【AI晶片】中國AI晶片爆發，架構創新迫在眉睫

來源：內容來自中國電子報，謝謝。

人工智慧(AI)爆發性增長是以強大的計算能力為基礎的，而提供計算力的載體是晶片。近年來國內得到資本熱烈追捧的獨角獸公司多與AI晶片有著密切的關係，亦從側面證明了AI晶片的重要性與廣闊的發展前景。然而，隨著越來越多新創公司、網際網路公司和傳統晶片公司開始進入AI晶片領域，其中蘊含的風險也需引起重視。AI晶片會是中國積體電路產業彎道超車的好機會嗎?其中含有哪些風險?如何才能抓住這次難得的產業機遇?

尷尬的產業鏈定位

要說如今科技圈什麼最火，人工智慧肯定是其中之一。而核心晶片則是決定一個新的計算時代的基礎。從源頭上掌控核心晶片架構將取得先發優勢，對於取得一個新計算時代主導權有著非常重要的意義。也正是基於這樣的考慮，谷歌、微軟、亞馬遜、IBM等全球科技巨頭才紛紛投入巨資加速人工智慧核心晶片的研發，目標在於搶佔新計算時代的戰略制高點，掌控人工智慧時代主導權。

中國對於人工智慧晶片產業同樣高度重視。工信部正式印發的《促進新一代人工智慧產業發展三年行動計劃(2018-2020年)》中，著重強調要在智慧感測器、神經網路晶片、開源開放平臺幾個領域率先取得突破。根據前瞻產業研究院釋出的《2018-2023年中國晶片行業市場需求與投資規劃分析報告》，2016年全球人工智慧晶片市場規模達到36億美金，預計到2021年將達到111億美金，年複合增長率達到25%。結合我國人工智慧市場規模，推算2016年我國人工智慧晶片市場規模約為15億元，到2022年市場規模將達到50億元左右，增長迅猛，發展空間巨大。

在看好AI晶片發展前景的情況下，吸引了越多越多網際網路公司和傳統晶片公司進入AI晶片領域，其中蘊含的風險也需引起人們注意。在近日召開的“2018年半導體市場年會”上，清華大學微電子所所長魏少軍在演講時笑稱：“有投資界人士問我，應不應該投資AI晶片。我的回答是‘投資可以，但一定不要成為那個持最後一棒的’。”

那麼，中國企業投入AI晶片將會面臨哪些挑戰呢?從產業鏈角度觀察，人工智慧包括了從晶片器件、計算裝置、程式平臺到大資料、功能層、應用端等複雜結構。在這樣一個產業生態中，一些有實力的國際網際網路巨頭，如谷歌、Facebook、亞馬遜、百度以及蘋果公司，是以垂直整合模式介入的，它們成為最有實力的玩家。英特爾、高通、英偉達等國際晶片龍頭則以整合晶片、計算以及部分軟體程式為發展策略，力求扮演硬體設施平臺供應商的角色。一些有實力的終端品牌公司，包括近年來得到快速發展的中國智慧手機廠商，如華為、小米、VIVO、OPPO，希望成為AI終端裝置供應商。

在這樣的產業生態裡，中國AI晶片廠商定位相對尷尬。在技術上他們尚難完全與英偉達、英特爾這樣為雲端裝置提供人工智慧計算解決方案的廠商展開競爭，更多發展機會存在於終端市場，即面向不同應用端，提供針對性的晶片或者IP解決方案。問題在於，目前為止整個AI產業依然受到缺少“殺手級”應用的困擾。如果去除智慧駕駛、智慧汽車、智慧監控、人臉識別、語音識別少數幾個應用市場，我們就很難再找到AI的典型應用場景了，特別是缺少與人們工作生活密切相關，又非AI支援不可的應用市場。

這樣，一個重要問題就會出現——是否存在像通用CPU那樣獨立的AI處理器?如果存在，它的架構是怎樣的?如果不存在的話，那麼中國AI晶片廠商，向上很難與國際巨頭競爭雲端市場，所立足的終端市場又存在細分化、碎片化，缺少殺手級應用的挑戰。其結果或許真的會像魏少軍所指出的那樣：“以滿足特定應用為主要目標的中國AI晶片，未來很可能只能以IP核的形式存在，最終被各種各樣的SoC所整合。”

如此，今天的部分，甚至是大部分AI晶片創業者將成為這場技術變革中的“先烈”。

新時代尋求IC設計新思路

在這樣的挑戰面前，架構創新成為中國AI晶片面臨的一個不可迴避的課題——針對當前AI產業現狀，開發適應市場的晶片架構。儘管這樣的創新工作將非常艱難。

對此，魏少軍提出了“軟體定義晶片”的概念。從感知、傳輸到處理，再到傳輸、執行，這是AI晶片的基本邏輯。軟體是實現智慧的核心，晶片是支撐智慧的基礎。其中，軟體是實現智慧的載體。技術上要求智慧軟體具有自己學習的能力，形成知識和經驗的能力，持續改進和優化的能力，思維邏輯推理的能力以及做出正確判斷的能力等。而智慧晶片則需要承載所需的計算，要求其具有高效能的計算能力，多工平行計算能力，極高的能量效率，靈活高效的儲存能力，實時動態功能變換能力等。兩者的聯動，將重新定義AI晶片的設計理念，使AI晶片的設計更具靈活性，也在面向不同AI應用需求時更具可操作性。

Synopsys中國董事長兼全球副總裁葛群也表達了同樣的看法：“以前晶片設計中硬體與軟體的界限比較清晰，一般採用分層設計和優化的方法，這有利於簡化問題。然而，在今天的AI應用中已經很難再將它們分開處理了。也就是說，開發一款優秀的晶片和硬體產品必須考慮軟體方面的配合和系統層面的配合，甚至打破層次界限，進行深度優化。Nvidia的CUDA和GPU，Google的Tensorflow和TPU的成功都是很好的例子。”

事實上，EDA工具和AI存在密切的互動關係，對AI晶片的架構創新將發揮至關重要的作用。無論在雲端還是終端裝置上，在差異化的應用需求越來越多地影響晶片設計之際，針對雲端AI訓練、自動駕駛、安防監控和各種智慧IoT裝置的解決方案需要從應用軟體、作業系統、硬體架構、IP、低功耗、安全性、驗證和測試等方面適應AI應用的特殊需求，更為強調整個系統綜合的軟硬體效率、安全性和可靠性。EDA工具作為晶片設計的基礎平臺，將會更多地把AI應用作為關鍵的場景，支援晶片設計者更好地完成各種AI演算法和應用在晶片上的高效實現。

根據葛群的介紹，Synopsys從1986年初創開始，就採用人工智慧的思想支撐EDA、晶片和系統的研發，目前正在積極探索設計方法學上的創新，推動AI晶片設計能力的提高。2017年Synopsys設立了全球人工智慧實驗室，就是希望在更加開放的平臺上，與業界共同探索支援人工智慧技術落地所必須的AI晶片軟硬體協同優化等新問題，尋求更為有效的方法學、工具和解決方案。

基於其應用場景的特殊性，AI晶片應當具備以下的基本要素：可程式設計能力，以適應演算法的演進和應用的多樣化；構架能夠動態重構，在不明顯降低效率的前提下，能夠適應不同的演算法；高效的架構變換能力；實現高效計算和儲存，低功耗、低延遲;滿足低成本、小尺寸的要求，以便能夠進入家電和消費類電子、移動裝置和物聯網終端市場；應用開發簡便。

政府與企業共同推進

今年 3 月初“人工智慧”被寫入《政府工作報告》，強調要加強新一代AI研發的應用，在醫療、養老、教育、文化和體育等多領域推進AI的應用和落地。這顯示了中國政府對於人工智慧晶片產業的高度重視，也抓住了當前AI產業發展中的關鍵環節。如果說中國已經逐步發展成為全球AI產業的中心之一，那麼應用缺乏、資料環境和人才緊缺，仍然是制約中國AI晶片產業發展面臨的主要難題。在政策上，從上述三個層面發力，將可有效推進AI晶片產業的發展。

中國工程院院士倪光南表示：“人工智慧是未來很重要的一個發展方向。因為人工智慧還是我們人創造出來的，因此應該更好地為人類服務，幫助人類擺脫繁雜的工作，把重複性的勞動交給人工智慧，人類去做更多有創造力的工作。”

葛群指出：“這一輪的人工智慧爆發是與大資料共生的，離開有效的資料，人工智慧尤其是深度學習是很難取得進步的。現在各個行業與不同企事業單位中存在著各種各樣的資料孤島，而這些資料又都是推進人工智慧的關鍵因素。政府如能推動打破資訊孤島，將可極大促進人工智慧行業的發展，對於AI晶片產業也具有巨大的帶動作用。”

無論是晶片、演算法，還是資料、應用、人才，任何短板都將使人工智慧難以實現快速均衡的發展。國內廠商目前更應該保持一定的定力以及工匠之心，基礎研究千萬不能落下。政府則需要從國家層面進行政策引導和實際的支援。唯有政府和企業共同推進，才能讓中國的人工智慧與半導體產業走得更遠。

---

晶片設計服務將在AI和IoT時代扮演重要角色？

來源：內容來自經濟日報，謝謝。

觀察多數投資人對於未來AI及Data center成長趨勢給予正面看法。臺積電在法說會中提到，未來AI及IOT將繼虛擬貨幣後，為下一波成長來源，由於IC設計門檻降低，越來越多system companies在自制晶片，因此tape out數量增加，這在IC設計服務公司中也看到同樣趨勢。

根據Gartner預估，2017年AI晶片市場規模僅3.14億美元，2018年AI晶片市場產值將成長至10億美元，預估2022年將達132.5億美元。2017~2022年推升AI晶片市場成長不盡是來自於data centeredge computing為接續data center後主要成長力道。

隨著Personal device及IOT走向智慧化，Gartner預估2022年AI晶片產值中，IOT及Personal device產值分別為20.28億美元、19.08億美元。

AI晶片已成為名家IC設計及雲端服務公司展重點，包含Facebook、Amazon、Google、阿里巴巴等將自制自家Sever用AI晶片：聯發科、Qualcomm、海思的智慧手機晶電也納入AI功能，此外Edge computing中的語音辨識、臉部辨識未來將廣泛應用於start home、IOT、IPCam等，帶動Edge computing用的AI晶片成長。

富邦投顧表示，譜瑞強項在高速傳輸上技術佈局、競爭優勢及未來高速傳輸晶片應用於PC及data center市場規模，譜瑞在data center的上具長遠產品線規劃，已在開發PCI G晶片，未來將逐步揭露出data center上用高速傳輸晶片roadmap，因此，市場對於譜瑞長期成長性信心度將更高。

什麼是晶片設計服務

作為積體電路產業鏈上重要的一環，IC設計服務是Fabless公司緊密的合作伙伴。IC設計服務供應商擁有複雜晶片設計能力、豐富的IP以及與代工廠良好的合作關係，為Fabless公司提升產品效能、加快產品上市提供了有力保障。與此同時，隨著本土方案商(IDH)和系統整機制造商(OEM)逐步成長壯大，他們也開始有了定製化IC的需求。

 IC設計服務業在國內出現可以追溯到十年以前，不過當時由於大陸IC設計業剛剛起步以及市場不成熟，國內IC設計服務企業發展非常緩慢。隨著摩爾定律的延伸，如今超大規模積體電路設計複雜度正日益增加，設計難度與成本也呈指數倍提高，同時本土IC設計公司成長迅速，並開始進入先進應用領域，涉及到的晶片越來越複雜，對設計服務的需求開始增多。

晶片開發包括產品定義、前端電路設計、後端物理實現、製造工藝、封裝等多個環節，而且還常常需要組合多種不同功能的IP，使得設計難度進一步加大，然而並不是所有IC設計公司對這些技術都有深入的瞭解與掌握，此時IC設計服務企業可充分利用自己在設計方面的專長，發揮專業化分工優勢，幫助設計企業提升產品的價值。

---

談談國產FPGA現狀

來源：內容來自財通證券TMT組，謝謝。

2018年上半年對於中國半導體行業而言是多事之秋，發生了幾件讓國人深入思考的大事。我作為IC產業的逃兵，最近也在思考很多的問題，包括資本市場、積體電路行業和研究所的一些不成熟的想法。

2008年進入華中科技大學電子系，中科院半導體所畢業後進入聯發科從事手機晶片開發（沒錯，就是賣的不怎麼好的X30）。離開MTK之前有一段小插曲，招我進聯發科的老大後來自己出來創業做安防晶片，當時喊我去他的團隊，其實從一個技術員工或者說前途上看，選擇前老大公司是確定無疑最好的出路（優秀的老大，出色的技術，看得見估值增長）。不過我最後還是選擇了成為二級狗，整個晶片行業其實對於技術人員的需求量還是非常高的。

我想把晶片行業分為幾個類別：數字晶片、模擬晶片、射頻晶片以及FPGA分開來說說，希望自己在總結知識的同時有機會和大家多多溝通交流。

今天先就從FPGA開始說起吧。

FPGA——現場可程式設計門陣列，是指一切通過軟體手段更改、配置器件內部連線結構和邏輯單元，完成既定設計功能的數字積體電路。換個簡單通俗的介紹方式，就好比一個全能運動員，游泳如孫楊、跨欄像劉翔、網球能力堪比李娜，FPGA就是這麼神奇的可以通過設定而實現各種複雜的功能電路。FPGA的核心優點：可程式設計靈活性高、開發週期短、平行計算可程式設計靈活性高。同時FPGA也有自身的很多需要解決的問題，FPGA限制因素：成本、功耗和程式設計設計。

市場空間：

根據權威市場調查機構Gartner資料顯示，2014年全球FPGA市場總規模達到50億美金，其中，中國的市場份額有15億美金，中國市場佔全球市場的三分之一。分析機構預計2015年至2020年全球FPGA市場的年複合增長率為9%，到2020年全球FPGA 市場規模將達84億美金。

具體細分領域來看，在FPGA被用於深度學習之前，FPGA主要有3大應用方向：（1）通訊裝置的高速介面電路設計，FPGA可以用來做高速訊號處理，一般如果AD取樣率高，資料速率高，這時就需要FPGA對資料進行處理，比如對資料進行抽取濾波，降低資料速率，使訊號容易處理，傳輸，儲存；（2）數字訊號處理方向/數學計算方向，包括影像處理，雷達訊號處理，醫學訊號處理等，優勢是實時性好，用面積換速度，比CPU快的多；（3）SOPC，即利用FPGA這個平臺搭建的一個嵌入式系統的底層硬體環境，然後設計者在上面進行嵌入式軟體開發。

FPGA國際市場

1984年Xilinx剛剛創造出FPGA時，它還是簡單的膠合邏輯晶片，而如今在訊號處理和控制應用中，它已經取代了自定製專用積體電路（ASIC）和處理器。短短30年的歷史長河中，超過上百家行業巨頭殺入這個市場，不過最後大部分都鎩羽而歸。這些公司包括了Intel、Philips、Agere Systems、AMD以及摩托羅拉等國際知名的晶片設計廠商。這是因為，賽靈思和Altera在這個領域深耕幾十年，兩家持續不斷地軍備競賽，佔據了90%市場，提前佈局的專利保護對後來者形成了強大的市場壁壘，幾乎封鎖了所有通向FPGA商用產品的通途。而Microsemi和lattice，QuickLogic曾經挑戰他們的霸主地位，但是他們的市場份額加起來也不到10%。而最後也因為種種原因市場份額不斷下滑，並沒有實現對雙寡頭的突破和挑戰。

可以說，FPGA是全球晶片設計業最需要技術和壟斷突破的產品之一，在所有的晶片領域中屬於最難以突破和打破格局的技術產品。

Xilinx：發明的FPGA顛覆了半導體世界，創立了Fabless（無晶圓廠）的半導體模式。Xilinx的產品組合融合了 FPGA、SoC 和 3DIC 系列 All Programmable 器件，以及全可程式設計的開發模型，包括軟體定義的開發環境等。產品支援 5G 無線、嵌入式視覺、工業物聯網和雲端計算所驅動的各種智慧、互連和差異化應用。2014年12月，Xilinx的20nm晶片實現量產，2015年Xilinx緊接著推出新的16nm FPGA和SoC，並採用新型儲存器UltraRAM，因此繼28nm和20nm之後，繼續在行業中保持領先。公司產品縱向佈局各個製程，因為20nm、28nm、40nm等製程的產品會在市場共存，以滿足複雜度不同的各種應用。

Altera：是世界上“可程式設計晶片系統”（SOPC）解決方案倡導者。結合帶有軟體工具的可程式設計邏輯技術、智慧財產權(IP)和技術服務，在世界範圍內為14,000多個客戶提供高質量的可程式設計解決方案。2015年，英特爾宣佈以167億美元收購FPGA廠商Altera。這是英特爾公司歷史上規模最大的一筆收購。隨著收購完成，Altera將成為英特爾旗下可程式設計解決方案事業部。在和Xilinx的製程戰之爭中，兩家巨頭各領風騷，Altera路線圖中，最近的產品系列"Cedar"（替代Cyclone）採用了臺積電16nm工藝將在2016年上半年交付使用。"Oak"系列採用英特爾的14nm工藝，於2016年下半年交付，"Sequoia"採用英特爾的10nm工藝，將於2018年上市Altera將贏得10nm工藝節點之戰。

Lattice：Lattice（是全球智慧互連解決方案市場的領導者，也是全球第二大FPGA廠，提供市場領先的IP和成本低、功耗小、小尺寸的器件。產品主要有三大塊：可程式設計邏輯；視訊傳輸；毫米波解決方案。公司的終端使用者主要是通訊、計算機、工業、汽車、醫藥、軍事及消費品市場的原始裝置生產商。在雙大哥的夾擊之下，Lattice的路也是走的越發艱難，在中高階市場難以與前兩者抗衡。

中國的破局

紫光集團想通過購買Lattice快速發展，受到美國外國投資委員會(CFIUS)的審查和川普政府的反對後收購以失敗告終。那對於國內FPGA如何破局，如何發展，在無法通過外延引入技術的條件下，國內也只能通過人研發和技術積累打破當前的這種格局。

京微雅格：公司聚集了最早在FPGA行業耕耘與嘗試的一批技術精英，他們採用了SoC FPGA的戰略，片上整合了DSP、Memory、MCU等單元的CME-GM7系列，試圖通過整合的優勢打破FPGA市場的壁壘。這個公司實際上有兩條產品線：1、自身從頭研發的，面向中低端市場的金山系列；2、收購美國CSwitch的產品線，面向高速通訊市場。

產品型號：M7華山系列；HR3純FPGA低功耗系列；M5金山系列；M1衡山系列。

不過比較可惜是，在特定的國內行情和市場環境下，公司在發出自己最強音後也由於種種原因走入困境，讓自己舉步維艱。FPGA對技術支援的門檻相當高，由於京微雅格沒有辦法做到Pin-Pin，所以需要每一個產品都要有技術工程師保持長時間的維護和跟進，但是產品的成功率還可能不到10%，這樣的市場環境下，公司會陷入一種非常被動的局面，長時間的戰略失誤讓京微雅格陷入了人才、資本和發展僵局。

京微雅格的失敗有很多值得思考的地方，FPGA產業的成功不僅在產品，還在於產品線的生態系統平臺建設。這個生態系統平臺包括：FPGA晶片、EDA工具、IP庫……缺一不可。完善的生態系統能夠提供給使用者更全面的設計資源，從而突出系統優勢，迅速適應各種市場應用變化，快速搶佔市場高地。同時，市場上的認可是決定晶片廠商能不能在高速的產品迭代中實現技術和資金的積累的重要因素，任何不被市場接受的高效能產品都是失敗的。

黃埔軍校之後的國內格局

京微雅格在FPGA上的努力和成果給了本土後繼者很大的動力；京微雅格很多的技術研究人員在進入了後續成立的上海安路科技，AGM和高雲半導體團隊裡。也就是說，京微雅格在中國FPGA領域的開山鼻祖一樣的存在使得散亂後的技術人才分散都國內其餘的公司中，成為了人才與技術的黃埔軍校。

高雲半導體：高雲半導體的CEO朱璟輝和SVP宋寧都來自於Lattice團隊，尤其是朱璟輝，從清華大學畢業後，1996年-2011年任職Lattice，歷經七代FPGA產品的研發，曾獲得11項美國專利，5項中國專利，目前還是科技部863計劃的可程式設計器件重大專項的技術負責人。而另一個核心人物宋寧除了任職Lattice高工，還任職過Cadence高工。目前負責高雲半導體FPGA全流程軟體開發，對FPGA架構、硬體設計、軟體研發同步開發有獨到經驗。所以，Synopsys為高雲提供前SynplifyPro高雲版端軟體軟體，也是中國唯一由新思授權的FPGA前端軟體。

低密度非易失性FPGA已經完全取代傳統CPLD，併成為低密度FPGA市場的絕對主力，每年約5億美元的市場銷量。可以說，高雲半導體切入和對標的是Altera MAX V10和Lattice XO2/3；100萬門-500萬門易失性FPGA產品，採用臺積電55nm基於SRAM，可與Xillinx Spartan及Altera Cyclone系列PK。近日，高雲宣佈研發成功了GW3AT-100，這是國內首款28奈米中高密度FPGA，由臺積電代工。

上海安路科技：上海安路資訊科技有限公司成立於2011年，總部位於浦東張江，創始人為文餘波。公司創始人及核心團隊來自海外高階技術管理人才、國外FPGA公司產品開發骨幹以及學術界資深FPGA科研人員組成。公司研發團隊60%以上是復旦、交大、UCLA、UIUC等國內外高校的碩士或者是博士，具有很強的研究能力和設計水準。核心工作成員大多數在世界前五的FPGA公司和EDA公司中從事數十年以上技術研和管理工作，參與開發了多款世界領先的FPGA 晶片和最好的EDA 開發系統。安路當前已經形成了從小規模CPLD（Elf-300、Elf-650）到2百萬門FPGA（EG-4、AL3-6、AL3-10、AL3-S10、EG-20、EG-D20）的系列器件，以及一顆已經實際應用了的千萬門級FPGA IP核（AL3-130）。華大半導體入股之後，其作為國內最大的國產EDA軟體商華大九天與作為自主FPGA廠商安路科技，雙方在EDA工具上的合作空間，包括互補性上，都具有很大的想象力。

AGM：上海遨格芯微電子有限公司(AGM)成立於2012年，是國內領先的以可程式設計邏輯技術為基礎，提供應用市場SoC晶片的半導體積體電路無生產線設計公司。由來自美國矽谷知名可程式設計邏輯晶片企業的團隊和國內資深工程團隊創辦。AGM是以開發自主產權的編譯軟體開始，相容切入現有FPGA軟體的生態鏈。看到智慧手機風口的AGM也不失時機出了一款用於智慧手機和loT的FPGA晶片，在助力客戶逐漸退出低端市場之時，把握住機會，通過價格優勢搶奪低端市場。通過最近幾年的不斷地產品迭代和市場擴充套件，AGM悄悄地積累了比較穩定的客戶，產品線也開始豐富起來，成為了國內FPGA的一批發展迅猛的黑馬。

同創國芯：國產化替代率最大，利潤最高的軍工院所應用市場，基本上被同創國芯（深圳國微）壟斷。連當年的競爭對手成都華微，也是基本沒有了聲響。而且，同創國芯的民用拳頭產品Titan PGT30G已量產，該系列晶片可程式設計邏輯器件採用了完全自主產權的體系結構和主流先進製造工藝，帶有DDR3和PCIe介面，是國內少有的千萬門級FPGA。另外採用了臺灣聯華UMC代工先進的40nm製程，在國內領先。正在中興通訊，烽火通訊試用。

FPGA行業的發展靠自力更生

國內FPGA的發展只能依靠自主，這個必然需要漫長的等待和盡心的呵護，但除此之外沒有更好的選擇。晶片的自主設計是實現資訊保安的最底層保障。這也是為什麼與資訊處理相關的基礎晶片（手機晶片、PC處理器等）需要實現自制的原因。在目前FPGA的技術和供給幾乎全部來源於美國，包括歐洲和日本等技術強國也沒有掌握到核心技術。

對於中國而言，國家促進積體電路發展已經提升至國家戰略。同時特殊的應用場景（軍工、導彈、航天航空）要求的FPGA是涉及到國家安全和領土安全的，對晶片的要求也會比較嚴謹，但這一塊本身高效能的產品國外對中國是禁運的，這也從另一方面促成國內FPGA自己滿足的契機。目前，國內生產的FPGA主要用於軍工、通訊、航空航天等領域。

在民用領域，國內是FPGA需求最大的市場，現在Xilinx、Altera最大的客戶就在中國，通訊市場華為中興烽火包攬了全國60%以上的量。同時人工智慧晶片需求的高速平行計算對FPGA晶片的需求也在幾十億美元的數量級，而國內是人工智慧高速晶片發展最快，需求最大的市場。中國FPGA的發展紅利在於需求市場足夠大，有需求就要有相應產品來支援。這對於國內廠家就是機會，目前，同方國晶片已經和華為中興合作，想實現一部分的國產替代。

最後，從技術角度來說，我們已經不像10年前基本不懂核心技術。國內半導體產業鏈的不斷成熟完善，以及晶片設計能力的不斷加強，我們自己可以自主設計和流片ARM架構的手機CPU（海思麒麟、大唐聯芯），併成功實現商業化，這在10年前都不敢相信。在我們在過去積累的技術沉澱和創新能力，已經使得我們在FPGA的特定應用領域（軍工、通訊）實現一定程度上的自我供給。未來也可能類似於CPU+FPGA用於雲資料中心節中，這些應用領域都是資訊高度敏高的地方，使用自主設計的晶片更能實現安全可控。

後面，我還要說說我和IC界的朋友交流和我自己的一些感悟。

1.大家為什麼對於技術的追求會停留下來。因為對於很多人來說，等到技術產生產品並融到資金後，實現技術積累到資本積累了。技術再產生的價值短時間內比資本產生的價值會慢很多，多數人會從技術上轉向資本市場。這樣一遍遍反反覆覆，所以能看到在技術達到一定的平臺後會長時間的原地踏步，後來者也會跟隨前面人的腳步。

2.所謂的產業扶持，切不可本末倒置和打著旗幟反革命。晶片不簡單的是需要資本的支撐，因為不完善與不合理的資本炒作反而會使的行業在潮水退去後一地雞毛。晶片更多的屬於技術積累型行業，所有的產品和引數都需要技術員工在工作中不斷地去突破和思考，而對於這樣一群工程師來說，報酬如果不匹配勞動支出，行業內的技術人才出走與流失是再自然不過的事情了。因此，產業的扶持不僅僅是資本對公司層面的支撐，更需要落實到一個個基層中的技術員工。

3.晶片行業起步容易，往上層走會很難。晶片做到一定程度後，不再是簡單的技術積累能解決的，一定需要對物理和數學有比較深的認知，在整個高的角度去處理基礎難點，而這對人才的需求地要求是非常高的。

4.市場需求端，任何一種晶片從推出到應用，需要幾代產品的更迭。國內晶片起步晚，產品效能和國外差距較大，因此會形成一種困局：國內應用端不用國內產品，國內產品更迭跟不上會導致公司倒閉或者產品無法持續更新。國外晶片行業幹了幾十年，技術路線上的坑和陷阱被先行者填補了很多，而晶片行業並不存在後發優勢，之前別人留下的坑還會繼續存在哪裡，甚至還需要去避免國外廠商在探索過程中申請的成千上萬的智慧財產權保護新增的坑。

5.晶片行業的國產化任重而道遠，我們需要在整個過程中慢慢的去探索。急功近利和空喊口號只不過給了投機分子空間可鑽。呵護晶片行業同時也要提升技術人員的福利。

---

科技巨頭為何爭先研發人工智慧晶片？

來源：內容來自CNBC，謝謝。

美國科技巨頭谷歌（Google）和臉書（Facebook）都在開發人工智慧晶片，連蘋果（Apple）公司也在投入這一領域的研發。阿里巴巴也接連兩天釋放自行研發晶片的訊息，是因為受到中興引發的中國缺“芯”痛刺激，還是另有原因？

美國科技巨頭谷歌（Google）和臉書（Facebook）都在開發人工智慧晶片，連蘋果（Apple）公司也在投入這一領域的研發。圖為英偉達（Nvidia）的晶片產品。

科技巨頭爭先研發人工智慧晶片

目前，海外科技公司紛紛積極研發晶片。這麼多科技巨頭爭先研發人工智慧晶片的原因是什麼？美國財經電視臺CNBC報導說，這些公司都認為，自行研發晶片可以幫助人工應用程式更好執行，同時降低成本，因為把這些服務投放在資料中心成百上千臺計算機上的費用並不便宜。

此外，此舉還可以減少他們對現有的少數晶片供應商英偉達（Nvidia，臺灣稱輝達）的依賴，並讓圖形處理更適應現代人工智慧應用。

本週稍早，臉書（Facebook）也透露了正在探索晶片開發，也許那一天臉書也開發出自己的人工智慧晶片。去年，臉書就跟英特爾公司共同開發一種新的人工晶片。

這種人工智慧晶片可以改善內部研究人員的操作。更快的培訓系統意味著更快的客戶體驗，同時也能為使用臉書應用程式的數十億人提高系統計算的效率。

不過，臉書推動的人工智慧晶片與阿里和谷歌不同，前者不以為客戶提供效能提升的創新型硬體為目的。

與此同時，蘋果在其頂級iPhone X系列手機中，為晶片構建了“神經引擎”元素，微軟也在為其HoloLens混合真實感耳機的下一個版本開發人工智慧晶片，還有汽車特斯拉一直在開發汽車人工智慧晶片。

本週中國科技巨頭阿里巴巴表示，將為其雲服務提供自己可用接入的晶片。阿里巴巴（簡稱阿里）週四（4月19日）對外宣佈，其新近成立的研發機構——探索冒險動量和展望學院——將致力於研發名為Ali-NPU的人工智慧晶片，該晶片可供任何人通過公共雲服務使用。

阿里的發言人說，這是為了加強阿里雲，併為很多領域的商業活動和未來的各種人工智慧需求帶來可能。根據調查公司Synergy Research Group的資料，去年第四季度，阿里巴巴佔雲基礎設施服務市場的份額約4%，比亞馬遜、微軟、IBM和谷歌都小。

但跟英偉達在資料中心的GPU業務相比，阿里和谷歌的晶片服務專案仍相對處於初級階段。同時，阿里和谷歌都在跟英偉達合作，通過英偉達的中央處理器（CPU）為自有客戶提供雲服務。

為了提升晶片研發，阿里已在全球不同地點開設研發辦公室，比如華盛頓州貝爾維尤就有一處，靠近微軟公司總部。去年，阿里巴巴在矽谷辦公室還聘請了高通前員工樑漢（Han Liang ）為“人工智慧晶片架構師”。同時，阿里巴巴正在通過招聘找更多的人士投入該辦公室。

在此之前，阿里還投資了寒武紀、Barefoot Networks、深鑑、耐能（Kneron）、翱捷科技（ASR）等五家晶片公司。到週五（20日），阿里突然宣佈全資收購中天微系統有限公司。中天微是中國國內唯一的自主嵌入式CPU（中央處理器）智慧財產權核（IP Core）公司。

英偉達資料中心業務或受影響

雖然這些科技巨頭都投入晶片開發，但是谷歌和阿里的人工智慧晶片是專用於資料服務，他們的資料中心伺服器需要更多的電力、直接的網路連線和更多的資料儲存。

CNBC報導指，你有晶片，我有晶片，每個人都有晶片，這種趨勢最終可能威脅到大買家和大供應商之間的傳統關係。

英偉達（Nvidia，臺灣稱輝達）作為少數國際晶片供應商之一，會發現當過去這些大買家的自有晶片變成熟後，它的資料中心業務可能受到影響。

英偉達是一家以設計圖形處理器為主的半導體公司，總部設在美國矽谷，是目前驅動人工智慧程式的最常用的晶片，由美籍華人黃認勳創辦。

人工智慧賽博物理作業系統

AI-CPS OS

“人工智慧賽博物理作業系統”（新一代技術+商業作業系統“AI-CPS OS”：雲端計算+大資料+物聯網+區塊鏈+人工智慧）分支用來的今天，企業領導者必須瞭解如何將“技術”全面滲入整個公司、產品等“商業”場景中，利用AI-CPS OS形成數字化+智慧化力量，實現行業的重新佈局、企業的重新構建和自我的煥然新生。

AI-CPS OS的真正價值並不來自構成技術或功能，而是要以一種傳遞獨特競爭優勢的方式將自動化+資訊化、智造+產品+服務和資料+分析一體化，這種整合方式能夠釋放新的業務和運營模式。如果不能實現跨功能的更大規模融合，沒有顛覆現狀的意願，這些將不可能實現。

領導者無法依靠某種單一戰略方法來應對多維度的數字化變革。面對新一代技術+商業作業系統AI-CPS OS顛覆性的數字化+智慧化力量，領導者必須在行業、企業與個人這三個層面都保持領先地位：

1. 重新行業佈局：你的世界觀要怎樣改變才算足夠？你必須對行業典範進行怎樣的反思？

2. 重新構建企業：你的企業需要做出什麼樣的變化？你準備如何重新定義你的公司？

3. 重新打造自己：你需要成為怎樣的人？要重塑自己並在數字化+智慧化時代保有領先地位，你必須如何去做？

AI-CPS OS是數字化智慧化創新平臺，設計思路是將大資料、物聯網、區塊鏈和人工智慧等無縫整合在雲端，可以幫助企業將創新成果融入自身業務體系，實現各個前沿技術在雲端的優勢協同。AI-CPS OS形成的數字化+智慧化力量與行業、企業及個人三個層面的交叉，形成了領導力模式，使數字化融入到領導者所在企業與領導方式的核心位置：

1. 精細：這種力量能夠使人在更加真實、細緻的層面觀察與感知現實世界和數字化世界正在發生的一切，進而理解和更加精細地進行產品個性化控制、微觀業務場景事件和結果控制。

2. 智慧：模型隨著時間（資料）的變化而變化，整個系統就具備了智慧（自學習）的能力。

3. 高效：企業需要建立實時或者準實時的資料採集傳輸、模型預測和響應決策能力，這樣智慧就從批量性、階段性的行為變成一個可以實時觸達的行為。

4. 不確定性：數字化變更顛覆和改變了領導者曾經仰仗的思維方式、結構和實踐經驗，其結果就是形成了複合不確定性這種顛覆性力量。主要的不確定性蘊含於三個領域：技術、文化、制度。

5. 邊界模糊：數字世界與現實世界的不斷融合成CPS不僅讓人們所知行業的核心產品、經濟學定理和可能性都產生了變化，還模糊了不同行業間的界限。這種效應正在向生態系統、企業、客戶、產品快速蔓延。

AI-CPS OS形成的數字化+智慧化力量通過三個方式激發經濟增長：

1. 創造虛擬勞動力，承擔需要適應性和敏捷性的複雜任務，即“智慧自動化”，以區別於傳統的自動化解決方案；

2. 對現有勞動力和實物資產進行有利的補充和提升，提高資本效率；

3. 人工智慧的普及，將推動多行業的相關創新，開闢嶄新的經濟增長空間。

給決策制定者和商業領袖的建議：

1. 超越自動化，開啟新創新模式：利用具有自主學習和自我控制能力的動態機器智慧，為企業創造新商機；

2. 迎接新一代資訊科技，迎接人工智慧：無縫整合人類智慧與機器智慧，重新

   評估未來的知識和技能型別；

3. 制定道德規範：切實為人工智慧生態系統制定道德準則，並在智慧機器的開

   發過程中確定更加明晰的標準和最佳實踐；

4. 重視再分配效應：對人工智慧可能帶來的衝擊做好準備，制定戰略幫助面臨

   較高失業風險的人群；

5. 開發數字化+智慧化企業所需新能力：員工團隊需要積極掌握判斷、溝通及想象力和創造力等人類所特有的重要能力。對於中國企業來說，創造兼具包容性和多樣性的文化也非常重要。

子曰：“君子和而不同，小人同而不和。”  《論語·子路》雲端計算、大資料、物聯網、區塊鏈和 人工智慧，像君子一般融合，一起體現科技就是生產力。

如果說上一次哥倫布地理大發現，擴充的是人類的物理空間。那麼這一次地理大發現，擴充的就是人們的數字空間。在數學空間，建立新的商業文明，從而發現新的創富模式，為人類社會帶來新的財富空間。雲端計算，大資料、物聯網和區塊鏈，是進入這個數字空間的船，而人工智慧就是那船上的帆，哥倫布之帆！

新一代技術+商業的人工智慧賽博物理作業系統AI-CPS OS作為新一輪產業變革的核心驅動力，將進一步釋放歷次科技革命和產業變革積蓄的巨大能量，並創造新的強大引擎。重構生產、分配、交換、消費等經濟活動各環節，形成從巨集觀到微觀各領域的智慧化新需求，催生新技術、新產品、新產業、新業態、新模式。引發經濟結構重大變革，深刻改變人類生產生活方式和思維模式，實現社會生產力的整體躍升。

---

產業智慧官  AI-CPS

用“人工智慧賽博物理作業系統”（新一代技術+商業作業系統“AI-CPS OS”：雲端計算+大資料+物聯網+區塊鏈+人工智慧），在場景中構建狀態感知-實時分析-自主決策-精準執行-學習提升的認知計算和機器智慧；實現產業轉型升級、DT驅動業務、價值創新創造的產業互聯生態鏈。

長按上方二維碼關注微信公眾號： AI-CPS，更多資訊回覆：

新技術：“雲端計算”、“大資料”、“物聯網”、“區塊鏈”、“人工智慧”；新產業：“智慧製造”、“智慧金融”、“智慧零售”、“智慧駕駛”、“智慧城市”；新模式：“財富空間”、“工業網際網路”、“資料科學家”、“賽博物理系統CPS”、“供應鏈金融”。

本文系“產業智慧官”（公眾號ID：AI-CPS）收集整理，轉載請註明出處！

---

---

版權宣告：由產業智慧官（公眾號ID：AI-CPS）推薦的文章，除非確實無法確認，我們都會註明作者和來源。部分文章推送時未能與原作者取得聯絡。若涉及版權問題，煩請原作者聯絡我們，與您共同協商解決。聯絡、投稿郵箱：erp_vip@hotmail.com

---

---