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【复苏】屏下指纹识别重燃希望触控芯片混战

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1.屏下指纹识别重燃希望,触控芯片市场混战一触即发;

2.PC补贴遭削减,“Intel Inside”们回不去的旧时光;

1.屏下指纹识别重燃希望,触控芯片市场混战一触即发;

集微网综合报道,全面屏已成发展趋势,但由于指纹识别装置需要接触到手指,所以很多移动设备将指纹识别放置在后面,或者像iPhone X一样直接去掉。iPhone X虽然采用了Face ID,但并没有放弃屏下指纹识别技术的攻关。就体验上来说,目前全面屏下公认的最佳解决方式并不是面部识别,而是屏下指纹。但就目前还没有手机厂能正式量产的情况来看,显然都遭遇了不小技术问题。

然而近日曝光苹果新获得的屏下指纹识别专利,让相关厂商重振信心。根据专利内容,苹果在OLED屏幕下实现指纹识别的技术,并不限于某一块屏幕区域。如果这项专利能克服量产上的困难,那么也就代表未来指纹识别功能有可能再度出现在新iPhone之中,也能与全面屏设计共存。苹果原本规划在今年的iPhone X上推出屏下指纹识别,但考量到市场接受度,以及OLED面板下指纹识别可能与屏幕发光冲突问题,因此选择延后量产。

不过苹果的屏下指纹识别技术看起来仍然是一纸专利,Synaptics已在近日发布了屏下指纹识别方案,并宣布将于明年用于一家全球前五的手机品牌的智能手机中。同时敦泰也宣布,旗下敦捷光电将在明年初推出屏幕下指纹识别方案,且将是符合市场主流的18:9全屏幕规格。外界预料,将可望在2019年开始量产,而敦泰也将全面进攻中国大陆前五大智能手机厂商,抢食汇顶科技的市占率。

指纹识别市场混战一触即发。

首先TDDI与在2014年收购日系Renesas厂商的显示驱动芯片事业,搭配自身的电容触控技术以推出划时代的In-Cell技术,其中显示触控整合芯片-TDDI更是成为了此类方案的代名词。

据拓墣产业研究院的统计,若是以2016年全球约8千万套TDDI芯片市场来看,Synaptics约占6千万套份额,而敦泰的显示触控整合芯片的TDDI约为敦泰IDC的3倍左右。

但2017年估计敦泰的的TDDI预测为1亿套左右,Synaptics的市占率已有明显下滑,因此不难预测,在毛利愈低的显示、触控芯片市场当中,Synaptics这类的美系外商将会再次渐渐缩小其市占,而进一步向如OLED显示驱动芯片等产品去发力,台系业者如敦泰、联咏、奇景将会在未来分食显示触控整合芯片市场。

受惠与小米智能手机第三季度出货的大幅增长,敦泰第三季度的营收也获得高度成长,季营收达新台币32.65亿元,季增26%,税后净利1.34亿元,更较第2季大增330%。

另一方面,欧、美系与亚洲指纹识别厂商也在博弈。自Synaptics于2013年并购指纹识别芯片厂商Validity后,Synaptics便一直是指纹识别技术的重要厂商之一,更为智能手机Android阵营龙头三星旗舰机型的御用供应商。

而以汇顶、神盾为首的亚洲厂商,近年不断在高度要求成本的Android阵营智能手机抢占FPC、Synaptics市场,也迫使他们通过并购Delta D、Conexant Systems、Marvel旗下的多媒体业务等动作,跨足其他更多的虹膜生物识别、语音互动、消费物联网等领域,而这样的变化让人联想指纹识别市场将迎来亚洲厂商间的价格战,汇顶、神盾、思立微、费格恩尔等厂商将持续在2018年扩大其份额。

2.PC补贴遭削减,“Intel Inside”们回不去的旧时光;

集微网综合报道,1991年,英特尔推出首个广告语“Intel Inside”,而它同时让人们深刻记住的,还有“灯...等灯等灯”这段音乐。“Intel Inside”其实是一个合作项目,它被印成贴牌,作为铺展渠道的一种手段,以5%的返利出现在了200多个配有英特尔处理器的品牌设备上,帮助推广和保持领先地位。

这个堪称典范的广告语奠定了一个全新的话语空间——它让那些隐藏在消费品中的不知名部件同样能够拥有极高的知名度。

根据“Intel Inside”计划,凡是搭载英特尔Intel Core和Xeon等处理器,并且遵守英特尔所开出条件的OEM厂,可以向英特尔申请广告补助,或甚至直接得到采购处理器的现金折抵。其补贴的额度甚至相当于某些厂商的季度利润,这也是PC厂商积极向英特尔靠拢的原因之一。当然,此举也曾经招致AMD的忌恨,将英特尔告上法庭。

补贴策略帮助英特尔在笔记本电脑市场保住了将近90%的市场份额。在后来英特尔努力进军移动设备市场时,也曾采用了一段时间类似的补贴计划,但是收效甚微,最后以失败告终。

然而,随着移动计算时代的到来,PC市场的萎缩,似乎英特尔持续了26年的“Intel Inside”黄金时代已经过去了。在近日高通于夏威夷举行的骁龙技术峰会上,微软执行副总裁Terry Myerson的站台就已经预示了英特尔的危机。

在此次峰会上高通发布了两款基于骁龙835芯片设计的Windows 10 S系统的笔记本产品,采用骁龙845芯片的Windows 10 ARM产品也将于明年下半年上市。其实更早之前,今年的台北国际电脑展上,高通就已宣布华硕、惠普和联想成为首批采用骁龙835开发移动PC的OEM厂商。除了电脑,微软与高通在服务器领域也已展开合作。

受到冲击的英特尔,或许也意识到从PC时代走到了今天的大众消费品时代,以技术的方式退居幕后已经远远不够了。在近日该公司悄悄削减了“Intel Inside”用于渠道建设和个人电脑方面的预算,数额大约在40%~60%之间,高档PC制造商的推广费用可能被删减20%。这部分削减的资金将投放给数据中心等其他业务分部,进一步去PC化,以此来保证自己更好的利润率。

毫无疑问,硬件制造商得到慷慨赞助的好日子可能要告一段落,那些严重依赖英特尔的补贴生存的厂商将遭受严重打击。硬件制造厂表示,虽然英特尔的补贴计划用意良好,但随着系统制造商和OEM环境的改变,英特尔的转变不令人意外。英特尔和其他企业一样,在纯粹硬件供给的模式再也行不通时,必须试着找出其他提供服务和软件的方式。

英特尔的调整首先将冲击系统厂商,但毋庸置疑地,将来所有PC买家都可能得承受价格上涨的后果。按照英特尔严格的合作伙伴标准,只有OEM厂商在生产销售出超过1万台PC之后,才有资格贴上“Intel inside”标签并获得资金支持。因此此次补贴计划缩减影响最大的是万元以下的OEM笔记本、电脑,缩减幅度最高达到60%。发烧级、电竞笔记本和台式机电脑并不受此计划缩减。也有观点认为,这个只影响散片的价格,不影响盒装的价格。

无论如何,我们可能都要向某些低价到不可思议的笔记本们说再见了。而AMD和正在崛起的高通机会来了。除了上文中提到的微软、华硕、惠普和联想,有消息显示三星也会跟进,可能会在明年2月的MWC大会或Galaxy S9发表会上宣布Snapdragon笔电产品。

体验过展示机的媒体表示,采高通Snapdragon芯片的笔电可随时上网、且电池续航力超长,这是产品最大优势,另外笔电也不需要风扇,因此非常安静,这点也是优势之一,不过试用的HP Envy 2与华硕NogoGo产品似乎还是稍嫌厚重了些,若要做得更轻薄,则三星这类手机厂商有机会做得更好。

GPU 在人工智慧(AI)运算大放异彩,激励两家 GPU 大厂 Nvidia、超微(AMD)股价狂飙。但是分析师警告,明年 GPU 在 AI 的地位,也许会遭“特殊应用积体电路”(ASIC)取代。

Rolland 以虚拟货币挖矿为例,解释此一变化。早期矿工挖掘虚币时,多用 GPU,不过随着挖矿难度不断提高,矿工逐渐改用 ASIC。现在比特币矿工多半采用 ASIC,以太币矿工也会在今年改用 ASIC。市面上更出现以太币专用 ASIC,效能远胜 GPU。

报告称,Nvidia 有 ASIC 相关部门,未来仍会在 AI 扮演重要角色。但是市场将有更多竞争者,有望受惠的 ASIC 业者,包括协助谷歌研发 AI 晶片的博通、Cavium、Marvell、Microsemi 等。

晶片商 Cerebras 正在研发 AI 专用的 ASIC,该公司执行长 Andrew Feldman 强调,GPU 并非最适合 AI 运算的晶片。GPU 原本是为了电玩开发,如今却碰巧适用于另一个毫不相干的新市场。这种幸运的巧合不会发生,最可能的解释是,GPU 只是当前最佳的解决方案,让业界能继续往前,暗示 ASIC 才是 AI 前景所在。

Barron’s.com 8 月 23 日报导,摩根士丹利(Morgan Stanley,通称大摩)发表研究报告指出,现场可程式化闸阵列在机器学习进行“推论”(inference)时扮演的角色,可能比市场想像还要大,Xilinx 有望受惠。 精实新闻

4.5G开发速度加快英特尔推5G移动测试平台;

英特尔(Intel)日前推出支持5G新无线电(New Radio;NR)规格的5G移动测试平台(Intel Mobile Trial Platform),希望加速5G无线技术开发与采用进程。该公司高层也指出,由于电信商与企业面对暴增数据已应接不暇,将加速迈进5G无线技术的时程。

据eWeek报导,英特尔网络平台部门副总Sandra Rivera指出,5G相关标准的开发相当热络,显示市场其实正期待5G能更早出现,5G NR初步规格预计2017年12月底报到,2018年批准,比起不到2年前已是一大进展。

英特尔为了在5G开发上扮演带头角色,已开始与AT&T、爱立信(Ericsson)、Verizon、思科(Cisco)与瑞典电信商Telia进行5G测试。2017年9月,该公司也推出最新采用Core i7芯片与FPGA的5G移动测试平台 。

Rivera指出,时序进入2019或2020年后会出现更多进展,2018年规格可以拍板定案,隔年开始出现初步元件,2020年开始大量出现。

评论指出,紧接着4G LTE之后的新一代无线通技术5G,预期可在速度与数据容量上取得大幅提升并且具备更低延迟与支持更多连网装置的能力。

随着物联网(IoT)快速成长,2020年全球连网装置、系统与传感器将来到200亿个,当中影片将持续成为占据网络流量的大宗,诸如数据分析与虚拟及扩增实境等新兴技术受欢迎后,也提高开发5G网络的急迫性。

电信商预估5G将比现有4G网络速度快上10~100倍,下载1支高画质影片到手机将只需几秒内完成。

Rivera也认为,数据是加速5G开发的主要原因,因为数据正持续爆量成长。因此,包括AT&T、Verizon、T-Mobile与Sprint等电信商已预备5G测试,并且透过软件定义网络(SDN)与网络功能虚拟化(NFV)快速转型基础建设以便采用5G与IoT。

至于英特尔、思科、高通(Qualcomm)与三星电子(Samsung Electronics)等业者则参与5G测试并积极投入标准制定及打造自家产品方案。

爱立信也看好5G会快速被采用,该公司在2017年11月报告中指出,2023年,全球超过20%人口地区将被5G覆盖,届时5G注册数量也将来到10亿。2019年,将出现第一个商业部署,隔年开始快速增加,初期部署将在城市出现,而且主要集中在美国、大陆、韩国与日本等地。

英特尔也积极扩张在网络市场能见度,Rivera指出,该公司在网络市场与提供5G端对端网络的所有装置等各部门都有着墨。

传统上电信商网络基础建设都属于闸道器、负载平衡与虚拟私人网络等固定功能装置并采用专属ASIC芯片,但随着电信商转型网络并引进SDN与NFV后,许多在固定功能硬件的任务也被转往软件并在产业标准及英特尔的服务器上执行。

上述作法则是跟随超大规模数据中心(Hyperscaler)与云端供应商脚步,借此从产业标准系统经济中取得益处,而且将不只可使用英特尔CPU,还有其他FPGA技术与英特尔自家ASIC功能。

5.英特尔明年推无人驾驶芯片;

Intel宣布明年将推出EyeQ4无人驾驶芯片作业系统,采用28nm工艺。2020年推出EyeQ5芯片作业系统,采用7nm FinFET工艺。

EyeQx芯片来自Mobileye,一家专门研究Hud、自动驾驶的厂商,已被Intel收购,作为后者进驻无人车领域的关键踏板。

EyeQ4与EyeQ5的区别在于,前者仍需要司机留在驾驶位,会有极少数的操作仍靠人工干预进行;而后者则是完全的纯自主驾驶,业内称为Level 4/5,可以实现百度CEO李彦宏所说的“司机在后座跳舞喝酒”的场景状态。

虽然基于7nm,但部署EyeQ5自动驾驶系统的功耗是10W,在历代产品中最高。据悉,单颗芯片的TDP是5W,Intel要求组建双路CPU系统。

随着人工智能(AI)需求的增加,芯片制造商正在努力生产更强大和高效的处理器。他们的目标是采用更好、更便宜的解决方案,以适应神经网络的需求,同时保证足够的灵活性来满足算法的演进。在Hotchips 2017会议上,发布了许多新的深度学习和人工智能技术,其中既有业内领先的科技公司,也不乏初露头角的初创公司。

人工智能的未来是移动设备

Hotchips会议提出了一些很酷的东西,比如深入分析了谷歌第二代矢量处理单元(TPU v2),它被开发出来执行高效的神经网络训练。同时微软也展出了“脑电波(Project Brainwave)”项目,这是一个“软”FPGA深层神经网络处理单元(DNN)。这些解决方案都是针对繁重的数据中心,执行基于云的AI处理,但是……

虽然数据中心很重要,但人工智能最有趣的应用场景还是移动设备。因为不是所有的移动场景都可以依赖于云计算,一些AI处理需要在设备上运行,或者边缘处理。类似于虚拟现实应用面临一系列的移动挑战,人工智能也必须解除禁锢,发挥其全部潜力。在本专栏的其余部分我们会探讨一些实例,清楚地表明人工智能的未来是移动设备。

智能手机拍照技术突飞猛进

去年我预测智能手机拍照的未来将会是结合双摄像头和深度学习生成增强的图像。现在三星将它落实了,意识到双摄像头比单个更强,所以可以肯定地说我的预言实现了。三星最新发布的Galaxy Note 8旗舰机是三星第一款采用后置双摄的智能手机。而另一种智能手机上的体现是采用前置双摄像头,以最大限度地提高自拍的质量,比如两个新的华硕Zenfone型号。华硕刚刚发布的的六个新款机型中有五个配备了前置或后置双摄像头。

华硕Zenfone4的自拍使用2个12MP摄像头智能生成1个24MP照片

语音接口将智能地进行边缘分析

随着虚拟语音助手的出现,语音接口已经普及起来。智能音箱和智能手机一样,大部分的语音分析是在云端执行的。所以同样面临很多问题,比如隐私和延迟等等,甚至有些是可以离线处理的简单事情。随着虚拟助手功能的改善和变得无处不在,用户越来越习惯于使用自己的声音作为主要交互接口。执行边缘处理允许本地实现一些功能,同时避免云处理的所有问题,打造了一个无缝对接而且方便的用户接口。

深度学习同样驱动增强现实

人工智能也是增强现实(AR)的核心功能。风靡全球的手机游戏《精灵宝可梦GO》(Pokemon GO)证明了AR的理想场景是运行在手机上,任何人可以在任何地方使用它。但是它还必须高效运行,以便设备仍然可以用于其他事情,比如——我不知道——打电话吗?自从《精灵宝可梦GO》首次面市以来,增强现实技术得以改善,用户开始期待能有更多更好的应用程序发布出来。

在今年早些时候的苹果全球开发者大会(WWDC)上,他们宣布了AR开发工具包,ARKit。它可以在所有运行iOS 11(系统将会在今年发布)的设备上使用。同时,谷歌抢先发布了类似的增强现实平台,ARCore,可以运行在Android上。和project tango不同(tango所需的硬件不是每个电话都具有),ARCore是一个可以在任何Android智能手机上运行的平台,它将有可能成为世界上最大的AR技术平台。

所有的智能手机将配备专用神经引擎

考虑到以上所有的好处,我有信心做一个大胆的预测:在几年之内,大多数智能手机将配备一个专用的神经引擎。几个月前,一系列网络消息宣称苹果正在开发一款芯片,被称为Apple Neural Engine,专门处理设备上的AI计算。如今,随着iPhone 8和iPhone X陆续发布,我们已经证实这些传言的真实性了。

最近在德国柏林举行的2017年国际消费电子展(IFA)上,华为宣布他们的新旗舰处理器将包括神经处理单元,加速人工智能计算。我认为这是一个安全的赌注,其他公司将会随之效仿。我们可能不会看到一个手机版的TPU出现在即将发布的Google Pixel 2中,但是我相信未来几年内,谷歌、三星和其他厂商将在他们的智能手机中内置一个专用的深度学习引擎,并利用这些引擎实现许多新的热点应用。

例如未来可能会出现这样的对话:

用户:“OK Camera,正在过马路的人身上的衣服上写了些什么?”

相机:“这是一件NBA勇士队的球衣。它是最后一个AI-free年——2020年的冠军。”

用户:“这是什么意思?”

相机:“这是没有AI辅助投篮的最后一年,现在投篮命中率平均增加了18.5%”……

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