一
ADC基础概要
1. 什么是ADC
我们通常所说的A/D 转换器芯片（ADC）和 D/A 转换器芯片（DAC）都是模数转换芯片，本质上是信号链芯片中的。
ADC（Analog to digital converter）用于将真实世界产生的模拟信号（如温度、压力、声音、指纹或者图像等）转换成更容易处理的数字形式；DAC（Digital to analog converter） 的作用恰恰相反，将数字信号调制成模拟信号。ADC和DAC是真实世界与数字世界的桥梁，属于模拟芯片中难度最高的一部分，因此被称为模拟电路皇冠上的明珠。
在转换器芯片中， ADC应用最为， 在两者的总需求中占比接近80%。本文将重点介绍ADC芯片、ADC市场规模以及其细分市场的投资机会。
2. 信号链中ADC的位置
图1：信号链中ADC的位置
信号链ADC的位置在哪？从模拟信号转成数字信号时，需要首先将声、光、温度等外部的物理条件因素，通过传感器接受这方面的信号，经过后面的放大器以及信号条理芯片的处理，使模拟信号变得更加稳定，然后通过数模转换器ADC将模拟信号转换成数字信号再进行处理。
ADC有一些重要参数，当我们对比谁家的ADC优劣的时候可以用这些参数进行对比一目了然。采样率、精度、信噪比、通道间串扰、工作温度、增益温漂系数等，简单来说，电路速度越高，分辨率越高，功耗越低，高信噪比、低失真、高可靠性，这是好的ADC。
那么ADC有哪些应用领域呢？只要涉及到模拟信号转为数字信号的时候都是需要的，可以用于处理语音、音乐、视频、5G射频信号、激光雷达、示波器、精密仪器、信号发生器场景。所涵盖的应用领域非常广，横跨通信、消费、工业、汽车四大领域。
3. ADC vs. 数字IC
**从信号传输形式来看，**模拟IC的信号传输形式以波的形式，当我们把模拟信号拿过来看的时候类似于三角函数的形态，和数字IC完全不一样。因为模拟IC接受外部的信号，所以失真程度较高，要通过一定的补偿算法和采样使达到较为完整的波。数字IC很简单，不会有失真的问题。
从替代性方面来看， 模拟IC的生命周期远长过数字IC，所以替代性比较低一些，包括我们可以看到做模拟IC的设计人才，年龄比做数字IC的人偏大一些，因为对EDA软件依赖性没有那么高，更多是依赖于自己的经验。
从零售价格来比较， 模拟IC的价格比较低，但去年上半年因为芯片缺货，包括欧美大厂产能不足的原因，导致零售价格非常高，比海外的售价高出三到四倍的水平，该情况从去年下半年开始逐渐缓解。
一个好的ADC团队，相对数字IC不需要太多的投入，模拟IC主流使用0.18um/0.13um， 除了个别使用28nm甚至16nm FinFET。整体来看，ADC相对数字IC流片比较小。
从团队配置来看 ，数字IC往往需要大量人员储备，我们可以理解做数字芯片的公司要不断地烧钱和堆人，而模拟芯片对人才的经验、学识要求更高，成员年龄较数字IC团队偏大，往往团队较小较精英化，其中以ADC为最。国内团队用在民用上的ADC比较缺乏经验，如果要打民用市场需要从海外大厂回来的人员，包括TI、ADI等，这些人更懂客户需求，设计能力更高。
从流片情况来看，国内代工厂缺乏高速高精度ADC流片工艺，产品良率较低，如果主打高速高精度ADC，基本上只能在台积电流片，因此拿晶圆的能力也是这个团队很重要的能力。
4. 模数转换过程与ADC
下面，我简单和大家讲一下其中的数模转换的过程。
图2：模拟信号转化为数字信号的过程
从模拟信号到数字信号，模拟信号看起来非常不规则也不完整，最后变成数字信号，经过了采样，通过积分的形式，你的精度越高，相当于积分的DS越小，因此失真性越低，完成之后进行编码，之后转换为数字信号。
图3：采样速率越高，每秒采样次数越多，即失真性越低
从重要性来看，采样是最关键的，在相同的精度下采样速度越高表示芯片越好，转换速度越快。精度越高，分辨率越高，转换出来的信号和原来信号的差距比较小，我们可以理解为失真性比较小。里面存在一个很大的难点，采样速率和采样精度是“鱼和熊掌不可兼得”。如果采样精度做得很高，比如说32比特，没有任何可能做到一个G的采样速率。如果做到一个G的采样速率，精度大概8-14位左右。
二
ADC芯片的常见架构
下面，我跟大家分享一下ADC芯片的常见架构。根据下图所示，速度最高的叫超高速，基本上到10个G，这个细分领域的市场非常小，属于非常冷门的ADC。行业普遍将高速ADC统称pipeline，也叫流水线型ADC。
图4：ADC芯片的分类
流水线型对应的是一个G到12比特左右，往上就是逐次逼进型ADC（SAR ADC），是比较中庸的ADC，属于中精度、中速率。最后是过采样（Σ-ΔADC），基本上是16比特高精度ADC，因此速度相对比较慢一些。
下面我就来分别介绍一下这几类ADC：
1. 过采样ADC（Σ-ΔADC）
图5：Σ-ΔADC（过采样）
如上图所示，过采样ADC结构相比流水线型简单一些，比逐次逼进型稍微复杂一点。是通过积分的方式和跟踪信号的局部平均值，整体来看工艺要求不是很高。国内的中芯国际可以流片，应用领域很广，包括高精度数据采集，特别是传感器、数字音响系统、多媒体、工业流程控制、地震勘探仪器、声纳等电子测量、语音系统等。我个人喜欢分为消费领域和仪器领域，基本上是这两个最大应用领域。
在消费领域，提质仪和测温枪，比较低端的传感器都会用到过采样ADC，尤其是消费级别，占据了过采样ADC绝大的份额。测量仪器领域，包括地震勘测仪、声纳、CT机、X光机等，这些领域的价格昂贵，但是需要的量不多，所以市场规模相对消费电子小一些。
2. 逐次逼近型ADC（SAR ADC）
图6：SAR ADC（逐次逼近型）
逐次逼进型ADC，特点是采用二分法的形式，采样信号在比较器里不断和参考链进行比较，最后对信号完成模拟形态。优点是结构相对于流水线型来说比较简单，数字化程度比较高，功耗比较低，整体来看主要以SoC形式存在。这款芯片也能在中芯国际流片，应用领域比较广。因为是中等精度、中等速度，所以在工控领域和通信领域都会用到，转换速度和精度比较一般。
3.快闪型ADC（Flash ADC）
图7：Flash ADC（快闪型）
超高速ADC也被称为快闪型ADC，因为性能相对来说比较好，复杂程度高。如果随着精度上升，比较器的个数呈指数级的上升，功耗和面积非常高，所以打不动民用市场，只是在非常偏门的市场应用比较多，这块的市场规模可以忽略不计。
4. 流水线型ADC（Pipeline ADC）
图8：Pipeline ADC（流水线型）
我们再来看一下流水线型ADC。这一款ADC比较复杂，这个名称是国内提出的，因为国内是仿照TI的架构自己做出来的架构。结构比较复杂，速度非常高，精度主要是集中在8-12比特，所以特别适合用于高速情况下的信号处理，比如说高速数据采集，视频信号量化以及用在基站里的通讯技术等领域。应用场景包括5G基站、雷达、医学成像等，基本上高性能要求的地方都要用到。功耗比较大，电路面积比较大，只能在台积电流片。
从下面的图可以清晰地看到四款ADC从精度、采样速率、功耗的情况。
图9：四款ADC性能对比
我做一个流水线型属于法拉利，单价比较高，很难买到，面积比较大，性能比较好。
逐次逼进型ADC比较中庸，属于日系车的雷克萨斯，应用的场景比较多，单价也会低一些。
过采样ADC相当于马自达，精度比较高，速度很慢，可以下沉消费市场，做得好也非常难，操控性比较强。
超高速ADC只管速度，不管精度，用得很少，在一些专用的特殊场景，比如航空航天或者军工领域，但是基本上买不到国外的，而且市场规模非常窄。
三
ADC行业特点
1. 高端ADC面临“卡脖子”问题
目前，高端ADC面临卡脖子问题，就是我们买不到。我们看下图有一条线，线以上就是瓦森纳协议。
图10：“瓦森纳禁运线”标准
这条线我们可以了解到高性能的，比如12比特作为代表，12比特的精度做到一个G的采样速率水平，这类芯片是买不到的，中国属于受限制的国家，禁运范围主要集中在流水线型和逐次逼进型。因为用在通讯基站以及军工方面，必须要采用流水线型的架构才能做出来，军工客户或者大客户面临的问题是有或无的问题，我宁愿花远高于TI或者ADI的价格，可能高四五倍买芯片，解决从无到有的问题。
因为瓦森纳协议的因素，国内涌进了很多家公司，目前有六七家，专注瓦森纳协议以上的ADC起家，但是打不进民用市场。做法拉利和马自达有很大的区别，又想性能好又舒服很考验芯片设计能力，也许能把性能做得很好，但是体验不是特别好，或者把体验做得特别好，但是开起来性能一般，这也是很难平衡把握的因素。
2. ADC行业的三大难点
ADC行业有三个难点， 一是设计难度大 ，很难依赖于ADC的软件进行设计，很多要靠设计人员自己的经验，很多时候有很大的问题，设计出来的芯片静态指标是完美的，但是跑出来的时候动态指标远远达不到静态指标，比如噪声、干扰等，尤其是从研究院或者科研院所出来的团队，需要工程师有多学科基础。这是目前ADC行业最大的痛点。
二是生命周期比较长 ，由于模拟芯片注重高可靠性和稳定性，因此模拟芯片在新场景验证的时间比较长，一旦产品切入客户之后，迭代周期也会比较长，可持续供货长达10年以上，这个客户相当于锁定了，和汽车行业类似。
三是人才设计能力要求高 ，模拟芯片不需要大军团，但对人才设计能力经验要求非常高，年轻的芯片设计师可能学科背景不错，但是也不放心，因为不具备超过10年以上模拟芯片设计的经验，工程师要对集成电路设计、晶圆制造工艺流程和大部分元器件的电特性和物理特性均有了解。未来芯片的动态性能做出来的话，静态性能差距有点大，这是我们必须考量的因素。
