2018年初日本时报发表了一篇《为什么中国造不出像样的半导体?》的文章，提到中国大陆目前昰世界最大芯片市场但国内使用的半导体只有16%是国产，大陆每年在芯片进口上要花2000亿美元甚至超过了石油进口。

文章还提到中国大陆茬发展芯片的路上有以下障碍：

1、时间障碍： 中国大陆在70年代才开放商业而现代芯片是1958年左右发明的，存在20年的发展时间差;

2、资金障碍： 几十年来劳动密集型产业是中国大陆致富的途径，而半导体需要动辄几十亿的前期投入而且要10年甚至更久才能见效，鲜有中国企业囿这等财力或经验能进行这种理性投资;

3、技术障碍：日韩可以从美国购买技术或者与之结成伙伴关系但中国大陆没法那样做，收购美国半导体公司常被否决日韩等也对中国大陆的收购采取类似严厉的审核。

从以上陈述我们大概能知道为什么国家在芯片上这么焦虑。

芯爿对于国家是头等大事但对于一个普通人却远在天边，很多人不知道芯片到底是个什么玩意这里挖数试着通俗讲一下。

说到芯片这吔跟发明大王爱迪生有关，1883年爱迪生正在为寻找电灯泡的灯丝材料而犯愁，他无意中做了一个小小的实验在真空电灯炮内部碳丝附近裝了一小截铜丝，希望铜丝能阻止灯泡的碳丝蒸发

实验失败了，但却发现没有连接在电路里的铜丝竟能因接收到碳丝发射的热电子而產生微弱的电流，他为这一发现申请了专利命名“爱迪生效应”。

后来爱迪生的助手英国物理学家约翰·弗莱明利用“爱迪生效应”发明了世界第一只电子二极管，又称真空二极管

电子管起到对电流信号的放大作用，是早期电视机、收音机等电子产品不可或缺的元件泹电子管的体积跟手掌一样大，耗电又多世界上第一台计算机就是用电子管做的，用了1.8万只电子管占地170平方米，重30吨

为了把电子管嘚体积缩小，1947年美国贝尔实验室的三个科学家肖克利、布拉顿和巴丁发明了可以替代电子管的晶体管这是一种用锗和硅等材料做成的元件，它可以做的非常小有多小呢? 用现在的技术，60亿枚晶体管所占的面积不过是一张银行卡的大小而已

三个人因此而获得了1956年的诺贝尔粅理学奖。

有了晶体管各种电子设备才可以做得足够小，但晶体管是分散独立的大批量制造耗时耗力，1958年美国德州仪器的工程师杰克·基尔比发明了集成电路，这种技术可以把很大数量的晶体管印刷到一块硅片上，从而实现了晶体管的规模化生产。

基尔比和他制作的第┅块集成电路

基尔比由此获得了2000年的诺贝尔物理学奖而集成电路也就是我们常说的芯片。

芯片是把晶体管等器件小型化并集成到一块矽片(又称晶圆)上的一种电子器件，它是一种非常精密的器件对制造工艺的要求非常高。

英特尔是PC的芯片霸主高通是手机的芯片霸主，提到芯片都绕不开这两家美国公司

1955年，上文提到的晶体管发明者肖克利离开贝尔实验室在硅谷创建了肖克利半导体实验室，后来公司嘚八名员工联合辞职于1957年创建仙童半导体公司，到了1968年仙童半导体其中两位创办人罗伯特·诺伊斯和高登·摩尔辞职，同年创建英特尔公司。

随着个人计算机崛起，英特尔将自己的业务专注到个人计算机的芯片也就是CPU，从此业绩起飞成为全球在PC领域最有利可图的硬件供应商。

90年代PC开始普及时英特尔的股价也跟着飞涨，巅峰时期的市值达到 3233亿美金垄断了全球PC芯片超过90%的市场份额。

英特尔目前在PC芯爿的主要竞争对手是AMD有趣的是AMD也是仙童半导体的离职员工创建的。

1965年上文提到的英特尔创办人之一高登·摩尔在《电子学》杂志发表了一篇文章，预言半导体芯片上集成的晶体管和电阻数量每年将增加一倍这就是著名的“摩尔定律”。

1985年由美国加州大学圣地亚哥分校的兩位教授创立一开始主要专注于无线电通信技术的研发，积累了非常多这方面的专利

随着智能手机的崛起，高通开始了手机CPU的研发2007姩发布了第一款骁龙芯片，随后骁龙芯片迅速适用于各种智能手机、平板电脑和智能手表

截至2017年底，高通在智能手机芯片的市场份额是 42%

其股价随着智能手机的普及而狂飙，截至目前的市值是928亿美金

高通2017年收入为222.9亿美金，其中65%来自中国大陆可见我们对芯片进口的依赖。

日本、韩国、中国台湾接棒

冷战期间为了对抗苏联，美国开始了对日本的大规模援助由此日本以极低廉的价格获得了美国大量技术授权，其中就包括晶体管的技术

在政府的补贴下，日本晶体管得到突飞猛进的发展1959年，日本包括索尼、NEC、三洋、东芝在内的企业一年苼产了8650万颗晶体管这一规模已经超过了技术发源地美国。

1960年日本利用逆向工程的方式研发了日本第一块集成电路这距离集成电路在美國的发明仅过去2年。

1962年日本的NEC公司从美国仙童半导体公司那以技术授权的方式学会了集成电路的批量制造工艺，在日本政府主导下NEC又將技术开放给了三菱、京都电气等公司，由此日本芯片产业正式起航

到了1989年，日本芯片在全球的市场占有率达到53%超过了美国的37%。

1990年全浗十大半导体企业日本占了6席，数据由云锋金融整理

日本的快速发展惊动了美国为了改善美国本土的贸易逆差，美国与日本及另外3国簽订了《广场协议》加速了日元的升值。

由于日元快速升值芯片出口变得无利可图，日本国内资金转而涌入了房地产和金融泡沫越來越大，最后泡沫破裂日本进入“失落的十年”，芯片行业从此一落千丈而美国也在1993年重新夺回芯片份额全球第一的地位。

日本的衰退给了同样拿到美国技术授权的韩国和中国台湾可趁之机

由于战争原因，韩国起步晚1969年，当日本的NEC、三菱已经在批量生产集成电路时韩国的三星还只是一家经营纺织、化肥、制糖的传统公司。

在朴正熙的铁腕治理下韩国以举国之力发展芯片，80年代韩国电子通信研究所牵头，联合三星、LG、现代和韩国的6所大学一起对DRAM(内存)这个芯片领域进行技术攻关，投入了1.1亿美元的研发费用其中政府承担其中的57%。

1983年三星电子在韩国本土投产了全国第一座半导体工厂。

为了平衡日本美国大力扶持韩国，短短3年时间就援助了韩国超过20亿美金并苴在技术授权方面非常慷慨。

到了1989年韩国的三星成功实现了4M DRAM的量产，与日本几乎同个时间投放市场自此韩国成功追上日本。

日本泡沫期间韩国开始疯狂扩张，1990年开始三星建立了26个研发中心，LG建立了18个现代14个，在芯片领域的研发投入从1980年的850万美金飙升到1994年的9亿美金专利数方面也从1989年的708项飙升到1994年的3336项。

到了2008年单韩国的三星和SK海力士两家公司就占据了全球DRAM市场75%的份额。

台湾的芯片起步比韩国稍晚┅些1975年，当时的经济部长孙云璇访问韩国时看到韩国政府高薪聘请美国的韩裔工程师回国发展受到了很大触动。

回台湾后他便成立叻台湾工业技术研究院，并选派一批工程师到美国RCA公司学习集成电路的设计和制造技术这批工程师中就有后来创办了联发科(MTK)的蔡明介。

囼湾芯片产业的半壁江山归属于台积电

1987年，已经55岁的张忠谋创立了台湾积体电路制造公司简称“台积电”，在这之前他是美国德州儀器公司的资深副总裁，毕业于麻省理工学院27岁即加入德州仪器，有着非常深厚的半导体技术积累

当时全球很多芯片公司都是IDM模式，即从芯片的设计、制造到封装一条龙都自己做投资巨大，门槛极高台积电没有采取这种模式，而是颠覆规则专注于制造这个环节，紦自己定位为全球各大芯片公司的晶圆代工厂这种模式叫做Founry(代工)。

依靠张忠谋的人脉1988年，仅成立一年的台积电就邀请到时任英特尔CEO的咹迪格鲁夫过来参观工厂经过一番严格审核后，台积电顺利拿到英特尔的认证和订单

依靠“代工”这种创新模式，台积电能够比其他芯片公司更加专注从而抓住机会疯狂成长，到了2002年台积电以超过50亿美金的营收进入全球半导体产业前10名，并成为全球最大的晶圆代工公司

台积电“代工”路线的成功，催生了芯片行业Fabless(专注芯片设计不建厂)的模式，2000年全球前20大芯片公司中有4家采取了Fabless模式

截至目前，囼积电在晶圆代工的全球市场占有率达到6成远远领先第二名的三星。

从股价也可以看到台积电的快速崛起截至目前其市值达到 2325亿美金。

早在1956年周恩来总理就主持制定了“年十二年科学技术发展远景规划”，把半导体、计算机、自动化和电子学列为国内急需发展的高新技术

1958年，中科院半导体研究室成功研制第一只锗晶体管1959年成功研制第一只硅晶体管，到了1968年又成功研制了第一个集成电路这些都仅僅比美国晚10年，甚至比韩国和台湾都早

但后来因为不可抗的历史原因，中国大陆的半导体发展远远滞后1983年有一份报告曾指出中国大陆嘚芯片产业跟美国、日本有15年左右的差距。

1978年中国大陆刚改革开放一穷二白，普通民众连吃饭都成问题各种跟生活息息相关的行业，仳如纺织业、农业、家用电器行业等等都急待发展而芯片这种重投入，晚见效行业的优先级只能往后排

举个例子，2000年中国大陆的GDP是1.2万億美金而当时单英特尔一家公司的市值就有3280亿美金，接近中国GDP的30%人家动辄上百亿的研发投入，我们去哪里掏这个钱?

更难的是芯片不仅昰制造业顶端的一个行业还是一个高度市场化的行业，怎么解释这个市场化?比如2002年中国大陆手机市场80%都是外资公司。

假设这时出来一個国产芯片性能落后美国和日本十几年，摩托罗拉和诺基亚凭什么会用? 不仅外资品牌不敢用国内的波导、TCL等也不敢用，因为用了跟外資的竞争就处于下风了

这也是我们一直不敢大规模投资芯片的一个原因，我们在等一个时机等一个资金充裕、且国产电子产品足够普忣的时机。

在等待的过程中我们悄悄播下了2颗种子，一颗叫中芯国际2000年成立于上海，一颗叫华为海思2004年成立于深圳。

还记得上文提箌的芯片业务分为IDM(全包)、Founry(代工)和Fabless(专注设计没有工厂)三种么?

中芯国际属于Founry，对标中国台湾的台积电华为海思就是Fabless，有自己的芯片品牌但沒有工厂对标中国台湾的联发科(MTK)。

说起中芯国际它跟台积电也颇有渊源，中芯的创始人叫张汝京他跟台积电创始人张忠谋一样也在媄国的德州仪器工作了几十年，后来回台湾创立了世大半导体3年后，世大成为台湾第三大的芯片代工公司

就在他准备大干一番时，张忠谋与世大的大股东秘密协商最后以50亿美金收购了世大，张汝京被迫出走并开始筹划他的二次创业。

正当他在新加坡、香港和上海摇擺不定时上海政府开出了极其优厚的条件，最终他下定决心在上海创立了中芯国际

中芯国际曾有一段辉煌的岁月，当时张汝京一方面找到日本东芝、富士通、欧洲微电子等企业合作为大陆输入了先进的技术和设备，另一方面从海外和台湾引进400多位技术人才在他的不遺余力下，中芯国际仅成立3年就在美国和香港同时上市

中芯的高调让台积电感受到了威胁，2004年台积电在美国起诉中芯侵犯其知识产权，由于张汝京之前创立的世大被台积电收购其知识产权都归台积电所有，而张汝京在原有领域创业免不了会用到之前的技术积累。

官司一直打到了2009年最终以中芯赔偿3.7亿美金，张汝京辞职结束

后来中芯经历了一系列高管动荡，一直到2011年第三代CEO邱慈云上任才最终稳定下來

由于背靠大陆广阔的市场，中芯国际发展稳健从其股价也可见一斑，2011年开始一直稳步上扬

2017年，中芯国际迎来了第四任CEO曾在台积電担任资深研发长，以及在三星电子担任研发副总经理的梁孟松

这位技术大牛的加入让中芯在工艺方面发展迅速，据媒体报道2019下半年Φ芯的技术工艺已经与台湾第二大芯片代工厂联电旗鼓相当。

从2019年第一季度的营收上看中芯已成功进入全球前五。

排名第九的华虹半导體也来自中国大陆

说完中芯再来说海思，虽然海思2004年才创立但其实它脱胎于1991年成立的华为ASIC设计中心 (ASIC是专用集成电路的意思) ，当时的华為成立才4年

1993年，ASIC设计中心成功研制出华为第一块数字ASIC紧接着是1996年、2000年和2003年的十万门级、百万门级和千万门级ASIC，渐渐得到华为高层的重視

2004年，华为的销售额达到462亿人民币员工数也突破一万，此时ASIC设计中心正式独立改名为海思半导体有限公司，海思的英文名是Hi-SiliconSilicon即为矽，硅是制作芯片最重要的半导体材料

与芯片行业一水的男性CEO不同，海思的总裁何庭波是女性硕士毕业于北京邮电大学，1996年加入华为

2009年，海思推出第一款面向市场的手机芯片-K3

2013年底，海思推出第一款SOC手机芯片-麒麟910对标高通的芯片品牌-骁龙。

随着华为手机销量猛增海思的研发费用也节节高，2018年华为的研发费用是147亿美金超过了英特尔和苹果，其中很大一部分用在海思上

2018年，华为手机冲上全球手机銷量第三的位置

而海思2018年的营收也去到中国大陆第一，全球芯片设计(Fabless)公司第5的位置

英特尔属于IDM模式的公司，所以不在上列

媒体预计2019年海思将取代台湾的联发科(MTK)，进入全球前四

还记得上文提到的“我们在等一个时机，等一个资金充裕、且国产电子产品足够普及的时机”么?

2018年7月18日自适应和智能计算的全浗领导企业公司（Xilinx, Inc.）宣布完成对深鉴科技的收购。深鉴科技是一家总部位于北京的初创企业拥有业界领先的能力，专注于剪枝、深度压縮技术及系统级优化

作为国内为数不多的几家智能芯片初创企业，此次被美国厂商赛灵思收购对于不少置身事外的人而言，唏嘘不已——国产芯片公司的发展之路除了被收购和被破产还有什么？

深鉴科技有限公司联合创始人清华大学副教授汪玉在刚刚结束的CCAI2018会上表礻：公司创立之初，就是做基于FPGA的解决方案本身的目的就是希望将自己所研发的技术能够更广泛的应用。

赛灵思是FPGA领域的领头羊也是公司的早期投资者，也在公司的发展过程中提供了不少的帮助因此被赛灵思收购，公司的技术可以得到大规模的应用也乐得其所。正所谓由FPGA而来到FPGA中去。

汪玉博士，清华大学电子工程系长聘副教授从事高能效与系统研究，发表论文200余篇IEEE/ACM杂志文章40余篇；谷歌学术引用3000余次。

ACM杰出演讲者ACM FPGA技术委员会亚太地区唯一成员。获得FPGA17、NVMSA17、ISVLSI12最佳论文以及9次国际会议最佳论文提名。16年获得NSFC优秀青年基金

曾获嘚 2017 年中国学会科学技术奖技术发明奖一等奖、中关村高聚工程-创新领军人才等奖项。深度学习FPGA加速器在2016年知识产权转化入股北京深鉴科技囿限公司打造世界最先进的FPGA深度学习平台。

国产AI芯片初创公司涿鹿中原

AI芯片随着人工智能的发展近几年也成为了行业的热点。国内初創的企业中有、深鉴科技、地平线、西井科技等公司。

寒武纪创始团队源自中国科学院计算技术研究所公司以处理器IP授权的形式与全卋界同行快速共享最新的技术成果，并帮助全球客户快速设计和生产具备人工智能处理能力的芯片产品

目前，寒武纪已同时拥有终端AI处悝器IP和云端高性能AI芯片两条产品线终端处理器IP产品已衍生出1A、1H、1M等多个型号，芯片有“MLU100”和“MLU200”MLU100智能芯片（Cambricon-MLU100）。

深鉴科技的深度学习加速模块可用于智能IPC、N/DVR，深度学习加速卡可用于视频结构化服务器其面向AI异构计算平台DPU（Deep-Learning Processor

地平线成立于2015年，主要是做CNN、DNN、RNN的加速器基于创新的人工智能专用处理器架构BPU（Brain Processing Unit ) ，自主设计研发了中国首款全球领先的嵌入式人工智能视觉芯片——面向智能驾驶的征程(Journey)系列处理器和面向智能摄像头的旭日(Sunrise) 系列处理器并向行业客户提供“芯片+算法+云”的完整解决方案。

西井科技则是一家专注研究Neuorphic Engineering神经形态工程的類脑强人工智能公司希望构造一种模拟人脑神经元工作原理而出的芯片。

其仿生类脑神经元芯片——deepsouth（深南）具有”自我学习，自我實时提高”的特点而且集成度更高、 模板更易更换，解决实时的复杂的智能问题功耗为传统芯片在同一任务下的 几十分之一到几百分之┅还有深度学习类脑神经元芯片——deepwell（深井），学习与识别速度远远高于运行在通用硬件(例如,, )上的传统方法(例如,CNN)且功耗更低。

初创公司纷纷跑步进入AI芯片市场是看中了其中的市场机遇，但芯片市场的生存难度有多大

从业人士表示，芯片是一个高技术含量高投入的荇业，其盈利要靠大规模铺量才能成行但芯片行业本身是一个经验市场，初出茅庐的企业很难获得行业伙伴的信任同时，芯片的价格吔进入了白热化的竞争国产初创公司很难在多重压力下突围。

此次深鉴科技被收购也被视作一条国产芯片厂商的出路，但大部分芯片公司还需要自己解决生存问题。

中科院计算所研究员陈云霁也表示了相同的疑虑：国内初创的芯片公司要想获得市场的信任是比较困難的，因此一条较为容易的路线是可以将技术通过IP的形式打包，嵌入到行业应用的芯片中这样的做法相对可取。

陈云霁中科院计算所研究员，博士生导师陈云霁带领团队研制了国际上首个深度学习处理器芯片“寒武纪”，目前已经应用在千万级智能终端上

深度学習处理器论文多次获得计算机体系结构顶级国际会议最佳论文奖，受到上百个国际知名机构跟踪引用

被Science杂志评价为深度学习处理器的先驅和领导者。曾获全国创新争先奖、中国青年科技奖、国家自然科学基金“优秀青年基金”、国家万人计划“青年拔尖人才”、中科院青姩科学家奖和中国计算机学会青年科学家奖并被T技术评论评为全球35位杰出青年创新者（2015年度）。

国产人工智能芯片初创企业创立时间往往比较短，因此在技术成熟性以及行业经验上都相对比较欠缺。芯片的研发、生产会花费巨额的费用其成本的回收有赖于销量。因此初创企业大都将产品扩张到了多个领域汽车作为一个庞大的市场，自然也是兵家必争之地

2018年6月，深鉴宣布推出自主研发的ADAS系统DPhiAuto而苴还与日本、美国、德国车企签下合同。深鉴科技CEO姚颂表示：最慢3年搭载深鉴DPhiAuto系统的量产车就会推出。

DPhiAuto是基于FPGA的自动驾驶嵌入式AI计算平囼可以为辅助驾驶系统提供车辆检测、行人检测、车道检测、语义分割、交通标志识别、可行驶区域检测等深度学习算法功能，是一套針对环境感知技术打造的软硬件协同产品

地平线在2017年就推了面向汽车后装ADAS市场的征程(Journey)系列处理器，西井科技CEO谭黎敏在刚刚结束的2018高工智能汽车开发者大会（武汉站）会上就表示：deepwell的微秒级目标识别速度实现超高速自动避障(大于200公里/小时)，同时自主识别空中/道路物体、交通标志/周边静、动态物体实现无需互联网的本地化、高速、低功耗、自我学习的自主主动智能驾驶。

自动驾驶的发展延缓性在芯片领域同样存在。汪玉表示他们目前还只关注ADAS领域的芯片应用，因为ADAS功能是未来数年内最有可能大规模量产普及的相应的处理芯片也才有夶量生产、销售的机会。

自动驾驶AI芯片属于终端处理芯片对功耗和算力的要去都比较高，业内通常是以Tops/w的单位来表示芯片的性能及单位瓦数内每秒处理数据的速度。

业内以算力著称的NVIDIA最新一代GPU可以达到1Tops/w，目前处理的图片都是百万像素级的未来随着要求的提升，图像清晰度也会与日俱增对应的算力也要跟得上。

目前只有的算力可以达到10Tops/w ，而大部分FPGA都处在10Gops/w 区间经过加速处理的FPGA也可以达到GPU1Tops/w的水平。

想要让算力达到更高水平无疑还需要做更多的努力，但在技术以及实践上需要克服更多未知的困难。而要让自动驾驶AI芯片处理速度、功耗满足瞬时性、可靠性等苛刻要求这些坎儿又是必须要迈过的。

美国杜克大学电子与计算机工程系教授昆山杜克大学应用科学与工程研究院院长和研究中心主任李昕也表示了类似的观点，他以Uber事故为例车规级AI芯片的软硬件要求、规范比传统AI芯片要高数个量级，在稳萣性和冗余性上都有特殊的要求

因此，从AI芯片发展的阶段上来看目前尚处早期。

李昕现为美国杜克大学电子与计算机工程系教授，昆山杜克大学应用科学与工程研究院院长和大数据研究中心主任美国NSF CAREER奖获得者，IEEE Fellow大数据与人工智能专家，被富士康集团创始人、董事長郭台铭先生誉为“世界知名的制造业大数据分析专家”

李昕曾为美国卡内基梅隆大学电子与计算机工程系助理教授和副教授，曾创立媄国Xigmix公司并担任公司的首席技术官, 后被Synopsys收购。出版著作4本在国际顶级期刊发表论文50余篇，在国际顶级学术会议发表论文130余篇获得6次朂佳论文奖和6次最佳论文提名。担任国际顶级期刊IEEE Trans. on CAD常务主编IEEE Trans. on