意法半导体与 Soitec 就碳化硅衬底制造技术达成合作

发布时间：2022-12-06 17:38
作者：Ameya360
来源：网络
阅读量：1890

　　意法半导体（STMicroelectronics，简称ST）与设计和生产创新性半导体材料的全球领军企业法国 Soitec 半导体公司正式宣布，双方在碳化硅衬底领域的合作迈入新阶段，意法半导体将在未来 18 个月内对 Soitec 的碳化硅衬底技术进行验证，在未来的 200mm 衬底制造中采用 Soitec 的 SmartSiC 技术，助力器件和模块制造业务的发展，并有望在中期实现量产。

意法半导体与 Soitec 就碳化硅衬底制造技术达成合作

　　意法半导体汽车和分立器件产品部总裁 Marco Monti 表示：“汽车和工业市场正在加快推进系统和产品电气化进程，碳化硅晶圆升级到 200mm 将会给我们的汽车和工业客户带来巨大好处。随着产量扩大，提升规模经济效益是很重要的。作为一家半导体垂直整合制造商（IDM），我们可以在整个制造链中最大化地发挥独特的技术优势，覆盖从高质量衬底到大规模的前端和后端生产等环节。提高生产的良率和质量正是我们与 Soitec 开展技术合作的目的。”

　　Soitec 首席运营官安世鹏（Bernard Aspar）表示：“电动汽车正在颠覆汽车行业的发展。通过将我们专利的 SmartCut? 工艺与碳化硅半导体相结合，SmartSiC? 技术将加速碳化硅在电动车市场的应用。Soitec 的 SmartSiC? 优化衬底与意法半导体行业领先的碳化硅技术、专业知识相结合，将推动汽车芯片制造领域的重大变革，并树立新的行业标准。”

　　碳化硅是一种颠覆性的化合物半导体材料，拥有优于传统硅的特性，面向电动汽车和工业流程等领域的关键、高增长的功率应用，能够提供卓越的性能和能效。它可以实现更高效的电能转换、更轻量紧凑的设计，并节约整体系统设计成本，助力汽车和工业系统的成功。

　　从 150mm 晶圆发展到 200mm 晶圆，用于制造集成电路的可用面积几乎翻倍，而每片晶圆可提供比原先多 1.8 至 1.9 倍数量的有效芯片，这将促使产能得到大幅提升。

　　SmartSiC 是 Soitec 的专利技术。通过使用 Soitec 专利的 SmartCut 技术，可以剥离出高质量的碳化硅供体晶圆薄层，并将其键合到低电阻率的多晶硅操作晶圆上，助力改进器件的性能和生产良率。此外，优质的碳化硅供体晶圆可被多次重复利用，进而大幅降低生产的总能耗。

（备注：文章来源于网络，信息仅供参考，不代表本网站观点，如有侵权请联系删除！）

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2023-09-21 09:30 阅读量：1822
ST机器学习解决方案助力车企探索汽车AI可能性
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ST机器学习解决方案助力车企探索汽车AI可能性

　　意法半导体的首款车规机器学习解决方案SL-AIAID012401V1由AEKD-AICAR1评估套件、AI人工智能插件和AutoDevKit车规开发板组成，能够识别驻车、正常路况、崎岖道路、车轮侧滑或突然转向四种汽车状态。这是一个难得的机会，可以通过测试和开发汽车人工智能应用，以确定该技术是否适合这个市场。事实上，许多车企还在探索在行业现阶段，机器学习对他们是否有意义。从头开始创建算法需要投入大量的人力和资金。把评估解决方案导入我们的AutoDevKit平台，可以让开发人员更轻松地探索车规人工智能的可行性。　　将机器学习引入汽车的挑战在寻找正确的应用　　▲汽车状态识别系统的整体架构　　虽然机器学习的热度在消费市场上稳步上升，但是，汽车行业仍在探究机器学习技术可以为汽车带来什么。几十年来，人工智能一直是汽车行业的一个热门话题，研究人员早在2001年就已经在探索如何在导航系统中应用机器学习。然而，人工智能趋向于用在几种应用场景，例如，自动驾驶或事故检测。此外，出于安全性和可靠性考虑，汽车行业几十年来一直依赖启发式方法。简而言之，汽车制造商在不需要训练神经网络的情况下就已经擅长提供先进的功能。因此，开发平台必须降低汽车机器学习的技术门槛，同时又不影响设计者构想较为传统的应用。       找到正确的工具　　为了帮助开发人员创建他们的杀手级应用程序，无论它是否使用机器学习算法，AEKD-AICAR1都配备了一个带有4mb闪存的MCU，以及AEK-LCD-DT028V1显示屏，用于UIs和更一般的应用程序。主板还提供两个CAN FD收发器和两个电位器，用于测试模数转换器的性能。因此，这个电路板可以连接执行器板驱动电机，处理无线通信功能，或者管理LED等设备。因此，这块板子的灵活性足以帮助开发团队用其他的系统开发应用。然而，顾名思义，我们的开发团队用AEKD-AICAR1开发应用，因为汽车行业要求降低机器学习的技术门槛。　　AEKD-AICAR1：让机器学习变得更好用的解决方案在指引开发者　　▲AEKD-AICAR1套件　　AEKD-AICAR1配有AEK-CON-SENSOR1连接器板和AIS2DW12三轴加速度计。开发人员可以获取MEMS数据，并使用长短期记忆（LSTM）递归神经网络(RNN)确定汽车的四种状态。该套件还旨在简化演示应用的开发，因为AEKD-AICAR1在MCU闪存内预装了提前训练好的神经网络。LSTM RNN当前版本是在Google Colab环境中使用TensorFlow 2.4.0框架开发的神经网络，然后，我们使用意法半导体的工具将提前训练好的神经网络转换为适合在STM32上运行的C代码库。　　为了进一步指导和培训开发者，我们为用户提供了一份Google Colab环境、模型训练、数据采集等工具的用户入门指南。用户可以使用TensorFlow等众多热门机器学习框架创建、训练和验证神经网络，从而使团队能够借用许多现有的社区项目。然后，我们还展示了意法半导体神经网络所用人工智能插件是如何优化算法，使其适合在微控制器上运行。简而言之，我们分享我们的知识经验和实用工具，以便开发人员可以更轻松地测试项目，确定机器学习是否适合汽车应用。　　使用真实环境　　最终，工程师将获得一个程序，这个程序可以让他们尝试用传感器开发新应用，评估自己的需求，并更好地了解从头开始需要付出的成本的一小部分内是可行的需求。在AEKD-AICAR1捆绑包中有连接器板，这意味着用户可以轻松换用另一个传感器，做进一步的评测。汽车行业固有的安全性和可靠性限制要求让开发者无法用市面上可以买到的消费级电路板测试汽车产品概念。AEKD-AICAR1通过在许多人用于开发实际应用的汽车级平台上进行实验，从而解决了这个问题。　　构想原创应用　　由于汽车行业的机器学习仍处于起步阶段，用户经常寻找具有最大灵活性的平台。事实上，用一个系统开发多个项目有助于节省时间和资源，例如，有一位客户对LSTM节点稍加改动，即可分析车辆悬架的响应性能，确定弹簧补偿程度，从而改善驾驶体验。同样，开发人员可以用传感器开发新应用，例如，预测电池的充电状态，或将传感器安装在方向盘上，用于检查驾驶员的心率。简而言之，AEKD-AICAR1灵活多变，应用不限于传统的汽车应用及状态检测。
2023-09-15 10:12 阅读量：1833
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