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目錄：

1. 半導體行業格局不斷演化
2. 汽車半導體的突破口
3. 人工智能芯片競賽開啟
4. 併購活動迴歸理性
5. 深思熟慮進軍中國市場
6. 數字化是增強競爭力的關鍵

報告綜述：

當前，我們使用的許多前沿數字化設備背後的技術都要依靠半導體才能實現。由於無人駕駛、人工智能、5G和物聯網等新興技術的發展，以及對技術研發的持續投入和市場主要參與者間的激烈競爭，未來十年全球半導體行業有望持續穩定增長。

東亞地區(中國大陸、日本、韓國和中國臺灣)聚集了部分全球最重要的半導體廠商。受益於經濟增長、移動通訊的崛起以及雲計算的發展，東亞已經成為半導體行業發展的熱點地區。中國控制著幾乎一半的市場價值，其中大陸市場和立足臺灣、服務全球的世界領先原始設計製造商(如富士康和廣達電腦)、晶圓代工廠商(如臺積電)各佔總需求量的50%。中國正在努力建立充分自給的半導體行業，同時力求成為全球行業引擎。另一方面，日本是半導體材料、高端設備和特殊半導體的重要產地，而韓國在高帶寬存儲器和動態隨機存取存儲器市場居於絕對的領先地位。

半導體行業的兼併收購活動已經達到峰值，專業縱向整合逐漸成為行業重點。日本、韓國正力圖通過收購重振本國半導體行業，而與此同時，持續的貿易戰和知識產權糾紛將使中國在全球範圍內的大舉投資受阻。

隨著消費類電子產品需求飽和，半導體行業的增長將趨於平緩。然而，許多新興領域將為半導體行業帶來充分的機遇，特別是汽車和人工智能的半導體應用。

在汽車行業，安全相關電子系統的普及呈爆炸式增長。到2022年，汽車半導體元器件的成本將達到每車600美元。微控制單元、傳感器和存儲器等汽車半導體設備需求激增，汽車半導體供應商將因此獲益。未來十年，自動化、電氣化、數字互聯及安防系統的發展將推動汽車電子設備和子系統中半導體元器件的數量不斷增長。

人工智能半導體市場競爭激烈，不但在應用層面如此，半導體芯片層面不同體系架構亦在相互角逐。出於提升效率、降低成本的考慮，人工智能芯片在數據中心的應用持續增長，雲技術領域因而成為人工智能芯片的最大市場。

最後，中國已經成為全球主要半導體廠商的重要收入來源，其中許多企業有超過一半的營收來自中國。意圖進軍中國市場的跨國企業應當綜合考慮包括政策、技術、市場營銷、物流和全球策略等在內的多方因素。跨國企業務必在進入中國市場之前清晰認識自身所處環境，制定最佳的市場進入策略。

報告內容：

1、半導體行業格局不斷演化

未來增長穩定

過去幾年，全球半導體行業增長主要依賴智能手機等電子設備的需求，以及物聯網、雲計算等技術應用的擴增。預計全球半導體行業總收入將從2018年的4,810 億美元增長到2019年的5,150億美元，且增長態勢有望持續至下一個十年。主要

市場驅動力量包括現有產品的持續強化、人工智能產品和5G網絡等新興技術的融合，以及汽車和工業電子行業的迅速增長。半導體行業的大部分收入將來自於數據處理類電子(如存儲和雲計算)以及通訊電子(如無線通訊)。

汽車電子和工業電子領跑

汽車電子和工業電子將成為半導體行業增長最迅速的兩大領域，來自消費電子、數據處理和通訊電子的收入將穩定增長。

安全、信息娛樂、導航和燃料效能方面的汽車電子元件消費在未來幾年內將出現增長，這得益於越來越多的電子元件應用於車載安全功能。在驅動半導體增長的各類應用中，高級輔助駕駛系統增幅最大，這將推動對集成電路、微控制單元和傳感器的需求相應增長。

工業電子涵蓋安防、自動化、固體照明、交通運輸以及能源管理等領域。其中，安防是工業電子最為重要的驅動領域。新興存儲器技術提升了物聯網設備的節能水平、安全水平和功能特性。

頭盔顯示器將是消費電子領域半導體增長的主要驅動力。此外，可穿戴設備和智能手錶將成為新增長點。然而，DVD和便攜媒體播放器等其他消費電子市場將大幅縮水。因此，消費電子整體營收增長在某種程度上將受到限制。

數據處理電子包括計算和存儲設備。其中，以固態硬盤為主的存儲設備將貢獻最大增長份額。2018年以來的價格下降趨勢仍在持續，固態硬盤的大規模普及以及平均存儲容量的增加將保持較強態勢;特別是隨著數據中心的需求成為關鍵驅動力之一，企業固態硬盤將更加普及。

通訊電子包括有線和無線電子。無線電子中，傳統電話和蜂窩調制解調器將大幅削減，而智能手機需求增幅微弱，因此無線電子市場收入增長將會比較緩慢。有線通訊電子中，作為設備部署的企業廣域網應是增長最快的領域。

亞太市場需求不減

亞太仍將是全球最大的半導體消費市場。中國產品佔比的增加正在刺激整個亞太市場的增長，並將提供主要推動力。此外，併購活動的增加將有利於半導體行業的未來發展。

增長方面，2018年美國市場增速最快，這主要得益於動態隨機存取存儲器的興起和對微控制單元的高需求，特別是在存儲設備市場。隨著存儲器價格上漲並貢獻巨大收益，存儲器市場發展迅速，亞太地區因此獲益。中國大陸集成電路產業增長了24.8%，有力推動了亞太區域市場的發展。韓國半導體行業增長主要依靠集成電路供應商，尤其是在存儲芯片市場。另一方面，中國臺灣半導體行業的根基是晶圓代工模式，然而價格波動已經影響了許多廠商，這迫使臺灣供應商將部分晶圓代工廠遷至大陸，並重新調整優先要務，以集成電路設計為重心，力求在價格走低的頹勢中逆流湧進。日本半導體企業則經歷了剝離、重組，退出了技術價值較低的動態隨機存取存儲器領域，專注於開發高附加值的系統芯片。

中國迎頭趕上

在東亞地區，日本在半導體研發和材料行業一直處於領先地位，擁有包括東芝、索尼和瑞薩電子等在內的半導體巨頭。韓國和中國臺灣分別在存儲器和晶圓代工方面具有較強優勢。韓國在動態隨機存取存儲器和NAND閃存方面領先，擁有三星、SK海力士等許多頂尖半導體企業，這很大程度上得益於政府支持。且NAND內存市場核心技術能力積累的要求，使新市場參與者日益難以參與競爭。但是，韓國亦面臨諸多挑戰。由於動態隨機存取存儲器價格下跌，出口降低，韓國半導體供應商正努力加大設備和材料研究上的投入，以求向其他領域拓展，避免對存儲器業務的過度依賴。

中國臺灣已經成為全球領先的半導體晶圓代工產地。該地區半導體晶圓代工行業由臺積電和聯華電子兩大合約製造商主導。半導體晶圓代工是信息技術產業的重要支柱。臺灣應當能通過提高晶圓代工生產的附加值，彌補因資本和人才投資匱乏導致的集成電路設計領域的不足。中國大陸正在蠶食臺灣的半導體市場份額。不但

如此，日益擴大的中國大陸市場還將成為集成電路設計行業的商業渠道，中國大陸企業將繼續投資於臺灣的半導體產業。首先，中國大陸可提供市場支持。臺灣半導體行業需要更加貼近消費者市場，以支持產品創新，實現規模經濟效益。其次，臺灣可獲得相應的人才，從而專注於附加值更高的產品研發工作。

中國半導體行業正以兩位數的增長率蓬勃發展。然而，儘管近年來中國半導體廠商的競爭力得到顯著提升，但關鍵零部件仍需大量從西方國家進口，自給率不足20%。中國政府十分關注這一問題，制定了多項有利政策支持半導體行業的發展。

總體而言，中國半導體行業有四類企業:“國家隊”、“地方隊”、私募/創投基金和跨國企業，競相推動中國成為全球半導體行業的動力引擎。國家隊的領銜企業“大基金”和紫光集團均在產業價值鏈中投入了數千億美元。“本土隊”則緊跟“大基金”的指引，許多地方政府紛紛在當地建立投資基金，如北京市集成電路產業發展股權投資基金和上海武嶽峰資本基金。這些專注於半導體行業的地方基金資本預計已超過2,000億元人民幣。在私募/創投領域，許多“海歸企業” 也加入了中國半導體產業的發展大潮，包括紫光展銳、芯原、兆易創新和瀾起科技等。這些企業普遍由“海歸”創立，專注於集成電路設計，並且大多由私募、創投基金支持。跨國企業中，英特爾、臺積電和許多其他境外投資企業在中國大陸開展業務已久。近幾年，越來越多的境外資本開始關注中國市場的機遇。格羅方德半導體在成都設立了工廠。ARM和高通均已在中國設立合資企業。特別值得一提的是，自從臺灣地區放鬆對大陸高科技產業的投資後，臺積電在南京開設了多個工廠，聯華電子也通過福建晉華集成電路進入福建。

中美貿易戰下的不確定因素

2019年註定是中美兩國科技產業的多事之秋。除非兩國能在知識產權、技術轉移和網絡攻擊等領域達成共識，針鋒相對的關稅互博或將持續甚至升級。此番貿易戰中，受挫最嚴重的當屬半導體行業— — 美國每年需要進口價值2 5 億美元的相關產品。

目前，中國從美國進口的集成電路芯片價值超過2,000億美元，遠超原油進口額。半導體價值鏈上任何環節的波動都會影響整個產業。隨著貿易戰愈演愈烈，眾多國內大型半導體廠商及跨國企業均開始重新評估自身在供應鏈中的定位。例如，蘋果公司很長時間以來將中國作為其各類產品的生產基地，從其標誌性的iPhone到iPad及配件均產自中國。目前，蘋果公司的供應鏈已經覆蓋數百家企業。但是，如果中國持續提高對美國的進口關稅，這些供應商可能會考慮將部分iPhone產能遷出中國。

然而統觀全局，中美貿易戰對中國高科技行業的短期影響或許被誇大了，畢竟中國製造的集成電路芯片大多流向了國內市場。貿易拉鋸戰將在某些方面迫使中國企業尋求自主創新，加快國產產品替代過程，緩解未來風險的衝擊。

2、汽車半導體的突破口

汽車電子系統急劇增長

汽車行業歷經了長期的發展，才實現了以安全與舒適性為核心的汽車電子前裝化。早在2004年，僅有四分之一的出廠車輛內置安全氣囊，而配有前裝電動座椅的車輛不足50%。然而，在政府監管和消費

者需求的驅動下，安全相關的電子系統迅速普及。如今，汽車行業的創新大多出現在電子系統而非機械層面。2007年到2017年期間，汽車電子成本佔比從約20% 上升至40%左右。

半導體成本(即電子系統零部件的成本) 已經從2013年的每車312美元增加到了如今約400美元。汽車半導體供應商正獲益於微控制單元、傳感器、存儲器等各類半導體設備需求的大幅上漲。到2022 年，半導體成本預計將達到每車近600 美元。

半導體供應商在汽車產業供應鏈中扮演著至關重要的角色。在傳統汽車行業生態體系中，半導體供應商將產品銷售給一級電子系統供應商，後者將技術整合成模塊交給整車廠裝配。近幾年來，汽車行業經歷了翻天覆地的變革，未來幾年的生態體系將被徹底改造。人工智能、電動汽車、

無人駕駛、能源儲存和網絡安全等技術的發展;公眾對安全和共享出行等話題的社會意識;汙染等環境問題引發的擔憂; 基礎設施支出等經濟層面的考量以及亞洲市場的增長等諸多因素都將重塑汽車行業。

關鍵詞:自動化、電氣化、數字互聯與安全性未來十年，這四大趨勢將推動汽車電子和子系統中的半導體元器件不斷增加。

1. 自動化

自動化被廣泛認為是未來出行的終極目標。汽車製造商和一級供應商、技術提供商(如半導體廠商)以及傳統汽車行業之外的智能出行企業(如共享出行公司)爭相開發、投資相關技術。半導體廠商尤其積極開發各類融合人工智能和機器學習技術的微芯片、融合設備以及系統芯片設備。

安全是無人駕駛車輛的關鍵賣點。然而，實現全面自動化(L5)需要在高級駕駛輔助系統安全系統等能夠減少交通事故的技術(包括電子穩定系統、車道偏離警告、防抱死制動、自適應巡航控制和牽引力控制系統等)方面實現進步。這些技術需要複雜的電子元器件，包括高速處理器、存儲器、控制器、傳感器和數據傳輸，以確保車輛的可靠性與安全性。例如，傳

感器將在駕駛自動化的進程中起到重要作用，自動化駕駛能力的實現需要更多傳感器。汽車自動化程度越高，使用的傳感器就越多。L4無人駕駛車輛的傳感器數目可達29個。這些功能將不會侷限於高端車型，未來幾年將延伸至銷量變化更高的中端和經濟車型。

2. 電氣化

對提升燃油效率、滿足政府減排要求的需要，正推動傳統汽車和電動/ 混合動力汽車對半導體的需求日益增長。當前的傳統內燃機二氧化碳排放量仍有很大的降低空間。引擎的高效運轉需要大量傳感器、控制器的支持，這方面仍存在巨大的提升潛力。例如，中國政府將在2020年推行“國六”排放標準，這將進一步減少汽車排放量。

同時，電動/混合動力汽車的發展要求動力傳動系統向電氣化邁進。許多國家的政府已經著手製定或正在推出完全禁止內燃機汽車的禁令。中國已經給汽車製造商設定了電動車生產指標(2019年起達到

總產量的10%)。許多全球性汽車製造商也設定了在10年內將電動車銷量提升至總銷量1 5 % — 2 5 % 的目標，以推動電動車的大眾化普及。大型整車廠的電動車製造與銷售目標將帶動半導體行業成比例增長。因此，以減排為目標的電子動力傳動技術的創新條件已經成熟，這也將加速推動汽車行業半導體需求的增長。

3. 數字互聯

另一大趨勢是數字互聯，即高級汽車聯網，包括汽車與基礎設施互聯(V2I)、汽車與汽車互聯(V2V)和車與車聯網，這一功能旨在實現汽車內、外互聯，並將汽車融入物聯網成為其中的一部分。汽車製造商已經開始提供為潛在應用商店充

當平臺的操作系統，並開發了定製應用軟件、服務和媒體內容。數字科技企業正在根據車內使用特點改造移動平臺，並開發車載娛樂平臺。一些流媒體服務和設備製造商已經和整車廠建立了合作。由於具備核心能力並採取積極主動的資本投資策略，數字科技公司在這一領域尤其具有獨特的優勢。從消費者的角度來看，車內數字互聯和數字內容將成為汽車的標準配置，亞洲消費者尤其如此— — 他們將可以與個人移動設備無縫整合的車載娛樂視為汽車的基本功能之一。互聯性並不侷限於娛樂;車對車通信是無人駕駛汽車實現無人駕駛技術並避免事故的一項關鍵技術。預計到2023年，超過90%的出產車輛將具備互聯功能。

4. 安全性

隨著汽車互聯性能提高，軟、硬件平臺將愈發暴露於黑客攻擊的風險之中。一輛汽車的某一部件若發生故障，將引發雪崩式的反應。例如，如果汽車通訊系統遭到惡意攻擊，高級駕駛系統將無法接收重要的環境認知信息，汽車一體化安全系統(控制制動、加速和防撞系統等)也就無法做出反應。因此，如今的汽車電子供應商比以往任何時候都更加註重車輛的安全性和可靠性。

為抵禦潛在威脅，保護措施可從兩個層面開展。首先，制定政策並建立網絡安全標準，令製造商遵循一套嚴格的流程，確保聯網汽車的安全性。然而，僅僅有標準是不夠的，汽車製造商和技術公司還需要生產未預置後門或木馬的高度安全的部件，評估軟件和固件的漏洞，提供以空中下載(OTA)方式進行的更新以及通訊線路連接。

未來多種出行形態並存

我們設想這些變革趨勢將創造四種並存的未來出行形態，汽車保有形式將分化為共享與私有，而汽車控制系統將持續向全面自動化發展。

在私有—無人駕駛(形態1)情境下，汽車保有形式仍為私有，但隨著技術成本的下降，無人駕駛水平達到前所未有的高度，促進了無人駕駛汽車數目的增長。整車廠和科技企業的協作在這一形態下成為常態。

在私有—自動化(形態2)情境下，汽車為私人所有，高級駕駛輔助系統應用有限。整車廠將持續關注汽車銷量，技術發展循序漸進。行業生態不會有較大改變。

在共享—無人駕駛(形態3)情境下，大部分汽車由用戶共享，且具備無人駕駛能力。在這一情境下，娛樂等按需出行服務將興起，汽車製造商、科技企業、車隊所有者以及監管機構將深化合作，以建立複雜的城市生態系統。

在共享—自動化(形態4)情境下，車輛擁有形式為共享，共享出行將迅速發展普及。點到點的交通運輸方式隨著共享出行而誕生，每公里交通成本隨之下降。這一情境下科技企業將能夠提供更優化和個性化的服務。

汽車半導體行業機遇正在顯現

儘管手機在當前以及未來都是半導體企業的最大市場，但多年以來這一領域的增長已經十分飽和。而汽車半導體市場卻是個例外。隨著高級駕駛輔助系統和車載信息娛樂等電子部件越來越多地應用於汽車，這一領域需求強勁，成為半導體企業的重要增長市場。

亞太地區最具吸引力

預計2018年汽車半導體收入將達到400 億美元的歷史高點，並將在2022年突破600億美元。亞太地區在政府政策支持和消費者安全性需求的推動下(尤其在中國)，將以41%的增速領跑全球。2017年，中國汽車銷量達到近2,900萬輛，是全球最大的汽車市場。此外，中國還將成為全球汽車製造中心，吸引著各國汽車製造商，輕型汽車產量在全球範圍內的佔比將達到近29%。這些趨勢均令亞太地區倍受半導體廠商的青睞。

從設備角度來看，隨著功能組合的複雜性不斷提升，汽車將需要不同類型的組件。一些細分領域的增長速度將超過其他領域。例如，無人駕駛將產生對傳感器和微控制器，以及處理傳感器數據的大量需求。半導體行業亦正在開發更加強大的微

控制單元/微處理單元以處理這些數據。例如，當汽車達到L4/5級別的自動化程度，系統需要能夠處理所有傳感器數據，才能呈現出全面的視角，幫助汽車做出正確判斷。

抓住機遇

汽車行業對半導體廠商而言並非一個陌生的市場。事實上，許多廠商多年前就已進入了汽車領域。然而，由於客戶規模不足，當時汽車市場並非半導體廠商的重要收益來源，而且流程驗證週期長，同時與消費電子相比銷量很低。然而，由於高級駕駛輔助系統、人工智能、數字互聯以及傳感器等汽車電子的需求不斷增加市場氛圍。要抓住這些良機，半導體行業的領先企業應當考慮以下措施和方法進入市場:

1. 瞭解汽車市場特有的要求

汽車電子和消費者電子市場對半導體有截然不同的要求。比如，消費者希望手機具備最新、最前沿的技術。然而在汽車行業，一些傳感器仍然採用150納米的製造工藝。這是因為汽車設計要求具有較高的冗餘，元器件的大小並非主要考量因素。因此，採用7納米工藝傳感器的動機並不如手機市場那麼強烈。此外，汽車領域對故障率的要求嚴苛得多。如果手機出現故障，用戶只需重啟即可，但這對於正在道路上行駛的汽車並不現實。對於手機半導體供應商而言，10%的故障率或許可以接受，但汽車製造商則希望零部件在15至20年內故障率低於十億分之一。

此外，手機設計頻率通常達到3GHZ，頻率和速度均為首要考慮因素。然而，汽車所需的頻率和速度則千差萬別。但隨著5G聯網汽車將在不久成為現實，汽車和手機領域或許終將融合，聯網汽車在某種程度上將具備類似於手機的功能。此外，汽車芯片還要在更大的溫度範圍內運作

(-40°C至155°C)，而移動設備則只需適應0°C到40°C之間的溫度範圍。手機和汽車在電壓方面還存在巨大的差異。在手機應用領域，電壓通常保持在較低水平以維持電池壽命。而汽車的電壓則更高，而且運用了許多模擬信號半導體，這就要求設備在更寬的電壓範圍內準確無誤地運轉。

2. 資質要求將極為嚴格且極具挑戰

在汽車行業，汽車內部的運行條件相比一般的消費電子產品更為苛刻，因此芯片、部件、模塊及子系統均須符合嚴格的質量、可靠性、成本、功率及安全標準。例如，美國汽車電子協會制定了一項針對集成電路的故障壓力測試認證(AEC-Q100) ，合格的集成電路應通過一系列可靠性壓力測試(電氣、工作壽命等)，並需要在不同高強溫度之下進行測試。電子和半導體供應商需要支持裝運前認證測試，以及裝運後故障分析。最終，產品開發與製造均可追溯至安全管理條例，實現一切均有源可溯。

這些要求給半導體供應商帶來了諸多挑戰。例如，半導體晶圓代工廠通常是開發一項流程技術，並採用相對常規的樣本規模進行認證。然而在汽車領域，代工廠需要進行更多檢查、測試及篩選以達到更高的質量和產出水平。隱藏的可靠度缺陷是另一重點問題，許多部件直到在車輛的有效壽命期間上路運行後，由於老化、潛在的製造缺陷、熱應力或電磁干擾等，故障問題才會出現。

鑑於未來無人駕駛將依賴各個部件之間的協同運作，這一問題尤為重要。設備在長時間的惡劣外部環境下的運行表現如何還有待確定。一個普通車型的上市時間通常為10到15年，更新週期遠遠長於消費電子產品。

半導體廠商有責任針對更大的樣本規模開展更多模擬、檢查和測試，以在確保可靠性，同時控制整個過程的時間和增加的成本。供應商須針對長產品生命週期做好應對準備並制定計劃，支持相關產品的製造和維護。

3. 通過併購助推市場進入

對許多半導體廠商而言，進入汽車半導體市場並非輕而易舉。他們必須權衡利弊，在自建能力和併購之間做出選擇。隨著半導體廠商不斷尋求新的領域推動增長和擴張，過去幾年的併購交易活動十分活躍。恩智浦半導體與飛思卡爾的合併締造了汽車半導體解決方案領域的領導企業，而英特爾則通過收購Mobileye公司進入了汽車半導體市場並填補了其汽車產品方面的空白。

因此，企業應將併購視為維持競爭力整體戰略不可分割的一部分。併購帶來的潛在益處包括填補產品空白、獲取先進技術以及擴大客戶群體基礎。這在汽車半導體行業尤為重要，因為與汽車公司建立長期合作關係需要做出極大的努力。此外，大部分汽車半導體項目均耗時漫長，從概念啟動、產品開發及認證流程到最終的生產常需要數年的時間。同時，客戶愈加尋求從一家而非多家公司獲得一體化綜合解決方案。

從技術角度而言，汽車半導體元器件必須遵循嚴格的質量標準，而具備尖端製造能力的半導體供應商則最有可能生產出高質量的元器件。通過併購，半導體供應商能夠快速獲得這種專長，以強化競爭優勢並提高市場份額。

智能手機市場已經過度飽和，迫使許多大型半導體企業轉向汽車半導體市場探索業務機會，以擴大投資組合並擴展收入渠道。聯網汽車成為半導體廠商擴張的一個入口點。

例如，三星收購了哈曼公司以建立聯網汽車信息娛樂系統的業務能力。由於哈曼公司是聯網無人駕駛汽車的全球領先企業，這一收購使三星在汽車市場站穩了腳跟。通過此次收購，三星利用現成知名品牌確立自身作為信息娛樂系統主要供應商的地位，同時亦打開了無人駕駛汽車市場這一新的盈利性收入渠道。三星將繼續擴展聯網汽車市場、高級駕駛輔助系統、網絡安全及空中下載業務。此次收購亦符合三星的為實現規模效益而制定的物聯網全局戰略。

與此同時，松下正重新調整工作重心，從家庭電子轉向以高科技汽車零件為重，充分利用自身在電子方面的技術專長，在汽車電子市場打造領先的技術能力。過去幾年松下完成了多次收購，同時亦在傾力打造自有無人駕駛能力。該公司的無人駕駛汽車已經進入測試階段，並與谷歌和高通在信息娛樂領域開展合作，同時在中國設立合資公司生產電動汽車的重要零部件。

4.重新思考合作模式和角色

這一市場格局在現有供應鏈的基礎上增加了一層複雜性。如今，部分汽車製造商正在設計自己的集成電路(如特斯拉) 並將業務活動從核心硬件延伸至提供用於充當潛在應用商店平臺的操作系統軟件，以及開展特定應用及其他服務或媒體內容。

其他一級參與者亦正在設計集成電路並進入軟件領域參與競爭。德國大陸集團對Elektrobit公司的收購便是這一趨勢的印證。此次，半導體供應商正著手開發電控單元，部分集成電路公司亦在上馬相關項目。

汽車行業供應商亦在與終端客戶建立直接聯繫，力圖降低對整車廠的依賴程度。例如，博世開發的應用使用戶能夠監控汽車的各項運行情況，並可以直接聯繫最近的博世維修中心。

科技參與者將自身現有能力應用於數字化汽車平臺。他們在技術能力、運營模式以及用於激進投資的資本等方面擁有極大的優勢，專注於採取橫向舉措以創造新的收入模式。一些高科技參與者正在開發無人駕駛系統，這些系統極有可能與車載操作系統相互融合。領先的網絡及科技公司則專注於國內娛樂平臺，希望為此類應用建立標準。數字化參與者正在根據汽車客戶需求對自身智能手機平臺進行調整，將信息娛樂操作系統和軟件平臺整合至車載系統和人機接口之中。流媒體服務及終端用戶設備製造商已經與部分整車廠建立了合作關係。半導體供應商不僅可服務於傳統汽車製造商及其供應商，亦可與科技企業合作提供更多產品，從而擴展自身在生態體系中的角色。

同時，半導體供應商亦在加強與汽車製造商和一級汽車行業供應商的合作。例如，英偉達正在與奧迪合作，採用無人駕駛的深度學習技術打造人工智能平臺，利用神經網絡瞭解周邊環境並確定安全行車路線，與奧迪的L3無人駕駛汽車線融合。此類戰略合作關係使雙方實現技術能力互補，創造互利共贏的成果。

同時，過去20年來，先進晶圓廠高昂成本早已令許多整合組合製造商(IDM廠商)停止建立先進的工廠，轉向“ 無晶圓廠化/ 輕晶圓廠化”。但是，這些IDM廠商均保留了自有的專利流程，將部分生產外包至晶圓代工廠。一開始，這僅涉及一小部分重要的汽車產品(如信息娛樂及顯示驅動)，重要組件如動力系統或底盤控制組件仍由IDM廠商自行製造。然而，如今隨著IDM廠商逐步將重要應用外包至晶圓代工廠，這一趨勢正在改變轉變。例如，高級駕駛輔助系統需要先進的微控制單元，但許多IDM廠商自身卻並不具備相應的製造能力。

5. 關注初創企業及其顛覆影響

初創企業是開展聯網汽車車內活動、V R V / V 2 X 通信、移動出行服務、網絡安全及人工智能/機器學習領域的溫床。近年來對這些汽車科技公司的投資大幅增加。行業中具有廣泛多樣的初創企業，能夠解決不同的行業痛點問題。例如，新硬件初創企業正在尋找方法，以解決光探測和測距(激光雷達)相關難點，這是保障無人駕駛汽車安全性必不可少的一部分。首先，激光雷達成本仍然十分高昂，許多大型汽車製造商並不採用;其次，動態測距是該技術的一大問題，即激光雷達能夠在多近、多遠以及多廣的範圍內從上千萬像素中準確建立3D全景?另一個問題是可靠性，激光雷達必須能夠承受惡劣行駛條件下正常發生的振動和撞擊、磨損以及清潔。最後，還有一些極端情況需要解決，如白色背景下的強烈光照、產生白化現象的暴風雪氣候以及晨霧等。

半導體供應商應關注初創企業的原因有多個。首先，這些初創企業在聯網汽車領域的興起為半導體供應商提供了與之合作的機遇。第二，由於技術研發成本高昂，風險巨大，獲取數字互聯及人工智能等技術對半導體供應商和整車廠的重要性日益突顯。第三，這些初創企業可成為半導體供應商掌握創新技術或進入利基市場的潛在收購目標。

3、人工智能芯片競賽開啟

人工智能芯片主導地位之爭

人工智能框架大致可分為三個層面。基礎設施層面包括核心的人工智能芯片和大數據，這是技術層面的傳感和認知計算能力的基礎。應用層面處於最頂層，提供無人駕駛、智能機器人、智慧安防和虛擬助手等服務。人工智能芯片是人工智能技術鏈條的核心，對人工智能算法處理尤其是深度神經網絡至關重要。

“深度”指神經網絡模型中的層級和節點數量。近年來，層級之間的複雜程度以及節點數量呈現指數級增長，這對計算力提出了極大的挑戰。傳統的中央處理器雖然在處理一般工作負荷— — 尤其是基於一定規則的工作— —方面的性能較為突出，但現在已經難以滿足人工智能算法的並行計算要求。

解決並行計算問題主要有兩種方法:第一，在現有的計算架構上添加專用加速器;第二，完全重新開發，創造模擬人腦神經網絡的全新架構。第二種方法仍處於初期開發階段，不適合商業應用。因此，目前主要採用的方法是添加人工智能加速器。多種類型的人工智能芯片均可以實現加速，主流加速器包括圖形處理器、現場可編程門陣列，以及專用集成電路，這包括張量處理器、神經網絡處理器、神經網絡處理器、矢量處理器和大腦處理器等變體。每種人工智能芯片都有其自身的優勢和劣勢。

於處理執行圖形密集型任務(如遊戲)的圖形處理器以並行計算為設計理念，擁有出色的性能，適用於需要進行大量並行計算的深度學習人工智能算法。這個新功能使圖形處理器成為人工智能硬件的絕佳選擇。目前，圖形處理器廣泛應用於雲和數據中心進行人工智能訓練，同時也應用於汽車和安防領域。圖形處理器是目前應用最廣、靈活性最高的人工智能芯片。

現場可編程門陣列是一種可編程陣列，適用於希望根據自身需求重新編程的客戶。現場可編程門陣列的特點是開發週期短(相較於專用集成電路)、功耗低(相較於圖形處理器)。然而，靈活性高的特點導致其成本相對較高。現場可編程門陣列可同時兼顧效率和靈活性，尤其是在未決定使用何種人工智能算法的情況下。這樣，供應商能夠根據不同應用優化定製芯片，同時避免因採用專用集成電路方法而導致的成本和技術過時等困境。

另一方面，專用集成電路人工智能芯片擁有人工智能應用的專用架構。基於專用集成電路的人工智能芯片具有多種變體，包括張量處理器、神經網絡處理器、矢量處理器和大腦處理器等，用於處理各種不同的計算密集型、基於規則的工作，具有效率高、性能出眾以及中央處理器所具有的靈活性等特點。相較於圖形處理器和現場可編程門陣列，專用集成電路人工智能芯片通常效率更高、尺寸更小、功耗更低。然而，專用集成電路芯片的開發週期更長、靈活性更低，導致其商業化應用進展緩慢。

深度學習有兩種完全不同的人工智能部署方式:訓練和推理。人工智能基於大數據“訓練”神經網絡模型，利用訓練數據集獲取新訓練好的模型。這些新訓練好的模型隨後便被賦予新的能力，根據新的數據集進行“推理”得出結論。

因為需要將龐大的數據集應用到神經網絡模型中，因此訓練階段需要大量的計算能力。這就要求具有先進並行計算能力的高端服務器能夠處理大量高度並行的各類數據集。因此，這一階段的工作通常利用雲端硬件設備完成。而推理階段既可以在雲端完成也可以藉助邊緣設備(產品) 進行。與訓練芯片相比，推理芯片需要更全面地考慮功耗、延時和成本等因素。

人工智能芯片創新剛剛起步，供應商在芯片加速方面採取的辦法各不相同。例如，谷歌選擇了專用集成電路的路線，而微軟則已證明採用現場可編程門陣列亦可獲相當抑或更好的結果。同時，賽靈思、百度和亞馬遜均在努力減少應用專用集成電路的傳統障礙。

人工智能芯片將實現爆發式增長

到2022年，人工智能芯片市場在整個人工智能市場中的佔比預計超過12%，複合年均增長率達到54%。美洲地區將引領全球人工智能市場，歐洲、中東及非洲地區和亞太地區緊隨其後。2022年，美洲地區將佔據主導市場地位。

雲端是人工智能芯片最大的細分市場，原因在於數據中心為提升效率，降低運營成本並改善基礎設施管理，對人工智能芯片的採用持續增長。特別需要指出的是，人工智能訓練市場的規模將達到約170億美元，其中雲端推理芯片市場的規模將達到70億美元。從產品類別來看，圖形處理器已經成為人工智能芯片的主流趨勢，擁有超過30%的市場份額，高於其他所有產品類別。

網絡邊緣人工智能芯片方興未艾

人工智能芯片不僅可以部署在雲端，還可以應用於多種網絡邊緣設備，如智能手機、無人駕駛汽車以及監控攝像頭。應用於網絡邊緣設備的人工智能芯片多為推理芯片，且專業程度越來越高。到2022年，人工智能推理芯片市場的規模預計將增至20億美元，複合年均增長率達到40%。

人工智能芯片推升智能手機平均售價

產品成本的不斷上漲將使人工智能芯片供應商獲益。例如，蘋果公司的A11芯片成本上升到了27.50美元。人工智能芯片的成本增長將使智能手機價格上漲，讓智能手機制造商獲得更多收入。人工智能芯片的應用亦已從高端機型擴展到中端機型，這亦有可能為智能手機供應商帶來更多收入。

智能手機的推理人工智能芯片現已成為智能手機制造商(如蘋果、三星和華為)、獨立芯片供應商(如高通與聯發科)以及知識產權授權供應商(如ARM和新思科技)三方競爭的焦點。智能手機制造商的人工智能芯片通常均針對自身手機產品進行了優化以提升性能和用戶體驗。然而，獨立芯片供應商所生產的芯片的技術參數可能會優於市場中其他競爭對手的產品。

無人駕駛是人工智能芯片的理想應用領域

無人駕駛不僅僅是一個複雜的人工智能應用場景，而且還具有重要意義。無人駕駛預計將有力推動人工智能推理芯片應用，使人工智能推理芯片市場的規模增至50億美元，複合年均增長率達到40%。

傳感、建模與決策是無人駕駛的三大必備流程，每一個流程都涉及推理芯片應用。無論是環境傳感或障礙物躲避，無人駕駛對人工智能芯片的計算力都提出了很高的要求。

由於存在延遲等限制，在理想情況下，無人駕駛的計算應該在網絡邊緣而非雲端完成，因為無人駕駛要求準實時決策。以豐田無人駕駛汽車為例，L5無人駕駛需要每秒12萬億次的運算能力，但目前大多數芯片只支持每秒2-3萬億次的運算。顯然，人工智能芯片迫切需要遷移至網絡邊緣，而非在雲端開展主要計算工作。

整車廠正在對供應商提供的芯片進行測試，以找到最合適的候選芯片。大型整車廠更願意自行建設無人駕駛平臺並單獨採購人工智能芯片，但多數歷史較短的整車廠卻更傾向於購買完善的無人駕駛平臺。隨著時間的推移，能夠從當地加工中獲益的人工智能應用也許會越來越多，如蘋果公司的刷臉認證方式Face ID。

智能監控系統需求高漲

在人工智能技術的支持下，監控系統的智能程度不斷升級。過去十年內，監控系統行業經歷了三個重要的轉型階段。第一，“高分辨率”階段，即系統能夠錄製超清視頻。第二，“聯網”階段，即系統實現聯網和互聯。

人工智能時代的到來可以被視為第三次轉型浪潮。人工智能推理芯片現在可以應用於邊緣網絡攝像機，以實時處理視頻數據。由於網絡邊緣每天產生大量數據，此類應用可以節省雲端存儲空間，提升監控系統性能。

中國已成為人工智能芯片的熱土

在中國，人工智能芯片融資活動一直非常活躍，相關併購活動也日益增多。其中一個典型的案例是國際巨頭賽靈思對在機器學習、深度壓縮、網絡剪枝和神經網絡系統級優化領域擁有領先技術初創企業深鑑科技的收購。以阿里巴巴、百度和華為為首的領先科技公司也逐步進入這一競爭領域。值得注意的是，華為已經掀起了智能手機領域的人工智能芯片競爭。此外，一些比特幣礦機設備製造商也開始進軍人工智能優化領域。

中國的人工智能企業通常能夠快速識別可行的人工智能商業應用，尤其是商業模型創新和快速實施。然而，中國企業普遍缺少開發原創人工智能模型的能力，國內的人工智能研究大多關注調整和完善現有的模型，而非創造原創、系統性的人工智能框架。此外，與美國等其他國家相比，中國的人工智能相關培訓亦非常有限。

把握人工智能發展趨勢

毫無疑問，人工智能的崛起為半導體設備行業尤其是人工智能芯片帶來了新的機遇。已經或將要進入人工智能系統領域的半導體企業應緊跟以下主要趨勢，保持市場競爭優勢。

專業化是人工智能芯片的關鍵:未來，人工智能芯片企業不應只滿足於充當硬件供應商，而應該深入瞭解顧客需求，提供合適的產品。如今，顧客不僅僅需要具備一定人工智能功能的通用型芯片;他們希望人工智能芯片能夠以合理的成本滿足其商業需求，人工智能芯片企業需要權衡考慮功耗、性能和成本三大因素。計算密度(即每消耗一單位能量所能提供的計算能力)將成為人工智能芯片供應商的核心競爭力。

從雲端遷移至邊緣:網絡邊緣的機遇不斷增多，很多大型企業正在從雲端轉移至邊緣，以提供從訓練到推理工作的全方位人工智能解決方案。值得注意的是，現在大多數人工智能系統均以馮諾依曼體系結構為基礎，處理和存儲分別單獨進行，導致人工智能極易耗電，神經網絡被限制於雲端。企業正在努力構建一種新的架構，使處理器和存儲器實現更緊密的耦合，從而提高設備性能和能源效率。方法是在存儲器中增添新的功能，使設備在不更換處理器的情況下變得更加智能。半導體行業應該嘗試這類設計，以推動人工智能順利從雲端遷移至邊緣。

選擇合適的半導體加工技術:根據摩爾定律，中央處理器需要應用最先進的工藝技術，而與此不同而是，人工智能採用的是並行處理方式，因而人工智能芯片並不一定需要採用最先進的工藝技術。例如，40納米級和28納米級加工技術已足以提供每秒1萬億次運算的計算力。此外，上一代加工工藝還可以利用成熟的工具組件和基礎模塊。許多大型代工廠均可根據性能和功耗提供從28納米級到7 納米級等多種先進的工藝技術。半導體供應商應該根據計算力、功耗和形狀參數等標準選擇合適的半導體工藝技術。

軟件工具支持不可或缺:半導體企業對標準的開源軟件框架的支持程度是贏得人工智能競爭的關鍵，對於試圖追趕半導體芯片已經支持幾乎所有深度學習軟件和工具的領先企業的挑戰者尤其如此。要在市場競爭中存活下來，半導體供應商至少能夠支持主要的開源軟件框架，如TensorFlow、Caffe2、Theano、CNTK、MXNet 和Torch等，同時還需為開發者提供輔助應用開發的工具。未來，半導體供應商需要投資於軟件，並與軟件開發商合作獲取其人工智能設備架構。用於處理神經網絡的軟件框架數量逐漸增多，且未來幾年內將陸續開發和推出更多軟件框架，因此新加入者仍有較大發展空間。

把握人工智能芯片之外的機遇: 人工智能處理能力的實現並不僅僅依靠人工智能芯片。在人工智能的發展過程中，存儲器也是一個十分重要的部件，因為高吞吐量的並行處理會給存儲器系統中的數據帶寬帶來多重壓力。對人工智能系統存儲器的巨大需求將為存儲器供應商創造機遇。此外，隨著人工智能系統的擴張，各子系統及設備之間的互聯性能可能面臨發展瓶頸。因此，半導體供應商應把握機遇，創造出實現高速互聯的設備，滿足系統之間的大量數據流動需求。此外，雖然人工智能芯片可內置多個處理器，使並行計算能力達到最大化，但如此便導致芯片尺寸變大。這對可能需要定製冷卻解決方案的熱力和高壓電源管理提出了巨大的挑戰。封裝供應商可以藉此機會開發更薄、散熱更少的產品，為客戶打造性價比更高的解決方案。

4、併購活動迴歸理性

半導體併購活動已經經過巔峰期，汽車、人工智能以及網絡/數據中心等正在成為最受歡迎的新興垂直領域。日本和韓國一直致力于振興國內半導體行業，他們積極參與美國和歐洲中型企業收購，並與中國展開合作。同時，圍繞知識產權和國防安全問題的爭議還將抑制中國企業走向全球化的進程。中國收緊對美國高科技公司的境外投資成為新常態，全球併購市場規模整體縮水。儘管如此，半導體大型企業集團仍在各垂直領域尋找擁有高市場份額和利潤的潛在目標。

併購活動進入穩定期

2016年，全球半導體併購交易額曾達到1,200億美元的峰值。2017年，半導體行業併購交易額大幅下跌。除了以往交易導致併購目標減少以外，歐洲和美國收緊監管審查也是一大重要原因。由於單筆交易額增加，2018年全球併購交易額再次增長。例如，美國博通公司以179.9億美元收購了CA Technology。

2014年至2015年，東亞地區(中國、日本、韓國以及中國臺灣)的併購交易量迅速增長，交易額突破220億美元。但經過幾年的快速擴張後，2017年和2018年的併購活動有所停滯。2017年，東亞地區的半導體併購交易量下降1%，交易額僅增長2%。

中國國內併購活動遙遙領先

無論是從交易量或是交易額來看，中國無疑是半導體併購活動最活躍的地區。從2014年至2018年，中國半導體行業併購交易量的全球佔比從48%增至72%，複合年均增長率高達18%。

過去五年裡，中國半導體行業快速發展的最主要原因是有利的政府政策。中國目前是全球最大的半導體芯片進口國，政府的總體戰略是減少對外國進口產品的依賴，發展國內的半導體行業基礎。這一政策促使中國企業紛紛進軍半導體行業，並通過收購獲取先進技術。

毫無疑問，中國大陸是東亞地區境內併購活動最活躍的地區。從2014年至2018 年期間，併購交易量的複合增長率高達24%。例如，2018年阿里巴巴收購了杭州中天微系統有限公司。在此之前，阿里巴巴已經投資了五家芯片公司:寒武紀、Barefoot Networks、深鑑科技、耐能和翱捷科技。

相較於中國大陸，日本、韓國和中國臺灣的併購活動相對平緩。併購交易的主要目的是提高市場地位，增加市場份額，以及尋找新興應用。

境外併購喜憂參半

總體而言，自2016年以來，東亞地區的跨境併購交易量出現下滑，尤其在美國加強了對尋求前沿技術的中國企業的調查之後。2017年，白宮發佈了有一份題為《確保美國在半導體行業長期領先地位》的報告，指出中國的半導體政策對美國產生的潛在威脅，並建議美國政府採取措施防止或者嚴格限制中國企業的收購，同時收緊對重要半導體知識產權流動的法規限制。但是，儘管政府的併購審查日益加強，北美和歐洲仍是東亞地區半導體企業的主要併購目的地。

併購動機明確

如今，半導體企業參與境內外併購主要出於以下四個原因:收購先進技術、提高市場地位並增加市場份額、尋找前沿應用以及擴大行業供應鏈。

收購先進技術:中國半導體行業嚴重依賴進口。2018年，中國的科技公司採取了一些緊急措施。例如，中國半導體清洗設備公司北方華創收購了位於美國賓夕法尼亞州的半導體晶片清洗公司Akrion，將其業務擴展至硅片製造、微機電系統和封裝領域。這是自特朗普政府上臺以來，美國外國投資委員會批准的首例收購案。

儘管擁有更先進的半導體技術，但日本、韓國和中國臺灣仍希望通過併購掌握半導體相關技術。2018年6月，臺灣聯華電子斥資5.19億美元收購了日本晶圓代工企業三重富士通半導體股份有限公司84% 的股權，以獲得豐富的集成電路生產經驗。與此同時，臺積電以600萬美元的價格收購了美國安森美半導體公司，以擴大半導體應用組合，強化核心業務。

提高市場地位:通過收購競爭對手，企業能夠在增加市場份額和提高盈利能力方面發揮協同作用。2018年，上海威爾半導體以21.8億美元收購了北京超視微科技85%的股份和北京全視科技96%的股份，以獲取全視的高端技術和超視的成本控制能力。併購也能為快速進入新市場——尤其是海外市場——鋪平道路。韓國代工廠海力士投資7,500萬美元收購了中國代工企業海進半導體(無錫)5 0 % 的股份，以擴大其代工業務規模。中國公司華大半導體也收購了專注集成電路設計的加拿大公司Solantro Semiconductor，以便在渥太華開展並推廣業務。

進入新興領域:人工智能、無人駕駛等新興技術的快速發展極大地刺激了半導體芯片需求。芯片企業正通過併購將其業務領域擴展至新興領域。例如，三星電子收購了全球最大的聯網智能汽車零部件供應商之一哈曼公司。2018年，日本半導體開發和製造公司瑞薩電子收購了美國公司艾迪悌，以增強其在無人駕駛汽車技術領域的競爭力。

擴大行業供應鏈:從上游到下游，半導體行業鏈包括設計、製造、封裝和測試環節。通過進軍行業價值鏈上的其他環節，傳統企業不僅能夠創造新的收入流，還能產生協同效應。2018年，中國領先的嵌入式中央處理器芯片和解決方案供應商英創半導體通過收購北京西城半導體的部分股權，進軍高端存儲芯片業務領域。

警惕併購風險

儘管併購有很多好處，但併購前和併購後可能出現很多問題，包括目標判斷失誤、未開展詳盡的盡職調查以及執行不力等。

併購目標篩選與評估相關風險

中國科技企業在海外併購中面臨諸多政治和法律風險。歐美多國政府對海外收購或投資採取了非常嚴格的限制措施，尤其是針對半導體這樣的高科技產業。未來，中國企業將很難收購擁有高新技術和巨大商業價值的高科技企業，因此選擇併購目標的難度將不斷加大。此外，雖然中國企業可以通過收購外國公司，獲得無形資產(如技術和品牌)，提升行業水平，但由於通常需要支付較高溢價，中國企業將面臨巨大的經營與財務風險。高財務槓桿是中國企業海外併購最顯著的特徵，而高槓杆必然會帶來高風險。如果併購失敗或企業整合失敗，並引致虧損，併購企業將面臨巨大的財務風險。

財務信息與盡職調查相關風險

與國內併購項目相比，海外併購項目在財務信息質量、解讀、供應方式以及驗證等方面均存在差異。因此，企業應根據這些差異合理調整盡職調查程序。

參與併購的外國半導體企業併購需要關注有關股東背景的風險:

1) 由創始人管理的中小型企業:這些公司通常不夠關注日常會計工作，財務數據較混亂，且未聘請知名會計師事務所來審計財務狀況。因此，很難從書面材料中獲取財務數據，並進行業務分析。

2) 私募股權基金管理企業:私募股權基金傾向於在業務擴張初期就進行規劃，並在業績較好時出售。因此，其財務數據詳盡、完整，相關的書面材料齊全，財務數據真實性高。然而，良好的歷史財務業績通常也可以藉助短期激勵措施實現。因此，利潤高的企業也可能發展前景有限。

海外併購與整合相關風險

在交易和整合的過程中，跨境合併與收購面臨很多挑戰，包括重組的複雜程度、缺少當地整合資源和團隊、外部利益相關者管理與人才流失、管理信息系統的差異以及文化、薪資和福利制度差異。具體來講，包括:

文化與補貼福利制度差異:不同的績效評估體系會對員工績效產生不同影響。一般來說，本地化程度越高的企業基本工資越低，銷售佣金越高;而外資企業的基本工資普遍較高，但銷售佣金較低;因此，當兩家公司合併時，這些差異可能導致工資和補貼不均等的問題，從而影響員工工作熱情。

人才流失與管理:併購可能導致核心管理人員流失，影響公司業務的正常運營。核心人員包括:掌握關鍵技術/流程的人員以及掌握政府和客戶資源的人員。擔任多個職務的高級管理人員更能抵抗企業重組帶來的衝擊。經過重組後，企業可能會遣散員工，並更改領導人員職責。

重組的複雜程度與鏈反應:國外的勞動法規非常支持員工的利益;如果重組可能引發社會動盪，當地政府可能會干預工廠的搬遷/重組計劃。

缺少監督重組過程的當地項目團隊:併購與重組項目通常由公司總部主導，但缺少當地團隊的參與可能使當地出現的問題不能被提交至籌備委員會，並得到妥善解決;缺少當地團隊的領導，重組計劃實施的有效性將大大降低。但語言和文化障礙可能導致項目團隊不能與當地員工進行有效溝通。

外部利益相關方管理低效:顧客與供應商可能認為重組將使公司業務面臨不確定性，因此對合作失去信心，或者對建立未來的合作伙伴關係感到迷茫;供應流中斷和顧客流失可能難以逆轉;競爭對手可在重組磨合期內抓住機會爭奪客流。

管理信息系統差異:大多數中國企業採用本土企業資源規劃(ERP)系統，如UFI，這會在一定程度上妨礙公司與使用Oracle/SAP企業資源規劃系統的公司共享信息，進而導致信息接收和處理延遲。

5、深思熟慮進軍中國市場

半導體:跨國企業的搖錢樹

預計中國將繼續保持世界第一大半導體消費市場的地位。2018年，中國的半導體消費佔全球總量的41%。人工智能的商業化、物聯網應用和5G將進一步推動半導體消費增長。到2024年，中國在全球半導體消費中的佔比將達到57%。

因此，中國成為許多全球頂級半導體企業的收入來源就不足為奇了，其中幾家企業過半的收入源自中國。例如，高通65%的收入都來自中國。

沒有萬能的市場準入方案

試圖進入中國市場的跨國企業應當考慮多重因素，如政策、技術、市場營銷、物流和全球戰略。對於跨國企業來說，在進入中國市場之前，找準定位並制定最佳的市場準入戰略也很重要。顯然，正確的方法並不止一種，但總的來說，跨國企業的技術現狀與中國國內的技術現狀將發揮重要作用。如果跨國企業擁有技術優勢，其將擁有更強的議價能力，且不願意分享知識產權。然而，跨國企業可能會完全避免國內企業已發展強大的情況。例如，由於中國的半導體高端設計和製造業相對薄弱，競爭不夠激烈，跨國企業通常會以設立地區辦事處或外商獨資企業的方式進入中國市場。在封裝、測試和低端設計等中國相對擅長的領域，跨國企業可能會選擇成立合資企業，或者直接避開中國市場。

地區辦事處:這種模式一般適用於技術完全由跨國企業壟斷的行業領域，幾乎沒有共享知識產權的動機。例如，高通在北京、上海、深圳和西安設立了地區辦事處。

外商獨資企業:領先的半導體跨國企業熱衷於通過設立外商獨資企業滿足中國巨大的半導體需求。來自臺灣、韓國和美國的代工廠紛紛在中國設立新廠，以增強生產力。例如，臺積電將在南京設立一家產量將達到2萬片/月的12寸晶圓廠。海力士也計劃在西安建立一家產量達到16.8 萬片/月的工廠。

考慮到本土半導體企業已經成為封裝和測試領域的佼佼者，跨國企業可以通過與本土企業合作，進一步提升技術能力。2016年，AMD與中國先進技術企業南通富士通微電子股份有限公司合作成立合資企業。這家合資企業兼併了AMD 在蘇州和馬來西亞檳城的研發團隊以及先進的設備資產，成為了全球領先的封裝與測試企業。

總之，跨國企業需要考慮其競爭力和中國市場的戰略價值。與國內企業不同的是，跨國企業在中國市場的發展計劃與其全球戰略息息相關，全球戰略決定了跨國企業在中國市場的未來發展。大多數跨國企業會選擇進入其有較強競爭力和在中國市場有較高戰略價值的領域。但企業也可以有其他選擇。例如，如果一家跨國企業擁有較強競爭力，但中國市場的戰略價值較低，可以採取“機會主義”的做法，即選擇需要最小增量投資的優勢業務。另一方面，如果市場競爭已經很激烈，但中國市場仍有較高戰略價值，企業需要積極尋找本地化機遇，以實現價值最大化。最糟糕的情況是，當競爭力和戰略價值都較低時，則跨國企業應該退出市場。

例如，一些跨國企業放棄中低端手機業務，轉而關注先進的高端手機業務。同時，其他跨國企業還與本土信息技術巨頭合作，實現硬件和軟件技術本地化，以避免監管限制。此外，很多跨國企業已經退出中國手機市場，並撤回了其在合資企業的投資。

6、數字化是增強競爭力的關鍵

如今，半導體企業必須比以往任何時候都要更快、更靈敏地保持競爭力。人工智能、大數據等新技術的商業化正不斷推動企業實施數字化轉型，實現智能生產、智能管理和智能銷售。通過投資數字化基礎設施來提高生產力、開發新的業務渠道，企業將有機會克服發展障礙，並通過數字化找到新的發展動力。

實施數字化轉型已經成為很多企業應對挑戰的主要辦法。例如，零售行業的數字化轉型已經滲透到價值鏈的各個角落，包括以消費者為導向的需求預測、個性化營銷、購買體驗和智能客戶服務。數字化轉型的主要目的是持續提升效率，有效吸引顧客。

隨著芯片加工能力、雲服務推廣、傳感器以及其他硬件價格下跌，計算能力大幅提升實施數字化轉型的基礎條件已經成熟。從應用的角度來看，科技公司已為市場提供多種用於提高數據利用率，提升經營效率並減少生產成本的數據分析工具。

在整個產品生命週期中，很多半導體企業已經開始利用數字化工具獲得競爭優勢。例如，半導體行業已經將人工智能和分析工具應用在設計、製造、封裝和測試等環節的應用延伸至管理。

人工智能助力效率提升

人工智能技術在半導體制造和企業運營的各個方面將發揮不可或缺的作用。半導體懂得製造過程會產生大量數據，傳統的數據分析方法只能利用部分結構化數據進行事後分析。但基於人工智能的智能分析工具能夠對數據集進行全方位的實時分析，從而提升生產和管理效率。

設計:人工智能夠更改整個設計流程。半導體設計的每一個步驟都會產生大量的參數。不同於傳統的分析工具，新的分析技術可幫助半導體設計人員綜合分析所獲取的數據，吸取經驗教訓，分析過去的數據，並從數據和結果中提煉關係。無論是高頻數據或是中低頻數據，都可以藉助數據組合發現潛在錯誤並提升產量，從而幫助瞭解新生成的數據，並通過更改某些參數，制定決策或糾正錯誤。此外，根據數據制定決策可以避免設計團隊與流程團隊之間出現溝通障礙。

製造:在製造過程中，各個流程產生的數據可以共享，直接分析，並報告錯誤，以減少可能犯錯的人工檢查，從而實現效率提升。人工智能系統每分鐘能夠對數據進行上千次檢查，約相當於人工檢查效率的600倍。人工智能監測與維護系統連接產生數據的整個過程，能夠實時預測設備故障，從而減少生產中斷引發的損失。

封裝與測試:充分利用數據可縮短測試時間，加快將產品推向市場的步伐。數據整合和互聯可大大提升數據利用率。為半導體測試公司與零部件供應商建立數據交換平臺，一方面可以及時找到錯誤的根源;此外，還可以減少發生故障的芯片數量。此類平臺可以使故障芯片數量減少50%。

管理:人工智能客服系統從客戶問題的語義理解和問題識別出發，在識別出的問題中搜索大數據，分析問題的意義，生成知識圖譜，從而匹配答案並制定決策。人工智能客服系統可實現24小時在線客服，隨時解答問題，提高客戶滿意度，節約半導體企業的人力成本，讓員工從枯燥和高壓的工作中解放出來，專注於更有價值的工作。

分析工具助力深入瞭解客戶

分析工具主要用於管理，包括決策和客戶開發。數據驅動的決策支持無疑已成為半導體企業瞭解潛在客戶的重要手段，能夠幫助企業做出更理性的決策，接觸更多客戶。數據分析工具可用於分析與企業日常收入變化有關的信息和相關銷售數據。基於客戶信息和外部輔助數據，分析工具可為半導體產品定價提供指導和建議，從而形成智能的定價方案。與客戶互動的過程可以產生大量數據。通過不斷積累客戶需求數據，企業可以深入分析、瞭解客戶的偏好和需求，並幫助實現精準營銷和大規模的個性化推薦及服務。

主數據管理至關重要

主數據管理包括不同組織內的數據收集、分類、管理和清理等，是人工智能數據分析以及多種數據分析工具的基礎。

半導體企業的數字化轉型基於數據應用和更加先進的企業生產和運營管理。各個傳感器和智能設備生成的數據能否實時存儲到數據集中?如何進行數據分類? 如何管理並清除結構化和非結構化的數據?如何共享不同領域的數據?以上這些問題，主數據管理都能一一解決。

在設計和製造半導體的過程中，主數據管理能夠提供智能的設備數據—數據分析。在封裝和測試和環節，主數據管理能夠連接封裝和測試企業與零部件供應商的數據。在管理過程中，主數據管理可處理業務經營與財務數據。

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（報告來源：德勤）