老牌半导体巨头对于2020年的八大预测

“你在跑，本来的优势者也在跑。”

用这句话概括2019年的半导体市场非常贴切。全球政经局势的动荡，持续不断的技术颠覆，长期繁荣周期的结束，产能分布的不均衡等因素，加剧了半导体厂商之间的竞争。

有趣的是，这一年半导体公司的信心分化非常明显。根据毕马威对2019年全球半导体行业的调查，对于收入低于1亿美元的小型半导体公司，这些日益逼近的挑战似乎并未降低高管们的信心，他们的信心指数达到69；而年收入逾1亿美元的大公司则不同，信心指数仅为54，两者预期相差15分。可见不论是大公司还是小公司，在挑战面前众生平等，特别是大公司在经历了漫长的发展周期后，呈现出更具危机感的态度，开始在谨慎的改变中不断转型。

岁末交替之际，老牌半导体巨头NXP（恩智浦）大中华区销售与市场副总裁钱志军接受<电子发烧友>采访，就正在成为现实的趋势、未来的热点应用等话题进行了展望。

预测一：2020年全球半导体有望迎来复苏

2019年全球半导体市场总体呈下降趋势，从上半年开始一直持续到Q3。好的情况是Q4已经开始了触底反弹，特别是中国市场，甚至有加速上扬的趋势。钱志军认为这一上升趋势有望保持到2020年，将比2019年实现较大的增长，有望成为复苏的一年。

从细分市场来看，不论是欧洲还是中国的汽车市场，2019年乘用车销量出现下滑，但随着新能源汽车、混动以及汽车电子技术的强劲发展，包括智能驾舱、智能驾驶员辅助系统、BMS等，2019年Q4已经出现了汽车市场反弹的迹象，预期2020年市场会实现反弹。

对于移动终端和5G而言，得益于5G尤其是国内大规模的投资，消费者压抑的换机欲望会在2020年得到一定程度的释放，在这种情况下手机市场会有所增长。

IoT市场由于比较碎片化，不太容易判断某一个市场的情况，还需要结合各个垂直领域分析。但总体判断，MCU、MPU、模拟器件等将有大概率反弹的可能性。

结合CINNO Research 产业研究对半导体供应链的调查，也印证了钱志军的这一预测。CINNO Research预期2019年全球半导体市场将较2018年同比减少13%，展望2020年，在大环境整体趋稳的情况下，全球半导体市场将较2019年增加约5%。其中积极的因素有：智能手机相关、5G基础建设、AI，最大的不确定性是总体经济因素以及贸易摩擦的后续变化。

预测二：AIoT正在塑造新的行业领袖

IoT是一个已有十几年历史的老概念，但万物互联真正意义上的爆发，是从移动互联以及5G到来才开始的。IoT和AI成为最重要的发展里程碑和新的增长引擎，从物联网总体的节点数来看，从2015年的150亿，到明年的310亿，再到2025年翻倍达到750亿，拥有广阔的市场前景。

但与此同时，AIoT也正在颠覆原有的市场规则，种类繁多的终端设备正在出现，半导体原厂的客户群越来越分散，多样化的应用和新的生态系统开始形成，新的行业领袖正在被时代塑造。

作为老牌的半导体企业，NXP在这方面又有哪些优势呢？钱志军表示，NXP希望通过多年的行业积累、生态系统网络、综合解决方案平台三大能力提供服务。今年4月，NXP聚焦七大领域——智能家居、可穿戴、智能家电、智能交通、智能零售、智慧工业、智能楼宇提出AIoT创新中心升级计划，希望未来更加强化产品定位和软硬件结合，使客户能够很快基于其AIoT产品和解决方案实现量产和落地。

2019年，围绕NXP的两宗收购案引起业界关注：一是8月份剥离针对手机音频应用解决方案业务，将相关所有资产、知识产权、欧洲和亚洲的研发团队都并入汇顶科技；另一宗是本月彻底完成对Marvell无线连接产品组合业务的收购。

这两宗收购都在使NXP变得更聚焦，前者使它更好地投入到成长率更高、机会更大的市场；后者则进一步提升其无线连接能力，更好地布局工业物联网、汽车、通信及基础设施市场。

预测三：边缘计算作为万物互联的关键环节将快速发展

钱志军谈到，所谓边缘计算实际上是基于分布式计算方法，把某些决策放在数据的收集端和产生端进行。采用集中式计算方法时，当数据从设备端传输到云端时，三大问题随之而来：一是带宽问题，因为大量的数据汇入网络；二是安全性，需要保证数据能安全地传输到云端，不被第三方恶意窃取或攻击；三是时效性，在产生数据以及数据处理之后，相应的决策需要实时反馈到现场。

边缘计算具有经济性、可靠性、数据保护三大特点，通过对机器学习和实时分布的驱动，使得IoT在真正意义上成为大数据和智能网络的前端，这样才能真正把整个网络的优势发挥出来。随着IoT与AI更为深入的结合，边缘计算将得到规模发展。

未来，所有的智能网络设备都将具备四种能力：数据的产生、计算、决策以及思考。超大规模的计算需要云端的算力支持，AI能力正在飞速向边缘端、前端移动。就NXP自身而言，希望实现机器学习革命，目前针对边缘计算有低端、中端、高端不同产品系列的组合，通过机器学习算法构建相应的模型推理引擎，使边缘端MCU/MPU具备一定的AI处理能力。

预测五：传统处理器平台将拥抱AI能力

在越来越多的落地场景中，AI处理器大受欢迎。传统处理器不论是通过计算架构还是算法层面的努力都无法弥合算力问题。面对新生力量的挑战，传统处理器何去何从？

钱志军表示，大数据量计算或强化型的图像处理等，基于AI处理器、协处理器或是神经网络元处理器的功能是必不可少的。NXP的一些处理器平台也加入了相应的AI处理器、协处理器，只是因为产品定义的不同，加入协处理器的能力有高有低。

比如i.MX RT和i.MX系列，在人脸识别、图像识别和语音识别方案中都加入了相应的神经元处理器的模块。2018年，谷歌基于NXP的i.MX推出了TPU产品，这是一款配合i.MX一起使用的神经网络处理器。面向部分IoT应用以及L2~L4的汽车辅助驾驶或无人驾驶场景时，NXP的S32处理器平台也加入了相应的神经网络元处理器和AI处理器。

根据NXP未来的产品路线图，将不断加入协处理器、神经网络元处理器、芯片内的AI处理器。目前主要针对终端侧，让终端反应更灵敏、操作更简单、数据更安全，这是其主要出发点。

预测六：UWB机会巨大

钱志军将连接技术比作物联网的纤维，实现从云到边缘的全覆盖，具体包括超短距离、短距离和广距连接技术。

其中，UWB作为短距离连接技术中的“老将”，今年重出江湖、变得大热。钱志军介绍，UWB的原始作用是作为超宽带通信应用于近距离的高速数据传输，而之所以在过去十年中，不断被Wi-Fi连接以及4G、5G等替代，主要是在生态建设、短距离的数据传输应用受到了抑制。由于技术本身的特性，它能够基于2ns脉冲的飞行时间实现精确安全的空间定位，实现了从短距离通信向精准定位技术的转型。今天UWB已经用于一些需要高精度定位的物流或大型商场中，只是规模较小，尚未达到真正的大规模应用。

汽车用例正在成为智能手机采用UWB的推动力，适用于车钥匙的智能门禁2.0的主要汽车厂商都在研究基于UWB的汽车钥匙，手机制造商也已经积极参与到UWB开发中。可穿戴设备也是UWB的目标市场之一，例如儿童手表中加入UWB功能，能够将定位范围做到±3度、定位距离缩小到5~10厘米的精度，这比蓝牙的米级精度有了大幅的提升。

NXP作为UWB方面领先厂商之一，正在通过与行业其他厂商合作，推出短距离通信定位的标准，探索从整个生态系统的角度去打造基于精准定位的UWB应用的生态链。

钱志军同时指出，UWB技术目前发展的两大现状：一是功耗，在低功耗场景特别是电池供电的应用中，与蓝牙相比有一定的局限性；二是UWB的生态系统还未被真正培育出来，更多的用例有待开发。

预计未来一两年，基于UWB的各种应用会有较大的发展，尤其是汽车和手机这两个最重要、量最大的节点都具备UWB功能时，相应的IoT产品、智能家居产品以及企业类产品都会获得较大发展。大量的想法有望明年或后年得到实施，首先要有大量的设备，其次就是如何打通服务流程，这是一个相辅相成的过程。

预测七：系统越复杂安全越受重视

今天在IoT领域，客户最强烈的需求是多样性和安全性。多样性主要体现在三方面：第一，国内外的互联网公司或云计算公司都在试图打造自己的云服务互联网生态系统，不管是微软、亚马逊、谷歌还是国内的BAT，由于不同公司对产品接入云端的架构以及安全机制各有想法，因此这些多元化的方案需要不同的软件和硬件提供支撑。

第二是碎片化的连接协议，包括蓝牙、Wi-Fi、ZigBee、LoRa等等，现有IoT产品在适当的时候，还要支持一些碎片化的连接协议。

三是操作系统和软件的可移植性。由于云的要求和连接的要求不同，从操作系统方面来看，除了Linux和各种各样的本土系统外，什么样的平台能够使客户在产品跨界时更加顺畅地迁移、覆盖更多的领域，这也是NXP正在考虑的问题。

面对越来越复杂的系统，钱志军认为安全问题强调再多次都不为过。除了建立消费者对于安全的信心，还要有一个可靠的安全机制，告诉消费者数据是如何被保存、加密及保护的，这才是真正要解决的安全性的主要部分，需要相应的技术、软件系统提供整体解决方案。

基于边缘计算和边缘安全的理念，NXP今年6月份发布了EdgeVerse安全平台，在应用处理器、MCU、连接器件、模拟器件等硬件设备的基础上，再提供机器学习软件包和各种各样的产品解决方案，比如说基于人工学习的软件开发包eIQ，基于Voice体验的软件开发环境Immersiv3D，还有设备管理平台EdgeScale等。

总体来说，通过分离式的安全元件、各种嵌入式的安全模块和安全认证，以及从汽车到IoT应用越来越完善的安全机制，NXP正在将“安全性”作为区别于其他芯片供应商的重要差异点。

预测八：RF 射频基础设施将在5G时代大爆发

5G目前正处于市场投入期，未来这部分市场将迎来非常大的增长。NXP在5G领域主要有两方面投入：第一，除了终端侧的核心网络处理器，和宏站的射频解决方案之外，NXP基于开放式的架构，在CU、DU、RU、5G小基站以及企业基站都有部署和应用，主要针对企业云存储、网络或边缘计算，服务于基于端侧的5G接入。第二就是5G射频方面。随着5G的商用，RF射频基础设施在2019年进入一个重要的增长阶段。与4G相比，预计电子元件内容增加3-4倍，能够快速扩展应用范围，扩大功率水平和频率范围。

NXP通过从低频到高频、从微功率到大功率的产品组合，在高功率基站(LDMOS & GaN)、中等功率有源天线系统(LDMOS & GaN)、毫米波基础设施(SiGe)、毫米波移动和CPE解决方案(SiGe) 实现覆盖，通过多样化的产品组合提升竞争优势。