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。物联网是一个超级产业，涉及领域非常多，其中又有很多细分技术，而且应用碎片化。2020年，工信部发出了《关于深入推进移动物联网全面发展的通知》，意在推动移动物联网的规模化发展，将物联网碎片化的应用“串”起来。2020年，我国窄带物联网NB-IoT基站数和5G基站数均超过了70万个，移动物联网连接数超过了108亿。2021年，物联网发展将有哪些主要趋势？
NB-IoT仍在爬坡
目前我国NB-IoT的连接数已经超过了12亿，应用创新不断深化，水表、气表等领域应用已经达到了千万级，智慧停车、智慧路灯、智慧物流等百万级的应用领域正在不断涌现。
数据显示，目前中国电信的NB-IoT用户近8000万，NB-IoT连接数全球第一，NB市场占有率行业第一。同时，中国电信还部署了全球物联网领域首个异地多活NB-IoT设备服务平台，可提供亿级以上物联网设备服务，确保端到端业务流程安全。
凭借广覆盖、低功耗、低成本、大连接等特点，NB-IoT已经成为蜂窝物联网领域的主流技术。市场研究机构CounterpointIoT的最新研究数据显示，全球移动物联网连接数将在2025年突破50亿大关，其中NB-IoT的贡献比将接近一半。
2021年，由于NB-IoT的规模应用，芯片的生产成本会进一步下降，即使考虑到近期芯片、元器件缺货，NB-IoT模组整体价格下降的趋势不会改变。随着城市管理智能化的深入，NB-IoT的商业部署只会进一步加快，这将带动提高NB-IoT基站的使用率和新基站的部署。但期望NB-IoT能够在越过1亿连接数后，产生“滚雪球”的产业效应，只是一种乐观估计，主要原因是NB-IoT的应用场景、接入平台还比较分散，从梅特卡夫定律看，NB-IoT目前处于连接数的积累阶段，发展拐点还没有到来。
同时，NB-IoT也面临一些挑战，业内人士认为这些挑战体现在NB-IoT功耗、网络覆盖、商业模式三个方面。
NB-IoT的主要优势之一是低功耗。当前在移动物联网上，普遍采用的还是2G模块，NB-IoT的功耗比2G略好，但在中等频率和高频率实时使用时并没有非常明显的优势，而NB-IoT深度待机模式的功耗和2G掉电模式相差不多。所以以目前NB-IoT模块的实际功耗看，十年的超长待机时间是无法实现的，因此在低功耗一项上，NB-IoT优势并没有预计的大，所以采用NB-IoT的动力不够强。在网络覆盖上，NB-IoT相对于2G/3G/4G网络，其覆盖范围和网络质量还需提高，这也会影响用户的使用信心。在商业模式上，即使运营商开启高频服务功能，每年NB-IoT资费可以提升到35~40元，虽然提升了物联网业务的ARPU值（每用户平均收入），但对于运营商的直接收入贡献还非常有限。
LoRa发力室内场景
目前，在全球范围内已超过1亿个LoRa终端接入节点，中国作为最大的物联网应用市场，占了近半的LoRa节点部署数量，在一些能源、公共安全、智慧楼宇、电力、军事工业等行业得到应用。目前，LoRa技术也正在发力于室内场景应用，这将会成为LoRa最值得期待的市场。
LoRa最早于国外起步，在欧、美等国获得应用，但是应用相对分散。相比国外，国内起步较晚，LoRaWAN 协议的标准化落地情况比较差，但是发展速度快、应用丰富、规模大。作为和NB-IoT相似的技术，LoRa的问题与挑战主要是缺少政策及运营商的大力支持，但因为LoRa有其适用的场景，连接数一直在增长。
LoRa的问题是严重碎片化，这不仅制约LoRa产业的发展，也制约着LoRa企业的发展，且目前的产品丰富度无法满足碎片化应用需求，而且国内已有应用领域的市场增量有限，需要寻找新的应用领域拓展市场。目前电力和家居行业转向通过LoRa技术来解决问题。
从LoRa产业链看，相比于其他多数的无线通信技术，LoRa技术除了技术层面上的优势以外，丰富 健康 的产业链生态也是其优势之一，目前已形成了一个从LoRa芯片、模组、网关、终端、平台、系统集成商到解决方案提供商以及互联网企业、电信运营商等共同参与的格局。
哪些领域机会更多
疫情暴发以来，非接触式的远距离测温仪、巡逻无人机、防疫机器人等物联网产品在疫情防控和复工复产中，得到了广泛运用，2021年，这些应用会进一步升级，并将向在医疗保健中发挥作用发展。Forrester的研究预测，物联网会通过可穿戴设备和传感器实现主动的医疗保健参与，这将是2021年物联网应用的一大趋势。
Forrester认为，消费者将在2021年获得更多种类的无线连接。不仅有5G和移动物联网设备，蓝牙、Zigbee和近场通信（NFC）都在解决类似的物联网使用案例。Forrester的报告指出。诸如可穿戴设备和传感器之类的互动和主动参与将激增，它们可以检测患者在家中的 健康 状况。COVID-19之后的医疗保健将以数字医疗经验为主导，并将提高虚拟医疗的有效性。在家中监视的便利性将激发消费者对数字 健康 设备的赞赏和兴趣，因为他们可以对自己的 健康 有更深入的了解。数字医疗设备的价格将变得对消费者更加友好。
由于新冠肺炎疫情，迫使许多患者留在家里或延误了必要的护理，这使慢性病得不到控制，可预防的病得不到重视。医疗机构可以利用接入物联网的医疗设备增进对患者 健康 的了解，跟踪个性化医疗的结果。
另一方面，智能办公的利用率也会大大增长，Forrester期望至少80％的公司为未来的办公室制定全面的战略，其中包括IoT应用程序以增强员工安全性并提高资源效率，例如智能照明、电源、能源、环境监控和基于传感器的空间利用率等。高流量区域的活动监视对于优先进行站点清洁，管理拥挤区域以及修改办公室布局以实现 社会 疏远非常必要。芯片制造曝光率是指在制造芯片的过程中，光刻胶曝光的次数。光刻胶是一种特殊的化学物质，其可塑性非常好，可以根据芯片设计的图案进行曝光，形成芯片的结构和电路。曝光后，光刻胶会被刻蚀掉，而未曝光的部分则保留下来，形成芯片的结构和电路。
曝光率是芯片制造中一个非常重要的指标，它决定了芯片的制造成本和质量。较高的曝光率意味着更多的光刻胶被曝光，芯片的制造成本也会随之增加。另外，高曝光率还会导致芯片制造中出现一些缺陷，如曝光不足、曝光过程中出现的瑕疵等，这些都会对芯片的质量造成影响。
因此，在芯片制造过程中，需要根据具体的制造要求和工艺流程来确定合适的曝光率。一般来说，曝光率应该在一个合理的范围内，既要保证芯片的制造成本，又要保证芯片的质量和稳定性。根据不同的工艺流程和芯片设计，曝光率可能会有所不同，但一般来说，合理的曝光率应该在100-250之间。
总之，芯片制造曝光率是芯片制造中一个非常重要的指标，它直接关系到芯片的制造成本和质量。在制定芯片制造工艺流程时，需要根据具体情况来确定合适的曝光率，以保证芯片的质量和稳定性。
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