［钉科技现场］ “如果你控制了石油，你就控制了所有的国家；如果你控制了粮食，你就控制了所有的人；如果你控制了货币，你就控制了整个世界。”这样的观点，表达虽然简单，却展现了曾经影响世界格局的重要因素；“资源”以及“金融”。当然，科技也是很重要的因素，但它的力量独立凸显出来，相对于“资源”以及“金融”，看上去只是“不久前”的事情。

根据《经济学人》给出的数据，2018年全球市场价值最高的10大公司中，高科技公司占到了7家，而在这之前的近十年，这个数字是“2”。科技逐渐取代能源的龙头地位，成为全球经济发展的最强引擎，驱动全球进入“数字经济”时代。“数字经济”兴起背后，半导体产业，则可以看做是“引擎的引擎”。

半导体产业，已经高度全球化的产业，要求全球配置资源，开放合作、互利共盈，是普遍共识，也是必然选择。当前，半导体产业进入重大调整期，促进新阶段的发展仍需要全球的共同努力。2019世界半导体大会适逢其时。

2019年5月17日至5月19日，2019世界半导体大会在南京举行。本次大会由中国半导体行业协会、中国电子信息产业发展研究院、江苏省工业和信息化厅、南京市江北新区管理委员会等单位联合主办。南京市江北新区正在全力打造“芯片之城”，世界半导体大会则致力于共商合作，献计献策，促进半导体产业未来发展。在为期3天的大会过程中，首日的高峰论坛和创新峰会上，对半导体产业的未来展开了热议。

17日下午的创新峰会上，新思科技中国区副总经理沈莉作了题为《从芯片到软件 共建产业新生态》的分享。

分享的具体内容如下：

“这是一个过去30年来半导体行业季度增长的一个曲线，我们可以看出半导体行业从良不是一个孤岛，它的增长与每次的新兴科技的增长密不可分，互相推动，携手共进，每隔十年一个周期，来推动下一步的增长，为半导体下一个十年带来新的需求，而每一代半导体技术的新的引进，摩尔定律不断的革新，使得这些新机会成为可能。

今天我们看到汽车、物联网、大数据、万物互联成为我们半导体行业发展的未来十年新的动力。

为什么这么说？我们可以看一下数据，到2027年，全球5G手机的出货量将达到9亿多部，中国仍然在这个市场当中是最大的消费大国。物联网到2022连全球IOT市场，物联网市场将产生330亿美元的商业价值，分布在工业、农业、家庭、交通、能源等各个领域。

大家可能知道全球每年出货的汽车现在已经达到了将近1亿部，而中国已经是连续九年是全球最大的生产国和消费国，占到了大约三分之一的增量。到2020年，92%的汽车将每天产生4TB的数据。下一代的自动驾驶已经成为全球众多车厂的战略目标。

正如苹果所说，汽车是一个巨大移动的终端设备，它需要更多的安全性能，功能安全、网络安全，可靠的软件和硬件成为汽车行业里非常必要的要素。

我们再看人工智能。互联网、移动通信和移动计算的极大了推动了这些年数据的产生和分享，同时摩尔定律走到了今天，硬件的算力如同军备竞赛，节节攀升，这些都使得过去只能发表在论文当中的各种各样机器学习的算法浮出水面，得到了非常广阔的应用空间。我在硕士论文里面神经网络已经运用到汽车算法的研究，那个时候我会想，我可能这一辈子再也不需要去研究神经网络。可是最近几年可以看到，就是因为算力的产，就使得机器学习的方法逐渐的走到了我们的生活当中，我们的研究当中。

到了2030年，大家可以看到整个人工智能将带动全球的价值链高端环节为全球的经济贡献15.7万美元的价值。大家都知道苹果公司已经进入万亿元的估值，万亿美元估值的公司会出现在我们的周围。

刚才讲的这些数据代表着一些未来的商机和机会，同时我们也在看AI、汽车带来的挑战有哪些。

目前来讲，人工智能的神经网络它还是在模拟人脑、神经元等生物学的简化模型，这种模型应用现在目前已经有的计算架构来讲，实际上仍然有非常多的瓶颈。比方说计算的代价太高，不利于硬件的实现。所以我们也在看有哪些更新的方法，例如因果推断等等，一些新的方法学，新的计算模型能够超越目前AI的技术领域，带来新的一些成果，来解决更多高度复杂的问题。

我们再来看汽车行业。汽车行业也面临着非常大的挑战。我们刚才讲，中国已经是全球汽车大国，生产国和消费大国，但是中国还不是一个汽车的研发大国。在目前的一辆车里面，大家可能不知道这些数据，有越来越多的芯片和电子移动端加载到汽车整车的零部件当中，其中未来的80%的创新将来自于半导体和软件。一辆汽车的开发周期是5-7年，其中芯片的开发周期就需要2年。

所以软件开发的工程也越来越大，对于整车厂来讲，如何在给定的时间，甚至期望更短的开发的时间段里面能够完万大量的芯片开发和软件开发的任务，这是一个巨大的挑战。

在医药领域，高性能计算通常给很多人的印象，我们是用在云端服务器，但是也有很多高性能计算在尝试解决非常复杂的问题，比方说目前来讲，全球最先进的超级计算机还只能做到每秒10的18次方。假设再递增一个数量级每秒钟10的21次方的超级计算机，它工作数小时也只能完成一个分子结构在一毫秒之内运动行为。如果我们要加快未来的研发，其实有大量的消耗资源是消耗在对计算的需求上。

我们通常是会根据客户或者市场需求来定规格，然后选取一些合适的处理器、IP，在进入到人工智能为主的特定场景和算法，计算框架、性能需求更所有这些不同的场景下，通用的处理器已经越来越不能满足要求，所以我们看到有越来越多的AI芯片公司或者莱特芯片出现了TPU、NPU等新型的专用于特定场景的这样一些新的处理器。所以大家都在找一种方法，在不同的场景下找到适合自己的专用的处理器。

去年的图灵奖获得者之一DavidA Patterson说，我们不能等着芯片在那里变得更快，因为我们现在要做的不是等待摩尔定律，我们要做的是为专用处理器解决特定的制造问题，而去创造更多的软件架构和硬件架构。

这张图上左边的部分是非常典型的AI工具链，右边是非常典型的AI的硬件模块。AI的软件无论从神经网络模型，到数据，到应用层，到操作系统，到底层驱动，都需要大量的硬件信息，使得它能够开发的更优化。对于AI芯片的硬件部分，无论是CPU或者是NPU，或者是存储，或者是总线，也都需要了解AI软件在特定场景的应用需求。所以AI是对软硬件提出了更高的要求。

有没有一个更高效的方法能够解决软AI件和芯片之间的架构呢？左边是非常常见的神经网络的模型，右边是一个工具，它的名字叫Platform Architect，我们把网络的模型一些算法做任务分解，根据任务分解的模型来映射到已经提供的参考设计来调整它的参数，我们就可以分析出在这个的架构之下，这样的神经网络场景之下，算法的应用场景之下，它的功耗和性能到底是怎么样的。在这当中不断做迭代循环，就可以找到一个最优的芯片内部架构设计的方法。

新思科技也在过去两年中投入了大量的资源，在中国成立了人工智能实验室，它的目的就在于解决刚才提到的与行业专家，和生态伙伴一起共同探索人工智能技术带来的软硬件协同问题，帮助我们的芯片设计人员更好的理解和加速人工智能芯片的开发应用。

我们现在也看到半导体行业已经不是三五年前那个朋友圈已经完全不一样，我们看到越来越多的大数据、系统公司、算法公司等等，软件公司也开始开发他们的芯片。

新思科技提供了八大核心技术，帮助客户，帮助我们的伙伴在人工智能领域获得更快的成长。

举例来说，航武器就在使用我们的技术，来解决高性能云端处理器设计和开发。

软件定义汽车也是成为未来新的技术趋势。虚拟原类在汽车领域的应用，来加速汽车内部的系统和ECU的开发。它的概念是说我如何在硬件没有完成，没有交付成型就开始做软件开发，以及把硬件虚拟模型来进行开发应用。

这是我们面向车厂和一级供应商整理出的八大核心技术，包括机电仿真类的，安全分析等等。

我们有更多的面向半导体行业的，包括虚拟原型，全流程的设计实现，已经汽车类、IT和26262认证等开发工具。目前已经有67类的新思产品通过了26262的认证。

这是梅赛德斯中国汽车第一大供应商，他们也在采用我们心思科技提出的虚拟开发品牌，来为车厂更快的交付。

5G带来最重要的技术革新是高带宽，高连接速和低延时。

在新思科技的5G系统验证技术，不光支持用户设备的设计，也在支持基站的设计，并带来高效的开发结果。

我们在未来5G手机设计IP方面已经做好了布局，下一代5G手机的设计驻留在5-7纳米，高端的手机芯片在5-3纳米之间。

同时，新思科技也和Truphone公司合作实现5G安全无线配置，保护5G手机内部的敏感信息，使得手机的速度更快更高效。

最后，从芯片到软件，从我们的设计服务到芯片设计，到算法为主，和软硬件协同，以及大数据和芯片的应用，新思科技将一直伴随着各行业上下游的企业提供最先进和最有力的技术支撑。

我们正处在一个引领潮流，格外振奋人心的时代，我们也希望大家能够在半导体行业的各位同仁，能够有更多的创新，推动半导体继续前进。”