全球最大電子行業(yè)媒體集團(tuán)ASPENCORE的編輯、記者和分析師團(tuán)隊(duì)根據(jù)專家訪談,、技術(shù)評估和行業(yè)分析,，匯編出2020年半導(dǎo)體行業(yè)10大技術(shù)趨勢：

　　1. 5G“規(guī)模化”

　　2. 計算“邊緣化”

　　3. 晶圓制造“異構(gòu)化”

　　4. 芯片“專用化”

　　5. 計算架構(gòu)“開放”

　　6. EDA走向“云端”

　　7. MEMS/傳感器“融合”

　　8. GaN/SiC新材料“替代”

　　9. 存儲器件市場“復(fù)蘇”

　　10. 高性能“模擬”

　　一,、5G“規(guī)?；鄙逃脤?G手機(jī)、基站,、VR/AR設(shè)備,，以及工業(yè)4.0、自動駕駛和醫(yī)療等新興應(yīng)用的發(fā)展

　　5G相對于4G網(wǎng)絡(luò),，就像中國的高鐵相對于傳統(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)用場景,，即：增強(qiáng)的移動寬帶(eMBB),，主要針對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;高可靠低時延(uRLLC),，主要針對自動駕駛、工業(yè)自動化和移動醫(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AI,、大數(shù)據(jù)和云計算等技術(shù)在新興的視頻游戲、VR/AR,、AIoT,、自動駕駛、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基站信號衰減快和傳輸距離短的缺點(diǎn)迫使運(yùn)營商部署安裝至少3倍于4G基站的數(shù)量才能實(shí)現(xiàn)全覆蓋,，這會帶動基帶數(shù)字信號處理器件,、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,。

　　5G網(wǎng)絡(luò)的高速和低延時特性正好可以解決VR/AR的“用戶體驗(yàn)差”痛點(diǎn),，《電子工程專輯》預(yù)測這將帶動新一輪VR/AR/MR的熱潮，F(xiàn)acebook將投入巨資開發(fā)頭戴設(shè)備,，甚至收購芯片公司來開發(fā)自己的一體化硬件平臺;電力和制造行業(yè)等巡檢操作將會部署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%的展覽展示類場景將會提供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,，同時保證企業(yè)數(shù)據(jù)的安全性,。此外，5G也將驅(qū)動車聯(lián)網(wǎng)和ADAS/自動駕駛的加速落地,，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,、計算“邊緣化”趨勢將更多AI和計算能力賦予邊緣設(shè)備,，在為SoC設(shè)計公司提供更多機(jī)會的同時也提出了更高的PPA要求

　　物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用場景的分散和碎片化給傳輸網(wǎng)絡(luò)帶寬和云端計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)動了邊緣計算的興起,，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,。這樣其延遲時間,、帶寬消耗和成本將會降低，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),，邊緣計算也可以持續(xù)運(yùn)行，即時進(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)用場景和PPA要求，邊緣計算領(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)用場景對軟件和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)營商都在力推NB-IoT，特別是中國市場,。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市場的現(xiàn)狀,。SoC設(shè)計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或成后摩爾時代芯片設(shè)計和制造的新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到晶圓級堆疊的封裝技術(shù)競爭主要集中在“TSV”和“TSV-less”之間。針對高性能器件,，最流行的2.5D和3D集成技術(shù)是3D堆疊存儲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“三巨頭”三星,、SK海力士和美光則主導(dǎo)3D堆疊存儲的競爭和發(fā)展,。

　　這些通過堆疊封裝被“異構(gòu)集成”在一個芯片里的裸片實(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,，就可以大大簡化芯片設(shè)計、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DARPA專門設(shè)立一個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chiplet組成,，每個chiplet包含4個Arm Cortex A72處理器和一個片上互聯(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)計思路,，AI芯片將成為數(shù)據(jù)中心、終端設(shè)備和自動駕駛的海量數(shù)據(jù)處理加速器

　　谷歌的TPU是2017年圖靈獎得主John Hennessy和David Patterson倡導(dǎo)的“特定域架構(gòu)(Domain-Specific Architecture)”的具體體現(xiàn),，它是谷歌針對其云平臺的特殊需求,，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)中心高性能計算,、物聯(lián)網(wǎng)廣泛而零散的應(yīng)用場景,，以及自動駕駛和工業(yè)4.0等要求實(shí)時處理并決策等。

　　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)中心和對計算有嚴(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算力和平臺服務(wù),。

　　VC對半導(dǎo)體行業(yè)的投資從2017開始迅猛增長，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)用場景了,。融資額高達(dá)6億美元的地平線開始在自動駕駛和AIoT領(lǐng)域深耕，而倡導(dǎo)計算圖(graphs,，代表的是知識模型和應(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)計社區(qū)和Arm生態(tài)

　　從計算機(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都有各自的專長和局限,，異構(gòu)計算在此基礎(chǔ)上又增加了計算的復(fù)雜性，要應(yīng)對新興應(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)險投資都在推動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，中國芯片設(shè)計行業(yè)的發(fā)展迫切需要自主和開放的計算架構(gòu),，RSIC-V正好迎合了這一需求,，在中國短短兩年的快速發(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成為主流的計算架構(gòu)，甚至主流的芯片設(shè)計開發(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營地被RISC-V搶食的同時，Arm也開始進(jìn)入PC服務(wù)器市場,，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)計范疇從芯片擴(kuò)展到系統(tǒng),，從而提高整個系統(tǒng)設(shè)計的一致性

　　TSMC與Cadence,、Synopsys,、亞馬遜AWS和微軟Azure協(xié)作建立起基于云平臺的虛擬設(shè)計環(huán)境(OIP VDE)，并成功為SiFive流片第一個在云端設(shè)計的64位多核RISC-V CPU,。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)計平臺，現(xiàn)已可以支持TMSC 7nm工藝節(jié)點(diǎn),。EDA走向云端已經(jīng)是大勢所趨,，并將從根本上改變芯片設(shè)計流程和模式。

　　將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于芯片設(shè)計已經(jīng)取得重大進(jìn)展,，從信號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設(shè)計,，AI可以在EDA工具中設(shè)置幾十種選項(xiàng),，協(xié)助加速自動化過程。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,，以加速長時間的計算,。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)計師學(xué)習(xí),，并推薦可加速運(yùn)行時間的優(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)自動化決策和優(yōu)化整體設(shè)計流程的機(jī)會。

　　Mentor被西門子收購也標(biāo)志著EDA從芯片設(shè)計往系統(tǒng)設(shè)計領(lǐng)域擴(kuò)展的開始,，互聯(lián)網(wǎng)巨頭和系統(tǒng)廠商購買EDA工具自己設(shè)計芯片和系統(tǒng)也加速著這一擴(kuò)展趨勢,。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產(chǎn)品生命周期管理的一個有機(jī)組成部分,，設(shè)計范疇涵蓋電子,、電氣、機(jī)械和熱特性,。與此同時,，信號和電源完整性、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(shift-left)，使得日益復(fù)雜的系統(tǒng)設(shè)計更加協(xié)調(diào)一致,，很多設(shè)計缺陷得以及早發(fā)現(xiàn)和彌補(bǔ),，產(chǎn)品設(shè)計周期和開發(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,，其對周圍環(huán)境的感知和數(shù)據(jù)采集讓我們對各種設(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,。

　　推動傳感器/MEMS市場和技術(shù)發(fā)展的三大趨勢是：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,，2018年全球MEMS市場達(dá)到116億美元，預(yù)計從現(xiàn)在到2024年將以8.2%的年復(fù)合增長率(CAGR)持續(xù)增長,。其中消費(fèi)類應(yīng)用將占MEMS市場的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)市場規(guī)模和未來增長潛力,，MEMS/傳感器可以歸為三類,。市場規(guī)模超過10億美元但增長率不到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,。目前市場規(guī)模低于10億美元但增長率為5-10%CAGR的為第二類,，包括環(huán)境監(jiān)測MEMS、微流體,、微測輻射熱計,、熱電堆和射頻(RF) MEMS等。5G可望推動智能手機(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,。第三類是增長率超過15% CAGR的未來成長之星,，比如新型麥克風(fēng)、超聲波指紋識別,，以及示波器測量等,。

　　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)不僅取決于一個傳感器,，而是依賴多個傳感器輸入,。無論是智能手機(jī)、自動駕駛車,、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),。以自動駕駛車為例，為了絕對保障安全,，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)市場調(diào)研公司Yole Development預(yù)測，全球GaN RF器件的市場規(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)動氮化鎵(GaN)功率器件走向大眾市場,，逐漸替代傳統(tǒng)的硅功率器件,。

　　在5G移動通信系統(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：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市場調(diào)研報告預(yù)測,，GaN功率器件的市場每年增長超過30% ,，預(yù)計到2027市場規(guī)模將超過10 億美元。除5G通信市場外,，汽車和工業(yè)市場也是氮化鎵(GaN)功率器件的主要增長領(lǐng)域,。即便在價格敏感的消費(fèi)電子市場，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,、存儲器件市場“復(fù)蘇”前景刺激廠商加大新技術(shù)和工藝研發(fā),，以爭取下一輪旺季需求優(yōu)勢地位

　　存儲芯片具有高度標(biāo)準(zhǔn)化和供需周期性特點(diǎn)，2019年的市場下滑趨于平緩,，存儲廠商看好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競爭中占據(jù)有利地位,。美光,、三星、SK海力士和英特爾都發(fā)力在新的存儲工藝技術(shù)上,，國內(nèi)的長江存儲和合肥長鑫也緊緊跟隨,。

　　NAND閃存的3D堆疊是存儲大廠的研發(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，再下一個階段為128層,，到2021年將會超過140層,。長江存儲采用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,，目前的競爭焦點(diǎn)是在10納米工藝上。10納米級的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)存到存儲的層次結(jié)構(gòu)中引入新的層級,，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和自動駕駛

　　車輛電氣化的整體趨勢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駕駛,，汽車交通行業(yè)對半導(dǎo)體的需求量持續(xù)增長，預(yù)計2022年汽車半導(dǎo)體市場規(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)計公司正在針對汽車電子化這一趨勢做出技術(shù)開發(fā)和制造工藝調(diào)整,。

　　基于移動互聯(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)以百萬計的低能耗和高性能醫(yī)療健康監(jiān)測設(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不斷的采集病人的數(shù)據(jù)指標(biāo),，如生命體征,、身體活動等信息，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)測運(yùn)動、心律,、血壓,、血糖、睡眠等生命體征指標(biāo),，以幫助檢測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)計中,，一般采用模擬數(shù)據(jù)采集前端進(jìn)行信號調(diào)理,，并將原始成像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到數(shù)字域，這對數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換器(ADC和DAC)的動態(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,?；诟鞣N高性能傳感器的模擬信號鏈產(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,。