近日，宜人智庫發(fā)布了《2020科技產(chǎn)業(yè)趨勢報告》，該報告綜合介紹了2020年10個科技產(chǎn)業(yè)的趨勢，其中涉及到半導體領域的主要有5G通信，人工智能，硬件芯片以及自動駕駛。

5G網(wǎng)絡

5G，即第五代移動電話行動通信標準，也稱為第五代移動通信技術。當前，全球主要國家和地區(qū)紛紛提出5G試驗計劃和商用時間表，力爭引領全球5G標準與產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

比如，美國移動運營商Verizon宣布完成了其5G無線規(guī)范的制定，已進入預商用測試階段;歐盟5G PPP預計將于2018年啟動5G技術試驗;日本計劃在2020年東京奧運會之前實現(xiàn)5G商用;韓國計劃于2018年初開展5G預商用試驗，于2020年底前實現(xiàn)5G商用。可以說，全球5G時代即將來臨。

那么5G時代的到來會給整個產(chǎn)業(yè)帶來怎樣的變化呢？要想了解這些首先必須了解未來5G的發(fā)展趨勢。

報告指出，未來5G網(wǎng)絡主要呈現(xiàn)三大特點：

第一是極高的傳輸速率。相對4G網(wǎng)絡，傳輸速率提升10~100倍，峰值傳輸速率達到10Gbit/s。

第二是極低的時延，端到端時延達到ms級。

第三是極高的可高度。連接設備密度增加10~100倍，流量密度提升1000倍，頻譜效率提升5~10倍，能夠在500km/h的速度下保證用戶體驗。

可以說，5G技術是4G技術的升級版，它不是一個單一的無線接入技術，而是真正意義上的網(wǎng)絡整合。相比4G網(wǎng)絡，5G具有傳輸速率高，網(wǎng)絡容量大，延時短的特點，5G技術可以將網(wǎng)絡效能提升百倍，可以為諸多新應用提供實現(xiàn)的可能。

中國已經(jīng)把5G作為國家戰(zhàn)略，2017年兩會期間，總理在政府工作報告中提出了加快第五代移動通信(5G)等技術研發(fā)和轉化的要求；7月工信部公布了用于我國5G技術研發(fā)試驗的頻段；8月國務院印發(fā)《關于進一步擴大和升級信息消費持續(xù)釋放內(nèi)需潛力的指導意見》，提出拓展光纖 和4G網(wǎng)絡覆蓋的深度和廣度，力爭2020年啟動5G商用。

在國家的領導之下，5G產(chǎn)業(yè)鏈也在快速布局，主要可以分為基礎層，網(wǎng)絡層和應用層三個層面。

基礎層包括手機天線及射頻器件、基站天線及射頻、無線設備、光纜、光纖、傳感器和芯片。

網(wǎng)絡層則面臨全新的布局和建設，需要進一步優(yōu)化并進行后續(xù)維護管理，包括三大運營商和相關網(wǎng)絡服務提供商。

應用層要求提高數(shù)據(jù)的傳輸?shù)乃俾屎涂煽啃裕c智慧城市、工業(yè)設施、醫(yī)療儀器、交通工具等深度融合。

此外，報告還指出未來5G的三大應用場景：eMBB ( Enhance Mobile Broadband)，增強移動寬帶，是指在現(xiàn)有移動寬帶業(yè)務場景的基礎上，對于用戶體驗等性能的進一步提升；mMTC(massive machine type of communication)海量機器類通信，特點是低成本、低能耗、小 數(shù)據(jù)量、大量連接數(shù)；uRLLC(低時延高可靠)，特點是高可靠、低時延、極高的可用性。

人工智能

報告指出，雖然經(jīng)過60年的發(fā)展，人工智能仍處于發(fā)展的初級階段，即便如此，人工智能技術依然按著“計算智能-感知智能-認知智能”的路徑發(fā)展下去。

所謂，計算智能即快速計算和記憶存儲能力。感知智能是指機器可以通過傳感器感知識別周圍環(huán)境信息并進行智能處理最后作出應答反應。認知智能是指機器具備的獨立思考并解決問題的能力。

其中，感知智能，是人工智能的重要底層技術能力，是后續(xù)人工智能在多領域應用的核心基礎支撐。基于感知的不同方向，又分為計算機視覺、語音識別等不同領域，并依托于自然語言技術實現(xiàn)多維度技術的融合。

基于上述技術能力，機器可以看懂聽懂人類世界，用人類的語言和人類交流研究人類智能活動的規(guī)律。

報告認為，感知智能對于行業(yè)的最大變革在于入口的變化和對設備全面終端化得推動。語音、圖像、符號等輸入形式正在替代傳統(tǒng)的文字交互方 式，這將改變傳統(tǒng)的以PC和智能手機為主的終端入口形式。包括計算機視覺、機器視覺、語音識別以及自然語言處理的感知智能技術結合機器學習和知識圖譜，被廣泛應用于智能搜索引擎、知識問答、語音助理，智能客服等領域。而在金融服務、公安法檢、安防、醫(yī)療影像等細分領域中也有細分的行業(yè)性應用。

作為人工智能的基礎技術形態(tài)包含了以下幾個方面：

首先是機器學習。通過機器學習，計算機能夠自己生成模型，進而提供相應的判斷，實現(xiàn)某種人工智能。工業(yè)革命使手工業(yè)自動化，而機器學習則使自動化本身自動化。其中，核心算法包括支持向量機、樸素貝葉斯、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡等經(jīng)典算法。

此外，機器學習應用可以細分為深度學習、強化學習、遷移學習等分支，主要應用于商業(yè)智能。

其次是知識圖譜。伴隨Web技術的不斷演進與發(fā)展，在先后經(jīng)歷文檔互聯(lián)和數(shù)據(jù)互聯(lián)之后，人類正在邁向基于知識互聯(lián)的新時代。知識互聯(lián)的目標是構建一個人與 機器都可理解的萬維網(wǎng)，使得人們的網(wǎng)絡更加智能化。旨在描述真實世界中存在的各種實體或概念的知識圖譜，憑借其強大的語義處理能力與開放互聯(lián)能力，可為萬維網(wǎng)上的知識互聯(lián)奠定扎實基礎。

不過，市場對于人工智能發(fā)展周期的認知存在差異。部分人認為AI與傳統(tǒng)Gartner曲線存在差異，人們對它的期望曲線忽上忽下，當下人工智能的火熱隨 時都可能在下一個路口再次步入輿論的冬季。我們認為，人工智能技術和以互聯(lián)網(wǎng)為代表的技術的典型差異在于發(fā)展周期長，因此，存在短周期 和長周期的差異，從短周期看，依然存在期望值的波動，但從長周期看，依然遵循Gartner曲線的邏輯。

硬件芯片

2016年中國集成電路產(chǎn)業(yè)規(guī)模667億美元，占全球19.7%;預計到2020年達到1320億美元，占全球33%。

中國芯片產(chǎn)能全球占比從2000年的2%提升至2015年的10%，成為集成電路發(fā)展的熱土。預估未來十年中國的產(chǎn)能平均成長率可達10%，遠超過 全球的平均增長率3%。SEMI預估2025年，中國集成電路產(chǎn)能將達到2015年的三倍，對全球產(chǎn)能的貢獻將從目前的10%提高到22%。

報告指出，目前，芯片行業(yè)的現(xiàn)狀依然是供不應求，自給率極低。但是從產(chǎn)業(yè)鏈的角度來看，中國企業(yè)長期位于產(chǎn)業(yè)鏈低端的情況正在發(fā)生改變，向中高端邁進的步伐從未發(fā)生改變。

未來，芯片行業(yè)將在三大熱點的帶領下，進入高速發(fā)展階段。

首先，AI 行業(yè)全面進入高速發(fā)展階段。

無論是智能手機、智 能家居、物聯(lián)網(wǎng)還是 人工智能機器人，所有智能產(chǎn)品的核心都是芯片。根據(jù)統(tǒng)計， 芯片約占人工智能市場規(guī)模的 15%左右。

根據(jù)市場發(fā)展需求， 預計至 2018 年，全 球人工智能市場規(guī)模有望達到 2700億元。 按照這一數(shù)據(jù)估計， 2018 年全球人工智能芯片市場規(guī)模有望 達到 405億元。

其次，區(qū)塊鏈技術的火爆重新引起挖礦熱潮。

2017 年比特幣從 950 美 元飆升至 17000 美元附 近，漲幅超過了 1600%。 比特幣價格的瘋漲直接帶動了“挖礦”產(chǎn)業(yè)的復興，尤其是礦機對于芯片的需求量持續(xù)增大。

目前主流 的比特大陸 S9 礦機中的 ASIC 芯片用量為 189 片， 嘉楠耘智的 A741礦集中 的 ASIC 芯片用量為 88 片。且隨著芯片制程提升 帶來的功耗降低，芯片用 量呈現(xiàn)逐代增大的趨勢。

最后，5G的發(fā)展?jié)摿薮蟆?

5G網(wǎng)絡預計在 2020年全球商用 與此相關的硬件需求同樣巨大， 現(xiàn)有的網(wǎng)絡芯片會在此后的一段 時間被5G逐漸替 代。僅預計2018 年移動數(shù)據(jù)流量就達256.06 億GB。

自動駕駛

報告指出，中國汽車行業(yè)依然具有較大的潛力空間。

未來汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展主要集中在新能源/終端化，無人駕駛，Vehicle to X以及共享出行。

其中，自動駕駛已經(jīng)成為汽車產(chǎn)業(yè)未來轉型升級的重要方向。

2015年國務院發(fā)布《中國制造2025》，將自動駕駛作為汽車產(chǎn)業(yè)未來轉型升級的重要方向，制定了明確的技術發(fā)展時間線(2025年實現(xiàn)L4、L5 級別的自動駕駛)，提供配套政策支持，推動產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)和應用示范區(qū)的落地，逐步實現(xiàn)關鍵技術和產(chǎn)品的自主化、標準化，推動國內(nèi)自動駕駛 產(chǎn)業(yè)良性發(fā)展。

美國在80年代初已開始自動駕駛技術的軍事化應用，歐洲從80年代中期開始研發(fā)自動駕駛車輛，更多強調(diào)單車自動化、智能化的研究，日本的自動駕駛研發(fā)略晚于歐美，更多關注于采用智能安全系統(tǒng)降低事故發(fā)生率，以及采用車間通信方式輔助駕駛。由于深度學習算法的引入，自動駕駛 技術有了爆炸性的突破。2020年前后，成為主要汽車廠商和科技企業(yè)承諾推出完全自動駕駛車輛的時間節(jié)點。

但是，目前的無人駕駛技術主要依賴于激光雷達以及攝像頭等傳感器，通過主動的識別判斷來實現(xiàn)行車決策。這種嵌入式AI依然存在缺陷，無法保證 100%精準判斷。單車傳感器對環(huán)境感知，由于受限于傳感器視覺范圍、環(huán)境影響等，無法做到對路況、汽車周邊環(huán)境 100% 精準判斷。

因此，報告認為，無人駕駛 100%安全性保證，必須依賴 V2X(車路協(xié)同技術)，通過網(wǎng)絡云端 AI 獲取傳統(tǒng) 嵌入式AI視覺范圍之外的信息。

隨著無人駕駛商業(yè)化以及車聯(lián)網(wǎng)的推進，以單車傳感器為主的嵌入式 AI 與網(wǎng)絡云端 AI 相輔相成，共同保障完全無人駕駛落地。

伴隨著技術創(chuàng)新的同時，在新能源化、終端化、無人駕駛基礎之上，汽車行業(yè)將迎來圍繞共享經(jīng)濟的商業(yè)模式二次創(chuàng)新迭代。

目前，新型商業(yè)模式探索已經(jīng)全面展開。包括蔚來的電池租賃、NEVS與滴滴的訂制化網(wǎng)約車合作、特斯拉蔚來等企業(yè)的體驗店模式等等。

最后，報告認為，對產(chǎn)業(yè)鏈的全面掌控，將成為未來車企的重要核心競爭力。

目前OEM企業(yè)的動力電池系統(tǒng)以外購為主，新企業(yè)則以代工的形式為主，整個汽車產(chǎn)業(yè)的分工愈加細化。與此同時，汽車智能化推動汽車電子、 車聯(lián)網(wǎng)、V2X(車路協(xié)同)的快速發(fā)展，汽車終端化后的供應鏈將愈加復雜，因此，對供應鏈的掌控，成為未來車企極為重要的核心競爭力。

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