強太陽光下也可以依舊功能很好。


艾邁斯半導體光學傳感器產品組合

賽靈思:人工智能計算的加速引擎——FPGA

在過去的20多年技術發展過程中,我們經歷了PC時代、互聯網時代、移動互聯網時代、AI時代,以及所面臨的下一個時代,也就是AI+IoT。AI并不是某一個行業或者某一個產品,最終還是要落地在具體的場景、具體的行業和具體的需求上。所謂的第三波人工智能從興起到現在人工智能發展迅速,但是落地的場景和我們看到的回報比大家的預期還是要差一點,差在什么地方?賽靈思人工智能市場總監劉競秀分享如下:


賽靈思人工智能市場總監 劉競秀

“從我個人角度來講,我認為有兩個剪刀差阻礙了這個時間點人工智能的落地。第一個剪刀差是需要處理的數據和計算芯片所能夠提供的處理能力之間的剪刀差。第二個剪刀差,就是快速變化、快速迭代的市場和ASIC開發周期漫長之間的差距,這也是第二個重要原因。”

如今AI的變現能力迅速增強,從賽靈思的角度來講,無論是萬物互聯還是大規模的超算,我們需要做的事情是幫助客戶、幫助市場提供快速部署的平臺,所以我們的目標就是提供靈活應變萬物互聯的高性能計算平臺。賽靈思去年換了新的CEO,發布了新的戰略,以數據中心優先,加速傳統的八大核心市場,驅動自適應的計算。

賽靈思的下一代的Versal計算引擎,面對通信和人工智能高性能場景,定義了完全不一樣的芯片架構,賽靈思利用3D技術提供高性能的高帶寬存儲,提供兩個能力,一個是計算能力,一個是存儲能力。同時賽靈思充分利用硬核處理器功能,支持AI場景的快速運算。

從行業的角度來講,賽靈思希望提供的是一個通用的AI解決方案,而不是只能做人臉或者車輛檢測,為了實現這樣的目的,賽靈思做了兩件事情,第一件事情是在底層定義了自己的指令級和IP,這些IP是非常高效的定制IP,就是來專門為人工智能做不同的算子,比如特殊編程,提供定向加速的IP,定向到相應的指令,但這還是很底層的硬件開發能力。我們開發了工具,通過這些工具和SDK為客戶提供了接口。所以客戶不需要寫任何一行代碼,只需要把我們調用起來,就可以支持不同行業不同場景的應用。所以無論是人臉、車輛等等都是不同的CNA,它們核心的算子都是一樣的,就是網絡架構和參數配置不一樣,然后生成不同的指令,最終運行在不同的硬件平臺上。所以我們希望通過這樣一個通用的處理器平臺,為客戶提供一個比較高效的開發用戶體驗。


賽靈思人工智能整體解決方案

賽靈思作為一顆傳統的FPGA芯片公司,現在已經慢慢走向另外一個維度,劉競秀講到,我們希望為客戶提供的不單是一顆芯片,以及圍繞芯片的PCB層面的參考設計,現在幫客戶提供的是,基于芯片、IP加上工具以及客戶在真實場景中真實應用的算法,整個一套都幫客戶提供參考設計,而參考設計的神經網絡,對我們來講通常會免費提供給客戶,目的是幫助客戶更好的使用基于賽靈思FPGA的解決方案。

工業4.0:ADI 展示解決方案新范本

工業4.0的市場正在逐漸爆發,物聯網和大數據、機器學習、人工智能網絡安全、可穿戴.....等新趨勢風起云涌,但是ADI亞太區工業自動化行業市場部經理于常濤卻認為,其帶來愈漸強大的分析能力以及生產效率、安全性極速提升的同時,工業4.0的典型困境也隨之而來:

  • 實現工業4.0的路徑和時間表不明確
  • 許多正在發揮作用的業務基礎因素帶來不確定性
  • 不能進行可能過時的投資
  • 如果客戶沒有準備好,您也不能走得太快
  • 但先行者會有極大的優勢

為此于常濤向業界媒體和工程師們展示了作為全球領先的解決方案提供商ADI在工業領域的技術家底以及如何幫助客戶盡早達成工業4.0的愿景。


ADI 亞太區工業自動化行業市場部經理 于常濤

加速機器人整合:傳統機器人的核心只是讓機器人動起來,其關鍵技術大多只涵蓋了運動控制、軟硬件基礎以及功能安全三個方面,面對更快速更精準更智能化的工業4.0未免捉襟見肘。對此,于常濤向大家展示了ADI的獨特之處,能夠將傳統大型機器人的所有關鍵技術與快速增長的Cobot領域結合起來,提供精確、同步的控制和通信解決方案,提高能源效率和機器人生產力。ADI利用自身廣泛的運動控制系統級知識,再結合不同的傳感模式,最終通過云和邊緣節點的處理,能夠提供異常準確和低延遲的信息。使得機器人在配對時的安全運行,同時也能夠通過人工智能快速學習和適應。

工業I/O“隨需應變”:ADI推出的軟件定義IO,這款產品大大降低對現場施工人員的要求,只用清楚地標明接口的數字型模擬型,正確地連接信號的正負,再結合現場的實施結構,即可通過軟件的方式把系統完整地運行起來。ADI新一代軟件可配置技術,打造靈活的系統來支持快速重新配置,把停機時間和資本投入處于最低水平,以及輕松地適應不斷變化的需求。使每一個IO實現軟件可配置,降低自己產品的復雜性,為客戶創造了許多直接的機會,同時也為實現IT/OT融合帶來的規模優勢奠定了基礎。

面向未來的工業以太網:ADI的工業以太網通過fido系列芯片支撐不同的協議棧(包括EtherCAT在內的各種主要工業以太網協議)、不同工業互聯網的標準 。同時fido系列的產品也會面對下一代工業互聯網的標準,慢慢地從多種標準向TSN(時間敏感網絡)里收窄,進一步提高帶寬,解決工業里十分急迫的延時問題和優先級問題。于常濤表示,ADI在下一步的產品開發計劃,會做出支持1G網絡的TSN的網絡的芯片,也包括fido的芯片,來幫助實現1GHz的TSN網絡。

MEMS振動傳感器:工業4.0當前的實現形式是基于條件的監控。精確、實時的機器健康監測可以大大減少停機時間和維護成本。ADI的低延遲、基于條件的監測工具(CbM)將精確感知與嵌入式算法結合起來,以最少的額外處理手段進行實時監測,以極其可靠的實時數據和通信來防止生產中斷、提高安全性、提高吞吐量和降低成本。

華虹宏力:電動汽車“芯”機遇在哪?

2020年,國內新能源車的銷售目標是200萬臺,全球是700萬臺,電動汽車中功率芯片的用途非常廣泛,以時下很熱的IGBT來說,電動汽車前后雙電機各需要18顆IGBT,車載充電機需要4顆,電動空調8顆,總共一臺電動車需要48顆IGBT芯片。如果2020年國內電動汽車銷量將達到200萬臺,后裝維修零配件市場按1:1配套計的話,粗略估算國內市場大概需要10萬片/月的8英寸車規級IGBT晶圓產能(按120顆IGBT芯片/枚折算)。


華虹宏力戰略、市場與發展部科長 李健

華虹宏力對這樣的未來,有何應對之策?公司的整體戰略依然是堅持走特色工藝之路,也就是堅持“8+12”的戰略布局。8英寸的戰略定位是“廣積糧”,重點是在“積”這個字上。華虹宏力有超過20年的特色工藝技術積累,包括功率器件、Flash技術等等;同時這20余年來積累了很多戰略客戶合作的情誼;連續超過32個季度盈利的赫赫成績,也為華虹宏力積累了大量的資本。正因為有這些積累,華虹宏力可以開始布局12英寸先進工藝。12英寸的戰略定位是“高筑墻”,重點是在“高”字上。華虹宏力將通過12英寸先進技術,延伸8英寸特色工藝優勢,拓寬護城河,提高技術壁壘,拉開與身后競爭者的差距。

在功率器件方面,華虹宏力主要聚焦以下4個方面。一是Trench MOS/SGT,即低壓段200伏以下的應用,如汽車輔助系統應用12V/24V/48V等。二是超級結MOSFET工藝(DT-SJ),涵蓋300V到800V,在汽車應用中主要是汽車動力電池電壓轉12V低電壓,以及直流充電樁功率模塊。三是IGBT。IGBT在電動汽車里面是核心中的核心,主要是在600V到3300V甚至高達6500V的高壓上的應用,如汽車主逆變、車載充電機等。四是GaN/SiC新材料,這是華虹宏力一直關注的方向。未來五到十年,SiC類功率器件會成為汽車市場的主力,主要是在電動汽車的主逆變器,和大功率直流快速充電的充電樁上。

目前,華虹宏力正通過技術研發,將特色工藝從8英寸逐步推進到12英寸,技術節點也進一步推進到90納米以下,比如65/55納米,以便給客戶提供更大的產能和先進工藝支持,攜手再上新臺階。總結來說,只有積累了雄厚的底蘊,才能夠在更高的舞臺上走得更穩,即使當時會有一些危機發生。

兆易創新:SPI NOR Flash應對高性能應用領域的趨勢和需求

為什么SPI NOR Flash還是一個大的行業?半導體芯片的制程基本分為兩大類:邏輯制程和Flash制程,存儲器制程永遠落后在邏輯制程后面。而邏輯制程和Flash制程不能混合放在一顆芯片上,這時候需要一個外面的Flash支持它的代碼存儲。自2004年開始SPI NOR Flash出貨量達60億顆,NOR Flash是高可靠性的系統代碼存儲媒介。

“現在SPI NOR Flash的應用領域非常廣泛,成百上千種應用,每一個新興的電子設備里面,都是用數碼設備,都需要有一顆Flash來存儲代碼,就是這一顆小小的代碼,兆易創新去年出貨量大概達到了20億顆,而且只是一年的時間。如果累計來看,我們在八九年的時間里累計出貨量超過了100億顆!全球有一百億顆電子設備都是靠著兆易創新的Flash來存儲其啟動代碼。”兆易創新存儲事業部資深產品市場總監陳暉講到。

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兆易創新存儲事業部資深產品市場總監 陳暉

SPI接口從單通道發展到雙通道再到四通道,最后到現在的八通道。自80年代發明SPI這個協議,經過了大概四五代到第六代產品,基本上是這樣一個順序:數據吞吐量從最初的2.5MB發展到今天的200或400MB,我們這樣做的目的是什么?陳輝說,因為有客戶的需求,有市場上系統的要求,要求我們把這個數據吞吐量加到這么快。這幾個交通工具暫時先用到這兒,你的系統如果能夠用到八口,能夠用到200MHz,就可以最大程度上發揮Flash的讀取性能。

Flash會和各種應用打交道,今天我們要談到一些AI領域涉及到Flash的應用。同樣的道理,用前一代產品,在調用算法、AI數據庫時,速度會受到限制,只有用了新一代八口的高速率的傳輸,才能夠保證這顆AI芯片真正地動起來,能夠達到一個接近人腦的水平。

SPI NOR Flash除了產品性能還有什么其它方面呢?陳暉給大家留了幾個填空題,Flash產品還有什么發展前途,還有什么新的一些發展的趨勢?

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