時值2019年初，每年的這個時候，各大市場調研機構紛紛發(fā)布新一年的行業(yè)趨勢。對于半導體產業(yè)來說，2019年無可逃避的一個標簽就是“寒冬”。 報告稱，2019年全球半導體產業(yè)進入低景氣周期，維持徘徊不前的發(fā)展態(tài)勢，產業(yè)周期性低谷尚未見底，全年增速可能維持在4%-6%之間，同比預計下跌接近10個百分點。其中，對北美和亞太市場均持保留態(tài)度，將預期增長從-1%下調至-5%；而中國半導體行業(yè)存在著機遇，未來長期增長點存在于人工智能/機器學習與無人駕駛兩大領域。

　　人工智能從云向邊緣端擴展 應用更加廣泛

　　2018年，人工智能研究的焦點已經從標準的監(jiān)督學習轉移到更具挑戰(zhàn)性的機器學習問題，如半監(jiān)督學習、領域適應、主動學習和生成模型。同時機器學習的應用正在升級，從數(shù)據(jù)中心擴展到邊緣網絡。目前的機器學習處于相對早期階段，但是在接下來的3到5年中，將重點期望從用于算法開發(fā) 、培訓的半導體工具轉向計算機解決方案，從而取代人力資本。

　　研究人員已經將深度學習的應用擴展到許多科學領域，如地震預測、材料科學、蛋白質工程、高能物理和控制系統(tǒng)，在這種情況下，領域知識和約束與學習相結合。我們將看到新的領域自適應技術的發(fā)展，以無縫地將知識從仿真轉移到現(xiàn)實世界。使用仿真將有助于我們克服數(shù)據(jù)稀缺性，加速學習新的領域和問題。將人工智能從仿真變成真實數(shù)據(jù)(Sim2real)將對機器人學、自動駕駛儀、醫(yī)學產生重大影響。人工智能/機器學習還有基于計算機視覺構建的Amazon Go概念店、可識別面部、車牌，甚至正在進行的犯罪的監(jiān)控攝像頭、醫(yī)學放射學解釋等應用。

　　自動駕駛正在成為半導體公司的新戰(zhàn)場

　　據(jù)麥肯錫預測，至2030年，出行服務提供商部署的自動駕駛車輛將占PKMT(乘客總里程)的11%，私人擁有的自動駕駛車輛將占2%。至2040年，出行服務提供商對PKMT的占比將占高達55%，私人擁有的自動駕駛車輛僅占11%。可見自動駕駛的市場前景多么的廣闊。

　　自動駕駛是汽車產業(yè)與人工智能、物聯(lián)網、高性能計算等新一代信息技術深度融合的產物，包括谷歌、百度、阿里、豐田、福特，所有世界頂級的互聯(lián)網及巨頭廠商都在布局研發(fā)自動駕駛，它是當前全球汽車與交通出行領域智能化和網聯(lián)化發(fā)展的主要方向，已成為各國爭搶的戰(zhàn)略制高點。據(jù)歐洲專利局公布的一份報告顯示，三星在歐洲申請的自動駕駛專利數(shù)量位居首位，緊隨其后的是英特爾和高通這兩大公司，這一情況也表明，自動駕駛正在成為半導體公司的新戰(zhàn)場。

　　自動駕駛是汽車設備制造商的一個重點領域，隨著安全應用的迭代和技術的廉價化，全自動車輛正在階段性發(fā)展。自動駕駛還伴隨著處理器、傳感器（如Vision、Radar和LIDAR）的采用以及諸如車輛到車輛（V2V）通信等新技術的普及。這些技術將推動半導體在未來5到10年內單車應用價值上升2~3倍，從目前的整車400美元上升至1000美元。

　　以高級駕駛輔助系統(tǒng)ADAS為例，ADAS是通往自動駕駛系統(tǒng)的先驅，搭載ADAS車輛的市場投放以及研發(fā)速度如今正飛速發(fā)展。作為系統(tǒng)的關鍵，各種傳感元器件按照其特點，被運用于各種用途，近年來，除了提高識別、檢測精度以及模塊的小型化之外，市場還強烈要求注重功能安全的元器件。

　　在立法、客戶意識和OEM主推價格合理的新功能的市場策略的推動下，到2020年，視覺和雷達輔助駕駛系統(tǒng)將成為大多數(shù)車輛的標配。我們預測，未來十年，僅輔助駕駛系統(tǒng)就會拉動整車半導體使用數(shù)量提高一倍。同樣地，隨著市場對傳感器需求的增長，對嵌入式計算平臺的需求也相應增長。