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艾迈斯、赛灵思、英飞凌、兆易创新等半导体大佬齐聚第八届EEVIA年度ICT论坛

手机报在线 2019-04-25 11:02
传感器 TOF技术 ICT媒体论坛 半导体公司 阅读(17517)
导语手机报在线从现场获悉,在第八届EEVIA年度ICT论坛中,英飞凌、艾迈斯、赛灵思、兆易创新等半导体公司代表发表主题演讲,就TOF、光传感器、人工智能等领域同参会人员进行了深入的探讨。
   日前,由深圳易维讯主办的第八届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拉开帷幕,手机报在线受邀参加。
 
  手机报在线从现场获悉,在第八届EEVIA年度ICT论坛中,英飞凌、艾迈斯、赛灵思、兆易创新等半导体公司代表发表主题演讲,就TOF、光传感器、人工智能等领域同参会人员进行了深入的探讨。

  英飞凌:打破TOF技术在各种智能场景中的应用限制与挑战
 
  传感器在通讯架构中,扮演着非常重要的作用。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认为,TOF作为重要的传感器之一,未来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。
艾迈斯、赛灵思、英飞凌、兆易创新等半导体大佬齐聚第八届EEVIA年度ICT论坛
  飞行时间技术可提供准确、可靠的深度数据。其工作原理是通过向目标发送近红外光,并利用传感器接收从物体返回的近红外光,进而获得光的飞行时间t,再计算获得目标距离:d=ct/2。简单来说,ToF图像传感器就是在传统的2D图像上增加了Z轴的景深信息,从而生成3D图像。
 
  其实在飞行时间这一领域,英飞凌有一个系列在市场上已有一段时间了。
艾迈斯、赛灵思、英飞凌、兆易创新等半导体大佬齐聚第八届EEVIA年度ICT论坛
  麦正奇提到,在消费电子、工业、汽车都有不同领先的地位。从应用端来看,在消费电子上,主要以移动装置为主,可以分成手持或者VR、AR头戴的产品;工业方面自动化、安防、机器人等应用已经在发酵;在汽车部分,不管是汽车的内部或外部,它已经是一个选项之一。
 
  在上述领域,英飞凌均有突破。据了解,在工业移动方面,英飞凌的REAL3图像传感器已经量产化;在手持设备上,REAL3图像传感器已开始量产,并在2014年、2015年就开始与几家厂商在手机上做一些距离的侦测,做两侧长度或AR、VR的应用等。
 
  而针对汽车这一市场,英飞凌的REAL3图像传感器目前正在研发的阶段,我们正在与一些汽车的厂商讨论,做一些立案的方式。
 
  最后,麦正奇提到,英飞凌与德国锡根的合作伙伴pmdtechnologies股份公司彼此配合,推出多款REAL3系列ToF图像传感器。在接下来的发展战略中,将从前沿的ToF像素点、集成芯片、模组设计到先进的图像处理,设计出深度传感方案,共同打造了业界最佳的3D ToF系统。
 
  艾迈斯半导体:助力智能手机三大主流趋势不断创新
 
  对于智能手机的发展趋势,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在会上也做出了详细的阐述。其认为,目前智能手机第一个趋势,就是前置功能,主要是3D人脸识别,主要用于身份的检测和安全支付;第二个趋势就是全面屏,无边框;第三个趋势就是摄影的增强,怎么去捕捉后续的摄影,让图片更完美。
艾迈斯、赛灵思、英飞凌、兆易创新等半导体大佬齐聚第八届EEVIA年度ICT论坛
  Jennifer Zhao介绍称,艾迈斯半导体针对3D人脸识别领域,有不同的解决方案,第一个是结构光,该技术在市场上有一些厂商已经应用了,它的距离和深度以及安全适应都是最佳的,当然它的价位也是最高的,所以可以看到,在市场上比较高端的手机,很多是选择结构光。
 
  第二种就是主动立体视觉,这个是比较适合覆盖中等的距离,它的深度图质量也是比较优良,但是精度没有结构光好,它主要也是比较简单,价位比结构光更具优势,有一些客户是选择它。
艾迈斯、赛灵思、英飞凌、兆易创新等半导体大佬齐聚第八届EEVIA年度ICT论坛
  第三种就是飞行时间,这个是比较适合中远距离,现在可以达到5米左右,作为前置来讲,它的系统集成比较简单,它的尺寸是在三种方案里面最小的。Jennifer Zhao表示,我们公司的理念就是,我们不管客户选择哪种方案,我们都是有成熟的解决方案提供给客户。
 
  手机报在线从现场获悉,艾迈斯半导体在3D系统领域颇具优势,它们不仅有硬件,也有软件和相关的应用软件,在软件方面,艾迈斯半导体不仅可以给客户提供VCSEL光源、光路先进光学封装,另外也有NIR和TOF摄像头。
艾迈斯、赛灵思、英飞凌、兆易创新等半导体大佬齐聚第八届EEVIA年度ICT论坛
  在软件和算法方面,艾迈斯半导体与旷视科技(Face++)、Bellus3D、7 Sensing合作提供3D人脸识别、高级相机成像(背景虚化/移除等)、3D建模、增强现实/虚拟现实等功能;在3D系统方面,与高通(Qualcomm)合作开发针对手机市场的低成本主动立体视觉解决方案,适用于3D成像、3D扫描,特别是面部生物识别。
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  Jennifer Zhao表示“ams在目前三个共存的3D视觉技术方面均取得了成功,支持各种应用场景,如移动/计算、智能家居、工业自动化、汽车等。”
 
  而针对全面屏无边框方面,艾迈斯半导体有一款支持全屏的屏下传感器。Jennifer Zhao透露客户主要要求是:一个在屏下,它的灵敏度要高,因为光要通过OLED屏下面打出来,另外一个就是在所有亮度等级下都要运行,在OLED屏下高光低光下都能应用,这个产品现在已经量产了。
 
  在改善摄像头功能上,艾迈斯半导体也有相关产品。据了解,在激光检测对焦上,艾迈斯半导体有一款产品叫TMF8801,去年主要量产的TMF8701是用于前端,算是结构光中间一个主要的器件单点1D TOF,今年推出的是TMF8801,可以解决2cm到2.5cm的距离,封装尺寸缩小33%,另外还可以抗太阳光。
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  最后,Jennifer Zhao表示,艾迈斯半导体主要是用创新来支持客户三大主流方案,产品线丰富。有专注于环境光检测,颜色、颜色+接近、光谱+光源闪烁检测相关产品,在模块方面,艾迈斯半导体也有接近、环境光检测+接近、颜色+接近、飞行时间。其进一步透露,在奥地利艾迈斯半导体有自己的工厂,封装主要是在新加坡的工厂,供应链非常成熟,而在智能手机方面,艾迈斯半导体与全球十大智能手机厂商均有合作。
 
  赛灵思:人工智能计算的加速引擎
 
  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。但令人尴尬的是,AI技术发展迅速,但是落地的场景却未能达到预期效果。
 
  赛灵思人工智能市场总监刘竞秀认为有两个剪刀差阻碍了人工智能的落地:其一,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;其二,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。
 
  商业模式发展趋势驱使AI变现能力迅速增强,近几年,各种各样的AI相关的主流应用场景不断出现,包括视频、图像、智能驾驶、语音应用等,万物互联正在成为一种趋势。“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。”刘竞秀表示。
 
  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价格,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。
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  从人工智能的解决方案来讲,赛灵思希望能提供端到端的解决方案,结合赛灵思传统的开发软件,把这些整套的AI相应的工具用起来,就可以快速地实现产品的部署。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,换句话来讲,而不仅仅是只能做人脸或者只能做车辆检测。
 
  赛灵思作为传统的FPGA芯片公司,现在已经慢慢走向另外一个维度。刘竞秀提到:我们希望为客户提供基于芯片、IP加上工具,以及客户在真实场景中真实应用的算法,提供一整套的参考设计,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。
 
  兆易创新:SPI NOR Flash应对高性能应用领域的趋势和需求
 
  NOR Flash作为存储领域的一大重要品类,成为了当今左右半导体行业市场走向的关键力量之一。兆易创新存储事业部资深产品市场总监陈晖提到,SPI NOR Flash在全球的出货量基本是从无到有,2004年开始推广,达到60亿颗以上,平均地球上每人可以分到一颗。所以,NOR Flash是高可靠性的系统代码存储媒介,优点是指令协议简单、信号引脚少、体积小,符合这些新的电子设备对体积的要求。
 
兆易创新存储事业部资深产品市场总监陈晖 
  兆易创新存储事业部资深产品市场总监陈晖
 
  “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。”陈晖讲到。
 
  在应用端如何让新的SPI Flash让应用能够受益?陈晖从车载、AI和IoT热点应用上带来分析。
 
  汽车的显示屏直接涉及到SPI NOR Flash的应用。如果用前一代的104MHz四口来存储所有显示屏的数据,把显示屏里面的数据从Flash里面读出来,需要超过五秒钟,如果用最新的八口协议,用200MHzDTR来读,不到一秒钟时间这么大的屏幕就会点亮,这个速度才能满足人的需求。
 
  Flash会和各种应用打交道,最典型的比如当今大热的AI领域也会涉及到Flash的应用。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。
 
  IoT应用受到系统成本的约束非常大,因为它非常多、非常小,不希望把DRAM作为一个负担,所以这时主芯片会从flash里直接调用系统代码,直接进行本地执行,这就是一个XiP的概念,既是把flash里面存储的系统代码按指令把它读到指定的Cache里面去执行。这样,在flash这个分区里的系统代码部分,就可以看到它有不同的指令,在不同的地址,是可以支持随机读取指令的器件。
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