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近年來，受到全球半導(dǎo)體產(chǎn)能短缺、新冠疫情以及季節(jié)性需求等因素的影響，存儲器件的價格呈現(xiàn)出較大的波動態(tài)勢。
J.P. Morgan, Gartner and Deloitte等主要行業(yè)分析機構(gòu)的分析師都預(yù)測了半導(dǎo)體產(chǎn)能的短缺將持續(xù)整個2022年，甚至更長。根據(jù)WSTS的數(shù)據(jù)分析，2022年全球存儲器件市場的規(guī)模將達到1716.82億美元，較之前預(yù)估的2022年增加135.21億美元，同比增長將會達到8.5%。
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圖 | WSTS的電子元器件市場預(yù)測（2021年11月）
圖源：WSTS
作為占半導(dǎo)體芯片行業(yè)大約30%的存儲器件，其需求增長速度是快于半導(dǎo)體行業(yè)的。是什么在拉動存儲器件的市場需求？目前來看，類似于5G、物聯(lián)網(wǎng)、云存儲等主流應(yīng)用將繼續(xù)成為傳統(tǒng)存儲市場的助推器；電動車市場的爆發(fā)推動了汽車電子市場對于存儲的需求；可穿戴醫(yī)療應(yīng)用又對于存儲的尺寸、功耗和品質(zhì)提出極為苛刻的要求；人工智能的快速崛起則將傳感、存儲和運算牢牢地綁在了一起。這些新興的應(yīng)用場景無疑將要更加依賴于嵌入式存儲的技術(shù)發(fā)展。
嵌入式存儲在和傳統(tǒng)存儲器件的對比中，有著一些自己獨有的優(yōu)勢。而不同的應(yīng)用環(huán)境對于嵌入式存儲的方案有著各自的需求。X-FAB，這家總部位于歐洲，全球領(lǐng)先的模擬、混合信號半導(dǎo)體晶圓廠，給出了他們自己在這個市場的答卷---成為一家一站式提供全系列嵌入式存儲解決方案的車規(guī)級晶圓代工廠：其中包括OTP/MTP/EEPROM/EFLASH等不同存儲IP，并且所有的嵌入式存儲IP都通過了最高規(guī)格的車規(guī)級別，工作溫度能達到-40℃到+175℃之間。
目前，全球半導(dǎo)體產(chǎn)能都處于極為短缺的狀態(tài)，對于那些使用獨立式存儲器件，并通過后端SiP集成的設(shè)計公司來說，他們不得不面對來自多家供應(yīng)商潛在的產(chǎn)能風險。從更好地分配芯片產(chǎn)能的角度來講，利用SoC的系統(tǒng)設(shè)計，同時加入嵌入式存儲IP，無疑將獲得更有效的產(chǎn)能利用。嵌入式解決方案搭配產(chǎn)能的提前布局，將極大地增加新產(chǎn)品第一時間投入市場量產(chǎn)的信心，從而搶占市場先機。同時比起SiP的方案來講，嵌入式方案更省面積，這也意味著整體設(shè)計的總成本也能得到相應(yīng)優(yōu)化。
能解決存儲芯片市場供不應(yīng)求的燃眉之急，又能獲得更優(yōu)的時間和價格成本，同時還能順應(yīng)系統(tǒng)方案小型化趨勢，如此一舉三得的嵌入式存儲到底是什么東西？
以嵌入式非易失性存儲器為例，也就是我們常說的eNVM，它是存儲芯片的一種類型。相對于獨立存儲器而言，嵌入式非易失性存儲器芯片被嵌入芯片內(nèi)部作為其功能的一部分。按原理結(jié)構(gòu)的不同，嵌入式存儲器又可分為一次可編程（OTP）存儲器，多次可編程（MTP）存儲器，閃存（Flash）和電可擦可編程只讀存儲器（EEPROM），每種嵌入式存儲器由于特性不同，適用的領(lǐng)域也有所不同。
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圖 | 不同類型eNVM性能及應(yīng)用場景&寫入次數(shù)對比
圖源：東方證券研究所
前面我們提到，驅(qū)動存儲器市場不斷增長的有5G、AI、云端、車用電子和物聯(lián)網(wǎng)，那么拉動嵌入式存儲器增長的“三駕馬車”又是什么呢？下面我們就來聊聊嵌入式存儲的真切市場需求與技術(shù)變革。
如果要問這個世界的信息處理機制是怎樣的？那么最簡化的流程無非就是感知、存儲、計算和通信，而說到近些年最熱的詞，一定是傳感和人工智能（Edge-AI），我們不妨從這兩個角度來探討一下嵌入式傳感器的優(yōu)勢和發(fā)展趨勢。
首先是傳感器，今天越來越多的應(yīng)用正在依賴智能傳感設(shè)備，而智能傳感器對于智能化的要求也在不斷增加，這個趨勢通常被稱為“智能傳感器遷移”。當傳感器不再是簡單的傳感后，對SoC芯片的要求也不再是僅僅簡單執(zhí)行傳感或者驅(qū)動這類的執(zhí)行操作，而是需要有能力第一時間直接處理從外界捕捉來的數(shù)據(jù)——通過支持現(xiàn)場自適應(yīng)處理，實現(xiàn)或者能夠快速轉(zhuǎn)換和優(yōu)化準備傳輸?shù)臄?shù)據(jù)（使數(shù)據(jù)適合在總線網(wǎng)絡(luò)或者RF廣播上傳播），從而方便數(shù)據(jù)在后端得到進一步處理。
從芯片架構(gòu)的角度來講，任何智能傳感目前都需要on-board的MCU用來數(shù)據(jù)運算和處理，而MCU又離不開SRAM和NVM（主要是EEPROM和Flash）。SoC最基本的功能是把傳感器從外界捕捉的信號（主要是模擬信號）轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號，然后根據(jù)后端不同的協(xié)議轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)以備后續(xù)的傳輸。整個系統(tǒng)中關(guān)于存儲端必須要考慮的關(guān)鍵點是該存儲單元的性能參數(shù)，大多數(shù)情況下這取決于整個SoC的應(yīng)用場景。因此，所用到的存儲方案，在確保與系統(tǒng)中其余應(yīng)用能夠完美集成在一起的同時，也必須要有能力承受整個系統(tǒng)相同的工作條件，還要具備與傳感器或者MCU本身要求相當?shù)目煽啃运健?/p>
從這點來講，嵌入式存儲解決方案的優(yōu)勢將會非常明顯。舉一個典型的例子——汽車和航天領(lǐng)域：在這些領(lǐng)域中，傳感器必須適應(yīng)極限的高溫和低溫，同時能夠承受高電壓，有時甚至需要具備對輻射的恢復(fù)能力。類似其他的應(yīng)用對于環(huán)境的要求雖然可能沒有那么苛刻，但仍需要有比較高的安全標準，比如說生物醫(yī)療。
而對于上述提及的這些應(yīng)用情況，嵌入式解決方案的現(xiàn)有替代方案都不具有成本優(yōu)勢，更不利于管理，甚至無法匹配傳感器/MCU的運行環(huán)境條件。因此，在汽車電氣化、自動駕駛、遠程醫(yī)療等全球趨勢的引領(lǐng)下，嵌入式解決方案在這些市場都有望在未來穩(wěn)步增長。
當然，提到傳感器，我們就不得不提到低功耗。便攜式傳感器在我們的日常生活中變得越來越普遍，用戶們在平日生活中除了依然要求這些傳感器足夠聰明之外，還要求“能夠?qū)⒏兄臄?shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有用的用戶體驗，或者壓縮數(shù)據(jù)用以有線或者無線網(wǎng)絡(luò)（如藍牙、蜂窩網(wǎng)絡(luò)等）傳輸”。在這一過程中，用戶會更關(guān)注整個系統(tǒng)的功耗，這里指的是電源驅(qū)動或者能源回收。而嵌入式存儲器在這一點上非常具有自己的優(yōu)勢。
嵌入式方案可以確保一顆SoC平滑集成低功耗方案（例如柵極供電），縮短互聯(lián)路徑，較大程度地減少可能產(chǎn)生的天線問題。嵌入式方案也將更少受到寄生漏電或者其他缺陷的影響（或根本不受影響）。對于這些缺陷，設(shè)計者在選擇多封裝組件的異構(gòu)方法時是需要做額外處理的。
此外，在小型化趨勢中，許多便攜式設(shè)備都會面臨嚴格的空間限制，比如醫(yī)療可穿戴應(yīng)用。因此，電子元器件的尺寸大小也變得非常關(guān)鍵。嵌入式存儲在空間節(jié)省上也有著不可替代的優(yōu)勢。類似的應(yīng)用，如3D集成，會極大地引領(lǐng)嵌入式存儲的發(fā)展，其中包含了電阻RAM或者自旋電子存儲。
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圖 | eNVM下游主要應(yīng)用
圖源：信達證券研發(fā)中心
講完傳感的智能化和低功耗趨勢，我們再來聊聊有機會重塑我們未來的人工智能（Edge-AI）。事實上，從長遠看，這一趨勢正逐步將當前的智能傳感轉(zhuǎn)變?yōu)樾乱淮悄軅鞲小８嗟姆治龊蜎Q策將由傳感器來完成，模仿人類的感覺和反射。如前所述，為了使新型應(yīng)用或現(xiàn)有的應(yīng)用更高效，“智能化”與“低功耗”需要獲得完美的結(jié)合。目前來看，尤其在面對電源驅(qū)動的方案時，圖像識別和音頻識別這兩大應(yīng)用將為這一轉(zhuǎn)變提供無窮盡的動力。當然，隨著人工智能的不斷發(fā)展，我們一定還會看到更多超乎我們想象的新應(yīng)用的到來。
在人工智能（Edge-AI）這個應(yīng)用領(lǐng)域，不同類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)大都通過硅來實現(xiàn)——所有這些實現(xiàn)都是基于半導(dǎo)體陣列的，并在推理演繹和機器學習的基礎(chǔ)上實現(xiàn)這些基本的MAC操作。這種半導(dǎo)體單元陣列在概念上與嵌入式存儲陣列非常相似，這預(yù)示著一種未來技術(shù)的趨勢：那就是從目前的邏輯陣列（易失性或非易失性）向multi-bit多位元或“近似模擬化”的一種升級。
整個人工智能（Edge-AI）的核心點在于：這種類似存儲架構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)連結(jié)結(jié)構(gòu)將不再是CPU的附屬，而是將成為整個應(yīng)用的計算中心。這與傳統(tǒng)的基于MCU的方法不同，傳統(tǒng)的方法使用存儲陣列從CPU來回傳輸數(shù)據(jù)（在這個過程中消耗大量的電力，并產(chǎn)生額外的熱量）。在Edge-AI的架構(gòu)中，關(guān)于計算所有的一切都在陣列內(nèi)部進行，實現(xiàn)真正的存內(nèi)計算。正如人類大腦的工作模式，所有的決策過程都在內(nèi)部通過神經(jīng)元和突觸陣列之間的電子路徑產(chǎn)生。
由于人工智能被廣泛認為是繼手機革命之后，又一個未來幾年會以兩位數(shù)的復(fù)合增長率增長的大事件，并且能夠大大改善我們的生活方式。因此在這個賽道上，對嵌入式存儲器以及其集成方案有充分了解的公司將在市場上搶得先機。在人工智能這個應(yīng)用上，一些關(guān)鍵技術(shù)參數(shù)更多取決于：
- bit-cell的操作框架
- 整體低功耗的競爭力
- 面向多個NVM方案的設(shè)計靈活度
- 選用Foundry平臺的通用性
綜合來看，對于許許多多需要智能化支持的傳感器來講，嵌入式存儲是完美的解決方案。而嵌入式存儲器，尤其是非易失性存儲器，不管從中期還是長期來看都將迎來一個極為光明的應(yīng)用前景。從短期來看，嵌入式存儲的解決方案可以有助于緩解近期全球半導(dǎo)體短缺的問題，成為汽車和便攜式應(yīng)用（特別是醫(yī)療健康）創(chuàng)新的關(guān)鍵推動者。從長遠來看，嵌入式存儲能夠為Edge-AI實現(xiàn)大規(guī)模推廣和普及鋪平道路。從某種意義上來講，嵌入式存儲將有助于人類進入下一個文明時代。
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圖 | X-FAB嵌入式非易失性內(nèi)存（e-NVM）解決方案組合
值得一提的是，為了滿足日益增長的嵌入式存儲的需求，X-FAB能夠提供非常靈活的一站式解決方案。整體方案具備一流的可靠性品質(zhì)、多樣化且具有彈性的搭配選擇以及持續(xù)穩(wěn)定的NVM平臺，可以滿足客戶的不同需求。而X-FAB的專業(yè)能力以及完善的技術(shù)路線圖更將幫助其客戶從其競爭對手中脫穎而出。
