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艰难之后,2020年半导体产业期待复苏

时间:2020-01-01 作者:刘于苇 阅读:
2019年,动荡的全球贸易局势为半导体市场蒙上了一层阴影。不过值得庆幸的是5G、AI、云计算、大数据和物联网等新兴技术持续保持高速发展,让半导体产业进入继个人电脑和智能手机后的下一个发展周期。
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2020增长点之:工业4.0

华虹宏力从芯片制造的角度来看,特色工艺平台可以提升供应链稳定性、产品可靠性及成本优势,而中美贸易局势带来的国产替代潮,也将是国产半导体的增长催化剂之一。以客户黏度很高、目前国产化率低且替代速度很慢的MCU为例,孔蔚然表示:“国产MCU最初主要瞄准消费类产品,比如电子秤、电饭锅等。随着其技术性能的逐步提升,渐渐被用于冰箱、洗衣机、空调等年销量达10亿台的白家电中,更有部分高端MCU产品瞄准车载应用。庞大的中高端市场替代空间,正等待着国产MCU去填充。”c4REETC-电子工程专辑

中国晶圆制造产能缺口(产能合12英寸计算,图自:集邦咨询)c4REETC-电子工程专辑

智能化趋势从移动设备向汽车、工业的延伸,未来将继续推动半导体芯片需求增长。电子产品升级换代催化存量更新,将惠及芯片制造业。“2020年,我们认为除了5G商用、物联网落地及国产替代带来的需求增长外,一些大型跨国企业有可能会加大委外代工(OSAT)比例,将是特色工艺需求增长的重要推力。” 孔蔚然说到。c4REETC-电子工程专辑

ADI同样看好工业4.0带来的这波浪潮。借助边缘到云计算、人工智能、软件可配置系统等方面的重大技术进步,工业4.0 将极大地提高工业生产的生产力、灵活性和安全性。赵轶苗以工业中获得广泛应用的工业状态监控为例,表示“我们在过去20年里一直致力于理解人类是如何解读声音和振动的,从而建立一个系统来学习、解译设备的声音和振动的含义,以检测异常行为并进行诊断。随着AI技术的导入,这种愿望已经变成现实。”ADI的 OtoSense 体系结构就是一种设备健康监测系统,支持计算机听觉,让计算机能够理解设备发出的声音和振动主要指标,能够在问题变得严重之前确定工厂机器或汽车发动机中的潜在问题。c4REETC-电子工程专辑

持相同观点的还有Teledyne e2v,他们认为,在工业感知和监控,以及测试测量领域,日益增长的以更高速度采集更多数据的需求,正在推动新性能特点的产品出現。特别是5G时代的到来以及工业4.0的进一步发展,将需要特定目标的测量、感测和监控仪器的设备来保证质量与性能。“Teledyne e2v公司利用诸如多通道和多器件同步化支持等新性能和新功能,专注于开发有助于实现高性能的系统。” Anthony Fernandez说到。c4REETC-电子工程专辑

此外,工业4.0的大潮将带动工业设备的联网趋势,只有联网的设备才有可能实现智能分析与控制。但工业网络标准众多、新老设备或不同连接标准的设备之间实现联网经常遇到困难,工业系统之间的兼容性差是实现工业4.0的一大障碍,同时工业4.0要求高度的协同能力对网络传输延时带来苛刻的要求。“我们针对工业互联的解决方案是Fido系列,通过一颗芯片可以支持不同的工业网络标准,实现不同架构之间设备的连接,包括时间敏感性网络(TSN)。” 赵轶苗说到。c4REETC-电子工程专辑

当前全球正在大力发展新能源与清洁能源,它将带动新型智能化输配电以及储能技术的发展,包括新能源的产生、储存和有效地传输三个方面都将带来大量的机遇。此外赵轶苗认为,泛在电力物联网作为新兴的电网自动化系统,正逐步助力实现传统电网向能源互联网的升级。在此过程中,业界需要不断地寻找并应用新方法、新技术来支撑泛在电力物联网配电系统的安全、可靠、优质、高效运行,如何将物联网技术通过芯片与软件系统实现整个配电系统的联网整合,是未来产业面临的机遇与挑战。c4REETC-电子工程专辑

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人们对效率的追求是永无止境的。随着工业 4.0的发展,从数据库的任务到制造、汽车,再到用户体验和自助业务功能,几乎所有任务都可以通过自动化实现。Steven Craig认为,自动化是成功的关键。融合了各种数据类型的新型AI/机器学习(Machine Learning, ML)版本及其洞察能力,将成为自动化的关键推动力。“我们相信在2020年,企业将继续实施AI/ML,以自动化提高效率和生产力,进而降低整个价值链的成本。”他说到。c4REETC-电子工程专辑

而目前,在全球范围内,数据分析进程的发展还远远不足以支持机器学习工作负载的增长。如今,企业更多的是将机器学习的功能交给软件工程师或业务专家。Steven Craig表示:“我们相信随着新的工具的推出和发展,机器学习将能够履行目前数据科学家的基本职责,而真正的数据科学家的角色,将转为更高的附加值的体现——例如针对特殊用例工作对机器学习行为进行微调。”在未来3-5年内,机器学习自动化将成为常态,而企业将拥有更多可用的工具,从而解放数据科学家人员,使其得以以更加高效且灵活的方式开展工作。c4REETC-电子工程专辑

“基于这一发展趋势,智能工厂、企业数据中心等各个领域都越来越需要有针对性的数据存储解决方案。” Steven Craig补充道。c4REETC-电子工程专辑

2020年增长点之:AI

说到机器学习,就不得不说人工智能。随着我们面临的数据量级和复杂度急剧增长,AI芯片产业的发展不容忽视。各大手机芯片供应商皆聚焦AI算力表现,因此2020年的决胜关键,取决于各大芯片厂的AI加速器表现以及执行效率高低等。据IDC白皮书《数据时代2025》预测,2025年,超过25%的数据将成为实时数据,其中95%生产自物联网终端,并且绝大部分不能直接创造价值,需要经过计算来提炼;而2025年全球数据总量的20%将直接关乎人们的日常生活乃至生存安危。c4REETC-电子工程专辑

“地平线持续看好边缘计算。”地平线创始人&首席执行官余凯表示,“未来边缘的AI芯片实际上是未来智慧城市的底层的核心技术,只有这个技术不断的往前推进,AI未来的发展,必然会促进智能驾驶、AIoT的建设。城市的安全、效率才会越来越高,大家的生活才会越来越美好。”c4REETC-电子工程专辑

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今后的计算,在通用性高的领域交付于云上完成,与生命安全、隐私保护密切相关的领域则由端进行处理。而边缘计算将成为端上指数级爆炸数据的过滤器与控制阀,经过有效处理之后,只需提取少量有效数据传回云端即可。“普惠AI时代,边缘计算将成为破解AI物联网核心难题的关键。”余凯补充道。c4REETC-电子工程专辑

关注人工智能的不止是独角兽,瑞萨这样的老牌厂商也不例外。对于人工智能技术而言,“算力”将是未来的一个核心发展点,也是AI领域众多参与者的决胜关键。完整的人工智能产业链条,应该由基础支撑层、核心技术层和产品应用层组成,包括及基础芯片在内的众多技术是人工智能技术向前不断发展的最强推动力。“而这,正是瑞萨一直在努力的方向。”真冈朋光说到。c4REETC-电子工程专辑

2019年他们致力于发展嵌入式人工智能(e-AI)及超低功耗技术,让设备与机械能够在脱离网络连接、脱离云端的状态下,同样可以实现人工智能。2019年10月,瑞萨又通过扩大自身IP授权范围推动 e-AI 技术发展,以授权的方式,把自家的人工智能技术播种到更多的芯片上。c4REETC-电子工程专辑

刘国军认为,在即将到来的这一轮依靠AI的信息技术发展浪潮之中,许多领域都需要先进的图形处理、神经网络加速以及短距离无线连接,因而这些技术正在成为推动未来创新关键。例如,5G技术要在新一代移动终端、智能汽车和智慧城市等领域内的应用中落地,就需要先进的GPU来提供支撑,以便为消费者提供令人满意的应用体验和更长的电池续航时间,同时也需要神经网络加速器 (NNA) 和GPU等技术来加速识别和实现服务。c4REETC-电子工程专辑

Achronix 公司产品营销总监Bob Siller也表示,他们已经看到,用于AI、网络和存储应用的数据加速已成为推动2020年增长的主要因素。在过去几年里,数十家新的硬件初创公司获得了资金的支持,这与2010年代初半导体行业不再被视为一个具有吸引力的增长市场相比,是一个巨大的改变。c4REETC-电子工程专辑

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“虽然在2010年代初期到中期,大部分注意力和资金都投向了软件公司,但现在您开始看到投资者已经意识到,在提供高性能的人工智能、网络和存储解决方案这些方向上,硬件可能是比软件本身更为重要的因素。在人工智能硬件初创公司上的投资已经超过10亿美元,而我们还没有看到投资步伐有任何放慢。” Bob Siller说到。c4REETC-电子工程专辑

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刘于苇
电子工程专辑(EETimes China)副主分析师。
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