2020，如何在全面复苏的半导体行业里做到“很能打”？

“2020年全球半导体产业有望迎来复苏。”这是恩智浦半导体(NXP Semiconductor)大中华区销售与市场副总裁钱志军日前在接受《电子工程专辑》采访时给出的整体形势判断。他承认从2019年上半年开始一直到Q3，全球半导体市场总体是呈现下降趋势的，但好消息是从Q4开始，市场出现了触底反弹的迹象，特别是在中国市场，甚至有加速上扬的趋势。更重要的是，这种上升态势不会是“昙花一现”，而是将贯穿于整个2020年。

从细分市场来看，2019年欧洲和中国的乘用车销量都出现了不同程度的下滑，但随着新能源汽车、混动以及汽车电子技术的强劲发展，智能驾舱、驾驶员辅助系统(ADAS)、电池管理系统(BMS)等在2019年Q4开始出现反弹，并有望延续至2020年；手机方面，得益于中国对5G的大规模投资，消费者压抑的换机欲望会在2020年得到一定程度的释放，从而带动手机市场增长；物联网(IoT)市场由于比较碎片化，不太容易判断某一个市场的情况，还需要结合各个垂直领域分析。但总体来说，MCU、MPU、模拟器件等将有大概率反弹的可能性。

这与世界半导体贸易统计协会(WSTS)最新的统计数据不谋而合。资料显示，2019年全球半导体市场规模较2018年下降12.8%，是继2001年下降32%以来的最大跌幅。几乎全部门类的半导体产品销售额都在下滑，比如内存产品下滑33%，模拟产品下滑7.9%，逻辑产品下滑4.3%。然而对于即将到来的2020年，WSTS和IHS Markit给出的预测数据却均是增长5.9%，Semiconductor Intelligence甚至给出了10%的两位数增幅，其中，人工智能/物联网颠覆创新成为了新的增长引擎。

WSTS对于全球半导体产业的预测

谁在改写AIoT市场规则？

IoT并不是什么新概念，但万物互联真正意义上的爆发，是伴随着移动互联和5G时代的到来才开始的。IHS的数据显示，物联网总节点数将从2015年的150亿快速增长到2020年的310亿，并在2025年达到750亿的规模，市场前景极为广阔。但与此同时，种类繁多的终端设备、高度分散的客户群和多样化的应用和新的生态系统也在不断改写IoT市场的参与规则。

钱志军将边缘计算视作推动万物互联的关键环节之一。在他看来，当数据被从设备端传输到云端时，三大问题随之而来：一是由于大量数据汇入网络导致的带宽问题；二是安全性，需要保证数据能安全地传输到云端，不被第三方恶意窃取或攻击；三是时效性，在产生数据以及数据处理之后，相应的决策需要实时反馈到现场。

而现在之所以有越来越多的企业和应用愿意通过边缘计算把数据的产生、分布、计算与决策尽量贴近数据的产生端和应用端，就是为了能够基于分布式的计算方法，把某些决策放在数据的收集端和产生端进行，最大限度地去解决带宽延迟和安全性问题，从而把整个网络的优势真正发挥出来。

实际上，未来所有的智能网络设备都将具备数据的产生、计算、决策和思考这四种能力。这意味着人工智能只停留在云端的观点是不准确，至少是不全面的，边缘侧AI能力正在成为一股不可忽视的力量。就NXP自身而言，他们针对低端、中端、高端边缘计算分别推出了不同的产品系列组合，通过机器学习算法构建相应的模型推理引擎，使边缘端MCU/MPU具备一定的AI处理能力，从而实现机器学习革命。

比如得益于在i.MX RT和i.MX系列的人脸识别、图像识别和语音识别方案中加入相应的神经元处理器模块，2018年，谷歌推出了基于NXP i.MX的TPU产品，这是一款配合i.MX一起使用的神经网络处理器；而在面向部分IoT应用以及L2-L4汽车辅助驾驶或无人驾驶场景时，NXP在S32处理器平台中也加入了相应的神经网络元处理器和AI处理器。根据未来产品路线图规划，协处理器、神经网络元处理器、芯片内部AI处理器会被不断加入NXP处理器平台之中，让终端反应更灵敏、操作更简单、数据更安全。

系统越复杂安全越受重视

“面对越来越复杂的系统，安全问题强调再多次都不为过。”钱志军列举了当前用户亟待解决的几大痛点，包括多元化的云AI解决方案、碎片化的连接协议、操作系统和软件可移植性、以及数据隐私和安全问题。

就好像无论是国外的微软、亚马逊、谷歌还是国内的百度、阿里、腾讯，这些互联网或云计算公司当前都在试图打造属于自己的云服务互联网生态系统，由于不同公司对产品接入云端的架构以及安全机制各有想法，因此这些多元化的方案需要不同的软件和硬件提供支撑。其次，现有的IoT产品在适当时候还要支持包括蓝牙、Wi-Fi、ZigBee、LoRa等在内的碎片化连接协议；第三，由于云的要求和连接的要求不同，从操作系统方面来看，除了Linux和各种各样的本土操作系统外，什么样的平台能够使客户在产品跨界时更加顺畅地迁移、覆盖更多的领域，也是业界正在思考的问题。

而面对安全问题，NXP更愿意强调可靠的安全机制的重要性，即告诉消费者他们的数据是如何被保存、加密及保护的，这才是安全性需要真正要解决的部分。2019年6月，NXP发布的EdgeVerse安全平台即为一例，通过在应用处理器、MCU、连接器件、模拟器件等硬件设备的基础上，提供机器学习软件包和各种产品解决方案，例如基于人工学习的软件开发包eIQ、基于Voice体验的软件开发环境Immersiv3D、以及设备管理平台EdgeScale等，将安全平台扩展到了物联网领域。

总体来说，通过分离式安全元件、嵌入式安全模块和安全认证，以及从汽车到IoT应用越来越完善的安全机制，NXP正在将“安全性”作为区别于其他芯片供应商的重要差异点。

物联网的纤维

钱志军将用以实现从云到边缘全覆盖的连接技术比作物联网的纤维，包括超短距离(NFC/BLE)、短距离(Wi-Fi/Bluetooth/Thread/Zigbee/UWB/DSRC)和广距(5G/LTE/LoRa/NB-IoT/CAT-M1)连接技术，而对于超宽带(UWB)的重点介绍，则表明NXP很有可能在2020年围绕该技术开发出一系列创新型应用。

UWB技术最初是作为超宽带通信应用于近距离高速数据传输中，而之所以在过去十年中不断被Wi-Fi和4G、5G等技术替代，主要原因在于生态建设、短距离的数据传输应用受到了抑制。由于技术本身的特性，它能够基于2ns脉冲的飞行时间实现精确安全的空间定位，实现了从短距离通信向精准定位技术的转型。今天，UWB已经被用于一些需要高精度定位的物流或大型商场中，只是规模较小，尚未达到真正的大规模应用。

汽车很可能成为智能手机采用UWB的推动力之一，适用于车钥匙的智能门禁2.0的主要汽车厂商都在研究基于UWB的汽车钥匙，有手机制造商已经积极参与到UWB开发中。可穿戴设备也是UWB的目标市场之一，如果在儿童手表中加入UWB功能，能够将定位范围做到±3度、定位距离缩小到5-10厘米的精度，这将比蓝牙“米”级精度有了大幅的提升。

但该技术自身固有的两大问题也需要尽快解决：一是功耗，在低功耗场景特别是电池供电的应用中，与蓝牙相比有一定的局限性；二是UWB的生态系统还未被真正培育出来，如何打通服务流程，如何产生更多的用例都是值得思考的。NXP方面预计未来1-2年内，基于UWB的各种应用，尤其是在汽车和手机行业中得到广泛普及时，将会对其它IoT产品、智能家居产品和企业类产品产生辐射效应，推动其快速发展。

UWB之后，区块链追踪解决方案可能会是NXP在2020年关注的另一个新兴应用。钱志军用“恩智浦RFID/SE+区块链=确保离线数据可信赖”这样一个等式来阐述NXP在区块链中扮演的角色。也就是说，作为一个分布式记账系统，区块链可确保由生态系统生成的数据获得额外的安全性，从而使具有云访问权限的用户获得可靠且可信赖的数据，并且可以全面了解每个端点项目的状态和历史。

品牌防伪追溯是当前区块链技术的典型应用场景。无论用户采用RFID还是SE技术来进行标的，在从工厂运输、货舱、零售一直到终端用户的各个节点上，我们都可以通过区块链的模式记录每个节点下的最新进展，这样当用户拿到产品的时候，就可以清晰地对该产品在整个链条上的任意节点进行追踪，从而杜绝假货、串货现象，确保产品在可追踪范围内的保质期和有效期能够满足要求。

5G是一个谁都不愿轻言放弃的领域，对NXP来说也是如此。然而集成和降低系统级成本成为5G大规模全球部署的一大挑战，为了提供所需的数据速率，需要大幅增加5G部署中的射频含量，包括网络密度、每个基站的无线电和无线内容的增加。另一方面，传统无线基础架构是特定于供应商的专有技术，提供的选择较少，但新的开放无线接入网络(O-RAN)为各种网络和部署选项提供了开放框架。

因此，NXP在5G领域将主要聚焦于两方面：第一，除了终端侧的核心网络处理器和宏站射频解决方案之外，NXP基于开放式架构，在CU、DU、RU、5G小基站以及企业基站都有部署和应用，主要针对企业云存储、网络或边缘计算，服务于基于端侧的5G接入；第二，利用独特和多样化的技术产品，为所有5G应用提供包括高功率基站(LDMOSGaN)、中等功率有源天线系统(LDMOSGaN)、毫米波基础设施(SiGe)、毫米波移动和CPE解决方案(SiGe)在内的从低频到高频、从微功率到大功率的完整的产品组合。