今年3月份，艾邁斯半導體與歐司朗的合并動作正式完成，這項業內矚目的合并自帶流量。整個業界都在關心這項合并背后有著怎樣的邏輯？合并后的新集團在諸多產業革新，例如未來智能駕駛領域又將給業界帶來怎樣的支持？艾邁斯歐司朗市場與業務發展總監金安敏先生通過《先進光學技術賦能未來智能駕駛》的主題演講在“EEVIA第九屆年度中國電子ICT媒體論壇暨2021產業和技術展望研討會”上為大家一一解答。
艾邁斯歐司朗市場與業務發展總監金安敏先生
作為全球光學解決方案的領導者，合并后的艾邁斯歐司朗自身擁有超過110年的發展歷史。而這樣一家“百年老店”，它合并背后有著怎樣的基本邏輯？金安敏在演講開篇就展開了剖析。
首先，業務分布更加均衡。合并前，歐司朗在汽車行業深耕多年，聚焦光源技術，艾邁斯半導體則在消費電子領域頗有建樹，而合并后的艾邁斯歐司朗在業務分布上將更加均衡，形成60%/40%的均衡業務占比。60%的業務比重是汽車、工業、醫療業務，合起來叫AIM業務，其余40%比重是消費業務。在消費、汽車、工業等行業的平衡布局，也讓艾邁斯歐司朗呈現更穩健的發展格局。
金安敏梳理艾邁斯歐司朗概覽
其次，優勢產品完美互補，自成閉環光學系統。金安敏介紹在整個光學系統中，核心技術無非在4個方面：發射器、光學元器件+微型模組、探測器以及相應的算法和軟件。合并前，艾邁斯半導體更多專注于傳感器和光學元器件，此外，在定制電路以及特定算法上也有較多積累，歐司朗則更聚焦于發射器，例如LED、在激光雷達里面會廣泛使用的邊發射EEL以及傳統光源。合并后的艾邁斯歐司朗則能為客戶提供整個光學系統的所有部件，在產品/技術層形成了一個完整的閉環。
4大技術支柱實現3大光學功能
未來，艾邁斯歐司朗將進一步利用這4大技術支柱，實現光學方面的3大功能：傳感、光源以及可視化，并支撐包括移動設備、可穿戴、工業、醫療、汽車、照明等在內的多元行業應用，進一步增強自身在光學解決方案領域無可爭議的全球領導者地位。
艾邁斯歐司朗業務領域布局
現階段，汽車的電動化已經取得了階段性的進展，因此業界也將網聯化、智能化放到更加重要的位置。在談及對實現自動駕駛至關重要的激光雷達時，金安敏也坦言就硬件而言，激光雷達是最后還未啃下的一塊“骨頭”。
不同于車載攝像頭和毫米波雷達在當前整車的大量應用，激光雷達還因成本問題，沒有迎來裝車的爆發期。
但金安敏也直言得益于國內造車新勢力對激光雷達應用的激進推進以及傳統車廠的積極跟進，預計在未來3~5年時間，激光雷達可以實現規模化應用。回歸激光雷達本身，艾邁斯歐司朗本身具有非常核心的光源技術，可以給予激光雷達加速降低成本、盡快上車極其核心的技術支持。
一圖全解激光雷達技術路線及光源方案選擇
不論是短、中、長距不同情況的激光雷達需求，還是泛光式、純固態、MEMS、機械掃描等LiDAR，核心的光源技術依然都是EEL和VCSEL，而艾邁斯歐司朗在這兩個技術上都已經得到車規級認證。
從上半年的上海車展，其實就可以管窺汽車外飾照明的新趨勢，造型酷炫、設計前沿，金安敏在演講中說道：“車燈已不僅僅是燈，還是顯示屏，未來更有可能是一個投影儀?！?/span>
為了突出在汽車外飾照明領域的突破，金安敏在演講中特別提到艾邁斯歐司朗新品EVIYOS 2.0可以把汽車頭燈做成投影儀的效果。基于此新品，金安敏透露艾邁斯歐司朗已和全球主要的照明Tie 1廠商都有深度的合作，相信未來兩三年會大量上市，被業界看到。
EVIYOS 2.0—汽車外飾新潮流代表產品
“如果說內飾照明和艙內傳感的主流趨勢，那肯定是邊界越來越模糊了，二者之間呈現越來越多的結合，”金安敏直言，“例如，一般的LED燈，會有相應的環境光傳感器，結合艙內環境光的水平，來判斷LED現在應該要多少亮度，或者不同的顏色，這就是一個很好的傳感與照明的結合?！?/span>
內飾照明與傳感加深結合已成主流趨勢
不論是DMS駕駛員狀態監測、身份識別系統，還是HOD方向盤離手檢測，手勢傳感再到抬頭顯示HUD，艾邁斯歐司朗都能夠提供相應的光源技術支撐。
艾邁斯歐司朗艙內傳感產品概覽
通過金安敏對艾邁斯歐司朗合并邏輯的梳理以及其在未來智能駕駛領域：激光雷達、內外飾照明以及艙內傳感等前沿趨勢及艾邁斯歐司朗核心技術的介紹，現場觀眾也對艾邁斯歐司朗成為無可爭議的光學解決方案全球領導者的愿景有了更加深刻的認知。
艾邁斯歐司朗愿景
精彩演講帶來問答高潮，現場媒體和工程師提問熱度不減，就自動駕駛實現過程中的一些核心技術問題與金安敏展開了進一步的交流。
金安敏：本質上4D毫米波雷達和激光雷達不存在競爭關系，因為如果真正要實現自動駕駛，是都需要的。4D毫米波雷達相比較原來的毫米波雷達，分辨率提高了，但真正的自動駕駛，僅有4D雷達是不夠的，還是需要激光雷達提供更高分辨率的信息和位置信息。所以最終整個車要達到L3、L4的自動駕駛，一定是毫米波雷達、攝像頭、激光雷達共存，各種傳感器做融合，才能實現。
金安敏：激光雷達的成本不降下來，就沒法大規模使用，因為消費者不可能為此花很大價錢。
現在我們看到，國內主機廠在激光雷達的計劃上面非常激進，尤其“造車新勢力”提出來要把激光雷達做成標配，“新勢力”提出以后，傳統車廠也積極跟進，現在新勢力帶動的影響力非常大。所以我們看到，整個國內主機廠帶動激光雷達的這一波量，可能是比較大的，這也就能夠非常好地帶動整個成本的下降。
兩三年前，業界提到激光雷達一定要做到五六百美金以下才能大規模應用，現在我相信業界很快就能做到五百美金以內的激光雷達，預計在未來3~5年的時間內，激光雷達可以實現規模化應用。
金安敏：你提的問題很好，這也是在整個自動駕駛的軟件、算法層面要解決的一個事情。
首先從硬件層面，我先解答一下你的顧慮或者問題。單一的攝像頭只有一個解，有人或者沒人。但是如果它錯了呢？
現在你有攝像頭、毫米波雷達，激光雷達，甚至短距的超聲波傳感器，你有三到四種甚至五種傳感系統，這時候就可以做一個投票的選擇，五種里面兩種或者三種說有人的時候，你就傾向于這種是有人。
此外，還可以在時間序列上不斷地投票，第一秒的時候，你這個傳感系統說沒人，但是在1.2秒的時候又說有人，1.5秒的時候又說有人，這時候可能就會判斷是有人。因為每一個傳感器探測的距離有限，所以有可能你的車距離那個人在100米的時候，有傳感器說有人，有傳感器說沒人。當你的車距離這個人是70米的時候，可能所有傳感器都說有人，所以這時候多傳感器是解決這個問題的關鍵所在，就是你有足夠多的信息，去做投票選擇。如果你只應用一個信息，一旦信息是錯的，那么這個就會有很嚴重的誤判。
