美國制裁中興， 背後折射的是中國積體電路行業的問題：中國有著全球最大的半導體市場， 但積體電路設計企業的主流產品仍然集中在中低端。
“有些事情放下了反而輕鬆”。
但半導體不是。
不久前， 美國官方發起了對中興長達7年的封殺， 禁止美國企業向中興出售一切電子技術或通訊元件。
緊接著， 路透社曝出華為解雇在美國的5名員工， 其中有員工為華為在美國站穩腳跟而奔走了8年之久。
“有些事情放下了反而輕鬆。 ”這是華為輪值董事長徐直軍在昨天的全球分析師大會上說的一句話。 華為一直積極拓展美國市場， 但似乎與美利堅越行越遠。
現在， 中國全球唯二的兩家通訊巨頭， 在中美貿易戰的背景下都面臨前所未有的壓力， 而中興更是因為元器件依賴美國， 遇到了有史以來最大的危機， 有可能遭受滅頂之災。
猛回頭。 改革開放正好40周年， 我們在關鍵技術上依然會被“掐脖子”。 中國有著全球最大的半導體市場， 但積體電路設計企業的主流產品仍然集中在中低端。
警世鐘。 有些曾經輝煌一時的企業，
到底哪裡出了問題?
中國芯之痛：中國核心積體電路國產晶片佔有率多項為0， 貿易逆差高達1657億美元
除了移動通信終端和核心網路設備有部分積體電路產品佔有率超過10%外， 包括電腦系統中的mpu、通用電子系統中的fpga/epld和dsp、通信裝備中的embedded mpu和 dsp、存放裝置中的dram和nand flash、顯示及視頻系統中的display driver， 國產晶片佔有率都是0。
這張圖最初源自清華大學微電子學研究所魏少軍所長的文章， 發表在2017年的《積體電路應用》第34卷第4期上。
魏少軍的這篇文章顯示， 中國積體電路產業持續高歌猛進， 晶片設計、製造、封裝測試都取得了超過10%的銷售增長率。
但行業火爆的背後， 產業結構與需求之間失配：
晶片製造業主要為海外客戶加工;
晶片設計主要使用海外資源;
晶片封測主要為海外客戶服務;
最關鍵也是最致命的是， 核心積體電路的國產晶片佔有率低，
另外一點， 積體電路進出口存在較大貿易逆差。 2016年， 中國積體電路進口額達到2270.7億美元， 連續四年超過了2 000億美元， 是價值最高的進口商品。 同期出口積體電路613.8億美元， 下降11.1%， 貿易逆差高達1657億美元。 預計未來幾年， 積體電路進口額仍將維持高位。
關鍵元器件幾乎沒有國產、依賴大規模進口，在這樣的大背景下，作為全球第四大網路設備製造商，一旦美國下禁令，中興通訊就會面臨滅頂之災。
中國人設計不出性能強大的晶片?學者：國人選擇性忽視國產芯
目前，國內的積體電路產業設計、製造、封裝三業並舉，製造可以去代工，封裝測試與美國的差距也不是很大。
差距最大的地方在於設計，現在國內晶片設計主要還是依賴國外。一位北京某高校研究所專家告訴新智元，其實不是中國設計不了晶片，是因為當下沒有晶片反覆運算的條件。
“英特爾、arm這種大公司，它們設計的第一代晶片都很難用，但是可以去反覆運算，最後才會出現好用的晶片。”
反觀之下，我們的國產晶片生存比較困難，主要是業界不會給反覆運算的機會。這是因為，一方面，市場已經存在性能優越的晶片，甚至成本也低。另一方面，人們沒有耐心去等國產的晶片去反覆運算，這直接限制了中國的晶片設計能力的提升。
“本來有很多人其實可以設計出很好的晶片來，但是由於市場的生態不給你國產晶片反覆運算的機會，選擇性忽視國產，所以國內公司也就不能、也不給工程師去’犧牲’的機會，這就是我們的問題所在。”
另一方面，研發投入不足也是產不出高端通用晶片的原因。除了國家科技重大專項外，國家其他科技計畫基本上沒有積體電路相關的專案和經費投入。2008年啟動的“核心電子器件、高端通用晶片及基礎軟體產品”及“極大型積體電路裝備及成套工藝”兩個國家科技重大專項平均每年在積體電路領域的研發投入不過40-50億元，不及英特爾一家研發費用的 5.2%～7.7%。
魏少軍也指出：
目前，我國積體電路設計企業的主流產品仍集中在中低端，尚未全面進入國際主戰場。除了在通信領域有了比較重要的突破外，在cpu、記憶體、可程式設計邏輯陣列(fpga)、數位訊號處理器(dsp)等大宗戰略產品領域的建樹不多。
雖然在“核高基”等國家科技計畫大力支持下，上海兆芯研發的桌面cpu和“龍芯”系列cpu在特定領域實現批量應用，但受制於智慧財產權、加工能力和基礎設計能力的不足，我國企業還未能在上述領域進入規模化量產，更談不上全面參與市場競爭。
雖然我們在超級電腦用高性能多核cpu、動態隨機記憶體、嵌入式cpu等領域取得了重要進步，但在整個積體電路領域總體上與國際先進水準相比還有不小的差距。
如果在高端通用晶片領域不能取得決定性的突破，我國積體電路設計產業的發展空間將會受到極大的限制。
未來86%的企業將採用ai，國產ai晶片需要0到1的機會
在華為的分析師大會上，華為首次發佈全球產業展望giv 2025(global industry vision 2025)預測：到2025年，全球聯接總數達到1000億，視頻流量占比達89%，86%的企業將採用ai，並創造23萬億美金數字經濟。
networks + ai、phones+ai、huaweicloud是華為構建智慧世界提出的三大解決方案。未來，人、家庭和組織都將實現智慧互聯，而要真正去實現人工智慧的應用落地問題，就必須從軟體到硬體，軟硬一體。
穀歌7年前決定研發tpu，到今天看到了效果：不僅在alphago大放異彩，更重要的是還把它做成一項ai服務，商業潛力巨大。這一現象的背後，折射出一個新的趨勢：深刻理解人工智慧的軟體將促進處理器架構的研發效率，針對應用性場景的ai晶片可能是中國的機會。
華為去年推出麒麟970晶片，帶來更強的視覺、聽覺、觸覺體驗;並通過npu算力為基礎的開放的hiai生態，將ai帶來的益處擴大到整個終端產業，這讓晶片行業生態變得更豐富。
應用場景決定演算法，演算法定義晶片，軟硬體協同設計。中國的地平線也在三年前看到了ai晶片的機會。
去年12月，地平線推出的中國首款嵌入式人工智慧視覺晶片——面向自動駕駛的征程處理器和面向智慧攝像頭的旭日處理器，並在智慧駕駛、智慧城市、智慧商業三個領域落地。
在技術層面，地平線的bpu值得一提。
bpu屬於異構多指令多資料(heterogeneous multiple instruction multiple data)計算架構。核心的運算器件之一是彈性張量核(elastic tensor core)，可以根據所需處理的資料形狀相應調整計算的模式以最大化乘法器的利用效率。借助特殊設計的資料路由橋(data routing bridge)，bpu可以將多種運算器件(alu)同時和多個靜態存儲倉庫(sram bank)靈活地連接在一起，輔以編譯器(compiler)和運行時(runtime)策略的優化，做到ddr資料的讀取或寫入和運算、以及不同類型運算之間的同步執行。
像地平線這樣的創業公司能夠自主研發ai晶片，證明了國產晶片在設計上不斷進步。前述北京高校研究所專家也表示，不要認為國產晶片只是一個技術問題，它是一個生態問題，國內的一些企業在晶片設計上未必就差，只是缺少相對的或實驗的機會。
“問題是連一個實驗的機會都不給，哪怕只給從0到1的空間，以後讓它們在夾縫中生存都沒有問題。”
關鍵元器件幾乎沒有國產、依賴大規模進口，在這樣的大背景下，作為全球第四大網路設備製造商，一旦美國下禁令，中興通訊就會面臨滅頂之災。
中國人設計不出性能強大的晶片?學者：國人選擇性忽視國產芯
目前，國內的積體電路產業設計、製造、封裝三業並舉，製造可以去代工，封裝測試與美國的差距也不是很大。
差距最大的地方在於設計，現在國內晶片設計主要還是依賴國外。一位北京某高校研究所專家告訴新智元，其實不是中國設計不了晶片，是因為當下沒有晶片反覆運算的條件。
“英特爾、arm這種大公司，它們設計的第一代晶片都很難用，但是可以去反覆運算，最後才會出現好用的晶片。”
反觀之下，我們的國產晶片生存比較困難，主要是業界不會給反覆運算的機會。這是因為，一方面，市場已經存在性能優越的晶片，甚至成本也低。另一方面，人們沒有耐心去等國產的晶片去反覆運算，這直接限制了中國的晶片設計能力的提升。
“本來有很多人其實可以設計出很好的晶片來，但是由於市場的生態不給你國產晶片反覆運算的機會，選擇性忽視國產，所以國內公司也就不能、也不給工程師去’犧牲’的機會，這就是我們的問題所在。”
另一方面，研發投入不足也是產不出高端通用晶片的原因。除了國家科技重大專項外，國家其他科技計畫基本上沒有積體電路相關的專案和經費投入。2008年啟動的“核心電子器件、高端通用晶片及基礎軟體產品”及“極大型積體電路裝備及成套工藝”兩個國家科技重大專項平均每年在積體電路領域的研發投入不過40-50億元，不及英特爾一家研發費用的 5.2%～7.7%。
魏少軍也指出：
目前，我國積體電路設計企業的主流產品仍集中在中低端，尚未全面進入國際主戰場。除了在通信領域有了比較重要的突破外，在cpu、記憶體、可程式設計邏輯陣列(fpga)、數位訊號處理器(dsp)等大宗戰略產品領域的建樹不多。
雖然在“核高基”等國家科技計畫大力支持下，上海兆芯研發的桌面cpu和“龍芯”系列cpu在特定領域實現批量應用，但受制於智慧財產權、加工能力和基礎設計能力的不足，我國企業還未能在上述領域進入規模化量產，更談不上全面參與市場競爭。
雖然我們在超級電腦用高性能多核cpu、動態隨機記憶體、嵌入式cpu等領域取得了重要進步，但在整個積體電路領域總體上與國際先進水準相比還有不小的差距。
如果在高端通用晶片領域不能取得決定性的突破，我國積體電路設計產業的發展空間將會受到極大的限制。
未來86%的企業將採用ai，國產ai晶片需要0到1的機會
在華為的分析師大會上，華為首次發佈全球產業展望giv 2025(global industry vision 2025)預測：到2025年，全球聯接總數達到1000億，視頻流量占比達89%，86%的企業將採用ai，並創造23萬億美金數字經濟。
networks + ai、phones+ai、huaweicloud是華為構建智慧世界提出的三大解決方案。未來，人、家庭和組織都將實現智慧互聯，而要真正去實現人工智慧的應用落地問題，就必須從軟體到硬體，軟硬一體。
穀歌7年前決定研發tpu，到今天看到了效果：不僅在alphago大放異彩，更重要的是還把它做成一項ai服務，商業潛力巨大。這一現象的背後，折射出一個新的趨勢：深刻理解人工智慧的軟體將促進處理器架構的研發效率，針對應用性場景的ai晶片可能是中國的機會。
華為去年推出麒麟970晶片，帶來更強的視覺、聽覺、觸覺體驗;並通過npu算力為基礎的開放的hiai生態，將ai帶來的益處擴大到整個終端產業，這讓晶片行業生態變得更豐富。
應用場景決定演算法，演算法定義晶片，軟硬體協同設計。中國的地平線也在三年前看到了ai晶片的機會。
去年12月，地平線推出的中國首款嵌入式人工智慧視覺晶片——面向自動駕駛的征程處理器和面向智慧攝像頭的旭日處理器，並在智慧駕駛、智慧城市、智慧商業三個領域落地。
在技術層面，地平線的bpu值得一提。
bpu屬於異構多指令多資料(heterogeneous multiple instruction multiple data)計算架構。核心的運算器件之一是彈性張量核(elastic tensor core)，可以根據所需處理的資料形狀相應調整計算的模式以最大化乘法器的利用效率。借助特殊設計的資料路由橋(data routing bridge)，bpu可以將多種運算器件(alu)同時和多個靜態存儲倉庫(sram bank)靈活地連接在一起，輔以編譯器(compiler)和運行時(runtime)策略的優化，做到ddr資料的讀取或寫入和運算、以及不同類型運算之間的同步執行。
像地平線這樣的創業公司能夠自主研發ai晶片，證明了國產晶片在設計上不斷進步。前述北京高校研究所專家也表示，不要認為國產晶片只是一個技術問題，它是一個生態問題，國內的一些企業在晶片設計上未必就差，只是缺少相對的或實驗的機會。
“問題是連一個實驗的機會都不給，哪怕只給從0到1的空間，以後讓它們在夾縫中生存都沒有問題。”