昨日(1月31日),外媒路透社稱,美國政府官員正在制定一項拒絕向華為供應產品的新正式政策,其中包括5G級別以下的產品,涉及4G產品、Wi-Fi 6和Wi-Fi 7、人工智能以及高性能計算和雲計算產品。
外媒,並可能最快在今年5月份實施——這一日期恰巧是華為被全面列入「實體清單」的4周年之際。
這次斷供,顯然比過往更加嚴厲和全面,制裁已是常態,技術自研成為華為的「活命法寶」,不止是萬眾矚目的芯片,傳感器作為消費電子、物聯網、汽車電子等領域的重要基礎器件,華為同樣早已投入巨額研發。
這次斷供如果落實,對華為有什麼影響?華為的傳感器自研之路如何走?有什麼布局?管中規豹,透過華為的傳感器自研,我們可以看到華為的企業韌性。
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斷了華為的5G還不夠,4G、WiFi 6/7全部斷供,趕盡殺絕?華為岌岌可危!
講個冷笑話,全球第一通信設備商、全球5G專利族數量第一企業、5G技術全球領導者——華為,是5G時代唯一一家賣4G手機的廠商。
然而,這不是笑話,這是事實。這一事實也說明了,此前美國政府對華為的技術制裁,無疑取得了非常「出色」的成果。
此前,美國政府在2019年將華為列入實體清單,限制大多數美國供應商向華為運送商品和技術(除非他們獲得出口許可),這些技術主要是5G、先進芯片製造等尖端技術。
因此除了沒有5G手機外,華為足以引以為傲的麒麟芯片也沒了。麒麟芯片是唯一一款具備領先優勢的國產手機SOC芯片。
2022年底,市場研究機構Counterpoint Research發佈了2022年第三季度全球智能手機AP(應用處理器)市場報告,結果顯示,備受網友關注的華為海思麒麟芯片當季的出貨量佔比已經從第二季度的0.4%下降到幾乎0%。這意味着華為海思麒麟芯片僅有的庫存也已經消耗殆盡。
曾經,在消費電子領域,麒麟芯片與高通的「驍龍」,蘋果的「A」系列新品齊名,甚至佔據了中國最大手機芯片的寶座,如今已成絕唱。
但在特朗普執政末期和拜登執政初期,美國政府仍在為特定於4G應用的項目發放出口許可證。例如,高通公司在2020年被批准向華為出售4G智能手機芯片。
另據2021年10月美國國會披露的文件,當時已有113家華為供應商獲得了總額610億美元的出口許可證,能夠向華為供貨。
華為得以在絕境掙扎,此後採購高通等企業的芯片,發佈了多款手機——雖然這些手機都沒有5G網絡功能。
此次,美國政府似乎要真正的趕盡殺絕,除5G級別產品外,4G產品、Wi-Fi 6和Wi-Fi 7、人工智能以及高性能計算和雲計算產品等等都將列入制裁名單內。
可而知,這個影響對華為來說是巨大的。
4G、Wi-Fi 6等都是如今主流通信技術,擁有巨大的市場份額,而對Wi-Fi 7,作為全球通信巨頭之一,華為也同樣雄心勃勃。
而雲計算、人工智能、高性能計算等已早是華為的未來發展布局,據華為2021年報披露,華為雲計算是公司重要的業務組成之一,與智能汽車解決方案、海思等並列。
▲華為2021年業務架構(來源:華為2021年報)
在此前的制裁下,華為的5G手機已經難產至今,從全球手機市場份額第三跌落到Others,華為消費電子業務奄奄一息。
而如今4G手機是華為手機僅存的依靠,Wi-Fi 6和Wi-Fi 7、人工智能以及高性能計算和雲計算產品等等都是華為的發展重心之一,華為會倒下嗎?國產供應鏈準備好了嗎?能支撐華為的需求嗎?
自研才是出路!華為的傳感器自研之路
除華為外,近幾年,許多沒有被美國列入制裁的中國半導體企業,想要通過收購國外先進技術公司,夯實自己技術實力,也都一一折戟。
全球MEMS代工龍頭賽微電子,收購德國汽車芯片產線遭德國政府否決。聞泰科技已宣布收官的英國晶圓廠Newport Wafer Fab(NWF)收購案,也被英國政府駁回,並勒令退回NWF的股權,恢復到交易前的股權結構!
從華為等企業的制裁,到賽微電子、聞泰科技等企業的收購受挫,中國高科技產業想要發展的路似乎只有一條了,那就是自研!
從華為自主研發第一台交換機開始,技術自研的精神,早已深深烙印在華為的基因里。
▲C&C08 是華為自主研發的第一台數字程控交換機
制裁後,華為不僅沒有放棄海思,放棄自研先進芯片的道路,反而加大了對海思的投入,提升海思的戰略地位,曾一度傳出華為使用「堆疊」方式的芯片即將面世的消息。
除芯片外,傳感器與通信和計算機一起,被譽為現代通信技術的三大支柱。作為全球領先的ICT(信息與通信)基礎設施和智能終端提供商,華為本身就有龐大的傳感器需求。
華為開發的手機、電腦、平板、手錶、車機、音響、VR眼鏡等各種物聯網設備都需要用到激光雷達、攝像頭、光器件、MEMS麥克風等大量的傳感器。華為對傳感器技術的自研之路,早已布局許久。
早在2018年11月,新華社就報道:
華為將在法國東南部城市格勒諾布爾設立在法國的第五家研發中心,主攻傳感器和軟件研發。根據規劃,2020年該中心將擁有30名專門從事傳感器和軟件研發的研究人員,屆時華為在法國的研究人員將達近200人。
而此時美國對華為的制裁還無從談起,中國企業還憧憬着「全球化」的美好。
加速投入傳感器自研,華為進軍傳感器領域的契機
雖然傳感器如此重要,而且大量信息產品需要用到傳感器,但傳感器的體量如此弱小,相對華為龐大的體量來說,屬實有點「食之無味、棄之可惜」。
那麼華為大規模進軍傳感器自研的契機在哪裡?
那就是智能汽車前所未有的發展熱潮,這個熱潮連小米創始人雷軍都不得不暫時放下小米,投入到這個造車浪潮中。汽車產業體量如此龐大,足以與房地產等並列,成為一個國家的經濟支柱產業。
2019年5月,華為正式被美國列入「實體清單」。
僅僅相隔5個月後,2019年10月,在世界智能網聯汽車大會高峰論壇上,華為輪值董事長徐直軍就明確表示,華為要造激光雷達、毫米波雷達等智能汽車核心傳感器。
華為認為,在汽車真正走向自動駕駛的時候,其上需要配置激光雷達、毫米波雷達、攝像頭等傳感器。
而憑藉5G等通信技術的積累,華為進入汽車感知傳感器領域,似乎也順理成章,如華為智能網聯汽車解決方案所闡述,華為用強大的ICT實力,串聯起感知、通信、運算等各環節,實現全鏈路自研。
▲華為智能網聯汽車解決方案
顯然,華為進入智能汽車賽道,造激光雷達、毫米波雷達等傳感器,是華為深思熟慮之後選定的未來發展方向,而美國的制裁,加速了這個進程。
華為智能網聯汽車解決方案共包含「智能電動」、「智能駕駛」、「智能座艙」、「智能網聯」和「雲服務」五大板塊。其中,「智能駕駛」是整套解決方案的基礎,也將成為華為未來技術攻堅的第一個技術體現。華為將打造一個以華為昇騰芯片為基礎的MDC智能駕駛平台。
圍繞着MDC智能駕駛平台,華為計劃將「智能駕駛」平台的API徹底開放,並與部件供應商、集成商、應用開發商等合作夥伴共同打造傳感器生態、智能駕駛應用生態,並進一步建立廣泛的生態聯盟。
因此,華為認為激光雷達、毫米波雷達、攝像頭等傳感器生態是智能汽車必須打造的基礎硬件之一。
▲華為ADS智能駕駛全棧解決方案
華為的自研決心!從激光雷達到毫米波雷達,全部都是自研!
2022年3月,華為突然發佈了一款毫米波AI超感傳感器,這款傳感器並非用於汽車領域,而是用於全屋智能,一時間令人驚詫。
這也是華為自研智能駕駛核心傳感技術決心的縮影,不止是激光雷達,包括毫米波雷達甚至攝像頭等傳感器,華為均投入巨額研發。而該款毫米波AI超感傳感器,就是華為車載毫米波雷達研發的「附帶」成果。
華為進軍汽車傳感器領域,與其他廠商不同的是,華為擁有傳感器+MDC+OS+算法等全套自研的實力,這是華為相比其他廠商最大的優勢。
1、自研激光雷達
早在2016年,華為就已經開始研發激光雷達產品,到了2020年12月,華為正式發佈車規級高性能激光雷達產品和解決方案——單軸轉鏡的 96 線激光雷達。
該產品是華為在對激光雷達要應對的獨特場景分析後,選擇微轉鏡掃描器架構,通過精準的掃描、光路控制,以此來提升點雲精度的穩定性與一致性以及收發模塊的光電轉換效率。
據此前報道,已有北汽新能源ARCFOX HI版、長城汽車沙龍機甲龍、哪吒S、阿維塔11四款車型宣布搭載華為激光雷達。
其中,北汽新能源ARCFOX是與華為第一個深度綁定的汽車,也是首個搭載了華為三個激光雷達方案的量產第一車。
目前,華為位居全球激光雷達廠商第四,已是全球激光雷達領域的主要參與者!
▲數據來源:Yole激光雷達產業報告
2、自研毫米波雷達
華為在布局毫米波雷達領域也有着其獨特的優勢,不僅完全擁有5G技術(包含毫米波頻段技術),在實現5G硬件設備過程中,也掌握了毫米波濾波器、倍頻器、混頻器、功分器等基礎設計方法。
從上車的情況來看,2022年2月22日,江淮大眾思皓E50 Apro正式下線,首發搭載華為智能駕駛系統,包括首次上車的華為自研77GHz前向毫米波雷達。
值得一提的是,隨着自動駕駛要求的提升,傳統毫米波雷達所存在的缺少高度感知、水平分辨能力不足,不支持垂直分辨等問題逐漸成為局限其發展的難題。對此,在華為看來,成像雷達必然會成為下一個高階自動駕駛的必備武器。
2021年4月,華為發佈了用於ADS(Autonomous Driving Solution)核心傳感器——成像毫米波雷達,採用12個發射通道,24接收通道大天線陣列,比常規毫米波雷達3發4收的天線配置,提升了24倍,比業界典型成像雷達多50%接收通道。
除此之外,通過大陣列設計,華為4D成像雷達可支持遠近兩種波形,兼顧遠距和近距廣角覆蓋,長波形支持18°內超過300米覆蓋,短波形實現120°內的150米覆蓋,完全滿足十字路口等城區場景要求,將對齊攝像頭和激光雷達目標。目前,華為4D成像雷達還未正式上車。
3、融合了攝像裝置和雷達這兩種傳感器的專利技術
此外,華為積極探索汽車多傳感器融合技術,此前華為公開了一項自動駕駛相關專利,據了解,該專利融合了攝像裝置和雷達兩種傳感器。
從專利文件中我們可以清楚的了解到,華為申請的專利融合了攝像裝置和雷達這兩種傳感器,同時還對兩種傳感器所獲取的礙物分佈信息進行了進一步的融合,融合完後的車輛可行駛區域以概率的形式進行表示。簡單來說就是通過融合攝像裝置和雷達,從而全面的獲取到車輛周圍的障礙物信息。
血壓、血糖監測,運動健康傳感器,華為的另一個自研重點
除激光雷達、毫米波雷達等汽車感知傳感器外,華為也在消費電子領域布局眾多的傳感器自研資源,其中以運動健康領域傳感器為重點。
2022年3月,華為在深圳坂田基地舉行了第二批「軍團」組團組建大會,「運動健康」軍團赫然在列,這意味着運動健康業務在華為業務版圖中的變化和重要性。
華為運動健康從成為軍團開始,將轉型為平台業務的身份。在這個平台上,將會整合華為在各個技術領域的優勢,不斷更新人體「八大系統」信息數字化技術、探索全新的數字健康研究和升級華為運動健康服務,形成華為運動健康全棧戰略布局。
人體狀態信息監測——後台算法分析結果——給出適當的互動建議,這是標準的運動健康設備的工作流程。大家也可以看出,這一切的基礎就是狀態信息監測,要保證監測數據的準確性,核心之一就是傳感器技術。所以華為在最早定義TruSeen™體征監測技術時,就確定了自研傳感器的計劃。
在華為WATCH GT3上的傳感器構型就是兩組光源+8枚環形布局的光路傳感器+弧面玻璃透鏡,華為是業界首個使用8枚PD傳感器的智能手錶解決方案。
此外,華為發佈WATCH D系列智能手錶,通過自研傳感技術,率先在智能手錶實現血壓測量功能。據相關報道稱,華為正在進行血糖傳感器的研發,將有望應用於智能手錶的血糖監測。
對健康監測的準確性,也是許多人選擇華為可穿戴產品的關鍵購買動力。而這個準確性的基礎,來源於華為自研傳感器技術。
除自研傳感器外,華為投資的傳感行業布局
除了自研傳感器外,華為這兩年還投資了不少傳感器企業,用來鞏固和完善自己的供應鏈,根據相關媒體資料,部分投資傳感器企業信息整理如下:
縱慧芯光(激光雷達領域):主要研發和銷售高功率和高透VCSEL激光器,這是激光雷達的重要光源,作為一種光電半導體,VCSEL 廣泛應用於智能手機、數據通信、激光雷達等領域。同時,縱慧芯光也是華為手機ToF光源的抓喲供應商。2020年6月獲華為哈勃投資。
思特威(CMOS圖像傳感器):主營方向是CMOS圖像傳感器集成電路芯片的研發、設計和銷售,芯片主要用於安防監控,汽車車載和人工智能等領域。2020年8月獲華為哈勃投資。
炬光科技(激光雷達領域):炬光科技主要從事激光行業上游的高功率半導體激光元器件、激光光學元器件的研發、生產和銷售,擁有車規級汽車應用(激光雷達)核心能力,正在拓展面向智能駕駛激光雷達(LiDAR)、智能艙內駕駛員監控系統(DMS)等汽車創新應用場景的車規級核心能力。2020年9月獲華為哈勃投資。
南京芯視界(激光雷達領域):主營固態激光雷達芯片、大數據中心超高速光電互聯芯片及系統解決方案,其產品有單光子雪崩二極管 SPAD(接收器),SPAD 對光具有高敏感度,裝配 SPAD 的激光雷達可以準確探測低反射率的物體,例如暗色着裝的行人等。2020年9月獲華為哈勃投資。
長光華芯(激光雷達領域):同縱慧芯光一樣,長光華芯也是研發VCSEL的企業,已推出距離傳感器、結構光(SL)、飛行時間(ToF)三大類產品,標準產品的波長包含808 nm、850 nm、940 nm等,是全球少數幾家研發和量產高功率半導體激光器芯片的公司。2020年12月獲華為哈勃投資。
深迪半導體(MEMS陀螺儀):主營業務為MEMS陀螺儀系列慣性傳感器芯片,為消費電子及汽車電子市場提供商用MEMS陀螺儀芯片,以及為客戶提供全面的應用解決方案。2021年8月獲華為哈勃投資。
結語
自2019年以來,美國的制裁步步緊逼,我們聽過了太多憤怒、無奈、斥責,但現在看來,以華為為首的民族企業仍然行走在美方高舉的鍘刀之下,核心技術的「卡脖子」造成了太多的身不由己。近年來,也正是由於美方的一次次當頭棒喝,讓我們意識到了在先進技術方面,國產企業仍存在差距。
同時,華為、賽微電子、聞泰科技等受阻的案例,也一再告誡國產廠商,技術自研才是硬道理。
從通信到傳感器,華為正是一路靠着技術自研,構築了自己的護城河,挖下友商難以逾越的壕溝,從而在競爭中取得領先優勢。無論是交換機等通信設備,還是激光雷達、毫米波雷達、運動傳感器等傳感器領域,技術自研都是華為取勝的法寶。
然而,相比互聯網技術等軟科技,傳感器等半導體硬科技,要突破更是有重重困難,需要國產供應鏈上下游企業的齊心協力!
道阻且長,行之將至。
本文部分資料引用自:
電駒《智能駕駛詳解之華為ADS系列》
踐機行事《從讀懂每一次心跳開始,創新不止的華為運動健康業務》
物聯網智庫《不只5G!曝美國要進一步限制華為4G/Wi-Fi6/Wi-Fi7/人工智能和高性能計算.....》
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