近千万中国网民联署要求加拿大释放孟晚舟!普迪飞半导体:晶圆上的大数据挑战,正成为下一道竞争前线;GaN和SiC是汽车功率器件赢家
来源:集微网发布时间:2021-08-2049浏览
询问 AI1、集微咨询：站上汽车电动化的浪尖 GaN和SiC将是汽车功率器件的最大赢家
2、普迪飞半导体：晶圆上的大数据挑战 正成为下一道竞争前线
3、【芯视野】经历超级反弹的CIS 扩产和汽车将是未来的关键词
4、外媒：格芯有意在德国扩产，或引爆与台积电、英特尔补贴争夺大战
5、硬件和软件的“炼金术”！英特尔发布重大技术架构创新进展
6、路透：美国参议员致信台湾敦促就汽车芯片短缺问题提供更多帮助
7、【芯观点】虚拟的元宇宙，真实的英伟达平台化野心
8、近1000万中国网民联署要求加拿大释放孟晚舟！
1、集微咨询：站上汽车电动化的浪尖 GaN和SiC将是汽车功率器件的最大赢家
SiC和GaN的功率和频率表现（图源：网络）光电子器件、电力电子器件（功率半导体）和微波射频器件是第三代半导体应用的三大领域，其中，在功率半导体应用中的市场增幅居首。这是因为SiC和GaN都具有较低的导通电阻，极大地降低了器件的导通损耗；同时其高电子饱和速率和电子迁移率还能提高器件的开关速度，从而降低电力电子器件的开关损耗，提高了转换效率。SiC和GaN可以工作在较高的频率下，高开关频率还有助于将电容器和电感器的值减少约75％，显著降低了无源和滤波元器件的成本，从而抵消了开关器件的较高成本。同时，第三代半导体功率器件拥有更高的功率密度，也大幅度降低了电路的规模、体积和重量。随着SiC、GaN器件产业化进程的加速，基于SiC和GaN的高性能、高能效功率系统设计不仅性能高于硅基器件，且成本也在不断降低，逐渐接近企业的价格甜蜜点。据CASA近期的调研，SiC、GaN产品的价格近几年来快速下降，较2017年下降了50%以上，而主流产品与Si产品的价差也在持续缩小，已经基本达到4倍以内，部分产品已经缩小至2倍，已经达到了甜蜜点，将加速向市场渗透。Omdia发布的《2020年SiC和GaN功率半导体报告》表示，SiC和GaN功率半导体的销售收入，从2018年的5.71亿美元增至2020年底的8.54亿美元。未来十年的市场收入将以两位数增长，到2029年超过50亿美元。
SiC和GaN功率半导体的增长趋势（图源：Omdia）从Omdia数据可以看出，2024年是市场发展的拐点，之后的市场将以接近50%的整体速率增长。汽车将成为SiC和GaN的广阔天地电动汽车对功率半导体需求量十分巨大，其主动力与各子系统都要依赖电力来运作。同时，电动汽车还在发生着用电气系统来取代机械系统的转变，如真空或气动控制向电子控制模组(ECM)转移，线控驱动(DbW)系统向高功率机电执行器转移等。所有这些新系统的推出，大幅增加了功率半导体使用的数量，如继续使用传统的硅基器件则意味着更多的重量和更高的成本。在电动汽车集成化、平台化、轻量化等趋势下，唯有第三代半导体材料可化解这种挑战。数据显示，传统油车中，每辆车中的功率器件价值约71美元，仅占燃油汽车车用半导体器件总价值的21%；而在电动汽车（EV/HEV）中，每辆车中的功率器件价值在400美元左右，占到了电动车车用半导体器件总价的55%以上。SiC的耐高压特性使其非常适合电动汽车的应用，其未来主要的增长都将来自这一领域。据Omdia预测，汽车市场将在2025 年SiC器件总市场中占据超过50%的份额。GaN在这个领域的潜力也同样不可小觑，900V以下将会是其未来的领地。1、SiC在电动汽车中的应用- 优势SiC拥有高度稳定的晶体结构，工作温度可达600℃；击穿场强是Si的10倍多，因此阻断电压更高；导通损耗比硅器件小很多，而且随温度变化很小；热导系数几乎是硅材料的2.5倍，饱和电子漂移率是Si的2倍，所以能在更高的频率下工作。在相同功率等级下，全SiC模块的封装尺寸显著小于Si模块，同时也可以使开关损耗降低75%。在相同封装下，全SiC模块具备更高的电流输出能力，支持逆变器达到更高功率。根据三菱电机的研究，SiC的功率损耗较IGBT下降了87%。结合功率半导体在整车中的能量损耗占比数据可以得出，仅仅是将IGBT替换为SiC，就可提高整车续航里程10%左右。- 市场规模
2018-2024年SiC市场演变（图源：Yole）按照Yole公布的数据，电动汽车（xEV，包括混动）在SiC整体应用的份额将从2018年的27%增加到2024年的49%。而据CASA的预计，国内SiC汽车市场也将以30.6%的复合年增长率增长，2020年市场规模15.8亿元，到2025年将超过45亿元。折算成晶圆，国内2020年新能源汽车市场6英寸SiC晶圆需求量超过4万片，预计到2025年需求量将增长到近30万片。国际2020年新能源汽车市场6英寸SiC晶圆需求量超过5万片，到2025年需求量超过60万片。- 应用场景SiC在电动汽车中的主要应用场景包括了牵引逆变器（Traction Inverter）和车载充电设备（OBC）和车载DC/DC转换器。电动车中，逆变器和电机取代了传统发动机的角色，因此逆变器的设计和效率直接影响着电机的功率输出表现和电动车的续航能力。由于SiC的优异特性，围绕SiC MOSFET进一步提高车用逆变器功率密度，降低电机驱动系统重量及成本，成为各车企的布局重点。下图列举了SiC在牵引逆变器中的应用进展情况。
从图中可以看出，2021年是市场发展的拐点，SiC器件应用量接近于2020年的2倍。SiC在OBC中已经得到较为广泛的运用，目前有超过20家汽车厂商在OBC中使用SiC器件，随着车载充电机功率的提高，碳化硅方案也由二极管向“二极管+SIC MOS”演进；DC/DC 转换器上从2018年开始从Si基MOS转向SiC MOS方案。2、GaN在汽车中的应用- 优势相比于Si和SiC，GaN有其性能上的独特优势：一、GaN的低栅极电容可在硬开关期间实现更快的导通和关断，从而减少了交叉功率损耗。二、GaN的低输出电容可在软开关期间实现快速的漏源转换，在低负载（磁化）电流下尤其如此。借助这些器件，设计人员可以使用较小的死区时间和低磁化电流，而它们对于增加频率和减少循环功率损耗必不可少。三、与Si和SiC电源MOSFET不同，GaN晶体管结构中本身没有体二极管，因此没有反向恢复损耗。这使得图腾柱无桥功率因数校正等新型高效架构可以在数千瓦时变得可行，这在以前使用硅器件时是无法实现的。以Tesla Model S为例，相比传统的Si IGBT牵引逆变器，GaN逆变器续航能力增加了6-10％，而且GaN解决方案将冷却系统尺寸减小了40％。- 市场规模根据Yole的预测，GaN在汽车领域将实现快速发展，2020到2026年的复合增长率达到185%。2020年GaN在这一领域的营收的营收仅30万美元（约192万人民币），预计2026年将超过1.55亿美元（约10亿人民币），约为2020年的515倍。
GaN在汽车领域中的增长情况（图源：Yole）不过，产业人士认为这个数字有些保守，实际情况应该更好。GaN Systems首席执行官Jim Witham则估算，目前GaN全球市场的规模约为80亿美元（约512亿人民币），到2025年将增长到180亿美元（约1252亿人民币），其中60亿美元（约384亿人民币）将来自电动汽车。- 应用场景
GaN在电动汽车中的主要应用（图源：EPC）按照EPC公司的介绍，GaN在电动汽车的应用主要包括48V-12V电源转换系统、激光雷达、电机驱动和车载信息娱乐系统。基于GaN技术的48V车用总线系统可提高效率、缩小尺寸和降低系统成本。以3kW多相降压转换器为例，GaN器件的解决方案可以高效地在每相250kHz下工作，而基于传统MOSFET器件的解决方案的工作频率为每相125kHz。较高的工作频率可实现较小的电感值和较小的电感直流阻抗，因此基于GaN器件的解决方案可实现更小的功耗和尺寸。商用GaN FET可以做到用极短脉冲宽度的大电流来驱动激光器。较短的脉宽可以实现更高的分辨率，而更高的脉冲电流可以让激光雷达系统看得更远。这两个特性加上超小尺寸的优势，使GaN FET成为了激光雷达应用的理想驱动器件。基于GaN器件的48V车用电机优势明显，包括缩小电机尺寸和重量，在高于可听频谱频率下高效的工作，具有更强的转矩和更高的效率，从而实现更长的电池续航时间。新型的车载信息娱乐系统对车辆的整体功率系统要求更高。同时，仪表板监测器给这些附加电源系统的空间非常有限，不仅需要高很多的功率，还会产生更高的热量。而GaN器件具有非常低的QGD和整体开关损耗，从而大大提升效率和更容易管理散热问题。- 进展在PCIM Europe 2020上，GaN Systems首席执行官Jim Witham介绍了一款All-GaN（全氮化镓）汽车，采用可再生能源的太阳能蓄电池，证明了GaN在汽车功率转换方面的可行性，同时也证明了GaN适合所有需要更高电压、频率、温度和效率的应用。2021年4月，安世推出第二代650 V功率GaN FET器件系列。这些产品使得安世得以进入高压应用领域，比如电动汽车。同时，安世半导体还开发出900V高压的GaN车载产品，且未来还有针对1200V产品的计划，这打破了GaN仅适用于中低压产品的传统思维。总结在当前的市场中，汽车电子功率器件区块采用SiC技术的比重将超过20%，而GaN器件在各类电动车(xEV)市场的渗透率在未来几年仍占极少数。即使目前GaN在电动车的应用上相对来说成熟度仍不足，不过，待其克服技术以及商用上的挑战后，48V DC/DC可望在中长期成为GaN一个有潜力的应用领域。所以，SiC与GaN虽皆为宽禁带半导体，其特性却有所不同。针对电动汽车市场未来的发展方向，两者将各有其适合的应用范围，未来将有一个互补发展的局面。2、普迪飞半导体：晶圆上的大数据挑战 正成为下一道竞争前线数据密集带来的挑战在一片晶圆上就足以体现。从IC设计、制造到封测，一片晶圆要经历成千上百道工序，每一道工序都会产生大量数据。这些海量数据在半导体工厂追溯问题、提升良率上承担着越来越重要的角色。然而，半导体公司做数据分析异常艰难，因为半导体产业链极其长且高度细分，每一个环节都是由一大批专业的公司在做。这就意味着，小小一片晶圆上的数据要串联起来，面临着诸多实际困难。这是实现半导体工业4.0第一步要解决的问题。
“目前，传统半导体数据分析的现状是几乎90%的时间花在前期的数据清洗和数据整合上。”普迪飞半导体高级应用总监Edward Yang对集微网指出。Edward曾就职于苹果、恩智浦和罗克韦尔等领先公司，拥有20多年的行业经验。目前他在普迪飞负责Exensio Analytics Platform的全球应用工程团队。
作为新生产力的数据，能为半导体产业带来什么价值？良率是半导体产业最重要的核心要素，它是芯片从实验室阶段到量产的重要衡量标准。与此同时，从经济学角度上看，芯片良率更与整体成本密切相关。对于芯片企业来说，芯片良率直接反映了所投放的芯片可出售比例，因此也直接影响芯片制造成本，这也是半导体厂商如此重视良率的原因。半导体材料厂商Entegris执行副总裁及首席运营官Todd Edlund就曾在接受媒体采访时简单算过一笔账：对于3D NAND晶圆厂而言，1%的良率提高可能意味着每年1.1亿美元的净利润；而对于尖端的逻辑晶圆厂而言，1%的良率提升意味着1.5亿美元的净利润。与此同时，伴随着终端智能化应用的爆发性增长，半导体芯片在全球范围内对各个行业的重要程度逐年递增，它在产品中所占的比重越来越大，对可靠性也提出了越来越高的要求。在半导体先进制程不断向前的当下，良率问题已经不单单是晶圆厂的技术能力问题。其中数据的价值正日益凸显，因为从芯片设计到晶圆制造，再到封装、测试、PCB模板，然后做成产品进入到实际应用场景，任何一个环节出现问题都可能影响最终的良率。然而，作为所有尖端技术基础的半导体产业，在挖掘数据价值，为产业发展提供有效洞察力的方面却并不超前。数据密集型的半导体产业正在经历着技术和应用的飞速发展，面临着大数据挑战。具体来看，芯片设计和制造决定良率，封装测试决定产品最终的合格率。而良率还需要细分为wafer良率、Die良率和封测良率，总良率则是这三者的乘积。影响芯片良率的因素复杂多样，一般而言设计越复杂、工艺步骤越多、制程偏移率越大，芯片良率越低，同时环境因素（常见的环境因素包括尘埃、湿度、温度和光照亮度）也会对良率造成一定的影响。其中，影响最大的包括wafer尺寸、环境因素和技术成熟度。在整个生产过程中会造成晶圆缺陷的原因有很多，可能是环境、设备、工艺问题，也可能是原材料或人员因素等。Edward指出：“如果产品出现了问题，你要第一时间知道是哪个环节出问题，整个半导体产业都需要重新审视这个问题，并引入更多有效的手段和工具。”在半导体先进工艺节点上，尤其下探到7nm、5nm时，随着工艺复杂度的提升，很多缺陷已不在晶圆表面上，而是埋在里面，这就使得在研发和量产时监控缺陷问题变得十分困难。因而提升良率除了从技术上调整之外，通过端到端全产业链的数据分析显得尤为关键。从某种意义上来讲，这种挖掘数据价值从而实现提升半导体产业良率的方式，甚至可以被视为摩尔定律的另一种延续。一片晶圆上的数据价值如何挖掘？那么，如何把一片晶圆上密集的数据价值挖掘出来，从而对半导体设计、生产、封装、测试以及应用等各个环节提出有效的提升方案？这些对半导体企业而言实际操作起来并不容易。除了庞大的数据量外，Edward指出，半导体行业进行大数据分析的一大问题是，半导体大数据种类繁多，这也给数据分析带来难度。“一片晶圆上包含了从IC设计到制造再到封装测试的各种数据，且每个环节的数据形式也不一样，分析的方法也不一样，如果不能好好整理的话，数据就杂乱无章，要去做一些问题的追溯，找出提升良率的解决方案就变得非常困难。”Edward进一步指出，要实现覆盖半导体全产业链的数据分析，遇到的首要问题就是要如何实现这些数据格式标准化管理，比如从晶圆厂中把数据送到后续的测试厂，如何让数据格式实现标准化的通行方式，同时工业领域里又有ERP、MES等各类工业软件系统，这之间也存在数据格式如何实现标准化的问题，这些都是半导体行业实施工业4.0智能制造的关键点，也是半导体厂商在面对数据分析时的最大痛点。普迪飞推出的半导体大数据平台Exensio 平台就是为此而生的。它整合了全产业链的大数据，包括对数据进行清洗以及分析的功能，服务于产业链上的各类公司。在半导体产业链垂直深耕20多年的普迪飞半导体，是唯一一家打通了整个半导体产业链，实现产业链端到端全覆盖的半导体大数据分析公司。Edward介绍，Exensio平台是一套半导体供应链大数据分析基础设施。如果将整个产业链大致分为设计、制造及封测三大板块，根据每一个环节的特性，Exensio平台都有相对应的产品模块以供选择。具体来看，该平台包含了用于半导体生产缺陷侦测与分类模块（Fault Detection and Classification, Exensio-Process Control）、产品测试优化模块（Exensio-Test Operations）、半导体良率管理系统模块（Exensio-Manufacturing Analytics）与封装优化模块 (Exensio – Assembly Operations) 等，覆盖从IC设计、晶圆制造，到封装和测试等的半导体全产业链。
值得一提的是，普迪飞独有的CV（characterization vehicle）良率提升方法，不仅可以对工艺和产品特性提供针对性的设计，还可以通过灵活的工艺流程缩短监测的周期。整个系统包括高分辨的设计结构、高速并行的测试机台以及高效的良率分析软件。而在此之前，传统工艺技术采用导入工艺器件检测结构的方式来实现，如采用SRAM测试芯片来监测、诊断良率，但这种方法不够全面且周期很长。迄今，普迪飞已经提供了100多种10nm及以下的CV测试芯片。特别是CVi系统提供的大量的器件表征数据结合Exensio Platform中的数据分析功能，可以建立精确的、针对特定产品的性能模型，以实现针对特定产品的最佳工艺设置，从而最大程度地提高制造可靠性和可预测性。连接全产业链的数据这种全产业链数据分析的价值不止于此，Edward指出，更为重要的是，通过这样一个连通全产业链的数据平台，原本独立分工的各个产业链环节实现数据层面的互联。这种互联不仅仅只是设备之间的，同时也将各个环节的半导体工程师与所有的芯片生产、封装、测试设备连接起来，为设计和制造提供重要的回馈，有助于降低各项成本、提高性能和良率。去年，普迪飞半导体与爱德万测试宣布建立合作伙伴关系，双方以普迪飞的 Exensio软件分析平台为基础，建立由Exensio驱动的爱德万测试云(Advantest Cloud)，供爱德万公司内部和外部客户使用。通过这一合作，能为半导体工程师连接起横跨半导体价值链的自动化测试设备(Automated Test Equipment, ATE)，推动重要设计并产生制造分析，藉此降低测试成本、提升效能。全球前十大的半导体企业都是普迪飞的客户。迄今为止，在IC设计部分，普迪飞的Fire Engine软件分析了100亿个晶体管的版图结构；在晶圆制造环节，全球超过24,000台芯片生产设备通过其提供的生产监控软件进行连接；在封装测试部分，全球超过15个头部封测服务供应商的工厂数据与该平台对接，超过16,000台测试机和封装设备通过其监控整个运营情况的软件相连接。值得一提的是，普迪飞也同样关注半导体初创公司和中小型企业的数据分析需求，针对不同成长阶段和规模的半导体企业，推出相应的数据分析模块以满足个性化的需求。行业数据显示，截止到2020年中国的IC设计企业达到了2218家，比2019年的1780家多了438家，数量增长了24.6%。但从规模上看，大部分公司还局限在小而弱的状态。Edward指出，近年来，国内的半导体工艺一直在更新换代，IC设计公司也成长很快，但总体来看，目前国内的IC设计公司，尽管设计能力很强，可是在做数据分析、IT维护、导入量产方面，与国外公司相比则较弱。针对此，普迪飞专门推出了一款基于云端部署的半导体数据分析平台Exensio Fabless Quick Start，由普迪飞维护IT设备资源，可以帮助处于起步阶段的设计公司实现定制化的数据分析能力，从而实现数据的深度追踪和挖掘。更高质量的数据、更智能的预见性分析据Edward观察，在服务半导体产业链的过程中，半导体厂商的数据分析需求在过去十多年中也不断发生着变化。从早期的由客户提供数据，然后普迪飞基于这些提供的数据进行分析并给出调整相应工艺制程的建议，渐渐转变到从客户希望达到的效果和目标入手，普迪飞基于此来建议客户需要做哪些分析，需要采集什么样的数据，同时也会帮助客户去采集相关的数据。“采集到高质量的数据，对于数据分析的效率以及产生的价值意义重大。”Edward指出。去年，普迪飞收购了智能制造和工业4.0设备连接产品供应商Cimetrix，就是看重其强大的数据采集能力。据介绍，超过150家半导体设备公司使用Cimetrix产品为数百种设备类型提供工厂自动化连接。这些软件产品是随设备一起装运的，这样工厂就可以很容易地从设备中获取数据，以改进制造。此外，Cimetrix Sapience智能工厂平台使世界各地的半导体制造、测试、封装与系统厂能够轻松地连接到工厂车间设备，以实现先进分析。Edward指出，普迪飞将 Exensio与基于标准的领先连接产品Cimetrix相结合，采集到的数据实现统一标准、格式，且数据更高频高质量，数据分析的效率和质量都将得到大大提升。高质量的数据对于训练人工智能模型从而应用到半导体行业中，实现更智能、准确的预见性分析有重要意义。而整个行业也开始越来越注重在问题发生之前如何预警从而规避。人工智能技术的导入也是业界趋势。
Edward举例，以晶圆厂为例，普迪飞的Process Control软件中有一部分功能用于监测机台设备，通过收集的过往数据来分析预测机器大约会在运作多少小时之后容易出现问题，导致生产的wafer报废。通过该功能可以实现提前停机检修。而以往，都是等到机器开始生产报废的wafer后，才会停机。此外，人工智能还可以把很多的专家经验进行数字化整合，从而实现管理和预测。在不需要专家在场的情况下，依然能够实现大规模推广应用，其关键点是需要大量的数据来支撑实现。30年来，普迪飞半导体与国际一流的流片厂及设计公司密切合作，帮助先进 Fab、Fabless、IDM/System等国际领先的半导体公司完成了众多先进工艺量产项目，它的数据魔法陪伴着半导体产业共同迭代升级，而随着全行业智能化的深入，这种对于数据价值的挖掘也将是产业永恒的话题。3、【芯视野】经历超级反弹的CIS 扩产和汽车将是未来的关键词
在今年芯片缺货的名单中，CIS（CMOS图像传感器）“荣幸”与MCU、电源管理一同上榜。作为影像系统最核心的部件，其应用已经扩大到各种电子系统中。而且，走出了疫情初期的低迷状态，整个CIS市场也呈现出超级火热的局面。在这新一轮的增长中，市场格局呈现怎样的变化？未来又蕴含哪些新变局呢？两强相争 从技术到扩产
作为双雄之一，索尼的压力看似终于可以减轻一些了。根据2021年Q1发布业绩公告，其影像及传感解决方案业务销售收入同比增加6%，至2,181亿日元（约合130亿元），得益于从疫情影响中恢复的用于数码相机的传感器销量的提升，抵消了用于移动产品的图像传感器销售收入的减少。近年来，索尼饱尝被三星紧咬不放的滋味。根据Yole的统计数据，在2020年，索尼CIS的市场份额为40%，仍是第一。三星22%份额排名第二，豪威以12%列第三名。与2019年相比，索尼的市场份额下降了2%。注意，这个下降是“被下降”，因为索尼的销售额并没有下滑，但是三星的销售额却增长了13%。除了中高端产品销售下降之外，最大的竞争对手三星对其市场份额的蚕食愈加猛烈。作为两家IDM，索尼和三星近年来的争夺也奠定了整个市场发展的基调。三星虽然是CIS市场的后来者，但在技术路线的选择上却眼光独到，当观察到智能手机对像素数量的要求愈加增多的时候，毅然走上了“小像素”之路。2011-2018 年，由于单个像素感光效率下降以及像素间的串扰问题，全行业的像素尺寸缩小速度有所放缓。此时，三星运用 DTI（深沟槽隔离）技术降低像素间串扰问题，推出1.0 μm 技术产品。2018 年以来，随着 QUAD 像素结构的问世，三星更是加速了像素缩小的速度。当像素做到0.8μm以下，以前只能做到2000万或者4000万的传感器，一下实现了4800万、6400万、甚至是1亿的像素。同时，三星在大尺寸CIS上也向索尼发起了挑战，其发布的1/1.12英寸CIS GN2，已用在国内手机品牌小米最新的旗舰机小米11 Ultra上，力压索尼的产品，夺取了最大移动CIS的称号。针对这种咄咄逼人的态势，索尼半导体社长清水也坦承，高像素容易向消费者宣传，在中等价位手机上不断被采用，索尼在高像素方面落后于三星，希望“加上通过我们有优势的‘高画质’积累的图像信号处理技术，创造新的附加值”。其实，不单是技术参数上，三星在产能方面也对索尼步步紧逼，使得扩产成为双方的最新角力点。在2020年10-12月，索尼的CIS产量为11.7万片(以12寸晶圆换算)，高于原先预估的11万片，预估2021年1-3月的产量将增至12.7万片。为了应对市场的需求和来自对手的竞争，索尼还在规划一条CIS新产线。这条新线规划在Fab5中，总建筑面积48000平方米，无尘室面积约10000平方米，投资金额大约为1000亿日元（约60.1亿人民币）。此外，索尼还宣布，未来还将根据市场趋势调整Fab5新产线的产能，继续提供高性能CIS以适应不断发展的智能手机镜头市场。此前索尼计划将月产量目标提高到13.8万片，且期望2025年CIS全球市占率一举提升至60%。三星这方面，很早就提出了要在产能上超过索尼的口号。为扩大CIS产能，该公司于2017年开始改造12英寸DRAM产线FAB 11，用于生产CIS，2018年底完成改造；同时对FAB 13进行改造。三星原本拥有1条CIS芯片专用产线，名称为S4-Line，2019年，该公司CIS产能约为4.5万片/月，随着FAB 11和FAB 13线转为CIS专用线，三星的产能将扩充到12万片/月。在自己扩充产能的同时，双方还不约而同地打起了晶圆代工的主意。在2020年，台积电就获得索尼大单，将在南科14B厂打造专为索尼生产高端CIS的代工生产线。近日，更是有媒体曝出，台积电有意在日本设厂，为索尼代工CIS。虽然双方没有直接回应，但是索尼曾表示，将芯片委外代工，并取得稳定产能的策略，对维持竞争力非常重要。三星本身就是晶圆代工大厂，但是要维系存储器市场的领导地位，为考量资源分配，也决定与联电合作，用28nm生产高端CIS芯片。同时，三星也参与了联电千亿元扩产计划，成为其八大主要客户之一。汽车是下一个大事件
与之前不同的是，双雄竞争的目标已经是更为广阔的汽车市场。根据IC Insights发布的最新报告，受惠于手机多摄像头趋势延续，汽车电子市场复苏，预计今年全球CIS总销售额将增长19%，达到228亿美元，这将是自2010年以来全球销售额连续第十次创历史新高。报告特别指出，汽车将成为未来五年CIS增长最快的应用领域，到2025年，CIS用在汽车上的复合年增长率将达到33.8%，达到51亿美元。摄像头搭载数量增加之像素迈向高端是驱动CIS市场前进的主因。根据Yole统计，2020年全球平均单车摄像头用量为2.2颗，随着自动驾驶等级的提升，对摄像头的需求也越来越大。一套完整的ADAS至少需要搭载6颗摄像头（1前视+1后视+4环视），目前L2～L3等级车型的摄像头数量在8～14颗。在像素方面，将从VGA~2M提升到8M。目前市面上的后视摄像头一般为VGA~1M级别，前视摄像头在1M~2M（M百万）之间，例如特斯拉Model系列摄像头像素为120万，小鹏P7车载摄像头像素为200万。2021年的新发车型开始采用8M摄像头，以达到更好的信息采集准确度，例如蔚来ET7摄像头像素为800万，理想ONESUV车载摄像头像素为800万。CIS的高单价也是吸引厂商们参与的主要原因。相比于手机，汽车CIS需满足更苛刻的条件，要求具备120-140dB的高动态范围，能在-40-+105°C下正常运行，具备较好的夜视能力 并解决交通信号灯识别、LFM和伪影等问题。因此，同像素的情况下，汽车CIS本身价格即高于手机CIS，1-2M 单颗价格在3-8美元左右，8M的量产单价在10美元以上，单颗汽车CIS价值量较高。在汽车CIS领域，前三大厂商为安森美、豪威（已并入韦尔股份）、索尼，共占据了90%以上的市场份额，市场集中度更高。领头羊安森美无手机CIS 产品，缺少小像素技术积累，无法实现大小像素曝光技术。尽管2019 年汽车CIS 市场中安森美还是一家独大，但大小像素技术积累的缺失是硬伤，随着其他厂商在三合一（传感器、逻辑电路与DRAM）融合技术方案上的优势逐渐显现，安森美的汽车CIS 市场份额有可能逐渐降低。豪威在汽车领域布局很早，其CIS芯片当前主要用于欧美汽车品牌，在车用CIS市场占据20%以上份额。而且，产品在持续升级，2020年6月推出全球首款汽车晶圆级摄像头，尺寸仅为6.5mm×6.5mm。2021年加入英伟达自动驾驶汽车开发生态系统，未来在巩固拓展欧美市场的同时，有望在亚太市场获得显著增量。相比之下，索尼和三星进入汽车市场较晚，虽然也推出过很具特色的产品，但是在整个汽车CIS市场存在感较低。不过，看到汽车市场潜力的索尼和三星也正在调动资源来重新布局。有业内人士就指出，索尼和三星都在高端CIS有很深的技术积累，再加之以对产能的调动能力，如果未来向汽车CIS方向大幅倾斜，对于安森美半导体和豪威科技而言都不是好消息。不过，汽车电子化的进程只是刚刚开始，随着技术的演进，对车用CIS还会衍生出很多新的需求，所以无论是对已入场者还是后来者，机会都是均等的。4、外媒：格芯有意在德国扩产，或引爆与台积电、英特尔补贴争夺大战
集微网消息，外媒近日披露格芯或计划在德国德累斯顿建厂扩产，同时争取官方补贴。目前格芯已在该地区拥有领先同业的产能，熟悉当地官方运作与环境。若格芯携上述经验扩产并申请政府补贴，相比其他厂商将更具优势，或引爆与台积电、英特尔等有意在德国建设晶圆厂的公司百亿欧元补贴争夺大战。对此台积电于18日重申，德国设厂投资计划仍处于“非常早期的阶段”。根据德国政府规划，50亿欧元补贴半导体产业方案正在评估资金翻倍。同时，欧洲共同利益重要计划（IPCEI）在500亿欧元总投资由各国出资上看40%，换算将近200亿欧元用于提升半导体产业竞争力。格芯目前在德国德累斯顿拥有号称欧洲最大的晶圆厂，今年5月欧盟积极筹备半导体产业联盟时，格芯就率先邀请欧盟官员进厂参观，同时放出争取政府补贴扩产的信号。不过此计划未有后续进展，反倒是格芯于6月宣布在新加坡和美国扩产。随后英特尔释放信号，在欧洲多个地区考察建厂地址。台积电董事长刘德音也在股东会上放出德国设厂“在早期评估阶段”的信号。在众厂争夺资源之际，谁最适合与当地厂商合作预计将是最优先考量因素。德国半导体龙头企业英飞凌CEO在接受当地媒体采访时表示，英特尔技术未与公司需求匹配，台积电技术较能配合，显示出在政府支持的前提下对与台积电在欧洲合作设厂持开放态度。日前格芯CEO Tom Caulfield接受德国经济周刊采访时表示，正准备与客户、德累斯顿所在的萨克森邦（Sachsen）政府、德国政府和欧盟合作，扩大德累斯顿厂的产能。而争取半导体产业的政府补贴也是一种投资，有助产业在当地发展，但是目前尚未开始申请，也不清楚欧盟补贴力度是否会超过新加坡。5、硬件和软件的“炼金术”！英特尔发布重大技术架构创新进展
集微网消息，英特尔今日在美国举办第三届“架构日”活动，公布了英特尔架构在近年来重大的改变和创新，并同步揭露在台积电的下单细节，包括采用5纳米、6纳米和7纳米三大制程，打造独立显卡新品牌英特尔锐炫“Intel Arc”系列的图形处理器。英特尔公司高级副总裁兼加速计算系统和图形事业部总经理Raja M. Koduri介绍，近年来英特尔在架构方面的重大改变和创新包括：第一次深入介绍了英特尔首个性能混合架构Alder Lake，其搭载两款新一代x86内核以及智能英特尔®硬件线程调度器；英特尔全新引领行业标准的数据中心架构Sapphire Rapids，其搭载全新的性能核以及多种加速器引擎；英特尔全新的独立游戏图形处理器（GPU）架构；英特尔全新的基础设施处理器（IPU）以及超凡的数据中心GPU架构Ponte Vecchio，其具备英特尔迄今为止最高的计算密度。架构突破为英特尔的下一波领先产品奠定基础，即将推出的英特尔锐炫高性能显卡产品基于Xe HPG微架构所打造，采用台积电N6制程，融合了英特尔Xe LP、HP和HPC微架构的优势。代号为Alchemist（此前代号为DG2）的第一代英特尔锐炫高性能显卡产品将采用基于硬件的光线追踪和人工智能驱动的超级采样，为DirectX 12 Ultimate提供全面支持，预计于明年第一季度推出；另一款图形处理器，则是适用于HPC和AI工作负载的Xe HPC微架构“Ponte Vecchio”。英特尔的“Ponte Vecchio”架构连接芯片采用台积电N7制程，计算芯片则采用N5制程，基底芯片Rambo Cache采用Intel 7制程。Raja Koduri表示，回望过去一年，科技处于所有人如何沟通、工作、娱乐和应对新冠肺炎疫情的核心。事实证明，强大的计算能力至关重要。展望未来，我们将继续面临庞大的算力需求，预计到2025年将是1000x（千倍级）的提升，而四年内增加1000倍相当于摩尔定律的5次方。他强调了架构提升对于满足这一需求的重要性：“架构是硬件和软件的‘炼金术’。它将特定计算引擎所需的先进的晶体管结合在一起，通过领先的封装技术将它们连接，集成高带宽和低功耗缓存，并在封装中为混合计算集群配备高容量、高带宽内存和低时延、可扩展互连，同时确保所有软件无缝加速。随着桌面到数据中心的工作负载变得前所未有的密集、复杂、且多样，今年公布的这些新突破也展示了架构将如何满足对于更高计算性能的迫切需求。”6、路透：美国参议员致信台湾敦促就汽车芯片短缺问题提供更多帮助
图源：路透集微网消息，路透援引一封8月18日的信件称，三位美国民主党参议员致信中国台湾当局，要求在解决持续的芯片短缺问题上提供更多帮助。信件由密西根州哈里Gary Peters、Debbie Stabenow以及俄亥俄州Sherrod Brown三位参议员共同签署，收件者为台湾驻华盛顿代表萧美琴。信中称赞后者在努力解决短缺问题方面的努力，同时“希望你们继续与你们的政府和代工厂合作，尽一切可能减轻美国国家经济面临的风险。”短缺如今已经造成美国汽车行业的减产和裁员，冲击了严重依赖该行业的多个州的经济。中国台湾方面表示一直与美国方面保持工艺链问题的密切协调和沟通，并强调“相信台美可以共同为重点行业建立安全可靠的供应链”。福特汽车于当地时间本周三表示，因疫情导致半导体工厂零件短缺，位于堪萨斯州的工厂将自下周一（23日）起停产一周，该厂生产福特畅销车型皮卡F-150 ，通用汽车和日产汽车本月稍早也宣布美国主要工厂停产。一家汽车贸易组织预计，疫情影响下，今年美国汽车生产量可能大减130万辆，较疫情前水平下滑至少10%。上述参议员指出，芯片短缺的风险显然已延续至2022年，现在美国是世界上受影响最严重的地区。7、【芯观点】虚拟的元宇宙，真实的英伟达平台化野心
芯观点──聚焦国内外产业大事件，汇聚中外名人专家观点，剖析行业发展动态，带你读懂未来趋势！集微网消息（文/思坦），“你永远可以相信英伟达。”在发布破纪录的第二季度营收以及超过预期的第三季度财测后，这个流行句式套用在英伟达身上，似乎并不违和。这种信赖感从英伟达如坐云霄飞车的市值上也可以见得。截至18日美股收盘，英伟达股价落于190.4美元，市值达4744.77亿美元，尽管较此前超过5000亿美元的峰值缩水不少，但仍比“三巨头”英特尔、AMD、美光的市值总和还高。在过去五年里，英伟达的营收仅增长了233%，股价却从15美元上下飙升超过10倍至逼近200美元，已有声音认为，英伟达将成为下一只“永不出售”的股票。高估值背后，曾经的游戏显卡供应商何以超车众巨头？答曰：平台化。
虚拟的元宇宙，真实的平台化野望“虚拟黄仁勋的14秒”是近期AI芯片圈久违的轻松话题。围观者在戏称“被骗了4个月”的同时，也对英伟达铺垫许久的Omniverse平台，有了更加直观的认识。英伟达用心良苦的营销手段中，其进一步平台化的野心已呼之欲出。
虚拟的黄仁勋；来源：英伟达财报发布当天，黄仁勋在一份声明中表示，“在英伟达平台的支持下，开发人员正在创造我们这个时代最具影响力的技术——从自然语言理解和推荐系统，到自动驾驶汽车和物流中心，到数字生物学和气候科学，再到遵循物理定律的元宇宙世界。”黄仁勋所指的元宇宙是一个共享的虚拟3D世界，或者说是互动、身临其境和协作的世界，一种通俗的理解是“平行于现实世界的网络世界”，从技术的角度来说，又可认为是虚拟现实、社交网络、区块链等概念的集合。Omniverse平台即是脱胎于这一概念，其本质就是将3D世界相互连接至一个共享的虚拟平台，被用于跨行业项目，模拟真实世界的建筑、工厂等，例如宝马集团使用Omniverse平台创建了一个未来工厂，用Omniverse来测试自动驾驶汽车等。
图源：英伟达在黄仁勋的构想里，依托Omniverse，未来的设计者、创造者可以在现实世界中完成设计、制造前，在元宇宙中先进行模拟，包括汽车、包、鞋子等。Omniverse平台开发副总裁此前表示，正在利用开发商、合作伙伴和客户的投入来推进这个革命性的平台。从底层技术来说，Omniverse将皮克斯于2012年开发的通用场景描述 (USD) 交换框架与用于建模物理、材料和实时路径跟踪的技术相集成，同时又与NVIDIA AI完全集成，后者是推进机器人、自动驾驶汽车等领域的核心。此外，Omniverse是云原生的，可跨多个GPU扩展，运行在任何RTX平台上，并在任何设备上远程连接。由此来看， Omniverse仍然剑指扩大自身AI软硬件生态圈。这一情形似曾相识，2000年代初期，英伟达开始投资专供开发人员使用的程序软件CUDA，进一步推动了英伟达GPU在各领域的渗透。只不过这一次，英伟达将“朋友圈”扩大至“宇宙级别”，将艺术家、建筑师等纳入其中，旨在创造真正的“英伟达AI计算宇宙”。英伟达公布资料显示，目前Omniverse平台已经进入了各行各业，包括爱立信使用Omniverse模拟5G波的实时传播，从而最大限度地减少密集城市环境中的多径干扰。艾美奖获奖动画片《南方公园》也在探索让几位艺术家能够在场景中合作，并优化制作时间。AI时代加速硬件商转型 软件平台化成巨头共识“平台化”的本质是软硬件一体化，这也是英伟达在营收仍不及“老大哥”英特尔的前提下，市值却在一年的时间里将后者远远落在身后的原因所在。在本次财报发布前，诸多分析师指出，英伟达各项数据与软件商“高度吻合”，估值更应比肩软件商。推出Omniverse之前，英伟达在平台化上已颇有建树。除了最早的CUDA几乎已成为程序员标配外，视频游戏流媒体平台GeForce Now已成为其显卡以外在游戏领域的又一增长引擎，DRIVE也已与数十家汽车制造商和初创企业合作，共同推进自动驾驶。回顾英伟达发家史，无论是对超算的提前布局亦或是对自动驾驶的长远规划，黄仁勋对行业发展的拐点从来嗅觉灵敏。事实上，从硬件供应商向软件平台化发展，早已是当前AI芯片几大巨头的共识。硅谷风险投资人吴军曾在《浪潮之巅》中指出，硬件进化带来性能提升，迭代出新软件产品，消费者通过购买软件为硬件的进化买单，即高投入的硬件升级，最终需要通过软件为开发商盈利。这揭示了软硬件结合对于硬件开发商的重要性，也是软件商往往比硬件商更易获得高估值的原因。当涉及到半导体设计时，道理类似，其最终目的同样是打造一个杀手级产品或软件服务。但从历史上看，一旦芯片公司完成了他们的设计工作，后续的软件开发工作就不在起掌控当中，而是工程师和软件开发人员的领域。AI时代的到来以及摩尔定律的瓶颈为这一现状带来了变数。一方面，AI提高了软件在概率判断的准确度，软件又将反哺提高硬件的性能。另一方面，越发高昂的硬件开发成本，给硬件开发商的盈利带来了挑战。多种因素叠加影响下，软硬结合变得更加迫切。英特尔公司高级副总裁兼架构、图形与软件部门总经理Raja Koduri在2019年就曾提出，软件社区和硬件社区相互交流，比以往任何时候都重要。就在去年，英特尔异构编程器OneAPI发布1.0正式版，依托该平台，软件开发者只需要开发一次代码，即可在跨平台的异构系统上执行。类似的平台还有FPGA巨头赛灵思推出的Vitis AI，软件开发者在该平台进行程序编写后，科学家可以把应用程序接入神经网络，继而将结果反馈给软件开发者，同时可以将从云到边缘的所有开发统一起来。上述两大平台的推出无一不在印证一个共识：AI时代，软硬结合才是硬道理。英伟达的Omniverse听起来很酷，但它不是第一个吃螃蟹的人，也不会是最后一个。AI计算风起云涌 巨头激战正酣如果说各大巨头在平台化上的竞争暗流涌动，那么在AI计算领域的相互倾轧早已被摆在台面上，其中数据中心和游戏领域，已成为最大的赛场。英伟达第二季度财报显示，该季度数据中心收入达到23.7亿美元，较上年同期增长35%，超过分析师预期，公司表示，在全球最新的500强超级计算机中，有342台是英伟达的产品。预计数据中心收入的增长速度将加快。当前的行业共识认为，未来的AI计算 ，将形成以CPU为控制中心，GPU、FPGA、ASIC等为特定场景加速卡的异构计算格局，其中“CPU+GPU”是当前最受关注的异构计算平台之一。这意味着即使英伟达GPU已独步天下，或许仍然绕不开英特尔的CPU。根据市调机构JonPeddieResearch报告，今年第一季度，在独立式GPU领域，英伟达市占率高达81%。然而在包括集成显卡和独立显卡的整个GPU市场中，英特尔仍以68%的市占排名全球第一，AMD 17%第二，英伟达15%屈居第三。摆脱英特尔的束缚，是英伟达不惜砸下400亿美元的巨资收购Arm的原因之一。物联网时代的加速到来，已凸显Arm架构CPU灵活性优势，有分析认为，Arm架构CPU将在未来的服务器市场给英特尔代表的X86架构CPU带来威胁。可以想象，若该交易完成，结合英伟达在AI上的优势，英特尔龙头地位将受到挑战。然而，在监管层的压力下，越来越多的人对这笔交易的达成持悲观态度，其中也可能包括CEO黄仁勋。据英媒近日报道，黄仁勋最近几周已经累计兑现了价值1.6亿美元的股票，原因是认为Arm收购案将被监管机构阻止。公司CFO在财报发布当天的电话会议上表示，虽然对交易的完成仍抱有信心，但审核所需的时间会比预计的要长。而在英伟达传统优势游戏领域，情形调转，英特尔作为后来者已向英伟达发出挑战。就在本周一，英特尔发布“Intel Arc”GPU品牌，正式进军GPU市场，产品据称将由台积电代工，并且采取低价策略抢下市场，给英伟达和AMD带来威胁。有行业媒体分析认为，期待英特尔靠首款GPU产品一举击败英伟达和AMD过于不切实际，但英特尔的加入，或将缓解GPU的供应吃紧状况，结合其低价策略，或将拉低GPU价格，进而或将抢食英伟达和AMD市占。从这一层面来说，英伟达与英特尔的“双英争霸”，此时才正到酣处。总结“公司距离倒闭只有30天。”黄仁勋的这句名言，形象地反映了AI芯片发展之迅速、赛道竞争之激烈。这种危机意识让英伟达在正确的时机分别搭上了深度学习、自动驾驶的顺风车。在竞争进一步加剧的当下，Omniverse会否让其再次借元宇宙概念实现软件平台化的野心，甚至甩开竞争者几个身位，目前仍有待观察。8、近1000万中国网民联署要求加拿大释放孟晚舟！由《环球时报》发起的要求加拿大释放被美国迫害的中国公民孟晚舟的全球网民联署活动，在从18日晚11时开始后的短短24小时，联署人数已接近千万。中国民众用这种方式表达出对一个中国公民在加拿大遭受不公正待遇的普遍关注，以及对加拿大政府的强烈不满。当地时间18日，孟晚舟引渡案在加拿大不列颠哥伦比亚省高等法院的审理全部结束，法官决定，将于10月21日举行会议，商定宣布判决结果日期。外界认为，判决结果将在加拿大今年9月的大选之后才会公布。显然加方企图把这一事件继续拖下去。从2018年12月1日孟晚舟被加拿大政府非法拘押至今已近1000天。两年多来，无数事实和证据早已充分证明美方对孟晚舟所谓欺诈的指控纯属捏造。孟晚舟案根本不是什么法律事件，而是一起彻头彻尾的政治事件。对于如此众多的中国民众联署要求加方放人，外交部发言人华春莹19日在例行记者会上表示，这就是中国的民意，希望加方能够听到。“我们要求加政府认真倾听这些正义的呼声，拿出独立自主的精神和勇气，立即纠正错误，释放孟晚舟女士并让她尽快平安回到祖国”。（环球时报）
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