物联网的发展前景如何？大家可以谈谈对物联网发展前景的看法。。

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》

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。

AIoT（人工智能物联网）未来发展前景十分广阔。它将使用AI技术实现对设备、数据和应用的连接，从而为企业带来新的发展机遇。AIoT可以帮助企业实现效率的大幅度提升，同时也可以帮助企业减少成本开销。此外，AIoT还能够帮助企业针对不断变化的需要快速作出决定和行动。

物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是“信息化”时代的重要发展阶段。物联网正加速进入“跨界融合、集成创新和规模化发展”新阶段。根据沃达丰公布的最新“2017年物联网市场晴雨表”，在物联网的具体行业场景渗透上，排名靠前的分别为公共部门、医疗、能源与公共事业;同时未来渗透率增长较快的分别为能源、零售、医疗。
在于上海举行的“2017物联网产业峰会”上，中国电信、中国移动、中国联通三大运营商纷纷表示正积极布局下一代物联网络。
随着以5G技术为标杆的移动互联网时代到来，万物互联、万物感知正逐渐成为现实。
随着移动互联网时代发展瓶颈显现，眼下正迎来物联网时代，更多的联网设备将是各类智能终端，包括摄像头、冰箱、种种传感器……物联网是大势所趋，预计到2025年，我国有望成为全球最大的物联网市场。
国内物联网产业经过近十年发展，目前产业体系逐步形成，现在包括芯片、元器件、设备、软件、系统集成、运营应用在内物联网产业比较丰富。相关主管部门不久后可能会发布关于物联网产业产品目录。现在，国内物联网产业规模基本突破9300亿元，从区域来看环渤海、长三角、珠三角、中西部地区物联网发展比较聚集。
预测到2025年，所有物联网连接中的72%将使用WiFi和Zigbee这样的短距离传输技术。物联网蜂窝连接到2025年将达到220亿个(2015年底这一数字为334亿)，其中大部分将基于LTE。互联车辆将成为一个关键领域，2025年45%的蜂窝物联网连接将会在这个领域。
物联网的技术前景是广阔的，在目前的消费背景下，未来还会有更多的新式产品出现，这些正是物联网技术发展的必然结果，所以投身于物联网的技术研发，是很有前景的一件事。

物联网的应用领域涉及到方方面面，在工业、农业、环境、交通、物流、安保等基础设施领域的应用，有效的推动了这些方面的智能化发展，使得有限的资源更加合理的使用分配，从而提高了行业效率、效益。

在家居、医疗健康、教育、金融与服务业、旅游业等与生活息息相关的领域的应用，从服务范围、服务方式到服务的质量等方面都有了极大的改进，大大的提高了人们的生活质量;

在涉及国防军事领域方面，虽然还处在研究探索阶段，但物联网应用带来的影响也不可小觑，大到卫星、导d、飞机、潜艇等装备系统，小到单兵作战装备，物联网技术的嵌入有效提升了军事智能化、信息化、精准化，极大提升了军事战斗力，是未来军事变革的关键。

一、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；

高速路口设置道路自动收费系统(简称ETC)，免去进出口取卡、还卡的时间，提升车辆的通行效率;公交车上安装定位系统，能及时了解公交车行驶路线及到站时间，乘客可以根据搭乘路线确定出行，免去不必要的时间浪费。

社会车辆增多，除了会带来交通压力外，停车难也日益成为一个突出问题，不少城市推出了智慧路边停车管理系统，该系统基于云计算平台，结合物联网技术与移动支付技术，共享车位资源，提高车位利用率和用户的方便程度。

该系统可以兼容手机模式和射频识别模式，通过手机端APP软件可以实现及时了解车位信息、车位位置，提前做好预定并实现交费等等 *** 作，很大程度上解决了“停车难、难停车”的问题。

二、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，甚者还可以学习用户的使用习惯，从而实现全自动的温控 *** 作，使用户在炎炎夏季回家就能享受到冰爽带来的惬意；

通过客户端实现智能灯泡的开关、调控灯泡的亮度和颜色等等; 插座内置Wifi，可实现遥控插座定时通断电流，甚者可以监测设备用电情况，生成用电图表让你对用电情况一目了然，安排资源使用及开支预算;

智能体重秤，监测运动效果。内置可以监测血压、脂肪量的先进传感器，内定程序根据身体状态提出健康建议; 智能牙刷与客户端相连，供刷牙时间、刷牙位置提醒，可根据刷牙的数据生产图表，口腔的健康状况;

智能摄像头、窗户传感器、智能门铃、烟雾探测器、智能报警器等都是家庭不可少的安全监控设备，你及时出门在外，以在任意时间、地方查看家中任何一角的实时状况，任何安全隐患。看似繁琐的种种家居生活因为物联网变得更加轻松、美好。

三、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，互联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。

美国布法罗大学早在 2013 年就提出研究深海互联网项目，通过特殊处理的感应装置置于深海处，分析水下相关情况，海洋污染的防治、海底资源的探测、甚至对海啸也可以提供更加可靠的预警。该项目在当地湖水中进行试验，获得成功，为进一步扩大使用范围提供了基础。

利用物联网技术可以智能感知大气、土壤、森林、水资源等方面各指标数据，对于改善人类生活环境发挥巨大作用。

趋势和特征

物联网近年来的主要显着趋势是由互联网连接和控制的设备的爆炸性增长。物联网技术的广泛应用意味着从一个设备到另一个设备的具体细节可能大不相同，但大多数人都具有基本特征。

物联网为将物理世界更直接地集成到基于计算机的系统中创造了机会，从而提高了效率、经济效益和减少了人力。

物联网设备的数量在 2017 年同比增长 31% 至 84 亿，预计到 2020 年将有 300 亿台。物联网的全球市场价值预计为到 2020 年达到 71 万亿美元。

环境智能和自主控制并不是物联网最初概念的一部分。环境智能和自主控制也不一定需要互联网结构。然而，（英特尔等公司）的研究发生了转变，将物联网和自主控制的概念结合起来，初步成果朝着这个方向发展，将物体视为自主物联网的驱动力。

在这种情况下，一种有前途的方法是深度强化学习，其中大多数物联网系统提供动态和交互式环境。训练代理（即 IoT 设备）在这样的环境中表现得更聪明，无法通过传统的机器学习算法（例如监督学习）来解决。

通过强化学习方法，学习代理可以感知环境状态（例如，感知家庭温度），执行 *** 作（例如，打开或关闭暖通空调）并通过最大化其长期获得的累积奖励来学习。

可以在三个级别提供物联网智能：物联网设备、边缘/雾节点和云计算。每个级别对智能控制和决策的需求取决于物联网应用的时间敏感性。例如，自动驾驶汽车的摄像头需要进行实时障碍物检测以避免发生事故。

通过将数据从车辆传输到云实例并将预测返回给车辆，这种快速决策是不可能的。相反，所有 *** 作都应在车辆本地执行。集成高级机器学习算法，包括深度学习物联网设备是一个活跃的研究领域，使智能对象更接近现实。

此外，通过分析物联网数据、提取隐藏信息和预测控制决策，可以从物联网部署中获得最大价值。物联网领域使用了各种各样的机器学习技术，从回归、支持向量机和随机森林等传统方法到卷积神经网络、LSTM和变分自动编码器等高级方法。

未来，物联网可能是一个非确定性和开放的网络，其中自动组织或智能的实体（Web 服务、SOA组件）和虚拟对象（化身）将可互 *** 作并能够独立行动（追求自己的目标）目标或共享目标）取决于上下文、情况或环境。

通过上下文信息的收集和推理以及对象检测环境变化（影响传感器的故障）并引入合适的缓解措施的能力的自主行为构成了一个主要的研究趋势，显然需要为物联网技术提供可信度。

市场上的现代物联网产品和解决方案使用各种不同的技术来支持这种上下文感知自动化，但需要更复杂的智能形式，以允许在真实环境中部署传感器单元和智能网络物理系统。

以上内容参考 百度百科-物联网

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