八、物联网芯片产业

随着全球信息产业的发展，未来将是一个高速、庞大、准确的信息化时代，芯片作为信息的处理核心，在整个产业链中扮演着至关重要的作用。不同于PC、手机芯片市场，物联网芯片市场将呈现一种多样化、场景化的局面，没有任何一家巨头能独自应对巨大的市场需求，场景的多样化是物联网芯片市场的特点。据公开数据预测，2020年中国的物联网芯片市场将达到百亿美金级别。

过去二十年，以电脑、手机、互联网等为主的信息市场发展迅速，随着手机、互联网等市场陷入一种瓶颈，发展步伐放缓，物联网技术成为消费升级的关键驱动力。从“人人通讯”到“物物通讯”，对于芯片产业而言，物联网给行业带来了新的机遇，以物联网相关的四种芯片将成为行业的主力军。

物联网安全芯片，物联网时代对安全的需求更高，与之相关的安全芯片也成为市场的“香饽饽”，市场前景不可限量。安全芯片就是可信任平台模块，是一个可独立进行密钥生成、加解密的装置，内部拥有独立的处理器和存储单元，可存储密钥和特征数据，为电脑提供加密和安全认证服务。

安全芯片所起的作用相当于一个“保险柜”，最重要的密码数据都存储在安全芯片中，安全芯片通过SMB系统管理总线与笔记本的主处理器和BIOS芯片进行通信，然后配合管理软件完成各种安全保护工作。

安全芯片的主要作用包括加密和存储和管理密码。安全芯片除了能进行传统的开机加密以及对硬盘进行加密外，还能对系统登录、应用软件登录进行加密。比如目前常用的MSN、QQ、网游以及网上银行的登录信息和密码，都可以通过TPM加密后再进行传输，这样就不用担心信息和密码被人窃取。

以往这些都是由BIOS做的，忘记了密码只要取下BIOS电池，给BIOS放电就清除密码了。如今这些密钥实际上是存储固化在芯片的存储单元中，即便是掉电其信息亦不会丢失。相比于BIOS管理密码，安全芯片的安全性要大为提高。据相关数据统计，2011-2017年间，我国的安全芯片市场规模增长迅速，基本保持了三成左右的增长率，其中，2017年我国安全芯片市场接近80亿元。

身份识别芯片，因为人的身体特征具有唯一性，近年来身份识别成为物联网安全技术的一种新宠。身份识别是指对人体的身体特征进行身份验证的一种技术，如指纹、声音、面部、骨架、视网膜、虹膜等都是其识别对象。人脸识别、虹膜识别等相关技术已得到普及，应用于多个领域。

未来，身份识别芯片将安装于各种电子产品或应用系统中，对系统中的模块、组件进行识别，通过数据交换完成信息交换和身份识别认证功能。作是一种电子标签，它的实现是基于应用的单总线技术，实现对各个模块组件、配件、器件、系统等配置和升级等。

据公开数据整理及预测，2012-2017年间，我国的身份识别芯片市场保持高速增长，预计2020年我国身份识别芯片市场将达到百亿级别。通讯射频芯片和手机芯片不一样，通讯射频芯片对处理速度和运算能力要求没那么高，对连接时长与低功耗有很高的硬性要求。作为物联网最关键的通讯技术之一，通讯射频技术有着广阔前景，无线射频识别将是这个领域的主力。射频识别（RFID）是一种无线通信技术，可以通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据，而无需识别系统与特定目标之间建立机械或者光学接触。近年国内涌现了很多很多通讯射频芯片厂商，也是看好这块。

根据相关数据及预测，2011-2017年间，我国的通讯射频芯片市场发展快速，预计未来几年呈现稳定增长的形势。

移动支付芯片，电子商务的普及带动了移动支付的发展，以支付宝、微信等支付方式成为一种新潮流，芯片是移动支付市场的核心所在。移动支付技术实现方案主要有双界面JAVA card、SIM Pass、RFID-SIM、NFC和智能SD卡 。作为电子支付方式的一种，移动支付技术与移动通信技术、无线射频技术、互联网技术等相互融合，形成自己的特点。

据相关数据显示，2011-2017年间，我国的移动支付芯片市场维持稳定增长的态势，虽然移动支付芯片市场不及前几类，但市场潜力依旧巨大，随着新零售的发展，移动支付将迎来一个高速增长极点。

物联网技术带来的将是中国整个产业链的升级，物联网可应用与几乎所有的行业，但想要普及物联网仍需要时间。物联网芯片市场并非一家或几家独大，这将是一个百花齐放的市场。随着物联网场景的深入，未来这些企业将各自发挥作用，一起撑起巨大的物联网芯片市场。

九、人工智能芯片产业

随着传统的芯片产业陷入发展瓶颈，近年来与AI芯片相关的技术和产品频出不穷，整个行业呈现一种井喷式发展。AI芯片的研究并不比传统芯片容易，以TPU、NPU、DPU等三种相关的AI芯片技术成为新的潮流，国内与AI相关的初创企业不断涌现。

对AI行业的初期创业者来说，找投资是最棘手的问题。这是由于AI芯片的研发难度非常高，同时国内的AI人才非常稀缺，招人对这些企业而言是一个大难题（难怪很多AI企业创始人在演讲上公开呼吁同行加入公司一起发展）。在前几年，很多的投资人士对人工智能的认识还停留在炒概念的阶段，并不看好。随着AI在安防、医疗、金融、大数据等落地场景上的出色表现，投资人观念发生了变化：从漠视到质疑再到看好。据相关数据统计，自2013年以来，全球和中国AI行业融资规模呈上涨趋势。2017年全球AI融资总规模达395亿美元，其中中国的融资总额达到277.1亿美元，中国AI企业融资额占全球融资额的70%。2016年人工智能芯片市场规模达到6亿美金，预计到2021年将达到52亿美金，年复合增长率达到53%，增长迅猛，发展空间巨大。

以云端芯片产业为例，目前GPU占据云端人工智能主导市场，占人工智能芯片市场份额的35%。以TPU为代表的ASIC目前只运用在巨头的闭环生态，FPGA在数据中心业务中发展较快。放眼未来，GPU、TPU等适合并行运算的处理器成为支撑人工智能运算的主力器件，既存在竞争又长期共存，一定程度可相互配合;FPGA有望在数据中心业务承担较多角色，在云端主要作为有效补充存在。

从当前人工智能主要的几个机器学习芯片平台来看，首先是GPU，GPU的计算能力要比CPU高很多倍。从全部GPU市场来看，英特尔目前占了71%，英伟达占了16%，AMD占了13%。但从分立式GPU市场来看，英伟达占了71%，AMD占了29%。因此英伟达在分立式GPU市场产品中占有占有绝对的优势，其产品广泛应用于数据中心的人工智能训练。

从未来人工智能主要发展方向来看，可投资的垂直细分领域主要包括，机器人芯片研发、智能视觉、自然语言理解和开放知识图谱、人工智能教育、围棋AI、机器视觉、机器人系统方案、体感人机交互、智能投顾、智能视觉等。而所有细分领域中，核心专用芯片是人工智能时代的战略制高点。

人工智能前景广阔，能否发展出具有超高运算能力且符合市场的芯片成为人工智能平台的关键一役。由此，2016年成为芯片企业和互联网巨头们在芯片领域全面展开部署的一年。而在这其中，英伟达保持着绝对的领先地位。但随着包括谷歌、脸书、微软、亚马逊以及百度在内的巨头相继加入决战，人工智能领域未来的格局如何，仍然待解。

随着大数据的发展，计算能力的提升，人工智能近两年迎来了新一轮的爆发。芯片约占人工智能比重的15%，结合我国人工智能市场规模，2020年我国人工智能芯片市场规模约为50亿元。

十、类脑芯片产业

类脑芯片作为一种新兴技术，有着非常广阔的应用前景，相对于传统芯片，类脑芯片在功耗和集成度上的优势明显。近年来，全球领先的科研机构和企业均在积极地推动类脑芯片技术的研究和产业化，国外如IBM、高通、英特尔、麻省理工、牛津、斯坦福大学等都在研制类脑芯片的相关技术，并取得了非常可喜的成果；国内有西井科技、灵汐科技、中科院、清华、北大、浙大等也在推动类脑芯片的产业化，可以预见的是，未来在芯片领域必有类脑芯片的一席之地。

类脑芯片产业的前景不可估量，但同时也给企业带来很大的挑战，毕竟有很多现实的难题需要去解决。对于国内厂商而言，挑战和机遇并存，国内对类脑芯片的研究仍处在起步阶段，还需要很长时间的技术积累，创业型企业亦可成为推动类脑芯片产业化的中坚力量。

类脑芯片的出现是为了帮助我们解决生活中遇到的难题，其最终的理想状态是应用到生活中各个领域，如手势或语音控制的智能家居、面部识别的移动设备、实时的ECG健康检测、无人车的目标识别等，这些场景都需要类脑芯片的支持。要实现类脑芯片的产业化，除了需要上面提到的行业巨头和科研机构，也需要更多国内企业的加入，让类脑芯片技术早日改变我们的生活。

自从人工智能的概念被提出，人们对芯片算力和智能的要求更高，类脑芯片的横空出世让研究人员眼前一亮，很多企业和研究机构积极推动产业的发展，甚至有人认为它是人工智能的终极目标。一直以来，神经形态计算领域的研究人员都希望能将人脑的能力“复制”到计算机芯片。这样的于人脑芯片与现在基于二进制进行计算的数字芯片不同，其元件将以模拟的方式进行工作，通过交换梯度信号或权重信号来激活，非常类似神经元依靠流过突触的离子种类和数量来激活。

类脑芯片的本质是模拟人脑工作原理实现深度学习，进而解决极其复杂的计算问题。目前类脑芯片离真正成熟的商用还有一段距离，甚至在产业化中面临很大的风险系数，但从长期来看，它可能带来计算机体系的革命和架构的变革。正是上面这些科研机构和企业的推动，它们的成果让这个想法变成了现实。类脑芯片非常具有想象空间，就像专家说的那样，成熟的类脑芯片有可能长出眼睛，像人一样辨别图像，这真是太神奇了。未来，笔者相信会有更多的企业和人才加入到这个产业之中，一起推动类脑芯片的产业化，让这门技术早日改变我们的生活。

总结：

未来随着全球信息产业的高速发展，芯片的重要性肯定越来越大，而芯片作为很多设备的关键，必然发挥更大的作用。比如，2019年即将发布众多AI芯片和5G芯片，它们都是芯片产业大军重要的一份子，技术的进步一定会让芯片产业更加发达和完善。