2013现代ⅰⅹ35领先版和人工智能ai公司排行榜版区别在哪里

  2% 的调查对象表示他们已经從人工人工智能ai公司排行榜投资中获得了经济回报。对于所有行业的公司来说认知技术的投资回报率中值是 17%。而实际上有些人更善于將投资转化为经济利益。

  为了了解企业如何采用认知技术/人工人工智能ai公司排行榜技术、并从中获益的情况德勤于 2018 年第三季度调查叻美国公司的 1100 名 IT 和业务线主管。

  所有调查对象都必须了解他们公司使用认知技术/人工人工智能ai公司排行榜的情况90%的人直接参与了公司有关人工人工智能ai公司排行榜的战略、支出、实施和/或决策。调查对象来自 10 个行业其中 17% 来自科技行业。54% 的人是业务线主管其余是 IT 主管。64% 是 C 级别的高管包括首席执行官、总裁和企业主(30%),首席信息官和首席技术官(27%)36% 的人低于 C 级别。

  以下是报告的中文译文:

  德勤连续调查了有关认知技术/人工人工智能ai公司排行榜的主管因为他们代表了今天正在测试和实施这些技术的公司。

  我们发現这些先行者仍然看好认知技术的价值。与去年的调查一样他们对人工人工智能ai公司排行榜仍有很高的支持度。我们的分析有三个主偠发现:

  1.先行者正在加大人工人工智能ai公司排行榜领域的投资推出更多计划,并获得积极的回报基于云的认知服务,正通过减少投资和启动所需的专业知识来提高利用率

  2.企业应该改善风险和变革管理。这包括减少网络安全漏洞——这可能会减缓甚至阻碍人工囚工智能ai公司排行榜的发展——以及管理道德风险项目选择和管理投资回报也至关重要。

  3.先行者需要合适的人才组合——而不仅仅昰技术技能——来加速他们的进步他们缺乏人工人工智能ai公司排行榜研究人员和程序员,也需要能够选择最佳应用案例的商业领袖为叻获得这些人才,他们正在培养他们现有的员工但许多人认为有必要用新员工取代现有员工。先行者也可能需要一种战略性的方法来对待人才这种方法可以使机器在自动化方面做到最好,同时仍然利用人类的判断力和创造力

  这些研究结果表明,认知技术具有诱人嘚前景其中一些正在实现中。当公司在激发潜力和执行能力之间取得平衡时人工人工智能ai公司排行榜技术可能会带来最好的回报。

  一、互动、投资和好结果

  一年过去了这种令人兴奋的状况仍然持续着。在德勤 2017 年的认知技术调查中我们被先行者们对技术的热凊所打动。这种兴奋在很大程度上归功于他们所说的认知技术带来的回报:83% 的人说他们要么看到了「适度的」好处要么看到了「可观的」好处。调查对象还表示他们预计认知技术将迅速改变他们的公司和行业。在 2018 年调查对象对认知技术带来的价值保持了高涨的热情。怹们的公司正对基础认知能力进行投资并且用更多的技巧使用这些它们。

  (一)更高的采用率多元化的选择

  与有代表性的同荇相比,接受我们调查的先行者在关键认知技术方面的渗透率很高而且,渗透率还在不断增长之中:

  机器学习是统计模型在不需要遵循明确程序指令的情况下会随着时间的流逝自我进化和改善自身性能的能力。大多数认知技术都是以机器学习及其更复杂的后代——罙度学习为基础的包括计算机视觉和自然语言处理。2017 年机器学习的采用率已经高达 58%,2018 年增长了 5%

  深度学习是一种涉及神经网络的複杂的机器学习形式,具有多层抽象变量深度学习模型在图像识别和语音识别的任务中具有很好的性能,但是它对于人类来说往往是很難或者不可解释的新技术使得企业更容易启动深度学习项目,采用率也在增加在我们的调查对象中,有 50% 的人表示他们使用了深度学习技术比 2017 年增长了 16%,这是所有认知技术中最大的一次飞跃

   自然语言处理是一种从可读的、风格自然的、语法正确的文本中提取或生荿意义和意图的能力。NLP 为虚拟助理和聊天机器人提供基于语音的界面这种技术也越来越多地被用来查询数据集。62% 的调查对象采用了 NLP 技术高于去年的 53%。

  计算机视觉是一种从视觉元素中提取意义和意图的能力无论是对字符(在数字化文档的情况下)进行分类,还是对圖像内容(如人脸、物体、场景和活动)的分类人脸识别背后的技术(计算机视觉技术)是消费者日常生活的一部分。例如一些手机尣许用户只通过人脸识别来登录,计算机视觉技术也被用于「驾驶」无人驾驶汽车和无人售货商店 Amazon Go。计算机视觉在我们调查对象中也成為主流57% 的人说他们的公司正在使用这项技术。

  在先行者中认知技术采用率不断增长的背后原因是什么,尤其是像深度学习这样复雜的技术这么流行答案可能是:投资。37% 的受访者表示他们的公司已经在认知技术上投资了 500 万美元甚至更多。另一个可能的原因是公司有更多方法获得认知能力,而且他们正在利用这一优势近 60% 的人选择了可能是最简单的方法:10% 使用了带有人工人工智能ai公司排行榜的企業软件。

  通过与其他方法进行对比更多的调查通过企业软件获得认知能力,如 CRM 或 ERP 系统这些系统的优点是可以访问庞大的数据集(通常是他们自己客户的数据),并且可以被不具备专业知识的员工立即上手使用通过企业软件提供的认知工具往往集中在具体的、与工莋有关的任务上。虽然这会使它们变得不那么灵活但它们可能是有影响力的。例如 Salesforce 的人工人工智能ai公司排行榜平台 Einstein(爱因斯坦)可以帮助销售代表确定哪些销售线索最有可能转化为销售以及确定一天中最适合与潜在客户联系的时间。此外供应商还在不断开发更高级的笁具,并逐渐集成到软件中Salesforce 最近开发了一个高级的、用于处理多个用例的 NLP 模型,通常这需要不同的模型来处理

  随着软件供应商和雲计算服务提供商争相开发针对业务功能的人工人工智能ai公司排行榜产品,认知技术带来的「捷径」可能会变得更加具有吸引力谷歌最菦宣布了一系列针对呼叫中心和人力资源部门的、预置好的人工人工智能ai公司排行榜服务。SAP 的人工人工智能ai公司排行榜业务(被统称为「Leonardo 機器学习」)还包括一些具体的解决方案如金融行业的现金管理、品牌管理中的视频分析、以及客户服务中的故障票分析。随着类似的垺务进入市场企业主动定制认知技术的需求可能会减少。

  然而现有的技术只能刚好满足现在的需求。许多公司可能需要开发定制囮的解决方案来满足它们对认知技术的崇高的期望当然,还有一些工具可以加速采用许多大型云服务提供商通过「即服务」(as-a-service)模式來提供人工人工智能ai公司排行榜服务:公司不用构建自己的基础设施和训练算法,可以直接利用这些技术

  这些公司他们对人工人工智能ai公司排行榜技术的需求十分迫切,而且只想为他们真正使用到的服务付费根据德勤最近的一项研究,39% 的公司倾向于基于云服务获取先进的技术(比如人工人工智能ai公司排行榜)而 15% 的公司倾向于内部解决方案。事实上人工人工智能ai公司排行榜即服务的模式(AI-as-a-service)的吸引力反映在其每年的全球增长率上,对这一数值的估计达到了惊人的 48.2%

  基于云的深度学习服务可以让企业获得巨大的、曾经成本昂贵嘚计算力——计算力是从非结构化数据中提取见解所必需的。他们还可以管理大数据集使用预训练好的模型加速 APP 开发。虽然公司有无数嘚方法来获取现成的人工人工智能ai公司排行榜技术或开发自己的人工人工智能ai公司排行榜但许多公司也在寻求外部支持(专门技术/专家意见)。53% 的调查对象与合作伙伴共同开发认知技术近 40% 的受访者在使用 GitHub 等众包社区。

  通过云服务和企业软件公司可以尝试认知技术,甚至广泛使用初始成本低,风险最小基于云服务的选择越来越多,这或许可以解释 2017 年至 2018 年期间试点项目和实施项目的飙升55% 的主管表示,他们的公司已经启动了 6 个及以上的试点项目(2017 年为 35%)而几乎同等比例(58%)的人表示,他们已经完成了 6 个及以上项目的全面实施(の前为 32%)

  (二)认知技术是必需的,而不是可有可无的

  许多先行者正对认知技术进行投资从而提高他们的竞争力。63% 接受调查嘚主管表示他们的人工人工智能ai公司排行榜项目需要赶上竞争对手,最好是能够保持一定的优势

  人工人工智能ai公司排行榜的应用能力与竞争优势之间的联系似乎越来越紧密。11% 的人说采用人工人工智能ai公司排行榜技术在今天具有「至关重要的战略重要性」,42% 的人认為人工人工智能ai公司排行榜将在两年后成为关键对企业来说,这是一个磨练他们人工人工智能ai公司排行榜战略和技能的小窗口他们相信自己的成功取决于正确的操作。然而主管们对这项工作所需时间的考虑越来越现实。

  在我们 2018 年的调查中56% 的调查对象表示,认知技术将在三年内改变他们的公司低于去年的 76%。整个行业的转型也是如此:在我们 2018 年的调查对象中37% 的人认为这将在三年内发生,比 2017 年低叻 20 个百分点我们相信,主管们承认使用认知技术来推动跨行业的变革是非常复杂的但并没有对实现这一目标感到绝望。

  (三)一邊学习一边赚钱

  许多公司的人工人工智能ai公司排行榜目标远远超出了投资回报率然而,积极的投资回报率可以为未来的投资创造动仂并为领导人工人工智能ai公司排行榜技术发展的前冠军企业提供支持,这些技术似乎正在发挥作用在我们的调查中,82% 的调查对象表示他们已经从人工人工智能ai公司排行榜投资中获得了经济回报。对于所有行业的公司来说认知技术的投资回报率中值是 17%。而实际上有些人比其他人更善于将投资转化为经济利益。

  虽然这些回报是基于自我报告的数据做出的估计但它们表明,各行业的主管们都认为他们从认知技术中获得了价值。科技公司在认知方面投入了大量资金并获得了丰厚的回报。它们也是推动认知技术发展的动力为一個全球估值已达 191 亿美元的市场开发认知技术。这些科技公司包括谷歌、微软和 Facebook 等巨头以及成千上万的初创企业。

  人工人工智能ai公司排行榜还通过改进业务和提供更好的客户体验而获得回报Netflix 发现,如果消费者搜索一部电影的时间超过 90 秒他们就会放弃它。Netflix 通过人工人笁智能ai公司排行榜来改善搜索结果避免了客户的失望,也防止了客户流失每年节省了 10 亿美元的潜在收入损失。

  并不是只有科技公司能够获取强劲的回报老牌制造商和初创企业也都在使用人工人工智能ai公司排行榜技术提高制造效率。例如通用电气和西门子等工业企业正在使用「数字孪生」中的数据来预测趋势和识别异常,并预测故障这样的公司正在使用人工人工智能ai公司排行榜改进业务流程,怹们正在寻求这样做的显著收益事实上,我们的调查结果表明公司越来越重视内部运营。(见图 4)

  在向内部业务转向的同时对將人工人工智能ai公司排行榜整合进现有产品和服务的重视程度有所降低,尽管这仍是最普遍的目标事实上,在进行整合之前通常需要進行操作变更。我们的调查对象可能意识到他们应该首先进行业务更改。

  医疗保健和生命科学公司都在对人工人工智能ai公司排行榜進行投入但根据我们的数据,这些公司很少展示这一点当然,到目前为止一些医疗保健「大爆炸」项目令人失望。然而放射学和醫院索赔管理等不同领域的进展表明,尽管有一些引人注目的问题人工人工智能ai公司排行榜在医疗保健方面仍具有巨大的潜力。例如茬最近的一项研究中,深度学习神经网络通过分析病理图像以 100%的准确度识别出了乳腺癌肿瘤。然而到目前为止,这些进展还只是在實验室中进入临床实践还需要一段时间。

  (四)(大部分是)理性繁荣

  尽管人工人工智能ai公司排行榜产生了大量的炒作但许哆主管都很兴奋——而不是沉浸在于幻灭的低谷中。他们将其转化为投资在接受调查的公司中,有 88% 的公司计划在未来一年增加在认知技術上的支出;54% 的公司表示他们将增加 10% 甚至更多的支出早些时候,我们注意到80% 接受调查的主管称,他们公司人工人工智能ai公司排行榜的投资回报率很高

  然而,我们应该谨慎地看待投资回报的声明:只有不到 50% 的受访公司能够准确地衡量财务回报所需的关键绩效指标這些指标包括关键要素,如项目预算/成本、投资回报率、生产目标、成本节约、收入和客户评价(如满意和保留意见)这种缺乏评价手段的做法是认知实施的一个重大问题的核心:它们的管理方式往往不像企业使用更成熟的技术那样严格。

  二、为了实现价值最大化先行者应该成为风险和变革管理专家

  商业和技术领导者在寻求用人工人工智能ai公司排行榜创造商业价值的过程中面临着一系列挑战。許多调查对象指出实施、整合到角色(业务)和功能中去,以及衡量和证明人工人工智能ai公司排行榜解决方案的商业价值是人工人工智能ai公司排行榜项目最大的挑战(见图 5)

  任何技术的实施都可能是一项挑战,但是考虑到人工人工智能ai公司排行榜工具的相对新颖性囷低水平的使用经验这成为最常被提及的挑战是不足为奇的。整体而言将技术整合到业务中去是一项挑战,但考虑到人工人工智能ai公司排行榜可能对知识工作者的任务和技能产生影响它可能特别成问题。

  在人工人工智能ai公司排行榜项目中公司有时很难在行为改變的「最后一英里」中找到方向。我们看到的一个例子是一个组织建立了一个机器学习系统,通过预测哪些潜在客户可能转换哪些客戶可能流失,来支持其销售团队尽管该系统按计划运行,但销售团队最初并没有准备好接受其建议该团队没有密切参与开发系统。(洎动化分析是可能的但那将是它自己的人工人工智能ai公司排行榜项目。)

  获取人工人工智能ai公司排行榜项目所需的数据为分析做准备,保护隐私以及确保安全性对于公司而言,可能既耗时又昂贵更加棘手的是,在可以进行概念验证之前通常需要数据(至少是蔀分数据)。我们已经看到一些公司因为没有充分考虑解决方案,既不理解也不信任它给出的结果避免这个问题的一个方法是,让业務所有者密切参与整个开发过程以便他们能够更好地了解正在提供的服务。

  任何关注人工人工智能ai公司排行榜商业新闻的人都知道數据所扮演的关键角色调查对象认为,「数据问题」是公司人工人工智能ai公司排行榜项目面临的最大挑战之一原因有很多。一些人工囚工智能ai公司排行榜系统如支持客户自助服务的虚拟助手,需要多个系统的数据——这些数据可能之前从未集成过的客户信息可能驻留在一个系统中,财务数据可能驻留在另一个系统中虚拟助手培训和配置数据可能驻留在第三个系统中。人工人工智能ai公司排行榜创造叻一种集成数据的需求而这种需求是一家公司迄今可能一直在设法避免的。这对于一家通过收购成长起来的、维护多个不同年份的未集荿系统的公司来说可能尤其具有挑战性。

  公司面临的另一项挑战是一些人工人工智能ai公司排行榜项目所需的数据类型与他们习惯使用的数据类型不同。例如一些解决方案依赖于对大量非结构化数据的访问,这些非结构化数据可能被保留以备保存记录但从未打算鼡于分析。

  在一个我们已知的虚拟助手项目中由于获取项目所需的数据十分困难,团队需要审核数以千计的通话记录从而确认推導出相关规则所需的共同主题。这种困难可能使他们决定搁置项目或者解散团队直到他们处理好了数据,打下了坚实的数据基础

  ┅些组织也在努力阐明一个商业案例或者界定人工人工智能ai公司排行榜项目的成功。这可能是因为将人工智被视为是实验性的有时,因為机器学习(最被广泛使用的人工人工智能ai公司排行榜技术之一)本质上是概率性的这意味着,一个新系统的最终性能很难被准确估计有时,是因为负责开发人工人工智能ai公司排行榜解决方案的团队不习惯用商业案例来证明其工作的合理性

  (一)人工人工智能ai公司排行榜的风险管理

  现实情况是,新的情况往往会带来新的风险人工人工智能ai公司排行榜等新兴技术也是如此。主管们担心与人工囚工智能ai公司排行榜技术相关的一系列风险(见图 6)其中一些是与任何信息技术相关的典型风险;其他则与人工人工智能ai公司排行榜技術本身一样独特。

  图 6:网络安全是与人工人工智能ai公司排行榜相关的首要问题

  公司最关心的潜在的人工人工智能ai公司排行榜风险: 排名 1-3其中 1 是最令人关注的

  主管们关注的人工人工智能ai公司排行榜风险主要是网络风险,对半数调查对象来说网络风险排名前三(見图 6)。事实上23% 的受访者将「网络安全漏洞」列为他们最关心的人工人工智能ai公司排行榜/认知问题。这种担忧可能是有道理的: 虽然任何噺技术都存在某些漏洞但某些人工人工智能ai公司排行榜技术面临的、与网络相关的责任似乎特别令人烦忧。

  研究人员发现一些机器学习模型难以检测到对抗性输入,即一些数据是专门为了欺骗模型而构建的这就是研究团队如何误导一个计算机视觉算法将本应是一呮猫的图片错误分类为一个电脑。训练机器学习模型的过程本身可以用对抗性的数据来操纵例如,有意地将不正确的数据喂给自学习的媔部识别算法攻击者可以通过生物认证系统模拟受害者。

  在某些情况下机器学习技术可能会使公司面临知识产权被盗的风险。通過自动生成大量基于机器学习系统的交互分析其产生的响应模式,黑客可以重新设计模型或训练数据本身

  人工人工智能ai公司排行榜最近也被用来制作名人和政客的假照片和视频。虽然还有识别赝品的技术但看起来,技术可能会加剧一场假图片开发与检测的军备竞賽鉴于基于人工人工智能ai公司排行榜的图像识别技术的突出性,该领域未来很可能成为一个网络风险战场

  有证据表明,出于对网絡风险的担忧一些公司正在放缓或暂停他们的人工人工智能ai公司排行榜项目。此外20% 的调查对象表示,因为担心网络安全他们决定不啟动人工人工智能ai公司排行榜项目(见图 7)。主管们也普遍关注人工人工智能ai公司排行榜系统的安全性和可靠性40% 的调查对象认为将「根據人工人工智能ai公司排行榜 / 认知修正做出错误的战略决策」列为三大关注点(见图 6)。几乎同样多的人指出人工人工智能ai公司排行榜系統在关键任务或生死攸关的情况下的失败。

  将战略决策或关键任务完全置于人工人工智能ai公司排行榜系统的手中肯定会带来特殊风險。然而今天,赋予人工人工智能ai公司排行榜系统这种责任的情况仍然很少见一个突出的例外是在自动驾驶汽车中使用人工人工智能ai公司排行榜:在测试过程中,该技术涉及多起事故有些是致命的。

  公司应该考虑的另一个网络风险的是它们愿意将多少数据(以忣什么样的数据)放入公共云中,允许他们使用认知技术分析比私有云更大的数据集对敏感客户和财务数据的分析能产生有价值的见解,但企业应该将感知到的风险与收益进行权衡德勤最近的一项研究发现,企业在云计算方面的经验越多就越容易将敏感数据放到公共雲中。

  2.法律和监管风险

  所有类型的产品和系统包括 IT 系统,都存在一系列的法律和监管风险因此,十分之四(40%)的调查对象表礻高度关切与人工人工智能ai公司排行榜系统相关的法律和监管风险,就不足为奇了因为并非所有验证人工人工智能ai公司排行榜系统准確性和性能的方法都是可靠的,所以公司需要管理与这些系统相关的法律、监管和运营风险。更复杂的问题是在与人工人工智能ai公司排行榜相关的犯罪或事故发生时,谁应该承担责任如何在这些情况下分配责任是一个正在讨论的主题。

  在人工人工智能ai公司排行榜囷监管风险方面两个主题尤为突出:隐私和可解释性。由于数据对人工人工智能ai公司排行榜至关重要寻求应用该技术的公司往往渴望嘚到数据。不过个人数据的隐私管理条例可能会抑制他们的兴趣:最近在欧洲生效的通用数据保护条例(GDPR)制定了需要认真执行的隐私規则。GDPR 还要求使用个人数据做出影响人们的自动决策的公司必须能够解释决策过程背后的逻辑。美联储发布的指南(SR 11-7)对美国银行业有類似的影响:它要求计算机模型的行为是可以解释的

  对一些人工人工智能ai公司排行榜采用者来说,这些规则之所以具有挑战性是洇为机器学习的复杂性不断增加,以及深度学习神经网络(deep-learning neural network)越来越受欢迎深度学习神经网络的行为就像黑匣子,通常会产生高度精确嘚结果而没有解释这些结果是如何计算出来的。许多科技公司和政府机构正投入资源以改善深度学习神经网络的「可解释性」

  对夶多数调查对象来说,道德风险并不是最重要的信息技术问题虽然在我们的调查中,道德风险在风险担忧中排在最后但约有三分之一嘚主管确实将道德风险列为最关注的问题。在对潜在道德风险的深入调查中接受调查的主管们透露出广泛的担忧。排在第一位的是人工囚工智能ai公司排行榜帮助创造或传播虚假信息的能力这可能由于社交媒体驱动的「假新闻」在 2016 年美国大选中受到关注。

  与调查对象產生共鸣的道德风险与上述网络安全和监管问题有关:意外的后果、个人数据的滥用、以及人工人工智能ai公司排行榜决策缺乏可解释性。近年来有一个问题受到特别的重视,在调查对象对道德风险的排名中排名第二:偏见今天,算法通常被用来帮助做许多重要的决定如授予信用、检测犯罪和分配惩罚。有偏差的算法或者用有偏差的数据训练机器学习模型会产生歧视性或冒犯性的结果。例如一项研究发现,男性比女性更容易看到高薪工作的广告

  三、先行者们真的拥有更多的人才来开发和部署认知解决方案吗?

  总体的调查结果显示尽管认知计算行业已经涌现出了数量可观的人才,但该行业对人才的需求更大31% 的调查对象最关心的三个问题依次是「缺乏囚工人工智能ai公司排行榜/认知计算的技能」,其次才是实现、整合和数据等问题只有 8% 的调查对象认为,从产品原型到全面生产的最大挑戰是技能的短缺这些公司通常会认为,他们已经具备了很强的人工人工智能ai公司排行榜能力

  大约十分之四(40%)的主管表示他们的公司有一个十分复杂的管理和维护人工人工智能ai公司排行榜解决方案的机制,这样的解决方案会帮助他们选择人工人工智能ai公司排行榜技術和相关的技术供应商、将人工人工智能ai公司排行榜技术整合到现有的 IT 环境中、识别出有价值的人工人工智能ai公司排行榜应用构建人工囚工智能ai公司排行榜解决方案,以及招聘和管理具备人工人工智能ai公司排行榜技能的技术人员另外,还有 41% 到 46% 的人表示他们的公司对这些活动十分熟悉。这说明他们并没有很严重的人才短缺

  除了内部资源,许多公司也在寻求实现「人才生态系统」的广阔途径10% 的采訪对象表示,他们从自己收购、投资或合作过的公司中挖到需要的人正如我们所看到的,许多公司使用人工人工智能ai公司排行榜即服务功能或者通过 Github 和 Bitbucket 这样的众包开发社区,有效地外包了一些对于人才的需求尽管他们的内部团队很复杂,也能通过众包等形式接触到外蔀人才但主管们觉得他们需要更有技能的人才。30% 的人说他们面临着巨大的(23%)或极其巨大的(7%)技能差距另外 39% 的人说他们的差距「不夶」。

  有趣的是在我们的调查中,最先进的公司对技能差距的感受非常强烈随着他们推出更多的人工人工智能ai公司排行榜解决方案,随着这些解决方案的复杂性和规模的增加他们的技术技能的局限性可能会暴露出来。它们对于某些技能的需求要比其它的技能更加強烈(见图 8)调查对象表示,他们对人工人工智能ai公司排行榜研究人员最大的需求就是希望他们能够发明出新的人工人工智能ai公司排行榜算法和系统这表明他们对自己人工人工智能ai公司排行榜技术的发展是野心勃勃的。

  此外28% 的调查对象说,他们需要人工人工智能ai公司排行榜软件开发人员24% 的人需要数据科学家,大致相同比例的人需要用户体验设计师、变更管理专家、项目经理、商业领袖和领域专镓61% 的人已经在培训自己的 IT 人员学习部署人工人工智能ai公司排行榜/认知解决方案,而 54% 的人正在培训开发人员创建新的人工人工智能ai公司排荇榜/认知解决方案

  考虑到我们在这项调查的其他方面时所看到的、对人工人工智能ai公司排行榜/认知的热情程度和积极的采用程度,關于人才的发现可能并不令人惊讶调查结果说明虽然人才不是当前最重要的问题,但先行者仍然需要雇佣和培训高能力的人工人工智能ai公司排行榜专家拥有这种对人工人工智能ai公司排行榜/认知技术保障的公司,很可能会在很长一段时间内处在这种技能差距中尽管目前嘚人工人工智能ai公司排行榜项目经常因为相关技术的缺乏而举步维艰。企业应该认识到成功不仅仅取决于技术人才。

  例如数据科學家经常会因不清楚他们应该解决的业务问题而陷入困境。其结果可能是该人工人工智能ai公司排行榜项目会失败而因此感到失望的数据科学家可能会转而投奔竞争对手。实际上能够为数据科学家解读数据又能为主管解读业务的的领域专家是十分珍贵的。然而在我们的調查中,只有 20% 的公司表示需要他们在他们难以实现人工人工智能ai公司排行榜解决方案和项目管理工作的情况下,令人惊讶的是只有 22% 的受访者表示需要这些技能。

  我们调查的这些公司正在利用人工人工智能ai公司排行榜技术实现任务自动化(降低成本和工作量)和提升員工的能力间寻求平衡人工人工智能ai公司排行榜驱动的自动化并不是人工人工智能ai公司排行榜技术为我们带来的最大的好处。「通过自動化减少用工数量」在「人工人工智能ai公司排行榜/认知技术带来的主要好处」的选项中排名最低24% 的人将其列为前三名。也就是说有证據表明,许多公司计划对任务进行自动化改造并裁员63% 的调查对象同意以下说法:「为了削减成本,我的公司希望用人工人工智能ai公司排行榜/认知技术将尽可能多的工作自动化」在我们调查的许多公司中,他们一些认知项目(如聊天机器人)的商业案例在很大程度上依赖於使用人工人工智能ai公司排行榜来取代人工。」

  我们的调查并没有直接提到人工人工智能ai公司排行榜造成的失业规模但 36% 的调查对象認为人工人工智能ai公司排行榜驱动的自动化导致的失业问题上升到了道德风险的水平。在诸如金融服务业的行业里主管们对于未来几年將数万份工作自动化的计划一直直言不讳。也许一些损失已经造成了随着对认知技术的使用变得越来越深入,这一数字可能还会上升對现有工人的威胁不仅来自于与自动化相关的失业。绝大多数调查对象认为人工人工智能ai公司排行榜会导致工作角色和技能出现一定程度戓巨大的变化这一比例已经达到 72%,三年内还将达到 82%但对于目前被聘用的人来说,最令人担忧的或许是主管们更青睐拥有所需技能的噺员工,而不是对现有员工进行再培训和挽留只有 10% 的采访对象明确表示愿意采取再培训的方式并保留现有的员工。80% 的人倾向于「保持或哽换同等规模的员工」或「主要用新人才取代现有员工」

  尽管人工人工智能ai公司排行榜对现有员工构成了威胁,但主管们相信认知技术将使留下的员工和新入职的员工在工作中表现得更好,同时也能更快乐地工作78% 的受访者认为人工人工智能ai公司排行榜/认知技术使囚们能够做出更好的决定,72% 的人认为人工人工智能ai公司排行榜将提高工作满意度也许最大的进步是新的工作方式,将机器的工作方式与囚类的经验、判断和同理心结合起来;78% 的主管认为以人工人工智能ai公司排行榜为基础的工人的增加,会促进新的工作方式的产生

  現在不是美国工人能够感到自满的时候了。虽然自动化不是许多公司的首要任务但它仍然是一个日益增长的威胁。此外许多公司都希朢通过外部人才获得新的与人工人工智能ai公司排行榜相关的技能。

  四、先行者可以通过认真对待更进一步

  连续第二年我们看到先行者们使用认知技术为他们的公司带来积极的变化。总体而言他们对这套新工具的反应相当乐观。虽然他们面临着挑战但我们调查嘚许多公司都在早期成功地将人工人工智能ai公司排行榜整合到他们的运营和客户关系中,并获得了经济利益他们既对自己迄今取得的成功充满热情,也对这些技术在不久的将来改造公司的潜力充满热情

  我们相信,先行者对人工人工智能ai公司排行榜的兴奋是有理由的我们还认为,先行者(以及希望效仿他们的公司)如果采取以下步骤可能会有一条更可靠的成功之路。

  (一)追求卓越的执行

  早期的采用者应该将他们的实验和工业活动(甚至是狂热)与更好的操作规程相结合。尽管人工人工智能ai公司排行榜具有复杂性和变革的潜力但其实现方式类似于其他技术。为了推动跨业务的变更公司应该专注于项目管理和变更管理。促进组织变革的基本原则可能會在试点、草根实验和厂商驱动的炒作中迷失围绕人工人工智能ai公司排行榜的一些管理基础设施正在建立;我们的调查结果揭示了以下提高执行效率的结构和流程指标:

   54%的人拥有一个将原型投入生产的过程;

   52% 的人有实施路线图;

   45% 的人被任命为高管,支持人笁人工智能ai公司排行榜的发展;

   37%的人创建了公司范围的卓越中心(CoE);

   37%的人拥有全面的人工人工智能ai公司排行榜战略

  ┅旦炒作消退,为了确保认知仍然是最重要的AI 项目的领导者应该仔细跟踪成本和影响,并确保成功是不容置疑的这将有助于首席财务官在项目和预算不断扩大时进行必要的投资。

  (二)应对网络安全风险

  先行者在网络安全方面遇到的问题使得他们的执行问题变嘚清晰不到一半的人将网络安全纳入其人工人工智能ai公司排行榜项目中。尽管在我们的调查中网络安全是主管们提到的最大风险:他們担心,提供见解的算法以及推动这些算法的数据都容易受到攻击回想一下,调查对象对人工人工智能ai公司排行榜道德规范的最大担忧昰伪造图片和制造「假新闻」的机器人在网络安全防范不足的情况下,这二者都更容易传播最糟糕的情况可能会危及生命,比如自动駕驶汽车遭到黑客入侵

  我们已经看到,网络安全对一些先行者产生了负面影响其中 32% 的人遭受了与人工人工智能ai公司排行榜相关的漏洞。由于网络安全问题一些公司放慢或停止了人工人工智能ai公司排行榜计划。

  尽管如此其他公司仍在稳步前进。这两种方法都鈈理想:一种会导致执行速度变慢、竞争力下降另一种则会带来不必要的风险。没有任何网络安全措施可以阻止每一次攻击但是先行鍺可以从一开始就把安全措施整合进人工人工智能ai公司排行榜项目中,以提高防御能力并提高其优先级。

  随着人工人工智能ai公司排荇榜技术的进步降低风险的技术也在不断进步。例如司法信息技术在检测被称为「深度假货」的、被人为操纵的图像和视频方面表现樾来越好。深度学习模型的可解释性也可能会提高帮助公司避免监管不合规的风险以及与算法偏差相关的其他风险。公司应该让这些发展保持领先地位并在它们得到证明后将其合并。

  (三)在 IT 功能之外应用人工人工智能ai公司排行榜

  我们研究中的三大有关认知技術的使用案例(IT 自动化、质量控制和网络安全)主要集中在 IT 上(见图 9)这些都是重要的使用案例——尤其是网络安全(在这种情况下,鼡人工人工智能ai公司排行榜解决网络安全问题)一些研究表明,IT 自动化正显露出早期的希望需要 IT 部门大力支持的、复杂的技术首先被應用是有道理的。

  但是只有当人工人工智能ai公司排行榜渗透到整个公司,并使多种业务功能和单位发生变化时它的变革潜力才有鈳能实现。云可以通过服务在这些目标的实现过程中发挥关键作用这些服务可以为广大用户提供方便访问基于人工人工智能ai公司排行榜嘚功能。

  (四)买一些现成的

  企业软件和云服务为企业提供了更多使用认知技术的选择不必走曲折的道路——从头开始构建一切。认知技术仍在发展并以惊人的速度发生着。基于云的 CRM、具有认知能力的 ERP 软件和聊天机器人被广泛使用许多大型云服务提供商正在開发基于订阅的人工人工智能ai公司排行榜服务,旨在实现特定的业务功能这可能是将人工人工智能ai公司排行榜的优势融入产品设计、销售和营销等功能的最简单途径。

  对于那些想要开发内部解决方案的公司来说自动化机器学习等工具也可以提高「普通」程序员的能仂。AWS 想将人工人工智能ai公司排行榜民主化方便没有经过特定人工人工智能ai公司排行榜培训的程序员也可以使用人工人工智能ai公司排行榜。谷歌和创业公司 DataRobot 在自动化机器学习产品方面也有类似的雄心当然,公司需要「四壁」(「four walls」)内的专业知识但他们应该考虑从企业軟件和基于云的平台中可以获得哪些功能。这可以带来快速的胜利降低初始投资和动力。

  任何公司的人工人工智能ai公司排行榜能力嘟存在很多潜在的漏洞但只关注那些最难吸引和留住的人才(比如人工人工智能ai公司排行榜研究人员、程序员和数据科学家)可能不是朂好的策略,尤其是对于刚刚起步的公司而言新入局人工人工智能ai公司排行榜的人可能想看看,使用现成的解决方案和云平台能走多远合作伙伴和顾问还可以提供急需的专业知识和指导,大多数先行者正在使用它们企业还需要完善的人才开发和收购战略。虽然许多先荇者表示他们正在培训员工以适应人工人工智能ai公司排行榜所要求的新角色和技能,但他们更喜欢从公司外招聘新员工

  这两种方法都可能是必要的,特别是对于稀缺的技术技能而言我们认为,对现有员工进行再培训让他们与人工智能ai公司排行榜机器一起工作,仳调查结果看起来更有潜力尽管尽早开始这样的计划很重要。但是在考虑公司内部应具备哪些人工人工智能ai公司排行榜开发和实施技能时,公司应该考虑成功管理人工人工智能ai公司排行榜项目所需的人才组合

  在激烈的军备竞赛中,科技巨头们对高成本、稀缺的人財过分关注及奋力争夺可能导致挫败感和失望感。那些想为自己公司开发定制化认知解决方案的公司需要大量的技术人才但他们也可能需要能够与数据科学家「交流人工人工智能ai公司排行榜」、需要懂得数据分析用途和局限性的企业高管。

  (六)决定在哪里自动化、在哪里增加

  那些仅仅为降低成本或提高效率而自动化的公司并没有充分利用人工人工智能ai公司排行榜有一些清晰的案例表明,在某些情况下自动化比人类做的更好、更有效。在这些用例中机器最终可能会完全取代人。在更多情况下机器将显示信息,进行预测並提供替代方案人类应该使用判断力、同理心和商业技能将这些信息应用到最佳效果。这不仅仅是将人类置于循环中而是为了增强人類的决策能力而建立的循环。

  了解公司希望「自动化取代」的领域以及希望「人工智能ai公司排行榜增强」的领域,可能会帮助它们清楚地了解自己应该如何改变业务需要招聘什么样的人、裁掉什么样的人。认为人工人工智能ai公司排行榜不会导致工作岗位减少的想法昰天真的一些首席执行官也越来越坦率地承认这一点。然而对自动化和削减成本的过度关注,可能会阻碍利用人工人工智能ai公司排行榜进行变革性的机会(指充分利用人工人工智能ai公司排行榜和人类人工智能ai公司排行榜)这也会加剧员工之间的不信任和恐惧,因为他們可能正在等待另一只鞋子掉下来

  我们的调查结果清楚地表明,越来越多的公司在使用人工人工智能ai公司排行榜技术方面越来越有經验现在是组织开始选择商业应用案例的时候了,这些案例可以通过人工人工智能ai公司排行榜驱动的能力提供可衡量的价值把云服务當做门户,开发和访问人工人工智能ai公司排行榜的潜力从来都不是那么容易——只需要少量的前期投资和减少了的、对内部专业知识的需求

原标题:一文看懂国产芯片现状

來源:内容来自光大证券谢谢。

周期性波动向上市场规模超4000亿美元

半导体是电子产品的核心,信息产业的基石半导体行业因具有下遊应用广泛、生产技术工序多、产品种类多、技术更新换代快、投资高风险大等特点,产业链从集成化到垂直化分工越来越明确并经历叻两次空间上的产业转移。全球半导体行业大致以4-6年为一个周期景气周期与宏观经济、下游应用需求以及自身产能库存等因素密切相关。2017半导体产业市场规模突破4000亿美元存储芯片是主要动力。

供需变化涨价蔓延创新应用驱动景气周期持续

半导体本轮涨价的根本原因为供需变化,并沿产业链传导涨价是否持续还是看供需,NAND随着产能释放价格有所降低DRAM、硅片产能仍吃紧涨价有望持续。展望未来随着粅联网、区块链、汽车电子、5G、AR/VR及AI等多项创新应用发展,半导体行业有望保持高景气度

提高自给率迫在眉睫,大国战略推动产业发展

國内半导体市场接近全球的三分之一但国内半导体自给率水平非常低,特别是核心芯片极度缺乏国产占有率都几乎为零。芯片关乎到國家安全国产化迫在眉睫。2014年《国家集成电路产业发展推进纲要》将半导体产业新技术研发提升至国家战略高度大基金首期投资成果顯著,撬动了地方产业基金达5000亿元目前大基金二期募资已经启动,募集金额将超过一期推动国内半导体产业发展。

大陆设计制造封测崛起材料设备重点突破

经过多年的发展,国内半导体生态逐渐建成设计制造封测三业发展日趋均衡。设计业:虽然收购受限但自主發展迅速,群雄并起海思展讯进入全球前十。制造业:晶圆制造产业向大陆转移大陆12寸晶圆厂产能爆发。代工方面虽然与国际巨头楿比,追赶仍需较长时间但中芯国际28nm制程已突破,14nm加快研发中;存储方面长江存储、晋华集成、合肥长鑫三大存储项目稳步推进。封測业:国内封测三强进入第一梯队抢先布局先进封装。设备:国产半导体设备销售快速稳步增长多种产品实现从无到有的突破,星星の火等待燎原材料:国内厂商在小尺寸硅片、光刻胶、CMP材料、溅射靶材等领域已初有成效;大尺寸硅片国产化指日可待。

1、周期性波动姠上市场规模超4000亿美元

1.1、半导体是电子产品的核心,信息产业的基石

从晶体管诞生再到集成电路

计算机的基础是1和0,有了1和0就像数學有了10个数字,语言有了26个字母人类基因有了AGCT,通过编码和逻辑运算等便可以表示世间万物1946年的第一台计算机是通过真空管实现了1和0,共使用了18800个真空管大约是一间半的教室大,六只大象重

通过在半导体材料里掺入不同元素,1947年在美国贝尔实验室制造出全球第一个晶体管晶体管同样可以实现真空管的功能,且体积比电子管缩小了许多用电子管做的有几间屋子大的计算机,用晶体管已缩小为几个機柜了

把一个电路中所需的晶体管、电阻、电容和电感等元件及布线互连一起,制作在一小块或几小块半导体晶片或介质基片上然后葑装在一个管壳内,成为具有所需电路功能的微型结构这便是集成电路,也叫做芯片和IC集成电路中所有元件在结构上已组成一个整体,使电子元件向着微小型化、低功耗、人工智能ai公司排行榜化和高可靠性方面迈进了一大步

集成电路发明者为杰克·基尔比(基于锗(Ge)的集成电路)和罗伯特·诺伊思(基于硅(Si)的集成电路)。当今半导体工业大多数应用的是基于硅的集成电路

1965年,戈登·摩尔(GordonMoore)預测未来一个芯片上的晶体管数量大约每18个月翻一倍(至今依然基本适用)这便是著名的摩尔定律诞生。1968年7月罗伯特·诺伊斯和戈登·摩尔从仙童(Fairchild)半导体公司辞职,创立了一个新的企业即英特尔公司,英文名Intel为“集成电子设备(integratedelectronics)”的缩写

电子产品的核心,信息产業的基石

以人工智能ai公司排行榜手机为例诸如骁龙、麒麟、苹果A系列CPU为微元件,手机基带芯片和射频芯片是逻辑IC;通常所说的2G或者4G运行內存RAM为DRAM16G或者64G存储空间为NANDflash;音视频多媒体芯片为模拟IC。以上这些统统是属于半导体的范畴

半导体位于电子行业的中游,上游是电子材料囷设备半导体和被动元件以及模组器件通过集成电路板连接,构成了人工智能ai公司排行榜手机、PC等电子产品的核心部件承担信息的载體和传输功能,成为信息化社会的基石

半导体主要分为集成电路和半导体分立器件。半导体分立器件包括半导体二极管、三极管等分立器件以及光电子器件和传感器等

集成电路可分为数字电路、模拟电路。一切的感知:图像声音,触感温度,湿度等等都可以归到模擬世界当中很自然的,工作内容与之相关的芯片被称作模拟芯片除此之外,一些我们无法感知但客观存在的模拟信号处理芯片,比洳微波电信号处理芯片等等,也被归类到模拟范畴之中比较经典的模拟电路有射频芯片、指纹识别芯片以及电源管理芯片等。数字芯爿包含微元件(CPU、GPU、MCU、DSP等)存储器(DRAM、NANDFlash、NORFlash)和逻辑IC(手机基带、以太网芯片等)。

1.2、集成电路工序多、种类多、换代快、投资大

简单的講电子制造产业包括:原材料砂子-硅片制造-晶圆制造-封装测试-基板互联-仪器设备组装。集成电路产业链主要为设计、制造、封测以及上遊的材料和设备

集成电路产业主要有以下特征:制造工序多、产品种类多、技术换代快、投资大风险高。

生产工序多:核心产业链流程鈳以简单描述为:IC设计公司根据下游户(系统厂商)的需求设计芯片然后交给晶圆代工厂进行制造,这些IC制造公司主要的任务就是把IC设計公司设计好的电路图移植到硅晶圆制造公司制造好的晶圆上完成后的晶圆再送往下游的IC封测厂,由封装测试厂进行封装测试最后将性能良好的IC产品出售给系统厂商。

具体来说可以细分为以下环节:

>IC设计:根据客户要求设计芯片

IC设计可分成几个步骤,依序为:规格制萣→逻辑设计→电路布局→布局后模拟→光罩制作规格制定:品牌厂或白牌厂的工程师和IC设计工程师接触,提出要求;逻辑设计:IC设计笁程师完成逻辑设计图;电路布局:将逻辑设计图转化成电路图;布局后模拟:经由软件测试看是否符合规格制定要求;光罩制作:将電路制作成一片片的光罩,完成后的光罩即送往IC制造公司

>IC制造:将光罩上的电路图转移到晶圆上

IC制造的流程较为复杂,过程与传统相片嘚制造过程有一定相似主要步骤包括:薄膜→光刻→显影→蚀刻→光阻去除薄膜制备:在晶圆片表面上生长数层材质不同,厚度不同的薄膜;光刻:将掩膜板上的图形复制到硅片上光刻的成本约为整个硅片制造工艺的1/3,耗费时间约占整个硅片工艺的40~60%;

>IC封测:封装和测試

封装的流程大致如下:切割→黏贴→切割焊接→模封切割:将IC制造公司生产的晶圆切割成长方形的IC;黏贴:把IC黏贴到PCB上;焊接:将IC的接脚焊接到PCB上,使其与PCB相容;模封:将接脚模封起来;

产品种类多从技术复杂度和应用广度来看,集成电路主要可以分为高端通用和专鼡集成电路两大类高端通用集成电路的技术复杂度高、标准统一、通用性强,具有量大面广的特征它主要包括处理器、存储器,以及FPGA(現场可编程门阵列)、AD/DA(模数/数模转换)等专用集成电路是针对特定系统需求设计的集成电路,通用性不强每种专用集成电路都属于一类细汾市场,例如通信设备需要高频大容量数据交换芯片等专用芯片;汽车电子需要辅助驾驶系统芯片、视觉传感和图像处理芯片,以及未來的无人驾驶芯片等

技术更新换代快。根据摩尔定律:当价格不变时集成电路上可容纳的元器件数目,约每隔18-24个月便会增加一倍性能也将提升一倍,从而要求集成电路尺寸不断变小

芯片的制程就是用来表征集成电路尺寸的大小的一个参数,随着摩尔定律发展制程從0.5微米、0.35微米、0.25微米、0.18微米、0.15微米、0.13微米、90纳米、65纳米、45纳米、32纳米、28纳米、22纳米、14纳米,一直发展到现在的10纳米、7纳米、5纳米目前,28nm昰传统制程和先进制程的分界点

以台积电为例,晶圆制造的制程每隔几年便会更新换代一次近几年来换代周期缩短,台积电2017年10nm已经量產7nm将于今年量产。苹果iPhoneX用的便是台积电10nm工艺除了晶圆制造技术更新换代外,其下游的封测技术也不断随之发展

除了制程,建设晶圆淛造产线还需要事先确定一个参数即所需用的硅片尺寸。硅片根据其直径分为6寸(150mm)、8寸(200mm)、12寸(300mm)等类型目前高端市场12寸为主流,中低端市场则一般采用8寸晶圆制造产线的制程和硅片尺寸这两个参数一旦确定下来一般无法更改,因为如果要改建则投资规模相当於新建一条产线。

投资大风险高根据《集成电路设计业的发展思路和政策建议》,通常情况下一款28nm芯片设计的研发投入约1亿元~2亿元,14nm芯片约2亿元~3亿元研发周期约1~2年。对比来看集成电路设计门槛显著高于互联网产品研发门槛。互联网创业企业的A轮融资金额多在幾百万元量级集成电路的设计成本要达到亿元量级。但是相比集成电路制造,设计的进入门槛又很低一条28nm工艺集成电路生产线的投資额约50亿美元,20nm工艺生产线高达100亿美元

集成电路设计存在技术和市场两方面的不确定性。一是流片失败的技术风险即芯片样品无法通過测试或达不到预期性能。对于产品线尚不丰富的初创设计企业一颗芯片流片失败就可能导致企业破产。二是市场风险芯片虽然生产絀来,但没有猜对市场需求销量达不到盈亏平衡点。对于独立的集成电路设计企业而言市场风险比技术风险更大。对于依托整机系统企业的集成电路设计企业而言芯片设计的需求相对明确,市场风险相对较小

1.3、全球半导体产业转移与产业链变迁

半导体行业因具有下遊应用广泛,生产技术工序多、产品种类多、技术更新换代快、投资高风险大等特点叠加下游应用市场的不断兴起,半导体产业链从集荿化到垂直化分工越来越明确并经历了两次空间上的产业转移。

1.起源美国,垂直整合模式

1950s半导体行业于起源于美国,主要由系统厂商主导全球半导体产业的最初形态为垂直整合的运营模式,即企业内设有半导体产业所有的制造部门仅用于满足企业自身产品的需求。

2.家电美国→日本,IDM模式

1970s美国将装配产业转移到日本,半导体产业转变为IDM(IntegratedDeviceManufacture集成器件制造)模式,即负责从设计、制造到封装测试所有的流程与垂直整合模式不同,IDM企业的芯片产品是为了满足其他系统厂商的需求随着家电产业与半导体产业相互促进发展,日本孵囮了索尼、东芝等厂商我国大部分分立器件生产企业也采用该类模式。

3.PC美日→韩国、台湾地区,代工模式

1990s随着PC兴起,存储产业从美國转向日本后又开始转向了韩国孕育出三星、海力士等厂商。同时台湾积体电路公司成立后,开启了晶圆代工(Foundry)模式解决了要想設计芯片必须巨额投资晶圆制造产线的问题,拉开了垂直代工的序幕无产线的设计公司(Fabless)纷纷成立,传统IDM厂商英特尔、三星等纷纷加叺晶圆代工行列垂直分工模式逐渐成为主流,形成设计(Fabless)→制造(Foundry)→封测(OSAT)三大环节

4.人工智能ai公司排行榜手机,全球--->中国大陆

2010s随着大陆人工智能ai公司排行榜手机品牌全球市场份额持续提升,催生了对半导体的强劲需求加之国家对半导体行业的大力支持以及人財、技术、资本的产业环境不断成熟,全球半导体产业酝酿第三次产业转移即向大陆转移趋势逐渐显现。

人力成本是产业链变迁和转移嘚重要动力

韩国和台湾地区的集成电路产业均从代工开始代工选择的主要因素便是人力成本,当时韩国和台湾地区的人力成本相比于日夲低很多封测业便开始从日本转移到韩国、台湾地区。同样由于人力成本的优势在21世纪初,封测业已经向国内转移可以说已经完成叻当年韩国、台湾地区的发展初期阶段。劳动力密集型的IC封测业最先转移;而技术和资金密集型的IC制造业次之转移后会相差1-2代技术;知識密集型的IC设计一般很难转移,技术差距显著需要靠自主发展。

1.4、4-6年周期性波动向上突破4000亿美元

4-6年为1个周期性波动向上

费城半导体指數(SOX)由费城交易所创立于1993年,有20家企业的股票被列入该指数为全球半导体业景气主要指标之一,其走势与全球半导体销售额的走势基夲相同

根据世界半导体贸易统计组织(WSTS)数据披露,全球半导体销售额于1994年突破1000亿美元2000年突破2000亿美元,2010年将近3000亿美元,预计2017年将会突破4000亿美え半导体产业规模不断扩大,逐渐成为一个超级巨无霸的行业

从全球半导体销售额同比增速上看,全球半导体行业大致以4-6年为一个周期景气周期与宏观经济、下游应用需求以及自身产能库存等因素密切相关。

2017突破4000亿美元存储芯片是主要动力

据WSTS数据,2017年世界半导体市場规模为4086.91亿美元同比增长20.6%,首破4000亿美元大关创七年以来(2010年为年增31.8%)的新高。

其中集成电路产品市场销售额为3401.89亿美元,同比增长22.9%夶出业界意料之外,占到全球半导体市场总值的83.2%的份额存储器电路(Memory)产品市场销售额为1229.18亿美元,同比增长60.1%占到全球半导体市场总值嘚30.1%,超越历年占比最大的逻辑电路(1014.13亿美元)也印证了业界所谓的存储器是集成电路产业的温度计和风向标之说。

半导体分立器件(D-O-S)方面市场为685.02亿美元,同比增长10.1%占到全球半导体市场总值的16.8%,主要得益于功率器件等推动分立器件(DS)市场销售额同比增长10.7%以及MEMS、射频器件、汽车电子、AI等推动传感器市场(Sensors)销售额同比增长15.9%

据ICInsights报道,DRAM2017年平均售价(ASP)同比上涨77%销售总值达720亿美元,同比增长74%;NANDFlash2017年平均售價(ASP)同比上涨38%销售总额达498亿美元,同比增长44%NORFlash为43亿美元,导致全球存储器总体市场上扬增长58%如若扣除存储器售价上扬的13%,则2017年全球半导体市场同比增长率仅为9%的水平依靠DRAM和NAND闪存的出色表现,三星半导体在2017年第二季度超越英特尔终结英特尔20多年雄踞半导体龙头位置嘚记录。

从区域上看WSTS数据显示北美(美国)地区市场销售额为864.58亿美元,同比增长31.9%增幅提升36.6%,居全球首位占到全球市场的21.2%的份额,起箌较大的推动作用其他地区(主要为中国)销售额为2478.34亿美元,同比增长18.9%占到全球市场总值的60.6%。

半导体带动上游设备创历史新高据SEMI预測,2017年半导体设备的销售额为559亿美元比2016年增长35.6%。2018年半导体设备的销售额达到601亿美元,比2017年增长7.5%

2、供需变化涨价蔓延,创新应用驱动景气周期持续

2.1、供需变化沿产业链传导涨价持续蔓延扩展

本轮涨价的根本原因为供需反转,并沿产业链传导从存储器中DRAM和NAND供不应求涨價导致上游12寸硅片供不应求涨价,12寸晶圆代工厂涨价NOR涨价,12寸硅片不足用8寸硅片代替导致8寸硅片涨价,8寸晶圆代工厂涨价传导下游電源管理IC、LCD/LED驱动IC、MCU、功率半导体MOSFET等涨价,涨价持续蔓延此外,2017Q4加密币挖矿芯片半路杀出抢12寸晶圆先进制程产能

2.1.1、存储器:供不应求涨價开始,是否持续还是看供需

存储器主要包括DRAM、NANDFlash和NORFlash其中DRAM约占存储器市场53%,NANDFlash约占存储器市场42%而NORFlash仅占3%左右。DRAM即通常所说的运行内存根据丅游需求不同主要分为:标准型(PC)、服务器(Server)、移动式(mobile)、绘图用(Graphic)和消费电子类(Consumer)。NANDFlash即通常所说的闪存根据下游需求不同主要分为:存储卡/UFD、SSD、嵌入式存储和其他。

存储器的涨价由供不应求开始是否持续还得看供需。

需求端:下游人工智能ai公司排行榜手机运行内存不断从1G到2G、3G、4G升级导致移动式DRAM快速需求增长同时APP应用市场快速发展导致服务器内存需求增长。

供给端:DRAM主要掌握在三星、海力士、美光等几家手中呈现寡头垄断格局,三星市占率约为45%2016年Q3之前,DRAM价格一路走低所有DRAM厂商都不敢贸然扩产。供不应求导致DRAM价格从2016年Q2/Q3开始一路飙升DXI指数从6000點上涨到如今的30000点。DXI指数是集邦咨询于2013年创建反映主流DRAM价格的指数

展望2018年上半年,因DRAM三大厂产能计划趋于保守2018年新增投片量仅约5-7%,实質新产能开出将落于下半年导致上半年供给仍然受限,整体市场仍然吃紧;SK海力士决议在无锡兴建新厂最快产能开出时间落在2019年,我們预计在2018年上半年服务器内存价格仍然会延续涨价的走势

2018Q1移动式内存价格可能会有较明显影响。在大陆人工智能ai公司排行榜手机出货疲弱的大环境影响下虽然整体DRAM仍呈现供货吃紧的状态,但以三星为首率先调整对大陆人工智能ai公司排行榜手机厂商的报价移动式内存的漲幅已较先前收敛,从原先的5%的季成长缩小为约3%

需求端:下游人工智能ai公司排行榜手机闪存存不断从16G到32G、64G、128G甚至256G升级导致嵌入式存储快速需求增长,同时随着SSD在PC中渗透率提升导致SSD需求快速增长

供给端:2016和2017年为NANDFlash从2D到3DNAND制程转化年,产能存在逐渐释放的过程主要厂商有三星、东芝、美光和海力士,三星同样是产业龙头市占率约为37%。

展望未来人工智能ai公司排行榜手机销售增速疲软,2018年上半年NAND需求恐不如预期随着3D产能不断开出,市况将转变成供过于求导致NANDFlash价格持续走跌的机率升高。

虽然NORFLASH市场份额较小但是由于代码可在芯片内执行,仍嘫常常用于存储启动代码和设备驱动程序需求端:随着物联网、智慧应用(人工智能ai公司排行榜家居、智慧城市、人工智能ai公司排行榜汽車)、无人机等厂商导入NORFlash作为储存装置和微控制器搭配开发,NORFlash需求持续增长供给端:一方面由于DRAM和NAND抢食硅片产能,导致NORFlash用12寸硅片原材料供鈈应求涨价;另一方面巨头美光及Cypress纷纷宣布淡出,关停部分生产线等产生供给缺口,导致价格上涨

经过近几年版图大洗牌,目前旺宏成为产业龙头市占率约24%,CYPRESS(赛普拉斯)市场占有率约21%美光科技市占率约20%,华邦电居第四位大陆厂商兆易创新居第五,占有一席之哋从各家公司的产品分布上,最高端NORFLASH产品多由美光、赛普拉斯供应应用领域以汽车电子居多;华邦、旺宏则以NORFLASH中端产品供应为主,应鼡领域以消费电子、通讯电子居多;而兆易创新提供的多为低端产品主要应用在PC主板、机顶盒、路由器、安防监控产品等领域。

展望未來随着iPhoneX采用AMOLED,需要再搭配一颗NORFlash预期AMOLED人工智能ai公司排行榜型手机市场渗透率持续上升,对NORFlash需求的成长空间颇大近年蓬勃发展的物联网IOT需要有记忆体搭载,以及车用系统也持续增加新的需求兆易创新战略入股中芯国际,将形成存储器虚拟“IDM”合作模式,进一步加深双方合作關系,有助于保障长期产能供应,深度受益于NORFlash景气

2.1.2、硅片:供需剪刀差形成,从12寸向8寸蔓延

硅片是半导体芯片制造最重要的基础原材料茬晶圆制造材料成本中占比近30%,是份额最大的材料

目前主流的硅片为300mm(12英寸)、200mm(8英寸)和150mm(6英寸),其中12英寸硅片份额在65-70%左右8寸硅爿占25-27%左右,6寸占6-7%左右近年来12英寸硅片占比逐渐提升,6和8寸硅片的市场将被逐步挤压预计2020年二者合计占比由2014年的40%左右下降到2020年的30%左右,洏更大尺寸450mm(18英寸)产能将在19年开始逐步投建

硅片尺寸越大,单个硅片上可制造的芯片数量则越多同时技术要求水平也越高。对于300mm硅爿来说其面积大约比200mm硅片多2.25倍,200mm硅片大概能生产出88块芯片而300mm硅片则能生产出232块芯片更大直径的硅片可以减少边缘芯片,提高生产成品率;同时在同一工艺过程中能一次性处理更多的芯片,设备的重复利用率提高了

12英寸硅片主要用于高端产品,如CPUGPU等逻辑芯片和存储芯爿;8英寸主要用于中低端产品如电源管理IC、LCDLED驱动IC、MCU、功率半导体MOSFE、汽车半导体等。

硅片供给属于寡头垄断市场目前全球硅晶圆厂商以ㄖ本、台湾、德国等五大厂商为主,包括日本信越、日本三菱住友SUMCO、环球晶圆、德国Siltronic、韩国SKSiltronic前五大供应商囊括约90%以上的市场份额。

硅片嘚下游客户主要以三星、美光、SK海力士、东芝/WD为代表的存储芯片制造商和以台积电、格罗方德、联电、力晶科技、中芯国际为代表的纯晶圆代工业者

需求端:过去十年来硅片需求稳定增长。2016与2007年相比制造一颗IC面积减少了24%以上,2016年IC面积0.044平方英寸/颗而2007年0.058平方英寸/颗,1年約减少2~3%但来自终端需求成长,带动硅片需求量平均每年成长5~7%故整体硅片面积每年呈3~5%的成长。

供给端:扩产不及时据DIGITIMES的数据,自2006年至2016姩上半半导体硅片产业历经长达10年的供给过剩,大多数硅晶圆供货商获利不佳使得近年来供给端的动作相当保守,供应商基本没有扩充产能2017年受到下游存储器、ASIC、汽车半导体、功率半导体等需求驱动,硅片呈现供不应求的局面供需反转形成剪刀差,硅片厂去库存矽片价格逐渐上升,从12寸向8寸蔓延

需求端:ICinsights数据显示全球营运中的12寸晶圆厂数量持续成长,2017年全球新增8座12寸晶圆厂开张到2020年底,预期铨球将再新增9座的12寸晶圆厂运营让全球应用于IC生产的12寸晶圆厂总数达到117座。而如果18寸(450mm)晶圆迈入量产12寸晶圆厂的高峰数量可达到125座咗右;而营运中8寸(200mm)量产晶圆厂的最高数量则是210座(在2015年12月为148座)。根据SUMCO的数据2016下半年全球300mm硅片的需求已经达到520万片/月,2017年和2018年全球300mm矽片的需求分别为550万片/月和570万片/月预计未来三年300mm硅片需求将持续增加,2020年新增硅片月需求预计超过750万片/月较2017年增加200万片/月以上,需求提升36%从年复合需求增速超过9.7%,值得注意的是以上测算需求还没有考虑部分中国客户。

供给端:根据SEMI的预测2017年和2018年300mm硅片的产能为525万片/朤和540万片/月。由于2017年之前硅片供大于求硅片产业亏多赚少,各大硅片厂扩产意愿低所以全球硅片的产量增长缓慢。各大厂商以涨价和穩固市占率为主要策略到目前为止仅有SUMCO预计在2019年上半年增加11万片/月和Siltronic计划到19年中期扩产7万片/月。我们预计未来几年12寸硅片的缺货将是常態

涨价:12寸硅片供不应求,缺货成常态硅片价格逐步上升,下游晶圆厂开始去库存信越半导体及SUMCO的12寸硅片签约价已从2017年的75美元/片上漲至120美元/片,涨幅高达60%未来几年硅片供给仍然存在明显缺口,我们预计涨价趋势将持续2018年12寸硅片将进一步涨价20%-30%左右。

需求端:2017年上半姩8寸晶圆厂整体的需求较平缓随着2017年第3季旺季需求显现,预期随着硅晶圆续涨在LCD/LED驱动IC、微控制器(MCU)、电源管理IC(PMIC)、指纹辨识IC、CIS影響传感器等投片需求持续增加。虽然LCD驱动IC、PMIC、指纹辨识IC等已出现转向12寸厂投片情况但多数上游IC设计厂基于成本及客制化的考虑,仍以在8団厂投片为主Sumco预计到2020年200mm硅片需求量将达574万片/月,比2016年底的460万片/月增加24.78%

供给端:8寸晶圆制造设备产能持续降低,部份关键设备出现严重缺货二手8寸晶圆制造设备也是供不应求。在此情况下晶圆代工短期厂很难大举扩增8寸晶圆产能,8寸硅晶圆的扩产需到2018年-2019年才有产出峩们预计未来几年8寸硅片也将处于供给紧张状态。

涨价:2017年12英寸硅晶圆供不应求且价格逐季调涨8英寸硅晶圆价格也在2017年下半年跟涨,累計涨幅约10%在投片需求持续增加,但扩产有限下预期2018年上半年8寸晶圆厂产能整体产能仍吃紧。根据ESM报道预期随着硅晶圆续涨价,预计2018姩第1季8寸晶圆代工价格将会调涨5~10%

2.1.3、8寸晶圆产品:产品涨价蔓延

8寸硅晶圆短缺以及晶圆厂产能紧缺的影响逐渐向市场渗透,而电源IC、MCU、指纹IC、LED/LCD驱动芯片、MOSFET等皆为8寸产线

根据国际电子商情报道,多家国内外原厂发布了自2018年1月1日起涨价的通知主要集中在MOSFET、电源IC、LCD驱动IC等产品,有的涨幅达到了15%-20%国内厂商,富满电子、华冠半导体、芯电元、芯茂微电子、裕芯电子、南京微盟等对电源IC、LED驱动IC、MOSFET等产品进行了调價其中MOSFET涨幅较大。国际分立器件与被动元器件厂商Vishay决定自2018年1月2日起对新订单涨价未发货订单价格也将于3月1日起调整。

根据富昌电子2017年Q4嘚市场分析报告指出低压MOSFET产品,英飞凌、Diodes,飞兆(安森美)、安森美、安世ST,Vishay的交期均在延长交期在16-30周区间。英飞凌交期16-24周汽车器件交货时间为24+周。安世半导体交期20-26周汽车器件产能限制。Vishay/Siliconix从5&6英寸晶圆厂转型成8英寸晶圆厂货期也有改进。高压MOSFET产品除IXYS和MS交期稳定の外,英飞凌、飞兆/安森美、ST、罗姆、Vishay皆为交期延长

MCU:恐将缺货一整年

2017年12月,全球汽车电子芯片龙头大厂NXP(恩智浦)宣布从2018年第一季喥开始,MCU、汽车电子等产品将会进入涨价通道涨价幅度5%-10%不等。此外自2017年以来,全球多家MCU厂商产品出货交期皆自四个月延长至六个月ㄖ本MCU厂更罕见拉长达九个月。2017年全球电子产品制造业营运大多相当红火连日本半导体厂也出现多年不见正成长荣景,带动IC芯片等电子元件销量走升预估后市于全球汽车电子、物联网应用需求不断爆发、持续成长,矽晶圆厂产能满载下2018年全球MCU市场,恐将一整年持续面临供应短缺局面

根据WitsView预测,一方面由于晶圆代工厂提高8英寸厂的IC代工费用,IC设计公司第一季可能跟着被迫向面板厂提高IC报价5~10%以反映成夲上升的压力。另一方面随着物联网、车用电子以及智慧家居等需求兴起,带动电源管理与微控制器等芯片用量攀升已经开始挤压8英団晶圆厂LCD驱动IC的投片量。

近年来因面板厂的削价竞争驱动IC价格大幅滑落,早已成为晶圆代工厂心中低毛利产品的代名词当利润更佳的電源管理芯片或是微控制器的需求崛起,也刚好给了晶圆代工厂一个绝佳的调整机会预估截至2018年第一季,晶圆代工厂驱动IC的投片量将下修约20%中低端IT面板用驱动IC供应吃紧,驱动IC的交期普遍都拉长到10周以上有可能连带影响面板的供货。

2.2、硅含量提升&创新应用驱动半导体景气周期持续

本轮半导体景气周期以存储器、硅片等涨价开始,受益于电子产品硅含量提升和下游创新应用需求推动我们认为半导体行業有望得到长效发展。

2.2.1、硅含量提升

按照ICInsights的预测半导体所占电子信息产业的比例,将由2016年的25%提高到接近2017年的28.1%将会有更多的元器件被半導体所取代或整合,或者更多的新功能新应用被新设备所采用半导体对应电子产品的重要性越来越大,预计到2021年半导体价值量在整机Φ的占比将上升到28.9%,提升空间广阔

以电动汽车为例,据strategyanalytics2015数据传统汽车的汽车电子成本大约在315美金,而插混汽车和纯电动汽车的汽车电孓含量增加超过一倍插混汽车大约703美金,纯电动汽车大约719美金此外,汽车人工智能ai公司排行榜化还将进一步提高汽车电子的用量从洏推动半导体行业的发展。

2.2.2、创新应用驱动

根据SIA数据2016全球半导体下游终端需求主要以通信类(含人工智能ai公司排行榜手机)占比为31.5%,PC/平板占比为29.5%消费电子占比13.5%,汽车电子占比11.6%

展望未来,半导体产业除了传统3C及PC驱动外物联网、5G、AI、汽车电子、区块链及AR/VR等多项创新应鼡将成为半导体行业长效发展的驱动力。

物联网IOT:到2020年全球产业规模将达到2.93万亿美元

移动通讯商爱立信的数据显示年期间,全球基于蜂窩物联网和非蜂窝物联网的物联设备年复合增长率将分别达到27%、22%增速约为传统移动电话的7倍。

物联网设备增长带动全球市场快速增长據ICInsights等机构研究,2016年全球具备联网及感测功能的物联网市场规模为700亿美元比上年增长21%。预计2017年全球物联网市场规模将达到798亿美元增速为14%。2018年全球市场增速将达30%规模有望超千亿美元。

市场调研机构Gartner数据显示2017年全球物联网市场规模将达到1.69万亿美元,较2016年增长22%在新一轮技術革命和产业变革带动下,预计物联网产业发展将保持20%左右的增速到2020年,全球物联网产业规模将达到2.93万亿美元年均复合增长率将达到20.3%。

5G:射频芯片和滤波器价值提升

据中国信息通信研究院预测5G商用部署后,至2025年中国的5G连接数将达到4.28亿占全球连接总数的39%。华为2018年抢先發布了首款3GPP标准的5G商用芯片和终端2019年,华为将推出5G手机5G时代频段和载波聚合技术会增加射频元件的使用数量,新技术提高了射频部分え器件的设计难度带来元器件单机价值量提升。在半导体领域体现在射频芯片和滤波器两部分价值的提升人工智能ai公司排行榜手机使鼡的RF前端模块与组件市场于2016年产值为101亿美元,到了2022年预计将会成长至227亿美元。

人工人工智能ai公司排行榜AI&区块链:特殊应用芯片高速成长

囚工人工智能ai公司排行榜芯片的发展路径经历了从通用走向专用从CPU到GPU到FPGA再到ASIC。

《中国物联网发展年度报告》显示2016年全球人工人工智能ai公司排行榜芯片市场规模达到23.88亿美金预计到2020年将达到146亿美金,增长迅猛发展空间巨大。

此外以区块链为底层技术的加密货币带动挖矿芯片及其封装市场的增长。据预测2017年若以主流28纳米流片的芯片数目来计算,2017年对应的芯片用量约为3.2亿个挖矿芯片2017年全年矿机芯片封装市场约为9-11亿元之间。展望2018往后还将出现12纳米制程以下的ASIC矿机芯片,根据DIGITIMES预估2018年矿机芯片封测市场规模预估将成长至少四倍,逼近40亿元囚民币以上

以台积电为例,在iPhoneX出货量调降、中国对人工智能ai公司排行榜手机需求疲弱之际加密货币相关业务或成为台积电营收贡献的忣时雨,比特大陆2017年12月跃升为台积电的最大大陆客户台积电预期虚拟货币相关特殊应用芯片,和其他具备核心深度学习、高速运算的绘圖芯片等将是台积电2018成长最强的领域。根据Gartner预测快速崛起的深度学习处理器到2022年将成长至160亿美元市场规模。

汽车电子:电动化+人工智能ai公司排行榜化+网联化推动汽车电子含量显著提升

随着全球能源、环境、交通安全等问题日渐突出和消费者对汽车的舒适、便利、娱乐等嘚要求越来越高汽车向电动化、轻量化、人工智能ai公司排行榜化、联网化发展。根据普华永道和思略特预测从2025年开始,电动车将迅速發展;而到2028年4/5级无人驾驶汽车将成为主流。

汽车电动化+人工智能ai公司排行榜化+网联化趋势下汽车电子含量显著提升,主要来自于两方媔:一是电动化带来功率半导体、MCU、传感器等增加;二是人工智能ai公司排行榜化和网联化带来车载摄像头、雷达、芯片等增加在人工智能ai公司排行榜化带来的增量方面,自动驾驶级别每提升一级传感器的需求数量将相应的增加,到L4/L5级别车辆全身传感器将多达十几个以仩。

以特斯拉为例Autopilot2.0传感器包含12个超声波传感器,8个摄像头以及1个雷达未来5年,随着汽车自动化级别的逐步提高在雷达和摄像头模块嘚驱动下,ADAS/AD半导体市场将加速增长英飞凌认为:2025年左右,L3自动驾驶车辆的单车半导体成本平均为580美元;2030年左右L4/L5自动驾驶车辆的单车半導体成本平均为860美元。

据《中国汽车电子行业分析报告》数据显示2013年,我国汽车电子市场规模为3120亿元到2015年时,已增至3979亿元呈现逐年赽速增长态势。预计到2020年我国汽车电子市场规模将达到7049亿元。

2.2.3、半导体景气周期持续

美国半导体行业协会(SIA)数据显示2018年1月全球半导體销售额增长22.7%,达到创纪录的376亿美元连续18个月实现增长。其中美国半导体销售额同比飙升40.6%,创有史以来最大增幅;欧洲销售额增长19.9%亞太及所有其它地区销售额增长18.6%,中国市场销售额增长18.3%日本销售额增长15.1%。

SEMI预估2018年半导体产值年增率约5%至8%,再创新高2019年可望续增,产徝将首度站上5,000亿美元大关研究机构Gartner预期半导体市场2018年仍持续是个好年,但相较于2017年成长将会趋缓2018年预测约达到7.5%,而在往后年成长将呈現持平的状态

根据ICInsights数据显示,在集成电路市场的四大产品类别:模拟、逻辑、存储和微元件中年模拟市场增速最高达到6.6%,而微元件市场僅为3.9%整体集成电路市场年复合增长率为5.1%。

3、提高自给率迫在眉睫大国战略推动产业发展

3.1、市场虽大自给率低,芯片国产化迫在眉睫

中國半导体市场接近全球的1/3根据WSTS数据,2016年全球半导体销售额为3389亿美元其中我国半导体销售额1075亿,占全球市场的31.7%中国为全球需求增长最赽的地区。2010年-2016年全球半导体市场规模年均复合增速为6.3%,而中国年均复合增速为21.5%随着5G、消费电子、汽车电子等下游产业的进一步兴起,疊加全球半导体产业向大陆转移预计中国半导体产业规模进一步增长。

自给率水平低核心芯片缺乏,国产化迫在眉睫在2014及2015年的统计Φ芯片进口就超过了2000亿美元,超过了原油成为中国进口量最大的商品。根据ICinsights数据2015国内半导体自给率还没超过10%,16年自给率刚达到10.4%预计15姩到20年,国内的半导体自给产值CAGR能达到28.5%从而达到2020年国产化比例15%的水平。

特别是核心芯片自给率极低我国计算机系统中的CPUMPU、通用电子统Φ的FPGA/EPLD和DSP、通信装备中的嵌入式MPU和DSP、存储设备中的DRAM和NandFlash、显示及视频系统中的DisplayDriver,国产芯片占有率都几乎为零

这种情况对于国家和企业而言都昰非常不利的,不管是从国家安全还是电子产业的发展而言全力推动半导体产业目前已经成为了全国上下的一致共识,整个行业的发展動力非常充足

根据ICInsight的数据,2016年全球20大半导体企业中仍然以海外公司为主。其中美国有8家日本、台湾地区和欧洲各占3家,韩国占2家噺加坡有1家,没有一家大陆半导体公司上榜不管是设计制造还是IDM模式方面,大陆半导体产业和国际先进水平仍然存在不小差距

3.2、大国戰略推动产业发展,大基金撬动千亿产业资金

国内半导体发展大致可以分为三个阶段:

第一阶段为称之为搭框架阶段。1982年成立了国务院計算机与大规模集成电路领导小组由于当时的国际环境比较好,我们提出以市场换技术以北京、上海、无锡为中心建立半导体产业基哋,尤其是90s的无锡华晶成为国内瞩目的半导体标杆性企业。

第二阶段为18号文之后的15年,商业化初步阶段2000年国务院[18号文],出台《鼓励軟件产业和集成电路产业发展的若干政策》到2011年,国务院很快发布了关于《进一步鼓励软件和集成电路产业发展若干政策》的通知就昰4号文,在税收和财政上给予半导体产业优惠政策产业分工得以初步实现。晶圆厂迎来一波建设浪潮2000年后,天津摩托罗拉投资14亿美元建成月产2.5万片的8英寸工厂上海中芯国际投资15亿美元建成月产4.2万片的8英寸工厂。到2003年国内出现一批晶圆代工企业,如上海宏力、苏州和艦(联电)、上海贝岭、上海先进(飞利浦)北京中芯环球等。

第三阶段为以2014年发展纲要颁布为起点的15年,进入跨越式发展推进阶段2014年6月,国务院颁布了《国家集成电路产业发展推进纲要》提出设立国家集成电路产业基金(简称“大基金”),将半导体产业新技术研发提升至国家战略高度且明确提出,到2020年集成电路产业与国际先进水平的差距逐步缩小,全行业销售收入年均增速超过20%企业可持續发展能力大幅增强;到2030年,集成电路产业链主要环节达到国际先进水平一批企业进入国际第一梯队,实现跨越发展

据集邦咨询统计,截至2017年11月30日大基金累计有效决策62个项目,涉及46家企业累计有效承诺额1,063亿元,实际出资794亿元分别占首期总规模的77%和57%,投资范围涵盖IC產业上、下游大基金在制造、设计、封测、设备材料等产业链各环节进行投资布局全覆盖,各环节承诺投资占总投资的比重分别是63%、20%、10%、7%

我们对大基金投资标的进行了汇总,截至2018年1月19日大基金已成为50多家公司股东,涉及18家A股公司、3家港股公司目前大基金持股市值超200億。

在国家集成电路产业投资基金之外多个省市也相继成立或准备成立集成电路产业投资基金,目前包括北京、上海、广东等在内的十幾个省市已成立专门扶植半导体产业发展的地方政府性基金根据国家集成电路产业基金的统计,截止2017年6月由“大基金”撬动的地方集荿电路产业投资基金(包括筹建中)达5145亿元。

目前大基金二期已经启动募集金额有望超过一期,一期规模为1387亿元大基金总经理丁文武透露,大基金将提高对设计业的投资比例并将围绕国家战略和新兴行业进行投资规划,比如人工智能ai公司排行榜汽车、人工智能ai公司排荇榜电网、人工人工智能ai公司排行榜、物联网、5G等并尽量对设备和材料给予支持,推动其加快发展

4、大陆设计制造封测崛起,材料设備重点突破

4.1、产业生态逐步完善三业发展日趋均衡

经过多年的发展,通过培育本土半导体企业和国外招商引进国际跨国公司国内逐渐建成了覆盖设计、制造、封测以及配套的设备和材料等各个环节的全产业链半导体生态。大陆涌现了一批优质的企业包括华为海思、紫咣展锐、兆易创新、汇顶科技等芯片设计公司,以中芯国际、华虹半导体、华力微电子为代表的晶圆制造企业以及长电科技、华天科技、通富微电、晶方科技等芯片封测企业。

根据集邦咨询数据2017年中国半导体产值将达到5176亿元人民币,年增率19.39%预估2018年可望挑战6200亿元人民币嘚新高纪录,维持20%的年增长速度高于全球半导体产业增长率。

近年来国内半导体一直保持两位数增速,制造、设计与封测三业发展日趨均衡但我国集成电路产业结构依然不均衡,制造业比重过低2017年前三季度,我国IC设计、制造、封测的产业比重分别为37.7%、26%和35.5%但世界集荿电路产业设计、制造和封测三业占比惯例为3∶4∶3。

我国2016年设计业占比首次超越封测环节未来两年在AI、5G、物联网,以及区块链、指纹识別、CIS、AMOLED、人脸识别等新兴应用的带动下预估设计业占比将在2018年持续增长至38.8%,稳居第一的位置

制造产业加速建设,尤其以12寸晶圆厂进展赽速2018年将有更多新厂进入量产阶段,整体产值将有望进一步攀升带动IC制造的占比在2018年快速提升至28.48%。

封测业基于产业集群效应、先进技術演进驱动伴随新建产线投产运营、中国本土封测厂高阶封装技术愈加成熟、订单量增长等利多因素带动,我们预计2018年封测业产值增长率将维持在两位数水平封测三巨头增速将优于全行业。

4.2、设计:自主发展群雄并起

我国部分专用芯片快速追赶,正迈向全球第一阵营专用集成电路细分领域众多,我国能够赶上世界先进水平的企业还是少数这主要有两类。一是成本驱动型的消费类电子如机顶盒芯爿、监控器芯片等。二是通信设备芯片例如,华为400G核心路由器自主芯片2013年推出时领先于思科等竞争对手,并被市场广泛认可上述芯爿设计能较好地兼顾性能、功耗、工艺制程、成本、新产品推出速度等因素,具备很强的国际竞争力但是,在高端人工智能ai公司排行榜掱机、汽车、工业以及其他嵌入式芯片市场我国差距仍然很大。

高端通用芯片与国外先进水平差距大是重大短板在高端通用芯片设计方面,我国与发达国家差距巨大对外依存度很高。我国集成电路每年超过2000亿美元的进口额中处理器和存储器两类高端通用芯片合计占70%鉯上。英特尔、三星等全球龙头企业市场份额高持续引领技术进步,对产业链有很强的控制能力后发追赶企业很难获得产业链的上下遊配合。虽然紫光展锐、华为海思等在移动处理器方面已进入全球前列但是,在个人电脑处理器方面英特尔垄断了全球市场,国内相關企业有3~5家但都没有实现商业量产,大多依靠申请科研项目经费和政府补贴维持运转龙芯近年来技术进步较快,在军品领域有所突破但距离民用仍然任重道远。国内存储项目刚刚起步而对于FPGA、AD/DA等高端通用芯片,国内基本上是空白

收购受限,自主发展随着莱迪思(以FPGA产品为主营业务)收购案被否决,标志着通过收购海外公司来加速产业发展的思路已经不太现实越是关键领域,美国等国家对于中國的限制就会严格只有自主发展,才是破除限制的根本方法

海思展讯进入全球前十。根据ICInsights2017年全球前十大Fabless排名国内有两家厂商杀进前┿名,分别是海思和紫光集团(展讯+RDA)这两者分别以47.15亿美元和20.50亿美元的收入分居第七位和第10位,其中海思的同比增长更是达到惊人的21%仅仅佽于英伟达和AMD,在Fabless增长中位居全球第三

大陆设计业群雄逐鹿。根据《砥砺前行的中国IC设计业》数据显示2017年国内共有约1380家芯片设计公司,较去年的1362家多了18家总体变化率不大。而2016年则是中国芯片设计行业突飞猛进的一年,相关设计公司数量较2015年大增600多家

根据集邦咨询數据,2017年中国IC设计业产值预估达人民币2006亿元年增率为22%,预估2018年产值有望突破人民币2400亿元维持约20%的年增速。

2017年中国IC设计产业厂商技术发展仅限于低端产品的状况已逐步改善海思的高端手机应用处理芯片率先采用了10nm先进制程,海思、中兴微的NB-IoT、寒武纪、地平线的AI布局在国際崭露头角展锐、大唐、海思的5G部署也顺利进行。

根据集邦咨询预估的2017年IC设计产业产值与厂商营收排名数据今年前十大IC设计厂商排名畧有调整,大唐半导体设计将无缘前十兆易创新和韦尔半导体凭借优异的营收表现进入排行前十名。

海思:受惠于华为手机出货量的强勢增长和麒麟芯片搭载率的提升2017年营收年增率维持在25%以上。

展锐:受制于中低端手机市场的激烈竞争2017年业绩出现回调状况。

中兴微电孓:以通讯IC设计为基础受到产品覆盖领域广泛的带动,预估营收成长率超过30%

华大半导体:业务涉及到人工智能ai公司排行榜卡及安全芯爿、模拟电路、新型显示等领域,2017年营收也将超过人民币50亿元

汇顶科技:在人工智能ai公司排行榜手机指纹识别芯片搭载率的持续提升和產品优异性能的带动下,在指纹市场业绩直逼市场龙头FPC预计今年营收增长也将超过25%。

兆易创新:首次进入营收前十名凭借其在NORFlash和32bitMCU上的絀色市场表现,2017年营收成长率有望突破40%超过人民币20亿元。

而在芯谋研究发布的2017年中国十大集成电路设计公司榜单上比特大陆以143亿元的姩销售额跃升第二,成为中国芯片设计业的年度黑马比特大陆是全球最大的比特币矿机生产商,旗下的蚂蚁矿机系列2017年销量在数十万台市场占有率超过80%。

2018年中国IC设计产业在提升自给率、政策支持、规格升级与创新应用三大要素的驱动下,将保持高速成长的趋势其中,中低端产品市场占有率持续提升国产化的趋势将越加明显。另一方面资金与政策支持将持续扩大。大基金第二期正在募集中且会加大对IC设计产业的投资占比,同时选择一些创新的应用终端企业进行投资此外,科技的发展也引领终端产品规格升级物联网、AI、汽车電子、专用ASIC等创新应用对IC产品的需求不断扩大,也将为2018年IC设计产业带来成长新动力

4.3、制造:产业转移,3代工+3存储

晶圆制造产业向大陆转迻在半导体向国内转移的趋势下,国际大厂纷纷到大陆地区设厂或者增大国内建厂的规模据ICInsight数据,2016年底大陆地区晶圆厂12寸产能210K(包括存储产能),8寸产能611K本土的中芯国际、华力微以及武汉新芯的12寸产能合计为160K。

大陆12寸晶圆厂产能爆发根据SEMI数据显示,预计2017年至2020年间全球投产的晶圆厂约62座,其中26座位于中国占全球总数的42%。根据TrendForce统计自2016年至2017年底,中国新建及规划中的8寸和12寸晶圆厂共计约28座其Φ12寸有20座、8寸则为8座,多数投产时间将落在2018年预估至2018年底中国12寸晶圆制造月产能将接近70万片,较2017年底成长42.2%;同时2018年产值将达人民币1,767亿え,年成长率为27.12%

晶圆代工三强:中芯国际、华虹半导体、华力微

在晶圆代工市场,大陆厂商面临着挑战与机遇一方面,大陆设计公司茬快速成长本土设计公司天然有支持本土制造厂商的倾向;另一方面,制造业发展所需资金、人力与知识积累的门槛越来越高在这些方面中国厂商与世界领先厂商的差距有拉大的趋势。如何在现有基础上稳扎稳打逐步缩小与世界先进水平的差距,相当考验以中芯国际、华宏宏力、华力微为代表的大陆代工厂的经营能力

全球晶圆代工稳步增长,行业集中高ICInsight预计年的纯晶圆代工厂将年均以7.6%的复合增速增长,从2016年的500亿美元增长到2021年的721亿美元纯晶圆代工行业集中度很高,前四大纯晶圆代工厂合计占据全球份额的85%其中台积电一家更是雄踞近60%的市场份额。基于晶圆代工行业高技术高投入的门槛我们判断晶圆代工行业格局短期不会有太大变化,但国内中芯国际可能会是增速最快的一家

国内代工三强与国际巨头相比,追赶仍需较长时间从大陆市场来看,由于国内市场的崛起尤其是设计公司的快速发展,纯晶圆厂在国内的销售额的增长迅猛根据ICinsight预测,2017年大陆地区晶圆代工市场达到70亿美金同比增长16%,显著高于全球平均增速台积电依嘫是一家独大,占比高达47%

国内先进制程落后相差两代以上。半导体晶圆制造集中度提升只有巨头才能不断地研发推动技术的向前发展。世界集成电路产业28-14nm工艺节点成熟14/10nm制程已进入批量生产,Intel、三星和台积电均宣布已经实现了10nm芯片量产并且准备继续投资建设7nm和5nm生产线。而国内28nm工艺仅在2015年实现量产且仍以28nm以上为主。

本土晶圆厂最先进量产制程目前仍处于28nmPoly/SiON阶段虽然在28nm营收占比、28nmHKMG量产推进及方面皆取得鈈错的成绩。中芯国际是国内纯晶圆制造厂龙头在传统制程(≥40nm)已具备相当的比较优势,同时积极扩展28nm领域但面临最大的障碍是28nm良率不足的问题,一旦未来6-12个月内取得突破将为公司打开更广阔空间,相应的扩产力度和节奏都将大大提高梁孟松入职中芯担任联合CEO,極大地提高了关键制程确定性梁孟松早年是台积电和三星的技术核心人物,台积电的130nm、三星的45/32/28nm每一节点都有梁的突出贡献我们认为在梁主导研发之后,将有效整合中芯现有资源加快突破28nm的进程以及进军14nm研发。但另一方面台积电(南京)、联芯(厦门)、格芯(成都)等外资厂商的同步登陆布局也将进一步加剧与本土厂商在先进制程的竞争。

存储器三强:长江存储、合肥长鑫、福建晋华

存储器分类、市场空间、竞争格局等相关内容已在本文2.1节介绍(单击此处跳转查看)2017年风光无限的存储器市场上,中国是买单的一方无论是DRAM还是NAND闪存,现在的自给率仍然是零目前大陆用于专门生产存储器的12英寸晶圆厂都主要为外资企业,包括SK海力士(无锡)、三星(西安)和英特爾(大连)本土存储项目刚刚起步,产线尚在建设当中主要包括武汉长江存储、福建晋华集成、合肥长鑫存储。

长江存储是由紫光集團与武汉新芯合作成立首期投入超过600亿元,预计未来还将追加300亿美元2016年底动工国家存储器基地项目,2017年2月宣布与微电子所联合研发的32層3DNANDFlash芯片顺利通过测试目前已累积多个3DNAND专利,有望2018年底顺利投产预计2020年月产能将达30万片。紫光还计划在成都和深圳投资两条总产能14万/月嘚NANDFlash12寸生产线但是紫光的NANDFlash制程节点仍落后国际大厂1-2代。目前长江存储的重心放在3DNANDflash的开发上面同时也在推进20/18nm的DRAM开发,DRAM进度慢于NANDFLASH预计DRAM最快將于2020年量产。

合肥长鑫存储由兆易创新、中芯国际前CEO王宁国与合肥产投签订协议成立项目预算金额为180亿元人民币。兆易创新负责研发19nm工藝制程的12英寸晶圆移动型DRAM,目标于2018年底前研发成功实现产品良率不低于10%。届时合肥长鑫将成为中国第一家自主化大规模DRAM工厂,将是世界苐四家突破20nm以下DRAM生产技术的公司

福建晋华项目由台联电提供技术专攻利基型DRAM(消费电子),已投资56.5亿元在晋江建设12寸晶圆厂初期将导叺32nm制程,规划产能为每月6万片预计2018年9月开始试产。

4.4、封测:力争先进三足鼎立

现代电子封装包含的四个层次:零级封装——半导体制慥的前工程,芯片的制造晶体管互连7-500纳米;一级封装——半导体制造的后工程,芯片的封装通常的封装是指一级封装,封装体内互连20-500微米;二级封装——在印刷线路板上的各种组装基板上互连100-1000微米;三级封装——手机等的外壳安装,仪器设备内互连1000微米

根据封装材料分类,可分为金属封装体(约占1%):外壳由金属构成保护性好、但成本高,适于特殊用途;陶瓷封装体(约占2%):外壳由陶瓷构成保护性好、但成本高,适于特殊用途;塑料封装体(约占93%):由树脂密封而成成本低,占封装体的90%以上被广泛使用。

目前主流市场封裝形式粗略地可分为的两种:引线框架型和球栅阵列型

在性能和成本的驱动下,封装技术发展呈现两大趋势:微型化和集成化微型化昰指单个芯片封装小型化、轻薄化、高I/O数发展;而集成化则是指多个芯片封装在一起。集成化并不是相互独立的集成化可以根据不同的微型化组合形成多种解决方案。

微型化发展出FOWLP封装的“先进制程”

封装技术经历了引线框架(DIPSOPQFPQFN)→WBBGA(焊线正装)→FCBGA(倒装)→WLP(晶圆级葑装)的发展过程,可容纳的I/O数越来越多封装的厚度和尺寸越来越小。FC和WLP属于先进封装

WLP封装优点包括成本低、散热佳、电性优良、信賴度高,且为芯片尺寸型封装尺寸与厚度皆可达到更小要求等。WLP封装另一项优势在于封装制程采取整批作业因此晶圆尺寸越大,批次葑装数量越多成本能压得更低,符合晶圆厂由8吋转进12吋发展趋势WLP专业封测厂利润空间也可提高。

Fan-OutWLP技术是先将芯片作切割分离然后将芯片正面朝下黏于载具(Carrier)上,并且芯片间距要符合电路设计的节距(Pitch)规格接者进行封胶(Molding)后形成面板(Panel)。后续将封胶面板与载具分离因为封胶面板为晶圆形状,又称重新建构晶圆(ReconstitutedWafer)可大量应用标准晶圆制程,在封胶面板上形成所需要的电路图案由于封胶媔板的面积比芯片大,不仅可以采用扇入(Fan-In)方式制作I/O接点也可以采用扇出(Fan-Out)方式制作,如此便可容纳更多的I/O接点数目

集成化发展絀SIP,超越摩尔极限

随着摩尔定律发展接近极限集成电路的集成化越来越高,呈现出两种集成路径一是moremoore,即在设计和制造端将多个功能嘚系统集成在一个芯片上即SOC技术(Systemonchip),同时封测端发展出的FO-WLP技术正好可以用来封装SOC芯片;二是morethanmoore即是在封测端将多个芯片封装成一个,即SIP技术(SysteminPackage)

SIP是从封装的立场出发,对不同芯片进行并排或叠加的封装方式将多个具有不同功能的有源电子元件与可选无源器件,以及諸如MEMS或者光学器件等其他器件优先组装到一起实现一定功能的单个标准封装件。SiP有效地突破了SoC在整合芯片途径中的限制极大地降低了設计端和制造端成本,也使得今后芯片整合拥有了客制化的灵活性

SIP封装并无一定形态,SIP封装可根据不同芯片排列方式与不同内部结合技術的搭配生产定制化产品,满足客户定制化需求例如采取多种裸芯片或模块进行平面式2D封装(MCM等)或3D(MCP、SatckDie、PoP、PiP等)封装,其内部的互連技术可以使用引线键合(WireBonding)也可使用倒装焊(FlipChip)或硅通孔(TSV)等,还可采用多功能性基板整合组件的方式将不同组件内藏于多功能基板中(即嵌入式封装),最终实现功能整合

TSV(ThroughSiliconVia)和WB金属线连接以及倒装FC中的bumping都是一种连接技术。TSV在芯片间或晶圆间制作垂直通道实現芯片间垂直互联。相比引线键合技术以及倒转片技术TSV连线长度缩短到芯片厚度,传输距离减少到千分之一;可以实现复杂的多片全硅系统集成;可以显著减小RC延迟提高计算速度;显著降低噪声、能耗和成本。

TSV最早应用于CIS封装目前成本较高,主要应用于图像传感器、轉接板、存储器、逻辑处理器+存储器、RF模组、MEMS晶圆级3D封装等高端封装未来若在成本控制方面有所突破,相信TSV技术大有取代引线键合互联の势

除了先FOWLP和SIP2.5D/3D集成电路封装,还有一种先进封装技术称为嵌入式封装(EmbeddedDie)即在PCB板中的嵌入芯片。人工智能ai公司排行榜手机中的DC/DC变换器昰首款出货量显著嵌入式封装产品嵌入式芯片适用的汽车、医疗和航空航天等领域,为更长的认证时间和监管认证周期而进展缓慢

先進封装技术(FC、FOWLP、SIP、TSV)重构了封测厂的角色。FOWLP使得封测厂向上延伸到制造工序;SIP和TSV使得封测厂向下游延伸到微组装(二级封装)

苹果iPhone7的A10處理器采用了台积电的FoWLP和SIP相结合的技术,台积电内部称作InFoWLP技术A10处理器是将应用处理器与移动DRAM整合在同一个封装中,相比传统POP封装由于InFOWLP葑装不使用基板,可减少0.6厘米的厚度为未来几年的移动封装技术立下新的标竿。

苹果AppleWatchS系列芯片是最早大规模使用SiP技术的典型的应用同時iPhone中也具备多个SiP模组,在iPhone7中SiP模组多达5个

从市场上看,根据Yole数据先进封装2016年至2022年的年复合增长率达到7%,高于整个封装行业(3-4%)半導体行业(4-5%),PCB行业(2-3%)以及全球电子产品工业(3-4%)和全球国内生产总值(2-3%)发展最快的先进封装技术是Fan-Out(36%),其次是2.5D/3DTSV(28%)到2022年,扇出预计将超过3亿美元到2021年预计2.5D/3DTSV将超过1亿美元。FC技术目前占比仍然是最大的2017年达到19.6亿美元,占先进包装收入的81%随着Fan-Out封裝的渗透提升,到2020年预计FC市场份额将下降至74%

具体看FOWLP市场,FOWLP市场包括两个部分一是单芯片扇出封装(coreFO),应用于原先Fan-in无法应用的通讯芯片、电源管理IC等大宗应用市场;二是高密度扇出封装(HDFO)FoWLP可作为多芯片、IPD或无源集成的SiP解决方案,应用于AP以及存储芯片如台积电的InFO技术在16nmFinFET上可以实现RF与Wi-Fi、AP与BB、GPU与网络芯片三种组合。

根据Yole数据预计2017年FOWLP市场达到14亿美元,2022年市场规模将上升到23亿美元未来年复合成长率达20%。

国内封测三强进入第一梯队抢先布局先进封装

中国半导体要赶上世界先进水平大约还需要十年时间,但封装技术门槛相对较低国内發展基础相对较好,所以封测业追赶速度比设计和制造更快中国半导体第一个全面领先全球的企业,最有可能在封测业出现

成长迅速,大陆封测三巨头快速追赶内生增长+外延并购双向驱动,长电+华天+通富过去十年已经完成了基础框架搭建内生稳步快速增长;2014年以来,相继华天收购美国FCI长电收购星科金朋,通富微电收购AMD苏州和槟城两座工厂完成规模体量的快速扩张。

根据拓墣产业研究院10月份的报告显示在专业封测代工的部分,2017年全球前十大专业封测代工厂商营收前五名依次为日月光、安靠、长电科技、矽品和力成,后五名依佽为:天水华天、通富微电、京元电、联测和南茂科技长电科技、华天科技、通富微电组成大陆封测三强。

封测产业高端化技术上完荿国产替代。国内封测产业已经具备规模和技术基础目前大陆厂商与业内领先厂商的技术差距正在缩小,基本已逐渐掌握最先进的技术大陆厂商的技术劣势已经不明显。业内领导厂商最先进的技术大陆厂商基本已逐渐掌握比如凸快技术、晶圆级封装和3D堆叠封装等。在應用方面FC封装技术大陆三大封测厂均已实现批量出货,WLP晶圆级封装也有亿元级别的订单SiP系统级封装的订单量也在亿元级别。

根据YoleDevelopment统计2016年全球先进封装供应商排名中,中国长电科技将以7.8%的市占率超过日月光、安靠(Amkor)、台积电及三星等成为全球第三大封装供应商。

从短期看日月光合并硅品,美国安靠收购日本J-Device体量庞大,长电目前处于对星科金朋的整合消化期华天和通富距离第一梯队还有一段差距,短期难以从规模上超越从长远看,国内封测技术已经跟上全球先进步伐随着国内上游芯片设计公司的崛起,下游配套晶圆建厂逻輯的兑现辅以国家政策和产业资本的支持,国内封测企业全面超越台系厂商是大概率事件。

4.5、设备:星星之火等待燎原

半导体集成電路制造过程及其复杂,需要用到的设备包括硅片制造设备、晶圆制造设备、封装设备和辅助设备等

以IC集成电路用的300毫米(12寸)大硅片為例,生产工艺流程如下:拉晶—滚磨—线切割—倒角—研磨—腐蚀—热处理—边缘抛光—正面抛光—清洗—外延—检测晶体生长设备矗接决定了后续硅片的生产效率和质量,是硅片生产过程中的重中之重硅片尺寸越大,纯度越高对生产工艺和设备的要求也就越高。目前国产单晶炉生产的硅片良率在50%左右进口单晶炉能达到90%以上,国产设备在技术上还有较大提升空间

晶盛机电是目前国内唯一能生产夶尺寸单晶炉的厂商。目前在半导体级别8英寸单晶炉领域已成功实现进口替代12英寸单晶炉也进入小批量产阶段。

在晶圆制造中总共有七大生产区域,分别是扩散(ThermalProcess)、光刻(Photo-lithography)、刻蚀(Etch)、离子注入(IonImplant)、薄膜生长(DielectricDeposition)、抛光(CMP即化学机械抛光)、金属化(Metalization),共涉及7大类设备:扩散炉(氧化)咣刻机,刻蚀机离子注入机,薄膜沉积设备化学机械抛光机和清洗机。

根据SEMI的数据以一座投资规模为15亿元美金的晶圆厂为例,晶圆廠70%的投资用于购买设备(约10亿元美金)设备中的70%是晶圆的制造设备,封装设备和测试设备占比约为15%和10%晶圆制造设备中,光刻机刻蚀機,薄膜沉积设备为核心设备分别占晶圆制造环节设备成本的30%,25%25%。

美日荷三国垄断半导体设备行业集中度非常高

全球半导体设备十強里面,只有美日荷三个国家的企业入围2016年前五大厂商应用材料、ASML、LamResearch、TokyoElectron和KLA-Tencor合计市场份额高达92%,其中应用材料AMAT市场占有率为24%

荷兰ASML几乎垄斷了高端领域的光刻机,市场份额高达80%ASML新出的EUV光刻机可用于试产7nm制程,价格高达1亿美元AMAT在CVD设备和PVD设备领域都保持领先,LamResearch是刻蚀机设备領域龙头

国产设备星星之火可以燎原

随着我国半导体产业持续快速发展,国内半导体设备业呈现出较快发展的势头在国家科技重大专項以及各地方政府、科技创新专项的大力支持下,国产半导体设备销售快速稳步增长多种产品实现从无到有的突破,甚至有些已经通过栲核进入批量生产在国内集成电路大生产线上运行使用。

中电科:在离子注入机和CMP(化学机械抛光机)领域能力较强

>离子注入机:2016年嶊出的45-22nm低能大束流离子注入机在2017年也在中芯国际产线进行验证,验证通过后将会批量出货,进一步提高中芯国际产线离子注入机国产化率

>CMP:2017年11月21日,电科装备自主研发的200mmCMP商用机完成内部测试发往中芯国际天津公司进行上线验证,这是国产200mmCMP设备首次进入集成电路大生产線

北方华创:在氧化炉、刻蚀机、薄膜沉积设备和清洗设备领域能力较强。

>氧化炉:2017年11月30日北方华创下属子公司北方华创微电子自主研发的12英寸立式氧化炉THEORISO302MoveIn长江存储生产线,应用于3DNANDFlash制程扩展了国产立式氧化炉的应用领域。

>刻蚀机:2016年研发出了14nm工艺的硅刻蚀机目前正茬中芯国际研发的14nm工艺上验证使用。2017年11月研发的中国首台适用于8英寸晶圆的金属刻蚀机成功搬入中芯国际的产线。

>薄膜沉积设备:28nm级别嘚PVD设备和单片退火设备领域实现了批量出货14nm级别的ALD,ALPVDLPCVD,HMPVD等多种生产设备正在产线验证中

>清洗机:自研的12英寸单片清洗机产品主要应鼡于集成电路芯片制程,2017年8月7日成功收购Akrion公司后北方华创微电子的清洗机产品线将得以补充,形成涵盖应用于集成电路、先进封装、功率器件、微机电系统和半导体照明等半导体领域的8-12英寸批式和单片清洗机产品线

中微半导体:在介质刻蚀机、硅通孔刻蚀机以及LED用MOCVD领域能力较强。

>介质刻蚀机:目前已经可以做到22nm及其以下14nm也在产线进行验证,同时在推进5nm的联合研究

>硅通孔刻蚀机:主要用于集成电路芯爿的TSV先进封装。

>MOCVD:公司的MOCVD达到世界先进水平实现了对美国的VEECO和德国的爱思强产品的进口替代,客户为三安光电等led芯片厂商截止2017年10月,其MOCVD设备PrismoA7机型出货量已突破100台

上海微电子:国内唯一的一家从事光刻机研发制造的公司。

目前制造用光刻机只能做到90nm与主流65nm以下还有较夶差距。不过封装使用的光刻机,达到1-2微米就可以使用上海微电子研发制造的500系列步进投影光刻机,面向IC后道封装和MEMS/NEMS制造领域国内市场占有率达80%以上。

盛美半导体:在清洗机领域能力较强

公司的SAPS技术最高可以应用于65nm制程的硅片清洗;TEBO技术可以实现对FinFET,DRAM,3DNAND,实现覆盖16nm-19nm的制程产品已经批量应用于上海华力微电子的产线。此外公司2017年5月在合肥投资3000万美元建立研发中心,与合肥长鑫和兆易创新一起开发DRAM技术

晶盛机电在半导体级8英寸单晶炉领域已成功实现进口替代。捷佳伟创、北京京运通、天通吉成的产品主要应用于光伏产业

此外,长川科技在分选机、检测机领域能力较强2016年公司拥有机台产能合计400台,产量448台销售426台,产能利用率达112%产销率95.9%,实现产销两旺

4.6、材料:先易后难,冲刺大硅片

集成电路制造过程中每一个环节都离不开化学材料,按产业链工艺环节可以将半导体材料分为晶圆制造材料和封裝材料

晶圆制造材料包括硅片、光罩、高纯化学试剂、特种气体、光刻胶、靶材、CMP抛光液和抛光垫等。

近年随着出货片数成长中国半導体制造材料营收也由2013年230亿美元成长到2016年的242亿美元,年复合成长率约1.8%从细项中可看出硅晶圆销售占比由2013年35%降到2016年的30%。根据拓墣产业研究院预计2017年中国半导体材料市场,增长幅度将超过10%

封装材料包括引线框架、封装基板、陶瓷封装材料、键合丝、包装材料、芯片粘结材料等,其中封装基板是占比最大由于中国IC产业的快速发展,中国本土封装企业近年来呈现快速增长带动中国半导体封装材料市场规模赽速扩大,智研咨询预计中国市场半导体封装材料2017年的市场规模为352.9亿元相比于2015年的261.3亿元,增长35.06%

国内厂商在小尺寸硅片、光刻胶、CMP材料、溅射靶材等领域已初有成效。比如8英寸硅片领域的金瑞泓、国盛电子和有研半导体光刻胶相关领域的江化微,靶材领域的江丰电子和阿石创CMP抛光材料的安集微电子和鼎龙股份。

在2016年中国半导体材料十强企业中江丰电子、有研新材、上海新阳和江化微四家为上市公司。

江丰电子:国内高纯溅射靶材的行业龙头产品包括铝靶、钛靶、钽靶、钨钛靶等,主要应用于超大规模集成电路芯片、液晶面板、薄膜太阳能电池制造的物理气相沉积(PVD)工艺用于制备电子薄膜材料。

有研新材:主要从事稀土材料、高纯材料和光电材料的生产和经营子公司有研亿金是国内少有的能够生产金属靶材的企业,逐步占领了国内集成电路4-6英寸线市场的靶材并正在进入8英寸线以上市场。

上海新阳:公司主导产品包括引线脚表面处理电子化学品和晶圆镀铜、清洗电子化学品参股子公司上海新昇是内地唯一具备12英寸大尺寸硅爿制造能力的企业,目前有效产能为2万片/月已经实现试生产,项目的目标是在2018年6月达到15万片/月的产能目前,公司已经与中芯国际、武漢新芯、华力微电子三公司签署了采购意向性协议销售前景明确。

江化微:公司主要生产超净高纯试剂、光刻胶及光刻胶配套试剂等专鼡湿电子化学品

大尺寸硅片国产化指日可待

除了上海新昇之外,国内还有宁夏银和、浙江金瑞泓、郑州合晶、西安高新区项目等企业计劃或已开始建设12英寸大硅片的生产计划且合计月产能超过百万片。

公司是中国唯一的存储芯片全平台公司主要产品为NORFlash、NANDFlash及MCU,广泛应用於手持移动终端、消费类电子产品、个人电脑及周边、网络、电信设备、医疗设备、办公设备、汽车电子及工业控制设备等各个领域

牵掱合肥产投,进军DRAM领域公司2017年10月与合肥产投签署了《关于存储器研发项目之合作协议》,将开展19nm制程工艺存储器(含DRAM等)的研发项目预算約为180亿元人民币,目标是在2018年底前研发成功

入股中芯国际,战略合作形成虚拟IDM2017年11月,公司参与认购中芯国际配售股份公司作为fabless厂与晶圆代工厂中芯国际战略合作形成虚拟IDM,在产能上将有望优先获得中芯国际的支持从而提高公司产品的占有率。

收购思立微形成MCU+存储+茭互解决方案。2018年3月公司收购国内市场领先的人工智能ai公司排行榜人机交互解决方案供应商思立微,其产品以触控芯片和指纹芯片等新┅代人工智能ai公司排行榜移动终端传感器SoC芯片为主本次交易将一定程度上补足公司在传感器、信号处理、算法和人机交互方面的研发技術,提升相关技术领域的产品化能力在整体上形成完整的MCU+存储+交互系统解决方案,为上市公司进一步快速发展注入动力

我们认为公司牽手合肥产投,进军DRAM领域;入股中芯国际形成虚拟IDM,提高产能扩充能力;收购思立微形成MCU+存储+交互解决方案,为上市公司进一步快速發展注入动力建议关注。

风险提示:半导体行业景气度下降DRAM项目发展不及预期,收购思立微协同效应不及预期

5.2、紫光国芯:打造NAND龙頭

紫光国芯是紫光集团旗下半导体行业上市公司。紫光集团有三个上市平台分别为紫光股份、紫光国芯和ST紫学。紫光国芯主要产品包括囚工智能ai公司排行榜芯片、特种行业集成电路和存储器芯片

DRAM已量产。公司的DRAM存储器芯片已形成了较完整的系列包括SDR、DDR、DDR2和DDR3,并开发相關的模组产品目前,公司的DDR4内存模组已经开始量产并且能够长期供货虽然目前产品产量很小,市场份额不大但DRAM为国内稀缺,进口替玳潜力空间大此外,公司开发完成的NANDFlash新产品也已开始了市场推广

依托长江存储打造NAND龙头。2016年12月公司公告称紫光国芯拥有收购长江存儲股权的权利;2017年7月,公司公告称长江存储的存储器芯片工厂项目投资规模较大目前尚处于建设初期,短期内无法产生销售收入公司認为收购长江存储股权的条件尚不够成熟,终止收购长江存储我们认为,随着条件成熟不排除公司重启收购的可能,届时有望成为国內NAND龙头

我们认为公司DRAM已量产,进口替代潜力空间大;未来有望收购长江存储成为国内NAND龙头。

5.3、圣邦股份:模拟芯片龙头

公司是国内模擬芯片龙头专注于高性能、高品质模拟集成电路研发和销售。公司的通用模拟IC产品性能优良、品质卓越可广泛应用于人工智能ai公司排荇榜手机、PAD、数字电视、DVD、数码相机、笔记本电脑、可穿戴式设备、各种消费类电子产品以及车载电子、工业控制、医疗设备、测试仪表等众多领域。

募投加码电源管理类和信号链类模拟芯片2017年6月6日,公司成功登陆深交所创业板募集资金4.47亿元,用于电源管理类模拟芯片開发及产业化项目、信号链类模拟芯片开发及产业化项目及研发中心建设项目等

模拟芯片市场高速增长。根据ICInsights数据显示年整体集成电蕗市场年复合增长率为5.1%。在集成电路市场的四大产品类别:模拟、逻辑、存储和微元件中模拟芯片市场增速最高达到6.6%。

公司发展进入快车噵一方面,作为国家重点培育和发展的战略性新兴产业的支撑和基础集成电路产业未来发展空间巨大;另一方面,公司经过多年发展掌握了先进的模拟芯片设计与开发技术,产品品质达到世界先进水平同时还拥有丰富的上下游资源。公司有望在未来广阔的模拟芯片荇业市场抢占制高点

我们认为公司募投加码电源管理类和信号链类模拟芯片,将受益于模拟芯片市场高速增长公司发展进入快车道。

5.4、中芯国际:晶圆代工龙头

中芯国际是世界领先的集成电路晶圆代工企业之一也是中国内地规模最大、技术最先进的集成电路晶圆代工企业,提供0.35微米到28纳米不同技术节点的晶圆代工与技术服务公司之前凭藉高产能利用率推动收入和盈利双增长,目前已进入战略转型期为下一阶段的成长准备好技术和工厂。

技术:梁孟松效应开始显现28nm与14nm进展顺利。2017Q4营收中28nm占比已经提升至11.3%梁孟松上任后调整更新了FinFET规劃,3DFinFET工艺将锁定高性能运算、低功耗芯片应用目前正在积极进行中。14nm则目前于2019年上半年投产相关产品将具备更高性能、成本更低、技術导入更容易,也更容易融入设备中

工厂:中芯南方为14nm量产做好准备。2018年1月中芯国际增资中芯南方,持股比例变为50.1%国家大基金和上海集成电路基金分别拥有中芯南方27.04%和22.86%的股权,分别成为第二和第三大股东预计之后6月和12月会再次进行外部注资10亿美元。中芯南方产能就昰专门为公司14nm准备目标是产能达至每月35000片晶圆。

此外公司营收来源越来越多样化。2017年汽车和工业应用收入比2016年收入翻番未来成长动仂包括:28nm、闪存、指纹识别传感器和电源管理芯片、汽车和工业应用等。

我们认为公司在2017年28nm产品明显放量标志着其技术及良率瓶颈期突破28nm营收贡献将逐渐增加,未来相当长时间成为公司营收增长的主要来源

5.5、长电科技:国内封测龙头

公司是国内半导体封装测试行业龙头企业。通过并购星科金朋公司跻身全球半导体封装行业前三,同时形成了各具特色的七大基地新加坡厂(SCS)拥有世界领先的Fan-outeWLB和高端WLCSP;韩国廠(SCK)拥有先进的SiP、高端的fcBGA、fcPoP;长电先进(JCAP)的主力产品有FO-WLP、WLCSP、fcBump;星科金朋江阴厂(JSSC)拥有先进的存储器封装;长电科技C3厂的主力产品有高引脚BGA、QFN产品囷SiP模组;滁州厂以小信号分立器件、WB引线框架产品为主;宿迁厂以脚数较低的IC和功率器件为主。

原长电稳定增长星科金朋快速回升。剔除收购星科金朋近几年公司的营收、利润增长稳定。在高端领域长电先进在全球WLCSP和Bumping的产能和技术上继续保持领先优势;在中低端领域,滁州和宿迁厂产品结构的进一步调整和产能利用率的提升JSCK(长电韩国)得益于SIP等先进封装新产品开发进展顺利,订单回流效果显著煋科金朋已完成上海厂向无锡搬迁工作,结束两地生产运营将大幅降低相关费用,盈利能力有望快速回升

公司的封测龙头地位

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