嵌入式er必知！未来半导体新格局（深度好文，预知未来）

在过去几年，全球半导体行业增长主要依赖智能手机等电子设备的需求，以及物联网、云计算等技术应用的扩增。预计全球半导体行业增长态势有望持续至下一个十年，主要市场驱动力量包括现有产品的持续强化、人工智能产品和5G网络等新兴技术的融合、汽车和工业电子行业的迅速增长。半导体行业的大部分收入将来自于数据处理类电子（如存储和云计算）以及通讯电子（如无线通讯）。

汽车电子和工业电子将成为半导体行业增长最迅速的两大领域，来自消费电子、数据处理和通讯电子的收入将稳定增长。

安全、信息娱乐、导航和燃料效能方面的汽车电子元件消费在未来几年内将出现增长，这得益于越来越多的电子元件应用于车载安全功能。在驱动半导体增长的各类应用中，高级辅助驾驶系统增幅最大，这将推动对集成电路、微控制单元和传感器的需求相应增长。

工业电子涵盖安防、自动化、固体照明、交通运输以及能源管理等领域。其中，安防是工业电子最为重要的驱动领域。新兴存储器技术提升了物联网设备的节能水平、安全水平和功能特性。

头盔显示器将是消费电子领域半导体增长的主要驱动力。此外，可穿戴设备和智能手表将成为新增长点。然而，DVD和便携媒体播放器等其他消费电子市场将大幅缩水。因此，消费电子整体营收增长在某种程度上将受到限制。

数据处理电子包括计算和存储设备。其中，以固态硬盘为主的存储设备将贡献最大增长份额。2018年以来的价格下降趋势仍在持续，固态硬盘的大规模普及以及平均存储容量的增加将保持较强态势；特别是随着数据中心的需求成为关键驱动力之一，企业固态硬盘将更加普及。

通讯电子包括有线和无线电子。无线电子中，传统电话和蜂窝调制解调器将大幅削减，而智能手机需求增幅微弱，因此无线电子市场收入增长将会比较缓慢。有线通讯电子中，作为设备部署的企业广域网应是增长最快的领域。

受益于经济增长、移动通讯的崛起以及云计算的发展，东亚已经成为半导体行业发展的热点地区。中国控制着几乎一半的市场价值，其中大陆市场和立足中国台湾、服务全球的世界领先原始设计制造商（如富士康和广达电脑）、晶圆代工厂商（如台积电）各占总需求量50%。

中国正在努力建立充分自给的半导体行业，同时力求成为全球行业引擎。另一方面，日本是半导体材料、高端设备和特殊半导体的重要产地，而韩国在高带宽存储器和动态随机存取存储器市场居于绝对的领先地位。

亚太仍将是全球最大的半导体消费市场。中国产品占比的增加正在刺激整个亚太市场的增长，并将提供主要推动力。此外，并购活动的增加将有利于半导体行业的未来发展。

增长方面，2018年美国市场增速最快，这主要得益于动态随机存取存储器的兴起和对微控制单元的高需求，特别是在存储设备市场。随着存储器价格上涨并贡献巨大收益，存储器市场发展迅速，亚太地区因此获益。中国大陆集成电路产业增长了24.8%，有力推动了亚太区域市场的发展。韩国半导体行业增长主要依靠集成电路供应商，尤其是在存储芯片市场。

另一方面，中国台湾半导体行业的根基是晶圆代工模式，然而价格波动已经影响了许多厂商，这迫使台湾供应商将部分晶圆代工厂迁至大陆，并重新调整优先要务，以集成电路设计为重心，力求在价格走低的颓势中逆流涌进。

日本半导体企业则经历了剥离、重组，退出了技术价值较低的动态随机存取存储器领域，专注于开发高附加值的系统芯片。 

在东亚地区，日本在半导体研发和材料行业一直处于领先地位，拥有包括东芝、索尼和瑞萨电子等在内的半导体巨头。韩国和中国台湾分别在存储器和晶圆代工方面具有较强优势。

韩国在动态随机存取存储器和NAND闪存方面领先，拥有三星、SK海力士等许多顶尖半导体企业，这很大程度上得益于政府支持。且NAND内存市场核心技术能力积累的要求，使新市场参与者日益难以参与竞争。

但是，韩国亦面临诸多挑战。由于动态随机存取存储器价格下跌，出口降低，韩国半导体供应商正努力加大设备和材料研究上的投入，以求向其他领域拓展，避免对存储器业务的过度依赖。

中国台湾已经成为全球领先的半导体晶圆代工产地。该地区半导体晶圆代工行业由台积电和联华电子两大合约制造商主导。半导体晶圆代工是信息技术产业的重要支柱。台湾应当能通过提高晶圆代工生产的附加值，弥补因资本和人才投资匮乏导致的集成电路设计领域的不足。

中国大陆正在蚕食台湾地区的半导体市场份额。不但如此，日益扩大的中国大陆市场还将成为集成电路设计行业的商业渠道，中国大陆企业将继续投资于台湾的半导体产业。首先，中国大陆可提供市场支持。台湾半导体行业需要更加贴近消费者市场，以支持产品创新，实现规模经济效益。其次，台湾可获得相应的人才，从而专注于附加值更高的产品研发工作。

中国半导体行业正以两位数的增长率蓬勃发展。然而，尽管近年来中国半导体厂商的竞争力得到显著提升，但关键零部件仍需大量从西方国家进口，自给率不足20%。中国政府十分关注这一问题，制定了多项有利政策支持半导体行业的发展。

总体而言，中国半导体行业有四类企业：“国家队”、“地方队”、私募/创投基金、跨国企业，这四类企业竞相推动中国成为全球半导体行业的动力引擎。

国家队的领衔企业“大基金”和紫光集团均在产业价值链中投入了数千亿美元。

“本土队”则紧 跟“大基金”的指引，许多地方政府纷纷在当地建立投资基金，如北京市集成电路产业发展股权投资基金和上海武岳峰资本基金。这些专注于半导体行业的地方基金资本预计已超过2,000亿元人民币。

在私募/创投领域，许多“海归企业” 也加入了中国半导体产业的发展大潮，包括紫光展锐、芯原、兆易创新和澜起科技等。这些企业普遍由“海归”创立，专注于集成电路设计，并且大多由私募、创投基金支持。

跨国企业中，英特尔、台积电和许多其他境外投资企业在中国大陆开展业务已久。近几年，越来越多的境外资本开始关注中国市场的机遇。格罗方德半导体在成都设立了工厂。ARM和高通均已在中国设立合资企业。特别值得一提的是，自从台湾地区放松对大陆高科技产业的投资后，台积电在南京开设了多个工厂，联华电子也通过福建晋华集成电路进入福建。 

2019年注定是中美两国科技产业的多事之秋。除非两国能在知识产权、技术转移和网络攻击等领域达成共识，针锋相对的关税互博或将持续甚至升级。此番贸易战中，受挫最严重的当属半导体行业——美国每年需要进口价值25亿美元的相关产品。

目前，中国从美国进口的集成电路芯片价值超过2000亿美元，远超原油进口额。半导体价值链上任何环节的波动都会影响整个产业。随着贸易战愈演愈烈，众多国内大型半导体厂商及跨国企业均开始重新评估自身在供应链中的定位。例如，苹果公司很长时间以来将中国作为其各类产品的生产基地，从其标志性的iPhone到iPad及配件均产自中国。

目前，苹果公司的供应链已经覆盖数百家企业。但是，如果中国持续提高对美国的进口关税，这些供应商可能会考虑将部分iPhone产能迁出中国。然而统观全局，中美贸易战对中国高科技行业的短期影响或许被夸大了，毕竟中国制造的集成电路芯片大多流向了国内市场。贸易拉锯战将在某些方面迫使中国企业寻求自主创新，加快国产产品替代过程，缓解未来风险的冲击。

随着消费类电子产品需求饱和，半导体行业的增长将趋于平缓。然而，许多新兴领域将为半导体行业带来充分的机遇，特别是汽车半导体应用。

汽车行业历经了长期的发展，才实现了以安全与舒适性为核心的汽车电子前装化。早在2004年，仅有四分之一的出厂车辆内置安全气囊，而配有前装电动座椅的车辆不足50%。然而，在政府监管和消费者需求的驱动下，安全相关的电子系统迅速普及。如今，汽车行业的创新大多出现在电子系统而非机械层面。2007年到2017年期间，汽车电子成本占比从约20% 上升至40%左右。

半导体成本（即电子系统零部件的成本） 已经从2013年的每车312美元增加到了如今约400美元。汽车半导体供应商正获益于微控制单元、传感器、存储器等各类半导体设备需求的大幅上涨。到2022年，半导体成本预计将达到每车近600美元。

半导体供应商在汽车产业供应链中扮演着至关重要的角色。在传统汽车行业生态体系中，半导体供应商将产品销售给一级电子系统供应商，后者将技术整合成模块交给整车厂装配。

近几年来，汽车行业经历了翻天覆地的变革，未来几年的生态体系将被彻底改造。人工智能、电动汽车、无人驾驶、能源储存和网络安全等技术的发展；公众对安全和共享出行等话题的社会意识；污染等环境问题引发的担忧；基础设施支出等经济层面的考量以及亚洲市场的增长等诸多因素都将重塑汽车行业。

未来十年，自动化、电气化、数字互联与安全性，这四大趋势将推动汽车电子和子系统中的半导体元器件不断增加。

自动化被广泛认为是未来出行的终极目标。汽车制造商和一级供应商、技术提供商（如半导体厂商）以及传统汽车行业之外的智能出行企业（如共享出行公司）争相开发、投资相关技术。半导体厂商尤其积极开发各类融合人工智能和机器学习技术的微芯片、融合设备以及系统芯片设备。

安全是无人驾驶车辆的关键卖点。然而，实现全面自动化（L5）需要在高级驾驶系统安全系统等能够减少交通事故的技术（包括电子稳定系统、车道偏离警告、防抱死制动、自适应巡航控制和牵引力控制系统等）方面实现进步。这些技术需要复杂的电子元器件，包括高速处理器、存储器、控制器、传感器和数据传输，以确保车辆的可靠性与安全性。例如，传感器将在驾驶自动化的进程中起到重要作用，自动化驾驶能力的实现需要更多传感器。汽车自动化程度越高，使用的传感器就越多。L4无人驾驶车辆的传感器数目可达29个。这些功能将不会局限于高端车型，未来几年将延伸至销量变化更高的中端和经济车型。

对提升燃油效率、满足政府减排要求的需要，正推动传统汽车和电动/混合动力汽车对半体的需求日益增长。当前的传统内燃机二氧化碳排放量仍有很大的降低空间。引擎的高效运转需要大量传感器、控制器的支持，这方面仍存在巨大的提升潜力。例如，中国政府将在2020年推行“国六”排放标准，这将进一步减少汽车排放量。

同时，电动/混合动力汽车的发展要求动力传动系统向电气化迈进。许多国家的政府已经着手制定或正在推出完全禁止内燃机汽车的禁令。中国已经给汽车制造商设定了电动车生产指标（2019年起达到总产量的10%）。许多全球性汽车制造商也设定了在10年内将电动车销量提升至总销量15%—25%的目标，以推动电动车的大众化普及。大型整车厂的电动车制造与销售目标将带动半导体行业成比例增长。因此，以减排为目标的电子动力传动技术的创新条件已经成熟，这也将加速推动汽车行业半导体需求的增长。

另一大趋势是数字互联，即高级汽车联网，包括汽车与基础设施互联（V2I）、汽车与汽车互联（V2V）和车与车联网，这一功能旨在实现汽车内、外互联，并将汽车融入物联网成为其中的一部分。汽车制造商已经开始提供为潜在应用商店充当平台的操作系统，并开发了定制应用软件、服务和媒体内容。数字科技企业正在根据车内使用特点改造移动平台，并开发 车载娱乐平台。一些流媒体服务和设备制造商已经和整车厂建立了合作。由于具备核心能力并采取积极主动的资本投资策略，数字科技公司在这一领域尤其具有独特的优势。

从消费者的角度来看，车内数字互联和数字内容将成为汽车的标准配置，亚洲消费者尤其如此——他们将可以与个人移动设备无缝整合的车载娱乐视为汽车的基本功能之一。互联性并不局限于娱乐；车对车通信是无人驾驶汽车实现无人驾驶技术并避免事故的一项关键技术。预计到2023年，超过90%的出产车辆将具备互联功能。

随着汽车互联性能提高，软、硬件平台将愈发暴露于黑客攻击的风险之中。一辆汽车的某一部件若发生故障，将引发雪崩式的反应。例如，如果汽车通讯系统遭到恶意攻击，高级驾驶系统将无法接收重要的环境认知信息，汽车一体化安全系统（控制制动、加速和防撞系统等）也就无法做出反应。因此，如今的汽车电子供应商比以往任何时候都更加注重车辆的安全性和可靠性。

为抵御潜在威胁，保护措施可从两个层面开展。首先，制定政策并建立网络安全标准，令制造商遵循一套严格的流程，确保联网汽车的安全性。然而，仅仅有标准是不够的，汽车制造商和技术公司还需要生产未预置后门或木马的高度安全的部件，评估软件和固件的漏洞，提供以空中下载（OTA）方式进行的更新以及通讯线路连接。

我们设想这些变革趋势将创造四种并存的未来出行形态，汽车保有形式将分化为共享与私有，而汽车控制系统将持续向全面自动化发展。

在私有——无人驾驶（形态1）情境下，汽车保有形式仍为私有，但随着技术成本的下降，无人驾驶水平达到前所未有的高度，促进了无人驾驶汽车数目的增长。整车厂和科技企业的协作在这一形态下成为常态。

在私有——自动化（形态2）情境下，汽车为私人所有，高级驾驶辅助系统应用有限。整车厂将持续关注汽车销量，技术发展循序渐进。行业生态不会有较大改变。

在共享——无人驾驶（形态3）情境下，大部分汽车由用户共享，且具备无人驾驶能力。在这一情境下，娱乐等按需出行服务将兴起，汽车制造商、科技企业、车队所有者以及监管机构将深化合作，以建立复杂的城市生态系统。

在共享——自动化（形态4）情境下，车辆拥有形式为共享，共享出行将迅速发展普及。点到点的交通运输方式随着共享出行而诞生，每公里交通成本随之下降。这一情境下科技企业将能够提供更优化和个性化的服务。

尽管手机在当前以及未来都是半导体企业的最大市场，但多年以来这一领域的增长已经十分饱和，汽车半导体市场却是个例外。随着高级驾驶辅助系统和车载信息娱乐等电子部件越来越多地应用于汽车，汽车半导体领域需求强劲，成为半导体企业的重要增长市场。

预计2018年汽车半导体收入将达到400 亿美元的历史高点，并将在2022年突破600亿美元。亚太地区在政府政策支持和消费者安全性需求的推动下（尤其在中国），将以41%的增速领跑全球。2017年，中国汽车销量达到近2900万辆，是全球最大的汽车市场。此外，中国还将成为全球汽车制造中心，吸引着各国汽车制造商，轻型汽车产量在全球范围内的占比将达到近29%。这些趋势均令亚太地区倍受半导体厂商的青睐。

汽车半导体市场的增长取决于车用电子设备和半导体元器件的增长。高级驾驶辅助系统应用领域预计增长最快。高级驾驶辅助系统的半导体元器件将随着自动化水平而增长。

事实上，半自动化汽车中添加的半导体元器件将需要约100美元的成本，高度自动化汽车的半导体元器件成本约400美元，全自动化汽车约为550美元。在动力传动等其它领域，由于半导体是混合动力汽车和电动汽车电气传动系统效率的主要驱动力，因此微控制器、传感器和功率半导体的需求巨大。

从设备角度来看，随着功能组合的复杂性不断提升，汽车将需要不同类型的组件。一些细分领域的增长速度将超过其他领域。例如，无人驾驶将产生对传感器和微控制器，以及处理传感器数据的大量需求。半导体行业亦正在开发更加强大的微控制单元/微处理单元以处理这些数据。例如，当汽车达到L4/5级别的自动化程度，系统需要能够处理所有传感器数据， 才能呈现出全面的视角，帮助汽车做出正确判断。

汽车行业对半导体厂商而言并非一个陌生的市场。事实上，许多厂商多年前就已进入了汽车领域。然而，由于客户规模不足，当时汽车市场并非半导体厂商的重要收益来源，而且流程验证周期长，同时与消费电子相比销量很低。然而，由于高级驾驶辅助系统、人工智能、数字互联以及传感器等汽车电子的需求不断增加，市场氛围已改变。要抓住这些良机，半导体行业的领先企业应当考虑以下措施和方法进入市场：

汽车电子和消费者电子市场对半导体有截然不同的要求。比如，消费者希望手机具备最新、最前沿的技术。然而在汽车行业，一些传感器仍然采用150纳米的制造工艺。这是因为汽车设计要求具有较高的冗余，元器件的大小并非主要考量因素。因此，采用7纳米工艺传感器的动机并不如手机市场那么强烈。

此外，汽车领域对故障率的要求严苛得多。如果手机出现故障，用户只需重启即可，但这对于正在道路上行驶的汽车并不现实。对于手机半导体供应商而言，10%的故障率或许可以接受，但汽车制造商则希望零部件在15至 20年内故障率低于十亿分之一。

此外，手机设计频率通常达到3GHZ，频率和速度均为首要考虑因素。然而，汽车所需的频率和速度则千差万别。但随着5G联网汽车将在不久成为现实，汽车和手机领域或许终将融合，联网汽车在某种程度上将具备类似于手机的功能。

汽车芯片还要在更大的温度范围内运作（-40℃至155℃），而移动设备则只需适应0℃到40℃之间的温度范围。手机和汽车在电压方面还存在巨大的差异。在手机应用领域，电压通常保持在较低水平以维持电池寿命。而汽车的电压则更高，而且运用了许多模拟信号半导体，这就要求设备在更宽的电压范围内准确无误地运转。

在汽车行业，汽车内部的运行条件相比一般的消费电子产品更为苛刻，因此芯片、部件、模块及子系统均须符合严格的质量、可靠性、成本、功率及安全标准。

例如，美国汽车电子协会制定了一项针对集成电路的故障压力测试认证（AEC-Q100），合格的集成电路应通过一系列可靠性压力测试（电气、工作寿命等），并需要在不同高强温度之下进行测试。电子和半导体供应商需要支持装运前认证测试，以及装运后故障分析。最终，产品开发与制造均可追溯至安全管理条例，实现一切均有源可溯。

这些要求给半导体供应商带来了诸多挑战。例如，半导体晶圆代工厂通常是开发一项流程技术，并采用相对常规的样本规模进行认证。然而在汽车领域，代工厂需要进行更多检查、测试及筛选以达到更高的质量和产出水平。隐藏的可靠度缺陷是另一重点问题，许多部件直到在车辆的有效寿命期间上路运行后，由于老化、潜在的制造缺陷、热应力或电磁干扰等，故障问题才会出现。

鉴于未来无人驾驶将依赖各个部件之间的协同运作，这一问题尤为重要。设备在长时间的恶劣外部环境下的运行表现如何还有待确定。一个普通车型的上市时间通常为10到15年，更新周期远远长于消费电子产品。

半导体厂商有责任针对更大的样本规模开展更多模拟、检查和测试，以在确保可靠性，同时控制整个过程的时间和增加的成本。供应商须针对长产品生命周期做好应对准备并制定计划，支持相关产品的制造和维护。

对许多半导体厂商而言，进入汽车半导体市场并非轻而易举。他们必须权衡利弊，在自建能力和并购之间做出选择。随着半导体厂商不断寻求新的领域推动增长和扩张，过去几年的并购交易活动十分活跃。恩智浦半导体与飞思卡尔的合并缔造了汽车半导体解决方案领域的领导企业，而英特尔则通过收购Mobileye公司进入了汽车半导体市场并填补了其汽车产品方面的空白。

因此，企业应将并购视为维持竞争力整体战略不可分割的一部分。并购带来的潜在益处包括填补产品空白、获取先进技术以及扩大客户群体基础。这在汽车半导体行业尤为重要，因为与汽车公司建立长期合作关系需要做出极大的努力。此外，大部分汽车半导体项目均耗时漫长，从概念启动、产品开发及认证流程到最终的生产常需要数年的时间。同时，客户愈加寻求从一家而非多家公司获得一体化综合解决方案。

从技术角度而言，汽车半导体元器件必须遵循严格的质量标准，而具备尖端制造能力的半导体供应商则最有可能生产出高质量的元器件。通过并购，半导体供应商能够快速获得这种专长，以强化竞争优势并提高市场份额。

智能手机市场已经过度饱和，迫使许多大型半导体企业转向汽车半导体市场探索业务机会，以扩大投资组合并扩展收入渠道。联网汽车成为半导体厂商扩张的一个入口点。

例如，三星收购了哈曼公司以建立联网汽车信息娱乐系统的业务能力。由于哈曼公司是联网无人驾驶汽车的全球领先企业，这一收购使三星在汽车市场站稳了脚跟。通过此次收购，三星利用现成知名品牌确立自身作为信息娱乐系统主要供应商的地位，同时亦打开了无人驾驶汽车市场这 一新的盈利性收入渠道。三星将继续扩展联网汽车市场、高级驾驶辅助系统、网络安全及空中下载业务。此次收购亦符合三星的为实现规模效益而制定的物联网全局战略。

与此同时，松下正重新调整工作重心，从家庭电子转向以高科技汽车零件为重，充分利用自身在电子方面的技术专长，在汽车电子市场打造领先的技术能力。过去几年松下完成了多次收购，同时亦在倾力打造自有无人驾驶能力。该公司的无人驾驶汽车已经进入测试阶段，并与谷歌和高通在信息娱乐领域开展合作，同时在中国设立合资公司生产电动汽车的重要零部件。

传统汽车半导体行业的生态体系及合作模式不再固定不变，而是前所未有地相互交织，紧密关联。市场参与者的角色在不断发生变化，新的参与者日益崛起。客户正逐渐成为合伙伙伴或竞争对手，而合伙伙伴和竞争对手亦在变成客户。从充当供应商、建立战略合作关系到达成并购交易或成立合资公司，供应链中的角色正在不断模糊。随着汽车自动化程度不断提升，车载系统日益实现互联互通，不再孤立运行。

这一市场格局在现有供应链的基础上增加了一层复杂性。如今，部分汽车制造商正在设计自己的集成电路（如特斯拉） 并将业务活动从核心硬件延伸至提供用于充当潜在应用商店平台的操作系统软件，以及开展特定应用及其他服务或媒体内容。

其他一级参与者亦正在设计集成电路并进入软件领域参与竞争。德国大陆集团对Elektrobit公司的收购便是这一趋的印证。此次，半导体供应商正着手开发电控单元，部分集成电路公司亦在上马相关项目。

汽车行业供应商亦在与终端客户建立直接联系，力图降低对整车厂的依赖程度。例如，博世开发的应用使用户能够监控汽车的各项运行情况，并可以直接联系最近的博世维修中心。

科技参与者将自身现有能力应用于数字化汽车平台。他们在技术能力、运营模式以及用于激进投资的资本等方面拥有极大的优势，专注于采取横向举措以创造新的收入模式。一些高科技参与者正在开发无人驾驶系统，这些系统极有可能与车载操作系统相互融合。领先的网络及科技公司则专注于国内娱乐平台，希望为此类应用建立标准。

数字化参与者正在根据汽车客户需求对自身智能手机平台进行调整，将信息娱乐操作系统和软件平台整合至车载系统和人机接口之中。流媒体服务及终端用户设备制造商已经与部分整车厂建立了合作关系。半导体供应商不仅可 服务于传统汽车制造商及其供应商，亦可与科技企业合作提供更多产品，从而扩展自身在生态体系中的角色。

同时，半导体供应商亦在加强与汽车制造商和一级汽车行业供应商的合作。例如，英伟达正在与奥迪合作，采用无人驾驶的深度学习技术打造人工智能平台，利用神经网络了解周边环境并确定安全行车路线，与奥迪的L3无人驾驶汽车线融合。此类战略合作关系使双方实现技术能力互补，创造互利共赢的成果。

同时，过去20年来，先进晶圆厂高昂成本早已令许多整合组合制造商（IDM厂商）停止建立先进的工厂，转向“无晶圆厂化/轻晶圆厂化”。但是，这些IDM厂商均保留了自有的专利流程，将部分生产外包至晶圆代工厂。一开始，这仅涉及一小部分重要的汽车产品（如信息娱乐及显示驱动），重要组件如动力系统或底盘控制组件仍由IDM厂商自行制造。

然而，如今随着IDM厂商逐步将重要应用外包至晶圆代工厂，这一趋势正在改变转变。例如，高级驾驶辅助系统需要先进的微控制单元，但许多IDM厂商自身却并不具备相应的制造能力。

初创企业是开展联网汽车车内活动、VRV/V2X通信、移动出行服务、网络安全及人工智能/机器学习领域的温床。近年来对这些汽车科技公司的投资大幅增加。行业中具有广泛多样的初创企业，能够解决不同的行业痛点问题。例如，新硬件初创企业正在寻找方法，以解决光探测和测距（激光雷达）相关难点，这是保障无人驾驶汽车安全性必不可少的一部分。

首先，激光雷达成本仍然十分高昂，许多大型汽车制造商并不采用；其次，动态测距是该技术的一大问题，即激光雷达能够在多近、多远以及多广的范围内从上千万像素中准确建立3D全景？另一个问题是可靠性，激光雷达必须能够承受恶劣行驶条件下正常发生的振动和 撞击、磨损以及清洁。最后，还有一些极端情况需要解决，如白色背景下的强烈光照、产生白化现象的暴风雪气候以及晨雾等。

半导体供应商应关注初创企业的原因有多个。首先，这些初创企业在联网汽车领域的兴起为半导体供应商提供了与之合作的机遇。第二，由于技术研发成本高昂，风险巨大，获取数字互联及人工智能等技术对半导体供应商和整车厂的重要性日益突显。第三，这些初创企业可成为半导体供应商掌握创新技术或进入利基市场的潜在收购目标。

人工智能框架大致可分为三个层面。基础设施层面包括核心的人工智能芯片和大数据，这是技术层面的传感和认知计算能力的基础。应用层面处于最顶层，提供无人驾驶、智能机器人、智慧安防和虚拟助手等服务。人工智能芯片是人工智能技术链条的核心，对人工智能算法处理尤其是深度神经网络至关重要。

“深度”指神经网络模型中的层级和节点数量。近年来，层级之间的复杂程度以及节点数量呈现指数级增长，这对计算力提出了极大的挑战。传统的中央处理器虽然在处理一般工作负荷（尤其是基于一定规则的工作）方面的性能较为突出，但现在已经难以满足人工智能算法的并行计算要求。

解决并行计算问题主要有两种方法：第一，在现有的计算架构上添加专用加速器；第二，完全重新开发，创造模拟人脑神经网络的全新架构。第二种方法仍处于初期开发阶段，不适合商业应用。因此，目前主要采用的方法是添加人工智能加速器。多种类型的人工智能芯片均可以实现加速，主流加速器包括图形处理器、 现场可编程门阵列，以及专用集成电路，这包括张量处理器、神经网络处理器、神经网络处理器、矢量处理器和大脑处理器等变体。每种人工智能芯片都有其自身的优势和劣势。

于处理执行图形密集型任务（如游戏）的图形处理器以并行计算为设计理念，拥有出色的性能，适用于需要进行大量并行计算的深度学习人工智能算法。这个新功能使图形处理器成为人工智能硬件的绝佳选择。目前，图形处理器广泛应用于云和数据中心进行人工智能训练，同时也应用于汽车和安防领域。图形处理器是目前应用最广、灵活性最高的人工智能芯片。

现场可编程门阵列是一种可编程阵列，适用于希望根据自身需求重新编程的客户。现场可编程门阵列的特点是开发周期短 （相较于专用集成电路）、功耗低（相较于图形处理器）。然而，灵活性高的特点导致其成本相对较高。现场可编程门阵列可同时兼顾效率和灵活性，尤其是在未决定使用何种人工智能算法的情况下。这样，供应商能够根据不同应用优化定制芯片，同时避免因采用专用集成电路方法而导致的成本和技术过时等困境。

另一方面，专用集成电路人工智能芯片拥有人工智能应用的专用架构。基于专用集成电路的人工智能芯片具有多种变体，包括张量处理器、神经网络处理器、矢量处理器和大脑处理器等，用于处理各种不同的计算密集型、基于规则的工作，具有效率高、性能出众以及中央处理器所具有的灵活性等特点。相较于图形处理器和现场可编程门阵列，专用集成电路人工智能芯片通常效率更高、尺寸更小、功耗更 低。然而，专用集成电路芯片的开发周期更长、灵活性更低，导致其商业化应用进展缓慢。

深度学习有两种完全不同的人工智能部署方式: 训练和推理。人工智能基于大数据“训练”神经网络模型，利用训练数据集获取新训练好的模型。这些新训练好的模型随后便被赋予新的能力，根据新的数据集进行“推理”得出结论。

因为需要将庞大的数据集应用到神经网络模型中，因此训练阶段需要大量的计算能力。这就要求具有先进并行计算能力的高端服务器能够处理大量高度并行的各类数据集。因此，这一阶段的工作通常利用云端硬件设备完成。而推理阶段既可以在云端完成也可以借助边缘设备（产品）进行。与训练芯片相比，推理芯片需要更全面地考虑功耗、延时和成本等因素。

人工智能芯片创新刚刚起步，供应商在芯片加速方面采取的办法各不相同。例如，谷歌选择了专用集成电路的路线，而微软则已证明采用现场可编程门阵列亦可获相当抑或更好的结果。同时，赛灵思、百度和亚马逊均在努力减少应用专用集成电路的传统障碍。

到2022年，人工智能芯片市场在整个人工智能市场中的占比预计超过12%，复合年均增长率达到54%。美洲地区将引领全球人工智能市场，欧洲、中东及非洲地区和亚太地区紧随其后。2022年，美洲地区将占据主导市场地位。

根据部署方式，人工智能芯片市场可分为基于云技术和网络边缘两个细分市场。

云端是人工智能芯片最大的细分市场，原因在于数据中心为提升效率，降低运营成本并改善基础设施管理，对人工智能芯片的采用持续增长。特别需要指出的是，人工智能训练市场的规模将达到约170亿美元，其中云端推理芯片市场的规模将达到70亿美元。从产品类别来看，图形处理器已经成为人工智能芯片的主流趋势，拥有超过30%的市场份额，高于其他所有产品类别。

人工智能芯片不仅可以部署在云端，还可以应用于多种网络边缘设备，如智能手机、无人驾驶汽车以及监控摄像头。应用于网络边缘设备的人工智能芯片多为推理芯片，且专业程度越来越高。到2022年，人工智能推理芯片市场的规模预计将增至20亿美元，复合年均增长率达到40%。

人工智能芯片推升智能手机平均售价产品成本的不断上涨，将使人工智能芯片供应商获益。例如，苹果公司的A11芯片 成本上升到了27.50美元。人工智能芯片的成本增长将使智能手机价格上涨，让智能手机制造商获得更多收入。

人工智能芯片的应用亦已从高端机型扩展到中端机型，这亦有可能为智能手机供应商带来更多收入。智能手机的推理人工智能芯片现已成为智能手机制造商（如苹果、三星和华为）、 独立芯片供应商（如高通与联发科）以及知识产权授权供应商（如ARM和新思科技）三方竞争的焦点。智能手机制造商的人工智能芯片通常均针对自身手机产品进行了优化以提升性能和用户体验。然而，独立芯片供应商所生产的芯片的技术参数可能会优于市场中其他竞争对手的产品。

无人驾驶不仅仅是一个复杂的人工智能应用场景，而且还具有重要意义。无人驾驶预计将有力推动人工智能推理芯片应用，使人工智能推理芯片市场的规模增至50亿美元，复合年均增长率达到40%。

传感、建模与决策是无人驾驶的三大必备流程，每一个流程都涉及推理芯片应用。无论是环境传感或障碍物躲避，无人驾驶对人工智能芯片的计算力都提出了很高的要求。

由于存在延迟等限制，在理想情况下，无人驾驶的计算应该在网络边缘而非云端完成，因为无人驾驶要求准实时决策。以丰田无人驾驶汽车为例，L5无人驾驶需要每秒12万亿次的运算能力，但目前大多数芯片只支持每秒2-3万亿次的运算。显然，人工智能芯片迫切需要迁移至网络边缘，而非在云端开展主要计算工作。

整车厂正在对供应商提供的芯片进行测试，以找到最合适的候选芯片。大型整车厂更愿意自行建设无人驾驶平台并单独采购人工智能芯片，但多数历史较短的整车厂却更倾向于购买完善的无人驾驶平台。随着时间的推移，能够从当地加工中获益的人工智能应用也许会越来越多，如苹果公司的刷脸认证方式Face ID。

在人工智能技术的支持下，监控系统的智能程度不断升级。过去十年内，监控系统行业经历了三个重要的转型阶段。第一，“高分辨率”阶段，即系统能够录制超清视频。第二，“联网”阶段，即系统实现联网和互联。

人工智能时代的到来可以被视为第三次转型浪潮。人工智能推理芯片现在可以应用于边缘网络摄像机，以实时处理视频数据。由于网络边缘每天产生大量数据，此类应用可以节省云端存储空间，提升监控系统性能。

在中国，人工智能芯片融资活动一直非常活跃，相关并购活动也日益增多。其中一个典型的案例是国际巨头赛灵思对在机器学习、深度压缩、网络剪枝和神经网络系统级优化领域拥有领先技术初创企业深鉴科技的收购。以阿里巴巴、百度和华为为首的领先科技公司也逐步进入这一竞争领域。值得注意的是，华为已经掀起了智能手机领域的人工智能芯片竞争。此外，一些比特币矿机设备制造商也开始进军人工智能优化领域。

中国的人工智能企业通常能够快速识别可行的人工智能商业应用，尤其是商业模型创新和快速实施。然而，中国企业普遍缺少开发原创人工智能模型的能力，国内的人工智能研究大多关注调整和完善现有的模型，而非创造原创、系统性的人工智能框架。此外，与美国等其他国家相比，中国的人工智能相关培训亦非常有限。

把握人工智能发展趋势——毫无疑问，人工智能的崛起为半导体设备行业尤其是人工智能芯片带来了新的机遇。已经或将要进入人工智能系统领域的半导体企业应紧跟以下主要趋势，保持市场竞争优势。

专业化是人工智能芯片的关键——未来，人工智能芯片企业不应只满足于充当硬件供应商，而应该深入了解顾客需求，提供合适的产品。如今，顾客不仅仅需要具备一定人工智能功能的通用型芯片；他们希望人工智能芯片能够以合理的成本满足其商业需求，人工智能芯片企业需要权衡考虑功耗、性能和成本三大因素。计算密度（即每消耗一单位能量所能提供的计算能力）将成为人工智能芯片供应商的核心竞争力。

从云端迁移至边缘——网络边缘的机遇不断增多，很多大型企业正在从云端转移至边缘，以提供从训练到推理工作的全方位人工智能解决方案。值得注意的是，现在大多数人工智能系统均以冯诺依曼体系结构为基础，处理和存储分别单独进行，导致人工智能极易耗电，神经网络被限制于云端。

企业正在努力构建一种新的架构，使处理器和存储器实现更紧密的耦合，从而提高设备性能和能源效率。方法是在存储器中增添新的功能，使设备在不更换处理器的情况下变得更加智能。半导体行业应该尝试这类设计，以推动人工智能顺利从云端迁移至边缘。

选择合适的半导体加工技术——根据摩尔定律，中央处理器需要应用最先进的工艺技术，而与此不同而是，人工智能采用的是并行处理方式，因而人工智能芯片并不一定需要采用最先进的工艺技术。例如，40纳米级和28纳米级加工技术已足以提供每秒1万亿次运算的计算力。

此外，上一代加工工艺还可以利用成熟的工具组件和基础模块。许多大型代工厂均可根据性能和功耗提供从28纳米级到7 纳米级等多种先进的工艺技术。半导体供应商应该根据计算力、功耗和形状参数等标准选择合适的半导体工艺技术。

软件工具支持不可或缺——半导体企业对标准的开源软件框架的支持程度是赢得人工智能竞争的关键，对于试图追赶半导体芯片已经支持几乎所有深度学习软件和工具的领先企业的挑战者尤其如此。要在市场竞争中存活下来，半导体供应商至少能够支持主要的开源软件框架，如TensorFlow、Caffe2、Theano、CNTK、MXNet 和Torch等，同时还需为开发者提供辅助应用开发的工具。

未来，半导体供应商需要投资于软件，并与软件开发商合作获取其人工智能设备架构。用于处理神经网络的软件框架数量逐渐增多，且未来几年内将陆续开发和推出更多软件框架，因此新加入者仍有较大发展空间。

把握人工智能芯片之外的机遇——人工智能处理能力的实现并不仅仅依靠人工智能芯片。在人工智能的发展过程中，存储器也是一个十分重要的部件，因为高吞吐量的并行处理会给存储器系统中的数据带宽带来多重压力。对人工智能系统存储器的巨大需求将为存储器供应商创造机遇。

此外，随着人工智能系统的扩张，各子系统及设备之间的互联性能可能面临发展瓶颈。因此，半导体供应商应把握机遇，创造出实现高速互联的设备，满足系统之间的大量数据流动需求。

此外，虽然人工智能芯片可内置多个处理器，使并行计算能力达到最大化，但如此便导致芯片尺寸变大。这对可能需要定制冷却解决方案的热力和高压电源管理提出了巨大的挑战。封装供应商可以借此机会开发更薄、散热更少的产品，为客户打造性价比更高的解决方案。

半导体并购活动已经经过巅峰期，汽车、人工智能以及网络/数据中心等正在成为最受欢迎的新兴垂直领域。日本和韩国一直致力于振兴国内半导体行业，他们积极参与美国和欧洲中型企业收购，并与中国展开合作。

同时，围绕知识产权和国防安全问题的争议还将抑制中国企业走向全球化的进程。中国收紧对美国高科技公司的境外投资成为新常态，全球并购市场规模整体缩水。尽管如此，半导体大型企业集团仍在各垂直领域寻找拥有高市场份额和利润的潜在目标。

2016年，全球半导体并购交易额曾达到1,200亿美元的峰值。2017年，半导体行业并购交易额大幅下跌。除了以往交易导致并购目标减少以外，欧洲和美国收紧监管审查也是一大重要原因。由于单笔交易额增加，2018年全球并购交易额再次增长。例如，美国博通公司以179.9亿美元收购了CA Technology。

2014年至2015年，东亚地区（中国、日本、韩国以及中国台湾）的并购交易量迅速增长，交易额突破220亿美元。但经过几年的快速扩张后，2017年和2018年的并购活动有所停滞。2017年，东亚地区的半导体并购交易量下降1%，交易额仅增长2%。

无论是从交易量或是交易额来看，中国无疑是半导体并购活动最活跃的地区。从2014年至2018年，中国半导体行业并购交易量的全球占比从48%增至72%，复合年均增长率高达18%。

过去五年里，中国半导体行业快速发展的最主要原因是有利的政府政策。中国目前是全球最大的半导体芯片进口国，政府的总体战略是减少对外国进口产品的依赖，发展国内的半导体行业基础。这一政策促使中国企业纷纷进军半导体行业，并通过收购获取先进技术。

毫无疑问，中国大陆是东亚地区境内并购活动最活跃的地区。从2014年至2018年期间，并购交易量的复合增长率高达 24%。例如，2018年阿里巴巴收购了杭州中天微系统有限公司。在此之前，阿里巴巴已经投资了五家芯片公司：寒武纪、Barefoot Networks、深鉴科技、耐能和翱捷科技。

相较于中国大陆，日本、韩国和中国台湾的并购活动相对平缓。并购交易的主要目的是提高市场地位，增加市场份额，以及寻找新兴应用。

总体而言，自2016年以来，东亚地区的跨境并购交易量出现下滑，尤其在美国加强了对寻求前沿技术的中国企业的调查之后。2017年，白宫发布了有一份题为《确保美国在半导体行业长期领先地位》的报告，指出中国的半导体政策对美国产生的潜在威胁，并建议美国政府采取措施防止或者严格限制中国企业的收购，同时收紧对重要半导体知识产权流动的法规限制。但是，尽管政府的并购审查日益加强，北美和欧洲仍是东亚地区半导体企业的主要并购目的地。

如今，半导体企业参与境内外并购主要出于以下四个原因：收购先进技术、提高市场地位并增加市场份额、寻找前沿应用以及扩大行业供应链。

第一，收购先进技术。

中国半导体行业严重依赖进口。2018年，中国的科技公司采取了一些紧急措施。例如，中国半导体清洗设备公司北方华创收购了位于美国宾夕法尼亚州的半导体晶片清洗公司Akrion，将其业务扩展至硅片制造、微机电系统和封装领域。这是自特朗普政府上台以来，美国外国投资委员会批准的首例收购案。

尽管拥有更先进的半导体技术，但日本、韩国和中国台湾仍希望通过并购掌握半导体相关技术。2018年6月，台湾联华电子斥资5.19亿美元收购了日本晶圆代工企业三重富士通半导体股份有限公司84%的股权，以获得丰富的集成电路生产经验。与此同时，台积电以600万美元的价格收购了美国安森美半导体公司，以扩大半导体应用组合，强化核心业务。

第二，提高市场地位。

通过收购竞争对手，企业能够在增加市场份额和提高盈利能力方面发挥协同作用。2018年，上海威尔半导体以21.8亿美元收购了北京超视微科技85%的股份和北京全视科技96%的股份，以获取全视的高端技术和超视的成本控制能力。并购也能为快速进入新市场——尤其是海外市场——铺平道路。韩国代工厂海力士投资7,500万美元收购了中国代工企业海进半导体（无锡）50%的股份，以扩大其代工业务规模。中国公司华大半导体也收购了专注集成电路设计的加拿大公司Solantro Semiconductor，以便在渥太华开展并推广业务。

第三，进入新兴领域。

人工智能、无人驾驶等新兴技术的快速发展极大地刺激了半导体芯片需求。芯片企业正通过并购将其业务领域扩展至新兴领域。例如，三星电子收购了全球最大的联网智能汽车零部件供应商之一哈曼公司。2018年，日本半导体开发和制造公司瑞萨电子收购了美国公司艾迪悌，以增强其在无人驾驶汽车技术领域的竞争力。

第四，扩大行业供应链。

从上游到下游，半导体行业链包括设计、制造、封装和测试环节。通过进军行业价值链上的其他环节，传统企业不仅能够创造新的收入流，还能产生协同效应。2018年，中国领先的嵌入式中央处理器芯片和解决方案供应商 英创半导体通过收购北京西城半导体的部分股权，进军高端存储芯片业务领域。

尽管并购有很多好处，但并购前和并购后可能出现很多问题，包括目标判断失误、未开展详尽的尽职调查以及执行不力等。

中国科技企业在海外并购中面临诸多政治和法律风险。欧美多国政府对海外收购或投资采取了非常严格的限制措施，尤其是针对半导体这样的高科技产业。未来，中国企业将很难收购拥有高新技术和巨大商业价值的高科技企业，因此选择并购目标的难度将不断加大。

此外，虽然中国企业可以通过收购外国公司，获得无形资产（如技术和品牌），提升行业水平，但由于通常需要支付较高溢价，中国企业将面临巨大的经营与财务风险。高财务杠杆是中国企业海外并购最显著的特征，而高杠杆必然会带来高风险。如果并购失败或企业整合失败，并引致亏损，并购企业将面临巨大的财务风险。

与国内并购项目相比，海外并购项目在财务信息质量、解读、供应方式以及验证等方面均存在差异。因此，企业应根据这些差异合理调整尽职调查程序。

参与并购的外国半导体企业并购需要关注有关股东背景的风险:

这些公司通常不够关注日常会计工作，财务数据较混乱，且未聘请知名会计师事务所来审计财务状况。因此，很难从书面材料中获取财务数据，并进行业务分析。

私募股权基金倾向于在业务扩张初期就进行规划，并在业绩较好时出售。因此，其财务数据详尽、完整，相关的书面材料齐全，财务数据真实性高。然而，良好的历史财务业绩通常也可以借助短期激励措施实现。因此，利润高的企业也可能发展前景有限。

在交易和整合的过程中，跨境合并与收购面临很多挑战，包括重组的复杂程度、缺少当地整合资源和团队、外部利益相关者管理与人才流失、管理信息系统的差异以及文化、薪资和福利制度差异。具体来讲，包括：

文化与补贴福利制度差异：不同的绩效评估体系会对员工绩效产生不同影响。一般来说，本地化程度越高的企业基本工资越低，销售佣金越高；而外资企业的基本工资普遍较高，但销售佣金较低；因此，当两家公司合并时，这些差异可能导致工资和补贴不均等的问题，从而影响员工工作热情。

人才流失与管理：并购可能导致核心管理人员流失，影响公司业务的正常运营。

核心人员包括掌握关键技术/流程的人员以及掌握政府和客户资源的人员。担任多个职务的高级管理人员更能抵抗企业重组带来的冲击。经过重组后，企业可能会遣散员工，并更改领导人员职责。

重组的复杂程度与链反应：国外的劳动法规非常支持员工的利益；如果重组可能引发社会动荡，当地政府可能会干预工厂的搬迁/重组计划。

缺少监督重组过程的当地项目团队：并购与重组项目通常由公司总部主导，但缺少当地团队的参与可能使当地出现的问题不能被提交至筹备委员会，并得到妥善解决；缺少当地团队的领导，重组计划实施的有效性将大大降低。但语言和文化障碍可能导致项目团队不能与当地员工进行有效沟通。

外部利益相关方管理低效：顾客与供应商可能认为重组将使公司业务面临不确定性，因此对合作失去信心，或者对建立未来的合作伙伴关系感到迷茫；供应流中断和顾客流失可能难以逆转；竞争对手可在重组磨合期内抓住机会争夺客流。

管理信息系统差异：大多数中国企业采用本土企业资源规划（ERP）系统，如UFI，这会在一定程度上妨碍公司与使用 Oracle/SAP企业资源规划系统的公司共享信息，进而导致信息接收和处理延迟。

2018年，中国的半导体消费占全球总量的41%。人工智能的商业化、物联网应用和5G将进一步推动半导体消费增长。到2024年，中国在全球半导体消费中的占比将达到57%。预计中国将继续保持世界第一大半导体消费市场的地位。

因此，中国成为许多全球顶级半导体企业 的收入来源就不足为奇了，其中几家企业过半的收入源自中国。例如，高通65%的收入都来自中国。

试图进入中国市场的跨国企业应当考虑多重因素，如政策、技术、市场营销、物流和全球战略。对于跨国企业来说，在进入中国市场之前，找准定位并制定最佳的市场准入战略也很重要。

显然，正确的方法并不止一种，但总的来说，跨国企业的技术现状与中国国内的技术现状将发挥重要作用。如果跨国企业拥有技术优势，其将拥有更强的议价能力，且不愿意分享知识产权。

然而，跨国企业可能会完全避免国内企业已发展强大的情况。例如，由于中国的半导体高端设计和制造业相对薄弱，竞争不够激烈，跨国企业通常会以设立地区办事处或外商独资企业的方式进入中国市场。在封装、测试和低端设计等中国相对擅长的领域，跨国企业可能会选择成立合资企业，或者直接避开中国市场。

地区办事处：这种模式一般适用于技术完全由跨国企业垄断的行业领域，几乎没有共享知识产权的动机。例如，高通在北京、上海、深圳和西安设立了地区办事处。

外商独资企业：领先的半导体跨国企业热衷于通过设立外商独资企业满足中国巨大的半导体需求。来自台湾、韩国和美国的代工厂纷纷在中国设立新厂，以增强生产力。例如，台积电将在南京设立一家产量将达到2万片/月的12寸晶圆厂。海力士也计划在西安建立一家产量达到16.8万片/月的工厂。

合资企业：中国、台湾和美国在全球半导体封装和测试领域占据领先地位。从2010年至2016年，中国本土的封装与测试行业的产值从629亿元人民币增至 1,564亿元人民币，复合年均增长率达到 20%，高于全球平均水平。截止2017年，国内有三家半导体公司进入全球前十强排行榜单分别是：曜佳、华天和通富。

考虑到本土半导体企业已经成为封装和测试领域的佼佼者，跨国企业可以通过与本土企业合作，进一步提升技术能力。2016年，AMD与中国先进技术企业南通富士通微电子股份有限公司合作成立合资企业。这家合资企业兼并了AMD在苏州和马来西亚槟城的研发团队以及先进的设备资产，成为了全球领先的封装与测试企业。

总之，跨国企业需要考虑其竞争力和中国市场的战略价值。与国内企业不同的是，跨国企业在中国市场的发展计划与其全球战略息息相关，全球战略决定了跨国企业在中国市场的未来发展。大多数跨国企业会选择进入其有较强竞争力和在中国市场有较高战略价值的领域。但企业也可以有其他选择。

例如，如果一家跨国企业拥有较强竞争力，但中国市场的战略价值较低，可以采取“机会主义”的做法，即选择需要最小增量投资的优势业务。另一方面，如果市场竞争已经很激烈，但中国市场仍有较高战略价值，企业需要积极寻找本地化机遇，以实现价值最大化。最糟糕的情况是，当竞争力和战略价值都较低时，则跨国企业应该退出市场。

例如，一些跨国企业放弃中低端手机业务，转而关注先进的高端手机业务。同时，其他跨国企业还与本土信息技术巨头合作，实现硬件和软件技术本地化，以避免监管限制。此外，很多跨国企业已经退出中国手机市场，并撤回了其在合资企业的投资。

在进入中国大陆市场的过程中，由于各种文化、法律法规差异，来自其他国家或地区的跨国企业将面临一系列挑战。借助影响和控制能力两个维度，上图列出了跨国企业可能面临的四大问题：

文化差异可能妨碍跨国企业获得预期收益。如果一家外国企业在中国完全复制国外的业务模式，并引入国外的企业文化和工作模式，将会引发文化冲突，使公司业务活动面临风险。完全复制而非理解中国公司的业务模式也会带来一定的风险。

此外，随着业务不断扩张，海外公司还需要考虑招聘熟悉外国企业文化和语言且精通业务的人才。因此，在中国大陆建立符 合公司业务发展和企业文化的人才体系面临巨大挑战。

同时，考虑到中国大陆的法律法规不同于其他国家，外国企业进入中国半导体市场还将面临合规挑战。

与本地化相比，保护主义的趋势意味着安全审查更不受控制且将产生更大影响。自中兴事件之后，中国政府和企业充分认识到，依靠先进技术发展健全的半导体行业对于国防安全和经济发展的重要意义。一旦中国企业实现技术突破，本土产品将很快占据整个市场，这对于跨国企业而言可能是并不是一个好消息。

如今，半导体企业必须比以往任何时候都要更快、更灵敏地保持竞争力。人工智能、大数据等新技术的商业化正不断推动企业实施数字化转型，实现智能生产、 智能管理和智能销售。通过投资数字化基础设施来提高生产力、开发新的业务渠道，企业将有机会克服发展障碍，并通过数字化找到新的发展动力。

实施数字化转型已经成为很多企业应对挑战的主要办法。例如，零售行业的数字化转型已经渗透到价值链的各个角落，包括以消费者为导向的需求预测、个性化营销、购买体验和智能客户服务。数字化转型的主要目的是持续提升效率，有效吸引顾客。

随着芯片加工能力、云服务推广、传感器以及其他硬件价格下跌，计算能力大幅提升实施数字化转型的基础条件已经成熟。从应用的角度来看，科技公司已为市场提供多种用于提高数据利用率，提升经营效率并减少生产成本的数据分析工具。

在整个产品生命周期中，很多半导体企业已经开始利用数字化工具获得竞争优势。例如，半导体行业已经将人工智能和分析工具应用在设计、制造、封装和测试等环节的应用延伸至管理。

人工智能技术在半导体制造和企业运营的各个方面将发挥不可或缺的作用。半导体懂得制造过程会产生大量数据，传统的数据分析方法只能利用部分结构化数据进行事后分析。但基于人工智能的智能分析工具能够对数据集进行全方位的实时分析，从而提升生产和管理效率。

设计：人工智能够更改整个设计流程。半导体设计的每一个步骤都会产生大量的参数。不同于传统的分析工具，新的分析技术可帮助半导体设计人员综合分析所获取的数据，吸取经验教训，分析过去的数据，并从数据和结果中提炼关系。无论是高频数据或是中低频数据，都可以借助数据组合发现潜在错误并提升产量，从而帮助了解新生成的数据，并通过更改某些参数，制定决策或纠正错误。此外，根据数据制定决策可以避免设计团队与流程团队之间出现沟通障碍。

制造：在制造过程中，各个流程产生的数据可以共享，直接分析，并报告错误，以减少可能犯错的人工检查，从而实现效率提升。人工智能系统每分钟能够对数据进行上千次检查，约相当于人工检查效率的600倍。人工智能监测与维护系统连接产生数据的整个过程，能够实时预测设备故障，从而减少生产中断引发的损失。

封装与测试：充分利用数据可缩短测试时间，加快将产品推向市场的步伐。数据整合和互联可大大提升数据利用率。为半导体测试公司与零部件供应商建立数据交换平台，一方面可以及时找到错误的根源；此外，还可以减少发生故障的芯片数量。此类平台可以使故障芯片数量减少50%。

一些领先的日本半导体企业已经在制造过程中广泛应用人工智能技术。例如，在制造和运输过程中，人工智能技术可以搜集并分析大量的图像和振动数据，从而提高生产力和产量。目前人工智能的应用主要集中在制造领域，但未来，质量控制和需求预测等众多领域也将应用人工智能。

管理：人工智能客服系统从客户问题的语义理解和问题识别出发，在识别出的问题中搜索大数据，分析问题的意义，生成知识图谱，从而匹配答案并制定决策。人工智能客服系统可实现24小时在线客服，随时解答问题，提高客户满意度，节约半导体企业的人力成本，让员工从枯燥和高压的工作中解放出来，专注于更有价值的工作。

分析工具主要用于管理，包括决策和客户开发。数据驱动的决策支持无疑已成为半导体企业了解潜在客户的重要手段，能够帮助企业做出更理性的决策，接触更多客户。数据分析工具可用于分析与企业日常收入变化有关的信息和相关销售数据。

基于客户信息和外部辅助数据，分析工具可为半导体产品定价提供指导和建议，从而形成智能的定价方案。与客户互动的过 程可以产生大量数据。通过不断积累客户需求数据，企业可以深入分析、了解客户的偏好和需求，并帮助实现精准营销和大规模的个性化推荐及服务。

主数据管理包括不同组织内的数据收集、分类、管理和清理等，是人工智能数据分析以及多种数据分析工具的基础。

半导体企业的数字化转型基于数据应用和更加先进的企业生产和运营管理。各个传感器和智能设备生成的数据能否实时存储到数据集中？如何进行数据分类？如何管理并清除结构化和非结构化的数据？如何共享不同领域的数据？以上这些问题，主数据管理都能一一解决。

在设计和制造半导体的过程中，主数据管理能够提供智能的设备数据—数据分析。在封装和测试和环节，主数据管理能够连接封装和测试企业与零部件供应商的数据。在管理过程中，主数据管理可处理业务经营与财务数据。