一文解析我国工业芯片市场的发展
近几年，5g、云计算、大数据、物联网、人工智能等下游应用领域的高速成长，为集成电路产业带来了强劲的发展动力。芯片作为整个半导体产业的重要组成部分，已经成为各国战略部署的重中之重。
芯片一般按温度适应能力及可靠性要求，大致分为四类：商业级（0℃-70℃）、工业级（-40℃-85℃）、车规级（-40℃-120℃）、军工级（-55℃-150℃）。芯片可靠性指标的严苛程度和温度要求超过商业级别，符合工业级应用即为工业芯片。
放眼全球工业芯片市场，主要是由欧美日的大企业所把持着，它们的整体水平和市场影响力优势明显，排名靠前的厂商主要包括德州仪器（ti）、adi、英飞凌（infineon）、意法半导体（stmicroelectronics）、美光科技、microchip、日亚化学（nichia）等。
从国内来看，中国已经拥有了一批工业芯片企业，数量不少，但总体比较分散、未形成合力，综合竞争力弱于国外大厂。不过，在电力和功率半导体市场，国内产品线已经具有较强的竞争力。近些年，国内集成电路产业发展高歌猛进，自给率逐年提高，音箱、冰箱、空调、机顶盒、洗衣机等消费电子产品所使用的核心芯片大部分已是国产品牌。
从产业规模上看，来自市场研究机构gartner的数据显示，全球工业芯片市场2019年销售规模达485.6亿美元，预计2022年达到705亿美元，2019-2022年复合增长率在13%左右。
随着我国对新基建和工业互联网的大力推动，我国工业芯片市场规模也将迎来快速增长。到2025年，预计我国电力电网、轨道交通、能源化工、市政等工业领域芯片年需求量将接近2000亿元人民币。
我国研发的新一款工业级5g终端基带芯片“动芯dx-t501”于8月28日在江苏昆山亮相发布。据悉，“动芯dx-t501”是由中科晶上研发生产，将落地昆山布局产业化应用发展。是一款面向产业互联网应用的工业级5g终端基带芯片，可根据工业应用进行个性化定制，可面向工业制造、工农生产、交通物流等各领域提供工业级5g解决方案。
有分析人士指出，以人工智能应用为主要任务的，面向智能计算的处理器的相关设计方法与技术已成为国内外工业界和学术界共同角逐的热点，国内外企业纷纷布局 ai 芯片。ai 芯片的应用场景不再局限于云端，部署于智能手机、安防摄像头、及自动驾驶汽车等终端的各项产品日趋丰富。除了追求性能提升外，ai 芯片也逐渐专注于特殊场景的优化。
基于5g、云计算、人工智能等应用领域具备一定优势，芯片设计将有望成为国产自主可控的突破口，逐渐受到追捧的国产化ip和定制化芯片正成为其中的关键环节。尤其是汽车、电子等新兴行业崛起势头突显、势力强劲，研究所、渠道商等系统厂商纷纷寻求芯片定制，这也是ip、设计服务公司未来扩宽业务的空间。
芯片研制是一场艰苦的攻坚战，投资风险大、技术门槛高、回报周期长，短期乃至中期的经济效益不明显，甚至存在亏损的风险。建立工业芯片标准体系、开放应用测试场景、开展工业领域各类芯片研发、加速工业芯片的国产化替代等，是需要各方协同合作，综合起来优化配置各类人力、软硬件资源的。2020年，我国在ai高性能芯片研制方面还存在诸多挑战，尚需业内人士踏踏实实去探索解决之道。
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放眼全球工业芯片市场，主要是由欧美日的大企业所把持着，它们的整体水平和市场影响力优势明显，排名靠前的厂商主要包括德州仪器（ti）、adi、英飞凌（infineon）、意法半导体（stmicroelectronics）、美光科技、microchip、日亚化学（nichia）等。
从国内来看，中国已经拥有了一批工业芯片企业，数量不少，但总体比较分散、未形成合力，综合竞争力弱于国外大厂。不过，在电力和功率半导体市场，国内产品线已经具有较强的竞争力。近些年，国内集成电路产业发展高歌猛进，自给率逐年提高，音箱、冰箱、空调、机顶盒、洗衣机等消费电子产品所使用的核心芯片大部分已是国产品牌。
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有分析人士指出，以人工智能应用为主要任务的，面向智能计算的处理器的相关设计方法与技术已成为国内外工业界和学术界共同角逐的热点，国内外企业纷纷布局 ai 芯片。ai 芯片的应用场景不再局限于云端，部署于智能手机、安防摄像头、及自动驾驶汽车等终端的各项产品日趋丰富。除了追求性能提升外，ai 芯片也逐渐专注于特殊场景的优化。
基于5g、云计算、人工智能等应用领域具备一定优势，芯片设计将有望成为国产自主可控的突破口，逐渐受到追捧的国产化ip和定制化芯片正成为其中的关键环节。尤其是汽车、电子等新兴行业崛起势头突显、势力强劲，研究所、渠道商等系统厂商纷纷寻求芯片定制，这也是ip、设计服务公司未来扩宽业务的空间。
芯片研制是一场艰苦的攻坚战，投资风险大、技术门槛高、回报周期长，短期乃至中期的经济效益不明显，甚至存在亏损的风险。建立工业芯片标准体系、开放应用测试场景、开展工业领域各类芯片研发、加速工业芯片的国产化替代等，是需要各方协同合作，综合起来优化配置各类人力、软硬件资源的。2020年，我国在ai高性能芯片研制方面还存在诸多挑战，尚需业内人士踏踏实实去探索解决之道。
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