3月9日，博世再次宣布隶属于博世集团的罗伯特·博世创业投资公司已完成对基本半导体的投资。基本半导体是国内的碳化硅功率器件提供商之一。碳化硅是第三代半导体的代表材料，采用碳化硅的功率半导体以更具优势的性能正逐步取代硅基半导体，广泛应用在新能源 汽车 、充电桩等领域。基本半导体所获融资将重点用于推进车规级碳化硅产品的研发、制造及规模化应用，其产品可以帮助博世实现本地供应。
3月12日，博世与全球领先的特殊工艺半导体制造商GlobalFoundries合作共同为自动驾驶 汽车 研发雷达芯片。据了解，GlobalFoundries位于德国德累斯顿的Fab 1工厂将为博世生产高频雷达芯片，双方合作的芯片预计将于2021年下半年开始交付。
一系列动作可以看出，博世在车用芯片领域通过合作、投资、自建工厂三种不同的方式进行着自己的布局。作为全球最大的 汽车 零部件供应商，博世在半导体领域的投入已超过50年。早在1968年，博世管理层就决定建立属于自己的工厂进行半导体生产，并于1970年2月开始了集成电路的生产。随后，用于发动机控制的压力传感器、用于安全气囊系统的加速度传感器以及用于车身电子稳定系统ESP的角速度传感器，博世均实现自主研发和生产。2005年，博世成立子公司Bosch Sensortec，进入消费电子领域。
或许是由于博世在 汽车 领域的成绩过于闪耀，博世在半导体领域的地位一直被很多人所忽视。根据StrategyAnalytics的数据，2019年博世在全球 汽车 传感器市场位居首位，占据14.1%的市场份额，在功率半导体市场里排名第三，市场份额占比9.1%。
如今，博世德累斯顿晶圆厂即将在6月正式投入运营，新晶圆厂生产的是直径为300毫米的晶圆，罗伊特林根工厂生产的是150毫米和200毫米晶圆。据博世的介绍，德累斯顿晶圆厂单个晶圆可产生31,000片芯片。与传统的150和200毫米晶圆相比，300毫米晶圆技术将使博世进一步提升规模效益并巩固其在半导体生产领域的竞争优势。新晶圆厂的产能将为博世满足日益增长的半导体产品需求提供极大的助力。
博世德累斯顿晶圆厂从2018年6月开始施工建设，历时三年才进入投产阶段，总投资超10亿欧元（约77亿元人民币），是博世100多年 历史 上总额最大的单项投资。博世为何不计投入也要扩大芯片产能，为 汽车 行业建立专属芯片工厂？
近几个月不断发生的事情或许可以给出答案。从最初的芯片短缺导致整车企业停产，到后来的日本地震进一步加剧芯片短缺，再到美国暴雪停电导致芯片停产，引起大范围恐慌，芯片成为了今年以来车圈最大的“芯”问题。
相比于芯片短缺带来的实际影响，国内 汽车 企业在心理上收到的冲击则更加剧烈。有了通讯领域被断供的前车之鉴，国内车企对芯片问题格外敏感，因此本届两会期间，如何让车用芯片自主可控成为了 汽车 大佬们建言献策最集中的领域之一。
事实上，对芯片感到担忧的 汽车 企业并不只集中在中国。从最早大众爆出因缺芯停产后，通用、福特、本田、丰田等国际车企均受到了芯片供应的影响，并缩减了产量。缺芯俨然已经不是某一家车企、某一个国家所面临的问题，而是全球 汽车 行业共同的瓶颈。
“ 汽车 产业必须建立自己的芯片产业供应链”一时成为了行业的呼声。众多主机厂纷纷宣布要研发自己的自动驾驶芯片，但无一例外地采用了无晶圆厂的运作模式，这种运营模式下，芯片的生产和制造环节依然要依赖半导体芯片生产加工厂商。
采用代工的模式实则无法从根本上解决 汽车 行业缺芯的卡脖子难题。当前的主流半导体生产加工企业均以消费电子客户为主，在技术应用和产线规划上均偏向消费电子芯片。以世界上最大的芯片制造企业台积电为例，2020年 汽车 芯片仅占台积电销售量的3%，远落后于智能手机芯片的48%和高性能计算芯片的33%。
究其原因，消费电子所使用的的芯片与 汽车 上所使用的的芯片有很大的区别。消费电子的芯片在开发阶段追求唯快不破，目前7nm制程的芯片已经大范围应用，5nm制程的芯片也逐步应用到了iPhone等旗舰机型上。而 汽车 本身空间较大，而且大部分芯片使用在底盘、安全、车灯控制等低算力领域，因此不用过于追求先进的制程工艺。也正因此， 汽车 芯片的毛利率要更低，对于产能有限的代工厂来说，当然更愿意生产更先进、利润更高消费电子芯片。
更重要的是，大部分传统 汽车 芯片的技术水平虽然不高，但对质量的要求却极高。 汽车 作为交通工具的特殊性，使得其对 汽车 芯片可靠性、安全性、长效性的要求极其严苛。据了解，消费电子芯片的不良率要求只需满足200ppm（万分之二），而 汽车 芯片的要求是1ppm（百万分之一），而车企对芯片供应商的不良率要求其实更低，因为对 汽车 而言，任何不良都有可能导致严重的交通事故。在使用寿命要求上，消费电子芯片要求的使用寿命为10年， 汽车 芯片长达20年。
此外，手机芯片的发展基本遵循摩尔定律，每年一更新，一款芯片能满足两三年内的软件系统性能需求即可。但是 汽车 的开发周期比较长，一款新车型从开发到上市验证至少要经过两年以上的时间，使用周期更是长达十年以上，这也对 汽车 芯片设计的前瞻性提出了很高的要求。
显然为 汽车 企业制造芯片是一件费力不讨好的事情。一旦芯片供应出现紧缺，跟消费电子芯片混线生产的 汽车 芯片在产能和质量上都将出现不可避免的风险。对于要求如此严苛的 汽车 芯片而言，要在关键时刻临时更换供应商几乎不可能实现。
即使在手机行业，类似的悲剧也时有发生。刚刚发布的高通骁龙888旗舰芯片本该选择制程工艺和产能更占优势的台积电代工，但由于种种原因最后偏偏找上了三星。结果芯片发热问题严重，随后高通赶紧推出台积电代工的骁龙 870 作为救火队员，才勉强稳住了局面。手机行业出现类似问题尚能弥补，但这却是 汽车 行业无法容忍的事情。
对于 汽车 行业，芯片是采购周期最长的关键部件，往往需要提前半年甚至一年下发订单，如此长的供货周期迫使 汽车 企业必须承受巨大的不确定性。而对于博世这样的一级供应商来说，更是无时不刻不面临着芯片供应的问题，自建晶圆工厂既是出于对供应安全的考量，也是对产品功能安全最有力的保障。唯有如此，才能将主动权牢牢掌握在自己手中。
许多的工具配件产品能够表现出智能化和自动化的优势，并且能够根据外界环境的不同提供一系列的参数调整，就是因为其中安装了大大小小的传感器，包括我们常见的温度传感器以及湿度传感器或者压力传感器等等，就可以根据温度湿度和压力数据的不同进行合适的调整，并且在前期输入一个规定的数字，后期也可以维持控制在这个范围以内，减免人工 *** 作麻烦。
一、传感器产品的原理是什么
1、传感器工作原理的分类物理传感器应用的是物理效应，诸如压电效应，磁致伸缩现象，离化、极化、热电、光电、磁电等效应。被测信号量的微小变化都将转换成电信号。
2、化学传感器包括那些以化学吸附、电化学反应等现象为因果关系的传感器，被测信号量的微小变化也将转换成电信号。
现在越来越受到工业控制青睐的激光传感器发展迅猛，激光传感器不仅应用广泛，更主要的是利用激光的高方向性、高单色性和高亮度等特点可实现无接触远距离测量。激光传感器常用于长度、距离、振动、速度、方位等物理量的测量，还可用于探伤和大气污染物的监测等。
ZLDS10X系列品牌激光位移传感器具有数字化集成一体化结构，0.01%高分辨率，0.1%高线性度，9.4KHz高响应、IP67防护等级和可同步等高性能。工作温度范围宽，特别适用于工业环境高精度应用。
二、传感器生产厂商推荐
1、博世(Bosch)
博世(Bosch)，全球最大的MEMS传感器制造商。博世是德国最大的工业企业之一，从事汽车技术、工业技术和消费品及建筑技术的产业。
生产的传感器主要是压力、加速度、气体传感器、陀螺仪等，主要应用在汽车电子、消费电子两大行业。
2、意法(ST)
意法半导体拥有世界上最强大的产品阵容，既有知识产权含量较高的专用产品，也有多领域的创新产品，例如分立器件、高性能微控制器、安全型智能卡芯片、微机电系统(MEMS)器件。
主要传感器有压力、加速度传感器、MEMS射频器件、陀螺仪等，应用领域是汽车电子、工业控制、医疗电子、消费电子、通讯、计算机等行业。
3、TI(德州仪器)
美国德州仪器公司(英语：Texas Instruments，简称：TI)，是世界上最大的模拟电路技术部件制造商，全球领先的半导体跨国公司，德州仪器一直保持着半导体销售前十的名次。TI 是全球首款温度传感器 IC 的创新者，提供了全面的易于使用的模拟温度传感器系列，适合用于诸如保护、控制、校准之类的系统温度监测任务。
生产的传感器主要有温度、湿度、光学、压力、气体/化学、超声波、霍尔等传感器，主要应用在汽车电子、消费电子等行业。
4、罗姆
罗姆：全球种类最多的传感器厂商。传感器战略被罗姆视为未来50年四大战略之一，目前的确也只有罗姆可以将传感器上升至公司的战略——罗姆是业界提供最全传感器种类的公司，同时Kionix与LAPIS都拥有专项领域最强的产品组合。
霍尔传感器，主要应用于折叠滑盖手机、笔记本电脑、数码相机、高档的冰箱洗衣机等开关检测。光传感器主要组成包括光敏二极管和放大器，应用范围不光是在手机、平板电脑中，在液晶电视等领域，同样可以用到。
同时，罗姆也介绍了目前研发当中的项目，包括X-ray、UV、CIGS可见光、红外传感器、离子传感器等。CIGS传感器和传统CMOS图像传感器相比，对于光感非常灵敏，可用于夜视仪等方面。
另外，罗姆还在研发SPR 表面等离子激元共振传感器，主要用于医疗检测等方面。
上文为大家举例的是传感器产品中常见的购置信息和技巧，包括品牌的对比以及原理的介绍，由此可以得知常见的传感器分类还是比较多的，包括我们熟知的温度传感器，湿度传感器以及压力传感器等等不同的产品，从命名上面就可以看出来它们测量的参数标准也是完全不一样的，我们应该在前期了解类似产品的特点，在后期结合它们的不同表现和实际的需求入手进行学习。
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