各公司陆续发布2023年报，从中可见一些未来的发展趋势。
主题合集可参考：
万物互联”要求芯片对识别与连接向容量、高性能与高安全性方向发展并要求更可靠的无线识别并融合感知和定位能力
物联网时代对信息安全需求日益增长。随着无线接入设备数量快速增长，虚拟空间和实体空间的结合更加紧密，网络的边界逐渐模糊，信息安全形势愈加复杂，严重制约物联网技术和应用的发展。对安全芯片的攻击促使安全控制器和密码算法不断升级，复杂算法需要更高的算力和容量，软硬件协同整体提升安全性。当前，物联网安全威胁主要集中在感知层，特点是：终端设备数量广泛、种类繁多，设备类型跨行业、跨专业、跨领域，通信协议、接口方式、安全要求等各不相同。正是由于物联网终端设备具有强分散性和弱组织性，造成一些高危漏洞没有及时更新、网络安全防护措施不足等问题，使终端设备面临着被篡改和仿冒等安全威胁。安全芯片以硬件的形式实现密码算法，能够保障访问和设备的可信，并对通信和存储等过程进行加密以保护关键数 据。安全芯片包括 SE 芯片和认证芯片等。目前公司的 SE 芯片算法种类齐全、符合金融级安全要求、并且具备数据和业务处理能力，可用于各类基于国际算法或商用密码算法的身份鉴权、加解密计算等复杂应用场景。认证芯片功耗低、易用性好，可用于性价比要求更高的配件认证及防伪应用场景。
其次，无线非视距识别和连接能力是实现万物互联的基础，如何在无源情况下实现可靠的识别并回传感知及定位信息，逐渐成为物联网的基本需求。技术上要求标签端有更高的灵敏度并合理利用环境能量；读写器端或基站端具有更高的接收灵敏度，更大的发射功率和更强的抗干扰性能，二者配合实现更远更可靠的识别效果。根据无源应用的特点，优化传感和定位技术，特别是低功耗技术，从而实现识别、传感、定位三个基本能力的有机结合，以服务更广泛的万物互联应用场景。
最后，NFC 技术作为具有安全机制的超短距连接技术，可以配合短距通讯在各个场景中很好地提供集安全性、便利性于一体的智能连接方案。目前在越来越多的家用电器上提供智能连接上网实现万物互连，实现智能识别防伪功能，以及提供门禁、门锁、及电动车的智能钥匙门禁控制方案，更好地助力智能家居、智能出行。
非挥发存储器，进一步增强高速、低功耗、低成本、高稳定性指标
非挥发存储器属于通用集成电路，可广泛用于汽车电子、消费电子、计算机、网络通信、工业电子、安防监控等应用领域。EEPROM、NOR Flash、NAND Flash 虽然都属于非挥发存储器，但是三类存储器在不同容量区间具有差异化的成本优势，形成了各自相对稳定的应用领域和细分市场。工艺制程是存储器技术迭代的基础，利基非挥发存储器一般采用相对成熟的工艺制程，向大容量、高性能、低功耗、高可靠性发展。随着下游应用领域技术的升级，终端产品对存储器的功能和性能要求提高，要求厂商采用更高制程，提高存储密度，降低成本，扩充产品线，保持产品的市场竞争力。
MCU 芯片发展迅速，国产产品从低端应用向高端应用渗透
MCU 芯片产品迭代发展迅速，不同行业和应用场景对 MCU 芯片产品的需求不尽相同，对产品定义和研发都提出挑战。
技术层面，目前 8/32 位内核产品占据主流，其中 8 位内核产品具有低成本、低功耗、易开发的优点，而 32 位内核产品主要应用于中高端场景，并且需要提供从精简资源到丰富功能配置的多种产品系列，以满足不同行业、不同客户、不同应用场景的需求。以智能电表 MCU 为例，当前主控 MCU 芯片普遍采用 32 位内核，此外对 MCU 的稳定性、功耗、时钟精度等技术指标有进一步要求。随着人工智能与物联网的兴起，未来 MCU 设计将向高性能、高智能，以及更低功耗、更安全、更小尺寸和集成无线功能发展。
市场方面，MCU 行业随整体市场需求波动。总体看，以瑞萨电子、意法半导体、恩智浦为代表的海外品牌占据绝对优势。近几年中国企业 MCU 产品在产品性能、集成度、稳定性、配套开发生态等各方面都有很好发展，在中低端市场已经具备较强竞争力，国内 MCU 产商由原先集中于消费电子，开始向汽车电子、智慧家电、工业控制等领域进军，且取得了一定的成绩。
FPGA 技术向更高性能和更大容量等方向迭代，边缘智能技术受现场感知需求驱动提升性能
一般 FPGA 采用更高速电路设计、更先进工艺制程、系统级封装形式、复杂异构 SoC 系统等方式，持续向高带宽、高容量、高密度、高集成度、低功耗方向发展。随着系统对数据吞吐量的要求越来越高，用于海量数据处理的高端 FPGA 必须具有高带宽，因此要求 FPGA 不仅要提升数据总线带宽，还要能够对数据通路进行流水线处理，带来提高时钟频率、降低延时、高速数据接口等一系列要求。
边缘计算芯片主要用于边缘端的现场感知，各种应用场景的需求差异性较大，对 AI 芯片的算力、带宽、功耗、时延、安全性等要求持续提升。随着人工智能应用的不断扩展，定位于数据中心等云端的人工智能应用普遍存在着功耗高、实时性低、带宽不足、数据传输安全性较低等问题。随着云边端协同、边缘计算、多设备协作等泛在协同体系的扩大，边缘端计算部署将不断得到加强，对应边缘端芯片的算力、带宽、功耗等要求也将随之不断提高。
上述内容来源：上海复旦微电子2023年报。
