“缺芯少魂”是中国信息产业发展的一大难题，中兴公司、华为公司接连遭遇美国芯片“断供”事件把这一难题进一步凸显出来，引起全国和国际社会的广泛关注。
人们在谴责美国贸易霸凌主义的同时，也关心着中国芯片技术和产业。
当前，国产本体的“国产芯”占比在逐年提升，从国产本体使用核心零部件情况来看，纯进口零部件占比下降明显，采用“进口＋国产”和“纯国产”的国产本体比重快速上升。
汽车电子、物联网、服务器成为当前拉动集成电路产业需求的主力。
然而，核心零部件国产化依然有很多需要解决的难点：控制器的技术难度主要体现在轨迹规划、振动抑制、工艺自适应等控制算法；伺服系统的技术难度主要体现在加工工艺、高动态性能、变负载稳定；而减速器的技术难度主要体现在材料特性、设备精度、加工装配工艺、批量生产困难。
伴随着物联网、人工智能技术以及下游应用领域的多样化发展，芯片应用场景越来越广泛，对芯片厂商也提出了更多的要求，而能够满足低功耗、高算力等市场需求的国内芯片厂商则有望把握住新兴市场机会。我们认为物联网芯片和AI芯片有望率先实现国产化。
从下游应用端来看，据鲸准研究院测算，2018年我国集成电路市场规模为1356亿美元，2019、2020年预计可以达到1503亿美元、1690亿美元，三年复合增速为10％。
在半导体的投资热潮中，设备国产替代由易到难，也就是测试设备厂商有望率先受益。根据估算，目前国内在建的晶圆厂投资金额超7000亿元。假设晶圆厂70％的投资用于购买设备，未来几年，国内设备的投资额为5000亿元，测试设备占比10％，为500亿元。即使是技术难度相对较低，国产替代做的最好的分选机和模拟测试机领域（占比20％），也有100亿的市场规模。而国内的测试设备龙头长川科技2018年的营收才2．16亿元，国内的测试设备市场仍有很大的成长空间。
在人工智能技术的发展过程中，深度学习作为一种新的计算方式来到了人们的面前，深度学习模式不同于传统计算机模式，它不需要编程，但需要海量数据并行计算。而传统处理器架构（X86和ARM等）无法支持深度学习进行大规模并行计算，因此，需要新的底层硬件来加速计算，由于人工智能芯片具备高性能的并行计算能力，同时也支持各种神经网络算法，使得人工智能芯片成为了新的发展趋势。
