当前位置: 首页 > news >正文

云栖科技评论第76期:车用半导体混战 中国怎么战?

【卷首语】车用半导体混战 中国怎么战?

   “制作最好的芯片,藏在(自动驾驶的)车子里面,可能比炫酷的外观或令人尖叫的性能表现更为重要。”《连线》杂志在评论特斯拉自动驾驶芯片时认为,特斯拉耗资巨大的举动确实指出了计算能力在自动驾驶工业中的重要性:这些车中一定会运行着责任巨大的超级计算设备,而它们的开发者必须要找到方法设计、制造核心的芯片,并且将其物尽其用。

   汽车早已是工业制造业和电子工业的合作结晶,车用半导体是一个庞大的家族,包括微控制器单元(MCU)、特定应用标准产品(ASSP) 、特定应用集成电路(ASIC)、模拟(Analog)与功率晶体管(Transistor)、传感器(Sensor)等一系列芯片,被广泛用于汽车的各个组成部分,比如汽车动力总成、xEV、车身、底盘与安全、ADAS+信息娱乐仪表等方面。

   自动驾驶汽车的出现,让车用半导体的价值变得更加重要:如果说特斯拉研制的自动驾驶芯片是自动驾驶汽车的大脑,那么车用半导体则是全车的神经系统,它们感知外部环境、协调内部运行,并对汽车驾驶时的各种需求做出响应。在自动驾驶时代,车用半导体不再各自为战,它们成为了受到核心自动驾驶芯片统一协调管理的有机组成部分。

   掌握尽可能多的车用半导体,不仅意味着掌握汽车行业的未来命脉,更会成为未来芯片行业的霸主,就像英特尔之于PC时代、高通之于移动时代一样。这正是高通试图收购恩智浦,瑞萨电子以67亿美元收购美国芯片厂商IDT的原因:瑞萨电子在全球车用半导体领域位居第二,在动力总成、xEV、车身、底盘与安全领域分别拥有39%、37%、37%和23%的市场份额,一旦成功收购IDT,结合2017年收购的Intersil,瑞萨电子将补齐MCU、SoC、电源管理IC和模拟混合信号等领域的技术拼图,成为具有全芯片生态能力的车载芯片和传感器供应商。

   不止是高通和瑞萨电子,车用半导体这一极具诱惑力的市场已经吸引了四方势力的加入:以恩智浦、瑞萨电子、英飞凌、意法半导体、博世为代表的传统汽车芯片供应商;以英特尔、NVIDIA等为代表的老牌芯片企业;特斯拉、现代汽车等整车厂;四维图新、地平线、寒武纪、西井科技、深鉴科技等新势力也都加入进来,一场激烈的混战已经开战,却缺少了中国玩家的存在。

   国内车用半导体的起步较晚,与国外企业形成了较长代差,同时,受限于缺乏芯片核心技术、设计和生产能力,原材料和生产设备又受制于国外供应商,总体追赶速度仍然较为缓慢,而且车用半导体的工作环境要求远比PC或手机的更为恶劣,要抗干扰、抗震动、抗高温,这又使车用半导体的设计生产叠加了新难度,在市场存量小、测试验证少的背景下,差距更是逐渐拉大。

   国内车用半导体并非没有机会,一方面,车用半导体的高地是自动驾驶芯片,其中的关键是人工智能技术,地平线、寒武纪、西井科技、深鉴科技等初创企业已经具备了相当强的实力;另一方面,中国是全球乘用车市场的明星:2018年1-6月,乘用车共销售1177.5万辆,同比增长4.64%;全球新能源乘用车销量达到72万辆,同比增速达32%,其中中国销量达到35万辆,同比增长60%,占世界份额的近50%,国内的企业和研究机构可以借助巨大的市场潜力争取到与之匹配的话语权。

   但更重要的是,一套面向自动驾驶时代的车用半导体标准亟待建立:2006年,第一版的C-NCAP,即中国新车评价规程出台,在过去12年的发展中,C-NCAP不仅建立了属于中国汽车行业的高标准、公平和客观的车辆碰撞安全性能评价方法,形成了对国外NCAP的替代,更促使国内汽车行业在安全技术方面获得了很大的提升,甚至间接推动了包括主动安全设备在内的多方面技术装备取得显著发展。

   因此,建立一套面向自动驾驶时代的、适用于国内汽车行业及驾乘习惯的车用半导体标准,加上对产学研合作的支持,并引入具有人工智能技术能力的创新企业加入,不仅对国内车用半导体行业具有显著的促进作用,对自动驾驶时代的国内车企同样益处良多。

1、苹果新系统被曝秘密增监视跟踪功能

image


  【新闻摘要】 据《独立报》消息,苹果公司近日对用户隐私政策进行了改动,根据新“隐私政策”,苹果公司加入了针对iPhone用户和其它设备使用者的“信用评级”功能。该评级功能以用户接打电话和收发电邮的数据为基础,借助特定算法,标记用户的“信用评级”,以此应对欺诈行为。但苹果公司在相关条款中并未说明凭借这些数据所生成的“信用评级”将如何防止欺诈行为。

  【小云评论】苹果公司的“信用评级”从功能上看,确实是防止电信诈骗的一种手段,但从另一个角度来看,也不由得让人想起了英国电视剧《黑镜(Black Mirror)》中的情节:在剧中每个人都有属于自己的排行榜,这份榜单影响着人们可以获得的医疗、交通和住房的供给。苹果公司所提出的“信用评级”能起到的作用虽然与其相差甚远,但是这种几乎是强制用户同意隐私数据收集,针对信用进行硬性评级的做法,仍然值得警惕。

2、AI未来将让飞机像鸟一样用气流飞行

image

  【新闻摘要】 据国外媒体The Verge报道,来自美国和意大利的联合研究团队在《自然》杂志上发表了一篇有关使用机器学习技术训练算法来控制自动滑翔机利用空气中上升热气流的研究论文。该研究表明,利用人工智能技术,滑翔机可以充分利用空气中热量产生的气流,获得更好的升力和更长的滞空时间。在良好的情况下,滑翔机可以在高空中停留大约45分钟,虽然在面对特殊情况,如强风时,滑翔机的表现仍然有待改善,但是这一灵感来自于鸟类飞翔智慧的研究,仍然具有很好的发展前景。

  【小云评论】人类的飞行和鸟类的飞翔有着本质的差别,伯努利原理给了人类升空的能力,但人类从未学会鸟类驾驭气流的神秘能力。在空中,鸟类不仅可以利用热空气所带来的升力,还可以在面对不可预测气流时做出微妙变化加以应对,鸟类飞翔的智慧和能力一直是人类梦寐以求的。随着人工智能技术的发展,学习鸟类的飞翔能力成为了可能,这不仅可以构建如自动滑翔机一样的全新飞行器,更重要的是人类将有可能洞悉飞翔的真正奥秘。

3、亚马逊成为美国第三大数字广告业务平台

image

  【新闻摘要】 据市场研究公司eMarketer预计,亚马逊2018年数字广告业务收入将达到46.1亿美元,将占据美国数字广告市场4.15%的份额,成为美国第三大数字广告平台,仅次于谷歌和Facebook。同时,eMarketer预计,谷歌和Facebook在美国数字广告市场中的份额将出现下降:两家公司预计共同占据57.7%的市场份额,其中谷歌为37.1%,Facebook为20.6%,这一比例较2017年的59.1%有所下滑。此外,2017年以来,亚马逊的移动广告业务增长了242%。

  【小云评论】数字广告业务增长的背后,是亚马逊“角色”的转变:亚马逊不仅是一家在线购物网站,它正在成为一个营销渠道,顾客可以通过搜索直接找到希望购买的商品,而不是在谷歌或Facebook上受到潜移默化的影响,这对商品销售方来说更加直接和迅速。毕竟广告客户寻找的是将购买行为与广告直接联系起来的平台,而不仅仅是一个认知渠道。实际上,类似亚马逊的转变在国内电子商务领域早已有之:通过双11等活动,天猫、淘宝早已从单纯的在线购物网站,转为直接、有效的数字广告平台。

4、瑞萨电子将以约67亿美元收购IDT

image

  【新闻摘要】 日本芯片厂商瑞萨电子(Renesas Electronics)宣布以67亿美元收购美国芯片厂商IDT(Integrated Device Technology),通过这笔收购瑞萨将获得IDT在无线网络、数据存储芯片以及传感器方面的技术,这对瑞萨布局自动驾驶汽车至关重要。瑞萨电子是全球仅次于恩智浦的第二大汽车芯片制造商,占据全球车用微控制器市场大约30%的份额,近年来瑞萨电子一直努力扩大模拟解决方案阵容,并加强解决方案产品配套,包括MCU、SoC和模拟混合信号产品。

  【小云评论】无论是电动汽车还是自动驾驶汽车,车载芯片和传感器都起着至关重要的作用,两年内先后收购Intersil和IDT,瑞萨电子正在逐步补齐MCU、SoC、电源管理IC和模拟混合信号等领域的技术拼图,成为具有全芯片生态能力的车载芯片和传感器供应商。虽然收购失败,但高通对恩智浦提出收购的目的与之完全相同,可以看出美国和日本的车载芯片和传感器供应商正在试图建立聚集生态,这对中国的车载芯片和传感器供应商来说并非好消息,对中国的汽车企业来说,同样到了必须入局的时刻。

5、谷歌气球创新记录:7个气球实现1000公里供网范围

image

  【新闻摘要】 据国外媒体Venturebeat报道,谷歌母公司Alphabet的Loon气球互联网项目在9月初达成了一项里程碑记录:通过7个不同的气球在近1000公里的范围内发送互联网信号,这是Loon气球互联网项目目前实现的最远信号接入距离。本次实验在美国内华达州和加利福尼亚州的边界上空实现,7个Loon气球在距离地面20公里的上空,通过回程连接(Backhaul Connection)技术获得地面发射的互联网信号,然后利用预测算法来确定气球可能的行进方向并保持彼此连接,两个Loon气球之间可以实现约600公里信号互传,未来随着气球群中气球数量的增加,Loon项目还将覆盖更为广阔的区域。

  【小云评论】利用高空气球建立网络提供互联网服务,曾被认为是Alphabet的异想天开,但随着项目的深入推进,Loon气球互联网项目马上就要变为现实:今年7月该项目从Alphabet中独立出来成立Loon互联网气球公司,并宣布与肯尼亚电信(Telkom Kenya)在非洲大陆开展首个商业项目建设,计划在2019年利用气球互联网为非洲用户提供互联网接入服务。需要指出的是,虽然“气球互联网”的初衷很好,但是数据安全仍然是一个挥之不去的问题,它很可能存在对国家数据主权的潜在威胁。

6、人机交互追踪技术可精确至2厘米

image

  【新闻摘要】 麻省理工学院教授David Mindell在2015年创立了物体追踪技术公司Humatics,这家公司日前宣布将500米范围内的人和物体之间的追踪定位精度精确到约2厘米,这是该领域目前所达到的最高水平。这一精度由Humatics刚刚推出的空间智能平台所实现,该平台结合使用无线信号、软件算法和移动传感器来跟踪物体和人在特定空间内的移动,其目标是最终将人和物体之间的追踪定位精度提高到毫米级别,实现人和机器的毫米级高精度交互。

  【小云评论】高精度人机互动追踪定位技术是“下一代的GPS”,从装配中心和工厂机器人到送货无人机、自动驾驶汽车,这项技术在人机交互、混合协同的未来将扮演极其重要的角色。此外,随着城市中充满越来越多的物联网设备和自动驾驶汽车,空间智能系统将变得越来越重要,“未来城市会变得越来越拥挤,人、机器人(包括自动驾驶汽车、无人机和机器人)和基础设施这三者之间必须要有精确的定位关系,以确保城市系统的可靠、强大和安全。

7、欧盟10月19日裁决是否批准微软收购GitHub

image

  【新闻摘要】 据国外媒体报道,欧盟反垄断监管机构将在10月19日就是否批准微软公司以75亿美元收购代码托管云平台GitHub做出决定。根据惯例,针对微软的此次收购交易,欧盟相关机构可以有条件或无条件地予以批准,但如果该收购交易引发严重的担忧,欧盟竞争事务监管机构也可以展开全面调查,调查周期很可能长达数月或更久。微软希望欧盟尽快批准这一交易,据欧盟委员会官方网站的一份文件显示,微软在9月初要求欧盟尽快批准该收购交易。

  【小云评论】微软收购GitHub之后是否能保证后者的公立性,避免形成某种新的垄断形式,是欧盟相关机构和整个业界都非常关心的问题,舆论普遍担心GitHub被微软收购后可能会更加青睐微软的产品或造成 事实垄断。为了消除GitHub用户的担心情绪,微软CEO萨蒂亚·纳德拉公开表示GitHub将继续作为一个适用于所有公共云的开放平台存在。不过,对于很多微软的忠实用户来说,这一收购确实有很多好处:包括云计算数据集成服务在内的多项微软服务正在与GitHub形成更紧密的结合。

8、亚马逊发布多款新品 Alexa驱动设备高速增长

image

  【新闻摘要】 据国外媒体报道,欧盟反垄断监管机构将在10月19日就是否批准微软公司以75亿美元收购代码托管云平台GitHub做出决定。根据惯例,针对微软的此次收购交易,欧盟相关机构可以有条件或无条件地予以批准,但如果该收购交易引发严重的担忧,欧盟竞争事务监管机构也可以展开全面调查,调查周期很可能长达数月或更久。微软希望欧盟尽快批准这一交易,据欧盟委员会官方网站的一份文件显示,微软在9月初要求欧盟尽快批准该收购交易。

  【小云评论】微软收购GitHub之后是否能保证后者的公立性,避免形成某种新的垄断形式,是欧盟相关机构和整个业界都非常关心的问题,舆论普遍担心GitHub被微软收购后可能会更加青睐微软的产品或造成 事实垄断。为了消除GitHub用户的担心情绪,微软CEO萨蒂亚·纳德拉公开表示GitHub将继续作为一个适用于所有公共云的开放平台存在。不过,对于很多微软的忠实用户来说,这一收购确实有很多好处:包括云计算数据集成服务在内的多项微软服务正在与GitHub形成更紧密的结合。

9、MIT团队开发“穿墙识人”技术

image

  【新闻摘要】 麻省理工学院电子工程和计算机科学教授 Dina Katabi所领导的研究小组开展的“RF-Pose”项目近日实现了隔空追踪用户的生理信号操作:通过一个与路由器尺寸相当的设备向房间里传输低频率的无线电信号,并根据从人体身上反射回来的信号,创建一个动态的人体线条图。RF-Pose 系统能通过机器学习对人的体态信息进行分析,进而得到用户的健康信息。到目前为止,这一设备已经走入了 200 多个家庭,其中包括健康的家庭,也有患有帕金森症、阿尔茨海默症、抑郁症等患者的家庭。

  【小云评论】技术创新总能以意想不到的方式开花结果。“穿墙识人”技术的出现再一次印证了这一论断,谁能想到借助无线电信号能够识别病患的健康情况?当然,这一技术的应用存在着广阔的想象空间,比如当你坐在沙发上,你的智能电视就可以播放你喜欢的节目,或是在运动场上持续监测运动员的体征以确保所有人都处在健康的身体情况下。因此,对前沿科技的研究者和应用者来说,有两条简单的原则值得关注:首先,要尽可能多的建立科技与科技、科技与应用之间的交叉;其次,对科技有充分的想象力。

10、阿里云宣布全面开放城市大脑平台

image

  【新闻摘要】 在9月22日云栖大会期间,阿里云宣布全面对外开放城市大脑平台,本次城市大脑视觉AI平台开放内容包括面向视频行业的开放、开源计算平台的开放和搜索服务的开放三大主要部分,如为平台上的合作伙伴提供异构计算动态调度、故障切换服务,提供99%时段的实时性保证及安全的计算环境,确保用户的数据以及资源安全。在此前召开的2018世界交通运输大会上,阿里云ET城市大脑就曾宣布向与城市治理有关的全部生态参与者开放平台AI能力。

  【小云评论】借助城市大脑平台的开放,阿里云正在为城市大脑建设一个超级朋友圈,而城市大脑也很可能通过此举成为“城市级的Android系统”。截至2017年末,我国城镇化率升至58.52%,超过8亿人生活在城镇中,13个城市人口超过千万,让城市变得更美好、更宜居是未来社会治理的核心议题。阿里云对外开放城市大脑平台的背后,是整个阿里巴巴的生态能力、技术能力、平台能力的“背书”,对于创业者而言,避免了重复造轮子,提升创业成功机会;对于核心零部件厂商而言,则是新一轮标准的参与机会;对于芯片等厂商而言,则意味着拥有底层驱动的机会;而对于科研机构和政府部门而言,则是从理论走向实践(落地)的机会。

相关文章:

  • 兼容性总结
  • 运维技术(一)用docker安装elk之CentOS7.4
  • 时间复杂度分析经典问题——最大子序列和
  • Android Studio踩过的坑
  • 细说Redis(一)之 Redis的数据结构与应用场景
  • Python变量的相互转换
  • 2018.10.23-dtoi-1770不设找零No Change (nochange)
  • 【NOIP2017D2T3】列队
  • Algs4-1.3.13判断正确的出队次序
  • Dubbo分析之Exchange层
  • QML-qmake大法
  • DreamWeaver使用小结
  • Js jquery常用的身份证号码 邮箱电话等验证
  • POI 2018.10.27
  • w3c xml
  • CAP理论的例子讲解
  • js
  • js面向对象
  • mysql_config not found
  • Node.js 新计划:使用 V8 snapshot 将启动速度提升 8 倍
  • react-native 安卓真机环境搭建
  • spring boot下thymeleaf全局静态变量配置
  • vue中实现单选
  • 面试遇到的一些题
  • 前端
  • 嵌入式文件系统
  • 微信小程序:实现悬浮返回和分享按钮
  • 小程序、APP Store 需要的 SSL 证书是个什么东西?
  • 如何正确理解,内页权重高于首页?
  • ​LeetCode解法汇总307. 区域和检索 - 数组可修改
  • ​ubuntu下安装kvm虚拟机
  • ​如何防止网络攻击?
  • # Java NIO(一)FileChannel
  • #{}和${}的区别?
  • #Ubuntu(修改root信息)
  • (1)(1.13) SiK无线电高级配置(五)
  • (17)Hive ——MR任务的map与reduce个数由什么决定?
  • (C语言)fread与fwrite详解
  • (C语言)二分查找 超详细
  • (done) NLP “bag-of-words“ 方法 (带有二元分类和多元分类两个例子)词袋模型、BoW
  • (备忘)Java Map 遍历
  • (附源码)python旅游推荐系统 毕业设计 250623
  • (附源码)springboot社区居家养老互助服务管理平台 毕业设计 062027
  • (附源码)SSM环卫人员管理平台 计算机毕设36412
  • (附源码)计算机毕业设计SSM教师教学质量评价系统
  • (七)Knockout 创建自定义绑定
  • (亲测成功)在centos7.5上安装kvm,通过VNC远程连接并创建多台ubuntu虚拟机(ubuntu server版本)...
  • (一)RocketMQ初步认识
  • (转)自己动手搭建Nginx+memcache+xdebug+php运行环境绿色版 For windows版
  • (轉貼) 蒼井そら挑戰筋肉擂台 (Misc)
  • ./mysql.server: 没有那个文件或目录_Linux下安装MySQL出现“ls: /var/lib/mysql/*.pid: 没有那个文件或目录”...
  • .net core webapi 大文件上传到wwwroot文件夹
  • .Net Web项目创建比较不错的参考文章
  • .net 重复调用webservice_Java RMI 远程调用详解,优劣势说明
  • .NET/C# 在 64 位进程中读取 32 位进程重定向后的注册表