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{"database":{"Post":{"":{"contributes":[{"sourceColumn":{"lastUpdated":,"description":"摩尔精英旗下的新媒体平台“半导体行业观察”(微信公众号：icbank)，专注观察全球半导体行业最新资讯、技术前沿、发展趋势。30万半导体精英的共同选择！\n\n欢迎订阅摩尔精英旗下更多公众号：摩尔精英MooreRen、摩尔芯闻MooreNEWS","permission":"COLUMN_PUBLIC","memberId":,"contributePermission":"COLUMN_PUBLIC","translatedCommentPermission":"all","canManage":true,"intro":"最有深度的半导体媒体，实时、专业、原创、深度","urlToken":"MooreRen","id":14013,"imagePath":"v2-a276e8fdcf77c.jpg","slug":"MooreRen","applyReason":"0","name":"半导体行业观察","title":"半导体行业观察","url":"/MooreRen","commentPermission":"COLUMN_ALL_CAN_COMMENT","canPost":true,"created":,"state":"COLUMN_NORMAL","followers":7414,"avatar":{"id":"v2-a276e8fdcf77c","template":"/{id}_{size}.jpg"},"activateAuthorRequested":false,"following":false,"imageUrl":"/v2-a276e8fdcf77c_l.jpg","articlesCount":383},"state":"accepted","targetPost":{"titleImage":"/v2-42654f3bffa5ceb8f149a3eecdb783ac_r.jpg","lastUpdated":,"imagePath":"v2-42654f3bffa5ceb8f149a3eecdb783ac.jpg","permission":"ARTICLE_PUBLIC","topics":[],"summary":"这应该是一篇大概二十年前的文章，我也找不到原作者了（希望知情读者们告知），这里转出来，是希望大家能够从中学到一些有用的知识。感谢原作者的辛劳贡献。 复旦攻读微电子专业模拟方向研究生开始到现在五年工作经验，已经整整八年了，其间聆听过…","copyPermission":"ARTICLE_COPYABLE","translatedCommentPermission":"all","likes":0,"origAuthorId":0,"publishedTime":"T17:55:49+08:00","sourceUrl":"","urlToken":,"id":3350091,"withContent":false,"slug":,"bigTitleImage":false,"title":"一位复旦牛人自述学习模拟电路技术的经历","url":"/p/","commentPermission":"ARTICLE_ALL_CAN_COMMENT","snapshotUrl":"","created":,"comments":0,"columnId":14013,"content":"","parentId":0,"state":"ARTICLE_PUBLISHED","imageUrl":"/v2-42654f3bffa5ceb8f149a3eecdb783ac_r.jpg","author":{"bio":"摩尔精英.创始人兼CEO","isFollowing":false,"hash":"a041bc84af3b04f2298645","uid":488500,"isOrg":false,"slug":"jyzzzz2012","isFollowed":false,"description":"Linkedin主页：/in/jyzhang8 个人微信：MooreRen001\n摩尔精英()是全球领先的专业半导体服务平台，愿景是“让中国没有难做的芯片”，通过连接全球半导体精英，重构半导体基础设施，打造行业的效率杠杆。旗下业务包括“半导体垂直招聘、芯片设计服务、运营供应链服务、半导体媒体智库、培训直播App”。覆盖包括“IC设计、EDA/ IP、晶圆代工、封装测试、半导体设备与材料、方案设计、分销代理”等半导体全产业链1500多家企业和50万专业用户。","name":"张竞扬 摩尔精英","profileUrl":"/people/jyzzzz2012","avatar":{"id":"v2-5e305b94f675efe2d64427","template":"/{id}_{size}.jpg"},"isOrgWhiteList":false},"memberId":,"excerptTitle":"","voteType":"ARTICLE_VOTE_CLEAR"},"id":721456}],"title":"一位复旦牛人自述学习模拟电路技术的经历","author":"jyzzzz2012","content":"这应该是一篇大概二十年前的文章，我也找不到原作者了（希望知情读者们告知），这里转出来，是希望大家能够从中学到一些有用的知识。感谢原作者的辛劳贡献。 复旦攻读微电子专业模拟方向研究生开始到现在五年工作经验，已经整整八年了，其间聆听过很多国内外专家的指点。 最近，应朋友之邀，写一点心得体会和大家共享。 我记得本科刚毕业时，由于本人打算研究传 感器的，后来阴差阳错进了复旦逸夫楼专用集成电路与系统国 家重点实验室做研究生。现在想来这个实验室名字大有深意，只是当时惘然。电路和系统，看上去是两个概念，两个层次。我同学有读电子学与方向研究生 的，那时候知道他们是“系统”的，而我们呢，是做模拟“电路”设计的，自然要偏向电路。 而模拟初学者对奇思淫巧的电路总是很崇拜，尤其是这个领域 的最权威的杂志JSSC （IEEE Journal of solid state circuits），以前非常喜欢看，当时立志看完近二十年的文章，打通奇经八脉，总是憧憬啥时候咱也灌水一篇，那时候国内在此杂志发的文章凤毛麟角，就 是在国外读博士，能够在上面发一篇也属优秀了。 读研时，我导师是郑增钰教授，李联老师当时已经退休，逸夫楼邀请李老师每个礼拜过来指导。郑老师治学严谨，女中豪杰。李老师在方面属于国内先驱人物，现在在很多公司被聘请为专家或顾问。李老师在87年写的一本(运算放大器设计);即使现在看来也是经典之作。李老师和郑老师是同班同学，所以很要好， 我自然相对于我同学能够幸运地得到李老师的指点。李老师和郑老师给我的培养是： 先从运算放大器学起。所以我记得我刚开始从小电流
源开始设计。那时候感觉设计就是靠调 整参数。但是我却永远记住了李老师语重心长的话：运放是基础，运放设计弄好了，其他的也就容易了。 当时不大理解，我同学的课题都是AD/DA，锁相环等 “高端”的东东，而李老师和郑老师却要我做“原始”的模块， 我仅有的在(固体电子学) （国内的垃圾杂志）发过的一篇论文就是轨到轨(rail-to-rail)放大器。做的过程中很郁闷，非常羡慕我同学的项目， 但是感觉李老师和郑老师讲的总有他们道理，所以我就专门看JSSC运放方面的文章，基本上近20多年的全看了。 当时以为很懂这个了，后来工作后才发现其实 还没懂。所谓懂，是要真正融会贯通，否则塞在脑袋里的知识再多，也是死的。但是运算放大器是的基石，只有根基扎实方能枝繁叶茂，两位老师的良苦用 心工作以后才明白。总的来说，在复旦，我感触最深的就是郑老师的严谨治学之风和李老师的这句话。 硕士毕业，去找工作，当时有几个offer。我师兄孙立平，李老师的关门弟子，推荐我 去新涛科技，他说里面有个常仲元，鲁汶天主教大学博士，很厉害。我听从师兄建议就去了。新涛当时已经被IDT以8500万美金收购了，成为国内第一家成功 的芯片公司。 面试我的是公司创始人之一的Howard. C. Yang（杨崇和）。 Howard是Oregon State University 的博士，锁相环专家。面试时他当时要我画了一个两级放大器带Miller补偿的，我很熟练。他说你面有个零点，我很奇怪，从没听过，云里雾里，后来才知道 这个是Howard在国际上首先提出来的，等效模型中有个电阻， 他自己命名为杨氏电阻。当时出于礼貌，不断点头。不过他们还是很满意，反正就这样进去了。我呢，面试的惟一的遗憾是没见到常仲元，大概他出差了。 进入新涛后，下了决心准备术业有专攻。因为本科和研究生时喜欢物理，数学和哲学，花了些精力在这些上面。工作后就得真刀真枪的干了。每天上班之余和下 班后，就狂看英文原版书。第一本就是现在流行的Razavi的那本书。读了三遍。感觉大有收获。那时候在新涛，初生牛犊不怕虎，应该来说，我还是做得很出 色的，因此得到常总的赏识，被他评价为公司内最有potential的人。 偶尔常总会过来指点一把，别人很羡慕。其实我就记住了常总有次聊天时给我讲的心得，他大意是说做模拟电路设计有三个境界：第一是会手算，意思是说pensile-to-paper，电路其实应该手算的，仿真只是证明手算的结果。第二 是，算后要思考，把电路变成一个直观的东西。第三就是创造电路。我大体上按照这三部曲进行的。Razavi的那本书后面的习题我仔细算了。 公司的项目中， 我也力图首先以手算为主，放大器的那些参数，都是首先计算再和仿真结果对比。久而久之，我手计算的能力大大提高，一些小信号分 析计算，感觉非常顺手。这里讲一个小插曲，有一次在一个项目中，一个保护回路AC仿真总不稳定，调来调去，总不行，这儿加电容， 那儿加电阻，试了几下都不行，就找常总了。因为这个回路很大，所以感觉是瞎子摸象。常总一过来三下五除二就摆平了，他仔细看了，然后就导出一个公式，找出 了主极点和带宽表达式。通过这件事，我对常总佩服得五体投地，同时也知道直观的威力。 所以后来看书时，都会仔细推导书中的公式，然后再直观思考信号流，不 直观不罢手。一年多下来，对放大器终于能够透彻理解了，感觉学通了，通之后发现一通百通。最后总结：放大器有两个难点，一个是频率响应，一个是反馈。其实 所谓电路直观，就是用从反馈的角度来思考电路。每次分析了一些书上或者JSSC上的“怪异”电路后，都会感叹：反馈呀，反馈！然后把分析的心得写在 paper上面。 学通一个领域后再学其他相关领域会有某种“加速”作用。常总的方式是每次做一个新项目时，让下面人先研究研究。我在离开新涛前，做了一个锁相环。我以前没 做过，然后就把我同学的硕士论文，以及书和很多paper弄来研究，研究了一个半月，常总过来问我：锁相环的3dB带宽弄懂了吧？我笑答：早就弄懂了。我强大的运放的频率响应知识用在锁相环上，小菜了。我这时已经去研究高深的相位噪声和jitter了。之后不久，一份30多页的英文研究报告发出来，常总大 加赞赏！。 后来在COMMIT时，有个项目是修改一个RF Transceiver芯片，使之从WCDMA到TD-SCDMA。里面有个基带模拟滤波器。我以前从没接触过滤波器，就花了两个月时间，看了三本英文原 版书，第一本有900多页，和N多paper，一下子对整个滤波器领域，开关电 容的，GmC的，Active RC的都懂了。提出修改时，由于我运放根基扎实，看文章时对于滤波器信号流很容易懂，所以很短时间就能一个人提出芯片电路原理分 析和修改方案。最后报告写出来（也是我的又一个得意之作），送给TI. TI那边对这边一下子肃然起敬，Conference call时， 他们首先说这份报告是“Great job!”，我英文没听懂，Julian对我夸大拇指，说“他们对你评价很高呢”。 后来去Dallas， TI那边对我们很尊敬，我做报告时，很多人来听。总之，现在知道，凡事情，基础很重要，基础扎实学其他的很容易切入，并且越学越快。 我是02年 11月去的COMMIT，当时面试我的也是我现在公司老板Julian。 Julian问我：你觉得SOC (system on chip)设计的环节在哪儿？我说：应该是模拟电路吧，这个比较难一些。Julian说错了，是系统。我当时很不以为然，觉得模拟电路工 程师应该花精力在分析和设计电路上。 Julian后来自己run了现在这公司On-Bright，把我也带来，同时也从TI拉了两个，有一个是方博士。我呢，给Julian推荐了朱博士。这 一两年，我和朱博士对方博士佩服得五体投地。 方博士是TI华人里面的顶级高手， 做能力超强。On-Bright现在做电源芯 片，我和朱博士做了近两年，知道了系统的重要性。芯片设计最终一定要走向系统，这个是芯片设计的第四重境界。电路如同砖瓦，系统如同大厦。芯片设计工程师 一定要从系统角度考虑问题，否则就是只见树木，不见森林。电源芯片中，放大器，比较器都是最最普通的，其难点在于对系统的透彻理解。 在On- Bright，我真正见识了做，从定义到设计，再到debug，芯片和，最后到RTP (release to )。 Julian把TI的先进产品开发流 程和方式引入On-Bright，我和朱博士算是大开眼界，也知道了做产品的艰辛。 【关于转载】：转载仅限全文转载并完整保留文章标题及内容，不得删改、添加内容绕开原创保护，且文章开头必须注明：转自“摩尔芯闻MooreNews”微信公众号。谢谢合作！【关于投稿】：欢迎半导体精英投稿，一经录用将署名刊登，红包重谢！来稿邮件请在标题标明“投稿”，并在稿件中注明姓名、电话、单位和职务。欢迎添加我的个人微信号MooreRen001或发邮件到 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摩尔精英现场速记人工智能作为近年来比较热门的一个发展趋势，对于芯片的要求到底是怎么样的呢？日，在首届“青城山中国IC生态高峰论坛”魏少军教授发表了题为《人工智能大潮中的芯片发展思路》的主题演讲，详细介绍了在人工智能大潮中国内企业应当如何发展人工智能芯片。在魏少军教授看来，人工智能主要分为三个层次：第一个层次叫应用，第二个层次是方法，第三个层次是工具。从芯片的角度来说，显然归属于工具。中国有一句古话，叫做“工欲善其事，必先利其器”。魏少军教授认为，工具不行的话，再好的技术都没有用。所以魏少军教授今天主要强调的是工具的作用。人工智能是一个老的新话题我们看到，近年来，在人工智能领域有两件事情，刺激了人们的神经。首先是在去年，谷歌的alphago和两位世界级围棋选手分别进行了对弈，而alphago都取得了胜利。对于这件事情，很多人都认为这件事情代表了人工智能取得了重大的进步。但是，魏少军教授对于这件事情并没有抱着过于悲观的态度。他认为，从alphago与人类对弈的初衷目的来说，并没有达到最初目标。最开始谷歌的目标是alphago在没有经过人工干预的情况下获得最终的胜利，从而证明机器做能够自我学习，战胜人类。但是最终的结果显示，这两场比赛，都有人工干预的成分在其中，alphago才取得了最终的胜利。所以说，在魏少军教授看来，人工智能并没有目前人们想象中的那么好。第二件事情就是在2011年，IBM举行了一场名叫《危险边缘》的比赛，这场比赛更能够反映人工智能作用。虽然比赛中计算机的体积不大，但是它的人工智能程度远远高于alphago。“与这类机器相比较而言，alphago只能算是专门用于下围棋的机器。”魏少军教授表示。在此背景之下，随着人工智能的崛起，我们看到了一些很有趣的数据。根据麦肯锡最新的数据显示，人工智能初创企业的数量在这两年呈现了爆发式的增长。到2016年增长到了389家，一直保持着两位数的增长。第二个数据是人工智能企业的融资额，到2016年发展到了50亿美元。魏少军教授坦言，集成电路除了在并购方面，要想在初创企业领域达到50亿美元的融资额，还有很大的难度。第三个是，人工智能企业的并购数量。在2016年达到了85家。最后一个是人工智能企业的股权融资数量。达到了658家，增长的速度几乎难以想象。魏少军教授认为，如果风险投资和融资，在某个领域能够达到非常活跃的程度，就表示这个行业处于发展上升期。但是，尽管如此，魏少军教授认为人工智能依旧是一个老的新话题。机器学习的后向与前向型其实人工智能早在上世纪50年代就已经被提出来了。“所谓人工智能就是制造智能机器的科学工厂。”这是非常经典的一句话，这句话意思就是，人工智能需要通过机器来来模仿人的认知、推理、学习的能力。但是在之后的三十年当中，人工智能并没有获得非常高速的发展。直到上世纪80年代，才出现了机器学习这一概念。这也是目前人工智能的一个主要的领域。所谓机器学习就是实现人工智能的一个主要途径。通过学习来对未来进行预测。近年来，这一概念，逐渐成为趋势，其主要原因在于，计算机神经网络等概念的兴起。这可以说这是机器学习的一个分支。从以上的发展过程，我们可以总结出人工智能发展的三部曲：传统数据挖掘、预测、决策。传统数据挖掘是比较基础的功能，目前在各个行业被广泛应用。而预测，举一个例子来说，就是用来预测客户在未来最有可能购买哪一个产品，或者做出某一个决定。而最后一个阶段——决策。就是决定下一步将需要做什么，这一步主要应用于比较领先的数据和互联网公司。所以我们看到的结果，基本就是谷歌百度这些互联网企业在应用这一技术。其他的公司，反而用很少。传统数据挖掘属于后向型，就是挖掘过去的事情，而预测和决策则是根据数据判断没有发生的事情。在魏少军教授看来，人工智能最主要的应用还是用于预测未来。所以，对于我们来说，目前最主要的就是对于人工智能要有一个更加准确的认识。智能芯片是人工智能的根本在今天的技术条件下，不管做什么事情，最重要的就是芯片。没有芯片，我们什么都做不了，我们很难找到第二种实现方法。在这种情况下，我们就需要静下心来研究如何使用芯片来实现更多的目标。魏少军教授表示。那么人工智能芯片是什么呢？从目前主要的几个机器学习芯片平台来看。首先是GPU。目前GPU的计算能力要比CPU高很多倍。从全部图形芯片市场来看。英特尔目前占了71%，英伟达占了16%，AMD占了13%。但是从分立式GPU市场来看，英伟达占了71%，AMD占了29%。所以英伟达在分立式GPU市场产品中占有绝对的优势，其产品广泛应用于数据中心的人工智能训练。而目前，人工智能使用的主要是分立式GPU。当然了，AMD也提供了相关的异构CPU和GPU产品。但是，无论是GPU，还是CPU，这两个领域都无法在移动设备上使用，其原因在于功耗过大。所以说目前主要是互联网企业在使用这些设备。不过，互联网企业也不仅仅使用GPU产品，他们也使用其他的一些人工智能芯片。此外，人工智能芯片的第二个发展方向就是FPGA和TPU。FPGA所实现的人工智能芯片，能够在相同的情况下，功耗下降到GPU环境的20%。但是这依旧很难在移动设备上使用。而TPU的问题在于精度不高。所以TPU主要适用于不需要极高精度的机器学习相关计算。与GPU相比，TPU旨在以较低的精度来提高性能，功耗下降到GPU环境的10%左右。这样的特点，使得最近一段时间以来，TPU比较受到推崇。此外魏少军教授还提到了，另外两个机器学习平台：NA和IMP。魏少军教授认为，NA可能就是未来机器学习发展的主要方向，因为基于其特点，可以应用于先进的机器学习，基于刺激的学习机制等等。另一个比较受到推崇的芯片就是IBM推出的TrueNorth。据了解该芯片，邮票大小、重量只有几克，但却集成了54亿个硅晶体管，内置了4096个内核，100万个“神经元”、2.56亿个“突触”，能力相当于一台超级计算机，功耗却只有65毫瓦。这种芯片将数字处理器当作神经元，把内存作为突触。与传统的冯·诺依曼结构不一样，它的内存、CPU和通信部件完全集成在一起。因此信息的处理完全在本地进行，而且由于本地处理的数据量并不大，传统计算机内存与CPU之间的瓶颈不复存在。同时，神经元之间可以方便快捷地相互沟通，只要接收到其它神经元发过来的信号，这些神经元就会同时动作。这种芯片的学习能力极强。但是这是IBM发展人工智能芯片的第一步。IBM 的最终目标是希望建立一台包含 100 亿个神经元和 100 万亿个突触的类脑计算机。这样的计算机要比人类大脑的功强大 10 倍，功耗约 1000瓦，而且体积不到两升，与我们大脑的大小相当。构成智能芯片的关键要素了解构成智能芯片的关键要素，首先我们需要理解智能这一概念。在魏少军教授看来，这其中包含的几点要素，首先是智慧。智慧是人所特有的一样东西。其次是能力。而智能则是智慧与能力两者的合称。详细来说，人工智能，实现这一能力主要通过感知、传输、存储、处理、决策、传输、执行等一系列过程来实现。但是人脑作为人体中最神秘的一部分，思考思维的过程中是如何具体运行的，到现在还是一个秘密。所以以上这一过程只是一个大概的概念。但是，从以上大概的概念我们可以看出，这一过程与我们当前的人工智能的过程，有很高的重合度。在魏少军教授看来，以上的这一过程，感知和传输能力主要体现在能力方面，传输和执行也主要表现在能力方面，而其中的存储、处理、决策等方面，则表现为智慧。那么结合人类的大脑，我们就能够更深入的实现人工智能。之前所说的IBM所设计的处理器，就与人的神经元的数量和结构方面有着很相似的地方。从人工智能芯片的架构来看，前端有很多的传感器，后端则是很多的执行器，而连接着两个部分的，绝不仅仅只是单一的芯片，而需要很多的功能。在此基础上，我们总结出了，人脑的的相关的工作结构，其中包括：多输入/多输出系统；高度复杂的互连结构；多任务且高度并行化运行系统；多处理器单元系统；并行分布式存储；并行分布式软件；分布式处理与集中控制系统。综上所述，构成智能芯片的关键要素到底有哪些呢？在魏少军教授看来，主要包含一下部分：一． 可编程性：适应算法的演进和应用的多样性；二． 架构的动态可变性：适应不同的算法，实现高效计算；三． 高效的架构变换能力：& 10 Clock cycle， 降低开销；四． 高计算效率：避免使用指令这类低效率的架构。五． 高能量效率：~5TOps/W
某些应用：功耗 & 1mW
某些应用：识别速度 & 25f/s六． 低成本：能够进入家电和消费类电子；七． 体积小：能够装载在移动设备上；八． 应用开发简便：不需要芯片设计方面的知识；但是，魏少军教授认为，目前的CPU、CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+ASIC的作法均不是理想的架构。所以说虽然目前国内的人工智能发展比较火热，但是如果我们不能够从架构方面做出改变的话，就很难实现真正的突破。那么如果如何解决这一问题呢？这其中就涉及到软件定义芯片的问题。软件是核心，芯片是基础要实现以上的目标，需要从芯片和软件两个方面，通过结合来实现。在魏少军教授看来，智能软件就是实现智能的载体，而智能芯片则承载了所需的计算。实现智能的核心是软件，而支撑智能的基础是芯片。关键是如何更好的将软件和硬件结合在一起。魏少军表示，实现这一目标的最好的方式就是软件定义芯片。在此基础上为魏少军教授提出了软件定义芯片（SDC）的概念。但是很多人就说了，FPGA也是可以通过软件来定义的，那么FPGA不可以实现这些目标吗？魏少军教授表示目前FPGA主要存在着十大缺陷：1. 细粒度：由于要实现比特级的运算，运算颗粒度必须为细粒度；2. 配置信息量大：通常为几兆到十几兆字节；3. 配置时间长：通常需要十几毫秒到几十毫秒；4. 静态编程：一旦配置完毕，不可更改。如果要改变FPGA的功能，只能下电或在线重新载入配置信息；5. 逻辑不可复用：所有电路必须全部装入FPGA，复用性为零；6. 面积效率低：每个LUT只能实现一位运算，面积效率只有5%。一个千万门级的FPGA只能实现几十万门的逻辑电路；7. 能量效率低：由于逻辑利用率低，引发无效功耗巨大；8. 需要特种工艺：FPGA往往需要最先进的制造工艺，且需对工艺进行特别调整；9. 电路设计技术：应用者必须具备电路设计知识和经验；10. 成本高昂：目前的FPGA价格在几十到几万美元一片。可重构计算芯片技术与深度学习但是，对于软件定义芯片来说，也面临的几个问题。因为对于软件定义芯片来说，软件的规模可以任意大，但是硬件的规模总是有限的，所以首先需要将软件划分成与硬件规模相适应的模块，逐块运行，其次，硬件结构必须动态可变以适配每个软件模块的功能。为了实现这一目标，这就需要我们解决若干问题，首先是计算硬件架构和功能，必须动态地、实时地跟随软件的变化而变化。那么我们就可以将软件分为两个部分，计算和控制部分。魏少军教授表示。“根据控制单元的要求，配置计算单元阵列并执行。根据软件的要求，将划分后的任务，逐块送到数据通道执行。”虽然，在架构上与传统的计算机基本相同，但是不一样的地方在于。所需要的编译器与传统的编译器是完全不同的。而这就是我们可以创新的所在。从几种经典的集成电路的结构的比较，可以看到。ASIC只有用量足够大时才能够分摊前期投入，获得低成本。FPGA不支持软件。使用者需具备电路设计的知识，先进行电路设计，再将电路映射到芯片上。RCC：可重构计算芯片。支持软件硬件编程，硬件随软件变化而变化。最后，魏少军教授总结了我们需要关注的几点内容：1.机器智能是长久以来人类追求的目标，也是近期科学研究的热点：2. 现阶段，由于人脑的机理尚未被完全揭示，类人脑计算机只好采用、也只能依托现有的芯片和软件技术来模拟。但是其运行机理完全不同于传统的计算机；3. 机器智能中，芯片是承载计算功能的基础部件，软件是实现智能的核心。智能芯片与传统芯片不同，其最重要的特性是：满足软件不断变化的计算需求；4. 可重构计算芯片技术允许硬件架构和功能随软件变化而变化，实现了软件定义芯片，具备处理器的灵活性和专用集成电路的高性能和低功耗，被公认为是突破性的下一代集成电路技术，具备了智能芯片的一些特性，未来具有广阔的前景。总结从我国人工智能应用的发展情况来看，在应用上与国际差距不大，在方法上落后，在芯片上差半步。但是这差半步并不表示我们能够追赶上国际企业。中国有一句古话叫行百里者半九十。魏少军教授表示，至少从他目前所了解的情况来看，国内虽然在做人工智能方面尽管说得很响。但是无论是技术路线还是方法，都没有跳出国际划定的范畴。所以，我们应当有意识地关注芯片范围内的基础的发展。尤其是在我们与国外在芯片能力方面还有很大的差距的前提下，如果不能够解决这一问题，我们就很难超越国际玩家！但是，中国也存在这一定的优势。中国的优势主要是在应用上，至于在方法和基础的工具上的优势并不明显，这可能跟我们现有的工业架构，特别是互联网企业有关系。我们可以看到，人工智能的主要应用是互联网起步得比较快一些，因为中国的互联网仅次于美国，所以互联网的优势给我们带来了人工智能的优势！（文/刘燚）【关于转载】：转载仅限全文转载并完整保留文章标题及内容，不得删改、添加内容绕开原创保护，且文章开头必须注明：转自“摩尔芯闻MooreNews”微信公众号。谢谢合作！【关于投稿】：欢迎半导体精英投稿，一经录用将署名刊登，红包重谢！来稿邮件请在标题标明“投稿”，并在稿件中注明姓名、电话、单位和职务。欢迎添加我的个人微信号MooreRen001或发邮件到 jyzhang@moore.ren","state":"published","sourceUrl":"","pageCommentsCount":0,"canComment":false,"snapshotUrl":"","slug":,"publishedTime":"T17:28:49+08:00","url":"/p/","title":"魏少军：发展人工智能芯片中国还缺什么？","summary":"Source：魏少军教授演讲 摩尔精英现场速记 人工智能作为近年来比较热门的一个发展趋势，对于芯片的要求到底是怎么样的呢？日，在首届“青城山中国IC生态高峰论坛”魏少军教授发表了题为《人工智能大潮中的芯片发展思路》的主题演讲，详细介绍了…","reviewingCommentsCount":0,"meta":{"previous":null,"next":null},"commentPermission":"anyone","commentsCount":0,"likesCount":16},"next":{"isTitleImageFullScreen":false,"rating":"none","titleImage":"/v2-bb4fa4e1bce2b8f94005d7_r.jpg","links":{"comments":"/api/posts//comments"},"topics":[{"url":"/topic/","id":"","name":"半导体"},{"url":"/topic/","id":"","name":"半导体产业"}],"adminClosedComment":false,"href":"/api/posts/","excerptTitle":"","author":{"bio":"摩尔精英.创始人兼CEO","isFollowing":false,"hash":"a041bc84af3b04f2298645","uid":488500,"isOrg":false,"slug":"jyzzzz2012","isFollowed":false,"description":"Linkedin主页：/in/jyzhang8 个人微信：MooreRen001\n摩尔精英()是全球领先的专业半导体服务平台，愿景是“让中国没有难做的芯片”，通过连接全球半导体精英，重构半导体基础设施，打造行业的效率杠杆。旗下业务包括“半导体垂直招聘、芯片设计服务、运营供应链服务、半导体媒体智库、培训直播App”。覆盖包括“IC设计、EDA/ IP、晶圆代工、封装测试、半导体设备与材料、方案设计、分销代理”等半导体全产业链1500多家企业和50万专业用户。","name":"张竞扬 摩尔精英","profileUrl":"/people/jyzzzz2012","avatar":{"id":"v2-5e305b94f675efe2d64427","template":"/{id}_{size}.jpg"},"isOrgWhiteList":false},"column":{"slug":"MooreRen","name":"半导体行业观察"},"content":"来源：内容来自兴业证券
任何都要经历创新——成熟——标准化这一生命周期，半导体也不例外。与生命周期相应的是，行业的发展遵循技术密集型——资本密集型——劳动力密集型的转变路径。产品创新阶段以技术垄断和产品差别为特征，行业表现为技术密集型；而到了成熟阶段，技术基本稳定继而投入减少，而资本和管理要素的投入增加，行业表现为资本密集型；最后产品到了标准化阶段，控制成为竞争力的主要约束，行业就表现为劳动密集型。 行业不同阶段要素的密集性发生改变，使得各个国家与地区的竞争力发生改变。在创新阶段，创新国因为技术优势有明显的竞争力；而到了成熟和标准化阶段，创新国需要利用其它国家在资本、劳动力领域的优势保证产品的竞争力， 并开拓新的， 从而催生了产业转移的原动力。 产业转移的原动力
美国是半导体芯片的发源地， 美国半导体产业一直保持着在全球的领先地位， 其半导体产业的发展与升级就伴随着设计与的分离、 的转移。美国最初通过硅谷平台，汇集各领域的人才与资源，储备研发实力，开发出电脑等跨时代的产品， 借由终端产品的创新，带动半导体的需求成长。 到了成熟阶段， 技术基本稳定，美国意识到其方面的效率不高，核心竞争力在于 IC 设计等高技术密集环节，开始主动将生产线外搬， 采用委外代工的模式，将资本密集型和劳动密集型的生产环节转交日本、台湾、韩国等具备资本与劳动力优势的国家。这就意味着产业转移一般从和制造等劳动密集型的环节最先开始， 其次是资本密集型产业的转移， 而技术密集型的设计环节则由美国保留。 全球半导体产业的发展主要经历了两次大的产业转移，第一次是从美国向日本的转移，第二次是美国、日本向韩国、台湾的转移。 美国半导体产业向外转移也可以看做是半导体产业在全球的扩展。产业转移带来了日本等国家在 DRAM 制造的反超， 但美国之后又开始将中心投入新一轮技术的开发中， 也意味着新一轮周期开始。美国将重点投向着重设计的 ASIC 和 MPU， 确保新技术持续处于领先地位，促进产业升级， 并借此又重回霸主地位。 总之， 美国拥有最先进的半导体技术，可以根据国家半导体产业的发展重点有选择的保留最核心、盈利能力最强的环节——在 IC 设计和半导体领域，美国占据绝对主导地位。 对美国而言， 半导体产业的转移是有意为之，也是产业升级的必然要求和结果。 半导体产业转移伴随着新兴终端的兴起 半导体产业经历了两次产业转移， 第一次是从美国向日本的转移， 第二次是从美日向韩台的转移， 我们研究发现， 这两次转移都与新兴终端市场的兴起有关。从美国到日本的产业转移伴随着家电市场的兴起，从美、日向韩、台的产业转移则伴随着 PC 市场的兴起。我们分析， 这是因为新兴终端市场兴起带来了技术的变化（创新或升级）、 产业链的变化，造就了行业重新洗牌的机会。 承接国若能主动抓住商机， 制定正确的策略，发挥自身的比较优势， 产业转移将应运而生。 全球半导体产业链变迁与产业转移
从美国到日本的第一次产业转移， 是美国将装配产业转移到日本，日本从装配起家学习美国半导体技术，并将半导体技术创新性地与家电产业进行对接的过程，由此日本家电产业与半导体产业发展形成了良性互动， 孵化了索尼、东芝等系统厂商。 80 年代电子产业从家电进入 PC 时代，催生了对 DRAM 的需求，日本凭借在家电时代的技术积累和出色的能力， 实现 DRAM 的大规模量产，并实现反超美国，半导体产业的繁荣持续了将近 20 年（ 年）。 美日半导体产业变迁图
从美日向韩台的第二次产业转移则与 PC 产业的发展息息相关。第二次产业转移一方面表现为存储产业从美国转向日本后又开始转向了韩国， 另一方面也表现为IDM 模式以外产生了单独的设计公司（fabless）与逐渐独立出来的（）环节， 台湾切入环节，并由此孵化 IC 设计公司，实现半导体产业从美日向台湾的转移。 存储的转移主因 PC 产业带动 DRAM 技术不断升级，日本经济泡沫无力、技术升级落后于韩国；制造环节晶圆代工独立出来则主因 90 年代 PC 的广泛应用与普及， IC 产业开始进入以客户为导向的阶段， ASIC（为专门目的而设计的集成电路）应运而生，专门负责设计的公司诞生，与制造分离。 因此我们认为从美日到韩国的存储产业的转移， 与技术升级有关； 而制造环节从美日向台湾的转移， 则与设计、制造、封测这一产业链分工模式取代传统 IDM 模式的变化有关。 韩台半导体产业变迁图
我们对两次半导体产业转移的原因进行总结，虽然每次产业转移的发生都是天时、地利、人和的共同结果，但其中还是可以总结出一个共同的规律，那便是伴随着新兴终端市场兴起带来的技术变化或是产业链变化，这可以参考下图的归纳。 全球半导体产业转移原因分析
此外， 我们研究还发现， 半导体产业转移一般先从劳动密集型开始，例如承接美国外包的、 和等产业。 对半导体技术有了一定的积累后， 若承接国能抓住电子产业终端市场兴起的半导体需求（如日本抓住了家电市场的需求，韩国和台湾则抓住了 PC 时代的机遇）， 政府制定正确的策略、 选择正确的切入点、进行资本的密集（韩国和台湾由于两地实力、市场空间、产业形态等的不同，选择了不同的切入点，韩国选择了标准化程度高、周期性强的存储，而台湾则选择以外销为主，承接美国 Fabless 的代工订单）， 以此恰当把握自身的优势，半导体产业将实现快速发展，从劳动密集型产业向资本密集型产业过渡， 这个过程也伴随着技术积累的逐步增厚。 家电产业带动民用半导体需求兴起，半导体产业从美转向日 70 年代到 90 年代是日本半导体产业的兴盛时期，前后持续 30 年左右。 70 年代至、80 年代中期， 日本半导体产业崛起， 源于日本消化吸收美国军工起家的半导体技术，成功将半导体技术应用于家电市场； 80 年代后期和 90 年代日本半导体产业的繁荣源于 PC 产业发展，存储器产业从美国转向日本， 并且日本成功反超美国。 美日电视机产量比较
70 年代不同于美国军工带动半导体产业发展，日本作为二战战败国，军事项目被全面禁止， 日本转而采用“民用家电带动产业发展”的策略，利用家电市场容量大、 技术壁垒低、有优势的特点，切入半导体市场。日本从收音机以及数字视像等民用设备入手，在初期避开了与美国的竞争， 并成功占据全球家电市场首位。 同时抓住家电市场兴起带动的半导体需求， 成就了东芝、索尼、日立这类系统厂商，不仅成为全球家电市场的龙头，也跻身全球半导体产业的前列。 70 年代是日本家电产业发展最快的阶段， 日本电视机产量甚至超过了美国； 70年代也是日本半导体迅速成长的阶段， 1975 年日本半导体产值达 12.8 亿美元，市场份额达 21%，相比美国的 36.4 亿美元，亦是非常重要的半导体生产国。 日本1975年半导体产值份额达21%
日本凭借在家电领域的深耕，对半导体技术有了一定的积累。在美国进行 DRAM产业转移的时候，日本成为最合适也最有能力承接的国家。存储芯片作为标准化程度较高的产品， 发展初期对技术要求尚低，得益于“VLSI 计划”，日本凭借其出色的能力及对精细加工的擅长， 成功大规模量产了存储芯片。 80 年代到 90 年代初期， 日本通过 DRAM 生产优势和消费电子的输出一度超越了美国。 美国半导体产业的薄弱环节在于产品制造和企业管理：首先，生产方面的效率不高，新产品不能很好地转化为市场上可信赖的产品；其次，企业间的横向联系较为松散，企业在关键性产品上的投入不足，重复性技术开发造成了巨大的资源浪费。
年间，日本持续保持 DRAM 的领先， 反超美国，市占率跃居全球首位。
年全球存储行业市场份额变化
PC 重塑半导体产业链，半导体产业从美、日转向韩、台 IBM 公司于 1981 年推出了第一部型号为 PC 的个人桌上型计算器，标志着 PC 时代的到来。 PC 出现以后的 30 年整个半导体市场基本围绕 PC 发展， 而这其中最重要的两个组成就是半导体内存 (Semicondur Memory) 与微处理器(Micro Processor) 。 PC 产业的发展就伴随着内存以及微处理器技术的不断升级 。 进入 90 年代半导体行业依然遵循着摩尔定律前进， PC 应用越来越广泛，功能越来越强大，这时就起了决定性的作用，微软 Window 操作系统大获成功。奠定了其 PC 霸主的地位， 为之提供配套 CPU 等产品的 Intel 随之崛起。 此外， PC 时代半导体产品的特性要求也发生了变化。 从家电到消费电子，产品差异化竞争使得芯片定制化程度更高， IC 产业开始进入以客户为导向的阶段。 一方面标准化功能的 IC 已难以满足整机客户对系统、等要求，同时整机客户则要求不断增加 IC 的集成度，提高保密性，减小芯片面积使系统的体积缩小， 降低成本，提高产品的性能比，从而增强产品的竞争力，得到更多的市场份额和更丰厚的利润。另一方面， PC 中除了微处理器和存储是标准化产品外，其他芯片均是非标准化的，造成了芯片之间信号传递的延迟和不稳定。由于这两个原因， IC 设计公司兴起，为客户提供 ASIC 的，以实现系统的整体优化；同时将制造外包出去，形成了独立的晶圆代工环节。 PC崛起对半导体产业的影响
下面我们对这三类受益公司分别进行分析，韩国的崛起和台湾切入晶圆代工环节则对应着第二次半导体产业转移： （1）拥有设计能力的美国半导体公司首先受益 PC 产业兴起， 最大的受益者首先是拥有能力的公司——公司或者是 IDM 公司，它们直接对接下游需求。 PC 时代成就了美国芯片公司英特尔（IDM）， 可以说英特尔公司的成长基本就是 PC 行业的成长史。
年，英特尔营收增长与全球 PC 出货量都处于快速成长期，两者基本保持着一致的趋势；
年全球 PC 出货量（百万台）
年随着 PC 出货增速的放缓，英特尔的营收成长放缓甚至出现衰退； 2012 年之后 PC 出货在衰退，但英特尔营收稳中有升则主要受益于英特尔面向后PC 时代转型，如布局物联网以及数据中心服务器芯片等。
年英特尔营收（亿美元）
（2）PC 崛起催生 DRAM 需求， 韩国抓住 DRAM 机遇 美国半导体产业的优势主要是在技术密集型的设计环节， 而在制造环节美国却没有优势，反之，将技术转化为产品的生产能力一直是美国的弱势。 PC 崛起催生了对 DRAM 的需求，初期阶段美国强大的科研能力使其基本占据整个 DRAM 市场。 但是由于转化成生产的能力不高， 1979 年日本又由于 VLSI 计划大获成功抢先美国进入 64K-DRAM 时代， DRAM 市场份额逐渐被日本抢占。 90 年代由于日本经济泡沫，无力持续投资支持 DRAM 技术升级以及 8 寸晶圆厂的建设， DRAM 产业式微， 而韩国抓住这一机遇， 韩厂三星、海力士崛起，直到今天一直保持着全球的寡头地位。 韩国从 DRAM 切入取得成功， 是因为 DRAM 行业具有标准化程度高、周期性强和技术更新快的三大特征：标准化程度高为后进者提供弯道超车机会： 受益于 DRAM 模块化变革，使其可以从计算机主板上独立出来，成为具有标准化接口的模块化产品（内存条）。这就使 得 DRAM 的使用者和生产商的关联度降低，产品标准化程度高， 可替代性加强。生产能力可以弥补技术能力的差距，对后进者是一个很好的切入点。 DRAM 市场周期性波动大
周期性强要求企业具备规模优势。 由于 DRAM 市场巨大， 受供需变化的影响，其波动性高于半导体全行业水平，生产者的收益就会随之变化。在周期性低谷， 小规模企业难以支撑，只有大型企业可以凭借规模优势降低成本，并且拥有足够的支持，以度过低谷。 技术更新速度快需要持续的重资产投入。 终端市场对内存容量要求不断提升，根据摩尔定律的发展，技术进步才能带来产品成本的下降， DRAM 技术升级非常快，需要持续的资金投入以实现技术升级， 降低成本。 DRAM 技术持续升级
韩国选取 DRAM，采用财团主导的 IDM 模式抢占寡头地位。 正是由于这样的发展特点， DRAM 行业更适合韩国财团主导的 IDM 发展模式。 标准化程度高促进市场趋于完全竞争，成本和技术成为市场竞争的主导因素，韩国大财团三星、现代和 LG 的 IDM 发展模式优势尽显。 凭借强大的资本优势，韩国半导体厂商持续大规模投入，逆势扩展产能形成规模效应，产品成本优势明显； 另一方面，韩国为了抢占先机，发展初期采用全面的“技术移植模式”，在引进技术的基础上采用“官产学”进行合作研发，极大得缩短了技术开发周期，最快速度追赶国际领先技术。而此时，日本经济泡沫，无力投资 8 寸晶圆厂，给韩国的起飞带来了机会。韩国大财团的决策迅速，使韩国半导体产业得到飞速发展。在规模上，三星于 1993年首度成为全球 DRAM 产量第一，在技术上， 1997 年，韩国领先世界开发出 256MDRAM。此后，得益于亚洲金融危机后的景气回升，韩国存储芯片产业一飞冲天，至今仍牢牢占据绝对领先地位。 韩国采用大财团 IDM 模式发展 DRAM 产业
韩国存储芯片虽起步晚于日本，但这些恰好免于和美国的直接竞争，又在日本衰退的时候趁势崛起。同时，韩国的大财团模式使其存储芯片行业不仅能抵御行业低谷，更能逆势扩展，其崛起过程中恰好经历了 PC 和智能手机两轮的爆发，存储芯片市场规模在这过程中快速成长。以此而言，韩国发展存储芯片可谓踩准了每一个节奏， 才成就了今天的霸主地位。 （3）PC 带动 ASIC 发展， 台湾创新晶圆代工模式 ASIC 在 1980 年代初出现， ASIC 得以发展的最根本原因是下游需求从家电转向PC，相比家电产品，消费电子产品定制化程度更高。美国大厂在标准化产品如DRAM、消费品 IC 竞争不过日本的情况下，发挥美国在软件技术， CAD 技术及创造性设计上的传统优势发力于 ASIC。 ASIC 的出现解决了非标准化 IC 带来的问题，让 IC 设计更为方便。得益于 1981年 Daisy 公司首先实现设计了计算机辅助工程（CAE），许多独立的 IC 设计公司营运而生，这类 IC 设计公司没有自己的工厂，仅负责 IC 的设计（Fabless）。 ASIC的出现推动了 IC 产业进一步由 IDM 解构为垂直分工形态，将 IC 设计与制造分离。 台湾企业进入半导体生产的途径，其一是适逢美国无晶圆厂的设计公司的兴起，从代工(OEM 加工)起步，面向本岛及海外市场，第一条切入途径取得成功。 其二是以标准产品为重点，仿效日本和韩国以记忆体，特别以 DRAM 为生产重心，把竞争能力集中于投资规模，以及技术、经验的累积上，但最终以失败告终。 第一条切入途径的成功与台湾“半导体教父”张忠谋发现产业变化带来的商业机遇息息相关。张忠谋在 1987 年准确地在 IDM 与 fabless 之间的矛盾中找到利基所在，在台湾当局的帮助下成立台湾积体电路公司，成为全世界第一家专业的晶圆代工公司，开创了新的半导体生产模式， 将 IC 制造中最核心的晶圆代工独立出来，构成全球分工的一环。 台湾半导体的崛起关键在于从制造环节切入，采用晶圆代工的模式， 符合台湾的竞争优势。 台湾基于岛内市场狭小，无力支撑产业成长，实施外向型半导体发展战略，寻求国际市场，选择从生产制造环节切入，通过晶圆代工，承接全球加工合同， 成功将产业引入岛内并成功发展壮大。 同时， 制造分离可有效降低开发半导体元件之资金门槛，促成大量 fabless 型态的 IC 设计公司开始茁壮，进而达成设计、制造、封测之完整的半导体产业链，建立独霸全球的半导体制造基地。 而第二条切入路径的失败使得台湾与韩国走上不同的半导体发展之路， 这不是台湾自主选择的结果， 而是因为 DRAM 不符合台湾的竞争优势。 首先是资金投入方面， DRAM 产业讲求技术创新和规模经济， 韩国可凭借财团雄厚的资金实力促进产业发展，而以中小企业为主的台湾厂商在筹资能力方面远不及三星、现代等大财团，因此在和韩厂竞争时始终处于劣势。 其次， DRAM 是周期性产业， 需要撑得住因景气循环造成的巨额亏损，台湾在经过 1995 及 1997 年两波 DRAM 价格崩盘后， 因经营风险过大遂渐渐退出此市场， 宁可选择利率、 风险皆较低的晶圆代工作为发展方向。 因此我们认为承接国能否选取符合自身竞争优势的切入点，在产业转移的趋势下自主抓住商业机遇，也是半导体产业转移中必不可少的一环。
智能手机时代酝酿着第三次半导体产业转移？ 苹果在 2008 年推出 iPhone 3G，开启了智能手机的新时代，智能手机的普及率迅速上升。处理器、 RAM、 ROM、基带、、摄像头 CMOS、电源管理 IC 等芯片蓬勃发展。处理器 AP 和 Memory 与手机应用和用户体验息息相关，每代产品都在不断提升；前端则由于从 2G、 3G 逐渐升级至全网通 4G，单机的射频需求量不断增加；手机手机进入存量竞争时代，拍照性能要求不断提高， CMOS 要求不断提高， ISP 先从 CMOS 中剥离内臵到 AP 中，又因性能提升将 ISP 芯片独立出来。
年全球智能手机出货量（百万台）
智能手机从增量时代逐渐进入存量，性升级持续促进半导体的发展。我们认为智能手机终端市场带动的半导体需求，首先最受益的是美国设计公司，这从历史中已经得到证明。高通公司的成长史基本就对应着全球智能手机行业的成长，
年智能手机快速成长，高通营收也保持着相应地强劲成长。
年高通营收（亿美元）
另外，智能手机也造就了持续繁荣到今天的韩国、台湾半导体产业。 韩国存储厂商三星和海力士始终保持在全球龙头的地位，台湾则在 IC 设计环节培育了联发科、在晶圆代工环节培育了台积电、在封测环节培育了日月光+矽品等全球举足轻重的半导体厂商。 在 2016 年全球前 10 大半导体厂商中，美国占了 4 家， 韩国占了 2 家， 台湾占了 1 家。 2016 年全球前十大半导体公司排名
我们在前面的讨论中发现，电子行业新兴终端市场的兴起都伴随着半导体产业的转移，家电兴起对应的是半导体产业从美国向日本的转移， PC 崛起形成了美国把控设计、 DRAM 生产转移到韩国、晶圆代工转移到台湾的全球产业链分工。 从这样的历史规律来看，智能手机终端市场的兴起也极有可能孕育着半导体产业的新一轮产业转移。大陆积极布局半导体， 业界逐渐形成共识，半导体产业正在向大陆转移。 但业界对这一问题的分析普遍停留在现象，而不是深入到根本原因。我们在本节中对半导体产业转移的现象进行分析，同时也深入分析半导体产业向大陆转移的根本动力是否存在。 半导体投资升温，产业转移趋势彰显 中国半导体需求旺盛， 主要受益于大陆智能手机终端的兴起， 大陆智能手机全球市场份额持续提升， 2016 年大陆的智能手机出货量达 6.38 亿部，而全球智能手机出货量为 14.7 亿部。 2016 年大陆智能手机品牌的市场份额已经从 2013年的 31%提升到了 43%，俨然已成为全球最重要的智能手机生产地，催生了对半导体的强劲需求。 大陆智能手机品牌全球市场份额持续提升
从需求来看，中国正成为全球最重要的半导体市场。从各地区市场占比来看， 16年中国消费的半导体价值已经超过 1 千亿美元，占全球总量的 32%，超过了美国、欧洲和日本，成为全球最大的市场。 中国半导体市场增速远高于全球（亿美元）
从成长性来看，中国半导体市场同比增速持续高于全球。今年 1 月份中国半导体市场的同比增速略超 20%，创下历史新高，且高出全球半导体市场增速将近 7 个百分点。 中国半导体消费全球占比逐步提升（亿美元）
而从供给来看，中国地区产能仅占全球 10.8%；这种供需关系的明显失衡使得中国市场成为半导体制造厂商的“兵家必争之地”。 2016 年全球产能分布（千片/月，折合成 8 寸)
2016 年全球半导体消费市场分布（产值，亿美元）
本土供需失衡使得大陆正成为全球半导体制造投资的黄金圣地。根据 SEMI 预测， 年全球将有 62 座新的晶圆厂投入营运。这 62 座晶圆厂中， 7 座是研发用的晶圆厂，而其他晶圆厂均是量产型厂房。以地理区来看，中国大陆 年将有 26 座新的晶圆厂投入营运，占新增晶圆厂的比重高达 42%。 而美国新增晶圆厂有 10 座，台湾有 9 座，均未达到大陆地区新增晶圆厂房数量的一半。
年全球新增晶圆厂集中在大陆（座）
尤其是 12 寸晶圆厂，各国纷纷向中国祭出合作、插旗的策略，大陆本土厂商也奋起直追。 12 寸晶圆厂成为全球半导体制造的主力军：根据 IC Insights 统计， 2008 年之前8 寸(200mm)晶圆是 IC 制造主流，但 2008 年之后 12 寸(300mm)晶圆就已经取而代之， 2015 年底 12 寸晶圆占据全球晶圆产能的比重已达 63.1%。
年全球投入的 55 座量产型晶圆厂外，有 34 座是 12 寸晶圆厂，预测 2020 年 12寸晶圆占据全球晶圆产能的比重将增加至 70%。 12 寸晶圆厂产能持续向中国转移：基于中国广阔的市场，国际半导体制造巨头纷纷在中国设厂。大陆地区 12 寸晶圆厂现有产能（按设计产能）为 52.5 万片/月，约占全球 12 寸晶圆厂产能的 12%。现有产能中 50%来自韩国厂商， 30%来自大陆本土厂商， 10%来自美国厂商， 10%来自台湾厂商。 大陆现有 12 寸晶圆厂产能统计
半导体制造产能向大陆转移已成为不可逆转的趋势，转移的动力一是来自国际厂
商持续在大陆设厂，二是大陆本土厂商在政府和大基金的支持下，积极投资建厂。
目前在建的 12 寸晶圆厂共 10 条，根据现有规划，达产后将新增 12 寸产能 65 万
片/月，是现有产能的 1.2 倍。新增的 12 寸晶圆产能中， 88%来自大陆晶圆厂， 9%
来自台湾晶圆厂， 3%来自美国晶圆厂。 大陆在建 12 寸晶圆厂产能统计
国家大基金的进入，也在推动中国集成电路产业的发展。 国家集成电路产业基金简称为大基金，于 14 年正式成立， 2015 年底首期募资规模将近 1400 亿， 2016 年底承诺投资项目将近 40 个，承诺投资额将近 700 亿。 国家集成电路产业投资基金（大基金）的成立与发展
随着国家集成电路产业基金的投入，中国半导体产业进入投资密集期，从劳动密集型产业向资本密集型产业转变，而这是产业转移在承接国的通常表现。根据统计，大基金重点投资了集成电路制造业，预计大基金在集成电路制造环节的投资额不低于总规模的 60%；占比其次高的是设计端，设计端投资占比不低于总规模的 27%。国家重资投入制造端是因为制造是产业发展的基石，也是国家实现半导体自给率快速提升这一目标的必然选择。 截止 2016 年年底，国家大基金已经投资了国内半导体设计、制造、封测、设备四大领域的龙头，分别为紫光集团、中芯国际、长电科技、中微半导体，投资分别为 100 亿人民币、 31 亿港元、 3 亿美元、 4. 8 亿人民币，总规模折合人民币约 150亿元。 除了扶持龙头企业外，大基金在设计和制造领域还扶持了一些特色企业，如设计端的北斗（导航系统芯片）、 珠海赛纳（打印机芯片），制造端的士兰微（8英寸产线）、三安光电（化合物半导体产线）。 在所有的投资领域中，大基金未来要重点推进的有四大领域，包括了半导体产业链中晶圆代工的先进级和存储器国产化两大领域；另外还包括了推进半导体发展的两大技术手段，一是推进高端芯片联盟的“产学研用”融合；二是理性参与国际并购，通过资本运作的手段引入国外的技术和人才，推进产业的发展。 国家大基金关注的领域和环节
从产业转移的根本动力看半导体能否成功向大陆转移 新兴终端孕育着产业转移的根本原因，一是技术的变化，二是产业链的变化。 国家从晶圆代工和存储两个角度发展半导体产业，能否成功也主要是看能否抓住促进产业转移的技术变化和产业链变化这两大商机。对存储而言，主要是要抓住智能手机带来的 3D NAND Flash 技术升级需求；对晶圆代工而言，产业链发生了利好大陆半导体产业的变化——大陆广阔的智能手机市场孵化出了大批的 IC 设计公司， 通过 IC 设计孵化薄弱的制造环节是未来的发展之重。 （1）NAND Flash 向 3D 转型，技术升级放缓，提供中国弯道超车机遇 存储技术发展到现在开始处于放缓趋势， 一方面是由于制程的提升带来的性价比下降，另一方面是由于 2D Flash 的发展陷入了瓶颈，开始转向 3D NAND Flash，新技术的研发时间较短，大部分的厂家还处于研发试验阶段，短期内无法量产。存储芯片除了要求速度提升，内存扩大之外还需要关注性能的稳定性，制程缩小带来了速度的提升，却降低了存储芯片的稳定性。 为了解决稳定性的问题同时适应小体积、大容量等市场需求，NAND FLASH制造技术向 3D 技术发展。3D NANDFLASH 通过增加立体硅层的办法，既提高单位面积存储密度，又改善存储单元性能。 3D NAND FLASH 不仅能够增加容量，也可以将成本控制在较低水平。整体来看 3D NAND 比 2Xnm 级产品的容量密度高，读写速度快，耗电量节省。 3D NAND Flash 技术成熟后明显降低成本
3D Flash 技术起步不久，中国追赶仍有机会。 3D Flash 技术的先创者是三星，在2014 年在西安正式投产，紧接着存储巨头先后开始在 3D Flash 进行技术研发，截止到 2016 年上半年，依旧只有三星能够规模化量产，且在 3D NAND Flash 产品中市占率为 61%，遥遥领先。 全球 NAND Flash 厂 3D NAND 量产进度
2016 年下半年，其他原厂为了维持竞争优势相继加大力度对 3D Flash 进行投资，在 2016 年开始逐渐投片、送检。目前三星在 3D Flash上一枝独秀，但是也仅仅领先业界 2 年左右，中国厂商通过加大技术投资和研发合作，追赶国际主流技术 2016 年 3D NAND Flash 三星市占领先
国内储存阵营基础良好，技术进展顺利，未来发展明朗。 国内 3D Flash 发展阵营长江存储旗下的武汉新芯基础较好，有一定的追赶基础。 长江存储是国家大力发展储存行业的中心，具有 10 年闪存制造经验，招纳了经验丰富的国际化管理团队和大量的专业储备人才， 同时拥有参与全球化竞争的平台，具备研发 3DNAND Flash 技术的基础。 武汉新芯采用技术合作和授权许可的方式快速切入 3D NAND Flash 研发，目前研发进展比较顺利。一方面，武汉新芯长期和中科院微电子研究所通过产研深度结合的模式，展开 3D Flash 的联合技术研发；另一方面武汉新芯和半导体设计公司 Spansion 签订 3D NAND 授权协定，联合启动 3D NAND 计划， 预计 2017 年底就能取得 48 层 3D NAND ， 2018 年进行量产。 目前长江存储的 32 层 3DNAND Flash 产品已经成功实现了器件和的整套技术，顺利通过电学特性等各项指标，达到预期要求，已有样品提供。 可以预见中国未来 3DFlash 技术追赶前景明朗。 3D NAND Flash 成为未来发展主体，国内企业或可凭此近路赶超。 根据DRAMeXchange 预估 2016 年整体 NAND Flash 产业的 3D NAND Flash 产出比重攀升至 20%，较 2015 年 6%的增速有显著增长， 3D NAND Flash 最晚将于 2018年超越整体 NAND Flash 市场的一半，成为未来闪存市场的主体。根据预计至 2020年中国整体 NAND Flash 需求将维持每年 40%的高增长率，大陆或可凭借 3D Flash的高增长，近路赶超国际巨头，实现存储行业的腾飞。 （2）大陆 IC 设计快速崛起，有望带动制造国产化 IC 设计是大陆半导体增速最快的环节，产值首次超过封测业。 2012 年大陆 IC 设计产值为 622 亿元， 2016 年则达到了 1664 亿元，复合增长率为 27.5%。过去，业在中国半导体产值中占比过半，由于设计业增速明显高于封测业，大陆半导体产值逐渐形成了“ 设计—制造—封测”两头大中间小的结构。 2016 年，大陆封测业产值为 1564 亿元， IC 设计第一次超过了封测业。 中国半导体细分行业产值（亿元）
中国半导体细分行业增速
大陆 IC 设计产值在全球的比重也不断提高， 2016 年首次超过台湾。 大陆 IC 设计产值在全球市场的占有率逐步提升， 2009 年仅有 7.1%，在 2015 年达到 18.5%。 中国 IC 设计产业在全球占比提升
根据 CSIA数据，大陆 IC 设计业产值在 2016 年首次超过台湾 IC 设计业产值。2016年紫光展锐的手机芯片出货量超过 6 亿套，全球市占率约 30%；同期联发科出货量为 4.8 亿颗。海思的“麒麟”芯片性能与高通“骁龙”相当，成为华为高端智能机的差异化竞争特点。 2016 年海思的智能电视芯片达到 800 万颗，同比增长78%，市占率约 20%。 2016 年，大陆的海思营收占联发科 45%；海思和展锐均超过台湾设计第二大厂商联咏。 2016 大陆 IC 设计市场按额占比
PC 时代，虽然中国是很强的 PC 制造基地，但中国半导体产业并没有受益于本土PC 市场兴起，而让台湾半导体产业占了先机，迅速发展壮大。到了智能手机时代，大陆同样是最强的制造基地，但与 PC 时代不同，大陆目前已经孵化出了大量的IC 设计公司， 有望孵化制造环节，带动晶圆代工的发展。
关于承接产业转移模式的选择问题 从半导体军工时代—家电时代—PC 时代—智能手机时代，除了家电时代被日本反超外，美国依托创新始终引领着全球半导体产业的发展。但由于美国制造能力较差，创新产品进入成熟期后，需要借助他国的资本、劳动力和市场优势，拓展产品市场。 美国通过创新带来的先发者优势，把控着全球半导体产业链中附加值最高的环节——IC 设计和半导体高端设备，在每个时代都产生了全球最顶尖的半导体公司：如军工时代的德州仪器、 PC 时代的英特尔和智能手机时代的高通。 日本的模式起先源自政府的“官产学”推动以及美国的支持，承接了美国军工半导体后，看准了产业轮动和经济切换，民用市场需求不断打开，成功地应用在战后兴盛起来的家用电器，乃至承接 DRAM 产业。日本的成功离不开内生资金、人才以及外部支持、技术引进，消化吸收前人的积累，开拓新市场并且自主创新，这是最强的后发崛起模式。 在日本陷入经济困境时，美国进行破坏性创新重回半导体霸主行业，过于依赖于吸收美国技术并消化的日本，此时则成为美国的主要竞争对手，自身又无力进行持续地大规模投资。由于产品的单一性和技术及成本优势的丧失，日本很快陷入半导体衰退期。目前日本致力于技术创新，力求转型。 韩国模式最显著的特点是抓住利基市场、集国家力量充分发挥竞争力，培养核心优势，穿越行业波动的供需，逐渐占据市场主导地位，最具有代表性的便是 DRAM行业。韩国在日本衰退时期，抓住机遇，重金投建 8 寸晶圆厂，并培育出 DRAM寡头三星、海力士等厂商。 韩国这种自上而下、投资主导的模式，由大财团、大企业主导，优点在于集中力量办大事，打造出知名品牌。但韩国模式的局限也正是如此，资本过于集中于存储器，韩国半导体产值 80%以上来自存储型半导体，非存储型半导的国产化率只有 20%左右。在存储器市场景气的时候，韩国半导体成绩十分靓丽。但在存储器不景气时，此类半导体行业离不开庞大的资本实力来渡过寒冬。 台湾模式是基于台湾有限的内需市场，发展外向型经济为主导。台积电及联华电子为代表的台厂，开创晶圆代工模式，促进原有的产业链分工，深深嵌入全球市场，成为美国乃至全球半导体产业链不可或缺的一个环节。 本质上而言，台湾模式是通过改变原有半导体企业经营模式，实现产业链利益重配，从全球的半导体市场中分一杯羹，并培育出实力不容小觑的、封测厂和设计商，形成独特竞争力，仅台积电一家获取了晶圆代工行业 90%的利润。台湾从晶圆代工入手，并通过晶圆厂逐渐培育相关的产业集群，孵化 IC 设计，并带动下游封测厂。联发科及联咏正是在联电向纯粹转型过程中先后剥离出来的设计商，日月光和矽品，则成为最大的封测厂。 四种发展模式对比
中国最初选取了与台湾相似的半导体产业发展模式，台湾模式简单地说就是创建一个服务模型，首先启动晶圆代工业务，包括台积电(TSMC)和联华电子(UMC)等公司，作为航空母舰。与此同时，发展与增值服务有关的业务，范围覆盖了、封装、设计维修和晶圆级测试公司等。然后这个母舰再孵化出众多的 IC设计公司——形成“舰队”。由此形成设计、制造、封装完整的半导体产业链。 对中国而言，台湾模式是一个很好的切入点，因为大陆半导体产业的很多情况与当时的台湾相似，如从劳动密集型的封装起步，政府推进力度强，采用产研结合的模式等。借鉴台湾发展模式，目前已取得初步成果，晶圆代工环节大陆已经培育出了中芯国际，在 12 寸和 8 寸晶圆厂的产能中，中芯国际所占份额都跻身前十。 中芯国际产能市场份额排名
台湾使用这一模式花了 15 年使得芯片的消费和生产达到均衡。台湾经济事务部领导的台湾亚微米项目是从 1990 年开始的。该项目帮助台湾建立起了 8 英寸的晶圆设计和制造技术，进而推动了台湾半导体行业的投资增长。 2005 年，台湾半导体出口量终于超过了总的进口量。 台湾逐步成长为全球的半导体制造基地
中国学习台湾模式，通过代工和封装的旗舰联盟，进一步孵化 IC 设计。但对于中国这样的大国，仅从代工角度切入是不够的， 台湾使用这一模式花了 15 年才使得芯片的消费和生产达到均衡。中国这样一个大国，芯片消费已经占全球的 3 成以上，与台湾本土市场狭小有着质的区别，依靠“代工”这一条腿走路道阻且长。 学习韩国模式则可以缓解“大国之忧”，并发挥“大国之长”。 韩国是通过存储切入半导体领域的。我们前面分析台湾与韩国走上不同的半导体发展之路，不是台湾自主选择， 而是因为 DRAM 不符合台湾的竞争优势。 首先是资金投入方面， DRAM 产业讲求技术创新和规模经济， 韩国可凭借财团雄厚的资金实力促进产业发展，而以中小企业为主的台湾厂商在筹资能力方面远远不及三星、现代等大财团。 其次， DRAM 是周期性产业， 需要能撑得住因景气循环造成的巨额亏损， 台湾在经过 1995 及 1997 年两波 DRAM 价格崩盘后， 因经营风险过大遂渐渐退出此市场， 宁可选择利率、 风险皆较低的晶圆代工作为发展方向。 而中国这样一个大国，资金实力雄厚、政府支持半导体大厂建设，不存在台湾在DRAM 领域的竞争劣势，因此 DRAM 是符合大陆竞争优势的，是另一个实现半导体国产化的好的切入点。 国家大力投资存储芯片，晶圆代工和存储芯片两条腿走路，综合韩国和台湾经验，这一模式符合中国的竞争优势，中国半导体产业崛起的速度大概率超过当年的台湾和韩国。 中国存储芯片投资情况
半导体产业转移深入，国产化良机将至 半导体制造向中国转移，中国半导体产业正从劳动密集型向资本密集型转变： 伴随着电子产业新兴终端的兴起，最先受益的是美国卡位的 IC 设计环节（第一次产业转移除外，因为产业链尚未形成明确分工，设计、制造和封测一体化），而美国的生产能力一直是弱项，因而催生了制造和封测环节向外转移的原动力，其他国家迎来半导体产业转移的机遇。半导体产业变迁的历史基本是这一规律的演绎。 日本从装配起家，引入美国半导体技术，并整合进家电产品中。家电市场崛起，抓住这一机遇的日本半导体产业迅速崛起。 PC 市场崛起，首先受益的是英特尔等IC 设计公司，韩国和台湾分别抓住了存储和晶圆代工产业转移的机遇，半导体产业迅速崛起。智能手机时代，我们认为最先受益的仍是美国的 IC 设计公司高通，其次是制造环节的产业转移机遇，而这一机遇我们认为正是当下中国的机遇。我们认为智能手机酝酿着的第三次半导体产业转移，正是从美、韩、台向中国的转移，而转移能否成功的关键，也要看大陆能否抓住智能手机时代技术变化和产业链变化带来的行业重新洗牌的机会。 晶圆代工和存储， 看好制造国产化两条腿走路：大陆的半导体产业迎来国产化的黄金时期。未来国产化主要看两条线，一条是学习台湾模式的从晶圆代工切入，“晶圆代工+封测”形成虚拟 IDM，未来可能进一步孵化整合 IC 设计公司，形成设计、制造和封测完成的产业链；一条是学习韩国韩式的从存储切入，采用 IDM的模式，抓住 3D NAND Flash 技术升级的机遇，实现弯道超车。 【关于转载】：转载仅限全文转载并完整保留文章标题及内容，不得删改、添加内容绕开原创保护，且文章开头必须注明：转自“摩尔芯闻MooreNews”微信公众号。谢谢合作！【关于投稿】：欢迎半导体精英投稿，一经录用将署名刊登，红包重谢！来稿邮件请在标题标明“投稿”，并在稿件中注明姓名、电话、单位和职务。欢迎添加我的个人微信号MooreRen001或发邮件到 jyzhang@moore.ren","state":"published","sourceUrl":"","pageCommentsCount":0,"canComment":false,"snapshotUrl":"","slug":,"publishedTime":"T17:57:55+08:00","url":"/p/","title":"半导体产业转移深入，国产化良机已至","summary":"来源：内容来自兴业证券 ， 谢谢。 任何都要经历创新——成熟——标准化这一生命周期，半导体也不例外。与生命周期相应的是，行业的发展遵循技术密集型——资本密集型——劳动力密集型的转变路径。产品创新阶段以技术垄断和产品差别为特征，行业表…","reviewingCommentsCount":0,"meta":{"previous":null,"next":null},"commentPermission":"anyone","commentsCount":5,"likesCount":43}},"annotationDetail":null,"commentsCount":9,"likesCount":97,"FULLINFO":true}},"User":{"jyzzzz2012":{"isFollowed":false,"name":"张竞扬 摩尔精英","headline":"Linkedin主页：/in/jyzhang8 个人微信：MooreRen001\n摩尔精英()是全球领先的专业半导体服务平台，愿景是“让中国没有难做的芯片”，通过连接全球半导体精英，重构半导体基础设施，打造行业的效率杠杆。旗下业务包括“半导体垂直招聘、芯片设计服务、运营供应链服务、半导体媒体智库、培训直播App”。覆盖包括“IC设计、EDA/ IP、晶圆代工、封装测试、半导体设备与材料、方案设计、分销代理”等半导体全产业链1500多家企业和50万专业用户。","avatarUrl":"/v2-5e305b94f675efe2d64427_s.jpg","isFollowing":false,"type":"people","slug":"jyzzzz2012","bio":"摩尔精英.创始人兼CEO","hash":"a041bc84af3b04f2298645","uid":488500,"isOrg":false,"description":"Linkedin主页：/in/jyzhang8 个人微信：MooreRen001\n摩尔精英()是全球领先的专业半导体服务平台，愿景是“让中国没有难做的芯片”，通过连接全球半导体精英，重构半导体基础设施，打造行业的效率杠杆。旗下业务包括“半导体垂直招聘、芯片设计服务、运营供应链服务、半导体媒体智库、培训直播App”。覆盖包括“IC设计、EDA/ IP、晶圆代工、封装测试、半导体设备与材料、方案设计、分销代理”等半导体全产业链1500多家企业和50万专业用户。","profileUrl":"/people/jyzzzz2012","avatar":{"id":"v2-5e305b94f675efe2d64427","template":"/{id}_{size}.jpg"},"isOrgWhiteList":false,"badge":{"identity":null,"bestAnswerer":null}}},"Comment":{},"favlists":{}},"me":{},"global":{},"columns":{"next":{},"MooreRen":{"following":false,"canManage":false,"href":"/api/columns/MooreRen","name":"半导体行业观察","creator":{"slug":"mo-er-jing-ying-50"},"url":"/MooreRen","slug":"MooreRen","avatar":{"id":"v2-a276e8fdcf77c","template":"/{id}_{size}.jpg"}}},"columnPosts":{},"columnSettings":{"colomnAuthor":[],"uploadAvatarDetails":"","contributeRequests":[],"contributeRequestsTotalCount":0,"inviteAuthor":""},"postComments":{},"postReviewComments":{"comments":[],"newComments":[],"hasMore":true},"favlistsByUser":{},"favlistRelations":{},"promotions":{},"switches":{"couldAddVideo":false},"draft":{"titleImage":"","titleImageSize":{},"isTitleImageFullScreen":false,"canTitleImageFullScreen":false,"title":"","titleImageUploading":false,"error":"","content":"","draftLoading":false,"globalLoading":false,"pendingVideo":{"resource":null,"error":null}},"drafts":{"draftsList":[],"next":{}},"config":{"userNotBindPhoneTipString":{}},"recommendPosts":{"articleRecommendations":[],"columnRecommendations":[]},"env":{"isAppView":false,"appViewConfig":{"content_padding_top":128,"content_padding_bottom":56,"content_padding_left":16,"content_padding_right":16,"title_font_size":22,"body_font_size":16,"is_dark_theme":false,"can_auto_load_image":true,"app_info":"OS=iOS"},"isApp":false},"sys":{}}