今年最火的是什么？估計很多人都會給出人工智能這個答案。

確實，無論是推出TPU的谷歌，還是借著GPU翻上歷史頂峰的英偉達，亦或是將會在下個月推出搭載麒麟970的華為，這些事件當中，無一例外的都提到了人工智能和深度學習。

而在今年9月26日舉行的第五屆上海FD-SOI論壇上，在這匯聚了業內頂尖人才和專家的盛會上，深度學習和人工智能再一次走進了半導體行業深層次領域，而不再浮于應用層面。

深度學習和人工智能能夠為FD-SOI帶來什么呢？機遇還是挑戰？

美國商業戰略公司（IBS）主席兼首席執行官Handel Jones 先生給出了自己的答案。

美國商業戰略公司（IBS）主席兼首席執行官Handel Jones

產品驅動下的全球半導體市場

近年來，半導體市場一直保持這增長態勢。

比較明顯的一個趨勢就是，2015年，全球半導體市場總額為3371億美元，2017年增長到3844億美元，雖然近年來的增長速度不快，但是受到來自于物聯網、人工智能、無人駕駛等多種新應用的興起，Handel Jones 先生表示，這一數字將會在未來幾年出現飛速的增長。預計到2025年，將會增長到6098億美元。

而從具體的細分產品來看，目前全球半導體市場中產品主要分為以下幾類：MPU、MCU、DSP、StandradC Cell ASIC、FPGA、Logic、顯示驅動、模擬、存儲等等。

從Handel Jones 先生分享的上圖中，我們不難發現，其中邏輯器件以及存儲器件將會成為半導體市場的主要驅動力。邏輯器件和存儲器件作為通用的半導體器件，其增長只能說明整個半導體市場出現了增長，市場對于這類器件的需求出現了增長。

為什么會出現顯著的增長呢？主要的原因就是人工智能、深度學習、無人駕駛這類新的應用使得原本并不或者很少使用電子元器件的應用更多的使用到電子元器件。

以人工智能為例，為了滿足人工智能可能的需求，我們需要不斷的提高處理性能，獲得海量數據需要進行存儲，進行學習。這在無形之中都增加了電子元器件的使用，更不用說物聯網這類無所不在的應用，更是將電子元器件布局到生活中的方方面面。

半導體的主力——中國市場

那中國作為半導體市場最大的消費者，又有什么不同呢？

從上圖我們能夠看到，中國在2015年，市場總額為1640億美元，約占全球的48.7%。到了2017年，預計將會增長到1990億美元，占比52%。那么2025年的情況又怎么樣呢？在高速增長的態勢下，中國市場到2025年可能達到3660億美元，占比60%。

可以說，中國市場作為最大的消費群體，在半導體市場中的作用愈加凸顯，但是從細分的產品劃分來看，與全球并沒有太多區別。

也就是說，物聯網、人工智能和深度學習將會成為未來中國半導體市場主要的驅動力。

人工智能下的半導體行業變化

此外，Handel Jones 先生也指出，在人工智能和深度學習浪潮的影響下，全球半導體行業將會出現以下幾點變化：

1.電子行業進入數據貨幣化階段，這種貨幣化并不是如比特幣一樣的虛擬數據，而是意味著數據作為有價值的物品將會愈加重要，甚至是驅動公司的發展，成為主要的發展動能。比較明顯的幾個例子就是阿里巴巴、騰訊、百度甚至是國外的谷歌、亞馬遜和Facebook，這些都是典型的數據驅動型公司。硬件在這些公司更多的只是輔助性作用。

2.中國企業在大數據時代異常的活躍。與硬件驅動時代不同，大數據時代由于硬件成本較低，軟件更加便捷，中國企業在這一方面的活躍程度要遠遠高過外國企業。以阿里巴巴為例，其旗下的支付寶提供的移動支付功能，普及程度已經遠遠超過了發達國家，這一方面，中國已經走在了世界前列。

3.數據的來源將更加多樣化和復雜化。物聯網和人工智能將會帶來數據的爆炸式增長，這種增長不僅體現在數據量級的增長，也體現在數據來源的增長。物聯網使得萬事萬物都能夠連接到網絡，而人工智能和深度學習對于數據的需求也是傳統應用難以企及，這就使得我們獲取的數據的來源從原先的幾個來源，變為了現在的成百上千個不同的來源，更不要說到底會有多少物體會接入到物聯網中。

4.除了之前所說的物聯網和人工智能之外，自動駕駛，游戲以及高清視頻同樣會產生海量的數據，這些也會增加數據的量級和復雜程度。

5.這同樣也為半導體市場帶來了巨大的發展機遇。像人工智能、深度學習這樣的應用，是需要海量的數據來支持的，沒有足夠的數據，人工智能就難以落地。那么在這過程中，無論是數據的手機、傳輸、呈現還是處理都需要半導體的介入，而這就是難以估量的機遇。

6.除了海量數據的要求之外，由于人工智能涉及到視覺、音頻、實時處理能力以及今后的訓練、推理功能，都要求能夠使用更高性能、更低功耗的產品來支撐。這也是半導體的一個機遇。

之前提到的更多的是一種技術方面的變化，那么是不是還有什么我們忽略的事情呢？

首先來看幾個簡單的例子：

在人工智能方面最先收益的是智能手機，在AR功能的支持下，最新的圖像處理器將包括圖像割裂和融合以及圖像識別功能，這些功能都需要強大的運算能力，因此，我們看到，華為最新推出的具有神經處理單元的麒麟970能夠達到1.92TFLOPS。蘋果最新推出的A11仿生處理器，其計算速度能夠達到每秒6000億次運算。

目前智能駕駛還處在比較早期的階段，要想實現所謂的4級甚至是5級自動駕駛，就需要人工智能和深度學習的介入。而目前英偉達公司正在致力研究的產品確實基于FD-SOI工藝的，這說明什么呢？

還需要更多的例子嗎？智能機器人、智能家居、智能工廠，這些應用要想實現真正的智能就必須要有人工智能和深度學習，就需要半導體廠商為之提供真正適合的高性能、低功耗的處理器，就如英偉達所做的那樣。

不成比例的中國市場

而中國也能夠參與其中，因為中國有著更加廣闊的市場，無論是硬件還是軟件：

預計到2025年，中國市場將會占到全球半導體市場的60%。

像華為、Vivo、OPPO、聯想等等這樣的公司，到2025年將會在中國市場消耗掉60%的半導體，而這一數字在2010年的時候僅僅只是15.8%。

此外，中國將會生產提供全球65.4%的智能手機。

同時，中國還在致力于推動5G技術的發展和落地。

基于以上這些趨勢，而中國又作為最大的半導體市場，到2025年，消耗半導體的份額將會提升至81.2%。

那么如此巨量的消耗都用到了哪里了呢？

其中一個比較明顯的市場就是手機。

Handel Jones 先生分享一張近年來，中國生產的智能手機占全球智能手機的比例。從圖中我們不難發現，2013年，中國僅占到35.7%；2015年，47.1%；2017年預計會達到58.9%；預計到2025年，將會達到65.4%。不難發現，中國公司所生產的手機所占的比例越來越高。

隨著中國生產智能手機的數量增多，消耗的半導體占比也是呈現飛速的增長。2010年這一占比為15.8%，而預計到2025年將會增長到60%。

雖然中國企業生產的產品增加了，消耗也增加了，但是我們依然面臨著一個嚴峻的問題：中國半導體企業需要加強自身的設計能力。Handel Jones 先生表示，還是以2015年到2025年這十年間為例，中國半導體企業從國內公司獲得支持僅為10.1%，到2025年將增長到18.8%。

不難發現，中國半導體企業的增長速度和自身能力的增長完全不成比例，絕大多數設計還是以來國外企業。

如何解決這一問題呢？

解決問題的突破口

解決這一問題首先考慮的是從技術方面尋找突破口。

隨著2014年，大基金的成立，中國半導體企業通過并購、建廠、建立研發基地以及發生了翻天覆地的變化。

但是傳統的半導體工藝，尤其是FinFET技術，不僅需要大量的資金投入，也需要深入的技術研究，這些都不是短期內能夠彌補的。更不要說隨著收購愈來愈難，先進的技術很難真正進入國內。

這時候，我們卻從另一個角度看到了突破的希望，那就是FD-SOI工藝。

作為與FinFET技術幾乎同時出現的另一種工藝技術，FD-SOI工藝似乎一直活在FinFET的陰影里，難見天日。

但是隨著物聯網、人工智能、智能駕駛這樣的新應用對半導體提出了全新的挑戰，而FinFET工藝也遇到了瓶頸，尤其是FinFET的制造、研發成本越來越高，已經遠遠不是一般玩家能夠承受的起的了。

作為在工藝成本方面很有研究的專家，Handel Jones 先生指出，在相同的條件下，12nm FD-SOI的工藝要比7nm FinFET工藝在成本上低27%。

更加詳細的比較就是：

12nm FD-SOI要比16nm FinFET成本低22.4%，比10nm FinFET低23.4%，比7nm 低27%。當然這些都是在比較理想的情況下進行估計的。

可以說，FD-SOI工藝的主要價值就體現在低成本、低功耗和高性能上。

那在設計成本上呢？

12nm FD-SOI工藝的設計成本大概在5000萬美元到5500萬美元，而16nm FinFET的設計成本就已經達到了7200萬美元。還是存在著很大的差距。

總結

因此，在Handel Jones 先生看來，FD-SOI具有以下幾點優勢：

1.FD-SOI工藝的入門成本要比FinFET，同時能夠提供很好低功耗和高性能體驗。

2.目前來看，FD-SOI工藝的設計成本比FinFET更低。

3.像RF、 eNVM這樣的應用使用FD-SOI工藝將會更加有效。

那么為什么FD-SOI沒有爆發呢？Handel Jones 先生認為主要是以下幾點原因限制了FD-SOI工藝的發展。

1.FD-SOI的好處沒有得到充分的認識。

2.IP還沒有到位，生態系統沒有建立起來。

3.目前廠商都過于樂觀的估計了未來FinFET工藝的發展，無論是生產成本還是設計成本都存在盲目樂觀的情況。

因此，Handel Jones 先生在演講最后表示，中國公司如果只是關注FinFET想要追趕是非常困難，也應當關注其他高性能，低功耗的技術，而目前來看，FD-SOI就是一個很好的選擇！