全球最大电子行业媒体集团ASPENCORE的编辑、记者和分析师团队根据专家访谈、技术评估和行业分析，汇编出2020年半导体行业10大技术趋势：
1.5G”规模化”
5G”规模化”商用将带动5G手机、基站、VR/AR设备，以及工业4.0、自动驾驶和医疗等新兴应用的发展
5G相对于4G网络，就像中国的高铁相对于传统的普通铁路一样，高速率、低延迟和大容量是5G网络的显著特点。3GPP定义了5G的三大技术及应用场景，即：增强的移动宽带(eMBB)，主要针对3D/超高清视频，VR/AR等应用;海量机器通信(mMTC)，主要面向智能可穿戴、智能家居、智慧城市、车联网和行业物联网等物联网应用;高可靠低时延(uRLLC)，主要针对自动驾驶、工业自动化和移动医疗等高可靠性关键应用。5G技术的日益成熟和5G网络的大规模商用部署将驱动AI、大数据和云计算等技术在新兴的视频游戏、VR/AR、AIoT、自动驾驶、智慧城市、工业4.0和医疗成像等应用领域的发展和普及。
2.计算”边缘化”
计算”边缘化”趋势将更多AI和计算能力赋予边缘设备，在为SoC设计公司提供更多机会的同时也提出了更高的PPA要求
物联网应用场景的分散和碎片化给传输网络带宽和云端计算能力带来了很大的压力，迫使IoT终端设备具备就地处理数据的能力，这一需求驱动了边缘计算的兴起，也提高了处于边缘设备核心的微处理器的性能，相应地AI处理能力也得以增强。边缘计算可以在物联网设备上收集和分析数据，进行快速推理(或决策)，然后只将少量有用的数据传送到云端。这样其延迟时间、带宽消耗和成本将会降低，并且可以根据数据分析快速做出决策。即使系统处于离线状态，边缘计算也可以持续运行，即时进行数据处理并确定应将哪些数据传送到云端做进一步分析。
3.晶圆制造”异构化”
晶圆制造”异构化”集成将不同工艺节点的die通过2.5D/3D堆叠技术封装在一起，Chiplet或成后摩尔时代芯片设计和制造的新IP
高性能CPU、智能手机AP、GPU和FPGA一直是14nm以下最先进工艺节点的”尝鲜者”，TSMC的7nm工艺是当前最先进的量产技术，预计2020年5nm工艺将取而代之成为最高端工艺。在这一比建造航母还昂贵的工艺竞赛中，全世界只有TSMC、三星和英特尔三家公司在角逐了。
4.芯片”专用化”
芯片”专用化”开启以应用为导向的定制化芯片设计思路，AI芯片将成为数据中心、终端设备和自动驾驶的海量数据处理加速器
谷歌的TPU是2017年图灵奖得主JohnHennessy和DavidPatterson倡导的”特定域架构(Domain-SpecificArchitecture)”的具体体现，它是谷歌针对其云平台的特殊需求，以软件、算法和应用为主导的AI芯片开发范例。从通用型CPU、GPU和FPGA转向专用的SoC和AI加速器芯片是为了应对各种新兴应用的海量数据处理挑战，包括数据中心高性能计算、物联网广泛而零散的应用场景，以及自动驾驶和工业4.0等要求实时处理并决策等。
5.计算架构”开放”
计算架构“开放”激发开源硬件创新，RISC-V生态迅速发展冲击着全球芯片设计社区和Arm生态
从计算机指令集架构(ISA)的角度来看，x86和Arm是历史的选择，但接下来将是加大伯克利Patterson教授宣称的“计算机架构的黄金十年”。支配集成电路发展多年的摩尔定律正在走向终结，支持计算机发展多年的冯诺依曼架构也开始凸显其局限性，通用型CPU、GPU、FPGA和ASIC都有各自的专长和局限，异构计算在此基础上又增加了计算的复杂性，要应对新兴应用提出的这些挑战就要从根本上进行架构创新。
6.EDA走向”云端”
EDA走向”云端”并加持AI，将设计范畴从芯片扩展到系统，从而提高整个系统设计的一致性
TSMC与Cadence、Synopsys、亚马逊AWS和微软Azure协作建立起基于云平台的虚拟设计环境(OIPVDE)，并成功为SiFive流片第一个在云端设计的64位多核RISC-VCPU。Arm也与EDA厂商合作，为其生态合作伙伴提供最新Arm处理器的云端设计平台，现已可以支持TMSC7nm工艺节点。EDA走向云端已经是大势所趋，并将从根本上改变芯片设计流程和模式。
7.GaNSiC新材料”替代”
GaN/SiC新材料器件”替代”硅器件的步伐加快，赋能5G射频、电动车和无线/快速充电
氮化镓(GaN)是一种宽禁带(WBG)半导体材料，比传统的硅半导体材料更能够承受高电压、高频率和高温工作条件。5G通信对射频前端有着高频和高效率的严格要求，这正是氮化镓(GaN)的用武之地。据市场调研公司YoleDevelopment预测，全球GaNRF器件的市场规模到2024年将超过20亿美元，其中无线通信将占据一大部分。另外，汽车电动化和便携式电子产品快速而高效的充电需求也将驱动氮化镓(GaN)功率器件走向大众市场，逐渐替代传统的硅功率器件。
8.MEMS传感器”融合”
MEMS/传感器”融合”与AI和边缘计算相结合，将使手机、汽车、工厂、城市和家庭更加智能
传感器/MEMS在连接模拟与数字世界的过程中扮演着关键角色，其对周围环境的感知和数据采集让我们对各种设备和系统的正常运行有客观而全面的了解。随着AI在物联网的渗透和边缘计算能力的增强，以及传感器/MEMS在更多关键应用中的普及，其未来发展趋势将遵循六大”黄金法则”：更高精度、更低功耗、更小尺寸、更高可靠性、更高能效及更智能。
9.存储器件市场”复苏”
存储器件市场”复苏”前景刺激厂商加大新技术和工艺研发，以争取下一轮旺季需求优势地位
存储芯片具有高度标准化和供需周期性特点，2019年的市场下滑趋于平缓，存储厂商看好2020年的复苏前景，都试图通过加大新技术工艺的研发和推进力度，以新旧产品交替的策略在下一轮市场竞争中占据有利地位。美光、三星、SK海力士和英特尔都发力在新的存储工艺技术上，国内的长江存储和合肥长鑫也紧紧跟随。
NAND闪存的3D堆叠是存储大厂的研发重点，三星提供的主流3DNAND产品目前为64层，其第六代超过100层的3DNAND闪存也已经量产。美光科技已经成功流片128层的3DNAND，2020年有望量产商用，可以大大降低每比特成本。SK海力士目前的主流3DNAND闪存为72层，下一代堆叠层数将超过90层，再下一个阶段为128层，到2021年将会超过140层。长江存储采用Xtacking架构的64层3DNAND也已经量产。
10.高性能”模拟”
高性能”模拟”技术助推医疗数字化、汽车ADAS和自动驾驶
车辆电气化的整体趋势是电子元器件和电气组件的比重越来越大，随着ADAS普及率持续上升并最终过渡到完全自动驾驶，汽车交通行业对半导体的需求量持续增长，预计2022年汽车半导体市场规模将达到480亿美元，其中模拟射频类产品占比高达69%。汽车模拟射频大致分为两大类：无线连接及车载雷达。车载雷达系统几乎已成为当今中高档车的标准配置，未来每辆车将配置多达7-12个雷达系统。而5G网络的普及也将提升联网车辆的数据传输速率，相应的无线连接器件和模块需求也会随着上升。一些”特色工艺”晶圆代工厂商(比如TowerJazz和华虹宏力)和半导体器件设计公司正在针对汽车电子化这一趋势做出技术开发和制造工艺调整。【根据“EET电子工程专辑”新闻编辑整理】
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