2018年的春天,Aspencore旗下簡體中文版《電子工程專輯》、《電子技術設計》、《國際電子商情》三大媒體聯合在上海舉辦2018年中國IC領袖峰會;峰會以「中國IC業之世界格局」為主題,特邀產業最受關注的領袖人物,與數百位資深設計工程師、管理菁英和技術決策者共同探討產業的成長和突破之道。

「上知天文,下知地理,文經武律,以立其身」;憑藉高科技資本、技術人才和全球最佳市場的優勢,中國IC業者近些年創造出了一系列令人矚目的成就,例如中國自主研發的CPU已經運行在國產超級電腦中,長江存儲3D NAND記憶體晶片量產在即,清華大學推出的可重構計算處理器,兆易創新的非揮發性記憶體晶片都已成為明星產品。

那麼,中國IC廠商如何在「一帶一路」的利好政策下走向全球市場、佔領IC時代巔峰?在AI時代,中國IC廠商是否能夠和國際對手處於同一起跑線?

物聯網、5G和人工智慧市場下的中國IC機遇

華為(Huwei)一直是物聯網產業的宣導者和主要參與者。但在華為技術有限公司半導體業務戰略與業務發展總監夏硯秋看來,過去物聯網的發展實際上是不盡人意的。

「回顧歷史,IoT這個概念提出近20年,商業化嘗試也有10年,但現在既有的物聯網連接只有10億個,根本問題出在哪裡?」夏硯秋分析認為,技術上來看,最重要的就是原有的物聯網技術過於簡單,無法在全球範圍內實現普遍覆蓋,從而導致商業化的不成功。 而物聯網的新時代在於低功耗廣域物聯網的誕生和標準的確立,使得全球範圍內的覆蓋成為可能,運營商擁有大規模的服務提供能力,可以形成真正可持續的盈利模式,把垂直行業應用融合起來,把智慧生活帶給每個人、每個家庭。

在物聯網新舊時代轉換的過程中,各國政府和營運商在其中起到了主導作用,一個定標準、一個修路。可以看到,物聯網的產業鏈條複雜多樣,但晶片產業比例非常低,單獨從晶片本身也看不到賺大錢的機會,全球只有少數玩家參與。但反觀人工智慧這一波產業浪潮中,晶片技術在其中發揮的驅動力和商業機會則大不一樣。

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上圖是2017年Gartner技術成熟度曲線圖。與2011年物聯網概念第一次出現在觸發期,且被認為還需要5~10年的時間才能成熟不同的是,物聯網已經變成了物聯網平台,成熟的時間也變成了2~5年,但仍然處於技術發展的早期。物聯網晶片當然是不可或缺的,但驅動力更多的是來自於產業各方如何達成共識。

但反觀人工智慧相關的技術卻一下子多了起來,綠框中,無論是還處於早期的強化學習、神經擬態硬體,還是處於炒作巔峰的深度學習、機器學習、自動駕駛、認知計算都和AI晶片強相關,無論是在學術界和產業界,我們都可以深切地感受到晶片對於人工智慧相關技術的關鍵推動力量。

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對於未來的樂觀預測不是拍腦袋想出來的。根據2017年全球伺服器和GPU的出貨量來看,伺服器出貨量達1,100萬台,其中雲端運算廠商大概佔40%,Nvidia資料中心GPU出貨量32萬顆,按照一台伺服器配4顆GPU來估計,去年具備AI加速能力的伺服器出貨量只有7萬台,和總得出貨量相比,滲透率不足1%。

夏硯秋強調,這個數字很重要。從一個角度來看,可以理解為資料中心的GPU市場仍然是一個利基市場,很多伺服器並不需要AI功能;但如果換一個角度來思考,那就是資料中心的AI晶片市場還遠遠沒有到頂,如果誰能提供價格合適、性能強大的AI晶片,客戶沒有理由不買。

如果從利潤的角度來看,機會就更加明顯了。2017年,Nvidia的毛利率達到了62%,而5年前只有52%,考慮到資料中心業務在Nvidia總收入中佔比只有20%,所以毛利率應該更高;而老對手AMD近5年來毛利率也就是在30%上下。因此,如果誰能夠挑戰Nvidia現在的霸主地位,不僅市場規模會做到很大,利潤方面也將遠遠超越一般的半導體廠商。

AI晶片最大的挑戰來自於市場定位,如何平衡性能與靈活性?是贏者通吃還是深耕長尾?這是夏硯秋在現場對行業提出的問題。這其實代表了AI晶片的兩種商業選擇,換句話說,由於晶片產業的歸一化標準,大家實際上只有兩個選擇:在資料中心市場擊敗Nvidia,或者是構建垂直領域的端到端護城河

贏者通吃的代表是來自英國的Graphcore公司,它在2017年10月底公開宣佈其IPU達到了之前的設定目標,相比於其他AI加速處理器性能提高10x-100x,在訓練和推理都表現出色,最大程度地支撐開發者的創新模型和演算法,實現其他硬體架構無法實現的任務。

而以下資料則告訴我們深耕長尾的價值:

  • 資料中心:30億美元;
  • 安防監控:1億攝影機出貨量,傳統監控晶片市場規模20億美元;
  • 自動駕駛:9,000萬汽車出貨量,未來ADAS市場10億美元,L2/L3市場20億美元,L4/L5市場50億美元;
  • 智慧家庭:智慧音箱(2017年數千萬出貨)、智慧攝影機、遊戲機;
  • 智慧型手機:15億出貨量,AP市場規模400億美元,美顏相機,AR和語音助手;
  • AI醫療:醫學影像診療,高性能運算;
  • 機器人/無人機:數百萬出貨量。

但夏硯秋認為,目前的AI晶片還不能解決安防領域遇到的所有問題,而在自動駕駛領域又恰恰相反,是AI晶片運算性能過剩,例如當前的GPU已經能夠具備支援L5自動駕駛的性能,人們探討更多的是如何將可靠性從99.9%提升到99.9999%,這需要從更高的系統層面進行思考。深耕長尾的價值在於垂直整合解決實際商業問題,而在這一波浪潮中,中國IC廠商將首次和國際對手處於同一起跑線。

權利的遊戲

北京芯願景有限公司總經理張軍援引知名美劇《權力的遊戲》的主題,從規則、攻略和裝備三方面闡述了三大法律法規、如何建立有效的攻防體系以及兩種時效性非常強的專利工具。

他強調稱,與積體電路產業相關的包括專利權、布圖設計權和商業秘密權。在布圖設計權中,保護「思想的表達」而非「思想」本身,也就是說,按照《條例》第五條的規定:「布圖設計的保護,不延及思想、處理方法、操作方法或者數學概念等。」

如果按照《條例》第四條:「受保護的布圖設計應當具有獨創性,即該布圖設計是創作者自己的智力勞動成果,並且在其創作時該布圖設計在布圖設計創作者和積體電路製造者中不是公認的常規設計。」那麼,保護布圖設計中的獨創性部分,而非其他;第三點,按照《條例》第七條:該法規保護「積體電路布圖設計、含有該布圖設計的積體電路或者含有該積體電路的物品。」,闡明了布圖設計保護的三個層次。

而根據獨立創作性要求,布圖設計只要求獨立完成,並不要求首創;不排斥兩個獨立完成的內容相近甚至相同的布圖設計;布圖設計侵權鑒定時,不能僅憑相似度來判定侵權,還需要確定雙方是否獨立完成,即「接觸+相似」的判定原理。而在創造性概念中,布圖設計的工業產權屬性,決定受保護客體需要一定的創造性;布圖設計的作品屬性,決定受保護客體不僅要有「個性」,還要有一定的「品質」;布圖設計的創作性略高於著作權,遠低於專利權。

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而專利戰略的目的,是為了自身的長遠利益和發展,運用專利制度提供的法律保護,在技術競爭和市場競爭中謀取最大經濟利益、並保持自己競爭優勢的整體性戰略觀念與謀略戰術的總和體。在運用專利戰略攻擊時,既可以使用專利無效訴訟(即利用現有技術進行創新性否定)或技術壟斷訴訟(透過訴壟斷而得到免費專利授權),也可以使用產品侵權訴訟,包括侵權訴訟(自有專利訴競爭對手產品侵權)、專利購買(購買專利訴競爭對手產品侵權)、聯合專利池(通過企業之間合作建立共同的專利池)和NPE策略(利用“非關聯”企業進行訴訟)。而文獻公開、宣告無效、周邊專利、設計侵權規避和共用專利池,則形成了專利防禦體系。

而逆向工程在證據鏈中的作用體現在使用公開:即透過逆向工程查找公開銷售產品中的公知技術、以及透過逆向工程查找產品中的侵權證據。具體到積體電路產業,則包括系統專利侵權分析、封裝專利侵權分析、製造技術侵權分析、MEMS元件侵權分析、數位演算法侵權分析、嵌入式軟體侵權分析、FPGA代碼侵權分析等等。專利概要分析報告IPreportor是芯願景公司推出的兩種“遊戲裝備”之一,主要跟蹤通信、MEMS等幾大領域的晶片產品,力求晶片產品面世兩周內推出概要分析報告,可以按照領域以會員制方式進行服務。

而IPsense系統則是芯願景研發的專利查詢和挖掘系統。在IPsense系統的雲端包含有超過4萬2,000個晶片的海量資料資料。在任意的用戶端通過流覽器連接IPsense服務,可以快速查詢晶片的各種資料資訊並透過瀏覽器呈現給客戶。透過智慧匹配演算法,能夠利用客戶指定的專利內容在資料庫中進行挖掘和匹配,並將和專利相關聯的晶片細節資訊呈現給客戶。

目前,憑藉高智慧的自主研發的專利同電路的匹配軟體系統,芯願景已經能夠實現自主分析重點領域關鍵晶片(主要關注國際前10大設計公司),建立了三層次晶片電路資訊庫,做到同國家專利局專利資訊同步更新,即時為客戶提供所需的侵權證據。

人工智慧和EDA的互相促進和發展

Cadence中國區總經理徐昀在演講中表示,EDA發展的歷史就是晶片設計方法學發展的歷史,整體來看是自下而上,從實體層設計,到電路層設計,再到系統層設計,接下來是人工智慧來怎樣幫助設計的下一步發展。那麼,EDA工具的下一步,該走向何方?

過去一年我們看到了人工智慧的快速發展,尤其是中國已經成為了人工智慧的全球第二大市場,市場的發展也驅動了人工智慧專用晶片的需求。在需求上來看,最重要的兩個方面,是怎樣在靈活度和性能中達到最優的結果。既然人工智慧晶片的主要目的是獲得更高的性能,那一個重要的課題就是,如何在設計的每一個環節不斷提升性能,爭取達到能實現的極限。這裡所說的性能,主要包括了兩個方面,也是人工智慧晶片最關注的兩個方面:能效比(Power Efficiency)和輸送量(Throughput)。

與數位後端設計相關的優化有兩個方面, 要同時考慮功耗和算力兩個因素。而對數位後端有影響的則是以下幾種重要的方法:1. 合理使用記憶體單元,包括片上緩存和臨近儲存,從而提高能效比;2. 增加輸送量包括兩點,一是算力,運算單元的絕對數量,二是資料儲存與存取的效率。從這樣的前提來看,Cadence看到了對資料流程處理的需求。

針對AI晶片能效和輸送量的巨大挑戰,Cadence數位後端工具提供了大量方法幫助客戶更快收斂到預期的目標。如前所述,AI晶片大致對後端工具提出了4個類型的挑戰:Power、Floorplan、Capacity和Interconnect,而Cadence的應對之道:針對大規模結構化晶片有很多匯流排需要佈線,該公司的Bus routing和Buffering能夠提供最佳的方案。另外SDP/Structured Data Path可以針對Data flow的設計。

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另外一個方向,在大數據驅動的人工智慧新型計算方式下,EDA也可以進入新的時代。新的設計方式,不僅是工具輔助,而且對以往資料的挖掘和訓練,作為設計的輸入,可以對快速收斂作為更好的輸出。人工智慧在EDA的哪些點上可以有新的突破?徐昀給出的方向包括:在實際狀況中,很多東西和參數是非線性的模型,無法進行精確建模,透過機器學習,可以幫忙把非線性模型變得簡單化;或者考慮對以往成功經驗進行複用,從而達到即時的What-IF設計方法。

徐昀表示,Cadence在提出這個概念之後得到了很多的關注和討論,其中最重要的就是如何利用大數據;透過摸索得出的方向是客戶可以自己挖掘大數據,而該公司提供訓練模型及與EDA工具的介面。這是目前現有的狀態下,EDA向人工智慧發展的大前提。

數位實現後端來看一下人工智慧在EDA工具中的進展。用戶面臨著各種挑戰,比如隨著各種工藝日趨先進,新需求的產生,導致晶片設計日趨複雜,使得對CPU運算能力的要求呈倍數成長。在數位佈線方面,設計規則越來越多,已經從40nm的20多項發展到20nm/16nm階段的120多項,相信10nm及以下會更多。以前只有考慮兩個物體之間的spacing,現在要考慮context-based multi rules,甚至negative rules;從single patterning mask到double patterning甚至更多。

從電阻計算上,現在需要考慮佈線長度、佈局拓撲、層和VIA等許多因素,過孔也會產生非常大的影響。而在矽片差異化建模方面,基於完整統計的傳統OCV建模方式已經消失,取而代之的是統計OCV建模方式;在差異化電源元件方面,動態功耗變為主導,實現過程中要考慮動態功耗優化;另外在全流程上要考慮IR壓降和EM因素;此外,時脈樹已經向邏輯一樣複雜,帶來很多不確定性和複雜性。

在過去一年中, Cadence在Innovus上開發了具有機器學習功能的智慧設計;統計數字顯示,針對一個普通的10nm設計,Cadence方案能夠實現12%的性能提升,以及3-8%的面積和功耗降低。這是基於對已有資料的深度挖掘,輸入到Innovus中進行訓練。今年4月,Cadence將推出一個Beta Testing的版本,Cadence的頂級合作夥伴將會首先使用,基於機器學習的EDA工具將會繼續加強我們的市場地位,相信明年完全成熟的商用版本預計很快推出。

除Innovus,Cadence在類比設計中也應用了機器學習,例如在即時電容參數提取方面,基於機器學習的建模方式使得提取成為可能。另外在電驅動的後端設計方面,台積電因此把設計速度提升了40MHz。

中國半導體廠商走向國際市場的幾點思考

2017年是中國半導體產業快速發展的一年,從全球半導體產業的整體發展情況來看,中國半導體廠商開始嘗試走向國際市場。北京清華大學微納電子學系的池保勇教授認為,中國半導體業走向國際市場的步驟還是比較被動,應該考慮三個問題。

2017年,全球半導體產業出現高速成長,全年銷售達到4,197億美元,相比2016年成長23.8%,是自2011年以來增速最快的一年。不過池保勇表示,2017年全球半導體產業成長的一個主要推動力來自於半導體記憶體,這一年記憶體的規模成長了64%,如果除去記憶體的成長,其他的半導體成長只有10%幾。

回到國內,2017年中國積體電路產業繼續維持高速成長的態勢,全年銷售額達到5,411.3億元人民幣,比上年的4,335.5億元成長了24.8%,這一成長速度不僅是2012年以來最快的,也擺脫近年來成長率一直在20%左右徘徊的一次跳高成長。

2017年,中國積體電路產業各個主要環節都保持高速成長,設計、封測都保持了超過20%的成長。其中晶片製造業增速最高,達到28.5%,設計業位列第二達到26.1%,銷售額第一次超過了2,000億元,成長率長期停留在20%以下的封測業也獲得了近年來最好的成績。

以晶片製造業為例,2017年中國晶片業全年銷售達到了1,448億人民幣,比2016年成長28.5%,為近年來的最高值。從2008年到2017年,年均成長率達到15.6%。對於中國積體電路設計產業來說,2017年中國晶片設計業,全年銷售達到了2,073億人民幣。和晶片製造業統計範圍不同的是,這個資料基本來自本土企業。從1999年到2017年,大概19年時間,年均複合成長率非常可觀。

2017年,中國晶片封測業的銷售額達到1,889.7億元,這麼快速的成長,外商在華獨資企業的貢獻功不可沒。封測產業的聚集地還是在長三角、珠三角和西北地方。在積體電路設計領域,國內的海思半導體、清華紫光位列全球的第6、第10位,池保勇表示,這個資料和高通的154億美元還是有很大的差距。全球積體電路代工企業中,中芯國際和華虹分別位居第4位和第8位,與台積電比還有數級的差距。封測產業有三家公司進入了全球前十,包括長電、天水華天、富通微電。

2017年晶片的進口額達到了2,601億美元,遠遠超過了當年進口石油的價值。可以看到不僅中國購買了全球60%的晶片產品,而且中國的產業結構是服務型的,例如晶片製造主要為海外客戶提供服務,晶片設計也使用海外的資源。池保勇表示:「可以說中國的電子工業是為全球客戶服務,所以我們對全球半導體的貢獻是全方位的。中國是全球半導體產業非常重要的一部分。」

第一關是對半導體產業要實事求是。池保勇教授表示,近些年來國內半導體產業取得一些突破,所以國內有一些情緒,認為中國的半導體產業已經接近或者領先世界水準,這種情緒過於樂觀了,國內的技術水準和國際水準還是存在較大差距;還一種意見認為,中國跟國際水準拉進幅度沒有想像中高,這種悲觀情緒也過於極端。這兩種情緒都會影響產業的發展。

池保勇表示,雖然中國半導體產業的成長很快,但是從市佔率來看,中國產品主要針對國內市場,在全球的佔有率只有7.9%,即使去除記憶體,市佔率只有17.3%,還是相當低的。在晶片製造上,近些年中國市場的進步還是很明顯,但這些進步很大一部分來自於外資或台資的貢獻,光是三星半導體在2016年對晶片製造的貢獻就達到10.3%。超過50%的貢獻是由外資、台資貢獻的,本土企業的貢獻不到44%。封測也存在同樣問題,國內排名最高的是本土企業,即使如此,仍然超過40%的貢獻來自外資或台資。所以本土企業依然存在較大需求。

第二關是對於半導體產業來說,要突破基礎技術。雖然中國半導體設計業發展迅速,但是主要產品還是位於中低端,對於桌面型CPU、工業用FPGA、手機用嵌入式DSP、動態儲存裝置、快閃記憶體等基本都依賴於外部進口。「我們的市佔率近似0,這些產品的價值已經超過1200億美元,我國本地消費超過了500億美元。可以說中國中低階市場,我國本土企業能做的已經做得差不多了;」池保勇認為,如果未來在大型戰略性方向沒有建樹,恐怕很難維持高速成長。這也是為什麼政府要大力支持攻破CPU和記憶體的原因。

從製造能力來說,中國半導體製造和國外還存在1到2代的差距。這也是中國IC設計業主要使用外部資源的原因。對於晶片設計來說,存在很多困難。主要困難是多餘依賴於IP和EDA工具,國內產品同質化嚴重,不具備COT能力,很難形成獨特的優勢。

第三關是國際化,這個國際化不是簡單的參與國際大分工。在手機的產業鏈中,中國初期更多扮演低端合作者的角色;透過合作中國企業學到了很多東西開始逐漸參與到更深層次的合作中。池保勇表示,清華大學在這方面也有一些探索;2016年1月21日,清華、Intel、瀾起科技簽署開發了一個X86架構的新型通用處理器合作協定。

最後,池保勇總結,2017年全球積體電路產業的大幅調升成長,說明積體電路產業仍然有著強大的上升空間;中國積體電路產業在過去幾年中快速成長,已經成為一支不可以被忽略的力量。池保勇認為,作為全球化的產業。沒有一個國家能夠覆蓋積體電路的所有環節,國際化是全球積體電路產業的大趨勢。中國企業在國際化的大潮下需要認真學習,實事求是的看待自己。不管是妄自菲薄還是過分高調都是錯誤的。

其次走向國際化的過程要靠實力說話,沒有紮實的基本功可能短期獲利,但是長遠來看不會成功。最後要堅持開放合作,中國企業不能總是處於價值鏈的低端,在向高端遷移的過程中需要付出極大的努力。只有自身有價值,才能獲得別人的尊重,只有雙贏才能有合作。那些嘗試「打一槍換一個地方」,或者不講規則,把事情做絕的人是不可能有人願意長期合作的。

華大九天開創EDA新紀元

從2001年到2017年,在過去十幾年中EDA工具遵循摩爾定律,基本的成本一直在不斷下降。作為中國本土EDA廠商,如何在國際三大巨頭的影響下獲得生存空間呢?華大九天軟體有限公司董事長劉偉平表示,在大數據時代面臨更多的資料處理需求,比如很多物聯網的應用,同時也有了技術和設計方法上提了新的要求。中國IC市場的迅速發展也帶來了更多的市場機會。

如果按照全球EDA的需求來看,一般來說國外FABLESS的公司使用EDA佔整體銷售收入的5~6%,中國的Fabless使用EDA佔比平均只有1.6%,這表示其中有很多市場空間值得去做。劉偉平認為,未來這將帶來從2億到10億美元的市場規模。對於本土、EDA公司來說,在國際三大EDA巨頭的壓力下,怎麼在市場上分一杯羹呢?

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劉偉平認為,EDA工具正面臨變革,以前講演算法,現在講資料,這兩者怎麼結合,才是更好的解決EDA的發展方向。所以華大九天提出要把技術和資料進行結合,進一步滿足客戶提出的一些問題。最終的目的是出來的產品要能夠有效的滿足應用和市場的需要。

「我們現在的客戶碰到的問題是,資料處理完了跟生產的結合不是很好。很重要的問題是良率,這個跟我們講的資料分析不到位有問題。先進的工藝設計有那麼多工藝角(Process Corner)要處理。」劉偉平表示,以前在做40奈米、55奈米設計的時候,在製程上涉及要處理的參數和解決場景比較少。現在到了16奈米、10奈米、7奈米的時候,可能要面臨的Process Corner處理要幾千個,這個時候需要處理的內容相當多。現在一個手機的晶片都是幾十個億電晶體,這麼多的電晶體,最終出來的資料是幾百G甚至上T,這麼多資料如何處理也是個問題。

所以這個時候,劉偉平提出來基於大數據的資料分析平台對EDA工具進行改造,可以更好的解決設計週期、效率提升等問題。劉偉平認為這是本土EDA企業跟國際巨頭抗衡的切入點;他表示,有幾個方面技術華大九天一直在努力做:第一個是製程資料的分析,這裡涉及到很多具體的內容。比如製程參數、庫、建模等問題,還有很多Timing,以及相關的參數,這些都需要大量的採集、形成模型。

第二個方面是設計的實現,錢誠表示,現在設計跟製程結合越來越緊密,互動越來越多。設計實現的時候,怎麼提前發現問題並解決,這個才是很重要的內容。

第三個是設計、生產完還有測試的資料拿回來,如何更好的應用分析、形成對於設計、生產的問題處理。基於這樣的幾個背景,從製程初始的資料、怎麼把資料用好,最終形成資料分析的平台,這裡基本上有幾個相關的技術。劉偉平也介紹了華大九天的幾個重要產品,比如去年發的面向先進製程SOC設計的全新時序優化解決方案ICExplorer-XTop 和SPICE級別快速準確Silicon-aware Timing Sign-off解決方案ICExplorer-XTime。

中天微的下一代嵌入式雲端晶片為何與阿里巴巴合作?

在前日深圳開幕的2018雲棲大會·深圳峰會上,阿里巴巴集團資深副總裁、阿里雲總裁胡曉明宣佈該公司將全面進軍物聯網領域,IoT是阿里巴巴集團繼電商、金融、物流、雲計算後新的主賽道。胡曉明在現場表示,阿里雲IoT的定位是物聯網基礎設施的搭建者,阿里雲計畫在未來5年內連接100億台設備。此外,為應對物聯網帶來的新挑戰,阿里雲將在2018年戰略投入「邊緣運算」這一新興的技術領域,打造全世界第一朵「無處不在的雲」。

杭州中天微系統有限公司總經理戚肖甯表示,這是一個很大的策略發佈。2001年的杭州中天微作為阿里雲最早進入IoT合作夥伴計畫中的成員,將在晶片領域全面推進IoT晶片通過阿里雲Link Market在終端的大規模應用。同時針對AliOS Things進行深度優化,推動AliOS在IoT晶片領域的部署與應用。戚肖甯表示,中天微將聚焦「安全」、「接入」和「智慧」三方面核心技術,推進IoT產業生態建設。

他同時還介紹了基於AliOS軟硬體框架的3款「雲晶片」,包括電腦視覺晶片、融合接入安全的MCU平台晶片、以及與中興微電子合作推出的全球首款基於AliOS的極低功耗NB-IoT物聯網安全晶片。據瞭解,中天微目前合作廠家已逾70家,SoC晶片累積出貨已經突破5億片,光是2016年單一年度晶片出貨也已首次破億片。

談到IoT市場,戚肖寧認為主要針對三個重要領域,工業、醫療和消費類。戚肖寧表示,這個市場週期短、變化快,應用領域很多。作為半導體公司來說,會覺得細分市場太小。戚肖寧認為這是阻礙半導體在IOT領域發展的一個原因。

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據介紹,中天微跟阿里巴巴的合作主要是兩條線,第一條線是CPU和阿里OS的融合。戚肖寧認為,網際網路時代,wintel主導了這個市場。在行動網際網路時代,ARM+Andorid主導了市場。他相信中天微的CPU和阿里雲OS在IOT時代會引領市場。 戚肖寧同時表示雲晶片必須跟資料結合才能產生價值。如何建立統一的軟硬體系統?中天微可以提供的硬體包括RF、有IP Driver、有sensor Driver,還有安全加密硬體,基於這個硬體基礎,可以在阿里雲的API上很容易的構建生態系統。 目前ALI-CSKY涉及到的IoT設備以及相關應用

最後,戚肖寧認為,IOT的價值在傳感、連接和智慧,以及要有好的服務。對於硬體公司來說,提供好的服務是短板,所以半導體企業未來要在硬體基礎上提供更多的價值。戚肖寧表示:「我們可能已經不再基於摩爾定律往前走,這是不夠的。我們更多要提供應用價值,我們要定義我們的硬體。所以跟一個大數據公司合作是非常重要的事情。」

深耕中國市場33年 Intel將繼續引領產業發展

英特爾(Intel)中國副總裁兼中國戰略辦公室總監楊彬(BrentA.Young)表示,當前我們正在面臨一場智慧革命,各種智慧設備如手機、PC、平板甚至汽車電子、機器人正在產生海量的資料。

預計到2020年,全網資料會達到44ZB,預計連網設備將達到500億台。從普通線民到自動駕駛汽車、連網飛機、智慧工廠、雲端視訓提供商,資料將大幅增加,並驅動產業的發展。而這些大數據同時也將驅動高階晶圓代工市場的規模成長。 在資料驅動的同時,摩爾定律仍然影響著半導體產業的發展,晶片商的電晶體數量每隔24個月將增加一倍,同時迅速的降低了產品成本。

對於Intel來說,在半導體領域持續不斷的創造新技術,從而帶來更優的成本和性能。「更重要的是,我們在14nm製程的時間點要領先競爭對手3年;」楊彬表示,目前Intel的10nm和7nm製程都正在開發中,而針對未來3nm、5nm的前沿研究也正在進行中。

根據最新消息,財政部等三部門發佈《關於積體電路生產企業有關企業所得稅政策》,2018年1月1日後投資新設的積體電路線寬小於130奈米,且經營期在10年以上的積體電路生產企業或專案,第一年至第二年免征企業所得稅,第三年至第五年按照25%的法定稅率減半徵收企業所得稅,並享受至期滿為止。 2018年1月1日後投資新設的積體電路線寬小於65奈米或投資額超過150億元,且經營期在15年以上的積體電路生產企業或專案,第一年至第五年免徵企業所得稅,第六年至第十年按照25%的法定稅率減半徵收企業所得稅,並享受至期滿為止。

這表示中國對於半導體先進製程的投入力度正在加大。 楊彬表示,Intel的晶圓和封測廠遍佈全球,在中國的工廠有兩處,一處在中國成都、一處在中國大連。33年來,Intel植根中國,到今天Intel中國的員工人數超過8,000,投資超過130億美元。

楊彬認為,中國半導體產業正在蓬勃發展,從政府政策來看,先後頒佈《國家積體電路產業發展推進綱要》,以及成立國家積體電路產業投資基金。預計到2020年,中國的資料規模將達到8ZB、中國ICT產業收入將達到5,300億美元,中國IC市場將達到1,390億美元。 Intel在中國也進行了大量的投資。2004年intel就在成都開設工廠,2007年在大連投資開廠,投資清華紫光、2017年預清華大學和瀾起科技進行合作,2018年與紫光在5G領域開展合作。

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除了晶片上的合作,Intel的投資公司也是在中國投資的首批風險投資機構,從1998年到目前投資的專案已經超過了19億美元。投資企業超過140家,其中IPO企業超過40家。可以說Intel為中國電子產業的發展做出了很大貢獻。

Mentor為何會成為西門子的一部分?

Mentor A Siemens Business中國區總經理凌琳表示,2017年,Mentor正式成為了西門子工業軟體的一部分。作為三大EDA公司之一,Mentor提供的方案為半導體的創造和封測,從spec到生產提供完整的方案。

那麼,Mentor到底有什麼吸引到西門子的工業軟體部門呢? 凌琳表示,當前所有的企業都面臨這些挑戰。第一產品要有差異化,第二要快速進入市場,從抽象層次來看,數位化變革起到非常重要的作用。在需要創新發展的地方,第一個是怎樣去管理複雜度,第二是怎樣保證專注度去贏得市場的勝利。凌琳認為,超級系統的時代到來了。最早70年代的IC都是非常昂貴的,只有軍用、專用市場負擔的起。隨著個人電腦時代來臨,大部分人可以享受到IC時代,隨後智慧手機、無人機、機器人、電動汽車都來了,這些只是一部分,比如EUV的產品。這些系統變得越來越難以控制和設計,這表示需要更多創新。

從2007年開始,西門子工業軟體就兼併了一系列專業軟體的公司,直到2017年收購了Mentor。在這個過程中,Mentor已經跳出EDA的概念,而進入了系統設計的領域。

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西門子為什麼會對EDA感興趣?這是由於市場的需求和客戶帶來的變化,買完Mentor之後,西門子持續又投資了幾家IC設計公司。 西門子第一家收購的是Solido,它是用一些機器學習的AI演算法面向提高設計良率的工具。借助西門子強大的資金,我們也收到了麾下。它是真正把AI演算法用到變化設計中,以及把一些反覆運算設計控制住,最後用簡單的方式設計出來。使得功耗、面積得到了提升。

西門子第二家是收購的另一家公司,叫SAROKAL是做5G的測試儀。這個測試儀可以跟Mentor的硬體加速模擬器進行對接,5G晶片和設備的公司還在角逐,比如華為、高通已經做出原型晶片了。在協定還沒確定的情況下,測試儀器提供很多測試環境和軟硬體的測試。能夠儘快讓5G晶片和設計能快速推向市場。

借助這一系列的收購,西門子本身也有很強的設計工具。以前比較缺的是IC設計這一塊,現在收購Mentor後形成了完整的產品線,可以更好的服務要進行數位變革的企業。根據我們的資料來看,在買EDA公司的企業裡面,也有很多買PCBA和IC的EDA設計軟體。很多做晶片的公司最終也要在原型裡進行效能驗證,所以這樣完整的圖形就出現了。這對大家要做更艱難的複雜系統來說,是很好的消息。 Mentor在汽車領域從1996年借由收購Volvo的設計部門,擁有了汽車領域的設計能力。

最近,Mentor在原有解決方案的基礎上推出了DRS360平台,這是一個整合的開發環境,整合了雷達、測距以及感應器等各種設備,以便於客戶、OEM廠商來進行智慧汽車的製造和開發。在這一領域,Mentor也取得了ISO26262認證。Mentor的汽車電子目前可以提供FPGA、SOC、MCU各個產品線,這裡?明晶片和系統廠家去完成,所以這個DRS360是2017年在美國獲得一項創新大獎。

凌琳表示, Mentor的模擬加速軟體這個平台可以把SOC設計的DFT的測試也可以在裡面。很多終端廠商希望測試功耗的低點,這些晶片以後跟哪些設備去連,也可以進行測試。去年Mentor去年推出了相應的產品,可以提供最終的解決方案,很多汽車電子晶片也在上面做了很多測試。 由於光衍射的效應,光刻印刷上去清晰度會消失,這個時候需要Mentor提供相關的技術。我們相處很多辦法,用很多光照拼起來才能達到你的印刷效果。

還有很多材料,做到14nm的時候,很多新的物理現象產生了,用的光刻膠也不一樣。早期的光照粗糙點,後來發現光照不平衡。疊加上去才發現你用的模式,甚至需要幾千個CPU算幾個禮拜,後面的儲備和know-how是大量的。所以Mentor跟晶圓廠要提前進行合作,現在要做很多的修改。凌琳表示:「我們在這塊的專業程度,超出了很多只做設計企業的想像。」

最後凌琳表示,摩爾定律在繼續演進,其實摩爾定律是一個經濟學,如果某些成本壓縮不了就達不到這個定律 :「我們在技術演進的時候,讓大部分測試的DFT工具廠商,讓他的晶片測試時間略低於摩爾定律的成長。很多是跟經濟成本問題相關。」怎麼做到這一點 ?Mentor用了很多辦法,比如設計電路,包括更先進製程中的錯誤查詢,Mentor的平台提供了各種測試手段,讓客戶能夠定位壞點。

圓桌論壇:人工智慧成為大熱,傳統IC設計如何再續輝煌 ?

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演講結束後,由《電子工程專輯》主分析師張迎輝主持,包括華登國際合夥人張聿、華為技術有限公司半導體業務戰略與業務發展總監夏硯秋、華大九天軟體有限公司董事長劉偉平、寒武紀副總裁錢誠、蘇州納芯微電子股份有限公司總經理王升楊、Imagination副總裁中國區總經理劉國軍和聚辰半導體CEO楊清參與了主題為《前瞻創新與傳承堅守,論中國IC攻守之道》圓桌論壇討論。

在談到中美兩國在AI產業上誰更有機會勝出時,華登國際合夥人張聿表示,作為投資人,在半導體業界持續投資超過30年 :「我們在美國和中國都投了一家AI相關的公司,有一些比較。」 華為技術有限公司半導體業務戰略與業務發展總監夏硯秋認為,中國的應用和資料收集發展得特別快,這個能夠極大的提高AI演算法訓練水準。美國的科學研究人才很多,在特定領域的大規模應用,結合Google這些企業也很好。不能簡單講哪些能勝出。可能在特定應用,比如安防領域,演算法中國會比美國更厲害。美國在智慧駕駛 、搜索領域還是很強,各有優點。

去年被中資全資收購的Imagination副總裁劉國軍表示,在應用和資料上,中國有比較大的優勢,因為人工智慧需要應用和資料的拉動。在基礎研究和架構上,長遠來看,中國需要更加努力。因為他們的積累和基礎研究不是想就能超過的。

張聿表示,全球的互聯網行業,中國和美國各佔半壁江山,好處是中國的市場很大,靠著龐大的市場和人口基數可以快速擴張。就算技術不如國外,可以通過資本作為杠杆來收購國外公司。雖然大環境可能有些不景氣,我們還是存在歷史的機會視窗。獲取高品質的訓練資料,美國可能相對中國沒有太大優勢。但是問題在於國內對於失敗的容忍度還是不如美國,中國要去功利性更高,短期內要有回報,很難說谷歌的阿爾法狗專案一直是虧損,很多創業公司市值已經很高了,如果繼續虧下去,市場是否能容忍?

針對目前資本市場熱捧AI的現狀,納芯微電子股份有限公司總經理王升楊則表示,從企業經營的角度來看,市場的熱點輪動的速度是很快的。企業沒必要不停的追逐熱點,而是要追逐價值,有一天可能熱點會找到你身上來。

張聿表示,作為投資人也追熱點,過去30年見到的熱點太多,會發現有些傳統的方向,比如硬碟上整合了非常多的技術 :「你只要在已證明的市場裡有突破性的技術,這可能是我們追的最大熱點。我們也會看有些微創新,在某些地域和行業有潛在優勢,只要符合這幾個方向,都是有前途的。」

華大九天軟體有限公司董事長劉偉平則認為,AI晶片可能性能會越做越強,但是對傳統晶片不是替代的概念。比如CPU、GPU如果性能越強,功耗越低,對於系統是一個很好的補充。如果人工智慧晶片和這些晶片搭配起來,會更好,很多AI晶片還需要集成Arm的核心來處理。

本文原刊於EE Times China ,完整圖文請點此連結