20+8·未来产业|深圳华创芯光科技有限公司:深挖痛点刚需抢占行业制高点
来源:【读特】
可见光通信与光计算被列为前瞻布局八个未来产业之一,看到相关政策后,坪山区政协委员,深圳华创芯光科技有限公司总经理朱斌斌博士感叹说:“经过多年的发展,可见光通信终于正式有了名分,成为深圳市明确要重点发展的未来产业,这将为可见光通信的快速产业化打下坚实的基础。”
朱斌斌博士坦言:“正是看到可见光通信的未来,我在2019年踏上了创业的道路。公司成立不到3年,就获得近40项核心专利,团队成员一半以上都是博士学历,客户覆盖各个细分赛道头部企业以及全国大部分985高校。”
数字经济时代的到来,各行各业都面临数字化转型,在此过程中,无线通信是必不可少的一环。但对于一些特定场景,像智慧工厂、智慧海洋、火力发电站,核电站、矿山、隧道、医院及军事等,现行的通信手段不仅不能满足要求,甚至会带来安全风险。于是,可见光通信凭借其高速率,低延时,无电磁辐射等优势,有了其用武之地。作为6G的关键候选技术,3年前,6G可见光通信在国内产业化尚属一片空白。 3年过去了,华创芯光在行业内初具影响力,成为国内客户优先级前三的选择。
政策指出要重点发展可见光通信技术、光计算技术等领域,推动建立可见光通信标准化体系,布局一批高价值的专利,促进可见光通信技术与光计算技术的应用示范,打造引领全球的可见光通信技术与应用创新产业集群。朱斌斌博士表示:“可见光通信应用在国外快速发展,国内刚起步的大背景下,深圳市把可见光通信列入到20+8未来产业,这给产业发展带来了及时雨,华创芯光希望在政府的全局谋划下,积极推动深圳可见光通信产业平台建设,加强产学研交流,深挖行业痛点刚需,建设行业标杆样板,打造世界级的可见光通信产业中心,在下一波国际竞争中占领行业制高点。”
(图片由受访方提供)
(原标题《深圳华创芯光科技有限公司 深挖痛点刚需抢占行业制高点》)
(作者:深圳特区报记者 何泳 文/图)
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卢睿:找准锐思华创的MES
硬科技创业公司初期怎样选择自己的可持续发展路径和模式?锐思华创作为一家AR显示的整体解决方案提供商,从AR-HUD切入智能座舱赛道,通过软硬件一体化的模式,构建核心技术端的优势,以实现新兴技术的落地。
来源 | 经理人传媒旗下《经理人》杂志
■ 本刊记者 / 蒋秋霞
在MBA的课程中,有一个关于组织经营的重要知识点:最小有效规模,英文全称为minimum efficient scale,简称MES,意指在长期中平均成本处于或接近其最小值的最小的规模。
对于任何组织来说,它都有其最小最适合的发展规模,这种规模能保持它的内耗最小、吸收外面的能量最多。这对于初期的创业企业来说,尤为重要。根据产业组织学家谢勒(F.M.Scherer)的归纳,确定MES的方法有利润率分析法、适者生存检验法、统计成本分析法、工程法等。那么,创业企业在实际摸索中,他们是怎么做决策的呢?
来自深圳锐思华创技术有限公司(Raythink;以下简称“锐思华创”)的创始人&CEO卢睿向《经理人》分享了自己的创业历程及管理经验。
明晰定位
卢睿毕业于西北工业大学,2005年开始进入海信科龙集团工作,后又分别任职于比亚迪、华为等两家世界500强公司。2015年至2019年,卢睿在华为后期主要从事车联网智能座舱创新技术全球战略合作,车联网智能座舱系统技术规划与建设。这段工作经历让他对汽车整个行业的发展和方向有了一定的战略性判断,尤其对汽车的智能座舱发展有了基本面的认知。
2019年5月28日,卢睿和Johnny Chang、Dr.Kannan NR一起创办了锐思华创。该公司是智慧交通、辅助驾驶与AR显示的整体解决方案提供商,致力于打造以创新光源为导向,搭载AI视觉引擎的大视场小体积的AR-HUD①,核心技术包括了光学、PGU、AR Generator® SDK、算法和硬件等方面。
由于目前锐思华创已成功开发出AR-HUD等系列产品,因此外界也多将其划分至“智能汽车、智能座舱产业链上的细分零部件”领域。但卢睿强调,锐思华创并没有具体选择汽车或者其他领域,因为Raythink本质上是一家AR解决方案的模组供应商。“我们的技术核心在光学的光源模组和AI的一些软件平台以及算法,只是它应用在汽车上的HUD,这是现阶段的一个比较好的解决方案的落地点,也符合我们对于光源模组未来销售或者产生利润中心点的关键。”
要理解锐思华创的本质,首先要明白它创业的初衷。按照卢睿的说法是,“我们三个核心创始人分别来自于中国大陆、中国台湾和印度,最开始我们是研究软件以及底层AR的相应算法,有了算法之后,才会把它集成为工具,然后慢慢建立平台,这是我们早期开发的过程。”
三位创始人根据各自擅长的领域最终搭建了锐思华创的雏形:公司总部及生产基地位于深圳,在台北建立光学创新研发中心,在印度班加罗尔则成立了算法和软件开发中心。光学创新研发中心的建立正是为初期软件产品找到一个可落地的领域——显示平台。
基于前期对智能汽车市场前景的相关认知,卢睿及团队最终选择与智能座舱技术发展相协同的HUD领域切入。这需要先捋清楚智能汽车、智能座舱和AR-HUD三者的逻辑关系。
智能汽车作为未来科技生活的发展方向,目前已经处于投资的风口。但是,什么样的汽车能够被称之为“智能汽车”呢?“我只能说,借用曾经的分析方或咨询方提到的智能座舱对于智能汽车的定义,因为汽车百年工业以来,它的每一次革新都是在执行力或者驱动力上进行一定更新,但此次的革新是电子化的革新,这对传统汽车来说,确实是一个较大的颠覆,所以才会出现很多新势力或者新能源品牌,这是汽车完全电子化和通信化的必经道路。其实它的底层逻辑是基于全球通信和网络建设达到一定高度的情况下,通过商业模型去驱动出来的一种需求。”卢睿表示。
这种需求对于用户来说,最普遍的感受点就是科技感。智能座舱的出现正是满足于用户对汽车这类交通工具科技幻想的一个载体。HUD作为智能座舱的具有代表性的功能之一,是人与汽车进行交互的关键媒介。卢睿认为,AR是很多年前就提出的技术应用环境点,或者说商业机会点,但是它在演进,或者裸眼AR的概念中,落地点非常狭窄,从TOC的角度来看,并不是所有的人都愿意佩戴AR眼镜去看世界,但是每个人坐在汽车里都会面对挡风玻璃,不管是自动驾驶还是非自动驾驶,HUD承载AR的这种显示逻辑是存在的。
瞄准痛点
那么,对于锐思华创来说,选择HUD作为自身AR产品及解决方案的落地,怎样构建自己的护城河呢?
首先应该明白市场需要什么,行业的痛点在哪。根据HUD图像的位置,HUD的类型主要分为:组合型抬头显示系统C-HUD(Combiner-HUD)、风挡型抬头显示系统W-HUD和AR-HUD。HUD主要有三个发展阶段,一是传统仪表盘的功能,显示汽车速度等基本信息;二是显示一些AI导航、AR的实景贴合,以提供安全的信息反馈给驾驶者;三是完整AR的显像状态,可能就是自动驾驶全面实现之时。
人与汽车通过HUD的交互,始终存在信息差,即真实环境与通过HUD等到达视场内的环境内容之间的信息差。目前,AR-HUD的兴起其实正是车厂希望能够通过加载AR的方式来消除这种信息差。作为一种新兴方案,卢睿认为,其难点主要集中在软件和硬件两方面。
软件方面,如果要在HUD上运行AR,必须有一套完整的软件运行架构确保展示真实环境跟AR显示下环境的融合内容。“这样的软件架构从之前来讲是没有哪些公司去做的,所以很多HUD公司,它的软件都找外面买,通过第三方来开发。第三方开发当中,我们也看到大部分还没有能够真正开发出AR软件。”
硬件方面,其主要包括光学和模组两部分。“光学要将HUD的成像呈现在驾驶者面前要更大,我们的画面要更大,成像距离要更远,视场要更广。”卢睿介绍,当画面做得很大时,光学的出关口也会随之变大,这导致更多的反射光进入HUD。他比喻道,就像小时候用放大镜去烧纸一样的逻辑,当太阳光倒灌到HUD内时,这种能量会进一步集中,进而导致模组温度进一步升高,甚至出现烧屏。
目前市面上C-HUD、W-HUD常用的TFT显示屏或DLP显示屏就面临这个难题。“TFT和DLP的两种模组都是面光源,它有自己的物理性缺陷,这个没有办法避免。”卢睿表示,要搭载AR在HUD上,TFT这种模组即将被淘汰,因为AR的成像面积和宽度有最基本的要求,比如搭载在SUV上的角度尺寸要超过9°以上,达到10°甚至更大。但是FOV (Field of View;视场角)一旦满足,TFT模组肯定会烧屏,尽管显示屏厂商们也进行了各种技术保护,依然难逃厄运。
可以看到,市面上很多AR-HUD在宣传概念上与实际产品有误差,比如对外号称“FOV10°、VID50m”,但实际“FOV10°、VID10m”,同时量产规格方面只做到FOV5°~6°。卢睿透露,“车上我们差不多能做到23°,但车厂现在需要的FOV角度一般在10°~15°,而这正好是我们处于比较舒适或者降维打击的范围。”
基于以上痛点以及锐思华创自身团队的技术优势,其最终作出了以下布局:从软件和硬件两端着手。
以硬件为例,锐思华创于2021年7月开始在深圳光明区建立生产基地,今年4月份已经建设完毕。并获得德国IATF16949体系认证。工厂产线分两部分建设:一是模组产线,二是整机HUD产线。其中,单条整机HUD的产能初期规划每年20万台。卢睿始终没有忘记锐思华创的定位,要从事产业链的上游,成为一家掌握核心技术的TOB型公司。“HUD整机生产未来不是我们的主营业务,作为一个模组核心技术的上游厂商,前期需要自己生产的原因是需要有足够的量来调低模组的成本。”
他算了一本账,从早期梅赛德斯提出AR-HUD,彼时采购单价8000~10000元左右,消费者端的配置售价达到50000元以上,甚至接近100000元。如今采购单价跌至2000~3000元。看整个HUD的整机成本,壳体、硬件主板、振镜等因市场起量,单位成本下降,成本占比变小,而模组虽然也在降价,但幅度并不高,而且在一轮整体降价潮后,其成本占比从起初的百分之十几,提升到超过50%。“模组本身是一个极有壁垒的组件,它里面涉及到软件的构成,如果要搭载AR,它更加复杂。”
因此,锐思华创在HUD整机产线的产能规划上并不会大肆扩张,而是集中于模组产线的研发和管控。
目前,各大车厂各自有深度绑定的Tier1,但生产现状是,国内上市非上市的HUD厂商很多,生产方式主要以外购模组、软件、振镜芯片等的方式来组装,业内俗称“打螺钉”。“打螺钉不是一个贬义词,就其本身来讲,这对于光学界是操作系数比较难的事情,因为要满足车规级的要求,产品精度等的行业生产要求比较高。”
随着越来越多的车厂选择用HUD来取代仪表盘,市场需求的增加,以及HUD厂商的增多,必然伴随成本的下降。卢睿的研判是,HUD爆发的市场量未来不会集中在某一两家供应商身上,无论是国内的上市公司还是新型初创公司,包括德国大陆集团等,甚至未来深圳或者上海周边都会形成很多这种组装工厂,但这其中最核心的技术并没有变化。“模组厂商并没有变化,TFT模组依然是京瓷、京东方、三星,DLP的DMD芯片也仍然是德州仪器供货,基本上都是这几家。”卢睿表示,AR-HUD这种新模组解决方案的诞生,将冲击另外两种不能带来AR显示的根本底层的技术解决方案,锐思华创选择作为一家全栈式的解决方案商,其目的是为了最后能够成为这个行业的上游。
因此,聚焦于自身的团队优势,以软件和模组作为技术攻关的重要一环,是锐思华创创业前期的主要战略。
“经济人假设”
从市场应用层面来看,AR-HUD多搭载于顶配或次顶配的车型中。根据亿欧智库的数据显示,2021年我国汽车前装HUD市场渗透率达到5.7%,其中AR-HUD/W-HUD/C-HUD渗透率分别为0.3%、5.1%、0.4%。随着HUD技术逐渐成熟和HUD车型不断量产上市,华经产业研究院预计2025年国内乘用车HUD搭载率有望扩大至38%左右,AR-HUD有望达8%。
这意味着,锐思华创在创业前期很长一段时间处于烧钱阶段。只是对于锐思华创等新兴创业公司来说,怎样通过研发投入、生产建设等在窗口期建立后期市场爆发的优势,为后续的市场拓展构建稳定的现金流。
“前期亏损的比例达到多少,在什么时候进入转型,在市场量上的占比份额多大,这基于每家公司的战略、市场、技术等都会有一条发展的数值曲线。”卢睿认为,任何一家公司从创业起步都有这样的共通性。那么,什么样的规模、比例,是最符合锐思华创发展模式的呢?“我其实也在寻找,或者说也在跟一些成功过来的公司进行一个比对和判断。”
卢睿以近年的销售额举例,公司从2020年成立初期不到1000万元到今年超6倍的增长。“这个数据的发生有一定规律和原因,我们会发现当人数或研发节奏达到一定程度,公司的营业额就与之产生关联性,实现成比例的增长。如果你需要更多的增长,它可能会反向带来另一个结果——管理流程缺失。”比如员工数太多,在手项目与订单太多,可能管理就会出现问题,继而产生内耗,最终导致公司毛利率下降。
在这三年的摸索中,维持三四成的毛利率是锐思华创保持经营发展安全性的一个平衡点。自今年4月取得IATF16949认证以来,锐思华创业务快速起量。“从5月份到现在差不多拿到7~8个前装定点的项目。业务体量应该是从明年的Q1开始量产,今年也有少量量产。可能到年底会有十几个前装定点的项目落在公司,基本上是HUD行业里面Top3级别的公司。”
在AR-HUD还没有大规模起量的前提下,其实这已经是非常好的成绩。这也得到了卢睿的印证。对于锐思华创的这种“胜利”,卢睿保持着清醒的认知,“我所知道的很多初创公司或者成立五六年的公司,到现在为止在手项目也只有一两个定点,而且还是刚刚拿到,这是正常状态。其实我们属于一个不正常状态。”
为什么锐思华创能够获得这么多客户的认可?“我也在分析,是运气,是纯粹的价格,还是别的原因,我不太觉得我们真的有多么的强大。”抛却商业的运气之外,回到市场经济的正常轨道,总结来看,锐思华创的阶段性成功,可以归结为两点:
需求端,AR-HUD伴随智能汽车、智能座舱市场的增长而开始放量,但车厂在市面上很难找到满足其车规级要求,软件硬件均具有自研技术且提供一体化服务的供应商。假如汽车发生召回事件,如果按照组装模式,光学、软件、硬件等供应商互相推诿时,车厂最终找谁负责?一体化供应商的出现至少能在很大程度上解决车厂的后顾之忧。
供给端,锐思华创既有自己的光学研发专利,也有软件开发技术,并且深圳工厂的落成,让其真正具备了软硬件一体化的服务能力。
“解决方案本身,不是在发明从0~1的过程,而是在做迭代,工程技术公司的特质就是不断试验,测试得到结果之后,选择下一个方向再做测试,如此循环往复。”卢睿谦虚道,“在2019年成立前两年,公司开始实验、测试、验证,因此我们做了5年的测试和实验,做了5代机型,走到今天,在量产前回顾5年之内,所有的测试路径每笔选择都是正确的才能得到今天的结果。”
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