这是一场半导体大佬的“饕餮盛宴”，只有干货

 2019年4月11日，第八届EEVIA年度中国ICT媒体论坛暨2019产业和技术展望研讨会在深圳成功举办，来自英飞凌、ams、赛灵思、ADI、兆易创新和华虹宏力等半导体界的大佬参加并发表了主题演讲，分别就打破ToF技术的挑战、光学传感器的发展趋势、FPGA、工业4.0、NOR Flash以及中国功率半导体特色工艺的进展与广大媒体朋友和厂商之间进行了深入的探讨和交流。

第八届EEVIA年度中国ICT媒体论坛暨2018产业和技术展望研讨会媒体合照

英飞凌麦正奇：REAL3打破ToF 技术在各种智能场景中的应用限制与挑战

“随着5G的来临，除了基本的通讯架构外，传感器将会是一个非常重要的部分。去年我在ICT媒体会上讲了英飞凌的传感器，那时候的传感器主要以雷达为主，还有微机电的传感器。今天我想讲下TOF，TOF也是重要的传感器之一，未来我相信会应用在所有的手持装置甚至在各个不同的领域，在工业、汽车或消费电子上都会渐渐普及。”英飞凌电源管理及多元化市场事业部大中华区——射频及传感器部门总监麦正奇讲到。

英飞凌电源管理及多元化市场事业部大中华区——射频及传感器部门总监 麦正奇

英飞凌在飞行时间方面已经布局了一段时间了，携手来自德国锡根的合作伙伴pmdtechnologies股份公司，英飞凌研制出REAL3 3D 图像传感器家族。两家公司联袂为摄像头模块制造商提供技术支持。Pmdtechnologie为REAL3芯片家族提供了ToF像素矩阵。英飞凌则提供了系统级芯片(SoC)集成的所有功能块，并且开发出ToF优化CMOS制造工艺。

REAL3™图像传感器在多个市场居于领先地位。在消费电子上主要是以移动装置为主，可以分成手持或者VR、AR头戴的产品;工业方面有自动化、安防、机器人等等的应用已经在发酵;在汽车部分，不管汽车的内部或外部，它已经是一个选项之一了。其中面向工业和移动应用的 REAL3™图像传感器已投入量产。面向移动设备的专用 REAL3™图像传感器已经面市，面向汽车应用的 REAL3™图像传感器尚在研发阶段。

飞行时间技术工作原理

英飞凌的飞行时间技术仅使用一个红外光光源就可以直接测量每个像素中的深度和幅度信息。如上图所示发射调制红外光到整个场景，通过 ToF 成像器捕获反射光，通过发射光和接收光之间测量到的相位差以及幅度值可以得到高度可靠的距离信息以及完整场景的灰度图像。市场上有很多的ToF或者很多不同的3D影像成形技术，但是英飞凌的ToF可以提供最精准、最可靠的的深度数据图。

REAL3 3D图像传感器芯片可以实现小巧的摄像头模块和最低物料成本，便于轻松集成到小巧的电子装置中;REAL3传感器可以直接记录深度图和2D灰度图，从而实现又快又准确的3D成像;得益于独一无二的背景照明抑制(SBI)电路，REAL3成像器拥有出色性能，确保在明媚的阳光下以很低功耗实现可靠运行——这是所有电池供电设备的强制要求;已经批量生产验证的校准概念，可实现高精度：校准时间 < 5秒，不含运动部件。

ams：先进光学传感器助力智能手机三大主流趋势

智能手机三大主流趋势是什么?最终用户需要什么样的手机?艾迈斯半导体先进光学传感器部门执行副总裁兼总经理Jennifer Zhao做出了详细的介绍。

艾迈斯半导体先进光学传感器部门执行副总裁兼总经理 Jennifer Zhao

未来智能手机一定是朝着这么三个方向发展，一是前置功能设计更趋于3D人脸识别，主要是用于身份验证、安全和支付；二是全面屏无边框的设计，现在已经有不少全面屏手机进入到大众的手中；三是摄像增强，怎么去捕住后续的摄影，让图像更完美。

(一)ams在3D系统领域的优势就是，我们不仅有硬件，也有软件和相关的应用软件，在软件方面可提供光源、光路和先进的光学分装，另外也有NIR和ToF的摄像头。同时ams在软件方面也有资源和合作伙伴，他们会给我们提供更全面的软件方案。艾迈斯半导体在所有三个共存的3D传感技术方面均取得了成功：结构光(SL)、飞行时间(ToF)、主动立体视觉(ASV)。

(二)最近几年驱动屏占比不断提高，2016年屏占比为65%的宽边框，2017年发展为屏占比约为75%的窄边框，到2018年出现了刘海屏屏占比达90%，到2019年之后，全面屏能达到95%的屏占比。近100%的屏占比推动了对OLED(或BOLED)屏下元件的需求，ams产品 TCS3701能达到以下特点：市场上灵敏度最高的光学传感器 ，用于ALS和接近测量的2合一传感器 ，透过OLED显示屏测量环境光 ，可在所有亮度等级下运行。

(三)在摄像头方面，ams公司有一款新的产品TMF8801算是结构光中间一个主要的器件单点1D TOF，可以解决2cm到2.5米的距离，精确度达到5%，跟行业相比我们的尺寸降低了30%左右，而且可以忽略玻璃盖的污渍，1D ToF可以忽略屏盖上的污渍。另外就是抗太阳光，我们公司的滤器片可以在强太阳光下也可以依旧功能很好。

艾迈斯半导体光学传感器产品组合

赛灵思：人工智能计算的加速引擎——FPGA

在过去的20多年技术发展过程中，我们经历了PC时代、互联网时代、移动互联网时代、AI时代，以及所面临的下一个时代，也就是AI+IoT。AI并不是某一个行业或者某一个产品，最终还是要落地在具体的场景、具体的行业和具体的需求上。所谓的第三波人工智能从兴起到现在人工智能发展迅速，但是落地的场景和我们看到的回报比大家的预期还是要差一点，差在什么地方?赛灵思人工智能市场总监刘竞秀分享如下：

赛灵思人工智能市场总监 刘竞秀

“从我个人角度来讲，我认为有两个剪刀差阻碍了这个时间点人工智能的落地。第一个剪刀差是需要处理的数据和计算芯片所能够提供的处理能力之间的剪刀差。第二个剪刀差，就是快速变化、快速迭代的市场和ASIC开发周期漫长之间的差距，这也是第二个重要原因。”

如今AI的变现能力迅速增强，从赛灵思的角度来讲，无论是万物互联还是大规模的超算，我们需要做的事情是帮助客户、帮助市场提供快速部署的平台，所以我们的目标就是提供灵活应变万物互联的高性能计算平台。赛灵思去年换了新的CEO，发布了新的战略，以数据中心优先，加速传统的八大核心市场，驱动自适应的计算。

赛灵思的下一代的Versal计算引擎，面对通信和人工智能高性能场景，定义了完全不一样的芯片架构，赛灵思利用3D技术提供高性能的高带宽存储，提供两个能力，一个是计算能力，一个是存储能力。同时赛灵思充分利用硬核处理器功能，支持AI场景的快速运算。

从行业的角度来讲，赛灵思希望提供的是一个通用的AI解决方案，而不是只能做人脸或者车辆检测，为了实现这样的目的，赛灵思做了两件事情，第一件事情是在底层定义了自己的指令级和IP，这些IP是非常高效的定制IP，就是来专门为人工智能做不同的算子，比如特殊编程，提供定向加速的IP，定向到相应的指令，但这还是很底层的硬件开发能力。我们开发了工具，通过这些工具和SDK为客户提供了接口。所以客户不需要写任何一行代码，只需要把我们调用起来，就可以支持不同行业不同场景的应用。所以无论是人脸、车辆等等都是不同的CNA，它们核心的算子都是一样的，就是网络架构和参数配置不一样，然后生成不同的指令，最终运行在不同的硬件平台上。所以我们希望通过这样一个通用的处理器平台，为客户提供一个比较高效的开发用户体验。

赛灵思人工智能整体解决方案

赛灵思作为一颗传统的FPGA芯片公司，现在已经慢慢走向另外一个维度，刘竞秀讲到，我们希望为客户提供的不单是一颗芯片，以及围绕芯片的PCB层面的参考设计，现在帮客户提供的是，基于芯片、IP加上工具以及客户在真实场景中真实应用的算法，整个一套都帮客户提供参考设计，而参考设计的神经网络，对我们来讲通常会免费提供给客户，目的是帮助客户更好的使用基于赛灵思FPGA的解决方案。

工业4.0：ADI 展示解决方案新范本

工业4.0的市场正在逐渐爆发，物联网和大数据、机器学习、人工智能网络安全、可穿戴.....等新趋势风起云涌，但是ADI亚太区工业自动化行业市场部经理于常涛却认为，其带来愈渐强大的分析能力以及生产效率、安全性极速提升的同时，工业4.0的典型困境也随之而来：

• 实现工业4.0的路径和时间表不明确
• 许多正在发挥作用的业务基础因素带来不确定性
• 不能进行可能过时的投资
• 如果客户没有准备好，您也不能走得太快
• 但先行者会有极大的优势

为此于常涛向业界媒体和工程师们展示了作为全球领先的解决方案提供商ADI在工业领域的技术家底以及如何帮助客户尽早达成工业4.0的愿景。

ADI 亚太区工业自动化行业市场部经理 于常涛

加速机器人整合：传统机器人的核心只是让机器人动起来，其关键技术大多只涵盖了运动控制、软硬件基础以及功能安全三个方面，面对更快速更精准更智能化的工业4.0未免捉襟见肘。对此，于常涛向大家展示了ADI的独特之处，能够将传统大型机器人的所有关键技术与快速增长的Cobot领域结合起来，提供精确、同步的控制和通信解决方案，提高能源效率和机器人生产力。ADI利用自身广泛的运动控制系统级知识，再结合不同的传感模式，最终通过云和边缘节点的处理，能够提供异常准确和低延迟的信息。使得机器人在配对时的安全运行，同时也能够通过人工智能快速学习和适应。

工业I/O“随需应变”：ADI推出的软件定义IO，这款产品大大降低对现场施工人员的要求，只用清楚地标明接口的数字型模拟型，正确地连接信号的正负，再结合现场的实施结构，即可通过软件的方式把系统完整地运行起来。ADI新一代软件可配置技术，打造灵活的系统来支持快速重新配置，把停机时间和资本投入处于最低水平，以及轻松地适应不断变化的需求。使每一个IO实现软件可配置，降低自己产品的复杂性，为客户创造了许多直接的机会，同时也为实现IT/OT融合带来的规模优势奠定了基础。

面向未来的工业以太网：ADI的工业以太网通过fido系列芯片支撑不同的协议栈(包括EtherCAT在内的各种主要工业以太网协议)、不同工业互联网的标准 。同时fido系列的产品也会面对下一代工业互联网的标准，慢慢地从多种标准向TSN(时间敏感网络)里收窄，进一步提高带宽，解决工业里十分急迫的延时问题和优先级问题。于常涛表示，ADI在下一步的产品开发计划，会做出支持1G网络的TSN的网络的芯片，也包括fido的芯片，来帮助实现1GHz的TSN网络。

MEMS振动传感器：工业4.0当前的实现形式是基于条件的监控。精确、实时的机器健康监测可以大大减少停机时间和维护成本。ADI的低延迟、基于条件的监测工具(CbM)将精确感知与嵌入式算法结合起来，以最少的额外处理手段进行实时监测，以极其可靠的实时数据和通信来防止生产中断、提高安全性、提高吞吐量和降低成本。

华虹宏力：电动汽车“芯”机遇在哪?

2020年，国内新能源车的销售目标是200万台，全球是700万台，电动汽车中功率芯片的用途非常广泛，以时下很热的IGBT来说，电动汽车前后双电机各需要18颗IGBT，车载充电机需要4颗，电动空调8颗，总共一台电动车需要48颗IGBT芯片。如果2020年国内电动汽车销量将达到200万台，后装维修零配件市场按1：1配套计的话，粗略估算国内市场大概需要10万片/月的8英寸车规级IGBT晶圆产能(按120颗IGBT芯片/枚折算)。

华虹宏力战略、市场与发展部科长 李健

华虹宏力对这样的未来，有何应对之策?公司的整体战略依然是坚持走特色工艺之路，也就是坚持“8+12”的战略布局。8英寸的战略定位是“广积粮”，重点是在“积”这个字上。华虹宏力有超过20年的特色工艺技术积累，包括功率器件、Flash技术等等;同时这20余年来积累了很多战略客户合作的情谊;连续超过32个季度盈利的赫赫成绩，也为华虹宏力积累了大量的资本。正因为有这些积累，华虹宏力可以开始布局12英寸先进工艺。12英寸的战略定位是“高筑墙”，重点是在“高”字上。华虹宏力将通过12英寸先进技术，延伸8英寸特色工艺优势，拓宽护城河，提高技术壁垒，拉开与身后竞争者的差距。

在功率器件方面，华虹宏力主要聚焦以下4个方面。一是Trench MOS/SGT，即低压段200伏以下的应用，如汽车辅助系统应用12V/24V/48V等。二是超级结MOSFET工艺(DT-SJ)，涵盖300V到800V，在汽车应用中主要是汽车动力电池电压转12V低电压，以及直流充电桩功率模块。三是IGBT。IGBT在电动汽车里面是核心中的核心，主要是在600V到3300V甚至高达6500V的高压上的应用，如汽车主逆变、车载充电机等。四是GaN/SiC新材料，这是华虹宏力一直关注的方向。未来五到十年，SiC类功率器件会成为汽车市场的主力，主要是在电动汽车的主逆变器，和大功率直流快速充电的充电桩上。

目前，华虹宏力正通过技术研发，将特色工艺从8英寸逐步推进到12英寸，技术节点也进一步推进到90纳米以下，比如65/55纳米，以便给客户提供更大的产能和先进工艺支持，携手再上新台阶。总结来说，只有积累了雄厚的底蕴，才能够在更高的舞台上走得更稳，即使当时会有一些危机发生。

兆易创新：SPI NOR Flash应对高性能应用领域的趋势和需求

为什么SPI NOR Flash还是一个大的行业?半导体芯片的制程基本分为两大类：逻辑制程和Flash制程，存储器制程永远落后在逻辑制程后面。而逻辑制程和Flash制程不能混合放在一颗芯片上，这时候需要一个外面的Flash支持它的代码存储。自2004年开始SPI NOR Flash出货量达60亿颗，NOR Flash是高可靠性的系统代码存储媒介。

“现在SPI NOR Flash的应用领域非常广泛，成百上千种应用，每一个新兴的电子设备里面，都是用数码设备，都需要有一颗Flash来存储代码，就是这一颗小小的代码，兆易创新去年出货量大概达到了20亿颗，而且只是一年的时间。如果累计来看，我们在八九年的时间里累计出货量超过了100亿颗！全球有一百亿颗电子设备都是靠着兆易创新的Flash来存储其启动代码。”兆易创新存储事业部资深产品市场总监陈晖讲到。

兆易创新存储事业部资深产品市场总监 陈晖

SPI接口从单通道发展到双通道再到四通道，最后到现在的八通道。自80年代发明SPI这个协议，经过了大概四五代到第六代产品，基本上是这样一个顺序：数据吞吐量从最初的2.5MB发展到今天的200或400MB，我们这样做的目的是什么?陈辉说，因为有客户的需求，有市场上系统的要求，要求我们把这个数据吞吐量加到这么快。这几个交通工具暂时先用到这儿，你的系统如果能够用到八口，能够用到200MHz，就可以最大程度上发挥Flash的读取性能。

Flash会和各种应用打交道，今天我们要谈到一些AI领域涉及到Flash的应用。同样的道理，用前一代产品，在调用算法、AI数据库时，速度会受到限制，只有用了新一代八口的高速率的传输，才能够保证这颗AI芯片真正地动起来，能够达到一个接近人脑的水平。

SPI NOR Flash除了产品性能还有什么其它方面呢?陈晖给大家留了几个填空题，Flash产品还有什么发展前途，还有什么新的一些发展的趋势?