智能手机差异化关键取决于芯片的集成

发布时间:2011-04-28 阅读量:674 来源: 发布人:

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    * 低价格智能手机芯片集成是关键

在一场于美国举行的技术研讨会上(Linley Tech Mobile Conference),与会专家指出,芯片的集成将会是智能手机产品差异化的关键。而估计到2014年,全球智能手机出货量将达到6亿支。

 

“未来的手机换机潮,将带来3亿支的智能手机需求;”该研讨会主办单位Linley Group的首席分析师Linley Gwennap表示:“智能手机设计业者的压力,将来自于如何降低系统成本以因应成长中的、对低价格智能手机产品的需求,而 芯片集成会是一个关键。

 

Gwennap指出,智能手机芯片的集成将以 应用处理器 与 基频 处理器的集成为主。估计到2014年,市面上将有近七成的智能手机是采用这类集成型芯片,这个比例在2010年是40%。

 

集成型芯片也会是智能手机业者尝试推出100美元平价产品时的关键,目标是新兴市场。在此同时:“采用独立应用处理器与基频芯片的智能手机比例将逐渐减少,每年出货量会低至8,000万到1亿支。

 

“我们完全相信集成型芯片将会是推动智能手机市场成长的主力,”来自高通(Qualcomm)的资深经理Raj Talluri也在会中表示,“我们对智能手机的价格等级进行过分析,发现该市场有超过五成的手机产品价格低于150美元,而且这个层级的市场一直在成长。”

 

Talluri补充指出:“一旦厂商进入该等级市场,物料清单(BOM)恐怕就容不下独立的应用处理器与数据机芯片。”

 

Gwennap预言,LG、Motorola与Samsung等几家功能型手机供应大厂,将会在下一轮智能手机成长商机中占据最佳优势。在芯片厂商部分,Qualcomm与Marvell是引领应用处理器/基频芯片整合潮流的业者,Broadcom与ST Ericsson也不会在新一代集成型手机芯片供应行列中缺席。

 

他指出,其中Qualcomm原本内含4颗IC的智能手机芯片组,将在2012年进化为数字、RF与模拟功能的3芯片方案。不过大多数的集成型智能手机芯片,可能实际上还是采用将多颗裸晶封装在一起的方式。

四核芯片会有过热问题

 

在应用处理器部分,今年双核产品可说是横扫智能手机应用市场。Nvidia以Tegra 2处理器引领潮流,该芯片已经应用在LG的智能手机与Motorola的 平板装置 中。 Gwennap预期,接下来大约还会有半打来自各芯片大厂的双核手机应用处理器进驻新系统。

 

Nvidia在2月份展示了新一代四核Tegra 3,此外Freescale与Qualcomm也宣布将推出类似的产品。 但Gwennap 指出,初期有部分四核处理器设计,在发热温度上会超出智能手机的限制,因此这类产品性能可能会打折,在表现上恐怕会不如预期。

 

“因此四核芯片一开始会在平板装置的应用上较成功,因为该类系统的散热较佳;”Gwennap 认为,四核芯片要到28纳米工艺的版本才适合智能手机应用。

 

Qualcomm的Talluri则表示,四核本身不是问题,问题在于如何使用那些核。他强调,该公司的芯片能控制每个独立核的频率:“我们的四核处理器芯片会采用28纳米工艺,而大部分的散热问题在于芯片封装技术──堆叠存储器或是采用硅过孔。”

 

据一位来自ARM的代表说法,该公司花费不少时间开发“快速闲置(rush to idle)”技术,让处理器芯片能快点完成任务然后去“睡觉”。但Gwennap 指出,当处理器芯片全速运转时,还是会消耗大量功率,而这通常也是会遇到过热问题的时候。

 

“在接下来一至两年,Nvidia与Qualcomm将在应用处理器性能表现方面交锋;TI则几乎没达到过那个境界。”Gwennap表示:“Broadcom的目标是诉求较低性能的主流平板装置应用市场,以及功能型手机换机市场,并非高端市场──你不一定要成为芯片性能表现上的领先者,才能将产品推向市场。”

 

至于Intel,该公司一直以来似乎想在智能手机市场找一个规模不大、但相对稳当的著力点。Gwennap预期:“到2014年,Intel应该能以先进工艺技术供应具有相当竞争力的产品,这对该公司来说可能有机会进驻少量的智能手机产品,但创造软件生态系统仍是其一大门槛。”

 

移动3D图形处理器(GPU)也在今年以迅雷不及掩耳的速度由双核芯片升级至四核版本,不过Gwennap指出,要衡量移动图形处理器的性能表现仍是一项挑战,他呼吁业界制订动图形处理器的性能标准。

 

Gwennap补充指出,配备新一代视频引擎的硬件,将能以24 frames/second的速度处理双1080p视频流的3D影像,或是以60 frames/second的速度支持高画质。要在低功耗的条件下完成这样的任务,视频引擎需要直接与系统存储器连结,不经过CPU主机。

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