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2021年02月02日 | 三星有意收购汽车半导体公司,瞄准NXP、TI、瑞萨

2021-02-02 来源:eefocus

在全球芯片大缺货的现状下,三星电子表达了希望收购汽车半导体公司的意向。

 

据韩媒报道,三星电子 CFO 崔允浩在近日的电话会议上正式宣布,公司计划积极进行并购交易,同时将并购的目光投向汽车半导体行业。

 

 

有银行投资人士透露:“三星电子早在 2019 年就已经对恩智浦和德州仪器进行了尽职调查。”

 

瞄准三驾马车

报道指出,恩智浦(NXP),德州仪器(TI)和瑞萨电子(Renesas)正在成为三星电子有吸引力的并购目标,这三家企业在汽车半导体领域都有各自的优势。

 

其中关于三星有意收购恩智浦的传闻一直都有。恩智浦在车辆的应用处理器(AP)和信息娱乐方面拥有出色的技术能力,预计将与三星电子子公司 Harman 产生巨大的协同作用。(三星 2016 年以 80 亿美元现金收购了美国汽车零组件供货商 HARMAN 集团)

 

TI 的优势在其专业的模拟芯片技术,主要制造生产高功率半导体,这也是电动汽车的关键零部件。

 

瑞萨电子则是微控制器单元(MCU)的领先生产商,该组件在汽车半导体市场中所占比例最大(30%)。瑞萨电子在全球 MCU 市场中占有 31%的份额,与 NXP 并驾齐驱。

 

三家目标公司中,恩智浦市值 448 亿美元(约 50.15 万亿韩元),瑞萨电子市值约 200 亿美元(月 22.34 万亿韩元),TI 市值 1523 亿美元(约 170 万亿韩元)。

 

而从三星 2020 年第三季度的财报来看,其可兑现资产高达 116 万亿韩元,在并购上拥有强大的财务支持。

 

 

得代工产能者得天下

受去年上半年疫情影响,全球范围内多家大型汽车制造商都调降了汽车芯片库存,在 8 寸晶圆代工产能和 12 寸晶圆代工产能被挤爆后,汽车需求复苏,汽车芯片厂商再回头来下单,使得代工产能更为短缺。

 

对于全球晶圆代工产能不足的情况,力积电董事长黄崇仁去年即预告,得晶圆代工产能者得天下,旺宏总经理卢志远近日也呼应:“此时正是有产能者得天下的时候。”

 

三星存储器业务执行副总裁 Han Jinman 也表示,晶圆代工不足已经是一个全球性的问题,公司正在密切关注相关影响。同时,三星也在考虑紧急扩大汽车芯片的产能。

 

三星电子于上周提出警告,汽车半导体芯片的缺货荒,已经开始影响智能手机芯片的制造,这将冲击智能手机及平板交货周期。

 

三星期待借机突破

尽管韩国是半导体强国,但韩国的汽车行业仍对汽车芯片短缺感到无奈。

 

 

根据市场研究公司 Omdia 的调查,三星电子是唯一活跃于全球汽车芯片市场的韩国公司,但影响力很小。数据显示,截至 2020 年第四季度,三星电子排名第 24 位,市场份额不到 1%。

 

作为三星电子直接的竞争对手,台积电虽然在汽车芯片代工领域订单也不多,但汽车芯片缺芯饥荒闹起来后,全球的车厂都在围绕台积电转。

 

全球政治牌、感情牌轮番打出,大家都希望能在台积电这里多要点产能。反观三星电子这边,则有点门可罗雀,三星电子显然不想被冷落。

 

除晶圆代工市场火热外,汽车半导体还具有的巨大增长潜力,根据市场研究公司 Gartner 的数据,2018 年每辆汽车中的半导体价值为 400 美元,但预计到 2024 年,汽车中的半导体的价值将超过 1,000 美元。

 

三星电子自然不会忽视半导体在汽车领域的潜力。现阶段来看,收购一家汽车半导体头部企业将起到事半功倍的效果。


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对于能判断障碍物的机器人电路,网友可能还有以下几个问题及其相应回答:

问题一:机器人通常使用哪些传感器来判断障碍物?

回答
机器人通常使用多种传感器来判断障碍物,主要包括但不限于以下几种:

  1. 超声波传感器:这是最常见的一种传感器,通过发射超声波并接收其反射回来的信号,根据信号的时间差和波速计算障碍物的距离。超声波传感器在检测大范围、非接触式的障碍物时非常有效。

  2. 红外传感器:红外传感器通过发射红外光并接收其反射光来判断障碍物的存在和距离。红外传感器在近距离和快速检测中表现优异,且成本相对较低。

  3. 激光传感器:激光传感器利用激光束进行测距,具有高精度、长距离测量的特点。但相比超声波和红外传感器,激光传感器的成本更高,适用于对精度要求极高的应用场景。

  4. 视觉传感器:一些高级的机器人还配备了视觉传感器,如摄像头,通过图像处理技术来识别并判断障碍物。这种方法可以实现更复杂的场景理解和避障策略。

问题二:如何设计能判断障碍物的机器人电路?

回答
设计能判断障碍物的机器人电路需要考虑以下几个关键步骤:

  1. 选择合适的传感器:根据机器人的应用场景、成本预算和精度要求选择合适的传感器。

  2. 设计信号处理电路:将传感器采集到的原始信号(如电压、电流等)进行放大、滤波等处理,以便于后续的数字处理或微控制器读取。

  3. 微控制器编程:根据传感器的输出信号编写微控制器的程序,实现障碍物的判断、避障策略的制定和执行。

  4. 执行机构控制:通过微控制器控制机器人的执行机构(如电机、舵机等),实现机器人的移动和避障动作。

  5. 整体调试与优化:对整个电路进行调试和优化,确保机器人能够准确、稳定地判断障碍物并执行避障动作。

问题三:如何提高机器人判断障碍物的准确性和稳定性?

回答
提高机器人判断障碍物的准确性和稳定性可以从以下几个方面入手:

  1. 选用高质量的传感器:高质量的传感器具有更高的精度和稳定性,能够减少误判和漏判的情况。

  2. 优化信号处理电路:通过合理的电路设计和元器件选择,减少信号噪声和干扰,提高信号的信噪比和可靠性。

  3. 算法优化:对微控制器的算法进行优化,采用更先进的算法或策略来提高障碍物的判断精度和避障效果。

  4. 多传感器融合:利用多种传感器进行融合处理,可以弥补单一传感器的不足,提高整个系统的鲁棒性和可靠性。

  5. 实验验证与迭代优化:通过大量的实验验证和迭代优化,不断调整和优化机器人的参数和算法,以提高其判断障碍物的准确性和稳定性。

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