ADI:在第三次工业变革浪潮中 用两大战略服务中
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2018年,无论是全球半导体市场,还是中国半导体市场,都是成绩卓著的一年,根据ICInsights的预测,2018年TOP15半导体厂商的总营收将达到3811.6亿美元,相比2017年增长18%。2018年中国半导体产业销售额将进一步增长,达到8295.3亿元,增长率为12.9%,由此可见,增长仍然是主流趋势,人工智能、边缘计算、汽车电子成为主要增长动力。业内的半导体公司在这一年里收获了怎样的业绩?克服了哪些经营上的困难?对崭新的2019年有怎样的展望?

笔者邀请了在模拟和电源技术领域的有着领先地位的ADI公司来谈一谈他们在这一年中收获和感想。

ADI:在第三次工业变革浪潮中 用两大战略服务中国市场

ADI公司系统解决方案事业部总经理赵轶苗

在整体营收方面,ADI公司系统解决方案事业部总经理赵轶苗介绍,“根据公司最近一期财报显示,ADI营收获得强劲的第四季度业绩,预计2018财年全年收入达到62亿美元。其中B2B市场增长明显,而工业和通信市场的增长尤其显著。而ADI中国这几年发展非常迅速,已经成为ADI全球增速和体量都最大的部分。”

创新是核心竞争力,重点布局工业、汽车、5G三大领域

想要在市场中长期立足,能否持续创新是一项重要因素,ADI将自己的创新愿景定为“超越一切可能”,把创新作为自己的核心竞争力。成立53年来,ADI一直在创新的路上奔跑。到2018年,ADI共发布了数十款业内领先的产品,涵盖从工业、汽车、通信、医疗、消费、能源管理和航空航天等应用,涉及几乎所有高性能信号链相关技术。

工业是ADI重点的传统市场之一,前不久在ADI先进工业4.0发展规划中公布了一系列解决方案,利用这些解决方案客户可以快速抓住机会让现有老旧基础设施走上工业4.0的快车道。这些新型解决方案为现有工厂基础设施提供新一代的灵活性、连接能力和效率,包括:应用于确定性以太网设备级安全性和时间敏感网络交换功能;适用于状态监控的状态监控的ADcmXL3021模块;适用于先进自动化、运输和生产过程应用的高精度雷达传感器。

此外,汽车同样是ADI公司核心市场之一,ADI重点发展方向是让汽车更安全、更环保和更舒适。为此,ADI为业界提供包括激光雷达、微波雷达和高性能惯导单元、智能座舱、EV和HEV动力总成以及汽车电源管理在内的关键技术。2018年7月,ADI与百度在自动驾驶感知与导航领域达成合作,ADI与百度通过共享资源与技术等的合作方式,利用ADI在IMU、毫米波雷达、激光雷达以及A2B/C2B总线、DSP产品技术方面的优势,在百度自动驾驶Apollo计划的自动驾驶感知与导航应用中开展广泛合作,共同为自动驾驶、智能网联和智慧交通领域提供全面、系统、可靠的解决方案。

在即将进入规模应用的5G领域,ADI不断扩展其广受欢迎的RadioVerse生态系统产品组合,在2018年推出业界最宽带宽RF收发器ADRV9009,提供两倍于前代器件的带宽(200MHz),可取代多达20个器件,功耗降低一半,封装尺寸减小60%。凭借行业领先的性能以及更小的尺寸、重量与功耗,ADRV9009收发器能够满足新兴5G无线基础设施设备以及航空航天系统严苛的天线密度和扩展网络容量要求。

主动迎接挑战,在5G、汽车和大数据领域取得突破性进展

新技术和新应用的不断推出,对半导体企业也提出了更高的要求,只有克服这些困难,不断实现突破才能实现‘超越一切可能’,赵轶苗的解释是,“创新愿景驱动我们去主动迎接挑战,特别是像5G、无人驾驶汽车、边缘节点、人机交互等等应用领域,ADI都推出了众多创新技术解决方案带领业界不断突破超越一切可能。”

他又分别从5G、汽车和大数据三方面分析了ADI的技术进展。在向5G过度中如何支持2G/3G/4G服务?ADI在2018年推出的业界首款支持现有全部蜂窝标准的RF收发器ADRV9009就很好解决了这个挑战,该器件可在75 MHz至6 GHz的范围内调谐,支持2G/3G/4G/5G服务,因此蜂窝设备制造商可以采用单一紧凑型无线电设计来满足所有频段和功率要求。

在汽车领域,如何提高汽车燃油经济性/电池效率?ADI公司创新的A2B总线技术从汽车音频总线出发,通过单条非屏蔽双绞线分配音频、控制数据、时钟和电源,从而显著降低布线复杂性、降低线束重量和体积。2018年新推出的A2B收发器还能用于麦克风连接等扩展用途,这些特性极大地降低了系统成本,非常适合新兴多麦克风应用,如道路噪声消除、车内通信和自动驾驶等。A2B总线技术目前已经获得全球90%的车厂采用,有望不久的将来成为标准化的连接。

大数据的爆发增长对数据中心的高效率供电管理带来挑战,ADI凭借新推出的 LTM4700 降压型 DC/DC 电源稳压器兼具同类产品最高功率和用以降低数据中心基础设施冷却要求的高能效,可提供双路 50A或单路100A配置,其采用的创新封装技术实现了在服务器密度增加以及数据中心吞吐量和计算能力提升下,对系统尺寸和冷却成本的影响微乎其微。

第三次工业变革的浪潮推动中国市场的发展

尽管全球主要的产业分析机构都对未来一年全球经济成长提出了审慎乐观的预期,但ADI相信低成长预期背后同样充满了机遇,特别是当前整个产业正处在第二次向第三次工业革命的交叉路口,我们看到了智能驾驶、新能源、再生能源以及5G等技术给业界带来的各种创新应用的契机,大量的创新的机遇正在围绕着这些领域发生。

人类的三次工业革命,均是由三方面的驱动力促使——能源、交通和交流。面对第三次工业变革的浪潮,从促进工业革命的三个驱动力来看,ADI认为中国会有非常大的发展空间,有能力超越世界上的其他地区,因为中国的智能化发展在整个全球的智能化中发挥着非常重要的作用。而ADI将在其中扮演积极的创新推动和引领的角色,借助其领先的高性能信号链技术与中国企业一道实现超越一切可能的变革,同时获得ADI在中国市场的持续增长。

从合作伙伴和本地化出发服务中国市场

ADI在中国的核心战略聚焦在两个方面:第一ADI要做中国企业的合作伙伴,加强产业合作;第二就是本地化。

从合作伙伴角度来说可以分两个层面:第一,中国的生态系统是和国外不一样的,必须要和合作伙伴共同打造整个生态环境,形成双赢的局面;第二,与客户合作,与客户不再是以前简单的买和卖的关系,要和客户建立一些创新的业务模式,有一些利益共享、共同开发市场的举措。

从本地化角度来说,需要从多个层面来看:第一,因为中国的体量和速度,我们专门针对中国市场做很多新的产品;第二,由于市场对速度的要求,ADI把很多在美国总部、欧洲总部来做对中国市场的决策权迁移到了中国,希望对中国的市场、中国的客户有快速的响应。这些本地化,包括人才的本地化,加在一起对中国市场会更接地气、提供更好的支持。

为此,ADI在中国还专门成立了一个系统团队,这个系统团队会利用ADI在全球开发的芯片技术,快速在中国配上适合的软硬件、算法、封装,找到适合的应用场景,快速落地。例如,ADI开发的气体识别整体系统方案,专门针对中国市场一些特别的需求,现在这个产品不仅是符合中国市场,也已经推广到全球。ADI充分解决了速度和中国市场符合度的问题,这样对中国客户来说有更适合的产品,对ADI的业务来说又有快速的增长。

展望2019年,5G、物联网和汽车领域继续迎来快速发展

在2018年,人工智能、5G、边缘计算……大量的热点技术话题刷屏,尽管一些技术被过度炒作存在泡沫的成分,但还有一些技术则逐渐走入产业应用,正在改变我们学习、工作、娱乐和生活的方式。

例如,物联网和基于网络边缘的应用正在随着产业落地的推动变得越来越普遍,数据的爆炸式增长在未来几年内还看不到任何减缓的迹象。为了在数据产生和需要的地方将这些数据转换成信息,也为了更高效地完成这一过程,我们会看到2019年“智能传感器”将取得进展。同时,大量边缘节点设备的部署将对其中的高效电源管理带来更高的要求,需要满足不断增加的处理需求,并解决由此带来的热管理挑战。

汽车产业作为现代产业的重中之重,在车辆电气化、自动驾驶、交通即服务三股变革的力量正在颠覆汽车行业。由于燃油汽车面临越来越大的监管压力,而电力及电源管理技术在持续改进,且成本也越来越低,车辆电气化将继续保持两位数的增幅,并在2019年从小众市场转变为主流市场。在自动驾驶方面, L3级别以上的高速自动驾驶解决方案将取得更多进展,车队服务/机器人出租车能得到广泛测试,视觉、雷达和激光雷达模式能更好地融合,以提高自动驾驶汽车的环境感知能力。

5G技术在2018年进入大规模测试阶段,预计2019年开始商业化部署。大规模MIMO(多路输入,多路输出)的初始阶段相比4G将有显著的改进,5G带来的带宽激增、低延迟、快速响应和高度可配置的网络解决方案,将极大地改变现有格局并开辟新的市场,更将推动汽车、医疗和工业自动化领域的革命性变化。

人工智能在医疗领域会发挥积极的作用

人工智能是2018年最热门的产业关键词,在产业界和媒体界的喧嚣躁动中,人工智能也取得了实际的进展。当前几乎每个行业都在努力发掘人工智能所带来的机会,例如在汽车领域随着环境传感精度的提高,加之向人工智能引擎提供更高质量、更相关的数据和信息,系统训练成果和系统推演能力快速进步。

在中国,人工智能应用可能在医疗保健领域,特别是远程医疗领域获得成长。由于中国的医疗资源的分配非常不平衡,需要远程医疗这样的方式将集中在一线城市的医疗资源输送到不偏远地区。此外,中国庞大的人口基数以及老龄化的社会现状,对医疗保健资源是有着迫切需求的。所以人工智能在医疗上的创新是一个非常好的机会。

然而,所有市场都面临着棘手的问题,特别是在无监督训练方面,以及验证人工智能系统在训练后能否真正发挥作用。尽管这些领域将在2019年取得进展,但一些非技术因素,如伦理、责任和监管问题,以及人工智能和机器学习人才紧缺的现状仍然是产业前进的障碍。

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