2017年半導體產(chǎn)業(yè)應用領域預測

時間:2017-01-18

來源:網(wǎng)絡轉(zhuǎn)載

導語:放眼2017年,半導體產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢有幾個領域值得關注:在汽車領域,我們相信半導體元件將繼續(xù)實現(xiàn)兩位數(shù)的百分比成長。我們將看到輔助駕駛功能被增加到汽車中,用以提高安全性。

半導體產(chǎn)業(yè)在2016年充斥著許多收購和并購交易,但從整體表現(xiàn)來說,產(chǎn)業(yè)整體預計實現(xiàn)小幅成長。而在汽車、工業(yè)和消費市場等Maxim持續(xù)專注的重點領域,則仍能實現(xiàn)強勁成長。

放眼2017年,半導體產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢有幾個領域值得關注:在汽車領域,我們相信半導體元件將繼續(xù)實現(xiàn)兩位數(shù)的百分比成長。我們將看到輔助駕駛功能被增加到汽車中,用以提高安全性。其中一個例證就是越來越多的光學攝影鏡頭被安裝到汽車上,以支援避免事故發(fā)生的視覺系統(tǒng)。這樣的新系統(tǒng)將要求在整個汽車內(nèi)實現(xiàn)高速視訊傳輸。我們將看到視覺系統(tǒng)在運算性能上的需求急劇增加,進而要求更高效率的電源管理。

這些趨勢也讓我們持續(xù)發(fā)揮在視訊傳輸和電源管理領域的強大優(yōu)勢。此外,用于生命征象監(jiān)測的可穿戴式裝置正在快速發(fā)展,我們也致力于為客戶提供創(chuàng)新的可穿戴解決方案。其中的一些設計環(huán)節(jié)非常關鍵,包括低功耗、小尺寸以及易于設計。

此外,在2016年取得進展的5G、物聯(lián)網(wǎng)(IoT)和自動駕駛技術,在2017年也會有進一步的發(fā)展。例如在IoT領域,可穿戴電子裝置包括提供持續(xù)健康監(jiān)測的腕帶式健身和健康裝置,將能夠提供更全面的健康評估,而這些均來自于整合化、小尺寸和低功耗的半導體IC設計支持。

緊扣著發(fā)展趨勢,未來在2017年將持續(xù)受到關注的技術趨勢與區(qū)隔市場包括汽車、工業(yè)和可穿戴/健康領域,這也正是我們的發(fā)展重心。

汽車:資訊娛樂系統(tǒng)是目前在汽車領域最大的業(yè)務部份,并將繼續(xù)保持。我們將持續(xù)在ADAS、電源管理和串列鏈路相關技術領域投入,這些技術支援汽車中的高速視訊傳輸,以滿足資訊娛樂系統(tǒng)、輔助駕駛和安全等要求。

工業(yè):數(shù)位化工廠需要低功耗、小尺寸、高性能及更高生產(chǎn)力的分散式控制。我們將藉由強大的專利組合與長期專注于類比整合的豐富經(jīng)驗,開辟一條通向工業(yè)4.0的新路徑。

可穿戴/健康:今天,這一領域的關鍵在于高精度測量不同運動狀態(tài)下的生命征象,例如心率等,同時保持較低的功耗和較長的電池壽命。我們將以在可穿戴健康和健身應用領域的專利與和經(jīng)驗,在微型、低功耗的封裝中整合多重技術。

此外,在產(chǎn)品設計中提供更高的資料安全性已成為產(chǎn)業(yè)的總體趨勢。從早期開發(fā)階段先在產(chǎn)品的設計中整合和兼顧安全性與可執(zhí)行性,是至關重要的環(huán)節(jié)。為了確保有效的安全性,必須在整個設計中實現(xiàn)從感測器到云端的多層面部署。Maxim將持續(xù)投入DeepCover安全微控制器產(chǎn)品,它能實現(xiàn)先進的加密和實體安全的完整融合,提供最高層級的防軟體篡改和反向工程保護。

在2017年,Maxim將堅持不懈地致力于為汽車、工業(yè)、醫(yī)療健康、行動消費類及云端資料中心市場開發(fā)類比IC產(chǎn)品。我們抓住了資訊娛樂、安全和電池管理系統(tǒng)大發(fā)展的機遇,透過為廣泛領域的客戶提供高性能的產(chǎn)品設計,贏得了成功。工廠自動化產(chǎn)品也正不斷地擴充,過去兩季的核心工業(yè)業(yè)務已經(jīng)實現(xiàn)了較去年同期的成長,預計這一部份還將繼續(xù)成長。目前,我們也從消費領域?qū)崿F(xiàn)多元化的收益,包括平板電腦、可穿戴設備、周邊裝置、智慧型手機和游戲系統(tǒng)等,這些都將有助于穩(wěn)固我們在消費領域的收益。

總而言之,半導體業(yè)界必須持續(xù)為客戶尋求創(chuàng)新的方案。實際上,半導體產(chǎn)業(yè)在類比領域的發(fā)展并未追隨摩爾定律的節(jié)奏。無論如何,使用更先進的制程設備將大幅推動類比IC的性能提升,例如支援90nm線寬以及更先進的微影技術。同時,產(chǎn)業(yè)對于先進封裝技術的需求也越來越迫切,以支援生產(chǎn)制程的異質(zhì)化整合。

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