工业半导体如何应对AI大模型挑战？
21世纪经济报道记者骆轶琪深圳报道
AI大模型趋势下，工业半导体领域正面对新的发展挑战。如何在提升器件效率的同时平衡能耗表现，如何应对具身智能等新应用趋势都值得关注。
在近日举行的工业峰会期间，意法半导体（STMicroelectronics，简称ST）中国区功率分立和模拟产品器件部市场及应用副总裁FrancescoMuggeri在发言时介绍，ST宣布了“在中国，为中国”的发展策略，正陆续在中国建立端到端的供应链能力。
此前ST已在深圳设立后工序的封测工厂；今年6月宣布与三安光电在重庆合资建设碳化硅合资厂，将优先考虑赋能汽车行业应用；近日则与华虹半导体合作在中国生产40nm节点微控制器（MCU）。“我们深耕中国市场，因为看到有很多竞争对手在中国市场大展拳脚。因此我们也需要提升在中国市场的落地产能，以提升本地化服务能力。”他续称。
ST是工业半导体领域的头部公司，2023年全球主要工业半导体市场面临成长压力，在市场年营业收入整体同比下降6.5%的背景下，ST实现年内同比增长15.1%。由此令其在工业半导体领域的市场份额从2022年的5.6%增长到2023年的6.9%。
据介绍，ST在积极采用碳化硅、氮化镓这类化合物半导体材料技术应用到工业场景中，以帮助节能降碳；此外，ST旗下部分器件已经可以运行大语言模型，以加速推动边缘智能的实现。
碳化硅加速商用
过去一年来，ST在中国市场备受关注的举措就是与三安光电联合推进碳化硅产品生产落地。其中很大原因就是伴随国内新能源市场的快速发展，碳化硅器件应用需求也日益旺盛。
意法半导体高管DomenicoARRIGO受访时介绍，在化合物半导体领域，考虑到技术成熟度情况，意法半导体会优先发展碳化硅技术，这是目前市场中一个主要驱动技术；但公司同时也在推动氮化镓整体解决方案，目前趋势是打造一个高集成度的系统。
“在推进氮化镓技术过程中，综合性的封装解决方案尤为重要。因为如果要让氮化镓将其性能表现最大化，氮化镓需要能被最有效、最直接地驱动连接。目前市场上大约有70%的比例依赖于这种高度集成的解决方案，因此我们认为，在氮化镓市场，高度集成是最为重要的方式。”他续称。
虽然目前碳化硅功率器件被越来越多应用在新能源汽车上，但在应用过程中，成本也是必要考虑因素。倘若单纯从器件本身看，碳化硅功率器件成本偏高于硅基功率器件，这在早期也成为限制碳化硅普及的一个难题，不过随着以特斯拉为代表的新能源汽车厂商积极采用并推进对整车能效升级，碳化硅应用趋势仍在延续。
也有从业者对21世纪经济报道记者指出，应用碳化硅器件不应仅考虑器件本身的成本，而要综合考虑整体对新能源汽车带来的功效提升，从综合维度看，应用碳化硅器件的最终综合应用成本是低于硅基器件的。
意法半导体高管AngeloRAO也分析道，硅基IGBT和碳化硅从来都不是相互对立的技术，二者没有取代之说、两种技术是互补的，可以被运用在不同场景、工况、阶段。“举例来说，碳化硅在实际严苛的工况下，作业时间会更长。因此可以满足在有限空间范围内，带来整体工作效率提升。总体而言，即使这种技术的器件价格或成本与其他技术相比可能更高，但它能在更高电压下工作、效率更高，并能达到其他成熟技术无法达到的能效目标。”
“如果是同样一辆电动车、同样功率、同样电池容量的条件下，仅仅对开关部分进行材料转换，从传统的硅基IGBT改为采用碳化硅器件后，会发现当对所有驾驶参数进行调优配置后，整体续航能力在使用碳化硅后能提升16%~19%，这是ST协同合作伙伴经过多次仿真模拟后得到的结果。”Francesco进一步举例道。
对于两类主要化合物半导体的应用趋势，Francesco指出，碳化硅更适合在高压、对温度要求严苛的工况下作业。氮化镓比较适合在一些高频、相对低压的环境中作业。具体来说，碳化硅主要被应用在汽车或工业电源、电机控制等领域，氮化镓多用在适配器、逆变器等场景。
AI大模型趋势下，数据中心需求旺盛，但同时伴随高能耗特性，化合物半导体的应用对减碳也将发挥作用。
据意法半导体工业电源与能源技术创新中心负责人周光祖介绍，通过使用碳化硅实现更高效率和更好功率密度，辅以ST的电隔离栅极驱动器STGAP，将有助于减缓数据中心电能需求增长。该方案可为AI数据中心提供5.5千瓦的电源。另外，基础设施转型到高压直流电（HVDC）可以减少输电损耗和能耗，进一步提高数据中心的能效。意法半导体的一系列碳化硅技术结合先进封装能力，可以使高压直流电的电源系统能够在高温环境中表现出色。
“在功率密度提升的前提下，第二个关键因素是如何在有限空间内进行有效的散热控制。未来一些被动元件的进步也将配合电源设计发展，使电源设计从单相扩展到多相转换架构，这正是氮化镓的优势所在，能进一步缩小尺寸并提高密度。在这种趋势下，氮化镓将在提高功率密度的过程中扮演越来越重要的角色。”他补充道。
工业+AI新趋势
在智能工厂场景中，越来越多机器人被引入流程运转过程。不只是机械臂，甚至有厂商已经在推动人形机器人进入工厂。
意法半导体智能工业全球细分市场及系统应用、自动化技术创新中心负责人AllanLAGASCA对21世纪经济报道记者分析，人形机器人目前的发展和技术影响力越来越大。“传统的机械臂主要是做单调、重复性工作。目前人形机器人受欢迎，其中一个原因在于其可以参与到工厂决策过程，并且能实现与设备端互联，推动智能工厂的打造。”
他进一步指出，如果把人形机器人拆分来看，它仍然是传统功能模块的组合。在任何人形机器人上，仍然由传统的电机控制、传感器、连接器件等所构成，当然也加上与人工智能相关的功能和模块。
“相信ST的微控制器（MCU）在这方面会扮演更加重要的角色，进一步推动人形机器人进入智能生产工厂。但目前我们对人形机器人市场的定位是，让客户能意识到ST拥有相关产品和解决方案，我们也愿意和客户联合开发新产品、形成解决方案。”Allan总结道。
意法半导体高管ArnaudJULIENNE对记者进一步分析，具体到MCU领域，传统人形机器人可以被分成两种：一种是较为先进的人形机器人，其配备了强大的处理器，必须应用到广泛的人工智能资源；另一类则是相对简单的人形机器人，目前ST更专注在这一领域。
“其中有嵌入式MPU（微处理器）做系统管理，会有不同的MCU对子系统进行管理，包括对电机、执行器的管理等。”他续称，对于这类人形机器人，边缘人工智能在预测性维护方面已经发挥了很大作用；也可以使用它进行后期设备跟踪，并自主性故障预警。
同时，每隔几个月，ST会持续对MPU处理性能、算法不断提升。“现在甚至在ST的MCU上（如STM32系列）可以运行大语言模型，这在几年前是做不到的。所以随着设备本身处理能力不断提升，算法也得到极大优化。”Arnaud表示。
“人工智能已经出现在了的边缘节点上，它的出现非常重要。”Allan指出，由此，每个自动化节点都能立即对所处环境做出反馈和决定，而不需要等到最终流程再做反应。换言之，边缘智能的普及将加速推动智能制造实现。