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中国芯片产业发展存挑战 AI或成突破口

2021-09-10 来源:原创 浏览量:7079

根据中国半导体行业协会统计,2017年中国集成电路产业(包括芯片)销售额达到5411.3亿元,同比增长24.8%。其中,集成电路制造业增速快,2017年同比增长28.5%,销售额达到1448.1亿元。设计业和制造业继续保持快速增长,增速分别为26.1%和20.8%,销售额分别为2073.5亿元和1889.7亿元。


来自海关总署的数据显示,2017年中国出口集成电路2043.5亿块,同比增长13.1%;出口金额为668.8亿美元,同比增长9.8%。由此可见,中国芯片产业发展迅速,尤其是代表芯片产业发展水平的设计、制造等方面,但其中也不乏短板和挑战。

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芯片设计进展迅速亟待向高端突破

IC设计涉及硬件、软件两方面的专业知识。硬件包括数字逻辑电路的原理和应用、模拟电路、高频电路等。软件包括基础的数字逻辑描述语言,如VHDL、微机汇编语言及C语言。说简单一点,它不但要设计芯片的身体,还要初步赋予其灵魂。由此可见,在整个芯片制造领域,IC设计无疑站在制高点的位置,由此产生世界级巨头,如英特尔、高通、三星、德州仪器、西门子等。


大家都知道,在PC机的时代,英特尔和AMD垄断了PC的芯片市场。在PC领域无法和美国竞争,中国芯片产业却意外从电信产业发展中受益,由于中国(巨龙、大唐、中兴、华为)在电信产业的崛起,中国逐渐开始实现了通信设备制造的自主化,通信设备制造产业的崛起,却意外地给中国带来了一个没有料到的结局,那就是中国的芯片产业开始伴随着中国通信产业崛起而萌芽。


华为的海思、中兴微电子、大唐都成为中国较大的芯片厂家之一。到了手机和平板电脑时代,由于中国本土手机厂家和平板电脑厂家的崛起,中国的展讯、全志、瑞芯微等公司也获得了发展机会。


据ICinsight的报告,全球纯芯片设计公司50强,2009年中国只有一家,也是中国较早闯入世界50强的是华为旗下的海思公司,2016年增长到了11家,包括海思、紫光展锐、中兴、大唐、南瑞、华大、锐迪科、ISSI、瑞芯微(Rockchip)、全志(Allwinner)、澜起科技(Montage)。可以看到前面九名,海思,中兴,大唐都是电信产业出生,南瑞是为智能电网提供芯片,全志、瑞芯微、展锐等为手机,平板电脑等提供芯片。


2016年,中国已经有了160家芯片设计企业销售额超过了1亿元人民币,可以说芯片设计正在中国全面开花。中国两家芯片设计公司海思和紫光展锐都已经跻身世界前十,2015年海思是世界第六,紫光展锐是世界第十,而且在前十名里面,海思和紫光展锐增长速度较快。


2017年,一份由半导体协会和工信部中国电子信息产业发展研究院公布的2017年国内十大集成电路设计/制造行业的最新排名报告显示,在国内前十大集成电路设计企业当中,华为海思半导体以361亿元销售额排名靠前,紫光展锐以110亿元排名第二,中兴微电子以76亿元排名第三。随后的还有华大半导体、智芯微电子、汇顶科技、士兰微电子、敦泰科技(深圳)有限公司、格科微电子和中星微电子。


虽然中国内地在设计端部分芯片产品有明显突破,但目前IP核仍依赖ARM等,设计端使用的EDA工具完全靠Synopsys、Cadence、Mentor等厂商提供授权。

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此外,我国芯片设计企业的主流产品仍集中在中低端,尚未全面进入国际主战场。除了在通信领域有了比较重要的突破外,在CPU、存储器、可编程逻辑阵列(FPGA)、数字信号处理器(DSP)等大宗战略产品领域的建树不多。虽然在“核高基”等国家科技计划大力支持下,上海兆芯研发的桌面CPU和“龙芯”系列CPU在特定领域实现批量应用,但受制于知识产权、加工能力和基础设计能力的不足,我国企业还未能在上述领域进入规模化量产,更谈不上全面参与市场竞争。

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制造是最大短板机会犹存

几十年来,全球的半导体产业一直痴迷于晶体管的小型化。上一次提出新的方法是在2009年,也就是我们所熟知的FinFET。2012年,FinFET工艺的第一次量产,在之后的数年之内推动了22纳米、14纳米和10纳米工艺的出现。


技术的进步直接改变着各大集成电路制造企业的竞争格局。半导体芯片龙头英特尔技术上还在坚守14纳米工艺,英特尔在其上半年召开的“技术与制造日”上表示,其14纳米技术具有高功能密度,要优于竞争对手,制造成本要比对手低30%,且将采取措施确保在性能和成本方面远远领先于三星等。公开资料显示,半导体芯片英特尔占据PC市场处理器约八成的市场份额,在服务器芯片市场占据超过九成的市场份额,其在PC和服务器芯片市场依然拥有不可撼动的市场地位。


而作为后起之秀的三星,在闪存市场、手机芯片等战场上不断寻求突破。三星研发的第一代10纳米芯片已应用于其今年发布的GalaxyS8中,高通骁龙835芯片也由三星现有的10纳米工厂制造。近几年PC市场的发展出现了停滞迹象,这种停滞给英特尔带来了打击,与此同时受到市场不断增加的对手机芯片和闪存需求的提振,三星在2017年一季度的芯片销量超过英特尔。


中国芯片制造工艺落后国际同行两代,预计于2019年1月,中国可完成14纳米级产品制造,同期国外可完成7纳米级产品制造;产能严重不足,50%的芯片依赖进口;同时中国的产能和需求之间结构失配,实际能够生产的产品,与市场需求不匹配;长期的代工模式导致设计能力和制造能力失配、核心技术缺失;投资混乱、研发投入和人才不足等问题,导致中国集成电路产业目前总体还处于“核心技术受制于人、产品处于中低端”的状态,并且在很长的一段时间内无法根本改变。


中芯国际是中国内地规模大、技术先进的芯片晶圆代工企业。中芯国际无疑代表了中国半导体芯片制造技术的高水平,但是其先进工艺仅为28纳米,面对英特尔成熟的14纳米工艺和三星、GlobalFoundries已经投产的10纳米工艺存在明显的技术差距,即使与台积电的16纳米工艺比较也有不小的差距。在5纳米新技术发布的今天,技术水平差距依然在拉大,中国芯片制造水平亟待提高。


究其原因,堵在中国芯片制造业前面较大的拦路虎不是材料,也不是技术,而是光刻机成套设备,而世界上只有日本的尼康、佳能及荷兰的ASML公司能掌握高端光刻机制造,而出色的是荷兰的ASML公司,其一台光刻机的售价高达1亿美元。相比之下,国内较好的光刻机只能做到90纳米制程,而日本的可以做到28纳米以下,荷兰的精度高达可以做到14纳米以下制程。那你也许会问中国为什么不向他们购买,问题来了,因为芯片高端制造牢牢掌握在美、日、欧的几个国家手里,它们对中国进行技术和设备的封锁,导致中国至今芯片产业迟迟得不到突破。

1525302835850051333.jpg尽管中国集成电路制造企业与国外乃至中国台湾企业的差距确实存在,然而也有一些有利因素。


首先,中国政府开始关注并积极支持中国集成电路制造产业的发展,已发布了多项相关政策和指引,《中国制造2025》政策文件明确了中国目标将集成电路自给自足率在2020年提高到40%,并在2025年提升至70%。这一目标的实现直接需要半导体制造企业的技术水平的提升。


其次,技术发展速度放缓,为中国企业提供了追赶时间。无疑IBM与三星、GlobalFoundries联盟所发布的全新硅纳米片晶体管新技术为研发5纳米芯片奠定了基础,但随着晶体管尺寸的缩小,源极和栅极间的沟道也在不断缩短,当沟道缩短到一定程度的时候,量子隧穿效应就会变得极为容易,换言之,就算是没有加电压,源极和漏极都可以认为是互通的,那么晶体管就失去了本身开关的作用,因此也没法实现逻辑电路。从现在来看,10纳米工艺已经实现,5纳米也是能够实现,而5纳米以下则接近现有半导体工艺的物理极限,如不能发展出新的材料体系,技术发展必然放缓。技术发展的放缓将给中国企业提供一定的追赶时间。


最后,世界集成电路产业转移趋势为中国企业提供了机会。20世纪70年代末第一次产业转移,从美国转移到了日本,造就了富士通、日立、东芝、NEC等世界靠前的集成电路制造商;第二次在1980年代末,韩国与中国台湾成为这一次转移过程中的受益者,崛起了三星和台积电这样的制造业巨头。目前,凭借巨大的市场需求、较低的人工成本,中国有可能接力韩国、中国台湾,成为未来5年产业转移的重点区域。


由此看,虽然中国集成电路制造业整体落后,但在产业结构上有优势,政府重视相关产业的扶持,新技术发展将放缓,中国的集成电路制造产业依然有机会改变不利与落后的局面。

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AI中国芯片弯道超车的机会

如果说上述是中国传统芯片产业发展中存在的较大短板和挑战,超越尚需时日的话,那么这两年兴起的AI芯片则为中国芯片产业的弯道超车提供了很好的契机。


众所周知,目前英伟达和谷歌几乎占据了人工智能处理领域80%的市场份额,苹果、亚马逊、微软、Facebook、特斯拉此前也都已物色相关领域的人才并研发自己的芯片,AI芯片“大战”一触即发。而幸运的是,在这一轮浪潮之中,中国芯片前所未有地靠近世界前沿。中国的初创公司不仅与欧美初创公司几乎处在同一起跑线上,甚至渴望与英伟达、英特尔这些巨头直接拼杀。


在日前举行的华为的分析师大会上,华为首次发布全球产业展望GIV2025(GlobalIndustryVision2025)预测:到2025年,全球联接总数达到1000亿,视频流量占比达89%,86%的企业将采用AI,并创造23万亿美元的数字经济。


Networks+AI、Phones+AI、HuaweiCloud是华为构建智能世界提出的三大解决方案。未来,人、家庭和组织都将实现智能互联,而要真正去实现人工智能的应用落地问题,就必须从软件到硬件,软硬一体。


除了华为之外,2017年8月,寒武纪科技完成1亿美元A轮融资,成为全球AI芯片领域的独角兽。寒武纪拥有终端AI处理器IP和云端高性能AI芯片两条产品线,2016年发布的寒武纪1A处理器(Cambricon-1A)是世界商用深度学习专用处理器,面向智能手机、安防监控、无人机、可穿戴设备以及智能驾驶等各类终端设备,在运行主流智能算法时性能功耗比全面超越传统处理器,与阿里飞天技术平台、神威太湖之光、华为麒麟960芯片、特斯拉、微软HoloLens、IBMWatson等国内外新兴信息技术的杰出代表同时入选第三届世界互联网大会(乌镇)评选的十五项“世界互联网领先科技成果”。


相较于寒武纪,成立于2015年的地平线机器人则致力于打造面向未来的人工智能芯片BPU(BrainProcessingUnit),并提供高性能、低功耗、低成本、完整开放的嵌入式人工智能解决方案。凭借地平线提供的服务,电子类产品能够具备一些AI功能,包括感知、交互、理解,甚至是决策。目前已成功推出了第一代嵌入式人工智能处理器IP——高斯架构,成功应用于基于FPGA的深度神经网络处理器,实现低功耗高性能的视觉感知。未来随着性能的提升和功耗的降低,地平线将陆续推出BPU(BrainProcessingUnit)的第二代伯努利架构和第三代贝叶斯架构,地平线也将进一步推进支撑从感知到决策算法的系统软件和硬件IP设计,从而支持更高级别的自动驾驶乃至无人驾驶功能。


源于清华的深鉴科技,专注于深度学习处理器与编译器技术,研发了一种名为“深度压缩”的技术,它不仅可以将神经网络压缩数十倍而不影响准确度,还可以使用“片上存储”来存储深度学习算法模型,减少内存读取,大幅度减少功耗。目前,深鉴科技着眼于智慧城市与智能数据中心两大市场,通过包括板卡模组、FPGA、编译器、深度压缩等在内的完整解决方案。


另外,阿里也发布了Ali-NPU,主要用途是图像视频分析、机器学习等AI推理计算。同时给出的还有一个很有震撼力的参考数字——按照设计,该芯片的性价比将是目前同类产品的40倍。阿里官方还表示,此款芯片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。


需要说明的是,去年12月,工信部印发了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》,其中对于AI芯片是这样规划的:人工智能整体核心基础能力显著增强,智能传感器技术产品实现突破,设计、代工、封测技术达到国际水平,神经网络芯片实现量产并在重点领域实现规模化应用,开源开发平台初步具备支撑产业快速发展的能力。


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