Kurt Sievers预计到2020年，汽车中半导体的价值将从约380美元升至450美元
芯片、软件、通讯，无疑是未来数年汽车革命的最大驱动力。这其中，芯片更是承载未来软件和通讯的基础。
近年来，汽车市场正在推动半导体工业的巨大增长，随着更高水平的自动化、电气化和5g技术在道路上被引入，汽车中半导体的价值和复杂性将在未来几年内大幅提升。
刚刚在今年9月从汽车事业部总经理晋升为nxp总裁的kurt sievers表示，未来几年，汽车每小时将产生20tb的数据，相当于大多数消费者在六个月内通过智能手机获取的数据量。集成多个传感器和车辆中的高边缘计算性能将看到汽车制造商对半导体制造商提出更高要求。
随着自动驾驶、信息娱乐和车联网的发展，kurt sievers预计到2020年，汽车中半导体的价值将从约380美元升至450美元。
如果l4/5级的自动化、电气化和5g网络也层层叠加，其价值将更高，分别达到约1000美元、500美元和100美元。这意味着到2025年，汽车中半导体的价值将增长3倍之多。
kurt sievers表示：“我们对未来的看法，作为半导体行业，是非常有信心的。更重要的是，我们很兴奋。因为我们正处在又一次变革性和破坏性的创新浪潮的转折点。”
此外，这种需求的膨胀式上升还来自于广泛的物联网市场驱动，特别是人工智能（ai）和机器学习（ml）技术使得物联网变得强大。
iot将触及我们生活的各个领域——从智能手机走到家庭、汽车、工业和城市。这将远远超出我们的个人生活，触及社会的各个方面。预计到2020年，连接端点的数量将从2015年的150亿增加到300亿，到2025年达到750亿。
“这是十年五倍增长的趋势，”kurt sievers说。然而，他建议，更好的措施是衡量硬件和软件中“功能内容”的变化——评估这些端点将做什么，即无处不在的传感器、低延迟连接、本地化的处理能力和端到端安全性。
比如，过去传感器技术是如何达到和人类一样好，但是，现在这个行业已经开始超越人类的极限。在自动驾驶领域，除了视觉感知之外，车辆还能够通过v2x技术“透过”前面的卡车和雾霭看到过去人眼无法看到的物体。
这场新技术革命的“中心”是处理过程，提供人工智能机制，使大量数据变得有用。但这种变化终将到来，“现在大家都在谈论人工智能。我们相信它被夸大了，目前的能力仍然相对有限。”kurt sievers表示，如果你看看你的孩子学习得有多快，你就会意识到我们还有很长的路要走——从技术和科学的角度来看，要跟上人类学习的步伐。”
然而，更大的挑战在于应用程序和计算功能之间的延迟和带宽限制而变慢，通常发生在数据中心。随着5g网络的出现，边缘计算的兴起将改变这一点。“ai的真正爆炸依赖于边缘计算，将ml带进您随身携带的设备，在您的汽车和您的家中。
边缘计算还将降低安全和隐私保护的风险，数据不必从设备或边缘网络中取出，然后放到数据中心进行处理，这减少了被黑客拦截的机会。
边缘计算将是一个重要的优势，因为并非所有的数据都必须发送到云，而是保存在个人设备中，这比与大型数据中心共享数据更安全。
而所有的这一切都有赖于未来半导体技术和生产方面的创新和进步，半导体往往在产业链中处于最上游端，对于任何软件来说，提高速度至关重要。
这也催生了越来越多的软件公司涉足上游芯片，而芯片厂商也在不断涉足软件应用。新的软件将要求新的芯片设计，新的芯片设计将允许更先进的软件，为人工智能和机器学习铺平道路。
我们知道，汽车工业的基础是车辆安全性、功能安全性、可靠性和遵从法规要求。满足这些要求对自动驾驶车辆来说更是一个挑战。目前的标准和法规创造了新的芯片设计的需要。例如，芯片中电路的基本完整性必须在严苛的条件下是稳定和可预测的，并且必须内置一些冗余。
这或许也能够解释软银孙正义为什么选择340亿美元收购arm，同时又以40亿美元获得英伟达4.9%的股份，成为后者第四大股东。
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刚刚在今年9月从汽车事业部总经理晋升为nxp总裁的kurt sievers表示，未来几年，汽车每小时将产生20tb的数据，相当于大多数消费者在六个月内通过智能手机获取的数据量。集成多个传感器和车辆中的高边缘计算性能将看到汽车制造商对半导体制造商提出更高要求。
随着自动驾驶、信息娱乐和车联网的发展，kurt sievers预计到2020年，汽车中半导体的价值将从约380美元升至450美元。
如果l4/5级的自动化、电气化和5g网络也层层叠加，其价值将更高，分别达到约1000美元、500美元和100美元。这意味着到2025年，汽车中半导体的价值将增长3倍之多。
kurt sievers表示：“我们对未来的看法，作为半导体行业，是非常有信心的。更重要的是，我们很兴奋。因为我们正处在又一次变革性和破坏性的创新浪潮的转折点。”
此外，这种需求的膨胀式上升还来自于广泛的物联网市场驱动，特别是人工智能（ai）和机器学习（ml）技术使得物联网变得强大。
iot将触及我们生活的各个领域——从智能手机走到家庭、汽车、工业和城市。这将远远超出我们的个人生活，触及社会的各个方面。预计到2020年，连接端点的数量将从2015年的150亿增加到300亿，到2025年达到750亿。
“这是十年五倍增长的趋势，”kurt sievers说。然而，他建议，更好的措施是衡量硬件和软件中“功能内容”的变化——评估这些端点将做什么，即无处不在的传感器、低延迟连接、本地化的处理能力和端到端安全性。
比如，过去传感器技术是如何达到和人类一样好，但是，现在这个行业已经开始超越人类的极限。在自动驾驶领域，除了视觉感知之外，车辆还能够通过v2x技术“透过”前面的卡车和雾霭看到过去人眼无法看到的物体。
这场新技术革命的“中心”是处理过程，提供人工智能机制，使大量数据变得有用。但这种变化终将到来，“现在大家都在谈论人工智能。我们相信它被夸大了，目前的能力仍然相对有限。”kurt sievers表示，如果你看看你的孩子学习得有多快，你就会意识到我们还有很长的路要走——从技术和科学的角度来看，要跟上人类学习的步伐。”
然而，更大的挑战在于应用程序和计算功能之间的延迟和带宽限制而变慢，通常发生在数据中心。随着5g网络的出现，边缘计算的兴起将改变这一点。“ai的真正爆炸依赖于边缘计算，将ml带进您随身携带的设备，在您的汽车和您的家中。
边缘计算还将降低安全和隐私保护的风险，数据不必从设备或边缘网络中取出，然后放到数据中心进行处理，这减少了被黑客拦截的机会。
边缘计算将是一个重要的优势，因为并非所有的数据都必须发送到云，而是保存在个人设备中，这比与大型数据中心共享数据更安全。
而所有的这一切都有赖于未来半导体技术和生产方面的创新和进步，半导体往往在产业链中处于最上游端，对于任何软件来说，提高速度至关重要。
这也催生了越来越多的软件公司涉足上游芯片，而芯片厂商也在不断涉足软件应用。新的软件将要求新的芯片设计，新的芯片设计将允许更先进的软件，为人工智能和机器学习铺平道路。
我们知道，汽车工业的基础是车辆安全性、功能安全性、可靠性和遵从法规要求。满足这些要求对自动驾驶车辆来说更是一个挑战。目前的标准和法规创造了新的芯片设计的需要。例如，芯片中电路的基本完整性必须在严苛的条件下是稳定和可预测的，并且必须内置一些冗余。
这或许也能够解释软银孙正义为什么选择340亿美元收购arm，同时又以40亿美元获得英伟达4.9%的股份，成为后者第四大股东。
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