展望2025年電子行業(yè)市場，AI技術在消費電子和智能汽車領域的應用將進一步加深，推動半導體市場保持10%以上的年增長率，尤其在AI和汽車芯片需求上表現強勁。同時，消費電子產品趨向可持續(xù)發(fā)展，環(huán)保產品推廣力度加大。集成電路產業(yè)得益于AI、5G和電動汽車市場的推動，技術進步明顯。此外，生成式AI和服務型機器人等新興科技將成為市場的新亮點。Uikesmc

本期，國際電子商情分析師團隊，圍繞人形機器人、智能穿戴、自動駕駛、綠色計算、智能手機、生成式AI、國產替代、3nm汽車芯片、存儲、數字仿真等熱點議題或領域，做了趨勢分析與市場展望。Uikesmc

趨勢一：人形機器人持續(xù)取得突破

作者：裕寧Uikesmc

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人形機器人建立在多學科基礎之上，集成了人工智能、高端制造、新材料等先進技術，有望成為繼計算機、智能手機、新能源汽車后的顛覆性產品，是一個國家高科技實力和發(fā)展水平的重要標志。Uikesmc

人形機器人市場的快速發(fā)展，一方面源于AI大模型的迭代和自主學習與優(yōu)化，使得機器人能更好地理解人類指令，進行復雜對話，甚至預測和滿足用戶需求，極大地提高了其服務質量和交互體驗。另一方面也來自產業(yè)鏈上中下游的成熟與完善，以及政府政策的支持與引導。Uikesmc

資本市場對人形機器人市場也青睞有加。截至2024年11月，中國人形機器人領域共有49起融資事件，主要發(fā)生于北京、深圳和長三角地區(qū)，融資總額超過50億元人民幣。在獲得融資的33家人形機器人企業(yè)中，有26家成立于2022年-2024年這3年間，占比近80%。Uikesmc

其他國家的人形機器人領域融資同樣活躍。Figure AI今年2月獲6.75億美元(約合47.3億人民幣)融資，投資方包括微軟、英偉達、OpenAI以及亞馬遜創(chuàng)始人貝佐斯。2024年10月底，Agility Robotics完成1.5億美元(約合10.5億人民幣)的C輪融資，成為獨角獸。Uikesmc

特別值得關注的是，隨著AI、機器學習、計算機視覺等關鍵技術的突破，一大批以“具身智能”為亮點的人形機器人企業(yè)迎來了更大的發(fā)展機遇。外界普遍認為，這一理論指導下的智能系統(tǒng)研究，使得人形機器人能夠更好地適應復雜多變的環(huán)境和任務，具備自主學習能力、感知能力、決策能力。Uikesmc

盡管人形機器人可以按應用場景分為多種類型，但調查發(fā)現，中國大多數企業(yè)認為制造業(yè)，尤其是汽車制造業(yè)，能夠率先真正實現人形機器人商業(yè)化落地，質量檢測及零部件組裝為明確需求場景，而網絡呼聲很高的家庭服務應用場景則排位靠后。Uikesmc

趨勢二：智能穿戴翻紅，市場格局嬗變

作者：Momo ZhongUikesmc

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隨著科技的飛速發(fā)展，智能穿戴設備正逐漸成為我們日常生活中不可或缺的一部分。從智能手表到健康追蹤器，從虛擬現實頭盔到增強現實眼鏡，從耳戴式設備到智能戒指，智能穿戴設備的種類和功能不斷擴展，為消費者提供了前所未有的便利和體驗。Uikesmc

近年來，智能穿戴市場經歷了高低起伏的發(fā)展期，《國際電子商情》預計該市場規(guī)模將在2025年達到新的高峰，預計全球出貨量將達8億臺。Uikesmc

智能穿戴市場的主要增長動力來自于消費者對健康和健身的日益關注。一方面，智能手表和健康追蹤器通過監(jiān)測心率、睡眠質量、步數和卡路里消耗等關鍵健康指標，幫助用戶更好地管理自己的健康狀況。另一方面，結合5G技術的普及和物聯網(IoT)的發(fā)展，智能穿戴設備正變得更加互聯和智能化，能夠在醫(yī)療健康、運動監(jiān)測、通訊和娛樂等多個領域，提供更加個性化的服務和體驗。Uikesmc

此外，人工智能和生成式人工智能的技術集成，有望讓可穿戴設備提供更加精準的數據分析和預測，如血壓測量等關鍵健康指標的監(jiān)測。我們期待在2025年看到更多創(chuàng)新技術的應用，如通過生物識別技術進行身份驗證，或者利用機器學習算法為用戶提供定制化的健身計劃等等。Uikesmc

值得一提的是，2025年有兩個細分領域的市場前景尤為引人注目。其一是兒童智能手表，它集成了通訊、定位、緊急呼叫和健康監(jiān)測等關鍵功能，滿足了家長對孩子安全與健康日益增長的關注，預示著需求的不斷攀升。其二是老年人智能穿戴設備，在全球人口老齡化趨勢下，這類設備可以通過提供健康監(jiān)測、跌倒檢測、緊急響應和日?；顒虞o助等功能，幫助老年人保持獨立生活并及時獲得必要的醫(yī)療援助，也展現出強勁的增長潛力。Uikesmc

隨著市場的成熟，智能穿戴市場的競爭格局也在發(fā)生變化。傳統(tǒng)的消費電子巨頭如蘋果、三星和華為繼續(xù)在市場中占據領先地位，同時越來越多的初創(chuàng)企業(yè)和新興品牌也在這一領域嶄露頭角。這些新玩家通過提供創(chuàng)新的產品和解決方案，不斷挑戰(zhàn)傳統(tǒng)巨頭的市場地位。Uikesmc

趨勢三：自動駕駛市場冰火兩重天

作者：Momo ZhongUikesmc

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在2024年，海外市場對于自動駕駛的熱度有所降溫，部分原因是由于自動駕駛企業(yè)在實現大規(guī)模商業(yè)化落地之前需要巨額的技術研發(fā)投入，以及盈利問題的困境。例如，三星電子在自動駕駛汽車研究方面踩下了剎車，蘋果公司在年初停止了“蘋果汽車”的開發(fā)……這些舉措反映了自動駕駛技術實現的困難和與投資相比缺乏顯著回報的現實挑戰(zhàn)。Uikesmc

然而，中國市場卻呈現出不同的景象，中國廠商在自動駕駛領域持續(xù)加碼，顯示出對這一技術的信心和期待。Uikesmc

政策層面，中國政府積極推動自動駕駛技術的發(fā)展，出臺了一系列政策支持自動駕駛的測試、示范應用和商業(yè)化運營。全國多個城市開展智能網聯汽車道路測試示范，開放測試道路，完成道路智能化改造，安裝路側單元，為自動駕駛技術的發(fā)展提供了良好的政策環(huán)境。特別是“蘿卜快跑”等自動駕駛出租車服務先后在武漢、廣州等城市落地，激發(fā)各路資本加碼這個賽道的投資熱情。Uikesmc

技術方面，端到端自動駕駛技術的崛起，使得智能駕駛領域的焦點更加集中。相比傳統(tǒng)的模塊化架構，端到端系統(tǒng)通過一個統(tǒng)一的深度學習模型，直接將傳感器輸入映射為車輛控制輸出，減少了中間環(huán)節(jié)，提升了系統(tǒng)的實時性和準確性。Uikesmc

企業(yè)層面，百度Apollo、蔚來、小鵬、華為、小米等中國企業(yè)積極布局自動駕駛技術，通過技術創(chuàng)新和獨特的產品設計，加速了汽車行業(yè)的數智化進程。Uikesmc

展望2025年，自動駕駛市場預計將實現正增長。全球自動駕駛汽車出貨量預計達數千萬臺，中國L2級以上智能汽車銷量將破1,000萬臺，智能汽車滲透率將達50%；L4級開始進入市場，中國有望成為全球最大的自動駕駛市場。Uikesmc

值得一提的是，有望高速發(fā)展的不僅是自動駕駛技術研發(fā)企業(yè)，還有自動駕駛產業(yè)鏈上下游的相關企業(yè)。尤其在未來中國自動駕駛汽車積極出海的驅動下，在車載觸控屏幕、動力傳動等自動駕駛汽車產業(yè)鏈具備極高產品競爭力的中國企業(yè)有望獲得全新的發(fā)展紅利。Uikesmc

趨勢四：綠色計算更加迫在眉睫

作者：Illumi HuangUikesmc

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施耐德電氣2023年能源管理研究中心白皮書提到，2023年的AI功耗已經達到4.5GW(千兆瓦)，至2028年的年復合增長率在25%-33%之間，增速比數據中心整體快2-3倍。所以2028年AI所需功耗預期為14-18.7GW，AI于數據中心整體功耗的占比要提升至15%-20%了。這些甚至還沒有考慮到分散于更多邊緣與端側的AI功耗。Uikesmc

這就已經相當于某些國家的年度平均用電功率水平了。實際上，如果考慮AI芯片設計與制造全產業(yè)鏈的能耗水平，以及此前媒體報道Sam Altman可能在AI芯片基礎設施方面還要投入幾萬億美金，則AI技術相關的能耗恐難以估量。Uikesmc

AI用電超過電力基礎設施供電的一定比例，民生就會受到影響。所以恰逢節(jié)能減碳大趨勢，“綠色計算”“綠色數據中心”是現在的熱門話題。幾個層面的解決方案被提出。Uikesmc

即便不談功率器件與芯片，于數字芯片尤其是AI芯片層面，芯片設計制造與軟件算法聯合調優(yōu)，提升芯片的工作效率、不斷降低對應算力的功耗水平；且當涉及跨芯片、跨板、跨節(jié)點的大規(guī)模集群計算時，互聯與存儲作為能耗瓶頸，技術提升也尤為關鍵——存內計算、光互聯等前沿技術的發(fā)展和熱議都是這一大趨勢下的必然。Uikesmc

與此同時，部分芯片企業(yè)也在推動系統(tǒng)層面的冷板式、浸沒式液冷方案普及。在WAIC上，不少AI芯片企業(yè)都在展示基于液冷的POD機柜解決方案。如燧原科技近兩年都提到因千卡部署的性能線性度佳、搭配集群整體采用液冷方案，實驗室數據中心因此達成PUE(能源效率)≤1.15，是典型的綠色低碳數據中心。Uikesmc

不難理解芯片Foundry代工廠、EDA/IP供應商、芯片設計企業(yè)都在談從“系統(tǒng)”層面實現更高的效率，是從硅、器件、單元、芯片、封裝、系統(tǒng)、軟件、應用等各方各面達成綠色計算。Uikesmc

還有一個層面在能源基礎設施的投入上，此前國外媒體爆料OpenAI的“美國AI基礎設施藍圖”中藏著宏達的核電愿景；黃仁勛也在多番采訪中提及，數據中心需要可再生能源，核能是很好地選擇。Sam Altman擔任董事長地Oklo計劃于2027年實現公司首個SMR小型模塊化反應堆落地；谷歌也與核能初創(chuàng)公司Kairos Power簽署協(xié)議，基于SMR為數據中心供電……Uikesmc

不少AI科技巨頭都在做核能方向的資本投入。這大概也能體現綠色能源、綠色計算的未來需求。Uikesmc

趨勢五：智能手機全面擁抱生成式AI，生態(tài)走向收斂

作者：Illumi HuangUikesmc

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自iOS 18起，蘋果在部分國家地區(qū)推進面向iPhone的生成式AI功能：包括備忘錄語音轉文字、AI照片后期與編輯、郵件寫作工具、郵件與通話的關鍵總結、基于自然語言的照片與視頻搜索等……Uikesmc

蘋果不僅投入較高成本，用谷歌TPU訓練位于服務器側和手機端側的兩個AI模型；而且特別針對端側AI應用，開始構建基于蘋果自有芯片的AI數據中心——于云上打造所謂用戶個人的“Private Cloud Compute”集群，同時在手機本地和云上做混合式的AI推理。Uikesmc

無論你是否贊同AI手機的價值，這都已經成為相當認真的業(yè)務投入方向。蘋果在“AI手機”概念上的入局，基本標志著手機AP SoC的競爭邁入到生成式AI時代。手機AP SoC芯片、操作系統(tǒng)與OEM廠商的戰(zhàn)場，擴展到了AI模型、AI開發(fā)生態(tài)、AI應用的競爭。Uikesmc

于用戶而言，iPhone新品全部以8GB RAM起配，MacBook新品也普遍至少16GB RAM，都是因為生成式AI所需的LLM、大模型需吃下較大的內存空間?？梢娚墒紸I在智能手機上的普及會在未來1-2年內全面推進；手機芯片及各類外圍器件也將因此迎來新的機會。Uikesmc

更能體現這一趨勢的，是2024年10月發(fā)布的聯發(fā)科天璣9400芯片更激進地為NPU加入多個更專用的AI加速單元，以實現多模態(tài)輸入支持、端側的LoRa訓練，乃至在端側做短視頻生成；還積極與手機OEM廠商、大模型供應商、操作系統(tǒng)廠商、ISV(獨立軟件)開發(fā)商合作，嘗試構建自有AI生態(tài)。Uikesmc

隨著智能手機生成式AI戰(zhàn)局未來走向白熱化，預計2025-2026年，手機之上的AI生態(tài)將從百花齊放的局面逐步走向收斂，AI技術棧、AI特性與功能實現也會趨于標準化。Uikesmc

趨勢六：生成式AI走向邊緣

作者：Illumi HuangUikesmc

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英偉達(NVIDIA)從事前沿技術研究的Research團隊早前就有Efficient AI相關研究，期望通過模型剪枝、稀疏化，乃至AWQ權重量化等技術，讓大模型跑在邊緣或端側設備上——不只是AI PC，也包括Jetson Nano這樣的邊緣平臺。Uikesmc

而類似Efficient AI的相關研究，是生成式AI得以登陸PC與手機等端側設備的基礎。但這還不是“生成式AI走向邊緣”的全部。Uikesmc

2024年的WAIC世界人工智能大會上，《國際電子商情》看到不少小型AI芯片在參數中標稱能跑LLM大語言模型。例如愛芯元智展示的AX630C，其INT8算力3.2TOPS，典型功耗還不到1.5W——這顆芯片就能推理通義千問Qwen2 0.5b模型，速度也可達到10tokens/秒。雖然愛芯元智表示，對其應用方向尚無法做出預期，但可能性是無窮的。Uikesmc

2024年一整年，我們采訪的幾乎所有AI芯片相關企業(yè)都一致認為，包括生成式AI在內的AI會走向邊緣和萬物。在大模型規(guī)模相對更大，邊緣設備的存儲、IO(輸入/輸出)、算力都將限制其發(fā)揮的大背景下，AI芯片架構設計及軟件算法的聯合調優(yōu)將走向深入。Uikesmc

芯原在2024年的AI專題技術研討會上提到，從初期的AI視覺、語音、圖形，到現如今的自然語言，芯原NPU與GPU IP覆蓋到AR/VR、自動駕駛、PC、智能手機、可穿戴設備、機器人等；后續(xù)芯原要“走向Transformer”——即當代大模型的結構基礎。Uikesmc

所以不少端側與邊緣側AI芯片加入“Transformer引擎”，芯原也提到正在做NPU IP于Transformer加速上的考量；包括數據格式的混合精度支持，實踐權重4bit和8bit的量化壓縮，以期大幅降低帶寬消耗。種種努力都將幫助生成式AI走向邊緣，不僅是汽車、PC、手機、機器人等邊緣，也可能包括更多算力更低的嵌入式應用。Uikesmc

趨勢七：中國國產替代比例進一步增大

作者：裕寧Uikesmc

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近年來，中國國產芯片替代進口芯片的比例持續(xù)上升。2023年中國芯片產量飆升至3,514億顆，同比增長6.9%，自給率高達23%。而在2024年前四個月，芯片產量更是躍升至1,354億顆，顯示出強勁的增長勢頭。受益于端側AI落地的市場大趨勢，國產CIS、內存接口芯片、利基型存儲器、模擬芯片、云側/端側算力芯片賽道未來需求高增。Uikesmc

貿易摩擦引發(fā)全球供應鏈切割，因保證供應穩(wěn)定帶來的國內廠商轉單需求，有望驅動未來2至3年國內代工、設備、封測廠需求持續(xù)增長。目前，在芯片制造的八大環(huán)節(jié)中，國產芯片設備行業(yè)在熱處理、薄膜沉積、刻蝕和清洗等領域已取得較大突破，客戶端進展順利，普遍已達到14納米，其中刻蝕機已達到5納米。Uikesmc

2024年上半年，中國大陸在半導體設備上的采購金額高達250億美元，其中國產設備占到了80億美元左右，去膠、清洗、刻蝕、封裝等環(huán)節(jié)的國產芯片設備替代率都已提升到三成以上，不僅顯示了中國對半導體設備的巨大需求，也反映了其國產替代的加速趨勢。Uikesmc

先進封裝技術無論對全球還是對中國都非常重要，它能夠應對摩爾定律發(fā)展挑戰(zhàn)及因出口管制導致的供應鏈問題。中國企業(yè)在這一領域有良好儲備，即使受限于前道晶圓制造能力，從整體來看，先進封裝仍具有廣闊成長前景，是推動中國市場發(fā)展的重要力量。Uikesmc

出海與智能化帶動中國消費終端產業(yè)持續(xù)增長。尤其是汽車電子，考慮到出海將是汽車電子企業(yè)2025年的發(fā)展要務，伴隨中國本土汽車產業(yè)整體快速發(fā)展，產業(yè)鏈公司在海外市場競爭力大幅提升，相關頭部企業(yè)迎來出海新機遇。Uikesmc

但總體而言，從全球半導體產業(yè)鏈區(qū)域占比看，美國、歐洲等國家區(qū)域具有多數份額，中國僅在產業(yè)鏈中游的晶圓制造和封裝測試占有一定比例，產業(yè)鏈自給率仍偏低。在上游EDA&IP、設備、高端制程、高性能計算、部分關鍵材料等供應鏈環(huán)節(jié)仍無法滿足自給，存在“受制于人”情況。Uikesmc

趨勢八：3nm汽車芯片開始上車

作者：Clover LeeUikesmc

猶記得，2022年12月底，臺積電(TSMC)宣布啟動3nm(N3，又名N3B)大規(guī)模生產，到2023年Q4其第二代3nm工藝N3E量產，再到2024年下半年第三代3nm工藝N3P量產。根據臺積電的規(guī)劃，2025年將推出N3X，2026年推出N3A工藝(車規(guī)級芯片)。Uikesmc

通常提及5nm、3nm這類先進制程芯片，大家會習慣將其與手機芯片、AI芯片相關聯。的確，目前蘋果、高通、英偉達和AMD等公司幾乎“瓜分”了臺積電的3nm系列產能，其他廠商要需要排隊競購相關訂單。值得注意的是，在距3nm芯片首次實現大規(guī)模量產兩年以后，3nm工藝終于將進入車用芯片領域。Uikesmc

2024年10月，聯發(fā)科在“天璣9400發(fā)布會”上透露，其首顆“天璣AI座艙芯片CT-X1”將于2025年量產上車。據介紹，CT-X1芯片采用臺積電3nm技術，CPU算力高達260KDMIPS，硬件級GPU性能高達3,000GFLOPS。此外，其配備的端側生成式AI NPU具有46+TOPS的計算能力，支持130億個多模態(tài)生成式AI模型?；谝陨闲阅?，CT-X1至高可支持10塊屏幕、16個攝像頭，支持8K 30視頻播放和錄制、9K分辨率顯示，以及5G和Wi-Fi 7等通信技術。Uikesmc

CT-X1作為座艙芯片，它并非采用車規(guī)級標準。如今，在高度集成化的電氣架構下，算力性能成為最稀缺的資源，車規(guī)級芯片的開發(fā)周期很長，難以滿足快速增長的算力需求。在此背景下，特斯拉、比亞迪等整車廠也在座艙中采用了非車規(guī)級芯片。Uikesmc

當然，采用臺積電N3A工藝的汽車芯片也陸續(xù)發(fā)布。2024年11月13日，瑞薩電子宣布推出全新一代汽車多域融合SoC R-Car X5系列，該系列首款SoC R-Car X5H基于Chiplet架構，采用臺積電3nm車規(guī)級工藝(N3A)——N3A是臺積電專為車用SoC開發(fā)，且符合AEC Q-100 Grade 1可靠性標準的工藝。Uikesmc

R-Car X5H可實現高達400TOPS的AI算力和卓越的TOPS/W性能，同時支持高達4TFLOPS的GPU處理能力，提供超過1,000K DMIPS的CPU算力。憑借38個Arm內核、強大的AI處理能力及GPU計算能力，單顆芯片可同時支持包括高級駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)、車載信息娛樂(IVI)及車載網關在內的多個車載應用。根據規(guī)劃，R-Car X5H將于2025年上半年向部分汽車客戶提供樣品，并計劃于2027年下半年投產。Uikesmc

此外，早在2023年10月，日本芯片設計商Socionext宣布，已經開始研發(fā)3nm的ADAS和自動駕駛定制化SoC，芯片也將采用臺積電的N3A工藝，預計2026年進行量產。Uikesmc

以上動態(tài)表明，3nm工藝技術正逐步成為汽車芯片領域的新標準，為智能汽車的發(fā)展提供強大的算力支持。隨著更多基于3nm工藝的汽車芯片投入市場，未來汽車行業(yè)的智能化和電氣化轉型將更加迅速，為消費者帶來更安全、更智能的駕駛體驗。Uikesmc

趨勢九：存儲價格波動中尋求新平衡

作者：Clover LeeUikesmc

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自2023年第四季存儲價格從谷底探頭，到今年上半年經歷了強勢復蘇，再到下半年不同存儲產品逐漸分化，直至第四季度市場呈現“冰火兩重天”的局面，而2025年存儲市場趨勢預計將如何？Uikesmc

在閃存部分，消費級SSD占比超過80%，企業(yè)級SSD占比近15%。從2024年Q3開始，不同閃存產品的表現開始出現分化。企業(yè)級SSD受AI服務器需求的提振，整體表現要優(yōu)于消費級SSD，其在2024年下半年仍保持小幅增長。而消費電子市場表現低迷，智能手機、筆記本電腦市場表現不佳，導致消費級SSD的合約價在Q3開始下跌。同時，大家也對2024年Q4、2025年Q1的消費電子市場信心不足，預計閃存的價格將會持續(xù)低迷。Uikesmc

另外，邊緣AI應用將于2025年開始規(guī)模商用，目前閃存暫未得到邊緣AI的推動。《國際電子商情》綜合數據顯示，至少在2024年Q4、2025年Q1，閃存的價格整體走勢會向下。與此同時，存儲生產商也將吸取2023年行業(yè)虧損的教訓，在供過于求的情況下主動控制產能。預計到2025年下半年，消費級SSD價格有望反彈回升。Uikesmc

為了更適應AI的數據傳輸需求，閃存技術也正朝著高容量、高安全性、低延遲、低功耗等方向發(fā)展。而“如何平衡容量與成本之間的關系”，成為閃存產業(yè)鏈企業(yè)關注的重點，預計市場會出現更多的QLC NAND閃存產品。Uikesmc

在內存部分，DRAM占整個存儲產業(yè)的50%以上。DRAM可分為三個類型標準DDR、移動DDR及圖形DDR。圖形DDR中包括GDDR和HBM，相比于標準的DDR4、DDR5等產品，以GDDR和HBM為代表的圖形DDR具備更高的帶寬。Uikesmc

圖形DDR專為高性能計算和圖形處理設計，目前GDDR系列已發(fā)展到GDDR6X，一些廠商開始推出GDDR7，主要應用于高端游戲顯卡和專業(yè)圖形工作站，而HBM及其后續(xù)版本HBM2、HBM2E、HBM3、HBM3E因其超高帶寬和能效比，被廣泛用于高性能計算和AI加速器等領域。隨著半導體工藝進步，圖形DDR將進一步提升存儲密度和能效，滿足數據處理需求，其市場應用將隨著5G、AI、VR技術的發(fā)展而更加廣泛。Uikesmc

移動DDR(如LPDDR)和標準DDR(如DDR4、DDR5)的價格趨勢受多種因素影響，通常呈現下降趨勢，但會有波動。移動DDR因移動設備的更新需求保持穩(wěn)定，新一代產品初期價格較高，后隨技術成熟和規(guī)模擴大而下降，且因功耗和性能要求，價格可能高于標準DDR。標準DDR4處于成熟期，價格穩(wěn)定，將逐漸被DDR5取代，DDR5初期價格較高，但隨著產能提升和市場需求增加，價格預計會降低。市場供需、原材料成本、產能調整，以及全球經濟狀況等因素都會對價格產生影響。Uikesmc

趨勢十：更多傳統(tǒng)行業(yè)將迎來數字仿真變革

作者：Illumi HuangUikesmc

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火箭正式發(fā)射前，研發(fā)需要經歷四個階段：可行性論證-詳細設計-初樣實驗-試樣實驗。其中成本最高的是初樣實驗——將所有可建的零部件生產出來，進行基于實物的實驗驗證。Uikesmc

而SpaceX推翻了這一常規(guī)思路，他們在詳細設計階段就進行大量仿真測試，以期盡可能實現更快速、更節(jié)約成本的火箭點火飛行。這其中的關鍵就在于SpaceX在仿真技術上投入了大量研究。于是在航天領域，SpaceX成為公認的領先全球其他同賽道企業(yè)或單位10年以上的火箭公司。Uikesmc

不止于航天領域，飛機設計流程現階段也僅有20%用到了數字仿真技術，另外80%是通過物理測試完成驗證的；而生命科學、藥物發(fā)現等領域，數字仿真在其研發(fā)流程中的占比甚至連1%都不到。Uikesmc

相比大部分半導體設計流程在軟件、虛擬世界中完成，諸多傳統(tǒng)行業(yè)都面臨著數字化變革。數字仿真技術的普及也將幫助這些行業(yè)與領域走向更高的效率與更低的成本。Uikesmc

這對半導體與電子科技領域，尤其如EDA/IP、軟件于解決方案供應商等市場角色而言，不僅體現出諸如數字仿真、數字孿生等技術的發(fā)展機會，而且也符合半導體與系統(tǒng)產業(yè)融合——或者說芯片與系統(tǒng)走向融合的大趨勢。Uikesmc

除了如蘋果、特斯拉、AWS等系統(tǒng)企業(yè)開始自己造芯片；傳統(tǒng)芯片企業(yè)，如英偉達、高通也開始走向系統(tǒng)級設計；EDA/IP供應商這類市場角色，則因各應用領域數字化程度低，有著無比廣闊待開發(fā)的系統(tǒng)設計機會——所以這兩年的EDA企業(yè)相關的開發(fā)者大會上，巨頭們都在談對系統(tǒng)相關的新市場的開拓。Uikesmc

這顯然是個不可忽視的、屬于電子與半導體產業(yè)的機會。實際上，類似NVIDIA Omniverse這樣的元宇宙或工業(yè)元宇宙在船舶、鐵路、醫(yī)療、生產制造等領域的應用，也是這一趨勢的寫照；或者說這是全社會全行業(yè)數字化轉型的一部分。Uikesmc