智能手机市场增速放缓

半导体下游市场的驱动力经历了几个阶段，首先是出货量为亿台量级的个人电脑，后来变成十亿台量级的手机终端和通讯产品，而从2010年开始，以智能手机为代表的智能移动终端掀起了移动互联网的高潮，成为最新的杀手级应用。回顾之前的二三十年，下游电子行业杀手级应用极大的拉动了半导体产业发展，不断激励半导体厂商扩充产能，提升性能，而随着半导体产量提升，半导体价格也很快下降，更便宜更高性能的半导体器件又反过来推动了电子产业加速发展，半导体行业和电子行业相互激励，形成了良好的正反馈。但在目前，智能手机的渗透率已经很高，市场增长率开始减缓，下一个杀手级应用将会是什么?

物联网可能成为下一波的杀手级应用

根据IHS的预测，物联网节点连接数在2025年将会达到700亿。

从数量上来看，物联网将十亿量级的手机终端产品远远抛在后面，很可能将会成为下一波的杀手级应用。但物联网的问题是产品多样化，应用非常分散。我们面对的市场正从单一同质化大规模市场向小规模异质化市场发生变化。对于半导体这种依靠量的行业来说，芯片设计和流片前期投入巨大，没有量就不能产生规模效应，摊销到每块芯片的成本非常高。

FPGA比较适合物联网和边缘计算

目前，三大FPGA公司分别是赛灵思(Xilinx)，英特尔旗下的Altera和莱迪思半导体(Lattice)，赛灵思和Altera主打高端市场，高端FPGA应用已经拓展到医疗、汽车、数据中心, 通信，云计算，军事科技领域, 自动化测试设备，半导体测试设备等领域。而莱迪思半导体的FPGA主要应用在工业，通信和消费电子领域, 智能型手机两大品牌厂三星电子(Samsung Electronics)、苹果(Apple)都曾采用莱迪思的FPGA芯片。

应对物联网的多样化特点，提供物联网需要的能力，FPGA可能是解决方案之一

FPGA可以通过硬件结构的改变来适应算法的要求，企业可将自己的程序植入这类芯片以实现不同的用途。FPGA高弹性化设计优势也帮助开发者缩短研发时间，应对物联网的多样化定制化需求。从功能上看，FPGA比较适合量大面广，定制化需求多的小批量物联网应用。

除了应对小规模异质化的挑战，物联网需要具备的关键要素还包括:多样的传感器(各类传感器和Sensor Hub)，分布式计算能力(云端计算和边缘计算)，灵活的连接能力(5G， WIFI， NB-IOT， Lora, Bluetooth, NFC，M2M…)，存储能力(存储器和数据中心)和网络安全。

以下从云端计算和边缘计算，网络安全和多传感器融合等几个方面简单分析:

云端计算和人工智能正在使用FPGA

云计算，大数据和人工智能的数据中心正在使用功能强大的CPUs，GPU, TPU和FPGA。赛灵思(Xilinx) 和英特尔(Intel)旗下Altera主要生产许多适合用于数据中心的FPGA芯片，Intel已经开始将其服务器处理器与Altera的FPGA芯片进行配对整合，形成CPU+FPGA的组合模式用于数据中心，单位功耗性能比CPU+GPU模式更高。微软在Azure云端数据中心和人工智能应用中导入Altera的FPGA, 亚马逊(Amazon)也在云端网路中采用赛灵思16纳米UltraScale+系列FPGA芯片，帮助云端服务器实现财务分析、影像处理、安防等功能。

边缘计算的应用开始使用FPGA

物联网边缘计算能力和云端计算能力同样重要，边缘计算可以实时收集和处理各种传感器收集的信息和数据，实时处理现场遇到的紧急事件，及时反馈。实时的与周边的环境和物体进行M2M交互，多个小型处理器提供分布式的异构处理能力，实现数据采集、聚合、加密、处理和传输等功能。

目前，深度学习已经开始部署在小型的移动平台上，很多移动人工智能平台也开始使用FPGA, 可编程特性和灵活部署能力使其切入智能型手机、穿戴式装置、ADAS, 无人机、360度摄影机、 AR/VR等领域。FPGA能够加速机器学习能力，提高并行处理能力，可以满足现场计算需求，并支持高级功能，比如嵌入式语音识别(自然语言人机界面)，嵌入式视觉(生物识别或者物体识别)由于FPGA计算方式采用并行方式，其处理效率较DSP大幅提高。比如用CPU(GPU)配上FPGA的方式可以实现对大量车牌或者人脸的并行分析。

文章来源：《物联网技术》 网址: http://www.wlwjszz.cn/zonghexinwen/2020/1008/1003.html