消費領域蘋果仍是風向標，平板廠商紛紛轉型

2016年消費電子存量日趨穩定，智能手機、PC、液晶電視等終端的滲透率日趨飽和，競爭格局呈現出明顯的國產化趨勢，2017年越來越多的中國消費電子公司將從終端領域向更深入的供應鏈環節布局進行競爭。

手機是目前所有智能設備中出貨量最大的終端，根據IDC最近剛發布的2016年中國智能手機銷量數據，OPPO、華為、VIVO位代表的國產手機分居前三位，將蘋果甩到了第四位，而小米則成為了第五名。至于2013年的中國手機出貨冠軍三星，則在2015年就跌出了前五，與三星一起消失在前五名單的還包括聯想。

國產手機集體戰勝洋品牌代表著手機產業在品牌、核心零組件、組裝等多個方面已經達到全球領先地位，許多最新的技術和工藝如OLED屏、無線充電、玻璃機殼+不銹鋼中框、雙電芯、SIP模組等創新技術開始被優先用到國產旗艦機型中。此外，入門級千元智能手機也在國產廠商的推動下，將以往用于旗艦產品的雙攝、指紋、防水等功能逐漸向中低端滲透。

當然，盡管蘋果、三星在中國市場的出貨量被國產手機超越，但是無論從技術儲備、供應鏈掌控、還是利潤率上，中國手機仍有不小的追趕距離。在消費電子領域，蘋果、三星等巨頭仍將在一段時間內引領產品的形態以及趨勢變化。因此，蘋果下一代智能產品的發展仍將成為2017年手機產品的一個風向標。

2016年，蘋果最新的手機產品中，防水、雙攝像頭成為業界關注的重點。OLED是自發光結構，不需要背光源，體積可以更輕薄且更加節能。此外，OLED色域廣、對比度高、動態響應快（<0.2ms）和柔性等優點使得其在顯示領域包括手機、可穿戴設備、汽車、電腦等領域有著潛在的應用價值。從目前的傳聞來看，2017年iphone8(下一代iphone)很可能會采用OLED屏，這將進一步推動OLED屏的普及化。OPPO、vivo、華為、小米、金立等國內幾大智能手機品牌均已推出搭載OLED屏的高端機型。預計2017年智能手機用OLED面板的出貨量將達超過5億，較2016年增長58%。IHS數據顯示，2017年全球智能手機OLED市場營收將達到153億美元，2018年將超過LCD。

2017年，智能手機用中小OLED產能將持續釋放。海外大廠如LG、JDI的產能都將在2017年大量釋放，國內京東方也將在2017年實現量產，加上三星、和輝、信利等產能的逐步釋放。OLED產能不足的問題將得到進一步解決。

除了OLED屏，無線充電也將隨著防水要求的提升快速普及。根據IDC預計，2018年無線充電發射器和接收器的市場規模將分別達到5.5億美元和16.6億美元，手機和可穿戴設備的無線充電技術市場規模將分別達到5.99億美元和1.61億美元。隨著蘋果、三星等旗艦產品逐漸搭載無線充電技術，預測未來消費電子將迎來無線充電熱潮。這將對整個無線充電產業鏈產生利好：包括解決方案供應商、電源芯片、傳輸線圈、電感材料、模組制造等環節。

此外，由于無線充電對于金屬機殼有沖突，因此類似于玻璃、陶瓷等非金屬機殼將大行其道。除了小米MAX的陶瓷機殼受限于產能無法上量外，2017年玻璃機殼+不銹鋼中框將成為主流趨勢，并有望在新一代iphone中采用。

3D攝像頭是否有可能被下一代iphone采用，目前還在存疑階段。國內的手機廠商保千里此前曾推出首款VR手機，但更多是以噱頭為主，缺乏實際應用。根據海外媒體報道，蘋果正在與韓國LG旗下材料和組件公司LG Innotek合作開發支持3D攝影的新款雙攝像頭模組。LG Innotek是iPhone7plus的雙攝像頭模組供應商，具有3D攝像頭及相關技術，該公司的3D攝像頭技術曾用于LG Optimus3D手機。結合蘋果公司的相關專利，蘋果采用3D攝像頭可能實現立體繪制的能力，如實現面部識別、手勢識別等功能。若2017年蘋果采用3D攝像頭，很有可能帶動國產手機廠商跟進。

最后，盡管手機主芯片的參數競爭已經不再是廠商宣傳的重點。在5G芯片成功商用化來救市之前，高通、MTK、展訊在內的手機芯片廠商都面臨量增但利潤下降的困境。因此，手機芯片商在積極開發新的賣點。比如高通就推出了千兆LTE芯片“Snapdragon X16 LTE，主打“4.75G”概念，不過由于目前運營商的布網還不支持千兆LTE，因此這項舉動似乎有點過于超前。未來手機也會增加人工智能和機器視覺，比如雙攝等應用，但這個時間點還不會這么快。

在國產手機迅猛前進的同時，平板電腦的銷量卻在持續下滑。智能手機大屏化、筆記本電腦超輕超薄化發展，以及智能電視（網絡機頂盒）觀看網絡視頻等因素導致了平板被冷落。根據調研機構IDC的數據，2016年全年，全球平板電腦銷量比上一年下降15.6%，降至1.784億臺。該公司報告稱，許多消費者不再喜歡“純平板”電腦，他們更傾向于帶鍵盤的1/2設備。目前排在全球前五的平板電腦廠商包括蘋果、三星、聯想、亞馬遜以及華為。至于中國大量的白牌平板廠商則在逃離平板市場的同時，積極轉型手表、VR等智能硬件。

軟硬件優化成智能硬件核心競爭力

說到智能硬件就不得不提到2014年11月發布的智能音響亞馬遜Echo，在智能家居市場出貨普遍不大的情況下，亞馬遜Echo成長為在美國市場銷量達510萬的冠軍，同時也帶動了智能家庭音響/助手市場的興起。

據Forrester研究統計，截至2016年年底，亞馬遜共賣出600萬臺Amazon Echo設備。而在2017年CES上，亞馬遜最新的智能語音終端Alexa大放異彩，成為了智能家居板塊人氣最高的明星。LG、GE、福特以及眾多企業宣布自家的小部件、家用電器，甚至汽車都可以連接到Alexa。它現在有7000項“技能”，銷售量超過500萬個。從商業和生態上，亞馬遜ECHO已經成為最成功的智能家居產品。

在軟硬件優化方面，亞馬遜ECHO做了有針對性的改進。為了能讓用戶在家中的任何位置都能喚醒Echo，亞馬遜設計了一個名為“ARS”的自動語音識別處理系統。ARS由七個麥克風和一個音頻信號過濾系統構成。七個麥克風組成的列陣能讓Echo捕捉到環境中的細微聲音，音頻信號過濾系統過濾掉環境噪音，從而辨別出人聲。根據IHS Markit負責MEMS和傳感器的資深分析師Marwan Boustany表示，Echo采用了樓氏電子(Knowles)的MEMS麥克風。同時，ECHO也采用了德州儀器(Texas Instruments；TI)的媒體處理器DM3725，此外，高通(Qualcomm) Atheros QCA6234應用專用標準處理器則用于提供其連接性。有分析師認為，TI的這顆SoC的關鍵在于整合了DSP，甚至可能是GPU。在實現人工智能以及機器識別方面，GPU將發揮越來越大的作用。

針對智能硬件的市場競爭正在芯片原廠中展開，目前有幾家提供微控制器(MCU)和連接用ASSP的供貨商可能在此領域展開競爭，包括Apple、博通(Broadcom)、賽普拉斯(Cypress)、微芯科技(Microchip)、恩智浦(NXP)、瑞薩(Renesas)、意法半導體(STMicroelectronics)以及芯科科技(Silicon Labs)等。對于諸如Echo這一類的語音助理產品，提高性能的關鍵在于遠場語音擷取能力、波束成型與處理速度等。因此擁有較高處理性能的MCU以及嵌入式DSP將成為市場的主流需求。

從芯片到算法，人工智能的應用范圍越來越廣

嚴格來說，人工智能不算是一個產業，而是一種技術。在以往，人工智能主要被更多運用在服務器端，比如阿里、亞馬遜在內的云計算服務商都將機器學習平臺嵌入其中作為增強其競爭實力和吸引更多用戶的方式。

事實上，在未來的智能硬件的終端競爭中，人工智能（AI）將產生越來越大的作用。對于硬件廠商來說，這顯然將利好類似于GPU、FGPA廠商。比如GPU巨頭英偉達（NVIDIA）去年的股價就屢創新高，凸顯出市場對人工智能硬件領域的追捧。與CPU相比，GPU擁有更多的處理單元。GPU之所以能夠迅速發展，主要原因是GPU針對密集的、高并行的計算，這正是圖像渲染所需要的。正是因為GPU特別適合大規模并行運算的特點，因此GPU在深度學習領域發揮著巨大的作用。

2011年吳恩達率先將其應用于谷歌大腦中便取得驚人效果，結果表明12 顆NVIDIAD 的GPU 可以提供相當于2000 顆CPU 的深度學習性能，之后紐約大學、多倫多大學以及瑞士人工智能實驗室的研究人員紛紛在GPU 上加速其深度神經網絡。

根據英偉達公開宣布的消息來看，在短短兩年里，與NVIDIA在深度學習方面展開合作的企業便激增了近35倍，增至3，400多家企業，涉及醫療、生命科學、能源、金融服務、汽車、制造業以及娛樂業等多個領域。當然，GPU也有一定的局限性。學術界和產業界研究已經證明，運行深度學習算法中實現同樣的性能，GPU所需功耗遠大于FPGA。

目前的FPGA市場由Xilinx和Altera主導，兩者共同占有85%的市場份額，其中Altera在2015年被intel以167億美元收購（此交易為intel有史以來涉及金額最大的一次收購案例），另一家Xilinx則選擇與IBM進行深度合作，背后都體現了FPGA在人工智能時代的重要地位。

中國科學院計算所研究員、寒武紀深度學習處理器芯片創始人陳云霽博士就指出：通過設計專門的指令集、微結構、人工神經元電路、存儲層次，有可能在3~5 年內將深度學習模型的類腦計算機的智能處理效率提升萬倍（相對于谷歌大腦）。

提升萬倍的意義在于，可以把谷歌大腦這樣的深度學習超級計算機放到手機中，幫助我們本地、實時完成各種圖像、語音和文本的理解和識別；更重要的是，具備實時訓練的能力之后，就可以不間斷地通過觀察人的行為不斷提升其能力，成為我們生活中離不開的智能助理。人機圍棋大戰中的谷歌“阿爾法狗”（AlphaGo）使用了約170個圖形處理器（GPU）和1200個中央處理器（CPU），這些設備需要占用一個機房，還要配備大功率的空調，以及多名專家進行系統維護。AlphaGo 目前用的芯片數量，將來如果換成中國人研制的“寒武紀”架構的芯片，估計一個小盒子就全裝下了。這意味著“阿爾法狗”將可以跑得更快些。

對于中國廠商來說，目前主要是通過算法切入到人工智能領域。目前包括 Mobileye、商湯科技、地平線機器人等著名人工智能公司都在進行核心算法芯片化的工作。據了解，2011年就進入深度學習領域的商湯科技在與微軟、谷歌、百度等國際巨頭的比拼中毫不遜色，并在2014年全球圖像識別大賽中獲得了第二的名詞，僅次于谷歌。在手機領域，商湯科技目前的合作伙伴包括中國一線品牌客戶，如華為、小米、奇酷、OPPO、Nubia等。

目前針對手機的機器學習已經有了很多應用，比如2016年很流行的雙攝像頭，就需要通過深度學習來對雙攝進行深度處理。此外，圖像識別也可以用于對手機相冊進行自動分類。據介紹，目前華為、小米的云相冊就采用商湯科技的引擎支持。而OPPO R9S的人像拍照虛化，以及Nubia手機的智能濾鏡也是由商湯提供算法。從商用角度來看，未來這些算法公司的主要方向是將算法芯片化。