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1.联发科手机主管李宗霖**亮相:全线产品年内支持双卡双4G;
集微网消息（文/刘洋），近日台湾一则社会新闻吸引了不少媒体的关注，一位男子依靠诺基亚手机的超长待机功能，在深山撑了35天幸运获救。
这不仅是一个救人的故事，更是一则与科技密切相关的故事，原因有二。其一，这只帮助男子发送求救电话的诺基亚手机采用了联发科2G 芯片，一贯以CPU 芯片省电著称的联发科，其设计人员非常高兴看到科技救人的事例；其二，台湾2G 网络即将于6月30日停止服务，幸运的是这一男子在6月30日前获救。
为了给新技术腾出更多频谱资源，尽快将2G 用户迁移到4G 网络上，从2009年开始国际主流运营商便陆续停止2G 网络的投资，相继关闭2G 网络。目前包括美国 AT&T、澳洲电信、新加坡已经完成关闭2G 网络运营，同时日本、韩国、芬兰等国家也已明确提出关闭2G 网络的日程表，国内三大运营商也将2G 频谱重耕提上日程，工信部已发文批准中国联通和中国电信在原有2G 的部分频谱上部署4G 网络。
一直以来，多数智能手机虽然采用双卡设计，却仅能实现单卡的4G 功能，**张卡只能用于2G或3G语音通话，如果出国旅行则有可能面临着停网停用的风险。为了解决这一需求，中国移动联合联发科技等多家厂商推出业界首批双卡双VoLTE（Voice over LTE）芯片解决方案，成功实现了4G双卡手机两张卡同时支持VoLTE高清语音、视频通话功能的突破**。
据联发科手机业务事业部总经理李宗霖透露，今年内联发科的全线产品都将升级支持双卡双 VoLTE。在中国移动组织的测试中，搭载联发科技曦力X30芯片的终端样机在现网完成了**个互通测试。
双卡双VoLTE好处多多
6月28日，中国移动董事长尚冰在2017世界移动大会·上海上透露，截至目前，中国移动4G用户数达到5.83亿户，这一数字在今年底将达到6.3亿，将占总用户人数的74%。目前，中国移动已投入多重政策在加速2G 网络用户向4G 网络的迁移，从而顺利将原有的2G 网络频谱应用到物联网的应用上来。尚冰表示，今年中国移动还将重点打造精品4G网络，预计年底4G基站将达到177万个、4G人口覆盖率超过99%。
支持双卡双 VoLTE，无论对运营商还是消费者来说都是有利的。李宗霖指出，一方面，2G 网络频谱回收是一个长远的重要政策，是中国移动极力推进的。另一方面，对消费者来说，双卡双VoLTE同样非常重要，它将提升用户打电话的体验。
VoLTE是基于4G网络的高清语音技术，相比于传统的2G和3G语音通话，具有拨通时间更短，语音、视频更清晰、更逼真，通话和上网可同时进行等优势。联发科提供的双卡双VoLTE方案，将为用户带来双卡一致的用户体验，在全球畅通无阻。其次，4G 网络支持高清语音，大大提升电话接通的速度，使得拨通时间更短。*后，除双VoLTE语音通话外，还支持双VoLTE的高清视频通话，即两张卡都可通过4G LTE网络进行视频通话。“今年下半年联发科支持双卡双 VoLTE 的芯片和终端都将陆续上市，年内消费者将真正体验到这一功能。”李宗霖回答集微网道。
至于在成本方面，李宗霖表示，对联发科来说芯片成本上有略微提高，不过对消费者来说应该是感受不到这个差异的。对手机芯片厂商来说，**，在芯片上确实需要花一定的成本。**，在研发上还要有相当投入，这主要体现在协议方面。工程师必须跟运营商做好联测以实现功能，这需要投入和时间。从联发科的角度来看，我们认识到中国移动迫切希望通过双卡双VoLTE将2G 用户升级到4G网络中去。其实，在海外市场的某些地方譬如印度，联发科的客户也面临同样的问题，印度运营商网络只有4G，所以在提升用户体验这件事上，联发科认为是值得投入成本和时间的，在芯片上一次把功能做齐。
暂无计划推4G功能机芯片
去年底，展讯推出全球首款4G功能机芯片平台 SC9820，今年2月首款搭载 SC9820 的智能手机 Lava Connect M1在印度**上市。今年3月，高通也推出了面向4G功能机平台205系列芯片，主打印度、拉美、东南亚等新兴市场，意在挖掘销量依然不菲的功能手机市场，基于该系列芯片的4G功能手机将在今年二季度上市销售。
面对竞争对手在4G 功能机市场的产品部署，李宗霖表示联发科暂时没有推出4G 功能机芯片的产品规划。“其实方案我们是有的，但是我们目前还在观察中。”
他认为，一个产业或者技术能够走得长远是需要一定先决条件的。现阶段的4G功能机，主要面向一些海外的新兴市场，譬如印度，之所以构思4G功能机这个产品，主要是想要吸引目前停留在2G网络上的用户以转换至4G网络。但现在存在一个比较大的问题是，从手机的成本结构来计算，用4G去做功能机与2G功能机相比，整个手机方案的成本（BOM ）落差非常大，需要运营商的大量补贴，才有办法让消费者以2G功能机的价格去购买4G功能机。
究其根本理由，在于除了 SoC 主芯片外，4G 功能机产品方案的周边还有很多的器件，联发科把焦点放在与周边器件厂商的深度合作上面，看是否有办法通过这种方式提出成本有竞争力的解决方案。李宗霖进一步表示，补贴是一种手段，如果在技术上没有突破的话，我们不着急推出相应方案。但是，联发科会把研发精力聚焦在入门级的4G 智能机芯片平台上，为消费者提供更佳的用户体验。在 BOM 成本未解决的前提下，我们把研发重点放在这方面。
今年下半年，联发科还将发布全新的4G 入门级解决方案。相信双卡双VoLTE 和4G 入门级方案的推出，能够为运营商和消费者提供不一样的服务和体验，至于产品的接受程度如何，还需接受公开市场的检验。
2.三星已超越英特尔成为****大芯片制造商；
腾讯科技讯 《金融时报》报道称，由于移动设备和数据服务器对于芯片的强劲需求，三星电子预计将在本季度**超越英特尔，成为****大芯片制造商。
自1993年发布针对个人电脑的Pentium中央处理器以来，英特尔一直霸占****大芯片制造商的宝座。不过，由于全球范围内移动设备的快速普及，三星电子近年来在芯片销售额上缩小了与英特尔的差距。
据野村证券(Nomura)称，三星电子今年**季度的芯片销售额预计为151亿美元，超越英特尔144亿美元的预估销售额。除非内存芯片价格今年下半年出现急剧下滑，否则三星电子有望全年超越英特尔，成为行业***。2017年，三星电子芯片销售额预计为636亿美元，而英特尔预计为605亿美元。
分析师指出，随着消费者希望智能手机以及其他联网设备更加强大，内存芯片价格的大幅上涨成为三星电子愈发强势的*大原因。
三星电子是全球*大的内存芯片制造商，内存芯片对于智能手机、平板电脑、个人电脑以及服务器至关重要。三星电子还生产针对智能手机的自主应用处理器，并为苹果、高通代工处理器。然而，英特尔在移动领域一直难以实现突破。
野村证券分析师CW Chung表示：“在移动时代，针对D-Ram内存芯片以及固态硬盘(SSD)的需求急剧上升，由于供应趋紧，这些产品的价格自去年开始就出现较大幅度上涨。内存芯片市场的规模已超过中央处理器。”
英特尔擅长生产针对个人电脑的中央处理器芯片。然而，不幸的是，消费者针对这类设备的需求出现下滑。
野村证券称，D-Ram芯片的平均销售价格今年上半年较上年同期增长25%，NAND闪存芯片的价格也上涨约15%。CW Chung预计这些产品的价格在第三季度还将继续上扬。
市场研究机构IC Insights所持观点与野村证券持相似。分析师预计三星电子今年下半年将保持对英特尔以及其他芯片制造商的优势，原因在于苹果将在今年晚些时候发布新款iPhone，这将继续提高市场对内存芯片的需求。与此同时，随着大量公司建设更多数据中心，企业固态硬盘的储存需求将持续增长。
韩国SK证券分析师金永宇(Kim Young-woo)表示：“只要内存芯片超级周期持续，三星电子的**位置还会持续一段时间。针对服务器D-Ram以及图形D-Ram的需求如此强劲，而且还存在供应不足的情况。”
三星电子半导体部门预计其**季度利润超过英特尔。野村证券对三星电子该部门**季度的营业利润预估为66亿美元，这远远超过英特尔**季度39亿美元营业利润的预期。
至于全年，三星电子芯片部门的营业利润预计为285亿美元，而英特尔估计为176亿美元。三星电子预计将在7月7日公布其对于**季度的业绩指导。
由于针对内存芯片的需求暴增，制造商今年纷纷加大投资以提高产能。不过，分析师称，鉴于市场需求更大，内存芯片供应情况在今年剩下时间里仍将趋紧。
据IC Insights称，三星电子预计今年在半导体业务的支出增长11%，至125亿美元，而其同城竞争对手SK海力士(SK Hynix)计划资本支出增加16%，至60亿美元。（编译/李路）
3.分析师看好三星Q2将超越英特尔成全球*大芯片供货商；
包括IC Insights、野村等研究机构近期发表���告，看好三星在行动装置、内存价格维持**下，**季半导体销售金额可望超越英特尔，甚至2017年全年半导体事业营收胜过英特尔。
各方分析师大多一致同意，三星(Samsung)可望在行动装置与服务器需求与内存价格持续维持**的情势带动下，在**季超越英特尔(Intel)，成为全球*大的半导体供货商。
英特尔自1993年个人计算机(PC)爆炸性成长的年代起，至今已经连续24年、近四分之一个世纪维持全球*大芯片供货商的**宝座，不过近日包括IC Insights、野村(Nomura)等研究机构，都发表报告，表示三星将在**季正式超越英特尔，成为全球*大的半导体供货商。
IC Insights预测，三星**季半导体销售金额将达149.4亿美元，超越英特尔的144亿美元。 事实上，不过就在2016年**季，英特尔的半导体营收整整要比三星多了约40%，三星半导体营收大幅成长的主因，来自于这家全球*大内存生产商受惠于过去数个月来快速攀升的DRAM与NAND闪存的价格。 DRAM的价格在过去一年上涨了45%，NAND Flash亦上涨了40%。
根据野村预估，倘若内存价格维持稳定不会暴跌，2017年全年，三星的芯片营收将达到636亿美元，胜过英特尔的605亿美元。
三星与英特尔的此消彼长，也反映出IT市场越来越往行动装置靠拢的大势。 除了内存芯片，三星还生产供行动装置使用的处理器，并为苹果与高通代工，相较于在行动大趋势下一直屈居劣势的英特尔，三星的崛起亦有市场发展的背景支撑。
事实上，也因为半导体事业的生意大好，让过去一年来面临旗舰手机Galaxy Note 7爆燃事件、家族继承人李在镕亦遭法院羁押等不利消息下，事业发展并未受到太大影响，不但股价创下新高，公司也首度在没有李家核心继承人的状况下，召开全球重大策略会议，有助摆脱传统韩国财阀创办人家族至上的形象。ithome
4.IoT传感器：ZF收购Ibeo 40%股权 强化光达技术布局；
1998年成立于德国汉堡的光达(LiDAR)制造商Ibeo，主要市场是传感器系统与环境辨识。2000年被工业传感器厂商Sick收购，是该公司内部专门负责开发车用LiDAR的部分。2009年经由管理层收购，Ibeo再次成为独立的公司。2010年开始，Sick参与了欧盟的研究计划，计划内容是开发低成本、低功耗的小型LiDAR，目标则是降低交通事故，并希望以这款小型装置，在自动驾驶辅助这块领域提高市场能见度。Ibeo在2010年与Valeo签约合作，设计固态Scala LiDAR产品，在2013年进行生产并与德国多间车厂进行测试，譬如Audi A7的Piloted Driving就采用了Scala LiDAR。Valeo的自动驾驶技术Cruise4U，同样搭载了Ibeo 的Scala LiDAR，以自动驾驶模式完成了环行法国4,000公里测试。Ibeo目前主要在车用市场发展，后续产品会朝固态LiDAR发展，2020年起应用类别将逐步跨入农业、采矿、无人机、建筑机械等领域。Ibeo一方面提供LiDAR客户用来作为车辆的传感器，另一方面也将数据作演算分析，建立起一整套的测试环境，反过来提供其他传感器、开发商这些软件，来发展自动驾驶技术。这点是Ibeo与其他LiDAR厂商的产品内容上，差异*明显的地方。汽车供应链与Ibeo合作密切在汽车零配件与Continental、博世(Bosch)、电装(Denso)同样占有市场**地位的大厂ZF，于2016年出资收购了Ibeo的40%股权。ZF在汽车领域的强项，主要在汽车传动系统与汽车底盘技术，与Ibeo分属于自动驾驶技术的感测端与动作端。这次的投资会使Ibeo成为ZF自动驾驶整体解决方案的重要供应链，也使得Ibeo有机会参与更多自动驾驶技术专案开发，并在软件上推出更多扩充应用模组。Ibeo的合作对象IPG，是一间软件厂商。该公司的产品主要是提供整车与交通的背景环境，帮助汽车零件商进行虚拟测试，节省开发时间与成本。Ibeo将LiDAR搜集到的数据，输入到IPG的软件中，让软件可以自动作转换并还原实际驾驶场景，诸如路宽、路况、等资讯都能完整呈现。TASS international则是一个提供综合**通解决方案的公司，主要业务包括软件、认证、动力设计、试验道路、**测试等。Ibeo与TASS international的合作，是增强其标准场景数据库的功能，从原有需要工程人员手动作业，变成可自动作业。过去要靠人工标记的移动物体，就有卡车、汽车、脚踏车、行人等，过程相当费时。新的道路场景已可以自动相关标记物件、自动搜寻相关场景。除此以外，天候状况、日夜模式、街道灯光，也都可以自动变换。日本机器人公司ZMP与Ibeo也合作开发自动驾驶技术。ZMP核心技术是感测与视觉分析，之后开始将机械与自动化技术结合，已有自动推车产品、自动驾驶场地测试服务。ZMP正在开发的自动驾驶车“RoboCar”，搭载的LiDAR是Ibeo的5个Sacala产品。该车款预计会于2020年前推出，赶在东京奥运前完成商业用途营运建置。Ibeo强项是低雷射线束的LiDAR应用由于Ibeo的LiDAR产品开发使用8束以下的雷射，无法与64束雷射LiDAR提供的完整空间资讯相比。因此，Ibeo更着重在软件功能开发，让LiDAR量测到的数据，可以发挥更大的价值。Ibeo现行主要LiDAR产品为LUX系列以及新推出的Scala。在LUX系列选择了4束雷达与8束雷达，是因为在跟车厂合作过程中，得知车厂在功能与价位上的要求后，而开发的规格。Ibeo*早的产品Motiv，是整个LiDAR装置作360度旋转。但目前Ibeo LUX系列已经改采新的作法，将雷射与光侦测器固定在LiDAR装置中，通过内部反射玻璃片的旋转，来改变雷射的收发方向。LUX-4L有4束雷达，与路面平行，只能侦测到含水平以及远近的2D扫描范围。LUX-4L在应用方面，可以作到行人预警、碰撞预警、紧急制动等。LUX-8L的雷射与地面有倾斜角，可以增加部分垂直方向的测量功能，形成2.5D扫描范围。LUX-8L在应用方面，则可以作到车道标示、道路边界、地形描绘。Ibeo新开发的LiDAR产品：Scala与miniLUX，测量的水平视角皆大于LUX系列。不过，miniLUX仅有单束雷射，测距也只有40公尺，功能上是用来覆盖汽车的侧向侦测，以及一些特殊应用，如掀背车碰撞预警、后车箱感应开启。Ibeo后续可能会问世的LiDAR产品，代号分别是LUX HR-8L、LUX HR-16L，有更远的测距以及较多的雷射光束，测距可达300公尺。Ibeo的主要LiDAR产品都维持在8束雷达以下，垂直视野范围没有优势，但强项在于LiDAR的数据分析，并利用这点发展出两种应用路线。**种路线是ibeo.Reference套件。使ibeo LiDAR成为其他厂商在开发自动驾驶技术时，用来作参考标准的测试环境。**种路线是ibeo.HAD套件，主要朝二级以上的自动驾驶技术迈进，目前已规划到高速公路情境、都会道路情境、风险评估等。这些套件的核心是Evaluation Suite软件，可将LiDAR的线上数据在线下进行运算，使得系统在LiDAR侦测到物体时，立即辨识出所属类别，借此建立道路资讯，也才会有后续自动驾驶的相关应用。DIGITIMES
5.AI芯片战开打 科技大厂竞逐
人工智能(AI)市场持续升温，但产业对于这些系统应如何建构仍十分分歧，大型科技公司动辄投入数十亿美元购并新创公司或支持研发，各国政府也提供大学和研究机构大笔研究经费，希望在这波AI竞赛中脱颖而出。据Semiconductor Engineering报导，研究机构Tractica的数据显示，全球AI市场规模将在2025年成长至368亿美元，只不过目前对于AI的定义或是需要分析的数据类型都还没有共识，OneSpin Solutions总裁暨执行长Raik Brinkmann指出，眼下有三个问题需要解决，**是大量待处理的数据，其次是并行处理和互连技术，第三则是移动大量数据导致的耗能问题。目前市场首批AI芯片几乎都是以现成的CPU、GPU、FPGA和DSP加以组合而成，尽管英特尔(Intel)、Google、NVIDIA、高通(Qualcomm)和IBM等公司正研发新的设计，*后谁能胜出仍不明朗。无论如何，这些系统仍需有至少一个CPU负责控制，但可能需要不同类型的协同处理器。AI处理多牵涉到矩阵乘法和加法，使用并行运作的GPU成本较低，但缺点是耗能较高。内建DSP区块和本地存储器的FPGA可获得较佳的能源效率，但价格比较昂贵。Mentor Graphics董事长暨执行长Wally Rhines表示，有些人使用标准GPU执行深度学习，同时也有许多人采用CPU，为了达到使类神经网路行为更像人脑的目标，刺激了新的一波设计浪潮。视觉处理是目前*受关注的AI区块，目前大部分的AI研究与自动驾驶使用的视觉处理有关，这项技术在无人机和机器人方面的应用也与日具增。Achronix公司总裁暨执行长Robert Blake指出，影像处理的运算复杂度很高，市场需要5~10年时间沉淀，不过因为变数精度(variable precision arithmetic)运算需要，可程式逻辑元件的角色会更吃重。FPGA非常适合矩阵乘法，可程式化特性增加了设计上的弹性，用来做决策的数据部分会在本地处理，部分则由数据中心进行，但两者的比例会因应用的不同而改变，并影响AI芯片和软件设计。目前汽车使用的AI技术主要是侦测和避免物体，这和真正的人工智能还有段差距。真正的AI应该具有一定程度的推理，例如判断如何闪避正在穿越马路的人群。前者的推论为根据传感器输入的大量数据处理和预编程行为得来，后者则能够作出价值判断，思考各种可能后果以找出*佳选择。这样的系统需要极高的频宽并内建**机制，此外还必须能保护数据**，许多根据现成零件开发的设计很难兼顾运算和编程效率。Google试图以专为机器学习开发的TPU特殊应用芯片改变这样的方程式，并开放TensorFlow平台以加快AI发展速度。**代AI芯片将重点放在运算能力和异质性，但这就像早期的IoT装置，在不确定市场如何演变的情况下，业者只好把所有东西都加进去，之后再找出瓶颈，针对特定功能设计，取得功率和性能上的平衡。随着自驾车使用案例的增加，AI应用范围也会逐渐扩大，这也是为何英特尔在2016年8月收购Nervana的原因。Nervana开发的2.5D深度学习芯片利用高性能处理器核心将数据从载板移到高频宽存储器，希望比GPU解决方案缩短100倍的深度学习模型训练时间。量子运算则是AI系统的另一个选择。IBM研究部门副总裁Dario Gil解释，如果4张卡片中有3张蓝卡1张红卡，使用传统运算猜中红卡的机率为4分之1，使用量子电脑及叠加量子位元的纠缠(entanglement)，系统每次都可以提供正确答案。AI并没有所谓*适合的单一系统，也没有一种应用可以吃遍各种市场，这些进一步的细分市场都需要再精致化、再扩大寻找可用工具，并需要生态系统来支持，但低功率、高吞吐量及低延迟则是AI系统的通用需求。半导体产业经过多年仰赖制程微缩元件以改善功率，性能和成本，如今则需要重新思考进入新市场的方法。DIGITIMES
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