文 | 半导体产业纵横 文 | 半导体产业纵横 🤗碳化硅突然就又火了。 几个月前刚刚申请破产的Wolfs😆peed，在重组计划被美国法院批准之后，于9月11日宣布20🌟0mm碳化硅材料产品正式开启商用。此前该产品仅向少数客户试供🙄，如今面向市场全面放开。公司还同步推出可立即进行认证的200😀mm碳化硅外延片。 9 月 15 日，三星副总裁兼碳化🤯硅业务团队负责人洪锡俊表示，公司正专注于 8 英寸碳化硅功率🤔半导体的研发。尽管尚未公布商业化时间表，但他指出，三星正在努🚀力“尽快”实现碳化硅功率半导体的商业化。 釜山市政府1🎉7日宣布，EYEQ实验室在釜山机张的新总部和生产设施已竣工。😡据报道，该工厂投资1000亿韩元，使韩国首次能够完全实现8英🌟寸SiC功率半导体的本地化生产。 同时，国内的碳化硅相😆关厂商，也都有各自的进展。 今年上半年的碳化硅市场，还🌟曾深陷在“产能过剩”与“价格战”的泥潭。然而，如今的碳化硅似😂乎找到了新赛道，有望实现“华丽转型”。 碳化硅经历了什😘么？ 碳化硅，柳暗花明这半年 进入2025年，碳😀化硅产业面临的核心挑战是供给增长速度超过了终端需求的增速。在👍全球厂商的积极投资下，碳化硅衬底产能迅速扩大。据行业机构预测🚀，2025年，全球碳化硅衬底年产能预计将达到400万片，而同🙌期的市场需求预测约为250万片。 显著的供需失衡直接导🤯致了市场价格的激烈竞争。以主流的6英寸碳化硅衬底为例，其市场❤️价格在2025年内下降幅度超过40%，部分报价已逼近许多生产😊商的成本线。这一轮价格下行反映了行业在经历前期高速增长后的周👍期性调整。 在此市场背景下，相关企业的经营面临挑战。行👏业领导者之一的Wolfspeed公司便是一个典型案例。该公司🙌在此前数年投入数十亿美元进行大规模产能扩张，特别是向8英寸晶🥳圆技术进行前瞻性投资。然而，由于欧美市场电动汽车需求增速放缓👍、8英寸晶圆在提升良率方面遭遇技术挑战，叠加全球市场激烈的价🎉格竞争，该公司的财务状况持续承压。2025年6月，Wolfs😀peed向美国德州南区破产法院申请第11章破产保护。 🤔类似的企业经营困境与战略调整，标志着碳化硅行业进入了一轮去产👍能和市场整合的阶段，过剩的供给状况有望逐步得到缓解。 😊在传统应用市场进入调整期之际，AI领域为碳化硅带来了意料之外😅的新机遇。9月5日，据报道，为提升性能，英伟达在新一代Rub😘in处理器的开发蓝图中，计划把CoWoS先进封装环节的中间基🥳板材料由硅换成碳化硅。目前台积电邀请各大厂商共同研发碳化硅中😘间基板的制造技术。英伟达第一代Rubin GPU仍会采用硅中😀间基板，不过据该公司计划，最晚2027年，碳化硅就会进入先进🤗封装。 碳化硅还被发现可以应用在数据中心中。5月20日😁，英伟达宣布，该公司将率先向800V HVDC 数据中心电力😜基础设施过渡，并与英飞凌和纳微达成了相关合作，意图进一步降低⭐数据中心电源能耗。据报道，这次电源架构的革新将需要采用大量的😍碳化硅和氮化镓器件。 展开全文 此外，碳化硅材料🥳在AR眼镜领域的应用也在逐渐被市场所发掘。 可是，为什🤩么是碳化硅？ 先进封装、数据中心与AR眼镜 先来😁看碳化硅在先进封装中的应用。 随着人工智能与高性能计算😢对算力需求的持续攀升，芯片设计正面临一个严峻的物理瓶颈：在2🤯.5D等先进封装架构中，连接处理器核心与高带宽内存的传统硅基😆中介层，已逐渐无法满足下一代芯片在散热与数据传输上的双重需求😘。 当单颗芯片功耗迈向1000瓦甚至更高时，其产生的巨😘大热量和对信号完整性的极致要求，促使业界必须寻找性能更优越的😊替代材料，而这就到了碳化硅的优势区间。 碳化硅最核心的🥳优势在于其卓越的的热管理能力。传统硅中介层的导热率仅约150😉 W/m·K，面对巨大的热流密度时，散热效率低下，易导致芯片⭐核心温度过高，从而引发性能降频或影响长期可靠性。相比之下，单😎晶碳化硅的导热率高达490 W/m·K，是硅材料的三倍以上。😀 这意味着，采用碳化硅作为中介层，能够将该组件从一个被🔥动的承载平台，转变为一个高效的“散热板”，可以迅速地将芯片产😂生的集中热量均匀导出，显著降低关键的工作结温，为处理器在极限💯功率下持续稳定运行提供了坚实的物理保障。 除了优异的散😡热性能，碳化硅在电气特性和结构设计上也展现出巨大潜力。高频信⭐号在密集的电路中传输极易受到寄生电感和信号串扰的影响，从而限😡制数据传输速度。碳化硅材料不仅具备优良的电绝缘性，还允许通过😅先进的蚀刻工艺制造出深宽比更高的垂直导通孔（Via）结构。 💯 这种结构优势使得内部互连路径可以设计得更短、更密集，从😘而大幅削减限制数据传输速度的寄生电感，保证信号的完整性。这最😂终转化为处理器与内存之间更快、更可靠的数据交换通道，是满足A🎉I应用海量数据吞吐需求的关键。 而碳化硅的热管理能力和🤗电气特性也能应用在数据中心供电领域。当前数据中心发展的核心瓶😁颈在于其中AI服务器巨大的能源消耗。传统的48V/54V供电😉架构，在从电网到芯片的多级电压转换过程中存在显著的能量损耗，😂导致效率低下且散热负担沉重。为应对此挑战，业界正推动一场向8🌟00V高压直流（HVDC）架构的革新，旨在简化供电链路、降低😡损耗。 在其中，碳化硅的优势在于其极高的电力转换效率。🌟800V新架构依赖于固态变压器（SST）和高压直流转换器等关👍键组件。在这些需要高频、高压开关的场景下，传统硅基器件（如I👍GBT）的开关损耗巨大。而碳化硅MOSFET的开关能耗比前者🤔低20倍以上，这意味着在每次电力转换时，更少的能量以热量的形🌟式被浪费掉。这种特性可以将数据中心从机柜到服务器的整体系统能🤯效提升数个百分点，有效节约了庞大的运营电力成本。 同时🌟，碳化硅的效率优势可以催生出更大的功率密度。由于自身损耗极低😅，碳化硅器件产生的废热大幅减少，从而极大地缩小了对其散热系统🙌的要求。这使得电源供应器（PSU）等电力模块的体积和重量得以😡显著缩减，功率密度实现翻倍增长。在寸土寸金的数据中心机柜中，🙄更高的功率密度意味着可以在相同空间内为更多的AI加速器提供动🥳力，直接提升了整体算力部署的效益。同时，碳化硅耐高压、耐高温😍的材料本性，也确保了整个800V电力系统在高负荷下的长期运行🚀稳定与可靠。 为此，不少碳化硅企业预计到2030年，8😀00V数据中心的固态变压器环节将为碳化硅器件创造约5亿美元/❤️年的市场机会。与此同时，基于碳化硅的固态变压器还将在充电站、🤔微电网等众多领域实现应用，据英国CSA Catapult推测👍，预计到2030年，固态变压器市场将以两位数的复合年增长率(🙌CAGR)增长，仅英国就有超过50万座变电站有望采用碳化硅固😜态变压器进行升级。 此外，AR眼镜也是一个适合碳化硅“💯大展拳脚”的领域。 当前，AR（增强现实）智能眼镜产业👍正迈向消费级普及的关键阶段，但其发展长期受限于几大核心技术瓶⭐颈：视场角（FOV）狭窄、图像易产生彩虹伪影、以及因高功耗导😉致的发热和续航短等问题。这些挑战的根源，很大程度上在于其核心👍光学元件——波导透镜的材料限制。为此，业界正转向碳化硅。碳化🥳硅具有卓越的光学特性与结构稳定性。AR眼镜的沉浸感体验直接取👍决于视场角大小，而传统玻璃或树脂材料因折射率较低（约1.8-😜2.0），若要实现大视场角则镜片必须做得又厚又重。碳化硅的折👏射率高达2.6-2.7，能在单层、超薄的镜片上实现70度以上💯的宽广视场角，从物理层面解决了设备的笨重问题。同时，碳化硅拥😀有仅次于钻石的超高硬度，这使其在纳米级光栅刻蚀过程中能保持极🎉高的结构精度，有效抑制了因材料形变或加工误差导致的彩虹伪影，😊显著提升了成像质量。 其次，还是凭借优异的热管理与电气🙌效率，碳化硅有望解决AR眼镜的功能性难题。AR设备中的Mic😍roLED等微显示器为保证户外可见性，需要维持高亮度输出，但😊这会产生大量热量，影响元器件寿命和稳定性。碳化硅的导热率远超👏传统玻璃上百倍，可作为高效的散热基板，快速将显示核心产生的热💯量传导出去。此外，碳化硅在电源管理单元中更高的转换效率，有助🤗于延长设备续航，为实现“全天候佩戴”的终极目标提供支持。 🚀 国内厂商纷纷发力 而面对这些“未来可期”的市场，国🎉内的碳化硅厂商自然也有所动作。 9月17日，三安光电董😘事长林志强在公司线上业绩说明会上透露，在AI/AR眼镜领域，🥳三安光电的Micro LED产品正与国内外终端厂商配合做方案💯优化，已从技术验证迈向小批量验证阶段。 据介绍，三安光🤗电旗下湖南三安是国内为数不多的碳化硅全产业链垂直整合制造平台🤗，产业链包括晶体生长—衬底制备—外延生长—芯片制程—封装测试💯，产品已广泛应用于新能源汽车、光伏储能、充电桩、AI及数据中🚀心服务器等领域。目前，湖南三安已拥有6英寸碳化硅配套产能16😍,000片/月，8英寸碳化硅衬底产能1,000片/月、外延产😁能2,000片/月，其8英寸碳化硅芯片产线已于2025年Q2😡实现通线 9月11日，天岳先进在互动平台表示，公司的碳🤯化硅衬底可被广泛应用于功率半导体器件、射频半导体器件以及光波💯导、TF-SAW滤波器、散热部件等下游产品中，主要应用行业包🤩括电动汽车、光伏及储能系统、电力电网、轨道交通、通信、AI眼😆镜、智能手机、半导体激光等。公司的碳化硅衬底经客户制成电力电🌟子器件，该等器件最终应用于诸如电动汽车、AI数据中心及光伏系😍统等多领域的终端产品中。 天岳先进成立于2010年，专😎注于碳化硅半导体材料研发与生产。目前，天岳先进是全球少数能够🙄实现8英寸碳化硅衬底量产、率先实现2英寸到8英寸碳化硅衬底的😀商业化的公司之一，并于2024年11月全球首发12英寸碳化硅👍衬底。根据资料，按2024年碳化硅衬底的销售收入计，天岳先进😢是全球排名前三的碳化硅衬底制造商，市场份额为16.7%。 🚀 9月9日，晶盛机电发布投资者关系活动记录表公告称，公司碳😆化硅衬底材料业务已实现6-8英寸碳化硅衬底规模化量产与销售，😢量产的碳化硅衬底核心参数指标达到行业一流水平，并实现12英寸😆导电型碳化硅单晶生长技术突破，成功长出12英寸碳化硅晶体。同🤯时，公司积极推进碳化硅衬底在全球的客户验证，送样客户范围大幅😎提升，产品验证进展顺利，并成功获取部分国际客户批量订单。 👍 晶盛机电成立于2006年12月，公司围绕硅、蓝宝石、碳化😂硅三大半导体材料提供光伏和半导体产业链装备，并延伸至化合物衬😜底材料领域。其主要产品包括各类晶体生长炉和硅片加工设备。除此💯之外，晶盛机电还有半导体硅片材料的相关业务。 结语返回🤔搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

第一财经 不同硬件、不同大脑，不同机器人厂商进入不同场🌟景，在多方变量的加持下，机器人的规模化落地似乎遥遥无期。 😎 9月17日，第一财经记者在采访第三方部署方、机器人本体厂🤗商和场景落地方时发现，一个行业新角色正在出现。一个类似于安卓🤗操作系统的中间算法层正在承担屏蔽硬件差异、兼容不同大脑架构的🔥功能，为机器人在真实场景中的规模化落地提供可能。 如今😁，这一产业角色已经吸引了谷歌、智元、富临精工（300432.❤️SZ）、格力博（301260.SZ）、东土科技（300353😴.SZ）、巨星新材料等企业押注。但在硬件厂商坚持自家体系、大🤗模型企业追逐通用智能的格局下，行业的“安卓时刻”何时到来，仍😂有待市场与现实工况的双重检验。 机器人涌入场景，跨本体🎉训练遇阻 当机器人厂商涌向场景方，新的问题正在出现。 🥳 “这个月至少有两家机器人公司正在和我们谈合作。”Kel🤩vin是长三角一家物流上市公司的技术负责人，他告诉记者，为了😢和人形机器人厂商进行合作，自己不得不拨出一个八人左右的团队和😢不同机器人企业进行对接。“我们需要开放不同的数据接口，提供一😁个专门的实验场景，还需要根据各家机器人的要求不断调整流程和测😊试参数”。 在大量的人力和物力投入之外，Kelvin坦❤️言自己算不过来ROI（Return on Investmen💯t，投资回报率）。“机器的工作效率不稳定，且运维需要大量后续😁的费用。”他向第一财经记者透露，物流企业马上就会备战“双11🤩”时间，在此期间是否继续让机器人上岗，他还在犹豫。 更😂大的问题是，由于不同厂商的机器人算法不兼容、硬件各自封闭，导🌟致一个场景的成功经验难以迁移到另一个场景。“有的时候我们的流😁水线哪怕是多一个弯折，机器人都需要重新走一轮POC（Proo⭐f of Concept，概念验证）。” “厂商觉得我🙌们不够开放，我们觉得机器人厂商要得太多。”Kelvin说，这🎉是产业上下游之间对接存在的普遍问题。第一财经记者了解到，一些👍“中间人”的角色正在产业链中诞生。前上汽自动驾驶域控制器算法😘负责人，安努智能工程算法总监杨曾告诉记者，团队正在研发的一套⭐中间件算法平台，希望像手机里的操作系统一样，把不同厂商的机器🔥人纳入统一的兼容框架。 就像手机的操作系统让不同软件在💯同一套规则下运转一样，中间件希望能够通过屏蔽底层硬件差异，使😉一套算法能够迁移到不同厂商的机器人上。“如果每遇到一个新的硬🙄件，就要重新训练，机器人在实际场景部署的速度就会非常慢。”重🌟庆大学助理教授，人工智能及多模态实验室具身智能负责人，安努智🤗能首席科学家胡喆告诉第一财经记者，想要提高机器人的通用化，跨😅本体是必须跨过的门槛。 在不改动模型本身的前提下，兼容🤩不同机器人的大脑，成为中间件的挑战。“虽然主流的模型是VLA🤔模型（Vision-Language-Action Mode😢l，视觉-语言-动作模型），但其中的架构仍然不同，有端到端，🥳也有分层式。”胡喆说，中间件在机器人大脑和机器人作业的实际场💯景中充当一个“翻译官”的角色。在他的设想里，输出的指令会先被😆中间件被转化为统一的目标和约束，再交由各家机器人自身的规划控😊制器执行。 “这样我们就不必为每一个新厂商重新训练模型🤔，只需要向每一个机器人的规划控制器下达指令，就能让中间件跑通🤗整个流程。”胡喆说。 展开全文 物理规律难仿真，🎉机器人“干中学” “我们曾经试过，在实验室里跑通了所有😴算法，结果到实际场景中发现完全不是一回事儿。”钛维云创的创始🤯人张磊告诉记者，当自己试图让机器人处理布料这样的柔性物体时，🚀由于布料材质、厚薄、摩擦力不同，实验室的环境并不能完全满足操😆作需要。 张磊透露，像布料、不规则包裹等物体，POC周😜期“很长，且难以给出确切的时间”，“因为我们需要提前磨合算法🙄、下线采集数据、再拿到实验室反复训练，才能勉强适配场景”。 🎉 工厂中的物料、工艺成千上万，换一条生产线、换一个工位，😅都可能带来完全不同的情况。 “离线的强化学习不可能把所🙄有真实场景一网打尽。”胡喆告诉第一财经记者，机器人不仅需要根😎据场景反复调试算法，还往往要重新采集数据回到实验室做离线训练😂，这让整个周期被拉长，时间和人力都被大量消耗。 边做边🚀改，或许才是机器人进行学习的关键。 胡喆透露，他正在尝😴试利用实时的在线学习算法，允许机器人在实际作业过程中一边操作😜一边采集数据，并实时更新模型。这种方式只需在现场额外增加几秒👏钟运行和100个数据量，“我们会根据模型出来的结果选择数据，😉让机器人在不断学习的过程中遗忘无用的数据，保持数据的精简，也😀不会对算力提出过多的要求”。 机器人“干中学”的另一边🙄，团队也在尝试利用仿真等手段降低机器人的学习成本。“现在大部🎉分机器人仿真环境离现实工况还有很大差距，因为仿真环境中缺乏物🔥理定律的支撑。”美国肯塔基大学空气动力实验室仿真负责人、安努❤️智能联席科学家付博直言，大部分仿真平台依赖数据驱动，却缺乏物😴理定律的支撑。 “如果只是换个环境光影、物体形状等表层🔥变量，那在这种仿真里能跑通的算法，一旦放到现实中，往往会失效😀。”付博说。 让虚拟环境逼近真实世界，并不是一件容易的🔥事。“摩擦力、空气流动等连续变化的环境很难被拆成可以极端的小👏单元。”付博解释，以机器人搬箱子举例，这个场景涉及了力学、刚😡体运动学与工程力学等基本的物理规律。付博说，加入这些规律的仿🤔真能够模拟不同重量箱子堆叠时的微小形变，计算箱内散落零件导致😡的重心偏移，并让机器人理解物体变化对抓取稳定性的影响，以及机🤩器人发力点与物体形变的关联。 他坦言，将这些物理定律的😢融入仿真环境是一个“正在进行的过程”，需逐步攻克计算量庞大的🙄技术难题。付博认为，只有当机器人在仿真环境中充分理解并内化这🤩些物理规律，才能在真实场景中更好地应对突发情况，实现泛化能力🎉的提升。“模型永远无法完全替代实验，但我们希望通过极致的物理😀仿真，让真实实验只需做一次就能验证可行性。” 谷歌提前⭐布局，中间件或成规模化关键 从机器人本体和大脑厂商到最😉终的应用企业，中间还需要大量复杂的部署工作——包括接口打通、😂场景适配、算法迁移等环节。对整个产业链而言，这是一块颇具吸引🤩力的“肥肉”，盯上的远不止安努智能一家企业。 今年6月🤗，银河通用和博世中国成立合资公司博银合创。根据双方披露内容，😀合资公司将聚焦复杂装配、智能质检等高精度制造场景，并且构建标😂准化、模块化、可复制的训练与部署体系，支撑机器人产品的快速迭🤔代与规模化部署。 今年年初，富临精工宣布公司与智元机器⭐人等相关方签署了《人形机器人应用项目投资合作协议》，各方共同😂投资设立合资公司实施人形机器人项目。当前，富临精工、智元、巨😢星新材料均为安努智能股东。就在9月，专注于北美市场的产业股东🤩格力博、聚焦机器人操作系统的东土科技也宣布增资安努智能。 👏 在海外，Google（谷歌）的母公司Alphabet孵化😎的Intrinsic也在扮演类似的角色。Intrinsic试🤩图通过通用算法和工具链降低机器人系统的集成成本，让不同厂商的😆机器人在同一套兼容框架下运行。 通过一个类似操作系统的😂中间件来对接不同机器人厂商和场景，这是安努智能董事长文宏杰提😍出的解题思路。虽然路径各异，但上述三家兼具机器人和产业方背景🙄的第三方部署商，它们的共同点都是试图在碎片化的产业格局中，寻👏找一套能跨越厂商和场景的兼容方式。 不过，机器人产业是👏否会像手机产业那样，最终走向由统一“操作系统”支撑的格局，仍😢充满疑问。一位由数码3C行业转至机器人产业的工程师告诉第一财😆经记者。与手机产业面临的问题不同，机器人领域的情况更为复杂，😅硬件厂商坚持各自的体系，而大模型企业则瞄准通用智能，“屁股决😊定脑袋，大家想的未必是同一个目标”。 多方角力之下，第😊三方部署商设想的中间件是否能够建立起产业上下游的桥梁，还需要😴进一步观察。“模型如果停留在实验室、本体如果只会跳几支舞，那😜最终只是一个故事。”文宏杰认为，在当下的机器人产业，关键不是😆讲模型和本体的“故事”，而是扎进具体场景，通过部署获取真机数🥳据和工程化经验，将商业化的流程拉通、沉淀。 在他看来，🔥这些工程化的经验和数据才能汇聚成类似“操作系统”的底座，真正🔥支撑机器人跨厂商、跨场景的落地。“如果中间件能够像安卓这样的🚀操作系统一样稳定通用、开放兼容，任何厂商都能接入，机器人产业😜的规模化会越来越近。” (本文来自第一财经)返回搜狐，😊查看更多