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信息技术发展趋势与半导体产业增长点
发布时间：2019-01-28 作者：派智库 来源：《国际经济评论》2018年第 浏览：次【字体： 大 中 小】
在当今以信息技术为核心的新一轮科技革命中，信息技术的核心地位选一步提升；信息技术的内涵进一步丰富（人工智能、大数据、云计算等）；信息技术本身的基础——半导体芯片技术的重要性进一步凸显。5G时代将在2020年代前半期到来，人工智能在激烈的市场竞争中加快走向实用化和商业化，物联网（IoT）将成为人们工作和生活的一部分。智能手机及其他移动通信设备，连接家庭、智能城市、个人可穿戴设备的物联网，消费类电子产品，产业物联网（IIoT），汽车自动化，机器人/无人机，包括生物识别技术在内的安全应用领域，人工智能/认知/深度学习将成为信息技术发展的最重要的应用领域。而新科技成果的不断扩大应用，将有力地推动半导体及相关电子器件产业的发展与增长：5G手机芯片、汽车自动化芯片、物联网相关芯片、高速高效化合物半导体器件、半导体传感器等将成为今后数年半导体产业的新增长点。 本文来自织梦
关键词：信息技术 5G 人工智能 物联网 集成电路芯片 半导体产业 dedecms.com
近年来，新一轮科技革命发展趋势的一大特点是：新一轮科技革命中，信息技术的核心地位进一步提升；信息技术的内涵进一步丰富（人工智能、大数据、云计算等）；信息技术本身的基础——半导体芯片技术的重要性进一步凸显。本文将阐述作为新一轮科技革命核心的信息技术的三个具体发展趋势；分析信息技术的三个发展趋势如何相互融合，推动智能手机、消费类电子产品等新科技成果的应用领域的进一步扩展和深化；进而分析新科技成果应用领域的进一步扩展和深化将如何推动以超大规模集成电路（芯片）为代表的半导体产业及相关电子器件产业的发展与增长，并探讨在2018-2023年期间半导体及其他电子器件有哪些新增长点。
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新一轮科技革命的三个重大发展趋势 本文来自织梦
关于新一轮科技革命的发展趋势，有各种预测或展望，诸如新科技发展的“五大趋势”乃至“十大趋势”等等，本文主要围绕新一轮科技革命的中心——信息技术，阐述新一轮科技革命的三个重大发展趋势。
（一）5G时代将在2020年代前半期到来 dedecms.com
一种乐观的预测是，到2020年5G将在全球范围内投入商用。三星电子公司的专家表示： “5G时代到来得要比业界最初预期的要早，到2020年我们将启动5G设备的供应，以便全球的人们尽早体验这项新技术带来的服务。” 织梦好，好织梦
5G网络采用毫米波频段[1]，将带来一系列新的无线产品，其网络传输速率将是4G峰值的数百倍，这项技术将使用户能够在6秒内下载15GB全长的高清电影，这比4G下载相同电影需4分钟要快得多，而且5G的功耗将低于4G。5G将“无处不在”，将像电力或汽车一样具有革命性意义，惠及整个经济体和整个社会。有经济学家估计，至2035年通过5G技术，从零售到教育、从运输到娱乐以及其他所有行业可望实现高达12.3万亿美元的商品和服务；5G移动价值链将可能产生高达3.5万亿美元的收入并支持2200万个就业机会；5G对全球GDP实质增长的贡献将相当于目前世界第七大经济体印度的GDP。
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在移动通信的演进历程中，中国依次经历了“2G跟踪，3G突破，4G同步”的三个阶段。为了在全球5G产业链中夺取优势，中国与美国、欧盟、韩国、日本均计划在2019年下半年展开5G网络商用部署。[2]中国的华为、中兴等企业已大举进入各国市场，参与规划建设5G网络。彭博公司发表报告称，为了向5G升级，世界各国的运营商、芯片制造商、设备制造商和软件公司每年在研发和投资方面花费约2000亿美元。5G的真实价值将以“新标准”来衡量，如“低延迟，安全性和多连接性”。与此同时，4G方面仍有很多工作要做，仍有巨额投资尚未实现回报。有专家预言：“5G的真正潜力很可能在2025年到2030年期间才能充分展现。”这意味着从2018年至2025年这七年，正是各国争夺5G技术优势的关键时期。然而，恰恰在2018年4月16日，美国商务部以中国最大的通信设备上市公司——中兴通讯公司违反了美国限制向伊朗出售美国技术的制裁条款为借口，宣布在未来七年将禁止美国公司向中兴通讯公司销售零部件、商品、软件和技术，直到2025年3月13日。这七年的封杀期恰好与5G竞争的关键期不谋而合，加上全球第三大智能手机厂商——华为技术有限公司近年来也屡屡遭到美国的打压和制裁，显示出美方对中兴、华为等中国高技术领军企业下手，就是想打掉中国在5G技术领域争先的势头。 织梦好，好织梦
（二）人工智能在激烈竞争中加快走向实用化和商业化 本文来自织梦
人工智能是让计算机模拟人类智能来处理多种任务的软件。它可以使计算机系统感知自己所处的环境，进行思考和学习，并采取行动来回应它们所感知到的事物和目标。当今人工智能主要以四种方式工作：1）自动化智能，手动/认知和常规/非常规任务[3]的自动化；2）辅助智能，帮助人们更快更好地完成任务；3）增强智能，帮助人们做出更好的决策；4）自主智能，在无需人工干预的情况下自动执行决策流程。 内容来自dedecms
近年来人工智能的发展主要体现在研发和商业两个方面。在研发方面，深度学习理论初步揭开了神经网络的工作原理；模仿人类大脑的深度神经网络已经展示了它们从图像、音频和文本数据中进行“学习”的能力；基于大数据和强大计算能力的机器学习算法已经在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等一系列领域中取得了突破性的进展；经过增强的“深度学习”[4]已被用于学习游戏策略，例如击败人类围棋冠军的阿尔法狗（AlphaGo）就是一个典型例子；模拟大脑的视觉处理优势的新型深度神经网络可以用与大脑完全相同方式来处理视觉信息；增强深度学习在所有学习技术中最富于通用性，因此它可用于大多数商业应用程序。目前不少民间企业已经开始了人工智能的研发，中国的百度、腾讯、阿里巴巴、搜狗、海康威视、大疆创新等科技巨头纷纷进军人工智能领域。例如腾讯公司创建了自己的人工智能实验室，将50名世界级的科学家、研究人员和专家招至麾下，进行人工智能基础理论研究及工程研发。
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当前，人工智能依然处于初步的发展阶段，世界上很多国家（如瑞典、新加坡、日本、英国、澳大利亚、以色列、印度等）都在研发人工智能，可以说美国与中国是世界上走在人工智能发展最前沿的国家：美国在人工智能领域领先于世界；而在该领域发展势头最“冲”的国家是中国。有数据显示，目前中国人工智能企业数量占到全球人工智能企业数量近25％，人工智能专利申请数累计超过1.57万项，位列全球第二。[5]中国政府在2017年发布的《新一代人工智能发展规划》中制定了一个宏伟目标：到2030年，在人工智能理论、技术与应用总体方面达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。[6] 织梦内容管理系统
中国最大的优势是人口总数高达14亿，其中包括约7.3亿网民，这意味着中国拥有世界最多的信息和数据的“生产者”，而发展人工智能必然需要信息和数据作为“原料”，世界上又没有什么东西在“生产”信息和数据方面堪比人类，因此有专家将中国的人口优势称为建设人工智能的“数据金矿”。此外，中国无处不在的“微信”也是一个丰富的资源。也有专家认为，像作为世界第一人口大国的中国这样，在一个国家里拥有大量用户固然很好，但在拥有多种文明和多元文化的世界范围内拥有更大数量用户则可能会更好，美国的脸谱（Facebook）和谷歌（Google）拥有超过20亿人接触到他们的主要平台（Facebook本身和Google公司开发的操作系统Android以及其他服务），尽管美国人口（2016年数字为3.231亿）仅为中国人口（2016年中国大陆总人口为13.8亿）的1/4.3，然而由于脸谱和谷歌拥有强大的国际影响力，覆盖的人口范围更广，因而拥有更富饶、更具有文明多样性的“数据金矿”。预计在全球范围，信息与通信、制造业、金融服务三大部门将从人工智能的应用中获益最多。 内容来自dedecms
2016年10月美国白宫发表的一份报告指出，中国现在发表的关于“深度学习”的期刊论文比美国多；中国研究人员提交的与人工智能有关的专利申请近年来增长了200％。但是，一家非营利性质的智库——“新美国安全中心”的一位资深研究员对有关统计表示怀疑，他认为：“你可以把论文的数量计算在内，但这是最糟糕的一个指标，因为它没有告诉你任何有关质量的事情。目前，真正的尖端研究仍然由谷歌大脑（Google Brain）[7]，开放人工智能（OpenAI）[8]和深度思考（DeepMind）[9]等机构完成。”因为在衡量人工智能的进展时，现场实践比研究更有价值，重要的是优秀企业和高效率的政府部门有效利用人工智能技术的能力，中国需要防止众多缺乏应用能力的民间企业过早地涌入人工智能行业造成“泡沫”。 本文来自织梦
除中美以外，德国、日本等其他发达国家也可能在人工智能领域脱颖而出。谷歌执行董事长施密特曾表示：“未来5年美国在人工智能领域还能领先中国，但随后可能就处于相同水平。”[10]中美两国都清晰地认为，人工智能是下一个时代的科技制高点。人工智能技术正在给各行各业带来极其深刻的变革，可以说，在人工智能的影响范围里，没有一个行业会“缺席”。据2017年普华永道会计师事务所报告，从2017年到2030年人工智能将可能推动全球经济增长14％或为全球经济贡献15.7万亿美元；将可能推动中国GDP增长26％或贡献7万亿美元；推动美国经济增长14.5％或为北美贡献3.7万亿美元；为欧洲贡献2.5万亿美元。从以上数字可以看出，至2030年人工智能带来全球GDP增加值（近16万亿美元）中，近半数归功于中国。[11] 内容来自dedecms
（三）物联网（IoT）将成为人们工作和生活的一部分 织梦内容管理系统
物联网是一个强大的设备网络，所有设备（“物”）都嵌入了电子装置、软件和传感器，使他们能够交换和分析数据。
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物联网意义上的“物”可以指各种各样的设备，如心脏监测植入物、农场动物的生物芯片应答器、沿海水域中野生动物的活体饲料摄像机、内置传感器的汽车、用于环境/食物/病原体监测的DNA分析设备或协助消防队员进行搜救的现场操作设备等等。有法律学者建议将“物”视为“硬件、软件、数据和服务的不可分割的混合物”，通过为世界上所有的“物”装备微小的识别装置或“机器可读标识符”来构筑和实现物联网的最重大意义就在于改变人们日常工作与生活。 本文来自织梦
作为嵌入有限的中央处理器（CPU）、内存和电源的网络，物联网具有“几乎可以在各个领域或各种系统找到应用”的能力。首先，物联网在工业、特别是制造业将会有大幅增长，物联网通过提供各种软件和服务，为工业、特别是制造业的企业贡献物联网的解决方案，如预测性维护、供应链管理、质量管理等，还可以快速构建跨公司的应用连接程序等。据调研公司IHS马奇特（IHS Markit）调查估计，截至2017年全球已经有200亿台物联网连接设备，物联网已经使人们的工作和生活方式发生了重要改变，为制造产品创新、提高制造业效率以及创造令人惊叹的新业务方式铺平了道路。今后，对物联网的投资将可能持续地大幅度增长，每一天都会有越来越多的设备上网。零售业希望利用物联网的力量加强与客户的联系，以深度个性化方式改善对客户的服务；医疗保健行业正在使用该技术通过可穿戴设备建立与患者的联系等等，物联网在很多方面的潜力将日益显现。不过，物联网也将可能经历“成长的痛苦”，包括潜在的数据泄露以及安全问题。 dedecms.com
从物联网与5G的相互融合来看，作为机器之间通信方式的5G可缓解物联网的网络拥堵，提高网络效率，实现汽车之间、汽车与移动设备、无人机与移动设备之间的通信。从物联网与人工智能的相互融合来看，人工智能将使物联网更智能、更高效、更“友好”；人工智能的深度学习、自然语言处理、图像识别和神经网络驱动将加强物联网的“大脑功能”，越来越多的设备相互连接并能相互交流并“相互理解”；更多的CPU将处理能力推向“边缘”或“前沿”，例如按照传统的做法，照相机和传感器搜集的数据要在“云中”进行处理，然而随着“边缘化”或“前沿化”的发展，相机或传感器可以在现场自行理解和处理图像等信息，只有必要的数据才被传回云端；利用人工智能可以“训练”前沿的摄像头或麦克风，寻找可能表明居民处于危险状态的标志，而不会影响他们的隐私，在这种情况下，由于处理是在边缘（前沿或现场）完成的，完全可以保护隐私，因为除非发生什么不良情况，否则什么都不会发送到云端。
信息技术的八个重要应用领域
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新一轮科技革命的成果非常丰富，而且在经济、社会、民生乃至军事方面具有广泛的应用价值。这里围绕信息技术这个核心，列举新一轮科技革命成果的八个最重要的应用领域和市场。 织梦好，好织梦
（一）智能手机及其他移动通信设备 织梦好，好织梦
全球智能手机出货量从2012年的5.2亿部增加到2016年的15.1亿部，2017年智能手机首次出现“零增长”，意味着智能手机已经实现了“渗透成熟”，预计在今后两三年将可能保持稳定的低增长或零增长。现在移动通信技术仍处于4G时代，4G为我们带来了移动连接，使我们可以随时随地使用我们的智能手机，然而，随着5G时代的到来，预计在2020年代将出现智能手机从4G到5G的“升级潮”，但不大可能在两三年内实现全面升级，很可能呈现为“十年渐进升级”，这意味着从2020--2030年5G智能手机需求量将可能超过100亿部。[12] copyright dedecms
（二）连接家庭、智能城市、个人可穿戴设备的物联网
有预测表明，全球物联网市场在2015年达到5982亿美元，到2023年预计将达到7242亿美元。此外，预计2016—2023年全球物联网市场的复合年增长率为13.2％，2025年将有750亿个设备与物联网连接，制造产品的工厂、供应链的所有领域乃至带有传感器的洗碗机都将是物联网的增长点。
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在商业领域，智能购物系统可以通过跟踪特定手机来监控特定用户在商店中的购买习惯，然后向这些用户提供他们所喜爱的商品的特别优惠；在智能家居领域，作为家庭自动化的一个组成部分的物联网利用主集线器或控制器为用户的照明、空调以及安全装置等家居设备提供中央控制功能；在能源领域，物联网使电网中的无数设备可以实时共享信息，有效分配和管理能源；在建筑领域，物联网通过连接、管理从核心系统收集数据的设备，来解决不断上涨的建筑成本，控制建筑运营并提高住户的安全性和舒适度，还将使办公室、工厂、零售店及其他商业设施日益演变成智能建筑；在医疗保健领域，物联网支持各种功能来支持医疗保健创新，这些功能包括从边缘到云的近实时分析、增强医学成像、家庭医疗和远程监控解决方案、供应商和患者之间的无缝数据共享、通过连接设备和系统共享数据以改善研究和诊断等；在智能城市领域，物联网可提供有助于将当今城市环境转变为未来的睿智、互联、安全的智能城市的解决方案。 内容来自dedecms
（三）消费类电子产品 内容来自dedecms
促使消费类电子产品增长的主要因素是：智能家居的出现助长了智能家电的普及，越来越多的消费者认识到使用智能家电的好处和便利，特别是智能家电可连接到终端用户的智能手机并对之进行远程监控；网络基础设施的改善已转化为更好的宽带和互联网渗透，导入无线网络（Wi-Fi）、蓝牙和紫蜂协议（ZigBee）等无线技术的空调、冰箱等白色家电越来越受到消费者的欢迎；世界各国中产阶层人口规模的扩大，一些国家民众的可支配收入水平提高，生活方式更加繁忙，对有利于节省时间和生活便利化的家电等消费类电子产品的需求更加旺盛；高级家电等消费类电子产品价格下降也促进了新产品的普及等等。全球家电市场价值预计从2017年的1740.7亿美元增长到2023年的2033.7亿美元，在2018—2023年期间的复合年增长率为2.6％。 织梦内容管理系统
以电视机为例，4K[13]超高清（UHD）电视的分辨率是传统的高清（HD）电视的四倍。2016年全球4K电视市场规模为719亿美元，随着全球4K电视产能增加，将导致4K超高清电视价格不断下降，进一步推动未来几年4K电视的需求。随着越来越多的消费者购买超高清电视以获得身临其境的视觉体验，有专家预计未来几年对4K电视的需求将呈指数增长。 本文来自织梦
新产品市场占有率的增长必将导致旧产品市场占有率的萎缩。比如，随着智能手机的照相功能日趋改善，越来越可能提供体面的照片质量，将智能手机用于摄影的消费者人数就会日益增加，从而导致使用传统的数码相机进行摄影的人数迅速减少，传统相机市场和行业将趋于萎缩。日本的佳能和尼康等著名照相机厂商开始瞄准专业客户，而面向专业应用相机和摄像机的价格将可能上涨。 copyright dedecms
据预测，音频和视频设备行业将在预测时间段内出现显着增长，这可以归因于智能技术在电视和扬声器等日常音频和视频电子设备中的渗透率日益提高。有专家预测，全球家用音响设备市场价值将从2017年的170亿美元增长到2023年的230亿美元以上，2018—2023年的复合年增长率将超过5％。通过可连接到便携式设备的无线系统（如蓝牙），增加音频内容的“流式传输”，[14]是推动全球家用音响设备市场增长的一个重要因素。
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（四）产业物联网（IIoT） dedecms.com
产业物联网包括制造、运输、能源、零售、医疗保健、农业等行业领域，其本身组成包括传感器、内存、处理器、无线射频识别（RFID）等组件。由于相关技术的不断进步，在2018—2023年产业物联网市场将呈现比较显着的增长。有专家预计，全球产业物联网市场将由2017年的572.15亿美元增长到2023年的1863.2亿美元，在预测期内的复合年增长率达21％。从市场规模看，制造业仍然是主导工业物联网市场的终端用户行业，全球制造业物联网市场将由2017年的291.4亿美元增长到2023年的1215.34亿美元，其次是石油、天然气等能源行业。从增长速度看，医疗保健仍将是产业物联网增长最快的行业垂直领域，复合年增长率为59.8％，其次是能源，在2018—2023年预测期内的复合年增长率为39.7％。 copyright dedecms
（五）汽车自动化 织梦好，好织梦
自动驾驶汽车其实可以理解为一个步步升级、直至最终实现完全无需人类驾驶员干预的“无人汽车”的一个“过程”，是一种依靠雷达、激光、全球定位系统（GPS）、测距仪和计算机视觉来感知和检测周围环境，逐级减少人力操作直到“零操作”的机动车辆。自动驾驶汽车的自动化水平大致可分为6级。目前，适于在高速公路行驶的2级与3级自动驾驶汽车的制造成本不太高，已经开始产业化。3级至4级自动化驾驶（通常指的是高级驾驶辅助系统，也称作ADAS）将可能较快投入实用，其电子系统比人类的反应快得多，反应时间为0.1秒，而人类的反应时间为1.4秒，通过和其他车辆及基础设施联网，它们可以尽早检测出潜在的危险情况并以可预测性更强的方式驾驶，具有自动照明等自适应功能以及自适应巡航控制、自动制动、合并交通警告、连接智能手机、提醒驾驶员遇到其他车辆或障碍物等危险、将汽车保持在正确车道上或显示盲点等功能。麦肯锡公司的数据表明，如今有90％的交通事故可以归因于驾驶员的失误——而自动化驾驶车辆可以预防这些失误。全球高级驾驶员辅助系统市场近年来有非常广阔的市场。根据未来市场研究（Manet Research Future）发布的最新报告，从2018—2023年，高级驾驶辅助系统市场的复合年增长率将为12.24％，达到219.21亿美元。 dedecms.com
（六）机器人/无人机
有调查表明，在今后一二十年内15个经济规模较大的国家（包括美国、日本、中国、德国、英国、法国、印度、意大利、巴西、加拿大、韩国、俄罗斯、澳大利亚、西班牙、墨西哥等）几乎都将迎来劳动力短缺危机。中国也名列其中，摩根大通亚洲协会的研究显示，中国劳动年龄人口自2011年达到9.25亿的峰值以来一直在持续下降，预计在2050年将减少至7亿，降幅将超过20％。[15]劳动力短缺问题成为推进机器人等自动化设备发展的主要动力。 织梦内容管理系统
有专家估计，2018年初全球每万名工人平均有69台机器人，到2020年预计每万名工人拥有150台机器人，所有机器人需求中有近1/3来自中国。中国汽车企业是工业机器人的主要买家，但自动化趋势正在推广到电子、半导体、智能工厂、物流、家用电器和电动汽车。从2015年到2016年，中国进口工业机器人的70％来自日本，只有8％来自中国国内的机器人生产商，其他来自日本以外的全球供应商。
推广产业用机器人十分有利于解决生产年龄人口减少所导致的劳动力短缺问题。无论是制造业大企业还是中小企业，无论是农业还是服务业，机器人都可在很多场合承担原来需要依靠人工从事的工作，能“心甘情愿”地从事人们所不愿从事的“脏、险、累”及长时间不间断的工作。日本一家有100个房间的奇怪酒店（HennNa酒店）使用140台不同的机器人以及人工智能设备为客人服务，整个酒店能在只有两三名员工的情况下运转。 织梦内容管理系统
人工智能机器人的应用也日渐普及，从上班刷脸考勤、电子银行的虚拟客服到无人便利店，人们对人工智能技术的认识越来越真切。2017年8月在北京亦庄举办的2017世界机器人展会上，国内知名的机器人研发制造企业旗瀚科技就曾公开展示过旗下三宝机器人在司法、银行、商业连锁等行业代替人工进行接待、引领、讲解等重复性工作的场景案例，显示继工业机器人占领流水线之后，服务机器人开始向多个行业扩张。服务业是高度的劳动密集型产业，服务机器人的迅速发展将有助于解决服务业的劳动力不足问题。
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据预测，全球无人机市场在2018—2023年问将以接近10％的复合年增长率增长。各国军费增长是全球无人机市场的主要推动因素。无人机具有减少附带损害的能力，能够悬停、搜索、识别和打击目标，这使得它成为各国军队越来越重要的武器装备。与此同时，商业应用无人机的需求不断增长，也是推动无人机发展的重要因素，如航空摄影、快递运输和交付、收集民生信息或为灾害管理提供必需品，对无法进入的地方进行地理制图，对建筑物的安全检查，对农作物进行精确监测等。然而，全球主要国家针对无人机商业用途制定的严格空域规定可能会抑制无人机市场的增长。此外，美国等西方国家对无人机的出口限制与导弹相同，也会在一定程度上阻碍无人机市场的增长。
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（七）包括生物识别技术的安全应用领域 本文来自织梦
生物识别技术是当前人工智能的一个重要应用领域，比如人脸识别（Face ID）是基于人的脸部特征信息识别或验证人的计算机应用程序，此外还有指纹识别、虹膜识别、DNA识别、掌纹/手部识别、手部几何识别、语音识别等“生物特征识别”的多样化应用（指纹、虹膜等与人脸一样具有与生俱来的“唯一性”）。
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人脸识别等生物识别技术通常用于安全系统，在重要场合，人脸识别还可以与指纹或虹膜识别等其他生物识别技术系统进行比较，以提高人脸识别技术的准确性和安全性。近年来人脸识别还成为一种广受欢迎的商业识别和营销工具。
2018—2023年期间，全球生物识别技术产品市场的复合年增长率估计为16.3％。除去世界各国政府支持并制定促进生物识别技术发展的法规以外，促进生物识别技术发展的重要原因在于需求越来越趋于多样化，比如：1）各国电子护照的快速采用，盗窃和安全问题频发，包括政府、军队与国防、运输与物流、商业安全与保障、医疗保健、消费电子产品、商业机构等在内的各个行业对生物识别技术的需求日益增长；2）越来越多的智能手机、个人电脑、护照办公室、银行与金融机构等采用生物识别技术；3）电子商务市场的快速增长，在线购买者不断增加，在电子商务交易过程中盗窃和欺诈机会的增加，导致生物特征识别技术日益被电子商务所采用。 织梦内容管理系统
（八）人工智能/认知/深度学习
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随着基于人工智能技术的商业应用逐渐趋于成熟，越来越多的企业开始制定人工智能应用的发展规划，尤其专注于更实际的工作。例如“深度学习”使得人脸识别的成功率提升到了97％，[16]高于人眼的识别成功率的95％，[17]从而为人脸识别开辟了商业应用的广阔前景。专注于机器视觉和人工智能的中国旷视科技公司荣登《麻省理工学院技术评论》发布的2017年度全球50大最聪明公司榜单的第11位，该公司打造领先的人脸识别、图像识别和深度学习技术服务云平台，其人脸识别云平台在最近3年内以云服务的方式已为超过1亿中国人“刷脸”；科大讯飞公司早在2010年就率先对外发布语音云、语音合成、语音识别、口语评测、自然语言处理等多项高水平的人工智能技术，2017年市值达到了120亿美元；[18]美团点评公司利用大数据分析技术，可在不到100毫秒的时间内生成高效的送餐路线；[19]中国最大的打车应用公司滴滴出行也致力于深度学习、人机交互、计算机视觉和智能驾驶技术等；百度已经研发出一种基于人工神经网络的机器翻译系统，其语音识别精确度甚至高于人类；致力于无人机研发的大疆公司和专注于研发智能机器人的“优必选”等利用人工智能技术不断发展创新的企业，也已经在人工智能领域达到先进水平；中国最大的零售商京东，近年来不仅展示了人工智能在库存管理、广告和定价等一般领域的应用，而且展示了在仓库和交付中使用人工智能无人机和机器人的奇特方式。随着人工智能获得越来越普遍的应用，有关道德、信任和透明度的问题将会日益引起关注，由于“可解释、可证实和透明的”人工智能对于建立对技术的信任至关重要，将会有越来越多的企业在启动人工智能应用的广泛部署之前将采用“可解释、可证实和透明的”人工智能作为重要需求或最佳实践，而政府部门则可能在不远的将来也会将人工智能的可解释性和透明性作为监管要求；此外，越来越多的企业将会着力培训以机器人流程自动化（RPA）、“机器学习”或其他形式从事工作的“数字化劳动者”。然而，总的来说中国企业的人工智能应用依然有很长的路要走。 dedecms.com
新科技成果不断扩大应用对产业发展与增长的推动作用 dedecms.com
半导体是现代工业生产和社会生活许多产品的基础，特别是上述八个新科技应用产品的基础（由于本文主要聚焦信息技术，因此没有把同样重要的半导体太阳能电池产品包括进来）。由于半导体技术与国防存在着极为密切的关系，加上半导体是一种典型的军民两用技术，因此世界各国之间的半导体市场从来不是一个完全公开的、遵从健全竞争机制的市场（比如美国军方就在竭尽全力研制和生产“其潜在竞争对手不拥有的半导体技术产品”[20]），这将使各种权威机构对半导体技术产品市场的预测受到很大限制，因而人们对有关半导体技术产品的市场发展只能获得“局部信息”。
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半导体器件包括单个分立器件和集成电路（芯片），这里主要根据2017年的实际数据与2018年的预测数据，采取趋势外推法集中预测集成电路在2018—2023年期间的增长趋势。 织梦好，好织梦
集成电路（integrated circuit，简称IC）是一种微型电子器件，用微细加工工艺，把一个电路中所需的晶体管、电阻、电容等组件及布线互连一起，制作在一小块半导体芯片上，然后封装在管壳内。当今集成电路大多利用半导体硅材料作为基片，因此常常被称为“半导体芯片”。 织梦好，好织梦
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在单块半导体芯片（其面积与手指甲差不多）上所容纳的电子组件的数目称为集成电路的集成度，集成度越高，所容纳的电子组件数目越多，越有利于降低集成电路的成本与能耗。1960年出现了集成度为10～100的小规模集成电路；1966年出现了集成度在100～1000的中规模集成电路；1970年出现了集成度为10万的大规模集成电路；1993年出现了集成度为1000万的超大规模集成电路；1994年出现了集成度为1亿的超超大规模集成电路（见表1）。[21]随着微细加工技术的进步，现在已经能够在单块半导体芯片上制作数十亿个晶体管等电子组件，在“大规模集成电路”前头加“超”字太多反而不清楚，因此不管集成度多高，都止于“超大规模集成电路”，简称“芯片”。 织梦好，好织梦
集成度的提高，不仅意味着单个晶体管等电子组件的尺寸缩小，同时也意味着采用了更加先进的制作工艺，集成电路从小规模到中规模到大规模到超大规模，把集成在半导体芯片上的晶体管等电子组件做得越来越小，“线宽”（指由特定工艺决定的所能光刻的最小尺寸）做得越来越窄，而更小的组件尺寸和更窄的线宽对集成电路的设计和制造设备、材料乃至制造工艺提出了极为严格和苛刻的要求，比如批量生产64M集成电路要求线宽小到0.25微米（1微米等于0.001毫米），如今在一块手指甲大小的芯片上制作数十亿组件的超大规模集成电路，要求线宽小到几十纳米甚至7纳米（1纳米等于0.001微米），如此精细的加工技术堪称人类制造技术的“奇迹”。 本文来自织梦
集成电路芯片的种类和用途很多，在初期专门作为计算机的电子器件，其后用途扩大到家电、工业机器、通讯设备、人造卫星乃至手机等非常广泛的领域。[22]如本文开头所述，随着以信息技术为核心的新一轮科技革命的进展，信息技术本身的核心——半导体芯片技术的重要性进一步凸显。根据超大规模集成电路研究（VLSI Research）的数据，2017年全球集成电路销售额为4084亿美元，预计2018年将达到4370亿美元，比2017年增长7％。这个增长率并不显着，其原因是由于在2016-2017年全球已经约有27.5亿人拥有一部或一部以上的智能手机，在很多国家智能手机市场已经趋于饱和，以致2016年全球智能手机增长仅为2％，2017年首次下滑0.5％，而智能手机用的集成电路芯片在芯片市场中占据最大份额，智能手机增长下滑导致智能手机用芯片销量也在2017年呈现“略微的负增长”，从而“拖累”了整个集成电路市场的增长，因此，需要分别考察不同用途芯片销量的增长率，以便找到芯片行业的新增长点。图1显示了在新一轮科技革命不断进展的形势下，按用途分类的主要集成电路芯片（仅包括在系统中与互联网相连接的部分）的销售量和部分芯片的增长率的排名。
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由图1可以看出，2017年全球芯片市场中，占第一位的是手机芯片，销售额897亿美元，占芯片市场的比重为25％；占第二位的是个人电脑芯片，销售额690亿美元，占比19％；占第三位的是汽车用芯片，销售额280亿美元，占比7.8％；占第四位的是物联网芯片，销售额209亿美元，占比5.8％；占第五位的是服务器芯片，销售额167亿美元，占比4.7％；占第六位的是数字电视芯片，销售额138亿美元，占比3.8％；占第七位的是平板电脑芯片，销售额116亿美元，占比3.2％；占第八位的是游戏主机芯片，销售额105亿美元，占比2.9％；占第九位的是医疗用芯片，销售额59亿美元，占比1.6％；占第十位的是机顶盒芯片，销售额58亿美元，占比1.6％；占第十一位的是穿戴式设备芯片，销售额35亿美元，占比0.97％；占第十二位的是政府/军队用芯片，销售额26亿美元，占比0.72％（这个预测数字显然偏低）。 织梦内容管理系统
从上述12种芯片的2017—2018年的预计销售额和增长率看，2018年手机芯片销售额将可能增加到973亿美元，比2017年增长8％；2018年个人电脑芯片销售额将可能增加到726亿美元，比2017年增长5％；2018年汽车用芯片销售额将可能增加到324亿美元，比2017年增长16％；2018年物联网相关芯片销售额将可能增加到168亿美元，比2017年增长16％。依据以上数据进行趋势外推，在2018年以后的数年间，销量最大的芯片很可能依然是手机芯片与个人电脑芯片；而复合增长率最快（达16％）的芯片很可能是汽车用芯片、物联网相关芯片等。考虑到2020年以后，将可能出现4G手机升级换代至5G手机的一个渐进的过程，与此同时汽车自动化将可能不断进展，物联网在各个行业的渗透率将可能不断提高，因此，可以预计从2019—2020年以后，芯片行业将可能出现三个重大增长点：5G手机芯片[23]、汽车自动化芯片[24]和物联网相关芯片[25]。 织梦内容管理系统
以上是从用途看芯片行业的增长点，从包括芯片在内的半导体器件的种类看，以下半导体器件将可能成为半导体行业的新增长点。
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（一）无线芯片（wireless chips）
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今后一段时间，对半导体芯片和器件增长的最大推动因素将是无线应用，无线芯片应用范围已从以往的移动装置产品快速进入消费电子产品、物联网、穿戴式装置、智能家庭、车用、工业自动化等新兴应用领域。 dedecms.com
（二）高速高效化合物半导体器件 织梦内容管理系统
促进高速高效化合物半导体器件迅速增长的主要因素有：1）5G的高速特征（数据速率大大超过4G，延迟时间减低到1毫秒）预示着高速高效化合物半导体器件将获得巨大发展机遇，特殊的军用化合物半导体技术将可能被“军转民”，以适应以大量生产大量消费为特征的民生品市场；2）军事应用、太空应用和电力电子系统等要求半导体器件具有较强的耐受空间辐射的能力，在放射性环境中具有更高的稳定性，这恰恰是作为高速高效化合物半导体器件之一的氮化镓（GaN）器件的优点。日本宇宙航空研究开发机构（JAXA）正在评估和验证松下公司的X一氮化镓功率晶体管，以便可用于空间技术相关领域的技术开发，这意味着一直以来用于汽车电信、消费电子和医疗等行业的氮化镓器件将在空间技术等重要领域拓展其应用范围。据专家预测，全球氮化镓半导体器件市场价值将从2017年的7.7亿美元增加到2023年的18.4亿美元，在2018--2023年的预测期内复合年增长率为17.1％。有关地区的预测数据表明，亚太地区将成为增长最快的氮化镓半导体市场。 dedecms.com
（三）半导体传感器
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传感器是一种设备、模块或子系统，其目的是检测事件或环境的变化，并将信息发送给其他电子设备（通常是计算机处理器）；传感器总是与其他电子设备一起使用，而且越来越具有微型化、数字化、智能化、多功能化、系统化、网络化等特点；在传感器中，半导体传感器占有最重要的地位。
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半导体传感器按输入信息可分为物理敏感、化学敏感和生物敏感半导体传感器，种类繁多，不胜枚举。为了帮助不熟悉传感器的人们认识到“传感器就在我们的身边”，仅需列举一些使用传感器的日常用品，例如电磁炉或电梯的触敏按钮，又如通过触摸灯的底座即可使其变暗或变亮的台灯等，都含有传感器。 本文来自织梦
传感器的普遍应用不仅可望促进传统产业的改造和更新换代，而且还可能促使新型工业的诞生，因此传感器被认为是21世纪新的经济增长点。以下，列举若干种传感器在今后几年的市场增长情况。
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特别是随着微电子机械系统（MEMS）技术的进步，传感器的应用已经超越了传统的温度、压力或流量测量领域，例如MARG传感器。而且，模拟传感器如电位计和力传感电阻器仍然被广泛使用。应用包括制造和机械、飞机和航空航天、汽车、医药、机器人和我们日常生活的许多其他方面。
1.微电子机械系统 dedecms.com
微电子机械系统是利用微电子技术和微加工技术将机械构件、光学系统、驱动部件、电控系统、数字处理系统集成为一个整体单元的微型系统，这种微电子机械系统不但能够采集、处理与发送信息或指令，还能够按照所获取的信息自主地或根据外部指令采取行动。
2018—2023年期间，包括射频的MEMS市场将可能实现17.5％的价值增长，到期末达到310亿美元；不包括射频的MEMS市场将在2018—2023年期间增长9％。“射频”是指具有远距离传输能力的高频电磁波，比如第二代身份证所采用的内置非接触式集成电路卡的智能芯片，就包括“射频”天线、存储芯片、加密模块和控制芯片这四个部分。有助于人们了解“包括射频的MEMS”的作用的一个例子是，它是一种可置入快递包裹中，以便全程连续跟踪和监测包裹情况的全球定位系统传感器。
2.汽车传感器 本文来自织梦
全球汽车传感器市场预计在2018—2023年的预测期内将接近8％的复合年增长率。推动全球汽车传感器市场增长的主要因素是汽车传感器的小型化和通信能力的提高，这使得它们可以整合到车辆中而不会干扰车辆的基本功能。据世界卫生组织统计，每年有超过125万人死于交通事故，约有5000万人受伤。对汽车安全和保障的需求日益增强对市场的发展起到至关重要作用。
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3.影像传感器 织梦内容管理系统
2017年全球影像传感器市场价值为128.7亿美元，预计到2023年达到239.7亿美元，在2018—2023年的预测期内的复合年增长率为10.93％。影像传感器已广泛应用于工业、媒体、医疗及一般消费中。由于智能手机、安保摄像机、高清照相机和摄像机的需求不断增长，预计图像传感器市场将可能在今后一段时期保持高速增长。 dedecms.com
4.温度传感器 内容来自dedecms
预计温度传感器市场将可能从2018年的5.62亿美元增长到2023年的74.8亿美元，2018—2023年间的复合年增长率为5.9％。从终端用户行业看，温度传感器市场已经分化为化学品、石油和天然气、消费电子、能源和电力、汽车、医疗保健、食品和饮料、金属和采矿、高级燃料、航空航天和国防、玻璃和纸浆等领域。预计化学品终端用户行业将在预测期间占据温度传感器市场的主导地位，温度传感器在高级和便携式医疗设备中的渗透率的提高也是温度传感器市场增长的一个重要原因。
5.可穿戴温度传感器
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在2018—2023年期间，全球可穿戴温度传感器市场预计复合增长率为8.30％。随着世界各地的天气变化日益迅速，决定穿什么衣服变得非常重要。越来越多的人们开始关注对自己日常的体温进行分析，并对所穿戴的衣物、生活环境和方式进行相应调整。耐用的基础体温计可以帮助女性通过阅读其基础体温（这是生育指标）来追踪她们的排卵周期，将这些传感器集成到智能手机应用程序中，可以让用户更好地知晓受孕概率。 内容来自dedecms
结语 copyright dedecms
如上文所述，作为新一轮科技革命核心的信息技术的三大发展趋势：5G、人工智能、物联网，新一轮科技革命成果的应用领域将不断扩大与深化，很可能促进对各类半导体产品的需求增长数倍。而长期以来，半导体产业界一直按照1965年提出的“摩尔定律”（与其说是“定律”，不如说是“预测”更为确切），使集成电路上可容纳的组件的数目约每隔18—24个月便会增加一倍，推动半导体产品向更高的集成度、更快的计算、更低的价格发展。然而，目前芯片上的组件数目增加一倍所需时间已经延长到了30个月以上，摩尔本人认为这一定律到2020年的时候就会黯然失色，这意味着集成电路从“小规模”到“中规模”到“大规模”到“超大规模”到如今的“特大规模”（在一块芯片上容纳数十亿个组件）的“长征”将可能走到尽头，再进一步缩小晶体管的尺寸变得越来越难，在将来的某一天这将可能变成不可能完成的任务。与此同时，随着集成电路规模的不断扩大，建造一座半导体集成电路芯片工厂需要投资几十亿至上百亿美元，比一座核电站投资还大，由于花不起这笔钱，越来越多的公司退出了芯片行业。而这一切，都意味着人工智能等新一轮科技革命正在给半导体产业带来难以承受的压力，以半导体集成电路为基础的人工智能硬件系统在技术上、经济上的局限性将日益凸显。或许可以预料，在不远的将来，以其他新材料或以量子计算为基础的人工智能硬件系统，将可能取代目前以半导体集成电路为基础的人工智能硬件系统，为人工智能发展开拓新局面。届时，人们将可能看到半导体产业基本完成历史使命。
[1]通常毫米波频段是指30吉赫兹～300吉赫兹，相应波长为1毫米～10毫米。毫米波通信就是指以毫米波作为传输信息的载体而进行的通信。赫兹是频率的单位，常用的频率单位有千赫（KHz）、兆赫（MHz）、吉赫（GHz）等，兆即百万，吉即千兆或十亿。 内容来自dedecms
[2] “中美争夺5G，到底是在争夺什么?”，http：//www.sohu.com/a/220346922_100030976[2018-06-08]。 本文来自织梦
[3] “手工和认知工作”主要指中低技能工作；“常规任务”是指基于熟悉化的程序并能够通过明确的规则和算法来描述的工作。相比之下，“非常规任务”需要灵活性、创造力，涉及更加复杂的问题解决或人际交往。
[4]深度学习（也称为深度结构学习或分层学习）是在机器学习中的一种基于对数据进行表征学习的方法。深度学习架构已经应用于语音识别、自然语言处理、音频识别、社交网络过滤、机器翻译、生物信息学和药物设计等领域，在这些领域深度学习架构已经产生了与人类专家相媲美并且在某些情况下比人类专家更优越的成果（Ciresan，Dan；Meier，U.；Schmidhuber，J.，“Multi-column Deep Neuml Networks for Image Classification”，2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattem Recognition：3642-3649）。