Soitec发布2020财年第四季度财报，同比增长45%
06-06
是德科技 2020年，电子行业将聚焦系统级测试。
系统级测试将被视为确保互联世界的端到端性能、完整性和可靠性的最后决定性步骤……今年是全球半导体市场最糟糕的时期，也是最好的时期。
次。
俗话说，沉下去的是金。
经过一轮市场洗礼，仍在战场上的一定是拥有核心竞争力的胜利者。
1、测量在新技术领域的重要性将更加凸显。
2019年，5G相关高级应用将呈现爆发式增长。
这些新应用需要更高的频率和更小的尺寸。
为了支持这一增长，测量领域将出现三大发展趋势：（1）设计与仿真、OTA性能测试、天线系统和测量等新课程和新实验将纳入核心工程专业课程。
（2）新的测量技术（包括硬件、软件和校准）将被开发并成为主流产品的组成部分。
(3)新电子产品和解决方案的开发者将使用不同的工具、技术指标和术语来描述和验证他们的设计结果。
此外，更多的新技术和新应用将普遍通过软件来实现，这在基于位置或导航的网络应用和智能手机应用中表现得尤为明显。
因此，软件到软件的测量将会激增，软件工具链之间的互操作性将变得更加重要。
新的标准和认证体系将被创建，影响产品开发流程，并影响营销策略，以确保消费者了解以软件为中心的产品的优缺点。
在AI领域，实现人工智能架构的专用处理器（例如GPU、芯片）将会大量涌现。
这些人工智能架构决定了网络如何处理和传递信息，并确保其安全性、隐私性和完整性。
量子计算和量子工程将在2020年继续积极推进，但随着量子比特数量的增长，从一开始就拥有控制、测量和纠正量子系统的能力变得越来越重要。
可以预见，随着测量和计算机运算的融合，有利于实现实用量子计算机的设计者将需要掌握相关的测量技术和技巧，才能将量子计算带入主流。
2、连接数据孤岛，为数据开发带来新思路。
众所周知，领先企业收集数据，但通常将数据存储在独立的功能模块下，例如研发设计、生产前验证、制造、运营和服务等。
明年，企业将开始采用现代云架构连接数据孤岛，例如本地私有云或 AWS 或 Azure 等公共云。
通过集中这些数据，公司可以关联整个开发过程的性能，从早期设计到制造，再到现场部署，再回到设计。
这将为企业带来许多好处，包括快速收集和整理数据、更快地调试新产品设计、预测制造过程中的问题以及提高产品质量。
为了获得这些优势，公司将投资计算基础设施并确定如何存储数据（包括文件和数据结构的位置），以及选择分析工具来筛选和处理数据以识别异常并揭示趋势。
此外，企业将改变工作方式，并将重点转向数据驱动的决策。
3、5G与数据中心 5G是今年不可或缺的元素之一。
5G的新功能会给网络带来承载压力，数据中心和网络将暴露新的瓶颈。
首先，工业物联网应用将带来访问量的巨大增长，而车联网则对时延提出了更加严格的要求。
为了应对访问量的增加并满足严格的延迟要求，边缘计算将变得越来越重要。
其次，越来越高的数据速率对数据中心提出了更高的要求。
数据中心需要更快的存储设备、更快的数据总线和更快的收发器。
除了需要满足速度和灵活性要求之外，能够跟踪客户在整个网络上的活动以通过应用程序获利将是升级到最新标准的主要驱动力。
第三年，先进的设计、测试和监控能力将确保网络和产品达到预期的性能和容错可靠性。
为了构建未来的网络基础设施，芯片组和产品制造商、软件公司、网络运营商、云服务公司和国际标准组织之间的合作将更加密切。
4、5G成熟过程中将面临诸多挑战。
此外，5G涉及诸多技术变革，将带来跨多个领域的新技术挑战。
今年行业的变化体现在：从最初的少数先行者试用5G网络，到5G网络在全球范围内商用，各大洲、多个国家的多家运营商将拥有商用5G网络。
具体来说，5G网络早期采用规模将会扩大，2020年开始启用5G网络的企业将能够快速解决初期部署过程中遇到的问题。
第二代设备和基站将推向市场，新的5G标准不断演进，3GPP Rel-16版本将发布。
此外，2020年行业面临的关键技术挑战将包括：保证3.5-5GHz中频段的性能、实现毫米波频段的移动通信、向完全独立（SA）的5G网络过渡、以及解决集中式RAN和移动边缘计算（MEC）的架构崩溃和标准问题。
5.物联网2.0版本——物的交互。
随着商业接受度的逐步提高、公共部门应用的增加以及行业部署的加速，物联网将成为主流。
明年，“物联网”将变成“物联网”。
届时，我们将看到物联网将从“许多设备连接到网络”转变为“一个交互式的物联网”，即许多设备可以高效地通信和协作，“智能”体验的水平也会增加。
强大的设备协同工作，无需人工干预即可快速高效地执行操作。
这种转变将在许多关键任务应用中体现出来，例如数字健康领域的远程机器人手术或智能出行领域的自动驾驶。
虽然这些应用受益于“物交互网络”，但它们也将开发新的解决方案，以确保它们不受“物”的影响，特别是在通信故障和网络干扰可能造成破坏性或危及生命的情况下。
工业4.0应用、智慧城市应用也是如此——必须保证正常运行。
6、数字孪生技术将成为主流2018年，数字孪生技术以其加速创新的能力已经成熟并成为主流。
为了充分发挥这项技术的优势，企业将寻求先进的设计和测试解决方案来无缝验证和优化其虚拟模型和物理实体，以确保两者之间的一致性。
7. 自动驾驶汽车仍在开发中。
虽然目前的车辆已经具备主动巡航控制功能，但要实现完全自动驾驶还需要一段时间。
2020年，车载传感器的数量和复杂性将会增加，但全自动驾驶汽车将需要更无处不在的5G网络连接和更先进的人工智能技术。
对于这些领域的发展，预测如下：2019年，电动汽车或混合动力汽车的销量比例将从个位数增长到两位数，出货量将是去年的三倍。
第一个C-V2X网络将在中国推出，但仅在LTE-V网络上运行，直到5G Release 16发布该标准的升级版本。
传感器和车载网络技术将继续快速发展，从而产生对更快的车载网络的需求。
2019年，基于千兆以太网的车载网络将会出现。
大幅改进的传感器技术使人工智能开发人员能够实现新的性能水平。
8.系统级设计、测试和监控将发生巨大变化。
互联世界将改变性能、可靠性和完整性的评估方式。
传感器系统连接到通信系统，而通信系统又连接到机械系统。
为了充分发挥传感器系统的潜力，必须采用新的系统级测试方法。
目前已有雷达天线和雷达收发模块测试解决方案。
然而，集成在汽车中的多天线雷达系统需要不同的测试方法。
数据中心、关键任务物联网网络、汽车和各种复杂的新型 5G 应用也是如此。
2019年，电子行业将重点关注系统级测试。
系统级测试将被视为确保互联世界中端到端性能、完整性和可靠性的最后决定性步骤。
9. 教育重点将转向培养下一代工程师。
学术界将与工业界合作，跟上技术发展的步伐，并将认证项目、工业仪器仪表和自动化系统纳入教学实验室，为学生提供当前的实际应用。
训练。
为适应物联网新趋势，大学工程教育将采用综合性、综合性、多学科的课程设置。
它将结合基础电子、网络、设计工程、网络安全和嵌入式系统等学科，同时更加强调技术对社会和环境的影响。
值得期待的是，在人工智能、自动化和机器人方面，大学将把认知科学、机电一体化等当前细分领域的主题纳入必修课程。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不拥有所有权，不承担相关法律责任。如果发现本站有涉嫌抄袭的内容，欢迎发送邮件 举报，并提供相关证据，一经查实，本站将立刻删除涉嫌侵权内容。
标签：
相关文章
06-17
06-17
06-17
06-17
06-17
06-17
06-17
最新文章
英特尔收购芯片制造商eASIC，进一步减少对CPU的依赖
西门子携手现代汽车、起亚公司，共同推动交通运输行业数字化转型
行业领导者制定 Open Eye MSA 来帮助实现高速光连接应用
三星电子和 NAVER 合作
意法半导体和 Leti 合作开发 GaN-on-Si 功率转换技术
青岛将大力发展高世代TFT-LCD和Micro LED项目
长电科技参加IMAPS器件封装大会
三星正式发布Exynos 990旗舰处理器