2020年注定是被歷史鐫刻的一年，新冠疫情席卷全球，眾多行業(yè)在停滯重啟之后按下了加速鍵，新技術(shù)、新應(yīng)用不斷涌現(xiàn)，5G規(guī)?；逃谩⒂?jì)算機(jī)架構(gòu)開放、晶圓異構(gòu)化集成等一系列創(chuàng)新突破紛至沓來。

科技沒有邊界，創(chuàng)新永無止境。進(jìn)入嶄新的2021年，半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)將在何處率先突破？創(chuàng)新趨勢將對產(chǎn)業(yè)起到何種促進(jìn)作用？

仰望星空瞭望科技前沿動態(tài)，腳踏實(shí)地規(guī)劃發(fā)展途徑。科技自強(qiáng)從來都不是一句空話，掌握發(fā)展大局觀才能更好地打好下一戰(zhàn)。經(jīng)過梳理歸納，慧聰電子網(wǎng)整理了2021年半導(dǎo)體行業(yè)相關(guān)的十大趨勢，來一窺未來。

第三代半導(dǎo)體材料大爆發(fā)

以氮化鎵(GaN)和碳化硅(SiC)為代表的第三代半導(dǎo)體，具備耐高溫、耐高壓、高頻率、大功率、抗輻射等優(yōu)異特性，但受工藝、成本等因素限制，多年來僅限于小范圍應(yīng)用。近年來，隨著材料生長、器件制備等技術(shù)的不斷突破，第三代半導(dǎo)體的性價(jià)比優(yōu)勢逐漸顯現(xiàn)并正在打開應(yīng)用市場：SiC元件已用于汽車逆變器，GaN快速充電器也大量上市。未來5年，基于第三代半導(dǎo)體材料的電子器件將廣泛應(yīng)用于5G基站、新能源汽車、特高壓、數(shù)據(jù)中心等場景。

Arm架構(gòu)處理器全面滲透

Arm發(fā)布專門針對下一代“始終在線”筆記本電腦的Cortex-A78CCPU，可支持8個“大核”，L3緩存增加到8MB。基于Cortex-A78C的CPU芯片將成為高性能PC市場上x86架構(gòu)CPU的強(qiáng)有力競爭者，蘋果Mac電腦全面采用基于Arm架構(gòu)的CPU將帶動更多Arm陣營芯片設(shè)計(jì)廠商進(jìn)軍PC市場，包括高通、華為和三星。連x86陣營的AMD據(jù)說也在開發(fā)基于Arm的處理器芯片，而亞馬遜AWS則在服務(wù)器市場驅(qū)動Arm架構(gòu)CPU的增長。在高性能計(jì)算(HPC)方面，基于Arm架構(gòu)的超級計(jì)算機(jī)“富岳(Fugaku)”贏得全球Top500超算第一名。

國產(chǎn)替代成發(fā)展主線

2020年盡管受新冠疫情及美國打壓等不利因素影響，我國半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)還是維持了較高的發(fā)展增速，預(yù)計(jì)全年實(shí)現(xiàn)收入超過8000億元，增長率接近20%，進(jìn)口情況預(yù)計(jì)也會超過3000億美元，而設(shè)計(jì)業(yè)則為發(fā)展為快速的環(huán)節(jié)。保守預(yù)計(jì)國產(chǎn)替代仍舊是2021年國內(nèi)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)發(fā)展主線，并且會加速在重點(diǎn)產(chǎn)品領(lǐng)域和基礎(chǔ)環(huán)節(jié)的上下游產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同攻關(guān)。

美國對華為的打壓將在2021年迎來一段緩和期，預(yù)計(jì)華為在2021年將能部分恢復(fù)和臺積電、高通、聯(lián)發(fā)科等國際供應(yīng)鏈伙伴在非先進(jìn)技術(shù)和產(chǎn)品層面的合作。在半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)不出現(xiàn)大的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)和變化的情況下，國內(nèi)半導(dǎo)體2021全年實(shí)現(xiàn)20%以上增速應(yīng)該是大概率事件，整體產(chǎn)業(yè)規(guī)模有望超過萬億元。

芯片全線緊張持續(xù)

目前來看產(chǎn)能供給緊張帶來的缺貨漲價(jià)情況已經(jīng)遍布到行業(yè)內(nèi)很多環(huán)節(jié)，從代工到封裝到設(shè)計(jì)，都以轉(zhuǎn)嫁成本為由，與客戶協(xié)商調(diào)漲價(jià)格。一方面中美關(guān)系下一步演進(jìn)方向還不清晰；另一方面緊缺的8寸產(chǎn)能在短時(shí)間內(nèi)幾乎沒有大規(guī)模擴(kuò)產(chǎn)的可能，因此2021年至少三季度前都會延續(xù)產(chǎn)能緊張的局面。預(yù)計(jì)全球半導(dǎo)體產(chǎn)能緊張的局面還會延續(xù)至2021年，甚至在8寸產(chǎn)能上有可能延續(xù)至2022年。

3nm工藝節(jié)點(diǎn)差異變大

自7nm工藝開始，臺積電和三星Foundry就=出現(xiàn)了比較大的路線演進(jìn)差異。比如，三星7nm(7LPP)更早采用EUV(極紫外光)，并將5nm、4nm作為半代工藝；而臺積電繼7nm本身的演進(jìn)(N7/N7P/N7+)之后，5nm亦開始重要的工藝迭代。2020年4月份，臺積電披露3nm工藝(N3)的具體信息。

N3是N5工藝之后的又一次正式迭代，預(yù)計(jì)晶體管密度提升1.7倍(單元級密度在290MTr/mm2左右)，相比N5性能提升至多50%，功耗降低至多30%。臺積電N3工藝的風(fēng)險(xiǎn)生產(chǎn)計(jì)劃在2021年，量產(chǎn)于2022年下半年開始?？紤]到成熟性、功耗和成本問題，臺積電表示N3仍將采用傳統(tǒng)的FinFET結(jié)構(gòu)，不過其3nm工藝本身的進(jìn)步仍有機(jī)會采用GAAFET技術(shù)。

系統(tǒng)級封裝(SiP）成主流

芯片封裝技術(shù)的發(fā)展大致經(jīng)歷了四個階段：第一階段是插孔元件(DIP/PGA)；第二階段是表面貼裝(SMT)；第三階段是面積陣列封裝(BGA/CSP)；第四階段是高密度系統(tǒng)級封裝(SiP)。目前，全球半導(dǎo)體封裝的主流技術(shù)已經(jīng)進(jìn)入第四階段，SiP、PoP和Hybrid等主要封裝技術(shù)已大規(guī)模應(yīng)用，部分高端封裝技術(shù)已開始向芯粒(Chiplet)方向發(fā)展。SiP封裝正在從單面封裝向雙面封裝轉(zhuǎn)移，預(yù)計(jì)2021年雙面封裝SiP將會成為主流，到2022年將會出現(xiàn)多層3DSiP產(chǎn)品。

FPGA打造AI加速器

自從上世紀(jì)80年代Altera和Xilinx開創(chuàng)可編程邏輯器件類型FPGA以來，F(xiàn)PGA已經(jīng)經(jīng)歷了幾波巨大的變化。除了其本身固有的可編程靈活性外，網(wǎng)絡(luò)連接和數(shù)據(jù)交換功能使得FPGA成為云計(jì)算和數(shù)據(jù)中心不可或缺的海量數(shù)據(jù)處理單元，特別是機(jī)器學(xué)習(xí)/AI、網(wǎng)絡(luò)加速和計(jì)算存儲等應(yīng)用對FPGA有著強(qiáng)勁的需求，比如SmartNIC、搜索引擎加速器、AI推理引擎等。

新興的邊緣計(jì)算將掀起新的一波FPGA需求熱潮，包括5G基站和電信基礎(chǔ)設(shè)施、邊緣端網(wǎng)關(guān)和路由器，以及IoT智能終端等。自動駕駛、智能工廠、智慧城市和交通等將驅(qū)動FPGA應(yīng)用進(jìn)一步的增長和擴(kuò)展。

PC處理器性能飛躍

PC處理器在持續(xù)長達(dá)十多年的性能匍匐之后，竟然于摩爾定律放緩之際，出現(xiàn)了性能與效率的大幅提升，這在半導(dǎo)體行業(yè)十分難得。即便是這樣，直到2020年下半年才姍姍來遲的10nmSuperFin工藝，以及Skylake微架構(gòu)沿用數(shù)年的大背景，讓IntelPC處理器性能與效率當(dāng)先十多年的神話在2020年終結(jié)。對消費(fèi)用戶而言，PC處理器則難得出現(xiàn)了持續(xù)2-3年的性能推進(jìn)小高潮，且此趨勢預(yù)計(jì)還將推進(jìn)1-2年。

碳基技術(shù)加速柔性電子發(fā)展

碳基材料作為制作柔性設(shè)備的核心材料，將走出實(shí)驗(yàn)室并制備可隨意伸縮彎曲的柔性電子設(shè)備，例如用該材料制作的電子皮膚，不僅機(jī)械特性與真實(shí)皮膚相似，還有外界環(huán)境感知功能。柔性電子是指經(jīng)扭曲、折疊、拉伸等形狀變化后仍保持原有性能的電子設(shè)備，可用作可穿戴設(shè)備、電子皮膚、柔性顯示屏等。

柔性電子發(fā)展的主要瓶頸在于材料——目前的柔性材料，或者“柔性”不足容易失效，或者電性能遠(yuǎn)不如“硬質(zhì)”硅基電子。近年來，碳基材料的技術(shù)突破為柔性電子提供了更好的材料選擇：碳納米管這一碳基柔性材料的質(zhì)量已可滿足大規(guī)模集成電路的制備要求，且在此材料上制備的電路性能超過同尺寸下的硅基電路；而另一碳基柔性材料石墨烯的大面積制備也已實(shí)現(xiàn)。

數(shù)據(jù)處理實(shí)現(xiàn)“智理進(jìn)化”

隨著云計(jì)算的發(fā)展、數(shù)據(jù)規(guī)模持續(xù)指數(shù)級增長，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理面臨存儲成本高、集群管理復(fù)雜、計(jì)算任務(wù)多樣性等巨大挑戰(zhàn)；面對海量暴增的數(shù)據(jù)規(guī)模以及復(fù)雜多元的處理場景，人工管理和系統(tǒng)調(diào)優(yōu)捉襟見肘。因此，通過智能化方法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的自動優(yōu)化成為未來數(shù)據(jù)處理發(fā)展的必然選擇。

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)手段逐漸被廣泛應(yīng)用于智能化的冷熱數(shù)據(jù)分層、異常檢測、智能建模、資源調(diào)動、參數(shù)調(diào)優(yōu)、壓測生成、索引推薦等領(lǐng)域，有效降低數(shù)據(jù)計(jì)算、處理、存儲、運(yùn)維的管理成本，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的“自治與自我進(jìn)化”。

編輯：jq