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1.厉害了麒麟970!斩获中国好设计金奖,两院士亲自颁奖,CCTV点赞;
集微网消息, 11月24日, 2017中国创新设计大会暨中国好设计颁奖仪式在深圳举行, 麒麟970作为端侧人工智能领域的创新性产品, 荣获2017 '中国好设计金奖' , 奖项由中国科学院院士, 中国工程院院士路甬祥和中国工程院院士潘云鹤亲自颁发. 这是中国创新设计产业战略联盟, 中国工程院中国工程科技知识中心等行业机构, 以及产业界和广大消费者对麒麟970领先创新能力的高度认可与表彰.
本次评选经过30余位专家和评审院士投票, 最终由85个项目分获2017年度的四个奖项. 在央视新闻的现场采访中, 两院院士路甬祥表示, '中国制造走向中国创造, 必须从跟踪平行走向平行引领, 所以必须要有自主的创新, 创意, 比如网络智能, 绿色低碳, 跨界融合, 共创分享, 这些都是未来科技跟产业发展的方向. 这次评上好设计金奖银奖的项目, 都从某一个方面体现了这些新的特征' . 据悉, 本次与麒麟970共同斩获中国好设计金奖的项目, 还有世界排名第一的超级计算机 '神威太湖之光' , 被誉为 '中国天眼' 的500米口径射电望远镜柔性并联索驱动系统技术及装备, 还有世界领先的 '复兴号' 中国标准动车组等10个行业重大创新项目.
央视新闻链接: http://app.cntv.cn/special/news/column/index.html?id=81be7a067a0c4a81bad403772342b549&no=67&fromapp=cctvnews&from=groupmessage&isappinstalled=0
中国好设计的主题是 '创新设计, 智造未来' , 创新, 智能对未来社会的发展而言, 将承担越来越重要的价值. 麒麟970作为华为首款人工智能手机芯片, 是在端侧人工智能领域的一次突破性探索, 通过创新的人工智能技术, 延伸了移动端设备的价值, 让手机可以像人类一样思考, 让手机 '更懂你' .
为了应对AI时代的海量计算需求, 麒麟970创新设计HiAI移动计算架构, 并加入人工智能专用硬件处理单元NPU, 全面提升AI运算力. 与传统CPU相比, 麒麟970拥有约25倍性能和50倍能效优势. 通过这一创新, 麒麟970将为AI技术领域带来更多可能性, 同时也为消费者带来前所未有的AI体验.
除了AI方面的创新, 麒麟970的通信和拍照性能也同样领先. 通信方面, 麒麟970率先商用双卡双4G双VoLTE, 提供双卡一致的高清语音和视频通话体验; 使用4*4MIMO, 5CC CA及256QAM等多种先进技术, 将碎片化的频谱聚合成为最大带宽, 聚合峰值能力最高可达到1.2Gbps的下载速率, 再次刷新了移动互联网联接的最快速度. 在高速运行的高铁上, 麒麟970能让手机用户享受 '打得出, 接得通, 不掉话' 的优质语音通话和更高质量的下载速率.
同时, 麒麟970采用全新设计的双摄ISP, 通过与AI技术相结合, 在拍照方面实现全新突破. 在保持传统黑白融合拍照优势的基础上, 麒麟970还支持AI场景识别, 人脸追焦, 智能运动场景检测等, 在运动抓拍, 夜景拍照等方面进行了系统的优化, 拍照效果获得巨大提升.
最新调查数据显示, AI芯片是Mate 10用户最看中的卖点. 麒麟970强大的芯片性能和实用性的AI体验给Mate 10用户带来了极大的购买吸引力. 目前, 麒麟970已经应用于华为Mate 10系列旗舰机上, 消费者可以亲自感受AI慧眼拍照, AI随行翻译, AI降噪, AI语音助手等人工智能应用带来的新体验.
据了解, 中国好设计评选活动是由中国创新设计产业战略联盟和中国⼯程科技知识中⼼共同主办, 由全国人大常委会副委员长路甬祥院⼠发起, 中国工程院原常务副院长潘云鹤院⼠领衔, 依托中国⼯程院国家⾼端智库, 打造的中国创新设计领域的权威设计奖项, 在业内极具含金量.
2.最受尊敬企业|紫光集团张亚东: 肩负使命, 砥砺前行;
张亚东/文
尊敬的各位领导老师, 尊敬的企业家和来宾: 你们好!
今天我代表紫光集团来这里领 '2016-2017年度中国最受尊敬企业' 的荣誉, 非常喜悦.
在这里给各位嘉宾汇报一下什么是紫光.
回首过去, 紫光成立了30年, 1988年成立. 我只想说, 成立了30年, '八千里路云和月' , '凤凰涅盘, 浴火重生' , 紫光是清华大学的下属公司, 1999年剥离, 紫光股份(71.710, 3.67, 5.39%)上市, 2009年混改——我们真正的发展是从2009年开始的. 2013年, 我们启动了对手机芯片企业展讯的收购——这是我们的桥头堡项目, 2015年完成了新华三的收购, 2016年武汉长江存储动工, 2017年和因特尔合作项目全面开展. 我们用了七年的时间, 投资花了170亿美金, 布局了今天的紫光产业. 到今天为止, 资产达到了2000亿, 员工达到3.7万人, 有4家上市公司, 销售收入达到450亿, 而在2009年 (八年前) , 紫光资产规模只有13亿, 销售收入只有4亿.
紫光是以什么样的方式用7年的时间取得了今天这样的业绩? 我们自己的总结是: '一个定位' , 从芯到云的世界级高科技产业集团; '两条路径' , 自主创新和国际合作双轮驱动, 这几年大规模开展了与国际巨头之间的技术合作, 市场合作, 渠道合作, 也完成了一些收购活动; 企业内部秉承 '三个结合' , 企业战略和国家战略结合, 国有身份与市场机制结合, 本土团队和国际人才结合. 紫光发展更多地是内生发展和外延的发展双轮驱动, 在这样一个最好的时机获得快速的成长, 尤其是在市场机制的下, 一个企业能够传承下去是需要市场机制在背后的, 这个市场机制, 我们理解就是决策机制, 用人机制, 激励机制. 走到今天, 我们有自己的优势: 国家战略, 国有控股, 市场机制和高校资源.
今天站在这里, 我想说, 我们取得了这个成绩, 但此时此刻, 很多事情才刚刚开始. 我们最想说的是珍惜这个伟大的时代. 我们现在从事的是投资最重的芯片半导体产业. 跟大家讲一个数据, 全球半导体的市场规模是4000亿美金, 其中三分之二的市场需求来自中国, 每年进口半导体芯片量2600亿美金, 每年进口石油量是2100亿美金, 远超过石油的进口量. 我们自己生产的只有130亿美金, 而且都是低端产品. 每年进口花费人民币1.8万亿元. 这样的情况下, 紫光作出的战略选择和战略定位, 是基于我们对这个时代, 这个国家的认识: 我们有庞大的本土市场——刚才讲了每年消耗全球产量60%以上; 我们每年有75万亿的增量; 巨大的本土人才——改革开放40年, 除了经济上取得了巨大的成长, 也为中国经济发展积累了广大的科技人才; 积累了很多的优秀企业家人才和本土强大的资本市场.
半导体行业最大的特点是技术密集, 资本密集, 人才密集, 当然还有一条: 竞争惨烈. 紫光布局芯云产业, 芯片板块在设计领域有展讯国芯, 生产基地有武汉存储, 南京和成都的存储基地, 云网板块是紫光股份.
长江存储10亿美元打造的国家存储芯片, 是国内第一颗自主知识产权的存储芯片, 每年进口的2300亿其中560亿美金是存储芯片, 这之前没有一颗是国产的. 紫光下属的长江存储用了三年的时间研发了32层64G的存储芯片. 展锐手机芯片每年出货量7亿套, 占全球市场27%. 电子身份证, 金融卡, sim卡, 紫光同创是国内唯一千万门级的芯片. 云网板块, 安全硬件市场, IT服务世界市场, 服务器市场, 存储市场, 都是国内占有率第一的. 我们用七年的时间打造了紫光的今天, 为紫光未来的发展奠定了坚实的基础.
展望未来, 今天的主题是最好的结论—— '使命引领未来' , 紫光还有一句话, 梦想改变世界. 我们将继续坚持我们的愿景, 坚持我们的战略, 坚持从芯到云的产业目标. 受人尊重是需要付出努力的, 是需要承担责任的, 是需要作出贡献的, 对内是要客户满意, 员工满意, 股东满意, 对外还要社会满意, 社会认可. 而且我们从事的行业是面对着强大的国际竞争力, 紫光今天获得受尊敬企业的殊荣, 我们尊重更多在科技砥砺前行的企业. 这是艰难的道路, 作为紫光人, 我只想说肩负使命, 砥砺前行, '一山放过一山拦' , '不破楼兰终不还' .
谢谢!
(作者系紫光集团总裁, 根据作者在11月28日举办的2016-2017年度中国最受尊敬企业年会《使命引领未来》活动上的演讲整理, 未经本人审阅. ) 经济观察网
3.迈瑞微发布多款指纹模块新品, 光学指纹技术更被看好;
(集微网/文 邓文标) 指纹识别芯片行业经过两年的快速成长, 已经成为智能手机的主流标配, 市场渗透率也已超过5成. 然而, 一直以来指纹识别技术, 就没有停止过破解与反破解的博弈, 在了解了指纹识别产品的工作原理和识别算法后, 总能找到对应的破解条件.
'通过贴膜手段, 就能实现了对智能手机的指纹破解. ' 苏州迈瑞微电子有限公司董事长, 首席技术官李扬渊日前表示, 指纹芯片行业由FBI主导, 在早期设计指纹芯片算法技术路线的时候, 首先考虑就是规避安全风险. 目前, 市面上已经量产的指纹识别芯片都是可以在一定条件下被破解的. 任何一款商用软件 (包括ios, windows, android) , 都可能在用户使用过程中发现问题, 通常通过向用户推送补丁来解决.
安全价值高于安全成本
那么面对指纹识别行业已经存在的问题, 又该如何应对? 李扬渊在 '安全指纹 物联生活——迈瑞微安全指纹技术发布会' 上称, 一方面先于恶意攻击者发现问题, 另一方面也能够督促业界修正问题, 避免问题的进一步扩散. 这也就是企业研究安全的价值, 不在于安全的成本, 而是研究攻破安全行业的成本.
苏州迈瑞微电子有限公司董事长, 首席技术官李扬渊
李扬渊进一步表示, 目前迈瑞微正通过独家算法层面优化, 可以避免这种问题. '做指纹识别有两个关键要素, 一是安全, 另一个是质量. ' 在活动现场, 迈瑞微重点发布了三个嵌入式指纹模块产品系列, 分别是Microarray ECS 120, ECS 160和Microarray ECS 256. 其中Microarray ECS256, 尺寸达到256×360, 面向安防业, 符合身份证规格; 而面向智能门锁等物联网安防应用的Microarray ECS120和ECS160系列则实现了各种系统配置的兼容性, 更好的做到了物联网时代下的结构设计一体化.
在技术优势上, 这款嵌入式指纹模块具有无环抗静电, 陶瓷抗刀划, 算法抗攻击, 国密级安全处理器, 低功耗蓝牙, 最小尺寸(PCBA 18mm x 18mm), 内置ID2, 携手阿里智家等特点. 李扬渊表示, 从基本配置, 安全配置到无线配置, 新产品具备了结构向后兼容, 高可靠性, 高安全性的性能优势, 将助力终端厂商持续升级产品.
可见在智能手机市场, 迈瑞微也在开拓IoT市场, 李扬渊称之为 '两条腿走路' . 李扬渊称, 在IoT领域, 迈瑞微有两个角色, 第一个我们作为传感器IC商的一个角色, 是为传感器的标准和指纹识别算法提供相应的建议. 第二块, 我们也是指纹模块制造商的一个角色. 迈瑞微把指纹模块做不同的等级提升, 来解决信息安全问题, 而锁厂继续解决传统所需要的物理强健, 也就是物理3C的问题, 这个是一个比较符合那个各方的技术长处的. 李扬渊强调, 指纹芯片行业安全和很多产业不一样, 很多产业它是上到下一层层分级, 每层设立标准即可, 而安全是每个环节相互扣起来, 严格的扣合成一条链条. 这个链条工作交由终端厂商来做是通通不现实, 应该有一组企业在后台把事情全部解决, 交给终端厂商一个最简单的安装标准, 这是最好的产业解决办法.
屏下指纹识别看好光学指纹方案
正在两路并进的迈瑞微, 主力市场显然还是以手机市场为主, 而在手机指纹识别技术应用中, 迈瑞微亦在切入下一代屏下指纹识别技术.
'迈瑞微在屏下指纹的超声波跟光学方案都在正常进展当中, 光学方案按照我对这些在产业实际的研发进度的估计, 除非有人想拿红外线的来冲动一把. ' 李扬渊表示, 红外采集指纹有一个本质缺陷, 就是我们用红外反射可见光透过油墨给画个图案, 再加上我们现在都看到了好多家的算法有这样的缺陷, 画个图案就把它破解了, 搞不好会让屏下指纹被轻易破解.
当然如果用可见光来做, 这事确实非常困难, 这和OLED的的结构有关. 有厂商在OLED上开口, 造成降低分辨率, 可能为了装指纹也许不贵, 可OLED的成本价值就相对贵很多.
李扬渊透露, 光学的难点是OLED保持不动, 而超声波的成本是材料, 高通超声波方案目前也卡在材料上面. 超声波材料有两种, 一种是高温一种低温, 低温的来说太低温了, 大概一百多还能活, 所以消费电子还凑合, 工业不可能; 而高温材料要比其他自身温度高, 所以超声波的正常设计其实在探索中.
不过, 目前从市场应用进展来看, 屏下指纹技术将2018年将大概率实现移动终端导入量产, 实现商用, 但究竟是光学指纹技术还是超声波方案胜出, 终究还要看市场产品的反馈和用户的声音.
4.在人工智能大战中 芯片或成美国与中国竞争王牌
图: 中国将于2030年在人工智能领域赶超美国
凤凰科技讯 据investors北京时间11月28日报道, 在使人工智能技术走出实验室, 进入实际应用方面, 美国拥有令人羡慕的领先优势. 使美国拥有这一优势的是Alphabet, Facebook和苹果等公司.
但中国政府和科技精英计划2030年在人工智能领域超越美国.
在人工智能领域, 中国有诸多优势. 百度, 阿里巴巴和腾讯等巨头不但在人工智能研究方面投入巨资, 还在全球招聘顶级人才.
中国人口众多, 将有大量的数据供训练人工智能系统使用, 因此, 认为中国将在开发计算机算法方面取得突破是合理的.
但中国也有一大软肋: 在生产高端芯片方面落后于美国的半导体产业. 中国公司主要向英伟达采购人工智能芯片. 英特尔也在大力挺进人工智能领域.
Real World Insights芯片产业咨询服务负责人大卫·坎特 (David Kanter) 说, '大多数人工智能芯片是由美国公司开发的, 中国在人工智能芯片领域要赶超美国还需要相当长时间. '
瑞银预测, 人工智能芯片市场规模将由2016年的60亿美元增长至2021年的350亿美元. 但人工智能不止是芯片销售.
人工智能技术将给经济带来变革. 人工智能一直被称作 '赢者通吃' 的技术, 意味着获得优势的公司和国家的优势会永远享有优势.
俄罗斯总统普京曾表示, 在人工智能领域取得领先地位的国家, 将在全球事务中获得优势, '人工智能是未来, 不仅对俄罗斯如此, 对整个人类都是如此. 成为人工智能领域领头羊的国家, 将成为全世界的主宰者' .
普京的问题是: 虽然其军用电子产品是一流的, 但俄罗斯没有高端商品化芯片.
所有人工智能软件都离不开强大的计算能力. 人工智能大战的一个方面是为数据中心, 自动驾驶汽车, 机器人, 智能手机, 无人机和其他设备开发人工智能芯片.
芯片设备厂商Applied Materials首席执行官加里·迪克森 (Gary Dickerson) 在接受采访时说, '人工智能架构领头羊大战是我们这一生遇到最大的争夺战. 他说, 面向人工智能软件的专用芯片即将问世. '
目前, 在创办人工智能公司和商业部署方面, 美国走在前列. 美国财富500强公司在推动人工智能工具进入金融, 医疗保健, 能源, 农业, 网络安全等领域.
苹果, Alphabet, Facebook和微软等公司在将人工智能技术用于语音识别, 互联网搜索和图片分类方面取得了进展, 亚马逊的人工智能技术被应用在云计算服务和智能音箱领域.
中国在人工智能领域的崛起
中国计划在人工智能领域赶超美国.
市场研究公司Gartner高性能计算分析师齐拉格·迪凯特 (Chirag Dekate) 说, '中国计划打一场持久战. 美国在软件和硬件领域都在推动人工智能创新, 在人工智能早期应用方面, 美国走在其他任何国家和地区前边. 但中国将人工智能竞争看作是一场马拉松. '
中国政府今年7月公布了三步走的人工智能发展战略, 计划2030年成为全球人工智能领域领头羊.
人才是中国人工智能战略的关键. 中国研究机构发表人工智能论文的速度更快, 机器人等领域的专利数量在快速增加, 中国互联网公司纷纷在硅谷设立人工智能研究部门. 百度等中国公司还通过高薪吸引全球顶级人工智能人才的加盟.
中国急需在2030年前开发出高端人工智能芯片. 淡马锡旗下Vertex在一份有关中国的报告中称, '计算能力是人工智能的基础元素之一, 具有战略重要性. 对核心技术供应链的控制, 可能强化中国未来部署人工智能系统的能力. '
美国芯片厂商的人工智能策略
就在数年前, 人工智能研究项目还要求把数以百计的计算机组成网络, 运行复杂的软件. 市场研究公司CBI Insights在报告中称, 人工智能普及的一个关键是新一波人工智能芯片.
英伟达已经成为人工智能芯片领域的早期领头羊. 英伟达的优势是, 强大的 '并行处理能力' , 使得其PC显卡芯片能运行人工智能软件.
百度是英伟达在自动驾驶汽车领域的合作伙伴. 英伟达9月份表示, 阿里巴巴和腾讯将在数据中心中使用其人工智能芯片.
英特尔也在人工智能领域完成了数起收购交易. 英特尔称, 它在与Facebook合作, 开发用于云计算服务的人工智能芯片.
在美国, 开发人工智能芯片的不仅仅只是传统半导体公司. 谷歌的策略是融合软件和芯片技术, 其TensorFlow数据中心软件运行在自家 'TPU' 芯片上.
苹果iPhone X配置其采用人工智能技术的A11仿生芯片, 支持人脸识别技术. 分析师称, A11仿生芯片只是苹果进军人工智能芯片领域的起点.
美国政府保护高端芯片技术
美国政府对保护高端芯片技术一直相当警惕.
特朗普政府今年9月以国家安全为由叫停中资机构收购Lattice半导体公司. Lattice的可编程软件技术可以用来开发人工智能芯片.
奥巴马政府2015年下令禁止英特尔, 英伟达和AMD向中国销售高端计算机芯片.
中国科学家则在1年后推出了世界上运算速度最快的超级计算机神威太湖之光. 一些观察人士把神威太湖之光看成是中国在人工智能芯片领域有竞争力的一个信号.
中国大力投资人工智能
中国距离生产面向大众市场的人工智能芯片还很遥远. 一家名为寒武纪科技的人工智能芯片创业公司吸引了阿里巴巴, 联想资本和科大讯飞的投资; Vertex是创业公司地平线机器人的投资者.
华为也有自己的人工智能项目.
在大举进军人工智能领域的同时, 中国还计划对半导体产业投入巨资. 据美国政府估计, 中国已经对一个芯片产业项目投入200亿美元, 投资总额可能高达1500亿美元.
中国需要大多数高端芯片仍然需要向外国供应商采购. 英特尔, AMD和ARM是微处理器技术领域的霸主.
高盛在9月份发布的人工智能报告中称, '中国建立本土半导体产业的进程一直进展缓慢, 我们预计, 随着时间推移, 中国在芯片领域对外国的依赖程度将会降低. '
有媒体报道称, 谷歌有兴趣向中国科技公司推广其TensorFlow人工智能软件工具, 不过目前尚不清楚它们之间的谈判是否涉及谷歌的人工智能芯片.
CBI Insights称, 人工智能芯片创业公司获得的风险投资也在激增. 虽然英伟达显卡芯片获得了早期领先优势, 人工智能创业公司则白手起家地开发能运行人工智能软件的芯片, 其中包括英国Graphcore, KnuEdge和Cerebras Systems.