罗姆ROHM半导体:用LiDAR解决物流行业的难题

发布时间:2023-12-11 15:44
作者:AMEYA360
来源:罗姆
阅读量:3079

  在物流行业,物流需求持续扩大,但同时也面临着严重的劳动力短缺问题。

  越来越多的业内企业开始考虑引进智慧物流系统,利用AGV(无人搬运车)和AMR(自主移动机器人)等执行工作。然而,也有很多企业担心安全性和系统管理等方面的问题。

  实际上,ISO对功能安全的要求也很高,能够确保安全性的智能感测技术和模块已经逐渐成为不可或缺的存在。

  在这种背景下,旨在构建更安全更安心的智慧物流系统、并且能够更精准地感测更远的距离、不易受到阳光干扰的ROHM先进LiDAR(3D感测和距离感测)技术备受瞩目。

  什么是智慧物流(Smart Logistics)?

  目前正在不断推进导入的物流系统是利用最新的物联网(IoT)和人工智能(AI)技术及数据来优化物流业务、提高物流效率,用更智能的可持续方式来运输和配送货物。

  例如,驾驶辅助系统可以减轻驾驶员的负担并提高驾驶安全性。另外,如果能够利用物联网技术实时收集数据,就可以推算出更高效的配送路线,从而更快地配送更多的包裹。还有,如果能够使用AGV和AMR等设备实现自动收发和分拣包裹的工作,就可以更快速且更准确地完成物流操作,避免劳动力短缺的问题。这种智慧物流系统的关键是先进的感测技术。随着电商的普及和发展,物流量与日俱增,随之而来的是物流行业劳动力严重短缺,并且已经成为常态,甚至带来员工工作时间过长等问题。引进智慧物流系统可以促进工作自动化、节省劳动力、提升效率、减少工作量、缩短工作时间、削减运营经费等,有助于解决物流行业面临的一些问题,但要全面普及智慧物流系统,仍然存在一些需要解决的课题。

  智慧物流的支柱——先进的3D感测和距离感测技术 LiDAR

  在实现智慧物流所不可或缺的感测技术中,最重要的是LiDAR( Light Detection And Ranging)技术。

  LiDAR是一种感测技术,通过发射激光并测量激光从对象物反射回来所需的时间来精确测量到对象物的距离、对象物的形状和位置等。另外,利用LiDAR还可以实现一种称为“SLAM(Simultaneous Localization and Mapping ) ”的技术,该技术可以同时“识别自身位置”并“创建周围环境地图”。

  采用好的LiDAR产品可以获得以下好处:

  ①实时获取高精度位置信息

  利用SLAM技术,可以根据从传感器获得的信息,为各种设备同时识别自身位置和创建周围环境地图。比如在机器人应用中,首先会推算机器人的位置并根据其位置创建地图,然后会根据该地图更准确地推算机器人的位置。

  如果没有SLAM,机器人就无法识别周围环境并自主行动。

  再比如,当使用AGV或AMR从仓库中搬运物料和库存并将产品配送到交付的最后一公里时,利用SLAM技术可以实时检测车辆、行人和库存产品等移动物体,并确定和追踪其确切位置。

  在通过机械臂进行的理货、分拣和库存管理等工作中,也可以利用SLAM准确掌握自身位置和周围环境,从而实现高效且安全的自动化工作。

  也就是说,SLAM是实现智慧物流系统的必备技术。

  这种SLAM技术的核心技术包括LiDAR、摄像头、ToF等尖端感测技术。

  其中,在人、货物和车辆繁忙进出的物流现场使用的AGV和AMR,需要能够准确识别与特别是前方物体之间的距离,LiDAR由于具有测距精度高、最远探测距离长的特点而得以广泛使用。

  SLAM技术的进步将会促进自主移动系统的进一步发展,从而实现更加智能的智慧物流。

罗姆ROHM半导体:用LiDAR解决物流行业的难题

  ②增强安全保障

  由于LiDAR可以实时检测障碍物、危险和其他潜在风险,因而可以防止碰撞、事故以及对货物和基础设施的损坏。另外,LiDAR还可用于设施周界监控、入侵检测、安防监控等应用,可以提高整个物流系统的安全保障能力。

  ③提高效率和生产率

  利用LiDAR检测到的物体位置和方向相关的准确的实时数据,可以优化物流操作,实现物流合理化。还可以提高供应链的可视性并加强可追溯性,有助于降低劳动力成本和优化资源分配。

  ④实现可持续发展的物流

  通过利用并分析LiDAR检测到的数据,可以提高运输、配送和货物处理的效率。通过减少配送次数,可节省劳动力、节约能源、减少废气排放等,还可预防事故并有效利用资源,从而可支撑物流业的可持续发展。

罗姆ROHM半导体:用LiDAR解决物流行业的难题

  【 LiDAR的五大亮点 】

  ①“更远、更精准”

  要实现安全可靠的智慧物流服务,离不开先进的LiDAR技术。

  LiDAR可以弥补摄像头和雷达无法确保安全的缺陷,因而应用渐广,预计未来摄像头+LiDAR、摄像头+雷达+LiDAR等传感器融合应用的趋势将会愈演愈烈。

  而这就需要LiDAR具备能够“更精准地检测更远的对象物”的性能。要想安全地使用AMR、机器人和自动驾驶车辆等工具,必须让它们能够准确地检测出远处的小障碍物并保持一定的距离。而且还需要能够识别人和其他设备等的移动趋势并估算可行驶的范围。

  除了在室内使用之外,AGV和AMR还可以考虑用作在厂房和仓库等建筑物之间移动的搬运机器人、用作更先进的产品自动配送机器人、以及在更复杂的状况下与人协作等应用场景。在这些情况下,还必须考虑到户外应用时所必须具备的功能。比如不仅要减少阳光干扰,还需要把握交通拥堵状况,在行驶时能够创建准确的周围环境地图,在恶劣天气、各种不同的光源和照明条件下进行更精准的远距离感测。

  LiDAR是一种波长比毫米波雷达更短的电磁波,具有诸多优点,其中包括检测时空间分辨率高、对于与远处对象物之间的距离及其位置检测能力出色、能够与可调微镜结合使用检测对象物的方位和形状并实现3D观测等。

  ②将波长温度依赖性抑制到普通产品的1/3,感测距离“更远”

  半导体激光器的波长会随温度的变化而变化。ROHM的高输出功率半导体激光器成功地将振荡波长的温度依赖性降低到普通产品的1/3。通过抑制振荡波长的温度依赖性,可以缩小产生干扰的截止滤光片的波长范围,通过更大程度地减少阳光的影响,将有助于在相同光输出条件下实现更远的感测距离,并在相同距离条件下以更低的输出光功率(更低的功耗)进行感测。

  ③“更精准”的高输出功率半导体激光器

  要想精细检测更远的对象物,关键在于线宽可以收窄到多小。

  ROHM的高输出功率半导体激光器利用ROHM自有的技术优势实现了窄线宽。

  产品属于通过透镜收窄光束的高密度激光器,可以更强地感测更远的距离,因此与普通的半导体激光器相比,将会延长可检测距离。

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  ④两种LiDAR技术

  ROHM是少数同时拥有高输出功率半导体激光器和VCSEL这两种技术的制造商之一, 可以提供符合客户应用需求、解决客户困扰的灵活解决方案。

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  ⑤提供更智能的LiDAR解决方案

  与具有出色开关特性的GaN器件相结合,可以进一步提高LiDAR的距离分辨率并增加可检测距离。GaN器件能够以1ns左右的超窄脉冲驱动激光器,而这是以往的Si器件无法实现的。1ns的时间偏差相当于30cm的距离偏差,因此如果脉冲宽度过宽将无法进行高精度的距离检测,而使用GaN器件则可以攻克这一难题。另外,由于电流流动时间变短,发热量降低,因此可实现更大电流驱动,从而可以检测更远的距离。ROHM已经建立了GaN器件的量产体系,能够提供包括可更大程度地激发出GaN特性的、可高速控制的栅极驱动器IC在内的解决方案。ROHM还提供两种半导体激光器驱动电路相关的参考设计和评估板,有助于客户减少设计工时。

  智慧物流的未来

  迄今为止,物流行业所使用的无人搬运车大多是在磁性引导带上行驶的磁导AGV。不过,目前很多企业开始考虑或引进可以自由移动并能够与人协同工作的AMR,预计会有越来越多的企业会采用通过自动化和节省劳动力来提高效率的做法。

  建立人机协作的物流系统

  要想实现人机协作的物流系统,能够确保功能安全的LiDAR是不可或缺的存在。由于ISO体系也对功能安全提出了很严格的要求,因此在户外使用的设备需要采用尤其不易受阳光(紫外线)影响且波长温度依赖性小的半导体激光器。

  ROHM的高输出功率半导体激光器不仅波长温度依赖性小,而且可以通过与波长范围窄的截止滤光片相结合来减少阳光干扰,与以往的普通LiDAR相比,具有更出色的感测能力,可检测更远的距离。

  引进ROHM的智能感测解决方案,将有助于开发出比普通AMR性能更高、效率更高的设备,从而有助于实现更先进、更安全、更放心的智慧物流系统。

罗姆ROHM半导体:用LiDAR解决物流行业的难题

  实现更高效、更智能的物流系统

  ROHM通过与物流现场保持密切沟通,深入了解现场需求和问题点,为客户提供满足实际需求的感测解决方案以及其他半导体解决方案,从而为实现更高效的智慧物流贡献力量。
罗姆ROHM半导体:用LiDAR解决物流行业的难题

  一站式提供物流现场所需的解决方案

  除了上述高输出功率半导体激光器、GaN器件和栅极驱动器IC之外,作为综合解决方案,ROHM还提供可有效利用有限的电池电量的各种功率元器件(硅基MOSFETIGBTSiC元器件等)、电源IC电机驱动器IC无线通信器件LED等丰富的产品以及从开发到技术支持的一站式全面服务。

罗姆ROHM半导体:用LiDAR解决物流行业的难题

  总结

  ROHM不仅可提供实现智慧物流所不可或缺的LiDAR技术,还可为客户一站式解决各种传感器、电机驱动、智能节能技术、网络技术等设备开发相关的困扰。

  产品介绍、详细信息以及其他链接等

  半导体激光二极管

  高输出功率半导体激光二极管

  光学传感器

  GaN功率器件

  适用于LiDAR的大功率激光二极管高速驱动的EcoGaN™和高速栅极驱动器参考设计REFLD002

  实现高分辨率LiDAR应用的GaN HEMT激光驱动 参考设计

  半导体激光二极管应用指南







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2026-03-20 16:41 阅读量:537
AI 服务器扛不住了!电力瓶颈迫在眉睫,罗姆携 800VDC 方案破局
  当下AI的应用越来越广,从日常的智能问答到大企业的数据分析、算力运算,背后都离不开AI服务器的支撑。但随着算力需求一路飙升,AI服务器也遇到了一个核心难题——耗电量太大,传统供电架构根本跟不上。  在2025深圳媒体交流会上,全球知名半导体企业罗姆深度解读了AI服务器市场的最新变化,点出当前行业的电力痛点,还指明了+800V/±400VDC高压直流架构是解决这一问题的关键。今天我们就来聊聊,AI服务器的电力难题到底有多严重,行业又为何集体选择升级到800VDC架构。  AI服务器功耗翻几倍,电力成了算力“拦路虎”  别看AI用起来方便,背后的AI服务器可是十足的“电老虎”。和我们常见的通用服务器比起来,两者的耗电量完全不是一个量级。  根据罗姆的实际调研数据,一台通用服务器的功耗大概在600W,而一台AI服务器的功耗直接冲到了3000W,是通用服务器的5倍还多。现在各大数据中心都在批量部署AI服务器,这些“电老虎”同时运行,让数据中心的电力消耗呈几何级增长,而耗电量激增带来的连锁影响,也开始全面显现:  电力损耗增加:需要能够提供低电压、高输出功率的大电流。电缆内的电阻损耗导致能源浪费和发热量增加,这意味着大量电力在传输过程中被白白消耗,不仅不划算,还会进一步加剧发热问题;  物理限制:一方面需要承载大电流的粗重铜质电缆,占用大量数据中心空间;另一方面电缆和电源插座、线缆的重量与体积大幅增加,让数据中心的空间、重量承压能力达到极限,传统架构实现100kW以上的高功率密度存在物理上的难题,电源插座、线缆等也必须彻底改进;  散热设计压力:电力消耗和功率损耗会直接转化为热能,海量AI服务器运行产生的高热量,迫使数据中心必须构建高效的液体冷却系统,否则设备易因高温宕机,而液体冷却系统的部署和运维成本也随之攀升;  可扩展性的极限:以往的架构要实现100kW以上的高功率密度存在物理上的难题,电源插座、线缆等也需要改进,无法适配未来AI服务器算力持续提升的需求,扩容难度和成本大幅增加;  运营成本增加:数据中心运营成本中近六成是电费,耗电量增加和功率损耗导致的成本上升,直接让企业的长期运营压力翻倍,电力成本成为数据中心最主要的支出项之一。  电力供应不仅关系着数据中心的运营成本,更直接影响AI算力的释放——如果供电跟不上,再强的算力也无从发挥。如何让电力更高效地支撑AI运算,成了整个行业都要解决的问题。  GPU功耗一路猛涨,传统服务器机架摸到了“天花板”  AI服务器的高功耗,核心原因在它的“心脏”——GPU(图形处理器)。作为AI运算的核心部件,GPU的功耗正以肉眼可见的速度飙升,直接让传统的服务器机架扛不住了。  从英伟达的产品发展路线就能清晰看到这个趋势:GPU的热设计功率(简单说就是芯片的功耗上限),从之前H100的700W,涨到B200的1200W、B300的1400W,未来还会突破3600W。而且为了跟上AI算力的需求,英伟达还把GPU的升级周期从两年缩短到了一年,算力提升的同时,功耗压力也跟着翻倍。  功耗飙升带来的问题一连串:传统架构要给GPU供大电流,就得用粗重的铜电缆,不仅占空间、增加数据中心的重量,还让硬件成本大幅上升;电缆传输大电流时,会因为电阻产生损耗,既浪费电能,又会发热,让数据中心的散热难题雪上加霜。  说到底,传统的低电压供电方式,已经跟不上GPU的功耗增长了,服务器机架的空间、电力承载能力都到了极限,供电架构升级已经迫在眉睫。  行业达成共识!800VDC高压架构成最优解  面对这个绕不开的电力难题,全球科技企业都在找解决办法,而+800V/±400VDC高压直流架构,成了大家公认的最优解。  这个架构的推出,背后有两大重量级阵营推动:一边是微软、Meta、谷歌等企业联合发起的开放计算项目,提出了±400VDC的标准;另一边是英伟达主导的800VDC标准,两大阵营一起定下了下一代AI服务器的供电核心方向。  为什么800VDC能解决传统架构的痛点?核心就是它有五大优势,从效率、成本、扩展性等方面全方位优化,精准破解了耗电量激增带来的各类问题:  1.扩容更轻松,从100kW到1MW无缝衔接  基于800VDC架构,数据中心不用大规模改造原有电力设施,就能实现从100kW到1MW以上的机架功率部署,完美突破传统架构的可扩展性极限,不管是现在的AI服务器,还是未来更高算力的设备,都能适配,实现无缝扩容。  2.效率更高,端到端电力利用率提升5%  和目前主流的54V供电系统比,800VDC架构的端到端效率能提升5%。别看只是5%的提升,在海量AI服务器长期运行的情况下,能大幅降低电缆电阻带来的电力损耗,减少发热量,同时省下大量电能,大幅降低数据中心的能耗成本。  3.减少铜材使用,省钱又减损耗  800VDC架构能显著降低数据中心骨干网的电流,对应的电缆就能更细,直接减少了铜材的使用量,降低硬件成本;同时电流变小,电缆的电阻损耗也会减少,从根源上缓解能源浪费和发热问题,不用再依赖超粗的铜质电缆,也解决了数据中心的空间与重量问题。  4.更可靠,破解散热与维护的麻烦  传统的服务器机架电源,为了防止停机,往往要多装备用模块,不仅占空间,还得频繁维护、更换故障模块;800VDC架构可以把功率转换模块移到机架外,从根本上解决机架内的散热难题,无需构建复杂的液体冷却系统,同时降低了运营成本中电费的占比,在成本和长期可靠性之间找到最优平衡。  5.适配未来,能支撑超高功率机架  800VDC架构从设计之初,就瞄准了未来1MW超高功率机架的需求,为后续AI算力的持续提升预留了充足的空间,不用因为算力升级再反复改造供电架构,也能轻松应对未来更高功率密度的部署需求。  明日预告电源单位迎升级,半导体厂商迎来新挑战  AI服务器向800VDC架构升级,直接带动了核心部件电源单元(PSU)的高电压化变革,这也给半导体制造商带来了新的市场需求和技术挑战。  从目前的情况来看,主流的电源单元功率是5.5kW/个,一层机架能到33kW;升级后的产品已经涨到12kW/个,一层机架72kW;而随着800VDC架构落地,下一代电源单元会全面贴合新的行业规范,朝着更高功率、更高效率、更小体积的方向发展。  这对半导体器件的要求也变得更高:需要能扛住800VDC高压、适配大电流,同时还要耗电少、开关速度快、体积小。简单说,AI服务器的供电升级,本质上是半导体技术的比拼,谁能做出适配800VDC架构的核心器件,谁就能抓住行业机遇。  后文预告  800VDC高压架构的升级浪潮已经来了,半导体厂商该如何接招?罗姆作为功率半导体领域的老牌企业,早已提前布局,不仅推出了适配800VDC20~33kW级电源单元的全套解决方案,还和头部电源厂商深度合作,甚至推出了专属的热插拔控制器产品。  接下来,我们就来详细说说,罗姆到底拿出了哪些硬核技术,破解AI服务器的供电难题,成为行业升级的核心助力!
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