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工业互联、智能驾驶已成为半导体新趋势

发布于：2024-06-06 编辑：匿名来源：网络

在7月20日举行的第九届EEVIA年度中国电子ICT媒体论坛暨产业技术展望研讨会上，来自ADI、英飞凌、艾迈斯半导体、欧司朗的代表，来自国际七位专家NI、Qorvo、ARM Technology、Voda Semiconductor等知名IC公司从多个角度发表了对市场趋势和技术创新的看法，涵盖工业互联、电力和第三代半导体、智能驾驶、UWB无线技术等。

工业互联、智能驾驶已成为半导体新趋势

、高速计算和无线快速充电。

这意味着：1）国际巨头密集布局智能驾驶、工业互联领域； 2）这两个应用方向仍然存在半导体层面的痛点。

“第九届EEVIA年度中国电子ICT媒体论坛”现场工业4.0数字化转型 ADI是业界知名的模拟信号、混合信号和数字信号处理芯片制造商。

其产品包括从基础物理世界向数字世界转型所需的产品。

，包括传感器、信号链、连接等，将模拟世界的参数转化为数字世界的参数。

从流程角度来看，我们首先感知和理解世界，将感知到的模拟量转化为量化数据，对数据进行分析，通过连接发送到云端进行进一步分析；因此，ADI 为客户提供的解决方案围绕传感、测量、解释、连接到最终分析链。

ADI产品解决方案已经渗透到智能工厂。

ADI中国区工业营销总监蔡振宇先生在《工业4.0数字化转型洞察：无缝连接推动工业创新》报告中指出，在推动产业创新的过程中，要提高产能利用率并加快产品上市，优化供应链、自动化和机器人，充分利用绿色能源，并提供定制化系统提供灵活性和模块化设计。

与传统工业制造相比，智能工厂需要两点：先进可靠的工业连接，以及利用连接获取实时数据进行分析利用。

因此，制造业的数字化转型可以帮助制造商降低成本、提高生产效率、优化维护工作、增加生产灵活性。

如何提高生产线效率？随着人工智能技术在工厂的广泛应用，温度、振动等数据的采集和获取将更加便捷。

积累的数据越多，对连接可靠性的要求就越高。

这是一个大趋势。

利用人工智能、机器学习、大数据等方法分析数据，可以提高工厂的整体效率和生产力。

例如，电机原来的工作效率只有80%，但通过实时调整负载情况，可以提高到90~95%。

这就是数据分析带来的优势。

连接是工业4.0首要也是最重要的任务，现阶段提高连接的质量和能力也至关重要。

无论是有线还是无线连接，未来我们可能会看到更多以太网概念的融入。

本来整个工业互联网是相对独立的，从设备端、控制端、应用端到防火墙都无法真正实现网络连接；如何从更高层面实现无缝连接，实现IT与OT的融合，将工厂数据与真实的IT进行端到端的融合，是未来工业4.0需要解决的问题。

ADI中国区工业营销总监蔡振宇提出智能驾驶汽车行业“零愿景”，即零事故、零排放、零损失。

随着自动驾驶话题越来越热，整车厂和一级工厂都在积极布局自动驾驶；如何在加快测试速度的同时节省测试成本成为人们关注的焦点。

在题为《平台化测试方案应对无限自动驾驶测试场景》的报告中，NI汽车行业高级客户经理郭宇向观众详细介绍了自动驾驶仿真测试的新趋势。

随着电动汽车的功能越来越多，价格逐年下降，车辆系统复杂性、测试成本和车辆价格之间的关系也在发生变化。

随着复杂性的增加，测试汽车的成本也会逐渐增加。

在自动驾驶领域，领先企业采用模拟测试方法。

例如，Waymo 每天进行 10,000 英里的虚拟测试，迄今为止已累计测试超过 1 亿英里。

但其仅在真实道路上进行10000英里的路测，虚拟测试占比约99.9%。

NI汽车行业高级客户经理郭宇表示，自动驾驶测试大致可以分为三个部分：道路信息的传感器数据采集、数字孪生和模拟测试。

其中，数字孪生和仿真测试是核心技术，包括传感器和环境的高精度仿真；基于真实道路场景构建数字孪生场景；车辆动力学模型仿真；以及基于云的测试方法，以应对高数据量的测试环境。

首先，通过传感器、摄像头等在道路上采集数据，将激光雷达、毫米波雷达、摄像头、IMU和GPS采集的数据进行融合。

这个过程的难点在于数据同步。

NI的平台解决方案是基于PXI平台的采集系统，一个传感器对应一个板卡。

同时，该测试系统具有高度集成性和可扩展性，也能满足未来在车辆上安装更多传感器/摄像头的测试需求。

郭宇强调，“自动驾驶测试不是一家测试公司可以独立完成的任务，而是需要生态系统中众多厂商的协作。

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