如何应对芯片产业的新变局？
2020-07-11
14:00:10
来源: 半导体行业观察
对于的芯片产业来说，有两个话题是绕不过去的，那就是“中美贸易纷争”和“AI芯片”，而这两个话题在昨日举办的2020年世界人工智能大会分论坛“人工智能芯片创新峰会”上都有涉及。
先看前者，是随着“中兴事件”和“华为事件”的出现而产生的，特朗普政府实施的“禁运政策”也让国内包括政策制定者、从业人员在内的众多参与者去思考国内集成电路产业的破局之道。
至于AI，在媒体的推动下，也不再是一个新名词，但AI带来的变革依然在持续影响着整个产业。
正如上海市浦东新区副区长管小军先生在峰会上所说，人工智能已成为经济社会发展重要“新基建”，它与各行业深度融合，加速推动智能时代的到来，而AI芯片则是算法与应用结合的桥梁。
针对以上话题，参加“人工智能芯片创新峰会”的专家都分享了他们的观点。
关于“卡脖子”的讨论，在华为、中兴时间发生之后，常常被讨论，但在讲解如何应对之前，我们应该先要谈谈中国集成电路产业现状。这也是华东理工大学副校长，中国工程院院士钱锋先生也峰会上谈论的重点之一。
钱锋先生表示，自2012年以来，我们国家是世界第一制造大国。在世界500种主要工业产品当中220种产品居全球第一。“虽然我们是一个制造大国并不是一个制造强国，所以高质量发展任务非常迫切，我们整体中低端建设制造强国面临挑战十分严峻”，钱锋强调。他进一步指出，尤其是在在十大优先发展领域里面，16个细分产业当中，集成电路首当其冲，需要我们不断创新，缩短与国外的差距。
第一
是高质量发展面临的关键问题。我国集成电路正处于高速、蓬勃发展的时期，但是许多领域存在“短板”，而且我们是“全而不强”，供应链存在“断链”的风险。主要表现在供应链“断链”风险；
第二
是核心技术受制于人。从供应链来讲，高端半导体材料面临供应链卡壳断链的风险，比如高端硅晶片、高端光刻胶、抛光液以及溅靶材料等。从核心技术来讲，从芯片设计包括芯片制造环节等关键核心技术包括EDA软件、光刻机等等还需要受制于人；
“造成这个局面的原因是一方面长期以来依赖国外技术和国外产品。根本原因在于我们要健全我们的创新体系和创新环节上的环境。”钱锋说道。按照他的说法，我们创新生态的环境尚不完善，主要表现在四个方面：一是产业链、供应链、价值链要协同化，尤其疫情发展之后我们深刻感受到创新链、供应链、价值链要协同；二是研发要从技术研究到技术研发到工程应用最后是产业化一定要协同，三是体系机制要健全完善；四是人才培养也要跟上。
针对以上问题，钱锋也提出了他的几个应对之策。他的核心观点是我们必须打造自主可控的集成电路产业链、供应链，还要推动集成电路产业的产业链要高端化，供应链要现代化，价值链要最大化。而在实际实现的过程中，要加强基础研究提高创新能力；同时还要实行新型聚过体制，聚力核心技术攻关创新；此外，我们还需要以市场需求微引导，打通创新链与应用链。钱锋同时也认为，VC、PE和人才在中国集成电路的“卡脖子”攻关中将扮演重要角色。
特别是在人才方面，钱锋希望我们能够探索多元化的集成电路产业工程科技人才培养模式，还要借助各种方式聚集全球集成电路产业的高端人才，并且要打造集成电路产业一流的领军人才队伍。只有做好了这些点，才能为中国芯片突破夯实基础。
与会的另一位嘉宾，清华大学微电子学研究所所长魏少军教授也认为，现在的世界正处于百年未有之的大变局，而这个变局的根源就在于科技的进步。中国也成为这波科技变革的受益者。但这也引起了美国政府对中国及其企业的针对，中兴事件和华为事件就是其中的典型。
根据魏教授的观点，在美国咄咄逼人的攻势下，中国也被迫选择回击。但他认为，在中美这些科技“对战”中，中国知彼而不知己，换而言之，就是中国知道别人卡我们脖子，但是我们并不知道怎么做。
“比如国产替代和自主可控等问题，都是浮在表面上，并没有真正思考我们要替代什么，控制什么”，魏少军教授举例说。“我认为替代是要用先进的东西替代落后的东西，用落后的东西替代人家落后的东西是没希望的，你也替代不了”，魏教授补充说。
魏少军教授同时强调，我们已经融入全球的技术体系，我们完全另搞一套的可能性也在见效。但我们强调自主创新自主发展的时候千万不要只是盯着国内，我们还是盯着全球，因为只有在全球发展当中我们有领导地位才能真正的发展。
在谈到我们需要怎么做的时候，魏教授指出，我们需要技术资本双轮驱动，两个轮子跑得一样快。在他看来，我们过去在资本和技术的发展上从来就没有形成过一个双轮驱动协和的战略发展。而我们也需要建立一个能保证集成电路研发资金能获得长期、稳定投入的机制。
“不要担心创新的问题，创新永远不会太晚，问题在于我们敢不敢创新。”魏少军教授最后说。
作为芯片产业的新贵，据相关数据测算，2020年全球人工智能芯片规模将超过75亿元。而随着算力需求的增加，这个数字在未来几年也一定会水涨船高。那么作为AI芯片产业的参与者，应该如何拥抱这股AI“芯”浪潮。与会的产业链不同环节参与者也分享了他们的观点。
芯原股份创始人、董事长兼总裁戴伟民先生首先表示，芯原虽然不是一个AI公司，但是AI的IP有30多家授权，也有50多款AI芯片落地。而在AI芯片排名当中，芯原也名列前茅。作为一家SiPaaS（Silicon Platform as a Service, 芯片设计平台即服务）的公司，芯原希望凭借自有的IP和设计服务能力，助力整个AI产业腾飞。
戴伟民先生在会上指出，芯原是世界第七，中国第一的IP公司，与排在前面的六位竞争对手相比，芯原拥有最多的种类。为此他认为芯原最终能赶上那些竞争对手。例如在GPU IP方面，芯原在多家汽车厂商中都占了很大的市场份额。能够保持那么强的竞争力，这与芯原自成立以来，一直坚持高研发投入有关。
“ 尽管芯原不做产品，但是做服务和平台是另外的境界。我们希望芯原能够成为中国AI浪潮中水涨船高，打造整个产业链。”戴伟民最后说。
恩智浦半导体公司大中华区主席李廷伟博士则从他们的角度，畅谈高性能边缘计算如何助推AI产业发展。他指出，现在物联网(IoT)、互联汽车和工业应用数量日益增多，延迟、隐私和带宽成为关键限制因素，而边缘计算可让智能更贴近数据源，从而解决这些问题，使人们的生活更加智慧安全、轻松便捷。
恩智浦半导体公司大中华区主席李廷伟博士
“随着整个行业向边缘计算迁移，设备端人工智能(on-device AI)能够实现实时决策变得愈加重要。”李廷伟博士强调。
而作为一家拥有9000名研发人员和超过9000项专利的企业，恩智浦能提供全面的边缘计算和安全平台。当中包括了传感器、处理器。借助这些产品，能够让万物互联时代产生的数据得到快速有效的处理。例如在面对嵌入式处理设备，恩智浦和和中国合作伙伴共同开发i.MX微控制器平台。面向汽车领域，恩智浦则推出了S32汽车处理器平台。这些智能的平台将在上述市场中发挥重要的作用。
Synaptics物联网部的高级副总裁兼总经理Saleel Awsare则谈到边缘AI是如何赋能智能家居的。
Saleel Awsare指出，边缘AI面临隐私与安全性、更快的响应时间以及能源效率这三大挑战。其中的隐私，是指设备能够在不接入云端的时候，能够直接在本地识别脸谱，或者识别语音。至于安全、相应时间和能源效率，自然也是应用开发者需要考虑的重要问题。
Saleel Awsare进一步强调，一个好的边缘AI，应该具备行业领先的性能、开源的AI工具搭载在可扩展平台上以及真正安全的声音、音频、图像处理。以上优势都体现在了Synaptics的可拓展的边缘AI芯片平台Synaptics VS600系列上。
据Saleel Awsare介绍，他们的这个平台拥有高通的高端CPU，支持不同操作系统的显卡，也提供了工具让第三方可以写入算法，同时还配备了真正安全的声音、视频、图像和NPU/AI处理器，能为开发者提供独一无二的产品和用户体验。
作为手机SoC市场的领导者，高通骁龙产品路线图和技术负责人Ziad Asghar则谈了高通如何通过提高边缘AI的能力，赋能广大消费者。
据他介绍，高通的人工智能技术已经在超过10亿台设备中得到了应用。而之所以移动终端能成为最普及的人工智能平台，主要是因为拥有比任何其他设备都多的传感器，更强大的能力，同时它还能访问更多的数据。它能够使用摄像头和麦克风，通过不同的传感器来感知周围的世界，从而真正改变了消费者的体验。
而在实际操作中，高通将AI能力用在调制解调器、拍照和改善功耗等各个方面，而高通第五代人工智能引擎，就是这些动力的来源。据介绍，高通第五代人工智能引擎能够通过每秒15万亿次的运算能力来提高性能。使用第五代的高通人工智能引擎，更可以将峰值性能提升到每秒15万亿次，相比两年前提高了5倍。
以上只是谈到了高通在终端AI的表现，但其实在云端AI市场，高通也推出了Cloud AI 100这样产品中，想可以借其降低数据中心的功耗，
“我们已经为人工智能推理构建了一系列的解决方案，因而我们可以 做到比等效的基于GPU的解决方案每瓦特性能高出10倍以上。当我们具备这种能力，就可以将其应用到自动驾驶汽车，我们可以将其应用到5G基础设施或者基站来减低成本，或者应用于5G边缘盒子。我们的愿景是使这些终端设备具备几乎能以我们今天所感知得到，或者看得到的能力”，Ziad Asghar说。
三星则从一个晶圆代工厂的角度谈到了AI芯片浪潮下的机遇与挑战。该公司晶圆厂市场战略团队的Moonsoo Kang首先指出，人工智能解决方案才刚刚开始，并且具有巨大的成长潜力。但即使我们正处于人工智能初期，AI已经以许多不同的方式渗透到我们生活的每个角落。
“这些多样化的AI应用程序需要多样化的计算需求和技术要求，同时面临着不同的边界条件和需要克服的技术障碍。没有单一的解决方案能满足所有的需求。因此，为给定类型的AI应用程序提供它所需要的正确的计算解决方案是非常重要的。”Moonsoo Kang接着说。
在他看来，在种个市场中，最重要的解决方案将是定制的AI芯片，而对于这些芯片而言，异构整合将会在其中扮演重要的角色。这是由先进工艺带来的高成本和并非设计的所有部分都以相同的方式体验高级技术节点的好处这两个因素决定的。为了解决高成本的问题，行业就开始考虑Chiplet方案，但要实现这种方案，需要克服很多技术和经济上的障碍。而三星则通过工艺、IP和封装来帮助AI行业。
据介绍，三星在成功开发硅芯片先进制程技术方面拥有悠久的历史，他们是行业中率先在32/28nm工艺上引进了High-K金属栅极技术的厂商，也是第一家推出第一款采用FinFET晶体管结构14nm工艺的晶圆代工厂，全球第一款EUV光罩技术的量产又在我们的7nm技术上实现。得益于这些积累，三星决定在3nm技术中引进了世界上第一个全环栅极晶体管技术(Gate-all-around transistor)，这将能未来的AI芯片制造提供支持。
除了这些主流的技术节点外，三星还提供特殊工艺技术来提供差别化的解决方案。例如28nm FD-SOI工艺以及基于此提供的嵌入式非易失性存储器解决方案（包括eFlash和eMRAM）。现在三星也在18nm开发出第二代的FD-SOI工艺，把其低功耗平台能力赋能给有需求的AI客户。
三星还提供提供包括如如HBM2/2e，GDDR6，DDR5/4和LPDDR5/4在内的全套设计IP来支持AI和HPC应用以及移动应用。
来到封装方面，三星还将持续针对AI优化的封装解决方案。资料显示，三星提供了使用硅片和RDL中介层(interposer)连接逻辑和高带宽存储器或逻辑和逻辑芯片的2.5D水平方向集成解决方案，这个解决方案从4HBM集成将进一步扩展到6和多于8个HBM集成。三星同时还提供3D-TSV芯片堆叠集成解决方案。而随着焊盘间距小至10um, 三星的3D集成解决方案将进一步扩展到晶圆对晶圆键合和芯片对晶圆技术。
此外，三星还提供了优秀的电源完整性(PI)解决方案。通过MIM(金属绝缘体金属)电容器和EPS(嵌入式无源基板)，三星进一步增强了电源的完整性。
为了更好地帮助其合作客户，三星推出了一个完整且客户友好的生态系统SAFE（Samsung Advanced Foundry Ecosystem），可提供“一站式”解决方案。正是在这个平台的帮助下，百度成功开发出了同类最佳的AI加速器芯片。
正如上文所说，AI影响了多个产业，而中医领域也成为了其中的一个。
北京太一科技CEO解渤在峰会上表示，中医是一个很古老但有效的医学。他希望我们能用人工智能的方法，用远程的医疗、互联网的方法把这个潜力深刻的挖掘出来供全世界人民一起享用的美好的医疗科技，而脉诊仪智能诊断系统就是他们解决这个问题的答案。
据介绍，太一科技与芯原合作，做了一个AI芯片，并将其放进诊断系统中，这就使其传输量、准确度和加压和反馈的处理过程都非常容易操作，可以实时用最快速的方法进行相关的处理。
“我们这套人工智能的脉诊系统在更广阔的人群里面使用，我们可以在很快的时间里面就找得到很多典型疾病的数学模型。随着产品在全世界之内发放的越来越多，我们收集的数据越来越快，就可以为中医人构造一个中医的人工智能大脑，这样就可以快速将中医的知识梳理出来进行迭代和提炼出最有效的治疗方案。这为全世界人类带来中医治疗手段和健康。”解渤说。
纵观芯片产业的发展历史，无论在什么时代，都会有巨大的成功者和失意的失败者。在这两股新浪潮下，产业又迎来了新的成长机会。至于谁将成为最后的赢家，或者都成为赢家？那就让我们静观其变。
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