低空经济芯机会：安森美、ams OSRAM如何押注无人机感知与电源系统

摘要：在低空经济加速落地的背景下，安森美和ams OSRAM分别从智能感知、智能电源、dToF、主动光源和光谱感知等方向，解释了无人机从航拍工具走向工业巡检、农业植保、物流配送和eVTOL应用时，底层芯片系统正在发生的变化。

 近年来，低空经济正在从政策热词进入产业验证阶段。无人机不再只是消费级航拍设备，而是在建筑测绘、公共安全、农业植保、物流配送、工业巡检乃至eVTOL等场景中，被重新定义为一种生产力工具。因此对于无人机芯片的讨论不能仅仅在飞控MCU、主控SoC或单颗AI芯片上。低空飞行器要进入工业和城市应用，必须在强光、夜间、雨雾、粉尘、玻璃反射、GPS受限、高速运动和长时间运行等环境下保持稳定工作。

近日，安森美（onsemi）和ams OSRAM针对低空经济的芯片供应链接受了与非网的独家采访。从安森美到ams OSRAM，两家公司在该领域的技术切入点不同，但指向同一个趋势：低空经济正在把无人机从“飞行平台”推向“自主空中智能体”。

低空经济下的芯片机会，不仅是飞控MCU

过去谈无人机芯片，最核心的就是飞控MCU。它负责姿态解算、电机控制、传感器数据采集和底层实时响应，是无人机能够稳定飞行的基础。在消费级无人机阶段，这种理解并没有太大问题：只要飞控足够稳定，图传足够清晰，电池续航足够长，整机体验就已经可以形成差异化。但低空经济正在把无人机推向更复杂的产业场景，单一飞控芯片已经无法满足市场需求。

安森美认为，低空经济的芯片机会并不只在“控制”，而在于感知、电源、功率和可靠性共同构成的系统能力。

如果拆开一架中高端无人机，其芯片系统大致可以分为几层：第一层是飞行控制，包括飞控MCU、主控SoC、IMU、GNSS/RTK和电机控制芯片，解决“飞得稳”和“定位准”的问题。第二层是环境感知，包括图像传感器、ToF、LiDAR、毫米波雷达、主动光源和光谱传感器，解决“看得清”和“看得懂”的问题。第三层是通信连接，包括Wi-Fi、5G、数传、图传和RF前端，解决“连得上”和“传得回”的问题。第四层是能源动力，包括ESC、电机控制、MOSFET、SiC/GaN、PMIC和BMS，决定无人机能否飞得久、带得动、热得住。第五层则是安全可靠性，包括功能安全、数据安全、冗余感知和工业级、车规级乃至航空级认证。

低空经济的复杂性，恰恰来自这些场景对芯片能力的叠加要求。工业巡检场景下，无人机需要在强光、逆光、深阴影、玻璃反射和夜间低照度环境中保持稳定成像；仓储巡检和室内飞行往往处于GPS受限环境，需要依靠视觉导航、深度感知和精准悬停；农业植保要求无人机贴近作业，同时识别作物状态并控制成本；物流配送和eVTOL则进一步提出长航时、高可靠、冗余感知和高压电源系统等要求。安森美也提到，低空场景对供电系统提出了特殊物理极限要求，包括电源安全性、放电速率、充电速度、峰值功率和循环寿命等方面都需要重新优化。

从感知系统来看，单一传感器已经很难覆盖所有低空场景。安森美认为，未来无人机的竞争不会只停留在飞控、续航和载荷，而会转向视觉系统和感知能力。在工业巡检、物流配送和城市低空飞行等非结构化场景中，无人机需要像AMR一样，具备实时环境理解、决策规划和避障能力。

ams OSRAM的判断也指向同一趋势。ams OSRAM认为，无人机真正“看懂世界”的难点，已经从单一航拍扩展到夜间、雨雾、强光等极端环境，传感器必须在“严苛实战”而非“实验室理想条件”下，实现环境自适应和自主决策。在这一框架下，dToF传感器可以用于悬停、定高和避障，环境光传感器与多光谱传感器则可以辅助摄像头完成白平衡、色彩还原和复杂光照下的场景识别。

无人机芯片主流供应商全景表，来源：与非研究院整理

从上表可以看到，低空经济带来的不是某一种芯片的单点爆发，而是整套无人机电子系统的升级。据了解，目前飞控、IMU、GNSS、电机控制等芯片环节已经相对成熟，新的增量正在向两类系统集中：一类是以图像传感器、dToF、主动光源、光谱感知为代表的感知系统；另一类是以功率器件、电源管理、SiC/GaN为代表的能源与动力系统。而这两类刚好也是安森美和ams OSRAM发力布局的方向。

无人机要看得更清、飞得更久，安森美押注“感知+电源”

在低空经济的产业链中，安森美给自己的定位是“感知+电源”。

作为感知系统的“眼睛”，图像传感器竞争也不再局限于简单成像，而是转向全天候作业能力和高精度深度感知。在不同场景中，图像传感器要解决的问题并不一样。高速飞行或拍摄快速移动目标时，普通卷帘快门容易产生“果冻效应”，导致图像失真和运动伪影。安森美的Hyperlux SG系列主打全局快门，例如AR0235，用于为视觉定位、避障和目标识别算法提供更稳定的输入。对于进出隧道、穿越森林、面对强反射和深阴影的场景，Hyperlux LH系列则强调HDR能力。例如AR0822可以通过高动态范围成像保留亮部与暗部细节，帮助无人机在复杂光照条件下避免遗漏关键视觉信息。

更值得注意的是SWIR。安森美提到，SWIR通过将胶体量子点与CMOS传感器结合，具备较强穿透能力，可在薄雾、烟尘、夜间和恶劣天气下实现清晰成像。这意味着无人机视觉系统未来并不只是追求更高像素或更高帧率，而是要突破可见光边界。对于夜间巡检、特殊环境监测、异物检测等任务，SWIR可能成为工业无人机扩大作业边界的重要技术之一。

在多摄像头趋势下，安森美的产品线分工更加清晰。Hyperlux SG解决高速无失真成像，Hyperlux LP主打低功耗卷帘快门，Hyperlux LH面向高动态范围和增强NIR，Hyperlux ID则是智能iToF全局快门深度传感器，面向3D建模和目标检测；SWIR ACUROS系列则负责拓展无人机在可见光之外的感知边界。对于中高端无人机来说，未来可能搭载10个以上图像传感器，分别负责航拍、避障、定位、深度感知、目标识别等任务。在这种架构下，客户真正关心的已经不是某一颗传感器性能最高，而是如何在性能、功耗、成本和尺寸之间取得平衡。

安森美给出的策略是可扩展组合。客户可以根据消费级航拍、工业巡检、科研探测等不同场景，在其产品生态内选择从VGA到2000万像素、从卷帘快门到全局快门、从可见光到SWIR的不同等级传感器进行组合。这样既可以避免为单一高性能部件支付过高溢价，也能降低多供应商集成带来的复杂性。更进一步，安森美还通过PRISM参考模块生态、DEMO 3和DevWareX等开发工具，帮助客户完成传感器切换验证、SoC平台对接和图像质量评估，从而缩短原型迭代和产品上市时间。

这种系统能力在多传感器融合中更加重要。安森美认为，无人机从单一传感器走向多传感器融合，是行业发展的自然趋势。原因很简单：单一传感器存在物理局限，无法覆盖复杂多变的真实环境。可见光、深度信息、红外、雷达等不同模态数据，需要在系统层面实现同步、对齐和融合。安森美提到，其“Sensor Hub”架构集成了串行器与解串器SerDes，在输出数据的同时同步输出时序信号，有助于来自不同传感器的数据在系统层面实现精准的时间同步与空间对齐。

值得注意的是，图像传感器功耗对无人机续航和整机热设计影响非常直接。安森美指出，在无人机平台上，随着分辨率和帧率提升，传感器运算负荷和功耗会显著增加，长时间满负荷运行不仅消耗电池，也会带来机载模块温升问题。Hyperlux LP系列因此强调低功耗和运动唤醒，AR2020还集成SmartROI技术，可以让系统只对关键区域进行筛选输出，从而降低算力、带宽和后端处理压力。

电源方面，安森美认为，无人机技术与汽车、机器人等领域存在技术同源性，但低空飞行场景对器件提出了更极端的物理约束。尤其是供电系统，不只是“把电送到电机”这么简单，而是要围绕电源安全、放电速率、充电速度、峰值功率、循环寿命等指标重新优化。

面对eVTOL等更高功率、更高安全要求的应用，安森美强调其可以整合高压碳化硅、IGBT、中压MOSFET以及模拟混合信号驱动器，提供高功率密度、高能效的电源解决方案。在感知侧，安森美通过Hyperlux SG、Hyperlux LP、Hyperlux LH、Hyperlux ID以及SWIR等图像传感器产品线，覆盖从可见光成像、低功耗视觉、深度感知到短波红外的不同需求。

安森美在采访中明确提到，eVTOL对续航和载重要求极高，这意味着电源系统必须在有限体积和重量下实现极高效率。传统硅基器件难以满足要求，宽禁带半导体凭借高耐压、低损耗、耐高温等特性，成为功率器件的主流选择。其中，SiC更适合eVTOL主推进电机驱动和高压电源系统，GaN则更多用于低压辅助电源或通信射频等对高频、轻量化要求更高的子系统。

具体到技术挑战，安森美认为，碳化硅模块化设计已经成为趋势，但机身电感控制、热管理系统优化与高温高可靠性封装仍是三大核心挑战。其SiC功率器件具备高击穿电压、低导通损耗和耐高温特性，可长期工作在200°C结温，契合eVTOL主驱逆变器、高压DC-DC转换器等核心场景。通过转模塑封、双面冷却设计和银烧结互联工艺，安森美试图进一步降低寄生电感、提升散热性能和功率密度。

但低空经济真正进入高可靠场景，还必须跨过认证与可靠性门槛。安森美提到，消费级、工业级、车规级乃至航空级，不只是应用场景不同，更对应半导体器件在设计、制造和认证上的差异。对于eVTOL功率模块而言，通常需要更高结温、更宽温度范围，并涉及DO-178C、DO-254、DO-160G等航空电子标准以及适航认证要求。安森美目前量产功率芯片和模块主要通过AQG324车规级可靠性测试认证，并符合ISO 26262功能安全标准；但eVTOL适航认证仍采用一事一议方式，未来仍需要结合中国民航局专项通告和适航条例，建立可追溯、可验证的可靠性测试标准。

ams OSRAM如何让无人机在复杂环境中“看得更准”

ams OSRAM在低空经济中的定位，是一条由“距离、光源、光环境”组成的感知链：TMF8829负责精确测距和避障；OSLON、OSCONIQ系列LED负责主动补光；TCS3448等多光谱传感器负责光环境理解；VCSEL红外光源则可用于3D感知、远距离或夜视照明。ams OSRAM也明确判断，未来3到5年，无人机光学感知系统从单点传感器走向多传感器矩阵，已经成为明确趋势，其显著特征是“传感器融合的硬件化”。

对于一家长期深耕照明与传感的厂商来说，低空经济对光学传感能力提出了新的系统需求。从dToF测距、主动补光，到环境光和多光谱感知，ams OSRAM试图让无人机在夜间、雨雾、强光、反射、粉尘等复杂场景下，依然能持续获得可靠的环境信息。

作为高分辨率dToF传感器，TMF8829的核心优势在于把传统dToF传感器的分辨率从8×8分区提升到48×32分区，视场划分为多达1536个分区。对于无人机来说，这意味着它不只是判断“前方有没有障碍”，而是能够更精细地捕捉空间差异。尤其在室内飞行、仓储巡检、楼宇外立面巡检和植保贴近作业等场景中，这种精细测距能力可以直接影响悬停稳定性、避障可靠性和贴近作业安全性。

具体到室内飞行和仓储巡检，TMF8829的价值在于小型化、高精度和独立性。它具备0.25毫米步进精度、最远11米探测距离，以及5.7mm×2.9mm×1.5mm的紧凑尺寸。这类特性使其在不依赖摄像头的情况下，也能承担近距离测距和悬停辅助任务。对于空间狭窄、障碍物复杂、GPS受限的仓储环境来说，dToF不是图像传感器的替代品，而是提供距离维度的补充感知。

在楼宇外立面巡检和植保贴近作业中，难点则不只是距离本身，而是环境干扰。无人机可能面对玻璃幕墙反射、水面反射、雨雾、粉尘、盖板污渍以及机身振动等问题。ams OSRAM强调，TMF8829通过构建光脉冲反射特征图谱，而不是依赖单一信号来定位测点，从而在盖板玻璃有污渍，或者遭遇雨雾、灰尘等干扰时，仍能维持测距稳定性。其完整直方图输出功能，也可以为AI系统揭示原始信号中的隐藏模式，进一步支持复杂环境下的智能决策。

因此，ams OSRAM将dToF视为用于精确测距的关键一环，并提出通过硬件级融合减少多芯片标定与同步开销。

由于无人机对重量、体积、功耗和成本极其敏感，多传感器融合不能只靠“堆料”。如果每增加一种传感能力都意味着新增芯片、重新标定、重新同步和重新开发算法，那么中小型无人机很难承受系统复杂度和成本压力。ams OSRAM给出的方向，是通过集成化、标准化和场景化剪裁，把单功能传感器带来的成本增量控制在可接受范围内，从而推动融合方案真正落地。

在低照度条件下，ams OSRAM通过其照明端的OSLON、OSCONIQ系列高功率白光或彩色LED进行主动补光，确保被摄场景照度，对应低空经济中的夜间作业刚需。夜间巡检和应急救援是任务型飞行，无人机需要在低照度环境下识别障碍、判断目标、保持路径稳定，所以需要增加主动光源。

光谱感知则是ams OSRAM方案中更容易被低估的一环。无人机在复杂光照环境中飞行时，图像识别和视觉导航很容易受到光照变化影响。环境光传感器、CCT传感器和多光谱传感器为图像系统提供更真实、更稳定的光环境信息。ams OSRAM提到，其高精度环境光传感器及多光谱传感器能够实时采样相关色温，改善图像质量。

其中，TCS3448是一个具有代表性的产品。TCS3448集成11个光谱通道及光源闪烁检测功能，能够精确感知环境光的光谱成分、亮度及频闪特征，以及光频闪检测以辅助自动曝光。这一点对于边缘AI尤其重要，因为AI模型对输入数据质量高度敏感。如果图像受复杂光照、频闪、色偏影响，后端识别准确率就会下降。多光谱和光谱感知的普及，本质上是把无人机视觉系统从简单光强检测，推向对光谱成分的理解。

在农业植保、工业巡检和材料识别等场景中，这种能力可能会进一步放大。农业无人机不仅要“看见”作物，还要识别长势、颜色变化和可能的病虫害线索；工业巡检不只是拍摄设备表面，还要在不同光源和反射条件下保持图像一致性；城市巡检则会面对路灯、屏幕、车灯、玻璃幕墙等复杂光源环境。光谱感知在这些场景中所提供的，正是从“看见”走向“识别”的底层数据稳定性。

中国低空经济进入验证期，考验无人机三大底层能力

总结来看，中国低空经济考验的是无人机的三类底层能力：感知能力、电源效率和可靠性。

感知能力是第一道门槛。无人机在工业巡检和城市低空飞行中，面对的是玻璃幕墙反射、强光、阴影、夜间低照度、雨雾、粉尘和GPS受限等复杂条件。安森美强调，无人机正从“飞行平台”向“自主空中智能体”演进，未来竞争会转向视觉系统和感知能力；ams OSRAM也提到，无人机真正“看懂世界”的难点，在于传感器必须在夜间、雨雾、强光等“严苛实战”中实现环境自适应。

电源效率是第二个关键变量。小型工业无人机需要更长航时和更高载荷，物流无人机和eVTOL则进一步推高功率密度、热管理和高压系统要求。安森美在采访中提到，eVTOL对续航和载重要求极高，电源系统必须在有限体积和重量下实现极高效率；SiC更适合主推进电机驱动和高压电源系统，GaN则更适合低压辅助电源或通信射频等高频轻量化子系统。

可靠性则决定低空经济能否从示范走向规模化。消费级无人机可以容忍一定使用边界，但工业巡检、物流配送和载人eVTOL不能只看单颗芯片性能，而要看系统在温度、振动、寿命、失效概率和功能安全上的可验证能力。安森美提到，eVTOL功率器件仍需结合适航规则建立可追溯、可验证的可靠性测试标准。

因此，在中国低空经济的发展早期，将会推动图像传感器、dToF、主动光源、SiC/GaN、电源管理和多传感器融合方案加速落地。安森美也表示，公司正高度关注这一市场，并立足“在华设计、在华制造”战略，通过本地团队快速响应客户需求，同时提升本土采购比例、与本土厂商建立合作，增强供应链韧性。