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嘉峪檢測網(wǎng) 2024-12-19 12:17
2024年，全球半導體行業(yè)雖然未像預期那般出現(xiàn)全面復蘇，但生成式人工智能(AIGC)、汽車電子和通信技術(shù)的快速發(fā)展，卻奠定了底層技術(shù)在2025年的基礎，為半導體行業(yè)在新一年中回暖帶來了新的希望。
在這一年中，我們見證了碳化硅(SiC)功率器件在電動汽車中的廣泛應用，芯粒(Chiplet)技術(shù)在高性能AI芯片設計中的創(chuàng)新應用，以及RISC-V架構(gòu)在汽車電子和其他領(lǐng)域的快速崛起。此外，第四代半導體材料——如氧化鎵(Ga2O3)和氮化鋁(AlN)也開始嶄露頭角，展現(xiàn)出巨大的潛力。
在市場方面，盡管全球經(jīng)濟面臨諸多挑戰(zhàn)，但半導體行業(yè)依然保持了強勁的增長勢頭。根據(jù)世界半導體貿(mào)易統(tǒng)計組織數(shù)據(jù)預測，2024年全球半導體市場規(guī)模預計將達到6112億美元，同比增長7%。特別是在汽車電子、工業(yè)自動化和消費電子等領(lǐng)域，市場需求持續(xù)旺盛，推動了整個行業(yè)的快速發(fā)展。
展望2025年，預計全球半導體市場將增長12.5%，估值將達到6870億美元。本文基于這一年中與業(yè)內(nèi)專家和廠商的交流，總結(jié)分析后挑選出了2025年全球半導體將出現(xiàn)或高速發(fā)展的10大技術(shù)趨勢，探討這些先進技術(shù)的發(fā)展方向和市場前景。
1、SiC、Chiplet和RISC-V聯(lián)手推動汽車半導體發(fā)展
芯片作為搶占汽車智能化賽道的制高點，已成為全球智能汽車競爭的關(guān)鍵核心。2025年，SiC、Chiplet和RISC-V三大技術(shù)將有望繼續(xù)聯(lián)手推動汽車半導體產(chǎn)業(yè)的發(fā)展(圖1)。
圖1：SiC、Chiplet和RISC-V三大技術(shù)有望繼續(xù)推動汽車半導體產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。(來源：IDC)
“800V+SiC”將成為高端電動汽車標配
目前看到的一個明顯趨勢，是隨著汽車制造商對更高能效和續(xù)航能力的追求，整車廠在接下來的兩三年里會發(fā)布更多搭載800V平臺的車型，對SiC功率器件的需求會進一步增加?？梢哉f，“800V+SiC”已經(jīng)基本成為高端電動汽車標配。
我們從三個方面對碳化硅技術(shù)未來的發(fā)展趨勢做一些判斷。首先，從材料來看，基于成本、良率的需求，晶圓材料正在向大尺寸、低缺陷SiC襯底及外延制備的方向發(fā)展;從器件來看，追求更低的SiC MOSFET比導通電阻，同時在可靠性、魯棒性更接近硅基IGBT水準;從工藝來看，繼續(xù)研究制約SiC MOSFET發(fā)展的基礎科學問題，比如通過采用高純度SiC襯底、改進柵氧化層制作工藝來提升溝道遷移率等。
Chiplet芯片成為汽車高性能SoC開發(fā)新突破口
作為搭積木芯片設計的技術(shù)代表，Chiplet是一種降本增效、解決汽車高性能SoC芯片需求的創(chuàng)新性方案，其功能獨立成Chiplet，通過選擇成熟工藝和芯片就能提高生產(chǎn)良率，縮短開發(fā)周期。但挑戰(zhàn)也很明顯。例如，不同廠商不同芯片之間的通信接口存在差異;隨著芯片集成度的提高，功耗、散熱和數(shù)據(jù)傳輸安全都面臨更高要求。
RISC-V成為Arm架構(gòu)之后的新選擇
與x86和Arm相比，RISC-V的指令集更為精簡，沒有歷史遺留問題，且功耗很低。這些特點使得RISC-V非常適合用于提升汽車系統(tǒng)的整體性能，同時降低制造成本。具體應用方面，RISC-V處理器可被廣泛應用于車載信息娛樂系統(tǒng)、自動駕駛控制系統(tǒng)、電池管理系統(tǒng)和車輛網(wǎng)絡通信等關(guān)鍵領(lǐng)域，未來3至5年內(nèi)，RISC-V架構(gòu)芯片在汽車行業(yè)的出貨量預計將以每年66%的速度增長。
2、第四代半導體材料，氧化鎵將直接挑戰(zhàn)碳化硅
第四代半導體材料包括超寬禁帶半導體和超窄禁帶半導體，前者包括氧化鎵、金剛石和氮化鋁，后者包括銻化鎵和銻化銦等。其中，氧化鎵的禁帶寬度達到4.9eV，超越了SiC的3.2eV和GaN的3.39eV;此外其導通特性約為SiC的10倍，理論擊穿場強約為SiC的3倍，理論損耗僅為硅的1/3000、SiC的1/6、GaN的1/3;從成本角度，基于同樣6英寸襯底的最終器件成本，氧化鎵約為SiC的1/5，與硅基產(chǎn)品的成本相差無幾。
中國科學院院士郝躍在兩年前就曾預測，氧化鎵器件有望在未來10年內(nèi)成為有競爭力的電力電子器件，并直接與SiC器件競爭。氧化鎵領(lǐng)軍企業(yè)日本FLOSFIA公司則預計，到2025年氧化鎵功率器件市場規(guī)模將開始超過GaN，2030年將達到15.42億美元，占SiC的40%，是GaN的1.56倍。
盡管氧化鎵在成本和性能上具有顯著優(yōu)勢，但其大尺寸單晶制備面臨挑戰(zhàn)，如高熔點、高溫分解以及易開裂等特性。目前，中國的氧化鎵產(chǎn)出僅限于實驗室與高校，而日本在氧化鎵量產(chǎn)方面走在前列。例如，日本東北大學成立的FOX公司，采用無貴金屬單晶生長技術(shù)，目標是以比SiC更低的成本生產(chǎn)出低缺陷程度與硅相當?shù)?beta;-Ga2O3襯底(圖2)。
圖2：Si、4H-SiC、GaN和β-Ga2O3基本材料特性的雷達圖，所有參數(shù)均已規(guī)范化。(來源：MDPI)
氮化鋁作為另一種第四代半導體材料，以其大的擊穿電場和低損耗特性，被視為實現(xiàn)超低損耗功率器件和高溫電子器件的首選材料。NTT Corporation已于2024年初利用金屬有機化學氣相沉積(MOCVD)成功生產(chǎn)出高質(zhì)量的氮化鋁，并開發(fā)了歐姆和肖特基接觸的形成方法，首次展示了氮化鋁晶體管的運行。
展望2025年，隨著技術(shù)的進步和量產(chǎn)難題的逐步攻克，氧化鎵和氮化鋁等第四代半導體材料不僅將挑戰(zhàn)現(xiàn)有的SiC和GaN市場，還有可能因其獨特的性能優(yōu)勢，在特定應用領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)超越。
3、從設計制造到應用，AI與半導體深度融合
AI正在引發(fā)新一輪科技革命。從語言模型、多模態(tài)模型的單體智能，到能夠使用思維鏈CoT(Chain of Thinking)進行推理的OpenAl o1，再到使用工具完成復雜任務的智能體(AIAgent)，AI基礎能力正在快速演進，并迅速融入生產(chǎn)和生活的每個環(huán)節(jié)，重塑千行百業(yè)，引發(fā)新一輪科技和產(chǎn)業(yè)革命。
于是，在這一輪技術(shù)超級周期中，半導體行業(yè)也與AI形成了一種相互促進的關(guān)系。
例如，在芯片設計領(lǐng)域，AI通過機器學習、深度學習等智能算法，不斷提高設計的效率與準確性，幫助設計師在設計初期就能預測并優(yōu)化芯片的性能和功耗，減少設計迭代的次數(shù)，縮短產(chǎn)品上市時間。
在智能制造領(lǐng)域，通過采用AI機器視覺的自動化檢測設備，不僅提升了生產(chǎn)線的速度，還顯著提高了制造精度。同時，通過收集和分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)，AI算法能夠預測設備故障，減少意外停機時間，并優(yōu)化制造參數(shù)，減少原材料浪費和能耗。
在各種云端AI訓練和推理應用服務的推進下，2024年全球AI服務器出貨量預計將達到165萬臺，占比提高至12.1%。其整體資本支出預計將有50%左右的增長，并將在2025年繼續(xù)保持兩位數(shù)增幅。AI服務器不但需要高性能的GPU、CPU、TPU和存儲等硬件支持，一些頭部云服務提供商甚至還構(gòu)建了專門用于運行AI模型的定制芯片，這些都對半導體產(chǎn)業(yè)起到了拉升作用。
同時，我們也要重視智能手機、AI PC、車載終端和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等端側(cè)AI技術(shù)創(chuàng)新，因為端側(cè)AI擁有龐大的市場規(guī)模、清晰的商業(yè)模式和豐富的應用場景，更容易實現(xiàn)AI規(guī)?；涞兀瑥亩铀僦聘咝阅躍oC、NPU、射頻、電源管理、模擬信號鏈組件的市場需求。
AI在給上游芯片設計企業(yè)帶來機遇的同時，也讓下游的封裝技術(shù)獲得了增量空間。畢竟生成式AI模型需要數(shù)百萬或數(shù)億級別參數(shù)才能進行推理，對芯片的處理速度、容量和帶寬都提出了更高的要求，這將推動以Chiplet為代表的先進封裝技術(shù)進一步發(fā)展，帶來封裝行業(yè)的生態(tài)變化。
4、光通信技術(shù)朝大容量、高速率和集成化方向發(fā)展
隨著全球數(shù)據(jù)流量的增長，特別是在視頻流、云計算、物聯(lián)網(wǎng)和5G網(wǎng)絡領(lǐng)域的發(fā)展，對高速光通信解決方案的需求日益增加。
過去一年中，光通信技術(shù)取得了顯著進展。首先，在傳輸速率方面，400Gbps甚至800Gbps接口已成為現(xiàn)實，標志著光收發(fā)器性能的新里程碑。華為和諾基亞等公司在相干光學技術(shù)和硅光子學方面的創(chuàng)新是這一成就的關(guān)鍵因素，這些新技術(shù)不僅提升了數(shù)據(jù)傳輸速度，還降低了功耗，增強了可靠性和可擴展性。密集波分復用(DWDM)技術(shù)的應用進一步擴大了單根光纖的數(shù)據(jù)承載能力，支持更多用戶同時在線，滿足了不斷增長的數(shù)據(jù)需求。
同步光網(wǎng)絡(SONET)技術(shù)在高帶寬需求場景中表現(xiàn)出色，尤其適合金融交易系統(tǒng)和醫(yī)療健康等領(lǐng)域，其高度可靠性使其成為關(guān)鍵應用的理想選擇(圖3)。數(shù)據(jù)中心內(nèi)部及之間的高效互連也成為了研究熱點，推動了新型光交換機和路由器的研發(fā)，以實現(xiàn)更快速度和更低延遲的數(shù)據(jù)交換。
圖3：SONET/同步數(shù)字體系(SDH)與DWDM對比。(來源：QSFPTEK)
展望2025年，光通信技術(shù)將繼續(xù)朝著更高容量、更快傳輸速率、更低的成本以及更廣泛的部署方向發(fā)展：
更高容量與更快傳輸速率：行業(yè)將探索如何利用先進的調(diào)制格式和技術(shù)來達到Tbps級別的數(shù)據(jù)傳輸速率。
邊緣計算與光互連：針對分布式架構(gòu)優(yōu)化的光互連解決方案將成為研究重點，提供低延遲、高帶寬的連接能力，支撐實時處理要求高的應用。
集成化與模塊化設計：更加緊湊且節(jié)能高效的光通信模塊將是未來發(fā)展的關(guān)鍵方向之一，有助于降低運營成本并提高整體能效。
盡管前景光明，高昂的初始部署成本仍然是阻礙光通信技術(shù)廣泛采用的主要障礙之一。為此，產(chǎn)業(yè)界正通過爭取政府政策支持、技術(shù)創(chuàng)新降低成本以及加快標準化進程等方式尋求解決之道，以促進不同廠商產(chǎn)品間的兼容性，從而降低用戶的總體擁有成本。
5、HBM4量產(chǎn)時間提前，5納米成新工藝節(jié)點
盡管作為最新一代高帶寬內(nèi)存技術(shù)，HBM4在各大存儲芯片巨頭技術(shù)路線圖里已有相關(guān)的量產(chǎn)時間表，但在AI終端需求的拉動下，或迫使存儲原廠撥快量產(chǎn)時間表。從量產(chǎn)進度來看，三星、SK海力士、美光科技三大存儲原廠的HBM4量產(chǎn)時間表都在2025至2026年。
HBM4最大的應用優(yōu)勢在于通過增加堆棧層數(shù)和通道數(shù)，顯著提升了內(nèi)存的帶寬和容量。不過，HBM4內(nèi)存接口從1024位擴展到2048位，意味著HBM4內(nèi)存的設計和生產(chǎn)將面臨新的挑戰(zhàn)，需要采用更先進的工藝節(jié)點和更具挑戰(zhàn)性的封裝技術(shù)。
從技術(shù)進展來看，5納米已經(jīng)成為HBM4的新工藝節(jié)點。同時，芯片封裝仍然是HBM4面臨的最大挑戰(zhàn)之一。由于無凸塊的混合鍵合技術(shù)尚不成熟，傳統(tǒng)有凸塊方案預計仍將是16層堆疊HBM4的主流鍵合技術(shù)。要保證堆棧高度維持在一定范圍內(nèi)，HBM4需要進一步地壓縮層間間隙，而且還需提高熱管理能力。而在HBM鍵合工藝上，三大HBM內(nèi)存原廠正對無助焊劑鍵合等工藝進行相關(guān)的測試和研究，以推動HBM4的量產(chǎn)。
從量產(chǎn)進度和計劃來看，三星電子已經(jīng)成功制造了基于混合鍵合技術(shù)的16層堆疊HBM3內(nèi)存，并計劃將該技術(shù)用于HBM4內(nèi)存量產(chǎn)。同時，三星正在建立專門的HBM4生產(chǎn)線，目前進入試生產(chǎn)階段，預計在2025年下半年量產(chǎn)12層HBM4堆疊。SK海力士也在開發(fā)16層堆疊的HBM4內(nèi)存，并計劃于2025年量產(chǎn)(圖4)。該公司與臺積電合作，使用臺積電的5納米工藝來創(chuàng)建HBM4封裝底部的基底芯片。SK海力士還計劃引入混合鍵合技術(shù)以減少存儲芯片堆疊縫隙的高度，從而實現(xiàn)更多層數(shù)的堆疊。美光科技量產(chǎn)時間表略晚，預計將在2026年推出12和16層堆疊的HBM4產(chǎn)品。
圖4：HBM堆疊技術(shù)發(fā)展趨勢。(來源：SK海力士)
而對于SK海力士、三星和英偉達等企業(yè)的技術(shù)訴求，臺積電也將利用其N12FFC+和N5兩種工藝技術(shù)，以及InFO和CoWoS等先進封裝解決方案。
6、艙駕一體中央計算架構(gòu)與大模型融合，助推自動駕駛技術(shù)發(fā)展
自通用人工智能(AGI)大火后，車用大模型也隨之大熱，特別是端到端車用大模型，有可能成為L2駕駛輔助或者L3自動駕駛的最佳路線(圖5)。特斯拉FSD V12版本的推出是這一趨勢的顯著標志，意味端到端自動駕駛技術(shù)在量產(chǎn)車型上的應用已成為現(xiàn)實。這個方案也得到了多家車企的認可，在中國，華為、小鵬、商湯科技和元戎啟行等企業(yè)也在積極跟進。
圖5：端到端自動駕駛架構(gòu)演進示意圖。(來源：辰韜資本《端到端自動駕駛行業(yè)研究報告》，信達證券研發(fā)中心)
隨著大模型的應用，自動駕駛芯片對算力的需求也在不斷提升，2024年被視為跨域融合的元年。多家公司已經(jīng)發(fā)布了支持中央計算平臺的SoC芯片，例如英偉達的DRIVE Thor和高通的Snapdragon Ride Flex SoC都具有高達2000TOPS的算力，能夠支持L4/L5級自動駕駛能力，同時兼顧更高端的智能座艙體驗。多家車企和一級供應商正在積極推進這一方向，艙駕一體將成為近兩年的主流趨勢。
智駕端到端大模型在未來能否上車是個關(guān)鍵，這個技術(shù)的發(fā)展可以分為四個階段：感知端到端、決策規(guī)劃模型化、模塊化端到端和One Model端到端。中國自動駕駛公司的模塊化端到端方案預計將在2025年實現(xiàn)量產(chǎn)上車。
從市場方面，有研究機構(gòu)表示，2029年汽車半導體市場規(guī)模將達到1000億美元，在這些數(shù)字背后，高級輔助駕駛系統(tǒng)(ADAS)和安全將以14%的年復合增長率在2023至2029年期間實現(xiàn)最高增長。用于自動駕駛的高性能SoC、智能座艙、電力電子，以及用于未來E/E架構(gòu)的MCU，也是OEM在汽車半導體投資中的重點方向。
7、2.5D與3D先進封裝持續(xù)深入，在嵌入式領(lǐng)域展現(xiàn)潛力
2.5D封裝技術(shù)通過在中介層集成多個芯片，實現(xiàn)了高效的芯片間通信;3D封裝技術(shù)則更進一步，將芯片垂直堆疊，不僅極大地減小了設備體積，還顯著提升了性能。這些技術(shù)的發(fā)展不僅滿足了各類應用高性能計算和強大處理能力的需求，也為小型化趨勢提供了強有力的支持。
在全球電子封裝行業(yè)中，2.5D與3D集成電路封裝正以迅猛的速度發(fā)展，成為推動整個市場向前邁進的關(guān)鍵力量。
根據(jù)The Business Research Company發(fā)布的3D IC和2.5D IC封裝市場研究報告，預計從2023年的486億美元起，到2024年這一市場規(guī)模將達到543.9億美元，展現(xiàn)出11.9%的年復合增長率。
在技術(shù)細分方面，3D和2.5D集成電路封裝技術(shù)涵蓋了3D晶圓級芯片級封裝、3D硅通孔(TSV)和2.5D等多種技術(shù)。
目前，這些技術(shù)已經(jīng)在高性能計算、5G通信基礎設施和自動駕駛汽車等前沿科技領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，此外，2.5D和3D先進封裝技術(shù)也正逐步滲透到更多嵌入式應用中，如微機電系統(tǒng)(MEMS)、CMOS圖像傳感器(CIS)和閃存等，并且正在向圖形處理器(GPU)、多核CPU、電源管理單元(PMU)、功率放大器以及現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)等領(lǐng)域擴展其影響力，顯示出它們在未來電子封裝領(lǐng)域的巨大潛力(圖6)。
圖6：3D TSV應用廣泛且持續(xù)增長。(來源：Yole développement)
盡管在射頻(RF)微型系統(tǒng)方面，2.5D/3D封裝技術(shù)尚未形成規(guī)?；瘧?，但相關(guān)研究報道的數(shù)量正在不斷增加。
預測表明至2028年時，3D和2.5D集成電路封裝市場的規(guī)模有望達到816.7億美元，保持約10.7%的年均增長速度。隨著相關(guān)技術(shù)持續(xù)進步與市場需求的增長，可以預見，在接下來幾年里，2.5D和3D封裝技術(shù)將在商業(yè)上取得更加廣泛的應用。
8、AI需求激增推動服務器液冷技術(shù)發(fā)展
隨著中國人工智能企業(yè)對智算中心基礎設施建設和算力供給需求越來越高，導致此類數(shù)據(jù)中心的IT設備能耗大幅上升，迫切需要高效的冷卻系統(tǒng)來維持適宜的操作溫度，否則將對大模型產(chǎn)品的周期管理和運維難度產(chǎn)生巨大挑戰(zhàn)。另一方面，各國政府也在不斷提高數(shù)據(jù)中心的節(jié)能減排標準，加快綠色節(jié)能算力部署。因此，液冷解決方案正從以前數(shù)據(jù)中心建設和改造的“可選項”，逐步演變成為“必選項”。
以中國市場為例，中國液冷服務器市場在2024年上半年繼續(xù)快速增長。市場規(guī)模達12.6億美元，與2023年同期相比增長98.3%，其中液冷解決方案仍以冷板式為主，占到95%以上。預計2023至2028年，中國液冷服務器市場年復合增長率將達到47.6%，2028年市場規(guī)模將達到102億美元。
互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)依然是2024上半年中國液冷服務器市場最大買家，占整體市場超60%的份額，其中云服務提供商(CSP)對于加速建設大集群的液冷數(shù)據(jù)中心是最積極的。除此以外，電信運營商在逐步落實2023年發(fā)布的《電信運營商液冷技術(shù)白皮書》3年行動計劃，積極探索基礎設施解耦方案，對液冷數(shù)據(jù)中心的建設保持較快的增長，也是未來液冷服務器需求的主要來源。
液冷技術(shù)主要分為直接液冷(DLC)和浸沒式液冷兩大類型(圖7)。直接液冷將冷卻液直接引導至設備的熱源上，通過冷卻板或冷卻管道將熱量帶走;浸沒式液冷則將整個設備完全浸泡在絕緣冷卻液中，實現(xiàn)更大范圍的熱傳導效果，適用于超高密度和大功率設備的散熱。目前來看，冷板式液冷憑借更高的技術(shù)成熟度和完善的產(chǎn)業(yè)鏈，具備更高的建設和維護便利性。
圖7：不同冷卻技術(shù)對比——電信運營商現(xiàn)階段主要推進冷板式液冷與單相浸沒式液冷兩種技術(shù)路線。
9、集成化、小型化和多通道設計，讓生物傳感器更強大
電化學生物傳感器是一種將生物識別元件(如酶、抗體或DNA)與電化學換能器相結(jié)合的分析裝置，能夠特異性地識別目標生物分子，并將其濃度變化轉(zhuǎn)化為可測量的電信號。它在生物醫(yī)學、環(huán)境監(jiān)測、食品安全等領(lǐng)域具有廣泛的應用前景。
近年來隨著人們健康意識的不斷提高，電化學生物傳感器技術(shù)有了顯著進展。全球市場規(guī)模在2023年估計達到了28.9億美元，預計到2030年將以8.0%的年復合增長率增長。
過去一年在技術(shù)進展方面，蘋果的無創(chuàng)血糖監(jiān)測技術(shù)雖然還處于可行的“概念驗證”階段，但為電化學生物傳感器的發(fā)展帶來了曙光;還有團隊開發(fā)出的便攜式生物傳感器，能夠在短時間內(nèi)檢測出血清中極低濃度的生物標志物。此外，微納制造技術(shù)的進步使得集成化和小型化成為可能，為可穿戴設備和即時檢測(POCT)應用提供了技術(shù)支持，而多通道設計的引入使得傳感器可以同時檢測多種目標物質(zhì)，提高了檢測效率和準確性。
未來一年，更多的新型材料將有望被應用，如二維材料、金屬有機框架(MOF)和共軛聚合物等都有望成為新的研究熱點。時下大火的AI技術(shù)也有望與電化學生物傳感器深度融合，通過機器學習算法實現(xiàn)對復雜信號的智能分析和處理，提高檢測的準確性和可靠性。在可穿戴設備等具體應用領(lǐng)域，電化學生物傳感器與智能設備的融合，將實現(xiàn)對人體健康狀況的實時、長期和多項生理指標的同時監(jiān)測。
然而，電化學生物傳感器在商業(yè)化進程中也面臨一些挑戰(zhàn)，例如穩(wěn)定性和重復性需要進一步提高，以確保測量結(jié)果的可靠。此外，成本和全球醫(yī)療保健機構(gòu)嚴格的法規(guī)也是限制其大規(guī)模應用的一個重要因素。這需要業(yè)界在優(yōu)化傳感器的設計和制備工藝，提高其性能和穩(wěn)定性的同時，探索新的材料和技術(shù)以降低制造成本。
10、應用導向的芯片設計，牽一發(fā)動全身
EDA企業(yè)過去一年都在談系統(tǒng)設計的重要性，或者說以應用為導向的芯片設計時代正在到來——不僅是板級系統(tǒng)，也在于深入到應用特定需求的系統(tǒng)技術(shù)。
以汽車為例，當代汽車的不同設計域之間存在著更強的依賴和相互關(guān)聯(lián)性。某一部分的變化可能會影響到其他組成部分，可謂牽一發(fā)而動全身。對于系統(tǒng)設計、優(yōu)化、驗證、實施、制造和部署全流程，組件之間的關(guān)聯(lián)都變得無比重要。
對于特定的軟件來說，需要特定的芯片配置才能達成理想的運行效率;改變軟件，也就意味著芯片需要做出對應變更;隨之而來的就是芯片的熱等物理特性變化，封裝及系統(tǒng)也要做出改變;留給電池的空間或許就會不一樣，底盤設計也要跟著變，乃至影響到制動系統(tǒng)和引擎。
于是芯片設計與制造，不再單純是制造工藝驅(qū)動，也不只是受到先進封裝等制造封裝層面的變革影響，而是軟件定義、應用導向的系統(tǒng)設計中的一環(huán)。芯片設計需要放到整個系統(tǒng)之中進行，衡量系統(tǒng)所有其他組成部分，包括真實運營環(huán)境內(nèi)的資產(chǎn)。
芯片設計的數(shù)字孿生置于運營系統(tǒng)的數(shù)字孿生之中;基于對系統(tǒng)內(nèi)芯片的監(jiān)測，理解運營系統(tǒng)的性能，并將信息再反饋到設計環(huán)節(jié)。
這一趨勢的發(fā)生，不僅是摩爾定律停滯或放緩，以及全社會數(shù)字化轉(zhuǎn)型、AI技術(shù)發(fā)展對算力提出更高的要求而不得不為之;也是軟件、AI、IoT和通信等相關(guān)技術(shù)發(fā)展到一定高度才可達成的。
來源：電子工程專輯
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