工業和汽車如今已成為全球半導體兩大核心標的市場，無論是過去數年在消費電子市場賺得盆滿缽滿的國際半導體巨頭，還是如今初出茅廬的各路半導體新秀們，都在緊鑼密鼓的推進汽車和工業芯片、元器件等半導體技術和相關應用的布局。以求能通過當下數年的磨合在這類市場快速站穩腳跟，趕上即將到來的工業互聯與智能汽車大爆發時代。

　　畢竟，與消費電子市場不同，無論是汽車還是工業半導體領域，一旦建立起自己的“護城河”，就能輕松拒后來者于千里之外，特別是對于那些有能力涉足這類市場的半導體企業而言，先入者能嘗遍市場紅利，并可輕松在這個競爭不太激烈的“小圈子”內鞏固自己的主導地位，讓后來者們幾乎無路可走。

“第九屆EEVIA年度中國電子ICT媒體論壇”現場

　　這也是為何如ADI、英飛凌、艾邁斯歐司朗、NI等一眾半導體供應鏈巨頭們都要扎堆涌入工業或汽車半導體市場的主要原因。但這些先行者們的探索歷程卻并不一帆風順，無論是工業亦或是汽車市場，雖然應用和技術發展方向已日益明朗，但各個環節仍面臨著大量待解的痛點和難題，這也是各路半導體巨頭們需要直面的挑戰。

　　7月20日的“第九屆EEVIA年度中國電子ICT媒體論壇”上，來自ADI、英飛凌、艾邁斯歐司朗、NI的技術專家和高管們共聚一堂，為現場眾多行業媒體和業內觀眾詳盡解讀了當前工業和汽車半導體市場在應用層面的痛點，探討了國際半導體大廠的破解思路，為后來者們明晰了方向。

　　ADI：工業4.0數字化轉型洞察

　　說到工業領域催生的半導體需求動力，主要還是來自于工業互聯網所衍生出的各類連接型應用，即所謂的智能工業/工業4.0。隨著萬物智能互聯時代的來臨，如今的工業領域也誕生出新的模式和需求，比如產能利用率和產品的快速上市、供應鏈的優化和縮短、自動化率、靈活定制化模塊化的產線以及綠色能源，這也成為工業智能化升級的五大驅動力。

　　隨著如今工廠中AI或連接的大量使用，節點上各個數據的收集、各種產品，比如說在工業里面的溫度、振動等數據收集變得越來越方便。這對于連接的要求會越來越多，拿到越來越多的數據，連接可靠性也越來越高，數據易獲性也越來越高，這是當前最大的趨勢。

ADI中國區工業市場總監蔡振宇

　　拿到數據的目標還是為了提高產能，ADI中國區工業市場總監蔡振宇表示：“中間環節非常重要。就是要加強數據的分析能力，這是現在的主流趨勢，比如人工智能、大數據，或者機器學習會互相結合起來。拿到數據分析以后，就可以對工廠做一些優化改進，比如說，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，可以調高到90%或者95%，將整體效率提高，這就是數據分析帶來的優勢。”

　　分析完數據以后，還需要有動作去處理數據，最終目的就是生產力的提升，這也是工業發展如何自主提升的道路。蔡振宇認為：“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。所以我們也提出：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。”

　　為此，ADI在各個環節都有很強的技術布局，2020年，整個ADI的收入達到56億美金，其中有53%來自于工業產品，可見工業對ADI來說的確非常重要，蔡振宇表示：“我們也想趕上工業互聯網發展的潮流，并維持工業的水平。ADI有很強的工業以太網的芯片核心，首先從物理層來說，我們可以提供千兆百兆的相應芯片，現在最新的10BASE-T1L的雙絞線的新技術芯片；另外，從端口數來說從終端到最后企業IT云的連接，在邊緣端，我們基本上都是單端口的芯片，再往上我們有2至6端口的芯片，類似于網絡現場交換機的概念。在往上更復雜，有6端口，以及更往上就是云端，這是純IT的接口，我們也能提供。從這個角度來說，我們從單端到6端都有相應的產品。”

　　而且，從網絡速率來看，10兆、100兆、千兆以太網ADI都有相應的芯片布局。蔡振宇補充到：“現在工業協議很多，我們ADI的產品基本上兼容或者支持這些傳統主流的工業協議接口。另外我們網絡安全也做得很好，我們ADI的工業以太網平臺，可以給到一個從終端到云端無縫連接的技術，給到客戶選擇。”由此可見，ADI通過深耕多年工業場景，半導體技術能力已經在各路細分應用領域開枝散葉。

　　英飛凌：第三代半導體如何助力低碳互聯

　　碳達峰如今已成為全球的熱點話題，過去多年隨著全球能源的消耗迅速，導致二氧化碳的排放量與日俱增。據相關數據統計，全球每年消耗的能量為16萬TWH，相當于160萬億度電的能量。低碳減排已日益成為令當前世界各國集體推進的共同目標。

　　因此，以SiC和GaN為代表的第三代半導體技術得以在近些年爆火。畢竟，如今的硅基半導體無論從架構上，可靠性方面，還是性能的提升上，基本上都已經接近了物理極限。相比之下，第三代半導體既能用較少的器件做到效率更高，又能做到體積更小，一舉兩得，這種強大的高頻率開關優勢也吸引了基本上每一個做電源轉換產品的企業，紛紛涉足第三代半導體。

英飛凌電源與傳感系統事業部市場總監程文濤

　　作為功率半導體元器件領域的主要參與者，英飛凌如今在第三代半導體領域的技術已十分全面，無論是SiC還是GaN，都已經充分具備商用的實力，且技術性能上領先業界甚遠，英飛凌電源與傳感系統事業部市場總監程文濤對記者表示：“英飛凌的碳化硅采用的結構，是溝槽式的。這種結構解決了大多數功率開關器件可靠性的問題，現在用的都是平面結構，它比較難以在導通損耗和長期可靠性上得到平衡，如果你要讓它的效率高，你給它加點電就能導通得非常徹底，那么它的門級就需要做得非常薄，這個很薄的門級結構，在長期運行的時候，在大批量運用的時候，就容易產生可靠性的問題。如果你要把它的門級做的相對比較厚，就沒辦法充分利用溝道的導通性能，而溝槽的做法就能夠平衡這兩個問題，這是英飛凌的碳化硅方案。”

       不過，第三代半導體的飛速起量，并不會是取代傳統硅基半導體，而是相輔相成，共同發展。目前，市面上有很多這類打著要取代傳統硅基半導體的旗號成立的第三代半導體技術公司，但在大廠英飛凌看來，這并不現實。

      程文濤表示：“我們認為不會，至少在可見的將來不會。因為硅基半導體目前從性價比這個角度，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，就是它的成本很高。雖然在迅速下降，但依然遠高于硅基半導體。當然，我們可能在市面上看到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，就是定價會比較低，目的是催生這個市場。但是這個第三代半導體目前為止，以目前的工藝，它的成本畢竟還是遠高于硅基半導體。所以在我們可預見的將來，基本上硅基半導體還是會占據大部分市場。”

　　未來，第三代半導體要迅速的增長，還有一個重要的內容，就是價格，因為現在除了汽車上碳化硅會放量上漲，日常生活中所用到的電源轉換當中，實際上第三代半導體還是比較少見，主要原因還是它的成本桎梏。第三代半導體在價格上，在最近這些年有望大幅度下降，會逐步朝著硅基半導體的水平去走。但成本角度來講，程文濤認為，“短時間內是不會達到硅基半導體的水平”，普及之路還相當長遠。

　　艾邁斯歐司朗：光學賦能下的自動駕駛

　　今年3月，艾邁斯半導體以全現金的形式完成了對歐司朗的收購，致力于成為全球光學解決方案的領導者，備受業界關注。兩家公司合并成艾邁斯歐司朗以后，一年的業務大概在50-60億美金，儼然成為了全球光學解決方案的巨頭。業務覆蓋如今整合完畢以后，艾邁斯歐司朗擁有了四大技術支柱，即消費電子、工業與醫療、汽車、以及照明，能夠支撐非常大量的應用，并實現光學方面的三大功能：傳感、光源、可視化。

　　而汽車，正是艾邁斯歐司朗當前布局的重心市場，隨著汽車逐步奔向智能化，無論是車內車外，都有大量的光學技術可嵌入的應用場景，比如外飾照明，未來大燈不僅僅是照明的作用，大燈很可能會像投影儀一樣，以后整個大燈會變得非常智能化和數字化；再比如座艙里面的內飾，會變得非常酷炫，可能到處都會存在各種各樣的燈，無論是來調節氛圍心情的，還是幫助車主做一些車艙內的控制，很多地方都會用到燈；另外，就是自動駕駛的各種光學傳感器件，比如各種雷達。都將為艾邁斯歐司朗這類以光學半導體技術為核心的大廠貢獻巨額營收。

艾邁斯歐司朗市場與業務發展總監金安敏

　　比如歐洲新車評價系統如今已經要求將駕駛員疲勞駕駛檢測DMS列入新車評價系統的條目，如果沒有裝DMS的汽車，可能拿不到五星安全等級，中國的法規也會很快跟上。這也就意味著以后乘用車當中，駕駛員疲勞駕駛的監測功能會廣泛加入。而DMS上可以有很多的擴展性功能可以嵌入，比如艙內的檢測，從2D方案，做成3D方案，可以做到更全面的狀態檢測。

　　除此之外，當前汽車領域最火的自動駕駛，也需要多傳感器的加持，就以激光雷達為例，艾邁斯歐司朗市場與業務發展總監金安敏表示：“真正要實現L4、L5的自動駕駛，肯定是要用到激光雷達、毫米波雷達和車載攝像頭的結合，即多傳感器融合。但是激光雷達現在至今為止，并沒有做到成本足夠低，沒有足夠多的車去裝激光雷達。激光雷達成本不降下來，就沒法大規模使用，因為消費者不可能為此花很大價錢。我們現在看到，在接下來兩年，降成本可能是會出乎意料地實現。因為它的系統，主要的部件還是半導體部件，半導體部件核心就是量上去了，成本就會下來。”

　　“現在我們看到，國內主機廠在激光雷達的計劃上面非常激進，尤其‘造車新勢力’提出來要把激光雷達做成標配，‘新勢力’提出以后，傳統車廠也積極跟進，現在新勢力帶動的影響力非常大。所以我們看到，整個國內主機廠帶動激光雷達的這一波量，可能是比較大的，這也就能夠非常好地帶動整個成本的下降。但是我們看到，接下來3-5年，可能是真正的激光雷達開始進入車載的一個爆發期。我們在激光雷達這部分，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，應該說是幫助激光雷達上車、降成本的一塊很核心的支持。”金安敏告訴記者。

　　NI：平臺化測試方案在自動駕駛上的可能性

　　如今的自動駕駛，正向四大趨勢發展。首先，隨著電子電器架構的逐漸流行，從原來的傳感器都有ECU單元，到后續的都用中央域控制器進行處理，由此衍生諸多新的挑戰；其次，就是目前的法規不夠完善，對中國來講，場景庫搭建的也不是特別完善，不斷完善的法規也會帶來大量新的測試需求和挑戰；再者就是軟件定義汽車，比如特斯拉OTA技術，通過軟件定義它的發展，因此軟件的投入和軟件的測試也會顯得非常重要；最后一塊就是AI和深度學習。

NI資深汽車行業客戶經理郭堉

　　由此，也給測試技術帶來諸多挑戰，NI資深汽車行業客戶經理郭堉表示：“包括測試的復雜度日益增加，自動化測試的硬件和軟件，需要有不斷的迭代和更新，包括提供完整的工具鏈，幫助工程師最大化工作效率，不需要一直學習新的工具。再就是非常緊迫的測試開發流程和周期，這一點就是我們汽車以后越來越多會向消費類電子的模式去發展，隨著造車新勢力的不斷增加，我們需要非常快速的可以做驗證的平臺，最大化我們測試的效率。最后就是更多的仿真，自動駕駛需要構建一個非常高保真度的軟件測試環境，去訓練AI的算法，幫助我們識別目標物，從而達到避障和主動駕駛的功能。”

　　為此，NI的平臺化測試方案，可以充分去應對無線的自動化駕駛場景。最典型的比如四種常見道路場景：一個是純仿真的實驗；第二是通過錄制下來的數據進行回放，進行開環的回放；第三是硬件在環的仿真；第四是道路測試，把所有傳感器數據無損錄制下來。所有的這些應用都是基于PXI的平臺來做，所以用一個同樣的平臺，可以實現四大類型的控制。同時，所有的數據也支持上云端，然后幫助客戶實現不同的應用。

　　郭堉表示：“NI的軟硬件平臺可以做到從研發開始到最后的生產部署，都用同樣的工具鏈去實現，這個就可以對于一個工程師來講，不需要去學習各種廠商不同的接口，學習各種廠商的硬件平臺怎么操作，去學習新的軟件。用NI的平臺就可以實現整個從研發到部署的流程。”可以很完美的滿足自動駕駛的測試需求。

　　總結：

　　可見，從工業到汽車，這兩大主體所衍生的各類細分型場景的改造都是極為不易的，這也正是業界需要更多像ADI、英飛凌、艾邁斯歐司朗以及NI這樣的國際級半導體供應鏈巨頭們先行先試的原因所在。但痛點中往往也潛藏著海量的機遇，尤其是工業和汽車這類市場，門檻越高、機會越大，成功之后建立起的堡壘也愈發堅固。況且在這方面，大廠有著得天獨厚的優勢，也必將能在工業和汽車半導體市場看的更高、走得更遠。