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<P> </P> <P> 近日，由EEVIA主办的第九届年度中国ICT媒体论坛暨2021产业和技术展望研讨会在深圳顺利召开。会上，透过ADI、英飞凌、ams OSRAM、NI等企业代表的精彩主题演讲，我们从中感受到这些领军企业在面向工控、低碳和自家驾驶等新的发展浪潮时，所做的创新与实践。</P> <P><STRONG> ADI：无缝连接推动工业创新</STRONG></P> <P> 随着现在工厂中AI或连接的大量使用，节点上各个数据的收集、各种产品，比如在工业里面的温度、振动等数据收集变得越来越方便。拿到数据后做什么？目标是提高产能。如何做到？中间环节非常重要。就是要加强数据的分析能力，这就与现在的大趋势，比如人工智能、大数据，或者机器学习等相结合。ADI中国区工业市场总监蔡振宇表示：“我们看到越来越多的，尤其是头部的工厂会把数据拿到以后做加强的分析，就如ADI的《无缝连接推动工业创新》白皮书中所提及的。”</P> <P align=center><IMG border=0 src="/uploadfile/newspic/20210727160636382.jpg"></P> <P align=center> ADI中国区工业市场总监蔡振宇</P> <P> 依靠数据分析，可对工厂进行优化改进，比如一个电机在什么样的运动状态下最好、效率最高，本来效率可能只有80%，通过实时调整负载状况，可调到90%或者95%，将整体效率提高，这就是数据分析带来的优势。蔡振宇表示：“从分析数据到处理数据，最终目的就是提升生产力，这就是工业发展如何提升的道路。最核心的一点在于首先要拿到足够量的数据，即带来大量的连接。所以ADI也提出：增强连接，迈向工业4.0的概念。连接是工业4.0第一步也是最重要的工作，而在目前阶段，提升连接的质量和能力也至关重要。”</P> <P> 工业连接和实时数据是智慧工厂的基础和基石，只有拥有好的技术和基石数据，才能做到真正的数字化转型概念。今年的“十四五”规划中数字化转型的概念被多次提及。数字工厂会有何优势？可以提高资产管理效率，可以提高产能质量，最简单的就是可以减少废品率，降低成本。智慧工厂要做到这些，离不开现在的有线和无线的连接。未来我们可能会看到更多的以太网的概念应用于其中，并将为工业制造4.0赋能，主要体现在几方面：显著降低工厂的运营成本；简化维护，基于电机振动数据，经过人工AI或者机器学习作出分析，可以做到提前预测故障点，做到简化维护，不用每个工人24小时巡查工厂的运行状态，通过这几个节点的数据分析，预测电机、输入点是否会有问题；提高灵活性和提升效率。这些都是数据带来的数字化转型的优势。</P> <P align=center><IMG border=0 src="/uploadfile/newspic/20210727160651206.jpg"></P> <P> 作为连接物理到数字的半导体公司，ADI产品包括从基本的物理世界到数字世界转化中所需要的传感器、信号链、做连接等等，把模拟世界的参数变成数字世界的参数。蔡振宇指出，ADI给客户的整个信号链，其所有产品都围绕着感知、测量、解释、连接到最后分析链。</P> <P><STRONG> 英飞凌：第三代半导体技术在能源转换链条中赋能</STRONG></P> <P> 碳达峰是现在很热的话题，全球能源的消耗量，导致二氧化碳的排放量与日俱增。数据显示，全球每年消耗的能量为16万TWH，相当于160万亿度电这样的能量。除了化石能源之外，大部分能源都是通过电体现的，电占了大概三分之一，通过风能或者太阳能产生转化的电能。比如火力发电转化的电能，为了转化电能而损耗掉大量能量。如果能在发电的过程中，大幅减少损耗，就能够为碳达峰、为减排做出很重要的贡献。</P> <P align=center><IMG border=0 src="/uploadfile/newspic/20210727160706697.jpg"></P> <P align=center> 英飞凌电源与传感系统事业部市场总监程文涛</P> <P> 据悉，英飞凌参与的领域是在整个能源转换链条中，从发电领域，比如风力发电、太阳能发电，英飞凌在该领域里面的市占率非常高；在电力传输领域，参与度也非常高。此外，还有一些像通讯设备和工业设备等等，都离不开功率转换。正是基于英飞凌主要通过开关器件参与，有可能通过模块、分立器件参与，从能量的产生一直到消费到用电部分，把整个全景描绘。</P> <P> 据英飞凌电源与传感系统事业部市场总监程文涛介绍：“英飞凌专注的领域：能效、移动出行、安全、物联网和大数据，这跟我们的功率器件，传感器，还有接口的产品都是高度相关的。”目前，在半导体行业的市占率上，英飞凌在汽车电子跟功率半导体领域已是全球第一，并且远远领先于友商。过去几年，英飞凌业务发展一直非常稳健。</P> <P align=center><IMG border=0 src="/uploadfile/newspic/20210727160713105.jpg"></P> <P> 会上，对于“市面流传的一些企业倡导第三代半导体全面取代硅器件的声音”，程文涛表示：“我们认为第三代半导体不会全面取代硅器件，至少在可见的未来不会。因为硅基半导体目前从性价比这一角度而言，依然是在非常宽的应用范围之内的不二之选。第三代半导体目前商业化上的瓶颈就是它的高成本。虽然其成本在迅速下降，但依然远高于硅基半导体。”</P> <P> 同时程文涛也强调，市面上可能有一些定价接近硅基半导体的第三代半导体器件，但并不代表它的成本就接近硅基半导体，那是一种商业行为。目前为止，以现有的工艺而言，第三代半导体的成本毕竟还是远高于硅基半导体。所以在可预见的未来，基本上硅基半导体会占据大部分市场，碳化硅则主要用在高功率、高电压的场景。”</P> <P><STRONG> ams OSRAM：先进光学技术赋能未来智能驾驶</STRONG></P> <P> 今年3月，艾迈斯完成对欧司朗的收购，致力于打造全球光学解决方案的领导者，因此该收购案备受业界关注。</P> <P align=center><IMG border=0 src="/uploadfile/newspic/20210727160724773.jpg"></P> <P align=center> 艾迈斯欧司朗市场与业务发展总监金安敏</P> <P> 此次会上，艾迈斯欧司朗市场与业务发展总监金安敏对于合并案介绍道：“欧司朗在汽车行业多年深耕，艾迈斯半导体原来在消费电子方面更出名。合并后的业务变得更加均衡，60%业务比重是汽车、工业、医疗业务，合起来叫AIM业务，40%比重是消费业务。”</P> <P> 光学在半导体里面比较特殊，因为专注光学的半导体公司并不是特别多。艾迈斯欧司朗将专注于光学，包括传感、光源，以及未来比较重要的可视化。原来艾迈斯半导体，相对而言在传感器和光学元器件，就是微型模组这一块，有比较强的技术积累。在光源方面，艾迈斯半导体也有技术，比如VCSEL。而欧司朗是在发射器领域，如LED，包括边发射EEL，在激光雷达里面会广泛使用的，以及传统光源，有非常深厚的积累，可称得上是全球的领导者。整合的背后，光学元器件和探测器方面的领导者和光源领域领导者相结合，可完整地提供整个光学系统的所有部件。</P> <P align=center><IMG border=0 src="/uploadfile/newspic/20210727160731792.jpg"></P> <P> 自动驾驶，是全球创新热点和交通领域发展的制高点。如今，在互联网技术高速发展，电动化、智能化叠加、冲击等多种因素作用下，自动驾驶产业迎来了新的发展机遇期。关于自动驾驶金安敏指出，真正实现L4、L5的自动驾驶，要用到激光雷达、毫米波雷达和车载摄像头的结合。硬件上，最后没有啃下的一块骨头，其实就是激光雷达。至今为止，激光雷达并没有做到成本足够低。未来来3~5年，可能是激光雷达开始进入车载的一个爆发期。艾迈斯欧司朗在激光雷达方面有非常核心的光源技术，提供各种形式的激光雷达。这些光源技术是帮助激光雷达上车、降成本的核心。</P> <P><STRONG> NI：为自动驾驶安全保驾护航</STRONG></P> <P> 场景是自动驾驶测试系统中相当重要的一环，测试场景的多样性、覆盖性、典型性等能够影响到测试结果的准确性，从而保证自动驾驶的安全与质量。</P> <P> NI资深汽车行业客户经理郭堉表示：“目前自动驾驶汽车测试面临四大发展趋势：电子电气结构，从原来的传感器都有的ECU，到后续都用中央域控制器进行处理等带来的诸多新挑战；不断完善的法规也会带来很多新的测试需求和测试挑战；流行的软件定义汽车，如特斯拉OTA技术，都是通过软件定义它的发展，软件的投入和软件的测试也非常重要；AI和深度学习也是非常火，这一块主要部署在ADAS里面的一些算法，通过真实的道路场景，不断优化ADAS的算法，然后更好地识别目标物，从而使汽车的安全性有更大提升。”由此带来的测试挑战就包括了测试的复杂度日益增加，自动化测试的硬件和软件需要不断的迭代和更新。</P> <P align=center><IMG border=0 src="/uploadfile/newspic/20210727160742517.jpg"></P> <P align=center> NI资深汽车行业客户经理郭堉</P> <P> 此外，紧迫的测试开发流程和周期，使得汽车以后越来越多会向消费类电子的模式去发展，随着造车新势力的涌入，我们需要快速可做验证的平台，最大程度提升测试效率。最后就是更多的仿真，其意味着更多的测试以后会停留在软件在环的测试中。目前，消费者对自动驾驶的安全性还存在很大的顾虑，因此业界需要很多真实的场景不断地训练算法。但如果部署车队做测试，将会花费大量的资金和时间成本，所以需要构建高保真度的软件测试环境，去训练AI的算法，帮助汽车识别目标物，从而达到避障和主动驾驶的功能。</P> <P align=center><IMG border=0 src="/uploadfile/newspic/20210727160750938.jpg"></P> <P> 郭堉指出，不同于传统汽车的测试，NI对于ADAS全新的技术框架，需要找到一个新的测试方法。而为应对无线的自动化驾驶场景，NI平台化的测试方案提到了四种道路场景：一是纯仿真的实验；二是通过录制下来的数据进行回放，进行开环的回放；三是硬件在环的方针；四是道路测试，把所有传感器数据无损录制下来。所有这些应用都基于PXI的平台来做，用一个平台实现四大类型的控制。平台获取的所有数据也支持上云端，可帮助客户实现不同的应用。</P> <P> </P>