一、5G“規(guī)模化”商用將帶動(dòng)5G手機(jī)、基站、VR/AR設(shè)備，以及工業(yè)4.0、自動(dòng)駕駛和醫(yī)療等新興應(yīng)用的發(fā)展

5G相對(duì)于4G網(wǎng)絡(luò)，就像中國(guó)的高鐵相對(duì)于傳統(tǒng)的普通鐵路一樣，高速率、低延遲和大容量是5G網(wǎng)絡(luò)的顯著特點(diǎn)。3GPP定義了5G的三大技術(shù)及應(yīng)用場(chǎng)景，即：增強(qiáng)的移動(dòng)寬帶(eMBB)，主要針對(duì)3D/超高清視頻，VR/AR等應(yīng)用；海量機(jī)器通信(mMTC)，主要面向智能可穿戴、智能家居、智慧城市、車聯(lián)網(wǎng)和行業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用；高可靠低時(shí)延(uRLLC)，主要針對(duì)自動(dòng)駕駛、工業(yè)自動(dòng)化和移動(dòng)醫(yī)療等高可靠性關(guān)鍵應(yīng)用。5G技術(shù)的日益成熟和5G網(wǎng)絡(luò)的大規(guī)模商用部署將驅(qū)動(dòng)AI、大數(shù)據(jù)和云計(jì)算等技術(shù)在新興的視頻游戲、VR/AR、AIoT、自動(dòng)駕駛、智慧城市、工業(yè)4.0和醫(yī)療成像等應(yīng)用領(lǐng)域的發(fā)展和普及。

2020年5G進(jìn)入大規(guī)模商用階段，將 首先帶動(dòng)5G手機(jī)、無線基站和通信網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)用芯片和電子元器件的快速發(fā)展、技術(shù)創(chuàng)新和大批量出貨，其中包括：5G手機(jī)用Modem和基帶芯片、應(yīng)用處理器、GPU和AI加速器、RF器件和濾波器、圖像傳感器/攝像頭，以及天線等其它組件；由于5G網(wǎng)絡(luò)工作于更高的頻率(sub-6GHz)，5G基站信號(hào)衰減快和傳輸距離短的缺點(diǎn)迫使運(yùn)營(yíng)商部署安裝至少3倍于4G基站的數(shù)量才能實(shí)現(xiàn)全覆蓋，這會(huì)帶動(dòng)基帶數(shù)字信號(hào)處理器件、RF器件、功放器件、天線，以及 電源管理器件(5G基站功耗是4G的2-3倍)的需求增長(zhǎng)。

5G網(wǎng)絡(luò)的高速和低延時(shí)特性正好可以解決VR/AR的“用戶體驗(yàn)差”痛點(diǎn)，《電子工程專輯》預(yù)測(cè)這將帶動(dòng)新一輪VR/AR/MR的熱潮，F(xiàn)acebook將投入巨資開發(fā)頭戴設(shè)備，甚至收購(gòu)芯片公司來開發(fā)自己的一體化硬件平臺(tái)；電力和制造行業(yè)等巡檢操作將會(huì)部署AR應(yīng)用，配合5G網(wǎng)絡(luò)可以更好地提供遠(yuǎn)程信息交互及支援；超過30%的展覽展示類場(chǎng)景將會(huì)提供VR/AR設(shè)備、軟件、內(nèi)容和服務(wù)；高校和培訓(xùn)機(jī)構(gòu)也將更多采用VR/AR進(jìn)行課程培訓(xùn)。

5G技術(shù)也可以針對(duì)制造企業(yè)單獨(dú)組網(wǎng)，助推工業(yè)4.0、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)大數(shù)據(jù)的發(fā)展，同時(shí)保證企業(yè)數(shù)據(jù)的安全性。此外，5G也將驅(qū)動(dòng)車聯(lián)網(wǎng)和ADAS/自動(dòng)駕駛的加速落地，并為遠(yuǎn)程醫(yī)療和醫(yī)療成像等新興應(yīng)用提供高速、穩(wěn)定和安全的數(shù)據(jù)傳輸。

二、計(jì)算“邊緣化”趨勢(shì)將更多AI和計(jì)算能力賦予邊緣設(shè)備，在為SoC設(shè)計(jì)公司提供更多機(jī)會(huì)的同時(shí)也提出了更高的PPA要求

物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用場(chǎng)景的分散和碎片化給傳輸網(wǎng)絡(luò)帶寬和云端計(jì)算能力帶來了很大的壓力，迫使IoT終端設(shè)備具備就地處理數(shù)據(jù)的能力，這一需求驅(qū)動(dòng)了邊緣計(jì)算的興起，也提高了處于邊緣設(shè)備核心的微處理器的性能，相應(yīng)地AI處理能力也得以增強(qiáng)。邊緣計(jì)算可以在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上收集和分析數(shù)據(jù)，進(jìn)行快速推理（或決策），然后只將少量有用的數(shù)據(jù)傳送到云端。這樣其延遲時(shí)間、帶寬消耗和成本將會(huì)降低，并且可以根據(jù)數(shù)據(jù)分析快速做出決策。即使系統(tǒng)處于離線狀態(tài)，邊緣計(jì)算也可以持續(xù)運(yùn)行，即時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理并確定應(yīng)將哪些數(shù)據(jù)傳送到云端做進(jìn)一步分析。

作為IoT邊緣或終端設(shè)備的心臟，系統(tǒng)級(jí)芯片(SoC)不但要有更好的性能，而且功耗和占用面積都要盡可能低，即需要達(dá)到最佳PPA。傳統(tǒng)的通用型 MCU/MPU/CPU已經(jīng)難以滿足不同應(yīng)用場(chǎng)景和PPA要求，邊緣計(jì)算領(lǐng)域的技術(shù)和商用模式創(chuàng)新才能釋放AI和算力的潛能。此外，不同應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)軟件和AI算法的要求各異，雖然在邊緣側(cè)增加AI推理功能在技術(shù)上已經(jīng)可行，但還需要定制化的芯片才能實(shí)現(xiàn)具有AI增強(qiáng)性能的處理器。中小企業(yè)和初創(chuàng)公司更多專注于應(yīng)用軟件和AI算法方面，而大中型企業(yè)則更注重邊緣計(jì)算的生態(tài)建設(shè)，比如 華為參與或主導(dǎo)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議制定和軟硬件開發(fā)環(huán)境。

在物聯(lián)網(wǎng)通信協(xié)議方面，全球電信運(yùn)營(yíng)商都在力推NB-IoT，特別是中國(guó)市場(chǎng)。LoRa、Zigbee、藍(lán)牙和其它通信協(xié)議也有各自的發(fā)展之道和主要應(yīng)用領(lǐng)域，但多種標(biāo)準(zhǔn)和協(xié)議并存將是未來IoT市場(chǎng)的現(xiàn)狀。SoC設(shè)計(jì) 工程師和微處理器開發(fā)商必須考慮多種協(xié)議的兼容和支持。

三、晶圓制造“異構(gòu)化”集成將不同工藝節(jié)點(diǎn)的die通過2.5D/3D堆疊技術(shù)封裝在一起，Chiplet或成后摩爾時(shí)代芯片設(shè)計(jì)和制造的新IP

高性能CPU、 智能手機(jī)AP、GPU和FPGA一直是14nm以下最先進(jìn)工藝節(jié)點(diǎn)的“嘗鮮者”，TSMC的7nm工藝是當(dāng)前最先進(jìn)的量產(chǎn)技術(shù)，預(yù)計(jì)2020年5nm工藝將取而代之成為最高端工藝。在這一比建造航母還昂貴的工藝競(jìng)賽中，全世界只有TSMC、 三星和 英特爾三家公司在角逐了。接下來是3nm、2nm和1nm節(jié)點(diǎn)嗎？即便有足夠的錢投入研發(fā)，摩爾定律的物理極限也已經(jīng)看到了盡頭，那么半導(dǎo)體制造的未來出路在哪里？

2.5D和3D堆疊封裝技術(shù)已經(jīng)成為晶圓代工廠、IDM和封測(cè)廠商普遍認(rèn)可的“異構(gòu)集成”解決方案，因?yàn)樗梢约刹煌に嚬?jié)點(diǎn)的裸片，能夠滿足高、中、低端市場(chǎng)的各種器件的要求。硅通孔(TSV)是最早的堆疊技術(shù)之一，目前從TSV到晶圓級(jí)堆疊的封裝技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)主要集中在“TSV”和“TSV-less”之間。針對(duì)高性能器件，最流行的2.5D和3D集成技術(shù)是3D堆疊存儲(chǔ)TSV，以及異構(gòu)堆疊TSV中介層。TSMC、UMC和格芯等晶圓代工廠商在主導(dǎo)這方面的技術(shù)發(fā)展，IDM廠商英特爾開發(fā)的Foveros技術(shù)是一種基于“有源”TSV中介層和3D SoC技術(shù)。存儲(chǔ)“三巨頭”三星、SK海力士和美光則主導(dǎo)3D堆疊存儲(chǔ)的競(jìng)爭(zhēng)和發(fā)展。

這些通過堆疊封裝被“異構(gòu)集成”在一個(gè)芯片里的裸片實(shí)現(xiàn)的功能各異，采用的工藝節(jié)點(diǎn)也不一樣，但如果采用統(tǒng)一的接口標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行數(shù)據(jù)通信和傳輸，就可以大大簡(jiǎn)化芯片設(shè)計(jì)、制造和封裝。于是，chiplet(芯粒)概念應(yīng)運(yùn)而生，而且開始被半導(dǎo)體業(yè)界所接受。美國(guó)DARPA專門設(shè)立一個(gè)CHIPS（通用異構(gòu)集成和IP復(fù)用策略）項(xiàng)目推進(jìn)chiplet的研發(fā)，Intel還開放其AIB(高級(jí)接口總線)接口以支持廣泛的 Chiplet生態(tài)系統(tǒng)。TSMC與Arm合作開發(fā)出采用Chip-on-Wafer-on-Substrate (CoWoS)封裝技術(shù)的7nm chiplet系統(tǒng)，由兩個(gè)chiplet組成，每個(gè)chiplet包含4個(gè)Arm Cortex A72處理器和一個(gè)片上互聯(lián)總線。隨著晶圓制造和封裝異構(gòu)集成的發(fā)展，chiplet有可能從概念演變?yōu)橐环N通用技術(shù)和裸片形式，甚至成為后摩爾時(shí)代的新型IP。

四、芯片“專用化”開啟以應(yīng)用為導(dǎo)向的定制化芯片設(shè)計(jì)思路，AI芯片將成為數(shù)據(jù)中心、終端設(shè)備和自動(dòng)駕駛的海量數(shù)據(jù)處理加速器

谷歌的TPU是2017年圖靈獎(jiǎng)得主John Hennessy和David Patterson倡導(dǎo)的“特定域架構(gòu)(Domain-Specific Architecture)”的具體體現(xiàn)，它是谷歌針對(duì)其云平臺(tái)的特殊需求，以軟件、算法和應(yīng)用為主導(dǎo)的AI芯片開發(fā)范例。從通用型CPU、GPU和FPGA轉(zhuǎn)向?qū)Ｓ玫腟oC和AI加速器芯片是為了應(yīng)對(duì)各種新興應(yīng)用的海量數(shù)據(jù)處理挑戰(zhàn)，包括數(shù)據(jù)中心高性能計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)廣泛而零散的應(yīng)用場(chǎng)景，以及自動(dòng)駕駛和工業(yè)4.0等要求實(shí)時(shí)處理并決策等。

不光是谷歌、亞馬遜和阿里等互聯(lián)網(wǎng)巨頭和hypescaler云計(jì)算服務(wù)商開始開發(fā)自己的專用芯片，特斯拉也在開發(fā)自己的“完全自駕(FSD)”芯片。這些非標(biāo)準(zhǔn)、非售賣的芯片是為了滿足這些公司特定的應(yīng)用需求而定制開發(fā)的，因?yàn)樗麄儫o法從傳統(tǒng)芯片廠商那里買到想要的芯片。就連傳統(tǒng)的FPGA大廠賽靈思也開始轉(zhuǎn)型，從芯片往平臺(tái)型公司轉(zhuǎn)變，其重心將轉(zhuǎn)向高性能的數(shù)據(jù)中心和對(duì)計(jì)算有嚴(yán)格且靈活性要求的特定應(yīng)用領(lǐng)域，所提供的產(chǎn)品也從FPGA芯片擴(kuò)展到軟件、AI算力和平臺(tái)服務(wù)。

VC對(duì)半導(dǎo)體行業(yè)的投資從2017開始迅猛增長(zhǎng)，AI芯片初創(chuàng)企業(yè)最受VC青睞。不過未來2-3年，這些獲得巨額 融資的AI獨(dú)角獸們就要拿著芯片到處找應(yīng)用場(chǎng)景了。融資額高達(dá)6億美元的地平線開始在自動(dòng)駕駛和AIoT領(lǐng)域深耕，而倡導(dǎo)計(jì)算圖(graphs，代表的是知識(shí)模型和應(yīng)用，所有機(jī)器學(xué)習(xí)模型都用graph的形式來表達(dá))理念的Graphcore則在其投資者Dell EMC和微軟那里找到了其IPU的用武之地。還有很多其它AI芯片初創(chuàng)公司正在尋找著自己的"sweet spot"。

五、計(jì)算架構(gòu)“開放”激發(fā)開源硬件創(chuàng)新，RISC-V生態(tài)迅速發(fā)展沖擊著全球芯片設(shè)計(jì)社區(qū)和Arm生態(tài)

從計(jì)算機(jī)指令集架構(gòu)(ISA)的角度來看，x86和Arm是歷史的選擇，但接下來將是加大伯克利Patterson教授宣稱的“計(jì)算機(jī)架構(gòu)的黃金十年”。支配集成電路發(fā)展多年的摩爾定律正在走向終結(jié)，支持計(jì)算機(jī)發(fā)展多年的馮諾依曼架構(gòu)也開始凸顯其局限性，通用型CPU、GPU、FPGA和ASIC都有各自的專長(zhǎng)和局限，異構(gòu)計(jì)算在此基礎(chǔ)上又增加了計(jì)算的復(fù)雜性，要應(yīng)對(duì)新興應(yīng)用提出的這些挑戰(zhàn)就要從根本上進(jìn)行架構(gòu)創(chuàng)新。

RISC-V掀起了開源硬件和開放芯片設(shè)計(jì)的熱潮，現(xiàn)已得到全球很多大中企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)和初創(chuàng)公司的支持，圍繞RISC-V成長(zhǎng)起來的生態(tài)和社區(qū)也發(fā)展迅猛，從基礎(chǔ)RISC-V ISA、內(nèi)核IP到開發(fā)環(huán)境和軟件工具，以及風(fēng)險(xiǎn)投資都在推動(dòng)RISC-V生態(tài)的進(jìn)一步擴(kuò)大。在中美科技冷戰(zhàn)的大背景下，中國(guó)芯片設(shè)計(jì)行業(yè)的發(fā)展迫切需要自主和開放的計(jì)算架構(gòu)，RSIC-V正好迎合了這一需求，在中國(guó)短短兩年的快速發(fā)展似乎已經(jīng)證明。

如果說PC/服務(wù)器造就了x86，智能手機(jī)成就了Arm，那么接下來的AIoT將支持RISC-V成為主流的計(jì)算架構(gòu)，甚至主流的芯片設(shè)計(jì)開發(fā)潮流。Arm已經(jīng)感受到壓力，開始做出改變，比如開放定制化指令，以及在IoT和自動(dòng)駕駛領(lǐng)域更為開放地與業(yè)界合作伙伴協(xié)作開發(fā)。在Arm營(yíng)地被RISC-V搶食的同時(shí)，Arm也開始進(jìn)入PC服務(wù)器市場(chǎng)，我們將看到更多來自亞馬遜、華為和 高通等公司的 Arm處理器往PC電腦和服務(wù)器等傳統(tǒng)x86領(lǐng)地滲透。

六、EDA走向“云端”并加持AI，將設(shè)計(jì)范疇從芯片擴(kuò)展到系統(tǒng)，從而提高整個(gè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的一致性

TSMC與Cadence、Synopsys、Mentor、亞馬遜AWS和微軟Azure協(xié)作建立起基于云平臺(tái)的虛擬設(shè)計(jì)環(huán)境(OIP VDE)，成功為SiFive流片第一個(gè)在云端設(shè)計(jì)的64位多核RISC-V CPU，并在 AMD EPYC 處理器上短短10 小時(shí)內(nèi)完成 7 nm芯片的實(shí)體驗(yàn)證。Arm也與EDA廠商合作，為其生態(tài)合作伙伴提供最新Arm處理器的云端設(shè)計(jì)平臺(tái)，現(xiàn)已可以支持TSMC 7nm工藝節(jié)點(diǎn)。EDA走向云端已經(jīng)是大勢(shì)所趨，并將從根本上改變芯片設(shè)計(jì)流程和模式。

將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于芯片設(shè)計(jì)已經(jīng)取得重大進(jìn)展，從信號(hào)完整性和電源完整性，到將產(chǎn)品組合劃分為系統(tǒng)分析、芯片布局及可信的平臺(tái)設(shè)計(jì)，AI可以在EDA工具中設(shè)置幾十種選項(xiàng)，協(xié)助加速自動(dòng)化過程。Cadence在AI應(yīng)用的第一階段利用數(shù)據(jù)分析為寄生參數(shù)擷取創(chuàng)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型，以加速長(zhǎng)時(shí)間的計(jì)算。將AI導(dǎo)入EDA工具的下一階段將瞄準(zhǔn)布局與布線工具，使AI可以向人類設(shè)計(jì)師學(xué)習(xí)，并推薦可加速運(yùn)行時(shí)間的優(yōu)化方案。EDA行業(yè)存在著許多使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化決策和優(yōu)化整體設(shè)計(jì)流程的機(jī)會(huì)。

Mentor被西門子收購(gòu)也標(biāo)志著EDA從芯片設(shè)計(jì)往系統(tǒng)設(shè)計(jì)領(lǐng)域擴(kuò)展的開始，互聯(lián)網(wǎng)巨頭和系統(tǒng)廠商購(gòu)買EDA工具自己設(shè)計(jì)芯片和系統(tǒng)也加速著這一擴(kuò)展趨勢(shì)。隨著數(shù)字孿生(Digital Twin)和虛擬物理系統(tǒng)(CPS)從概念逐漸落地，傳統(tǒng)EDA工具也逐漸成為智能制造整個(gè)產(chǎn)品生命周期管理的一個(gè)有機(jī)組成部分，設(shè)計(jì)范疇涵蓋電子、電氣、機(jī)械和熱特性。與此同時(shí)，信號(hào)和電源完整性、功能和信息安全性、驗(yàn)證與綜合，以及可制造性(DFM)都在從系統(tǒng)端(最右端)往左移動(dòng)(shift-left)，使得日益復(fù)雜的系統(tǒng)設(shè)計(jì)更加協(xié)調(diào)一致，很多設(shè)計(jì)缺陷得以及早發(fā)現(xiàn)和彌補(bǔ)，產(chǎn)品設(shè)計(jì)周期和開發(fā)成本也大大降低。

七、MEMS/傳感器“融合”與AI和邊緣計(jì)算相結(jié)合，將使手機(jī)、汽車、工廠、城市和家庭更加智能

傳感器/MEMS在連接模擬與數(shù)字世界的過程中扮演著關(guān)鍵角色，其對(duì)周圍環(huán)境的感知和數(shù)據(jù)采集讓我們對(duì)各種設(shè)備和系統(tǒng)的正常運(yùn)行有客觀而全面的了解。隨著AI在物聯(lián)網(wǎng)的滲透和邊緣計(jì)算能力的增強(qiáng)，以及傳感器/MEMS在更多關(guān)鍵應(yīng)用中的普及，其未來發(fā)展趨勢(shì)將遵循六大“黃金法則”：更高精度、更低功耗、更小尺寸、更高可靠性、更高能效及更智能。

推動(dòng)傳感器/MEMS市場(chǎng)和技術(shù)發(fā)展的三大趨勢(shì)是：智慧出行、電源和能源管理，以及包括工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)在內(nèi)的泛物聯(lián)網(wǎng)(IoT)。據(jù)Yole Développement統(tǒng)計(jì)，2018年全球MEMS市場(chǎng)達(dá)到116億美元，預(yù)計(jì)從現(xiàn)在到2024年將以8.2%的年復(fù)合增長(zhǎng)率(CAGR)持續(xù)增長(zhǎng)。其中消費(fèi)類應(yīng)用將占MEMS市場(chǎng)的60%，汽車應(yīng)用則占20%，其余的20%包括電信、醫(yī)療、工業(yè)和航空等應(yīng)用。

根據(jù)市場(chǎng)規(guī)模和未來增長(zhǎng)潛力，MEMS/傳感器可以歸為三類。市場(chǎng)規(guī)模超過10億美元但增長(zhǎng)率不到5%CAGR的為第一類，包括慣性MEMS、噴墨打印頭、光學(xué)MEMS、傳統(tǒng)麥克風(fēng)及壓力傳感器等。目前市場(chǎng)規(guī)模低于10億美元但增長(zhǎng)率為5-10%CAGR的為第二類，包括環(huán)境監(jiān)測(cè)MEMS、微流體、微測(cè)輻射熱計(jì)、熱電堆和 射頻(RF) MEMS等。5G可望推動(dòng)智能手機(jī)新的芯片需求，RF MEMS也將廣泛應(yīng)用于新的基站部署和邊緣運(yùn)算設(shè)備中。第三類是增長(zhǎng)率超過15% CAGR的未來成長(zhǎng)之星，比如新型麥克風(fēng)、超聲波指紋識(shí)別，以及示波器測(cè)量等。

傳感器融合(Sensor Fusion)在構(gòu)建以數(shù)字呈現(xiàn)來感知世界的復(fù)雜系統(tǒng)中意義重大，其關(guān)鍵在于強(qiáng)調(diào)系統(tǒng)不僅取決于一個(gè)傳感器，而是依賴多個(gè)傳感器輸入。無論是智能手機(jī)、自動(dòng)駕駛車、智慧城市、未來工廠還是醫(yī)療保健，其中的傳感子系統(tǒng)通常包含各種傳感器類型，需要測(cè)量溫度、壓力、接近度和位置等參數(shù)，以及各種化學(xué)物質(zhì)和氣體的指標(biāo)，以實(shí)現(xiàn)追蹤、解釋和反饋相關(guān)信息的閉環(huán)系統(tǒng)。以自動(dòng)駕駛車為例，為了絕對(duì)保障安全，就需要攝像頭視覺和雷達(dá)成像傳感器的融合，這樣才能為駕乘人員提供足夠的信心。

八、GaN/SiC新材料器件“替代”硅器件的步伐加快，賦能5G射頻、電動(dòng)車和無線/快速充電

氮化鎵(GaN)是一種寬禁帶(WBG)半導(dǎo)體材料，比傳統(tǒng)的硅半導(dǎo)體材料更能夠承受高電壓、高頻率和高溫工作條件。5G通信對(duì)射頻前端有著高頻和高效率的嚴(yán)格要求，這正是氮化鎵(GaN)的用武之地。據(jù)市場(chǎng)調(diào)研公司Yole Development預(yù)測(cè)，全球GaN RF器件的市場(chǎng)規(guī)模到2024年將超過20億美元，其中無線通信將占據(jù)一大部分。另外，汽車電動(dòng)化和便攜式電子產(chǎn)品快速而高效的充電需求也將驅(qū)動(dòng)氮化鎵(GaN)功率器件走向大眾市場(chǎng)，逐漸替代傳統(tǒng)的硅功率器件。

在5G移動(dòng)通信系統(tǒng)中，基站和手機(jī)終端的數(shù)據(jù)傳輸速率比4G更快，調(diào)制技術(shù)的頻譜利用率更高，這對(duì)RF前端器件和模塊提出了更高的要求，目前主流的硅基LDMOS器件和砷化鎵(GaAs)器件在高頻特性上不如氮化鎵(GaN)。因此，無論是硅襯底還是碳化硅(SiC)襯底，氮化鎵(GaN)都將在5G的帶動(dòng)下獲得快速發(fā)展。雖然氮化鎵(GaN)的成本仍然偏高，但一些公司正在將低成本的GaN-on-Si應(yīng)用在RF器件上，隨著 制造工藝的提升和成本的下降，氮化鎵將逐漸取代砷化鎵和LDMOS。

在電源管理應(yīng)用上，氮化鎵具有如下優(yōu)勢(shì)：傳導(dǎo)損耗小、能效高、功率密度大，以及可以支持更高的開關(guān)頻率等。根據(jù)IHS市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告預(yù)測(cè)，GaN功率器件的市場(chǎng)每年增長(zhǎng)超過30% ，預(yù)計(jì)到2027市場(chǎng)規(guī)模將超過10 億美元。除5G通信市場(chǎng)外，汽車和工業(yè)市場(chǎng)也是氮化鎵(GaN)功率器件的主要增長(zhǎng)領(lǐng)域。即便在價(jià)格敏感的消費(fèi)電子市場(chǎng)，氮化鎵(GaN)也開始進(jìn)入并快速滲透，比如低功率的快充充電頭，以及無線充電等。

九、存儲(chǔ)器件市場(chǎng)“復(fù)蘇”前景刺激廠商加大新技術(shù)和工藝研發(fā)，以爭(zhēng)取下一輪旺季需求優(yōu)勢(shì)地位

存儲(chǔ)芯片具有高度標(biāo)準(zhǔn)化和供需周期性特點(diǎn)，2019年的市場(chǎng)下滑趨于平緩，存儲(chǔ)廠商看好2020年的復(fù)蘇前景，都試圖通過加大新技術(shù)工藝的研發(fā)和推進(jìn)力度，以新舊產(chǎn)品交替的策略在下一輪市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)有利地位。美光、三星、SK海力士和英特爾都發(fā)力在新的存儲(chǔ)工藝技術(shù)上，國(guó)內(nèi)的長(zhǎng)江存儲(chǔ)和合肥長(zhǎng)鑫也緊緊跟隨。

NAND閃存的3D堆疊是存儲(chǔ)大廠的研發(fā)重點(diǎn)，三星提供的主流3D NAND產(chǎn)品目前為64層，其第六代超過100層的3D NAND 閃存也已經(jīng)量產(chǎn)。 美光科技已經(jīng)成功流片128層的3D NAND，2020年有望量產(chǎn)商用，可以大大降低每比特成本。SK海力士目前的主流3D NAND閃存為72層，下一代堆疊層數(shù)將超過90層，再下一個(gè)階段為128層，到2021年將會(huì)超過140層。長(zhǎng)江存儲(chǔ)采用Xtacking架構(gòu)的64層3D NAND也已經(jīng)量產(chǎn)。

DRAM比較難堆疊層數(shù)，廠商只能以減少電路間距的方式來提高性能和效率，目前的競(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn)是在10 納米工藝上。10納米級(jí)的DRAM工藝分為1代(1x)、2代(1y)和3代(1z)，SK海力士推出第二代10納米級(jí)工藝(1y nm)之后又宣布成功開發(fā)出第三代(1z nm)的16G DDR4 DRAM。三星電子的1z工藝DRAM也已實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)，美光也已經(jīng)開始量產(chǎn)1z nm的16Gb DDR4，密度比上一代更高，功耗降低了40%。合肥長(zhǎng)鑫也宣布DRAM內(nèi)存芯片投產(chǎn)，其8Gb DDR4芯片采用19nm(1x)工藝，和國(guó)際主流DRAM工藝基本保持同步。

美光科技推出基于3D XPoint技術(shù)的超高速SSD硬盤X100，是面向數(shù)據(jù)中心的存儲(chǔ)和內(nèi)存密集型應(yīng)用的解決方案。據(jù)稱3D XPoint技術(shù)在內(nèi)存到存儲(chǔ)的層次結(jié)構(gòu)中引入新的層級(jí)，具有比DRAM更大的容量和更好的持久性，以及比NAND更高的耐用度和更強(qiáng)性能。 三星則重點(diǎn)發(fā)展新一代嵌入式非易失性存儲(chǔ)器eMRAM技術(shù)，已經(jīng)量產(chǎn)第一款可商用的eMRAM產(chǎn)品，并將采用FD-SOI 28nm工藝生產(chǎn)1G容量的eMRAM測(cè)試芯片。

十、高性能“模擬”技術(shù)助推醫(yī)療數(shù)字化、汽車ADAS和自動(dòng)駕駛

車輛電氣化的整體趨勢(shì)是電子元器件和電氣組件的比重越來越大，隨著ADAS普及率持續(xù)上升并最終過渡到完全自動(dòng)駕駛，汽車交通行業(yè)對(duì)半導(dǎo)體的需求量持續(xù)增長(zhǎng)，預(yù)計(jì)2022年汽車半導(dǎo)體市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到480億美元，其中模擬射頻類產(chǎn)品占比高達(dá)69%。汽車模擬射頻大致分為兩大類：無線連接及車載雷達(dá)。車載雷達(dá)系統(tǒng)幾乎已成為當(dāng)今中高檔車的標(biāo)準(zhǔn)配置，未來每輛車將配置多達(dá)7-12個(gè)雷達(dá)系統(tǒng)。而5G網(wǎng)絡(luò)的普及也將提升聯(lián)網(wǎng)車輛的數(shù)據(jù)傳輸速率，相應(yīng)的無線連接器件和模塊需求也會(huì)隨著上升。一些“特色工藝”晶圓代工廠商（比如TowerJazz和華虹宏力）和半導(dǎo)體器件設(shè)計(jì)公司正在針對(duì) 汽車電子化這一趨勢(shì)做出技術(shù)開發(fā)和制造工藝調(diào)整。

基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和IoT技術(shù)的醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)（IoMT）生態(tài)系統(tǒng)將包含數(shù)以百萬計(jì)的低能耗和高性能醫(yī)療健康監(jiān)測(cè)設(shè)備、臨床可穿戴設(shè)備和遠(yuǎn)程傳感器等。醫(yī)生依靠這些儀器能夠?qū)崟r(shí)不斷的采集病人的數(shù)據(jù)指標(biāo)，如生命體征、身體活動(dòng)等信息，有效地管理或調(diào)整治療方案。普通人也可以利用小型便攜式和智能化的醫(yī)用設(shè)備、健康管理設(shè)備來監(jiān)測(cè)運(yùn)動(dòng)、心律、血壓、血糖、睡眠等生命體征指標(biāo)，以幫助檢測(cè)自己的飲食和健身狀況，預(yù)防疾病的發(fā)生。

在醫(yī)療成像領(lǐng)域的電子設(shè)計(jì)中，一般采用模擬數(shù)據(jù)采集前端進(jìn)行信號(hào)調(diào)理，并將原始成像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到數(shù)字域，這對(duì)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換器(ADC和DAC)的動(dòng)態(tài)范圍、分辨率、精度、線性度和噪聲指標(biāo)提出了極為嚴(yán)苛的要求。基于各種高性能傳感器的模擬信號(hào)鏈產(chǎn)品在醫(yī)療設(shè)備和系統(tǒng)中發(fā)揮著越來越關(guān)鍵的作用，高性能模擬技術(shù)在醫(yī)療行業(yè)也迎來更為廣闊的發(fā)展空間。