安森美:数字化工业4.0下的新挑战,该如何突破

发布时间:2022-09-22 10:03
作者:Ameya360
来源:网络
阅读量:2688

  随着大数据、云计算等新一代数字技术蓬勃发展,消费者希望能够以优惠价格获得个性化、高品质的产品的需求日益强烈,这也为企业带来诸多挑战。在数字化工业4.0时代,工业企业需要攻克技术难点,进一步促进生产质量与效率的提升,推动绿色可持续发展,助力工业产品更好满足和创造消费需求,同时促进工业经济平稳运行和高质量发展。

  目前能源生产从煤炭发电转向新能源发电的进程如何?在这一升级过程中,会带动哪些器件市场的上扬?以及市场对拥有更高转化效率的SiC电源模块的需求量是怎样的?工业传感器技术经历了哪些重要的突破?我国终端客户更加关注什么?安森美(onsemi)采取了哪些措施或者服务,满足本土客户的需求?接下来安森美先进方案部产品营销经理严军刚与安森美方案中心应用市场工程师贾鹏,将与我们一起来聊聊安森美在工业4.0下遇到的新挑战,出现的新思考。

安森美:数字化工业4.0下的新挑战,该如何突破

  ▲安森美先进方案部产品营销经理 严军刚

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  您能简单介绍下自己和现在主要负责的工作吗?为何选择从事ASG产品线的工作?

  我是Jagger Yan/严军刚,来自安森美先进方案部(ASG,Advanced Solution Group),目前主要负责模拟和混合信号产品在中国区的市场推广和业务开拓。ASG是安森美业务版图的重要组成部分,业务占比超过3成。同时中国区又是安森美全球市场战略中极重要的一环,业务比重接近6成。因此从事ASG产品线的工作对于个人是一个挑战,同时也是一个很好的学习成长机会。

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  安森美为工业领域的各种电源转换、电机控制和自动化需求提供解决方案。很多电子技术公司也提供工业领域解决方案,安森美的方案与同行有何不同?

  工业领域是安森美的重点目标市场之一,安森美的整体营收有接近三成来自于工业应用。针对电源转换领域,ASG可以提供从瓦级到数千瓦级的AC-DC转换控制器和驱动器的解决方案,我们目前也正在同步推广集成了驱动电路的650 V氮化镓(GaN)器件。同时我们的兄弟部门电源方案部(PSG,Power Solution Group)可以提供传统Si MOS,IGBT和碳化硅(SiC)MOS等单管和模块级别的功率器件。就DC/DC应用而言,ASG为基于X86架构的工业电脑提供CPU多相电源控制器,DrMOS和系统电源。

  针对电机控制领域,我们重新整理了我们的产品组合,将重点应用放在BLDC(无刷直流电机应用领域),目前已经发布了全新的BLDC三相驱动产品NCD83591和集成了MCU和驱动器的系统级封装(SiP)产品ECS640A,另外新的产品型号也会陆续发布出来。

  NCD83591的优势包括优化的物料单(BOM)成本,易于使用,非常适合5 V-60 V的工业应用如工厂自动化、电动工具、机器人等。ECS640A是ecoSpin?系列的最新成员,小体积,集成度高,易于扩展功率同时最小化占位要求,可靠性高,简化代码开发和调试,从而缩短开发周期,适用于工业驱动和机器人等应用。

  针对工业自动化领域,安森美发布了最新的基于802.3cg的工业以太网收发器,这是业内比较受关注的新标准。新的10BASE-T1S以太网控制器NCN26010支持多点以太网,在一条双绞线上实现了40多个节点,超过了IEEE 802.3cg标准节点数量要求的五倍,布线数量减少达70%,安装成本降低80%。另外马上将推出全新的感应式位置传感器,可以用于机器人、伺服等运动控制领域,这个产品具有行业领先的精度指标,同时又能在不妥协性能的情况下帮助客户降低成本。

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  在能源基础设施方面,目前能源生产从煤炭发电转向新能源发电的进程如何?在这一升级过程中,会带动哪些器件市场的上扬?以及市场对拥有更高转化效率的SiC电源模块的需求量是怎样的?

  参考英国石油公司最新发布的《bp世界能源统计年鉴2022》的数据我们不难发现新能源接棒煤炭仍然有很长的路要走。尽管全球风电和太阳能装机容量在2021年增长了226GW,两者总市场份额首次超过了10.2%,但实际上对煤炭的发电量影响甚微。2021年全球消费煤炭160EJ(新能源消费量则是39.9EJ),煤炭仍然占据了36%的发电市场份额,是当之无愧的首要能源。

  我国在2020年设定了“3060”的双碳目标,为了达成目标,必定需要大力发展新能源。所有主要能源中新能源拥有最高的市场增长率,尤其在最近五年风电与太阳能的发电量增加了一倍多,随之而来的,就是不断生产更新的发电设备。以光伏发电为例,最关键的就是太阳能发电板和光伏逆变器。太阳能发电板的主要材料是硅,而逆变器的结构稍许复杂,主要由半导体器件、电容电感、结构件等构成。新一代的光伏系统要求更高的母线电压,1500 V系统相比1000 V系统能够有效减少线缆损耗和成本,增加系统效率和功率密度。对于电力电子器件来说,意味着更高的耐压和可靠性,更小的损耗和体积。

  SiC是新一代的宽禁带半导体材料,具有高压高频高效率的特性,对于有效率和体积要求的光伏逆变器非常重要。中国的光伏逆变器厂商占全球出货量的50%以上,目前厂家基本都在尝试SiC产品,并且已有部分成功量产。整体来看,SiC器件在未来很长的一段时间里都会具有相当高的全球需求量。安森美积极布局SiC,收购GT Advanced Technologies(以下简称“GTAT”)后,是少数具有SiC和IGBT方案双线端到端供应能力的大规模供应商,在新罕布什尔州扩张的SiC工厂将使安森美到2022年底的SiC晶圆产能同比增加五倍,确保为客户提供必要的供应保证,满足对基于SiC的方案迅速增长的需求。

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  工业传感器技术经历了哪些重要的突破?进入2022年之后,您认为相关产品还有哪些可以发挥的空间?

  首先工业传感器涵盖许多不同的产品和应用。安森美目前关注在编码器行业。编码器是高精度电机控制(比如运动控制)应用中必不可少的关键器件。传统上来讲,目前来讲运动控制所使用的编码器主要有两种实现技术,一种是光电编码器,一种是磁性编码器。前者精度较高,但是价格昂贵,同时对粉尘,油污,水汽等苛刻环境较为敏感。后者虽然价格便宜,对前面所说的环境问题也不敏感,但很难将精度做上去,特别是在全温度工作范围之内,精度存在较大温漂。

  安森美即将正式发布的感应式编码器,则是针对目前编码器行业应用中的痛点所开发的方案。通过独特的电路设计,我们可以满足中高端精度要求的应用场景,同时感应式编码器对恶劣环境的耐受度更高。另外该方案的整体成本对比同等规格的光电编码器也有可观的下降。请大家留意我们的官方网站。

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  当工厂自动化变得越来越普遍,针对工业网络连接的要求也越来越高,安森美有哪些新的产品推出?

  工业现场总线或者工业网络是工业自动化领域中增速最快的部分。工业现场总线经过多年发展形成了多种标准。802.3cg(SPE, Single Pair Ethernet)是IEEE组织在2019年末发布的新的工业以太网标准。安森美刚刚发布的新产品NCN26010是业内首款符合10BASE-T1S的MAC+PHY单对以太网收发器。SPE稳定可靠,支持点对点或多点连接。此外使用SPE可以显著的降低用户布置网络时的线缆成本。除去这些SPE常规的优点,安森美的NCN26010还具有优异抗噪声性能,可以达到50 m以上的传输距离。未来我们也规划了符合802.3cg标准的其他产品系列。

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  我国终端客户更加关注什么,比如性价比、配套方案或是快速交付能力等?安森美采取了哪些措施或者服务,满足本土客户的需求?

  在不同的阶段和市场环境下,客户的关注点和权重不完全一样。技术支持能力,性价比往往是大家关注重点。为满足客户不断增长的产能需求,安森美正在积极推进12寸晶圆厂的产能爬坡。从产品和方案本身来讲,安森美近两年来也重新调整了战略方向,更加聚焦在汽车,工业,5G/云计算等大趋势的应用行业。此外,我们降低了一部分非竞争优势产品的优先级。进一步将性能更优,或者更具竞价比的产品和方案提供给本土客户。

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  据安森美8月1日公布的2022年第二季度财报显示,二季度营收20.85亿美元,同比增长25%,再创历史新高。其中工业用芯片占安森美营收的28%,比例非常高。对于第三季度的工业市场的营收您有什么期待?

  能源基础设施和工厂自动化等大趋势在加速发展,安森美专注于为这些高增长的战略市场提供差异化的智能电源和智能感知产品,对不断变化的市场状况保持敏锐度,对前景保持乐观。


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2025-03-18 15:30 阅读量:466
安森美:一文解读ADAS 系统中的关键传感器技术
  交通安全是一项巨大的挑战--每年有 110 多万人因道路交通事故丧生,另有约2000万到5000万人受伤。  造成这些事故的一个主要原因是驾驶员失误。汽车制造商和政府监管机构一直在寻找提高安全性的方法,近年来,先进驾驶辅助系统(ADAS)在帮助减少道路伤亡方面取得了巨大进步。  安森美在开发ADAS所需的传感器技术方面发挥了重要作用。安森美发明了双转换增益像素技术和HDR(高动态范围)模式,这些技术现在被业界许多传感器采用,并开创了创新的超级曝光设计,使传感器既能提供出色的低照度性能,又能通过单个光电二极管捕捉 HDR 场景而不会出现饱和现象。  由于这种市场和技术领导地位,因此目前道路上大多数ADAS图像传感器都是由安森美开发的。这些创新使安森美能够在过去的二十年里为汽车应用提供高性能的传感器,进而使ADAS在提高车辆安全方面产生了显著的影响。  在本文中,我们将探讨 ADAS 在提高道路安全方面的作用,以及各种对实现这一目标至关重要的传感器技术。  ADAS 的演变和重要性  自上世纪 70 年代首次引入防抱死制动系统(ABS)以来,ADAS 技术在乘用车中的应用稳步增加,安全性也相应提高。据美国国家安全委员会(NSC)估计,仅在美国,ADAS就有可能避免约62%的交通死亡事故,每年可挽救超过20,000人的生命3。近年来,自动紧急制动(AEB)和前撞预警(FCW)等ADAS功能已变得越来越普及,超过四分之一的车辆都配备了这些功能,以帮助驾驶员预防事故并最终挽救生命。  ADAS 需要多种技术协同工作。一套感知套件充当系统的“眼睛”,检测车辆周围环境并为系统的 “大脑 ”提供数据,后者利用这些数据计算出车辆的执行决策,以辅助驾驶员——例如,当检测到前方有车辆且驾驶员未踩下刹车时,AEB会自动刹车,使车辆及时停下,避免追尾碰撞。  ADAS 感知套件由一个视觉系统组成,该系统包括一个车规级摄像头,其核心是一个高性能图像传感器,可捕捉车辆周围环境的视频流,用于检测车辆、行人、交通标志等,在低速行驶和停车情况下显示这些图像以辅助驾驶员。  摄像头通常与毫米波雷达、激光雷达(LiDAR)或超声波传感器等深度感知系统匹配应用,这些传感器提供深度信息以增强摄像头的二维图像,增加冗余度并消除物体距离测量的模糊性。  对于汽车制造商及其一级系统供应商来说,实施 ADAS 系统可能是一个挑战:处理多个传感器产生的所有数据的处理能力有限,而且传感器本身也有性能限制。汽车行业的要求决定了每个组件都必须具有极高的可靠性,不仅包括硬件,还包括相关的软件算法,因此需要进行大量测试以确保安全。系统还必须在最恶劣的照明和天气条件下保持稳定的性能,能够应对极端温度,并在整个车辆生命周期内可靠运行。  ADAS 系统中的关键传感器技术  现在让我们来详细了解一下 ADAS 中使用的一些关键传感器技术,包括图像传感器、激光雷达(LiDAR)和超声波传感器。每种传感器都会提供特定类型的数据,通过软件算法对这些数据进行处理,并将这些数据相互结合,从而生成对环境的准确而全面的了解。  这一过程被称为传感器融合,它可以通过多种传感器模式的冗余来提高软件感知算法的准确性和可靠性,从而通过更高的置信度决策实现更高级别的安全。这些多传感器套件的复杂性可能会迅速上升,算法需要越来越强大的处理能力。与此同时,传感器本身也在变得越来越先进,从而可以在传感器级而不是在中央 ADAS 处理器上进行本地处理。  汽车图像传感器  图像传感器是车辆的 “眼睛”--可以说是任何配备 ADAS 的车辆中最重要的传感器类型。从自动紧急制动、前方碰撞预警和车道偏离警告等 “机器视觉 ”驾驶辅助功能,到用于泊车辅助的 360 度环视摄像头和用于电子后视镜的摄像头监控系统等 “人类视角 ”功能,再到可检测到分心或疲劳的驾驶员并发出警报以防止事故发生的驾驶员监控系统,图像传感器提供的图像数据可用于实现各种 ADAS 功能。  安森美提供包括 Hyperlux 系列在内的各种图像传感器,这些传感器以低功耗提供出色的图像质量。Hyperlux 传感器像素架构包括创新的超级曝光成像方案,可通过 LED 闪烁缓解 (LFM) 捕获高动态范围 (HDR) 帧,克服了 LED 前后车灯或 LED 交通标志因为脉冲频闪造成的误读问题。  Hyperlux图像传感器设计用于应对具有挑战性的汽车场景条件,例如在高架桥上方的直射阳光下,能够捕捉高达150分贝(dB)的动态范围。配备Hyperlux图像传感器的摄像头在处理极端情况时的表现远优于人眼,在远低于1 lux的光照水平下也能正常工作。  安森美的 Hyperlux 图像传感器包括 800 万像素的 AR0823AT 和 300 万像素的 AR0341AT。这些数字 CMOS 图像传感器采用 Hyperlux 2.1 µm 超曝光单光电二极管像素技术,具有出色的低照度性能,同时还能在同一帧图像中捕捉高照度和低照度场景中的宽动态范围。超级曝光像素可在一帧图像中实现足够大的动态范围,从而实现 “无忧设置”的曝光方案,有效消除了在光线条件发生变化时自动调节曝光的需要,例如在晴天驶出隧道或停车场时。  深度传感器(激光雷达)  精确测量物体与传感器之间的距离被称为深度感知。深度信息可以消除场景中的模糊性,对于各种 ADAS 功能以及实现更高级别的 ADAS 和全自动驾驶至关重要。  有多种技术可用于深度感知。如果要考虑深度性能,光探测和测距(激光雷达,LiDAR)是最佳选择。LiDAR 能够以高深度和角度分辨率进行深度感知,并且由于系统通过近红外(NIR)激光与传感器的配合实现了主动照明,因此可以在所有环境光条件下工作。它既适用于近距应用,也适用于远距应用。虽然低成本的毫米波雷达传感器在当今的汽车应用中更为普遍,但它们缺乏LiDAR 的角度分辨率,无法提供超出基本ADAS需求的更高级别自动驾驶所需的那种高分辨率三维点云环境信息。  最常见的LiDAR架构是直接飞行时间(ToF)法,它通过发射一个短红外光脉冲,并测量信号从物体反射回到传感器所需的时间,从而能够直接计算出距离。LiDAR传感器通过在其视野范围内扫描光线来复制这一测量过程,以捕捉整个场景。  安森美的ARRAYRDM-0112A20硅光电倍增管(SiPM)阵列是一种单光子敏感传感器,在单片阵列中具有 12 个通道,在近红外波长如905nm处具有高光子探测效率(PDE),用于检测返回的脉冲。此SiPM阵列已被集成到一款LiDAR中4,该LiDAR装备在世界上首批提供真正“视线离开”的自动驾驶功能的乘用车上,使车辆具备了超越基础驾驶辅助的自动驾驶能力,即驾驶员可以不再关注路面情况。这种水平的自动驾驶功能,没有LiDAR深度感知的支持,至今尚未能在消费级车辆上可靠地实现。  超声波传感器  另一种用于距离测量的技术是超声波检测,即通过传感器发射频率超出人类听觉范围的声波,然后检测反弹回来的声音,从而通过飞行时间测量距离。  超声波传感器可用于泊车辅助等近距离障碍物探测和低速操控应用。超声波传感器的一个优点是声音比光慢得多,因此反射声波返回传感器的时间通常为几微秒,而光的时间为纳秒,这意味着超声波传感器所需的处理性能要低得多,从而降低了系统成本。  超声波传感器的一个例子是安森美 NCV75215 泊车距离测量 ASSP。在车辆停放过程中,该元件通过压电超声波变换器对障碍物的距离进行飞行时间测量。它可检测距离为 0.25 米至 4.5 米的物体,并具有高灵敏度和低噪声特点。  结语  车行业正持续大力投资于 ADAS,并追求车辆全自动驾驶的目标--超越由SAE定义的基本驾驶辅助功能(即L1级和L2级)6,迈向真正的自动驾驶能力(即SAE定义的L3级、L4级和L5级)。减少道路伤亡是这一趋势背后的主要动力之一,安森美的传感器技术将在这一汽车安全变革中发挥至关重要的作用。
2025-03-18 15:19 阅读量:467
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