高通并购恩智浦进入最后关卡,产业竞逐战却刚刚开始

Release time:2018-07-24
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source:第一财经
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对于高通(Qualcomm)来说,这几天的日子,也许过得要比此前漫长的两年更令人煎熬。

高通并购恩智浦进入最后关卡,产业竞逐战却刚刚开始

7月25日是高通收购恩智浦(NXP)半导体的最后期限。根据协议,如果仍得不到中国商务部的批准,高通就无法完成这笔交易,并需要向恩智浦支付20亿美元的解约金。

而比起解约金,更让高通在意的也许是稍瞬即逝的产业机会。这笔并购交易对高通具有极高的战略意义和吸引力,不仅能够增强高通在5G技术领域的领导力,也能减轻其对智能手机的依赖,推动高通业务的多元化。

来自于研发创新全生命周期解决方案提供商智慧芽(Patsnap)的数据显示,通过对恩智浦的收购,高通将进一步扩大其专利技术储备的广度,并同时获得恩智浦的22640条专利。恩智浦的专利技术让其在数个半导体应用市场(汽车、数位连网以及安全身份认证)占据领导地位。

7月11日,在一场采访活动中,高通战略与企业并购执行副总裁 Brian Modoff向第一财经记者表达了希望中国监管机构能够早日批准高通收购恩智浦的愿望。

“中国是高通业务发展与合作的重点,高通对中国的承诺是坚定不移的。”Brian Modoff对记者表示,目前,高通所处于的移动市场规模为320亿美元,随着万物互联世界的兴起以及对恩智浦的收购,他们所服务的市场规模将会达到1500亿美元,这将给高通的发展带来重大契机。物联网领域将会成为他们的第二大市场,430亿美元的市场机会将会涌现,包括联网、ADAS(自动驾驶辅助系统),Autonomous(自主驾驶)等。

此外,对于是否能获得恩智浦70%以上的股权支持,Brain Modoff对记者表示:“目前,恩智浦的股价约为107美元,相对于高通的报价127.5美元,我们认为会得到投资者和股东的支持。”

高通的危机感

技术的大爆炸正在改写半导体行业的格局,站在山顶的欧美巨头的感觉,比以往任何时候都更为强烈。

“新的市场需求也在刺激新的公司出现。”半导体行业观察分析师刘燚对记者表示,龙头企业为实现规模经济和降低成本,会持续开展出于战略整合目的的国际并购。同时,随着产业进入后摩尔时代,企业也会加快布局新兴市场,细分领域竞争格局加快重塑,围绕物联网、汽车电子、数据中心、人工智能等领域的并购将会日趋活跃。

可以看到,安华高(Avago Technologies)分别以370亿美元和59亿美元收购了博通(Broadcom)和博科(Broadcade),在短短几年内打造了一个半导体行业排名第四的新巨头;英特尔同样连续以167亿美元和153亿美元收购了FPGA芯片巨头Altera和自动驾驶芯片巨头Mobileye,横向在无人驾驶领域完成了完整布局。高通虽然摆脱了博通的恶意收购要约,但这并不代表其已经处于安全水位。

目前高通80%以上的产品收入来自与智能手机业务相关的销售,随着移动技术的影响力不断扩展,对于高通的管理层来说最重要的命题就是改变这种结构,使得业务收入来源更加多元化。

“我们在很多领域都发现了市场增长的机会,包括移动物联网、物联网安全、移动计算、车载资讯系统、汽车信息娱乐等。而近几年高通在上述几个方面已经有了显著的收入增长。在2017财年,我们在以上领域的营收已超30亿美元。”Brian Modoff对记者表示,仅仅是物联网业务,高通在去年的营收就超过10亿美元,重点关注的领域包括可穿戴设备、语音和音乐产品、摄像头、机器人和无人机、家居控制与自动化、娱乐以及工业物联网。

据记者了解,高通半导体业务在2017财年实现了165亿美元的产品收入。其中,30亿美元来自移动以外的业务部门,仅占总业务的18%。但非移动收入增长迅速,2017年数据较2016年增长25%,较2015年增长75%。

这也许就是为什么高通对于恩智浦的收购如此重视的原因。

恩智浦是全球最大的半导体制造商之一,在收购飞思卡尔之后更是成为全球最大的MCU与汽车芯片供应商。随着高通手机芯片业务触顶,收购恩智浦是解决其营收过于集中的途径之一。若完成收购,高通业务将扩展到汽车电子、身份识别、射频以及其他领域。

记者获得的一份来自于智慧芽的报告显示,恩智浦的专利技术让其在数个半导体应用市场(汽车、物联网以及安全身份认证)占据领导地位。尤其是在车载芯片市场,恩智浦已经覆盖了汽车ADAS功能所需的高性能处理器、同时恩智浦也紧跟时代在其ADS基础上开展自动驾驶系统平台的研发。

“只要高通收了恩智浦,依托自己本身在移动设备、网络基础设施等领域的技术积累,就能一口气在未来四大领域(移动设备、汽车、IoT、网络基础设施)奠定其的领导地位。另外,我们还要考虑到由于恩智浦在2015年的12月,才以约118亿美元的价格并购飞思卡尔,这意味着高通对恩智浦收购,将直接把飞思卡尔的20000余条专利技术一并收入囊中。”上述报告中显示,飞思卡尔在MCU&通信处理器、模拟技术与电源管理、射频、无线连接、传感器、软件和开发工具等方面也有着相应技术优势。虽然,这些技术与高通本身的优势技术相近,但是取其精华依然可以提升高通产品的竞争力。

竞逐汽车等新兴产业

汽车行业正在发生一场深刻的变革,当汽车变成带有四个轮子的电脑之时,汽车产业链的价值序列也将改变。对此,芯片巨头早已察觉。

2017年第三季,英特尔已完成了对于Mobileye的收购案,已经在先进驾驶辅助系统ADAS领域占据了领先位置。英伟达也一直在高速布局车载芯片和自动驾驶的深度学习领域,在2017年CES上更是推出了搭载DRVIE PX2的NVIDIABB8无人驾驶原型车。

对于高通来说,从十年前开始,它所申请的技术专利中涉及车辆相关技术的数量就不断上升,甚至储备了具有革命性质的新能源汽车无线充电技术,但比起竞争对手们的追逐,并没有明显优势。

拿下恩智浦,情况可能就变得不一样了。

“恩智浦主要在汽车电子、物联网还有手机安全方面有不错的技术,跟高通形成互补。因为无论是电动汽车、物联网都是行业关注的方向,高通的技术此前主要集中在手机领域,如果不想错过未来的发展契机,进行收购可以理解。”半导体行业专家王艳辉在接受第一财经记者采访时表示,在2014年全球车载芯片市场排行上,恩智浦仅排在第五位,但到了2015年却攀升至榜首。

“高通的收购,相当于直接获得了全球15%的车载芯片市场。”王艳辉对记者说,高通收购恩智浦后不仅涵盖汽车芯片和NFC技术(近场通信),还将通过全球最广泛的销售渠道控制调制解调器、NFC、WiFi等基带芯片市场。

也正是因为这样,不少汽车电子的从业人员表达了担忧。

电子创新网CEO张国斌此前对第一财经记者表示,如果在汽车电子领域加强互动,中国厂商就真的彻底没戏了。“一个是数字老大,一个是模拟老大,如果在汽车电子领域强强联手,中国厂商将会承受非常大的压力。”

集邦咨询拓墣分析师姚嘉洋也对第一财经记者表示,如果合并成功,对于传统的车用芯片业者如意法半导体(ST)、英飞凌(Infineon)、瑞萨(Renesas)等,将面临更为严峻的挑战,高通可望取得更多车用领域的客户群,与此同时,也能分散近年智能型手机成长趋缓的风险。

而对于合并失败,高通收购会寻求其他收购方案,姚嘉洋对记者表示,如果高通的最终目标是要扩大在车用市场的市占率,那么,采取收购车用半导体的目标应该是高通必须要执行的策略。

“目前来看,全球主要的车用半导体供货商,除了恩智浦外,尚有ST与Infineon等,但整体而言,仍要看高通对于车用半导体的想法,ST与Infineon在车用半导体的方案并非完全一致,以ST来说,该公司拥有较为完整的车载资通讯、车联网、车用雷达与电动车等相关方案,但反观Infineon,则是聚焦于车用功率半导体的方案的开发,在全球电动车市场具有领导地位,而在车用雷达77GHz,也具有一定的全球影响力。若高通有意持续扩大在车用半导体市场的影响力,面向不同的收购目标,所产生的影响也会有所不同。”姚嘉洋对记者说。

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2026-07-07 11:31 reading:432
恩智浦x英伟达:提升物理AI安全,推动机器人规模化应用
  恩智浦与英伟达携手合作,致力于提升物理AI与机器人的安全性、可扩展性,并使机器人准备好在现实环境中部署。随着机器人逐步进入工厂、医院及公共场所,安全已成为规模化应用的前提条件。这类系统必须具备环境感知、自主决策与实时行动的能力,并始终保持一致且安全的行为表现。  多年来,AI主要活跃于数字世界——分析数据、生成洞察、提供建议。然而,随着机器人迈向日常应用场景,AI所承担的不仅是思考的职能,还需要感知、预判和行动。这便是物理AI——将智能真正嵌入现实世界的设备中。  这一转变需要整个生态合作体系的协作。恩智浦正与英伟达携手构建统一的安全概念,并为机器人平台制定一套“设计安全”策略。尤为值得关注的是,恩智浦已加入NVIDIA Halos for Robotics不断壮大的合作伙伴生态系统——这是业界首个面向机器人与物理AI的综合性功能安全系统。  恩智浦已加入英伟达Halos AI系统检验实验室,该实验室为ANAB认证的物理AI功能安全项目,旨在协助合作伙伴为Halos集成方案准备第三方认证,认证机构包括TÜV Rheinland、UL Solutions、TÜV SÜD、exida、SGS及CertX等国际领先机构。  通过该实验室,恩智浦的安全处理器能够更好地与AI算力形成互补,并满足工业级且安全至上的NVIDIA IGX Thor平台在安全集成方面的各项假设与要求。  为什么安全决定物理AI的发展规模?  在物理环境中,智能系统必须在严格的延迟、功耗和可靠性限制下实时运行。系统需要准确理解复杂的周围环境,即时响应,并灵活应对各种不可预测的情况,不仅要准确,还要具备高度的可靠性。  正因如此,安全至关重要。若要让机器人与人协同工作,安全是首要前提。安全,也因此成为构建物理AI系统的基础。  在受控环境中保障安全相对容易,潜在风险可以提前评估,机器人也可以通过编程规避风险。然而,一旦机器人在人群中自由活动,情况便大为不同。人类行为难以预测,风险必须实时评估并加以应对。  在此类环境下,机器人必须值得信赖。每一个动作都应是可预测的,每一次交互都应是可信的。安全无法在系统建成之后补加,而必须从设计之初就融入其中。  当AI应用于现实世界系统时,容不得半点差错。了解要打造一个能安全、可靠地感知、决策和行动的物理AI系统,需要具备哪些条件  如何确保机器人在公共场所安全运行?  在这一新的现实环境中,安全已成为一项系统层面的挑战,取决于以下四个方面:  01  了解世界  安全行为始于准确的感知。机器人必须能够感知并解读周围环境,同时了解所处场景。这要求将“由内而外”的感知 (机器人自身对世界的感受) 与“由外而内”的感知 (机器人与外部世界的交互方式) 结合起来。  02  独立安全监测  将独立安全监测引入机器人,可提供必要的监督机制,有助于确保其行为始终处于安全范围内,并能及早发现任何异常状况。这种监测应分布在不同的层级,各层级之间相互监督、相互稳定,从而消除单点故障,增强整体韧性。  03  在实际环境中可信运行  在物理世界中,时机至关重要。机器人不仅要作出正确的决策,还要在瞬间完成。这种智能需要类似条件反射般的响应速度,使感知、处理与行动在紧密衔接的确定性闭环中完成,同时具备极低延迟和极高可靠性。  04  检验与认证就绪  安全必须能够被验证和证明。这就要求机器人系统在设计之初就具备接受检验、验证和认证的能力。这些环节是确保系统在承受压力或出现故障时仍能按预期运行的必要保障。一个无法被验证的系统,很难赢得人们的信任。  如何为机器人构建信任与安全基础?  恩智浦提供一系列可直接部署的集成解决方案,适用于基于NVIDIA Holoscan Sensor Bridge的机器人和人形机器人平台。这些解决方案构成了一个兼具可扩展性和安全性的平台,能够支持边缘侧感知、运动控制和自主运行。  这些方案同时也依托恩智浦在任务关键型系统功能安全与信息安全领域长期积累的技术专长。凭借超过10年的汽车信息安全领域专业经验,恩智浦提供成熟可靠的构建模块,助力汽车制造商确保未来车辆的功能安全与信息安全。这一专长也使恩智浦能够在定义机器人应用的安全要求和解决方案方面发挥战略性作用。  功能安全的实现,依赖于功能安全组件与安全IP的有机结合,并通过系统级安全特性加以增强。内置的冗余设计可防止单一故障引发危险行为,而“检查方-执行方”的监督模式将动作执行与监测分离开来,确保安全不依赖于任何一个单独的组件。  这一理念背后,是经过大规模验证和实际部署的丰富经验。恩智浦在功能安全解决方案领域拥有超过13年的经验,拥有700余名通过TÜV SÜD认证的ISO 26262安全工程师,以及170余名通过TÜV SÜD认证的IEC 61508安全工程师,目前已有100余种符合安全要求的硬件组件和24种软件组件投入量产。这些能力显著增强了恩智浦为下一代机器人平台定义和实现安全解决方案的实力。  这一技术优势与英伟达Halos AI系统检验实验室的方向高度契合,该实验室同样致力于协助合作伙伴为TÜV SÜD认证做好准备——这进一步体现了恩智浦与英伟达在合作中对可验证、符合标准的安全体系的共同承诺。  为防范潜在的网络攻击,该平台提供基于安全芯片和EdgeLock安全区域的可扩展硬件安全机制。这些机制能够随着时间推移不断演进,以应对不断变化的网络威胁形势。例如,平台支持EdgeLock 2GO生命周期更新,将AI融入信息安全机制,并已具备实施后量子加密技术 (PQC) 的能力。  为简化安全机器人系统的开发流程,恩智浦通过SafeAssure计划提供功能安全、可靠性和信息安全方面的支持。我们的机器人解决方案同样符合SIL 2和SIL 3等相关的认证标准要求,有助于客户证明其产品的安全性并构建信任。  构建信任,推动机器人规模化应用  机器人的规模化应用,离不开具备卓越能力且安全、可信、适应现实世界的系统。在物理AI领域,信任并非随时间积累而成,而是源于即使在出现问题时仍能预判结果的确定性。安全必须从设计之初就扎根于系统之中,并在部署之前得到充分验证。功能安全、信息安全与验证三者协同发力,才能推动规模化应用。  机器人的规模化应用,离不开具备卓越能力且安全、可信、适应现实世界的系统。在物理AI领域,信任并非随时间积累而成,而是源于即使在出现问题时仍能预判结果的确定性。安全必须从设计之初就扎根于系统之中,并在部署之前得到充分验证。功能安全、信息安全与验证三者协同发力,才能推动规模化应用。  这正是恩智浦致力于构建的基石——让机器人系统能够走出受控环境,以更充足的信心迈向更为广泛的现实应用场景。
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