近日，宜人智庫發布了《2020科技產業趨勢報告》，該報告綜合介紹了2020年10個科技產業的趨勢，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標準與產業發展。
比如，美國移動運營商Verizon宣布完成了其5G無線規范的制定，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業帶來怎樣的變化呢？要想了解這些首先必須了解未來5G的發展趨勢。
報告指出，未來5G網絡主要呈現三大特點：
第一是極高的傳輸速率。相對4G網絡，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絡整合。相比4G網絡，5G具有傳輸速率高，網絡容量大，延時短的特點，5G技術可以將網絡效能提升百倍，可以為諸多新應用提供實現的可能。
中國已經把5G作為國家戰略，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)等技術研發和轉化的要求；7月工信部公布了用于我國5G技術研發試驗的頻段；8月國務院印發《關于進一步擴大和升級信息消費持續釋放內需潛力的指導意見》，提出拓展光纖 和4G網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產業鏈也在快速布局，主要可以分為基礎層，網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。
網絡層則面臨全新的布局和建設，需要進一步優化并進行后續維護管理，包括三大運營商和相關網絡服務提供商。
應用層要求提高數據的傳輸的速率和可靠性，與智慧城市、工業設施、醫療儀器、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，是指在現有移動寬帶業務場景的基礎上，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 數據量、大量連接數；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，雖然經過60年的發展，人工智能仍處于發展的初級階段，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律。
報告認為，感知智能對于行業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的文字交互方 式，這將改變傳統的以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、醫療影像等細分領域中也有細分的行業性應用。
作為人工智能的基礎技術形態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，實現某種人工智能。工業革命使手工業自動化，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、神經網絡等經典算法。
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，主要應用于商業智能。
其次是知識圖譜。伴隨Web技術的不斷演進與發展，在先后經歷文檔互聯和數據互聯之后，人類正在邁向基于知識互聯的新時代。知識互聯的目標是構建一個人與 機器都可理解的萬維網，使得人們的網絡更加智能化。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能力，可為萬維網上的知識互聯奠定扎實基礎。
不過，市場對于人工智能發展周期的認知存在差異。部分人認為AI與傳統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網為代表的技術的典型差異在于發展周期長，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年中國集成電路產業規模667億美元，占全球19.7%;預計到2020年達到1320億美元，占全球33%。
中國芯片產能全球占比從2000年的2%提升至2015年的10%，成為集成電路發展的熱土。預估未來十年中國的產能平均成長率可達10%，遠超過 全球的平均增長率3%。SEMI預估2025年，中國集成電路產能將達到2015年的三倍，對全球產能的貢獻將從目前的10%提高到22%。
報告指出，目前，芯片行業的現狀依然是供不應求，自給率極低。但是從產業鏈的角度來看，中國企業長期位于產業鏈低端的情況正在發生改變，向中高端邁進的步伐從未發生改變。
未來，芯片行業將在三大熱點的帶領下，進入高速發展階段。
首先，AI 行業全面進入高速發展階段。
無論是智能手機、智 能家居、物聯網還是 人工智能機器人，所有智能產品的核心都是芯片。根據統計， 芯片約占人工智能市場規模的 15%左右。
根據市場發展需求， 預計至 2018 年，全 球人工智能市場規模有望達到 2700億元。 按照這一數據估計， 2018 年全球人工智能芯片市場規模有望 達到 405億元。
其次，區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”產業的復興，尤其是礦機對于芯片的需求量持續增大。
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 量呈現逐代增大的趨勢。
最后，5G的發展潛力巨大。
5G網絡預計在 2020年全球商用 與此相關的硬件需求同樣巨大， 現有的網絡芯片會在此后的一段 時間被5G逐漸替 代。僅預計2018 年移動數據流量就達256.06 億GB。
自動駕駛
報告指出，中國汽車行業依然具有較大的潛力空間。
未來汽車產業的發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，自動駕駛已經成為汽車產業未來轉型升級的重要方向。
2015年國務院發布《中國制造2025》，將自動駕駛作為汽車產業未來轉型升級的重要方向，制定了明確的技術發展時間線(2025年實現L4、L5 級別的自動駕駛)，提供配套政策支持，推動產業集聚區和應用示范區的落地，逐步實現關鍵技術和產品的自主化、標準化，推動國內自動駕駛 產業良性發展。
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年代中期開始研發自動駕駛車輛，更多強調單車自動化、智能化的研究，日本的自動駕駛研發略晚于歐美，更多關注于采用智能安全系統降低事故發生率，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承諾推出完全自動駕駛車輛的時間節點。
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。單車傳感器對環境感知，由于受限于傳感器視覺范圍、環境影響等，無法做到對路況、汽車周邊環境 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(車路協同技術)，通過網絡云端 AI 獲取傳統 嵌入式AI視覺范圍之外的信息。
隨著無人駕駛商業化以及車聯網的推進，以單車傳感器為主的嵌入式 AI 與網絡云端 AI 相輔相成，共同保障完全無人駕駛落地。
伴隨著技術創新的同時，在新能源化、終端化、無人駕駛基礎之上，汽車行業將迎來圍繞共享經濟的商業模式二次創新迭代。
目前，新型商業模式探索已經全面展開。包括蔚來的電池租賃、NEVS與滴滴的訂制化網約車合作、特斯拉蔚來等企業的體驗店模式等等。
最后，報告認為，對產業鏈的全面掌控，將成為未來車企的重要核心競爭力。
目前OEM企業的動力電池系統以外購為主，新企業則以代工的形式為主，整個汽車產業的分工愈加細化。與此同時，汽車智能化推動汽車電子、 車聯網、V2X(車路協同)的快速發展，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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