【曝光】骁龙850意外曝光；苹果秘密设立部门为Mac开发芯片
2018-06-01
14:00:27
来源: 老杳吧
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1.激光雷达，汽车传感器的下一站？
2.苹果秘密设立硬件工程部门 或为Mac开发芯片
3.被动器件保护器件是否会如MLCC、芯片电阻一样涨价？
4.ADI Q2毛利率超68%，工业应用芯片增长近五成
5.为什么某些嵌入式AI处理器比其它更智能
6.外媒首曝骁龙850：3GHz频率 用于Win10笔记本
1.激光雷达，汽车传感器的下一站？
当前，最先进的智能汽车采用了17个传感器（仅指应用于自动驾驶功能），预计2030年将达到29个传感器。在汽车的主要传感器即图像传感器、超声波、激光雷达以及毫米波雷达中，图像传感器格局初定，而后三者的潜力价值正待挖掘。近日安森美又再次“出招”，收购爱尔兰企业SensL，后者是一家专业为汽车、医疗、工业和消费类市场提供激光雷达所需硅光电倍增管（SiPM）、单光子雪崩二极管（SPAD）的知名公司。在近几年连番收购坐稳图像传感器头把交椅的安森美，此次收购是否表明安森美正式切入激光雷达领域？未来还将在哪些方面发力？市场格局将如何演变？
汽车传感器“风头正劲”
汽车正成为传感器的新引擎，尤其是ADAS和自动驾驶的风行让传感器遇到了“美好时代”。每辆自动驾驶汽车将配备多种传感器，包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达等。
据统计，2017年全球自动驾驶汽车的产量为数百台，而2032年全球自动驾驶汽车的产量将达到2310万台，可以看到未来15年该市场的复合年增长率（CAGR）高达58%。届时，与自动驾驶汽车生产相关的总体营收将达到3000亿美元，其中26%来自传感器，这意味着未来15年内整个行业将围绕自动驾驶汽车技术进行构建。
从细分市场来看，据预测，2018年汽车CMOS图像传感器的销售营收将达10亿美元，而2022年激光雷达市场营收将达到16亿美元，摄像头市场营收将达到6亿美元。而摄像头的快速成长将带动产业链中其他环节的直接受益，其主要组成部分是镜头、CMOS图像传感器、模组等。
众多传感器厂商已经准备好从未来的转型中受益，包括CMOS图像传感器的安森美、Omnivision、东芝等，激光雷达领域的Velodyne、Ibeo、Quanergy和Innoviz等，毫米波雷达领域的ST、英飞凌等，这样一个难逢的机会窗口，业界自然均全力以赴。
安森美再次出招
在汽车CMOS图像传感器市场，安森美以46%的市场份额稳坐头把交椅，Omnivision、东芝、索尼、镜泰和迈来芯位列其后。在ADAS市场，安森美市场份额更高达70%，迄今已经付运超过1.5亿颗汽车CMOS图像传感器。
而这一切均与其前几年一系列“取势”的收购相关，包括赛普拉斯CMOS图像传感器、TRUESENSE、Aptina 等。通过这三次收购，安森美不断强化在图像传感器的技术储备和竞争优势，包括2000多个与图像有关的创新技术和算法等。
调研机构Yole Developpement表示，安森美车用图像传感器产品营收能够由2011年不到2,000万美元，快速攀升为2017年的超过3.6亿美元(合计2011~2017年营收年复合成长率达55%)。
安森美已然在图像传感器领域傲视群雄，安森美在此时出手收购SensL，为何意在激光雷达？
为何是激光雷达？
原因很可能是如果没有激光雷达LiDAR，可能无法达到真正的自动驾驶。目前国外最大的几家LiDAR有Velodyne、Quanergy以及谷歌旗下的waymo。据悉，LiDAR企业不再是孤军作战，开始引入传统的汽车制造商、汽车零部件制造商和互联网企业，可见LiDAR行业已开始从最早的概念和研究渐渐过渡到现在的商业化尝试，未来LiDAR的发展速度将会越来越快，并且商业化将成必然结果。
光电探测器是将光脉冲转换成电信号的元器件，在LiDAR系统中充当“眼睛”的角色，是关键的传感器。目前主要的光电探测器有雪崩光电二极管（APD）、单光子雪崩二极管（SPAD）、硅光电倍增管（SiPM）等。而随着自动驾驶系统开始朝向全自动驾驶发展，光电探测器正由APD转向SiPM发展，正在影响整个行业的风向，使光电探测器越来越成为焦点中的焦点。
而这或正是安森美收购SensL的主要因素之一。Yole Developpement表示，此举将进一步巩固安森美在汽车传感器市场中的领导地位，安森美可凭借原来在汽车市场的雄厚积累，进一步结合SensL的产品与技术，来巩固并扩展其优势。
而滨松、意法半导体和艾迈斯等厂商业已涉足SPAD这一SiPM基础技术，诸侯争霸，市场还将上演新一轮的明争暗斗。
而安森美的野心不止于此。安森美在去年收购了IBM的雷达设计中心，同时在以色列，安森美也在开发雷达产品，安森美的目标是提供图像传感器和雷达的融合平台方案。汽车传感器市场注定是一个永恒的战场。（校对/范蓉）
2.苹果秘密设立硬件工程部门 或为Mac开发芯片
新浪科技讯 北京时间5月31日晚间消息，国外媒体报道，苹果公司(以下简称“苹果”)在俄勒冈州华盛顿县新设立一个硬件工程部门，并从英特尔等公司招聘了二十多名员工。
据招聘信息显示，应聘者需要具有“设计验证专业知识”，主要负责对成品与最初的设计规格进行对比，确保产品符合要求。
目前尚不清楚苹果将为该部门招聘多少员工，以及他们究竟将开发什么产品。据彭博社之前曾报道，苹果或在2020年发布首款基于自主设计的ARM芯片的Mac计算机。新浪科技
3.被动器件保护器件是否会如MLCC、芯片电阻一样涨价？
被动器件保护器件厂兴勤目前接单量持续大于产能，将继续进行两岸扩产，今年业绩走势将逐季成长，并持续投入研发，虽因此会拉高费用，但全年本业获利表现仍将较去年持稳。
兴勤31日举行法说会，一开便先说明先前公布的第1季财报获利不如预期的原因，主要受到所得税汇率和失去迁厂补助的影响较大，本业表现依旧稳健。
兴勤第1季合并营收为13.6亿元新台币（下同），季减近一成，但仍比去年同期成长1.34%；单季毛利率36.5%，维持在相对高档水准，但因为所得税率和失去业外挹注影响，税后纯益降到9,718万元，年减五成。
展望今年营运，兴勤总经理何益盛表示，保护器件虽不像积层陶瓷电容（MLCC）、芯片电阻等产品出现涨价，但整体市况仍佳，现阶段订单持续大于产能，现正启动新一阶段扩产计划。
兴勤指出，由于楠梓厂区已满，能够建置的新产能有限，因此已规划在楠梓加工区与其他厂商合作圈地，预期今年下半年可望明朗，将于两年内完成建厂，新厂面积将是楠梓二厂的二至三倍大。
在中国大陆方面，兴勤表示，将持续在湖北宜昌、江西景德、广州东莞、常州等地扩产，会逐步满足客户需求，并为未来的车用市场做好准备，并透过自动化，持续提高毛利率表现。
从短期营运面来看，受限于产能有限，兴勤今年整体将呈现稳健状态。业界预估，该公司单季营收有机会逐季走高，今年全年营收将年成长8%到9%，毛利率持稳在36%左右。
国巨集团今年以来相继入股和并购保护器件厂，其中，旗下凯美入股佳邦，国巨则直接已每股73元公开收购保护器件厂君耀-KY，总收购金额最高达33.65亿元，看似将新的投资焦点摆在保护器件上。
对于国巨大动作跨入，何益盛平常心看待。他指出，保护器件的种类很多，产业特性不像MLCC或芯片电阻，切入并不容易，兴勤具备实力，也不怕大厂竞争。
何益盛坦言，过去有不少国际大厂寻求与兴勤结盟或合作，但该公司一直认为可以靠自己的实力追求成长，一直没有点头，目前也没有相关计划。对于自家大股东的持股比例，他则抱持高度信心。经济日报
4.ADI Q2毛利率超68%，工业应用芯片增长近五成
模拟IC厂商Analog Devices, Inc. （ADI）5月30日公布2018年度第2季(截至2018年5月5日为止)财报：营收年增32%至15.13亿美元；毛利率自一年前的55.8%升至68.3%；营益率自一年前的12.7%跳升至30.7%；非依照美国一般公认会计原则(non-GAAP)每股稀释盈余自一年前的1.03美元升至1.45美元。
展望本季，Analog Devices预估营收将介于14.7-15.5亿美元之间(中间值为15.1亿美元)，non-GAAP每股稀释盈余将介于1.38-1.52美元之间(中间值为1.45美元)。根据FactSet的调查，分析师原先预期Analog Devices 2018会计年度第3季营收、non-GAAP每股稀释盈余各为14.9亿美元、1.40美元。
2018年度第2季Analog Devices工业应用芯片销售额年增47%(季增6%)至7.88281亿美元、占公司整体营收比重达52%，通讯芯片销售额年增34%(季增1%)至2.87870亿美元、占公司整体营收比重达19%，车用芯片销售额年增28%(季减6%)至2.38839亿美元、营收占比达16%，消费性芯片销售额年减6%(季减17%)至1.98063亿美元、营收占比为13%。
Analog Devices是在2016年7月宣布并购同业Linear Technology Corporation，2017会计年度第3季为完成合并后的第一个完整季度。根据摩根士丹利证券(大摩)所发表的研究报告，Linear Technology名列物联网概念股名单。
费城半导体指数成分股Analog Devices(ADI.US)5月30日上涨0.63%、收94.98美元，今年迄今上涨6.68%、过去一年累计涨幅达12.00%。
Analog Devices主要竞争对手包括英飞凌(Infineon Technologies AG)、安森美半导体公司(On Semiconductor Corp.)、恩智浦(NXP)、瑞萨(Renesas)、意法半导体、德州仪器。
安森美2018年第1季(截至2018年3月30日为止)营收报13.776亿美元、预估本季营收将介于14.05-14.55亿美元之间。费城半导体指数成分股安森美半导体(ON.US)5月30日上涨0.43%、收25.58美元；今年迄今上扬22.16%。
英飞凌执行长Reinhard Ploss 5月18日表示，全球对功率半导体的需求正在飙升，支撑需求的大趋势包括气候变迁、人口趋势变化、日益高升的数字化、电动车、连接和电池供电设备、数据中心以及可再生能源发电。
费城半导体指数成分股德州仪器(TXN.US)5月30日上涨0.82%、收111.85美元，创1月29日以来收盘新高；今年迄今上扬7.09%。在汽车、工业市场需求的带动下，德仪2018年第1季(截至3月31日为止)营收年增11%至37.89亿美元、本季(4-6月)预估将达37.8-41.0亿美元。 MoneyDJ
5.为什么某些嵌入式AI处理器比其它更智能
作者：Liran Bar, Director of Product Marketing, CEVA
移动设备上的人工智能已经不再依赖于云端连接，今年CES最热门的产品演示和最近宣布的旗舰智能手机都论证了这一观点。人工智能已经进入终端设备，并且迅速成为一个市场卖点。包括安全、隐私和响应时间在内的这些因素，使得该趋势必将继续扩大到更多的终端设备上。为了满足需求，几乎每个芯片行业的玩家都推出了不同版本、不同命名的人工智能处理器，像“深度学习引擎”、“神经处理器”、“人工智能引擎”等等。
然而，并非所有的人工智能处理器都是一样的。现实是，许多所谓的人工智能引擎就是传统的嵌入式处理器（利用CPU和GPU）加上一个矢量向量处理单元（VPU）。VPU单元是专门为高效执行与计算机视觉及深度学习相关的繁重计算负载而设计的。虽然拥有一个强大的、低功耗的VPU是嵌入式人工智能的重要组成部分，但这不是故事的全部。VPU是组成一个出色的人工智能处理器的众多组件之一。VPU虽然经过精心设计，也确实提供了所需的灵活性，但它不是一个AI处理器。这里还有一些其它功能对于人工智能处理前端化至关重要。
NeuProTM - CEVA人工智能（机器学习）整体解决方案’（图片来源于CEVA）
优化嵌入式系统的工作负载
在云计算处理过程中，采用浮点计算进行训练，定点计算进行推理，从而实现最大的准确性。用大型服务器群组进行数据处理，能耗和大小必须考虑，但他们相较于有边缘约束的处理几乎是无限的。在移动设备上，功耗、性能和面积（PPA）的可行性设计至关重要。因此在嵌入式SoC芯片上，优先采用更有效的定点计算。当将网络从浮点转换为定点时，会不可避免的损失掉一些精度。然而正确的设计可以最小化精度损失，可以达到与原始训练网络几乎相同的结果。
控制精度的方法之一是在8位和16位整数精度之间做出选择。虽然8位精度可以节省带宽和计算资源，但是许多商用的神经网络仍然需要采用16位精度以保证准确性。神经网络的每一层都有不同的约束和冗余，因此为每一层选择最佳的精度是至关重要的。
以层为单位选择最佳精度（图片来源于 CEVA）
针对开发人员和SoC设计者，一个工具可以自动输出优化的图形编译器和可执行文件，例如CEVA网络生成器，从上市时间的角度来看是一个巨大的优势。此外，保持为每一层选择最佳精度（8位或16位）的灵活性也是很重要的。这使每一层都可以在优化精度和性能之间进行权衡，然后一键生成高效和精确的嵌入式网络推理。
专用硬件来处理真正的人工智能算法
VPU使用灵活，但许多最常见的神经网络需要的大量带宽通道对标准处理器指令集提出了挑战。因此，必须有专门的硬件来处理这些复杂的计算。
例如NeuPro AI处理器包括专用的引擎处理矩阵乘法、完全连接层、激活层和汇聚层。这种先进的专用AI引擎结合完全可编程工作的NeuPro VPU，可以支持所有其它层类型和神经网络拓扑。这些模块之间的直接连接允许数据无缝交换，不再需要写入内存。此外，优化的DDR带宽和先进的DMA控制器采用动态流水线处理，可以进一步提高速度，同时降低功耗。
结合NeuPro 引擎和 NeuPro VPU的 NeuPro AI处理器框图（图片来源于：CEVA）
明天未知的人工智能算法
人工智能仍然是一个新兴且快速发展的领域。神经网络的应用场景快速增加，例如目标识别、语音和声音分析、5G通信等等。保持一种适应性的解决方案满足未来趋势是确保芯片设计成功唯一的途径。因此，满足现有算法的专用硬件肯定是不够的，还必须搭配一个完全可编程的平台。在算法一直不断改进的情况下，计算机模拟仿真是基于实际结果进行决策的关键工具，并且减少了上市时间。CDNN PC仿真包允许SoC设计人员在开发真实硬件之前，就可以使用PC环境权衡自己的设计。
另一个满足未来需求的宝贵特征是可扩展性。NeuPro AI产品家族可以应用于广泛的目标市场，从轻量型的物联网和可穿戴设备（2TOPs）到高性能的行业监控和自动驾驶应用（12.5 TOPs）。
在移动端实现旗舰AI处理器的竞赛已经开始。许多人快速赶上了这一趋势，使用人工智能作为自己产品的卖点，但并不是所有产品里都具备相同的智能水平。如果想要创建一个在不断发展的人工智能领域保持“聪明”的智能设备，应该确保在选择AI处理器时，检查上述提到的所有特性。CEVA
6.外媒首曝骁龙850：3GHz频率 用于Win10笔记本
骁龙845推出后，坊间就开始流传骁龙855芯片的传言，从纸面推演以及一些爆料人的消息指出，骁龙855预计会在年底推出，基于7nm工艺打造，集成X50 5G网络基带。
不过，在骁龙845和骁龙855之间，高通似乎还准备了一颗骁龙850。
据知名爆料人Roland Quandt，高通即将推出骁龙850，可以简单理解为高频版的骁龙845。这有点像当年骁龙821之于骁龙820的进化，不过区别在于，骁龙850并不是手机准备的，而是Windows 10笔记本。
ARM笔记本在去年首发了三款，分别来自惠普、华硕和联想。他们均搭载骁龙835芯片，定位是ACPC(全互联PC)，即主打4G上网。同时由于高通多年在手机基带上积累的底蕴、加之小面积的芯片组腾让出大电池空间，ACPC甚至可以达到20小时以上的续航水平。
不过，由于骁龙835自身性能所限和微软模拟器效率问题，ACPC在运行Win32 exe程序时的表现并未达到多数人预期，更难与Intel x86平台抗衡。
新ACPC跑分
图为骁龙835 Win10电脑
日前，一批跑分明显超越骁龙835的新Win10电脑在GB4库中出现(注：由于骁龙Win10电脑依赖编译器运行exe，所以跑GB4的跑分和手机端差别比较大)，猜测是基于骁龙845的第二代ACPC。
但说不通的一点是，GB4检测出的2.96GHz的主频与高通官标的2.8GHz有所出入。
Roland表示，骁龙855的设计目标是3GHz，其用于笔记本的天然优势是更充分的散热条件。
根据这篇报道，联想ELZE1(Europe)、惠普Chimera 2、华硕Thanos最快将在夏季推出基于骁龙850芯片的第二代Win10 ARM笔记本，同时，戴尔此次也将全新加入ACPC阵营。快科技
责任编辑：星野
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