人工智能芯片市场现状

定义与分类

人工智能芯片（AI芯片）广义上是指专门用于处理人工智能相关计算任务的芯片，这些芯片经过软硬件优化，可以高效支持AI应用，如视觉、语音、自然语言处理等智能处理任务。从不同角度可进行多种分类：

• 按在网络中的位置分类：可分为云端AI芯片、边缘及终端AI芯片。云端AI芯片主要用于处理大规模数据的训练和推理任务，具有强大的计算能力；边缘及终端AI芯片则用于设备端，如智能手机、智能摄像头等，需要在较低的功耗下实现快速的响应处理 。

• 按实践目标分类：可分为训练芯片和推理芯片。训练芯片需要处理海量数据，对计算能力要求极高，用于构建人工智能模型；推理芯片则主要负责根据训练好的模型进行预测和决策，注重快速响应和较低的功耗 。

• 按技术路线分类：主要包括GPU（图形处理器）、FPGA（现场可编程门阵列）、ASIC（专用集成电路）、ASIP等类别。GPU原本主要用于图形处理，由于其并行计算能力强被广泛应用于人工智能计算；FPGA具有可重复编程的特性，适用于多种应用场景的开发测试；ASIC则是针对特定任务进行架构层优化设计的芯片，一旦制造完成，功能固定，具有高性能和低功耗的优势，适合大规模量产；ASIP则是面向特定应用领域的指令集处理器 <3>。

市场规模与增长

全球范围内，人工智能芯片行业近年来迎来了爆发式增长。2023年全球AI芯片行业市场规模已达到564亿美元，预计2024年将达到902亿美元，未来五年的复合增速将达到24.55%。中国是全球AI芯片市场的重要力量，市场规模呈现持续扩大的趋势。2018年，中国AI芯片市场规模约为64亿元，到2021年增长至850亿元，年均复合增长率高达67.7%。中研普华产业研究院数据显示，2023年我国人工智能芯片市场规模为553亿元，2019 - 2023年CAGR（复合年均增长率）约为43.89%，增长速度迅猛。未来，随着云计算、消费电子、无人驾驶、智能手机等下游产业的不断升级，中国AI芯片产业将保持高速发展态势 。

技术发展与应用现状

• 技术发展的推动因素：深度学习算法是推动AI芯片技术快速发展的关键力量。2014年陈天石博士研究团队发布DianNao系列论文后，ASIC芯片研究领域得到广泛关注。此后，各种类型的AI芯片技术不断演进，朝着提高计算效率、降低功耗、提升性能等方向发展。例如在芯片的异构计算方面，通过将不同类型的计算单元（如CPU、GPU、FPGA、ASIC等）集成在一个系统中，可以充分发挥各类计算单元的优势，提高整体性能；在小芯片技术方面，将多个小芯片组合在一起，能够实现更大的芯片规模，同时降低制造成本和难度；封装技术的不断改进也有助于提高芯片的性能和可靠性 。

• 应用现状：AI芯片已广泛应用于多个领域。

• 智能制造业：AI芯片在智能制造领域可以优化生产流程，提高生产效率和产品质量。例如通过对生产过程中的数据进行实时监测和分析，AI芯片能够及时发现生产环节中的异常情况，并作出调整决策，降低次品率，提高生产的自动化程度和灵活性 。

• 智能驾驶领域：无人驾驶汽车依靠AI芯片来高效处理车载传感器（如摄像头、激光雷达等）所采集的大量数据，从而实现实时决策与控制。例如在道路识别、车辆检测、行为预测等任务中，AI芯片快速处理数据以确保驾驶安全并优化驾驶策略，是无人驾驶技术的核心算力支撑 。

• 智能安防方面：可以实现视频结构化等功能，通过在摄像头终端加入AI芯片，能够实现实时响应，例如快速识别视频中的人物、行为等关键信息，降低带宽压力；也可以将推理功能集成在边缘服务器产品中，以实现对非智能摄像头数据的后台AI推理，有效提升安防监控的智能化水平 。

• 消费电子领域：在智能音箱、智能手机、智能家居等场景得到广泛应用，推动了这些行业的智能化升级。例如智能手机中的AI芯片可以支持图像识别、语音助手、智能拍照等功能；智能音箱中的AI芯片则是实现语音交互、智能推荐等功能的关键组件；智能家居设备中的AI芯片用来实现家电设备的智能化控制，提高家庭生活的便捷性和舒适度 。

人工智能芯片应用领域分析

技术支持下的常规应用领域

人工智能芯片在数据中心的应用

数据中心是AI芯片的重要应用场景之一，主要用于云端训练和推理工作。随着人工智能技术的发展，越来越多的数据需要在云端进行处理和分析，这就对数据中心的计算能力提出了极高的要求。Nvidia在云端的训练和推理方面占据主导地位，其他芯片如华为升腾910、寒武纪MLU270等也在不断参与竞争。通过在数据中心部署高性能的AI芯片，可以提高大规模数据处理的效率，加快深度学习模型的训练速度，进而提升整个数据中心的服务能力，为各类人工智能应用如云计算、大数据分析等提供强大的算力支持 。

移动终端对人工智能芯片的需求

移动终端包括手机、无人机等设备，其对AI芯片的需求主要体现在移动端的推理任务。由于云端推理可能会因网络延迟影响用户体验，移动终端的AI芯片可以在本地进行快速的推理操作，以实现如视频特效、语音助手等功能。Apple A12 NeuralEngine和华为麒麟990等芯片都是移动终端AI芯片的代表产品。例如在智能手机中，AI芯片能够让手机在拍照时实现实时智能美颜、场景识别等功能；在语音助手方面，能够快速理解用户的语音指令并作出响应，提供更加便捷的人机交互体验；对于无人机来说，AI芯片可以助力飞行控制、目标跟踪和避障等功能 。

新兴领域中的拓展应用

医疗领域

在医疗领域，AI芯片有着巨大的应用潜力。通过智能分析医疗影像数据，如X光、CT等影像，AI芯片可以帮助医生更准确地发现疾病、判断病情严重程度和预测疾病发展趋势。在疾病诊断方面，利用深度学习算法，AI芯片能够对大量的病例影像进行学习，识别影像中的病变特征，辅助医生提高诊断的准确性和效率。例如，在肿瘤检测中，AI芯片可以快速定位疑似肿瘤区域，减少医生的工作量并降低误诊率。此外，AI芯片还可以用于药物研发过程中的分子结构分析、临床试验数据处理等方面，加速新药研发进程 。

教育领域

教育是另一个受益于AI芯片的新兴领域。AI芯片可以通过智能分析学生的学习行为，例如学生的在线学习轨迹、作业完成情况、课堂互动表现等数据，为教育者提供更全面的学情分析。基于这些分析结果，教育者可以为学生制定个性化的教学方案。同时，在智能教育场景中，如智能学习系统、在线教育平台等，AI芯片可以处理大量的教育资源数据，实现教育资源的精准推荐，提高学习的针对性和效率，为学生带来更好的学习体验 。

金融领域

在金融领域，AI芯片的应用有助于提高金融系统的安全性和效率。例如，在风险识别方面，通过对海量的金融市场数据（如股票价格、债券收益、汇率波动等）进行实时监测和分析，AI芯片可以构建风险预测模型，提前预警金融风险，帮助金融机构及时调整投资策略和风险管理措施；在欺诈检测方面，AI芯片可以分析交易行为数据，识别异常的交易模式，包括信用卡欺诈、保险欺诈、网络金融诈骗等行为，保障金融用户的资金安全；此外，AI芯片还可用于金融客户的信用评估、投资组合优化等任务，提升金融机构的服务质量和竞争力 。

人工智能芯片市场未来发展趋势

技术创新与迭代持续进行

• 异构计算的深化发展：异构计算在AI芯片中的应用将不断深化。随着人工智能应用的复杂度不断增加，单一类型的计算单元难以满足需求，进一步融合CPU、GPU、FPGA和ASIC等多种计算单元，优化其协作方式，将能实现更高效的计算性能。例如，未来的AI芯片可能会在一个芯片中更加智能地分配不同类型计算任务给不同的计算单元，根据任务的实时需求，动态调整各个单元之间的资源分配，最大程度地提高计算效率，降低功耗 。

• 小芯片技术与封装技术演进：小芯片技术会朝着更高集成度发展，不仅能够组合更多的小芯片，还能够实现更复杂的功能。比如，在一个多小芯片组合的AI芯片中，可能涉及到包含不同功能（如计算、存储、通信等功能）的小芯片，并且各小芯片之间的连接方式更加优化。封装技术方面，将朝着更高密度、更低损耗、更低成本的方向发展。新型的封装技术如3D封装、系统级封装（SiP）等会得到更广泛的应用，在提高芯片性能的同时，有效地控制芯片的尺寸和制造成本，这对于需要大规模应用的AI芯片来说至关重要 。

• 制程工艺的进步：AI芯片的制程工艺将不断缩小，可能会采用更先进的制程工艺，如从目前的7纳米朝着5纳米、3纳米甚至更小的制程发展。更小的制程工艺能够在相同面积的芯片上集成更多的晶体管，从而提高芯片的计算能力，同时降低功耗。例如，当制程从7纳米缩小到5纳米时，芯片的性能可能会提升30% - 50%，功耗降低20% - 40% 。这将进一步推动AI芯片在高性能计算、边缘计算等场景下的性能提升和效率优化 。

应用场景不断拓展

• 传统行业深入渗透：在传统的应用领域，AI芯片的应用将进一步深入。例如在制造业中，除了目前的生产流程优化，还将拓展到供应链管理、质量追溯等环节；在智能安防领域，从简单的图像识别发展到行为分析、态势感知等更复杂的功能，并且与其他技术（如物联网技术）融合，构建更智能的安防体系。这种深入的渗透能够提高传统行业的各个环节的智能化水平，创造更多的价值，进一步推动传统行业的转型升级，提高行业的生产效率和竞争力 。

• 新兴行业的全面覆盖：随着人工智能技术在更多新兴行业的尝试和应用，AI芯片也将随之全面覆盖这些领域。在医疗健康领域，除了诊断和药物研发，还将涉足康复治疗、健康管理等方面；教育领域将实现更个性化的全流程教育服务，包括智能招生、个性化学习路径规划等；金融领域将在区块链技术的融合下，构建更安全高效的金融服务体系等。此外，在农业、能源等行业，AI芯片也将逐步找到应用场景，助力这些行业的智能化变革和发展 。

国产化进程加速

• 政策支持下的企业壮大：中国政府高度重视半导体产业的发展，出台了一系列政策扶持国内芯片企业。这些政策将促使更多的资源（资金、人才、技术等）汇聚到国内的AI芯片企业，有助于企业扩大规模，加大研发投入。例如，政府的产业扶持资金可以增强企业的资金实力，支持企业开展高端芯片的研发项目；人才政策能够吸引更多的芯片设计、制造等方面的专业人才回国发展，充实企业的人才队伍，从而提升企业的整体竞争力 。

• 国产替代之路迈进：随着国内芯片企业的不断壮大，国产AI芯片在国内市场的份额将逐步增加，逐步替代国外的芯片产品。在一些细分领域，国内的AI芯片已经具备相当的实力，如寒武纪的思元系列AI芯片等。随着国产化进程的加速，在越来越多的应用场景中，本土企业将能够提供性能可靠、性价比高的AI芯片产品，这不仅有助于保障国内相关产业的供应链安全，也有助于推动整个国家人工智能产业的健康发展，减少对国外高端芯片的依赖，奠定我国在人工智能芯片领域的自主地位 。

产业链整合与协同发展

• 上下游企业间的合作加深：在人工智能芯片产业链中，上下游企业之间的合作将更加紧密。上游的材料和设备供应商将与芯片设计和制造企业加强协作。例如，半导体材料企业将与芯片研发企业提前沟通材料的性能需求，共同开发适用于高性能AI芯片的新型半导体材料；设备供应商则会根据芯片制造企业的生产计划和工艺要求，优化设备的供应和维护服务。下游的应用企业（如智能手机、智能汽车、智能家电等企业）也将与上游的AI芯片企业建立更深入的合作关系，共同开展针对具体应用场景的芯片定制开发工作，以满足市场对AI芯片差异化的需求，从产品设计阶段就将硬件和软件进行优化集成，提高产品的整体性能 。

• 跨领域的产业融合加速：AI芯片作为人工智能产业的核心硬件基础，将加速与其他领域的产业融合。例如，与通信技术产业融合，随着5G网络的广泛应用，AI芯片将与5G基站、5G终端设备等紧密结合，充分发挥5G的高速低延迟特性，提升AI芯片的边缘计算能力和数据交互效率，实现更加智能快捷的应用体验；与能源产业融合，通过优化能源管理系统，利用AI芯片对能源的生产、传输、消费等各个环节进行智能监测和精准控制，提高能源利用效率，推动能源产业的智能化转型；与农业产业融合，可以实现对农业生产环境的智能监测、作物生长状况的精准分析、农业机器人的智能控制等，提高农业的现代化水平和生产效益 。

人工智能芯片市场竞争格局

国际巨头主导市场

目前，全球AI芯片市场竞争格局主要集中在国际巨头如英伟达（NVIDIA）、英特尔（Intel）、AMD等公司。

• 英伟达领先地位：英伟达作为全球最大的AI芯片供应商，在市场份额方面占据领先地位。其GPU技术在训练和推理任务中占据明显优势，引领着人工智能芯片的性能和效率的发展。英伟达在技术研发、产品推广和市场运营方面具有强大的实力，例如其开发的软件平台被广泛应用于AI工程师构建各类大模型（如OpenAI的ChatGPT等程序的构建），从而形成了一个完整的生态系统，进一步巩固了其在AI芯片市场的统治地位。此外，英伟达还通过收购其他公司拓展其业务领域，如收购Mellanox和Arm等公司，分别拓展其在网络互联和指令集架构方面的能力，提升自己的市场竞争力 。

• 英特尔产品线与技术优势：英特尔在CPU和FPGA方面拥有深厚的技术根基，它凭借多年在半导体行业的积累，针对不同应用优化芯片架构，提供多样化选择。英特尔的CPU产品在传统计算领域占据主导地位，同时将其技术优势拓展到人工智能芯片市场，使其能够在一些对AI芯片有特殊需求（如与现有CPU体系架构融合较好的场景）的领域占据一定份额；在FPGA方面，英特尔的产品具有可重复编程的特性，能够满足部分对灵活性有要求的AI应用场景开发需求，尤其是在一些需要快速迭代和定制化的项目中具备竞争力 。

• AMD竞争价值：AMD是仅次于英伟达的全球第二大GPU生产商，生产用于数据中心的强大AI加速器芯片，包括MI300X，一些公司如Meta和微软将其作为英伟达系统的替代方案。虽然目前AMD的AI芯片业务规模和市场份额相对英伟达较小，但在特定市场和客户群体中有一定竞争力。例如，AMD在近期采取裁员4%措施以在人工智能芯片领域争取更强的市场地位，足见其对这一市场的重视和竞争决心，并且AMD预测到2028年AI芯片市场的总规模将达到5000亿美元，也期望能在这个快速增长的市场中分得更大的份额 。

国内企业崛起

国内企业在AI芯片领域也展现出强大的发展势头，如华为海思、寒武纪、地平线、云天励飞、中星微电子等：

• 华为海思综合实力：华为海思具有最长远的发展历程，在芯片设计技术方面较为成熟，产品覆盖低端到高端，麒麟系列人工智能芯片在智能手机等领域具有较大的市场份额。其涉及的领域广泛，不仅在消费电子设备中有成功的芯片产品，而且在通信设备、物联网设备等相关应用场景下的AI芯片研发也有深厚的积累。然而华为也面临着外部压力，如受到美国制裁等情况，这对其芯片业务产生了一定影响，但华为海思始终积极应对，不断加大研发投入，提升自主创新能力，保持在国内AI芯片市场的竞争力 。

• 寒武纪的特色发展：寒武纪作为国内领先的AI芯片设计公司，其研发的思元系列AI芯片在性能和功耗方面表现出色，得到了市场的广泛认可。寒武纪专注于AI芯片的设计研发，以人工智能芯片为核心，在智能驾驶等领域快速开辟商业落地路径，并凭借强大的技术新优势，在智能驾驶领域占据显著优势。比如寒武纪的芯片可以为智能汽车提供高效的算力支持，用于处理诸如路况识别、车辆自动驾驶决策等复杂的计算任务，推动智能汽车的发展 。

• 地平线的市场布局：地平线在人工智能芯片领域也有着深入的布局与研发投入，并取得了瞩目的成绩。其芯片产品在智能驾驶、智能家居等多个市场领域有着广泛应用前景，并开展了一系列的战略合作，与众多汽车制造商、智能设备厂商等合作，推动AI芯片的产品落地和市场推广。通过与客户建立紧密的合作关系，地平线能够更好地了解客户需求，优化芯片设计和性能，提升产品在市场中的竞争力 。

企业竞争策略

• 产品差异化：各企业采用产品差异化策略获取竞争优势。英伟达主要在高端图形处理和深度学习计算领域以高性能GPU产品为主导；英特尔则强调在CPU和FPGA的传统优势领域并将其技术延伸到AI芯片相关领域；AMD注重GPU在数据中心和通用计算场景下的性价比。国内企业方面，寒武纪以人工智能算法与定制芯片架构深度结合为特色进行产品研发；地平线专注于边缘人工智能计算且针对不同物联网设备场景进行芯片定制化。

• 生态构建竞争：各大企业积极构建自己的生态系统。英伟达构建的生态已经广泛涉及到深度学习框架、软件工具、云计算平台等，与大量AI开发者和企业用户形成紧密联系；英特尔也在积极整合其在硬件、软件、库函数等资源构建面向AI开发和部署的生态。在国内，华为海思凭借华为在通信设备、智能手机、企业服务等多领域的产业布局构建交叉关联的AI芯片生态体系；寒武纪等企业也在不断加强与硬件厂商、软件开发商等合作构建产业链联盟，以此增加用户粘性并拓宽市场份额。

影响人工智能芯片市场前景的因素

技术研发因素

• 算法进步的推动：深度学习算法的不断进步对AI芯片的发展有着重要影响。例如新的神经网络结构、优化算法的出现都可能促使AI芯片需要进行相应的架构调整以适应新的计算模式。如果算法朝着大规模数据并行处理的方向发展，那么AI芯片就需要提高并行计算单元的效率或者增加并行处理能力；如果算法是针对低精度计算进行优化，AI芯片则需要在支持的数据类型、计算精度控制等方面做出改进。一个典型的例子是随着Transformer算法架构在自然语言处理领域的流行，AI芯片需要优化针对这种架构的计算能力和数据处理速度，以更高效地支持基于Transformer的模型训练和推理任务如BERT、GPT系列模型。

• 芯片制程工艺：芯片制程工艺的发展水平直接决定了AI芯片的性能和成本。更小的制程工艺（如从7纳米到5纳米甚至3纳米）可以在单位面积内集成更多的晶体管从而增加运算处理能力并降低功耗。台积电、英特尔等在芯片制程工艺研发上的进展影响着AI芯片企业的产品更新换代速度和市场竞争力。如果一家AI芯片企业能够更快速地采用前沿的制程工艺，就能在性能和功耗上占据优势进而赢得市场份额；相反如果制程工艺落后就可能导致产品在性能、功耗方面不如竞争对手产品从而失去市场机会。

• 架构创新要求：AI芯片的架构创新是提升性能的关键因素之一。传统的冯·诺依曼架构在处理AI任务时存在数据传输瓶颈等问题，因此创新架构（如类脑计算架构、存算一体架构等）的研究和应用能够提高AI芯片的效率和性能。类脑计算架构模仿人类大脑神经元的工作方式实现大规模并行计算、异步控制等功能有助于提高芯片性能同时降低功耗；存算一体架构将存储单元和计算单元融合能减少数据传输延迟极大提高芯片的处理速度，新型架构主流化速度和应用成熟度好坏极大影响AI芯片市场的产品多样性和市场竞争格局。

市场需求因素

• 新兴产业带动：新兴产业的快速发展产生了大量对AI芯片的需求。如无人驾驶产业需要AI芯片来处理各种传感器（摄像头、雷达等）的海量数据做出即时决策保障行车安全；在智能家居领域各种智能设备（智能音箱、智能空调等）需要AI芯片进行语音识别、环境感知、设备联动控制等功能。这些新兴产业出现是推动AI芯片市场增长的活跃因素，它们对AI芯片的性能、功耗、成本往往有着不同的需求和侧重点，引导着AI芯片企业不断调整产品研发方向并开拓新的市场。

• 消费电子市场影响：消费电子市场（智能手机、平板电脑等）对AI芯片的消费数量巨大并且需求不断变化。智能手机功能不断进化，如高清拍照中的图像识别、增强现实体验中的环境理解、语音助手等功能都依赖强大的AI芯片支撑；消费者对于手机拍照质量、语音识别准确率、电池续航（与芯片功耗相关）等使用感受直接影响手机厂商对AI芯片的性能、功耗、成本方面的要求，进而影响芯片市场的供求关系和竞争态势。如果消费电子市场对某一性能特征（如更低功耗或者更高AI处理效率）有强烈需求，那么AI芯片企业就会投入更多研发资源满足这一需求并争夺这一市场份额。

• 数据中心扩张：数据中心作为云端计算、存储和处理的重要基础设施在AI时代对于AI芯片需求呈现出快速增长的态势。一方面随着社交媒体、电子商务等互联网服务产生海量的用户数据需要数据中心处理而且这些处理数据环节中逐渐增加智能化成分（如个性化推荐算法实施、数据安全智能监控等）；另一方面随着人工智能服务（如各种AI云平台提供深度学习训练和推理服务）的发展数据中心需要不断升级服务器配置，采用更多高性能AI芯片提升数据处理能力以满足日益增长的客户需求，数据中心市场规模扩张速度、数据处理智能化升级需求直接与AI芯片市场增长和技术发展要求紧密相关。

政策法规因素

• 国内产业扶持政策：国内政府出台了一系列产业扶持政策对AI芯片市场具有积极的促进作用。例如《新时期促进集成电路产业和软件产业高质量发展的若干政策》从财税、投融资、研究开发、进出口、人才、知识产权、市场应用、国际合作等8个方面对集成电路和软件产业进行扶持，这为AI芯片企业提供了资金、人才、研发等多方面的优惠和支持，促使更多企业投身于AI芯片的研发和生产，有助于提升国内AI芯片产业的整体技术水平和市场竞争力，加速国产替代的进程，从而影响整个AI芯片市场的市场份额分配和产业格局 。

• 国际政策和贸易环境：国际政策和贸易环境（如出口管制等）对AI芯片市场的发展有着重要影响。美国等国家对某些关键技术（如芯片制造设备、高端芯片技术）实行出口管制措施，这直接影响了部分国家和地区的企业获取最先进技术和资源的能力。以华为海思为例在受到美国出口管制影响下其高端芯片的制造面临重重困难影响了其产品市场供货能力和全球市场份额保持；同时这种贸易环境也促使受影响国家和地区加大自主研发投入向国产芯片技术自主可控方向努力从而改变了全球AI芯片产业转移的方向、市场竞争格局和技术交流格局。

竞争格局因素

• 头部企业竞争博弈：在AI芯片市场中的头部企业（英伟达、英特尔、华为海思等）间的竞争博弈状态直接影响着整个市场的发展走向。如英伟达和AMD间的竞争促使双方不断在GPU性能、能效比、价格等方面进行较量，英伟达为保持领先地位不断推出新的GPU产品线占据更多数据中心、人工智能研究机构的市场份额而AMD则不断追赶采用技术升级、成本控制等策略试图扩大用户群；英特尔和其他FPGA制造商之间也存在明显竞争，英特尔不断改进其FPGA架构和工具链等影响着FPGA市场供需关系和价格走势；国内头部企业之间也在国内国际市场争抢份额。这种竞争一方面会加速AI芯片技术发展推动产品性能提升降低成本另一方面如果处理不当可能导致恶性竞争使整个市场环境恶化影响中小企业的生存空间和发展机遇。

• 新进入者挑战：AI芯片市场的高增长率吸引了众多新进入者试图参与市场竞争。这些新进入者可能是具有一定芯片技术基础的传统半导体企业向AI芯片领域扩张比如某些通信芯片制造商进军AI芯片市场；也可能是具有强大资本支持的新兴科技企业跨界而入。新进入者带来新的技术思路、产品设计理念或者商业模式例如一些新进入者可能专注于开发低能耗低成本的AI芯片策略来满足物联网设备市场需求或者针对特定小众市场推出高定制化的AI芯片服务。这些新进入者的挑战一方面促使现有企业加快创新和优化市场战略另一方也可能会在短期内扰乱市场秩序增加行业竞争不确定性使得整个AI芯片市场前景变得更为复杂多变。

芯片封装清洗介绍

合明科技研发的水基清洗剂配合合适的清洗工艺能为芯片封装前提供洁净的界面条件。

水基清洗的工艺和设备配置选择对清洗精密器件尤其重要，一旦选定，就会作为一个长期的使用和运行方式。水基清洗剂必须满足清洗、漂洗、干燥的全工艺流程。

 污染物有多种，可归纳为离子型和非离子型两大类。离子型污染物接触到环境中的湿气，通电后发生电化学迁移，形成树枝状结构体，造成低电阻通路，破坏了电路板功能。非离子型污染物可穿透PC B 的绝缘层，在PCB板表层下生长枝晶。除了离子型和非离子型污染物，还有粒状污染物，例如焊料球、焊料槽内的浮点、灰尘、尘埃等，这些污染物会导致焊点质量降低、焊接时焊点拉尖、产生气孔、短路等等多种不良现象。

 这么多污染物，到底哪些才是最备受关注的呢？助焊剂或锡膏普遍应用于回流焊和波峰焊工艺中，它们主要由溶剂、润湿剂、树脂、缓蚀剂和活化剂等多种成分，焊后必然存在热改性生成物，这些物质在所有污染物中的占据主导，从产品失效情况来而言，焊后残余物是影响产品质量最主要的影响因素，离子型残留物易引起电迁移使绝缘电阻下降，松香树脂残留物易吸附灰尘或杂质引发接触电阻增大，严重者导致开路失效，因此焊后必须进行严格的清洗，才能保障电路板的质量。

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