缺芯之困

　　《2017年中国集成电路产业分析报告》显示，当前中国核心集成电路国产芯片占有率低，在计算机、移动通信终端等领域的芯片国产占有率几近为零。

　　浙江之江实验室芯片中心高级顾问李序武博士介绍，透视中国芯片产业可从设计和制造两方面分析。过去几年，中国芯片设计进展飞快，设计公司成倍增加。但芯片设计技术和经验远远不足，尤其在先进信号转换器方面，如从模拟连续信号变为数字信号以及逆向转换，大大落后于国外。

　　李序武曾任中芯国际集成电路制造有限公司技术研发执行副总裁，在美国英特尔公司工作期间获得该公司技术领域最高荣誉 “英特尔院士”，对中美半导体领域发展差异感触颇深。他说，在芯片制造方面，中国与世界最先进工艺还有不少差距，“平时中国企业可以从国外厂商购买芯片组装需要的系统，但外国政府一旦采取限制性措施，弱点就暴露出来了”。

　　如在中兴的核心业务基站领域，基站芯片自给力最低。而基站芯片本身对成熟度和高可靠性的要求远高于消费级芯片。有专家认为，在美宣布管制措施后，中国从开始试用国产替代芯片到批量使用至少需两年以上时间。

　　在阿里云智联网科学家、芯片策略组长丁险峰博士看来，中国芯片研发的现状是散而小。

　　半导体芯片是一个需要高投入、规模效应的产业，投资周期长、风险大，很多人不愿涉足。中国政府从2013年开始对半导体产业从芯片研发到制造都加大了资金支持力度。但专家认为，目前投资过于分散，一些投资无效的项目瓜分了资金。

　　半导体行业从业者杭州华澜微电子股份有限公司总经理骆建军说：“中国现在最缺的不是半导体生产线，而是设计公司。没有芯片设计，生产线就不可能有自主可控芯片为‘米’下锅，最终回到给别人代工的老路。 ”

　　补芯之路

　　那么，中国应如何“补芯”?专家称不可“一蹴而就”，但需抓住现有机遇。芯片行业遵循已久的摩尔定律认为：当价格不变时，集成电路上可容纳的元器件数目，约每隔18至24个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。但李序武说，由于半导体光刻技术等瓶颈问题，再加上半导体做得越来越接近物理极限，现在更新换代速度正在慢下来，这对于中国来说是一个机会。

　　“前面走得慢，后面追得容易。有了国外公司的先行，后来者也可以少走很多弯路，”李序武说，“当然，路上埋下了很多‘地雷’，就是各种专利，要想全部绕开也很有挑战。 ”

　　中国半导体真正开始发展始于2000年，当时中国最大的半导体制造商中芯国际集成电路制造有限公司成立，但在成立之初已面临了美国国际商用机器公司(IBM)、英特尔等科技巨头，以及台湾积体电路制造股份有限公司等强大代工厂的激烈竞争，伴随其间的还有巨大的行业人才缺口。

　　骆建军说，政府在高校专业设置和就业方面都应有所引导，尤其要加强交叉学科能力培养，培养一个集成电路设计的领军者往往需要十几年的时间。

　　丁险峰也认为，目前国家对于创业人才的政策已不错，但需大幅倾斜到可在大公司长期奋斗的人才，“芯片需要大规模作战，需要有统领千军的能力，而不是发表文章的能力”。

　　此外，专家认为，更重要的是鼓励中国企业在国产芯片技术到位的情况下多采购国产芯片，而不是一味抱着“外国的月亮比中国圆”的心态，“长期满足于进口替换，不思进取”。比如华为、展讯通信的手机芯片完全可以满足很大一部分需求。

　　在芯片产业的投资方向也需更有产业眼光的人掌控。在国家财政支持之外，还需要市场、社会资本等积极参与。有专家建议，中国证券监督管理委员会可为芯片企业提供一些如加速审批等便利通道，使企业有机会从市场筹得更多研发经费。

　　丁险峰认为，数字化时代需要万亿级芯片与传感器，这个时代几乎完全属于中国，“因为中国可以掌握这类芯片与传感器，从模组、物联网终端、边缘服务到云计算，中国都可以做”。

　　中国相关企业如何汲取前车之鉴?专家们的一致看法是：低调做事，遵纪守法，积累好自己的核心技术。

　　据新华社

　　AI时代，中国芯机会

　　人工智能的创投热潮爆发至今，在“算法”之后，“算力”站上了风口。深度学习算法的突破，推动了图像识别、语音识别、搜索和推荐引擎等的发展，整个AI生态向更深的行业应用延伸。以AI芯片为载体，一场新的“算力”革新，正席卷而来。

　　AI芯片也成为“中国芯”们自救的途径。4月20日，阿里宣布全资收购自主嵌入式CPU IP Core公司中天微。就在一天前，阿里对外透露，阿里巴巴达摩院正研发神经网络芯片 AliNPU，用于图像视频分析、机器学习等。在此之前，阿里已经收购和投资了5家国内芯片公司。百度在2017年，也发布了AI云芯片XPU。

　　在近几年内，国内AI芯片公司开始涌现融资热潮。据创业家&黑智不完全统计，业内涌现了超20家“芯”相关创业公司，其中多数是2014年后成立。其中，寒武纪、地平线等创业公司，在近两年获得了1亿美元左右的融资。这是十几年来，半导体行业都未曾有过这样的景象：创业公司纷纷涌入，而它们背后是产业资本近亿美元的催化。

　　埋头追赶了几十年的国内芯片行业，第一次有了和海外站在同一起跑线上的机会。国内芯片领域知名的独角兽“寒武纪”崛起的同时，正如同寒武纪时代一样，一个算力新物种的繁荣时代也蓄势待发。

　　“弯道超车”的“中国芯”时代，是否能够就此打开大门?

　　■专家声音

　　中国芯片不会永远受制于人

　　——中国工程院院士、中国计算机学会名誉理事长李国杰

　　中兴禁运事件的发生并非偶然，它显示了中国在芯片技术上受制于人、国产芯片还无法完全替代国外产品的现状。芯片的研发和生产水平一定程度反映了整体科技水平。可怕的不在于差距，最大的问题是我们有没有掌握主动权。中国在芯片研制方面的问题不是短期内可以解决的，不是靠“砸钱”就能追上的，经验和人才都需要积累。我国集成电路领域近几年的发展进步很大，紫光、华为等企业研发的芯片已今非昔比，尤其是设计能力的快速提升。

　　此外，国内企业在突破发达国家计算机基础系统垄断方面，已做了一些尝试，尤其是在 “去IOE化”(去掉IBM的小型机、Oracle的数据库、EMC的存储设备，代之以自己在开源软件基础上开发的系统)方面已经有所突破。

　　美国要禁运，我们更要理直气壮地发展自己的芯片，中国芯片不会永远受制于人。核心技术是用出来的，只有在用的过程中才能不断提升。国家应该大力支持使用国产芯片，最初问题一定会很多，但坚持住、迈过一个门槛后就会实现良性循环。

　　阿里达摩院自主研发AI芯片

　　近日，阿里巴巴达摩院方面对《一线》表示，阿里巴巴达摩院正研发一款神经网络芯片——Ali-NPU，该芯片将运用于图像视频分析、机器学习等AI推理计算。按照设计，该芯片的性价比将是目前同类产品的40倍。此款芯片的研发，未来将会更好地实现AI智能在商业场景中的运用，提升运算效率、降低成本。

　　阿里达摩院研究员骄旸介绍，CPU、GPU作为通用计算芯片，为处理线程逻辑和图形而设计，处理AI计算问题时功耗高，性价比低，在AI计算领域急需专用架构芯片解决上述问题。目前阿里巴巴自主研发的AI芯片，主要是为解决图像、视频识别、云计算等商业场景的AI推理运算问题，提升运算效率、降低成本。

　　据骄旸表示，阿里巴巴自主研发的Ali-NPU，基于阿里机器智能技术实验室等团队在AI领域积累的大量算法模型优势，根据AI算法模型设计微结构以及指令集，以最小成本实现最大量的AI模型算法运算。

　　按照设计，阿里巴巴的Ali-NPU性能，将是目前市面上主流 CPU、GPU架构AI芯片的10倍，而制造成本和功耗仅为一半，性价比超过40倍。未来，Ali-NPU的能力，不仅可以更好地满足视频、图像处理需求，还可以通过阿里云进行计算能力的输出，赋能各行各业。资料显示，此前阿里已经投资了寒武纪、BarefootNetworks、深鉴、耐能(Kneron)、翱捷科技(ASR)、中天微等多家芯片公司。