传华虹三厂发生电站爆炸事故；亿智电子携新一代自研NPU亮相2021深圳安博会；苹果iPhone 14“抄袭”华为药丸挖孔屏
来源:集微网发布时间:2022-01-081550浏览
询问 AI
集微网消息，1月7日，据供应链消息透露，华虹三厂发生电站爆炸事故，导致工厂停工3小时。截至发稿时，已经完成抢修，并顺利复工。
不过，一位业内人士告诉集微网，对于一座成熟的晶圆厂而言，停工三小时能够造成的影响有限。公司需要迅速排查爆炸原因，以防后患。
2、亿智电子携新一代自研NPU亮相2021深圳安博会
集微网消息，12月26日，第十八届中国国际社会公共安全博览会在深圳盛大开幕。
作为中国大陆通用算力的端侧人工智能芯片公司，亿智电子科技有限公司（下称“亿智电子”）在本次展会上重点展出了智慧安防、智能车载、智能硬件（AIoT）三条产品线。其中在智慧安防及智能车载领域，主要是芯片+算法（场景）打包交付；AIoT领域主要交付的则是芯片+工具链。“客户使用我们的工具链进行AI算法设计，在此过程中，亿智电子通过工具链支持客户。” 亿智电子创始人兼CEO陈峰说道。
图示：亿智电子创始人兼CEO 陈峰
自研NPU才是AI算力公司的唯一出路
“万亿设备智能化”，这是亿智电子的Slogan，也是公司一直以来对智能化赛道的坚持。
早在两三年前，AI产业的发展如火如荼，日趋成熟的人工智能技术不断推动着AI芯片市场的增长，前瞻产业研究院预计，2025年全球人工智能芯片市场规模将达726亿美元。与此同时，我国拥有着巨大的下游市场，在政策以及资本的加持下，涌现出一批优秀的AI芯片厂商。
然而截至目前，由于难以做到规模化落地，AI泡沫的破灭也令很多人工智能公司逐渐消失。目前来看，亿智可以说是最接近成功的一家企业。陈峰指出，作为唯一一家中国内地规模化落地的企业，亿智今年的出货量已达到数百万片，预计今年将实现过亿元的营业额，明年将达到数亿元的纯芯片收入。
据悉，亿智电子于2016年在珠海注册成立，目前在北京、深圳、上海、香港均设有分支，是国家高新技术企业、珠海独角兽潜力企业，先后获得著名风投北极光创投、英特尔资本、中建投资本等机构的战略投资。在2020和2021年，亿智电子两度入选全球EE Times Silicon 100（全球值得关注的100家新创半导体公司）。
来源：EET电子工程专辑
截至目前，亿智电子已完成第二代AI芯片的规模量产，同时围绕应用场景持续迭代芯片产品，2021年已推出高性能的安防AI SoC芯片SV826和SV823/SV823C、智能车载芯片SA226/SA223、AIoT SoC芯片SH516，分别应用于前端智能摄像机、智能行车记录仪、智能视频部标机、AI扫译笔、智能云台等产品。
亿智电子不是一家传统安防厂商，做的也不是传统的安防产品。对比传统的芯片厂商，亿智电子的优势是智能化的能力。针对智能安防场景，SV826和SV823/SV823C采用智能H.265+编码技术，支持最高4K超高清视频录像；同时集成专业安防级别的ISP，支持2-3帧宽动态融合和自适应降噪，在逆光和低照度环境下表现出色；并搭载亿智第二代自研NPU，提供1.5T/1.0T智能算力。
SV826/SV823/823C可结合多种第三方算法应用，“机非人”检测识别、高空抛物、电动车识别、安全帽/头盔识别等物体识别类算法，助力智能安防应用落地。
相较友商，在安防领域亿智电子主要聚焦智能化的渗透率提升。比起购买第三方NPU的多数友商，亿智最核心的NPU IP完全是自主研发而成。针对此，陈峰提出一个业内十分关注的问题：为什么自研NPU能够把市场做成蓝海？“主要是由于GPU有行业标准，意味着整个生态链上所有企业都可以各司其职，但人工智能到目前为止，当中的NPU尚无一个行业标准”随后他解释。
“在今天这个时间节点，只有自研NPU才是AI算力公司的唯一出路。”
陈峰举例，在没有行业标准的情况下，公司购买的第三方IP，意味着AI场景的支持必须case by case，也就是无法做积累。因此，目前暂时未有通过购买第三方IP能够做到规模化量产的企业。
与此同时，除了自研NPU之外，基于20多年稳定的产业背景，亿智电子对于客户的需求及理解、交付力、产品力以及服务力也都在业内处于领先地位。
“芯片公司归根结底是一个建生态的公司，所以在今天这个时间节点，我们没有出售任何一块板卡或者模组，目前基于亿智的平台，design-in的客户已超过200家，design-win的客户已接近100家。” 陈峰如是说。
持续迭代主流算力区间
近年来芯片的国产化替代，以及安全可控进行的如火如荼，对此陈峰认为，在中国内地，未来对信创（国产化替代）的需求应该是越来越强烈。而亿智的SoC芯片，不仅仅是芯片做到了国产化替代，里面的技术、IP也基本都实现了国产化。
“我们不仅仅是一家国产化芯片公司，绝大多数的技术和IP也达到了国产化程度。”
针对产品落地难点，陈峰坦言更多存在于商业领域。由于AI仍属于新兴事物，因此对于客户而言，对新兴领域的接受度，以及技术的支持度都是目前首先需要攻克的难点。
相对来说，AI在智能硬件领域呈现出较为碎片化现象，就意味着客户对于原厂要求的支持度也比较高。“客户和第三方算法公司算法的一致性比较低，所以导致芯片原厂对于不同的算法厂商支持比重较大。”
接下来陈峰又从技术层面分析，首先从客户角度来看，最好一颗芯片便能解决所有问题，也就代表可量产性最高。因为芯片越多，系统就越复杂，基于制造良率与芯片焊点成反比的原则，产品可制造性便较差；同时，芯片增多也会导致产品可测试性与可维护性较差。
展望未来，基于主流算力区间在不同时间点、不同需求的驱动下不断变化的特点，亿智会持续迭代主流算力的算力区间。“今年的主流算力可能是0.5-1.5T，也许一两年后就会到2-3T，因此我们会持续迭代NPU和ISP技术，特别是ISP技术领域，相信目前公司研发的AI ISP技术将提供更好的影像品质。当然，NPU方面我们已有3年的实际规模量产经验，也会持续迭代更优的架构。”陈峰透露。
3、每日精选︱苹果iPhone 14“抄袭”华为药丸挖孔屏；Facebook被炮轰成“骗子平台”
集微网消息，据推特爆料者消息，iPhone 14 Pro系列的前置摄像头将采用药丸状的打孔设计，而为了不显得突兀，Face ID硬件将被放置在屏下。
此前分析师郭明錤和彭博社记者马克·古尔曼等知名消息人士曾广泛报道 iPhone 14 Pro系列将取消刘海，但爆料首次指出苹果将采用药丸状而不是圆形的打孔设计，据悉Face ID的可靠性不会因此而受到影响。
苹果将于今年秋季正式发布iPhone 14系列，其共包括iPhone 14、iPhone 14 Max、iPhone 14 Pro和iPhone 14 Pro Max四款机型，其中仅有后两款高端机型将取消刘海，采用全新的挖孔屏设计。
如果iPhone 14采用的是这种药丸设计，考虑到目前Face ID硬件的硕大体积，其大概率和华为系列的药丸挖孔大小接近，在视觉感受上恐怕会相当突兀，并且在Face ID不取消的情况下，这种设计还会延续数代，对比隔壁安卓，iPhone的颜值确实越来越低了。
据报道，Meta（Facebook）是全世界最大的两大网络广告公司之一，不过日前，英国一家互联网金融公司却宣布，将抵制该公司Facebook和Instagram平台的广告服务，理由是这两个平台上金融骗子满天飞。
在发送给公司客户和股东的一份年度信件中，英国纯网络银行CEO描述了抵制计划。其表示，公司要保护客户利益，维护自身品牌的正直形象，“我们不能再容忍在骗子平台上花钱做广告，许多金融骗子正在瞄准我们和其他银行客户的存款。”
据悉，Facebook平台雇佣的内容审核员在接受英国媒体采访时表示，广告抵制行为应该延续更长时间，否则就只是公关秀。
FaceBook虽然改名叫Meta，宣布进军元宇宙，但目前来看改名效果一般，在原来主营业务都没做好的情况下去盲目开拓新领域，进而导致了更多问题，如果不能尽快改善公司形象，再改十次名也不会对公司发展有任何帮助，只能变成一厢情愿的噱头而已。
4、音频播放器涉案！美国ITC向谷歌发布有限排除令和禁止令
集微网消息，据中国贸易救济信息网消息显示，2022年1月6日，美国国际贸易委员会（ITC）发布公告称，对特定音频播放器和控制器及其组件和同类产品（调查编码：337-TA-1191）作出337部分终裁：本案存在侵犯知识产权的行为，向列名被告发布有限排除令和禁止令，对调查期间进口的涉案产品进行100%征税，本案调查终止。
据了解，2020年1月7日，美国Sonos, Inc., of Santa Barbara, CA向美国ITC提出337立案调查申请，主张对美出口、在美进口和在美销售的该产品侵犯了其专利权（美国注册专利号9,195,258、10,209,953、8,588,949、9,219,959、10,439,896），请求美国ITC发布有限排除令、禁止令。美国ITC于2020年2月6日启动337调查。
美国Google LLC of Mountain View, CA、美国Alphabet Inc. of Mountain View, CA为列名被告。
337调查是指美国国际贸易委员会根据美国《1930年关税法》第337节（简称“337条款”），对不公平的进口行为进行调查，并采取制裁措施的做法。如果进口产品侵犯了美国有效的知识产权，该知识产权权利人（无论其是美国企业还是外国企业）可以向ITC提起337调查申请，并要求ITC采取相关救济措施。
5、豪威发布旗下首款 2 亿像素图像传感器
爱集微 1 月 7 日讯，在今年 CES 上，豪威正式发布旗下首款也是世界上最小的 2 亿像素图像传感器：OVB0B，光学格式为 1/1.28” 型。
图片来源：豪威官网
OVB0B 单像素仅有 0.61μm 大小，并支持 100% 的 QPD 对焦技术，以获得优秀的高速自动对焦性能。
图片来源：豪威官网
速度方面，OVB0B 在 4×4 合并采样输出 12.5MP 的情况下帧率可达 90fps ，片上 remosaic 则支持 24fps 的 50MP 分辨率输出以及 30fps 的 8K 视频输出。
6、CEVA和信骅科技合作在第二代智能摄像头和视频会议系统的Cupola360 SoC 上实现出色的语音体验
CEVA-BX1 DSP赋能信骅科技 AST1230 智能摄像头 SoC的音频/语音功能；信骅科技客户可使用 CEVA ClearVox语音前端软件来实现最具挑战性的多麦克风会议用例
CEVA，全球领先的无线连接和智能传感技术及集成IP解决方案的授权许可厂商(NASDAQ：CEVA) 和信骅科技(ASPEED Technology)宣布，信骅科技已经获得CEVA-BX1音频/语音DSP授权许可，并用于面向智能摄像头和视频会议系统的第二代Cupola360 SoC AST1230。通过CEVA的ClearVox多麦克风降噪和回声消除音频前端 (AFE)软件，两家企业构建解决最具有挑战性的会议系统用例。这款软件包针对CEVA-BX1 DSP进行了全面的优化，为任意语音会议系统大幅提高清晰度，并且允许添加语音助手和免提控制功能。
信骅科技董事长兼总经理林鸿明评论道：
第二代Cupola360 SoC是我们首款集成实时多图像拼接视频和强大音频处理能力的产品，完美适合视频会议应用。通过与CEVA进行全方位合作，我们的客户能够享有最优良的视频和音频功能，我们热烈欢迎CEVA成为我们深受信赖的强大合作伙伴。
信骅科技的第二代Cupola360多图像拼接视频和音频SoC AST1230及其应用程序是专为高性能视频会议应用而设计。AST1230 SoC瞄准用于全景视频会议应用的先进智能摄像头，具有功能强大的图像信号处理器(ISP)和智能布局处理引擎。AST1230 SoC结合了信骅科技独特的 Hyper-stitching®技术，可提供卓越的处理能力，在设备上实现实时的图像拼接。AST1230 SoC采用高级可编程CEVA-BX1 DSP来应对最具挑战性的音频/语音用例，提供出色的能效比，因而成为各种新兴物联网应用的理想选择。同时还支持包括8路数字 MIC 输入，具有功能强大的音频处理算法，包括远场语音、波束成形、自动增益控制 (AGC)、噪声抑制和回声消除在内的其他功能。
CEVA市场营销副总裁 Moshe Sheier补充道：
在现今大多数企业机构和居家工作场景中，视频会议的角色越来越重要，其相关设备是实现轻松和高效使用体验的关键。我们非常高兴与领导厂商信骅科技携手合作，确保这些会议系统在任何用户使用环境都可提供无缝和稳健的语音体验。CEVA通过硬件结合软件的IP方法为客户带来独特的价值，而增值 ClearVox 语音软件就是很好的印证。我们期待与信骅科技及其客户精诚合作，为市场带来新一代智能会议系统。
CEVA-BX1处理器结合了高效DSP计算能力与嵌入式应用所需的编程高效和代码紧凑的要求。CEVA-BX1使用 11 级流水线和 4 路 VLIW 微架构，通过单指令多数据 (SIMD) 指令集提供出色的并行处理功能，广泛用于神经网络推理、降噪和回声消除以及高精度传感器融合算法。CEVA-BX1 附带完善的软件开发工具链，包括高级 LLVM 编译器、基于Eclipse 的调试器、DSP 和神经网络计算程序库、Tensorflow Lite Micro神经网络框架支持，并可选用行业领先实时操作系统 (RTOS)。
7、超越所有折叠手机？荣耀Magic V参数曝光
集微网消息，荣耀旗下首款折叠屏Magic V将于2022年1月10日发布，临近发布会，关于该机的爆料开始频繁。
1月7日，媒体披露了一份所谓Magic V的详细参数。根据已披露的消息显示，荣耀Magic V采用一块6.45英寸外屏，居中挖孔微曲面设计，分辨率为2560×1080，支持120Hz高刷，展开之后的内屏则是7.9英寸，分辨率为2272×1984，支持90Hz高刷，同样是居中挖孔设计。
荣耀Magic V展开之后是160.4*141.1*6.7mm，折叠160.4*72.7*14.3mm，重量为293g。
核心配置上，荣耀Magic V搭载的是新一代骁龙8处理器，提供12GB RAM，电池容量为4750mAh，支持66W有线快充，首发基于Android 12的Magic UI 6.0。
影像方面，荣耀Magic V后置为5000万像素+5000万像素+5000万像素三摄，前置4200万像素自拍镜头。
荣耀赵明对该机表现出了充足信心，并认为荣耀Magic V超越现在市面所有已经上市的折叠屏产品。
8、合创资本王先根：21世纪硅基光电子的投资机遇与挑战
一、后“摩尔定律”时代
1965年，英特尔(Intel)创始人之一戈登·摩尔(Gordon Moore)推测：当价格不变时，集成电路上可容纳的元器件的数目约每隔18-24个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。即每一美元所能买到的电脑性能，将每隔18-24个月翻一倍以上。这个被称之为“摩尔定律”的法则在过去大半个世纪成功地促进了集成电路产业的高速发展，也加速了人类文明的进步。
21世纪，万物互联带来了流量大爆发的时代，预期全球流量将持续激增CAGR达30以上，未来五年全球互联网流量将增加至少3倍。数据速率、数据带宽和数据容量将从“Gbps”时代升级到“Tbps”时代，传统的集成电路被要求有更大带宽、更高速率的数据传输能力、数据处理能力和数据存储能力。
然而，随着单位面积内集成电路晶体管数量越来越接近物理极限，单纯依靠提高工艺制程来提升集成电路性能变得困难。集成电路的制程已经进入5纳米甚至是2纳米的节点，再往下做将面临的综合瓶颈。复杂制造工艺的引入和系统设计难度的增加等将使集成电路制造成本显著提升，同时会出现互联信号延迟、带宽受限、功耗上升和性能下降等问题，这被业界称之为“后摩尔定律”。
因此，进入后摩尔定律时代，集成电路的路在何方？业界专家正在多方面寻找延续摩尔定律的方法，其中硅基光电子技术被发现可能是延续摩尔定律的发展方向之一。
二、硅基光电子的那点事
硅基光电子的核心理念是“光电融合”，即利用硅或与硅工艺兼容的其他材料作为光学介质，跟现有的CMOS工艺兼容，开发以光电子、电子为载体的功能器件，并将它们在同一衬底上大规模集成，形成一个完整的具有综合功能的新型集成电路单元，实现对光子进行发射、传输、探测和处理，可在光通、光互连、光计算和光传感等领域应用。
其包括光源、波导、调制器、探测器、有源芯片和无源器件等部分，除此之外，还应包括FAB厂、设计平台和测试封装。这里应关注：
光源。目前主要采用相对成熟的外置光源方案。由于硅材料不直接发光，需要有其他发光材料提供光源，通过不同的引入方案实现集成。
其他的光源解决方案，如bonding技术也有厂家开始应用（INTEL），但不很成熟。最值得期待的硅基直接外延技术在探索中，离实际商用还有很长的路要走。
FAB。选择一个好的FAB厂对做好硅光产品非常关键。由于硅光仍在发展探索阶段，Foundry拥有各自的PDK和经验，需要在原理图设计时就要考虑。全球硅光FAB厂大概的分布如下图，大多数都是研发性质的FAB，真正能提供商用化的硅光FAB不多，国外GlobalFoundries可以作为代表之一。GlobalFoundries通过对IBM微电子业务的收购，同Ayar Labs和MACOM等企业伙伴进行合作，其硅光子产品制造已占据GlobalFoundries全部晶圆代工业务中的10%。目前国内有三条实验线，但真实技术水平和能力与国际先进机构相差甚远，不能满足国内企业所需的批量商用生产要求。国内硅光子芯片流片都依靠国外代工，耗时久且成本高，不利于国内企业的技术快速迭代和应用拓展。
CPO。传统可插拔光模块当单信道速率达到112G以上时，无法实现高效能超大数据交换，同时交换机端口面板密度的限制无法支持51.2T以上数据交换，还有成本和体积的问题需要解决。故光电共封装CPO，就成了硅光产业链上一个绕不开的环节，硅光将在CPO时代有压倒性优势。CPO指的是交换ASIC芯片和硅光引擎（光学器件）在同一高速主板上协同封装，从而降低信号衰减、降低系统功耗、降低成本和实现高度集成。
CPO的应用更可能从HPC和AI集群中使用的CPU、GPU和TPU切入，LC预测的CPO出货量将从800G和1.6T端口开始。
CPO的行业标准还在制定中，CPO标准形成估计还需要数年时间，国内据说不久会推出1.0版本的标准。国际上芯片龙头INTEL 和交换机产品龙头Cisco等一直都是CPO的积极推进者，博通、亨通洛克利等都在2021年推出了3.2T的硅光技术样机。总之，CPO的发展才刚刚开始，真正的产品还需要数年时间，但CPO的一旦成熟应用可能会使光模块产业链生态发生重大变化。
除了光源、FAB和CPO外，硅光调制器、硅光探测器和硅光电芯片都已实现不同程度的规模化商用，这些芯片融合于硅光引擎将是水到渠成的事情。
我们知道，传统光模块的封装结构中有各种独立的芯片，包括各种光芯片和微电子芯片，在封装成本、封装体积、模块性能和可靠性都随着网络速率和网络带宽的提升而遭遇瓶颈。
硅光技术是结合了集成电路技术的超大规模、超高精度制造的特性和光子技术超高速率、超低功耗的优势，在规模化生产、成本控制、产品性能、封装便利性和产品可靠性等方面均会有突出的优势，能够很好的满足高速互联对更低成本、更高集成、更低功耗、更高密度等要求，这就决定了硅光被寄予担当后摩尔定律时代的重任，在很多应用领域能大显身手。
三、硅基光电子的市场机遇
硅基光电子优势明显，除了在光通信领域的作用外，在其他商业领域如：光传感、光计算、医疗健康和激光雷达等领域的价值也逐渐显现，一个接一个应用得以落地。所以，硅光产业将在21世纪迎来爆发式增长。
市场研究公司Yole Développement估计，硅光芯片市场在未来几年可能会出现爆炸性增长，从2020年的8700万美元增长至2026年的11亿美元，并预测，从2021年开始的五年内，复合年增长率为49%。Yole的预测硅光平台将会出现多种新应用，且认为增长最快的将是医疗健康和光计算领域的应用。
有其他第三方研究报告，对硅光市场预测更加乐观。据咨询机构Lightcounting预测，到2026年硅光在光模块市场份额将超过50%，2021~2026年硅光模块市场累计将达288亿美元。
1）硅光在电信和数据中心的应用
目前硅光集成主要的应用领域在数据中心内部互联的应用、骨干网的相干应用，以及数据中心间的互联。出货的硅光模块产品主要分为两大类：短距离数据中心光模块和中长距离的电信相干模块。
数据中心光模块从几年前100G到现在的400G、800G、未来要到1.6T。硅光100G模块和传统100G模块在数据中心的竞争中没有取得较大优势，400G的传输速率可能是硅光模块与传统光模块的转折点，400G及以上的光模块采用硅光方案将具有更大的竞争优势。有些公司已经开始批量400G DR4和研发800G硅光的芯片，个别公司甚至在投入研发超过1.6的硅光模片设计。下图是数据中心光模块的演进预测：
业务流量增长促进5G前传光模块在向50/100G演进，而城域接入与汇聚层逐渐下沉，向相干高速和高集成度演进，因为相干硅光方案的优势主要体现在相干调制以及合分波器件的高度集成化，加上完善的温控设计，可以大幅解决相干产品的缺陷，有更好的单纤容量和传输距离，100G 相干硅光模块已经获得了一定的应用，但成本还是很高，相对用量不大，市场还可以接受。硅光成为相干检测大规模商用的重要技术基础，厂家正在角逐200GZR、400GZR相干技术规模商用，同时，800G相干方案也已纳入预研阶段。
2）硅光在计算方面的应用
AI高速发展将依靠算法、数据和算力。在摩尔定律逐渐失效的情况下，如何继续保持计算性能提升，这将成为了一项挑战，将硅光技术引入AI计算也许是一种不错的选项。有望成功的方案是以马赫-曾德尔（Mach-Zehnder）干涉仪为基础，以光学方式进行矩阵乘法。
国际上有Lightmatter和Lightelligence，开发以光云计算为基础的光学神经网络加速器并推出样机，有望开始销售使用这种芯片的光学加速板。另一家Luminous的公司将脉冲和光学这两种节能方法结合起来的技术其前景也值得期待。
国内从事光计算的初创企业也不少，曦智科技是其中之一。曦智科技在一级市场获得多家知名投资机构的投资，并于2021年推出的新一代光子计算处理器PACE。另一家光子算数，推出了光电混合 AI 加速计算卡。
当然，光计算虽然前景值得期待，但还有许多技术挑战需要解决，如：需要提高模拟光学计算的精度和动态范围。因为光处理器受到各种噪声源的影响而精度有限，但实际应用中却需要更高的精度。
3）硅光在激光雷达中的应用
激光雷达大致原理是光源发出一定波长的光，探测物体反射回来的光信号形成点云图，通过测量时间差或相位差来确定物体距离等信息，最大优势在于能够利用多谱勒成像技术，创建出目标清晰的3D图像。其包括光学测距、光学扫描和信号处理控制。
激光雷达能否成功大规模商用，核心点要依赖光学扫描和光学测距两部分的成本、体积和性能。FMCW测距和OPA扫描是理想的方案， 基于硅光芯片的FMCW和OPA的激光雷达，可极大地提高激光雷达系统集成度，减小系统体积和重量，提高系统稳定性和可靠性，降低成本及装配难度。
激光雷达市场是一块千亿级的诱人的大蛋糕，目前处在市场爆发前期的孕育阶段，还没有确定的市场格局，群雄角逐好戏正上演。Mobileye已经展示与Intel合作开发出硅光芯片的激光雷达，国内摩尔芯光和LuminWave也都声称开发出基于硅光芯片的激光雷达。
4）硅光在消费和生物健康领域的应用
硅光在消费电子和生物医疗等领域的应用也被寄予厚望。光可快速、超灵敏地检测多种关键生物标志物，以及基于硅光芯片低成本可批量制造，故可作为DNA、葡萄糖、分子和细胞分析传感器等应用。苹果公司与美国Rockley Photonics公司合作开发“穿戴式诊断”的硅光子模块，可能会开发具有保健功能的电子类产品如智能手表等。Bialoom也在进行硅光子生物传感器技术研究，想制造出高性能、具有经济效益的生物芯片检测感染存在。
硅光在消费电子和生物健康领域的应用虽然还在探索阶段，但其市场想象的空间可能比电信和数据中心加起来的空间都大得多。
因此，硅光具有丰富的应用和广阔的市场前景，国内外巨头纷纷布局。国外的企业Intel、思科、Acacia、Luxtera及SiFotonics等均已推出多款基于硅光技术的器件产品，在行业内占据头部地位。其他如Finisar、Oclaro、博通、Leti、Infinera、Rockley Photonics、Skorpios、Ciena、Molex 和 IMEC、ST、台积电、格芯、Fabrinet等也都是这个领域不可或缺的参与者。国内企业进入该领域晚一点，在技术研究及产品开发与国外巨头相比仍有不小的差距，目前仍处于追随者的地位。光迅、阿里、海信、旭创和新易盛等都有不同的硅光产品推出。硅光的产业链如图：
四、硅基光电子的挑战
作为应对“后摩尔定律”可选择的方案之一，硅光虽“火”，但还没有“上火”，因为硅光仍面临着不少挑战。1）首先硅的缺点不少：不发光，无法直接传输光信号和无法直接探测光信号；2）耦合插损大；3）硅光芯片设计和模块设计非标准化案；4）产业链不成熟。
硅光上下游需补齐短板，构建完整成熟的硅基光电子集成产业链，我们才有可能看到 “后摩尔时代“ 的硅光之光。
总之，21世纪将是微电子、光电子和硅基光电子共存共荣的时代，对投资者来说是很好的投资机会。
9、外媒：盘点2022值得关注的20家模拟、MEMS和传感器初创企业
集微网消息，eeNews Analog近日发布了对2022年模拟、MEMS和传感器领域的初创企业大盘点，共有二十家企业上榜，其中有九家企业是新上榜。
图源：eeNews Analog
新上榜者包括活跃于以下领域的公司：MEMS麦克风、扬声器和扫描仪；量子图像传感和电容式触摸传感；模拟亚阈值AI处理和神经形态处理；数字调制雷达和石墨烯材料。
以下是这二十家公司的名单。
Agile Analog Ltd.（总部：英国剑桥）是一家模拟IP公司，由首席技术官Michael Hulse于2017年成立，由首席执行官Tim Ramsdale和董事长Peter Hutton领导。Ramsdale和Hutton之前是ARM的高级管理人员。该公司提供一种称为Composa的可配置、多进程模拟IP平台方法，该方法允许为多个代工厂和节点优化模拟IP。
Analog Inference Inc.（总部：加利福尼亚州圣克拉拉）成立于2018年，正在开发用于深度亚阈值模拟内存计算的电路。由计算机行业的资深人士创立，并得到Khosla Ventures的支持。该公司目前正在开发其第一代产品。
Celera Inc.（总部：加利福尼亚州圣何塞）成立于2018年，开发了一个基于AI的软件平台，用于自动化定制模拟/混合信号IC开发，该公司声称该平台将研发效率提高了100倍。
E-peas SA（总部：比利时Mont-Saint-Guibert）是一家无晶圆厂半导体公司，旨在开发低功率电路，例如能量收集器接口、微控制器和图像传感器。该公司成立于2014年，其愿景是在两个方面解决物联网应用问题；通过增加收集的能量和减少电路块的能量消耗。
Exo Inc.（总部：加利福尼亚州Redwood City）由连续创业者和有远见的Janusz Bryzek于2015年创立，计划开发手持式超声成像仪。该公司开发了一种压电微机械超声换能器 (pMUT)，它与超声成像算法和“深度学习”处理器相结合。
Flusso Ltd.（总部：英国剑桥）成立于2016年，是从剑桥大学分拆出来的。该公司使用CMOS MEMS平台并利用允许的可编程性和可配置性。该流量计采用微电子技术进行封装和组装，每月可生产数千万个零件，同时提供性能和可扩展性。
Gigajot Technology Inc.（总部：加利福尼亚州Pasadena）成立于2017年，是从达特茅斯学院分拆出来的，旨在开发和商业化下一代图像传感器——量子图像传感器 (QIS)。QIS是下一代图像传感器，其中高速单光子检测用于解锁新的图像捕获功能。该公司由新罕布什尔州达特茅斯学院的两名博士生和被广泛认为是CMOS图像传感器之父的达特茅斯学院教授Eric Fossum创立。
GMEMS Technology Inc.（总部：加利福尼亚州Milpitas）成立于2016年，团队成员包括斯坦福大学和加州大学戴维斯分校的教授。GMEMS从MEMS设计服务起步，已经跃升为产品供应商。GMEMS在Tower的0.18微米CMOS制造工艺中安装了定制的生产流程，从那里提供MEMS麦克风。
Haila Technologies Inc.（总部：加拿大蒙特利尔）成立于2017年，使用反向散射技术在多种协议的环境信号之上调制数字传感器数据，同时保持信号的完整性。该公司称，这允许HaiLa传感器标签与多种无线协议一起使用，从而降低部署成本和风险。该公司的第一款产品是RLWi4，这是一种2.4GHz ISM频段Wi-Fi前端IP核，它使用反向散射以高达每秒1Mbit的速度传输数据。
Newsight Imaging Ltd.（总部：以色列Ness Ziona）专注于3D机器视觉和光谱分析应用的图像传感器，服务于各种垂直领域，包括：汽车、机器人、智慧城市、移动、工业、健康。该公司开发了NSI1000深度传感器和固态增强飞行时间 (eToF) 激光雷达的参考设计。
OQmented GmbH（总部：德国Itzehoe）成立于2018年，致力于开发和销售MEMS反射镜和激光扫描技术。OQmented希望为技术、汽车和光学公司提供用于消费类AR、机器人和3D相机应用的组件。该公司是从Fraunhofer Institute分拆成立的，Fraunhofer Institute首先研究了气泡MEMS技术。
Paragraf Ltd.（总部：英国剑桥）成立于2017年，是一家基于石墨烯的电子设备供应商。Paragraf开发了直接在晶体基板上生产单原子厚二维材料（包括石墨烯）的工艺，例如：硅、碳化硅、蓝宝石和氮化镓。该公司还供应GHS系列高性能石墨烯Hall传感器。
proteanTecs Ltd.（总部：以色列海法）成立于2017年，开发了一个基于云的平台，该平台将芯片嵌入式代理中创建的数据与机器学习相结合，在故障发生之前进行预测。可以在芯片设计、芯片生产、系统生产和部署后获得洞察力。通用芯片遥测 (UCT) 的级别由集成的代理的覆盖范围和种类决定。它适用于芯片开发商、系统构建商和服务提供商。
SigmaSense LLC（总部：得克萨斯州奥斯汀）成立于2015年，提供数字传感技术来解决触摸传感器的噪声和调谐挑战。SigmaTouch控制器利用电容成像来创建直观的机器界面。SigmaSense技术支持访问关于移动设备、大型交互式显示器交互的多种类型的信息，并提供定制的传感应用程序。
SiLC Technologies Inc.（总部：加利福尼亚州Monrovia）专注于在自动驾驶、机器人、智能相机等领域实现类人感知。SiLC提供调频连续波 (FMCW) 成像系统，该系统可为设计在1550nm波长下运行的芯片上提供4D传感。SiLC由硅光子学行业资深人士于2018年创立，使用专有的基于硅的半导体制造工艺来制造其芯片和标准的自动化IC式组装工艺。
SynSense GmbH（总部：瑞士苏黎世）于2017年以aiCTX的名称成立，旨在开发通常基于视觉数据的神经形态计算。该公司提供专用的混合信号神经形态处理器，兼具超低功耗和低延迟性能。SynSense于2017年3月从苏黎世大学神经信息学研究所分拆出来后，得到了来自中国的风险投资的支持。
Syntiant Corp.（总部：加利福尼亚州Irvine）是一家成立于2017年的初创公司，正在开发在闪存中运行的模拟神经网络处理器。神经决策处理器 (NDP) 执行大规模神经网络推理，同时功耗比传统CPU、GPU和DSP解决方案低1000倍。NDP适用于从手机和可穿戴设备到智能传感器和无人机的持续可用的电池和能量收集应用。
Uhnder Inc.（总部：得克萨斯州奥斯汀）成立于2015年，致力于开发汽车片上雷达。该公司的第一款产品被设计到汽车供应商麦格纳（Magna）的Icon雷达中。Uhnder的数字调制雷达芯片集成了192个虚拟通道——从标准雷达中使用的8个虚拟通道跃升至24个。每帧更高数量的检测使得跟踪和分类更多物体成为可能，并且可以减少由于雷达信号过多造成的干扰而导致的错误。
UltraSense Systems Inc.（总部：加利福尼亚州圣何塞）是一家成立于2017年的初创公司，已宣布推出基于超声波的用户界面。该公司开发了一种超声波执行器/传感器，可以连接到外壳的内表面以创建触摸用户界面。基于MEMS的技术以兆赫兹频率运行。它通过5毫米的铝或玻璃发送和接收压力波信号。
xMEMS Lab Inc.（总部：加利福尼亚州圣克拉拉）开发了一种用于TWS和个人音频设备的单片MEMS扬声器。xMEMS拥有10项已授权专利和70多项正在申请的技术专利。该公司致力于通过将智能方法与MEMS技术相集成，为一系列消费电子设备设计先进的解决方案和应用。
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