意法半導體公司副總裁及中國區總經理曹志平：“ ST在傳統的工業領域有很多產品線，MCU是其中非常重要的一個產品線。在過去一年，其實MCU領域50%的出貨量是給工業客戶作工業用途的。今年ST的出貨量每個季度都在上升，特別是在2020年這個特殊年份，從第二季度到第四季度，更高的高峰會在第四季度。”

盡管2020年消費電子市場的變幻莫測，讓不少半導體企業在供貨問題上“手忙腳亂”。但工業場景得益于剛需性強、增長穩定的特性，也成為了疫情之下全球各半導體廠商不可多得的業務增長極。隨著后續疫情防控需求的持續發酵，加之中國國內新基建大潮的澎湃洶涌，越來越多工廠自動化以及數字化應用落地無疑將催生海量的工業MCU使用需求，未來數年工業MCU市場增長勢頭或遠超以往。對于常年深耕中國市場的國際抑或是立足本土的國產品牌們來說，一場全新的戰事正悄然打響。

 

“智慧工業”催動MCU超速增長  變局之下供應商迎“大考”

缺貨、漲價、交期延長，已成為2020年半導體零部件市場的“主基調”。在各路終端需求被持續抑制半年之后，2020年下半年，市場怦然爆發，雖引得業界元器件供應商們“舉杯歡騰”，但其所釋放的巨量需求，卻使得不少半導體供貨商們一時間“手足無措”，壓力也進一步向整條供應鏈蔓延，這也迫使不少代工廠正尋求各種方式盡可能的提升產能，以求為2020年添彩、為2021年造勢。

 

作為這波“漲潮”背后的高權重增量，MCU市場尤其是高端市場如今也大規模出現交期延長、缺貨的局面。比如2020年11月，國際知名代理商富昌電子就在《Q4市場行情報告》中表示，部分廠家的高端器件產品（MCU）交期從正常的8周延長到15到25周左右，2020年四季度預計部分產品交期拉長，產品價格上調。且目前，由于國內32位高端MCU市場被ST、賽普拉斯、瑞薩等國外大廠壟斷，而目前包括英飛凌（賽普拉斯）、NXP、ST、瑞薩等在內的廠商均出現交期延長的情況，比如ST的MCU交期已經到了30-40周。

 

的確，對于ST這樣的MCU“巨鱷”來說，2020年既不平凡也是“強增長年”，特別是工業MCU業務，ST在2020年的出貨增長可謂一季更比一季高，意法半導體公司副總裁及中國區總經理曹志平在接受記者采訪時表示：“ST在傳統的工業領域有很多產品線，MCU是其中非常重要的一個產品線。在過去一年，其實MCU領域50%的出貨量是給工業客戶作工業用途的。今年ST的出貨量每個季度都在上升，特別是在2020年這個特殊年份，從第二季度到第四季度，更高的高峰會在第四季度。”

 

而這背后，是疫情鼓動下，工業市場對智慧化轉型衍生出的各類應用創新升級的強烈需求，曹志平告訴記者：“今年，市場對于整個工業化的需求，特別是對于一些遠程控制設備的需求越來越多，這也符合ST的戰略，即Smart Industry（智慧工業）。任何自動化的應用，無論是過去沒有帶電但現在要帶電，抑或是現在帶電而明天則需要聯網的部分，都需要MCU。ST在過去這么多年，始終都在開發更合適的MCU來滿足未來工業應用。我們的需求來自于我們廣大的客戶，這些客戶對于工業消費電子、傳統工藝控制領域的需求依然非常旺盛。所以，我們整個出貨量在2020年后面三個季度都會高于以往任何一個季度。”

 

面對這種需求端的突發性暴漲，即便是浸淫行業多年的半導體大廠，在供貨方面也都面臨不小的壓力，曹志平告訴記者：“今年的供應問題確實是一大挑戰，因為今年是非常特別的一年，上半年中國其實是最早受到疫情影響的。在疫情影響下，很多市場人士、產業人士對于未來市場走向也產生了一些迷茫，對未來的判斷可能也是偏保守的。但最終人們發現，在疫情影響下，反而對于自動化或者數字化提出了更高的要求，這方面相關需求也比以前出現了更加速發展的趨勢。其實最終人們發現，疫情反而對自動化和數字化提出了更多需求。比如說云計算，視頻會議，電商，反而出現了比以前正常年份更快的增長速度，都出現了很多與大家最早預期不一樣的節奏變化，這部分變化一定程度上造成了今年突然對半導體解決方案超出以往正常年份更快的增長趨勢。”

 

借“AI上云”之力  MCU如何鑄就工業“智能”？

除了把脈市場風向之外，如今的工業市場，“AI+云”應用的風行，也對不少MCU供應商的技術整合能力提出了莫大的挑戰。縱然，市場最全面了解“AI+云”最普遍是從消費電子領域起步，但事實上工業場景的“AI上云”早已開啟，只是長期以來進展緩慢，未能有爆炸性的需求出現。但如今，隨著全球疫情的持續沖擊，未來數年工業類應用無疑需要更強大的疫情防控能力，“AI上云”加持下的“智能化”無疑是眼下的一劑良藥。

 

過去，AI更多是在服務器上或在GPU上、在云端做一些人工智能的算法或實施部署，曹志平表示：“但未來是所有設備都會聯網，所以會考慮到網絡的覆蓋率、功耗的問題，還有是不是需要那么大的處理器來做人工智能的算法。畢竟，從當前應用場景整體來看，工業環境中大部分AI需要上云，需要良好的網絡連接，對功耗的持續監控是應用端非常關心的問題。特別是今天來講，很多的設備放在一個遙遠的地方，放在一個沒有人看管的地方，那個地方不一定是接近網絡的，這是客戶給我們的一些反饋。”

 

所以，在幾年前ST就開始研究是否在工業嵌入式MCU這類沒有非常強的算力的設備里，使用AI的算法，事實證明這的確可行。曹志平舉例到：“比如我們的電機控制領域的客戶，他們要求了解電機電池的壽命，可在傳統工業環境中這樣做是不行的。但是，我們通過了解電池驅動電機的工作原理之后，發現如果電池電量快用盡時，電機將產生大量的異常噪聲。通過收集這些噪聲數據，進行分析和建模，我們能夠利用AI算法來預測電機電池的壽命，以便客戶能夠采取一些預防性維護措施，確保電機能夠始終正常運轉有電。”

 

第二例子是無線通信，“如果我們有很多計量表，包括機械表，如果要將它們變成電子表，就需要更換組件。但現在，我們完全可以利用人工智能，尤其是圖像識別來做這件事。而且，我們可以使用圖像識別技術把表上的文字變成數據，并通過無線通信傳輸網絡，把傳統的機械表變成智能表，期間我們不需要改變現有裝備。意法半導體充分利用人工智能，幫助設備廠商設計開發智能產品，為終端客戶提供更多的增值服務。關于人工智能技術支持，我們在中國和日本設有AI技術創新中心。在深圳，我們還有AI團隊，可以根據需要為客戶提供AI建模和解決方案。”曹志平進一步補充到。

 

當然，充分“智能化”的背后，也存在巨大的安全隱憂。尤其是“AI上云”之后的工業場景，數據資料的信息安全將成為大問題，一旦關鍵信息被竊取，帶來的損失將不可估量。因此，對于MCU廠商來說，如何在安全保護方面加強戒備，將整個安全流程貫穿到MCU產品的設計當中，至關重要。

 

但眾所周知，安全是一個永恒的話題。過去，應用端可能只看重程序代碼如何被保護。但未來當設備聯網上云后，從啟動、程序升級到中間數據流轉等各個環節，都需要充分考慮信息的安全性，比如代碼當中是否有木馬被植入等等。

 

曹志平認為：“安全從芯片設計到軟件、系統開發，再到整個產品的運營，整個生命周期都是需要考慮的。對意法半導體而言，我們會提供從芯片到軟件，到第三方認證的報告，我們將幫助客戶建立安全的概念，同時實施這樣的設計。在面向工業設計領域，除了提供芯片以外，我們還提供更多的安全方案，包括系統安全、信息安全。從安全角度來講，過去只是關注系統數據是不是可靠穩定，未來可能更關注是不是能更安全啟動，有更多的細節方面出現。”隨著后續，“AI+云”在工業場景愈發深入的體現，“安全”能力將越來越成為各主流MCU供貨商們搶奪客戶、爭霸市場的一張“王牌”。

 

總之，宏觀層面來看，未來數年工業MCU市場將受益于“智慧化”的升級呈現持續穩步增長的態勢。盡管目前，因產能受限工業MCU領域也出現延期交付甚至漲價的態勢，但隨著后續供應鏈的持續緩和、市場逐步走上正軌，編者認為這股“風浪”或將快速消散。長期來看，受此次疫情的全面沖擊，未來各工業場景對于智能化以及無人化的需求將遠超以往，但也不會有超出預期的增長。畢竟，“智慧工業”的改造是循序漸進的過程，更何況當前仍有大量配套型產業未能及時補位，也將繼續制約如MCU這類市場在工業領域的成長上限。不過，對于現有的一眾主流玩家來說，目前的市場體量已足夠支撐其未來數年的穩步增長，隨著這些廠商在“AI+云”和信息安全領域探索的逐步深入，也將逐步打造出更高的行業壁壘，將不少欲“破門而入”的新興對手“拒之門外”。