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  • 国产芯片被“卡脖子”的根本问题到底是什么？

    今日，在华为官方发布的《任总在C9高校校长一行来访座谈会上的讲话》一文中，任正非明确表示，我国芯片设计已经步入世界领先，达到世界第一水平的芯片制造技术在台湾。但是大陆芯片产业的最大问题就是制造设备与基础工业，制造没有追上芯片设计的脚步，造成芯片行业的短板效应，因为容易被人卡脖子。 国产芯片设计水平居于领先地位的无疑就是华为海思，任正非说国产芯片在设计方面居于全球领先地位，应该就是说华为海思在芯片设计方面居于领先地位。华为海思研发的高端芯片在性能方面已能与手机芯片老大高通、三星等比肩，从这个方面来说，华为海思确实可以说达到了领先水平。 纵观全球，只有三星、英特尔等少数几家企业能完成芯片全套的程序。海思芯片用到了很多ARM的技术架构，目前海思芯片还无法完全脱离ARM所建立的技术底层。 华为海思研发的手机芯片基本都是采用ARM的公版CPU核心和GPU核心，一旦双方的合作出现障碍，华为就无法跟上世界的脚步，例如去年的麒麟990 5G芯片和今年的麒麟9000芯片都未采用ARM最新的公版核心，导致性能方面落后于高通和三星。 由此可见华为在研发先进芯片方面其实收到ARM的制约，ARM给与它最先进的技术授权，华为海思才能设计出最先进的芯片，一旦ARM与它的合作受阻，它的芯片技术就受到重大的阻碍。当然了，华为目前也在建立自己的底层技术。 华为在手机芯片方面确实具有了较强的技术优势，不过它的这种领先优势其实还是有一定的局限性。如果放到中国整个芯片产业来说，中国在芯片设计方面的技术领先优势就更为有限了。 芯片多种多样，据统计数据指全球芯片市场有大约一半来自美国。美国能在全球芯片行业居于绝对的领先地位，得益于它保持100多年的全球制造业一哥地位，这种深厚的积累才奠定了它如今在芯片行业的领导地位。 对于中国来说，中国仅仅是在手机芯片的某个方面具有一定的技术领先优势，在整体上于海外芯片企业的还是有一定的差距的。如果从各个芯片行业来说，中国落后的地方就更多了。 在存储芯片行业，中国的存储芯片才刚刚起步，长江存储和合肥长鑫去年才投产存储芯片，当然值得高兴的是长江存储今年已研发出于全球主流水平相当的128层NAND flash，但是中国的存储芯片产能占全球的比例还太小，预计到明年才能占有一成多点的市场份额。 在模拟芯片方面的落后更是人所共知，据称中国生产的模拟芯片占全球模拟芯片的比例只有一成左右，而且中国生产的模拟芯片主要是低端芯片，高端的模拟芯片几乎全数进口，华为恰恰在模拟芯片方面几乎完全受制于美国，这个行业恐怕需要十年乃至更长时间才能赶得上。 正如余承东所说，华为一家公司的力量也是有限的，麒麟芯片之所以受限，主要原因就是因为国内找不到一家高端的芯片制程商为麒麟芯片服务。芯片制造的每一台设备、每一项材料都非常尖端、非常难做，没有高端的有经验的专家是做不出来的。 所以，当前国产芯片最大的难题还是在于芯片的制程方面，整个芯片差距要在于制造，芯片制造能力，芯片制造设备研发能力，背后是基础科学、工程科学、应用科学的沉积。 因而，我们国家要重视装备制造业、化学产业。化学就是材料产业，材料就是分子、原子层面的科学。需要出来更多的尖子人才和交叉创新人才，才会有突破的可能。 任正非还表示，望国内顶尖大学不要过度关注眼前工程与应用技术方面的困难，要专注在基础科学研究突破上，“向上捅破天、向下扎下根”，努力在让国家与产业在未来不困难。

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  • 芯技术高质量，新能源汽车领域巨头特斯拉

    汽车制造业的新一代版图中，以电动化、智能化著称的新能源汽车是当下的热门。芯片半导体与新能源汽车的结合，奠定了特斯拉在新能源汽车领域行业的霸主地位，成为当代汽车的赢家，当下能够挑战特斯拉权威地位的品牌屈指可数。 处理数字信号与处理物理能源是特斯拉电动车的两大底牌。新能源的背后就是半导体，其一是太阳能的获取，其二是功率半导体在新能源控制技术的影响，其三就是异构芯片FSD在新能源的应用。 MCU芯片作为汽车电子系统内部运算和处理的核心，是汽车从电动化向智能化深度发展的关键。在汽车向智能化演进的过程中，MCU的市场需求量急剧增长，车规级MCU单值也呈倍数级增长。 处理数字信号：是控制论在无人驾驶的应用，其本质是多反应+少预测的特斯拉FSD，其L5 ADAS的算力将高于智能手机几个数量级，用CPU、GPU、FPGA、射频、存储芯片组成庞大异构算力实时运算将电车唤醒，车载含硅量也将是数量级的提升。 处理物理能源：是信息论在电池电控的应用，四两拨千斤的功率半导体，用少量信息处理控制巨量电流，极大地提高能效和控制精度，其背后需要一系列的半导体器件(SiC、GaN、IGBT、Mosfet)来实现半导体对电能的有效控制。 太阳能是特斯拉缺省电力来源。光伏的本质：半导体能源，基于半导体工艺硅片和光电转换效应将光能转换为电能，同样也符合”泛摩尔定律“的指数级成本降低，其供应链和产业规律也和半导体产业完全类似。 特斯拉是高速行驶的“智能手机”，是插电行走的“服务器”。 特斯拉不仅仅是新能源汽车的革命，更是汽车含硅量跃迁性的提升，单车用的半导体成本是手机的几十倍以上。从功率半导体，CIS，存储器到半导体设备材料，整个产业链都会受益。 1、功率芯片是特斯拉的“大脑”。汽车动力系统=电池+电驱(电机+电控)，电控接收整车控制器的指令，以控制整车的运动。电控中主要是逆变器，逆变器主要是SiC/IGBT模块，所以IGBT模块相当于汽车动力系统的“CPU”。 2、摄像头CIS是特斯拉的“眼睛”。数量上，倒车后视，环视，前视，转弯盲区等Level3以上的辅助驾驶需要18颗摄像头。单功能上LFM防闪烁，低光可靠性，HDR宽动态对像素也提出要求，纯800万像素的摄像头就需要5颗。 3、存储器Flash是特斯拉的“记忆”。特斯拉自研FSD芯片存储单元的数量与性能大幅提升，是无人驾驶迈向更高层次重要保障。电动汽车整体含硅量提升，利好产业支撑环节半导体设备，5G+AIOT+汽车电子驱动全球半导体设备进入新一轮上行周期。 4、显示器面板是特斯拉的“触觉”。中控显示屏平均达17寸，高于燃油车8寸的平均尺寸，为市场平均应用尺寸面积的4倍以上。汽车的电子化应用趋势将带动LCD车载屏的面积增长需求。 5、FPGA芯片是特斯拉的“心脏”。FPGA和ASIC未来在ADAS系统、马达控制、激光雷达、车载信息娱乐系统和驾驶员信息系统均有较多应用。FPGA市场为9.5亿美元，占比整个半导体仅2.44%，提升空间巨大。上游晶圆代工将受益于下游产品需求提高。 发展新能源汽车必须掌握核“芯”技术，上下游产业链协同合作，共同促进汽车电动化、智能化的快速发展。电动化是车规级半导体增长的源动力，新能源汽车单车半导体价值量是传统燃油车的2倍以上并逐年递增;智能化为车规级半导体创造巨额市场增量，带动了感知层、决策层、执行层等多样化的芯片需求。

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  • 华为与苹果在电脑业务上的处理器之争

    继苹果iphone 12系列上市后，华为也随后上市Mate40系列手机。iphone 12系列与华为Mate40系列都属于5G手机，分别搭载了最新处理器A14芯片和麒麟9000芯片，并且两款手机旗舰机型都还是5nm芯片制程为主。到目前为止，两款手机在市场上一致获得好评，达到供不应求的地步。 苹果官宣在11月11日发布全新的MacBook系列，华为继Mate40后，电脑业务也取得了进展，计划会在本月底发布全新的华为电脑，这就很让人深思华为的意图了。 根据供应链消息称，华为即将发布商用台式电脑，采用AMD芯片/自研鲲鹏920处理器，提供4个配置可选，预计将于年内上市。目前华为服务里出现了几个新名词，包括 “华为台式机”和 “车载”，暗示华为台式机和车载产品即将开卖。 华为的处理器包括鲲鹏、麒麟、昇腾系列和鸿鹄四大系列，麒麟系列是我们熟知的手机业务，鸿鹄系列处理器在智慧屏等智能设备上曝光过，鲲鹏和昇腾系列就是针对的电脑和服务器业务的。 这一次曝光的华为电脑业务虽然还不知道是台式电脑，还是笔记本电脑，但是应该离不开鲲鹏和昇腾系列处理器。 华为台式机之前已经曝光很多次，其具体型号为“黄河K680 G1”，配备华为自研鲲鹏920 8核心处理器、8GB DDR4-2666内存、256GB SSD固态硬盘、AMD Radeon R7 430独立显卡、180W电源，可选安装中标麒麟、预装国产银河麒麟操作系统。AMD R7 430属于标准的OEM入门型号，俗称“亮机卡”，惠普、戴尔等的品牌机里很常见，只有384个流处理器，性能基本相当于GT 640、GTX 650的水平。 华为的鲲鹏920处理器虽然采用的是7nm工艺，但是基于ARM架构研发的处理器，性能上和基于X86技术的AMD和intel处理器有很大的差距。 华为的电脑业务之所以主要是面向TO B渠道，很大的一部分原因应该是出于性能考虑，不过这不是华为鲲鹏920处理器的问题，而是目前ARM架构总体性能要比X86弱很多。 目前华为鲲鹏的生态圈主要也不是针对的个人业务，围绕鲲鹏生态的开发者也是在开放一些办公软件，都是定向的为金融、政务、电信和企业服务。TOB业务对电脑和生态的需求主要是安全和实用，而不是个人业务追求的极致性能，但是不代表华为鲲鹏处理器不能扩展TO C业务。 而鲲鹏920处理器采用7nm制程工艺，最高频率2.6GHz，支持PCIe 4.0以及八通道DDR4内存，是一款专门为服务器、数据中心打造的处理器。这款台式机主要是面向政府/企业客户推出的产品。 虽然是面向企业的，但是对于个人消费的台式产品机还是有希望同步推出的，根据有消息称：华为迷你台式主机已经出现在3DMark的数据库中。该机搭配AMD R5 Pro 4400G处理器，基于Zen2架构打造，6核12线程，默频3.7GHz，加速频率4.3GHz，搭配Vega6核显，主频高达1.9GHz。整体性能应该和i7-10510U+MX350的效果差不多，还是令人期待的。 以前华为之所不在个人电脑业务上使用鲲鹏处理器，很大原因是时机未到，现在时机成熟。华为的鲲鹏系列处理器如果扩展TO C业务，走台式电脑的路线很可能成为错误的定位，在笔记本上使用鲲鹏处理器，能够满足用户的性能追求。 笔记本电脑的作用更多的是学习和办公，鲲鹏处理器足以满足大多数人对于办公电脑的需求。重要的是苹果已经官宣将在11月11日推出全新的MacBook系列，采用的也是基于ARM架构的全新处理器，而华为的麒麟9000系列处理器，是足以和苹果A14仿生芯片争锋的顶级处理器。 对于华为本月新推出的电脑产品，很多人认为是与苹果的MacBook系列打擂台，苹果的很多决定都比较具有前瞻性，其很多做法一直被模仿。虽然担心基于ARM框架研发的MacBook的性能问题，但是苹果将A14系列芯片用于笔记本电脑，华为也可以大胆跟进与实现。而苹果与华为的相继举动，定会掀起笔记本行业的巨大浪潮。

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  • 苹果新品搭载自研架构与芯片，是否会引起新一代PC之争？

    11号凌晨，苹果将召开本季度的第三场发布会。其中，苹果将会发布两款13英寸的MacBook系列笔记本，分别是MacBook Air与 MacBook Pro，而首款被用在苹果笔记本的处理器，正是基于iPhone 12系列上5nm的A14处理器研发的——A14X Bionic。今年夏季，苹果曾官宣将为旗下电脑配置新的自研处理器Apple Silicon，并且计划于今年末推出搭载自研处理器的Mac新品。 自2006年起，英特尔和AMD长期主导全球PC处理器市场，含苹果在内的主要PC制造商均采用基于英特尔X86架构的芯片，不过，苹果即将在发表会上宣布启动一项为期2年的过渡期，结束与英特尔将近15年的合作关系，正式迈向以Arm 架构打造自研晶片的时代。 苹果公司宣布首批采用Apple设计的处理器和图形卡而不是自2005年以来使用的Intel芯片的Mac 。在过去的十年中，苹果一直在采用这种策略，并在iPhone和iPad设备上取得巨大成功，但是其笔记本电脑和台式机的即将到来的过渡将代表着一个全新的挑战。 上次，苹果公司(对在其产品组合中一直使用的PowerPC芯片的路线图感到不满意)转变为使用英特尔时，苹果公司承诺将提供更好的性能和能效，并承诺将与MacBook Air等产品一起提供和Retina MacBook Pro。 但是，尽管发生了如此重大的变化，但实际发生的变化是可以预见的。毕竟，在Windows方面，英特尔芯片是经过多年检验和测试的平台，其处理器具有各种尺寸，功率和性能水平，而苹果公司可能需要像袖珍型MacBook Air或笔记本电脑那样轻巧的产品。功能强大，价格为50，000美元的Mac Pro。 英特尔平台的成功过渡，实现了苹果的性能和功能目标，并且苹果即将推出的Arm过渡也做出了类似的承诺。但是随着即将转向苹果芯片，Mac的未来突然进入了一个未知的领域。 苹果的A系列芯片并不是一个新概念。苹果过去十多年来一直在内部设计自己的芯片，当时它在初代iPad一起发布了A4 SoC。从那以后，该公司的芯片制造工作已扩展到几乎涵盖了苹果的所有硬件，其中高性能的iPad Pro，HomePods，Apple TV，Apple Watch和AirPods都包含大量由Apple设计的芯片。 苹果自研芯片最有可能的合作伙伴将会是台积电，后者目前主要为苹果生产iPhone处理器，而即将问世的MacBook恐将面临来自高通的竞争，后者自2016 年起与微软合作，以便让Windows操作系统适应基于Arm 架构的高通处理器。 此外，高通和微软早已和联想及华硕等PC制造商展开合作，对外销售采用新处理器的 PC，微软去年发布的Surface Pro X便是使用高通生产的处理器。 最近的Mac也开始看到Apple的芯片如雨后春笋般涌现，板载T2安全芯片和Touch Bar在与Apple Watch相似的硬件上运行。但是它们从未在像笔记本电脑这样苛刻的条件下经受过考验。实际上，有争议的是，没有任何基于Arm的芯片受到苹果公司即将推出的Apple Silicon过渡的考验。 基于Arm处理器的PC，与基于英特尔处理器的PC之间有很大不同，前者原先是为智能手机而设计，功耗是它们考量的关键问题之一，因此相较于传统PC，基于Arm处理器的PC电池续航表现将更加优秀。 虽然如此，对基于Arm架构的PC来说，进入市场的障碍依旧存在。过去的20年里，大多数软体都是针对英特尔设备所编写，因此在重新编写这些软体前，人们可能必须先仰赖模拟器。 当苹果公司改用英特尔公司时，硬件和软件都是经过验证的。客户大致了解了英特尔处理器的期望，开发人员知道他们能够编写与之匹配的软件。 Arm是一个全新的游戏。仅有少数Arm笔记本电脑甚至可以提供有关Apple自己的芯片性能的信息。甚至是目前面向笔记本电脑的最佳Arm芯片，例如高通公司的8cx或微软品牌的SQ2，都是为超轻薄笔记本电脑设计的。没有人能制造出能够与苹果的MacBook Pros或戴尔的XPS系列之类的计算机相提并论的基于Arm的笔记本电脑，更不用说台式机了。 这并不是说苹果完全没有做好准备。它已经设计了十年的处理器，并且最新的iPad Pro等设备中的最新芯片也提供了强大的功能。但是，除了少数尝试使用Apple的Arm开发人员套件(配备有两年历史的芯片)的开发人员之外，大家还有待观察该性能是如何转化为更传统的笔记本电脑任务，或者是否会能够与Intel和AMD最好的芯片并驾齐驱。 苹果也试图简化软件方面的过渡。最近几年来，它一直在推动Catalyst应用程序的开发，这些应用程序旨在帮助开发与iOS同行共享代码的Mac应用程序。而且，新的基于Arm的Mac几乎可以在本地运行所有iPhone和iOS应用程序这一事实也将有所帮助。 但是，即使iPad应用程序和Mac应用程序之间仍然存在很大差距。即使苹果能够兑现其对Photoshop和Lightroom之类的Adobe应用程序的Arm版本或微软的Office套件的承诺，但开发人员仍需要花费一些时间进行调整。只需看看Windows Arm过渡的缓慢速度即可。 几乎可以肯定，苹果公司的活动将伴随其新MacBook的强大而华丽的展示，以及它们与旧的x86机型相比如何强大的重大宣称。 但是，这一宣布仅仅是苹果公司的开始，而关于下一次大跃进的证明(或反驳)仍然是一个悬而未决的问题，可能需要花费数月的实际时间才能回答。 苹果将掀起PC芯片大战?苹果公司此举可能会重新引发争夺控制台式机和笔记本电脑芯片市场的竞争，并使诸如高通公司这样的企业受益。 自2006年以来，苹果与其他大多数主要计算机制造商都是在其产品中使用英特尔和AMD的“x86”计算架构芯片，该市场一直以来也是由这两家公司主导。 预计周二，苹果公司将启动一项为期两年的进程，以结束与英特尔近15年的合作关系，该公司将向Mac电脑引入苹果公司设计的芯片，这些芯片基于Arm Ltd.的计算架构技术。 苹果将使用Arm技术设计芯片，并由合作伙伴生产。据报道 最有可能是生产这颗芯片的厂商是台湾半导体制造有限公司，后者为苹果iPhone生产处理器。 但是，苹果即将面市的机器已经受到了高通的竞争，高通自2016年以来一直与微软公司合作，以使Windows操作系统适应高通基于Arm的处理器。 高通和微软也已经与联想集团和华硕计算机等PC制造商合作，使用新芯片销售笔记本电脑，而微软去年发布的Surface Pro X也使用了高通处理器。 这些设备如今只是小众卖家，但是苹果公司进入市场很可能会围绕新兴技术转变吸引消费者的注意力，特别是如果苹果公司开始开发与英特尔性能相媲美的芯片。 Moor Insights&Strategy创始人Patrick Moorhead表示：“苹果公司对Arm的投入将加快这一步。” 基于Arm的PC与基于Intel的计算机有关键区别。由于这些芯片是从智能手机中获取的，而智能手机是功耗的关键问题，因此与传统机器相比，它们倾向于拥有更长的电池寿命。像智能手机一样，它们也可以快速打开，并且可以始终保持与蜂窝数据网络的连接。 高通公司产品管理高级总监Miguel Nunes说：“连通性是在家办公的地方。” “我们看到很多人意识到他们在家中的WiFi不能满足所有需求。” 但是，基于Arm的PC仍然存在障碍。过去20年中编写的大多数软件都是为Intel机器编写的，在对其进行重写之前，它可能必须依靠“仿真”来减慢应用程序的运行速度。 英特尔的芯片阵容“使人们能够使用自己喜欢的Windows应用程序，而不会遇到与通过Windows在非x86架构上运行非本机应用程序相关的潜在性能损失，也不必担心自己喜欢的应用程序是否可以在其平台上运行。”声明。 对基于Arm的计算机的关键测试将是开发人员是否重写大型企业使用的软件，苹果公司进入市场并不能保证一定会实现。苹果公司的核心开发人员大多数将使用苹果公司专有的开发人员工具。 最后，处理器是自研，加上系统也是自家的系统，苹果可以更好的对mac OS进行软硬件协同优化，体验优势对比Windows阵营将进一步拉大。至此，苹果所有的设备都实现了从系统底层架构，到软件开发，再到硬件研发，都掌握于自己手中。

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  • 美国禁令后的巨头联合，华为有望脱困

    美国对华为实施芯片禁令后，对全球的半导体行业都产生一定的影响。比如台积电，高通，联发科，sk海力士等公司和华为一样，都是这条政策的受害者。如今，在禁令实施的两个月后，抓住美国大选这个特殊机会，正是华为等企业发展的好机会。因而，在美国众多企业的联合游说下美国商务部放宽政策，因而众多企业得到出口许可证。 根据网络上的信息来看，索尼、三星、英特尔、微软都已经获得供货华为的许可，有消息称，只要不涉及5G领域，那么一般都会取得供货华为的许可。之前还有消息称台积电也开始恢复与华为合作，但是仅限制在28nm产品以上，这还是无法满足华为手机芯片的需求。 对于台积电来讲，唯一一个能够称之为对手的大概就是三星了。只是三星方面每一次都晚台积电一步，让台积电占据优势。而台积电方面与华为之间也保持着良好的合作关系，超过了20年。 华为目前是全球第二大智能手机厂商，尽管海外销量有所下降，但是国内市场的份额还在不断上升，与华为合作对台积电只会更加有利。台积电现在面临的麻烦是，尽管仍然是全球最大的芯片代工厂，但是高通在此前已经宣布了，5nm芯片的代工订单全部被三星拿走，如果还不能拿下华为的订单，那么台积电的地位将再次受到影响。 有相关数据显示，光是在2019年，华为就为台积电贡献了超过360亿元的营收，在台积电所有零售之中占只有了14%的比例。华为早就已经成为了台积电的第二大客户。这第一大客户当然就是我们所熟悉的苹果。 但是美国方面对于华为的打压，让台积电方面也受阻。美国方面接连三次修改规则，使得台积电方面不能够实现自由出货，失去华为，台积电是万万不想的。 前面讲到过台积电每年都会拥有巨额的营收，而其中14%就来源于华为，失去华为就相当于去失去了巨大的因素，所以为了恢复与华为之间的供货，台积电一直以来也是非常的努力去寻找解决的办法。 而芯片禁令过去两个月的时间，如今新消息传来，台积电，高通，联合会，华为表态此次三家企业三管齐下，芯片的问题或许会得到解决。 美国方面表示，如果能够证明产品不是用在设备至少那么就很快能够拿到许可，即便是用在移动设备上也是可以的。这就意味着美国方面已经妥协，于是高通方面和台积电都纷纷向美国多次递交就是希望能够恢复与华为之间的供货。华为对于台积电来讲非常重要，对于高通来讲当然也是非常重要的。 11月5日高通方面发布了2020年第四季度以及全年的财报，同时高通还在当天宣布，高通已经获得华为一次性支付的18亿美元的专利和解费，而且已经提出继续供货华为的申请。 华为与高通和解的目的很明显，就是为自己的手机芯片铺平道路，目前自己的芯片无法生产，联发科芯片性能很是一般，这样的情况下高通就是一个不错的选择了。 据悉，失去华为，高通方面将会面临着80亿美元的市场营收，这对于高通来讲可是一个不好的消息。毕竟自己的老对手联发科正在伺机超越，在这样的情况下，高通如果真的失去了华为，那么联发科超越简直就是轻而易举。 所以此次高通与台积电联手希望能够向美国拿到申请，再看看华为这边，为了能够在半导体领域上有所发展，华为方面也是费尽心思。面向全球招聘了四十多位芯片，其中就涉及到芯片的测试以及封装等等，也就是说，华为逐渐向着设计制造测试封测等等转型。 任正非也就此事做出了表态，表示向上捅破天，向下扎到根。如此可见，此次华为是铁了心想要完成自主研发之路了。 而最近又有消息表示，华为已经开始着手在上海建立一条完全去美化的生产线，将会从45纳米开始。到2021年年底将制造出28纳米芯片，而在2022年年底将会制造出20纳米的芯片。 台积电，高通那边努力争取许可证递交申请，希望能够恢复出货上的自由而建设了一条自己的生产线，自主研发芯片，三管齐下，华为在芯片上所遇见的问题相信很快就能够迎刃而解。 华为和台积电和高通之间本就有着很深的联系，这一次几大企业联手上演了一场双簧戏，高通表示与华为签署了全新的长期专利许可协议，这份专利授权费可是高达18亿美元，直接令高通的营业额翻了四倍还多，这也是芯片禁令以来高通首次回归正增长。

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  • 芯片的“核心力”不仅仅只是设计，还应拥有制造能力

    众所周知，华为如今最棘手的问题在于芯片，华为旗下的手机板块对芯片巨大的需求量，但是华为旗下芯片设计公司华为海思只具备芯片设计，不具备芯片加工能力，因而华为屡屡却被限于芯片加工。 近日，华为创始人任正非的一席话引起一番讨论，他表示“华为今天遇到的困难，是设计的先进芯片，国内的基础工业还造不出来，华为不可能又做产品，又去制造芯片。”众所周知，国内半导体产业国产替代的这场马拉松已经冲刺多年，而我国半导体产业被卡，最关键的一环就是在芯片制造，而以光刻机为代表的设备更是国内无法突破的重要原因。 设备是半导体制造的基石 但市场基本被外资垄断 光刻机被誉为半导体产业 “皇冠上的明珠”，是芯片制造中最核心的机器，整个光刻过程也是芯片生产过程中耗时最长、成本最高、最关键的一步。 目前，光刻机产业基本被荷兰的 ASML、日本的尼康和佳能这三家供应商垄断。根据赛迪顾问数据，全球光刻机市场规模约160亿美元，ASML、尼康和佳能三大龙头总共占据95%市场，其中EUV市场几乎被ASML一家独占。 其实，中国也能生产光刻机，但以中国目前的技术，只能够生产低端一些的光刻机设备，能够制造90nm及以上工艺的芯片，而能够生产7nm甚至5nm芯片的高端光刻机基本上全部靠ASML供货。 国产半导体设备发展正当时 随着中美贸易摩擦的升级，打破垄断、提高国产化率，力争实现半导体设备自主可控是重中之重。在这样的背景下，国家从政策、资金方面支持半导体设备的国产化，国家大基金二期支持重点就放在国产半导体设备和材料上，其中提到将加快开展光刻机、化学机械研磨设备等核心设备，以及关键零部件的投资布局，填补国产工艺设备空白。 在国家政策及基金等因素的支持下，如今，中国的光刻产业也有了一定的起色。 近日，据业内人士透露，上海微电子已经宣布研发出28纳米光刻机，预计这28纳米光刻机将在2021年底到2022年之间进行量产，而且这个28纳米光刻机通过多次曝光之后，可以用于生产14纳米甚至10纳米的芯片。 作为中国大陆技术最先进、规模最大的晶圆代工企业，中芯国际历时多年，制程工艺从0.18微米技术节点发展至如今的N+1工艺。日前，一站式IP和定制芯片企业芯动科技官方宣布，已完成了全球首个基于中芯国际FinFET N+1先进工艺的芯片流片和测试，所有IP全自主国产，功能一次测试通过。 而在光刻机技术研究上，今年以来也是好消息不断：2020年6月，由中国科学院院士彭练毛和张志勇教授组成的碳基纳米管芯片研发团队在新型碳基半导体领域取得了重大的研究成果，并实现了碳基纳米管晶体管芯片制造技术的全球领先地位;2020年7月，中国科学院苏州纳米技术与纳米仿生研究所成功研发出了一种新型5nm高精度激光光刻加工方法。 虽然这些技术都处于实验室阶段，但至少在一些基础理论上已经取得了突破，未来这些实验室技术有可能会转化为现实的生产技术。相信在我国科研人员、企业等各方的共同努力之下，实现国产替代，缩小跟国际顶尖水平的差距! 芯片加工制造的不足，不仅仅体现于半导体行业，也反应了整个中国与西方国家在制造业上的区别。在制造工艺上，我国制造技术唯有一步一步地慢慢向前探索，绝无捷径可言。

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  • 18年追赶，联电停止12nm以下先进工艺的研发

    在半导体行业，每一次变革都十分重要，处于局中，很难判断半导体下一次变革的方向。对于新一代的芯片工艺，面对超高的成本压力以及利益诱惑，到底是放弃还是坚持，只有选择后才知道对错。 两年前，新一代工艺开发所要面临的成本压力以及技术压力，使得晶圆代工厂陷入了一场赌局——是硬着头皮搞下去，还是另谋出路。当时，身为全球第三大晶圆代工厂的联电就做出了一个轰动业界的选择，即停止12nm以下先进工艺的研发。 两年后，台积电和三星在3/5nm先进制程上的你追我赶吸引了整个业界的目光，但根据今年8月拓墣产业研究院最新调研结果显示，我们发现，联电在晶圆代工行业的地位依旧稳固(2018年，全球晶圆代工厂的前三位分别是：台积电、格罗方德、联电。在这两年间，虽有三星这匹黑马强势闯入前三甲，但从营收上看，联电的地位依旧没有改变)。 但从增长情况上看，联电以23%的同比增长成绩，足以傲视其他晶圆代工厂商。而在这个势头中也隐隐透露出了一丝稳中取胜的味道。 一、18年的追赶者，联电的一念之间 2018年，联电做了一个决定——停止12nm以下先进工艺的研发，在晶圆代工市场上不再拼技术，而是更看重投资回报率，赚钱第一。 联电这一念，也意味着他将结束18年的追赶者身份。 2000年，联电作为晶圆代工厂的第二名紧追台积电，双方在代工工艺上一度不相上下。但28nm改变了这种局势——台积电28nm率先量产，其产能及技术成熟度遥遥领先于联电。结果就是，在接下来的一年中，台积电28nm的营收占比迅速从2%爬升到了22%，台积电掌控了这场竞赛的优势。 至此以后，联电就一直追着台积电跑。试图通过研发更先进的工艺来超越的联电，却花了十八年都没有实现这个目标。据相关报道显示，联电由于过度的投资先进制程，导致每次生产时产能利用率必须达到9成以上才能盈利，而这样的营收方式显然不能长久。 于是，联电采取了重大市场策略调整，淡出先进制程的较量，转向发挥在主流逻辑和特殊制程技术方面的优势，强化对成熟及差异化工艺市场的开发。 当时联电表示，在12nm及以上的工艺代工市场上，联电的占有率只有9.1%，营收规模约为50亿美元，一旦市场占有率增长到15%，那么还有60%的市场空间增长，营收将达到80亿美元以上。 摩根士丹的分析师认为，联电这次的举动是把钱用在了正确的地方。 事实也的确如此，根据联电最新发布的2020年第三季度的财报中看，联电在该季度中实现了448.7亿元新台币的营收，这也创下了2004年第二季度以来的新高。值得关注的是，第三季度中联电的28nm营收占比为14%，季增一个百分点。 二、联电手中还有筹码 如果说，选择深耕成熟工艺让联电小赚了一笔，那么，8英寸晶圆需求量的猛增，则是市场坐庄，让联电血赚了一笔。 8英寸以成熟制程为主，功率器件、电源管理IC、影像传感器、指纹识别芯片和显示驱动IC等都需要8英寸晶圆的支持。2015年末，由于终端市场开始发生了变化，一波一波的新热潮，使得产业开始对8英寸晶圆厂芯片产生了热情。 根据广发证券的调研报告显示，汽车电子及物联网中应用的芯片，包括先进辅助驾驶系统及感测器、车用电流控制IC、物联网MCU等在8寸晶圆厂中大量投产，使得2016年下半年开始8 寸晶圆厂的投片量快速提升。 在2018年年初，电源管理、影像传感器、指纹识别芯片和驱动IC带动了8英寸晶圆代工的需求。但与此同时，12英寸晶圆代工也逐渐成为了市场的宠儿，但这却需要相关企业进行大量的投资，而由此产生的巨大成本，以及建厂时程长及新客户拓展不易等诸多因素，使得12英寸晶圆代工的推进还需要很长的一个过程。因此，8英寸晶圆代工仍是众多器件的首选。 到了2019年，市场对8英寸晶圆的需求再次掀起了一个顶峰。据中国证券报的报道显示，国金证券分析师郑弼禹认为，本轮8英寸晶圆产能紧缺始于2019年多摄像头手机带动CMOS图像传感器需求提升。而受疫情影响，全球在家办公、在线教育增多，使得笔记本电脑、平板类产品需求增长，从而拉动驱动芯片及其他半导体产品需求增长，叠加三季度是旺季，使得本轮8英寸晶圆代工景气度超过往年。 而根据市场的情况来看，这种供不应求的状况一直持续到了2020年。在联电最新的财报会议上，王石也指出，在面板驱动IC、电源管理芯片等需求带动下，8英寸产能吃紧情况将延续到明年。 联电近些年来的8英寸产能，也能体现这种市场需求。根据广发证券的调研报告显示，从2017年报披露数据来看，目前联电8寸晶圆产能约占总产能的一半， 2016年平均产能利用率为88.6%，而2017年则攀升至了94.4%。 而根据联电最新的财报显示，在2020年第三季度中，联电出货量达到225万片约当8吋晶圆，8英寸晶圆代工产能依旧紧俏。联电联席CEO王石表示，这主要反映了居家上班与在家学习趋势，持续带来终端市场的稳定需求，例如智慧型手机、电脑设备高速I/O控制器中的无线连接、以及电源管理IC等应用。 (2020年第三季度联电季产能情况) 供不应求的市场状况，也导致了8英寸晶圆身价的水涨船高。 据公开资料显示，联电曾在2018年的一次股东会上确定了启动“一次性涨价”计划。据相关报道显示，当时其旗下 8 英寸厂接单满载，且因硅晶圆涨价明显、导致成本增加，联电自6月起调涨 8英寸代工价格。 两年后的今天，在市场对8英寸晶圆产能需求依旧不减的情况下，联电也再次宣布了一项涨价计划。根据联电在其最新的财报会议上的内容显示，由于目前8英寸需求相当强劲，产能持续紧俏，联电已与客户讨论2021年的产品定价，预计2021年8英寸价格将调涨，而12英寸价格将维持平稳。 联电也表示，8吋晶圆代工产能高度紧俏，联电将持续受惠于涨价效益，同时，其旗下28纳米制程也获许多客户肯定，可望带动12英寸需求看增，其2020年业绩可期创新高。 三、联电8英寸晶圆代工的布局 第一座8寸晶圆厂诞生于1990年，大部分现存8寸晶圆厂建成的时间也都有10年甚至更久。而不抛弃不放弃，也使得8英寸晶圆代工在经历了低谷后，在新应用的爆发下，迎来了新的成长。 根据芯思想研究院的报告显示，联电8英寸代工厂一共有7座。从1995年开始，联电就在8英寸晶圆上下了不少功夫。 1995年7月，联电和Alliance、S3合作成立联诚半导体(United Semiconductor Corp.，USC)，即是现在的FAB 8B厂。 1995年8月，联电与Trident、ATi、ISSI等七家公司合作成立联瑞科技(United Integrated Circuits Corporation，UICC)，是现在的FAB 8D厂。 1995年9月，联电和两家IC设计公司合作成立联嘉积体电路(United Silicon Incorporated Corp.，USIC)，是现在的FAB 8C厂。 1995年9月，联电8英寸晶圆厂(原UMC3，现在FAB 8A)开始生产。 1998年4月，联电收购合泰半导体(现盛群半导体，Holtek)的8英寸晶圆厂(现FAB 8E)。 1998年5月，联电UMC5(现FAB 8F)动工兴建。 2004年7月，联电并购硅统半导体的8英寸晶圆制造厂，是现在的FAB 8S厂。 2013年3月，联电完成收购和舰科技，是现在的FAB 8N厂。 其中，位于苏州的和舰也是联电8英寸晶圆代工的重要角色之一，联电也频频对该厂进行了布局。2018年底，联电宣布将投资超过六十亿人民币去扩充其八英寸和十二英寸产能。根据规划，8英寸厂产能优化将会以子公司苏州和舰科技为主，预计将扩充1万片。在之前，和舰的月产能为六万片，扩产之后，这个数字将会提升到7万片。 最近，还有市场传出，联电因应8吋晶圆代工需求强劲并扩大营运规模，有意斥资新台币百亿元以内，以收购日商东芝8吋晶圆厂。对此，联电则表示，不回应市场传言，强调对并购抱持开放式态度。 除了建厂收购以外，联电对8英寸的投入还表现在投资上。根据公开消息显示，联电在2020年的资本支出预算为10亿美元，以因应中长期客户和市场的需求。联电也将持续执行切入新的市场并扩展既有市场，藉着联电在制程技术及世界级晶圆专工服务的核心竞争力，更加强化在逻辑与特殊制程解决方案的产业地位。 联电在其最新季度的报告中指出，资本支出方面，联电将维持10亿美元年度预算不变，即1.5亿美元用于8英寸，8.5亿美元用于12英寸。 四、加码12英寸晶圆代工布局 市场对8英寸的需求，使得联电赚的盆满钵满。同时，我们也看到，联电正在加紧布局12英寸晶圆代工项目。这或许也是联电走向未来的筹码之一。 8英寸晶圆代工需求的火爆，其中一个原因是大部分8英寸晶圆厂设备已折旧完毕，固定成本较低。大部分晶圆厂现已完全折旧完毕，因此，8英寸晶圆产品在经营成本上极具竞争力。但硅片尺寸扩大也的确会带来成本的降低，伴随着未来产线的成熟，12英寸晶圆代工势必会成为一种趋势，所以，这也引起了晶圆代工厂商们的加紧布局。 目前来看，联电拥有4座12英寸晶圆代工产线，分别是位于台南的Fab 12A、位于新加坡白沙晶圆科技园区Fab 12i、位于中国厦门的联芯FAB12X以及位于日本三重县的USJC。 其中，联电集团于2014年与厦门市政府等合作，在厦门火炬高新区投资建立联芯12寸晶圆厂，2016年开始投产，联电集团持股逾六成，是集团在大陆布局12寸晶圆代工的重要基地，初期以40/55nm制程为主，目前已导入28nm制程技术。 今年2月，联电发布公告称，公司将透过子公司苏州和舰，对厦门联芯(12寸晶圆厂)增资，总金额人民币35亿元(约新台币149.87亿元，以下都以人民币计算)，协助联芯扩产。在联电最新的财报会议上，公司也表示，将维持厦门联芯12英寸厂的扩厂计划，目标2021年中左右，将从目前约2万片提升到2.5万片/月。 在12英寸晶圆代工的布局上，联电还曾于去年9月获准以544亿日圆，收购该公司与富士通半导体(FSL)合资的12英寸晶圆厂日本三重富士通半导体(MIFS)全部股权。据相关报道称，此举将扩充联电12英寸晶圆代工产能。 先前放弃12nm以下先进工艺的联电，在晶圆代工市场最后还是选择了回报率第一。但是如今在8英寸市场下赚的盆满钵满的联电，最终还是选择以12英寸晶圆代工为未来的筹码。

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  • 微电子所提出基于忆阻器的人工感受神经系统的具体方案

    当前，人类社会正由信息化向智能化演进。智能化社会需要高效智能的信息感知系统对感知到的巨量信息进行有效甄别、处理和决策，并对重复无意义的信息进行有效过滤。因此，基于生物感受神经系统的功能特性构建具备生物现实性的高效智能信息感知系统将成为一个重要发展趋势。 近日，中科院微电子所微电子重点实验室刘明院士团队构建提出了基于忆阻器具备习惯化特性的人工感受神经系统的实现方案，并利用习惯化这一生物学习规则构建了可应用于机器人自主巡航避障的习惯化脉冲神经网络。 研究团队基于Mott忆阻器和传感器构建了感受神经元，该神经元能够感知外界的模拟信号并转化成实时的动态脉冲信号，实现了对外界信号进行感知并传输的基本功能。感受神经元进一步通过突触器件与中继神经元相连接构建了习惯化感知系统。 该突触器件具有连续刺激下权值的习惯化演进趋势，进而影响感受神经元信号向中继神经元传输的效率，使中继神经元的输出呈现频率下降特性(即习惯化特性，如图a所示)。基于这一习惯化特性，团队进一步构建习惯化脉冲神经网络用于实现机器人避障功能。 测试结果显示，基于习惯化的学习规则所构建的所示忆阻器基人工感受神经系统能够有效提升机器人的避障效率。 该习惯化感受神经系统还可通过不同的传感器应用于不同的感知系统，如嗅觉、味觉、视觉、听觉等。通过实现生物现实的感知系统，有望实现更具生物智能的终端系统。 a、忆阻器基习惯化感受神经系统示意图及系统响应特性。b、忆阻器基习惯化脉冲神经网络在提升实现机器人避障效率上的验证

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  • 汽车CMOS芯片，百亿美元大市场

    今年8月，华为旗下投资公司哈勃科技投资有限公司宣布投资参股安防领域CMOS图像传感器隐形冠军—思特威(SmartSens)。这家成立于2011年的国内CMOS图像传感器芯片设计公司，避开了传统巨头垄断的手机市场，转而切入安防市场并快速占据市场领先位置。 就在华为宣布投资的几乎同一时间，思特威首次推出首款车规级图像传感器产品，同时亮相的还有面向智能交通监控的产品。如今，思特威再次宣布推出一款面向舱内应用(包括DMS)的车规级图像传感器产品，意味着这家华为系公司全面进军汽车行业。 一、百亿美元大市场 3年前，CMOS传感器刚刚经历一轮全球需求的爆发增长期，智能手机及其他移动终端、安放监控行业是主要的推动力。 如今，随着智能手机、传统安防监控领域步入低速增长期，CMOS图像传感器需要寻找一个新的高速增长行业。 目前，在全球汽车市场，安森美、索尼、三星、豪威占据市场主要份额。数据显示，去年全球汽车图像传感器约10亿美元市场。 按照未来三年车载摄像头配置数量变化(车内新增1-3颗、车外从之前的5颗逐步增加了8-12颗)，市场将持续受益智能化渗透率提升。 此外，高阶产品需求开始出现，从传统的100-200万像素逐步提升至500-800像素。而自动驾驶系统对于摄像头要求更加复杂，性能更高。 不过，相比于其他领域，汽车是一个极具挑战性的市场，对于企业来说，没有失败的空间。 作为思特威AT系列首颗车规级图像传感器产品，SC100AT具有高达140dB的超高动态范围，以极其出色的高品质明暗细节成像应对车内/外的强烈光线变化。 此外，SC100AT通过搭载思特威特有的PixGain HDR技术可实现出色的无拖尾成像，而低至0.58e-的读出噪声，更使其能够在低光照环境下输出清晰、细腻的夜视影像画面。 而此次新推出的适用于DMS系统的SC133GS CMOS 130万像素CMOS传感器，在低光驾驶环境下，超高灵敏度(QE @ 940 nm > 40%)能够读取近红外光。 结合120 fps帧速率和单帧HDR技术，提供实时图像清晰可见明暗细节，准确地捕捉最细微变化。 与此同时，思特威还在今年6月发布其专有的LED闪烁抑制(LFS)技术，帮助CMOS图像传感器有效减轻LED闪烁带来的危险，以支持ADAS及自动驾驶的特殊要求。 相比于其他同行已经推出的类似解决方案，思特威选择了一种更独特的方法，基于专有的QCell技术增加了传感器的灵敏度和动态范围，以适应昏暗或波动的照明场景。 为了强化汽车业务，思特威还在今年6月宣布收购位于深圳的Allchip Microelectronics(安芯微)，后者是一家专门为汽车应用提供CMOS图像传感器的公司。 思特威看中的是，到2025年，全球汽车市场摄像头模块将超过100亿美元的庞大市场。 二、智能化的基础 无论是镜头、模组还是CMOS，相比于车外ADAS的高性能(功能安全)要求应用，舱内DMS等应用要求相对较低，但同样对成本、尺寸、功耗等等有更高的要求。 比如，豪威在今年推出的全球首款汽车晶圆级摄像头CMOS传感器OVM9284，尺寸为6.5 x 6.5毫米，功耗比平均水平低50%以上。 OVM9284基于豪威公司的OmniPixel 3-GS全球快门像素架构，能在940nm波长下提供量子效率，在接近或完全黑暗的情况下可以获得最高质量图像。 集成的全视图像传感器(图像传感器、信号处理器和晶片级光学器件)，有3微米像素和0.25英寸光学格式，分辨率为1280 x 800。 这款计划在今年底量产的芯片级摄像头，规避了传统舱内摄像头尺寸过大的弊端，方便汽车制造商和DMS方案商更灵活选择安装位置以及与座舱其他组件的集成。 “DMS可能是ADAS之后的下一个增长市场，因为驾驶员分心正成为一个主要问题，相应的监管和法规也在陆续推出。”行业人士表示，这几年产业链上下游企业都在不断加码。 与此同时，摄像头也在成为智能化的重要元素。同时，视觉感知仍是adas及自动驾驶的重心所在。 以手机为例，2017年苹果在iPhone的发布会上，约有10%的时间“推广”摄像头;去年，时间占比接近50%，而不是其他手机功能。 如今，在汽车行业也是如此。搭载摄像头的数量，以及摄像头的像素也在成为新车智能化营销的重点之一。 不过，对于思特威来说，汽车前装导入周期较长，考虑到华为的投资入股，以及其在智能汽车领域进入量产阶段，后续想象空间不小。 此前，因为美国的出口禁令，使得索尼暂停了对华为手机的CMOS传感器出货。这意味着，在汽车行业，华为同样在通过投资参股的方式，扶持自有供应链体系。而持续的资本加持，正在加快思特威进军第二个“安防”市场。 随着车载摄像头搭载数量的快速增加，不仅使核心CMOS芯片性能要求增高，更加速了细分市场的竞争程度。

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  • 三星寻求强化与ASML合作，加速3nm芯片制程工艺研发

    近日，据外媒报道，在芯片制程工艺方面一直落后于台积电的三星电子，目前正在寻求加强与极紫外光刻机供应商ASML的合作，以加速5nm和3nm制程的研发。 2015年，由于苹果合同A9 芯片在 iPhone 6s的生存能力低于台积电制造的芯片，三星一直无法获得苹果A系列处理器的合同订单，苹果订单已移交给台积电。 尽管失去了苹果订单的三星仍收到高通等公司的订单，但三星在芯片加工处理方面也落后于台积电一段时间。台积电是第一个在同一过程中大规模投入生产的公司。 来自国外媒体的最新报道显示，在芯片加工技术上落后于台积电一段时间的三星被用来加速5nm和3nm工艺的研究和开发。 很难说三星能否超过台积电，加速5nm和3nm工艺的发展。 作为芯片加工工艺的领先制造商，台积电的5nm工艺于今年第一季度大规模投入生产，第三季度的收入约为10亿美元，预计第四季度将超过26亿美元。 在更先进的3nm工艺方面，台积电也在按计划推进，计划在2021年进行风险试产，在2022年进行大规模生产。 此外，台积电与世界上唯一的极端紫外光刻机供应商阿斯麦密切合作，他们获得了大量的极端紫外线光刻机。 在8月份的全球技术论坛上，台积电透露，世界上目前使用的极端紫外光刻机中约有一半，生产能力预计将占世界总量的60%。

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  • 聚焦ICT技术，华为帮助车企“造好”车、造“好车”

    汽车是工业的集大成者，挑战高利润大。吸引了很多业内业外的行业巨头纷纷想要加入造车队伍。通信电子以及互联网领域的巨头们都想在汽车行业分杯羹，索尼就为推销他们的汽车电子产品而专门造了一辆样车，谷歌、阿里、百度琢磨车机系统，LG更深入，直接造核心部件，动力电池。 当然，华为也杀进来了，车轮上的华为开始加速 华为有一个著名的压强战略，任正非曾用坦克和钉子来比喻：几十吨重的坦克能够在沙漠中突击，是因为它采用了面积比轮胎大得多的履带，由此使单位面积的承重减小不至于陷下去;而钉子虽轻，却能穿透硬物，在于极细的顶部拥有更强的压强。 压强战略在企业管理中的意义是，集中力量对准业务的城墙口，以达到力出一孔，利出一孔。 那么，专注ICT行业的华为杀进汽车领域是不是违背压强战略了?并不是，华为在汽车领域也是有所为有所不为，它要做的是把自己原有的能力整合到汽车行业。 华为的策略是聚焦ICT技术，在智能座舱、智能网联、智能驾驶、智能车云服务、智能电动等领域为车企提供智能网联电动汽车的增量部件，帮助车企“造好”车、造“好车”。 这正符合汽车加速智能化的趋势。用华为轮值董事长徐直军的话讲：“所有传统汽车涉及的部件，华为都不做;传统汽车走向智能网联电动车过程中，车辆所需要的部件和能力才是华为的主攻方向。” 并且，从去年开始，华为的汽车业务也开始执行压强战略。转折点是，去年5月底，华为成立智能汽车解决方案BU，汽车业务上升到集团战略层面。目前，该BU已经有4000多人的团队，仅今年内的投入就会达5亿美金，短期内不考虑盈利。 上个月北京车展前夕，华为专门开了一场智能汽车解决方案生态论坛，介绍汽车相关的战略和产品;在北京车展，华为在整车馆租了展台;车轮上的华为在加速。 华为的汽车布局：深淘滩，广撒网 华为智能汽车解决方案BU在组织上大致分为五个部门，智能座舱部门、智能网联部门、智能驾驶部门、智能车云服务部门和智能电动部门。 1、智能座舱部门的关键词是鸿蒙车机系统、鸿蒙车域生态、智能硬件。按照华为的说法，鸿蒙系统是一个面向全场景的分布式操作系统，它的两大特点就是全场景和分布式。 全场景指，鸿蒙系统可以运用在手机、平板、IOT等产品以及车机之中;分布式指运用鸿蒙系统的各设备之间可以互相调用硬件能力;打个比方，进入车内，手机播放的视频可以选择直接在车机屏幕上无缝切换，手机可以控制汽车内的音响，车机可以操控家里的智能家居设备，这样以来，各种设备之间就可以无感连接。 目前，华为的手机和PC已经能够实现分布式能力，华为手机的整个界面可以在华为PC上显示，设备联通后，在华为PC上就能操控手机，包括打电话。 不过，鸿蒙系统还未完全成型，鸿蒙车机系统也还在测试阶段。近期消费者真正能用到的是类似Apple CarPlay的华为HiCar轻量级系统，包括沃尔沃、比亚迪已经把华为HiCar作为一个产品卖点。 在华为上海全球旗舰店，摆放的一辆沃尔沃XC90就是用来演示HiCar的。上个月的华为开发者大会上，华为消费者BG CEO余承东表示，华为HiCar已经与超过20家汽车制造厂商、150多款车型进行了合作，合作应用超过30款，目标2021年超过500万台车预装华为HiCar。 鸿蒙车域生态好理解，就是鸿蒙在汽车领域的生态。华为的目标是，把手机的生态搬到汽车里，解决目前汽车可用APP服务欠缺的问题。 华为在北京车展已经发布了部分智能硬件，包括车载智慧屏、AR HUD等。 车载智慧屏就是华为版的汽车中控屏，目前还不知道具体的产品特点，据说不久后华为的一场发布会会详细介绍。你可能会问，AR HUD这东西跟华为之前的技术有关系吗?有的，毕竟华为都有AR眼镜的产品，这里面肯定有共通的技术，华为的AR HUD预计在2023年装车。 华为在智能座舱领域的目标是做到汽车生命周期内，可实现硬件即插即用、软件持续升级，保证用户座舱系统体验的平滑演进。 2、智能网联部门的产品包括4G/5G车载移动通信模组/T-Box、车路协同C-V2X芯片等，比如，刚刚上市的北汽新能源 ARCFOX αT就搭载了华为5G模组MH5000。 3、智能驾驶部门业务包含MDC智能驾驶计算平台、传感器两条产品线以及ADAS自动驾驶解决方案。MDC智能驾驶计算平台这条线，与英伟达、Mobileye的产品存在竞争关系。 华为的MDC主体由人工智能芯片NPU和通用计算芯片CPU组成，支撑汽车的计算和控制。不过，华为提供的MDC主要是支持车企实现自动驾驶，而自动驾驶更多就是以人工智能推理计算为主，把摄像头、激光雷达，毫米波雷达感知到的信息进行处理，然后进行推理，再向四个轮子发出指令。 华为的思路是，虽然自家的MDC完全可以满足整车的计算推理需求，但基于安全性的考虑，会设置三个域控制器，同时也有三个操作系统匹配，分别是鸿蒙车机系统、自动驾驶操作系统AOS、智能车控操作系统VOS，以支持座舱系统、MDC、车辆动态控制系统的安全冗余，互为备份。 上个月，华为发布了最新的MDC 210和MDC 610，分别提供48 TOPS、160 TOPS的算力，支持L2+、L3-L4级别的自动驾驶。之前，华为也已经有了MDC 300和MDC 600两款产品，目前MDC有四款产品，覆盖各种需求。 其中，MDC 600早在2018年就发布了，集成8颗华为昇腾310人工智能芯片，算力高达352 TOPS，支持L4级别自动驾驶;产品发布之时，华为与奥迪就公布了合作计划，奥迪Q7用MDC 600的高阶版本进行自动驾驶的道路测试。 非常具有前瞻性的是，MDC系列产品，物理尺寸保持一致，在智能汽车的生命周期里，可支持计算平台的平滑替代升级。 目前，华为MDC产品已经有50多个合作伙伴。比如，使用华为的MDC产品，Momenta、禾多科技在乘用车领域打造了HWP、AVP等高级别自动驾驶解决方案;希迪智驾，在商用车领域打造了智能重卡解决方案，新石器打造了无人配送解决方案;在作业车领域，元戎启行打造了港口集卡解决方案，慧拓打造了无人矿卡解决方案。 传感器这条线，华为有前视双目摄像头、超级鱼眼摄像头、毫米波雷达以及激光雷达。激光雷达方面，2021年底，华为第一代激光雷达将量产，到2024年，第二代华为激光雷达将量产，为全固态。 激光雷达量产之时，华为将把目前昂贵的激光雷达成本降至几百乃至一百美金。其实，传感器也是华为已有技术的拓展，毫米波雷达用到的技术与华为的5G毫米波技术同源。此外，这个部门也负责向主机厂提供整体的ADAS自动驾驶解决方案。 华为今年的目标是在城市道路上做到测试车辆自动驾驶1000公里无干预，力争2022年初将相关部件、系统正式装车。 4、智能车云服务。9月份，华为在智能汽车解决方案生态论坛发布了华为智能车云服务2.0，聚焦自动驾驶、高精地图、电池安全、OTA、V2X，包括四大子服务，自动驾驶云服务、高精地图云服务、车联网云服务和V2X云服务。 自动驾驶云服务帮助客户构建一站式自动驾驶数据驱动的闭环方案;车联网云服务包含三电云服务、OTA和智能增值服务等服务能力;高精地图云服务将打造高精度动态地图聚合平台;V2X云服务通过全新发布的云控平台为丰富的V2X业务场景赋能，构建智能网联云端大脑。 各项服务不再分别进行具体讲解。举两个例子，据华为介绍，八爪鱼自动驾驶云服务，提供数据服务、训练服务、仿真服务，三大服务贯穿自动驾驶开发、测试及商用优化的全生命周期，形成了以数据为驱动的自动驾驶闭环方案。 而三电云服务能力是华为基于基站、手机等电池领域积累，结合云计算、AI、大数据等技术推出，可以实现车辆状态云端可视、电池故障预警、热失控防控、电池健康状态精准评估、电池剩余寿命精准预测以及电池控制策略优化。 5、智能电动部门。不久前，华为在广州成立了华为电动技术有限公司，应该是三电部门的法人主体，但华为智能电动相关业务只有就已经有了。北京车展期间，华为展示了mPower整体解决方案，包括三合一电驱动系统、多合一电驱动系统、电池管理系统、车载充电系统模块等，某些产品已经运用在运营商充电站中。 很有看点的是华为的多合一电驱动系统DriveOne，号称业界首款超融合电驱系统，其集成了电动机、减速器、BCU(电池控制单元)、PDU(动力驱动单元)、DCDC(驱动电源单元)、MCU(微控制单元)、OBC(车载充电器)七大部件，做到了小巧紧凑，120千瓦(192马力)版仅重65公斤。包括比亚迪在内的主机厂已经在搭车测试，明年量产。 不造车的华为，可再造一个博世 连电机都做，可见华为涉水之深，难怪业界多次传出华为会造整车的传闻，但华为多次予以否定。徐直军之前解释：“未来汽车价值的构成70%不会发生在传统的车身、底盘等部件，而是在自动驾驶的软硬件、以及计算和连接等技术上。”换言之，从产业价值角度来看，华为没必要造车。 确实，华为不做整车，而为所有整车厂提供方案，从硬件、到软件，从底层的芯片、操作系统系统，到上层的系统模组、整体解决方案，从智能座舱系统、到智能驾驶系统、再到电驱电控系统、云服务等等，产品几乎囊括所有智能网联汽车的增量部分，丰富得不能再丰富。 放弃高成本、竞争激烈的整车行业，变为整车厂的供应商，华为既擅长又风险小、且每年足够有300-500亿美元的市场空间，假如顺利，华为将成为一个“新博世”。 从To B行业，跳到To C行业，成功的鲜有，但华为仍然实现了在消费电子领域从默默无闻到世界顶级的蜕变。

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  • 为什么晶体管在电路中常被用做开关？

    晶体管可以用作开关和放大器，并且在电路中起到很大的作用。那么我们如何连接晶体管，才能使其用作电路中的开关? 首先，为什么晶体管在电路中被用作开关? 有很多不同种类的开关，以下陈列的是各种开关：按钮开关，翘板开关，滑动开关，DIP开关，按键开关，拨动开关，刀开关，它们的功能与晶体管相同，它们在电路中连接到开关输出侧的负载，下面的电路使用单刀开关来打开或关闭负载(LED)。 如果以上这些开关具有相同的用途，那么为什么晶体管经常被用作电路中的开关呢? 原因是晶体管是电气开关。 与上面的机械开关不同，晶体管通过电流来导通或截止。机械开关，例如单刀开关，按钮开关，需要人工进行开关。但是，晶体管的开启和关闭不是通过人为干预，而是通过电流来控制。 两者都有自己的用途。机械开关通常在电子电路的外部使用，在这种情况下，人们需要控制各种功能，例如用于打开或关闭设备的ON-OFF开关，音量控制等。 当我们只想通过晶体管的通断状态来接通或关断器件时，就使用晶体管。作为晶体管完美地用作电气开关的主要示例，我们将在下面介绍。 如何将晶体管作为电路中的开关进行连接? 现在我们知道了为什么将晶体管用作开关，现在我们讨论如何连接晶体管以在电路中用作开关。 晶体管是三引脚器件，由双极结型晶体管(BJT)的基极，集电极和发射极组成。发射极是第一引脚，基极是中间引脚，集电极是第三引脚。 为了将晶体管作为电路中的开关连接，我们将将晶体管导通的设备的输出连接到晶体管的基极。发射极将连接到电路的接地端。集电极将连接到晶体管将导通的负载和电路的电源电压。 该电路中有几个不同的部分。检测运动的部分是PIR运动传感器。当此传感器检测到运动时，它将运动能量转换为电流。许多电子设备都这样做。它们将机械转换为电流。PIR运动传感器可以做到这一点。一旦检测到运动，便将电流输出到其引脚3的输出引脚。由于此输出为电流，因此可用于导通晶体管。 由于PIR运动传感器输出电流，并且晶体管是开关，因此它是与晶体管工作的理想开关。机械开关是人需要按下操作时使用的开关，晶体管是电流接通时的开关。因此，当我们希望电流控制电路中开关的状态时，可以使用晶体管。 当PIR传感器未检测到运动时，它不输出电流，因此晶体管不会导通。当晶体管的基极没有接收到足够的电流时，没有电流可以从发射极流到集电极为负载供电，在这种情况下，负载是电动机。 即使晶体管的集电极需要正电压(对于NPN晶体管)才能工作，它也不会仅仅因为有电压而导通。这是因为当晶体管没有接收到足够的基极电压时，它会充当开路。当晶体管开路时，没有电流可以流到地。因此，提供给直流电动机的+ 9V直流电压没有电势。电动机两端的电压均为+ 9V。只有当晶体管导通并且电流可以流到地时，才有确定的电位。 当运动检测器检测到运动时，它会从其输出引脚输出电流到晶体管的基极。该电流使晶体管导通，因此晶体管现在可以为其负载(即电动机)供电。在该电路中，晶体管充当开关和放大器。如果使用PNP晶体管，则将负电压提供给集电极。

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  • 英特尔在芯片业的制造难题无法轻易解决？

    在英特尔最近公布的2020财年第三季度业绩报告中显示，英特尔当季营收183.3亿美元，净利润为42.8亿美元。而台媒MoneyDJ援引MarketWatch的消息称，英特尔未对转型计划过多解释。 不过有分析人士称，英特尔的经营困境恐怕才刚开始，甚至美国银行分析师Vivek Arya认为，英特尔遇到的制造难题恐怕无法轻易解决，尤其是在高度竞争的芯片业。 原因在于，英特尔的庞大规模恐怕会让该公司在寻找晶圆代工伙伴时遭遇挑战。 Vivek Arya说，英特尔究竟要部份还是完全转型为IC设计商，目前仍不清楚。现在也不知道晶圆代工厂是否还有多余产能为英特尔制造晶体管，或愿不愿意在短时间内帮助竞争对手，待后者改善内部制程后撤单，最终留下一座空荡荡的晶圆厂。 另外，Jefferies分析师Mark Lipacis发表研究报告指出，若台积电同意在英特尔积极追赶时、以先进制程为英特尔打造CPU，那么台积电等于是在帮英特尔翻身，最终拱手让出AMD及Nvidia这两个高成长客户的订单。 从战略的角度来看，Mark Lipacis相信只有在英特尔放弃打造先进制程晶体管的前提下，台积电才会为英特尔代工CPU。 英特尔首席执行官鲍勃•斯旺针对延迟上市的7nm芯片指出，公司将在2021年初决定是采用自己的技术还是交由第三方代工生产7纳米芯片。

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  • 比亚迪半导体车规级MCU装车量实现重大突破

    近日在北京举行的第十六届北京国际汽车展览会零部件展中，比亚迪半导体携车用功率器件、智能控制IC、智能传感器、智能车载等多种技术和产品参展，全面呈现其在车规级芯片产品和技术上的强大研发实力及快速迭代能力，再次彰显其在电动车领域的领先地位。 早在2007年，比亚迪半导体就进入了MCU领域，从工业级MCU开始，坚持性能与可靠性的双重路线，发展到现在拥有工业级通用MCU芯片、工业级三合一MCU芯片、车规级8位MCU芯片、车规级32位MCU芯片以及电池管理MCU芯片等系列产品。截至目前，比亚迪半导体车规级MCU已经装车突破500万颗，工业级MCU累计出货超20亿颗，实现了国产MCU在市场上的重大突破。 自研车规级MCU全面覆盖 值得注意的是，在比亚迪半导体发布的汽车半导体产品官宣视频中，有一个小器件的身影——自主研发的MCU。MCU即微控制单元，是将CPU、存储器都集成在同一块芯片上，形成芯片级计算机，可为不同应用场景实施不同控制，可应用于电控系统、电池管理系统、充电逆变系统、整车热管理系统、ADAS、车身及其他附件。 MCU广泛应用于汽车的不同系统中 比亚迪半导体MCU芯片，在今年发布的高端旗舰车型比亚迪“汉”的前大灯、后尾灯、室内灯、空调控制面板以及后视镜控制等诸多应用场景中，均扮演了十分关键的角色，每一个功能实现的背后都离不开复杂芯片组的支撑。得益于自研MCU芯片的强大实力，比亚迪电动车的超凡智能化性能得以落地并具备持续迭代升级的能力。 MCU助力汽车智能化 作为汽车电子系统内部运算和处理的核心，MCU是实现汽车智能化的关键。据iSuppli报告显示，一辆汽车中所使用的半导体器件数量中，MCU芯片约占30%。这意味着每辆车至少需要使用70颗以上的MCU芯片。随着汽车不断向智能化演进，MCU的需求增长也将越来越快。 不断升级车规级MCU，引领电动车智能化发展 近几十年来，国内 MCU多集中在消费类领域。公开数据显示，中国车规级MCU市场占全球份额超过30%，但却基本100%依赖于进口。在过去很长的一段时间内，车规级MCU技术都掌握在国际巨头的手中，为国外厂商垄断，国产替代空间巨大。随着比亚迪半导体的入局和突破，逐步打开了国产工控和汽车级MCU芯片的大门。 相比消费电子领域，尤其是在汽车领域，车规级芯片存在研发周期长、设计门槛高、资金投入大和认证周期长等特点。做车规级MCU的难点，在于车载产品要求做到零失效，品质达到AEC-Q100 Grade 1，使用周期 15到20 年，技术难度远远大于消费电子类芯片。此外，车规级MCU仅仅是单个产品的资金投入就高达几千万甚至上亿人民币。因此，只有具备丰富芯片设计经验、全面产品质量管控、充足人力物力的公司，才有可能研发出满足汽车正常运行需求的MCU芯片。这也使得国内很多厂商对车规级MCU望而却步。 结合多年工业级MCU的技术和制造实力，比亚迪半导体实现了从工业级MCU到车规级MCU的高难度跨级别业务延伸，在2018年成功推出第一代8位车规级MCU芯片，2019年推出第一代32位车规级MCU芯片，批量装载在比亚迪全系列车型上，已累计装车超500万颗，标志着国产车规级MCU在市场上迈出了一大步。 比亚迪半导体还将推出应用范围更广、技术持续领先的车规级多核高性能MCU芯片。

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  • 国产云端AI芯片落脚的难点与机会

    数据中心在数字化、信息化推动社会和产业发生了巨大变革的过程中充当了重要的角色，随着人工智能在各行业的渗透，以及庞大应用场景使AI模式越加复杂，而其中数据中心的计算能力需要更高的要求与发展，而算力的核心就是芯片。 正是基于这个原因，近年来全球涌现出不少致力于AI芯片开发的企业，燧原科技就是其中之一。在成立之初，公司就瞄准了云端训练芯片市场缺口，并提出了“做大芯片，拼硬科技”的目标。 在这种愿景的驱动下，从2018年3月成立至今的短短2年半时间内，燧原科技就陆续发布了云端AI训练芯片“邃思DTU”、搭载该芯片的AI加速卡“云燧T10”以及基于OCP加速模组OAM的“云燧T11”。2020年9月，燧原科技再次迎来了里程碑式的突破——其第一代人工智能训练加速卡云燧T10和由其组成的多卡分布式训练集群已在云数据中心落地，正式进入商用阶段。 近日，燧原科技携“云燧T10/T11” 首次亮相第三届全球IC企业家大会暨第十八届中国国际半导体博览会(IC China 2020)，在本次大会期间，燧原科技的负责人和相关专家为我们介绍了AI芯片实现商用的过程中存在着诸多挑战，以及燧原科技作为一家初创企业又是怎样完成了云端AI大芯片的迅速商用化落地。 一、AI大芯片落地的难点 众所周知，新场景对算力的需求，使得AI芯片在设计、制造和封测等方面进行了升级，由此也促生了很多新技术，这不仅为大量初创企业带来了发展机会，也同样为他们带来了诸多的挑战。以芯片设计为例，设计企业需要在架构、IP、SoC等方面进行创新。而芯片越大，则意味着整个芯片设计难度也会呈指数级上升，这为设计企业带来了难题。除此之外，AI芯片要处理大量的数据，所以这类芯片对性能的要求就导致了它对先进工艺和先进封装方面也具有较高的要求。 而在解决了在这三个环节中的问题后，也仅仅是企业成功推出了相关产品，离实现商业化落地还存在着一段距离。 “量产是AI大芯片实现商用要翻越的一座大山”，燧原科技创始人兼COO张亚林表示：“在推出产品到实现量产的过程中，需要解决产品质量、性能功耗以及良率这三大核心问题。” 为了保证产品质量，燧原科技通过用验证方法学和验证覆盖率来确保芯片设计质量和制造质量。在性能功耗优化方面，则通过软硬件联合性能以实现端到端的性能调优，这包括三个部分，即进行芯片性能极限测试、硬件性能调优以及软件性能优化。在良率方面，存在着晶圆测试(CP)良率挑战、2.5D封装良率挑战以及分级良率挑战。对此，燧原科技选择了与产业链上下游伙伴共同合作来提高产品良率。 除了在技术层面上存在产业化应用的挑战外，与之相匹配的软件生态系统也是AI大芯片难以落地的另一重要因素。 为此燧原科技推出了计算及编程平台“驭算”。据介绍，该平台支持主流深度学习框架，并针对邃思芯片进行了特定优化。整个平台不仅包括传统的算子加速库，还为数据中心大规模训练集群提供高效灵活的调度机制。 (驭算软件架构) 二、大芯片背后的硬科技 实现量产是商业化过程中重要的一环，量产后走向市场并受到市场的青睐则是更重要的环节，而这就需要依靠产品的硬实力。 通过相关技术降低芯片成本，也是云端AI训练芯片硬实力的一种体现。其中，芯片架构的创新是实现算力普惠的一个重要因素。 借本次全球IC企业家大会的机会，燧原科技创始人兼首席执行官赵立东发布了燧原科技的芯片架构——“GCU-CARA”(通用计算单元和全域计算架构)。据赵立东介绍，该架构具有完全可编程、全模式计算、全精度计算和高并行度的特点。 据现场燧原科技专家介绍，GCU-CARA具有256个张量计算单元，每个计算单元支持1个32 bit MAC，支持所有精度输入以及混合精度运算。GCU-CARA拥有广泛的标量、向量、张量计算形式以及各种精度格式的支持，可以提供极其灵活的编程方式和张量切分/复用方式，从而支持最广泛的编程需求。 据悉，燧原科技GCU架构还包括GCU-CARE(计算引擎)、GCU-DARE(数据架构)、GCU-LARE(智能互联)、GCU-PARE(先进封装)四大核心技术，旨在为人工智能产业注入了新动能。 目前，燧原GCU已应用到云燧T10,T11产品以及数据中心AI训练系统和集群中。而今年云燧T10和由其组成的多卡分布式训练集群正式进入商用阶段，也从另一方面说明了燧原科技的硬实力受到了市场的认可。 三、燧原科技开启2.0时代 在云燧T10实现商用化落地的前四个月，燧原科技还获得了新一轮的融资，借助这轮融资，燧原科技得以从1.0跨越到了2.0时代。 张亚林表示：“在1.0时代，燧原科技实现了从0到1的目标，在这个阶段公司的工作重心是放在建设中国顶尖的工程化团队，完成产品研发和量产、实现产品热启动，并完成首个人工智能训练解决方案的商业化落地。” 已经实现商用的云燧T10和由其组成的多卡分布式训练集群是燧原科技完成1.0阶段任务的代表作之一。从上文AI大芯片的商用落地难处便可看出，仅靠一块芯片或是一种产品难以支撑云端服务器的使用。从目前市场情况来看，由AI芯片所组成的分布式集群在云端服务器发展的过程中起到了重要作用，针对这种商业诉求，燧原科技所推出的多卡分布式训练集群，就能够为普惠云端训练的实现提供助力。 “多卡分布式集群的建成并不是一件简单的事”，张亚林表示：“在这个过程中，燧原科技需要解决多卡之间连接问题，还需要考虑每个板卡的工作分配，使之在尽可能小的功耗下发挥出最高的性能。” (云燧T10商用化案例展示) 人工智能训练平台的商业化落地不仅为燧原1.0画上了完美的通关句号，还为燧原科技打开了通往2.0时代的大门。 “2.0时代，燧原科技将进行从1到N的发展”，据张亚林介绍：“在2.0时代，燧原科技会专注于建立市场销售和服务支持体系，迅速拓展业务。同时，公司还将加强国内外学术端的合作，引进高端人才，构建产业生态。” 在产品规划方面，作为一个务实的企业，实现商业化落地是燧原科技所追求的目标之一。以此为基础，燧原科技在进行芯片设计之初就瞄准了市场痛点，大大加速了产品的商业化进程。 张亚林表示：“未来，燧原科技也将以应用为导向，进行产品的拓展。在2.0时代，燧原科技还会持续产品的研发和迭代，构建云端训练和推理平台完整解决方案。为了实现这一目标，燧原科技将会在明年推出推理AI芯片。” 根据燧原科技的计划来看，公司将用3年时间来构建燧原科技2.0时代。 燧原科技之所以能够在短时间内得到如此迅速的发展，是因为云端AI训练芯片还处于起步阶段，算法和架构方面还有很大的上升空间。从云端训练芯片巨头英伟达的发展中看，2019年其数据中心业务营收达到30亿美元，AI训练卡则贡献了其中的20亿美元和最大利润。 而英伟达几乎垄断了云端AI训练芯片市场，一家独大的市场情况就导致了AI云端训练的成本很高。而燧原科技瞄准这块市场，就是期望能够提供可替代的解决方案来推动普惠算力的实现。 据张亚林介绍，燧原科技瞄准的是云端计算芯片的存量和增量两大市场。存量市场指的是目前已有的，并可进行方案替代的市场，例如云服务商等领域。增量市场则是未来通过技术迭代并进行方案替代的市场。 他表示：“在国外厂商已经构建了强大的优势之下，其他厂商要想进入这个市场首先就要适应已有的生态系统，通过提供可替代的解决方案是打入这个市场方法之一。这也是为未来突破国外厂商垄断所奠定的基础。” 从国内云端AI芯片竞争格局来看，由于现阶段国内致力于发展云端AI芯片的企业并不多，且在市场前景巨大的情况下，抢先争取相关人才和发展生态合作伙伴就成为了驱动企业未来发展的重要引擎之一。而这也是上文所提到的，燧原科技要在2.0时代大力发展的部分之一。 因此，燧原科技正在积极与全产业链的伙伴达成合作，联合伙伴孵化行业解决方案，深度参与AI产业联盟;积极建立生态，联合建立高校联合实验室;并开放底层能力，赋能定制开发，深度参与社区，贡献测评标准。 在算力即是生产力的今天，业界对普惠算力的需求日益高涨。在这种市场需求之下，在云端训练芯片这片蓝海当中，既是挑战又是机会，而燧原科技的成长也为国内云端AI芯片的商业化发展提供了选择。

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