2020年,这些应用背后的半导体商机不容错过!

阿芯2018年4月13日
近日,宜人智库发布了《2020科技产业趋势报告》,该报告综合介绍了2020年10个科技产业的趋势,其中涉及到半导体领域的主要有5G通信,人工智能,硬件芯片以及自动驾驶。


以下为报告的部分内容:

5G网络

5G,即第五代移动电话行动通信标准,也称为第五代移动通信技术。当前,全球主要国家和地区纷纷提出5G试验计划和商用时间表,力争引领全球5G标准与产业发展。

比如,美国移动运营商Verizon宣布完成了其5G无线规范的制定,已进入预商用测试阶段;欧盟5G PPP预计将于2018年启动5G技术试验;日本计划在2020年东京奥运会之前实现5G商用;韩国计划于2018年初开展5G预商用试验,于2020年底前实现5G商用。可以说,全球5G时代即将来临。

那么5G时代的到来会给整个产业带来怎样的变化呢?要想了解这些首先必须了解未来5G的发展趋势。

报告指出,未来5G网络主要呈现三大特点:

第一是极高的传输速率。相对4G网络,传输速率提升10~100倍,峰值传输速率达到10Gbit/s。

第二是极低的时延,端到端时延达到ms级。

第三是极高的可高度。连接设备密度增加10~100倍,流量密度提升1000倍,频谱效率提升5~10倍,能够在500km/h的速度下保证用户体验。

可以说,5G技术是4G技术的升级版,它不是一个单一的无线接入技术,而是真正意义上的网络整合。相比4G网络,5G具有传输速率高,网络容量大,延时短的特点,5G技术可以将网络效能提升百倍,可以为诸多新应用提供实现的可能。

中国已经把5G作为国家战略,2017年两会期间,总理在政府工作报告中提出了加快第五代移动通信(5G)等技术研发和转化的要求;7月工信部公布了用于我国5G技术研发试验的频段;8月国务院印发《关于进一步扩大和升级信息消费持续释放内需潜力的指导意见》,提出拓展光纤 和4G网络覆盖的深度和广度,力争2020年启动5G商用。

在国家的领导之下,5G产业链也在快速布局,主要可以分为基础层,网络层和应用层三个层面。

基础层包括手机天线及射频器件、基站天线及射频、无线设备、光缆、光纤、传感器和芯片。

网络层则面临全新的布局和建设,需要进一步优化并进行后续维护管理,包括三大运营商和相关网络服务提供商。

应用层要求提高数据的传输的速率和可靠性,与智慧城市、工业设施、医疗仪器、交通工具等深度融合。

此外,报告还指出未来5G的三大应用场景:eMBB ( Enhance Mobile Broadband),增强移动宽带,是指在现有移动宽带业务场景的基础上,对于用户体验等性能的进一步提升;mMTC(massive machine type of communication)海量机器类通信,特点是低成本、低能耗、小 数据量、大量连接数;uRLLC(低时延高可靠),特点是高可靠、低时延、极高的可用性。

人工智能

报告指出,虽然经过60年的发展,人工智能仍处于发展的初级阶段,即便如此,人工智能技术依然按着“计算智能-感知智能-认知智能”的路径发展下去。

所谓,计算智能即快速计算和记忆存储能力。感知智能是指机器可以通过传感器感知识别周围环境信息并进行智能处理最后作出应答反应。认知智能是指机器具备的独立思考并解决问题的能力。

其中,感知智能,是人工智能的重要底层技术能力,是后续人工智能在多领域应用的核心基础支撑。基于感知的不同方向,又分为计算机视觉、语音识别等不同领域,并依托于自然语言技术实现多维度技术的融合。

基于上述技术能力,机器可以看懂听懂人类世界,用人类的语言和人类交流研究人类智能活动的规律。

报告认为,感知智能对于行业的最大变革在于入口的变化和对设备全面终端化得推动。语音、图像、符号等输入形式正在替代传统的文字交互方 式,这将改变传统的以PC和智能手机为主的终端入口形式。包括计算机视觉、机器视觉、语音识别以及自然语言处理的感知智能技术结合机器学习和知识图谱,被广泛应用于智能搜索引擎、知识问答、语音助理,智能客服等领域。而在金融服务、公安法检、安防、医疗影像等细分领域中也有细分的行业性应用。

作为人工智能的基础技术形态包含了以下几个方面:

首先是机器学习。通过机器学习,计算机能够自己生成模型,进而提供相应的判断,实现某种人工智能。工业革命使手工业自动化,而机器学习则使自动化本身自动化。其中,核心算法包括支持向量机、朴素贝叶斯、决策树、神经网络等经典算法。

此外,机器学习应用可以细分为深度学习、强化学习、迁移学习等分支,主要应用于商业智能。

其次是知识图谱。伴随Web技术的不断演进与发展,在先后经历文档互联和数据互联之后,人类正在迈向基于知识互联的新时代。知识互联的目标是构建一个人与 机器都可理解的万维网,使得人们的网络更加智能化。旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念的知识图谱,凭借其强大的语义处理能力与开放互联能力,可为万维网上的知识互联奠定扎实基础。

不过,市场对于人工智能发展周期的认知存在差异。部分人认为AI与传统Gartner曲线存在差异,人们对它的期望曲线忽上忽下,当下人工智能的火热随 时都可能在下一个路口再次步入舆论的冬季。我们认为,人工智能技术和以互联网为代表的技术的典型差异在于发展周期长,因此,存在短周期 和长周期的差异,从短周期看,依然存在期望值的波动,但从长周期看,依然遵循Gartner曲线的逻辑。

硬件芯片

2016年中国集成电路产业规模667亿美元,占全球19.7%;预计到2020年达到1320亿美元,占全球33%。

中国芯片产能全球占比从2000年的2%提升至2015年的10%,成为集成电路发展的热土。预估未来十年中国的产能平均成长率可达10%,远超过 全球的平均增长率3%。SEMI预估2025年,中国集成电路产能将达到2015年的三倍,对全球产能的贡献将从目前的10%提高到22%。

报告指出,目前,芯片行业的现状依然是供不应求,自给率极低。但是从产业链的角度来看,中国企业长期位于产业链低端的情况正在发生改变,向中高端迈进的步伐从未发生改变。

未来,芯片行业将在三大热点的带领下,进入高速发展阶段。

首先,AI 行业全面进入高速发展阶段。

无论是智能手机、智 能家居、物联网还是 人工智能机器人,所有智能产品的核心都是芯片。根据统计, 芯片约占人工智能市场规模的 15%左右。

根据市场发展需求, 预计至 2018 年,全 球人工智能市场规模有望达到 2700亿元。 按照这一数据估计, 2018 年全球人工智能芯片市场规模有望 达到 405亿元。

其次,区块链技术的火爆重新引起挖矿热潮。

2017 年比特币从 950 美 元飙升至 17000 美元附 近,涨幅超过了 1600%。 比特币价格的疯涨直接带动了“挖矿”产业的复兴,尤其是矿机对于芯片的需求量持续增大。

目前主流 的比特大陆 S9 矿机中的 ASIC 芯片用量为 189 片, 嘉楠耘智的 A741矿集中 的 ASIC 芯片用量为 88 片。且随着芯片制程提升 带来的功耗降低,芯片用 量呈现逐代增大的趋势。

最后,5G的发展潜力巨大。

5G网络预计在 2020年全球商用 与此相关的硬件需求同样巨大, 现有的网络芯片会在此后的一段 时间被5G逐渐替 代。仅预计2018 年移动数据流量就达256.06 亿GB。

自动驾驶

报告指出,中国汽车行业依然具有较大的潜力空间。

未来汽车产业的发展主要集中在新能源/终端化,无人驾驶,Vehicle to X以及共享出行。

其中,自动驾驶已经成为汽车产业未来转型升级的重要方向。

2015年国务院发布《中国制造2025》,将自动驾驶作为汽车产业未来转型升级的重要方向,制定了明确的技术发展时间线(2025年实现L4、L5 级别的自动驾驶),提供配套政策支持,推动产业集聚区和应用示范区的落地,逐步实现关键技术和产品的自主化、标准化,推动国内自动驾驶 产业良性发展。

美国在80年代初已开始自动驾驶技术的军事化应用,欧洲从80年代中期开始研发自动驾驶车辆,更多强调单车自动化、智能化的研究,日本的自动驾驶研发略晚于欧美,更多关注于采用智能安全系统降低事故发生率,以及采用车间通信方式辅助驾驶。由于深度学习算法的引入,自动驾驶 技术有了爆炸性的突破。2020年前后,成为主要汽车厂商和科技企业承诺推出完全自动驾驶车辆的时间节点。

但是,目前的无人驾驶技术主要依赖于激光雷达以及摄像头等传感器,通过主动的识别判断来实现行车决策。这种嵌入式AI依然存在缺陷,无法保证 100%精准判断。单车传感器对环境感知,由于受限于传感器视觉范围、环境影响等,无法做到对路况、汽车周边环境 100% 精准判断。

因此,报告认为,无人驾驶 100%安全性保证,必须依赖 V2X(车路协同技术),通过网络云端 AI 获取传统 嵌入式AI视觉范围之外的信息。

随着无人驾驶商业化以及车联网的推进,以单车传感器为主的嵌入式 AI 与网络云端 AI 相辅相成,共同保障完全无人驾驶落地。

伴随着技术创新的同时,在新能源化、终端化、无人驾驶基础之上,汽车行业将迎来围绕共享经济的商业模式二次创新迭代。

目前,新型商业模式探索已经全面展开。包括蔚来的电池租赁、NEVS与滴滴的订制化网约车合作、特斯拉蔚来等企业的体验店模式等等。

最后,报告认为,对产业链的全面掌控,将成为未来车企的重要核心竞争力。

目前OEM企业的动力电池系统以外购为主,新企业则以代工的形式为主,整个汽车产业的分工愈加细化。与此同时,汽车智能化推动汽车电子、 车联网、V2X(车路协同)的快速发展,汽车终端化后的供应链将愈加复杂,因此,对供应链的掌控,成为未来车企极为重要的核心竞争力。

来源:半导体行业观察

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