1.高速コネクタには国際特許障壁が存在します
2004年以来、3つの主要な外国のコネクタジャイアントであるTE、Amphenol、およびMolexは、高速バックプレーンコネクタのレイアウトに焦点を合わせ始め、世界中で550を超える特許を登録しています。 By establishing patent authorization strategic alliances, they have formed a strong patent barrier advantage, covering high-speed connector transmission rates including 1.25Gbps, 3.125Gbps, 5Gbps, 6.25Gbps, 10.3125Gbps, 12.5Gbps, 25.78125Gbps, 28Gbps, 56Gbps, as wellまだ公式にリリースされていないさまざまな速度112Gbpsバス標準として。
これらの伝送速度のうち、速度が1.25GBPの製品のみが対応するIEC 61076-4-101国際基準を持っていますが、残りの製品には対応する国際コネクタ標準仕様がありません。外国メーカーは、機械メーカーや標準的なアライアンス組織との深い拘束力を通じて、製品をマシン全体に深く埋め込み、伝送プロトコルを埋め込みました。たとえば、CPCI、ATCA、UBB、およびその他の仕様では、コネクタのメーカーとモデルを指定します。多数の特許技術を持っていることに基づいて、外国の製造業者は、2つ以上の企業間の共同特許認可を通じて実際の市場独占を達成しました。国内の企業は技術革新で高い特許障壁に直面しており、主要な高速コネクタは輸入に依存することしかできず、中国の情報セキュリティと「新しいインフラストラクチャ」プロモーションの進捗状況に深刻な影響を与えます。
2。外国と比較して、主要なコアテクノロジーの蓄積にはギャップがあります
外国の高速コネクタの研究開発と産業はより早く始まりましたが、主要なコアテクノロジーの蓄積、製品開発、アプリケーションプロモーションにおいて、国内企業よりも大きな利点があります。 2021年、Amphenolの112G製品Paladin®112GBPSが成功裏に開発され、少数のホストメーカーによって事前調査のために選択されました。 Molex Impulse ODもサンプリングされており、112Gbpsをサポートでき、現在、サンプル準備のために小さなバッチ生産にアップグレードする段階にあります。 Te Whisper Absoluteは現在、小規模な生産の段階にあります。現在、Huafeng Technology、Avic Optoelectronics、LuxShare、Qinghongなどの主要な国内企業は、56Gbpsの高速バックプレーンコネクタを設計および製造できるようになり、その工業製造機能は大きく異なります。 Huafeng TechnologyやAvic Optoelectronicsなどの少数の企業のみが112Gbpsの高速コネクタのサンプルを開発しており、改善と技術の最適化の段階にあります。いくつかの重要なリンクでは、大量生産と用途からの一定の距離があります。
3.高速コネクタのインテリジェントな製造およびオンライン検出機能にはギャップがあります
ハイエンドの高速コネクタは、プロセスの安定性、品質管理、環境の清潔さのための非常に高い要件を持っています。さらに、外国のコネクタ企業には高い人件費があります。したがって、このような高速バックプレーンコネクタを開発するとき、外国企業は完全に自動化された生産ラインとしてそれらを計画しました。そのインテリジェンスと自動化は非常に高く、組み立てラインは「ブラックライトファクトリー」を実現しています。プロセス全体を通して手動介入はほとんど必要ありません。労働の面での国内工場の価格上の利点、およびスマート工場の建設のための技術と資金の不足により、国内企業におけるインテリジェントな製造業の全体的な計画は比較的遅く、完全にはレイアウトされていません。長い間、中国のコネクタアセンブリは主に肉体労働に依存してきました。高精度、小さいサイズ、複雑で困難な高速コネクタのプロセスが高いため、製品アセンブリプロセスの品質と安定性に厳密な要件が配置されています。従来の手動方法は、製品アセンブリの一貫性を確保することが困難であり、大規模な生産で製品の品質を保証することは困難です。
全国省庁からの強力な支援により、Huafeng TechnologyとAvic Optoelectronicsは20Gおよび56Gの高速コネクタ自動化生産ラインを構築しました。ただし、強力な特殊な機器と比較的単一の製品モデルにより、高速製品の自動化生産機能のために複数の製品のインテリジェント生産を実現するには、継続的なエンジニアリング技術の研究と能力構築が必要です。
