半导体封装是指将通过测试的晶圆按照产品型号及功能需求加工得到独立芯片的过程。封装过程为：来自晶圆前道工艺的晶圆通过划片工艺后被切割为小的晶片(die)，然后将切割好的晶片用胶水贴装到相应的基板(引线框架)架的小岛上，再利用超细的金属(金锡铜铝)导线或者导电性树脂将晶片的接合焊盘(bond pad)连接到基板的相应引脚(lead),并构成所要求的电路;然后再对独立的晶片用塑料外壳加以封装保护，塑封之后还要进行一系列操作，封装完成后进行成品测试，通常经过入检incoming、测试test和包装packing等工序，最后入库出货。
半导体三大封装是什么?
半导体三大封装是根据所用的材料来划分半导体器件封装形式有金属封装、陶瓷封装、金属一陶瓷封装和塑料封装。
第一大类：半导体金属封装
金属封装始于三极管封装，后慢慢地应用于直插式扁平式封装，基本上乃是金属-玻璃组装工艺。由于该种封装尺寸严格、精度高、金属零件便于大量生产，故其价格低、性能优良、封装工艺容易灵活，被广泛应用于晶体管和混合集成电路如振荡器、放大器、鉴频器、交直流转换器、滤颇器、继电器等等产品上，现在及将来许多微型封装及多芯片模块(mcm)也采用此金属封装。金属封装的种类有光电器件封装包括带光窗型、带透镜型和带光纤型;分妒器件封装包括a型、b型和c型;混合电路封装包括双列直插型和扁平型;特殊器件封装包括矩正型、多层多窗型和无磁材料型。
第二大类：半导体陶瓷封装
早期的半导体封装多以陶瓷封装为主，伴随着半导体器件的高度集成化和高速化的发展，电子设备的小型化和价格的降低，陶瓷封装部分地被塑料封装代替，但陶瓷封装的许多用途仍具有不可替代的功能，特别是集成电路组件工作频率的提高，信号传送速度的加快和芯片功耗的增加，需要选择低电阻率的布线导体材料，低介电常数，高导电率的绝缘材料等。陶瓷封装的种类有dip和sip;对大规模集成电路封装包括pga，plcc，qfp和bga。
第三大类：半导体塑料封装
塑料封装由于其成本低廉、工艺简单，并适于大批量生产，因而具有极强的生命力，自诞生起发展得越来越快，在封装中所占的份额越来越大。目前塑料封装在全世界范围内占集成电路市场的95%以上。在消费类电路和器件基本上是塑料封装的天下;在工业类电路中所占的比例也很大，其封装形式种类也是最多。塑料封装的种类有分立器件封装，包括a型和f型;集成电路封装包括sop、dip、qfp和bga等。
]]>德勤中国科技、传媒和电信行业主管合伙人周锦昌表示：“东亚地区已经成为半导体行业发展的热点地区。中国控制着几乎一半的市场价值，正努力建立充分自给的半导体行业，力求成为全球行业引擎。与此同时，日本、韩国正力图通过财政支出、多边合作和企业收购等方式，促进本国半导体行业的增长。”
报告指出，在汽车半导体领域，安全相关电子系统的普及将呈爆炸式增长。如今，汽车行业的创新大多出现在电子系统而非机械层面。 2007年到2017年期间，汽车电子成本占比从约20%上升至40%左右。半导体成本（即电子系统零部件的成本）已经从2013年的每车312美元增加到了如今约400美元。到2022年，半导体成本预计将达到每车近600美元。
半导体供应商在汽车产业供应链中扮演着至关重要的角色。在传统汽车行业生态体系中，半导体供应商将产品销售给一级 电子系统供应商，后者将技术整合成模块交给整车厂装配。近几年来，汽车行业经历了翻天覆地的变革。人工智能、电动汽车、无人驾驶、能源储存和网络安全等技术的发展，公众对安全和共享出行等话题的社会意识，污染等环境问题引发的担忧，基础设施支出等经济层面的考量以及亚洲市场的增长等诸多因素都将重塑汽车行业。
预计2018年汽车半导体收入将达到400亿美元的历史高点，并将在2022年突破600亿美元。亚太地区在政府政策支持和消费者安全性需求的推动下（尤其在中国），将以41%的增速领跑全球。 2017年，中国汽车销量达到近2900万辆，是全球最大的汽车市场。此外，中国还将成为全球汽车制造中心，吸引着各国汽车制造商，轻型汽车产量在全球范围内的占比将达到近29%。这些趋势均令亚太地区倍受半导体厂商的青睐。
德勤中国半导体子行业领导合伙人陈颂表示：“诸多半导体厂商过半的收入源自中国，中国市场的新进入者务必先清晰认识自身所处的环境，再制定最佳的市场进入策略。大体而言，为了实现蓬勃发展，半导体企业须比以往任何时候更加敏捷以对，那些投资数字化基础设施的企业将占据显著优势。”
]]>2018年的芯片市场，可谓是红极一时。根据研究公司 ihs markit的数据，2018年， 全球芯片产业销售额4820亿美元，实现了15％的增长，而这个数据在2019年预计会变成4462亿美元，相比2018年下跌7．4％。为什么会出现衰退？与非网小编认为，芯片厂商得背锅。
我们来看2019年第一季度全球芯片市场销售额数据，根据世界半导体贸易统计协会（wsts）发布的报告，2019年一季度芯片销售额为968亿美元，相较2018年同期的1111亿美元下滑了13％，相较前一季的1147亿美元更是下滑了15．5％。
ic insight统计的数据如下表，跌幅更是达到了17．6％，此为35年来市场第四大跌幅。
ic insights认为，如此巨大的跌幅，英特尔有着不可推卸的责任。英特尔pc处理器一直处于缺货状态，有消息称该状态将持续到今年第三季度。
而缺货的主因，是英特尔将重心放在了数据中心业务上。
但是，今年英特尔的数据中心业务也不是很理想。数据中心向来是英特尔最昂贵、利润最高的产品，而在第一季度英特尔数据中心和个人电脑处理器业务出现了全面的下滑，英特尔也不得不下调了第二季度和年度销售额的预测。
英特尔在一份声明中表示，2019年第一季度营收约156亿美元，每股净收入为83美分。彭博社编制的数据显示，分析师的平均预期为每股169亿美元，合每股96美分。英特尔表示，今年的销售额将为690亿美元，远低于分析师预测的713亿美元。
赛灵思的数据中心业务的遭遇和英特尔也差不多，营收年减7％。这都预示着今年数据中心市场不再是芯片厂商们的摇钱树。
展望下半年，厂商们肯定会说芯片需求将会改善，然而细想之下其实并非如此。
首先，数据中心的需求基本接近饱和，未来更多的需求将会转向软件，其次，如果没有性能上的突破，也很难引起用户的换机欲望，单是从数据中心和个人电脑处理器方面来看，这两方面的市场今年很难再出现增长。
另外，根据此前被曝光的英特尔cpu路线图，英特尔桌面级处理器的制程在短期内也不会采用10nm制程，这也成了扼住英特尔喉咙的一只“手”。
今年的芯片行业真的能回暖吗？英特尔要如何扛起这一口“大锅”，才能交出一个满意的答卷？我们拭目以待。
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]]>台积电、联电与联发科等重量级半导体厂已陆续召开法人说明会，ic 设计厂联发科第2 季营运展望乐观，预期季营收可望季增13% 至21%。
联发科第2季包括智慧手机、平板电脑芯片、物联网、电源管理芯片与特殊应用芯片（asic）的行动运算平台及成长型产品可望同步成长两位数百分点，是联发科第2 季业绩成长不亚于往年季节性水准的主要动力。
受惠智慧手机需求回温，联电网路及显示器客户需求也趋于热络，第2 季晶圆出货量可望季增6% 至7%，产品平均售价也将拉升3%，估计第2 季营收将季增9% 至10%。
只是联发科与联电算是特例，台积电指出，在第1 季递延出货的晶圆补出货挹注，第2 季营收才可望达75.5 亿至76.5 亿美元，季增7%，若排除递延出货的影响，第2 季业绩将仅较第1 季持平表现，经济因素与手机季节性因素依然存在。
世界先进表示，客户库存去化较预期缓慢，第2 季营运展望保守，业绩将不增反减，季营收约新台币64 亿至68 亿元，季减1.5% 至7.3%。
半导体产业景气将于今年上半年落底，已成业界普遍共识，业者并期待下半年景气可望大幅好转。如南亚科即预期，第2 季动态随机存取记忆体（dram）价格仍将持续走跌，只是跌幅可望缩小，第3 季传统旺季来临，市场供需将可趋于平衡。
记忆体制造厂旺宏董事长吴敏求也说，第2 季编码型快闪记忆体（nor flash）还是会跌价，下半年若美中贸易谈判能够达成协议，nor flash 市况可望好转。
林文伯：半导体最困难的时刻已经过去
矽品董事长林文伯日前也表示，半导体景气「最坏时刻已过」，下半年应会更好。此外，今年首季全球半导体矽晶圆出货面积呈现季减、年减的「双降」格局，并下探五季来低点，引发市场库存调整仍持续疑虑，国际半导体产业协会（semi）认为，首季仅短暂调整，下半年将产业回温。
林文伯有「半导体景气铁嘴」之誉，过往矽品举行法说会时，其对半导体景气的看法，被法人视为判读产业后市的重要风向球。不过，矽品并入日月光之后，就不再举行法说会，「铁嘴法说会谈景气」成为绝响。林文伯昨天参加联发科执行长蔡力行获交大颁授荣誉博士典礼会后，再次发表对半导体市场看法。
林文伯指出，今年全球景气相当不稳定，包括国际局势、汇率波动都相当大，加上美中贸易战双方僵持，连动波及原物料也跟着波动，随大环境转弱，终端消费力跟着减弱，企业的投资也偏保守。
他强调，由于整体半导体产业产值受记忆体波动影响相当大，只要dram价格跌个10%，产值就会掉很多，但「当大家都看不好的时候，应该就是景气的谷底」，且依照目前情况看，电子产品订单已逐步回温，情况慢慢变好，下半年整体半导体景气应会更好。
此外，semi昨天发布最新半导体矽晶圆产业分析报告指出，今年首季全球矽晶圆出货面积双降，季减5.6%，年减1%，总面积为30.51亿平方英吋，连续二季下滑，并下探近五季来低点，引发市场忧心矽晶圆需求减弱，是半导体库存调整尚未结束所导致。
semi报告表示，受到智慧手机、伺服器等终端需求不振，连带拖累12吋晶圆厂产能利用率，使得主要应用在逻辑芯片、记忆体芯片的12吋半导体矽晶圆现货价格率先松动，开始转趋下跌，目前价格跌价压力仍不小，仅应用在电源、车用等相关产品的8吋重掺矽晶圆的需求较为持稳。
semi全球行销长暨台湾区总裁曹世纶认为，与去年的历史高点相比，今年初全球半导体矽晶圆出货量只是略为下滑，主原受到季节性淡季影响，以及产业正在进行库存调整。尽管如此，下半年将产业回温，带半导体动矽晶圆出货攀升。
全球第三大半导体矽晶圆厂环球晶董事长徐秀兰认为，今年产业相当健康。她表示，与去年客户排队抢订单的热络场景相比，今年这样的情况不复见，不过，环球晶的生产线依旧满载，仅部分客户进行库存调整。
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]]>不过，视觉处理芯片离不开信息的获取，必须依赖图像传感器。自人工智能技术带来芯片市场“去中心化”的机遇后，各种功能型芯片纷纷涌现。 4月28日，中科院半导体研究所研究员吴南健博士向《每日经济新闻》记者表示，所谓视觉芯片，实际上是一种具有高速图像采集和实时图像处理功能的片上集成系统芯片。
吴南健是中国科学院半导体研究所半导体超晶格国家重点实验室研究员，负责和领导设计完成芯片40余款。 2011年他与团队成功研制出新型视觉芯片并发表论文，但截至目前尚未有企业实现“图像传感器 视觉处理器”集成式芯片的大规模量产。
“这必将颠覆现有的产业格局。”对吴南健的专访是在首届长三角全球科创项目集中路演期间，而这也是人工智能视觉系统芯片项目的第一次路演。视觉系统芯片如何走向商业化运作？到何时才能为产业界所接受？吴南健表示：“大型企业不敢做抢饭碗的事，那么可以交给初创企业来做，这是一个慢慢转化的过程。”
以下为每日经济新闻记者（以下简称nbd）对吴南健博士的专访：
nbd：人工智能视觉系统芯片与现有的视觉芯片有什么不同？
吴南健：人工视觉分为两个部分，类似于人的眼睛和大脑。人的眼睛是一个典型的图像传感器，能够摄取图像并且进行一些噪声去除等初级图像处理；人的大脑神经元网络是一个视觉图像处理系统，具有非常强的对所摄取的视觉信息进行并行处理的能力。
目前国内外在人工视觉芯片领域的研究主要是cmos图像传感器芯片技术、并行图像处理技术和cmos集成技术。
在cmos图像传感器领域，目前国际技术水平朝着高分辨率、宽动态范围、高帧率、高智能化、宽波长范围和三维成像的方向发展。人工视觉系统芯片能够完成图像获取，和初级（图像滤波）、中级（特征提取）和高级（特征识别和不规则处理）三个图像处理步骤。
随着对ai视觉技术的基础研究不断深化，从市场格局来看已经发展成为一个相对独立又相互依存的产业生态。在前端，索尼是图像传感器市场、生产和技术的领导者，紧随其后的三星和豪威科技也保持着不错的竞争力；在后端，mobileye和英伟达（nvidia）是提供视觉处理芯片的主要厂商，在国内该领域的公司有地平线等。
而人工智能视觉系统芯片是将高速cmos图像传感器、并行信号处理单元和输出电路集成于单一芯片内，实现实时视觉芯片系统，对于现有的产业而言相当于一种颠覆性的芯片。将不同功能的技术集成在一个芯片上有很多优势，简单地说视觉系统芯片在处理能力、速度、功耗和成本上有较高匹配度。
但是，不管是现在的创业企业也好，还是已经在市场上占有一定份额的大企业，他们不是做图像传感器，就是做后端的视觉处理器。
nbd：为什么没有企业选择尝试将图像传感与处理集成在同一个芯片上？
吴南健：事实上有，索尼就做这个事情，在2017年的年报中可以看到，他们有一支团队在做人工视觉系统方面的研究，但是没有做大。我也曾经与他们交流过芯片设计经验，索尼对此有兴趣，但他们有所顾虑，说做集成可能将会面对无法估量的局面。
且不说索尼已经在智能手机领域投入了大量心血，仅从图像传感器的市场竞争格局来看，有索尼、三星和豪威三家企业，一旦将视觉芯片集成后，一方面若是后两家团结起来，可能会动摇索尼在整个市场中的地位；另一方面因为把后端（视觉处理器）企业的饭碗抢走了，对产业生态会产生破坏性的影响。那么做视觉处理器的企业也是同样的想法。
但是以我个人的观点，视觉系统芯片是否会成为必然的趋势？我觉得会。就像手机和相机结合成就了智能手机一样，目前在技术上已经突破了填充率低、分辨率低和信号干扰严重的难题，将科研成果转化并投放市场只不过是时间问题。而对于大型企业最担心的方面，如果是一家完全创新型的企业来做，就不存在这种顾虑。
nbd：视觉系统芯片如果在未来实现产业化，其市场空间有多大？
吴南健：对于这一点，我们做过推算。 2018年，图像传感器的市场规模在150亿美元左右，虽然其中120亿美元发生在智能手机领域，但未来发展比较快的四个领域是安防、国防、汽车、医疗，到2021年将会迎来40亿美元的市场空间，年增长率大约是10%～20%。
视觉处理器的需求增长会更快，目前该市场的整体规模（包括硬件、软件、服务）在170亿美元至180亿美元，单从硬件来看也占到了30亿美元左右。如果视觉系统芯片可以覆盖70亿美元的市场规模，企业在这中间拿到1%的市场规模的话，其盈利空间就已经很大了。
nbd：那么，让ai视觉技术真正从实验室走向应用落地，有哪些准入门槛？
吴南健：目前基于该技术的产成品已经试用于一些创新企业，比如在工业产品的自动化检测领域完全可以使用视觉系统芯片代替人工检测；在智能监控领域，过去需要将视觉处理芯片装在具有传感器技术的摄像头上，通过把数据结构化、再压缩送到数据中心的复杂方式完成数据传输和计算，以后可能就会破坏这种结构。
要知道，集成电路具有显著的资金密集、技术密集、人才密集的行业特征，因此每一项门槛对企业的要求都非常高。在技术上，经过几十年的研究，现阶段至少把较难的问题理解了，核心问题在实验室已经克服了，这是因为它集成了有关电和光两种芯片，目前在国内只有为数不多的团队能够做到。
但想要实现真正的商业化还有很多门槛，首先是资金的问题，一直靠国家的项目来支撑做产业化是不太可能的，所以需要寻求社会资本的支持；其次是人才的问题，前期主要关注在技术研发上的人才筹备，但后期更需要工程团队与市场团队的加入，才能更好地让企业客户理解新型视觉系统芯片的优势与实用性。
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