輪廓濾波器是用光波測量嗎

新基建一定程度上也是圍繞著底層的基礎設施、半導體和積體電路展開。新基建背景下其實也蘊含著“芯基建”的機遇。

毫米波雷達、鐳射雷達、視覺感測…晶片領域有哪些國產替代細分領域？這些細分領域的市場情況如何？

撰文 |

徐丹

華為斷供事件以來，半導體的國產替代問題又一次被推上了風口浪尖。

作為IT行業“皇冠上的明珠”，半導體行業對科技的意義不言自明，但長期以來我國晶片都極大依賴進口，自給程度非常低。

2018年，政府提出“新基建”，將5G、大資料中心、人工智慧、工業網際網路、新能源汽車充電樁、軌道交通、特高壓等行業定義為新型基礎設施。

而剖開這些行業的核心，會發現底層基礎設施新都是半導體和積體電路。新基建背景下其實也蘊含著“芯基建”的機遇。

國產晶片替代的情況如何？產業機遇在哪裡？8月28日，BV百度風投“百業智慧研究院”舉辦了“新基建下半導體前沿技術閉門研討會”。

參加研討會人士包括和誠諮詢研究總監顧成建、招商證券投行部執行董事胡明勇、微度芯創始人羅俊、愛萊達創始人潘衛清、凝眸科技創始人張光斌，以及特邀行業專家中國電子資訊產業集團有限公司規劃部積體電路處處長董大偉、北京易華錄資訊科技股份有限公司何繼偉博士、東軟集團（北京）有限公司技術總監張靜波、北京賽目科技有限公司總經理何豐等，共同探討在國際摩擦激烈的情況下，國產半導體替代的機遇與路徑。

一

拆解半導體國產替代，機遇在哪？

首先，和誠諮詢研究總監顧成建分享了新基建背景下國產晶片的機遇。在劃分為新型基礎設施建設的幾個行業中，5G和大資料中心是國產晶片替代中機遇最大的領域。

拆解半導體國產替代，機遇在哪？

，從2G到5G，單部手機射頻前端系統價值從3。25美金增長至38美金。根據YOLE預測，到2025年全球射頻前端市場規模將會達到258億美金，年複合增長率8%。

但全球射頻前端市場份額幾乎被前五大廠商（Murata村田、Skyworks思佳訊、Qorvo、Broadcom博通/Avago、Qualcomm/TDK Epcos）佔據，中國在其中的參與程度比較低，且還沒有公司能夠獨立支撐IDM的運營模式，主要為Fabless設計公司。

從細分方向來說，射頻前端系統包含的晶片品類較多，包括功率放大器PA、濾波器、開關、低噪放、多工器等，其中濾波器和PA是最大的兩個細分方向。

濾波器有聲表波濾波器（SAW）和體聲波濾波器（BAW）兩種，前者國內佈局企業包括麥捷科技、無錫好達等，其中無錫好達先後受到華為和小米的投資。

不過這些企業雖然取得了一些進展但在大批次生產和出貨能力方面仍有追趕空間，且大多集中在中低端領域。近年主流日本廠商的技術專利即將到期，對國產廠商來說會是一個較好的機遇。

BAW技術壁壘更高，該領域的國內企業更是鳳毛麟角。

PA模組是射頻前端系統中單體價值最大的零件，國外壟斷程度同樣很高，96%的市場被Skyworks、Qorvo、Broadcom、Murata佔據國內參與的玩家主要有紫光展銳、中科漢天下等，但均非上市公司，行業巨頭尚未出現，新企業有機會進入。

近年來，射頻前端整合化趨勢越來越明顯，巨頭公司傾向於強強聯合，提供射頻終端的整體解決能力，如2014年RFMD與Triquint合併成立Qorvo。

兩年內5G可能會開始大規模商用，這段時間對於國內5G射頻產業會是一個非常好的發展機會。順應射頻前端發展趨勢，

拆解半導體國產替代，機遇在哪？

5G之外，大資料中心也是一個蘊含著大量機會的市場。預測到2024年伺服器行業增長規模可達到320。7億美元，預測年複合增長率11。6%。用於伺服器端晶片主要是儲存晶片和處理器晶片。

應用程度較高的主流儲存器為DRAM儲存器。受5G+IoT發展需求，DRAM需求會有較大增長，5G新機單機儲存用量大幅提升，物聯網時代CIS感測需求強勁，今年DRAM產能已經有供不應求的趨勢，儲存器價格上漲。

DRAM市場同樣高度壟斷，三星、鎂光、SK海力士、東芝等頭部企業佔據超90%的市場份額，中國DRAM正處於技術研發階段，合肥長鑫的DRAM儲存器預計於2020年可大規模生產，之後國產DRAM預計會迎來國產替代期。

伺服器晶片廠商幾乎被英特爾、AMD、英偉達三家佔據，目前國內研發CPU的廠商包括龍科大、華芯通、龍芯中科、上海兆芯、海光等，其中海光等已經進入量產階段。2018年國產CPU進入政府採購網站，在外部環境動盪的情況下，CPU國產替代的趨勢會長期存在。

當前GPU市場有較大需求，在很多公司進入實體名單或涉及敏感行業之際，國產GPU有機會打入供應鏈，另外AI計算也需要大量GPU，GPU方面國內國內創業企業較多，6月，成立不到一年的GPU初創企業壁仞科技拿到了11億元A輪融資，創下同行融資新紀錄，說明資本也比較青睞GPU市場。

但GPU創業最難構建的是生態，有業內人士認為，雲端GPU機會較大，在雲端適配一個應用就能獲得一個應用場景。同時，可以用最先進的製程以及降低毛利潤率的方法，來提供效率好的方案。

那麼，當視野抽離宏觀，各個細分賽道情況如何？有哪些值得關注的企業？

在5G高頻高功率高寬頻高線性的變化趨勢之下，價值量變化最大的系統之一是射頻前端

國內企業應當在研發初期進行技術協同，以提供整體解決方案為目標。同時加強併購和技術整合，以資本運作的方式達到產融結合。另外加大各個環節的投入，包括設計-製造-封裝，補足晶片製造的短板以免被卡脖子。

二

就射頻晶片的應用領域而言，一個潛力非常大的市場是毫米波雷達。 微度芯創始人羅俊分享了毫米波雷達在自動駕駛領域之外的應用機會。

毫米波頻段通常在30～300GHz之間，波長1-10nm，介於釐米波和光波之間，兼有微波制導和光電制導的優點，更是除sub-6GHz外唯一能部署5G的頻段，成為5G時代的“兵家必爭之地”。毫米波雷達就是指工作在毫米波波段探測的雷達，相比攝像頭、紅外、鐳射等光學感測器，毫米波雷達穿透霧、煙、灰塵的能力和抗干擾能力強。

目前毫米波雷達的大多應用在自動駕駛，雷達可透過天線向外發射毫米波，接受目標反射訊號，獲取汽車車身周圍的物理環境資訊，最終由中央處理器單元（ECU）處理。

不少人認為毫米波雷達的主要應用市場就是自動駕駛、軍工和測量領域，但實際上毫米波雷達的歸宿絕不止於此，它還可以廣泛運用於智慧城市、智慧樓宇甚至智慧養老和智慧醫療領域。

毫米波成像並非像普通攝像頭一樣記錄真實影響，所以在臥室、病房、衛生間等不適合部署影片監控的領域，毫米波雷達可勝任影片監控工作，同時由於其強大的探測能力，毫米波雷達也可以非接觸式的方式對生命體徵進行檢測。

自動駕駛之外，

這一特點意味著毫米波雷達未來可用於醫院、軌道交通、學校、重要廣場甚至是商場這些對安檢“高通量、無感知”需求強烈的部門和場所，目前這些場所的高通量安檢市場在國內幾乎還是“無人區”。

據Plunkeet Research預測，2020年全球毫米波雷達出貨量將達到7000萬個，市場規模50億美元，2015-2020年年均複合增速24%。

從市場競爭格局看，全球毫米波雷達裝置市場主要被博士、大陸集團、富士通等廠商佔領，中國毫米波雷達創業企業從2014年開始興起，團隊往往都是科研、軍工或供應商跳槽背景，數量較少，不過也有一些企業已經逐步實現量產，開始佔據部分市場份額。

珠海微度芯創科技有限責任公司是毫米波雷達一股新興的實力強勁的力量，公司成立於2017年，目前已獲得三輪融資，投資機構包括百度風投、清研資本等。核心團隊學術背景雄厚，基本來自清華大學。

毫米波雷達主要包括雷達射頻前端、訊號處理系統、後端演算法三部分，其中射頻前端是最難攻克的技術，內含的MMIC晶片以及天線PCB板則是毫米波雷達的硬體核心。毫米波雷達公司的創業方向一般就是晶片或者非成像模組。

自動駕駛之外，

毫米波晶片方面，微度芯創晶片研發主要基於矽基，目前已經量產了80GHz太赫茲晶片，160GHz晶片完成流片和驗證，260GHz也已經投入研發，晶片效能包括噪聲係數、發射功率、最大寬頻等都已經達到車規標準AECQ-100，逼近國際先進水平。另外還有AI自動檢測演算法的研發，可智慧分析監控內容。

除此之外，微度晶片還有封裝天線（AIP）和雙極化天線系統等毫米波天線技術；壓縮感知、多入多出（MIMO）、數字波束合成（DBF）等毫米波成像技術。模組方面，也有物位計、水位計、交通雷達、場景雷達等產品。

具體到應用領域，微度芯產品主要應用於工業交通和安防領域，未來還會拓展至汽車領域，目前已經和北京公安局做了聯合立項，幫助開放式空間的非配合式安檢。

目前應用毫米波雷達的終端產品形態包括毫米波攝像頭、通道式高流量安檢裝置和安檢門等。其中毫米波攝像頭和通道式高流量安檢裝置都屬於非配合式安檢，可透過AI演算法自動檢測大型管制器具、槍械和軌道交通禁止攜帶的物品，5m以內成像，成像速度每秒10幀。

自動駕駛之外，

毫米波雷達的歸宿還有哪？

接下來，愛萊達創始人潘衛清和孫建鋒分別介紹了鐳射雷達另類的技術和市場，給鐳射雷達帶來了不同的想象力。

在自動駕駛技術逐漸成熟，市場越來越火熱的情況下，鐳射雷達作為自動駕駛中的“C位單品“得到了越來越多的注意。可以說，鐳射雷達是汽車邁向全自動駕駛的關鍵一步。

鐳射雷達透過發射光束來測量現場物體中輪廓邊沿與裝置間的相對距離，從而準確捕捉到這些輪廓資訊組點成雲，繪製出3D地圖，有超高解析度、精度和抗干擾能力。

一旦無人駕駛汽車進入大規模生產階段，預計該市場將呈現快速增長趨勢，根據MarketsandMarkets資料，全球鐳射雷達市場規模預計將從2019年的8。44億美元增長到2024年的22。73億美元，2019-2024年的複合年增長率為18。5%。

主流鐳射雷達都是使用飛行時間（Time of Flight）探測，直接發射光波透過記錄反射光到達接收器點時間計算光源與物體距離。

但ToF技術存在一定缺陷，首先抗干擾能力弱，如果多輛汽車用同樣的雷達掃描，雷達就沒辦法識別脈衝是附近的車打來的還是自己發出的訊號回波，容易失靈。另外探測距離較近，只能探測200米以內，車速上不去。

毫米波雷達的歸宿還有哪？

這是一個相對冷門的鐳射雷達領域，國外有代表性的公司是美國的 Blackmore 感測器和分析公司、Insight LiDAR等，而國內最早開展該領域研究的是杭州愛萊達科技有限公司，該公司由中科院和美國麻省理工學院領先的鐳射雷達與空間鐳射通訊科研團隊創辦，2018年該團隊獲得千萬級別的天使輪投資。

所謂相干測距即調頻連續波FMCW雷達，該方案發的訊號是連續波，頻率是線性的週期，意味著發射的頻率和接收的頻率有差異，光線混頻探測可捕捉到兩個波之間的差，透過頻率轉換就可以算出距離。

此外，FMCW鐳射雷達的光子電路一部分出射相干鐳射與接收光混合。這提供了一種獨特的“解鎖鑰匙”，可以有效阻止任何背景輻射或其它鐳射雷達的干擾。

相比鐳射雷達，相干探測增加的模組主要是光學處理部分，愛萊達的方案主要利用相干增益，光線進來之前，在背景光不變的情況下，對其訊號進行放大，透過背景光差分，提高光學信噪與抗干擾能力，探測靈敏度是ToF方案的至少兩個以上數量級，探測距離可以達到一公里，更適合自動駕駛場景。

相干鐳射雷達工作原理，圖源《鐳射與紅外》雜誌

目前，愛萊達FMCW工業鐳射雷達開發已完成，正在進行軟體開發和FMCW+MEMS車載鐳射雷達上車測試。未來會主要用於無人駕駛汽車和軌道交通場景。

除了自動駕駛和軌道交通，鐳射雷達是否還有其他商用市場？愛萊達的另一款產品給了答案。

人工智慧時代，人和機器互動的一個重要媒介就是聲音，目前獲取聲音的最主要技術是電子拾音，但電子拾音技術相對粗糙，目前有兩個關鍵問題很難解決，一是遠距離識音，由於聲音在空氣中傳輸時衰減速度非常快，當聲源距離電子拾音器較遠時聲音便聽不清。另外電子拾音也無法做到定向拾音，無法蒐集某個特定方向的聲音。

毫米波雷達的歸宿還有哪？

安防領域，毫米波雷達最大的優勢是可以穿透編織物，可清晰檢測到衣物下隱藏攜帶的違禁物品。透過微度芯創獨有的主動式高幀率成像系統，能夠實現在開放空間進行高通量、無感知、非配合的智慧化安檢業務。

重點應用領域在安防。音訊健康已經成為智慧安防建設系統的一個重要重要組成部分，平安城市、公檢法辦案區等越來越多的智慧安防案例已經要求增加音訊採集。聲音在安防中的應用主要包括語音識別、聲紋識別、生源定位和異常事件監測。

光子拾音在安防中的應用方案主要有四種：

單點拾音，在靠近行人的位置安裝反光盒，使拾音更清晰；與影片輪巡聯動，聲音探測和影片拍攝區域跟著走；突發事件聲源定位，任意三個點位的拾音便可以確定聲源位置；醫用光子無線聽診，光子拾音在醫療領域可以聽心音和肺音，助力無線非接觸和遠端醫療。

光子拾音器在安防中的應用主要取決於兩個關鍵技術突破：體積和價格。目前愛萊達產品的體積已經比安防相機小，未來會採用矽光晶片方案，體系甚至可以比火柴盒小；另外，價格也由原來的幾十萬降為5k以內，單點拾音最低價格200元，改進系統封裝工藝後還有更多降價空間。

安防之外，光子識音也可以應用在工業網際網路中進行產品檢測和故障診斷。

目前工業網際網路大多用自動感測器和工業麥克風檢測進行質檢，但問題是需要緊貼裝置才能操作，很難在高溫、強電、有毒等複雜環境工作，另外工業裝置嘈雜，聲音質量易受噪聲影響。而光子拾音可以做到非接觸、聲源定位絕對精準、抗干擾，適合在惡劣環境工作。

具體應用場景包括冶金行業等機電裝置檢測、傳動鏈檢測；化工行業轉動裝置的異常震動和噪音、家電行業的故障分析等等。

微度芯創的獨特之處在於，它既做晶片設計，同時做基於晶片的模組和產品。“晶片領域相對窄，為了將晶片更快的推向市場，我們會自己做應用和模組。這是先縱深打透，再聯合其他生態做更大的晶片供應。”微度芯創CMO張德智說。

三

凝眸科技創始人張光斌則分享了視覺感測器平臺的先進技術。

人與機器互動的另一個重要方式是視覺，處理資訊的第一步就是“看見”資訊。無人駕駛汽車中的行人檢測、安防監控、醫療影像、智慧製造、交通管理等各個行業都有對機器視覺的需求。

人工智慧視覺處理方案一般包括兩部分，CMOS影象感測器和AI演算法。感測器負責攝錄資訊，資訊傳到伺服器或雲端後利用伺服器上的顯示卡進行運算。

但這種資料處理方式較為複雜，目前比較先進的解決方案是“嵌入式人工智慧”，直接將視覺晶片嵌入攝像頭，這樣可以大大節省方案。所謂視覺晶片就是高速影象採集和實時影象處理功能的片上整合系統晶片。

視覺感測是一個非常龐大的市場，據前瞻產業研究院，到2021年，全球CMOS影象感測行業市場將突破200億美元。

國內一個具有代表性的智慧視覺感測器平臺是凝眸智慧科技，這是一家把視覺感測器和嵌入式人工智慧結合在一起的機器視覺解決方案公司，核心團隊學術背景十分強大，有近20年的視覺感測器經驗。

國內感測器市場雖然玩家眾多，但就安防等領域而言，還是有很多無法解決的痛點。

首先解析度太低，雖然2019年手機攝像頭解析度已經有1億，但絕大部分已裝機的安防及IoT攝像頭仍然是1080p及以下，比最新技術至少落後3-5代。在商場等開闊地點攝像頭無法準備識別到人臉，用於交通監控的感測器也分辨不清路名和車牌號碼。

其次識別速度太慢，對於一些運動場景，比如奔跑中的人、汽車行駛、打乒乓球等都很難捕捉到清晰影像。

此外監控視野也比較有限，容易受光線和天氣等外在條件影像。

目前業界也有一些相關解決方案，但都不盡如人意，比如搶球機方案、360度融合方案、人眼攝像機和多鏡頭攝像機矩陣方案等均有功耗大、成本高的問題。

鐳射雷達的想象力

視覺智慧平臺方面，核心技術包括超解析度的影片感測技術、超高動態範圍的感知技術、捕捉超快瞬間的運動感測技術、高解析度的三維感知技術和多型多型感測器的全景融合技術，可以很好的解決大場景中遠距離目標識別的痛點問題，可以更加高效的抓取、追蹤資訊。

成像系統外，視覺智慧平臺還包括視覺晶片，基於M-Perception 前端邊緣 AI架構，可滿足邊緣邊緣計算在功耗/延遲方面的需求。

傳統處理流程是影象資料匯入後直接用影象處理引擎ISP處理，然後進入邊緣CNN檢測，最後進入應用層CNN。而M-Perception 流程在進入ISP處理前會經過前段IPU、淺層CNN和深度CNN，前端IPU和淺層CNN之間還有一個反饋環節。相比之下M-Perceptio可過濾大多數無效資訊，將資料寬頻減小約100倍。

綜合之下，HyperSens方案在可在不升級現有平臺ISP處理能力、 網路傳輸頻寬、資料儲存容量的情況下，將現有的機器視覺系統升級到10倍或更高的清晰度。對於高階應用，HyperSens 能進一步提高系統到幾億畫素的清晰度，遠遠超過當前工業標準和人眼視覺的極限。

目前凝眸的首款類人眼只能感測器樣片已流片成功，核心架構及設計模組已得到有效驗證，正在向量產版轉化。即將推出安防監控和 AIoT 應用的系列 HyperSensTM 晶片、運動視覺感測器、單畫素單次曝光 140dB 高動態範圍視覺感測器 和3D感測器。

鐳射雷達的想象力

鐳射雷達的想象力

除了產業端，資本市場也在為“中國芯”助力。最後招商證券投行部執行董事胡明勇分享了科創板的政策，分享中胡明勇表示，“科創板幾乎就是為半導體企業量身定製的。”

胡明勇從科創板、創業板的發行上市要求、稽核與註冊程式、發行與承銷規定等方面介紹了半導體企業IPO事項。

解決ToF缺陷的一個技術是「相干探測鐳射雷達」，它在抗干擾能力、工作距離、人眼安全等級、固態雷達和毫米波雷達相容性等方面都強於鐳射雷達。

所謂硬核性即專案的科技含量，半導體企業可以不盈利，但必須要有足夠的科技價值，其中有一些硬性指標規定，比如研發投入需佔比5%、5個發發行專利、年增長20%等。

規範性是科創板稽核的重中之重，主要是財務資訊的稽核，包括研發資本化、公司出資問題、關聯交易、資產減值準備、股權支付、會計政策和會計估計、稅收優惠及其他常見的財務會計問題。

據公開資料顯示，2020年上半年科創板已上市半導體企業14家，融資近1440億元。

國產替代的大趨勢下，希望中國半導體企業會更進一步。

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