各公司陆续发布2023年报，从中可见一些未来的发展趋势。

FinFET 和 FD-SOI 工艺技术逐步获得广泛采用

近年来，为继续延续摩尔定律的演进，两种集成电路新工艺节点技术的诞生打破了技术瓶颈，分别是 FinFET 和 FD-SOI。FinFET 和 FD-SOI 两种技术都是晶体管进一步缩小所需要发展的核心手段。

2001 年，加州大学伯克利分校的 Chenming Hu 教授，Ts-Jae King-Liu 和 Jeffrey Brokor 提出了 FinFET 和 FD-SOI 两种解决方案，以将 CMOS 工艺技术扩展到 20nm 以下。其中 FinFET 采用3D 架构，可大幅改善电路控制并减少漏电流，以及大幅缩短晶体管的栅长。FD-SOI 具有超薄的全耗尽通道，以实现更好的栅极控制，但其顶层硅厚度均匀性必须保证在几个原子层内。

FinFET 和 FD-SOI 都是关键的先进工艺技术。FinFET 具有高计算性能的特点，适用于云服务、高性能计算、人工智能等需要长时间保持高计算性能的应用；FD-SOI 具有低功耗、低成本和可集成射频和存储的优势，适用于物联网、通讯、传感器、自动驾驶等待机时间较长，偶尔需要高性能，但更多地强调低功耗和高集成的应用。目前 FinFET 技术在智能手机、平板电脑、高性能计算等领域已经获得了广泛的采用；而 FD-SOI 技术则在图像传感器、图像信号处理器和众多物联网相关领域拓开了市场空间。博世的汽车毫米波雷达，亚马逊的家用监控摄像头、索尼的相机摄像头、瑞萨的 MCU 等均已采用了 FD-SOI 技术。FD-SOI 的技术特点和优势已经获得了市场的广泛关注与重视。2022 年 7 月，法国总统马克龙、欧盟专员、格芯 CEO Thomas Caulfield 及意法半导体总裁兼 CEO Jean-Marc Chery 共同宣布意法半导体和格芯将在法国新建 12 英寸晶圆厂，推进 FD-SOI 生态系统建设。

高性能计算需求与日俱增，带来 Chiplet 技术的革新

Chiplet（芯粒）是一种可平衡大规模集成电路的计算性能与成本，提高设计灵活度，且提升IP 模块经济性和复用性的技术之一。Chiplet 实现原理如同搭积木一样，把一些预先在工艺线上生产好的实现特定功能的芯片裸片，通过先进的集成技术（如 2.5D、3D 封装技术等）集成封装在一起，从而形成一个系统芯片。

Chiplet 在继承了 SoC 的 IP 可复用特点的基础上，更进一步开启了 IP 的新型复用模式，即硅片级别的 IP 复用。不同功能的 IP，如 CPU、存储器、模拟接口等，可灵活选择不同的生产工艺分别进行生产，从而可以灵活平衡计算性能与成本，实现功能模块的最优配置而不必受限于晶圆厂工艺。基于 Chiplet 模式的芯片设计具备开发周期短、设计灵活性强、设计成本低等特点；可将不同工艺节点、材质、功能、供应商的具有特定功能的商业化裸片集中封装，以解决 7nm、5nm 及以下工艺节点中性能与成本的平衡，并有效缩短芯片的设计时间和降低风险。Chiplet 的发展演进为 IP 供应商，尤其是具有芯片设计能力的 IP 供应商，拓展了商业灵活性和发展空间。

根据研究机构 Omdia（原 IHS）报告，2024 年，采用 Chiplet 的处理器芯片的全球市场规模将达 58 亿美元，到 2035 年将达到 570 亿美元。Chiplet 主要适用于大规模计算和异构计算。自动驾驶域处理器、数据中心应用处理器和平板电脑应用处理器有望成为 Chiplet 率先落地的三个领域。

目前，已有 AMD、英特尔、台积电为代表的多家集成电路产业链领导厂商先后发布了量产可行的 Chiplet 解决方案、接口协议或封装技术。其中，AMD 率先实现 Chiplet 芯片量产。2022年 3 月 2 日，英特尔、AMD、ARM、高通、台积电、三星、日月光、Google 云、Meta(Facebook)、微软这十家行业领导企业共同成立了 Chiplet 标准联盟，正式推出了通用 Chiplet 的高速互联标准“Universal Chiplet Interconnect Express”，简称“UCIe”，旨在定义一个开放的、可互操作的标准，用于将多个 Chiplet 通过先进封装的形式组合到一个封装中。

开源的 RISC-V 促进集成电路产业的开放与创新

RISC-V 是一个免费、开放的指令集架构，是加州大学伯克利分校图灵奖得主 David Patterson 教授及其课题组，历经三十多年研发的第五代基于 RISC 的 CPU 指令集架构。2015年，加州伯克利大学将 RISC-V 指令集架构开源，并成立由工业界和学术界成员组成的非营利组织 RISC-V 基金会，来指导 RISC-V 的发展方向并促进其在不同行业的应用。目前，RISC-V 基金会已经有来自 70 多个国家的近 4000 家会员，这些会员包括谷歌、英特尔、西部数据、IBM、英伟达、华为、高通、三星、腾讯等国际领军企业，以及加州大学伯克利分校、麻省理工学院、中科院计算所等顶尖学术机构。

RISC-V 旨在通过开放标准的协作而促进 CPU 的设计创新，给业界提供了高层次的、开放的、可扩展的软件和硬件设计自由，使得芯片设计公司可以更容易地获得操作系统、软件和工具开发者的广泛支持，也促进了技术的创新发展；由于开放架构，RISC-V 可以有更多的内核设计开发者，这为 RISC-V 将来的发展提供了更多机会。在架构设计上，RISC-V 是目前唯一一个可以不破坏现有扩展性，不会导致软件碎片化的实现可扩展的指令集架构。

RISC-V 的出现极大地促进了开源硬件的发展。到目前为止，业内已经有众多基于 RISC-V的开源 CPU 设计可供免费学习和使用。在谷歌、西部数据、恩智浦、阿里巴巴等公司的分别支持下，基于 RISC-V 的开源硬件组织，如 Chips Alliance 和 Open HW 等也开始发展壮大，从 CPU设计、软件开发和支持、外围接口电路，片上系统设计等各个方面促进 RISC-V 在产业界的推广使用。

目前，已经有越来越多的公司将 RISC-V 用在自己的芯片中，如西部数据、英伟达、英特尔、华米、兆易创新、全志科技等，且基于 RISC-V 架构、面向高性能计算的芯片也正逐步被推出市场。截止 2022 年 7 月，全球基于 RISC-V 架构处理器核的芯片出货量就已经突破了 100 亿颗。谷歌也已经公开表示，将把 RISC-V 架构作为 Android 操作系统的主要硬件平台，进行深度支持。2023 年 8 月，博世、高通、英飞凌、Nordic 半导体以及恩智浦等五家头部汽车电子芯片公司共同宣布，将投资成立一家基于开源 RISC-V 架构的合资公司，旨在通过下一代芯片开发来推动 RISC-V 架构在全球的应用。

物联网

以广义物联网为代表的新兴产业，在可预见的未来内发展趋势明朗。可穿戴设备、智能家电、自动驾驶汽车、智能机器人、3D 显示等应用的发展将促使数以百亿计的新设备进入这些领域，万物互联的时代正在加速来临。研究机构 Analytics 最新的《物联网企业支出跟踪更新报告》显示，从 2022 年到 2027 年，全球物联网市场规模将以 19.4%的复合年增长率增长，并在2027 年达到 4830 亿美元。其中亚太地区将在 2022 年至 2027 年间以 22%的复合年增长率增长，超过世界其他地区。

从边缘人工智能到生成式人工智能（AIGC）

人类已逐步进入数字化社会，所产生的数据呈指数级增长。随着信息技术的高速发展，数据价值挖掘是大势所趋，人工智能技术是将这些数据转化成为高价值的重要手段。从终端设备到云服务器，人工智能技术已经被广泛部署，深入到了人们日常生活的方方面面。

由于很多个人数据的处理涉及隐私和安全性问题，所以催生了边缘计算的海量需求。边缘人工智能将承载数据收集、环境感知、本机处理、推理决策、人机交互、模型训练等功能，低功耗对用户体验至关重要。研究机构 ABI Research 预测，到 2025 年，边缘 AI 芯片组市场的收入将达到 122 亿美元，云 AI 芯片组市场的收入将达到 119 亿美元。

在边缘人工智能终端产品中，以智能手表/手环、耳机、眼镜等产品为代表的智慧可穿戴设备被认为是继智能手机之后的下一个十亿级出货量的产品。随着人工智能语音、视觉技术，以及低功耗数据处理技术的快速发展，以 AR 眼镜为代表的智慧可穿戴设备可搭载更为自然的人机交互界面和越来越强大的本地 AI 处理能力，创新人们的数字生活和社交。研究机构 IDC 的报告显示，2022 年全球可穿戴设备出货量为 5.156 亿部，预计可穿戴设备市场将以 5.1%的五年复合年增长率健康增长，到 2026 年底出货量将达到 6.283 亿部。IDC 认为 AR 设备的长期增长势头非常强劲，2022 年全球 AR 头显的交付量约为 26 万台，预计未来 5 年复合年增长率将达到70.3%，到 2026 年底 AR 头显交付量将达 410 万台，逐步成为可穿戴设备市场的又一主力。

2022 年 11 月，OpenAI 推出的聊天机器人 chatGPT 受到了业界的广泛关注。这类基于 AI 技术的自然语言处理应用将成为生成式人工智能（AIGC）技术的重要应用突破口，快速在各行各业取得应用。大算力是支撑 AI 应用快速发展演进的根基。OpenAI 预估人工智能应用对算力的需求每 3.5 个月翻一倍，每年增长近 10 倍，这极大地提升了神经网络处理器、GPGPU（general purpose GPU）和相关高性能计算技术的市场应用空间，并对其性能持续提出更高的要求。

数据中心与高速数据传输

数据已经成为信息化时代中重要的生产要素和社会财富，甚至关乎国家安全。近年来，信息通信技术产业加速向万物互联、万物感知、万物智能时代演进，海量数据资源集聚增速远超摩尔定律。据 IBS 的报告，2018 年至 2030 年，数据量将成长 1455 倍，这给以数据存储和通信为核心业务的数据中心带来巨大的压力，同时也带了巨大的市场发展潜力。

此外，IDC Data Sphere 数据显示，到 2027 年，全球非结构化数据将占到数据总量的86.8%，达到 246.9ZB。全球数据总量从 103.67ZB 增长至 284.30ZB，CAGR 为 22.4%，呈现稳定增长态势。AI 与数据分析融合将是未来五年的重点。人工智能将改变数据原有的查询、分析、开发、预测方式，而当前 AI 与数据分析融合仅处于初期阶段。

随着数据中心对网络通信速度和性能需求的不断提升，高速接口技术也迎来关键发展时期，这其中最为关键的高速 SerDes 接口 IP 已经成为了近年来研究的热点。该接口 IP 实现了高速串行通信链路的升级，提供更多带宽和更高端口密度，提升数据中心效率，为大数据的持续发展奠定基础。

超高清视频

随着短视频、直播、移动办公/会议、电竞、云游戏、视频社交等应用的快速发展，以及网络影视剧内容的不断丰富，视频已经成为了重要的信息媒介。在无线通信技术、高速数据传输技术和高清显示技术的发展驱动下，超高清视频显示已经成为了电视、电脑、手机等具备多媒体功能的设备的标配。

这类应用既需要优质的视频图像显示效果，也需要兼顾从云到端的带宽资源占用、功耗和时延等问题。上述各类应用将为支持超高清视频标准的视频编解码芯片、显示芯片、音视频处理芯片、应用处理器芯片等芯片产品开辟出广阔的市场空间。

智慧出行与 V2X

汽车行业正经历“电动化、智能化、无人化、网联化”的变革，智能出行时代已经到来。在上述趋势推动下，汽车电子元件价值量得到提升，汽车电子领域也有所拓宽。中商产业研究院数据显示，2020 年汽车电子占整车成本比例为 34.32%，至 2030 年有望达到 49.55%。由此可见，汽车电子行业前景广阔。IC Insights 的数据显示，汽车专用模拟 IC 和汽车专用逻辑 IC 为近年来增长最快的两个 IC 细分领域。随着汽车智能化提高、自动驾驶技术突破以及新能源汽车销量增长，预计每辆汽车的平均半导体器件价格也将提高到 550 美元以上。

汽车的智能化、电动化使得车联网成为必然趋势，而车联网也是未来汽车实现自动驾驶的重要基础。车联网（V2X, Vehicle-to-Everything）是以车辆为主体，依靠通信网络互连实现车间（V2V）、车与人（V2P）、车与网（V2N）、车与基础设施（V2I）的互通互联、信息共享，进而达到保障交通安全、提高驾驶体验、拓展智能服务等目标的智慧交通解决方案。C-V2X（CellularVehicle-to-Everything，基于蜂窝网络的车联网通信技术）是中国主推的车联网技术标准，也是目前全球车联网的唯一标准。当前我国在车联网方面走在了世界前列，未来我国有望凭借产业链领先优势，引领全球车联网产业发展，抢占 V2X 的全球市场份额。

5G

5G 技术的日益成熟开启了物联网万物互联的新时代，已融入人工智能、大数据等多项技术，并成为了推动交通、医疗、传统制造等传统行业向智能化、无线化等方向变革的重要参与者。高性能、低延时、大容量是 5G 网络的突出特点，这对高性能芯片提出了海量需求，且5G在物联网以及消费终端的大量使用，还需要低功耗技术做支撑。目前高性能、低功耗芯片技术正处于快速发展期，5G 市场正在推动集成电路设计行业进入新一波发展高峰。根据中国信通院《5G 经济社会影响白皮书》预测，就中国市场而言，在直接产出方面，按照 2020 年 5G 正式商用算起，当年带动近 5,000 亿元的直接产出，2025 年、2030 年将分别增长至 3.3 万亿元和 6.3 万亿元，十年间的年均复合增长率为 29%；在间接产出方面，2020 年、2025 年、2030 年，5G 将分别带动 1.2 万亿、6.3 万亿和 10.6 万亿元，年均复合增长率为 24%。

上述内容来源：芯原微电子2023 年年度报告。