華為車BU分拆獨立，迎來了重大進展。

8月19日，長安汽車發布公告稱，旗下阿維塔科技董事會審議通過《關于阿維塔對外投資項目方案的議案》，約定阿維塔科技購買華為持有的引望10%股權。

深圳引望智能有限公司，其實就是華為車BU獨立后的汽車智能系統及部件解決方案公司。在過去幾年里，華為汽車業務帶火一眾品牌，足以看出華為的號召力。

隨著阿維塔正式入股華為車BU，華為車BU距離獨立也就更近一步，新公司也會吸引更多車企的加入。

在近期國聯證券發布的《從華為看智能汽車（六）：探尋華為車BU盈利模式》一文里，介紹了目前華為車BU三種業務模式的基本情況。

以下為內容節選：

一、華為車BU業務如何開展

1、五大解決方案、三種業務模式

華為智能汽車解決方案覆蓋智能駕駛、座艙、智能車燈等各個板塊，逐漸形成“乾崑”與“鴻蒙座艙”兩大核心解決方案品牌。

其中，“乾崑”解決方案品牌以乾崑智駕為核心，還包括乾崑車控、乾崑車載光和乾崑車云；

“鴻蒙座艙”主要包括鴻蒙車機、車載智慧屏等智能座艙相關零部件和系統。

據合作深度的不同，華為車BU業務分為三種模式：HI（HuaweiInside）模式、智選模式以及零部件供應商模式。

HI模式在車BU五大解決方案基礎上根據客戶需求進行聯合開發，但HI模式合作車企主要選擇乾崑智駕和鴻蒙座艙兩個解決方案，而且會根據車型定位來進行解決方案的定制，如采用HI模式的長安阿維塔和深藍S07。

智選模式則是在HI模式的基礎上，華為深度參與到整車定義、產品設計、渠道銷售等環節，會根據車型的差異盡可能多地搭載華為車BU解決方案和零部件。如問界M9基本搭載了五大解決方案，問界M5則主要搭載了乾崑智駕、鴻蒙座艙和乾崑車云。

基于華為在ICT領域多年的研發積累，華為自研多個汽車核心零部件，如智駕算力平臺、激光雷達等，性能行業領先。因此，部分車企也會選擇華為零部件，如飛凡R7部分車型搭載華為AR-HUD。

2、五大解決方案助力汽車產業智能化

華為智能汽車解決方案經過多年迭代，華為已推出了以智駕為核心的系列解決方案品牌“乾崑”，與“鴻蒙座艙”共同組成華為智能汽車解決方案兩大核心品牌，涵蓋乾崑智駕、鴻蒙座艙、乾崑車載光、乾崑車控、乾崑車云服務。

基于這五大解決方案，華為形成HI模式、智選模式和零部件模式三大業務模式，并自研激光雷達、毫米波雷達、網關、AR-HUD、T-Box等核心零部件。

乾崑智駕：主要包括乾崑ADS、融合感知和智駕計算平臺三部分，也是車BU五大解決方案核心。目前，乾崑ADS已迭代至3.0，該架構采用基于GOD（通用障礙物識別）大網和PDP（預測決策規控）網絡的“兩段式”端到端架構。華為乾崑ADS整體可分為入門級和中高端兩個版本。

智能駕駛是華為車BU核心解決方案，也是目前HI模式和智選模式下必選方案。這套方案華為采用核心自研的方式，除了ADS軟件算法全面自研外，核心感知設備（激光雷達、毫米波雷達等）、智駕算力等均采用自研。

鴻蒙座艙：由鴻蒙車機操作系統、乾崑音響、乾崑車載智慧屏、鴻蒙座艙生態、高性能車機等部分構成，重新定義智能化座艙體驗。

鴻蒙座艙解決方案可根據車企需求進行選擇，一般以高性能車機為基礎，搭載鴻蒙車機操作系統和鴻蒙座艙生態，乾崑音響和乾崑智慧屏根據需求選裝。

乾崑車載光：涵蓋智能車燈模組、光場屏、增強現實抬頭顯示三大產品。

乾崑車載光解決方案主要搭載在問界M9、享界S9等高端豪華車上，且以選裝為主。也會以零部件形式售賣給車企，如AR-HUD就搭載在飛凡R7高配車型。

乾崑車控：包括乾崑iDVP智能數字平臺、XMOTION車身運動協同控制、車控模組等部分，產品形態主要是以途靈底盤來呈現。

途靈底盤基于iDVP智能汽車數字平臺打造，搭載多模態融合感知系統、華為DATS動態自適應扭矩系統以及XMOTION車身協同控制系統。

目前乾崑車控主要搭載在高端豪華車型，不過也在逐步下探。如問界M9途靈底盤搭載了華為XMOTION系統，能夠對車輛的驅動、制動、轉向和懸架進行中央協同的控制。隨著乾崑車控的價格下探，更多車型有望搭載乾崑車控相關產品，今年新款智界S7也是首個搭載華為途靈底盤的轎車。

乾崑車云服務：涵蓋車聯網連接服務TSP云服務、車輛故障預警與遠程診斷VHR服務、數字鑰匙、OTA云服務、車聯網安全服務等，將AI、大數據、云計算、物聯網等ICT技術與車輛智能部件深度結合，提供車輛全生命周期守護及立體化的安全隱私保護，已在全球范圍內接入車輛超過1300萬輛。

3、三種業務模式持續覆蓋行業客戶

在車BU業務發展早期，聚焦以HI模式的解決方案，如率先與華為車BU合作的北汽藍谷，在極狐阿爾法SHI版上搭載。

基于解決方案再持續拓展業務邊界，向上參與并主導產品定義、整車設計、渠道銷售等環節，逐步探索形成智選業務模式。

同時，對于核心零部件如智駕算力、激光雷達、智慧車燈模組等，公司采用自研方式并形成核心競爭力，為車企提供標準化部件，從而多維度賦能合作車企。

HI模式：提供軟硬一體全棧智能化解決方案

HI模式下，華為與車企聯合開發，華為提供全棧解決方案幫助車企造車。華為將一整套包括智能駕駛系統、座艙系統等集成到智能汽車，與車企深度配合。而車企則負責新車型的品牌和整車開發、聯合設計、聯合開發、聯合營銷。

在該種模式下，華為主要扮演技術提供商的角色，且解決方案以華為乾崑智駕為核心，部分合作車企還會選擇搭載鴻蒙座艙。與多家企業簽署戰略合作協議，推出多款合作車型。

隨著越來越多的車企加入華為HI模式陣營，華為HI模式加速擴容。相比于零部件模式，HI模式在合作車型上搭載的華為產品數量更多，營收規模有望更大。

智選模式：深度參與，搭載更多車BU解決方案

在智選模式下，華為與車企聯合研發產品、提供零部件，并參與和管理造車流程，同時利用華為的渠道和品牌幫助車企賣車。與HI模式相比，智選模式不僅為車企提供全棧解決方案，還將深度參與產品設計、研發、制造和銷售全過程。

通過參與產品定義和整車設計，華為在產品造型和內外飾設計等方面賦能車企。同時，華為通過全國多家體驗店，利用品牌賦能、渠道網絡、門店營銷人員等資源，為車企提供品牌賦能和營銷支持。

華為汽車智選模式升級為鴻蒙智行，全稱鴻蒙智能技術生態聯盟，目前有四大合作伙伴——賽力斯，奇瑞汽車，北汽藍谷，江淮汽車，分別推出問界，智界，享界，尊界四大品牌。

在該模式下，華為并不僅是傳統的車企供應商，還作為智能汽車的開發者和營銷者，深入整車設計與開發，實現更多智能汽車零部件和解決方案的搭載，側重生態整合和銷售網絡的共享。華為不僅以汽車零部件和解決方案形式獲得收入，還參與到渠道銷售環節并以銷售分成的形式獲得盈利。

零部件模式：提供標準化零部件

零部件模式下，華為車BU向上游汽車供應商拓展，為車企提供標準化的智能汽車零部件，包括激光雷達、毫米波雷達、攝像頭、網關、ARHUD、智能大燈、T-Box等產品。2023年，華為智能部件發貨量超過300萬套。

華為汽車零部件服務多家車企。例如，長安沙龍，哪吒汽車和廣汽埃安等品牌在部分車型中采用了華為的高算力智能駕駛計算平臺和激光雷達技術；比亞迪，理想汽車和小鵬汽車等則選用了華為的電機產品。上汽集團推出的飛凡R7車型特別搭載了華為的AR-HUD抬頭顯示系統，為駕駛者提供更加直觀的導航和信息顯示。此外，沃爾沃、吉利、比亞迪、長城汽車、長安汽車、奧迪、一汽、廣汽、北汽、奇瑞、江淮、新寶駿等在內的多家汽車企業，其多款前裝車型和后裝車載系統中支持華為的HiCar技術。

零部件模式下，華為將自己定位為智能汽車時代的Tier1供應商，與博世等傳統頭部供應商展開競爭。商業模式比較簡單，華為車BU直接向車企等客戶提供激光雷達、AR-HUD等零部件，并獲得收入，其中出貨量是關鍵。

二、三種業務模式如何追蹤？

2023年，華為車BU營收入達47億元，較2022年同比增長128%；2024年上半年，華為智能汽車解決方案BU的收入達到100億元，是2023年同期的10倍左右。其中，零部件模式帶來的收入占比較小，因此我們主要測算HI模式和智選模式帶來的收入。

乾崑智駕和鴻蒙座艙是華為智能汽車解決方案的核心，其單套解決方案價值較高。預計乾崑智駕平均單套價值約3-5萬元，與所采用的配置相關，其中入門級視覺版本價值量低于兩萬元。預計鴻蒙座艙單套平均價值量約為1-2萬元，也與所選配置密切相關。隨著更多高端車型問界M9，享界S9等車型上量，也帶動乾崑車控，乾崑車載光等收入的快速增長。

1、HI模式：乾崑智駕為重點，關注銷量，滲透率等

華為HI模式下，車企可以靈活的選擇華為解決方案進行搭載，也是很多車企更容易接受的方式，阿維塔、深藍、嵐圖等車型紛紛擁抱HI模式。目前，HI模式解決方案以乾崑智駕為核心，部分車型還會選擇華為鴻蒙座艙系統，其他解決方案基本沒有搭載。因此，HI模式下收入主要聚焦智能駕駛和鴻蒙座艙。

HI模式下乾崑智駕貢獻主要收入，硬件與軟件關注點各有側重。

乾崑智駕提供軟硬一體整體解決方案，由ADS高階智能駕駛系統，多傳感器融合感知和智能駕駛計算平臺共同組成，涵蓋多個高價值部件，因此價值量較高。除跟蹤合作車型銷量外，硬件方面，需關注和跟蹤不同ADS版本下隨車標配的硬件配置數量及價格變化；軟件方面，需關注和跟蹤高階軟件包搭載率及價格變化。

硬件：關注和跟蹤ADS版本迭代配置變化以及隨車標配價格變化。比較ADS1.0，ADS2.0及ADSSE所搭載車型的標準版及智駕版，隨著版本迭代，攝像頭，毫米波

雷達，激光雷達的裝配數量不斷減少，隨車標配價格不斷下降。

軟件：跟蹤滲透率和價格變化，高階軟件包價格明降暗升。華為ADS包含基礎包，進階包和高階包，目前已合作商用車型大部分是基礎包和進階包隨車標配，可選擇購買高階包。

2、智選模式：關注價格，銷量，渠道建設等指標

與零部件模式和HI模式不同，華為深度參與，從整車定義到渠道銷售。因此，在該模式下，除了關注車輛的銷量、價格、智能化滲透率外，還需關注產能規劃及渠道建設。

車輛價格是影響消費者購買決策的核心因素，合理的定價策略對于吸引目標消費者和保持市場競爭力至關重要，而銷量是市場接受度的直接體現。

滲透率的提升有助于增強品牌影響力和消費者忠誠度。產能規劃確保車輛交付及時性以及客戶滿意度，而完善的渠道建設能夠提高產品可及性，是最終訂單轉化的關鍵。

價格智選模式合作車型主要覆蓋中高端車型，其中問界系列車型價格區間最廣。

銷量：智選車銷量強勢增長，有強大的競爭力和市場認可度。

滲透率：高階智能駕駛滲透率不斷上升，華為智選車高階智駕選裝率行業領先。未來，隨著智駕技術完善及消費者心智成熟，智能駕駛消費者基數將進一步擴大，智能駕駛汽車滲透率

有望上升，華為智選車智駕版的銷量將進一步提升。智選車搭載了較多華為車BU解決方案，除了乾崑智駕和鴻蒙座艙，其他解決方案包括尤其乾崑車控、車載光等均有所搭載。

因此，智駕方面關注城區高階智駕包選裝率。座艙方面，需關注智選車乾崑音響、車載智慧屏等搭載率。車控方面，智選車型主要以途靈底盤的形態存在，很多車型如問界M9、智界S7以及享界S9都是標準配置，預計未來更多車型搭載基于乾崑車控的途靈底盤。車載光方面，光場屏、智能車燈以及增強現實抬頭顯示更多需要選裝，需關注相關零部件上車情況。車云方面，由于涉及到車聯網、車輛故障預警以及遠程診斷等重要功能，因此搭載率較高。

產能規劃：智選模式下，各合作品牌生產工廠產能規劃不同。

渠道建設：加速渠道建設推動銷量向上。

3、零部件：主要關注和跟蹤出貨量和市場份額

受益于問界銷量高增，2024年華為車BU各零部件出貨量加速增長，各部件市場份額不斷提升。但在零部件合作模式下的相關零部件出貨量較小，可忽略不計。因為當前跟華為以零部件方式合作的車型銷量較低，甚至可忽略。因此，可關注后續跟華為以零部件模式合作車型的銷量。

若整體來看，在HI模式以及智選模式車型銷量高增的情況下，華為整體零部件份額快速提升。

本周，韓國媒體The Elec的一份最新報告顯示，三星下一款HBM產品已經準備就緒，按計劃將在將于2025年底量產。

報告稱，三星將在年底前進行HBM4的流片，按照流片與試產產品之間的時間間隔計算，新產品最早將會在2025 年初發布并進一步改進，直到將樣品發送給主要客戶。

在HBM3時代，因為缺少重視加之良率低等問題，三星的HBM產品遲遲未能進入英偉達供應鏈，這導致三星在AI 芯片競爭中面臨著越來越大的壓力。

因此，開發落后的三星希望以資金為“武器”嘗試逆襲，希望在HBM4這一代縮小差距。

但據今天爆出的最新消息，三星在存儲領域的競爭對手SK海力士將與臺積電、英偉達展開深度合作，這一合作計劃預計將在9月的中國臺灣國際半導體展（Semicon Taiwan）上正式宣布，屆時SK海力士社長金柱善將發表專題演講。

據悉，三方合作的目標是在2026年實現HBM4的量產，將采用臺積電的12FFC+（12 納米級）和 N5（5 納米級）工藝技術制造HBM4的基礎，從而實現更微小的互連間距，提高 HBM4 的性能和能效。

從時間節點來看，三星量產時間是要早于SK海力士，但后者作為目前 英偉達HBM內存的獨家供應商，已經就具備先發優勢，如今再與臺積電強強聯手，在良品率上也無需擔憂。

按照計劃，英偉達將在2026年推出下一代Rubin，2027年推出Rubin Ultra。

Rubin平臺的亮點在于其集成了多項前沿技術。首先，它搭載了全新的GPU，其次，Rubin還整合了基于Arm架構的新CPU—Vera，這標志著英偉達在中央處理器領域的進一步拓展。

此外，Rubin平臺采用多項網絡技術，并融合了InfiniBand/以太網交換機，從而構建了一個高級的網絡平臺，旨在為用戶提供更高效、更穩定的數據傳輸能力。到那時，全新的超級芯片將全面取代目前的Grace Hopper。

與Blackwell平臺相比，新平臺將首次引入8層HBM4，而Rubin Ultra將進一步支持12層HBM4，但這一切前提都是需要緊跟SK海力士的節奏。

如今，HBM內存已成為當前AI加速器的生產瓶頸， 而SK海力士的訂單更是排滿至明年。但從目前多方給出的信號來看，在海力士優勢明顯的背景下，英偉達并不會輕易將HBM訂單讓給三星，反倒是HBM的另一位競爭者美光，會在SK海力士產能不足情況下在未來有望承接英偉達更多訂單。

不過在Rubin平臺真正推出之前，三星還是有機會靠著“混合鍵合技術”扳回一城。

針對HBM4產品，目前有兩種主流的結合方式：一個是現有成熟的“MR-MUF”（大規?；亓?成部填充）先進封裝工藝，另一個是三星主推的混合鍵合技術。

簡單來說，HBM靠的是DRAM 模塊之間使用一種稱為“微凸塊”的材料進行連接。然而通過混合鍵合，芯片可以在沒有凸塊的情況下連接，從而減小芯片的厚度。

需要注意的是，國際半導體標準化組織（JEDEC）已經將HBM4的厚度標準從上一代的720微米放寬至775微米，這就意味著在未來一段時間內，MR-MUF仍然可以用來制造HBM4，而三星想借助混合鍵合追趕SK海力士的想法也變得更加困難，畢竟SK海力士也會加快混合鍵合技術的開發速度以應對來自三星的追趕。

就目前來看，三星似乎已經是痛定思痛將在下一代HBM上搶奪回市場上的主動權，但在缺少訂單和良率的前提下，英偉達還是會優先采用更加成熟的方案作為過渡。

《黑神話：悟空》，毫無疑問是中國游戲從業者給全世界玩家帶來的一段“神話”。

8月20日上線當天，這款現象級的國產單機游戲迅速霸占了所有社交媒體及網站的頭條，即使你不玩游戲，大概也能感受到來自四面八方包圍的“壓迫感”。

在游戲平臺Steam上，《黑神話》以碾壓態勢拿下銷量排行榜，并以當日超220萬人的在線人數，成為超過今年上一個爆款游戲《幻獸帕魯》。

而在股票市場，各只黑神話概念股早已被帶飛漲停，甚至一些毫無關聯的文旅股也跟著大漲一把，足以看出這款重磅產品的潛能。

從商業角度來看，《黑神話》早已跳出游戲的框架，成功打造出一張“中國文化名片”。

但如果回歸游戲本身就可以發現，即使是精通七十二變的“孫悟空”，也難逃硬件限制，游戲優化與硬件適配將是“游戲科學”下一階段的重點工作之一。

從部分網友的反饋以及此前官方給出的測試工具來看，不少玩家在顯卡環節栽了跟頭，一些老款英偉達以及AMD的顯卡都會出現閃退情況。如果想要高幀率暢玩，那就只能選擇更新顯卡，一波新的“換機潮”。

可以說，顯卡的誕生并不單純為了游戲，但游戲一直是主要推動顯卡發展的動力。

而作為顯卡核心的GPU芯片，勢必也會與這場“黑神話”建立起聯系。

國產GPU的難題

打開國產顯卡品牌摩爾線程社交媒體的評論區，可以看到最近的每條動態下面都有網友提到《黑神話》。

作為目前唯一可以買到的國產消費級游戲獨立顯卡，摩爾線程曾因MTT S80 型號“骨折價”在硬件圈內引起廣泛討論。

但經過各類測試后，這款國產顯卡的實際表現與英偉達等一線大廠的顯卡之間還有很大的差距。

雖然硬件規格上已經跟上了RTX 3060，但軟件層面的缺陷讓將這款顯卡的性能限制在16系列游戲顯卡的水平。

以黑神話測試工具的標準來看，MTT S80 大致處于勉強能玩的樣子。在《黑神話》開服后，不少玩家也都反應打開游戲后出現黑屏、閃退的情況。好在摩爾線程在推出v270.80驅動程序后，玩家們已經可以在低畫質下保證基本的運行，摩爾線程也表示，后續會針對該款游戲持續進行優化。

在這次驅動更新之前，摩爾線程已經進行了十多次重要驅動的更新，這才慢慢解鎖了其3D圖形性能，但在一些關鍵的游戲特性上，摩爾線程采用的MUSA架構還是無法支持。

我們都知道，英偉達之所以能領跑GPU市場，主要就是靠著硬件、軟件、工具和庫融為一體的CUDA生態。

為了迎合市場需求，一些非英偉達的GPU平臺也選擇兼容CUDA生態，國內GPU企業也不例外。

事實上，英偉達的CUDA生態也不是一開始就成功，直到科學計算真正需要硬件支持后，具有并行計算能力的GPU“無意間”成為了科學計算最佳專用硬件。

也正是在此之后，英偉達正式從一個賣游戲顯卡的硬件公司進化成數據中心和高性能計算領域的王者，即使AMD和英特爾分別推出了自研生態ROCm和one API，但CUDA憑借先發優勢早已站穩腳跟，最終靠著閉源特性以及快速的更新，變相壟斷了高端算力市場。

至于國產GPU，目前國內企業成長速度非?？?，且在一些關鍵領域正逐步替代外國產品。

像在服務器、人工智能、消費電子等領域，華為、沐曦、景嘉微等廠商的專用/通用GPU產品都有不少大客戶，而摩爾線程更是直接進入桌面GPU市場，希望以消費級顯卡打開新市場。

但是企業數量雖多，但實際上并沒有形成明顯的市場格局。

在英偉達、AMD、英特爾三大巨頭的壟斷下，國產GPU廠商一直扮演著“平替”的角色，加自身起步較晚、核心IP差距過大、需要大量資金成本投入，這導致國產GPU在起步階段基本都兼容現有生態，缺少自有的核心技術。

今年3月，英偉達發出“封殺令”，已禁止用轉譯層在其他GPU上運行CUDA軟件，這對于國內部分GPU廠商而言無疑是一個不利消息。

在缺少自主生態的前提下，想沖擊高端GPU還是非常困難。

搭建自主生態，國產游戲的必要性

《黑神話》的成功并不是偶然，在游戲質量、商業邏輯、市場策劃、以及輿論環境諸多要素的加持下，《黑神話》的爆火無須過度分析。

我們需要知道的是，在《黑神話》之前，中國并沒有真正意義上的3A游戲。而這款游戲的出現或許將成為一個新的“標桿”。

在此之前，國產游戲大多追逐低成本、快周轉、高回報的游戲項目。即使2020年出圈的神作《原神》為國產游戲帶來了全新的運營思路，但這款游戲帶來的影響依然沒能突破“二次元游戲”這個小眾市場。相比之下，追求高質量、高體量、高收入的3A游戲更是一塊空白。

與其說是技術性挑戰限制了中國游戲廠商的能力，倒不如說過去的追求高流水的商業模式不符合國產3A游戲這種買斷制游戲。

也正是國產游戲的缺少，導致國產GPU廠商很難第一時間接觸到最新的圖形技術，自然也無力推動消費級游戲顯卡的設計。

在這里，我們可以參考英偉達早期的“（the way it's meant to be played）”合作計劃。這是當時全球最大的游戲開發商扶植計劃，而該合作項目也并非簡單的顯卡廠商與游戲廠商的商業合作，而是一種技術性的合作。

英偉達在與游戲開發商的合作里相互幫忙，前者為游戲開發商解決技術性難題為玩家帶來更好的游戲效能；而后者則使用前者提供的特色技術，強化游戲體驗，讓作品更具特色。

從《黑神話》公布的開發流程來看，針對虛幻引擎，游戲科學帶來了諸多新功能，這也是一些老顯卡不能完美運行的原因。

如果摩爾線程能與游戲科學達成合作進行針對性優化，那么自然可以完善自身MUSA架構，從而進一步圍繞自主架構構建生態。

換個說法，GPU的進步需要幾百上千億的市場鋪平前期研發成本，而電子游戲恰好是最好的催化劑之一。

國產GPU廠商可以圍繞國產游戲抱團取暖，為國產軟件提供更豐富的圖形特性支持，那么國產游戲自然會反過來為國產GPU帶來銷量。

當然我們不能忘記一個提前——國產GPU并不等于國產顯卡，國產廠商有自主選擇路線的權利，消費級市場并非唯一的道路，AI算力、智能汽車等市場同樣需要國產GPU。

人們常言：耳聽為虛，眼見為實。

的確，人類有超過80%的感覺信息都來自視覺系統，這是人類認識并改造世界的一個主要途徑。

在面對如此龐大的信息量時，人類視覺系統可以依靠大腦發揮出極其優越的性能。而作為生物視覺的“模擬品”——機器視覺在面對高速運動、昏暗等極端場景時，識別準確率會大大降低，甚至無法工作，嚴重影響了企業的生產效率。

對于機器人來說，3D感知是一個很重要的基礎能力，如果需要進行高強度、全天候、全場景作業，就需要對機器人的機器視覺能力提出極高的要求，而為機器人等智能設備提供“眼睛”，正是目前上海肇觀電子科技有限公司（以下簡稱“肇觀電子”）在孜孜不倦探索的方向。

這家成立于2016年的芯片公司，以其自研的VPU芯片入局千億規模的“棋局”，他們的芯片在泛機器人行業被多家頭部客戶采用。盡管這些企業有著各自不同的落地場景，但最終都是歸落到“3D視覺”這個聚焦點上。

那么從2D轉到3D視覺究竟有多難？如何才能讓智能設備真正“看”懂世界？

從鎂客網與肇觀電子副總經理閆巖的對話里，創業公司也能從產品研發背后的故事里中尋得一些啟發。

肇觀電子副總經理 閆巖

一顆小芯片，開啟智能3D視覺市場

閆巖告訴鎂客網，VPU的主要用途其實非常廣泛，凡是端側設備涉及到視覺處理，都能借助這種新形態處理器進行一系列復雜動作。

例如專注于計算機視覺的英特爾Movidius Myriad，可以用于邊緣媒體、推理應用，一度是英特爾旗下的明星產品。

而肇觀電子的VPU主要給泛機器人領域的應用提供2D視覺到3D視覺的升維能力。

簡單來說，包括肉眼看到的日常畫面，以及安防、工業檢測所拍攝的場景，其實都屬于2D視覺。對于機器人來說，它們在擁有3D視覺感知的能力后，可以進一步對周圍的環境等進行感知、測距與判斷，以此達到規避障礙物，定位及導航等目的。

除了給機器人賦能3D視覺感知外，肇觀電子的VPU芯片自身也是一塊復雜的SoC（系統級芯片），可以提供端側AI的能力，在對實際環境進行精準感知，機器人可以借助AI與生產場景實現交互。

“客戶在使用我們芯片時，可以將一些視覺算法直接部署在芯片上，這樣的話能幫它省去單獨購買工控機的費用以及部署所需的場地空間和布局布線的費用，這一方面上有明顯的系統級別的成本優勢；另一方面，我們芯片的高集成度和高度異構化的架構，也可以保證泛機器人場景要求的低延時。”閆巖告訴鎂客網。

對于計算機視覺而言，高效、精確、低延時的“視覺感知”一直是技術人員追求的目標。智能設備和物理世界的互動，從感知到光子開始，到成像，到做3D分析和AI處理，到輸出結果，整個過程往往需要在100ms以內，這對視覺處理芯片的架構和性能提出了非常高的要求。肇觀電子為機器人打造的D系列芯片能夠在一顆芯片里面，在極短時間內把這些任務都處理掉。

低延時也是汽車感知能力的核心指標之一，肇觀電子為車載領域打造的V系列芯片可以做到行業內延時的最低水平之一，目前該系列芯片已經通過了車規級芯片認證，并成功應用在多家前裝量產客戶的ADAS（高級輔助駕駛）、CMS(電子后視鏡)等場景里。

值得一提的是，肇觀電子也是目前為數不多已經量產商用車和乘用車的電子后視鏡芯片的國產廠商，為有需求的車企提供了一個國產的優秀芯片的選擇。

下一步，肇觀將為行業打造領先的視覺系統，賦能包括具身智能、無人機、家庭機器人等在內的各種形態的機器人。

一路走來，肇觀電子歷經了轉型與突破，最終依靠產品得到了投資人與客戶的一致認可。目前，肇觀電子已完成2億元D輪融資，由華山資本領投。

經過多年的沉淀和積累，機器人行業整體正在迎來爆發。作為堅定在這個領域持續深耕多年的團隊，肇觀電子提供的價值不斷地被行業所認可。

未來公司的發展重心將瞄準具身智能、無人機、家庭機器人等在內的各種形態的機器人這些廣闊的場景，幫助各類機器人對三維物理空間進行精準感知和理解。

“想要實現具身智能，大模型的應用是很重要的一點。還有另一個很重要的點，機器人需要對三維空間有準確的感知，這樣才能跟真實的物理世界去做交互，而這也是我們看到的最大的一個機會。”

本周，臺積電董事會召開了一次會議，在核準財報的同時，通過了兩項預算案。

其中一筆預算，用于建置及升級產能，為未來長期需求進行規劃；而另一筆預算，是以不超過 75億美元（約合535億人民幣）的額度，對運營美國亞利桑那州廠的全資子公司TSMC Arizona進行增資。

事實上，臺積電美國工廠根本不差錢。

自2020年5月首次宣布赴美設廠以來，臺積電已經在美國規劃了3座工廠，累計投資高達650億美元，是美國史上最大的外方投資項目。

但4年時間過去，美國工廠不僅沒產出任何一顆芯片，就連工廠自身的進度也是一拖再拖。

不止是臺積電，近期三星、英特爾的美國工廠同樣出現了工廠推遲問題，一場“罷工潮”，掩蓋不了美國半導體制造背后的一系列問題。

缺人，還是缺人

在鎂客網《砸下650億美元后，臺積電美國工廠仍是“一場夢”》一文里，筆者介紹了亞利桑那州工廠內部中和不了的企業文化。

作為美國歷史上最大的外國直接投資之一，亞利桑那州工廠創建超過20000個建筑工作崗位和6000個長期工作崗位，其中大部分崗位都留給了美國本地人，由美國工人進行制造。

但由于芯片制造是一個需要高強度工作的環節，對于習慣了8小時工作制的美國工人以及工程師們來說，他們很難適應臺灣工程師們長達12小時的工作節奏。

另外，由于亞利桑那州工廠內部由臺積電總部派來的老員工們掌握了話語權，這場來自東方的文化差異，最終引起了美國工人與“亞洲文化”之間的一次摩擦。

在美國，勞動關系是一個非常嚴肅的話題，因此美國一些工會開始以罷工相要挾。

不僅是臺積電，這些工會還組織英特爾、美光等芯片巨頭及新興芯片企業的工人舉行罷工活動，以此為工人爭取更優待遇。

不過有意思的是，技術人員與工人短缺的問題其實一直存在于半導體行業，且該行業受工作環境問題等因素的推動，離職率一直居高不下。

由于美國工人很難接受延長工作時間和犧牲節假日的做法，加上臺積電自身的“傲慢”，這種矛盾很難靠資金去彌補。

在受到“罷工潮”的影響后，美國芯片制造廠們陷入招不到熟練工人的尷尬狀態，只能靠招收學徒、實習、以及與大學合作等方法，爭取更多的人才。

據咨詢公司麥肯錫預測，到2029年，美國半導體行業技術人員/工人短缺將達到14.6萬名，而據去年半導體行業協會（SIA）預測，短缺的人數約為6.7萬人。短短一年時間里預測人數翻了一番，足以看出各家工廠近期面臨的運營壓力。

當然，招不到人并不應該都由“東亞文化”背鍋，美國人自己的《芯片和科學法案》也堪稱一塊大餅。

這項代表美國半導體制造業復興的重要法案，號稱要讓“芯片制造回歸美國”，為了忽悠臺積電、英特爾等芯片巨頭建立更大更先進的工廠，美國政府開出了527億美元的資金補貼和稅收等優惠政策，并許諾投資一大筆資金培養人才以此來彌補勞動力缺口的問題。

不過從現在的視角來看，想拿到錢，并不容易。

在臺積電申請補貼后，美國政府就修改了《芯片與科學法案》，針對臺積電等外企，設定了“護欄條款”，包括不能在中國大陸市場擴產或者增加投資、不能獨享利潤，賺錢后需要和美方共享、數據透明等等。

雖然臺積電方面表達了不能接受的態度，但赴美建廠已經是板上釘釘的事情，已經沒有退路可言，為了拿到補貼，只能繼續投資。

而事實上《芯片與科學法案》坑的不僅是臺積電一家。

按照法案，美國政府把大多數補貼用在了先進芯片的制造上，對于先進封裝、人才補貼等環節的投入明顯“寒磣”不少。偏偏目前只有臺積電有能力搞定3nm工藝，三星和英特爾顯然吃不下拜登政府的“大餅”。

隨著美國新一輪大選即將來臨，這些“政治行為”的不確定性越來越大，最終導致了許多項目停滯不前。一拖再拖，人才短缺的問題自然無法解決。

回不去的“全球化”

有報道稱，中國大陸一些芯片制造商正以溢價40%的價格給臺積電增加超級急件（SHR），以應對即將到來的美國總統大選給中美關系帶來的不確定性。

加上臺積電今年吃下全球市場幾乎所有的5nm及以下先進制程的芯片代工訂單，下個季度臺積電的毛利率又要創新高了。

因此，75億美元更像是臺積電反過來給美國政府畫的“面子工程”，既然補貼難拿，那靠點小投資換來美國企業的訂單，也算是一筆劃算的買賣。

隨著 “全球化已死”，半導體行業逐漸變成地緣政治策略的縮影。從目前的形勢來看，主張保守的特朗普極有可能上臺，屆時對于對于 AI 和芯片領域的管制會再次加強。

這樣一來，本就缺少人才的美國半導體制造工廠們將會更加艱難。

智能光訓練概念圖 圖片來源：清華大學‍

 注：原文為天風證券《AI算力系列之硅光：未來之光，趨勢已現》，分析師：唐海清、康志毅、王奕紅

近日，清華大學電子工程系副教授方璐課題組、自動化系戴瓊海院士課題組在智能光芯片領域再次取得重大進展。繼國產高算力光芯片“太極”問世后，“太極-II”的通用光訓練芯速度再提升1個數量級，并且登上國際學生期刊《自然》上。

據介紹，太極-II的面世，填補了智能光計算在大規模神經網絡原位訓練這一核心拼圖的空白，將與太極-I合力，為后摩爾時代AI大模型的訓練、推理等應用提供算力支撐。 

作為AI算力未來的重要支撐，國內外參與硅光技術競爭的廠商越來越多。

在近期天風證券發布的《AI算力系列之硅光：未來之光，趨勢已現》一文里，介紹了目前硅光技術的基本情況。

以下為內容節選：

一、硅光技術及應用領域

1、硅光技術是什么

硅光技術是以硅和硅基襯底材料（如SiGe/Si、SOI等）作為光學介質，通過互補金屬氧化物半導體（CMOS）兼容的集成電路工藝制造相應的光子器件和光電器件（包括硅基發光器件、調制器、探測器、光波導器件等），并利用這些器件對光子進行發射、傳輸、檢測和處理，以實現其在光通信、光傳感、光計算等領域中的實際應用。

2、硅光子技術發展歷程  

硅光技術的發展整體可分為四個階段：

第一階段，通過硅基材料制造光通信的底層器件，逐步取代光分立器件；

第二階段，集成技術從 混合集成逐漸向單片集成發展，將各類器件通過不同組合實現不同功能的單片集成，這也是目前硅光子技術的發展現狀；

未來第三階段，預計將通過光電一體技術融合，實現光電全集成融合；

第四階段，器件分解為多個硅單元排列組合，矩陣化表征類，通過編程自定義全功能，實現可編程芯片。

3、硅光子集成度不斷提升

小規模硅光子集成時代：PIC上有1到10個組件，其中包括高速pn結調制器和光電探測器（PD），以及III-V激光器與硅PIC的異質集成；

中等規模集成時代：Mach-Zehnder調制器（MZM）成功用在數據中心內的收發器中——PIC上有10到500個組件，包括單波長和多波長，基于微環調制器的收發器也體現了PIC技術的多路復用和能效優勢。硅光子/電子平臺中的相干收發器證明，該技術可以在性能上與LiNbO3光子和III-V族電子媲美。除了通信，硅光子還有更多新的應用，如生物傳感器。

大規模集成時代：在同一芯片上實現500到10000個組件，應用包括激光雷達、圖像投影、光子開關、光子計算、可編程電路和多路復用生物傳感器；甚至超大規模集成電路（>10000個元件）的原型現在也已出現。

4、硅光應用市場不斷擴大

市場研究機構Yole數據顯示，2022年硅光芯片市場價值為6800萬美元，預計到2028年將超過6億美元，2022年-2028年的復合年均增長率為44%。推動這一增長的主要因素是用于高速數據中心互聯和對更高吞吐量及更低延遲需求的機器學習的800G可插拔光模塊，數通光模塊的應用占硅光芯片市場的93%，復合增長44%。

此外在電信領域、光學激光雷達、量子計算、光計算以及在醫療保健領域都有廣闊的發展前景。

5、CPO光電共封裝

光電共封裝（CPO）指的是交換 ASIC 芯片和硅光引擎（光學器件） 在同一高速主板上協同封裝，從而降低信號衰減、降低系統功耗、降低成本和實現高度集成。

CPO的發展才剛起步，并且其行業標準形成預計還要一定時間，但CPO的成熟應用或許會帶來光模塊產業鏈生態的重大變化。

硅光技術既可以用在傳統可插拔光模塊中，也可以用在CPO方案中。800G傳輸速率下硅光封裝滲透率會有提升，而CPO方案則更多的是技術探索。但是從1.6T開始，傳統可插拔速率升級或達到極限，后續光互聯升級可能轉向CPO和相干方案。

二、硅光份額市場不斷擴大，國內廠商積極布局

1、硅光模塊與傳統光模塊區別

硅光即硅基光電子，是以硅和硅基為襯底材料（如SiGe/Si、SOI等），并利用CMOS工藝對光電子器件進行開發和集成的新技術。

普通光模塊是實現光電轉換的裝置，其在功能上需對光信號進行調制和接收。普通光模塊在制造上需要經過封裝電芯片、光芯片、透鏡、對準組件、光纖端面等器件，最終實現調制器、接收器以及無源光學器件等的高度集成。各器件主要通過封裝技術進行集成。

硅光模塊所使用的硅光子技術是利用CMOS工藝進行光器件的開發和集成，基于CMOS制造工藝進行硅光模塊芯片集成便是其最大的特點，亦是它與普通光模塊最大的區別。

硅光模塊芯片通過硅晶圓技術，在硅基底上利用蝕刻工藝加上外延生長等加工工藝制備調制器、接收器等關鍵器件，以實現調制器、接收器以及無源光學器件的高度集成。

2、硅光模塊的優勢

硅光模塊可突破傳統單通道光芯片的傳輸瓶頸，在未來高速傳輸時代具有較大優勢。相較傳統分立光模塊，硅光模塊還擁有成本低、功耗低、兼容CMOS工藝、集成度高的優勢。

目前光集成商業產品技術路線主要分為III-V族和Si兩大陣營，其中DFB、DML、EML等激光器是InP陣營，雖然技術相對成熟，但是成本高，與CMOS工藝(集成電路工藝)不兼容，其襯底材料每2.6年才翻一倍。而Si硅光器件，采用COMS工藝實現無源光電子器件和集成電路單片集成，可大規模集成，具有高密度的優勢，其襯底材料每1年可翻一倍。

3、硅光模塊的市場規模

QYResearch調研團隊最新報告《硅光子學光學模塊 - 全球市場洞察和銷售趨勢（2024年）》顯示，預計2029年全球硅光模塊市場規模將達到57.1億美元，未來幾年年復合增長率CAGR為35.2%。

4、硅光全球產業鏈布局

與電芯片相似，硅光芯片的產業鏈上游為晶圓、設備材料、EDA軟件等企業；中游可分為硅光設計、制造、模塊集成三個環節，其中部分公司如Intel、ST等為IDM企業，可實現從硅光芯片設計、制造到模塊集成的全流程；下游則主要包括通信設備市場、電信市場和數通市場（數據中心通信市場）。

隨著硅光市場規模逐漸擴大，傳統光模塊廠商也在通過自研/并購切入硅光設計領域

5、硅光模塊的市場份額，中國廠商積極布局

在數據通信市場，英特爾以61%的市場份額領跑，思科、博通和其他小公司緊隨其后。

在電信領域，思科（Acacia）占據了近50%的市場份額，Lumentum（Neophotonics）和Marvel（Inphi）緊隨其后，相干可插拔ZR/ZR+模塊推動了電信硅光市場的發展。

目前市場競爭中，中國廠商份額較少，但國內的中際旭創、新易盛、光迅科技、博創科技、銘普光磁、亨通光電等開始參與競爭， 推出了400G、800G甚至1.6T的硅光模塊，旭創1.6T硅光模塊更是采用自研硅光芯片并已處于市場導入期。

三、硅光模塊產業鏈分析

1、硅光模塊-硅光芯片

硅光技術在光開關、光波導、硅基探測器（Ge探測器）及光調制器（SiGe調制器）等已實現了突破。

目前的硅光技術仍主要體現成兩種基本形態，除采用大規模集成電路技術（CMOS）工藝集成單片硅光引擎方案外，市面上更常見的方案為混合集成方案，主要是光芯片仍使用傳統的三五族材料，采用分立貼裝或晶圓鍵合等不同方式將三五族的激光器與硅上集成的調制 器、耦合光路等加工在一起。

2、硅光模塊-硅光芯片中兩種常見的調制方式

電光調制器完成從電信號到光信號的轉換功能，是光互連、光計算和光通訊系統的關鍵器件之一。在硅基電光調制器中，應用最廣的調

制機制是等離子色散效應：外加電場作用改變硅波導中的載流子濃度，從而改變波導折射率和吸收系數。

調制器常用光學結構有馬赫-增德爾干涉儀（MZI）型和微環諧振腔（MRR）型。

最近幾天，幾大晶圓代工廠陸續發布了上一季度的財報，其中有一些很有意思的數據。

中國大陸晶圓代工雙雄，中芯國際與華虹半導體的業績都非常出色，整體銷售額較去年同期都有明顯上漲，但毛利率依然停留在10-20%的水平，整體利潤還有上升空間。

而其他頭部晶圓代工廠這邊，三星電子代工業務預計將在2024年面臨“數萬億韓元”的運營虧損（1萬億韓元約為52.3億元人民幣），而英特爾芯片代工在18個月合計虧損了123.3億美元。

剩下專注于成熟晶圓代工的聯電、格芯、世界先進、力積電等廠，都在獲利上受到了外部環境的壓力。

等于說，真正能賺錢的還是TOP1臺積電。

值得關注的是，在中芯國際業績會的問答環節，有分析師向中芯國際聯合首席執行官趙海軍博士提問：在過去幾個季度，幾家晶圓代工廠的經營策略非常不同：有的廠要保價格，但需要犧牲產能利用率；有的廠把產能利用率拉滿，但是價格降得很快。那么，中芯國際采取什么樣的策略？

對此趙海軍回應說，中芯國際不會主動降價打價格戰，但會與客戶一起去直面對手的降價策略，為保住市場份額與競爭力“跟隨競爭”。

和中芯國際類似，華虹半導體也表達了相同的態度。

早在今年第一季度，中芯國際就已經遇到了增收不增利的情況。在出貨量大幅增長的背景下，中芯國際的高端客戶也在逐漸增多，但首季凈利潤同比下滑68.9%，只有7180萬美元（約合5.18億元），低于市場預估的7680萬美元。同為國內代工大廠華虹半導體下滑幅度更是達79.1%。

而從第二季度的情況來看，基本上二線晶圓廠在增利上都出現了問題，其中很重要的一個原因就是從2022年底開始的“價格戰”。

簡單來說，由于需求不振，訂單減少，眾多代工廠不僅價格下滑，同時產能利用率也下滑。

據TrendForce集邦咨詢給出的數據顯示，從22Q4開始，幾乎所有代工廠的8英寸產能利用率都開始下滑，并且在23Q4達到了谷底。相比之下，12英寸產能利用率雖在過去幾個季度雖沒有大幅下滑，但同樣沒達到滿載狀況。

而整個2023年，全球晶圓代工廠的總體產能利用率，或在70%左右，也就是說有30%左右是空置的。

由于晶圓廠關機會導致設備損壞、工藝失效，因此即使沒有訂單，晶圓廠也要維持運轉，這意味著30%的機器在運轉，但資源在浪費，但沒有產出。

為了確保當前和未來晶圓廠的利用率最大化，因此主流的晶圓廠們都開始“降價換量”。

這里不單是聯電、中芯、格芯、華虹等二線晶圓廠，擁有先進工藝的臺積電與三星同樣在成熟制程上下調了成熟晶圓的報價，這也是去年價格戰的主要原因。

有意思的是，由于地緣政治帶來的供應鏈切割和變化，國內代工雙雄在這場“價格戰”里承接了不少外部訂單，這也讓代工雙雄開啟了新的產能。

另外，在市場需求、以及整體半導體行業的供需關系的變化之下，這場價格調整也從“以價換量”變成了正常降價。即使后續市場需求開始出現回暖，但在新產能不斷開出的背景下，成熟制程的價格也很難漲價。

另外，晶圓代工行業還面臨著一個問題，那就是過剩庫存如何消化。

近兩年，半導體行業已經進入消化過剩庫存的修正期，早期智能汽車“缺芯潮”引起的產能過剩，讓蜂擁擴產的二線晶圓廠變得難以消化。

目前來看，除了少數芯片供應商可以踏準市場節奏之外，其他很多芯片供應商已經囤積了大量芯片，這也讓晶圓代工廠陷入供大于求的尷尬情況。

然而目前全球的晶圓廠們還在擴產，但這些自2022年起新建的12英寸產能大多要在兩三年后才能試產，類似聯電、力積電等臺系廠商正嘗試打開新興市場以消耗產能，大陸代工雙雄可以承接恢復中的消費電子芯片，那么剩下的企業是否還要堅守降價呢？

曾經火遍科技圈的AI Pin，大概率要跑路了。

知名科技網站The Verge今天披露了一項內部銷售數據，從今年5月到8月，AI Pin的退貨量比購買量還多。

自4月開售以后，AI Pin總共賣出超過了900萬美元，但隨著網上差評如潮，用戶紛紛開始退貨，有大約100萬美元的產品被退回，其中還有1000多件在發貨前就取消了訂單。

另外，由于T-Mobile的限制，一些被激活的AI Pin在退貨無法發給新用戶，直接變成了廢鐵。

這一番操作下來，AI Pin背后的Humane公司白忙活了一場，加上內部運營一片混亂，高管和工程師相繼離職，基本看不到翻盤的希望。

除了AI Pin外，其他AI硬件要么翻車，要么消失，第一批吃到螃蟹的AI硬件們，最終都成了智商稅。

我們該如何定義AI硬件？

在今年MWC大會上，Humane的工作人員在發布AI Pin時喊出了一個口號：殺死智能手機。

他們宣傳，“手機能做的，AI Pin都能做”。

而在上一年AI Pin第一次對外公開的時候，《時代》雜志直接將其評選為2023年最佳發明之一，不到一個月預定量就超過了450萬臺，每個人都在期待這樣這樣一個新硬件是如何取代手機。

無獨有偶，在Rabbit R1發布的時候，外界同樣對這樣一個內置大模型的“魔盒”充滿了興趣。比起AI Pin，Rabbit R1多了一塊屏幕，看起來更加靠譜。

另外，包括三星推出的智能戒指Galaxy Ring，雖然此前市場上也有類似的產品，但由于這次三星加入了AI功能，因此在發布前受到格外的關注。

相比之下，雖然手機廠商、PC廠商都一直宣稱在新產品里加入了AI功能，提出了“AI Phone”、“AI PC”但消費者在主觀上并沒有把這些產品當做AI硬件。

從AI硬件廠商的定義來看，他們希望開發出一種新的、由AI驅動的設備，以此打開新的市場，打造“下一個iPhone”。

然而，這種“AI 原生硬件”的概念變成現實產品后，都遇到一系列問題：例如過于昂貴的供應鏈、缺失的銷售網絡以及足夠的軟件生態。

事實上，所謂AI硬件不過是大模型的“載體”，這些硬件所提供的功能，反過來在智能手機上都能完成，并且可以憑借強大的算力、鏡頭以及軟件生態，實現更好的功能。

端側AI，還很遙遠

如今，集成本地大模型的AI手機大量出現，AI PC的概念更是不斷走紅，當設備采用端側AI后，數據的處理可以在本地完成，時延更短，且不容易受到網絡質量的影響，在數據隱私保護上同樣具備先天優勢。

聽上去很不錯，但技術演示和技術落地之間，還有一段路要走，如今在在智能手機上尚且不太能體驗得到端側大模型提供的 AI 體驗，更不要說AI硬件。

根據谷歌大模型在自家設備上的測試，目前7B的端側大模型需要4GB內存。類似70億參數的LLaMA模型，其大小更是達到14GB，而現有的移動設備內存還停留在12/16GB容量左右，再除去操作系統需要占用的內存后，基本上所剩無幾。

這對于非旗艦機來說基本放棄了端側AI，即使是旗艦手機也比較吃力，因此現階段端側大模型大規模落地還不具備成熟條件。

另一反面，大模型的水平和參數量不一定成正比關系，廠商們也開始往小模型方面努力，因此現階段并不是AI硬件創業的最佳時機。

而根據Rabbit R1給出的參數，這樣一個只有4GB 內存、2.3GHz 聯發科處理器的“老人機”，怎么想也與大模型沾不上關系。

從后續專業科技媒體拆解視頻來看，Rabbit R1其實就是個套殼的安卓設備，除了外觀上確實脫穎而出以外，其他宣傳的AI功能全是大餅。

風口上的AI硬件，還能等來嗎

雖然產品失敗了，但至少AI Pin和Rabbit R1給公司拉來了一大筆投資，最終留下一大堆消費者拿著“玩具”一般的半成品在風中凌亂。

最終，在經歷了一系列詐騙式的宣傳后，北美消費者似乎開始對AI產生了反感。

上個月底，一項調查指出，當產品在宣傳時加上AI后，消費者反而會打消購物欲望。

這樣的悖論無疑是當下硬件產品都要面臨的問題：當現實與理想的差距過大后，消費者憑什么要為披著“AI外殼”的智能設備買單。

有意思的是，就在今天，OpenAI領投了一家硬件初創公司，在得到融資后，這家公司將改變產品路線，在新的硬件中加入AI功能，不過在宣傳稿里，AI硬件的相關介紹并不多。

看來一直想做硬件夢的OpenAI，也不再指望AI硬件了。

在今天下午舉行的“享界S9”發布會上，余承東正式對外官宣了華為全新一代高階智駕系統——乾崑智駕ADS 3.0。

據余承東介紹，ADS 3.0基于端到端架構打造，從多維立體感知搭配端到端仿生大腦思考，最終實現類人智能駕駛。

而本次發布的新車型也是對標傳統豪車品牌BBA，并且在智駕方面有更好的體驗。

除了華為領銜的鴻蒙智駕系車企以外，近期還有多家車企公布了智駕方面的最新布局，算上近日出圈的蘿卜快跑，關于高階智能駕駛的升級迭代正在加速進行中。

在近期德邦證券發布的《智能駕駛深度系列報告一：Robotaxi商業化提速，高階智駕加速落地》一文里，介紹了目前高端智駕以及Robotaxi的基本情況。

以下為內容節選：

一、政策端

1、全國性Robotaxi政策不斷成熟

在2022年以前，政策核心目標是加強無人駕駛道路測試的推進，但關于量產與商業化的詳細規則未清晰定義。

2023年之后，政策端積極放開，除了擴大路測城市和區域范圍，還向技術較為成熟的企業發放試運營牌照和全無人牌照。隨著政策的不斷放開，Robotaxi的發展有望迎來加速期。

2、地方性政策持續優化

隨著全國性法規的逐步明朗，地方政府也不斷推出試點政策，相較于求穩的全國性政策，地方政策規定相對寬松，在基于安全風險可控的前提下，對Robotaxi相關企業的運營給與了較為有力的支持。

北京市：根據《北京自動駕駛車輛道路測試報告（2023年）》，北京市自動駕駛開放道路試運營測試已處于規?；A段，在載人試運營測試方面，截至2023年底，北京市范圍內載人試運營總里程累計超2096萬公里，其中全無人載人測試里程達34.9萬公里，在示范區內開展可載人的示范應用及商業化試點的車輛達193輛；

上海市：2023年上海“無人化、高速化”測試應用全面落地，7家企業、30輛無駕駛人汽車常態化開展測試，4家企業、13輛汽車啟動高快速路測試與示范，3家企業、9輛汽車獲得L3級別自動駕駛高快速路測試牌照；

廣州市：2023年，廣州市在道路測試方面，更新發布智能網聯汽車道路測試相關政策文件，同時在特定場景的道路測試領域進行了政策突破；在示范運營方面，研究制定3項評估政策，1項準入政策。2023年，廣州先后設立黃埔、南沙、花都3個智能網聯汽車道路測試先行試點區；開放測試道路74條，單向里程227.608公里（含高快速一級道路104.913公里），雙向里程455.216公里；

深圳市：2022年通過的《深圳經濟特區智能網聯汽車管理條例》被認為是國內首部規范智能網聯汽車管理的地方性綜合法規，其從技術平臺搭建、測試應用、立法責任等方面做了相對細致的規定；

武漢市：2022年出臺的《武漢市智能網聯汽車道路測試和示范應用管理實施細則(試行)》放寬了對遠程安全員的要求，允許一人監控多輛車，不僅降低了人力成本，也提高了運營效率。隨著地方關于智能網聯汽車法規的持續完善，Robotaxi發展有望進一步提速。

二、國內外運營情況

根據羅蘭貝格，目前全球各國Robotaxi的商業化進展多處于早期的試驗階段，其中以中美為第一梯隊，并逐步由無主駕安全員Robotaxi的小規模商業化試驗升級至限定區域內無主駕安全員Robotaxi的正式商業化運營，同時處于第二梯隊的韓國、德國、法國、阿聯酋等國家，也逐步開展有主駕安全員的小規模商業化運營試驗。

1、美國運營情況

美國政策端對于Robotaxi的包容性更強，2023年8月，美國加州公用事業委員會(CPUC)正式批準Waymo和Cruise兩家自動駕駛公司在舊金山全天候商業運營無人駕駛出租車，這也是Robotaxi在美國首次獲得正式的商業運營許可。

Cruise：在正式運營中發生集體熄火、交通事故等負面事件，導致在當年10月份被加州機動車管理局正式吊銷無人車運營資格；

Waymo：在城市拓展節奏上采取循序漸進的方式，盡量減少安全事故的發生率以及負面影響，截至2024年4月，其已在舊金山、鳳凰城、洛杉磯實現Robotaxi正式收費運營。

目前，Waymo積極與整車廠以及運營平臺展開合作，2023年其與Uber和捷豹三方合作在舊金山、鳳凰城實現Robotaxi正式收費運營。目前美國Robotaxi行業玩家多采取“技術+整車+平臺”的合作模式，通過分工的模式實現效益最大化。

特斯拉：對于Robotaxi的發展最早可以追溯至2016年，其在《特斯拉宏圖第二篇章》首次提及Robotaxi概念，即特斯拉將會運營自己的Robotaxi車隊，用戶也可以讓車輛在閑置的時候，通過分享來賺錢。

根據特斯拉官網，大部分車主每天的車輛使用率只有5%至10%，全自動駕駛車輛的基本經濟效用，將很可能是非自動駕駛汽車的數倍。據馬斯克，一輛Robotaxi行駛每英里的成本或將低于0.18美元，Uber和Lyft的傳統拼車服務的平均成本為每英里1-2美元，特斯拉Robotaxi每年潛在的毛利潤大概在3萬美元左右。

2、國內運營情況

地方性政策有序推進場景開放，國內Robotaxi多點開花。

截至2024年3月，國內已有51個城市出臺自動駕駛試點示范政策，其中深圳、上海、江蘇、杭州等多省市已制定自動駕駛相關地方立法，不斷加速拓展應用場景。北京、上海、廣州、深圳、武漢等地已開展無駕駛人車輛公開道路試點示范，國內Robotaxi呈現多點開花態勢。

根據機器之心，目前北京、上海、廣州、深圳、武漢、重慶六個城市都發布了針對無人駕駛汽車測試和示范應用申請、運營以及監管方面的政策法規，雖然在具體要求方面的框架大體一致，但城市之間無人駕駛實際道路測試和示范應用情況仍有較大差距：

（1）無人駕駛車輛申請：武漢和北京申請政策更為便利。從無人駕駛車輛的申請政策（申請周期、申請流程、申請數量）來看，相較于上海、廣州、深圳、重慶，武漢和北京相關政策更為便利，申請周期和申請流程也更為簡化；

（2）無人化載人測試和應用：北京起步最早，武漢落地最快。2022年4月底，北京市智能網聯汽車政策先行區率先發布首批“無人化示范應用道路測試”通知書；2022年8月，武漢也發布了自動駕駛全無人商業化試點政策，車內無安全員的自動駕駛車輛率先在社會道路上開展商業化服務；隨后，廣州、上海、深圳等地也陸續開啟無人化載人道路測試和示范應用。

在推動無人駕駛商業化落地方面，武漢相關政策的支持力度更大，智能網聯汽車開放里程和開放區域數量均保持全國第一，截至2023年底，武漢智能網聯汽車測試道路里程已突破3378.73公里（單向里程），覆蓋武漢12個行政區，輻射面積約3000平方公里，觸達人口超770萬。

隨著武漢Robotaxi運營的逐步成熟，其示范效應逐步加強，據“湖北發布”公布的數據，蘿卜快跑在武漢市的無人駕駛訂單量迎來爆發式增長，單日單車峰值超20單，這一水平已與出租車司機平均日訂單量相近。

根據百度Apollo Day 2024，蘿卜快跑在武漢的服務面積達300平方公里，且其宣布今年將在武漢部署千臺無人車。隨著蘿卜快跑在武漢運營的持續加強，武漢的示范效應或將帶動全國其余地方性Robotaxi政策的加速落地。

三、Robotaxi發展基本情況

當前Robotaxi仍處于發展早期，其主要在劃定區域低速運營，且需要對車輛駕駛環境進行定位，隨著智駕技術的進步，其有望在交通環境復雜的城市實現正常運營。同時隨著政策的進一步規范，以及消費者接受程度的提高，國內Robotaxi對網約車、出租車的市場滲透率有望于2030年達到55%，其市場規模也有望達到3500億元。

國內Robotaxi玩家眾多，以原互聯網企業發展最快。

從國內的Robotaxi的發展來看，主要有三類玩家：

（1）原互聯網企業：以百度Apollo、文遠知行WeRide、小馬智行PonyPilot+等為代表，其主要專注于自動駕駛的技術以及由此衍生的新市場，在運營模式上多采用B2C模式的服務；

（2）車企：以特斯拉（尚未落地）為代表，其主要專注于通過Robotaxi增加搭載相應技術車型的銷量以及對應智駕系統的銷量；

（3）出行平臺企業：以曹操出行、滴滴、如祺出行等為代表，其主要專注于滿足用戶的自動駕駛出行服務，在運營模式上多采用較輕資產的出行即服務模式。

根據如祺出行招股說明書，Robotaxi出行服務成本有望于2026年降至有人駕駛出租車/網約車水平，行業盈利能力也有望快速改善。

以蘿卜快跑為例，其共有6代車型，其中第六代車型由百度與江鈴新能源合作開發，成本僅為20.46萬，于2024年推出。

隨著供應鏈的成熟以及技術的進步，其成本目前正處于快速下降階段，且隨著蘿卜快跑無人車自動運營網絡完成建設，其營運成本將降低30%，通過自動駕駛技術和人車艙效率的持續優化，其服務成本將降低80%。

據上觀新聞，目前國內Robotaxi的出險率約為司機的1/14，特別是在數據處理和精確度方面，Robotaxi較人類司機更具優勢。

Robotaxi所涉及產業鏈較長，從上中下游來看：

（1）上游主要為智能汽車基礎技術層：Robotaxi的上游主要為包括自動駕駛和整車制造兩個層面技術的相關產業鏈，其有望隨著國內智能網聯汽車的發展而不斷升級。

未來L4級別自動駕駛落地需要具備全域集中式控制、高算力、完備線控底盤、高速數據互傳等能力，隨著基礎技術的逐步完善以及量產成本的逐步下降，據羅蘭貝格預計，其有望于2027-2028年前后完成量產上車；

（2）中游主要為造車企業以及互聯網造車勢力：中游的造車勢力主要決定了Robotaxi的能力，其瓶頸主要體現在整車架構以及智駕算法方面。

整車架構方面，當前行業先行者正加速推進Robotaxi前裝量產落地，除了成本的下降之外，其有望在整車電子電氣架構、芯片算力、網絡架構等方面實現升級，以支持更多不限定、復雜場景的應用。

智駕算法方面，當前行業逐步向端到端方案升級，國內頭部乘用車自動駕駛企業已經公開端到端自動駕駛方案在2024-2025年上車的規劃，端到端模型的成熟，有望實現L4自動駕駛功能的完全落地；

（3）下游主要為Robotaxi運營平臺以及相關服務方：下游是Robotaxi運營相關的生態技術支撐，其可加速將中游自動駕駛技術實現商業化落地，隨著政策的支持以及Robotaxi運營成本的下降，下游市場有望實現加速發展。

昨夜美股，英特爾股價突然暴跌，盤中最大跌幅一度接近30%，最終收跌26.06%。

而這次暴跌也讓英特爾的市值跌破1000億美元（918.48億美元），一夜蒸發超300億美元，創下了自1982年以來的最大單日跌幅。

這家曾經站在全球半導體產業顛覆的科技巨頭，一度與微軟聯手橫掃全球，無人能敵。而如今1000億美元的市值只有老對手AMD的一半，離英偉達更是遙不可及。

而這場“歷劫”看起來只是個開始，英特爾的危機遠不止虧損這么簡單。

此次暴雷，英特爾可謂是踩中了一系列利空。

首先是本周四披露的最新財報，由于二季度業績以及三季度指引均達不到預期，英特爾CEO帕特·基辛格開啟了一項“重大成本削減措施”——計劃在2025年裁員1.5萬人，約占現有員工的15%，并且計劃在今年年底前完成。

按照基辛格的說法，英特爾將成為一家更精簡、更簡單、更靈活的公司，因此需要從根本改變運營方式，說到底就是要“轉型”。

那么裁員真的能提高利潤嗎？

我們可以簡單算一筆賬，按照英特爾公布的員工平均年薪15萬美元來計算，1.5萬人大約22.5億美元，但基辛格的計劃是在明年節省100億美元，

即便把關閉的實驗室、工廠等運營費都算上去，這個目標也很難完成。

那么剩下的錢哪里來呢？一個是直接砍業務線，另一個就是暫停股票股息，以此來優先保證現有業務并推動更持久的盈利能力。

既然已經影響到投資者了，那自然會引發恐慌性拋售。

當然，利潤與營收不達標只是暴跌的直接原因，具體到根本原因來看，英特爾在各條業務線上都存在明顯的問題。

英特爾第13/14代芯片幾個月以來一直都受到崩潰和不穩定的影響，主要是因為供應鏈工藝的疏忽，導致芯片意外氧化，最終影響到65W及更高的型號，涵蓋了從旗艦型號到普通中端芯片。

雖然從目前來看受到出現氧化問題的工藝已經被剔除了供應鏈，但可以確認已經有產品流向了市場并造成了部分用戶損失。而這次事件也不是簡單進行賠償就可以，英特爾大概率會收到集體訴訟并影響后續產品的發布。除此以外，一些用戶甚至廠商可能會轉向AMD平臺。

不僅是高端芯片，英特爾在其他業務也不太順利：Gaudi 3 AI加速器推廣不順利、AI PC概念剛剛興起、消費級顯卡沒多大水花，就連營收大頭Mobileye也遭到中國客戶的砍單。

可以說，當前英特爾在每條業務線上都表現低迷，而基辛格期待的代工業務還指望著這些傳統業務輸血。

當下，AI已經開始出現退燒的情況，英偉達已經提前吃下所有份額，剩下的企業已經沒有“蛋糕”能吃，而英特爾在AI加速器上進度緩慢，很難再利用AI進行炒作。

至于代工業務，所謂的IDM2.0還是得依賴代工客戶的訂單，而目前臺積電的霸主地位同樣難以撼動。

如果長期缺少足夠高利潤的訂單，那么IDM2.0始終停留在賠錢賺吆喝的階段，本身就賺不到錢的業務，投資人還會支持下去嗎？

8月1日，一架來自峰飛航空的eVTOL航空器從長江北岸的江蘇南京無人機基地起飛，在飛越長江并沿江盤旋巡航后，這架航空器順利返回了基地。

根據官方報道，此次執行飛行的航空器為峰飛航空旗下噸級以上eVTOL“盛世龍”，最多可載5人，最大航程250公里，巡航速度可達200公里每小時。

在此次飛越長江前，這家公司已經完成了跨城、跨海等場景的飛行測試，并在中東國家阿聯酋進行了長達123公里的飛行，因此本次飛行算是對全新eVTOL場景的一次開拓。

值得一提的是，在峰飛航空之前，已經有多家無人機企業在南京市長江段進行測試，而南京市公布的低空適飛空域更是覆蓋了整個長江沿岸，不過eVTOL試飛項目并不多。

因此明顯注意到，作為低空經濟里最有“錢景”的eVTOL，最近的增長勢頭也是越來越猛了。

eVTOL，又叫電動垂直起降飛行器，它還有個更形象的名字，叫“飛行汽車”。

事實上自從飛機誕生伊始，科學家與工程師就開始基于汽車的外觀進行改造，試圖打造“會飛的汽車”。

雖然這種思路非常符合大眾對于“飛行汽車”這一名稱的想象，但從上世紀交通工具的功能屬性來看，飛機往往與“長途”掛鉤，而汽車相對來說更加“短途”，因此作為兩者的結合體，飛行汽車既難以實現長途飛行，又在短途交通中略顯多余，最終第一波飛行汽車的熱潮在20世紀末期便被淘汰。

而最近的“飛行汽車”熱潮，源自一些出行公司提出的“空中出租車”的概念，隨著城市擁堵現象越來越嚴重，這種不需要跑道，隨時能飛的“出租車”自然有機會帶來人類出行方式的全新變革。

另外，隨著“低空經濟”一詞開始席卷中美等國，中國億航登陸納斯達克，成為“全球eVTOL第一股”，各國eVTOL公司都開始積極推進試飛及適航認證進程。

和電動車、無人駕駛等產業類似，eVTOL行業目前也在不斷健全政策支持和監管體系，這對于eVTOL企業們來說無疑是最好的方向標。

但有意思的是，設計與技術上已經非常成熟的eVTOL，在應用場景、商業模式等環節明顯沒有跟上政策的節奏。

從目前國內外整機廠公布的案例來看，eVTOL在應急救援、低空旅游、物流輸運等場景下都有了可觀的應用前景，而在“空中出租車”這個最早提出的概念上，各家廠商對于“載人”反倒顯得缺少信心。

簡單來說，eVTOL本身在電機、電池、外殼材料等方面還有待升級，載人的前提是安全與續航，目前沒有哪家廠商敢保證100%安全。

另一方面，在適飛空域面積尚未全面開放的情況下，eVTOL的載人缺少常態化、高頻次的應用場景，最終使得eVTOL的收益率打上一個問號。

因此，本次峰飛航空在南京的嘗試算是驗證了“點對點固定線路通勤”的可行性。

據報道，此次航程約25公里，往返飛行時長為10分鐘。而從官方公布的視頻來看，該航空器途徑南京江心洲長江大橋與南京大勝關長江大橋中間的魚嘴濕地公園，與基地直線距離僅為6.5公里，但途徑過江大橋所需要的時長約為20分鐘。

而此前在深圳至珠海的跨城跨海飛行里，eVTOL將兩地間3小時的地面車程縮短至飛行20分鐘，足以看出eVTOL在直線傳輸上的優勢。

最后，短途飛行可以在有限的低空空域面積限制里實現最大的運營收益率。

從消費者的角度來看，如果運營商無法做到合理定價，那么地面交通仍是主要出行方式

反過來對于運營商來說，在高昂的購機成本面前，常態化運營才有回本的可能。

從大環境來看，目前低空經濟正剛起步，國內各大城市都在為了這一萬億市場搶優質項目，但企業的運營模式卻成了忽視的一環。

在漫長的落地過程之前，如果不能得到市場的接受，那最終還是被淘汰的命運。

進入2024年，AI 的膨脹速度依然讓人驚嘆。

但也有一些人認為，AI對于電力的恐怖需求，未來會限制它的發展速度，“AI的盡頭是算力，而算力的盡頭是電力”。

有研究機構根據英偉達出貨情況進行估算，目前OpenAI大約需要3617個英偉達A100計算平臺來支持其ChatGPT的使用，而這些計算平臺所包含的GPU，每天的總能耗高達564MWh，即56.4萬度電。

而這僅僅是OpenAI一家公司，隨著谷歌、Meta等公司逐漸全盤AI化，其總體能耗將會是一個令人震驚的數字。

AI芯片消耗的電量主要出現在模型訓練和推理兩方面，但實際上，AI芯片在進行計算時，會在處理器和內存單元不斷來回移動數據，這同樣是一個耗能的過程。

一項降低功耗的新技術

近日，明尼蘇達大學雙城校區的研究人員對外宣布設計了一種全新的“計算隨機存取存儲器”（CRAM：computational random-access memory）原型芯片。

和傳統的馮·諾依曼架構不同，這是一種“存算一體”架構，它使用稱為磁隧道結 (MTJ) 的自旋電子器件，可以直接在內存內部進行計算，由于自旋電子設備并不依賴電荷來存儲數據，而是利用電子自旋，因此可以替代傳統的基于晶體管的芯片。

此外，根據研究團隊公布的論文示例圖，我們可以注意到這種新型存儲器是通過將數據保存在內存陣列內進行來處理，數據無需離開計算機存儲信息的網格，從而解決傳輸數據時產生。

該團隊表示，和傳統馮·諾依曼架構相比，基于 CRAM 的機器學習推理加速器能耗可降低至千分之一，甚至在某些場景應用下可以達到 1/1700 或者 1/2500。在能源需求激增的AI時代，這種新技術無疑對提升能源效率起到至關重要的作用。

目前，該研究已經發表在《自然》雜志的同行評議科學期刊 《npj Unconventional Computing》上，研究人員稱擁有該設備所用技術的多項專利。從報道可知，這項研究已經醞釀了20多年，并且與明尼蘇達大學理工學院王建平博士有很大關系。

王建平教授是新型磁性材料和自旋電子器件領域的世界知名專家，側重于信息存儲、記憶和計算以及生物醫學傳感方向的研究。

自 2008年以來，王建平通過交換耦合復合介質（ECC）的開創性實驗演示，高效利用了HDD硬盤驅動器的技術，有效減少數據中心的整體數量，節約了全球能量消耗。

同時，王建平正是計算機隨機存取存儲器（CRAM）記憶單元的發明者。但在二十年前，他們提出拋棄馮·諾依曼模型的提議，無疑是被認為是“瘋狂的”。

但最終他們團隊還是堅持了下來，其發明的MTJ 器件已被英特爾、美光等公司變成了商業產品。

目前，該團隊一直計劃與明尼蘇達州當地半導體企業合作，提供大規模演示并生產硬件以推進AI功能。

存算一體，何時能火

存算一體架構的優勢，其實就是打破了“存儲墻”和“功耗墻”問題。

前者指的是存儲器的性能跟不上 CPU 的性能，從而影響了系統的整體性能。而后者就是開頭提到的數據在處理器和存儲單元之間傳輸會產生的巨大功耗。

除此以外，存算一體架構可以直接在設計時就為特定領域的計算問題提供更大的算力，非常適合于當下的AI計算乃至未來更大規模的數據處理。

但值得一提的是，存算一體并不是什么新事物，而到目前該架構也未形成統一的技術路徑，主流的包括近存計算（PNM）、存內處理（PIM）、存內計算（CIM）三種。

而存算一體芯片所面臨的挑戰也非常多，例如依賴先進的封裝技術以此在芯片內部實現更高的密度，而目前的一線封裝大廠已經很難再擠出產能。

此外，在芯片設計方面，存算一體芯片對架構設計的難度和復雜度要求很高，市面上也缺乏成熟的EDA軟件以及測試軟件。

最后就是在生態方面，目前無論是芯片大廠還是創業公司，各廠商開發出來的芯片都是圍繞自行定義的編程接口，軟件生態基本做不到互相通用，極大地影響了存算一體芯片推廣使用。

因此在目前電能資源還算充裕的前提下，存算一體芯片還是很難替代現有的AI芯片。

如今的半導體產業，已經是現代社會不可或缺的重要支柱之一。從計算機、到智能手機，再到人工智能，幾乎所有的科技領域都離不開芯片的應用。

正是在這個高度競爭的市場，芯片制造商們一直努力提高芯片的性能，一方面在芯片制程上不斷突破物理極限，另一方面在設計、封裝等環節研發新的工藝。然而，隨著芯片尺寸的不斷縮小，微小雜質及污染物對于芯片良率和性能的影響開始變得越來越顯著。

而半導體清洗作為貫穿硅片制造、晶圓制造、封裝等環節的基礎工序，同樣開始朝著精細化、專業化的方向發展。

值得一提的是，近年來國產半導體清洗設備不斷精進，是半導體設備中國產化率較高的類別之一。

在前不久舉辦的“2024世界半導體大會”上，鎂客網有幸與專攻半導體清洗技術的江蘇福拉特自動化設備有限公司（以下簡稱“福拉特”）進行了一次深度交流。

作為一家提供“一站式”服務的半導體設備供應商，福拉特在國內半導體清洗行業名聲漸起，其產品更是打破了國外大廠的壟斷。

團隊耕耘20年載，專注濕法設備技術突破

根據定義，按照清洗介質不同，半導體清洗技術可以分為濕法清洗和干法清洗兩種工藝路線，其中濕法清洗為當前主流技術路線。

所謂濕法清洗，指的是用液體化學溶劑或無離子水，通過腐蝕、溶解、化學反應等方法，使硅片表面的雜質與溶劑發生化學反應，生成可溶性物質、氣體或直接脫落，從而達到清潔硅片的目的。

福拉特告訴鎂客網，目前濕法清洗的運用范圍非常廣泛，不僅在硅片制造、先進封裝等常見半導體行業場景里，在泛半導體行業，對于這種清洗技術同樣有所需求。

因此，根據使用場景的不同，濕法清洗技術路線又被細分成單片清洗設備、槽式清洗設備、批式旋轉噴淋清洗設備和洗刷器等類別，其中單片和槽式清洗設備是目前主流的清洗設備，而福拉特目前在這兩條主流路線上均有相關產品推出。

在本次大會上，福拉特帶來了公司最新的單片濕法設備以及槽式濕法設備，其產品規格最高支持19nm，是目前國內一流水平。除此以外，福拉特另一大主力產品——藥液濃度在線檢測儀，可針對多領域使用的藥液進行濃度測量、在線檢測分析與管理，同樣也在業內得到了市場驗證以及客戶認可。

總的來說，福拉特的優勢在于其產品可以覆蓋客戶的大部分需求；而另一方面，福拉特更是國內少有的“一站式”濕法設備供應商。

據介紹，從行業現狀來看，國內大部分企業的清洗主設備和附屬設備一般由不同供應商提供，而福拉特可以同時提供硬件以及配套軟件。

因此對于客戶來講，無論是前期評估成本、后期運營成本、還是整體采購成本，“一站式采購”都能做到節省大量成本，為企業實現降本增效。

值得一提的是，福拉特2011年于昆山成立，并在2017年成立南京研發制造中心，但在這之前，福拉特的核心團隊已經在濕法工藝領域耕耘了20余年左右，積累了相當豐富的經驗。

正是憑借對技術的熱愛以及市場的敏銳洞察力，福拉特可以輕松滿足客戶的定制化需求或產品匹配。

最終在口碑的不斷積累下，福拉特在業內打響名聲。

國產替代正當時，扛起重任

從全球大環境來看，半導體清洗設備市場主要被日本迪恩士、東京電子、細美事和泛林半導體把持，四家公司合計市場占有率達到90%以上，市場格局較為集中。

但由于清洗設備本身占據成本空間并不大，且復雜程度較刻蝕設備、薄膜沉積設備等類別相對較低，因此也是國產化可能性最大的類別之一。

作為國內領先的濕法制程設備供應商，福拉特在近些年的發展歷程中，明確了以“中國創造引領半導體顯示裝備發展”為愿景，并堅持以“科技創新，強大中國半導體顯示裝備產業”為使命，著眼于攻克行業前沿和卡脖子技術。

據介紹，福拉特在吸納海外優秀技術的同時，其技術團隊也在不斷調研國內市場環境。針對國內缺失的技術或環節，福拉特的技術團隊持續地進行研發、完善與迭代。最終在應用場景的不斷積累與豐富之后，福拉特在技術上已實現國內領先8項、唯一3項、首創3項，其產品也打破了國外廠商的壟斷。

而從長期發展目標來看，福拉特除了會繼續在濕法設備端耕耘以外，未來還會在材料等環節投入精力，為開拓泛半導體應用場景打好基礎。

結語

如今的半導體清洗工藝，幾乎貫穿了整個集成電路生產過程。同時，隨著線寬不斷縮小，對于顆粒和薄膜厚度的控制要求越來越高，半導體清洗工藝的重要性日益凸顯，市場逐年擴大。

可以說，以濕法清洗為代表的新技術，保證了芯片產品的性能和良率，可謂“錦上添花“，足以看出該市場的潛能。

另一方面，以福拉特為代表的國產半導體廠商，在技術層面的持續耕耘，為國產替代注入了更多的動力，也為更多企業的發展提供了出色的模板。

相信在不久的未來，國產設備能以清洗設備為突破口，讓我們在更多細分領域看到“國產力量”。

剛出梅的上海，氣溫熱到了“全國第一”，但這絲毫沒有影響世界人工智能大會（WAIC）線下觀眾的熱情。

7月4日-7月7日，2024世界人工智能大會暨人工智能全球治理高級別會議以“論壇+展覽”的形式，在世博中心以及世博展覽館兩地同時進行。

不同于往屆WAIC，今年大會在線下展覽以及部分論壇實行了付費制。根據筆者的觀察，在大會開幕的第一個下午，無論是世博展覽館的展區，還是世博中心的論壇，都擠滿了觀眾，不少人還在感慨沒有搶到熱門論壇的入場券。

據官方統計，本次大會共有500余家國內外企業確認參展，帶來了近千件展品。例如特斯拉當家花旦“人形機器人Optimus”的展出，就吸引來一批又一批觀眾的駐足留影。

此外，官方在三天內安排近百場行業論壇，在主題上覆蓋AIGC、具身智能、大模型、新型工業化、元宇宙等十多個領域。各位業內大佬的精彩演講，讓觀眾們直呼過癮。

經過一下午的暴走后，筆者大致瀏覽了H1、H2兩大展區，其中最大的感悟是：智能機器人、AIPC、智能汽車甚至飛行器等硬件產品逐漸搶占大模型的“風頭”，但大模型產品依然是頂流。

在大模型集中展示的H2展區，除了BAT等互聯網大廠以及一眾大模型新星以外，一批互聯網中廠也加入到大模型混戰中。

另外，正如李彥宏在本次大會上的發言那樣：“沒有應用，基礎模型將一文不值”，行業場景的典型應用案例，占據著每家展商最顯眼的位置。

硬件唱主角，機器人產業鏈更加完善

走進世博展覽館大門，一塊機器人展臺直接吸引了筆者的眼球。

這是一塊人形機器人先鋒陣列展位，展出了包括“青龍”、“X02-LITE”、“清寶機器人”、“智元遠征A2”、”傅利葉GR-1”、“電科機器人一號”、“星動1號”、“開普勒先行者K1”、“小蟹”、“夸父4代”、“XR-4”、“H1”、“Song”、“光華一號”、“鈦虎瑤光”等在內的十多款國產人形機器人產品，號稱“十八金剛”。

這些“具身智能”光站在一起就非常震撼，而根據定位的不同，它們又可以進行搬運分揀、日常家務、高難度運動等操作，具體操作可以在對應展商的展位上看到。

其中，青龍開源大模型機器人是在本次產業發展主論壇上重磅發布的新品，由國家地方共建人形機器人創新中心推出。

而其他機器人由傅利葉、開普勒機器人、宇樹科技、達闥機器人、星動紀元、卓益得、樂聚、鈦虎機器人、松延動力等廠商推出，這其中有很大一部分是因“具身智能”而創業的年輕公司，發展非常迅速。

更多機器人展品位于H1展區，其中最大的亮點的莫過于特斯拉全新一代人形機器人Optimus。

在去年WAIC上，特斯拉其實就已經展出了一款人形機器人，但當時只是一個模型。

而今年的展品可以清晰看到關節等處細節。據工作人員介紹，Optimus已經可以借助視覺神經網絡和FSD芯片幫助人類進行一些工業生產操作。

不過相比于關在玻璃罩子里的Optimus，國內廠商的“具身智能機器人”都是實打實地在進行展示，秀出了最硬的技術實力，包括物件搬運、疊衣服等操作，整套動作非常流暢，基本沒有出現失誤。

不過或許是因為顧忌現場安全原因，這些展品的動作速度以及動作幅度都不是很大，相比之下單臂機器人、小型機器人以及“機器狗”的展示效果更好。

例如云深處的四足機器人“絕影X30”展示了靈活上下樓梯；逐際動力的小型雙足機器人在穩定性上不輸于大型人形機器人。

值得一提的是，在機器人展商們的外圍，我們可以看到不少與機器人相關的供應商廠商，提供了關節、電機等部件，參展數高于上一屆。

而同樣是今年AI領域的大熱門類別，本次有多家展商帶來了AI PC產品，包括戴爾、聯想以及力推“AI PC”概念的微軟，但由于目前AI PC仍處于發展早期，大概率我們在明年才能看到更多AI PC產品。

除了智能機器人、AI PC以外，包括智能飛行器、XREAL AR眼鏡、傲鯊智能外骨骼機器人在內的多款硬件產品都吸引了非常多人的目光。

當然，別忘了打卡特斯拉的Cybertruck（賽博越野旅行車）哦。

更實用的大模型，場景應用更突出

雖然智能機器人的出鏡率非常高，但今年WAIC依然是大模型的主場。

在H1展區，基本都是大模型落地B端的案例，例如本屆WAIC展臺最大的廠商華為，在其展臺展出了華為“昇騰AI全流程使能平臺、盤古大模型以及相關的應用。此外，中興通訊、三大運營商、亞馬遜等頭部服務商紛紛展示了基于行業垂直的解決方案。

H2展區大多為C端應用，包括百度文心大模型4.0、騰訊混元大模型、阿里通義千問大模型，以及MiniMax、百川智能、智譜AI這三家大模型新星。

不過同為大模型“五小龍”的零一萬物以及月之暗面（Kimi）兩家并沒有參展，稍顯遺憾。

值得一提的是，除了上述大模型知名玩家以外，嗶哩嗶哩、快手等泛娛樂廠商也帶來了他們在大模型領域的成果，而訊飛、360、金山辦公、云知聲等廠商則展示了大模型在日常生活中的常見案例。

另外和上屆不同，這次的廠商很少強調模型參數等數據，而是在多模態、多場景、多平臺等方向“開卷”。

由此可見，在打通 AI 落地應用最后一公里這個問題上，國內廠家給出的答案已經越來越成熟。

最后，在H2展區，我們也能看到非常多與算力相關的廠商。在這一方向上，希望未來可以看到更多成果。

結語

除了H1、H2兩大展區外，還有非常多出色的AI初創公司集中在H3全域鏈接館，它們的技術展示了AI在未來場景的豐富場景應用。

總的來說，隨著大模型技術的不斷成熟，“由虛向實”的趨勢更加清晰，而與AI相關的機器人、元宇宙、XR等領域也得到發展。

只有將技術轉化成應用，才是大模型的出路。

近些年，美國科技巨頭們無一例外都遭遇到反壟斷調查。身為美股“七巨頭”之一的英偉達，最近也沒躲過反壟斷的制裁。

據最新的報道，法國監管部門正計劃對英偉達發起反壟斷訴訟，這將是全球首家對英偉達采取反壟斷行動的執法機構。

知情人士表示，這次指控源于去年的一次突擊檢查——在去年9月，該機構曾突襲了英偉達在巴黎的辦公室，但法國方面并沒有針對英偉達在AI芯片領域的主導地位，而是為了調查美國公司是否會妨礙法國在云計算領域的競爭。

與上次不同，今年英偉達面臨的指控遠比去年復雜得多。

法國監管機構在公布調查結果時，發現了英偉達存在操縱價格、產能限制、不公平的合同條款和歧視行為等多項潛在風險。雖然法國方面還并沒有正式發布反壟斷行動消息，但英偉達的股價隨著外部不利消息出現了下跌。

除了法國以外，美國、歐盟以及中國的監管機構曾要求英偉達提供有關其顯卡的信息。

可見，在英偉達成為全球最大市值公司之后，反壟斷調查遲早會到來。

作為這次監管審查的發起國，法國對于英偉達的反壟斷指控似乎做好了充足的準備。

除了開頭提到的突擊檢查以外，法國財政部長布魯諾·勒梅爾（Bruno Le Maire）曾在去年11月就公開表示了對英偉達的擔憂。

他指出，目前有92%的GPU來自英偉達，而英偉達的主導地位導致國家間不平等加劇，并抑制了公平競爭。

“如果要實現公平競爭，就需要有多家公司參與，而不是由一家公司壟斷所有設備的銷售。”勒梅爾表示。

另外，法國上周還特地發布了一份關于生成式AI競爭的報告，提到了英偉達濫用市場主導地位的風險。

這份報告提到了業內對英偉達CUDA芯片編程軟件的依賴，并對此表示擔憂，因為這是目前唯一與加速計算所需的GPU完全兼容的系統。

在這么多鋪墊之下，英偉達恐怕很難躲過這次反壟斷指控。

事實上，作為目前為數不多能提供高端AI芯片的科技公司，英偉達的產品可替代性并不高，因此市場普遍預期各國監管機構都會對英偉達采取行動。

至于為何是法國打響了“第一槍”，大概率還是源于法國對于“AI中心”的擔憂。

有意思的是，去年歐盟率先搶跑中美兩個AI大國之前通過了《人工智能監管法案》（Artificial Intelligence Act），但作為目前歐盟成員國里絕對的大哥，法國其實一直反對AI的過分監管。

在推動AI技術的訓練和研究上，法國近幾年“瘋狂”砸錢建立超級計算機、鼓勵建立法語數據庫，同時還積極給Mistral AI這樣的初創企業投資，目的就是在AI領域打造數個全球巨頭，幫助法國成為中美以外第三個“AI中心”。

不過在挑戰中美之前，法國在歐洲內部也面臨著英國的挑戰——后者在“脫歐”后雖然缺少來自歐盟的資金，但靠著更加開放的監管環境，因此在AI芯片等硬件領域漸漸開始領先地位。

若此時法國再對英偉達發起反壟斷，無疑是“搬起石頭砸自己的腳”。

看似是在政策層面的“反復橫跳”，其實與近期歐洲政壇開始出現的變化有所關系。

隨著歐洲各國執政黨的集體“向右”，長期來看各國的政策也會朝著更加保守和內向的方向發展——具體到科技領域，AI監管未來會變得更加嚴格，或許進一步影響歐洲本土AI公司的發展。

從這一角度出發，法國的反壟斷指控也是希望為本土AI公司提供更好的成長環境，減少來自英偉達的競爭。

但反過來講，一旦受到更加嚴格的監控，英偉達必然會向英國這類監管環境更加寬松的國家傾斜，而這顯然不是法國愿意看到的結果。

因此，法國此次反壟斷指控大概率與歐盟前幾次“重磅罰款”類似，即通過靠“反壟斷+罰款”這對組合拳彌補稅收上的“虧空”，同時讓科技巨頭們“收斂”對歐洲本土企業的競爭，實際上并不會改變這些科技巨頭的實際運營模式。

這種“雙贏”的模式，讓歐洲各國掌握著一定的話語權，也讓后者維持著歐洲市場的市場份額，而真正受到影響的，其實是消費者以及購買產品的企業們。