当前，全球制造业格局面临重大调整：新一代信息技术与制造业深度融合，正在引发影响深远的产业变革，形成新的生产方式、产业形态、商业模式和经济增长点。对提供底层技术的半导体产业来说，由于涉及自动、物联网以及大数据分析技术等，所以，在工业的生产制造、仓储、物流，甚至产品设计流程进行改造时，就需要广泛采用微电子产品(如处理器、传感器和微控制器等)。而全新市场需求必将推动各种微电子产品在技术层面的改变，进而驱动半导体企业在产业层面做出调整。在为半导体业提供市场机会的同时，也重塑着半导体产业。

　　全球产业竞争格局正在发生重大调整，而我国自国务院印发《中国制造2025》发展规划之后，一场中国的变革也在酝酿启动。这是一个巨大的而且难得的市场机遇，抢占制造业新一轮竞争制高点。尽管中国集成电路产业起步较晚，与国际先进水平有显著差异，中国半导体企业仍应当抓住这个难得的时间窗口，在技术与企业运营层面做出相应调整，而不应错失发展机遇。

　　而在新需求之下，形成技术趋势：工业4.0环境下的这样一种“云网端”系统结构的搭建，无疑会对底层的半导体技术形成新的更高要求。总结起来，大致包括几个重要趋势：首先，工业以太网的建设需要支持多协议的通信芯片。具体而言，包括生产设备联网实现自律协调作业的M2M，通过网络获取大数据的、开发、销售、ERP、PLM、SCM等业务管理系统与实际生产过程之间的协同。因为现代智能工厂有四大关键点：一是要连接所有网络以拿到数据;二是要有智能机器;三是大数据，将所有设备、所有人连接后，所有数据都大批量传送到智能终端上;四是分析，得到数据后从中抓取出对应的趋势来，提高设备状态的检测和预测。要确保上述要点的实现，有专家认为：“高速传输、大数据、保证实时性安全性和节能均十分关键。而这正是工业以太网构建的要旨。”然而，不同厂商支持的工业以太网标准各不相同，这就需要开发同时支持多协议的通信芯片，当然开发过程中需要考虑以太网协议的实现、应用开发、硬件开发、一致性测试等，从开发到量产需要很长时间。

　　其次，端一级的智能机床、机器人等，需要高性能、低功耗、安全性的芯片产品支持。在工业4.0中，连接到网络的设备无所不在。一方面，巨大的网络和大量的联网设备必然产生巨大的能耗;另一方面，高度智能化环境下的数据和信息安全是物联网发展的基本底线，物联网环境下敏感数据量越大，风险就越大，比如数据、ID、IP被盗用，数据被伪造或篡改，设备、服务器和网络被恶意操纵。因此，能效和安全是决定工业4.0实施能否成功的关键因素。

　　最后，高集成度也是应对工业4.0时代的必备条件，比如越来越多的半导体供应商开始将MCU与传感器加以整合。在工业自动控制系统中，传感器当处系统之首。类似于感官系统的传感器能快速、精确地获取信息并经受严酷环境的考验，是自动控制系统达到高水平的保证。可以说，没有众多质优价廉的工业传感器，就没有现代化工业的生产体系，更别谈工业4.0体系的构建。此外，具有低能耗、低成本、易使用和泛在感知等特性的无线传感器网络正在快速崛起，使传统实践中因成本等因素未能实现在线检测的某些重要工业过程参数的测量成为可能。

　　总而言之，工业4.0带来的技术发展势必让半导体企业在企业架构上做出一系列新调整，以适应新的市场形势。这对于电子厂商来说，未来的挑战会更大!但是，机遇也是更大!

　　人类一思考上帝就发笑，预言未来就像是盲人摸象，虽然不知道它的全部但是总能猜中其中之一。

　　在过去的一年里，世界依然保持飞速发展。人们尽享网络时代带来的便利，基于互联网，每件新鲜事，从流行的口头禅到新诞生的时代领袖都成为朋友圈里人们津津乐道的话题。然而在日新月异的发展中，信息时代所孕育的科技爆炸，已悄然推动人类迈入一个崭新时代的大门。

　　工业革命4.0(Industry4.0)首次提出是在2011年的汉诺威工博会上。工业革命4.0，简单说即是利用网络和云科技，将更为庞大的机器群连接起来，让机器之间自相控制，自行优化，智能生产，大大减少从事重复劳动和经验工作的人力数量，使生产质量和效率提升到一个新阶段。具体的实现方法是基于信息物理生产系统(CPPS)和它的五级结构(5C)，即连接(Connection)，转换(Conversion)，中枢处理(Cyber)，认知(Cognition)和构建(Configuration)。

　　连接(Connection)是实现整个生产结构变化的第一步。通过把数量庞大的机器和嵌入式系统进行全面无缝连接，达到机器向控制中心反馈，或者机器对机器(M2M)交换数据的目的。而要为基数庞大且不断增加的机器群建立物联网(IoT)，则需要网络科技和设备制造工业的协同变革。就网络而言，原始采用的互联网协议(IPv4)数量远远不能满足，需要过渡为地址资源更加丰富的物联网网络协议(IPv6)。硅谷早在2009年就已经提倡世界范围的网络协议升级，目前这一计划在诸多国家进展顺利，为工革4.0打下了坚实基础。

　　另一方面，制造业需要进行机器革命，为机器和设备植入合适的传感元件来帮助完成机器之间的生存感知和信息传递。苹果为了给其移动设备添加支付功能Applepay，在iPhone和iWatch内植入的近场通信技术(NFC)感应卡就是一种低成本、且完全满足其功能特点的传感元件。相应地，实现M2M需要为每台机器甚至机器的每个关键部件都植入既满足链接功能，又兼顾安装及运行成本的可读或读写功能传感器。要带动这一大规模的机器革命，尤其需要机械与自控界旗舰企业(如西门子、通用电气)的大力支持和倡导。

　　实现了IoT意味着高度自动化的到来，机器(已可称为机器人)之间可以直接传达命令甚至多级别命令来达到自相控制。这样一来，曾经的中间媒介——人，就可以脱离接受一台机器信息，分析决策然后为下一台机器进行相关操作的劳动环节，而将更多以远程化、分散化监控的形式存在。人在接受和分析信息的过程中容易出现偏差和错误，建立机器之间的直接传递还可以避开这一环节。当然机器间传递必须准确，不仅仅是简单的数据交换，还要有通过数信转换(Conversion)将数字转为有意义的信息，使得控制、设备与智能生产应用之间相互理解。既然如此，选择和使用通用的信息交流标准也就成为这一结构的关键。现行技术中，08年开放的MTconnect已经作为信息交流标准被制造业广泛应用了，也就是说这一过程已经有了实现方法。

　　除去一般操作的全面自动化，工革4.0的另一大特点是设备运行状态数据将以经验的形式存储于中枢系统(Cyber)中，而云端则拥有更多同类设备的历史记录。通过大数据分析，中枢系统可以建立设备装置的经验运行模型，从而完成过程模拟、以及更为高级的设备行为预测。不仅仅是问题的实时通报，计算机可以做到根据细微变化而自行完成健康监测，包括诸如老化、零件磨蚀等维护和经验问题的预判。

　　同时，中枢系统还将不断向人类或自身进行经验学习，自我丰富知识。CPPS会通过认知(Cognition)过程对获得的数据信息和模拟决策结果进行评估，然后以合适的方式呈现给具有专业经验的人或设计者，经由人判断后做出选择支持计算机的结论或为它更新问题分析标准。人机交互结果反馈回到中枢系统，再由中枢积累这些反馈的信息，进行自我构建(Configuration)，自我完善后的系统会越来越精准地完成将来的工作。

　　机器自相控制管理、自动化与自优化大大强化了资源的有效利用，从而打破传统工厂集中控制的生产结构。在自动生产前提下，具有高效和节能优势的微型反应器、微型生产装置将得以充分利用(细化生产规模)。例如，庞大数量的微型反应器(MicroReactor)可以取代单个大体积反应器，这样做的优势是微量反应相比大范围粗糙接触反应将进行得更加彻底，更加高效，降低投入、减少浪费，提高生产力。同时，细化生产规模还可以让生产更快地适应市场，根据市场需求量精确地调整生产量，最大程度消除生产过剩。另一方面，人机交互的远程化和分散化也方便用户更近地参与生产，使得订单更加精确，并可以根据用户自定义参数而进行调整，变得富有个性化。相信不久的将来，人们便可以通过APP客户端选择模型或输入简易的构建程式来生产符合自己订制的产品。

　　最终，生产规模细化和精确生产，促使大型工厂将转化为更多更加灵活的小型自控工厂。借助网络和云技术则可以实现跨越地区对这些散布开来的不同工厂进行生产同步调整，这样的跨越甚至是可以跨越国家界限和公司界限的，工厂内部不再集中大量的工人，员工也可以分散在世界各地直接根据自己的权限对工厂进行操作。这些新的“无人作业工厂”被称为智能工厂(SmartFactory)和全球工厂(GlobalFactory)。笨重臃肿的集中控制被灵活精准的智能自控取代，生产集中转为生产分散，生产资料重新分配并带来了社会结构和社会产业资源比重的调整。