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2019最值得关注的中国“芯”企业

2019-05-20 eNet&Ciweek

2019最值得关注的中国“芯”企业
排名企业综述
1台积电集成电?#20998;?#36896;服务(晶圆代工)企业
2紫光集团综合性集成电路企业
3海思半导体2018年推出昇腾910、麒麟980等芯片
4联发科2019年4月推出AIoT平台及i300和i500系列处理器芯片
5中芯国际2019年将大规模量产14nm工艺
6寒武纪寒武纪二代云端AI芯片思元270将于五?#36335;?#24067;
7龙芯中科2019年推出新一代GK2302主控芯片,?#21015;?#36895;度可达500MB/s
8地平线搭载了地平线第二代BPU的车规级人工智能芯片将于2019年发布
9中星微2018年中星微推出第二代人工智能芯片
10智芯微电子业务涉及芯片传感、通信控制、用电节能,累计发行芯片8亿多颗
11汇顶科技2018年,汇顶科技率先攻克了屏下光学指纹?#38469;?/td>
12云天励飞DeepEye1000?#24230;?#24335;视觉AI大脑芯片将于今年下半年量产、商用
13思必驰2019年发布思必驰-深聪TAIHANG芯片,聚焦于语音应?#36152;?#26223;
14百度2018年发布云端全功能AI芯片“昆仑?#20445;?#24212;用于未来的自动驾驶、图像识别等等领域
15平头哥阿里巴巴合并中天微与达摩院成立的新公司,今年将推出第一款AI芯片
16云知声今年将会发布第二代物联网语音AI芯片蜂鸟、图像语音多模态AI芯片海豚,以及车规级多模态AI芯片雪豹
17比特大陆2018年,比特大陆首次推出了终端AI芯片BM1880,实现了端云协同的布局
18三安光电2019年,投资120亿经营 Mini/Micro LED 外延与芯片产品及相关应用的研发
19启英泰伦2018年人工智能语音芯片CI1006正是大规模量产
20西井科技2017年12月,西井科技发布第二代人工智能深度学习芯片DeepWell
21瑞芯微专业的个人移动信息终端SOC解决方案供应商
22灵汐科技第二代“天机”架构类脑类处理AI芯片,支持DNN/SNN混合模式
23深兰科技2018年设立深兰人工智能芯片?#33455;吭海?#35745;划三年实现专用芯片量产
24天数智芯2018年天数智芯推出人工智能芯片Iluvatar
25阅面科技2017年发布AI芯片视觉芯片「繁星」
26欣博电子2018年发?#38469;?#27454;AI安防芯片SC6235
27深维科技国内一流的AI应用FPGA解决方案商
28富瀚微国内一流的安防AI芯片与解决方案提供商
29肇观电子2018年正式发布AI视觉处理器芯片N171
30长电科技全球知名的集成电路封?#23433;?#35797;企业
2019《互联网周刊》&eNet?#33455;?#38498;选择排行

2018年中美贸易事件后,中国迎来了一波造“芯”潮。转眼间一年已经过去,在行业走过野蛮生长,开?#25216;?#36895;落地、加速整合的过程中,中国的芯片产业现状到底如何?2019年又将?#24615;?#26679;的发展?不妨和我们一起关注那些中国的“芯”企业。

制程工艺:14nm走向成熟,内地企业跃跃欲试

在研发难度逐年递增的今天,摩尔定律已经彻?#36164;?#25928;,要想?#34892;?#25552;升芯片性能,改善制程是最为直接?#34892;?#30340;办法。

在芯片制造领域,台积电是当之无愧的领导者,作为全世界最大的芯片代工厂,生产了全球大部分顶级移动芯片。以主流的?#21482;?#33455;片为例,从2011年的28nm到2018年的7nm,台积电只用了7年时间。而全球第二大代工厂格罗方德则迟迟无法跟进,半导体巨头三星则是姗姗来迟,于2019年初才正式量产7nm芯片。

无论是台积电还是三星,7nm工艺都将在2019年走向成熟。届时,AMD的新一代显卡、寒武纪的人工智能芯片、比特大陆的矿机……继?#21482;?#20043;后,将会?#24615;?#26469;越多的领域使用7nm工艺。

中国内地的芯片制造企业仍在奋起直追。

2018年初,中国内地最先进的IC制程工艺还是中芯国际与厦门联芯的28nm。仅仅一年之后,中芯国际宣布将在上半年大规模量产14nm工艺。

据中芯国际的?#32043;?#25191;行官梁孟松曾公开表示?#21512;?#22312;中芯国际的第一代FinFET14nm?#38469;酰?#26080;论是产品的?#35745;?#29575;还是可靠度都已进入成熟阶段。而且与此同时,12nm芯片制程工艺的开发也有了突破性的进展。发展不可谓不快。

俗话说巧妇难为无?#23383;?#28810;,唯?#33455;?#22791;先进的制造工艺,才能设计出优秀的国产芯片。

人工智能:国产芯片的机遇

当下,人工智能在算力、算法、大数据三驾马车的支持下,已经进入了产业爆发期。而人工智能的深度算法,对芯片的计算能力也提出了更为?#37327;?#30340;要求。

AI芯片由此孕育而生,并且?#26102;?#28856;式增长,这为长期处于?#38469;?#24369;势的国内芯片行业提供了一个弯道超车的机会。

当前国内人工智能芯片市场百花齐放,广泛分布在安防、机器人、智能驾驶、智能家居等众多领域,并催生了大量专注于人工智能的企业。

自动驾驶是人工智能的主要应?#36152;?#26223;之一。汽车要想实现自动驾驶,必须在车身周围装备大量摄像头、雷达,这些传感器每时?#38752;?#37117;会产生大量的数据,处理?#22278;?#21450;时就会造成交通事故。这对芯片的算力提出了非常高的要求,算力高、响应快的车辆人工智能处理芯片必不可少。百度推出的昆仑、地平线推出的旭日2.0、西井科技推出的DeepWell均是适用于自动驾驶的人工智能芯片。

安防是人工智能的另一大应?#36152;?#26223;,相较于自动驾驶的未雨绸缪,主打图像识别与视频处理的人工智能应用在安防市场要成熟得多。无论是摄像头、交换机、还是各类服务器,都需要智能芯片的支持。

国内富瀚微、华为、云天励飞、中星微、寒武纪等企业均有针对安防推出的AI芯片产品。在边?#23548;?#31639;领域,国产安防AI芯片虽然与英特尔、英伟达等企业仍存在差距,但随着国内监控市场份额不断增长,发展潜力巨大。

家庭作为最多样化的人工智能应?#36152;?#26223;,从智能音箱到扫地机器人,充满了科技与未来感。

语音是家庭智能交互的主要手段,随着算法的进步,语音识别在语义分析与语义理解等方面均取得了巨大的进步,国内语音?#38469;?#20844;司凭借多年来的?#38469;?#31215;累,?#36861;?#25512;出针对语音处理的智能AI芯片。

2018年5月,云知声推出语音AI芯片雨燕;2018年6月,Rokid发布了首款自主研发的AI语音专用芯片Rokid KAMINO18;2019年1月,思必驰发布AI语音芯片TAIHANG。

对于传统芯片企业,云知声、Rokid等语音算法公司根据使?#36152;?#26223;设计芯片产品的方式,可谓商?#30340;?#24335;上的一种全新探索。然而这?#20540;?#25512;式的定制化路线就像一把双刃剑,在解决芯片商业化的同时,也对芯片设计、生产周期提出了一定的要求,一旦判断失误,后果将会非常?#29616;亍?/p>

进口3000亿:“缺芯”的背后是“缺人”

2018年,中国进口芯片总额超过了3000亿美元,超越原油和大宗商品,稳坐中国第一大进口商品。然而还有另外一组数据同样引人注意,中国作为全球半导体最大的单一市场,去年市场份额占比达到了33.8%,市场增长更是高达20.5%,超过整体市场13.7%以及北美市场16.4%的增速。

这意味着在很长一段时间内,中国的芯片短缺现象不仅无法得到?#33322;猓?#36824;将面临不断扩大的尴尬局面。想要从根?#26087;?#25197;转这一困?#24120;?#19981;仅需要中国企?#24471;?#30340;共同努力,更要从源头抓起。

北京大学教授、全球创新教育大会主席张海霞曾指出,我们表面上看是“缺芯?#20445;导?#19978;是“缺人?#20445;?#26080;论是芯片设计还是应用层面。

《中国集成电路产业人才白皮书(2017—2018)》显示,截止到2017年底,我国集成电路行业从业人员规模在40万人左右,而到2020年前后,我国集成电路行业人才需求规模约为72万人左右,人才极度匮乏。

国产芯片研发和应用的短缺,很大程度来源于我国计算机人?#25490;?#20859;的?#24052;分?#33050;轻”。计算机专业的大学生和?#33455;可?#26222;遍不愿意学习更为基础的计算机系统结构,而?#23884;?#35745;算机应用更加上心。一线芯片研发机构的薪酬往往不及同水平的互联网或金融公司,自然难以获得优秀人才。

因此,中国的芯片问题,更是人才问题、教育问题,唯有深化改革,才能使中华民族再次站立在世界之巅。

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