1、 Brought to you by Informa Tech 2020-11-10 5G 数字世界 建于芯片之上 01 2020 Omdia. All rights reserved. Unauthorized reproduction prohibited. 目录 1. 内容摘要 2 2. 通信驱动互联世界 3 2.1. 通信技术开启互联世界规模化 3 2.2. 芯片奠定互联世界根基 4 3. 5G+AI 建立应用场景基础 6 3.1. 数据需求促进 5G 与 AI 碰撞 6 3.2. 智能手机中的 5G+AI 6 3.3. 其它多场景 5G+AI 应用 7 4. 发现物联网络新商业价值
2、9 4.1. 5G 网络升级催化新一代应用场景 9 4.2. 消费市场应用场景 11 4.3. 工业/企业/市政应用场景 12 4.4. 汽车市场应用场景 14 5. 芯片承载垂直应用场景 17 5.1. 5G 芯片承载消费终端场景 17 5.2. 5G 芯片承载工业终端场景 18 5.3. 5G 芯片承载汽车应用场景 21 6. 物联世界中 5G 芯片竞争格局 23 6.1. 5G 时代芯片厂商的竞争与角色 23 6.2. 全距离通讯方案在 5G 时代中的重要性 24 7. 结论与建议 26 Appendix 27 02 2020 Omdia. All rights reserved. Un
3、authorized reproduction prohibited. 1. 内容摘要 2020 年注定是不平凡的一年，在这一年中，全球许多运营商在政府的推动下， 展开了竞争更加激烈的 5G 网络大规模商业部署以及垂直行业应用试点。一场蔓延 全球的 COVID-19 疫情，不仅延缓了 5G 网络与互联世界的快速发展进程，也对全球 消费者的使用习惯产生了深远的影响。同时，也让我们有更多的时间，从另外的角 度对未来 5G 和互联世界进行更深层的思考。 芯片在整个软硬件生态与应用场景中，贯穿了几乎所有的硬件领域与垂直应 用，承载了数据收集、数据流动、数据储存与数据处理的各个关键环节。通过芯片 对整个
4、数字化世界的赋能，数据得以在云管边端之间汇聚，流动，分发和处理，形 成了一个以蜂窝网络、通信芯片、手机终端、CPE、可穿戴、软件平台等元素组成 的数字化世界。在这样的系统中，技术将共生共存并共同融合发展，尖端技术的深 度融合和反复迭代将实现更大的商业价值。 5G 与 AI 正在结合行业特点，为消费电子领域提供个人的智能化需求服务，为 工业电子领域提供工业体系的支撑，使商业社会更加智能，在泛连接领域探索充满 创新的全新连接可能性。 由于技术壁垒和市场因素的存在，目前在全球范围内拥有全场景通信芯片解决 方案的芯片厂商仅有为数不多的几家，芯片企业正在积极抓住市场与时代的机遇， 继续完善芯片产品生态的
5、建设与对应用场景的深刻认识，为市场与应用场景提供有 竞争力的解决方案，从而为即将到来的全面数字化时代的互联世界打下坚实的基 础。 03 2020 Omdia. All rights reserved. Unauthorized reproduction prohibited. 2. 通信驱动互联世界 2.1. 通信技术开启互联世界规模化 计算机与计算机通过固定的通信线路连接实现了第一代基于个人电脑的互联 网，随着智能手机的兴起，基于移动通信技术的移动互联网不但连接了计算机，还 连接了手机和手机背后的人，而正在兴起的物联网，通过多种通信方式，实现人与 人，物与物，人与物的复杂网络。 在过去的十几
6、年中，物联网（IoT）一词出现，并成为工业和消费市场中的主流 技术趋势，这些在“实物”之间通信的技术带来了极大的便利。数字化与通信技术 的发展为扩大互联网涵盖领域奠定了坚实的基础。当技术手段尚不能实现广泛的数 字化以及网络化时，对于物联网络未来的畅想就已经开始，并伴随着蜂窝网络、无 线局域网、短距离通信等互联技术逐步升级而逐渐成熟，在各行各业以及消费者的 身边，形成了一个个规模不同的行业生态圈。随着通信技术的发展，尤其是基于蜂 窝网络的远程通信技术一次次更新换代，智能手机等消费市场互联产品成为人们接 触互联网的关键入口。目前物联网连接数将三倍于移动互联网的增速，万物互联世 界的规模再一次进入爆
7、发期。 图表 1 物联网络通信技术的发展路线 04 2020 Omdia. All rights reserved. Unauthorized reproduction prohibited. 早期 2G/3G 以及 4G 在物联网的发展中起到了重要作用，但是由于这些标准并 非为物联网而设计，在面对迅速增长的设备数以及更高的带宽要求时，便有些捉襟 见肘，且缺乏与其他蓝牙、Wi-Fi、Zigbee 等短距离通信技术进行竞争的差异化优 势。因此设备数量高达百亿以上的物联网并非是蜂窝通信技术的传统目标市场，也 限制了物联设备数量的增长。应用更加灵活、场景多样化、性能更高的 5G 技术的 出现有望改变
8、这一现状，以更强的性能与应用灵活性，满足消费、工业、商业等场 景的互联需求，开启物联网设备新一波规模化普及的起点。 2.2. 芯片奠定互联世界根基 在万物互联世界的架构中，数据完成了从采集处理提炼反馈的生命周 期，无论是在消费电子领域还是工业企业应用，基本过程都可以归纳为这样的闭 环。实现这个闭环的关键主要是三类芯片，即：传感芯片、处理芯片、通信芯片， 在数据流动过程中的协作支撑起了个人娱乐、互联工作/家庭，乃至工业物联和车联 网的生态基础。每当这些关键芯片发生技术上的升级，都会迅速驱动相应的应用升 级，或产生新的应用形式。同时，社会对未来应用的高要求也在引领着芯片产业的 发展。芯片与应用，作
9、为整个物联网络中的底层和顶层，形成了长久的相辅相成， 相互促进的关系。 传感芯片位于物联网络的前端，直接感知现实世界并将其转化为数字信号，其 感知精细度与速度是关键性能指标。随着感知对象以及颗粒度的要求日益提升，传 感芯片也从处理简单信号进化为能够在毫秒级时间内感知并产生大量的数据流，在 物联网络中的作用愈发凸显。尤其是在多维度感知且数据量极大的应用中，传感芯 图表 2 以三类芯片为硬件核心的物联架构圈 05 2020 Omdia. All rights reserved. Unauthorized reproduction prohibited. 片的性能基本决定了整个系统的运行质量。例如城
10、市高清视频设备的图像传感器、 3D 结构光芯片等。 处理芯片是互联设备中的核心角色，承担了来自人机界面、传感器、本地软 件、云端等的所有数据处理，并且能够根据算法对数据进行快速的信息发掘。集成 了多种芯片及模块的系统级芯片 SoC、擅长并行处理的 MPU、应用灵活的 FPGA、 处理数字信号的 DSP、模数/数模转换的 ADC/CDA 芯片，以及电源管理 PMIC、音频 芯片等等。在所有的互联设备中，都搭载了此类处理芯片来进行核心功能的实现。 在未来的互联世界中，集成度更高、功能更多更强、功耗更低将成为处理芯片普遍 的发展方向。 通信芯片是设备与外界交流的关键器件，承担着物联网络中各节点间高效
11、的数 据传输与编解码。不仅包括 2/3/4/5G 等蜂窝网络制式，也包括蓝牙、Wi-Fi、NB- IoT，以及超远距离的 GNSS 导航系统等通信制式。为了达到复杂的数据传输目的， 一台设备往往搭载不止一种类型的通信芯片，并且支持多个网络制式。通信芯片的 数据处理与传输性能随着应用对数据传输的增长而日益复杂。在 5G 时代，已经要 求通信芯片可以处理 Gbit/s 级别带宽的数据流，并且在一些关键任务应用中，能够 实现毫秒级通信时延。这些通信芯片的核心性能（制式、功耗、带宽）成为了推动 设备互联属性的关键指标，同时也成为了限制更高阶互联应用的瓶颈。 06 2020 Omdia. All rig
12、hts reserved. Unauthorized reproduction prohibited. 3. 5G+AI 建立应用场景基 础 3.1. 数据需求促进 5G 与 AI 碰撞 相较 5G 技术，AI 技术的落地更早，虽然从整体而言，目前的 AI 技术还处在比 较早期的“弱”智能时代，但从一定程度上实现了 AI 所追求的四大技能：感知感知、学学 习习、抽象抽象、推理推理。然而随着应用需求的进一步提高，AI 技术所要处理的数据量，挖 掘的深度与广度都有很大提升。因此人工智能的形式逐渐趋于模拟人脑的结构与工 作模型，更自主地通过机器学习算法来自我训练与推理，在下一阶段有望发展到通 用、多
13、模态的人工智能阶段，从而能够执行更复杂、颗粒度更小的数据分析，持续 进行数据结构化的训练，形成针对不同用例而高度灵活的解决方案。 5G 与 AI 技术因此在终端设备上发生碰撞，二者的交集正是海量的数据需求： 5G 技术为终端提供更大的数据通道，而 AI 加速引擎技术为处理海量应用数据提供 更高性能的处理工具，进一步优化用户与设备的交互方式。由于移动终端对功耗和 集成度的苛刻要求，具备技术优势的 IC 企业利用更先进的制程，将 5G 基带、 GPU、CPU、NPU 等集成到一块 SoC 芯片中，利用 AI 加速器核心对大规模的并行数 据计算进行优化，从而可以在处理大量低精度数据的过程中，完成训练
14、和推断，可 以更好地发挥设备在 AI 应用中的最大性能，本地应用利用本地 AI 算力进行计算和 优化，而数据量更大，交互式更强，算力要求高的应用就通过 5G 的高速通信渠 道，与云端协同处理，避免了算力与存储的浪费。 3.2. 智能手机中的 5G+AI 现阶段的智能手机已经成为消费者与智能互联世界之间最主要的接口，也是最 强大的手持计算中心。我们拥有的每部智能手机都比 1969 年将阿波罗登月的美国 NASA 超级计算机拥有更强大的计算能力。 移动处理器拥有的强大算力以及 AI 算法带来了广泛的可能性。从安全角度来 看，AI 使内置的 2D 或 3D 摄像机能够识别所有者的面部或表情细节，并在
15、解锁手机 或授权付款时在数十毫秒内识别出用户。AI 算法需要频繁的自我训练和更新过程， 因此可以记住并从每次扫描中学习，并更新面部可能随年龄，化妆，天气等变化的 特征点，防止面具、照片等形式的错误识别。截至目前，该技术已达到支付级别的 安全性，并已被在线支付广泛采用。 智能手机用户的另一个痛点是摄影，尤其是随着在线社交的发展，人们渴望发 布生活中点点滴滴的照片。拍摄照片通常取决于镜头的参数以及传感器和拍照技 能，例如调节光圈，快门，白平衡，构图等。限制了普通用户制作出令人满意的照 片。使用 AI 的摄影技术看起来像傻瓜式摄影，但远远超出了傻瓜式摄影的要求，它 07 2020 Omdia. Al
16、l rights reserved. Unauthorized reproduction prohibited. 极大地改善了摄影质量。由 AI 算法驱动，摄影模块能够识别数百种不同的场景，计 算照明条件，然后自动调整参数并匹配相机模式。此外，它可以在复杂的背景和光 照条件中准确识别人脸，并根据面部特征分析美化人脸。因此，即使是业余爱好者 也可以使用支持 AI 的智能手机拍摄出非常专业的照片。 对于 VR / AR 应用程序，那些扩展现实（XR）技术的未来发展很大程度上取决 于体验质量以及丰富和有吸引力的应用。就体验感受而言，VR 需要分别为两只眼睛 提供两个感知上扩大数百倍的显示区域，因此超
17、高像素密度的显示成为提高体验的 关键。这给图形处理能力和网络带宽带来了巨大挑战。考虑到大多数交互式 AR/VR 场景将同时使用本地和云计算能力，因此 5G 网络的带宽优势成为了解决痛点的关 键之一。 对于 AR 应用来说，首先需要准确识别真实场景，因此其对更强大和实时的图 形处理以及网络响应速度的技术要求实际上更高。目前，针对此类应用实施实时处 理的成本相当可观。市场上的更多竞争将带来巨大的增长机会，从而降低普通消费 者的成本。本土 IC 设计和基础设施公司也将在市场中扮演重要角色。 除此之外，AI 技术将语音相关的应用从基础的传达上升至了更加智慧的程度。 当用户在嘈杂背景下通话时，语音处理算
18、法可以准确识别通话与背景噪音的特征并 剔除噪音的成分，提高通话质量。并且可以对语音场景进行准确识别，针对不同的 场景匹配更加适合的语音算法。更进一步，先进的语音 AI 算法可以自行理解语义， 即使是在方言或语法不准确的条件下，通过对语义的理解来支持连续对话的场景， 使人机交互界面往听觉交互的方向发展。在达到语义理解之后，实时 AI 翻译功能便 得以实现。 这些先进而复杂的算法带来了大量的计算和存储需求，如今许多智能手机都配 备了专用的 AI 芯片来接管 CPU 的工作，从而以更少的功耗实现更快的图像处理。 当本地计算能力无法处理更大的处理任务时，云 AI 平台将能够接管并远程处理识别 或优化。
19、鉴于智能手机照片的分辨率不断提高，本地处理难度提高，伴随 5G 的出 现，预计该模式在不久的将来会越来越流行。整个传输+云处理可以在极短的时间 内执行完成，在体验上与完整的本地处理相同。本地和云 AI 处理很可能会长期共存 和协作，以最大程度地提高系统级的工作效率并优化网络数据流和计算能力的使 用。 3.3. 其它多场景 5G+AI 应用 除手机端的大量应用之外，具备 AI 计算能力的芯片结合 5G 网络还能为而更多 的工业、服务业、城市治理等垂直行业带来巨大的改变。尽管整个 AI 市场正在以两 位数的增长率快速成长，但在智能家居和工业等领域的 AI 技术资源和专家仍然非常 有限，仍需从以下几
20、个角度进行完善： 规模：即时访问数千台机器和传感器，以执行复杂而精细的数据分析 性能：具有足够的功耗，可快速处理差异化的 AI 工作负载 质量：通过准确可靠的模型和适当的输入数据进行结构化数据和系统培训 08 2020 Omdia. All rights reserved. Unauthorized reproduction prohibited. 定制：针对不同用例的灵活且可调整的解决方案-可扩展的平台，以确保获 利的业务案例 图表 3 AI+芯片在多场景中的实际应用 以端侧实现 AI 功能的芯片搭载应用为例，在一定程度上满足了上述方面之后， 智能监控设备可以在本地进行一定的图像分析处理，提
21、取关键信息，减轻后端以及 云端的带宽及算力压力；电网巡检机器人可以自动识别不同的电网安全隐患；智能 家居设备可以通过对用户生活规律习惯的感知，自动对温湿度、遮光、照明、电器 等设备进行调节。 在对时延要求极为严苛的应用中，往往对带宽的需求并没有那么高，因此边端 侧的 AI 运用可以有效降低 5G 网络的带宽压力，提高通信的效率，并且，在一些隐 私敏感的应用中，边端侧实现的 AI 功能可以将敏感信息在本地进行最大限度的处 理，避免敏感信息上云而带来的安全担忧，因此，即使云端拥有最强的 AI 算力，边 端侧的 AI 功能的实现仍然能够优化整体架构的效率与提高算力部署的灵活度。 09 2020 Om
22、dia. All rights reserved. Unauthorized reproduction prohibited. 4. 发现物联网络新商业价 值 4.1. 5G 网络升级催化新一代应用场景 就像几百年前的“大航海”一样，新世界的发现吸引并鼓励人们离开固有的思 维框架，去探索世界，连接世界各地并创造财富。随着社会进入由 5G 推动的新互 联世界，新的想法，新的应用和新的商业价值必将随之产生。 在 2G 和 3G 时代，即使移动网络仅支持文本和图像传输，消费者仍对其带来的 价值而感到惊讶。进入 4G 时代以来，已经在 4G 技术的基础上探索了巨大的商业价 值，为线上内容供应商和用户打
23、开了一扇新世界的大门。基于视频、游戏的应用程 序充满着人们生活的每个角落，一款流行短视频 APP 的日活跃用户即可超 4 亿，各 知名线上视频平台也收获了 2 亿左右的日活用户，成为了中国乃至全球互联网经济 的重要驱动力量，在短短数年中取得了难以置信的成功。电视，台式 PC 等固定设 备的娱乐属性迅速淡化，移动设备成为了人们获取娱乐内容的重要入口。 同样，5G 将带来信息时代的更深层的变革，尽管展望 5G 的未来应用相当考验 想象力，但可以肯定的是，即将到来的革命将与几年前的 4G 一样惊人。更需要转 变固有的思维方式，认识到 5G 将如何改变用户与数字化世界的交互方式，以及对 垂直行业的模式
24、影响。 与 4G 相比，5G 网络所具备最显著的特征是它的网络管理技术，即“网络切 片”，可以使运营商基于单个 5G 网络的物理层构造多张虚拟网络，以应对增强移 动宽带、海量机器通信、超可靠低时延通信这三种场景的需求。无论是高带宽的 AR/ VR，在线超高清视频，广覆盖的智慧城市项目，还是低延迟的工业机器/移动 性，5G 网络提供了最为关键的应用灵活性，而且费用可以按要求进行调整，还可以 根据需要来重新利用切片，下图简单阐述了三类场景切片的特色基础应用： 10 2020 Omdia. All rights reserved. Unauthorized reproduction prohibit
25、ed. 图表 4 5G三大场景的典型应用 图 5 中显示了三大场景中的一些典型应用初步落地普及重度使用的时间线 预测。除了已经初步普及的手机等应用外，从 2020 年起，将有更多的消费多媒体 类与企业商用领域应用进入实践，并在 2023 年前后形成成熟的应用模式。又以消 费类多媒体、工业/企业/市政以及汽车应用为代表。 消费领域主要包括 5G 手机终端上的应用，固定无线宽带和 AR/VR 的应用， 主要属于 eMBB 增强移动带宽的应用场景。我们预计这个应用场景会率先落地部 署。 图表 5 网络三大场景中典型应用的发展时间线 11 2020 Omdia. All rights reserved
26、. Unauthorized reproduction prohibited. 工业/企业/市政领域范围比较广，海量机器广覆盖的应用场景主要包括资产 管理，智慧城市，能源和市政设施远程监控，超可靠低时延应用场景主要包括工业 自动化，工业机器人和无人机的应用。 在车联网和无人驾驶领域，随着法律法规的完善，车联网标准和 5G 超可靠 低时延标准的落地，无人驾驶汽车技术的成熟，无人驾驶领域市场潜力巨大。 从中长期角度而言，随着切片技术与商业模式的进一步成熟，这三类领域中将 增加更多有趣的应用场景，比如远程工程机械、远程实时手术、虚拟旅游体验、自 动驾驶公交等等。从下图不难发现，无人化、远程化、规模化
27、将成为未来物联网络 的关键词： 4.2. 消费市场应用场景 消费电子市场包括了游戏、视频、电视等应用，也涵盖大量 2B 行业场景：体 育、医疗保健、远程监控、教育、零售等等，以多媒体相关为主要应用。Omdia 估 计，到 2023 年，整个消费多媒体市场总额将从 2018 年的 6490 亿美元增长到 9000 亿美元以上。消费者和 B2B 娱乐和媒体收入将占主导地位，占市场总额的 90%。此 类应用对移动网络提出了苛刻的高带宽、低时延需求。对于在线云游戏、VR/AR、 超高清视频直播、实时远程医疗等新兴应用，带宽与时延成为了限制进一步发展的 瓶颈与痛点。由 5G 网络提供的增强移动宽带（eM
28、BB）体验将在解决这些瓶颈的同 时，为这一目前最大的 5G 用例市场中创造出前所未有的体验与新商业模式。 无论是电子游戏、高清直播还是线上购物，消费应用升级的关键在于人机交互 的方式，即人机之间通过触觉（例如按动按钮），听觉（例如语音识别），视觉 图表 6 无人化、远程化、规模化将成为未来物联世界关键 12 2020 Omdia. All rights reserved. Unauthorized reproduction prohibited. （例如图形 UI，手势，面部表情识别）等进行沟通和交互。未来更高水平的人机交 互将涉及海量信息流的交换，并且通过 AI 技术深刻理解和分析用户的行为
29、或思想。 例如，眼球跟踪，手势跟踪，脑电波或微表情阅读可以帮助用户从控制终端设备中 解放双手。此类高级交互的基础不仅需要强大的硬件指标，而且还包括复杂的算 法，包括实时感测/图像处理和复杂并行计算能力。 对于实时性要求较高的应用，如多人在线云游戏、VR/AR 沉浸式体验等，实现 20ms 以下的低时延是解决瓶颈的关键因素。4G 等移动通信技术（50-100ms）尚不 能满足这类需求，在云游戏中难以实现多人协作的完美契合；VR/AR 应用中容易由 于视频延迟而严重影响体验，需要 5-10ms 级别的时延才能实现高互动性的高阶 VR 体验。在实现了超低时延的前提下，大带宽实现的高清高帧率的视频流进
30、一步完善 了体验。在一些要求轻量化办公或极致算力的图形渲染应用中，通信时延的缩短使 云电脑具备实用的意义，既可以解决大企业 IT 安全管理集中化的难题，也可以在图 像视频处理、渲染以及建模等高算力应用中突破以往个人终端算力的瓶颈，借助云 端算力完成任务。在这样的场景下，个人面前的只是一台装有 I/O 接口、网卡与显 示器的终端，作为用户与云端的交互界面。时延的降低使交互体验与本地无异，且 配置灵活性与安全性大大增强。 当痛点逐一被 5G 网络的高带宽低时延解决之后，远程、高清、实时、多人的 移动应用将迎来发展契机，以及商业模式的改变。以体育或娱乐直播为例，基于 eMBB 的超高清信号传输通道与
31、高清终端设备的结合触发了新的收益模式。主办方 从运营商获取专有网络通道，将网络入口以门票的方式发售给场外的远程观众，使 他们在手机、电视、VR 眼镜等 5G 高清终端上获得近乎现场的视听体验。并且，直 播方可以提供基于无人机等拍摄手段的全方位直播角度，场外观众可以自由选择视 角或回放，感受场内观众所难以获得的体验。在这种商业形式下，消费者获得了前 所未有的娱乐体验，运营商、主办方、终端商都可以获得新的盈利渠道。仅以体育 行业为例，这一场景的实现预计每年将带来数十亿美元的额外营收。 4.3. 工业/企业/市政应用场景 从 2G 时代开始，蜂窝通信模组已经在工业/企业/市政市场中大量应用，随着 政
32、府对 2G/3G 迁移转网的推动，4G 模组迅速替代原本 2G/3G 模组的业务场景，但 却不能完全满足一些对高可靠性、低时延以及一体化网络的苛刻要求。传统的 3G/4G 公用网络管道也无法为工业行业的需求提供差异化的通信服务，采用昂贵的 光纤专网或 LTE 专网限制了更广泛的使用。 Omdia 在今年 6 月就工业领域对 5G 技术的具体期望征求了全球超过 100 家工 业企业的意见，可以看作是工业企业市场对于 5G 最基本的兴趣点。其中，期望 5G 网络能够增强商业的灵活性和创造新的业务流排在第一二位并遥遥领先。这一现象 反映企业用户对 5G 的观点已经超越了传统的物联网络本身，即不仅仅是
33、作为生产 经营的辅助手段，而是产业转型升级的关键工具。 13 2020 Omdia. All rights reserved. Unauthorized reproduction prohibited. 在市政，石油，能源，电力和流程制造业中，各种通信模组已经广泛安装在各 类设备，仪器和仪表上，这些工业物联网的应用场景往往同时拥有数以万计的联网 设备，这些通信模组将各类传感器收集到的信息上传到远程数据中心和云端服务 器。受到工业 4.0 等技术概念以及制造业升级政策的推动，搭载通信模组设备的数 量将迎来飞速的增长。Omdia 估计，2024 年互联设备的出货量约为 60 亿，到 2030 年将
34、迅速增长至 350 亿，而其中 50%的需求来自亚太市场。根据调查，全球数十家 已经部署 5G 的运营商都将未来的盈利重心放在企业、市政，工业物联网等场景 上，进一步表明了对这一市场的信心。 5G 网络的海量机器通信（mMTC）切片的海量高密度接入与可靠性在这些场景 中起到了至关重要的作用。并且经过改良的 5G 低功耗特性，可以在授权和未授权 的频段操作，提供更灵活的网络覆盖，使大型物联网络的成本大大降低，从而推动 更多垂直行业进入大规模物联网的应用。随着 NB IoT 正式成为 5G 标准， 凭借 “大 连接、广覆盖、低功耗、高安全”的特点，得到全球主流运营商、设备商、芯片厂 商的支持，众多
35、工业/企业/市政垂直行业将加快技术研发和产业化。 在电子制造，自动化配电，汽车制造、等工业场景中，大量的生产数据和产品 数据也需要进行实时监测与上传汇总，工业机器人和加工设备或对于通信有微秒级 的低时延要求，工业物联网还要求通信基础设施有极高的可靠性与可扩展性，与此 同时，企业主对网络的安全性也有很高的要求，并且网络部署与运营成本可控。使 用 5G 网络的 uRLLC 切片可以满足需要高度精准度与低时延的自动化控制要求。 除了海量机器以及超低时延场景之外，工业物联网中也有大量需要高清图像与 视频处理的移动场景。例如基于 AGV，移动机器人，无人机的室内和室外电力线巡 检、野外施工作业，油气勘探
36、等。除 5G 辅助高精度室内外定位之外，要求移动设 备远程上传高清晰度的图像或视频，在云端进行处理。既要求地理上的移动性和覆 盖范围，也要求通信模块有更高的能效，最重要的是 Gbit/s 级别的高带宽。此类对 数据吞吐量要求极高的应用则将依赖于 5G 网络的增强移动宽带（eMBB）切片技 术。 图表 7 工业领域对5G的期望与全球5G IoT模组出货预计 14 2020 Omdia. All rights reserved. Unauthorized reproduction prohibited. 4.4. 汽车市场应用场景 汽车应用场景中最耀眼的技术趋势是车联网和无人驾驶。车联网和无人驾驶
37、借 助新一代信息和通信技术，以“云管边端”为主体，实现车内、车与车、车 与路、车与人、车与服务平台的全方位网络连接，将“人、车、路、云”等交通参 与要素有机地联系在一起，提升汽车智能化水平和自动驾驶能力，构建汽车和交通 服务新业态，从而提高交通效率，改善驾乘感受。促进自动驾驶技术创新和应用， 还有利于构建一个智慧的汽车交通场景。 车联网的通信方式 车际网络实现智能网联汽车之间、智能网联汽车与路基设施的通信。智能网联 汽车通过蜂窝网络 2G/3G/4G/5G、卫星通信等与车联网服务平台通信，传输车辆数 据，接受服务平台下达指令。直连模式的车际网络通过 LTE-V2X、IEEE 802.11p 和
38、射 频通信（RFID）等技术与附近车辆和路基设施进行信息传递。 图表 8 基于云的车联网通信技术与应用 在智能汽车内部，智能网联汽车通过 Wi-Fi、蓝牙或蜂窝移动通信技术与用户的 移动智能终端进行信息传递。智能网联汽车内部电子器件之间通过现场 CAN 总线、 LIN 总线等方式进行信息交互，以及 Wi-Fi、RFID、蓝牙、红外线、NFC 等无线通信 方式。 15 2020 Omdia. All rights reserved. Unauthorized reproduction prohibited. 5G 对车联网和无人驾驶的推动 随 5G 商用和自动驾驶技术的成熟，车联网将产生质变。通
39、信是数据传输的基 础，当前 4G 网络 50ms 左右时延远远无法满足无人驾驶的需求。无人驾驶需要低时 延、高可靠、支持高移动性以及大数据容量的移动通信网络支撑： 低时延：端到端时延在 5ms 以内； 高可靠：误包率在 0.001%以下，而且能在车辆发生拥塞，大量节点共享有 限频谱资源时，仍能够保证传输的可靠性； 支持高速移动：考虑到汽车之间的相对移动，最高相对时速可达 500km/h； 大数据容量：传输数据包至少能承载 1600 字节的信息数据。 5G 网络将催生更丰富的车联网应用场景，包括高速车内数据娱乐、超高清视频 和语音通话，智能座舱，移动热点/办公室/家庭、动态数字地图更新，自动驾驶
40、、 远程驾驶、远程监控，车辆编队等。 智能网联车上的通信模组 智能车中控、智能后视镜，智能驾驶舱还是智能语音交互模块，都需要强大的 车载网络通信技术做基础支撑；T-BOX、OBD 及 OTA 等也逐渐成为每辆汽车的标 配，车载导航、车载终端对话、车车通信以及空中升级等功能的应用和配置需求近 年来也正大幅增加，推动核心车载网络数据通信模块的市场需求持续增长。通信模 组在车联网的应用市场主要分为前装市场和后装市场，目前前装市场比较大，但随 着智能车网联生态逐渐成熟，地方法规不断明确，对现存车辆智能化升级改造和监 控的需求也在上升，比如重型柴油车发动机污染物排放的远程监控，OBD 监测和诊 断数据上
41、传到国家或者运营平台，OTA 远程升级等，所以通信模组的后装市场潜力 巨大。 车载诊断接口 OBD（On-Board Diagnostic）是外接设备与车内总线进行通信的 入口，通过 OBD 接口，可以通过统一诊断服务 UDS（Unified Diagnostic Services）向 ECU 发送读写指令；T-BOX 作为车内与外界进行信息交换的网关，可以发送远程控 制指令到云端服务器，云端服务器再将车主的控制指令发送给智能网联汽车，实现 对汽车的远程控制等功能，例如远程开启空调、车辆预热等；车载综合信息系统 （In-Vehicle Infotainment ，IVI）可以提供实时路况、导航
42、、信息娱乐、故障检测和 辅助驾驶等功能，为乘客带来新的驾乘体验。OTA（Over-The-Air）指通过云端升级 图表 9 互联汽车内部的通信总线与模块 16 2020 Omdia. All rights reserved. Unauthorized reproduction prohibited. 技术，为具有连网功能的设备以按需、易扩展的方式获取系统升级包，并通过 OTA 进行云端升级，完成系统修复和优化的功能。远程升级有助于整车厂商快速修复安 全漏洞和软件故障，成为车联网必备功能。ECU 相当于汽车各个系统的大脑，控制 着如发动机、变速箱、车灯等部件的运行，通过与车内总线相连，各 ECU
43、 之间进行 信息传递。 智能网联车上的通信芯片 无论是当前快速普及应用的 OTA 功能、T-Box 或 OBD，还是当下政府和企业大 力推进的宏观车联网应用，比如智能控制、V2X 通讯、路况侦测、车载娱乐及辅助/ 自动驾驶等，这些都需要汽车在现有通信设施基础上依靠大量的蜂窝通信模组来实 现。 目前车联网 V2X 通信技术有 DSRC 与 LTE-V2X 两大路线：DSRC 发展较早技术较 成熟，缺点是路边设施投入大，技术演进不明；LTE-V2X 信道宽，同步性好。在全 球范围内，随着各国 5G 部署及商用的加速，越来越多的国际主流汽车 OEM 们也都 逐渐从传统 DSRC 方案倾向 LTE-V
44、2X，尤其是中国这一全球最大的汽车市场，政府已 决定强制 C-ITS 和相关安全服务使用 LTE-V2X。国产导航芯片已掌握核心技术自主知 识产权，部分产品通过车规级可靠性认证，兼容多模导航系统。高通成为车联网通 信芯片技术的龙头。中国的紫光展锐、华为、大唐等企业通过参与 LTE-V2X 标准制 定积极布局汽车通信芯片。 国际标准组织 3GPP 宣布 R16 标准冻结，标志 5G 第一个演进版本标准完成，这 也是第一个 5G-V2X 标准（NR V2X 标准），NR-V2X 是从 LTE-V2X 到 5G V2X 的平滑演 进。3GPP 早在 R14 版本就引入了 LTE V2X，随后在 R1
45、5 对 LTE V2X 进行了功能增 强。进入 5G 时代，3GPP R16 版本通过 5G NR 更低的时延、更高的可靠性、更高的 容量来提供更高级的 V2X 服务。强大的 3GPP 生态系统和连续完善的蜂窝网络覆盖 使 R16 版本的 NR V2X 与 LTE V2X 互补和互通，NR-V2X 可以直接利用现有蜂窝网基 础设施，从而大幅降低未来自动驾驶和车联网部署成本，让汽车更加智能安全。 R16 定义支持 25 个 V2X 高级用例，其中主要包括四大领域： 车辆组队行驶，其中领头的车辆向队列中的其他车辆共享信息，从而允许车 队保持较小的车距行驶； 通过扩展的传感器的协作通信，车辆、行人、
46、基础设施单元和 V2X 应用服务 器之间可交换传感器数据和实时视频，从而增强 UE 对周围环境的感知； 通过交换传感器数据和驾驶意图来实现自动驾驶或半自动驾驶； 支持远程驾驶，可帮助处于危险环境中的车辆进行远程驾驶。 17 2020 Omdia. All rights reserved. Unauthorized reproduction prohibited. 5. 芯片承载垂直应用场景 5.1. 5G 芯片承载消费终端场景 前一章的数据分析呈现了在未来 一个较为显著的趋势，在物理世界全 面数字化的时代，线上应用的深度与 广度都有了前所未有的提升，对于用 户的黏性也远超过去弱数字化的时 代。
47、受到蓬勃的线上应用需求驱动， 4G LTE，5G 等高带宽的通信网络以及 高算力，大存储的移动终端的出现完 美顺应了消费者的需求。移动终端中 与 5G 网络对接，处理海量数据吞吐的 关键通信器件基带芯片，因而扮 演了极为核心的角色。作为一种用于 无线电传输和接收数据的数字芯片， 基带芯片主要由 CPU 处理器，信道编 码器，数字信号处理器，调制解调器， 接口模块这 5 个子模块组成，主要承载了通信终端的信息处理功能，包括与网络设 备的信号的接收发送，编解码等。通俗地讲，是终端内部其他软硬件与外部网络的 沟通接口。从方案设计上针对了消费市场对高算力高带宽移动终端的需求，除 5G 手机外，还可搭载
48、包括大量如车载，CPE，可穿戴等等各级别与功能的蜂窝网络终 端设备。 在 5G 芯片推出的早期，由于基带芯片与 SoC 的解决方案技术壁垒与价格高 昂，产量有限，因此只配备了少数高端量产手机。之后随着更多头部芯片厂商的努 力，中端 5G 基带/SoC 方案迅速推出，显著地改善了市场格局，将更大的中端手机 市场带入 5G 时代。在全球经济萎缩和疫情冲击消费电子市场的环境下，5G 技术进 入中端价位无疑为整个智能手机市场打入一针强心剂。在 2020 年第一季度，中国 智能手机市场受到疫情影响，出货量降至 6400 万部，同比下降 22%，但是 5G 手机 的出货量几乎是 2019 年第四季度的两倍。当 5G 芯片价格进一步下沉，5G 手机的 市场选择面扩大，需求还将大大增加。预计在 2021 年，中国 5G 手机市场的全年出 货量将高达 3.37 亿部，渗透率
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