2021年国内物联网行业环境分析

2006至2020年，物联网应用从闭环、碎片化走向开放、规模化，智慧城市、工业物联网、车联网等率先突破。中国物联网行业规模不断提升，行业规模保持高速增长，江苏、浙江、广东省行业规模均超千亿元。

截至到2019年，我国物联网市场规模已发展到15万亿元。未来巨大的市场需求将为物联网带来难得的发展机遇和广阔的发展空间。

近年来，我国政府出台各类政策大力发展物联网行业，不少地方政府也出台物联网专项规划、行动方案和发展意见，从土地使用、基础设施配套、税收优惠、核心技术和应用领域等多个方面为物联网产业的发展提供政策支持。在工业自动控制、环境保护、医疗卫生、公共安全等领域开展了一系列应用试点和示范，并取得了初步进展。

目前我国物联网行业规模已达万亿元。中国物联网行业规模超预期增长，网络建设和应用推广成效突出。在网络强国、新基建等国家战略的推动下，中国加快推动IPv6、NB-IoT、5G等网络建设，消费物联网和产业物联网逐步开始规模化应用，5G、车联网等领域发展取得突破。

政策推动我国物联网高速发展

自2013年《物联网发展专项行动计划》印发以来，国家鼓励应用物联网技术来促进生产生活和社会管理方式向智能化、精细化、网络化方向转变，对于提高国民经济和社会生活信息化水平，提升社会管理和公共服务水平，带动相关学科发展和技术创新能力增强，推动产业结构调整和发展方式转变具有重要意义。

以数字化、网络化、智能化为本质特征的第四次工业革命正在兴起。物联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物，通过对人、机、物的全面互联，构建起全要素、全产业链、全价值链全面连接的新型生产制造和服务体系，是数字化转型的实现途径，是实现新旧动能转换的关键力量。

我国物联网行业呈高速增长状态 未来将有更广阔的空间

自2013年以来我国物联网行业规模保持高速增长，增速一直维持在15%以上，江苏、浙江、广东省行业规模均超千亿元。中国通信工业协会的数据表明，随着物联网信息处理和应用服务等产业的发展，中国物联网行业规模已经从2013年的4896亿元增长至2019年的15万亿元。

虽然我国物联网发展显著，但我国物联网行业仍处于成长期的早中期阶段。目前中国物联网及相关企业超过3万家，其中中小企业占比超过85%，创新活力突出，对产业发展推动作用巨大。

物联网作为中国新一代信息技术自主创新突破的重点方向，蕴含着巨大的创新空间，在芯片、传感器、近距离传输、海量数据处理以及综合集成、应用等领域，创新活动日趋活跃，创新要素不断积聚。

物联网在各行各业的应用不断深化，将催生大量的新技术、新产品、新应用、新模式。未来巨大的市场需求将为物联网带来难得的发展机遇和广阔的发展空间。

在政策、经济、社会、技术等因素的驱动下，2020年GSMA移动经济发展报告预测，2019-2025年复合增长率为9%左右，2020年中国物联网行业规模目标16亿元，按照目前物联网行业的发展态势，十三五规划的目标有望超预期完成;预计到2025年，中国物联网行业规模将超过27万亿元。

未来物联网行业将向着多元方向发展

标准化是物联网发展面临的最大挑战之一，它是希望在早期主导市场的行业领导者之间的一场斗争。目前我国物联网行业百家争鸣，还未有一个统一的标准出现。因此在未来可能通过不断竞争将会出现限数量的供应商主导市场，类似于现在使用的Windows、Mac和Linux *** 作系统。

合规化同样是当下物联网面临的问题之一，特别是数据隐私问题。目前数据隐私已成为网络社会的一个关键词，各种用户数据泄露或被滥用的事件频发，特别是Facebook的丑闻引发了全球担忧。

因此在未来，我国各种立法和监管机构将提出更加严格的用户数据保护规定，，用户的敏感数据可能会随着时间的推移而受到更严格的监管。

安全化是指预防物联网软件遭受网络黑客攻击，在未来，以安全为重点的物联网设施将受到更多的关注，特别是某些特定的基础行业，如医疗健康、安全安防、金融等领域。

多重技术推动物联网技术创新

从技术创新趋势来看，物联网行业发展的内生动力正在不断增强。连接技术不断突破，NB-Iot、eMTC、Lora等低功耗广域网全球商用化进程不断加速;物联网平台迅速增长，服务支撑能力迅速提升;

区块链、边缘计算、人工智能等新技术题材不断注入物联网，为物联网带来新的创新活力。受技术和产业成熟度的综合驱动，物联网呈现“边缘的智能化、连接的泛在化、服务的平台化、数据的延伸化”等特点。

——以上数据来源于前瞻产业研究院《中国物联网行业应用领域市场需求与投资预测分析报告》

低成本战略。
格兰仕采取的是低成本战略，是所有战略中最容易理解和接受的，它的目标就是使企业成为市场中成本最低的生产者，让企业的产品或服务在市场它有三种方式：同样的质量较低的价格，同样的价格更好的质量，更好的质量较低的价格。
格兰仕集团是中国家电业具有广泛国际影响力的龙头企业之一，面向全球提供健康家电和智慧家居解决方案。1978年9月28日创业以来，格兰仕一直专注在制造业创新发展，从一台微波炉开始书写家电传奇，由微波炉龙头企业发展为综合性、领先性跨国家电科技集团。2019年，格兰仕发布全球首款物联网芯片“BF-细_”，并且率行业之先，同步从硬件、软件、能源三方面着力，集成开源芯片、边缘计算等前沿技术，旨在为全球客户和用户提供真正的物联网解决方案。2021年5月，随着要约收购成功完成，格兰仕成员企业成为惠而浦（中国）股份有限公司的控股股东，融合百年创新平台与享誉全球的中国制造，凝聚多品牌资源优势，以更加系统的全屋智能家电和健康生活解决方案，响应新时代高质量发展需求，推动形成“双循环”新发展格局。

现今世界网络和数据普及，不单止智能手机能连接网络，就连手表，闹钟，家电等日常用品，也能即时在网络中提取资讯，并配合环据数据作出分析，将最好的体验反馈给 用家。而透过网络来连接人，流程，资讯和装置这个概念，亦是我们平常所说的物联网（物联网，又名物联网）。

承接上文介绍了雾计算的简单的应用和由来，下文将会介绍物联网的一个重要技术 - 边缘计算（Edge computing）。下文将会阐述边缘计算的由来，并介绍它与物联网的关系，而且会利用无人驾驶作为用例，介绍云计算的短处和边缘计算的应用。

先定义一下边缘计算（wikepedia，2019）：

这里提到很多艰涩的专业名词，例如是“分散式运算”，“节点”等，其实只是描述：边缘技术是一种技术将大型应用程式的一部分转移到（即分散式运算）日常设备中处理（即边缘节点中）。

在云计算的典型结构中（如上图），通常可分为“云（云层） - 网（雾层） - 端（边缘）”三层。“端”这一层覆盖所有终端的应用程式，亦通常是被管理的角色。当云计算一计算出结果，就会到透过“网”层，将指令发送到“端”层的应用程式执行，而应用程式收到数据后，则会发送到“云”层作计算。

而边缘计算则可以想像为给予“端”层一定程度的“自治”。在边缘计算的架构中，终点被赋予简单的存储和计算能力（与雾计算不同，这里重点是“简单”的功能） ，令它能偶尔脱离云的管理，并根据环境数据作出回应。

增加终端系统简单的计算和存取能力看似一小步，但其实这个布局有着莫大的好处，当中包括：

  - 低延迟：数据由近场产生，能快速回应

  - 独立性：在没有网络连接下，系统亦能运作

  - 合规性：无需传送用户资料，保护个人数据

  - 简化数据：终端先处理部份数据，数据简化后才向云服务器传输

  - 安全性：数据传输减少，减少网络安全风险

无人驾驶是边缘计算其中一个经典用例，亦是一个很好例子说明云计算的短处和为什么需要边缘计算。

下图展示的是常用的云计算架构，当中包括1）一架智能汽车（客户端），并且正在使用无人驾驶功能，2）互联网（Internet），用作传输数据，以及3）云服务（云计算）服务器），用作提供无人驾驶服务。

假设汽车正在以60ms-1的速度行驶，并在起始位置感测到前方3m有阻碍物。由于汽车正在使用云计算的架构，汽车本身并没有分析的功能，汽车会将感测到的影像 传送到云服务器中作分析（步骤1）。

很不幸地，由于汽车现在在北区甚远，信息在005s后才能到云服务 无上停驶，但也要经过005s才能将指令发送到汽车上执行（步骤2）。

在这段发送信息到回收指令的过程中（~01s），汽车会继续以均速行驶（60ms-1），并到6m后（= 60ms-1×01s）才会收到指令停下来 。而且会撞到在3m前的路人，酿成车祸。

汽车在起始位置感测到前方3m有阻碍物，会立刻执行停车指令（步骤1）。然后再发送影像和决策内容到云服务器中作进阶分析（步骤2），以改善无人驾驶性能。 （注：这里看似与雾计算方式相似，但在过程中，应用程式没有作任何的数据分析，只根据感应器内容作出回应。若然是雾计算的话，感应器信息会发送到雾服务中，再作分析，然后通知终端设备作出回应。）

由此可见，云服务器距离数据产生的位置较远，因此会造成较大的延迟。而无人驾驶这些需要实时作出决策的活动，则很大机会需要使用边缘计算，使计算的服务靠近产生数据的源头，做到计算更接近实际行动。

随着科技的进步，数据传输速度的快速提升，不少日常物品，例如是家用电器，车辆等，都已经嵌入感测器，并透过网络接结与互联网交换资讯，形成了庞大的物件网络（即物联网）。

物件会在运行时会收集到大量的环境数据。有些人会问，为什么不把数据都在本地（local drive）处理，其他数据再传到云服务做储存。这可能是其中一个可以实行的方法，但如果所有数据都在本地处理，物件本身要设有很多的存储装置和处理服务器。这会大大增加电力消秏和物件重量，增加成本。

因此，最好的方法是结合云计算和边缘计算的优势做出最佳的配置。在一些决定物件重大安全性的事件（例如如上文无人驾驶例子的刹车）可将决定的主导权放到边缘上，其他没有急切性的事情，则放到云服务器低成本集中处理。透过云与边缘的良好分工，大大减少成本，亦能提高运算效率。

工业物联网是指在工业中应用物联网技术，实现工业特有的价值增值的技术模式。

所有物联网都是为了实现万物互联，特别是物与物的互联，但是工业物联网又有其专有属性，原因是与工业物联网相对的消费物联网本身的联网密度、联网的实时性、联网物的异质化要求都不高，而工业物联网的要求主要表现在联网密度、联网实时性及联网异质化三个方面。

思考所有问题都需要从宏观到微观的细化过程，工业物联网也不能例外，我认为对工业物联网进行深度思考，需要从以下五个维度进行分析，否则将会要么带来一叶障目，要么带来好高骛远。

首先需要我们思考的问题是，工业物联网的价值、意义和目的是什么；第二个是工业物联网需要连什么的问题，这是一个范围的概念；第三个需要我们思考的是连入物联网的物的层级问题，也就是深度的问题；第四个需要我们思考的是实现物联的价值成本分析；第五个需要我们思考的是如何建设工业物联网。
互联网实现了计算机与计算机的连接，或者说实现了人与人的连接，这个连接带来了人的交互的便利，在这个基础上涌现出很多全新的、颠覆性的商业模式，例如，电子商务、即时通讯，社交媒体等等；而物联网将实现人与物、物与物的连接，同样我们也期望带来全新的、颠覆性的商业模式，甚至更进一步，期望带来人类生活、生产方式的全新的颠覆性的模式。

作为物联网主战场的工业物联网，人们对其的期许是在工业设计、制造、流通环节带来革命性的变革，为传统工业注入新的活力，提供新的势能，驱动工业在更高维度上发展、创新、乃至变革。随着计算、存储能力的提升，特别是大数据、人工智能的发展，任何行业对数据获取手段都提出了前所未有的要求。对数据获取手段的要求主要表现在四个特征，第一是高效性；第二是准确性；第三是实时性；第四是经济型；在当前技术能力下，能够同时满足这四个特征的就是工业物联网，首先，芯片技术已经发展到一个具有较强计算能力的MCU在美元以下，RFID芯片价格甚至已经到美分这个量级，使得工业物联网有了物质基础，同时满足了经济性要求；近三十年的通讯技术的发展，从模拟到数字，从简单调制到复杂调制技术的商用化，使无线通讯可以很廉价地覆盖几百米甚至数公里的范围，满足了数据获取的密集部署要求，同时由于工业物联网的永久在线的特征，使工业物联网满足数据获取的高效性、实时性要求；微电子技术在近年也发生了突飞猛进的发展，不论在价格上还是在进度上都有了长足的突破，满足了数据获取的准确性。

总而言之，工业物联网的出现是在以下几个条件成熟时涌现出来的不可逆转的趋势：

1、快速变化的市场需要数据支撑，产生了市场对数据获取的急切要求；

2、MCU的发展使得计算能力快速提升；

3、以调制技术为核心的通讯技术发展为联网建立的管道基础；

4、传感技术，特别是以MEMS为标志的微电子技术的发展给予感知世界提供的保证；

工业物联网不是规划出来的，是各种技术与需求发展进化的产物，是生活、生产、经济发展到一定高度后自然而然出现的，是在需求的驱动下，众多行业创新带了的自然产物。

通过工业物联网，可以把传统经济中不可数字化之物数字化，可以把传统不可数字化之行为数字化，可以把传统不可能变为可能，甚至变为容易获得、解决的方案。
这个问题是第一个问题的延续，如果不考虑经济性，那么我们可以说工业物联网连接一切可连接之物，但是，当我们在做一个务实的、有价值的方案时就不能不考虑可行性及经济性，那么工业物联网连什么呢？我们认为这是一个从哪里来到哪里去的问题，我们通过上面对价值、意义和目的分析可知，我们应该从目的反推，一切从目的出发，时刻盯紧企业需要弥补的最关键环节，例如，如果对量化OEE有需求，那么我们就要连接设备状态；如果要减少在制品，那么我们就要对在制品进行追踪；如果能源消耗对企业是重中之重，那么我们就要把能效物联化，等等。世界上不存在同样的两片树叶，同样地，世界上也不存在同样的两个企业，我们只能对企业本身进行深入分析，紧紧聚焦于企业价值，在保证经济性的基础上，确定工业物联网的实施范围方案。联网范围一个核心点是连入物的属性，也就是说我们通过分析连入物的属性与企业建设工业物联网目标的耦合度，决定需要实施工业物联网的广度。
通过分析工业物联网连什么后，我们得到了连入物的内容，接下来需要我们决定是对每个/每类连入物我们该数字化哪些属性，这里遇到工业物联网特有的一个障碍，需要连入工业物联网的物的可连通性问题， 特别是在设备互联时，可连通性表现的特别突出，例如，有的设备具有开放的通讯协议和可用的通讯接口，有的设备不开放协议等等，那么可连通性就是对方案供应商的很大的考验，我们的经验是有四种方案可供选择：

1、使用设备开放的协议；

2、使用设备自带的传感器；

3、添加新的传感器；

4、改变观察侧面及维度，使用全新的采集模式；

其中第四条，改变观察的侧面和维度，使用全新的连接方式是使用第一性原理，避开设备不开放协议或接口的阻碍，避开被设备供应商牵着鼻子走的方向，从本质上获取数据。例如：通过能效检测获得设备的使用状态，通过震动传感分析设备部件的故障、甚至是转速等，只要通过第一性原理从你需要的信息入手，而不是被动地从设备可以提供的数据入手来提供物联解决方案的方式。直接把我们需要的信息做为目标，观察除了直接连接设备外，我们还能够如何获得需要的信息，因为只有我们获得的数据能够与设备提供的数据在信息上能够“同构”即可。例如，我们可以在我们的物联设备上安装一个震动传感器，从传感器获得的数据中，我们即得到了设备是否开机，又得到了是否启动工作，同时还得到设备的转速。如果不用第一性原理，而是硬要跟设备互联，那至少要采集三个数据，并且未必设备能够给你。这就是典型的边缘计算的案例，边缘计算的计算规则一定要具有定制能力，可以说边缘计算一定是一个知识容器，可以方便地把客户、厂家，甚至是第三方的知识融入的容器，我们开发的支持脚本的设备已经具有了初步的边缘计算的功能，我们需要在这个方面继续加大支持力度。

所以，通过分析企业价值和物的可连通性，我们就可以明确定义需要连入物层级，也就明确了连入物的连接深度；

在连入物联网的物的层级中一个重要的概念是管理粒度，对于制造业来说，连入物的管理粒度大概分为如下几个层级：

1、传感级；

2、设备级；

3、产线级；

4、车间级；

5、企业级；

也就是说我们要在经济性可行的前提下定义数据获取的粒度。理论上讲，细粒度一定比粗粒度更好，更有价值，但是当加入成本分析后，可能并不一定粒度越细越好，需要按照各种制约因素找到一个平衡点。
价值成本永远在企业行为中持有权值最高的赞同或者否决的一票，通过前三项分析，我们仅剩下最后一个问题没有解决，这也是关乎价值成本的关键：管理粒度问题，我们到底需要在多细的粒度下进行管理？这带来了一个哲学问题：世界是不是需要黑盒子。什么意思呢？当我们确定一个管理粒度后，比管理粒度更细的信息将被隐藏在黑盒子中，这个黑盒子将成为我们分析深度或者认知深度的制约因素和约束条件。我们可以通过价值成本分析来找到这个平衡点，从而明确黑盒子的大小，并最终确定连入工业物联网的物的特性。
我们的期许是工业物联网建设的价值观，其他一起都是方法论。首先，我们在规划物联网时要本着既要有高瞻远瞩，又要有务实可行的精神。在思考黑盒子的大小时我们要高瞻远瞩，设计方案尽可能地以黑盒子尽量小为目标，而实施方案则按照价值成本分析选择合适的黑盒子的大小，也就是选择合适的管理粒度，从而保证投入收益的平衡，甚至我们可以把黑盒子尽量定义的大些，用以验证工业物联网的可行性，最大可能地降低工业物联网实施的风险。

总之，我们应该从以几个方案来确定工业物联网的建设原则：

1、期望获得什么结果？

2、期望用什么方式获得想要的结果？

3、需要信息基础提供什么？

4、工业物联网是否能够获得这些信息？

5、工业物联网如何获得这些信息？

6、获得这些信息的性价比如何？

7、回归分析，评估预期结果是否符合经济利益？

8、落地实施。

物联网的发展能够带给我们更多的便利，并且也能够让越来越多的人实现自己的目标，因为物联网的确是越来越发达的，而且物联网也能够提供更多优势。物联网能够成为越来越多企业运用的载体，而且也能够为企业带来更多实惠。

有很多人都比较看好物联网的发展前景，而且也能够对物联网进行更多的分析和研究。中科院院士谈物联网发展趋势，物联网的发展前景如何？我认为物联网的发展前景特别好，之所以好的原因有三个:

一、物联网的应用领域越来越广。

在这个万物互联的时代，物联网的发展前景的确会越来越好，因为物联网能够有越来越广的应用领域，而且也能够覆盖更广的范围，有越来越多的企业和居民能够使用到物联网。物联网能够带给我们更多的利益，并且也能够让更多人的生活变得越来越简单。

二、物联网的覆盖人群越来越多。

物联网的发展前景之所以这么好，就是因为物联网的确能够覆盖越来越多的人群，能够实现全民使用互联网的目标。物联网受到了越来越多人的重视，而且也能够越来越发达，能够成为更多人的首选。当物联网的覆盖人群越来越多时，就会促进物联网的发展。

三、物联网的价值越来越大。

物联网的确能够更具发展前景的，因为物联网能够发挥越来越大的作用和价值，当越来越多的人都能够认识到物联网的价值时，就能够进一步促进物联网的发展，而且物联网的确能够成为越来越发达而且重要的网络体系。物联网的确能够拥有更高的支持度，而且也能够在无形之中增加更多的使用人数。

总之，物联网的发展前景特别好。

物联网就是物物相连的互联网。

这有两层意思：

其一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；

其二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信，也就是物物相息。

物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。

物联网的应用：

1、智能交通。物联网技术在道路交通方面的应用比较成熟。随着社会车辆越来越普及，交通拥堵甚至瘫痪已成为城市的一大问题。对道路交通状况实时监控并将信息及时传递给驾驶人，让驾驶人及时作出出行调整，有效缓解了交通压力。

2、智能家居。智能家居就是物联网在家庭中的基础应用，随着宽带业务的普及，智能家居产品涉及到方方面面。 家中无人，可利用手机等产品客户端远程 *** 作智能空调，调节室温。

3、公共安全。近年来全球气候异常情况频发，灾害的突发性和危害性进一步加大，网可以实时监测环境的不安全性，情况提前预防、实时预警、及时采取应对措施，降低灾害对人类生命财产的威胁。

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。

地平线机器人是国内唯一实现车规级人工智能芯片前装量产的企业，也是边缘计算与智能芯片研发领域的实力企业，可为智能驾驶以及更广泛的智能物联网领域提供包括高效能边缘AI芯片、开放工具链、丰富算法样例等在内的全面赋能服务。目前来说，智能汽车芯片是地平线机器人的重点研发对象，同时，地平线也已经涉及到了智能家居领域，总体来说在这家公司工作还是有大大的发展空间。

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