5G和AI是芯片行业的驱动力。开发者如何改变世界? 博时基金管理有限公司

股票资讯  2021-03-13 18:12:38

“在过去的30年里,半导体行业经历了翻天覆地的变化,并一直在持续快速变化。”新思科技总裁兼联席CEO陈智宽指出,半导体发展的驱动力在不断变化,人工智能、汽车电子、5G成为三大驱动力。

在6月19日举行的新思科技开发者大会上,他总结了当今半导体行业的三大变化:市场结构的演变和中国半导体行业的崛起,行业内的持续并购,多个半导体工艺的同时存在。

同一天,新思科技与清华大学联合建立人工智能实验室,双方合作始于1995年。清华大学电子工程系教授周表示,中国现在需要尖端技术和科技创新,在人才培养方面应该关注国外技术在中国的发展,希望能为人工智能领域的所有开发者提供一个优秀的平台。

对于人工智能和半导体行业的开发者来说,如何改变世界?生态系统的建设将非常重要。

人工智能数据集中化

此前,Synopsys,Inc .)公布了2019财年第二季度的业绩报告。截至2019年4月30日,根据公认会计准则,公司实现收入8.36亿美元,比2018财年第二季度的7.77亿美元增长7.59%;净利润1.18亿美元,同比增长15.69%。

“Synopsys在第二季度表现良好。两个业务部门的收入和实力都破了记录。我们还继续通过加快股票回购向股东返还资金。”董事长兼联合首席执行官阿尔特·德·盖斯(Aart de Geus)表示:“我们的整体客户环境非常稳定。在当今互联世界,复杂电子产品的投资资金不断涌入,人工智能的影响力越来越大,这是我们的硅晶体聚变软件产品需求不断增加的主要原因。”

可见人工智能对芯片行业的促进作用已经开始显现。新思科技中国董事长兼全球副总裁葛群向《21世纪经济报道》表示,开发商已经让芯片支持AI技术,其精准到可以应用于医疗诊断,让更多偏远地区的患者享受到一流的医疗诊断和治疗;开发者把芯片做得足够快,AI人脸识别技术可以在5秒内锁定嫌疑人和同伙;凭借领先的芯片技术,手语翻译机可以帮助手语用户,实现与世界的无障碍交流。

这些场景只是AI芯片应用的一个缩影。清华大学教授王宇从硬件层面介绍了人工智能芯片的现状和趋势。他表示,AI芯片行业目前正处于蓬勃发展阶段,预计未来5到10年将是应用驱动的片上系统时代。很多大公司会选择购买一般的芯片,但不会放弃自己做芯片的权利。这是一个很明显的趋势,而在这样的趋势下,生态系统的构建对于人工智能行业来说是极其关键的。同时,定义边缘计算芯片(如汽车、基站等。)还不清楚,还有很大的发展空间。

关于2019年人工智能技术和应用的发展,王宇认为,从人脸和ID的结合来看,这项技术已经落地,未来小公司机会不多,因为数据集中,算法对数据的依赖性太强,所以数据集中的地方,可能就是行业集中。

5G方兴未艾

人工智能、汽车电子、5G已经成为芯片行业的三大驱动力。

在谈到5G通信技术时,中国信息通信技术集团有限公司副总经理、无线移动通信国家重点实验室主任陈分享了他对5G商业应用和产业发展的深刻思考。他认为,中国5G市场的发展已经取得了一系列阶段性成果,2020年将进入商业规模。5G市场未来发展的关键因素在于开发潜在的工业应用,加强相关芯片的设计和制造能力,增强国际市场影响力。

他还表示,虽然5G方兴未艾,但6G尖端通信技术的研发也已经开始,中国通信市场正在“大步向前”。但是,垂直应用的规模什么时候会上升呢?他预计面临跨境融合的问题,短期内缺乏典型的示范应用来带动5G行业的发展。从长远来看,虽然前景广阔,但需要一个磨合过程。关键是,你能找到垂直应用行业的痛点吗?

在这种背景下,半导体行业的芯片设计领域也正在经历新的浪潮。海量数据的采集、学习、实时处理和传输正在推动芯片及其设计过程的创新。同时,不断刷新的先进工艺节点也对芯片设计工艺的效率和收敛性提出了更高的要求。

随着车联网、自动驾驶、电动汽车等汽车新技术的到来,汽车电子也将改变半导体产业链的格局。“你不会有用了十年的手机,但你可能有用了十年的车。”陈智宽指出,汽车电子需要更高的安全性和更长的使用寿命,因此汽车芯片的设计往往更加复杂。

安全方面,陈智宽表示,所有芯片都会受到安全问题的挑战,半导体安全问题存在于网络、软件、处理器、物联网设备等诸多环节。至于AI,陈智宽强调,它是可以改变世界的力量,AI也在改变半导体行业。

胡正明李开复给开发商发了一条信息

创新工程董事长兼CEO李开复在谈到人工智能和5G的热门话题时,通过视频想象了人工智能技术对未来商业模式转型的意义。他指出,很多人认为AI过于复杂,但AI其实是一个升级的统计系统。当人工智能有大量数据进入时,它可以优化过程,做出非常好的选择或预测。我们可以认为AI是一个非常聪明的工具。它的大脑思维模式与人类不同。基于数据和统计,人工智能可以准确地处理和优化目标函数。

但是AI需要在这些环境下工作:首先是海量数据;二是大量计算;三是数据需要标注;第四是要有一定数量的工程师参与;最后,一般来说,AI在单一领域会发挥更好的作用。

他认为,作为一个开发者,我们必须看到下一步,未来和前沿。我们今天看到的AI是一种新技术,未来还会有更多的新技术,比如5G、区块链、VR/AR等等。

另一位特邀嘉宾微电子科学家、美国工程院院士、中国科学院外籍院士、加州大学伯克利分校杰出的讲座教授也分享了他对半导体产业发展的独到见解。他认为,随着最先进的技术向7纳米、5纳米和2纳米迈进,半导体行业面临的最大挑战是找到一条长期的发展道路。就像他开发的FinFET技术一样,芯片已经从平面技术跨越到3D技术。他参与研究的负电容晶体管旨在将功耗降低10倍。

“这个行业每20年总有一次危机。20年前,业界对于10年、20年后可以用什么技术来做出更好的性能、更低的功耗、不增加成本非常悲观。FinFET出来后,人们又忘了。现在最前沿的公司开始重新思考。10年20年,7nm,5nm,3nm,2nm做完了,还能怎么办?”


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