半導體技術是數字時代的一項基礎性技術。大數據、人工智能(AI)、自動駕駛和5G等新技術要滲透到社會的各個角落，僅依靠算法和軟件還遠遠不夠。如果缺乏性能好的半導體，就難以造出低能耗、高效率地處理龐大數據和復雜計算的硬件，數字驅動經濟發展或將是紙上談兵。
 

　　目前，因種種原因面臨“芯片荒”。在此背景下，中國科技發展的腳步依然不止。
 

　　中國已于2020年成為最大的半導體制造設備市場。美國在芯片領域對華“卡脖子”，卻激勵了中國人建立自己的具有競爭力、影響力的半導體產業。雖然這需要一些時間，但在太陽能、高鐵、汽車等產業領域，中國已經證明其完全有趕超美國的實力。
 

　　芯片設計難在哪兒？
 

　　芯片制造的完整過程包括：芯片設計、晶圓制造、封裝、測試等幾個主要環節，其中每個環節都是技術和科技的體現。
 

　　對于芯片來說設計和工藝同樣復雜，八十年代EDA技術誕生――芯片自動化設計，使得芯片設計以及超大規模集成電路的難度大為降低，工程師只需將芯片的功能用芯片設計語言描述并輸入電腦，再由EDA工具軟件將語言編譯成邏輯電路，然后再進行調試即可，正如編輯文檔需要微軟的office，圖片編輯需要photoshop一樣，芯片開發者利用EDA軟件平臺來進行電路設計、性能分析到生成芯片電路版圖。現在的一塊芯片有上百億個晶體管，不依靠EDA工具，芯片設計根本無從下手。你細品，這么浩瀚的工程怎么能靠手動完成呢？
 

　　重點是盡管有了EDA也并不代表芯片設計這件事很容易，芯片設計仍然是一個集高精尖于一體的復雜系統工程。設計一款芯片，開發者先要明確需求，確定芯片“規范”，定義諸如指令集、功能、輸入輸出管腳、性能與功耗等關鍵信息，將電路劃分成多個小模塊，清晰地描述出對每個模塊的要求。
 

　　然后由“前端”開發者根據每個模塊功能設計出“電路”，運用計算機語言建立模型并驗證其功能準確無誤。“后端”開發者則要根據電路設計出“版圖”，將數以億計的電路按其連接關系，有規律地翻印到一個硅片上。
 

　　至此，芯片設計才算完成。如此復雜的設計，不能有任何缺陷，否則無法修補，必須從頭再來。如果重新設計加工，一般至少需要一年時間，再投入上千萬美元的經費，有時候甚至需要上億。
 

　　中國芯片行業發展趨勢分析
 

　　關于未來趨勢，人工智能芯片將登上舞臺，產業應用前景廣泛，并可促進各行業結構調整、更新換代。北京是人工智能芯片發展活躍的城市，超半數的資源均聚集于此。傳統科研單位如清華大學、微軟亞洲研究院、中科院計算所實力雄厚。新興互聯網頭部玩家如京東、小米也在加速研究開發人工智能芯片。2021年人工智能芯片市場規模達近百億美元，處于較低水平；2016年，我國人工智能芯片市場規模約為20億元，人工智能芯片市場均尚屬于萌芽階段。
 

　　隨著5G時代的到來和AI產業的蓬勃發展，人工智能芯片領域將會是值得關注的新興賽道。人工智能芯片將作為核心硬件，配合以算法為核心的軟件系統，搭載于智能移動終端。將此套技術應用于醫療健康與汽車領域，可在藥物研發、疾病監測、醫學影像及無人駕駛方面的產業結構調整與更新。
 

　　預測人工智能芯片市場均尚屬于萌芽階段。相關人工智能標準也仍在發展中，還未形成通用的智能生態標準，我國在此領域雖起步較晚，但并未被發達國家拉開較大差距。
 

　　資料來源：科技日報、瑞凡、中國產業信息網