各地區(qū)的半導(dǎo)體行業(yè)各類元件的市場(chǎng)增長(zhǎng)劃分

當(dāng)今科技創(chuàng)新迅猛發(fā)展，半導(dǎo)體行業(yè)有望持續(xù)增長(zhǎng)。對(duì)半導(dǎo)體行業(yè)來(lái)說(shuō)，2019年會(huì)相對(duì)疲軟，但普華永道預(yù)計(jì)其將在2020年實(shí)現(xiàn)復(fù)蘇并保持繁榮。2018年半導(dǎo)體行業(yè)銷售總額為4,810億美元。今后四年，即到2022年底，我們預(yù)計(jì)銷售額將保持較慢但穩(wěn)健的增長(zhǎng)，復(fù)合年均增長(zhǎng)率（CAGR）約為4.6%，達(dá)到5,750億美元。

半導(dǎo)體行業(yè)由七類元件組成，即內(nèi)存、邏輯元件、微型元件、模擬元件、光電元件、傳感器和分離元件（OSD）。其中，內(nèi)存產(chǎn)品銷售額仍將是半導(dǎo)體收入的最大份額。然而，三星集團(tuán)在2017至2018年對(duì)其半導(dǎo)體部門的巨額投入將使內(nèi)存市場(chǎng)產(chǎn)能過(guò)剩，從而導(dǎo)致內(nèi)存產(chǎn)品（尤其是3D NAND閃存產(chǎn)品）在2019年銷量下滑，但該市場(chǎng)有望在2020年開始復(fù)蘇。

此外，人工智能（AI）應(yīng)用的快速增長(zhǎng)帶來(lái)的芯片需求，將極大促進(jìn)該行業(yè)的整體增長(zhǎng)。大部分需求來(lái)自汽車和工業(yè)市場(chǎng)，這兩個(gè)領(lǐng)域增長(zhǎng)最快。

由于電動(dòng)汽車和混合動(dòng)力汽車的普及率不斷提高，再加上自動(dòng)駕駛汽車的市場(chǎng)潛力巨大，汽車市場(chǎng)將是增長(zhǎng)最快的市場(chǎng)。到2022年，其復(fù)合年均增長(zhǎng)率將達(dá)到11.9%。與此同時(shí)，傳統(tǒng)汽車芯片的需求依然強(qiáng)勁。工業(yè)市場(chǎng)繼續(xù)受到安全和醫(yī)療領(lǐng)域?qū)θ斯ぶ悄苄酒捌鋵?shí)力的需求的推動(dòng)。在此期間，整個(gè)工業(yè)市場(chǎng)的復(fù)合年均增長(zhǎng)率預(yù)計(jì)將達(dá)到10.8%。

由于智能手機(jī)的更新?lián)Q代、5G技術(shù)的引入以及新興市場(chǎng)的增長(zhǎng)，通信市場(chǎng)的復(fù)合年均增長(zhǎng)率將達(dá)到2.2%。與此同時(shí)，到2022年底，消費(fèi)類電子產(chǎn)品市場(chǎng)約有50%的收入將來(lái)自電視、視頻游戲機(jī)、手持設(shè)備和數(shù)字機(jī)頂盒。

到2022年，消費(fèi)類電子產(chǎn)品市場(chǎng)的復(fù)合年均增長(zhǎng)率將達(dá)到6.0%。預(yù)計(jì)可穿戴設(shè)備的復(fù)合年均增長(zhǎng)率高達(dá)21.0%，但僅占通信市場(chǎng)份額的10%左右。

數(shù)據(jù)處理市場(chǎng)的復(fù)合年均增長(zhǎng)率為2.1%，主要來(lái)自服務(wù)器和存儲(chǔ)設(shè)備銷售。雖然預(yù)計(jì)銷售額會(huì)在2019年同比下降2.8%，但從2020年開始有望回升。盡管我們預(yù)計(jì)個(gè)人電腦市場(chǎng)份額會(huì)下降，到2022年的復(fù)合年率下降5.2%，但這一降幅將被物聯(lián)網(wǎng)（IoT）、機(jī)器學(xué)習(xí)以及服務(wù)器和數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域其他形式人工智能的增長(zhǎng)所抵消。

半導(dǎo)體行業(yè)各類元件的市場(chǎng)劃分

在半導(dǎo)體行業(yè)生產(chǎn)的七類元件中，內(nèi)存芯片元件的市場(chǎng)份額在2022年前將繼續(xù)占據(jù)首位；不過(guò)，如前所述，其增長(zhǎng)可能在2019年轉(zhuǎn)為負(fù)值，然后在2020年實(shí)現(xiàn)回升。在整個(gè)預(yù)測(cè)期內(nèi)，邏輯和微型元件芯片的銷售額將持續(xù)占據(jù)半導(dǎo)體行業(yè)總收入的第二大份額（見圖1）。

圖1各類元件的市場(chǎng)增長(zhǎng)

資料來(lái)源：普華永道研究 單位：十億美元

?內(nèi)存。這一領(lǐng)域的很大一部分增長(zhǎng)將由持續(xù)的技術(shù)進(jìn)步推動(dòng)，如云計(jì)算技術(shù)和智能手機(jī)等終端設(shè)備上的虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)。動(dòng)態(tài)隨機(jī)存儲(chǔ)器（DRAM）和NAND閃存芯片的平均銷售價(jià)格大幅提高，也在推動(dòng)收入增長(zhǎng)方面發(fā)揮顯著作用。一般而言，閃存和DRAM的新產(chǎn)能將會(huì)抵消預(yù)期內(nèi)的價(jià)格下跌，從而更好地實(shí)現(xiàn)這類設(shè)備的供需平衡，以支持企業(yè)固態(tài)驅(qū)動(dòng)器（SSD）、增強(qiáng)和虛擬現(xiàn)實(shí)、圖形、人工智能和其他復(fù)雜的實(shí)時(shí)工作負(fù)載功能等新應(yīng)用。然而，三星在2017至2018年對(duì)半導(dǎo)體部門的巨額資本投入將使內(nèi)存市場(chǎng)產(chǎn)能過(guò)剩，尤其是3D NAND閃存市場(chǎng)。

產(chǎn)能過(guò)剩將導(dǎo)致市場(chǎng)供應(yīng)過(guò)剩，進(jìn)而拉低內(nèi)存元件的市場(chǎng)價(jià)格。因此，這類芯片產(chǎn)生的收入將在2019年下降，并對(duì)整個(gè)半導(dǎo)體市場(chǎng)產(chǎn)生不利影響。

◆邏輯元件。通信、數(shù)據(jù)處理和消費(fèi)類電子產(chǎn)品行業(yè)的需求將在很大程度上推動(dòng)這一市場(chǎng)發(fā)展。在預(yù)測(cè)期內(nèi)，特殊用途專用集成電路（ASIC）和專用信號(hào)處理器（ASSP）邏輯芯片將占據(jù)絕大部分市場(chǎng)。

◆微型元件。這類芯片是所有電子設(shè)備的關(guān)鍵組成部分，市場(chǎng)增長(zhǎng)將與這些設(shè)備的銷量成正比。由于標(biāo)準(zhǔn)臺(tái)式機(jī)、筆記本電腦和平板電腦的出貨量疲軟，微型元件在2019年的增長(zhǎng)將停滯不前。2022年之前，微型元件的市場(chǎng)增長(zhǎng)來(lái)自于汽車行業(yè)。汽車制造商正在將大量微型元件集成到智能汽車的動(dòng)力傳動(dòng)系統(tǒng)、下一代底盤和安全系統(tǒng)中，用于在安全和防撞系統(tǒng)中處理復(fù)雜的實(shí)時(shí)傳感器功能。此外，物聯(lián)網(wǎng)的日益普及也帶來(lái)對(duì)高性能電子產(chǎn)品的需求，從而催生對(duì)高性能處理器的需求。本地處理能力通常由微控制器、混合微控制器或微處理器以及集成微控制器設(shè)備提供，這些設(shè)備可以提供實(shí)時(shí)嵌入式處理，這是大多數(shù)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的首要要求。

◆模擬元件。我們預(yù)計(jì)模擬元件的強(qiáng)勁增長(zhǎng)主要受到通信行業(yè)的需求推動(dòng)，尤其是汽車行業(yè)。產(chǎn)生需求增長(zhǎng)的用例包括電源管理（延長(zhǎng)手機(jī)電池壽命）、信號(hào)轉(zhuǎn)換（用于數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換器、混合信號(hào)設(shè)備等）和汽車專用模擬應(yīng)用（自動(dòng)駕駛汽車、電動(dòng)汽車及電子系統(tǒng)）。

◆光電元件、傳感器和分離元件（OCD）。這三類元件與集成電路相鄰。目前大量投產(chǎn)的新興技術(shù)設(shè)備將推動(dòng)這些芯片的需求增長(zhǎng)。其中包括固態(tài)照明、機(jī)器視覺、圖像識(shí)別、智能電網(wǎng)能源、物聯(lián)網(wǎng)和智能便攜式系統(tǒng)中的“融合”多傳感器。

由于光電芯片在嵌入式攝像機(jī)的互補(bǔ)金屬氧化物半導(dǎo)體（CMOS）圖像傳感器、汽車安全、固態(tài)照明應(yīng)用的視覺自動(dòng)化和更高性能的LED中使用越來(lái)越廣泛，預(yù)計(jì)其將繼續(xù)保持強(qiáng)勁的增長(zhǎng)勢(shì)頭。總體而言，LED照明解決方案正在迅速改變各種住宅、商業(yè)和工業(yè)應(yīng)用的市場(chǎng)。推動(dòng)其增長(zhǎng)的因素包括：采用更節(jié)能的照明解決方案、LED價(jià)格不斷降低、基礎(chǔ)設(shè)施的現(xiàn)代化改造和新發(fā)展。就能效、壽命、多功能性、色彩質(zhì)量和成本而言，LED照明具備很多超越傳統(tǒng)照明技術(shù)的優(yōu)勢(shì)。

我們預(yù)計(jì)傳感器市場(chǎng)也將實(shí)現(xiàn)快速增長(zhǎng)。雖然近年來(lái)，由于新型自動(dòng)化控制和物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的單位出貨量增加，傳感器價(jià)格有所下降。隨著功率晶體管和其他設(shè)備需求的穩(wěn)定增多，分離元件市場(chǎng)有望得到增長(zhǎng)。

半導(dǎo)體應(yīng)用市場(chǎng)的增長(zhǎng)

經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)預(yù)期表明，以汽車和數(shù)據(jù)處理市場(chǎng)為主導(dǎo)的應(yīng)用市場(chǎng)將持續(xù)擴(kuò)大（見圖2）。

圖2各類應(yīng)用市場(chǎng)的增長(zhǎng)

資料來(lái)源：普華永道研究 單位：十億美元

?汽車。我們預(yù)計(jì)在所有市場(chǎng)中，汽車市場(chǎng)增長(zhǎng)最快，復(fù)合年均增長(zhǎng)率將達(dá)到11.9%。主要原因是：電動(dòng)汽車和混合動(dòng)力汽車的普及率不斷提高，其半導(dǎo)體需求量大約為傳統(tǒng)汽車的兩倍；此外，自動(dòng)駕駛汽車有著巨大的市場(chǎng)潛力。隨著汽車變得更加自動(dòng)化，每輛汽車對(duì)半導(dǎo)體的需求量增加，先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）、光探測(cè)和測(cè)距（LiDAR）、信息娛樂(lè)系統(tǒng)以及安全和便利功能由此受到越來(lái)越多的關(guān)注。據(jù)IC Insights統(tǒng)計(jì)，每輛全自動(dòng)駕駛汽車的半導(dǎo)體需求量將是駕駛輔助系統(tǒng)汽車的5倍。然而，傳統(tǒng)汽車仍然是半導(dǎo)體銷量的重要催化劑。2018年，傳統(tǒng)汽車銷量占汽車市場(chǎng)總收入近95%。

?通信。通信市場(chǎng)對(duì)半導(dǎo)體近80%的需求量由手機(jī)驅(qū)動(dòng)。雖然目前手機(jī)市場(chǎng)高度飽和，但5G的引入、智能手機(jī)持續(xù)的高更新率以及新興市場(chǎng)對(duì)手機(jī)的需求增加，通信市場(chǎng)的復(fù)合年均增長(zhǎng)率將保持在2.2%。盡管預(yù)計(jì)高端手機(jī)需求會(huì)下降，但普通手機(jī)的強(qiáng)勁增長(zhǎng)將抵消這種影響。

?消費(fèi)類電子產(chǎn)品。得益于智能電視、4K超高清電視、3D編程、視頻點(diǎn)播、對(duì)大屏顯示器的偏愛以及曲面OLED的日益普及，電視設(shè)備將促進(jìn)消費(fèi)類電子產(chǎn)品應(yīng)用的半導(dǎo)體收入增長(zhǎng)。游戲技術(shù)和機(jī)頂盒也將成為收入的強(qiáng)力助推器。因此，該市場(chǎng)的復(fù)合年均增長(zhǎng)率將達(dá)到2.2%。盡管可穿戴設(shè)備市場(chǎng)仍然相對(duì)較小，但其在消費(fèi)類電子產(chǎn)品應(yīng)用中增長(zhǎng)最快，復(fù)合年均增長(zhǎng)率將達(dá)到6.0%。然而，隨著美國(guó)Netflix和Amazon Prime等更具吸引力的替代品的流行，數(shù)字播放器芯片的收入正在下降，復(fù)合年均增長(zhǎng)率為2.3%。此外，越來(lái)越多的消費(fèi)者開始轉(zhuǎn)向手機(jī)游戲，導(dǎo)致游戲機(jī)市場(chǎng)在2018年達(dá)到飽和。

?數(shù)據(jù)處理。到2022年，數(shù)據(jù)處理市場(chǎng)（包括個(gè)人電腦、超便攜設(shè)備、平板電腦、服務(wù)器和存儲(chǔ)設(shè)備）中的半導(dǎo)體銷售額將達(dá)到2.1%的復(fù)合年均增長(zhǎng)率。由于終端設(shè)備智能功能需要更多的半導(dǎo)體，來(lái)自存儲(chǔ)設(shè)備的市場(chǎng)增長(zhǎng)預(yù)計(jì)非常可觀，復(fù)合年均增長(zhǎng)率為12.3%。這一增長(zhǎng)很大程度上來(lái)自新興的固態(tài)驅(qū)動(dòng)器技術(shù)，該技術(shù)克服了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)器的長(zhǎng)周轉(zhuǎn)期、易過(guò)熱和高能耗等缺點(diǎn)。智能手機(jī)和其他連接設(shè)備的強(qiáng)勁銷售會(huì)加速對(duì)存儲(chǔ)卡和存儲(chǔ)設(shè)備的需求。由于該市場(chǎng)也存在優(yōu)化服務(wù)器性能的壓力，每臺(tái)設(shè)備的半導(dǎo)體需求量將會(huì)增加。

?工業(yè)。僅次于汽車，工業(yè)市場(chǎng)將是所有應(yīng)用類型中增長(zhǎng)最快的市場(chǎng)，預(yù)計(jì)到2022年其復(fù)合年均增長(zhǎng)率將達(dá)到10.8%。這一增長(zhǎng)的最大份額將來(lái)自對(duì)安全、自動(dòng)化、固態(tài)照明和運(yùn)輸?shù)男枨?。我們預(yù)計(jì)安全應(yīng)用對(duì)半導(dǎo)體的需求增長(zhǎng)最快，復(fù)合年均增長(zhǎng)率將達(dá)到17.8%。這得益于持續(xù)推動(dòng)更安全和更智能城市的建設(shè)，尤其是在亞太地區(qū)。對(duì)機(jī)場(chǎng)和火車站的恐怖襲擊事件日益增多，激發(fā)了對(duì)先進(jìn)周邊安全和門禁控制系統(tǒng)的投資；此外，對(duì)舒適性和便利性的日益重視也正在促進(jìn)指紋門禁系統(tǒng)、PIN和RFID門禁系統(tǒng)的普及。

半導(dǎo)體行業(yè)在各地區(qū)的增長(zhǎng)

在預(yù)測(cè)期內(nèi)，我們預(yù)計(jì)在所有全球市場(chǎng)中，半導(dǎo)體市場(chǎng)將持續(xù)快速增長(zhǎng)（見圖3）。

?亞太地區(qū)。該市場(chǎng)將繼續(xù)是半導(dǎo)體行業(yè)收入的主要貢獻(xiàn)者，到2022年，復(fù)合年均增長(zhǎng)率可達(dá)到4.8%。電子系統(tǒng)生產(chǎn)將繼續(xù)以中國(guó)為中心。由于中國(guó)的制造能力，尤其是消費(fèi)類電子產(chǎn)品的制造能力出眾，因此對(duì)半導(dǎo)體的需求日益增長(zhǎng)，并成為全球最大的芯片購(gòu)買國(guó)和進(jìn)口國(guó)。發(fā)展和增強(qiáng)該行業(yè)實(shí)力是中國(guó)政府的頭等大事，因?yàn)樵S多新興公司正處于初創(chuàng)階段。

圖3 各地區(qū)的半導(dǎo)體行業(yè)收入

資料來(lái)源：普華永道研究 單位：十億美元

“在人工智能的背景下，我們需要考慮安全性。一般來(lái)說(shuō)，歐洲企業(yè)處于有利地位：一方面包括安全要素，另一方面包括處理環(huán)境條件和安全層，就像車輛領(lǐng)域的情況一樣。這兩個(gè)方面都可以有成本合理的認(rèn)證程序?！?/p>

——Maurice Geraets，恩智浦（NXP）半導(dǎo)體董事會(huì)成員

?歐洲、中東和非洲。在預(yù)測(cè)期內(nèi)，該地區(qū)的復(fù)合年均增長(zhǎng)率將達(dá)到3.5%。數(shù)據(jù)處理一直是歐洲最大的終端用途類別，但我們預(yù)計(jì)未來(lái)兩年內(nèi)將被汽車行業(yè)超越。半導(dǎo)體對(duì)于許多行業(yè)和應(yīng)用至關(guān)重要。歐洲企業(yè)在汽車、出行（鐵路、航空）和工程等多個(gè)領(lǐng)域都處在領(lǐng)先地位。為確保在這些行業(yè)的領(lǐng)先局面，并促進(jìn)人工智能等新應(yīng)用的發(fā)展，歐盟應(yīng)推廣并保護(hù)其半導(dǎo)體行業(yè)。這包括研發(fā)設(shè)計(jì)、制造以及歐盟創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)。

?美洲。在預(yù)測(cè)期內(nèi)，該地區(qū)的復(fù)合年均增長(zhǎng)率位居第二，達(dá)到4.3%，主要由NAND閃存芯片市場(chǎng)的預(yù)期收益推動(dòng)。在該地區(qū)，美國(guó)是許多領(lǐng)先半導(dǎo)體公司的所在地，擁有強(qiáng)大的創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)。風(fēng)險(xiǎn)投資是該行業(yè)的有力支持因素。然而，美國(guó)政府最近否決了若干來(lái)自非美國(guó)公司的收購(gòu)計(jì)劃。

學(xué)習(xí)機(jī)器的崛起

半導(dǎo)體行業(yè)的需求通常來(lái)自顛覆性的新技術(shù)推動(dòng)。在1997年至2007年間，個(gè)人電腦的迅速普及推動(dòng)了對(duì)CPU和存儲(chǔ)芯片的需求，而互聯(lián)網(wǎng)的廣泛滲透推動(dòng)了對(duì)以太網(wǎng)設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)處理器和專用集成電路的需求。智能手機(jī)時(shí)代始于2007年蘋果手機(jī)的推出，這增加了對(duì)移動(dòng)處理器的需求，而云計(jì)算的采用則推動(dòng)了服務(wù)器CPU和存儲(chǔ)的增長(zhǎng)。

現(xiàn)在，人工智能很可能成為半導(dǎo)體行業(yè)又一個(gè)十年增長(zhǎng)周期的催化劑。盡管人工智能許多引人注目的新用例將依賴于通過(guò)軟件而非芯片實(shí)現(xiàn)的算法，但對(duì)即時(shí)計(jì)算、連接和傳感的需求將會(huì)推動(dòng)未來(lái)十年對(duì)人工智能定制半導(dǎo)體的巨大需求。

人工智能與半導(dǎo)體帶來(lái)的機(jī)遇

人工智能是計(jì)算機(jī)基于對(duì)數(shù)據(jù)集和預(yù)定義規(guī)則集的復(fù)雜分析來(lái)模擬智慧人類行為并作出決策或建議的能力。半導(dǎo)體有助于開發(fā)和加速人工智能的機(jī)會(huì)，從而成為推動(dòng)該領(lǐng)域創(chuàng)新和人工智能增長(zhǎng)潛力的關(guān)鍵因素。

人工智能的使用通常取決于三種算法：

?機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）：使用算法分析數(shù)據(jù)，從中學(xué)習(xí)，然后對(duì)特定情況作出決定或預(yù)測(cè)。

?深度學(xué)習(xí)（DL）：一種基于分析和從特定數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)的機(jī)器學(xué)習(xí)，與特定任務(wù)的算法不同。

?自然語(yǔ)言處理（NLP）：一種分析人機(jī)交互的方法，側(cè)重于給計(jì)算機(jī)編訂程序處理和分析大量自然語(yǔ)言數(shù)據(jù)的方式。

人工智能用例也可按照兩種主要的實(shí)施類型進(jìn)行分類：

?培訓(xùn)系統(tǒng)：利用大量的數(shù)據(jù)集來(lái)學(xué)習(xí)如何開展特定活動(dòng)，并不斷進(jìn)化學(xué)習(xí)算法本身。

?推理系統(tǒng)：使用預(yù)定義的模型進(jìn)行實(shí)時(shí)決策。

人工智能適用于幾乎所有行業(yè)的垂直領(lǐng)域，對(duì)云和邊緣計(jì)算所需芯片數(shù)量具有超強(qiáng)預(yù)測(cè)能力，并且對(duì)加速新算法的專業(yè)計(jì)算需求在不斷增長(zhǎng)，因而為半導(dǎo)體廠商創(chuàng)造了前所未有的機(jī)遇。

人工智能驅(qū)動(dòng)的行業(yè)增長(zhǎng)預(yù)測(cè)

我們預(yù)計(jì)到2022年，人工智能相關(guān)的半導(dǎo)體市場(chǎng)收入將從目前的60億美元增至300億美元以上，復(fù)合年均增長(zhǎng)率接近50.0%。雖然人工智能驅(qū)動(dòng)的用例會(huì)隨著時(shí)間的推移逐步滲透到每個(gè)行業(yè)領(lǐng)域，但人工智能的使用將取決于技術(shù)投資的規(guī)模、技術(shù)開發(fā)的速度以及實(shí)現(xiàn)其效益的速度。

為推理系統(tǒng)提供動(dòng)力的半導(dǎo)體市場(chǎng)可能仍然是分散的，因?yàn)槊恳粋€(gè)廣泛變化的潛在用例，例如面部識(shí)別、機(jī)器人、工廠自動(dòng)化、自動(dòng)駕駛和監(jiān)控等均需要定制解決方案。相比之下，培訓(xùn)系統(tǒng)將主要基于傳統(tǒng)CPU、GPU和現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列（FPGA）基礎(chǔ)設(shè)施及ASIC。

?汽車。仍是市場(chǎng)潛力最大的一個(gè)細(xì)分市場(chǎng)。我們預(yù)計(jì)在2022年，ADAS和自動(dòng)駕駛輔助用例將會(huì)帶來(lái)40億至47億美元的收入（見圖4）。這其中包括基于推理的系統(tǒng)，用于汽車和邊緣計(jì)算的自動(dòng)駕駛和安全輔助；以及基于訓(xùn)練的系統(tǒng)，用于交通規(guī)避導(dǎo)航。兩者的相對(duì)規(guī)模將決定需求增長(zhǎng)最快的半導(dǎo)體類型——用于邊緣計(jì)算的GPU和ASIC，以及用于云計(jì)算的GPU和FPGA。

?金融服務(wù)。我們相信，此細(xì)分市場(chǎng)將會(huì)帶來(lái)40億至45億美元的收入，主要來(lái)自交易身份認(rèn)證和智能投資組合管理的用例。與汽車行業(yè)一樣，金融服務(wù)可能會(huì)根據(jù)用例實(shí)施推理和培訓(xùn)系統(tǒng)?；谡J(rèn)證的用例將在很大程度上依賴于邊緣計(jì)算的基于推理的人工智能，主要用于智能手機(jī)上的面部識(shí)別和通過(guò)移動(dòng)CPU或?qū)Ｓ萌斯ぶ悄馨雽?dǎo)體的指紋檢測(cè)。基于培訓(xùn)的人工智能將主要用于分析海量數(shù)據(jù)集，以識(shí)別智能投資和投資組合管理的趨勢(shì)；這些活動(dòng)通常駐留于云端，因?yàn)樾枰贑PU或GPU基礎(chǔ)設(shè)施的大量計(jì)算。

?工業(yè)?？赡苁撬行袠I(yè)中機(jī)遇最小的，介于15億至20億美元之間，主要來(lái)自制造業(yè)優(yōu)化和主動(dòng)式故障檢測(cè)。這是因?yàn)檫@些應(yīng)用非常重視能否利用現(xiàn)有基礎(chǔ)架構(gòu)的培訓(xùn)系統(tǒng)，因此不太可能需要業(yè)內(nèi)最佳的計(jì)算能力和更低的延遲。此外，由于工業(yè)部署和客戶更新周期更長(zhǎng)，因此該領(lǐng)域從人工智能獲得的收益可能需要比其他行業(yè)更長(zhǎng)的時(shí)間。

圖4各行業(yè)采用人工智能驅(qū)動(dòng)的用例

汽車行業(yè)中的人工智能

汽車行業(yè)在電子元件上的開支可謂龐大，在如何利用人工智能加速創(chuàng)新方面進(jìn)展迅速。到2022年，全球679億美元的汽車電子元件市場(chǎng)中，人工智能在信息娛樂(lè)領(lǐng)域的影響將最為明顯，達(dá)到85億美元，ADAS為129億美元，安全應(yīng)用57億美元。

信息娛樂(lè)系統(tǒng)將會(huì)用于個(gè)人輔助、導(dǎo)航和娛樂(lè)。蘋果的Car-Play和谷歌的安卓汽車平臺(tái)已在市場(chǎng)上脫穎而出。

ADAS和安全應(yīng)用將聚焦駕駛員輔助和自動(dòng)駕駛，主要通過(guò)汽車制造商的專有解決方案（如通用汽車巡航自動(dòng)化解決方案）或廣泛可用的平臺(tái)（如英特爾的Mobileye和輝達(dá)驅(qū)動(dòng)）。到2022年，這些人工智能應(yīng)用的組件將會(huì)集中于傳感（光電子學(xué)和非光學(xué)傳感器）、計(jì)算（ASIC、ASSP、通用邏輯和微組件）及存儲(chǔ)（存儲(chǔ)器）領(lǐng)域，可用市場(chǎng)達(dá)到208億美元。模擬和分離組件將是整體解決方案的一部分，但并非人工智能應(yīng)用的主導(dǎo)因素。

在這些組件中，人工智能注入的邏輯元件將設(shè)計(jì)用于ASSP、ASIC和微組件，而存儲(chǔ)器、光電子和非光學(xué)傳感器將作為輔助組件來(lái)支持整個(gè)子系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。到2022年，ADAS、安全和信息娛樂(lè)中人工智能芯片的市場(chǎng)預(yù)計(jì)達(dá)到40億至47億美元，約占這些應(yīng)用領(lǐng)域總市場(chǎng)的19.2%-22.6%。

人工智能在自動(dòng)駕駛汽車中的使用將取決于汽車的自動(dòng)駕駛能力，根據(jù)正常操作所需的人工干預(yù)量，通常分為五個(gè)級(jí)別。

0級(jí)不涉及自動(dòng)化。在1級(jí)和2級(jí)，ADAS提供自動(dòng)剎車、穩(wěn)定性控制和巡航控制。3級(jí)在某些情況下包括自動(dòng)駕駛，而在4級(jí)和5級(jí)，駕駛是完全自動(dòng)的。

在4級(jí)和5級(jí)，自動(dòng)駕駛子系統(tǒng)必須利用其所有組件在通常情況和特殊情況下提供幫助，完全消除對(duì)駕駛員甚至方向盤的需求。攝像、雷達(dá)和激光雷達(dá)傳感器必須能夠探測(cè)并避開物體。信息娛樂(lè)模塊充當(dāng)導(dǎo)航、傳感器控制和語(yǔ)音命令的主要數(shù)據(jù)傳輸源。最后，核心自主平臺(tái)發(fā)揮人工智能推理系統(tǒng)的作用，用于實(shí)時(shí)計(jì)算和作出關(guān)鍵的安全和導(dǎo)航?jīng)Q策。

對(duì)于依賴于學(xué)習(xí)系統(tǒng)的任務(wù)，包括實(shí)時(shí)路線導(dǎo)航、個(gè)性化信息娛樂(lè)推薦和數(shù)字語(yǔ)音輔助，車載連接功能會(huì)將請(qǐng)求發(fā)送至云端。人工智能定制化的云基礎(chǔ)設(shè)施將運(yùn)用人工智能算法優(yōu)化這些用例，通常由公共云供應(yīng)商、或由汽車制造商或服務(wù)提供商管理的數(shù)據(jù)中心掌管。

人工智能解決方案堆棧

新型創(chuàng)新型人工智能產(chǎn)品或服務(wù)將會(huì)改變已知世界。虛擬助理能發(fā)起擬人電話呼叫并在餐館訂座，人們已經(jīng)對(duì)此醉心不已。但為了更好地理解人工智能機(jī)遇能夠一展拳腳的領(lǐng)域，我們必須更深入地研究人工智能技術(shù)堆棧的底層組件，即構(gòu)建應(yīng)用程序的腳手架。

在普華永道看來(lái)，人工智能技術(shù)堆棧由五個(gè)元素或?qū)咏M成：硬件、庫(kù)、框架和工具、平臺(tái)及應(yīng)用與服務(wù)（見圖5）。由于對(duì)人工智能的大部分注意力集中于人工智能帶來(lái)的客戶體驗(yàn)上，所以從應(yīng)用程序和服務(wù)開始講起是合乎邏輯的。這是解決方案堆棧的最頂層。此處，最可感知的人工智能功能，在應(yīng)用級(jí)別集合在一起，例如亞馬遜的Alexa虛擬助理和蘋果的人臉識(shí)別。其中部分功能也作為服務(wù)提供，例如嵌入軟件的推薦引擎。

圖5人工智能技術(shù)堆棧的元素

但是，沒有深層可重用組件來(lái)提供核心功能的應(yīng)用是什么？這其實(shí)是平臺(tái)層的任務(wù)。已有若干公司正在生產(chǎn)人工智能平臺(tái)，承諾無(wú)需處理復(fù)雜的算法和深層動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）便能構(gòu)建具備人工智能功能的應(yīng)用。

這些公司已經(jīng)建立平臺(tái)，旨在提供“隨時(shí)能用”的構(gòu)建模塊和軟件服務(wù)，即基礎(chǔ)人工智能功能，如NLP、代理和決策引擎，這有助于加快人工智能應(yīng)用程序和服務(wù)的開發(fā)。示例包括：

?雨鳥技術(shù)（Rainbird Technologies）。雨鳥技術(shù)推出以軟件即服務(wù)為基礎(chǔ)的人工智能平臺(tái)，旨在提高業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)的智能化。它提供一個(gè)以規(guī)則為基礎(chǔ)的自動(dòng)化決策引擎，能夠支持執(zhí)行復(fù)雜的任務(wù)（如作出預(yù)測(cè)、建議和業(yè)務(wù)決策）。它還捕捉平臺(tái)作出某些決策的依據(jù)，這對(duì)審計(jì)十分有價(jià)值，特別是在受監(jiān)管的行業(yè)。

?語(yǔ)義機(jī)器（Semantic Machines）。這家總部位于加州伯克利，最近被微軟收購(gòu)的初創(chuàng)企業(yè)開發(fā)了一個(gè)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)技術(shù)平臺(tái)，使用戶能與信息系統(tǒng)毫不費(fèi)力地互動(dòng)。此類稱為“對(duì)話式人工智能”的方法有望對(duì)我們?cè)陔娮由虅?wù)網(wǎng)站上的交易方式、與社交媒體的互動(dòng)方式，甚至日常使用生產(chǎn)力軟件和設(shè)備的方式產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。

堆棧的中間部分（人工智能框架、工具和接口）允許開發(fā)者設(shè)計(jì)、構(gòu)建和部署實(shí)際的模型和算法。獨(dú)立軟件供應(yīng)商（ISV）正在為開發(fā)者提供人工智能框架、工具和接口，以便使用深層人工智能算法為特定用例構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型。其中一些框架也是開源的，有利于其得到廣泛采用，并得到人工智能生態(tài)系統(tǒng)中大多數(shù)參與者的大力支持。

堆棧的底部?jī)蓪佑捎布ㄌ幚砥?、邏輯電路和運(yùn)行人工智能軟件的其他組件）及人工智能庫(kù)組成，這些基本屬于低級(jí)軟件功能，有助于優(yōu)化底層硅芯片集的人工智能模型和算法。我們期待傳統(tǒng)半導(dǎo)體供應(yīng)商（如英特爾、輝達(dá)、高通和賽靈思）提供用于加速此部分堆棧人工智能用例的優(yōu)化硅芯片。這些公司還可能提供需要的人工智能庫(kù)，促進(jìn)其專屬架構(gòu)的開發(fā)和逐級(jí)采用，進(jìn)而幫助在其硅產(chǎn)品上部署人工智能框架。人工智能庫(kù)示例包括：英特爾 DL SDK/Vision SDK、輝達(dá)cuDNN TensorRT和安謀（ARM）NN。

有一點(diǎn)正變得日益清晰：硬件層可以說(shuō)是這種人工智能解決方案堆棧中最有趣的部分。關(guān)鍵原因有兩個(gè)：首先，人們?nèi)找嬲J(rèn)識(shí)到人工智能要求其深層硬件具備獨(dú)特的處理能力，這導(dǎo)致了選擇最佳處理架構(gòu)的新一輪競(jìng)賽——哪種架構(gòu)將會(huì)勝出，是GPU、數(shù)字信號(hào)處理器（DSP）、FPGA還是定制ASIC，仍有待觀察；其次，開發(fā)人工智能硬件的參與者數(shù)量日益增加，超過(guò)了傳統(tǒng)芯片制造商以往的名單，這可能會(huì)威脅到老牌供應(yīng)商，并顯著改變其市場(chǎng)地位。

圖6對(duì)人工智能機(jī)遇的高度期望反映在一系列產(chǎn)品中

人工智能芯片的新興戰(zhàn)場(chǎng)

人們對(duì)人工智能領(lǐng)域半導(dǎo)體市場(chǎng)機(jī)遇抱有很高期望的一個(gè)明確標(biāo)志是，每個(gè)主要供應(yīng)商均在提供人工智能硅。最常見的目標(biāo)應(yīng)用是ADAS、無(wú)人機(jī)、監(jiān)測(cè)和計(jì)算機(jī)視覺。

這些應(yīng)用架構(gòu)在選擇上差異巨大，包括一般用途CPU、DSP、GPU、FPGA和定制的ASIC等（見圖6）。不出所料，大多數(shù)供應(yīng)商對(duì)人工智能硅架構(gòu)的選擇與其核心能力或優(yōu)勢(shì)領(lǐng)域密切相關(guān)。例如，賽靈思的Zynq MPSoC是其FPGA產(chǎn)品的可定制變體，輝達(dá)的大多數(shù)產(chǎn)品也均基于其核心GP-GPU架構(gòu)。

另一方面，供應(yīng)商（如恩智浦和意法半導(dǎo)體）大多提供人工智能特定加速和擴(kuò)展，以增強(qiáng)其現(xiàn)有產(chǎn)品組合而非人工智能特定芯片的能力。

另一個(gè)差異是，IP許可供應(yīng)商安謀和益華（Cadence）提供軟CPU和DSPIP核心，前提是未來(lái)人工智能處理器將嵌入至ASIC中，而非由專門用于人工智能工作負(fù)載的獨(dú)立運(yùn)行芯片處理。軟CPU和DSP IP核心的模型使硅供應(yīng)商獲得人工智能軟核心的許可，得以開發(fā)針對(duì)其人工智能應(yīng)用的芯片。與此同時(shí)，財(cái)力雄厚的供應(yīng)商（如英特爾）正在對(duì)各種不同的架構(gòu)（CPU、FPGA和定制ASIC）進(jìn)行廣泛投資，旨在滿足不同的處理需求。

我們觀察到的另一個(gè)區(qū)別是公司是否生產(chǎn)專門為培訓(xùn)或推理系統(tǒng)設(shè)計(jì)的芯片。英特爾和輝達(dá)面向培訓(xùn)或推理市場(chǎng)提供的芯片集最為多元。英特爾的Arria 10 FPGA和Myriad X ASIC專為推理工作負(fù)載而設(shè)計(jì)，而其Nervana NNP則最適用于培訓(xùn)。同樣，輝達(dá)生產(chǎn)的Pascal和Volta芯片適用于培訓(xùn)工作負(fù)載，Maxwell則用于推理。

兩家公司均制造芯片，英特爾的Loihi NMP和輝達(dá)的Tesla，都是為了在各自的應(yīng)用中實(shí)現(xiàn)良好的運(yùn)轉(zhuǎn)而設(shè)計(jì)的。我們認(rèn)為并無(wú)哪種方法適用于所有情況；根據(jù)待分析的數(shù)據(jù)源類型、數(shù)據(jù)重力考慮因素和實(shí)時(shí)處理需求，每個(gè)用例的最佳方案可能各有不同。

定制方案

在這一系列的創(chuàng)新中，一些公司可能會(huì)嘗試開發(fā)定制芯片來(lái)傳遞人工智能“圣杯”，即性能卓越，功耗和成本低于第一代引入的任何標(biāo)準(zhǔn)架構(gòu)。這場(chǎng)架構(gòu)之戰(zhàn)可能會(huì)延續(xù)到可以預(yù)見的未來(lái)，我們認(rèn)為現(xiàn)在宣布贏家還為時(shí)過(guò)早。定制芯片的整體性能可能是最佳的，但如果只能處理非常有限的應(yīng)用程序集和用例，則可能無(wú)法實(shí)現(xiàn)其經(jīng)濟(jì)價(jià)值，因?yàn)橛纱藢?dǎo)致的較低產(chǎn)量可能無(wú)法證明前期開發(fā)所付出的成本是必要的。

數(shù)家非傳統(tǒng)芯片制造商已加入這場(chǎng)“軍備競(jìng)賽”，爭(zhēng)奪人工智能半導(dǎo)體的優(yōu)勢(shì)地位，并為其特定人工智能需求而設(shè)計(jì)的定制芯片試水（見圖7）。我們?cè)陧敿?jí)公有云供應(yīng)商（特別是亞馬遜、谷歌和微軟）中看到一種顯而易見的趨勢(shì)——所有這些供應(yīng)商都在探索定制人工智能芯片作為GPU和FPGA的替代產(chǎn)品，以便在云端產(chǎn)品的性能和成本方面獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。亞馬遜最近宣布為其邊緣計(jì)算家用設(shè)備Alexa開發(fā)人工智能芯片；微軟正在為其全息透鏡智能眼鏡開發(fā)人工智能芯片；2017年，谷歌推出了用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的張量處理單元（TPU），聲稱在類似的工作負(fù)載下，TPU的性能比CPU/GPU芯片高15至30倍，性能功耗比高30至80倍。

包括蘋果、三星和特斯拉在內(nèi)的幾家公司正在開發(fā)自己的人工智能硅，并根據(jù)其產(chǎn)品要求量身定制。蘋果為iPhone XR和iPhone XS智能手機(jī)引入A12仿生芯片。該產(chǎn)品包括用于面部識(shí)別和動(dòng)畫表情符號(hào)應(yīng)用程序的神經(jīng)引擎，以及計(jì)算攝影和像素處理功能的影像處理器。

鑒于公有云供應(yīng)商和產(chǎn)品公司紛紛開發(fā)自己的定制硅，用于優(yōu)化自身應(yīng)用程序和用例，爭(zhēng)奪人工智能優(yōu)勢(shì)地位競(jìng)賽中出現(xiàn)的重大轉(zhuǎn)變必然會(huì)威脅到傳統(tǒng)芯片制造商（如英特爾、輝達(dá)和賽靈思）的市場(chǎng)地位，并有可能顛覆其傳統(tǒng)商業(yè)模型。盡管 有定制活動(dòng)，我們預(yù)期GPU和FPGA將繼續(xù)在云端共存，以加速人工智能工作負(fù)載。近期，鑒于開發(fā)新型硅設(shè)計(jì)需要大量投資和資源，且這種方式要實(shí)現(xiàn)盈利需要達(dá)到高銷量，大多數(shù)應(yīng)用程序?qū)⑼ㄟ^(guò)商用硅產(chǎn)品提供服務(wù)。

人工智能初創(chuàng)企業(yè)的前景

半導(dǎo)體制造商必須抗衡的另一個(gè)趨勢(shì)是龐大的初創(chuàng)企業(yè)隊(duì)伍，這些初創(chuàng)企業(yè)正在開發(fā)針對(duì)人工智能優(yōu)化的革命性新型芯片架構(gòu)并將其商業(yè)化。關(guān)鍵問(wèn)題是，這些年輕的公司是否會(huì)對(duì)現(xiàn)有企業(yè)構(gòu)成威脅，抑或甚至能夠把握機(jī)遇超越其他競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手并在人工智能領(lǐng)域勝出？

利用人工智能前景的熱潮正在引發(fā)解決方案堆棧領(lǐng)域的大量創(chuàng)新。近年來(lái)，對(duì)人工智能初創(chuàng)企業(yè)的風(fēng)投基金大幅增加，2017年對(duì)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)公司的投資達(dá)到創(chuàng)紀(jì)錄的110億美元。不出所料，這種行動(dòng)有很大一部分發(fā)生在堆棧上層的軟件和算法領(lǐng)域。初創(chuàng)企業(yè)在該領(lǐng)域構(gòu)建專注于特定人工智能用例的可擴(kuò)展平臺(tái)，并尋求開發(fā)能夠集成到現(xiàn)有應(yīng)用程序中的人工智能軟件，以使其更智能化。

堆棧底層同樣能引起人們巨大的興趣和興奮之情，越來(lái)越多的初創(chuàng)企業(yè)在瞄準(zhǔn)新型硅架構(gòu)，將其優(yōu)化來(lái)滿足人工智能工作負(fù)載帶來(lái)的獨(dú)特處理需求。我們對(duì)風(fēng)投基金的分析顯示，人們對(duì)半導(dǎo)體初創(chuàng)企業(yè)的興趣有所回升，2017年，半導(dǎo)體初創(chuàng)企業(yè)吸引了近7.5億美元的風(fēng)投資金，是前兩年所獲資金總和的三倍多，也是2015年前所有投入人工智能芯片初創(chuàng)企業(yè)的資金的12倍。

如圖8所示，前19家人工智能半導(dǎo)體初創(chuàng)企業(yè)中有11家位于美國(guó)，且大多數(shù)均在探索針對(duì)各種人工智能和深度學(xué)習(xí)工作負(fù)載專門定制的處理器架構(gòu)。其中9家正在構(gòu)建深度學(xué)習(xí)處理器，三家正在開發(fā)所謂的神經(jīng)形態(tài)處理器，該處理器基于超前的全新架構(gòu)，試圖模仿人腦的運(yùn)行方式。

圖7加入人工智能競(jìng)賽的其他參與者

值得注意的是，其中只有少數(shù)公司擁有戰(zhàn)略投資者，最活躍的戰(zhàn)略投資者為英特爾和三星。事實(shí)上，英特爾已收購(gòu)Movidius和Nervana，并已開始將這兩家公司的產(chǎn)品集成到自己的人工智能布局圖中。值得注意的是，輝達(dá)缺席戰(zhàn)略投資者名單，該公司反而在堆棧上層利用風(fēng)險(xiǎn)部門向正在構(gòu)建平臺(tái)和應(yīng)用程序的公司進(jìn)行進(jìn)一步投資。

迄今為止，人工智能初創(chuàng)企業(yè)獲得的風(fēng)投總額在早期階段的A輪和B輪投資以及后期階段的C輪和D輪交易平均分布。盡管大多數(shù)后期階段的初創(chuàng)企業(yè)均位于美國(guó)和歐洲，但大部分早期階段的企業(yè)位于亞太地區(qū)。

中國(guó)最大的初創(chuàng)企業(yè)包括寒武紀(jì)科技公司、地平線機(jī)器人公司、熠知電子和深鑒科技公司（DeePhi Technologies），迄今為止它們共籌集3億美元的風(fēng)險(xiǎn)投資，前兩家公司約占投資總額的三分之二。

據(jù)迄今為止的分析，我們相信制造最好的人工智能硅材料的競(jìng)賽才剛剛開始，競(jìng)爭(zhēng)將十分激烈，難以預(yù)料未來(lái)會(huì)對(duì)現(xiàn)有企業(yè)造成什么樣的影響。每一家希望在這一競(jìng)爭(zhēng)激烈的領(lǐng)域大展身手的半導(dǎo)體公司都必須從現(xiàn)在開始著手準(zhǔn)備，然而只有時(shí)間才能告訴我們誰(shuí)是最后的贏家。

抓住人工智能機(jī)遇

歷史表明，盡管半導(dǎo)體公司從顛覆性增長(zhǎng)周期中獲利頗豐，但無(wú)論是將超出芯片本身的新技術(shù)貨幣化，還是對(duì)這些技術(shù)支持的新商業(yè)模式進(jìn)行擴(kuò)張，它們?nèi)杂泻芏啻挝茨塬@得每個(gè)周期全部?jī)r(jià)值的應(yīng)得份額。

幾乎可以確定的是，人工智能的崛起會(huì)成為未來(lái)十年半導(dǎo)體行業(yè)最強(qiáng)大的驅(qū)動(dòng)力。正如我們的分析顯示，現(xiàn)有企業(yè)和初創(chuàng)企業(yè)都在努力開發(fā)驅(qū)動(dòng)人工智能的硬件。但是它們能否充分把握住這個(gè)機(jī)遇？它們能否跳出從開發(fā)和銷售人工智能芯片中獲得利潤(rùn)的模式，轉(zhuǎn)而全身心參與到人工智能革命中？

我們相信他們可以，但若要做到這一點(diǎn)，他們必須深思熟慮以重新評(píng)估其人工智能戰(zhàn)略和商業(yè)模式，精心設(shè)計(jì)其技術(shù)和產(chǎn)品戰(zhàn)略，并深入了解如何在整個(gè)人工智能生態(tài)系統(tǒng)中發(fā)揮其作用。以下是公司在準(zhǔn)備應(yīng)對(duì)人工智能帶來(lái)的變化并充分利用這一機(jī)遇時(shí)需要考慮的若干關(guān)鍵因素和建議。

戰(zhàn)略和商業(yè)模式。制定公司的人工智能愿景，然后利用這一愿景更好地理解需要關(guān)注的核心領(lǐng)域，至少在競(jìng)賽的早期階段應(yīng)當(dāng)如此。這主要包括探索新的方法將公司資產(chǎn)和專業(yè)領(lǐng)域貨幣化。能否利用數(shù)據(jù)？能否提供相關(guān)服務(wù)？該方法還將告訴我們?nèi)绾胃玫匕l(fā)展當(dāng)前的投資組合，使其變得與人工智能更相關(guān)、更適用，同時(shí)與總體戰(zhàn)略保持緊密一致。以下是公司可以選擇聚焦的三個(gè)領(lǐng)域：

?增長(zhǎng)細(xì)分市場(chǎng)：在利用公司現(xiàn)有市場(chǎng)并提供巨大增長(zhǎng)潛力的細(xì)分市場(chǎng)中，識(shí)別并瞄準(zhǔn)新型人工智能用例，例如ADAS和物聯(lián)網(wǎng)。

?硅之外的貨幣化：探索人工智能特定知識(shí)產(chǎn)權(quán)許可機(jī)遇或提供可貨幣化的人工智能相關(guān)服務(wù)的機(jī)遇，包括托管人工智能服務(wù)化和匿名人工智能用例數(shù)據(jù)，用于改進(jìn)培訓(xùn)系統(tǒng)和算法。

?產(chǎn)品組合：仔細(xì)評(píng)估在何處下大賭注來(lái)構(gòu)建新型人工智能功能，而非進(jìn)行增量投資來(lái)增強(qiáng)當(dāng)前投資組合中人工智能的適用性。

技術(shù)和產(chǎn)品供應(yīng)。鑒于芯片的具體用例，為芯片選擇正確的技術(shù)和架構(gòu)至關(guān)重要，但公司也必須確保所選擇的技術(shù)路徑在人工智能堆棧的其他地方能夠得到支持。一種行之有效的方法是，定義產(chǎn)品供應(yīng)，以廣泛地包含人工智能庫(kù)、工具包和堆棧中的其他軟件元素，但是公司必須確定究竟是自己構(gòu)建所有元素，還是將產(chǎn)品與技術(shù)合作伙伴的元素整合。公司可以通過(guò)以下幾種方式側(cè)重于產(chǎn)品：

?不斷進(jìn)化的硬件架構(gòu)：探索具有定制架構(gòu)的設(shè)計(jì)，例如神經(jīng)形態(tài)處理和子系統(tǒng)設(shè)計(jì)，這些都是為了通過(guò)獨(dú)特的自學(xué)功能來(lái)加速深度學(xué)習(xí)算法而定制的，例如通過(guò)集成邏輯和內(nèi)存功能。

?人工智能庫(kù)和工具包：盡可能為產(chǎn)品組合中的現(xiàn)有產(chǎn)品開發(fā)軟件開發(fā)工具包（SDK）和編譯器，以優(yōu)化和加速人工智能算法。

?全棧產(chǎn)品：與合作伙伴合作，在硅、平臺(tái)、工具和人工智能庫(kù)方面提供全棧解決方案，使應(yīng)用程序的開發(fā)和差異化輕松易行。

合作伙伴關(guān)系和人工智能生態(tài)系統(tǒng)。對(duì)上述人工智能解決方案堆棧的深入研究清晰地表明，人工智能的成功在很大程度上取決于建立一個(gè)完整的合作生態(tài)系統(tǒng)，無(wú)論是通過(guò)技術(shù)聯(lián)盟，還是作為企業(yè)將產(chǎn)品推向市場(chǎng)。為推動(dòng)長(zhǎng)期增長(zhǎng)，聰明的參與者應(yīng)識(shí)別并有效利用生態(tài)系統(tǒng)來(lái)縮短上市時(shí)間，制定高效的銷售策略以進(jìn)軍特定的垂直行業(yè)或應(yīng)用，并評(píng)估戰(zhàn)略合作伙伴關(guān)系和投資，如合資還是收購(gòu)。以下是一些可供公司探索的選項(xiàng)：

?許可：通過(guò)授予來(lái)自第三方供應(yīng)商，如安謀、思華（CEVA）和鏗騰（Cadence）的知識(shí)產(chǎn)權(quán)核心的許可，探索既可降低風(fēng)險(xiǎn)又能加快人工智能專用產(chǎn)品開發(fā)的選項(xiàng)。

?合作伙伴：與整個(gè)堆棧中的競(jìng)賽者建立新的戰(zhàn)略伙伴關(guān)系，推動(dòng)自身人工智能芯片和解決方案的采用。

?戰(zhàn)略投資：考慮投資于人工智能初創(chuàng)企業(yè)，增強(qiáng)與核心業(yè)務(wù)相一致的用例功能。

行業(yè)數(shù)字化

半導(dǎo)體行業(yè)自問(wèn)世以來(lái)一直是數(shù)字化的先驅(qū)，提供數(shù)字化服務(wù)并追求新的數(shù)字商業(yè)模式。例如，在上世紀(jì)70年代，英特爾出售芯片測(cè)試設(shè)備的收入即超過(guò)其出售芯片本身的收入。上世紀(jì)80年代，隨著數(shù)字設(shè)計(jì)和仿真工具以及通信技術(shù)的普及，無(wú)晶圓廠和鑄造模型涌現(xiàn)出來(lái)并顛覆了當(dāng)時(shí)盛行的整合元件制造商（IDM）模式。后來(lái)出現(xiàn)了純粹的知識(shí)產(chǎn)權(quán)競(jìng)爭(zhēng)，高通、安謀等公司紛紛效仿，進(jìn)一步侵蝕了半導(dǎo)體價(jià)值鏈。

如今，其他行業(yè)，尤其是汽車行業(yè)在數(shù)字化方面明顯超過(guò)了半導(dǎo)體行業(yè)。這不免令人啼笑皆非，因?yàn)槠囍圃焐套陨碓跀?shù)字化方面的成功很大程度上來(lái)自于半導(dǎo)體行業(yè)產(chǎn)品的支持。對(duì)半導(dǎo)體公司而言，現(xiàn)在比以往任何時(shí)候都更需要考慮如何最好地利用數(shù)字化，以及找到最有利于其組織發(fā)展的機(jī)遇。

在考慮數(shù)字化的最佳推進(jìn)方式時(shí)，芯片制造商可以衡量三大戰(zhàn)略（數(shù)字化產(chǎn)品和服務(wù)、數(shù)字商業(yè)模式和數(shù)字半導(dǎo)體價(jià)值鏈）。請(qǐng)注意，所有這些策略都必須得到可靠數(shù)據(jù)和分析技術(shù)的支持。

數(shù)字化產(chǎn)品和服務(wù)。我們看到半導(dǎo)體公司在實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品和服務(wù)數(shù)字化時(shí)有三個(gè)選擇：數(shù)據(jù)貨幣化、增強(qiáng)和定制（見圖9）。數(shù)據(jù)貨幣化允許半導(dǎo)體公司利用自己或他人設(shè)備產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)；增強(qiáng)后產(chǎn)品和服務(wù)通過(guò)人工智能或整合其他產(chǎn)品或服務(wù)，來(lái)豐富公司的現(xiàn)有技術(shù)；定制化通過(guò)更高的精度和效率為客戶帶來(lái)額外的價(jià)值。

圖9 半導(dǎo)體公司的數(shù)字戰(zhàn)略

數(shù)字商業(yè)模式。我們看到半導(dǎo)體公司可以選擇五種創(chuàng)新的數(shù)字商業(yè)模式（見圖10）：

1.剃刀與刀片：企業(yè)可以利用該模式，以較低的利潤(rùn)率提供核心產(chǎn)品（如計(jì)算架構(gòu)），然后開發(fā)一種附加產(chǎn)品（如云平臺(tái)服務(wù)）。此類產(chǎn)品依賴于該架構(gòu)，但利潤(rùn)更高。未來(lái)，半導(dǎo)體供應(yīng)商可以向云端服務(wù)供應(yīng)商出租設(shè)備，從而實(shí)現(xiàn)硬件利用的貨幣化。

2.平臺(tái)：公司可以通過(guò)促進(jìn)芯片制造商和客戶之間基于數(shù)據(jù)或硬件的交換創(chuàng)造價(jià)值。這有利于平臺(tái)參與者，并允許創(chuàng)辦人影響標(biāo)準(zhǔn)，增加競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的轉(zhuǎn)換成本。

3.開源：利用這一機(jī)遇，半導(dǎo)體公司可以創(chuàng)建一個(gè)平臺(tái)，允許客戶構(gòu)建定制化的開源芯片。這有助于與第三方共享軟件源代碼和集成電路設(shè)計(jì)，從而分?jǐn)傃邪l(fā)成本并縮短上市時(shí)間。

4.XaaS（一切即服務(wù)）：半導(dǎo)體制造商可以使用該方法，圍繞基礎(chǔ)設(shè)施、硬件和軟件開發(fā)來(lái)創(chuàng)新服務(wù)，例如提供計(jì)算即服務(wù)等。由此，硬件和功能更新可以作為服務(wù)計(jì)費(fèi)。

5.市場(chǎng)：發(fā)展雙邊市場(chǎng)，使用人數(shù)的增多可以產(chǎn)生積極的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，從而增加價(jià)值。市場(chǎng)可以包括基于云的算法即服務(wù)，例如共享人工智能培訓(xùn)數(shù)據(jù)等。客戶可以通過(guò)通用接口訪問(wèn)算法，開發(fā)者則可以上傳新的算法和模型來(lái)豐富市場(chǎng)。

圖10 半導(dǎo)體公司的創(chuàng)新商業(yè)模式

數(shù)字半導(dǎo)體價(jià)值鏈。半導(dǎo)體企業(yè)可以通過(guò)對(duì)端到端的縱向和橫向價(jià)值鏈進(jìn)行數(shù)字化來(lái)獲得巨大利潤(rùn)，不僅可以利用新的人工智能驅(qū)動(dòng)的能力，還可以充分利用它們提供的其他數(shù)字機(jī)會(huì)。圖11顯示公司應(yīng)該考慮采取的若干措施。

總而言之，半導(dǎo)體公司應(yīng)考慮通過(guò)所有三種數(shù)字戰(zhàn)略所能獲得的各種機(jī)會(huì)（見圖12）。

運(yùn)營(yíng)。除了可以用來(lái)提高收入的各種數(shù)字戰(zhàn)略外，芯片運(yùn)營(yíng)商還可以考慮通過(guò)應(yīng)用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)改善運(yùn)營(yíng)來(lái)提高收益的機(jī)會(huì)。選項(xiàng)包括：

?中央控制塔：可以讓公司始終實(shí)時(shí)詳細(xì)了解所有供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)和運(yùn)營(yíng)（包括供應(yīng)商和客戶的運(yùn)營(yíng)）。公司可以設(shè)計(jì)用于虛擬控制室操作的儀表板，并為關(guān)鍵利益相關(guān)者提供可視化。

?生態(tài)系統(tǒng)感知：使用人工智能從供應(yīng)商和客戶生態(tài)系統(tǒng)收集數(shù)據(jù)和見解，識(shí)別最相關(guān)的信號(hào)，從而指明下一步的機(jī)會(huì)，并為采取的應(yīng)對(duì)措施提供建議。

?人工智能輔助的長(zhǎng)期/短期需求預(yù)測(cè)：收集來(lái)自生態(tài)系統(tǒng)的需求信號(hào)，如大型企業(yè)采取的行動(dòng)、來(lái)自供應(yīng)鏈的信號(hào)和相關(guān)新聞等，并分析其對(duì)改善實(shí)時(shí)生產(chǎn)組合和供應(yīng)調(diào)度的影響。

? 人工智能輔助的設(shè)計(jì)和調(diào)試：使用機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)為集成電路設(shè)計(jì)解決方案提供建議，識(shí)別潛在的錯(cuò)誤設(shè)計(jì)元素，并實(shí)施更高效的產(chǎn)品設(shè)計(jì)分支。

?制造工藝優(yōu)化：將工廠控制中心設(shè)在遠(yuǎn)程設(shè)施或辦公空間旁邊，以提高學(xué)習(xí)和響應(yīng)能力，從而通過(guò)分析生產(chǎn)設(shè)備的傳感器日志和相關(guān)事件來(lái)提高設(shè)備效率。此外，還可以使用計(jì)算機(jī)視覺工具來(lái)發(fā)現(xiàn)故障群。人工智能也可以支持釋放在前端和后端的晶圓批次。

半導(dǎo)體公司如果希望受益于進(jìn)一步的數(shù)字化和人工智能發(fā)展機(jī)遇，就應(yīng)通過(guò)以下經(jīng)過(guò)深思熟慮的步驟有系統(tǒng)地前進(jìn)：第一步，探索和學(xué)習(xí)。公司必須選擇合適的機(jī)會(huì)，通過(guò)試點(diǎn)項(xiàng)目進(jìn)一步理解和開發(fā)新的用例和產(chǎn)品。第二步，建立能力。公司應(yīng)識(shí)別現(xiàn)有和所需要的能力，然后建立缺失的能力。隨后需設(shè)計(jì)并推出數(shù)字轉(zhuǎn)型計(jì)劃，以實(shí)現(xiàn)新的能力。第三步，擴(kuò)大規(guī)模，進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)數(shù)字機(jī)會(huì)和相關(guān)用例。這之后，公司必須確定將這些機(jī)會(huì)融入到新數(shù)字組織的路線圖。企業(yè)也必須利用新的功能集和組織來(lái)確保新產(chǎn)品開發(fā)和引進(jìn)的順利實(shí)施。

圖11 價(jià)值鏈中的各種機(jī)會(huì)

產(chǎn)品和服務(wù)的數(shù)字化

數(shù)據(jù)貨幣化——人工智能輔助的集成電路設(shè)計(jì)服務(wù)

產(chǎn)品定制——按需芯片

數(shù)據(jù)貨幣化——處理服務(wù)

增強(qiáng)型產(chǎn)品——人工智能輔助的集成電路集成服務(wù)

增強(qiáng)型產(chǎn)品——物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)集成

增強(qiáng)型產(chǎn)品——設(shè)備運(yùn)行

未來(lái)道路

顯然，未來(lái)幾年甚至幾十年，半導(dǎo)體公司獲利概率仍然較高。在截止到2022年的預(yù)測(cè)期內(nèi)，我們預(yù)計(jì)在全球所有市場(chǎng)中，半導(dǎo)體市場(chǎng)將持續(xù)快速增長(zhǎng)，達(dá)到5,750億美元。

到2022年，七類元件中的內(nèi)存芯片將繼續(xù)占據(jù)最大的市場(chǎng)份額，大部分增長(zhǎng)由云計(jì)算和智能手機(jī)等終端設(shè)備的虛擬現(xiàn)實(shí)所推動(dòng)。

此外，全球經(jīng)濟(jì)的樂(lè)觀前景表明，到2022年，以汽車和數(shù)據(jù)處理市場(chǎng)為主導(dǎo)的應(yīng)用市場(chǎng)或?qū)⒗^續(xù)增長(zhǎng)。帶動(dòng)這些細(xì)分市場(chǎng)的將是人工智能相關(guān)芯片的需求。

能夠最大限度利用這一增長(zhǎng)并充分實(shí)現(xiàn)其市場(chǎng)潛力的半導(dǎo)體公司很可能會(huì)是那些能夠把握人工智能機(jī)遇的公司。隨著新興初創(chuàng)公司和科技界其他領(lǐng)域參與者加入競(jìng)爭(zhēng)，爭(zhēng)奪市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)只會(huì)日益激烈。除了提供芯片之外，半導(dǎo)體公司還必須找到合適的方法，實(shí)現(xiàn)新技術(shù)的貨幣化以超越實(shí)際芯片本身，或者拓展由這些技術(shù)支持的新商業(yè)模式。采取此類行動(dòng)的公司將會(huì)繁榮發(fā)展，反之則會(huì)被更敏捷的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手超越。