SI2303CDS-T1-GE3
技术参数
品牌： VISHAY
型号： SI2303CDS-T1-GE3
批号： 2019+
封装： SOT-23
数量： 320000
封装/外壳： TO-236-3，SC-59，SOT-23-3
工作温度： -55°C~150°C（TJ）
栅源电压 Vgss： ±8V
电流-连续漏极（Id）（25°C时）： 3.1A（Tc）
包装： 剪切带（CT） ，带卷（TR）
制造商标准提前期： 15 周
供应商器件封装： SOT-23-3（TO-236）
安装类型： 表面贴装(SMT)
不同 Id，Vgs时的 RdsOn（最大值）： 112毫欧@2.8A，4.5V
功率耗散（最大值）： 860mW（Ta），1.6W（Tc）
FET功能： -
不同Vds时的输入电容（Ciss）（最大值）： 405pF@10V
不同Vgs时的栅极电荷 （Qg）（最大值）： 10nC@4.5V
不同Id时的Vgs（th）（最大值）： 1V@250μA
驱动电压（最大RdsOn，最小RdsOn）： 2.5V，4.5V
漏源极电压（Vdss）： 20V
技术： MOSFET（金属氧化物）
FET类型： P沟道
零件状态： 在售
系列： TrenchFET?
湿气敏感性等级（MSL）： 1（无限）
对无铅要求的达标情况 / 对限制有害物质指令(RoHS)规范的达标情况： 无铅 / 符合限制有害物质指令(RoHS)规范要求
“智能网联”，已经成为当前背景下，中国提振本土汽车产业的“最佳路线”。
尽管如今，行业对自动驾驶和车联网的反响不如往年那般热烈，但却未能浇灭主流汽车玩家们对智能网联技术和商业化领域孜孜不倦的探索热情。据美国车辆管理局公布的2018和2019年自动驾驶脱离报告显示，2018年平均接管里程超1万公里的企业仅仅只有一家，但到了2019年，已有5家企业平均接管里程能够超过1万公里，排名第一的企业更是已经接近了3万公里。同时，在全球Top10的自动驾驶企业中，有中资背景的企业有5家，从这一对比显见，全球自动驾驶技术正在飞速进步，头部玩家也在不断的加大资源，而中国公司正在这股浪潮中充当着越来越关键的角色。
诚然，这与国内在政策层面持续不断的支持密不可分。从2015年到2020年，国家接连发布多项政策，将智能网联汽车产业的发展上升至国家战略层面，关注点从智能网联汽车细化至自动驾驶汽车；特别是今年年初，国家相继出台了《智能汽车创新发展战略》与《汽车驾驶自动化分级》两项方案，进一步明确了自动驾驶战略地位和未来方向。
随着政策层面的频送东风，各大城市区域也正抓紧产业变革的浪潮，积极推进自动驾驶，移动出行服务落地。据记者获悉，截止2019年底，国内已经建设了智能网联汽车示范基地50余个，获得地方政府颁发的自动驾驶牌照企业累计40多家。但目前来看，这类项目大多都是以道路测试和示范运行为主，仅是通过测试和示范来提升企业技术积累，真正实现商业化落地的项目较少。这其中，既有技术路线选择的问题，也有应用场景和商业模式不明晰的问题。
单车智能Or车路协同：谁将主导智能网联市场？
在“2020年世界人工智能大会云端峰会”上，上汽商用车技术中心智能驾驶副总监赖杰表示：“首先，在技术层面上，主要是围绕单车智能以及车路协同两种发展路线的选择。目前行业已经达成共识，长期将车路协同作为智能驾驶的终极选择，但就现阶段而言，单车智能和车路协同在实际运行过程中，都存在一定的技术痛点，有待进一步的完善和提升。”
比如，单车智能技术在可靠性、感知范围以及单车成本方面存在瓶颈。同时，单车智能与智慧城市的建设处于割裂的态势，无法融入智慧交通和智慧城市体系，不符合政府层面提升车辆安全监管的总体要求。这也是为何国内会选择将车路协同看作是当前实施智能网联规划的主导方案，毕竟车路协同不仅有助于实现更高等级的自动驾驶，同时也符合我国交通强国的大方向，相较于单车智能，车路协同增加了路端和云端的部署，可以有效的降低单车的成本和技术难度。
但现阶段的车路协同，也有其痛点，赖杰指出：“比如车路协同技术目前行业内仅仅停留在理论框架层面，并未形成统一标准及具体实施方案。车路协同的相关配套基础设施还不够完善，很难形成成熟的车路协同体系；而且，车路协同体系目前还面临法律定责及伦理问题，行业内还没有形成统一的共识。现阶段标准的制定多为测试和示范相关，且不太完备，车路协同的数据传输方案与协议，通信硬件，设备标准体系，路测设备体系等等，都还没有形成统一，自动驾驶车辆的路权限制，仍需要政府在立法层面有所突破。”
而且，从软硬件技术层面来看，目前智能汽车的感知上主要还是以摄像头，激光雷达以及毫米波雷达的多传感器融合为主，走向“摄像头+成像的毫米波雷达+V2X”的感知也还需要一定的时间；同时车载AI芯片要满足自动驾驶的商业化需求，至少是需要300TOPS的算力，目前国内的硬件仅能够提供60TOPS的算力，且仅为样片还没有量产。软件算法层面，也是集中在车端进行感知、决策以及控制，未来还有待逐渐向云端和边缘计算过渡。”
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