传感器BF82160使用业内领先的65nm加工工艺，具有低功耗、高集成、防静电及高性价比；同时采用其独有的FD（Finger Detection）唤醒技术，相较于传统的TP（Touch Point）唤醒模式，可实现更低功耗生物识别应用以及有效规避指纹锁在低温环境下的失效性。

中印云端在模组中运用的贝特莱与PB（Precise Biometrics）合作的算法符合金融车规级安全标准。该算法支持以FAR（False Acceptance Rate）认假率小于百万分之一，FRR（False Rejection Rate）拒真率小于1%的高精度有效识别硅胶、指模等假指纹情况；同时可通过采集活体和假指纹图像来创建数据库，进行算法训练，从而改进指纹匹配能力，提升识别速度。

随着智能社会加速实现，智能生物识别及进入系统也在日常工作、生活场景中得到快速普及。我们很高兴与贝特莱、中印云端达成战略合作伙伴关系，充分发挥各自在产品研发、生产、营销方面的优势，快速推出适合中国及全球市场需求的解决方案，共同拓展市场。我们将致力于提供安全、可靠、便捷、灵活的指纹识别模组解决方案。

在人工智能（AI）、5G等推动下，以MRAM（磁阻式随机存取存储器）、铁电随机存取存储器 (FRAM)、相变随机存取存储器（PRAM），以及可变电阻式随机存取存储器（RRAM）为代表的新兴存储技术逐渐成为市场热点。这些新技术吸引各大晶圆厂不断投入，最具代表性的厂商包括台积电、英特尔、三星和格芯（Globalfoundries）。

半导体制造技术持续朝更小的技术节点迈进，传统的DRAM和NAND Flash面临越来越严峻的微缩挑战，DRAM 已接近微缩极限，而NAND Flash则朝3D方向转型。

传统存储技术在高速运算上也遭遇阻碍，处理器与存储器之间的“墙”成为了提升运算速度和效率的最大障碍。特别是AI的发展，数据需求量暴增，“墙”的负面效应愈加突出，越来越多的半导体厂商正在加大对新兴存储技术的研发和投资力度，寻求成本更佳、速度更快、效能更好的存储方案。

最受期待的就是MRAM，各大厂商在它上面投入的力度也最大。MRAM属于非易失性存储技术，是利用具有高敏感度的磁电阻材料制造的存储器，断电时，MRAM储存的数据不会丢失，且耗能较低，读写速度快，可媲美SRAM，比Flash速度快百倍，在存储容量方面能替代DRAM，且数据保存时间长，适合高性能应用。

MRAM的基本结构是磁性隧道结，研发难度高，目前主要分为两大类：传统MRAM和STT-MRAM，前者以磁场驱动，后者则采用自旋极化电流驱动。

台积电已经完成22nm嵌入式STT-MRAM技术验证，进入量产阶段。在此基础上，该公司还在推进16 nm 制程的STT-MRAM研发工作。

除了MRAM，台积电也在进行着ReRAM的研发工作，并发表过多篇基于金属氧化物结构的ReRAM论文。

由于新兴存储技术将需要整合逻辑制程技术，因此现有存储器厂商要卡位进入新市场，门槛相对较高，而台积电在这方面具有先天优势，因为该公司拥有很强的逻辑制程生产能力，因此，台积电跨入新兴存储市场会具有竞争优势。

台湾地区工研院在新兴存储技术领域研发投入已超过10年，通过元件创新、材料突破、电路优化等方式，开发出了更快、更耐久、更稳定、更低功耗的新一代存储技术，目前，正在与台积电在这方面进行合作。未来，台积电在新兴存储器发展方面，工研院将会有所贡献，但具体内容并未透露。

三星在MRAM研发方面算是起步较早的厂商，开始了这项工作，开始进行STT-MRAM的研发，之后不断演进，生产出了8Mb的eMRAM。

三星Foundry业务部门的发展路径主要分为两条，从28nm节点开始，一条是按照摩尔定律继续向下发展，不断提升FinFET的工艺节点，从14nm到目前的7nm，进而转向下一步的5nm。

另一条线路就是FD-SOI工艺，该公司还利用其在存储器制造方面的技术和规模优势，着力打造eMRAM，以满足未来市场的需求。这方面主要采用28nm制程。

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