1、芯片：低功耗、高可靠性的半导体芯片应用广泛，MCU/SoC逐渐渗透物联网领域。MCU芯片复杂度较低，适用于智能设备的短距离信息运输，主要应用于智能家居、消费电子、医疗保健和工业电子等领域；SoC芯片系统复杂度较高，集成功能更丰富，支持运行多任务复杂系统，可应用于功能较复杂的嵌入式电子设备，应用于无人机、自动驾驶和工业互联网等领域
2、无线模组：为物联网提供网联能力的基础硬件，将芯片、存储器和功放器件等集成在一块线路板上，并提供标准接口，在物联网产业中处于承上启下的中间环节，向上连接芯片行业，向下连接各类终端设备，终端设备借助无线模组实现通信或定位的功能。
3、传感器：作为物体的“五官”，传感器承担采集数据、感知世界的重任，不断向智能化、高精度、微型化的方向发展，市场空间广阔。传感器与MEMS结合是当下技术的新趋势，MEMS传感器集成通信、CPU、电池等组件及多种传感器，具有体积小、功耗低、成本低、集成度高、智能化特点，广泛应用于消费电子、医疗和车联网等领域。
涉及企业：
芯片
翱捷科技：具备全球稀缺的全制式蜂窝基带芯片研发能力的平台型芯片设计企业。2015年成立以来一直专注于无线通信芯片的研发和技术创新。公司各类芯片产品可应用于手机、智能穿戴设备为代表的消费电子市场和以智慧安防、智能家居、自动驾驶为代表的智能物联市场。
先科电子：领先的高质量模拟和混合信号半导体产品供应商。成立于1960年，主要为客户提供电源管理、保护、高级通信。人机界面、测试与测量以及无线和感应产品方的专有解决方案。
广芯微电子：成立于2017年，一家为客户提供创新解决方案的集成电路设计企业，公司开发包括面向工业物联网（IIoT）并支持边缘计算的专用处理器芯片、面向LPWA的IoT连接专用芯片、IoT基带处理器芯片、以及应用于传感器信号调理的专用芯片。
华为海思：全球领先的Fabless半导体与器件设计公司，前身为华为集成电路设计中心，2004年注册成立实体公司，提供海思芯片的对外销售及服务。
联发科：全球第四大无晶圆半导体公司，联发科技的核心业务包括移动通信、智能家居与车用电子，着重研发适用于跨平台的芯片组核心技术，联发科的芯片经过优化，能在极低散热量且极度节能的模式下运行，以延长电池续航力，时时刻刻达到高效能、高电源效率与连网能力的完美平衡。
紫光展锐：我国集成电路设计产业的龙头企业。公司于2013年成立，致力于移动通信和物联网领域核心芯片的研发及设计，产品包括移动通信中央处理器、基带芯片、AI芯片、射频前端芯片、射频芯片等各类通信、计算及控制芯片，其物联网解决方案支持众多智能电子产品，包括智能手机、平板电脑、Wi-Fi调制解调器、家用设备、可穿戴设备、互联汽车产品等。
移芯通信：为中国自主研发的超低功耗NB-IoT和Cat-M物联网芯片供应商。公司于2017 年成立，2020年12月完成B轮融资。主要业务为蜂窝物联网芯片的研发和销售，致力于设计全球极致性价比的蜂窝物联网基带芯片。
高通：是全球领先的无线科技创新者，也是5G研发、商用与实现规模化的推动力量。成立于1985年，1991年在纳斯达克上市。Qualcomm主要研发无线芯片平台和其它产品解决方案，凭借行业领先的技术解决方案以及在标准组织中的积极贡献，Qualcomm成为赋能无线生态系统不可或缺的一部分。
诺领科技成立于2018年9月，是探索满足IoT需求的全集成、低功耗无线SoC解决方案的先行者。诺领科技作为一家广域无线物联网芯片设计公司，拥有射频模拟、基带通信系统、GNSS、SoC系统和软件方面的顶尖人才，致力于发布最佳SoC解决方案。公司目前推出的产品包括物联网系统级芯片NB-IoT和Cat-M SoCs，服务于广泛的市场，其中包括智慧城市、可穿戴设备、资产追踪等等。
芯翼信息是5G物联网端侧SoC创新领导者。成立于2017年3月，公司专注于物联网通讯芯片（NB-IoT）的研发和销售。其产品XY1100是全球首颗single die集成CMOS PA的量产NB-IoT SoC，具有超低功耗、超小体积模块设计和开发灵活等优势，可应用于智慧气表、智慧水表、烟感、电动车、物流跟踪、智慧穿戴等应用场景。
智联安科技是一家专业从事芯片设计的国家高新技术企业。成立于2013年9月，公司总部位于中国北京，在硅谷、武汉、合肥等多地设有子公司和技术研发中心。公司致力于无线通信芯片的技术研发，目前已于2019年8月成功完成NB-IoT终端通信芯片MK8010量产流片，并在多个行业中实现落地应用。
中兴微电子为中国领先的通信IC设计公司。成立于2003年，中兴微电子专注于通信网络、智能家庭和行业应用等通信芯片开发，自主研发并成功商用的芯片达到100多种，覆盖通信网络“承载、接入、终端”领域，服务全球160多个国家和地区，连续多年被评为“中国十大集成电路设计企业”。
Nordic Semiconductor北欧半导体是专注研究物联网无线技术无晶圆厂半导体公司。公司专注于低功耗无线技术产品，包括短距离蓝牙，2020年从Imagination Technologies收购的Wi-Fi技术和LTE-M / NB-IoT蜂窝物联网解决方案。
Marvell美满是高性能数据基础架构产品的全球半导体解决方案提供商。成立于1995年，Marvell专注模拟，混合信号，计算，数字信号处理，网络，安全性和存储领域，提供产品和解决方案来满足汽车，运营商，数据中心和企业数据基础架构市场日益增长的计算，网络，安全性和存储需求。公司当前的产品主要包括两大类：网络和存储。
Broadcom博通是全球领先的有线和无线通信半导体公司。拥有50年来的创新，协作和卓越工程经验，公司设计提供高性能并提供关键任务功能的产品和软件，包括半导体解决方案和基础设施软件解决方案，半导体解决方案主要包括明星级的有线基础设施业务（以太网交换芯片/数据包处理器/ASCI等）和无线芯片业务（Wi-Fi 芯片/蓝牙/GPS 芯片等）。基础设施软件部门主要包括主机、企业软件解决方案和光纤通道存储区域网络业务。
NXP恩智浦半导体公司是嵌入式应用安全连接解决方案的全球领导者。公司于2006年在荷兰成立，前身为荷兰飞利浦公司于1953年成立的半导体事业部，致力于为客户提供广泛的半导体产品组合，包括微控制器，应用处理器，通信处理器，连接芯片组，模拟和接口设备，RF功率放大器，安全控制器和传感器等
乐鑫科技是一家专业的物联网整体解决方案供应商。公司在2008年4月成立于上海，是一家主要从事智能物联网Wi-Fi MCU通信芯片与模组研发设计与销售的公司。公司采用Fabless的经营模式，将晶圆制造、封装和测试环节委托于专业代工厂商。近年来，公司牢牢把握智能物联网行业的机遇，主要产品Wi-Fi MCU通信芯片目前主要运用于智能家居、智能照明、智能支付终端、智能可穿戴设备、传感设备及工业控制等物联网领域
晶晨股份是全球布局、国内领先的集成电路设计商。成立于2003年，公司专注于为多媒体智能终端SoC芯片的研发、设计与销售，芯片产品主要应用于智能机顶盒、智能电视和AI音视频系统终端等科技前沿领域。公司属于典型的Fabless模式IC设计公司，将晶圆制造、芯片封装和芯片测试环节分别委托给专业的晶圆制造企业和封装测试企业代工完成，自身则长期专注于多媒体智能终端SoC芯片的研发、设计与销售，已成为智能机顶盒芯片的领导者、智能电视芯片的引领者和AI音视频系统终端芯片的开拓者。
蜂窝模组企业
移远通信：全球领先的物联网模组龙头。公司成立于2010年，从事物联网领域无线通信模组及其解决方案的设计、生产、研发与销售服务，可提供包括无线通信模组、物联网应用解决方案及云平台管理在内的一站式服务。
广和通：作为首家上市的无线通讯模组企业，近十年为公司业务的快速发展期。成立于1999年，并于2017年在深圳证券交易所创业板上市，成为中国无线通讯模组产业中第一家上市企业。公司主要从事无线通信模块及其应用行业的通信解决方案的设计、研发与销售服务。
美格智能：全球领先的无线通信模组及解决方案提供商。成立于2007年，美格智能专注于为全球客户提供以MeiGLink品牌为核心的标准M2M/智能安卓无线通信模组、物联网解决方案、技术开发服务及云平台系统化解决方案。
日海智能：通信行业连接设备龙头，成立于2003年，2017年相继收购了龙尚科技与芯讯通，入股美国艾拉，在国内率先实现了“云+端”的物联网战略布局，卡位物联网发展关键环节；在2018年重新确立了AIoT人工智能物联网发展战略，
高新兴：全球领先的智慧城市物联网产品与服务提供商。成立于1997年，公司长期致力于研发基于物联网架构的感知、连接、平台层相关产品和技术，从下游物联网行业应用出发，以通用无线通信技术和超高频RFID技术为基础，融合大数据和人工智能等技术，实现物联网“终端+应用”纵向一体化战略布局，构筑物联网大数据应用产业集群，并成为物联网大数据应用多个细分行业领先者，服务于全球逾千家客户。目前公司正处于战略和资源进一步聚焦阶段，重点聚焦车联网和执法规范化两大垂直应用领域。
有方科技：物联网接入通信产品和服务提供商。成立于2006年，公司致力于为物联网行业提供稳定可靠的接入通信产品和服务。公司的主营业务为物联网无线通信模块、物联网无线通信终端和物联网无线通信解决方案的研发、生产（外协加工方式实现）及销售。
合宙通信：一家专业提供物联网无线通信解决方案技术产品和服务的高科技企业。成立于2014年，公司致力于提供基于通信模块的智能硬件、软件平台、云平台等综合解决方案
鼎桥通信：行业无线解决方案的领导者。成立于2005年，公司专注于无线通信技术与产品的创新，布局三大业务板块：行业无线、物联网&5G、行业定制终端。
锐明技术：全球商用车载监控龙头。成立于2002年，公司聚焦商用车视频监控和车联网18年，细分行业龙头公司，产品覆盖商用车全系车型。公司外销“商用车通用监控产品”，内销“商用车行业信息化产品”，全球累计超过120万辆商用车安装有公司的产品
传感器
奥比中光：一家全球领先的AI 3D 感知技术方案提供商。公司成立于2013年，在2020年12月进行上市辅导备案。公司拥有从芯片、算法，到系统、框架、上层应用支持的全栈技术能力，主要产品包括3D视觉传感器、消费级应用设备和工业级应用设备技术产品，其AI 3D 感知技术广泛应用于移动终端、智慧零售、智能服务、智能制造、智能安防、数字家庭等领域。
歌尔股份：一家电子元器件制造商，成立于2001年，属于消费电子行业，主营业务可分为精密零组件业务、智能声学整机业务和智能硬件业务。
汉威科技：气体传感器龙头企业，成立于1998年，并于2009年10月作为创业板首批上市公司在深交所创业板上市。公司致力于气体传感器和仪表的制造、并提供物联网解决方案
联创电子：成立于1998年，公司主营业务为研发、生产和销售触控显示类产品和光学元件产品。公司现已形成光学镜头和触控显示两大业务板块，主要产品包括高清广角镜头、平面保护镜片、手机触摸屏、中大尺寸触摸屏、显示模组、触控显示一体化模组等
瑞声科技：全球领先的智能设备解决方案提供商，在声学、光学、电磁传动、精密结构件、射频天线等领域提供专有技术解决方案。公司成立于1993年，公司是电磁器件、射频天线、精密结构件等多个细分领域的行业冠军，也是5G天线产品的重要供应商
睿创微纳公司是一家专业从事专用集成电路、红外热像芯片及MEMS传感器设计与制造，成立于2009年。公司具有完全自主的知识产权，为全球客户提供性能卓越的红外成像MEMS芯片、红外探测器、ASIC 处理器芯片、红外热成像与测温机芯、红外热像仪、激光产品光电系统。
远望谷：我国物联网产业的代表企业，成立于1999年，公司主营业务集中在物联网感知层和应用层，为多个行业提供基于RFID技术的系统解决方案、产品和服务。
金溢科技：一家智慧交通与物联网核心设备及解决方案提供商。公司创立于2004年，公司产品主要包括高速公路ETC产品、停车场ETC产品、多车道自由流ETC产品和基于射频技术的路径识别产品。
杭州士兰微电子：一家专业从事集成电路芯片设计以及半导体微电子相关产品生产的企业。公司成立于1997年，并于2003年3月在上交所主板上市。公司主要产品是集成电路以及相关的应用系统和方案，主要产品包括集成电路、半导体分立器件、LED（发光二极管）产品等三大类。
水晶光电：专业从事光学光电子行业的设计、研发与制造,专注于为行业领先客户提供全方位光学光电子相关产品及服务的公司。公司创建于2002年8月
敏芯股份：成立于2007年，是一家专业从事微电子机械系统传感器研发设计和销售的的高新技术企业，也是国内唯一掌握多品类MEMS芯片设计和制造工艺能力的半导体芯片上市公司，主营产品包括MEMS麦克风、MEMS压力传感器和MEMS惯性传感器
必创科技：成立于2005年，无线传感器网络系统解决方案及MEMS传感器芯片提供商
固锝电子：成立于1990年，2006年在深交所主板上市，是国内半导体分立器件二极管行业完善、齐全的设计、制造、封装、销售的厂商。
感知交互企业
出门问问：以语音交互和软硬结合为核心的AI公司。公司成立于2012年，作为入选“新基建产业独角兽TOP100”的人工智能企业，出门问问拥有完整的“端到端”语音交互相关技术栈，包括声音信号处理、热词唤醒、语音识别、自然语言识别、自然语言理解、语音合成等尖端技术。
汉王科技：国内人工智能产业的先行者，成立于1998年，在人工智能领域深耕二十多年，是一家模式识别领域的软件开发商与供应商，主营业务包括“人脸及生物特征识别”、“大数据与服务”、“智能终端”、“笔触控与轨迹”等
科大讯飞：亚太地区知名的智能语音和人工智能上市企业，公司成立于1999年，公司主营业务包括语音及语言、自然语言理解、机器学习推理及自主学习等人工智能核心技术研究、人工智能产品研发和行业应用落地。科大讯飞作为中国人工智能产业的先行者,在人工智能领域深耕二十年，公司致力让机器“能听会说，能理解会思考”，用人工智能建设美好世界,在发展过程中形成了显著的竞争优势。
声智科技：融合声学和人工智能技术的平台服务商，也是全球人工智能 *** 作系统领域的开拓者。公司成立于2016年4月，拥有声学与振动、语音与语义、图像与视频等远场声光融合算法，以及开源开放的壹元人工智能交互系统(SoundAI Azero)，具有声光融合感知、人机智能交互、内容服务聚合、数据智能分析、IoT控制和即时通讯等能力。
云知声：致力于AI产业的高新技术企业，成立于2012年6月，总部位于北京。公司以AI语音技术起家，经过多年经验和技术的积累，逐渐构筑起一个涵盖机器学习平台、AI芯片、语音语言、图像及知识图谱等技术的技术城池，成为了具有世界顶尖智能语音技术的独角兽
生物识别企业
商汤科技：全球领先的人工智能平台公司，也是中国科技部指定的首个“智能视觉”国家新一代人工智能开放创新平台。公司自主研发并建立了全球顶级的深度学习平台和超算中心，推出了一系列领先的人工智能技术，包括：人脸识别、图像识别、文本识别、医疗影像识别、视频分析、无人驾驶和遥感等。商汤科技已成为亚洲领先的AI算法提供商。
神州泰岳：致力于将人工智能/大数据技术、物联网通讯技术、ICT技术进行融合，大力提升行业/企业组织信息化、智能化的质量与效率的高新技术企业。公司成立于2001年
端侧BIoT
比特大陆：是一家全球领先的科技公司，成立于2013年。公司立足中国，以全球视野整合前沿研发资源，专注于高速、低功耗定制芯片设计研发，其产品包括算力芯片、算力服务器、算力云，主要应用于区块链和人工智能领域。物联网就是通过信息传感设备，按照约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
通俗地讲，物联网就是“物物相连的互联网”，它包含两层含义：
第一，物联网是互联网的延伸和扩展，其核心和基础仍然是互联网；
第二，物联网的用户端不仅包括人，还包括物品，物联网实现了人与物品及物品之间信息的交换和通信。
物联网作为新一代信息技术的高度集成和综合运用，具有渗透性强、带动作用大、综合效益好的特点，是继计算机、互联网、移动通信网之后信息产业发展的又一推动者。
AI应用的落地，要回归商业本质。
作者 张栋
2020年9月5日，由雷锋网& AI掘金志主办的「第三届中国人工智能安防峰会」在杭州正式召开。
本届峰会以「洗牌结束，格局重塑」为主题，会上代表未来新十年的15家企业，为现场1000余位听众和线上几十万观众，分享迎接安防新十年的经营理念与技术应用方法论。
峰会之上，海康威视EBG解决方案部总裁李亚亚带来了题为「赋能数字转型，服务千行百业」的精彩演讲。
李亚亚介绍，海康威视目前的业务主要分为三块：综合安防业务、大数据服务和智慧业务。
数字经济和数字化转型已成为必然趋势，而人工智能交付问题依然面临一些挑战，归纳起来有三类：
李亚亚认为，AI应用的落地，要回归商业本质。即通过产品和系统，解决用户场景化、差异化的需求，让更多用户享受到技术革新的红利，帮助用户实现业务价值回报。
数字化转型是一个逐步进阶的过程，场景化是路径，需要通过系统的产品体系去支撑。面向企业领域，海康威视从拉近管理距离、提升业务效率、规范作业行为、防范安全隐患四个维度出发，为行业数字化赋能。
海康威视秉持开放融合的合作理念，携手合作伙伴，共同实践数字化转型之路；秉善笃行，让创新技术和产品赋能千行百业，为 社会 的安全和发展开拓新视界。
李亚亚： 大家好，我是海康威视EBG解决方案部负责人李亚亚，很高兴今天能来参加这个论坛。
相信在座的大多数朋友，对海康威视都比较熟悉，下面我简单汇报下海康威视的基本情况。
海康成立于2001年，目前我们的产品和解决方案已经覆盖到了全球150多个国家和地区，员工超过4万人，去年营收是576亿，目前已有10个研发基地。
目前我们的业务主要有三大版块：一是综合安防业务；二是大数据服务；三是智慧业务。
海康威视的产品和业务形态比较多样化，今天我所分享的内容围绕其中一部分展开。
首先，我们通过几份报告和数据来看一下当下技术的发展趋势。
这些报告上的数字（上图PPT）很多朋友可能都看到过。数字显示，2020年有82%的CEO认为未来公司的业务会被人工智能所影响，67%的企业表示未来首要增长动能将来自于数字技术和商业。
从这两个信息维度来看，数字化变革已经被越来越多的企业所重视。
PPT下面的三个数据分别来自政府类的报告：
通过这三个数字，可以看出在全球范围内，数字化转型都是被人们所认可的。对比发达国家的数据来看，在数字化转型方面，中国还有很大的空间。
这张图可能很多人也看到过类似的图，从信息化向数字化进阶的过程，并不是数字化取代信息化，反而信息化也是数字化的一部分。在这一转型的过程中，有很多技术是非常重要的，包括移动互联网、IoT、人工智能等等。
从海康威视的角度来看，我们与两个技术的关联度比较高：AI和IoT。
所以过去几年，海康威视也一直在思考，在企业数字化转型过程种，如何将自己的AIoT技术赋能给我们的用户，成为这个 历史 过程中的合作者、参与者，推动者。
数字孪生这个词相信大家也很熟悉，描述的是从现实的物理世界，到虚拟空间的数字世界，构建一个相互映射、关联、影响的关系。
有数据表明，从现实世界到数字世界这样一个转换过程中，其中有60%-80%的数据是视频类的。因此，可以把视频感知作为信息最为丰富的传感器，通过感知信息的结构化形成数据，再通过数据做视觉认知，实现洞察与分析，帮助各行各业的用户获取价值。
接下来也来谈谈人工智能技术落地所面临的挑战。我们简单梳理了一下，AI落地主要有三种比较现实的挑战：
解决落地难问题，仍然要回归商业本质。我们总结为四句话：匠心品质，解决问题，技术革新，价值为本。
换句话说，我们要先从产品的品质抓起，通过产品和系统，让更多用户都享受到技术革新的红利，解决用户场景化、差异化的问题和需求，最终帮助用户实现业务价值的回报。
前面提到，数字化转型立足于视频感知，但不止于视频感知。
海康威视这几年也一直在思考这个问题，因此，我们从视频感知，向上拓展到智能物联，融合多维感知能力的同时，还构建了智能物联的平台能力。
随着物联网、信息网、互联网的不断融合应用，2019年公司推出了基于AI Cloud架构的物信融合平台。
2020年，基于新的理解，我们将数据和智能融合在一起，提出了数智融合的理念。
每个企业对于数字化转型都有自己的理解，我们认为数字化转型是一个逐步进阶的过程，场景化是路径。因此，通过系统的产品体系去支撑场景化应用至关重要。
基于这样的思考，我们提供了多元化的支撑体系，包括面向城市的城市运营管理平台、面向企业的数字企业管理平台等等。
同时，通过海康威视的体系化硬件能力，帮助我们的用户、合作伙伴一起实现数字化转型。
今天我反复提到一个词——合作伙伴。我们一直在思考如何把AI能力、多维感知能力运用到真实的数字化场景里去。
我们也深知，仅有技术是不够的，还需要大家一起合作来推动行业的变革，海康威视会一直秉持开放融合的态度，把我们的产品、服务、标准深度开放。着力构造一个开放融合的架构，一起推动整个数字化新业态的实现。
这些年，我们也做了一些AI落地实践。下面我就从面向企业、面向公共服务以及面向合作伙伴三方面来谈谈。
面向企业领域的数字化业务的开展和落地，我们提出了拉近管理距离、提升业务效率、规范作业行为、防范安全隐患四个维度去帮助用户实现业务价值落地。
拉近管理距离，就是从“现场管、分散管”到“中心管、集中管”，我们站在不同层级的管理者视角去看待如何帮助他们实现具体的业务应用。
作为管理者，他们希望能够掌控全局，洞察细节。比如我们可以通过AI实景等技术，帮助管理者做到全局洞察。
作为执行者，他们关心是否可以更多地降本增效。我们通过远程化、可视化、自动化的手段，帮助他们在具体执行工作时减轻工作压力。
作为监管者，他们需要在线监管和动态监管。我们可以在管理维度上帮助他们做一些提升。
基于此，我们从后面这三个维度去帮助用户做一些事情。
譬如，我们通过机器视觉提升成果质量、缩短投入时间、优化工作流程。
之前我去合肥的一家企业，他们有个岗位的员工流动周期是六个月，每六个这个岗位的人员就要变化（因为太过辛苦），我们就在想如何通过技术降低劳动强度，帮助用户实现价值。
讲完效率以后，我们再讲讲流程规范。到底怎么才能把用户的流程规范做好，后来我们多次讨论得出两个点：一是把流程管好，二是把行为管好。
行为管理相对比较容易，比如说我们把工地的安全规范行为等各种单点的动作管好就可以了，但是后来发现在有些情况下，行为是对的，流程却是错的。
譬如在化工领域，流程是“一二三四”、结果做得却是“一三二四”，如此很容易出现事故，这个过程，通过作业管控系统就可以帮助他们解决很多麻烦的问题。
最后提到安全管理，海康在防范安全隐患方面做了很多事情。我们从机物，环境等多个维度来解决用户关心的问题，满足用户生产、运营、管理等多个方面的需求。
下面我简单介绍一些实践案例，看看如何帮助用户实现价值落地。
在化学化工领域，之前我们在盐城一个化学工业园区，帮助他们把各个孤立系统进行融合和打通，利用AR实时视觉技术，帮助他们高效、便捷、智能地进行一些危险源的分析和管控，构建了AR安环一张图管理系统。
在质量管控领域，（上图PPT）我这里贴了一张图，其中有交通检测、包裹检测等。
我们把智能技术、视频技术，包括多传感器应用到整个的生产流程当中去，可以做检测、测量、识别，帮助企业提升产品质量、降低劳动强度，帮助企业用户实现价值转化。
我当时去了一家国内TOP级的做 汽车 电池的公司，他们和我说，他们的车间非常先进，基本做到了高度自动化的生产，但质量检测却一直需要大量的人工进行，效率不高，希望通过视觉帮助他们做一些降本增效。
在智慧物流领域， 海康正在和国内一家头部物流企业深度合作，帮助其实现了数字化转型，提升了他们的运营效率、也提升了安全水平。
经过后续统计，转型后的数字化月台使用效率提升了将近20%，充分实现月台、车辆的全面数字化。
（图示）这是我们在山东帮助一个煤矿企业做的事情。我们将AI、大数据等技术应用到他们的井下，实现行车、行人、区域入侵、 *** 作工离岗、皮带跑偏、矿车压道岔识别应用。
对于煤矿企业，安全生产无小事，而实际违规行为却很多。我们系统上线之后，做了三个月应用跟踪，发现违规行为162条，全部通过系统的自动化去实现。
说完企业领域的应用，其实我们在公共服务领域也做了不少应用和服务，我们提了四个维度去保障民生，提升品质：让环境更安全、让服务更精准，让出行更便捷，让生态更宜居。
（图示）这是我们在安吉做的一些事情。老百姓渴望蓝天白云、繁星闪烁，渴望清水绿岸、鱼翔浅底，渴望吃得放心、住得安心，渴望鸟语花香、田园风光的自然美景， 热切期盼加快改善生态环境质量。
（图示）这是我们在北京大兴机场，应用海康威视上万路的边缘物联感知和智能分析产品、以及配套近30P的云存储，充分运用4K高清、AI智能分析、AR增强现实、热成像等技术融入机场的各业务系统，用 科技 力量助力大兴机场，为旅客带来安全、便捷、高效的全新体验。
（图示）这是我们在港珠澳大桥，海康威视助力建设港珠澳大桥系统工程中珠海公路口岸的“一站式”车辆通关监管核放系统，通过车牌图像识别、智能信息采集和车底反藏匿等创新应用，帮助实现便捷、高效的一站式通关，让出行更便捷。
（图示）这是我们把技术应用到水利领域，通过全天候AI分析，助力水利治理智能化，创新河道保护方式。包括水面漂浮物监测预警，疑似非法采砂船只监测预警等。
除了公共服务以外，海康还联合很多合作伙伴开展了保护野生东北虎，参与了绿色江河斑头雁保护等项目。
未来，公司将持续践行 社会 公益，以 科技 力量助力生态保护和 社会 的和谐发展，坚守技术造福人类的初心。
讲完企业、讲完公共服务，我们也一直努力为我们的合作伙伴做了一些事情。我们的目标是将人工智能的应用门槛降下来，让合作伙伴简单、易用、免费、快捷地掌握数字化能力，让人工智能不再神秘，让人工智能落地不再困难。
讲了那么多，最终还是讲一下我们的理念：秉善笃行，担当使命。我们希望和很多合作伙伴一起去创造 历史 ，用我们的技术和产品赋能各行各业，为 社会 的安全和发展开拓新视界。
相信在当下的数字化转型之变局中，我们每一个人都是新时代的见证者、开创者、建设者。
以上是我的分享，谢谢大家！
AI引领商业智能化时代
有人说：世界经济过去二十年主要靠IT，但未来五十年靠的是AI(人工智能);也有人说：AI将会给人类带来的威胁，将从实业衰败开始，并以人机战争结束。尽管，我们一边 *** 心着美国越来越多的大商场都用自动结款机后零售业的1600万员工是不是快失业了;但仍一边期待新的变革到底如何颠覆。
AI技术引爆工业40时代商业迈进智能化决策时代
眼下，各大科技巨头纷纷布局人工智能。就在国务院规划出台的同一天，2017联想全球创新科技大会上“让世界充满AI”的主题也刷爆了朋友圈。联想集团高级副总裁贺志强表示，智能互联网在未来十年是最好的投资机会，同时列举未来人工智能的发展及投资将重点布局六大方向：普适计算、AR/VR、AI核心驱动力改造所有传统行业、数据中心重塑、公有云服务及IT转型。
有媒体评论称，AI正在引发的第四次工业革命，让联想的企业转型之路充满了动力，也让刘强东和李斌等人借这“AI”风口，怒刷了一回存在感。
实际上，从18世纪至今，在这200多年的时间里，世界通过三次工业革命完成了机械化、电气化、信息化的变革，而每一次的工业革命都给我们的经济、社会、人文等各个方面带来翻天覆地的变化。如果说，前三次工业革命重点解决的是生产效率和产能问题，更多的是释放人类肌肉的力量的话，那么第四次工业革命的主要使命，就是解放人类脑力劳动，帮助人类进入智能化决策时代。
早在2016商业评论大会上，阿里巴巴集团首席战略官曾鸣曾表示，在未来智能无所不在。现今社会云计算、大数据、人工智能等领域的变化带来了社会各个方面的进步，比如基因工程、新材料、人工智能物联网等方面。而在这样巨大的变革背景下，最重要的变化则是一切商业的未来都必须智能化。
商业智能化是未来最重要的发展趋势。智能物联时代和智能商业化时代的到来，既意味着传统行业面临被倒逼升级的挑战，但更多带来的是创新发展的机遇。如何通过智能化和数据化提升企业的运营水平，并通过智能应用以及大数据挖掘洞察不断满足消费者的需求，成为各行业领头羊的共同探索方向。
智能物联风口爆发在即资本争相布局商业智能化
何为智能化？其核心是未来商业的决策会越来越多地依赖于机器学习、人工智能，机器在很多商业决策上将扮演非常重要的角色，它能取得的效果超过今天人工运作带来的效果。
简单来说，商业智能化即是要做数据化、算法化和产品化这三件事情。当今人工智能的技术核心既是数据化，归根结底是通过机器对大数据不断计算反馈的优化结果。有了数据化基础，随之而来的则是基于数据挖掘价值，即为通过写代码回归程序的路径实现算法化，进而实现价值转化。所以算法化绝对是在互联网时代能够创造巨大价值的新概念。在此基础上，通过数据提取、计算、修正调整、反馈等一系列过程，加上对垂直领域的理解，利用技术形成解决方案的产品化环节则是至关重要的一环。
智能化所带来的价值将或将达到空前的高度，它是基于大数据技术创新上搭建的全新智能运营模式。从商业智能化的趋势来看，未来数据处理也将作为公共基础设施服务存在于新智能时代。而中国这一全球最大市场，仍被视为实现商业智能化的最佳市场。上海市中国特色社会主义理论体系研究中心研究员、华东政法大学教授高奇琦等多位专家表示，中国地大物博人口众多，在人工智能替代领域具有诸多优势。
事实上，我国已经在人工智能领域全面发力，7月20日国务院发布《新一代人工智能发展规划》称，到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，核心产业规模预计超过1万亿元。同时支持国内人工智能企业开展海外并购、股权投资、创业投资和建立海外研发中心等发展模式。
随着计算机成本的下降以及搜集和处理数据能力的快速提升，大数据应用基础已日渐成熟。可以预测，下一阶段将成为人工智能和物联网应用的爆发阶段，市场潜力得以释放。与此同时，国内针对人工智能领域的初创企业投资也正经历着爆发式的增长，使得2017年有望成为全球人工智能商业化运用的元年。
资本的动向正是判断人工智能前景最灵敏的风向标。根据KPMG的研究数据表明，2016年风险投资已经从大数据转向到AI人工智能;乌镇智库数据显示，去年中国AI企业总投资达到26亿美元，美国同期最高预计投资179亿美元;据网易报道，2016年202个中国AI初创公司募集了近10亿美元。
据统计显示，就在刚刚过去的一个月内，包括中国创业公司商汤科技、机器人公司Geek、云脑科技等国内多家与人工智能相关的企业均获得了最新的融资进展。其中，卡位智能物联网的生态平台特斯联科技，更创下国内移动物联网行业的最大融资额，被视为商业智能化时代的下一代“独角兽”。据悉，特斯联(北京)科技有限公司，已于2016年底完成共计5亿人民币A1A2轮融资;据公布资料显示，本轮融资由中国光大旗下基金与IDG资本、中信系产业资本以及其它战略投资人共同完成。
开辟物联网创新商业模式特斯联欲撬动“后地产时代”千亿级市场
Google移动平台副总裁安迪·鲁宾曾说过，下一个计算大浪潮将出现在人工智能领域，机器人和自动化技术将进入人们的生活。
想象一下，在未来社会的各行各业中，流水线工人、企业客服、司机等单纯机械重复和缺乏创造力的职业将首先被人工智能代替，随后是具有较高附加价值、相对机械重复、可替代度高的网络编辑、语言翻译及医疗行业等职业。人工智能将充分发挥其社会价值，智能化技术让交通变成了智能交通，医疗变成了智能医疗，同时也推动智能农业、智能城市等等出现。
未来城市将会是万物互联的智慧体，通过智能化、数据化手段升级工业、农业、房地产产业，盘活海量的存量市场。在城市中，产业智能化将成为“后地产时代”最大的挑战，同时，这也是未来物联网创新商业模式的机会所在。
正如城市演化过程中，建筑扮演了城市的重要组成部分一样，建筑也承载了城市基本的服务功能。然而在物联网、人工智能等技术日新月异的今天，建筑和城市的设备设施、运营管理等却停留在昨天，从经济成长、世界潮流及人类需求的角度而言，城市智能化发展已是刻不容缓的议题。
如今，站在能够预见到未来的科技大门之前，我们能够看到，在智能商业化的时代中，无人驾驶会取代司机，语音识别软件会取代翻译、人工智能会取代医生进行精密手术 *** 作，一系列现存的职业及行业将会随着科技时代的进步慢慢消失，但有的行业却将迎来千载难逢的机会;如同特斯联科技般的智能物联网领军企业，运用数据处理、自动化管理，将钢筋水泥的传统建筑升级为智慧生命体，完成建筑乃至是城市的智能化升级，必将带来焕然一新的未来城市新生活。
推荐一：一款支持人脸检测识别的物联网视频芯片——雄迈XM630AI
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手机、电脑、电视等电子用品的电路板芯片都有黄金，只是成分多少而已。
黄金在电脑主板上很多地方都有使用：IDE接口、PCI Express插槽、PCI、AGP和ISA中，以及其他的一些接口，跳线，处理器的插座，在老主板的DIMM上也有，这些都是经常覆盖着几微米厚的黄金层。
内存芯片也有黄金，不过很薄，就在金手指（目的是接触式导通）位置可以看到。内存金手指就是内存片与主板插槽连接的，排列整齐的一排触点，也可以说是导体，为了保证外露导电位不被氧化，所以一般是会镀金处理的。
电子元器件提炼黄金
1、脱金水（脱金剂＋氰化钠）。
2、粉碎电子元器件，放进大烧杯，倒入脱金水，过滤出溶液。
3、加入锌粉，吸收金水中的黄金，将沉淀过滤出来（2h）。
4、加稀硝酸和沉淀反应，用滤纸过滤出沉淀（有毒气放出）。
5、金粉和稀硫酸一起加热，去除杂质。
6、风干或者吹风机吹干。
7、和硼砂一起煅烧。
8、得到纯黄金。
随着人工智能从云端向边缘扩展，边缘计算被视为下一个AI战场。海量的应用场景、庞大的计算需求，不仅吸引了英特尔、英伟达这些巨头加速完善云边端一体化的布局，更吸引了众多AI芯片公司纷纷入局。云端AI已经造就了英伟达的巨大成功，如果边缘AI是一次崭新的机会，哪些公司有机会成为赢家？
业界对于通用、专用的计算路线讨论已久，与这个话题伴生的其实是多样、碎片的应用场景。场景是碎片的，产品是碎片的，那么芯片呢？也只能是碎片的、专用的，不能是通用的吗？通用计算老大哥CPU、GPU的地位会旁落吗？未来通用计算和专用计算的关系如何发展？
时擎 科技 总裁于欣告诉，针对不同应用的架构设计，是一定需要的。领域专用架构（DSA）处理器和芯片，本质上就是要解决通用性和专用性平衡和取舍的问题。
“这里有两个大前提，一是端侧的应用比较碎片化，第二是对功耗和成本往往有比较高的要求。在这两个前提下，如何既能保证相对于某个场景足够的竞争力，以满足成本和功耗的要求，同时又能兼顾足够的市场空间——这是每一家公司都要面临的挑战，也是对产品定义能力的考验”，他强调。
通用计算芯片固然能够覆盖边缘计算程序所需要的所有运算 *** 作，但在芯片架构伸缩性、性能方面，确实无法及时适应边缘侧需求的快速增长。通用计算和专用计算芯片已经呈现出融合发展的趋势。并且，计算特性决定了边缘芯片和云端芯片的不同，架构设计需要进行优化定制。
灵汐 科技 副总经理华宝洪表示，二者要相辅相成，最好能融为一体。在专用计算芯片中会包括通用计算的核，比如Arm或RISC-V等IP内核。新型计算架构芯片比如类脑计算芯片中，除了包括神经拟态计算核、神经网络计算核，一般还有通用的Arm核。同时，通用计算芯片比如最新的Arm芯片，也会内置部分针对传统神经网络加速的IP核。异构融合芯片架构是发展的必然。
伴随这一趋势，意味着需要把负责加速的专用计算单元移入通用编程模型中，且创建通用处理器的压力始终存在。Imagination计算业务产品管理总监Rob Fisher表示，这主要是从通用处理器编程的易用性角度来考虑的。当任务的规模或所需性能远远超出通用解决方案所能容纳的范围时，这种模式将受到限制。
他指出，GPU就是一个很好的示例。在实际应用中，将图形处理工作负载卸载到GPU上的优势很明显，从而推动了高效图形处理器的独立开发。矢量处理器正越来越多地与CPU架构紧密结合，从而允许对计算任务进行指令级加速。
雪湖 科技 副总裁赵小吾表示，针对不同场景下功能和性能的不同要求，边缘的需求更复杂，很难用一个通用的架构或者平台来满足大多数的需求，所以会针对不同应用场景进行专门的架构设计。性能要求不高，算法变化快的部分可以使用通用计算芯片，比如CPU；性能要求高，算法相对固化的部分可以使用专用计算芯片，比如ASIC；对性能和算法灵活性都有一定要求的部分可以使用FPGA可编程芯片。
他以智慧交通领域的边缘计算为例谈到，由于基本都是室外场景，环境复杂且恶劣，既要满足AI大算力和低延时，又要满足可靠性和稳定运行，因此目前大部分边缘计算机都无法满足需求。而采用了室外基站同等级的芯片为这种场景定制了专用的大算力计算机，才满足了这些特殊场景的需求。
随着高性能计算和机器学习的兴起，异构处理器必须处理的工作负载急剧增加，在整个半导体行业建立开放的生态合作至关重要。
不久前，英特尔、AMD、Arm、高通、台积电等已经联合成立了Chiplet标准联盟，推出了通用Chiplet的高速互联标准UCIe。在UCIe的框架下，互联接口标准得到统一，各类不同工艺、不同功能的Chiplet芯片，有望通过2D、25D、3D等各种封装方式整合在一起，多种形态的处理引擎将共同组成超大规模的复杂芯片系统。
英伟达在上个月的GTC22上，一方面宣布了对UCIe规范的支持，另一方面，宣布为半定制芯片开放其NVLink-C2C互连技术，这是一种支持内存一致性的芯片到芯片、裸片到裸片的互连技术。这一路线已经明确展现了英伟达的异构决心，按照这一规划，理论上甚至可以将英伟达的芯片与竞争对手的芯片放入同一个封装中。
黄仁勋告诉，他第一喜欢PCIe，第二喜欢UCIe，并且预测五年内UCIe的好处会逐渐显现。至于英伟达自身的NVlink互连技术，他强调优势在于直连能力。UCIe不能直接接入芯片，仍然是一个外设接口；而NVlink的优势在于可以直接连接，几乎就像直接连接到大脑一样。一定程度上，这可能会导致它的组装比较复杂，合作伙伴和客户必须非常了解NVlink。不过，一旦他们能做好这一点，就可以充分利用芯片内部的所有资源，就像这些资源都在同一个芯片上一样。
这一解答既表明了英伟达并不打算自我排除在在UCIe联盟之外，同时也展现出了对自身NVLink互连技术的绝对信心，推测该技术也将成为英伟达构建异构生态的关键。
边缘计算市场的巨大潜力，自然也吸引着云端芯片巨头的竞逐，他们正通过异构计算、先进制程、先进封装等方式进行全面布局，加之高筑的生态壁垒，国内AI芯片厂商是否有机会与之一搏？
“能造得了摩天大楼的，不一定擅长雕梁画柱。当然相对于云端目前高度垄断和集中的格局来说，边缘侧还没有确定的格局，大家都有机会，而具有更强技术能力和落地能力的厂家，会有更大的机会在竞争中脱颖而出”，时擎 科技 于欣表示，“云边端在某些场景融合协同是有道理的，但本身从芯片设计的角度来说，还是会有很大的区别。”
灵汐 科技 华宝洪则认为，异构计算、先进制程、先进封装等均是手段，不能从根本上解决高能效比、小样本学习、在线学习等问题。在行业导向和市场需求的双重驱动下，冯·诺依曼架构和非冯·诺依曼架构的异构融合，将成为驱动边缘计算技术创新与未来行业高质量发展的核心引擎。
一方面，冯·诺依曼架构的芯片依然在走“暴力计算”的美学方向，会考虑用最先进制程、最先进封装来提升算力；另一方面，非冯·诺依曼架构优先通过架构创新来满足在生物神经网络、类脑方向和新型混合神经网络等领域的规模化使用。以类脑计算为代表的新型计算架构将与传统计算架构深度融合，引领新一轮的技术变革。
雪湖 科技 赵小吾表示，业界头部厂商都开始用小芯片拼凑大芯片的方式来完成产品布局，以满足不同场景的算力需求。例如苹果和英伟达，都开始采用这种“拼积木”的方式，这是非常明确的趋势。
国内这两年市场很热发展很快，但形成规模和有竞争力的厂商并不多。“芯片还是一个需要积累的产业，且产业链比较长”， 赵小吾表示，“目前国内小而多的形态不利于去和上下游争夺话语权，预计未来1-2 年里应该会迎来一波AI芯片厂商淘汰潮。”
爱芯元智创始人、董事长兼CEO仇肖莘也表达了类似观点，她谈到，现在对国产芯片产业是千载难逢的机会，由于市场需求和国家支持，涌现了许多创业型公司。而从大环境出发，我国的芯片行业还属于初期阶段，正呈现出一种百花齐放的态势，但随着产业的不断发展壮大，随之而来的行业整合也将是必经过程。
她强调，这符合芯片行业在过去几十年发展的规律，经过这样的整合，业内一定会出现头部企业，这对于国家整体产业发展是非常重要的。只有这样，中国企业和国际大厂才有同台竞技的机会。
灵汐 科技 华宝洪表示，边缘AI芯片市场仍处于开放状态，没有绝对的霸主。新兴的、多样化的应用场景为国产AI芯片带来了巨大的市场机会，特别是在自动驾驶、智能安防、智能物联网和可穿戴设备等越来越碎片化的市场，国产AI芯片厂商和国际巨头芯片厂商是站在同一起跑线上的，甚至在某些领域更有优势。
就像计算架构领域一位著名的科学家所说，现在正是芯片体系架构百花齐放的黄金时代，这一时代前所未有。尽管CPU、GPU会持续创新，且在某些计算任务上是不可或缺的，但是AI加速计算、数据爆炸等趋势催生的新市场，一定是巨大且多样的，这就给了AI芯片公司带来了新的机会。
从CPU来看，x86架构统治PC和服务器已有松动迹象，Arm一路从手机端和IoT逐渐向上，攻入PC和服务器领域。RISC-V也从物联网设备起步，向更大量的设备进行布局。冯·诺依曼架构和非冯·诺依曼架构的异构融合，正在通往规模化的道路上……
每一次技术浪潮，都会产生新的领导型公司。边缘AI会吗？2017年中国半导体封装测试技术与市场年会已经过去一个月了，但半导体这个需要厚积薄发的行业不需要蹭热点，一个月之后，年会上专家们的精彩发言依然余音绕梁。除了“封装测试”这个关键词，嘉宾们提的最多的一个关键词是“物联网”。因此，将年会上的嘉宾观点稍作整理，让我们再一起思考一下物联网时代的先进封装。
智能手机增速放缓
半导体下游市场的驱动力经历了几个阶段，首先是出货量为亿台量级的个人电脑，后来变成十亿台量级的手机终端和通讯产品，而从2010年开始，以智能手机为代表的智能移动终端掀起了移动互联网的高潮，成为最新的杀手级应用。回顾之前的二三十年，下游电子行业杀手级应用极大的拉动了半导体产业发展，不断激励半导体厂商扩充产能，提升性能，而随着半导体产量提升，半导体价格也很快下降，更便宜更高性能的半导体器件又反过来推动了电子产业加速发展，半导体行业和电子行业相互激励，形成了良好的正反馈。但在目前， 智能手机的渗透率已经很高，市场增长率开始减缓，下一个杀手级应用将会是什么？
物联网可能成为下一个杀手级应用
根据IHS的预测，物联网节点连接数在2025年将会达到700亿。
从数量上来看，物联网将十亿量级的手机终端产品远远抛在后面，很可能会成为下一波的杀手级应用。但物联网的问题是产品多样化，应用非常分散。我们面对的市场正从单一同质化大规模市场向小规模异质化市场发生变化。对于半导体这种依靠量的行业来说，芯片设计和流片前期投入巨大，没有量就不能产生规模效应，摊销到每块芯片的成本非常高。
除了应对小规模异质化的挑战， 物联网需要具备的关键要素还包括 ：多样的传感器（各类传感器和Sensor Hub），分布式计算能力（云端计算和边缘计算），灵活的连接能力（5G，WIFI，NB-IOT，Lora, Bluetooth, NFC，M2M…），存储能力(存储器和数据中心)和网络安全。这些关键要素会刺激CPU/AP/GPU，SSD/Memory,生物识别芯片，无线通讯器件，传感器，存储器件和功率器件的发展。
物联网多样化的下游产品对封装提出更多要求
物联网产品的多样性意味着芯片制造将从单纯追求制程工艺的先进性，向既追求制程先进性，也最求产品线的宽度发展。物联网时代的芯片可能的趋势是：小封装，高性能,低功耗,低成本,异质整合（Stacking，Double Side, EMI Shielding, Antenna…）。
汽车电子的封装需求： 汽车电子目前的热点在于ADAS系统和无人驾驶AI深度学习。全球汽车2016年产销量约为8000万台，其中中国市场产销量2800万台，为汽车电子提供了足够大的舞台。ADAS汽车系统发展前景广阔，出于安全考虑，美国NHTSA要求从2018年5月起生产的汽车需要强制安装倒车影像显示系统。此外，车道偏离警示系统（LDW），前方碰撞预警系统（FCW），自动紧急刹车系统（AEBS），车距控制系统（ACC），夜视系统（NV）市场也在快速成长。中国一二线城市交规越来越严格也使得人们对ADAS等汽车电子系统的需求提升。ADAS，无人驾驶，人工智能，深度学习对数据处理实时性要求高，所以要求芯片能实现超高的计算性能，另外对芯片和模块小型化设计和散热也有要求，未来的汽车电子芯片可能需要用25D技术进行异构性的集成，比如将CPU，GPU，FPGA，DRAM集成封装在一起。
个人移动终端的封装需求： 个人消费电子市场也将继续稳定增长，个人消费电子设备主要的诉求是小型化，省电，高集成度，低成本和模块化。比如个人移动终端要求能实现多种功能的模块化，将应用处理器模块，基带模块，射频模块，指纹识别模块，通讯模块，电源管理模块等集成在一起。这些产品对芯片封装形式的要求同样是小型化，省电，高集成度，模块化，芯片封装形式主要是“Stack Die on Passive”,“Antenna in SiP”,“Double Side SiP等。比如苹果的3D SiP集成封装技术，从过去的ePOP & BD PoP，发展到目前的是HBW-PoP和FO-PoP，下一代的移动终端封装形式可能是FO-PoP加上FO-MCM,这种封装形式能够提供更加超薄的设计。
5G 网络芯片的封装需求： 5G网络和基于物联网的NB-IOT网络建设意味着网络芯片市场将会有不错的表现。与网络密切祥光的大数据，云计算和数据中心，对存储器芯片和FPGA GPU/CPU的需求量非常大。通信网络芯片的特点是大规模，高性能和低功耗，此外，知识产权（IP）核复杂、良率等都是厂商面临的重要问题。这些需求和问题也促使网络芯片封装从Bumping & FC发展到25D，FO-MCM和3D。而TSV技术的成功商用，使芯片的堆叠封装技术取得了实质性进展，海力士和三星已成功研发出3D堆叠封装的高带宽内存（HBM），Micron和Intel等也正在联合推动堆叠封装混合存储立方体（HMC）的研发。在芯片设计领域，BROADCOM、GLOBAL FOUNDRIES等公司也成功引入了TSV技术，目前已能为通信网络芯片提供25D堆叠后端设计服务。
上游晶圆代工厂供应端对封装的影响
一方面，下游市场需求非常旺盛，另外一方面，大基金带领下的资本对晶圆代工制造业持续大力投资，使得上游的制造一直在扩充产能据SEMI估计,全球将于2017年到2020年间投产62座半导体晶圆厂，其中26座在中国大陆，占全球总数的42%。目前晶圆厂依然以40
nm以上的成熟制程为主，占整体晶圆代工产值的60%。未来，汽车电子，消费电子和网络通信行业对芯片集成度、功能和性能的要求越来越高，主流的晶圆厂中芯和联电都在发展28nm制程，其中台积电28nm制程量产已经进入第五年，甚至已经跨入10Xnm制程。
随着晶圆技术节点不断逼近原子级别，摩尔定律可能将会失效。如何延续摩尔定律？可能不能仅仅从晶圆制造来考虑，还应该从芯片制造全流程的整个产业链出发考虑问题，需要 对芯片设计，晶片制造到封装测试都进行系统级的优化。 因此， 晶圆制造，芯片封测和系统集成三者之间的界限将会越来越模糊。 首先是芯片封测和系统集成之间出现越来越多的子系统，各种各样的系统级封装SiP需要将不同工艺和功能的芯片，利用3D等方式全部封装在一起，既缩小体积，又提高系统整合能力。Panel板级封装也将大规模降低封装成本，提高劳动生产效率。其次，芯片制造和芯片封测之间出现了扇入和扇出型晶圆级封装，FO-WLP封装具有超薄，高I/O脚数的特性，是继打线，倒装之后的第三代封装技术之一，最终芯片产品具有体积小，成本低，散热佳，电性能优良，可靠性高等优势。
先进封装的发展现状
先进封装形式在国内应用的越来越多，传统的TO和DIP封装类型市场份额已经低于20%，
最近几年，业界的先进封装技术包括以晶圆级封装（WLCSP）和载板级封装（PLP）为代表的21D，3D封装，Fan Out WLP，WLCSP，SIP以及TSV,
2013年以前，25D TSV封装技术主要应用于逻辑模块间集成，FPGA芯片等产品的封装，集成度较低。2014年，业界的3D TSV封装技术己有部分应用于内存芯片和高性能芯片封装中，比如大容量内存芯片堆叠。2015年，25D TSV技术开始应用于一些高端GPU/CPU,网络芯片,以及处理器（AP）+内存的集成芯片中。3D封装在集成度、性能、功耗，更小尺寸，设计自由度，开发时间等方面更具优势，同时设计自由度更高，开发时间更短，是各封装技术中最具发展前景的一种。在高端手机芯片，大规I/O芯片和高性能芯片中应用广泛，比如一个MCU加上一个SiP，将原来的尺寸缩小了80%。
目前国内领先封装测试企业的先进封装能力已经初步形成
长电科技王新潮董事长在2017半导体封装测试年会上，对于中国封测厂商目前的先进封装技术水平还提到三点：
SiP 系统级封装： 目前集成度和精度等级最高的SiP模组在长电科技已经实现大规模量产；华天科技的TSV+SiP指纹识别封装产品已经成功应用于华为系列手机。
WLP 晶圆级封装 ：长电科技的Fan Out扇出型晶圆级封装累计发货超过15亿颗，其全资子公司长电先进已经成为全球最大的集成电路Fan-In WLCSP封装基地之一；晶方科技已经成为全球最大的影像传感器WLP晶圆级封装基地之一。
FC 倒装封装： 通过跨国并购，国内领先企业获得了国际先进的FC倒装封装技术，比如长电科技的用于智能手机处理器的FC-POP封装技术；通富微电的高脚数FC-BGA封装技术；国内三大封测厂也都基本掌握了16/14nm的FC倒装封装技术。
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