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手机大佬看2015:品牌加速消失 指纹识别将普及

来源:全球名企网作者:卢子班更新时间:2020-08-29 00:20:04阅读:

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搜狐资讯短信/包师语(微信公众号:观察)

随着2014年国内4g千元手机市场的全面爆发,国内手机厂商开始在中高端市场寻找立足点,2015年被公认为是国内手机洗牌的关键一年。

那么,2015年手机行业中高端产品会有哪些变化和趋势?《颜观察》近日就此问题与众多手机行业领袖交换了意见:

华为bg首席执行官于成东:洗牌是必然的,未来三年,大多数国产手机品牌将消失在地球上。2015年将是华为手机业务走向高端的关键一年,mate 7的成功大大加快了华为向高端产品的迈进。在产品方面,指纹识别和柔性屏幕将成为高端智能手机的发展方向。

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中兴通讯执行副总裁兼终端事业部总裁曾学忠:随着2014年中兴通讯手机业务各项系统调整的完成,2015年将是中兴通讯手机业务充分发挥实力的关键一年。在产品方面,智能语音、手机安全和指纹识别将成为智能手机的发展方向。

tcl通信首席运营官、中国区总裁王继阳:2015年,tcl手机将全面加强与中国市场运营商的合作,力争达到1000万部。从产品的角度来看,柔性屏幕将是下一个发展方向。

酷派执行副总裁王理:2015年,酷派、达真、ivvi将聚焦运营商、电子商务、开放渠道,全面进军海外市场。从产品层面来看,柔性屏幕、手机安全和指纹识别将成为主要趋势。

魅族副总裁李楠:2015年,魅族手机的主要目标是增加销量,推动智能生态建设。从产品层面来看,指纹识别和2k屏幕将成为高端手机的标准。

联发科技总经理谢庆江:2015年,中国70%以上的手机出货量将支持4g,联发科技将加大对智能家居和可穿戴设备的投资,以及围绕手机芯片的产业整合。联发科技预计,不支持4g的中高端手机将在2015年年中消失,指纹识别将开始被广泛使用。

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根据上述行业领导交流的信息,2015年将成为国内手机企业和品牌的重要分水岭,手机行业领导一致认为2015年将是关键的时间节点。从产品的角度来看,柔性屏幕和指纹识别将成为手机硬件发展的一个重要方向。

从行业角度来看,手机软屏、2k屏等核心技术没有被内地企业所掌握,大规模生产和供应环节无法控制,唯一的突破就是指纹识别技术。2014年,华为mate 7和魅族mx 4 pro这两款颇受欢迎的国内旗舰手机都使用了指纹识别技术。成本和能力将决定这项技术能否在国内市场迅速推广。

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根据手机供应链中人们对“One Watch”的介绍,传统的电容式指纹识别技术主要用于笔记本电脑和打卡机,市场容量很小,导致该领域的公司亏损和技术长期停滞。然而,随着iphone 5s的推出以及iPhone 5S与解锁和支付功能的绑定,指纹识别技术很快被用户所接受,用户需求带来的市场爆炸也让行业有些意外。

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从技术角度来看,传统的电容式指纹识别技术的特点是传感器面积大,覆盖层材料薄。由于其模拟电路的低信噪比和灵敏度,在硬件上无法支持玻璃、蓝宝石等厚覆盖材料。同时,传统的电容式指纹识别技术由于传感器面积大,算法相对简单。由于整机id设计,要求应用于移动智能终端的电容式指纹识别技术的传感器足够小,并且在小传感器上采集的指纹数据将具有明显更少的特征值。因此,需要重构算法。

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在国内供应链市场,丁晖科技是一家成熟的指纹识别解决方案提供商。丁晖科技董事长张帆告诉One Watch,指纹识别技术已经成熟,随着用户对安全性和移动支付需求的增加,市场将迅速增长。就生产能力而言,指纹识别芯片的整体面积较大,因此对晶圆生产能力的需求巨大。与指纹识别芯片相比,指纹识别芯片的面积约为触摸芯片的15-20倍。因此,要保证客户的供应,首先要解决晶圆供应的问题,目前丁晖科技已经解决了这个问题。此外,指纹识别模块还需要解决模块组装的问题。事实上,扩展模块组装的能力并不困难。例如,mx4 pro蓝宝石指纹识别模块仅用了三个月的时间就从试生产的每月60,000件增加到目前的100万件。这是因为指纹识别模块的装配线不需要定制大规模的新设备,所以一旦批量生产,生产线就可以快速复制,达到快速增加生产能力的目的。

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据魅族相关人员介绍,指纹识别应用于整机设计和生产时,需要消耗大量的R&D和技术支持资源。指纹识别的应用不仅包括驾驶员的开发和移植,还包括tee、apk和第三方应用的开发。同时,由于不同的主控平台和不同的操作系统,它需要一个庞大的技术团队来支持它。例如,在mx4 pro项目的设计和生产过程中,丁晖技术公司有一个超过20人的团队为该项目服务。

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值得注意的是,联发科技也是丁晖科技的投资者。联发科技总经理谢清江告诉《One Watch》,大陆市场对指纹识别的重视引起了联发科技的关注。联发科技将在2015年增加指纹识别在中高端处理器平台上的集成。随着大规模装运,成本预计会迅速下降。预计2015-2016年,国内市场的主要中高档手机将支持指纹识别。

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