全球半导体市场 机遇 拥 抱 人工 智能 ，扩 大市 场份 额 2 全 球 半导 体市 场机 遇 | 前 景 乐观 前景乐观 当 今科技 创新迅猛 发展 ， 半导体 行业有望 持续 增长。 对 半导体 行业来 说，2019 年 会相对疲软 ，但 普 华永 道 预计 其将 在2020 年 实 现复 苏 并 保持 繁荣 。2018 年半 导体 行业 销 售总 额为4,810 亿 美元 。今后 四 年， 即 到2022 年底，我 们预计销售额 将保持较慢但 稳健的增长， 复合年均 增长率 （CAGR ）约为4.6% ，达到5,750 亿美元。 半导体行 业 由七 类元件 组 成，即 内存、 逻辑元件 、微 型元件、 模拟 元 件 、光电元件、 传感器和 分离元件 （OSD ） 。其中 ，内存产 品销售额 仍 将 是 半 导体 收 入的 最 大 份额 。 然 而， 三 星集团 在2017 至2018 年对 其 半导体 部门的 巨额投入 将 使内 存市场 产能过 剩，从 而导致内 存产品 （尤 其是3D NAND 闪存 产品 ）在2019 年销 量下 滑， 但该 市场 有望 在 2020 年开始复苏。 此外， 人 工智能 （AI ） 应用 的快速 增长带来 的 芯 片需求 ， 将极 大促进 该行业的 整体增 长。大部 分需求 来自汽 车和工 业市场 ，这两个 领域增 长最快。 由于电动 汽车和 混合动力 汽车的 普及率 不断提 高，再 加上自动 驾驶汽 车的市场潜力 巨大 ，汽车市场将 是增长最快 的市场 。到2022 年，其 复 合年均 增长 率 将 达到11.9% 。 与此同 时， 传统 汽车芯 片的 需求 依然强 劲。工业 市场继 续受到安 全和医 疗领域 对人工 智能芯 片及其实 力的 需 求 的 推动。在此期间，整个工业市场的复合年均增长率预计将达到 10.8% 。 由 于 智 能 手 机的 更 新 换代 、5G 技术 的 引 入以 及 新 兴市 场 的 增长 ， 通 信市场的 复 合 年均 增 长 率将达到2.2% 。 与此 同 时 ，到2022 年底 ， 消 费类电子 产品市 场约有50% 的收 入 将来 自电视 、视频 游戏机、 手持设 备和数字机顶盒。 到2022 年， 消费类电 子产品 市场的 复 合年均 增长率 将 达到6.0% 。预计 可 穿 戴 设 备 的 复 合 年 均 增 长 率 高达21.0% ， 但 仅 占 通 信 市 场 份 额 的 10% 左右。 数据处 理市 场的 复合 年均 增长 率 为2.1% ， 主要 来自 服务器 和存 储设 备 销售。虽然预计 销 售额会在2019 年同比下降2.8% ，但从2020 年开始 有 望回升 。尽 管我 们预 计个 人电 脑市 场 份 额会 下降 ， 到2022 年的 复合年 率下降5.2% ，但这 一降幅将被物 联网（IoT ）、机器学习以及 服务器和 数据中心 领域 其他 形式 人工智能的增长所抵消。 半导体行业 各类元件的市场 划分 在半导 体 行 业生 产的 七 类 元件 中， 内存 芯片 元件 的市 场份 额在2022 年 前 将继续占据首位 ； 不过， 如 前 所 述 ， 其 增 长 可 能 在2019 年转为负 值，然 后在2020 年实现 回 升。 在整 个预 测期 内， 逻 辑 和微 型元 件芯片 的销售额将 持续占据 半导体 行业 总收入的第二大份额（见 图1 ）。 图1 各类 元件的市场增长 资 料 来源 ：普 华永 道研 究 单位： 十亿 美元 内存 。 这一领域的 很 大一 部分增长将 由 持续的技术进步 推动，如 云计 算 技术 和 智 能 手 机 等 终 端 设 备 上 的 虚 拟 现 实 技术 。 动 态 随 机 存 储 器 （DRAM ）和NAND 闪存 芯片的平均销售 价格大幅提高，也在 推动收入 增长 方 面发 挥 显 著作 用 。一 般 而言 ， 闪 存和DRAM 的新产能将会 抵 消 预期 内的 价 格下 跌 ，从 而更 好 地实 现 这类 设备 的 供需 平 衡， 以支 持企 业固 态驱 动 器（SSD ）、 增强 和 虚 拟 现实 、 图形 、人 工 智能 和其 他复 杂的实时 工作负 载功 能等新 应用。 然而， 三星在2017 至2018 年 对半导 体部门的巨 额资本 投入 将使 内存市 场产能过 剩，尤 其是3D NAND 闪存 市场。 医 疗 市 场机遇 随着 医疗 领域 公司 从大 数据 、数 据分 析和 人工 智能 获得 越来 越多 的益 处， 包括 医疗 器械 制造 商、 制药 公司 和相 关技 术公 司等 企业 将拥 有前 所未 有的 增长 机会 。就 美国 医疗 器械 市场 来说 ，这 一增 长很大程度上来自于美国 食品药品监督管理 局出台的 “ 2016 年数字 健康创新计 划 ” 。该计划鼓励 传统医 疗公司采 用新技 术，并与 数字 医疗初创公司合作。 苹果和谷歌 等科技 巨头已 经对不断 增长的 医疗市场 表现出 相当大 的 兴 趣 。 苹 果 的 目 标 是 通 过 提 供 综 合 平 台 （ 如 ResearchKit 和 CareKit ）来整合支离破碎 的医疗应用市 场，而谷歌 正努力通过 其DeepMind 人 工 智 能解 决 方案 来 改变 这 一行 业 。其 他 科技 公 司 也开始参 与其中 ，例 如辉达 （Nvidia ）正在 使用 （GPU ） 驱动的 深度学习技术，通过超声图像更快速地诊断癌症。 3 全 球 半导 体市 场机 遇 | 前 景 乐观 产能过剩将导致市场供应过剩，进而拉低内存元件 的 市场价格。因 此，这 类 芯片产生 的收入将在2019 年下降， 并 对整个半导 体市场产生 不利影响。 逻辑 元件 。 通信、数 据处理 和消费类 电子产品 行业的需 求将在 很大 程度上推动这一市场发展 。 在预测期内，特殊用途专用集成电路 （ASIC ）和 专用信号 处理器 （ASSP ） 逻辑芯 片将占据 绝大部 分市 场 。 微型元件 。 这 类芯片 是所有 电子设备 的关键组 成部分， 市场增 长将 与这些设备 的销 量 成 正比。 由于标准 台式机、 笔记本电 脑和平 板电 脑 的 出 货量 疲 软， 微 型 元件 在2019 年 的 增 长将 停 滞不 前 。2022 年 之前 ，微型 元件的市场 增长 来自于 汽 车行业。 汽车制造 商正在 将大 量微型元件 集成到智 能汽车 的动力 传 动系统、 下一代底 盘和安 全系 统中，用于在安全和防撞系统中处理复杂的实时传感器功能。此 外，物联网 的日益普 及也带来 对高性 能电子产 品 的需求 ， 从而 催生 对高性能处 理器 的 需 求。本 地处理能 力通常由 微控制器 、混合 微控 制器 或 微处 理器 以及 集成微 控制器 设 备提供， 这些设备 可以提 供实 时嵌入式处理，这是大多数物联网应用的首要要求。 模拟 元件 。 我们预计 模拟元件 的 强劲 增长主要 受到通信 行业的 需求 推动，尤其 是汽车行 业。产 生需求增 长的用例 包括电源 管理（ 延长 手机电池寿 命）、信 号转换 （用于数 据转换器 、混合信 号设备 等） 和汽车专用模拟应用（自动 驾驶汽车、 电动汽车及电子系统）。 光电元件、传感器和分离 元件（OCD ）。这 三类元件与集成电 路相 邻。目前大 量投产的 新兴技 术设备将 推动这些 芯片的需 求增长 。其 中包括固态 照明、机 器视觉 、图像 识 别、智能 电网能源 、物联 网和 智能便携式系统中的 “融合”多传感器 。 由于 光 电芯 片 在 嵌 入 式摄 像 机 的 互 补金 属氧 化 物半 导 体（CMOS ）图 像 传 感 器、 汽 车安 全 、固 态 照明 应 用 的 视 觉自 动 化和 更 高 性能 的LED 中使 用 越 来 越广 泛 ，预计 其 将 继续 保 持强 劲的 增长 势头 。总 体而 言， LED 照 明 解 决方 案 正在 迅 速改 变 各种 住 宅、 商 业和 工 业应 用 的市 场 。 推 动 其 增长 的 因素 包 括： 采 用更 节 能的 照 明解 决 方案 、LED 价格 不断 降低 、基 础 设施 的 现代 化改造 和新 发展 。 就能 效 、寿 命 、多 功能 性、 色彩质量和成本而言，LED 照明 具备 很多超越 传统照明技术 的优势 。 我们 预计 传 感器 市 场 也 将实现 快速 增 长 。 虽然 近 年来 ， 由于 新型 自 动 化控 制和 物 联网 应 用的 单位 出 货量 增 加， 传感 器 价格 有 所下 降。 随着 功 率 晶 体 管 和 其 他 设 备 需 求 的 稳 定 增 多 ，分 离 元 件 市 场 有 望 得 到 增 长。 半导体 应用市场 的增长 经济增长预期表明，以汽车和数据处理市场为主导的应用市场将持续 扩大（见 图2 ）。 图2 各类 应用市场 的 增长 资 料 来源 ：普 华永 道研 究 单位 ： 十亿 美元 4 全 球 半导 体市 场机 遇 | 前 景 乐观 汽车 。 我们预 计在所 有市场 中，汽 车市 场增长 最快， 复合年 均 增长 率 将达到11.9% 。 主要 原因 是： 电动 汽车 和混 合动 力汽 车的 普及率 不断提高 ，其 半导体 需求量 大约为 传统 汽车的 两倍 ； 此外， 自动驾 驶汽车有着 巨大 的市 场潜力 。随着 汽车 变得更 加自动 化，每 辆汽车 对半 导体 的需 求 量增 加， 先进 驾 驶辅 助系 统 （ADAS ）、 光 探测和 测距（LiDAR ）、信 息娱 乐系 统以 及安 全和 便利功 能由此 受 到越来 越多的 关注 。据IC Insights 统 计， 每辆 全 自动 驾驶 汽车 的半 导体需 求量将是 驾 驶 辅助 系统 汽车 的5 倍。 然 而， 传 统汽 车 仍然 是 半导 体 销量的重要催化剂。2018 年，传统汽车销量占汽车 市场总收入近 95% 。 通信 。 通信市 场对半 导体近80% 的 需求量 由手 机驱动 。虽然 目前手 机市场高度饱和，但5G 的引入、智能 手机持续 的高更 新率以及新兴 市 场 对 手 机 的 需 求 增 加 ， 通 信 市 场 的 复 合 年 均 增 长 率 将 保 持 在 2.2% 。尽管预计高 端手机需求 会下降，但普 通手机的强 劲增长将抵 消这种影响。 消 费 类 电 子产 品 。 得 益 于 智能 电 视、4K 超高 清 电 视、3D 编程 、 视 频点 播、 对大 屏 显示 器的 偏爱 以 及曲 面OLED 的 日益 普及 ， 电视设 备将促进 消费 类电子 产品应 用的半 导体 收入增 长 。游 戏技术 和机顶 盒也将成 为收 入的强 力助推 器。因 此， 该市场 的复合 年均 增 长率将 达到2.2% 。尽管可 穿戴 设备市 场仍然相对较 小，但其在 消费类电子 产品应用中增长最 快，复合年均 增长率 将达到6.0% 。然 而，随着 美 国Netflix 和Amazon Prime 等更具 吸引力的替代品 的 流行 ，数字 播放 器芯片的收入正在 下降，复合 年均 增长率 为2.3% 。此外 ， 越来越多 的 消费者开始转向手机游戏，导致游戏机市场在2018 年达到饱和。 数据处理 。 到2022 年 ，数 据 处 理 市 场 （ 包 括 个 人 电脑 、 超 便 携 设 备、平板电脑、服 务器和存储 设备）中的半 导体销售额 将达到2.1% 的复合年均 增 长率。 由于终 端设备 智能 功能需 要更多 的半导 体，来 自存储 设备 的市 场增 长预计 非 常可 观 ， 复合 年均 增长 率为12.3% 。 这一增长 很大 程度上 来自新 兴的固 态驱 动器技 术，该 技术克 服了传 统数 据驱 动器 的 长周转 期 、 易过热 和高 能耗等 缺点。 智能手 机和其 他 连接设 备的 强劲销 售 会加速 对存 储卡 和存储 设备的 需求。 由于该 市场也存 在优 化服务 器性能 的压力 ，每 台设备 的半导 体需求 量 将会 增加 。 工业 。 仅次于汽车，工业市场将 是 所有应用类型中增长最快的市 场 ， 预计 到2022 年其复 合 年均 增长率 将达到10.8% 。 这一增 长的最 大份额将 来自 对安全 、自动 化、固 态照 明和运 输的需 求。我 们预计 安 全 应 用 对 半 导 体 的 需 求 增 长 最 快 ， 复 合 年均 增 长 率 将 达 到 17.8% 。 这得 益于 持续 推动 更安 全 和 更智 能城 市 的 建设 ，尤 其是在 亚太地区 。 对 机场和 火车站 的恐怖 袭 击 事件 日 益增多 ， 激发 了对先 进周边安 全和 门禁控 制系统 的投资 ；此 外 ， 对 舒适性 和便利 性的日 益重视也正在促进指纹门禁系统、PIN 和RFID 门禁系统的普及 。 半导体行业 在各地区的 增长 在预测期内，我们预计在所有全球市场中，半导体市场将持续快速增长 （见 图3 ）。 亚太地 区 。 该 市场 将继 续是 半导体 行业 收入 的主 要贡 献者 ，到2022 年，复合年均增长率可 达到4.8% 。 电 子 系 统 生 产 将 继 续 以 中 国 为 中 心。 由于 中 国的 制 造能 力， 尤 其是 消 费类 电子 产 品的 制 造能 力出 众， 因此 对半 导 体的 需 求日 益增 长 ，并 成 为全 球最 大 的芯 片 购买 国和 进口 国。 发展 和 增强 该 行业 实力 是 中国 政 府的 头等 大 事， 因 为许 多新 兴公 司正处于初创阶段 。 图3 各地区的半导体行业收入 资 料 来源 ：普 华永 道研 究 单位 ： 十亿 美元 欧 洲 、 中东 和非 洲 。 在 预 测期 内， 该 地区 的 复合 年 均 增 长率 将达到 3.5% 。 数 据处 理 一直 是 欧洲 最大 的 终端 用 途类 别 ，但 我们 预计 未来两 年内 将 被 汽 车行 业 超越 。半 导 体 对 于 许多 行业 和 应用 至 关重 要。 欧洲 企业 在 汽 车 、 出行 （ 铁 路 、 航 空 ） 和 工 程 等 多 个 领 域 都 处在 领先地 位 。 为 确 保 在 这 些 行 业 的 领 先 局面 ，并促进 人 工 智 能 等 新 应 用 的 发 展， 欧盟 应 推广 并 保护 其半 导 体行 业 。这 包 括 研 发设 计 、制 造以 及欧 盟创业生态系统。 美洲 。 在预测期内，该地区的复合年均增长率 位 居 第 二 ， 达 到 4.3% ， 主 要由NAND 闪 存芯 片市 场 的预 期 收益 推 动。 在 该地 区 ，美 国 是 许多 领先 半 导体 公 司的 所在 地 ，拥 有 强大 的创 业 生态 系 统。 风险 投资 是该 行业 的 有力 支 持因 素。 然 而， 美 国政 府最近 否决 了 若干 来自 非美 国公司的收购计划。 “ 在 人 工智 能 的背 景 下， 我 们需 要考 虑 安全 性 。一 般 来说 ， 欧 洲 企 业 处 于有 利 地 位： 一 方 面包 括 安全 要 素 ，另 一 方 面包 括 处 理 环 境 条 件和 安 全 层， 就 像 车辆 领 域的 情 况 一样 。 这 两个 方 面 都可以有成本合理的认证程序。 ” Maurice Geraets ，恩智浦（NXP ）半导体董事会成 员 5 全 球 半导 体市 场机 遇 | 前 景 乐观 学习机器的崛起 半 导 体 行 业的 需 求通 常 来自 颠 覆 性 的新 技 术推 动 。 在1997 年至2007 年间， 个人电 脑 的迅速 普及推动 了对CPU 和存储芯 片的需求 ，而互联 网的广泛 渗透推 动了对以 太网设 备、网 络处理 器和 专 用集成电 路 的需 求。智能手机时代 始于2007 年苹 果手机的推 出，这增加了 对移动处理 器的需求，而云计算的采用则推动了服务器CPU 和存储的增长。 现在，人工智能很可能成为半导体行业又一个十年增长周期的催化 剂。尽管 人工智 能 许多引 人注目 的新用 例将依 赖于通 过软件而 非芯片 实现的算 法，但 对即时计 算、连 接和传 感的需 求将会 推动未来 十年对 人工智能 定制半导体的巨大需求。 人工智能 与半导体 带来的机遇 人工智能 是计算 机基于 对数据 集和 预定义 规则集 的复杂 分析来 模拟 智 慧 人类行 为并作出 决策或 建议的 能力。 半导体 有助于 开发和加 速 人工 智能 的机会 ，从 而成为 推 动该领 域创新 和 人工 智能 增 长潜力的 关键因 素。 人工智能 的使用通常取决于三种算法： 机器 学习 （ML ）： 使用 算法 分析 数据 ，从 中学 习， 然后 对特 定情 况 作出 决定或预测。 深度学习（DL ） ： 一种基于分析和从特定数据集中学习的机器学 习 ，与特定任务的算法不同。 自然 语言 处 理（NLP ） ： 一 种分 析 人 机 交互 的 方法 ，侧 重 于 给 计 算机 编订 程序 处理和分析大量自然语言数据 的方式 。 人工智能 用例也可按照两种主要的 实施类型进行分类： 培训系统 ： 利 用 大 量的 数 据集 来 学 习如 何 开展 特 定 活 动 ， 并不 断 进 化 学习算法本身。 推理系统 ： 使用预定义的模型进行实时决策。 人工智能 适用于 几乎 所 有 行业 的 垂直 领 域， 对 云和 边 缘计算 所需 芯 片 数量 具有 超强 预测 能力 ，并且 对加 速 新算 法的 专 业计 算 需求 在 不 断增 长， 因而 为半导体厂商创造了前所未有的机遇。 人工智能 驱动的行业增长预测 我们预 计到2022年， 人 工智能 相关 的 半 导体市 场收 入将 从目前 的60亿 美元增至300 亿美 元以上 ， 复合 年均 增 长率 接近50.0% 。 虽然 人 工智能 驱动 的用 例 会随 着 时间 的推 移 逐步 渗 透 到 每个 行 业领 域 ，但 人工 智能 的使 用 将 取 决于 技 术投 资的 规 模 、 技 术开 发的 速 度以 及 实现 其效 益的 速度。 为推 理系 统 提供 动 力的 半导 体 市场 可 能仍 然是 分 散的 ， 因为 每一 个广 泛变 化的 潜 在用 例 ，例 如 面 部 识别 、 机器 人、 工 厂自 动 化、 自 动 驾驶 和监 控 等 均 需要 定 制解 决方 案 。相 比 之下 ，培 训 系统 将 主要 基于 传统 CPU 、GPU 和现场可编程门阵列（FPGA ）基础设施及ASIC 。 “ 人 工 智能 提 升了 学 习速 度 ，有 助于 改 善与 客 户的 互 动， 并 能 推进流程及程序。 ” Reinhard Ploss 英飞凌科技（Infineon Technologies ） 首席执行官 “ 对 于 人工 智 能， 我 们需 要 在价 值链 的 不同 阶 段和 不 同行 业 之 间 采 用 新 的合 作 形 式。 在 新 的人 机 交互 方 式 不断 涌 现 的数 字 化 世 界 中 ， 安全 的 身 份和 新 的 信 任 授权 均 是必 需 的 。为 此 ， 可 作 为 道 德委 员 会 的国 际 机 构可 以 发挥 重 要 作用 。 在 欧洲 和 联 合 国 层 面 ，可 将 促 进关 于 人 工智 能 道德 使 用 的对 话 平 台作 为 该 机 构 的 基 石 ， 进 而 从 人 工 智 能 中 获 益 ， 同 时 保 护 个 体 的 利 益。 ” Reinhard Ploss 英飞凌科技首席执行官 6 全 球 半导 体市 场机 遇 | 前 景 乐观 汽车 。 仍 是 市 场 潜 力 最 大 的 一 个 细 分 市 场 。 我 们 预 计 在2022 年， ADAS 和 自 动 驾 驶 辅 助 用 例 将 会 带 来40 亿至47 亿美元的收入（见 图 4）。 这 其中 包 括基 于推 理 的系 统， 用 于汽 车和 边 缘计算 的 自 动驾驶 和安全辅 助 ；以 及基于训 练的系 统，用 于交通 规避导 航 。两者 的相对 规模将决定需求增长最快 的半导体类型 用于 边缘计算的GPU 和 ASIC ，以及 用于 云计算的GPU 和FPGA 。 金融服务 。 我们相信， 此细分市 场 将会带来40 亿至45 亿美 元的收入， 主要来自交易身份认证和智能投资组合管理的用例。与汽车行业一 样，金融 服务可 能会根据 用例实施 推理 和培训 系统。 基于认证 的用例 将在很大 程度上 依赖于边缘 计算 的 基于 推理的 人工智 能 ，主要 用于智 能手机上的面 部识别和 通过移动CPU 或专 用 人工智 能 半导体 的指纹检 测。基于 培训的 人工智能 将主要 用于分 析海量 数据集 ，以 识别 智能投 资和投资 组合管 理的趋势 ；这些 活动通 常驻留 于云 端 ，因为需 要 基于 CPU 或GPU 基础设施的大量计算。 工业 。 可能 是 所有 行 业中 机遇 最 小的 ， 介于15 亿至20 亿美 元 之间 ， 主要来自 制造业 优化和主 动 式故 障检测 。这是 因为这 些应用非 常重视 能否 利用 现有基 础架构的 培训系 统，因 此不太 可能需 要 业内最 佳 的计 算能力和 更低的 延迟。此 外，由 于 工业 部署和 客户 更 新周期更 长，因 此 该领域从 人工智能 获得 的 收益 可能需要比其他行业更长的时间。 图4 各 行业采用 人工智能 驱动的用例 示 范 用例 汽车 金融服务 医疗 技术、媒体和电信 零售 工业 智能建筑 资 料 来源 ：普 华永 道研 究 单位：十 亿美 元 云 端 边缘 ADAS 驾 驶 员 安 全系 统 人 工 智能 分类 认证 投 资 组 合 管理 疾病预防 诊断 网络安全 私人助理 客户洞 见 定价分析 制造自动化 主 动 故 障 检测 监测和安全 能效 推理系统 培训系统 汽车行业中的人工智能 汽车行业在电子元件上的开支可谓庞大，在如何利用人工智能 加速创新方面进展迅速。到2022 年，全球679亿美元的汽车电 子元件市场中，人工智能在信息娱乐领域的影响将最为明显， 达到85 亿美元，ADAS 为129 亿美元，安全应用57 亿美元。 信息娱乐系统将会用于个人辅助、导航和娱乐。苹果的Car-Play 和谷歌的安卓汽车平台已在市场上脱颖而出。 ADAS 和安全应用将聚焦驾驶员辅助和自动驾驶，主要通过汽车 制造商的专有解决方案（如 通用汽车巡航自动化解决方案）或 广泛可用的平台（如英特尔的Mobileye 和辉达驱动）。到2022 年，这些人工智能应用的组件将会集中于传感（光电子学和非 光学传感器）、计算（ASIC 、ASSP 、通用 逻辑和微组件）及 存储（存储器）领域，可用市场达到208 亿美元。模拟和分离组 件将是整体解决方案的一部分，但并非人工智能应用的主导因 素。 在这些组件中，人工智能注入的逻辑元件将设计用于 ASSP 、ASIC 和微组件，而存储器、光电子 和非光学传感 器将作为辅助组件来支持整个子系统的设计。到2022 年， ADAS 、安全和信息娱乐中人 工智能芯片的市场预计达到 40亿至47亿美元，约占这些应用领域总市场的19.2%- 22.6% 。 人工智能在自动驾驶汽车中的使用将取决于汽车的自动驾驶能 力，根据正常操作所需的人工干预量，通常分为五个级别。 0 级不涉及自动化。在1 级和2 级，ADAS 提供自动刹车、稳定性 控 制和巡航控制。3 级在某些情况下包括自动驾驶，而在4 级和5 级，驾驶是完全自动的。 在4 级和5 级，自动驾驶子系统必须利用其所有组件在通常情况 和特殊情况下提供帮助，完全消除对驾驶员甚至方向盘的需 求。摄像、雷达和激光雷达传感器必须能够探测并避开物体。 信息娱 乐模块充当导航、传感器控制和语音命令的主要数据传 输源。最后，核心自主平台发挥人工智能推理系统的作用，用 于实时计算和作出关键的安全和导航决策。 对于依赖于学习系统的任务，包括实时路线导航、个性化信息娱 乐推荐和数字语音辅助，车载连接功能会将请求发送至云端。人 工智能定制化的云基础设施将运用人工智能算法优化这些用例， 通常由公共云供应商、或由汽车制造商或服务提供商管理的数据 中心掌管。 5.0 3.5 1.0 2022 年市场预测 市场概 况 7 全 球 半导 体市 场机 遇 | 前 景 乐观 人工智能 解决方案堆栈 新型创新 型人工 智能 产品 或服务 将会改 变 已知 世界。 虚拟助理 能发起 拟人 电话 呼叫并 在餐馆订 座 ，人们 已经 对此醉 心不已 。但为了 更好地 理解 人工 智能 机 遇能够一 展拳脚 的 领域 ，我们 必须更 深入地研 究 人工 智能 技术堆栈的底层组件，即构建应用程序 的脚手架。 在 普华永道看来，人工智能技术堆栈由五个元素或层组成：硬件、 库、 框架 和 工具 、平 台 及应 用与 服务 （ 见 图5 ） 。 由于 对 人 工 智能 的 大部分注 意力集 中于 人工 智能带来 的客 户体验 上，所 以从应用 程序和 服务开始 讲起是 合乎逻辑 的。这 是解决 方案堆 栈的最 顶层 。 此 处，最 可感知 的 人 工 智 能 功能 ， 在 应 用 级 别 集 合 在 一 起 ， 例 如 亚 马 逊 的 Alexa 虚 拟 助 理 和 苹 果的 人 脸识 别 。其 中部 分 功能 也 作为 服 务提 供 ， 例如嵌入软件的推荐引擎。 图5 人工智能 技术 堆栈 的元素 资 料 来源 ：普 华永 道研 究 但是，没有 深层 可 重用组 件 来提 供核心 功能 的应 用是什 么？这 其实 是 平台层的 任务。已 有若干 公司正 在生产 人工智能 平台， 承诺无 需处理 复杂的算法和深层 动态神经 网络（DNN ）便能构建 具备人工智 能 功能 的 应用。 这些公司已 经建立 平 台， 旨在 提供 “ 随时 能用 ” 的构建模 块和软件 服务 ， 即 基础 人 工智 能 功能 ， 如NLP 、 代 理 和决 策 引擎 ， 这 有助 于 加快 人工 智能 应用程序和服务的开发。示例包括： 雨鸟技术 （Rainbird Technologies ） 。雨 鸟技术 推出 以软件即服务 为基础的 人工智能 平台 ，旨在 提 高 业务运营 的智能 化 。它提供一个 以规则为 基础的自动化决策引擎，能够支持执行复杂的任务（如作 出预测、建议和业务决策）。它还 捕捉 平台作出某些决策的 依据 ， 这对审计十分有价值，特别是在受 监管 的行业。 语义机器 （Semantic Machines ） 。 这家 总 部 位于 加 州 伯 克利 ， 最 近 被 微 软 收 购 的 初 创 企 业 开 发 了 一 个 基于 机 器 学 习 的 基 础 技 术 平 台， 使用户 能 与 信息系统 毫不费 力地互 动。此 类称为 “ 对话式 人工智 能 ” 的方法 有望 对 我们在 电子商 务网站 上 的交易 方式 、与社交 媒体 的 互动方式 ， 甚 至 日 常 使 用 生 产 力 软 件 和 设 备 的方式 产 生 深 远 的 影 响。 堆 栈 的 中间 部 分（ 人 工智 能 框架 、 工具 和 接口 ） 允许 开 发 者 设计 、 构 建和部署实 际的模型 和算法 。独立软 件供应 商（ISV ） 正在为 开发者提 供 人 工 智能 框 架、 工 具和 接 口， 以便 使用 深层 人 工智 能 算 法 为特 定 用 例 构 建 深度 学 习模 型 。其 中 一些 框 架也 是 开源 的 ， 有 利于 其 得到 广 泛 采用，并得到 人工智能 生态系统中大多数参与者的大力支持。 堆 栈 的 底部 两 层由 硬 件（ 处 理器 、 逻辑 电 路和 运 行 人 工智 能 软件 的 其 他 组 件 ）及 人 工智 能 库组 成 ，这 些 基本 属于 低 级 软件 功能 ， 有助 于 优 化 底 层 硅芯 片 集的 人 工智 能 模型 和 算法 。 我们 期 待传 统半 导 体供 应 商 （ 如 英 特尔 、 辉达 、 高通 和 赛灵 思 ）提 供 用于 加 速此 部分 堆 栈人工智 能 用 例 的优 化 硅芯 片 。 这 些 公司 还 可能 提 供需要的 人 工智 能 库， 促进 其 专 属 架构 的 开发 和 逐级 采 用， 进 而帮 助 在 其 硅 产品 上部 署 人工 智 能 框架。人工智能库示例包括 ： 英 特 尔 DL SDK/Vision SDK 、 辉达 cuDNN TensorRT 和 安谋（ARM ）NN。 有一 点正 变 得日 益 清晰 ： 硬 件 层可 以说 是 这种 人 工智 能 解 决 方案 堆栈 中最 有趣 的 部分 。 关键 原因 有 两个 ： 首先 ，人 们 日益 认 识到 人工 智能 要求 其深层 硬件 具备 独 特的 处 理能力 ， 这 导致 了 选择 最 佳处 理架 构的 新一轮竞赛 哪 种 架 构 将 会 胜 出 ， 是 GPU 、 数 字 信 号 处 理 器 （DSP ）、FPGA 还 是定 制ASIC ， 仍 有待 观察 ； 其次 ， 开发 人工 智能 硬件 的 参 与 者数 量 日益 增加 ， 超过 了 传统 芯片 制 造商 以 往的 名单 ，这 可能会威胁到老牌供应商，并显著改变其市场地位。 堆栈元素 描述 应用和服务 利用人工智 能实现 “ 智能 ” 的软件应用 ，包括 视觉处 理、聊 天机器人客服、智能助手和算法交易。 人工智能平台 现成的架构模块和服务，可提 供机器学习、数据 分析、NLP 、代理、数据解决方案等可用于构建 人工智能应用的功能。 人工智能框架、 工具和接口 利用底层机器学习算法为特定 应用设计、构建和 训练深度学习模型的技术。许 多是开源技术，并 得到广泛支持。 人工智能库 低级软件功能，帮助优化人工 智能框架在特定目 标硬件上的部署。 人工智能硬件 处理器单元和半导体逻辑电路 ，其设计和优化旨 在加速人工智能工作负载和计算的执行。 “ 谁 能 最大 程 度实 现 启发 式 编程 与算 法 编程 融 合， 谁 就将 成 为 人 工 智 能 的最 大 受 益者 。 该 融合 对 欧洲 公 司 而言 可 能 是一 个 很 好 的 机 遇 ， 它 们 在 处 理 启 发 式 和 复 杂 系 统 方 面 有 着 丰 富 的 经 验。 ” Reinhard Ploss 英飞凌科技首席执行官 8 全 球 半导 体市 场机 遇 | 前 景 乐观 图6 对人工智能 机遇的高度期望反映在一系列产品中 人工智能 芯片 的新兴战场 人们对人工智能领域半导体市场机遇抱有很高 期 望 的 一 个 明确 标 志 是 ， 每 个 主 要 供 应 商 均 在 提 供 人 工 智 能 硅 。 最 常 见 的 目 标 应 用 是 ADAS 、无人机、监测和计算机视觉。 这些应用架构 在 选择 上 差异 巨大 ， 包括 一般用途CPU 、DSP 、GPU 、 FPGA 和 定 制的ASIC 等（见 图6 ）。 不出 所 料 ， 大多 数 供应 商 对 人工 智能 硅架 构的选 择与其核 心能力 或优势 领域密 切相关 。例如， 赛灵思 的Zynq MPSoC是其FPGA 产 品的 可定 制变 体， 辉达 的大 多数 产品也 均基于其核心GP-GPU 架构。 另一方面 ，供应 商（如 恩智浦 和 意法半 导体） 大多提 供 人工 智能 特定 加速和扩展，以增强其现有产品组合而非 人工智能 特定芯片的能力。 另一个差异 是，IP 许可供 应商 安谋 和益华 （Cadence ）提供 软CPU 和 DSPIP 核心，前提是未来人工智能处理 器将嵌入至ASIC 中，而非由 专门用于 人 工 智能 工作 负 载的 独 立运 行 芯片 处 理。 软CPU 和DSP IP 核心的模型 使硅 供应商获得 人工 智能 软 核心 的 许可 ， 得 以开发 针对 其 人工智能 应用的 芯片。与 此同时 ，财力 雄厚的 供应商 （如英特 尔）正 在对各种不同 的架构（CPU 、FPGA 和 定制ASIC ）进行广泛 投资，旨 在满足不同的处理需求。 我们观察 到的另 一个区 别是公 司是否生 产专门 为培训 或推理 系统设计 的 芯片。 英特尔 和 辉达面向 培训 或推理 市场提供 的芯 片集 最为 多元 。 英特尔的Arria 10 FPGA 和Myriad X ASIC 专为推理工作 负载而设计， 而其Nervana NNP 则 最 适 用 于 培 训 。 同 样 ， 辉达生产的Pascal 和 Volta 芯片 适用于培训工作 负载，Maxwell 则用于推理。 两家 公司 均制 造芯 片， 英特 尔 的Loihi NMP 和 辉达 的Tesla ， 都是 为 了 在各 自的 应 用中 实 现良 好的 运 转而 设 计的 。我 们 认为 并 无 哪 种方 法适 用于 所有 情 况； 根 据待 分析 的 数据 源 类型 、数 据 重力 考 虑因 素和 实时 处理需求，每个用例 的 最佳方案 可能 各有 不同。 定制方案 在 这 一 系列 的 创新 中， 一 些公 司 可能 会 尝试 开 发定 制 芯片 来 传递 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 标 准 架 构。 这场 架 构之 战 可能 会 延 续 到 可 以 预见 的未 来 ，我 们 认为 现在 宣布 赢家 还为 时 过早 。 定制 芯片 的 整体 性能 可能 是 最佳 的 ， 但如 果只能 处 理非 常有 限 的应 用 程序 集和 用 例， 则 可能 无法 实现 其经济 价值 ， 因为 由此 导致 的较低 产量 可能无法证明前期开发 所付出的成本 是必要 的。 数家 非传统芯片制 造商已加入 这场 “ 军备竞赛 ” ，争夺 人工智能 半导 体 的 优势地位 ， 并 为 其 特 定 人 工 智 能 需 求 而 设 计 的 定 制 芯 片 试水 （见 图 7 ）。我们 在顶级 公 有云 供应 商 （ 特 别是亚马 逊、谷歌 和微软 ） 中看到 一 种 显 而易 见的 趋 势 所 有这 些 供应 商 都 在 探 索定 制 人 工 智能 芯片 作为GPU 和FPGA 的 替 代 产 品 ，以 便 在 云 端 产 品 的性 能 和 成本 方 面 获 得竞争优 势。亚 马逊最近 宣布为 其边缘 计算家 用设备Alexa 开发 人工智 能 芯 片 ； 微 软 正 在 为 其 全 息 透 镜 智 能 眼 镜 开 发 人工智能 芯 片 ；2017 年 ， 谷 歌推 出了 用 于神 经 网络 的 张量 处理 单 元（TPU ）， 声 称 在 类似 的工作负载 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。