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2021年08月09日 | 鸿海5.87亿收购旺宏位于竹科的6英寸晶圆厂

2021-08-09 来源:eefocus

25.2亿新台币(约合5.87亿元人民币),鸿海收购旺宏位于竹科的6英寸晶圆厂的交易落锤,预计在今年底前完成交易产权转移。


鸿海方面透露,买的这个厂将用来开发与生产第三代半导体,特别是电动车使用的SiC功率器件。鸿海科技集团董事长刘扬伟称,这将是集团在3+3策略中,整合电动汽车和半导体发展的重要里程碑。


电动车、第三代半导体、SiC......是不是很诱人?不过,这些目前和旺宏大概只有半毛钱关系,这半毛钱就是旺宏的确在近两年加大了在汽车电子领域的投入,但主要是NOR和NAND存储,这也一直是旺宏的核心业务。

 

旺宏的主营业务


图5:旺宏的主营业务


旺宏的晶圆制造工厂包括12英寸、8英寸和6英寸,2020年总营收约27.9亿新台币,如果去除自家存储业务,整个代工业务的营收约6.5亿新台币。其中代工部分的产能,8英寸月产能4-5 万片、12英寸产能2万片,6英寸厂月产能约2万片,只占公司整体产能约6%。

 

旺宏的产值和营收分布旺宏的产值和营收分布旺宏的产值和营收分布


图:旺宏的产值和营收分布


从旺宏公开的公司大事纪中可以看到,布局都是围绕存储,并没有第三代半导体的影子。虽然,旺宏也有功率器件和高压制程工艺,但也仅限于Si制程,和SiC并无交集。产能不高,产品也无交集,何以旺宏这间6英寸厂就成了鸿海3+3大战略中的里程碑?

 

旺宏公司近5年大事纪


图:旺宏公司近5年大事纪


这还要回到鸿海这边来看。鸿海有个大战略,要从ODM转向IIDM(Innovation Integration Design Manufacture),即创新式整合设计制造,从关键零组件、核心技术创新、软件硬件整合到工业设计和制造的一站式服务。而所谓3+3策略,就是电动车、机器人、数字健康三大领域,再加上人工智能、半导体和5G/6G通讯三大核心技术,其内核就是要在其原本下游应用端的设计、制造代工体系中增加上游的生态资源,通过上下游资源的紧密结合铸就其“创新式整合设计制造”的灵魂。


MIH联盟就是一个例子,鸿海推动的这个针对电动汽车设计的生态联盟,希望通过提供一个开放的底盘平台,打造一个电动车产业供应链,从而推动更多企业设计汽车,进而带动鸿海的电动汽车代工业务。目前,该联盟已经得到约635家左右的厂商响应,其于1月末推出的第一代电动汽车开发者工具平台EV Kit也已经在今年2月开放全球开发者预定,4月底开始交货。

 

MIH联盟的组织生态

 

图:MIH联盟的组织生态


收购6英寸晶圆厂,逻辑上一脉相通。鸿海并不是要做晶圆代工的生意,而是通过一间晶圆代工厂破圈,成为拥有半导体制造能力的ODM,而SiC芯片代工的客户的客户,正是电动汽车厂商。考虑到SiC在电动汽车中的前景和核心地位,通过小小一座厂,鸿海就多了一个能够直接影响汽车生意的大抓手,所谓“重要里程碑”,要害即此。


至于产品,基于原有的厂房设备搭建同等规格的SiC产线并不难,而成本相较于新造和购买成熟的SiC晶圆厂都要便宜。并且,由于成本因素,相当长时间里,6英寸晶圆将是SiC的主要规格,生命周期很长,可以说,鸿海这笔帐算得很精。


鸿海正在通过投资马来西亚科技公司DNeX间接投资马来西亚8英寸晶圆厂SilTerra,青岛的高阶封测厂也将在今年年底量产。收购旺宏6英寸晶圆厂,鸿海的IIDM多了一个棋眼,在通往其2025―2027年间占据电动车市场10%的份额的目标的道路上,鸿海希望籍此继续保持其领先者的地位,把其他竞争者留在后视镜里。


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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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