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2020年半导体技术9大趋势展望

2019年是全球半导体行情最坏的时代,同时也是最好的时代。正所谓大浪淘沙、沉者为金,在经过了一轮市场洗礼之后,如今依旧留在战场上的,必定是拥有核心竞争力的胜出者。

一、2020 年,新技术领域测量的重要性将会更加凸显。

2020年,5G相关的先进应用将呈现爆炸式增长。这些新的应用需要使用更高的频率,尺寸也更加小巧。为了支持这一增长,测量领域会有三大发展趋势:

(一)针对设计和仿真、OTA性能测试、天线系统以及测量的新课程与新实验将被纳入核心的工程专业课程。

(二)新的测量技术(包括硬件、软件和校准)将得到发展,并成为主流产品不可或缺的一部分。

(三)新的电子产品和解决方案的开发人员将会采用不同的工具、技术指标和术语来描述和验证他们的设计成果。

此外,更多的新技术、新应用将会普遍通过软件方式来实施,这在联网应用和基于位置或导航的智能手机的应用中尤为明显。因此,软件对软件的测量将会激增,而软件工具链之间的互操作性更会成为重点。新的标准和认证体系将被创建出来,影响产品的开发过程,并且对的营销策略产生影响,以确保消费者了解以软件为中心的产品的优缺点。 

AI领域,实施人工智能体系结构的专用处理器(如 GPU 和芯片)将会大量涌现。这些人工智能架构决定了网络如何处理和传送信息,并确保信息的安全性、隐私性和完整性。量子计算和量子工程在2020年仍将处于积极宣传的阶段,但随着量子位元数量的增长,从一开始就拥有对量子系统进行控制、测量和纠错的能力显得越发重要。

可以预测到,随着测量与计算机操作融为一体,有利于实现实用量子计算机的设计人员需要掌握相关测量技术和技巧,能让量子计算迈入主流。

二、连接数据孤岛,为数据开发带来新思路。

众所周知,领先的企业会收集数据,但通常是把数据存储在一个个独立的功能模块之下,例如研发设计、生产前验证、制造、运营和服务等。

来到2020年,企业将开始采用现代云架构连接数据孤岛,例如本地部署的私有云,或者AWS或Azure等公有云。通过将这些数据集中化,企业可以把整个开发过程的绩效关联起来,从早期设计、制造到现场部署,最后再回到设计。这将给企业带来许多益处,包括快速收集和整理数据、更快地调试新产品设计、预见制造流程中存在的问题和提高产品质量。

为了获得这些优势,企业将在计算基础设施上进行投入,并确定如何存储数据(包括文件的位置和数据结构),以及选择分析工具来遴选和处理数据,从而识别异常情况和并发现趋势。此外,企业将改变工作方式,把注意力转移到由数据驱动的决策上。

三、5G和数据中心。

5G是2020年不可或缺的元素之一。5G新功能将给网络带来承载压力,数据中心和网络将暴露出新的瓶颈。 

一是工业物联网应用将带来接入量的极大增加,而车联网对时延提出了更严苛的要求。为了应对接入量的增加和满足严苛的时延要求,边缘计算将变得愈发重要。

二是越来越高的数据速率对数据中心提出了更高的要求。数据中心需要具备更快速的存储设备、更快的数据总线和更快的收发信机。除了需要满足速度和灵活性要求之外,能够追溯客户在整个网络中的活动,从而实现应用盈利,将是升级到最新标准的主要驱动力。

三是2020年,先进的设计、测试和监控能力将确保网络和产品达到预期的性能及容错可靠性。为了构建未来的网络基础架构,芯片组和产品制造商、软件公司、网络运营商、云服务公司和国际标准组织之间的合作将变得更为密切。

四、5G走向成熟将面临大量挑战。

此外,5G涉及了多方面的技术变革,将带来横跨多个领域的新技术挑战。

2020年行业的变迁体现为:从最初一小部分先行者试行5G网络,扩展到5G网络在全球的商业化,各大洲及许多国家的多家运营商都将拥有商业5G网络。

具体来看,5G网络的早期使用者规模将扩大,而那些在2020年开始启用5G网络的企业,将能够迅速解决最初部署过程中遇到的问题。第二代设备和基站将推向市场,新5G标准持续演进,3GPP Rel-16版本将出炉。

此外,业界在2020年所面临的关键技术挑战将包括:确保3.5-5GHz中频频段的性能,在毫米波段实现移动通信,过渡到完全独立组网(SA)的5G网络,解决集中式 RAN 和移动边缘计算(MEC)的架构分解和标准问题。

五、IoT的2.0版本——物的交互(Interaction of Things)。

随着商用接受度的逐步提高,公共部门应用的增加以及行业部署的加快推进,物联网将成为主流。来到2020年,“物联网(Internet of Things)”将变成“物的交互(Interaction of Things)”。

届时,我们会看到物联网将从“许多设备连接到网络”变成“物的交互网络”,即许多设备之间可以高效地交流与协作,“智能”体验的水平也会提高。

强大的设备之间能够协同作业,从而快速、有效地执行相关操作,无需人工干预。这一转变会在许多关键任务型应用中体现的淋漓尽致,如数字医疗领域的远程机器人手术或智能出行领域的自动驾驶

在这些应用从 “物的交互网络”中获益的同时,新的解决方案也将被开发出来,以确保它们不受“物的干扰”,尤其是在通信故障和网络干扰可能带来毁灭性或危及生命的情况下。工业4.0应用和智慧城市应用亦是如此——正常运行必须得到保障。

六、数字孪生将成为主流,将为设计工程师带来福音。 

2020年,数字孪生技术趋于成熟,并凭借其加速创新的能力而成为主流。为了充分发挥该技术的优势,企业将寻求先进的设计和测试解决方案来无缝验证和优化他们的虚拟模型和物理实体,以确保二者的一致性。 

七、2020年自动驾驶汽车仍在孕育中。

虽然当前车辆已具备主动巡航控制功能,但要实现全自动驾驶尚待时日。2020年,车载传感器的数量和复杂程度将会增加,但全自动驾驶汽车需要更加普遍的5G网络连接和更高级的人工智能技术。 对于这些领域的发展,预测如下:

  • 2020年,电动汽车或混合动力汽车的销量占比将从个位数增长至两位数,出货量将是去年的三倍。

  • 第一个C-V2X网络将在中国面世,但在 5G 第 16 版发布升级版标准之前,该网络只会在 LTE-V 网络上运行。

  • 传感器和车载网络技术将继续快速发展,因此需要更快的车载网络。2020年,将出现基于千兆以太网的车载网络。大幅改进的传感器技术使人工智能开发者能够实现新的性能水平。

八、系统级设计、测试和监测将发生巨大的转变。

互联世界将改变性能、可靠性和完整性的评估方式。

传感器系统连接到了通信系统,通信系统又与机械系统相连。2020年,为了充分发掘传感器系统的潜力,必须采取新的系统级测试方法。 

目前,已有可用的雷达天线和雷达收发器模块测试方案。然而,集成在汽车内的多天线雷达系统,需要采用不同的测试方法。而且数据中心、任务关键型物联网网络、汽车以及各种复杂的新型5G应用同样如此。

2020年,电子行业将会重点关注系统级测试。系统级测试将被视为确保在互联世界实现端到端性能、完整性和可靠性的最终的决定性步骤。

九、教育的重点将转向培养下一代工程师。

学术界将与业界合作,以跟上技术发展的步伐,并将认证项目、行业仪器和自动化系统纳入教学实验室,从而为学生提供当前实际应用方面的培训。

为了适应物联网的新趋势,大学的工程教育将采用综合、全面、多学科的课程设置。并将结合基础电子、网络、设计工程、网络安全和嵌入式系统等学科,同时更加重视技术对社会和环境的影响。

值得期待的是,在人工智能、自动化和机器人技术方面,大学将把认知科学和机电一体化等当前细分领域的课题纳入必修课程。

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