瑞萨宣布收购Transphorm，大举进军GaN-Ameya360 electronic components purchasing network

瑞萨宣布收购Transphorm，大举进军GaN

Release time：2024-01-11

author：AMEYA360

source：瑞萨

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　　全球半导体解决方案供应商瑞萨电子与全球氮化镓(GaN)功率半导体供应商Transphorm, Inc.(以下“Transphorm”)于今天宣布双方已达成最终协议，根据该协议，瑞萨子公司将以每股5.10美元现金收购Transphorm所有已发行普通股，较Transphorm在2024年1月10日的收盘价溢价约35%，较过去十二个月的成交量加权平均价格溢价约56%，较过去六个月的成交量加权平均价格溢价约78%。此次交易对Transphorm的估值约为3.39亿美元。

瑞萨宣布收购Transphorm，大举进军GaN

　　此次收购将为瑞萨提供GaN(功率半导体的下一代关键材料)的内部技术，从而扩展其在电动汽车、计算(数据中心、人工智能、基础设施)、可再生能源、工业电源以及快速充电器/适配器等快速增长市场的业务范围。

　　作为碳中和的基石，对高效电力系统的需求正在不断增加。为了应对这一趋势，相关产业正在向以碳化硅(SiC)和GaN为代表的宽禁带(WBG)材料过渡。这些先进材料比传统硅基器件具备更广泛的电压和开关频率范围。在此势头下，瑞萨已宣布建立一条内部SiC生产线，并签署了为期10年的SiC晶圆供应协议。

　　瑞萨现目标是利用Transphorm在GaN方面的专业知识进一步扩展其WBG产品阵容。GaN是一种新兴材料，可实现更高的开关频率、更低的功率损耗和更小的外形尺寸。这些优势使客户的系统具有更高效、更小、更轻的结构以及更低的总体成本。也因此，根据行业研究，GaN的需求预计每年将增长50%以上。瑞萨将采用Transphorm的汽车级GaN技术来开发新的增强型电源解决方案，例如用于电动汽车的X-in-1动力总成解决方案，以及面向计算、能源、工业和消费应用的解决方案。

　　瑞萨首席执行官柴田英利表示：“Transphorm是一家由来自加州大学圣塔芭芭拉分校、并扎根于GaN功率、经验丰富的团队所领导的公司。Transphorm GaN技术的加入增强了我们在IGBT和SiC领域的发展势头。它将推动和扩大我们的关键增长支柱之一的功率产品阵容，使我们的客户能够选择最佳的电源解决方案。”

　　Transphorm联合创始人、总裁兼首席执行官Primit Parikh博士以及Transphorm联合创始人兼首席技术官Umesh Mishra博士表示：“结合瑞萨全球布局、广泛的解决方案和客户关系，我们很高兴能为WBG材料的行业广泛采用铺平道路，为其显着增长奠定基础。这项交易还将使我们能够为客户提供进一步扩展服务，并为我们的股东带来可观的即时现金价值。此外，它将为我们杰出的团队提供一个强大的平台，以进一步发展Transphorm卓越的GaN技术和产品。”

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行业新闻

瑞萨丨技术干货｜解决方案套件概念：AI赋能的智能电动自行车——重塑城市出行与智能交通

　　电动自行车正在迅速重塑城市出行方式。作为汽车之外更可持续、更灵活的选择，电动自行车不仅有助于缓解交通拥堵，也符合绿色低碳的发展趋势。随着电动自行车技术的不断进步和普及，用户对安全性、可靠性和智能辅助功能的期待也在持续提升。　　然而，无论是传统机械自行车还是电动自行车，当前仍高度依赖骑手的主动感知以及按计划进行的维护保养。许多机械问题往往是逐步演变的，在性能明显下降或故障真正发生之前，几乎没有预警信号。这种被动式维护方式容易导致意外故障、更高的维修成本，甚至带来潜在的安全隐患。　　瑞萨通过AI赋能的智能电动自行车概念方案应对这些挑战。该方案基于嵌入式边缘人工智能(AI)，在自行车本体上即可实现预测性维护、智能骑行辅助、环境感知以及电池管理优化，无需依赖云端连接。　　嵌入式边缘AI实现预测性与智能骑行　　智能电动自行车的核心由Renesas AIK-RA8D1 AI开发套件驱动。该套件基于RA8D1微控制器(MCU))，这是一款面向实时嵌入式AI应用设计的高性能Arm® Cortex-M85® MCU。借助Renesas Reality AI Tools®，开发者可以部署高度优化的AI模型，使其完全运行于MCU本地，无需云端计算支持。　　这种系统架构在实现更安全、更高效骑行体验的同时，也有效控制了功耗和系统成本，非常适合大规模部署于智能出行设备中。　　AI赋能的智能电动自行车围绕以下两大核心能力，全面提升骑行体验:　　AI驱动的状态监测　　更顺畅、更安全的骑行体验，全面提升用户感受　　瑞萨电动自行车概念　　AI驱动的状态监测　　无论是传统自行车、电动自行车，还是共享出行车队中的自行车，本质上都是精密的机械系统。其性能高度依赖于关键部件的健康状况，包括链条、齿轮、轴承以及车架连接部位。随着时间推移，这些部件会因机械应力、环境影响以及骑行工况而逐渐磨损和劣化。　　传统的维护方式通常依赖定期人工检查或基于里程的保养周期。这些方法往往不够精准且偏被动，容易导致突发故障，增加维护成本和运营风险。　　通过将AIK‑RA8D1与加速度传感器直接集成到自行车中，实时AI驱动的状态监测成为可能。系统可持续分析振动特征和运动模式，及早发现机械性能退化的迹象。　　关键预测性维护功能包括：　　链条劣化检测(Chain Deterioration Detection)——系统监测传动系统的振动模式。当振动特征偏离正常状态时，可在性能明显下降之前识别出链条过度磨损或润滑异常问题。　　齿轮异常检测(Gear Anomaly Detection)——AI模型可识别由齿轮齿面磨损、损坏或变速器对位异常引起的异常振动模式，实现早期干预。　　轴承失效检测(Bearing Failure Detection)——轴承在劣化过程中会产生特定的高频振动特征。系统可在出现可听噪声或严重机械损伤之前就检测到这些异常。　　车架结构监测(Frame Structure Monitoring)——通过振动分析，还可识别车架的松动或结构性变化，从而提升骑行安全性并延长整车使用寿命　　瑞萨如何实现智能自行车监测　　要构建高精度的状态监测AI模型，必须采集涵盖正常运行状态和多种机械故障状态的数据集。　　为此，系统采用AIK-RA8D1 AI开发套件，并通过Pmod™模块连接外部加速度传感器。开发套件和传感器均直接安装在自行车上，在真实骑行场景中采集振动和运动数据。　　数据集采集通过Data Storage Tools完成。该工具可作为插件集成在Renesas e² studio中，也可作为独立应用供第三方IDE用户使用工具可实时采集加速度传感器的原始数据，并进行存储，用于后续的数据标注和AI模型训练。　　Figure1.Training Set-up　　AI模型开发与部署　　在完成数据标注并上传至Renesas Reality AI Tools后，可利用云端AutoML功能训练和评估多个AI模型，并针对RA8D1 MCU进行部署优化。　　最终选定的模型能够识别七种系统状态：　　电动自行车状态：识别空闲与静止状态　　链条运行状态：识别正常的正向与反向链条运动　　齿轮异常：基于变速器位置检测两种故障状态　　后轮结构状态：识别潜在的后轮松动问题　　该优化模型在仅占用5KB内存的情况下，实现了99.63%的识别准确率，可高效运行于RA8D1 MCU上。　　Figure2.Model Development to Deployment Flow　　部署完成后，推理结果可通过集成在e² studio开发环境中的AI Live Monitor工具进行实时监控。　　AI增强型骑行智能　　除状态监测外，AIK RA8D1还可作为智能电动自行车计算核心，充当中央处理节点，分析来自电机、电池及各类传感器的数据——支持在有或无额外传感硬件的情况下运行。　　AI赋能的骑行功能示例包括：　　载荷分布检测——通过分析振动与运动信号，系统可估算骑手及货物的重量分布。据此推荐或自动调整坐垫位置，以提升舒适性和踩踏效率。　　路面类型识别(Surface Detection)——AI模型可识别沥青路、碎石路或不平整地形。并根据路况动态调整电机扭矩和功率输出，从而提升稳定性与能效。　　目标检测，实现更安全骑行(Object Detection for Safer Riding)——结合视觉传感器时，AI模型可识别周围车辆与障碍物，在盲区来车时触发预警。　　“See with Sound”的空间感知能力——通过麦克风阵列，系统可估算周围车辆的来向，并向骑手提供空间方位提示，而无需持续视觉关注。　　推动下一代智能出行　　AI驱动的智能电动自行车方案充分展示了嵌入式边缘AI对个人出行和共享交通的变革潜力。通过将预测性维护与环境感知能力直接集成到自行车中，制造商能够打造更安全、更可靠、更高效的出行解决方案。　　瑞萨AI技术致力于帮助客户基于可扩展的边缘AI平台，构建适用于实时嵌入式部署的智能出行系统。　　告别突发故障，从瑞萨开始打造更智能、更安全的自行车。　　准备好将AI驱动的状态监测引入骑行领域了吗?

2026-06-02 09:56 reading：259

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