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第11届年度易维讯（EEVIA）中国硬科技媒体论坛暨产业链研创趋势展望研讨会在深圳举办。活动邀请国内外企业和专家对半导体产业进行深度剖析并分享观点。
英飞凌：储能市场需求爆发式发展
英飞凌电源与传感系统事业部应用管理高级经理徐斌
气侯变化是我们所处这个时代最大的挑战，比如现在的温室效应、全球气候变暖以及海平面的上升，所有这一切都是跟二氧化碳的排放量相关。根据权威机构IEA的调研，从1910年到2022年，过去一百年的时间，二氧化碳的排放量呈指数级递增，2022年达到顶峰36.8Gt的二氧化碳排放量。
在二氧化碳36.8Gt的排放量里面，最大的排放量（40%）来自来自于发电，其次是工业应用，占25%。目前，从政府到民间都在积极扩张新能源的应用，包括风能、光伏发电，但这些绿色能源有不持续性或者间歇性问题。
“在过去很多时候，新能源的发电甚至被称为垃圾电，因为它不能很好地被电网应用。这时候怎么应对挑战？就需要做储能。” 英飞凌电源与传感系统事业部应用管理高级经理徐斌说
储能是目前非常热的领域。可以把储能简单分成两大部分：第一部分是表前储能，从发电厂过来；另一部分是表后储能，在消费侧就是表后。
表后储能，也分为两部分：家用储能和工商业的储能。近两年，表后储能安装量激增。
受战争和能源危机影响，储能市场在欧洲迅猛发展，但随着欧洲能源供需情况得到缓解，能源价格在2023年有很大的回落，市场增速有所放缓。
“可以看到2023年储能市场虽然还是持续增长，但增长幅度相比2022年是很大的减小。我们认为，目前这个市场只是暂时性的低迷，在三个月六个月的库存消耗完以后，户用储能还会朝着良性的趋势发展。”
目前户用储能系统看起来很简单，其实它内部结构很复杂，里面涉及的器件很多，英飞凌调研发现：未来光伏等可再生能源一定会搭配储能；储能电池的容量，储能系统的体积大小，储能系统的重量，以及储能系统的成本，都与能源转换效率密切相关；储能系统户用，条件限制系统体积，散热全部都采用自然冷却散热。
未来光伏户用储能系统的效率和功率密度是最制约未来产品竞争力的重要因素。
“英飞凌目前提供完整的解决方案，可提功率密度、效率。英飞凌同时还有很多MCU、传感、通讯器件，这部分也产品也可以带给用户更快更好的设计体验。”
ADI：高性能电源技术和解决方案演进趋势
ADI公司亚太区电源市场经理 黄庆义
ADI在多年的发展过程中，通过公司合并，整合了很多电源相关的技术，也积累了相当丰富的经验。电源系统千差万别，但归根结底是在芯片面积、电能转换效率以及控制系统噪声方面寻找平衡点。
功率模块集成度越来越高，尺寸越来越小
电磁辐射：因为电力电子系统都密集度非常高，有可能带来电池干扰和辐射很大，这也是业界关注的一个领域。特别现在的电源都切换到开关电源领域，所以它引起的噪声辐射非常大。
“如果一方面又想小体积、高效率、又想没有电磁辐射，这是非常难的，大家都在朝这个方向不停地努力。” ADI公司亚太区电源市场经理黄庆义进一步解释说。
以噪声为例：传统的电源开关噪声比较大，为了降低噪声，需要降低开关频率，这样就使得振铃比较小，但这些方法会增加开关电源的损耗，降低效率。ADI的Silent Switcher技术可以比较好地解决这个问题，在比较高的开关频率的同时，振铃减小，产生的EMI比较低，通过傅里叶变换的谐波分量也是会低很多。Silent Switcher 3把电容集成在芯片里，在普通的DC/DC性能之上，还增加了一个低噪声功能，使得它输出的噪声非常接近LDO的水平，能够很好地解决效率、面积、电子辐射带来的问题。
电源整体的发展方向是，越来越集成，电流越来越大，厚度越来越薄。业界谈论比较多的，就是怎么把电源方案跟其他的信号链产品放在一起。越来越多的客户和IC公司，都在努力把电源和信号链做成一个整体解决方案，推向市场。
AMS-OSRAM：光学和传感技术如何提升未来汽车价值
艾迈斯欧司朗大中华区及亚太区汽车应用技术总监 白燕恭
艾迈斯欧司朗是一家有110+年设计和制造历史的半导体公司。2022年营收接近50亿欧元，现全球有约21000名员工，在汽车、工业与医疗、消费营收占比接近平衡，其中汽车占比超过40%。
艾迈斯欧司朗可以提供完整的光学所有关键环节器件。简单举例，比如发射器有可见光和不可见光LED， EEL和VCSEL激光器等；光学元器件和微型模组包括晶圆级别的微透镜、玻璃基/硅基上滤波器等；探测器如各种光传感器，包括环境光、接近光、TOF传感器，还有机器视觉传感器等等。
传统汽车中，车前、后静态信号灯，环境光、雨量传感器等光传感器，车里面所有的内饰功能照明等等，从燃油车开始，已经发展很多年。
随着汽车电气化到智能化进程中，发展出来许多新应用。比如动态高像素头灯，未来的头灯不只是ADB防眩光，还可以在路上投射一些视宽线或者信号、标识，来跟行人交互。比如车里的投影，现在电动车里面的抬头显示发展非常快，装车率也非常高，从最早的C-HUD变成W-HUD到现在的AR HUD。还比如DMS，现在的驾驶员监控、疲劳监测等等应该都已是电动车的标配了，现在DMS也正从2D到3D变化。
之所以会有这么快的发展，其实是因为人和车交互方式的变化。
“车的属性已从传统的交通工具，变成现在带着个人属性的私人空间。这个交互方式的改变，会对所有的这些新的应用带来新的增长和促进。这是它的根本变化。” 艾迈斯欧司朗大中华区及亚太区汽车应用技术总监白燕恭说
汽车的交互功能越来越多，催生了智能表面概念。智能表面是用隐藏式的电子按键替代机械式的按键，这种交互方式的变革，将催生一系列新的技术框架出现，满足市场需求。
“车的架构已从以前的分布式架构，到现在往集中式、中央式架构趋势变化。它在变化过程中，所有功能都从分布式的方式往集中式方向发展，这样的趋势也要求功能要在局部有更多的集中。”
智能表面是一个比较典型的例子。它的成长有很多方面因素，比如成本，用隐藏式电子按键替代传统按钮可以省去从研发、开模到调试的一系列成本。同时，可以通过OTA升级灵活调整电子按钮的组合位置。其次，是车内简洁化设计趋势，用户也希望把按键尽可能藏起来，在不需要的时候不占地方。
智能表面看似简单，实现起来并不容易，包含了很多元素。
首先智能表面里面要有一个像素化LED的区域，在未来车内空间里面，照明不再是一块一块的，而是一点一点的，它需要在这个空间里面带来各种灯光效果，它不是一成不变的，而是可能根据不同的操作，配合不同的应用条件来显示不同的颜色，或者来做像素化的控制。
第二：在这样一个区域里面，需要各种按键、滑动条、旋扭等等，所有这些东西都需要触控、压力等检测。
第三：屏幕亮度不是固定的，也不是简单的明或暗，而是需要通过周围环境光的亮度来调节亮面，包括有可能在很多场景下，要先灭掉再唤醒等。
所有这些方方面面，都需要在极小的空间里，把所有这些功能集合在一起，而想实现这点是非常难的。
“比如最简单的亮度调节。手机上亮度调节非常快，因为它有一个本地的光传感器。但现在车上一般只有一个中央的亮度传感，想实现亮度调节功能，需要先向中央区发起请求，拿到亮度值再来调节。当外部环境变化的时候，这个过程中间会存在一些延迟，无法实现快速调节。将来的应用中很多功能都会从以前分布式的场景集成到不同的域来集中管理，但是想把所有东西都糅合在一起，做流畅的配合，有没有更好、更简单的办法？这是AMS正在解决的问题。”
AMS-OSRAM推出OSIRE® E3731i。它跟普通的LED不同，它是一个智能的灯，带驱动，它还在它的驱动里面跑了一条OSP的总线。用户可以通过软件系统的调整，解决上面提到的问题。
对于智能表面应用，要想把未来需求的许多功能，如像素化LED、按钮、滑条、传感的控制等等集成在一起，就要透过OSP总线。
“基于这条OSP总线，我们推出了相应的智能RGB LED，我们也提供了把传感器接入到OSP总线的转换器。通过这样一整套方式，可以把整个智能表面应用串起来。当然这不限于智能表面，我相信在车内的应用里面会有很多的场景，不只是内饰，甚至外饰，只要有传感和照明结合这样的场景，我们的OSP概念和生态，都会给整个产业带来无穷的潜力。”
上海合见工业软件集团：助力国产 EDA 新格局
孙晓阳 上海合见工业软件集团产品工程副总裁
从IMEC的预测来看，2024到2032年，半导体制造工艺会从2纳米到1.4、1.0、0.7、0.5纳米，不停地往前进步。
“从市场的生态或者市场的发展来看，我们国内的半导体公司也越来越多，它要抢占先机，压力也越来越大。再加上流片成本、人员成本越来越高，对技术的需求就会越来越大。但很不幸，14纳米之后的先进工艺目前是对中国封锁。这也是EDA要突破的地方。所有的这些工艺都离不开工具软件的支撑，工具技术的支撑，我们EDA的发展，要领先于工艺的发展，才能支撑工艺的落地。”上海合见工业软件集团产品工程副总裁孙晓阳
合见工软就布局在EDA产业，从芯片的设计验证，一直到系统级的这些封装设计等等，再到应用级，可以支撑整个超算或者大数据、软件等方面的应用。
目前上海合见，从2021年3月1日运营，到现在两年半时间，目前扩张到了1000人的规模。透过并购其他公司，或投资其他公司，合见希望打造整个EDA的流程。
“我们的原型验证系统，是我们非常骄傲的一个产品”。目前我们可以实现100颗VU19P FPGA级联，这是Xilinx最成熟的最大的一颗芯片。我们目前在客户的实际部署已经到了160颗。四颗FPGA是10亿门，所以大概是40亿门的规模。性能是非常重要的部分，我们有一个很强的分割算法，在这个过程当中，设计下来要分割到很多FPGA上面，所以有分割算法，算法又需要时序驱动才可以跑得很快，性能才能好。所以这是我们非常有优势的地方。“
基于规则的库管理签核工具EDMPro，可以全程实现自动化，客户不需要太多的改动设计，去适应FPGA。调试过程中红，，可以让整个系统所有的信号客户都可以查询。
“客户在做原型验证之前，也许它的设计并不是一上来所有的RTL代码都是准备好的，有可能一部分准备好，一部分还没有，这时候可以一部分跑在原型验证系统上，还有一部分用模型来替代做Hybrid，就是联合的仿真和验证，一部分跑在服务器上，一部分跑在硬件系统上。这样的话，可以实现所谓的验证左移，不一定等到所有代码都实现完了再开始验证工作，我可以更早地开始验证，开始软件开发。这是非常重要的一个手段，可以让客户缩短产品上市时间。“
兆易创新:持续开拓新一代存储产品助行业创新
兆易创新Flash 事业部产品市场经理张静
作为高可靠性的系统代码存储的媒介，大部分的电子产品都会把这个启动代码存储到Flash中。Flash是作为电子设备系统里非常至关重要的一个位置。
作为高可靠性的系统代码存储的媒介，大部分的电子产品都会把这个启动代码存储到Flash中。Flash是作为电子设备系统里非常至关重要的一个位置。
兆易创新Flash 事业部产品市场经理张静表示，到目前，兆易创新的Flash出货量已经超过200多亿颗，我们的Flash支持超过200亿台电子设备的启动。
由于近些年来一些新兴领域的发展，推动了NOR Flash的新机遇，比如物联网、手机OLED屏幕、5G基站，汽车电子这类新兴领域的推动下，对于Flash的需求应用领域也越来越广泛。兆易创新紧跟各类应用需求，可以说几乎所有需要存储代码的应用领域都有覆盖。
张静表示，针对不同的市场应用需求，在兆易都可以找到解决方案。我们可以满足各类应用对全容量、高性能、低功耗、小封装的需求。兆易创新认为不同的应用对Flash电压的需求也是不一样的，而低电压、低功耗，是现在及未来的需求方向。兆易创新秉承节约能源的思想和趋势，推出了不同低电压、低功耗的解决方案，来满足不同应用的需求及追求低功耗节约能源趋势情况。
因为工艺节点的降低，显现的特征是尺寸降低、速度越快，节点的降低也带来电压的降低，功耗降低。尤其到7纳米以下，电压会降低到1.2伏，功耗降低，但能源进一步节约。7纳米以下的制程工艺可以为其SoC处理器带来更快的计算速度、更强的图片处理能力、更长的电池续航时间，能够给用户带来更出色的体验。像汽车应用、手机、云计算或者智能识别，这些应用大部分都是用7纳米及先进工艺制程。
“尤其高性能还有低功耗的SoC的需求，对Flash也提出了同样的要求，希望Flash可以做到高性能、低电压、低功耗。” 张静说
因为SoC的电压是1.2伏，Flash的电压是1.8伏，就需要提供多电源的系统，这会增加系统的复杂度，同时消耗功率也会高一些。对于电源系统来讲，电压的降低，同时可以带来更低的消耗功率。对此，兆易创新推出了更低电压的解决方案，即NOR Flash的核心供电和IO的供电电压都是1.2伏。这种方案它的电压是和核心电压SoC 1.2伏保持一致的电压值。这样就可以精简1.2V SoC的电路设计，不需要增加升压电路就可以直接通信。
另外兆易创新还提出了1.2伏VIO的方案，此方案的核心电压还是保持1.8伏，但是IO接口的电压降低到1.2伏，这样和核心电压为1.2伏的SoC在通信的时候，也同样的无需增加升压电路，直接可以通信，精简1.2伏SoC的电路设计。另外IO口的电压降低，它的消耗功率也会降低。
张静表示，兆易创新的解决方案。主要是从容量、性能、电压、封装几个方面。像容量方面，当前NOR Flash最大是2Gb;在性能方面，在电压方面可以做到400MB每秒;，我们现在可以做到1.2伏;封装方面，还是在持续不断地引领创新，推出小封装大容量的封装形式。除了这四个方面，对Flash有进一步的高性能的需求，兆易创新也一直在关注和探索未来的发展趋势。
Bosch Sensortec: 开启全新视野 嵌入式AI与MEMS传感器塑造未来
Bosch Sensortec GmbH高级现场应用工程师皇甫杰
从1996年开始，Bosch推出了它第一颗MEMS传感器，基于6寸的MEMS Wwafer,第一颗传感器用在车规。从2005年开始，Bosch成立了Bosch Sensortec，这也意味着Bosch从车规领域拓展到了消费领域。
“到今天为止，我们的产品出货量突破180亿颗。每一颗出货量代表它对应的产业每一个产品，这样相当于180个产品在使用Bosch传感器。”Bosch Sensortec GmbH高级现场应用工程师皇甫杰
现在MEMS传感器已经渗透到用户和生活的方方面面，在楼宇里面，可以通过传感器检测停车位，还有室内的导航。因为在楼宇之间，或者在地下停车场，其实是没有任何GPS信号的。为了得到一个室内的地图，或者更精确的配合室内地图做车载导航，就可以通过传感器来做车载的惯导。
还有车内的空气质量检测，包括安防类的入侵检测、睡眠监测等等，都会用到传感器。还有在工厂端有一些设备的追踪，还有增强现实的AR眼镜的应用，为工厂端生产和研发提供更便捷更高效的设备，参与工厂生产。
最后就是消费类里面，可以用传感器计算一些更精确的卡路里，还有手机拍照防抖功能，以及手机穿戴设备记录每天步数，这是基于加速度传感器实现的。所以MEMS传感器已经渗透到生活的方方面面，可能大家不会直观地感受到，但它就陪在我们身边。
“Bosch的MEMS传感器发展是从汽车开始，慢慢拓展到消费领域，消费领域包括手机、穿戴产品，再渗透到现在的IoT领域。万物互联离不开传感器对物理信号的感知，让这些IoT的设备变得更加智能。” 皇甫杰说
从2000年初，传感器的作用就是一个物理信号的检测，承载的就是要检测物理信号，然后提供给上层使用，所以它是单一的MEMS和模拟前端。现在边缘AI算法可以集成到小小的传感器产品里面，因为的处理器已经可以做到非常低的功耗，处理能力也可以实现AI算法的运行。传感器已单一的硬件转化成去做更智能的应用场景。
“其实边缘AI算法也可以集成到传感器本体里面，因为传感器只要集成一个超低功耗的处理器，就可以做这个动作。这也是Bosch Sensortec正在做的事情。” 皇甫杰说
把AI算法集成到器件里面的好处是什么？一是可以在器件端做定制化或者个性化，对每个用户做一个适配，让我的传感器识别精度适应到每一个独立的用户，不是说一颗算法应用到所有用户，因为用户是有差异的。
第二，传感器的数据不需要上传到云端，数据只是存在设备本身，甚至传感器内部。这样的话可以保证传感器数据的安全性。
第三，实时响应，无需将数据上传云端，再反馈到设备端，中间的过程直接忽略掉，所以它的响应速度会更快。
第四，进一步地减少设备的功耗，来延长电池的使用寿命或者电池的日常使用时间。这是Bosch把AI算法集成到传感器这个硬件内部的优势。
Bosch列了几个典型的应用场景：第一个是在TWS耳机里面最常见的就是3D音效，它的原理就是检测用户的头部在转动的时候，对应的那个音效场景，或者用户听到的声音，它的音响的位置不变，所以在转动头部的时候，耳朵听到一个立体声的效果，这是基于陀螺仪检测头部转动角度实现的。
二是手势的识别或者动作的识别，比如在走路、骑车、跑步，或者在坐车、坐高铁、坐飞机，这些场景都可以通过传感器的数据做一个大数据的融合之后来做识别。
三是人机交互，这是比较常见的。
四PDR，PDR是步行导航，现在手上基本上人手一个智能手表，或者智能手机，可以基于这个ACC和陀螺仪的数据，结合Bosch的算法去做运动轨迹的记录。这个记录不需要GPS的参与。
最后就是AI健身相关的记录，或者健身动作的追踪，包括游泳姿态的算法。
”传感器涉及到的领域越来越多，未来Bosch也会拓展到一些光学类的传感器，比如说AR眼镜，还有PM2.5传感器，以及麦克风等等。” 皇甫杰
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