【持续亏损，Q房网上海门店陷欠薪歇业风波，上市公司陷入泥潭！】
3月9日，证券时报记者获悉，因经营持续亏损，房产中介机构Q房网上海门店陷入歇业风波。
“目前拖欠我们1月份的提成，还有2021年度为了避税缓发的提成，之前公司公告说2月20日发放，后来说因为疫情、春节等因素，延迟到2月25号，但25号没有发放，也没有任何说明。”Q房网业务员董鑫（化名）告诉证券时报记者。
公开资料显示，Q房网是一家以O2O模式为核心，以房地产交易为主营业务的房地产互联网品牌，其业务覆盖深圳、上海、北京、苏州等多个城市。Q房网的运营主体为深圳市云房网络科技有限公司，负责上海地区业务的系其全资子公司上海云房数据服务有限公司。
“目前我们得到的回应是，总部没钱发不了，具体什么时候发放也不知道。”董鑫表示。
3月8日，多名Q房网一线业务员聚集在Q房网办公现场，与公司协商拖欠薪资问题，但直到3月9日凌晨，双方沟通未果。
3月9日中午，多名业务员再次来到Q房网上海总部。记者在现场了解到，多数业务员被拖欠的薪资、提成超过10万元。为防止秩序混乱，有物业人员驻守在Q房网办公现场，而Q房网办公场所仅有少量员工出入。
“我所了解到的情况是，目前没有任何处理办法，也没有任何说法。”对于现场的情况，Q房网一位知情人士回应记者。
实际上，对于上海地区的经营状况，Q房网近日已经提出了解决方案。在一份名为《上海云房数据服务有限公司歇业实施方案》（草案）的公告中，上海云房称，公司持续亏损，无力维持正常经营，为防止经营亏损进一步扩大，公司提供两种方案：
一是即日起上海云房总部除保留必要人员外，督促其他员工限期办理离职手续；二是上海云房门店所有业务一律暂停，正在推进过程中的存量业务可以继续完成，或可与客户协商一致后无条件解约。
草案显示，Q房网集团本部拟以Q房网在上海的现有门店，优先向上海公司现有团队开放加盟，鼓励上海云房现有团队以加盟模式参与Q房网在上海地区的运营。不过这一解决方案并未获得一线业务员的认可。
“现在的解决方案是让我们转做加盟，把尚未收回的佣金抓紧收进来，填补目前的窟窿，但大部分业务员是不同意的。我们之前已经收进来的该发的钱都没有发，也没有明确什么时候发，还要我们把后续的佣金收进来，我们是不相信的，公司已经没有可信度了。”董鑫表示。
“业务员基本都是没有底薪保障的，我们做网络广告要自己掏钱，带看需要的鞋套、文具都要自己掏钱自负盈亏，如果佣金提成不按时发放，基本的生活保障都没有。所以我们说，接受下一步安排的前提是先把拖欠的钱发掉，但他们不同意。”董鑫说。
经营持续亏损
Q房网在上海市场的经营状况，与政策及市场走向密切相关。2021年，受到政策影响，上海房产交易一度跌入冰点。
在记者获得的来自深圳云房的一份声明中，深圳云房对Q房网在上海地区的经营情况进行了解释。
深圳云房表示，由于上海本地地产中介品牌众多，市场竞争激烈，同时作为房价监控的重点城市，监管政策层出不穷，上海云房长期处于经营亏损、现金流短缺的状态。
深圳云房称，截至2022年1月底，已累计向上海云房提供超过6000万元资金支持。但去年以来，市场环境持续恶化，全行业进入调整期，为顺应市场变化，全公司积极采取了降本增效、扭亏为盈的改革措施，维持公司持续经营。
深圳云房表示，一直在积极帮助上海云房，解决经营亏损和经营性现金流紧张问题，不存在公司倒闭或卷款潜逃及侵占上海云房资金的行为。
不过，多名Q房网业务员告诉记者，上海地区的经营情况一直尚可，去年下半年部分时段确实开单较少，但去年年底至今已经明显恢复。“上海市场整体还是比较平稳，业绩也还可以，如果说有亏损，也不至于很大，至于为什么出现现在的问题，我们也不太清楚。”有Q房网业务员表示。
记者了解到，目前上海大量Q房网门店已经暂停营业，在Q房网APP中，上海仅有少部分地区尚能提供服务。而上海周边部分城市，也出现了延迟发薪现象。
有Q房网业务员向记者提供的信息显示，Q房网苏州职能管理中心3月9日发布通知称，受苏州、深圳疫情以及公司经营模式转型等因素影响，原定于3月10日发放的薪资，需延迟至3月15日发放。
此外，在Q房网上海门店出现危机后，部分Q房网门店与红星美凯龙旗下房产经纪品牌美凯龙爱家达成一致，目前已有部分Q房网门店更名为美凯龙爱家门店，原有Q房网工作人员平移。
在上海市宝山区一家美凯龙爱家门店，记者注意到，该店工作人员甚至连新名片都还没来得及印，使用的仍然是Q房网名片。
上市公司陷入泥潭
Q房网运营主体系深圳市云房网络科技有限公司。2017年，上市公司国创高新公告，拟以发行股份及支付现金的方式，购买深圳云房100%股权，交易对价为38亿元。
通过此次重大资产重组，原本主要从事沥青材料研发、生产与销售业务的国创高新，跨界进入房地产中介服务行业。2018年，得益于深圳云房良好的业绩表现，国创高新整体经营情况大幅提升。
不过，受到深圳云房经营的影响，近两年，国创高新陷入亏损。国创高新今年1月发布的公告显示，预计公司2021年扣非后净利润亏损9亿元-13亿元。
公司表示，亏损的重要原因是2021年公司房地产中介服务业务亏损严重。其中，受政策调控影响，主要利润来源城市深圳区域营业收入大幅下滑；同时公司延续了提高经纪人佣金分成比例的政策，相关变动成本同比增加较多；另外，公司2021年上半年新增门店约400间，同时关闭部分低效门店，相关成本费用增加较大。
2017年，国创高新对深圳云房的收购形成商誉约32亿元。2020年，国创高新对深圳云房计提商誉减值29.2亿元，计提无形资产减值4704万元，这直接导致公司2020年度亏损接近30亿元。
在今年1月份发布的公告中，国创高新还表示，深圳云房应收款单位大多为房地产开发企业，部分房地产开发企业已出现债务违约等风险，公司管理层对公司应收款项的可回收性进行了认真分析评估，认为存在较大风险，预计公司应收款减值准备将会大幅增加。
中介预期今年行情乐观
在上海，陷入经营危机的中介机构并不只有Q房网。据央视报道，2021年年底，上海房产中介机构就出现了关店潮。
“中介机构倒闭，一个重要原因是去年的政策比较严格。去年银行放款慢，很多贷款压根就批不下来，走一套流程，没有七八个月走不完。因为政策是突如其来的，导致很多在途交易面临违约。”上海某中介机构门店店长李胜利（化名）告诉记者。
记者了解到，2022年以来，多地楼市调控政策出现变化，一些城市银行放款周期缩短，利率有所下调，部分房产经纪人的心态也有了明显变化。
“我在深圳，去年的情况确实很差，很多从业人员都离开了，要么只能以租房业务过渡。主要是因为出台的指导价压得太紧，导致首付比例提高，成交量直线下跌。今年从目前的情况来看，利率有所下调，情况肯定要比去年好一些。”深圳资深房产经纪人陈飞表示。
“今年行情确实比去年要好很多，现在一套房子有时候同时好几拨人去看，我手上有些房源，两三天就成交了。我们门店前几天开过会，预计今年的行情比去年可能要好很多，但是价格基本不会有太大变化。”李胜利介绍。
“跟去年相比，其实今年的政策基本没有变化，只不过银行放贷周期明显加快。现在基本上三周都能放款，如果比较急，甚至两周就可以放款，而且现在执行的利率也比去年低了0.05%。”李胜利说。
详情可见：https://t.cn/A66q2y7h
3月9日，证券时报记者获悉，因经营持续亏损，房产中介机构Q房网上海门店陷入歇业风波。
“目前拖欠我们1月份的提成，还有2021年度为了避税缓发的提成，之前公司公告说2月20日发放，后来说因为疫情、春节等因素，延迟到2月25号，但25号没有发放，也没有任何说明。”Q房网业务员董鑫（化名）告诉证券时报记者。
公开资料显示，Q房网是一家以O2O模式为核心，以房地产交易为主营业务的房地产互联网品牌，其业务覆盖深圳、上海、北京、苏州等多个城市。Q房网的运营主体为深圳市云房网络科技有限公司，负责上海地区业务的系其全资子公司上海云房数据服务有限公司。
“目前我们得到的回应是，总部没钱发不了，具体什么时候发放也不知道。”董鑫表示。
3月8日，多名Q房网一线业务员聚集在Q房网办公现场，与公司协商拖欠薪资问题，但直到3月9日凌晨，双方沟通未果。
3月9日中午，多名业务员再次来到Q房网上海总部。记者在现场了解到，多数业务员被拖欠的薪资、提成超过10万元。为防止秩序混乱，有物业人员驻守在Q房网办公现场，而Q房网办公场所仅有少量员工出入。
“我所了解到的情况是，目前没有任何处理办法，也没有任何说法。”对于现场的情况，Q房网一位知情人士回应记者。
实际上，对于上海地区的经营状况，Q房网近日已经提出了解决方案。在一份名为《上海云房数据服务有限公司歇业实施方案》（草案）的公告中，上海云房称，公司持续亏损，无力维持正常经营，为防止经营亏损进一步扩大，公司提供两种方案：
一是即日起上海云房总部除保留必要人员外，督促其他员工限期办理离职手续；二是上海云房门店所有业务一律暂停，正在推进过程中的存量业务可以继续完成，或可与客户协商一致后无条件解约。
草案显示，Q房网集团本部拟以Q房网在上海的现有门店，优先向上海公司现有团队开放加盟，鼓励上海云房现有团队以加盟模式参与Q房网在上海地区的运营。不过这一解决方案并未获得一线业务员的认可。
“现在的解决方案是让我们转做加盟，把尚未收回的佣金抓紧收进来，填补目前的窟窿，但大部分业务员是不同意的。我们之前已经收进来的该发的钱都没有发，也没有明确什么时候发，还要我们把后续的佣金收进来，我们是不相信的，公司已经没有可信度了。”董鑫表示。
“业务员基本都是没有底薪保障的，我们做网络广告要自己掏钱，带看需要的鞋套、文具都要自己掏钱自负盈亏，如果佣金提成不按时发放，基本的生活保障都没有。所以我们说，接受下一步安排的前提是先把拖欠的钱发掉，但他们不同意。”董鑫说。
经营持续亏损
Q房网在上海市场的经营状况，与政策及市场走向密切相关。2021年，受到政策影响，上海房产交易一度跌入冰点。
在记者获得的来自深圳云房的一份声明中，深圳云房对Q房网在上海地区的经营情况进行了解释。
深圳云房表示，由于上海本地地产中介品牌众多，市场竞争激烈，同时作为房价监控的重点城市，监管政策层出不穷，上海云房长期处于经营亏损、现金流短缺的状态。
深圳云房称，截至2022年1月底，已累计向上海云房提供超过6000万元资金支持。但去年以来，市场环境持续恶化，全行业进入调整期，为顺应市场变化，全公司积极采取了降本增效、扭亏为盈的改革措施，维持公司持续经营。
深圳云房表示，一直在积极帮助上海云房，解决经营亏损和经营性现金流紧张问题，不存在公司倒闭或卷款潜逃及侵占上海云房资金的行为。
不过，多名Q房网业务员告诉记者，上海地区的经营情况一直尚可，去年下半年部分时段确实开单较少，但去年年底至今已经明显恢复。“上海市场整体还是比较平稳，业绩也还可以，如果说有亏损，也不至于很大，至于为什么出现现在的问题，我们也不太清楚。”有Q房网业务员表示。
记者了解到，目前上海大量Q房网门店已经暂停营业，在Q房网APP中，上海仅有少部分地区尚能提供服务。而上海周边部分城市，也出现了延迟发薪现象。
有Q房网业务员向记者提供的信息显示，Q房网苏州职能管理中心3月9日发布通知称，受苏州、深圳疫情以及公司经营模式转型等因素影响，原定于3月10日发放的薪资，需延迟至3月15日发放。
此外，在Q房网上海门店出现危机后，部分Q房网门店与红星美凯龙旗下房产经纪品牌美凯龙爱家达成一致，目前已有部分Q房网门店更名为美凯龙爱家门店，原有Q房网工作人员平移。
在上海市宝山区一家美凯龙爱家门店，记者注意到，该店工作人员甚至连新名片都还没来得及印，使用的仍然是Q房网名片。
上市公司陷入泥潭
Q房网运营主体系深圳市云房网络科技有限公司。2017年，上市公司国创高新公告，拟以发行股份及支付现金的方式，购买深圳云房100%股权，交易对价为38亿元。
通过此次重大资产重组，原本主要从事沥青材料研发、生产与销售业务的国创高新，跨界进入房地产中介服务行业。2018年，得益于深圳云房良好的业绩表现，国创高新整体经营情况大幅提升。
不过，受到深圳云房经营的影响，近两年，国创高新陷入亏损。国创高新今年1月发布的公告显示，预计公司2021年扣非后净利润亏损9亿元-13亿元。
公司表示，亏损的重要原因是2021年公司房地产中介服务业务亏损严重。其中，受政策调控影响，主要利润来源城市深圳区域营业收入大幅下滑；同时公司延续了提高经纪人佣金分成比例的政策，相关变动成本同比增加较多；另外，公司2021年上半年新增门店约400间，同时关闭部分低效门店，相关成本费用增加较大。
2017年，国创高新对深圳云房的收购形成商誉约32亿元。2020年，国创高新对深圳云房计提商誉减值29.2亿元，计提无形资产减值4704万元，这直接导致公司2020年度亏损接近30亿元。
在今年1月份发布的公告中，国创高新还表示，深圳云房应收款单位大多为房地产开发企业，部分房地产开发企业已出现债务违约等风险，公司管理层对公司应收款项的可回收性进行了认真分析评估，认为存在较大风险，预计公司应收款减值准备将会大幅增加。
中介预期今年行情乐观
在上海，陷入经营危机的中介机构并不只有Q房网。据央视报道，2021年年底，上海房产中介机构就出现了关店潮。
“中介机构倒闭，一个重要原因是去年的政策比较严格。去年银行放款慢，很多贷款压根就批不下来，走一套流程，没有七八个月走不完。因为政策是突如其来的，导致很多在途交易面临违约。”上海某中介机构门店店长李胜利（化名）告诉记者。
记者了解到，2022年以来，多地楼市调控政策出现变化，一些城市银行放款周期缩短，利率有所下调，部分房产经纪人的心态也有了明显变化。
“我在深圳，去年的情况确实很差，很多从业人员都离开了，要么只能以租房业务过渡。主要是因为出台的指导价压得太紧，导致首付比例提高，成交量直线下跌。今年从目前的情况来看，利率有所下调，情况肯定要比去年好一些。”深圳资深房产经纪人陈飞表示。
“今年行情确实比去年要好很多，现在一套房子有时候同时好几拨人去看，我手上有些房源，两三天就成交了。我们门店前几天开过会，预计今年的行情比去年可能要好很多，但是价格基本不会有太大变化。”李胜利介绍。
“跟去年相比，其实今年的政策基本没有变化，只不过银行放贷周期明显加快。现在基本上三周都能放款，如果比较急，甚至两周就可以放款，而且现在执行的利率也比去年低了0.05%。”李胜利说。
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TOPCon量产问题答疑及产能汇总
目前TOPCON量产平均效率在23.5%-24%之间，隆基、晶科、天合、晶澳、通威、中来等主流厂商均有布局规划。
电池技术迭代驱动光伏降本增效，N型电池有望接棒成为主流。光伏产业链快速发展的本质是技术驱动降本提效，这一点在电池片领域体现的尤为明显。
展望未来，由于P型PERC电池效率平均23%以上，迫近其瓶颈且提效进度放缓，而N型电池效率提升潜力大、投资成本不断降低，目前转化效率已突破平均24%以上，当前路线主要为三种N型电池片技术：TOPCON电池技术，HIT电池技术以及IBC电池技术。我们认为本轮光伏技术变革将由P型电池转向N型电池，同时也将带来电池片设备的变革和投资机会。
尽管TOPCon电池已进入产业化发展阶段，其量产仍有较多技术难点有待突破，还需进一步加强产业链上下游企业的协同创新与开放合作。
有鉴于此，上海市太阳能学会、光伏领跑者创新论坛即将举办☞☞第二届TOPCon电池技术发展与设备创新国际论坛，来自TOPCon光伏领域的权威机构及领跑企业将分享精彩报告。
以下是整理的行业内关于topcon电池的相关问题答疑汇总
01
问题：TOPCon 成本降低的降本潜力如何？
回复：TOPCon成本下降的潜力很大，随着电池制程表现的不断提高，非硅成本必然会降低；另外，银浆的耗量以及成本的下降空间也很大；投资额低导致整个设备的折旧成本也低；另外，我司的硼扩、LPCVD等关键设备也已经实现了国产化，设备上也是致力于大产能低运营成本，有利于推动TOPCon技术的降本工作。
02
问题：目前业内有哪几家在用此技术，是否是嫁接在现有产线上还是全新产线？效果如何？
回复：业内主要有中来、天合等，基本上都是全新线。另外，据了解，很多企业，新上PERC产线都都预留了TOPCon升级空间，目前的效率能够达到23.5-23.8%左右，良率也基本在93%-94%左右。另外，据了解，很多企业，新上PERC产线都都预留了TOPCon升级空间，目前的效率能够达到23.3-23.5%左右，良率也基本在93%-94%左右。
03
问题：除了N型硅片，TOPCon还需要何种新材料？供应前景如何？
回复：TOPCon技术，N 型和P型都可以做，基本不需要新的材料，其与PERC的材料没有明显差异，整体材料的供应没有问题。
04
问题：不同沉积方式的差别（LPCVD PEALD APECVDMAIA）；
回复：主要还是LPCVD和PECVD的差异。从目前来看的话，LPCVD的成膜质量更好，而且其产能大，维护比较方便；PECVD虽然沉积速度快，但是可能出现爆膜以及造成粉尘的产生。
05
问题：集成原位掺杂与单独磷注入的差别？
回复：原位掺杂因为磷烷抑制了非晶硅的成膜速率，会导致其均匀性变差。另外它要兼容均匀性和方阻，所以控制会比较难；而用本征来做磷扩，兼容性会比较好，也容易控制。
06
问题：PERC升级TOPCon工艺路线的设备成本？
回复：这个要看实际状况，相信大家都能理解，一般GW级别目前大概在5-6千万左右，仅供参考；
07
问题：生产运行中SIO2的厚度如何检测？
回复：生产运行中，二氧化硅的厚度是很难检测的，其实我们也不建议在生产过程中做二氧化硅的检测，可以从其他工序的监控反应出来，比如从方阻就可以看出来。
08
问题：LPCVD方式的优点、均匀性情况？
回复：LPCVD的优点:产能大,易于维护,是一个比较成熟的设备；而均匀性目前可以做到433这样水平。
09
问题：TOPCon对浆料的要求？
回复：要求较高，从去年的整体情况看，浆料对于整体电性能提升作用很大，当然也意味着较大的降本空间。
10
问题：绕镀的宽度对绕镀清洗的影响，绕镀清洗的难点有哪些？目前的绕镀清洗方式有哪些？
回复：绕镀的宽度对于绕镀的清洗难易有关，宽度越大，清洗越困难，比如会导致清洗不均匀、外观不良或者EL不良。目前主要的绕镀去除方式是酸刻和碱刻。
11
问题：正面氧化铝钝化之前是否还有必要增加热氧？
回复：个人认为不需要增加热氧，目前来看氧化铝的本身钝化的效果就比较好。
12
问题：正面氧化铝是否可以用其他钝化膜代替？
回复：正面氧化铝可以用其他的钝化膜来代替，但是目前氧化铝的本身钝化效果就比较好，另外其工艺也比较成熟，成本也比较低。
13
问题：对于TOPCon而言，PECVD方式氧化铝和ALD方式氧化铝有什么差异？
回复：TOPCon在绒面的钝化是在正面进行，在绒面上进行钝化，PECVD的生长速率快，可能会导致钝化效果略差于ALD。
14
问题：TOPCon产线设备投资相对于PERC比较优势的临界点在哪里（转化率优势达到多少，设备投资额差距多少）。预计这个临界点出现在什么时候。
回复：个人认为，关键临界点就在眼前，因为目前PERC的效率基本已经到极限，而TOPCon在市场上已经有GW级别的量产，整体的运行状况也较好，效率可以做到23.3-23.5%，良率也基本超过90%，运营成本也在不断降低中。
15
问题：N-TOPCon现在的实际良率和量产效率怎么样？现在国内规模大概多少呢？另外，贵公司针对P-TOPCon方面有和国内外企业做过研究测试吗？大体情况如何？
回复：N-TOPCon我司实际量产效率在23.5-23.8，国内的规模约4-5GW， P-TOPCon已经有一些研究机构已经做出来了，效率也比较高。P型TOPCon和N型TOPCon只是电池路线差异，我司的设备均可以使用。
16
问题：目前新建1GW的TOPCon产线，大约多少亿？
回复：大概2.5亿左右吧。最终要看各家配置。
17
问题：新的TOPCon产线是否兼容166和210尺寸的电池？
回复：我司的设备是可以实现全尺寸兼容。
18
问题：未来两三年N型硅片的主流尺寸和片厚会是怎样？
回复：目前只能说大尺寸肯定是未来的趋势。
19
问题：PL技术在TOPCon中的应用？
回复：PL是在TOPCon的一个标配，对于效率异常的排查，对于效率的提升都是非常有帮助的。
20
问题：如何在设备端和载具上解决绕镀？
回复：我司设备的绕镀基本控制在硅片的边缘1cm左右，我们还在不断努力的开发无绕镀的设备。
21
问题：对于多晶硅绕镀清洗，酸碱法清洗谁更有优势，链式和槽式谁更有优势？
回复：目前酸碱都能去除，最终还是要看工艺的匹配以及综合性价比来选择。
22
问题：N-TOPCon扩散工艺会使用到BBr3或BCl3气体，请问两者优缺点为何?
回复：BBr3使用比较多，尤其是光伏，以说其整体的设备市场占有率较高。BCl3的运营成本包括BOM成本以及设备维护保养成本，其整体的运营成本还是优于BBr3。
23
问题：TOPCon技术与现有组件技术能否有效兼容，比如叠片，半片，大硅片，双面等？
回复：TOPCon能够有效的兼容半片、叠片、大硅片以及双面组件；
24
问题：PERC+可以叠加TOPCon技术进去的，另外，拉普拉斯的LP炉管寿命是多久？
回复：关于延长石英管寿命，目前有很多方法予以解决。
25
问题：水平放片，下面那片不会有很重的舟齿印？因为重力压紧了，气体进不去。
回复：不会，舟印只跟石英舟的质量或者清洗饱和工艺有关系。水平的最佳优势就是气体在硅片表面的分布，而齿与齿之间也是有间距的。
26
问题：低压状态下分子自由程大，如何避免水平放片下层流状态扩散不充分的情况？
回复：低压状态下分子自由程大有利于气体分布均匀，对于水平放片对于气流无阻挡所以压力需求不会要求很低，对于泵的要求也没有竖直及菱形插片高。
27
问题：水平放片自动化设备配套情况？
回复：市面上的主流自动化厂家都能配置。
28
问题：能否采用BBr3来代替BCl3，是否具备原位清洗功能？
回复：对于我们来说BCl3使用效果比BBR3效果好所以不会考虑替换，原位清洗功能可根据客户需求增加。
29
问题：硼扩散方阻范围和方阻均匀性？
回复：100~120ohm/squ可以做到4%/4%/3%。
30
问题：请问如果保证TOPCon钝化的均匀性问题？这个均匀性直接以何种方式表现在电池的电性能参数上？开压和电流的收敛性如何保证？电池串的明暗片如果控制？
回复：钝化均匀性只要钝化工序的均匀性做好即可，主要体现电性参数开压和FF上；开压和电流的收敛性只要制程管控好就能保证，电池明暗片可以参考PERC/HIT。
全球光伏 2022-03-07 18:26
目前TOPCON量产平均效率在23.5%-24%之间，隆基、晶科、天合、晶澳、通威、中来等主流厂商均有布局规划。
电池技术迭代驱动光伏降本增效，N型电池有望接棒成为主流。光伏产业链快速发展的本质是技术驱动降本提效，这一点在电池片领域体现的尤为明显。
展望未来，由于P型PERC电池效率平均23%以上，迫近其瓶颈且提效进度放缓，而N型电池效率提升潜力大、投资成本不断降低，目前转化效率已突破平均24%以上，当前路线主要为三种N型电池片技术：TOPCON电池技术，HIT电池技术以及IBC电池技术。我们认为本轮光伏技术变革将由P型电池转向N型电池，同时也将带来电池片设备的变革和投资机会。
尽管TOPCon电池已进入产业化发展阶段，其量产仍有较多技术难点有待突破，还需进一步加强产业链上下游企业的协同创新与开放合作。
有鉴于此，上海市太阳能学会、光伏领跑者创新论坛即将举办☞☞第二届TOPCon电池技术发展与设备创新国际论坛，来自TOPCon光伏领域的权威机构及领跑企业将分享精彩报告。
以下是整理的行业内关于topcon电池的相关问题答疑汇总
01
问题：TOPCon 成本降低的降本潜力如何？
回复：TOPCon成本下降的潜力很大，随着电池制程表现的不断提高，非硅成本必然会降低；另外，银浆的耗量以及成本的下降空间也很大；投资额低导致整个设备的折旧成本也低；另外，我司的硼扩、LPCVD等关键设备也已经实现了国产化，设备上也是致力于大产能低运营成本，有利于推动TOPCon技术的降本工作。
02
问题：目前业内有哪几家在用此技术，是否是嫁接在现有产线上还是全新产线？效果如何？
回复：业内主要有中来、天合等，基本上都是全新线。另外，据了解，很多企业，新上PERC产线都都预留了TOPCon升级空间，目前的效率能够达到23.5-23.8%左右，良率也基本在93%-94%左右。另外，据了解，很多企业，新上PERC产线都都预留了TOPCon升级空间，目前的效率能够达到23.3-23.5%左右，良率也基本在93%-94%左右。
03
问题：除了N型硅片，TOPCon还需要何种新材料？供应前景如何？
回复：TOPCon技术，N 型和P型都可以做，基本不需要新的材料，其与PERC的材料没有明显差异，整体材料的供应没有问题。
04
问题：不同沉积方式的差别（LPCVD PEALD APECVDMAIA）；
回复：主要还是LPCVD和PECVD的差异。从目前来看的话，LPCVD的成膜质量更好，而且其产能大，维护比较方便；PECVD虽然沉积速度快，但是可能出现爆膜以及造成粉尘的产生。
05
问题：集成原位掺杂与单独磷注入的差别？
回复：原位掺杂因为磷烷抑制了非晶硅的成膜速率，会导致其均匀性变差。另外它要兼容均匀性和方阻，所以控制会比较难；而用本征来做磷扩，兼容性会比较好，也容易控制。
06
问题：PERC升级TOPCon工艺路线的设备成本？
回复：这个要看实际状况，相信大家都能理解，一般GW级别目前大概在5-6千万左右，仅供参考；
07
问题：生产运行中SIO2的厚度如何检测？
回复：生产运行中，二氧化硅的厚度是很难检测的，其实我们也不建议在生产过程中做二氧化硅的检测，可以从其他工序的监控反应出来，比如从方阻就可以看出来。
08
问题：LPCVD方式的优点、均匀性情况？
回复：LPCVD的优点:产能大,易于维护,是一个比较成熟的设备；而均匀性目前可以做到433这样水平。
09
问题：TOPCon对浆料的要求？
回复：要求较高，从去年的整体情况看，浆料对于整体电性能提升作用很大，当然也意味着较大的降本空间。
10
问题：绕镀的宽度对绕镀清洗的影响，绕镀清洗的难点有哪些？目前的绕镀清洗方式有哪些？
回复：绕镀的宽度对于绕镀的清洗难易有关，宽度越大，清洗越困难，比如会导致清洗不均匀、外观不良或者EL不良。目前主要的绕镀去除方式是酸刻和碱刻。
11
问题：正面氧化铝钝化之前是否还有必要增加热氧？
回复：个人认为不需要增加热氧，目前来看氧化铝的本身钝化的效果就比较好。
12
问题：正面氧化铝是否可以用其他钝化膜代替？
回复：正面氧化铝可以用其他的钝化膜来代替，但是目前氧化铝的本身钝化效果就比较好，另外其工艺也比较成熟，成本也比较低。
13
问题：对于TOPCon而言，PECVD方式氧化铝和ALD方式氧化铝有什么差异？
回复：TOPCon在绒面的钝化是在正面进行，在绒面上进行钝化，PECVD的生长速率快，可能会导致钝化效果略差于ALD。
14
问题：TOPCon产线设备投资相对于PERC比较优势的临界点在哪里（转化率优势达到多少，设备投资额差距多少）。预计这个临界点出现在什么时候。
回复：个人认为，关键临界点就在眼前，因为目前PERC的效率基本已经到极限，而TOPCon在市场上已经有GW级别的量产，整体的运行状况也较好，效率可以做到23.3-23.5%，良率也基本超过90%，运营成本也在不断降低中。
15
问题：N-TOPCon现在的实际良率和量产效率怎么样？现在国内规模大概多少呢？另外，贵公司针对P-TOPCon方面有和国内外企业做过研究测试吗？大体情况如何？
回复：N-TOPCon我司实际量产效率在23.5-23.8，国内的规模约4-5GW， P-TOPCon已经有一些研究机构已经做出来了，效率也比较高。P型TOPCon和N型TOPCon只是电池路线差异，我司的设备均可以使用。
16
问题：目前新建1GW的TOPCon产线，大约多少亿？
回复：大概2.5亿左右吧。最终要看各家配置。
17
问题：新的TOPCon产线是否兼容166和210尺寸的电池？
回复：我司的设备是可以实现全尺寸兼容。
18
问题：未来两三年N型硅片的主流尺寸和片厚会是怎样？
回复：目前只能说大尺寸肯定是未来的趋势。
19
问题：PL技术在TOPCon中的应用？
回复：PL是在TOPCon的一个标配，对于效率异常的排查，对于效率的提升都是非常有帮助的。
20
问题：如何在设备端和载具上解决绕镀？
回复：我司设备的绕镀基本控制在硅片的边缘1cm左右，我们还在不断努力的开发无绕镀的设备。
21
问题：对于多晶硅绕镀清洗，酸碱法清洗谁更有优势，链式和槽式谁更有优势？
回复：目前酸碱都能去除，最终还是要看工艺的匹配以及综合性价比来选择。
22
问题：N-TOPCon扩散工艺会使用到BBr3或BCl3气体，请问两者优缺点为何?
回复：BBr3使用比较多，尤其是光伏，以说其整体的设备市场占有率较高。BCl3的运营成本包括BOM成本以及设备维护保养成本，其整体的运营成本还是优于BBr3。
23
问题：TOPCon技术与现有组件技术能否有效兼容，比如叠片，半片，大硅片，双面等？
回复：TOPCon能够有效的兼容半片、叠片、大硅片以及双面组件；
24
问题：PERC+可以叠加TOPCon技术进去的，另外，拉普拉斯的LP炉管寿命是多久？
回复：关于延长石英管寿命，目前有很多方法予以解决。
25
问题：水平放片，下面那片不会有很重的舟齿印？因为重力压紧了，气体进不去。
回复：不会，舟印只跟石英舟的质量或者清洗饱和工艺有关系。水平的最佳优势就是气体在硅片表面的分布，而齿与齿之间也是有间距的。
26
问题：低压状态下分子自由程大，如何避免水平放片下层流状态扩散不充分的情况？
回复：低压状态下分子自由程大有利于气体分布均匀，对于水平放片对于气流无阻挡所以压力需求不会要求很低，对于泵的要求也没有竖直及菱形插片高。
27
问题：水平放片自动化设备配套情况？
回复：市面上的主流自动化厂家都能配置。
28
问题：能否采用BBr3来代替BCl3，是否具备原位清洗功能？
回复：对于我们来说BCl3使用效果比BBR3效果好所以不会考虑替换，原位清洗功能可根据客户需求增加。
29
问题：硼扩散方阻范围和方阻均匀性？
回复：100~120ohm/squ可以做到4%/4%/3%。
30
问题：请问如果保证TOPCon钝化的均匀性问题？这个均匀性直接以何种方式表现在电池的电性能参数上？开压和电流的收敛性如何保证？电池串的明暗片如果控制？
回复：钝化均匀性只要钝化工序的均匀性做好即可，主要体现电性参数开压和FF上；开压和电流的收敛性只要制程管控好就能保证，电池明暗片可以参考PERC/HIT。
全球光伏 2022-03-07 18:26
“存内计算”照进现实播报文章
中国电子报
发布时间: 2022-03-04 03:07
优质科技领域创作者
关注
存内计算由于突破传统冯·诺依曼架构瓶颈，实现了存储单元与逻辑单元的融合，成为实现智能计算的主要技术路线之一，受到业界龙头企业的高度重视。在近日召开的国际固态半导体电路会议（ISSCC）上，SK海力士发表了基于GDDR接口的DRAM存内计算，台积电共发表（或合作发展）6篇有关存内计算存储器IP的论文。随着人工智能对高性能、低功耗处理需求的不断增强，存内计算的开发进程必将不断加快，并走向现实应用。
存内计算受关注，龙头企业重点布局
ISSCC一向是半导体产业界展示最新研发成果的平台之一，在今年的发布重点中，存内计算无疑位列其中。SK海力士发表存内计算的开发成果——基于GDDR接口的DRAM存内计算，并展示了其首款基于存内计算技术产品——GDDR6-AiM的样本。
SK海力士表示，GDDR6-AiM是将计算功能添加到数据传输速度为16Gbps的GDDR6内存产品中。与传统DRAM相比，将GDDR6-AiM 与CPU、GPU相结合的系统可在特定计算环境中将计算速度提高16倍。此外，由于存内计算在运算中减少了内存与CPU、GPU间的数据传输往来，大大降低了功耗，GDDR6-AiM可使功耗降低80%。SK海力士解决方案开发担当副社长安炫表示：“基于具备独立计算功能的存内计算技术，SK海力士将通过GDDR6-AiM构建全新的存储器解决方案生态系统。”
台积电在存内计算研发方面的投入也很大。在本届ISSCC上，台积电共合作发表了6篇关于存内计算存储器IP的论文，其中一篇的作者全部来自台积电，其余5篇则是台积电和其他高校合作。台积电独立发表的SRAM论文基于5nm工艺，可以在不同计算精度下实现高计算密度和能效比。
事实上，三星、IBM、东芝、英特尔等半导体大厂在存内计算方面也早有布局。三星日前在顶级学术期刊Nature上发表全球首个基于MRAM的存内计算研究，基于28nm CMOS工艺的MRAM阵列进行存内计算的开发，所构建的新型MRAM阵列用于运行手写数字识别和人脸检测等AI算法，准确率分别达到98%和93%。
国内厂商方面，阿里达摩院、知存科技、Myhtic等也以AI为契机，积极进行特定领域、特定功能的AI存算一体芯片开发。去年5月，Myhtic宣布完成C轮7000万美元融资。去年6月，知存科技宣布完成亿元A3轮融资。
AI应用拉动需求，迈入产品化前夜
随着人工智能应用的爆发，业界迫切需要一项技术来解决传统冯·诺依曼架构存在的算力瓶颈与高功耗问题。这也是一众半导体大厂关注存内计算的主要原因。
对此有业内专家告诉记者，当前主流的计算架构均采用冯·诺依曼架构，其存在两个固有问题：即所谓的内存墙问题和功耗墙问题。冯·诺依曼架构的计算单元与存储单元分置，之间用数据总线连接，运算过程中就需要使数据在处理器与存储器之间进行频繁迁移，这一过程产生的功耗极为巨大，甚至比真正用于数据处理所产生的功耗还要高上百倍。内存墙则是指目前的CPU运算速度比存储器的数据存取速度快得多，存储器成为制约数据处理速度提高的主要瓶颈。现在的人们应对这个问题的主要方法是提高内存的处理速度或加大数据传输带宽，但这些都不能从根本上解决问题，开发一种将存储单元与处理单元完全整合的处理器方案，就成为解决这一问题的终极方案。
SK海力士定制设计项目负责人Dae-han Kwon 也指出：“对于 RNN（循环神经网络）等内存受限的应用程序，当应用程序在DRAM中使用计算电路执行时，性能和功率效率有望显著提高。考虑到要处理的数据量将大幅增加，存内计算有望成为改善当前计算机系统性能极限的有力候选者。”
正是在人工智能特别是边缘AI应用需求的推动下，存内计算的产品化开发进程也在加快。根据北京大学信息科学技术学院微纳电子学系副教授叶乐的介绍，存内计算技术大概率会实现产品化。目前基于SRAM的存内计算，已经进入到产品化的前夜，有望率先在可穿戴设备、智能手机等智能物联网AIoT领域应用，估计1到2年就有望看到产品级的SRAM存内计算芯片实现商业化落地。在此之后，存内计算芯片会逐渐往更大算力的应用领域渗透。基于MRAM的存内计算则会稍微滞后一些，这主要跟工艺可获得性有关。基于DRAM的存内计算芯片，有可能需要更长的时间才会落地，原因在于DRAM存内计算适用于大算力AI芯片，因此还需要解决其他一系列的技术难题，例如阵列间的互连和架构问题等。此外，大算力芯片，往往对通用性和可编程性要求更高，因此对于大算力芯片，架构需要更多的考虑通用性和可编程性，并且软硬件协同设计、编译器等工具链的重要性和难度也更为突出。
叶乐强调，不同应用场合对存内计算的需求也不同，消费电子、物联网终端、边端计算、云端计算对功耗、能效、算力密度、Bit精度、绝对算力、成本、是否需要非易失性等方面的侧重点和侧重程度各不相同，因此各类存内计算技术，均会有发展的必要性。
生态搭建存挑战，存内逻辑是方向
尽管存内计算的商业化进程不断临近，但在开发与应用中存在的挑战也不容忽视。业内专家指出，相较于传统处理器，存内计算本身就是一门非常复杂的、技术壁垒极高的设计方法，属于需要多年经验积累、大量资源以及时间投入才能实现的尖端领域。而更大的挑战还涉及到相关产业生态的整合，其中面临的挑战更加复杂。
在冯·诺依曼架构下，处理器与存储器是分别独立发展的，经过这么多年均已各自形成独立的产业生态，从设计到制造再到软件都已相当完备。而存内计算要想发展起来，实际是要将两个独立的生态整合到一起，其中所需投入的精力和资源是非常巨大的。
尽管存内计算面临技术开发与产业生态的双重挑战，但是其整体发展趋势依然被看好。叶乐指出，存内计算将是大势所趋，只有这种革命性的彻底的架构革新，才能真正解决内存墙和功耗墙的问题。从技术趋势上看，存算一体芯片将循着近存储计算、内存储计算、内存执行计算的技术路线发展。
此外，基于哪类存储进行存内计算设计也是开发重点之一。此次Sk海力士便基于DDR进行开发的，台积电则是基于SRAM。对此专家指出，目前开发者的研究之所以多是基于SRAM展开，一方面是因为SRAM比较容易获得，SRAM在标准CMOS工艺下即可得到，流片门槛较低。另一方面则因SRAM的存取速度是所有主流存储器中最接近CPU的，基于它进行存内计算开发，最容易解决内存墙问题。但是SRAM也存在芯片成本高、面积大的问题。更重要的是，SRAM属易失性存储器，断电后数据无法保存，还要把数据传输到其他NAND Flash等存储器当中，并不能从根本上解决功耗问题。NAND闪存等非易失性存储器可以保存处理后的数据，还具有成本低、容量大等优势，但是NAND闪存的存取速度慢，依然限制着未来存内计算芯片的速度。
因此，专家认为，对于那些投入存内计算开发的半导体大厂来说，将来更大的可能是基于新型存储器如MRAM、ReRAM等，做存内计算的开发。此类新型存储器一些性能上的优势是传统存储器所不具备的。当然，专家也指出，当前业界开发的新型存储技术工艺还不成熟，以之为基础进行存内计算或会需要的研发更长时间。
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作者丨陈炳欣
编辑丨连晓东
美编丨马利亚
中国电子报
发布时间: 2022-03-04 03:07
优质科技领域创作者
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存内计算由于突破传统冯·诺依曼架构瓶颈，实现了存储单元与逻辑单元的融合，成为实现智能计算的主要技术路线之一，受到业界龙头企业的高度重视。在近日召开的国际固态半导体电路会议（ISSCC）上，SK海力士发表了基于GDDR接口的DRAM存内计算，台积电共发表（或合作发展）6篇有关存内计算存储器IP的论文。随着人工智能对高性能、低功耗处理需求的不断增强，存内计算的开发进程必将不断加快，并走向现实应用。
存内计算受关注，龙头企业重点布局
ISSCC一向是半导体产业界展示最新研发成果的平台之一，在今年的发布重点中，存内计算无疑位列其中。SK海力士发表存内计算的开发成果——基于GDDR接口的DRAM存内计算，并展示了其首款基于存内计算技术产品——GDDR6-AiM的样本。
SK海力士表示，GDDR6-AiM是将计算功能添加到数据传输速度为16Gbps的GDDR6内存产品中。与传统DRAM相比，将GDDR6-AiM 与CPU、GPU相结合的系统可在特定计算环境中将计算速度提高16倍。此外，由于存内计算在运算中减少了内存与CPU、GPU间的数据传输往来，大大降低了功耗，GDDR6-AiM可使功耗降低80%。SK海力士解决方案开发担当副社长安炫表示：“基于具备独立计算功能的存内计算技术，SK海力士将通过GDDR6-AiM构建全新的存储器解决方案生态系统。”
台积电在存内计算研发方面的投入也很大。在本届ISSCC上，台积电共合作发表了6篇关于存内计算存储器IP的论文，其中一篇的作者全部来自台积电，其余5篇则是台积电和其他高校合作。台积电独立发表的SRAM论文基于5nm工艺，可以在不同计算精度下实现高计算密度和能效比。
事实上，三星、IBM、东芝、英特尔等半导体大厂在存内计算方面也早有布局。三星日前在顶级学术期刊Nature上发表全球首个基于MRAM的存内计算研究，基于28nm CMOS工艺的MRAM阵列进行存内计算的开发，所构建的新型MRAM阵列用于运行手写数字识别和人脸检测等AI算法，准确率分别达到98%和93%。
国内厂商方面，阿里达摩院、知存科技、Myhtic等也以AI为契机，积极进行特定领域、特定功能的AI存算一体芯片开发。去年5月，Myhtic宣布完成C轮7000万美元融资。去年6月，知存科技宣布完成亿元A3轮融资。
AI应用拉动需求，迈入产品化前夜
随着人工智能应用的爆发，业界迫切需要一项技术来解决传统冯·诺依曼架构存在的算力瓶颈与高功耗问题。这也是一众半导体大厂关注存内计算的主要原因。
对此有业内专家告诉记者，当前主流的计算架构均采用冯·诺依曼架构，其存在两个固有问题：即所谓的内存墙问题和功耗墙问题。冯·诺依曼架构的计算单元与存储单元分置，之间用数据总线连接，运算过程中就需要使数据在处理器与存储器之间进行频繁迁移，这一过程产生的功耗极为巨大，甚至比真正用于数据处理所产生的功耗还要高上百倍。内存墙则是指目前的CPU运算速度比存储器的数据存取速度快得多，存储器成为制约数据处理速度提高的主要瓶颈。现在的人们应对这个问题的主要方法是提高内存的处理速度或加大数据传输带宽，但这些都不能从根本上解决问题，开发一种将存储单元与处理单元完全整合的处理器方案，就成为解决这一问题的终极方案。
SK海力士定制设计项目负责人Dae-han Kwon 也指出：“对于 RNN（循环神经网络）等内存受限的应用程序，当应用程序在DRAM中使用计算电路执行时，性能和功率效率有望显著提高。考虑到要处理的数据量将大幅增加，存内计算有望成为改善当前计算机系统性能极限的有力候选者。”
正是在人工智能特别是边缘AI应用需求的推动下，存内计算的产品化开发进程也在加快。根据北京大学信息科学技术学院微纳电子学系副教授叶乐的介绍，存内计算技术大概率会实现产品化。目前基于SRAM的存内计算，已经进入到产品化的前夜，有望率先在可穿戴设备、智能手机等智能物联网AIoT领域应用，估计1到2年就有望看到产品级的SRAM存内计算芯片实现商业化落地。在此之后，存内计算芯片会逐渐往更大算力的应用领域渗透。基于MRAM的存内计算则会稍微滞后一些，这主要跟工艺可获得性有关。基于DRAM的存内计算芯片，有可能需要更长的时间才会落地，原因在于DRAM存内计算适用于大算力AI芯片，因此还需要解决其他一系列的技术难题，例如阵列间的互连和架构问题等。此外，大算力芯片，往往对通用性和可编程性要求更高，因此对于大算力芯片，架构需要更多的考虑通用性和可编程性，并且软硬件协同设计、编译器等工具链的重要性和难度也更为突出。
叶乐强调，不同应用场合对存内计算的需求也不同，消费电子、物联网终端、边端计算、云端计算对功耗、能效、算力密度、Bit精度、绝对算力、成本、是否需要非易失性等方面的侧重点和侧重程度各不相同，因此各类存内计算技术，均会有发展的必要性。
生态搭建存挑战，存内逻辑是方向
尽管存内计算的商业化进程不断临近，但在开发与应用中存在的挑战也不容忽视。业内专家指出，相较于传统处理器，存内计算本身就是一门非常复杂的、技术壁垒极高的设计方法，属于需要多年经验积累、大量资源以及时间投入才能实现的尖端领域。而更大的挑战还涉及到相关产业生态的整合，其中面临的挑战更加复杂。
在冯·诺依曼架构下，处理器与存储器是分别独立发展的，经过这么多年均已各自形成独立的产业生态，从设计到制造再到软件都已相当完备。而存内计算要想发展起来，实际是要将两个独立的生态整合到一起，其中所需投入的精力和资源是非常巨大的。
尽管存内计算面临技术开发与产业生态的双重挑战，但是其整体发展趋势依然被看好。叶乐指出，存内计算将是大势所趋，只有这种革命性的彻底的架构革新，才能真正解决内存墙和功耗墙的问题。从技术趋势上看，存算一体芯片将循着近存储计算、内存储计算、内存执行计算的技术路线发展。
此外，基于哪类存储进行存内计算设计也是开发重点之一。此次Sk海力士便基于DDR进行开发的，台积电则是基于SRAM。对此专家指出，目前开发者的研究之所以多是基于SRAM展开，一方面是因为SRAM比较容易获得，SRAM在标准CMOS工艺下即可得到，流片门槛较低。另一方面则因SRAM的存取速度是所有主流存储器中最接近CPU的，基于它进行存内计算开发，最容易解决内存墙问题。但是SRAM也存在芯片成本高、面积大的问题。更重要的是，SRAM属易失性存储器，断电后数据无法保存，还要把数据传输到其他NAND Flash等存储器当中，并不能从根本上解决功耗问题。NAND闪存等非易失性存储器可以保存处理后的数据，还具有成本低、容量大等优势，但是NAND闪存的存取速度慢，依然限制着未来存内计算芯片的速度。
因此，专家认为，对于那些投入存内计算开发的半导体大厂来说，将来更大的可能是基于新型存储器如MRAM、ReRAM等，做存内计算的开发。此类新型存储器一些性能上的优势是传统存储器所不具备的。当然，专家也指出，当前业界开发的新型存储技术工艺还不成熟，以之为基础进行存内计算或会需要的研发更长时间。
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作者丨陈炳欣
编辑丨连晓东
美编丨马利亚
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