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缺芯少魂难题待解,国产芯正加速驱动 发布者:lipeishan    时间:2019/9/19    点击:1452

     本文内容来自网络。

 人们在谴责美国贸易霸凌主义的同时,也关心着中国芯片技术和产业。

 当前,国产本体的“国产芯”占比在逐年提升,从国产本体使用核心零部件情况来看,纯进口零部件占比下降明显,采用“进口+国产”和“纯国产”的国产本体比重快速上升。

 汽车电子、物联网、服务器成为当前拉动集成电路产业需求的主力。

 然而,核心零部件国产化依然有很多需要解决的难点:控制器的技术难度主要体现在轨迹规划、振动抑制、工艺自适应等控制算法;伺服系统的技术难度主要体现在加工工艺、高动态性能、变负载稳定;而减速器的技术难度主要体现在材料特性、设备精度、加工装配工艺、批量生产困难。

 伴随着物联网、人工智能技术以及下游应用领域的多样化发展,芯片应用场景越来越广泛,对芯片厂商也提出了更多的要求,而能够满足低功耗、高算力等市场需求的国内芯片厂商则有望把握住新兴市场机会。我们认为物联网芯片和AI芯片有望率先实现国产化。

 从下游应用端来看,据鲸准研究院测算,2018年我国集成电路市场规模为1356亿美元,2019、2020年预计可以达到1503亿美元、1690亿美元,三年复合增速为10%。

 在半导体的投资热潮中,设备国产替代由易到难,也就是测试设备厂商有望率先受益。根据估算,目前国内在建的晶圆厂投资金额超7000亿元。假设晶圆厂70%的投资用于购买设备,未来几年,国内设备的投资额为5000亿元,测试设备占比10%,为500亿元。即使是技术难度相对较低,国产替代做的最好的分选机和模拟测试机领域(占比20%),也有100亿的市场规模。而国内的测试设备龙头长川科技2018年的营收才2.16亿元,国内的测试设备市场仍有很大的成长空间。

 在人工智能技术的发展过程中,深度学习作为一种新的计算方式来到了人们的面前,深度学习模式不同于传统计算机模式,它不需要编程,但需要海量数据并行计算。而传统处理器架构(X86和ARM等)无法支持深度学习进行大规模并行计算,因此,需要新的底层硬件来加速计算,由于人工智能芯片具备高性能的并行计算能力,同时也支持各种神经网络算法,使得人工智能芯片成为了新的发展趋势。

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