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智能硬件遇冷是因为产品本身根本不智能
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塑胶五金网讯：“物联网与人工智能，真正形成产业，或者说真正对半导体产业产生重大影响，要到2020年以后，”中国半导体协会集成电路设计业分会理事长魏少军说道，在智能手机市场接近饱和，增速相比前几年大幅放缓以后，之前被寄予厚望的物联网、云计算等应用并没有对半导体市场起到明显的拉动作用，因此2015年全球半导体市场将可能出现下滑，而魏少军认为未来三五年全球半导体市场的形势也不太乐观，“没有亮点，没有热点，凭什么有爆发性的增长?”
智能硬件遭遇寒冬
对于在物联网、智能硬件等领域创业的公司而言，2015年以来也不再像往年一样受到资本的追捧。“现在说寒冬，就是说做智能硬件的初创型企业不再受资本的青睐，拿不到钱了。”芯原股份有限公司创始人、董事长兼总裁戴伟民认为，智能硬件、物联网遇冷主要有两个原因。
芯原股份有限公司创始人、董事长兼总裁戴伟民
从产品本身来说，很多智能硬件、物联网产品并不是真正的智能产品，“有的叫伪智能，有的是弱智，有的是低智能，现在有一大堆东西做出来没什么用。并不是在原来设计上增加几个功能就可以叫智能产品。”
除了产品本身不够智能以外，关键的问题还是物联网的生态系统并没有建立起来，用戴伟民的话说就是还没有形成闭环，“关键是平台与服务，单给一个硬件是不行的，”他认为不管是手环还是手表，生态建立不起来，用户可以轻易更换。如果能够提供闭环服务，让用户依赖上整个系统的数据与记录，“用户就不可能离开你”。
“物联网产业发展首先要看清商业模式与盈利模式，如果看不清趋势就大干快上，半导体企业说不定真的赚不到钱。”晶方半导体副总经理刘宏钧说道，“像互联网初期一样，现在是试错阶段，大家都在投资砸钱，以卡位技术关键点。互联网的钱多数不是被硬件厂商赚到的，物联网也一样，硬件围绕软件服务，所以初期铺网阶段可能是半导体企业要抓住的风口。”
晶方半导体副总经理刘宏钧
我们不主动打架，但遇到麻烦也不怕
近年来，随着国内企业国际化进程的加快，不少公司知识产权(IP)方面遇到了挑战。国际化进程较早的科技公司在这方面已经积累了丰富的经验，例如华为、中兴等不但应对知识产权官司轻车熟路，而且在通信领域储备了大量的专利来进行进攻与防御。
“我们看到一些风险，先进封装方面，会发生越来越多的知识产权纠纷。”刘宏钧表示，随着中国封装行业的快速发展，国内封装企业在全球地位越来越重要同时，同国际巨头之间产生知识产权纠纷的案例也越来越多。过去一年国内前三大封装厂均进行了收购，刘宏钧判断这里面就有出于专利储备的需求。“从我们对事实的判断，一方面是购买营业额或客户基础;另外一方面是买技术与知识产权，这样才能保证未来五到十年发展的安全。”
“对封装结构来说，很难讲清楚这个结构是你发明的还是我发明的，所以必须要建立自己的知识产权储备。”刘宏钧继续介绍晶方半导体在专利储备方面的状况， “从2009年开始，晶方每年投入上百万美元，用于知识产权库的维护与升级，特别是在我们认为比较关键的先进封装、系统级封装(SiP)与高集成度封装方面，申请了大量的专利。”
“甚至包括图像传感器的设计，我们都预先做了准备。”刘宏钧将这种方法解释为积极防御，“我们不是用来打架的，但万一被挑战了，好歹我们还有一些武器可以拿出来防御，而不是只能挨打。”
当数据不够全面时，查找问题原因往往如同小蝌蚪找**
如何利用工业生产中所产生的海量数据，是工业4.0与智能制造的一个研究重点。作为世界上自动化程度 的行业之一，半导体产业是 适合应用大数据方法来提高生产效率、提升产品质量、改良生产流程的试验平台。
“为了能够更好地看到整个产业链存在的问题，我们必须把整个产业链的数据集成起来。”普迪飞半导体技术公司(PDF Solutions)业务拓展总监蓝碧健说道，她表示半导体生产制造产生的数据非常多，“不论是前端的制造还是后端的封测，数据非常大，但现在这些数据还比较分立，不论是WAT(晶圆验收测试，Wafer eptance Test，简称“WAT”)数据、CP测试(芯片探针测试，Chip Probe Test， 简称“CP测试”)数据还是终测(Final Test)数据都是分开的，当产品出现问题以后，单拿某一项数据去进行分析是比较片面的，不利于查找问题线索并 终确定出问题的根本原因。”
普迪飞半导体技术公司(PDF Solutions)业务拓展总监蓝碧健
蓝碧健打了一个比喻，用不完整的数据去追踪问题，就好比小蝌蚪找**。当待分析问题的特征描述不够全面时，要找到解决问题的根本方法，只能按照某个描述特征逐一去尝试，这对于解决产线问题来说，迭代次数未免过多，处理时间未免会过长，还有可能陷入局部 解的陷阱，而远远偏离全局 解，终究只见树木不见森林。
“半导体的生产数据需要进行规整，PDF的软件可以把整个产业链的数据整合起来，当客户在一个地方发生问题时，就能从全局的角度来对该问题进行分析，从而找到问题的真正症结所在。”蓝碧健解释道。此外，她认为半导体产业是天生的大数据产生者，要用专业的大数据方法来解决问题。利用大数据的挖掘功能， 可以完成以前单靠人力不能完成的工作，带来更多价值。“以前做分析只能看一两个批次的数据，一个批次25片晶圆，如果出现典型性问题了可以人工遍历所有晶圆进行筛查，但如果是在几万片晶圆中存在非典型性问题，人工来筛查已经无法做到，这时候引入大数据的机器学习功能，可以将这些工作通过自动化的方式来完成，便可以从中挖掘很多从前观察不到的信号，对定位问题、解决问题形成指引。”
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