人工智能移至边缘，半导体市场增长迅速

干货集锦——演讲篇

根据第三方调研和美光的数据显示，2017年的半导体市场同比增长20%，存储市场增速则达到57%，总规模达到1,350亿美金，是整个半导体市场中是增速最快的一部分。在存储市场发展速度上，考虑到技术演进的趋势和需求增长，DRAM 的增速在20%左右。NAND的市场增速在40%-45%之间，增长点是来自于数据传输量和云端本地数据存储量的快速增长。

宏观市场的规模也在不断扩大，2000年前后大部分的增涨来自于PC端，存储市场的规模约310亿美元；2010年前后达到640亿美元，增长主要来自于移动、社交领域；到2017年市场规模约1250亿美元。美光预测下一个增长点可能来自于大数据和人工智能，囊括从终端设备（汽车、手机、工业物联网、消费物联网）采集数据，在边缘位置分析数据，然后对于所分析数据进行传输，再存储到云端或者是企业端的整个过程。

未来，存储和内存市场将进入非常令人兴奋的时代。

在过去，边缘计算的整个流程是在边缘设备上采集数据，通过路由器传输到服务器或云端，通过人工智能技术进行分析或者是对数据进行更新，然后把更新数据传回边缘计算设备中。现在增加了智能网关类产品，使很多计算可以在边缘设备上直接完成，使得原来涉及整个全网的计算部分转移到边缘设备上计算，平衡网络数据流量过载问题。

从终端收取数据并加上边缘计算和人工智能技术，提升网络效率。

存储对于边缘人工智能至关重要，帮助人工智能在更多领域得到更好地应用。在汽车领域，未来车载系统将有更多人工智能技术融入，包括语音识别、语言处理，通过语音和汽车进行互动，以及手势识别。存储还可以应用到驾驶员情况检测，丰富车内应用等。这些都使得未来几年的存储需求呈现大幅度上涨。

在未来，汽车会集中更多的存储。在自动驾驶领域，存储的需求来自于很多方面，一方面从传感器端对信息进行存储和传输，然后传输到车内，最终让车辆做出决策，这个过程对于存储和内存产品需求都有大幅度上升。第二，车内驾驶体验，包括语音识别、手势识别、驾驶员监控、屏幕分辨率提升和功能提升，都涉及到数据存储的问题。

L1、L2级别的自动驾驶大多数需求能够由 LPDDR4 来满足，而随着技术要求越来越高，这个需求未来更多将会由 LPDDR5 和 GDDR6 产品来满足更高的计算性能。右侧是存储产品（容量）的需求量情况，e.MMC产品基本上可以满足8G到64G到128G的容量。未来对于存储的尤其写入速率、容量要求和性能的要求越来越高，会从e.MMC转到UFS再转到PCle。

而在安防监控领域，随着监控智能化程度也提高，IP监控摄像头拥有更多内嵌功能，例如清晰度的提升，识别判断等。信息在边缘设备上进行处理和存储的功能越来越强，对云端的依赖减缓，边缘存储也会成为更加主要的存储方式，增加安防监控领域对存储产品的需求。在未来，边缘设备能力越来越强，使得整个系统更加智能，响应速度更快。

2017年，美光科技推出microSD卡，用于数据存储和边缘设备存储领域。作为为安防监控领域专门设计的产品，microSD卡提供128GB和256GB的容量，支持摄像头每周7天、每天24小时的摄像， 耐用性可以达到3年。

未来会有更多车联网、车与基础设施和自动驾驶需求，对于产品连接性有更高需求。美光对LPDDR产品进行了优化改善，包括使其适应5G和LTE等各种最新技术的需求，实现应用在汽车当中的最佳性能，以适应ADAS和未来自动驾驶的需求。此外，美光还推出了第四代应用在汽车上的e.MMC产品，该产品基于3DNAND技术打造，能为高性能应用提供支持，或者支持大容量应用以应对不断增长的ADAS或者车载信息娱乐系统对存储的需求。

干货集锦——采访篇

提问：随着汽车变得更加智能或者实现全自动驾驶以后，从云端储存到车内储存或计算，对于美光而言，技术升级或者是带宽挑战的重点体现在什么方面？

Kris Baxter：关于技术升级挑战，深度学习依赖于规模庞大的数据库做基础。将如此大规模的数据全部存储在车上不现实，现在从车这一端边缘设备上采集一些数据，对于某一个车辆来说，他们有一些相应计算和深度学习的工作可以依赖于本地环境来展开。有一个挑战是现在边缘计算和集中计算的平衡问题，如何将深度学习合理分配到两种计算当中，实时决策速度能够增加到多快，都是所面临的挑战。这里面临的是资源分配、如何取舍的问题。

提问：对 GDDR6 进行优化改善后，这一技术的改善升级主要体现在哪些方面？这一代产品与上一代产品区别体现在什么地方？有什么特点？

Kris Baxter：GDDR6 是一个全新规格的产品，最初更多应用于游戏和网络领域，而我所提到的优化改善后的汽车级 GDDR6 是按照汽车领域的具体应用场景和需求来进行开发，主要满足汽车对质量、可靠性、应用温度的要求，让这个产品更多专注于汽车应用领域，以满足相关的应用要求。

在优化为汽车级 GDDR6 的过程中，美光充分利用其在图像处理方面的优势，基于这样的基础优势来做改善。概括而言就是，利用我们擅长的技术领域优势，再加上对于应用场景深刻认知，带来 GDDR6 应用在汽车领域的大的技术优势。

提问：工业4.0的提出使得存储在工业设计当中的运用日益重要，针对工业自动化和物联网领域的设备，您有什么关注点？美光科技的存储产品是如何成为适用于工业级设备的佼佼者？

Kris Baxter：工业自动化和物联网设备具有一些关键特性，一是涉及低功耗处理能力，只有实现高性能、低功耗才可以使得计算能力向边缘转移，而不是集中进行处理。在如今的工业革命中，数据生成量越来越多。在美光工厂所做的实验中，我们尝试以更智能的方式处理数据，例如细分数据、增加智能网关，这是工业4.0中比较重要的特点。另外就是互联性本身，为传感器提供高带宽连接，让信息与智能网关进行连接，而后再回到服务器中。

第二，美光在工业领域中能够成为佼佼者的优势主要来自两点：首先美光的技术、规模和领导者地位可以确保美光开发领先的解决方案。除去宏观技术层面，美光还专注于针对某一个具体应用场景的技术研发，对于应用场景的具体性能参数，领域的质量和可靠性要求都有深入了解。这两者保证了美光在工业领域有非常强大竞争优势。

在工业4.0和智能制造2025的宏观背景下，人工智能开始在越来越多的领域中崭露头角。随着对服务器、云端、企业级应用的需求的越来越多以及边缘设备智能化的程度的不断提高，展望未来，美光科技相信，存储产品将迎来更令人兴奋的市场前景！