集微网消息, '21世纪什么最重要, 是人才! '
在高度信息化的大环境下, 对人才能力的要求也越来越高, 尤其在高科技领域的核心人才, 更是全球最稀缺的资源, 在芯片领域更是如此!
日系厂商进入挖角模式
据外媒报导, 随着内存芯片需求的增加, 东芝正努力招聘和留住半导体工程师. 报导指出, 东芝规划中的两座新厂需要超过1千名的工程师.
根据人力中介机构Recruit Career的统计, 日本半导体业每100位求职者就有256个职缺可供挑选, 超越所有产业的平均值, 远高于2014年1月的52个职缺.
2017年12月, 日本的《SPA》杂志曾发表了题为「中国爆买日本人」的报导, 报道中关注了一些知名科技企业暗中挖角.
该报导以在日本设分公司的大陆通信设备巨头华为为例, 指该公司刊登的征聘广告相当引人瞩目, 要以月薪40万日元征聘刚踏出校门的工程科系毕业生, 这比日本任何一家著名科技品牌公司所给的薪资 , 还高出一倍.
而华为的例子只不过是冰山的一角, 因为还有比华为出手更阔绰的陆资公司. 根据猎头公司的说法, 制造汽车电池以及开发单轨铁路技术的大陆比亚迪 (BYD) 在日本挖角, 要把日本工程师请到广州去. 除了开价年薪3,000万日元以外, 该公司还提供极具吸引力的住房津贴, 专用司机以及翻译人员等.
因此, 可以看到除了瑞萨电子等日本竞争对手开始以高薪挖角, 替中国国家投资基金兴建内存芯片厂的长江存储科技两个月前(3月12日)在川崎站附近设立办公室向东芝, 富士通, NEC等日企工程师招手.
这篇报导指出, 在美国, 南韩以及台湾, 许多30岁族群的半导体工程师年薪超过1千万日圆.
国内人才争夺战继续
而与此同时, 中国国内对于人才的需求也极为旺盛, 并屡屡开启人才争夺战.
早在去年东芝收购案进行的过程中, 就有某外资猎头公司的负责人透露: '帮企业成功挖来一名优秀技术人员所得的酬金为跳槽者年收入的40%' . 在半导体领域, 技术人员的介绍费有时一人高达1000万日元.
当时文章指出, 在东芝, 紫光集团在背后挖人已经是人尽皆知的事. 技术人员的主要 '买家' 以前是韩国, 现在是中国.
'人才是集成电路产业发展的第一资源, 也是制约我国集成电路产业发展的关键瓶颈. ' 清华大学微电子研究所所长, 国家核高基重大专项组组长魏少军教授介绍, 集成电路是典型的人才密集型产业. 按照2020年我国集成电路产业达到一万亿元产值来算, 至少需要70万名相关人才, 但现在不到30万人, 缺口超过40万人.
'设计是芯片产业核心, 也是我国集成电路产业发展短板. ' 十三五' 期间, 我国预计需要芯片设计人才14万名, 而同期全国高校培养规模约10万名, 算上30%的流失率, 真正进入到这个行业的人才不到7万人, 缺口近半. ' 魏少军教授说, 人才供给不足, 造成企业招人十分困难, 人力成本大幅上升.
除了数量紧缺, 人才质量 '不对口' 问题, 也让很多企业苦恼.
紫光集团旗下的长江存储公司正利用政府资金在湖北省武汉市建设投资超过2万亿日元的大型存储器工厂. 紫光集团相关人员表示, 该工厂要想顺利启动, '至少需要确保数千名技术人员' .
半导体产业的有效招聘倍率在3年内从0.5倍提高至1.5倍. '随着日本国内企业的裁员告一段落, 今后招聘将日趋困难' , 日本人才中介公司Recruit Career表示.
产业爆发, 人才需求旺
而在各大厂商高薪挖掘背后, 隐藏的则是整个产业的爆发式发展!
IHS Markit指出, 内存IC是成长最为强劲的产业类别, 2017年增长60.8%. DRAM, NAND双双创下10年来最高增长纪录, 销售额分别年增76.7%, 46.6%.
根据中国海关总署的统计, 2017年集成电路(IC)进口金额年增14.6%至2,601.43089亿美元, 金额高于各进口商品之冠, 远胜原油的1,623.28434亿美元.
2018年4月美国半导体暨电子元件制造业就业人数报36.96万, 创2016年5月以来新高, 连续第3个月呈现扩增; 2017年1, 2月均报35.97万, 创1985年开始统计以来最低纪录.
美光科技执行长Sanjay Mehrotra 3月22日在财报电话会议上表示, 因应供给吃紧, 美光计划在新加坡扩产, 预计2019年10-12月将可投产. 此外, 美光也将扩大日本广岛厂规模, 预计2019年初即可投产.
必须先打赢人才争夺战
而想要在整个半导体产业爆发式增长的情况下获胜, 就必然离不开人才的支持.
要想快速取得突破, 第一是直接并购, 第二就是人才引进. 紫光多次海内外并购失败的案例足以证明, 并购的道路是行不通的, 这其中有各种势力暗中阻挠, 忌惮我国科技实力的快速进步. 这样一来, 我们只能寄希望于人才引进和培养上了, 因为人才在产业发展中起到的作用实在是太大了.
最近, 中兴禁售事件再一次告诉我们, 虽然我国的集成电路规模世界第一, 但是无论是在技术上, 还是在自给率上, 都存在着很大的差距. 稍有不慎就会受制于人!
半导体产业作为技术密集型产业, 想要快速缩小与国外先进水平的差距, 第一步赢得人才才是重中之重, 才能实现半导体产业的强国目标! (校对/范蓉)
2.射频器件: 仰给于人的手机尴尬;
手机的射频器件, 好比部队的无线电兵, 通信全靠它.
中国是世界最大的手机生产国, 但造不了高端的手机射频器件. 这需要材料, 工艺和设计经验的踏实积累.
高端射频芯片缺少国货
一块手机的主板上, 1/3的空间是射频电路.
声音要传到千里之外, 得先转化成高频的射电波. 信息编码成一秒钟几十亿波峰的正弦电波, 对方手机接收和还原, 纹丝不乱. 这就是射频器件的本事. 射频器件的核心部件是功率放大器芯片, 也叫射频芯片, 4G手机一般会用4到5颗.
'我们好比是修高速公路的, 路修得越宽, 越平直, 车跑得越多, 越快. ' 专业设计射频芯片的Vanchip公司工程师王利明说.
'手机发展趋势是更轻薄, 功耗更小, 频段更多, 带宽更大, 这就向射频芯片提出了挑战. ' 王利明说, '射频芯片将数字信号转化成电磁波, 4G手机要支持十几个频段, 信息带宽几十兆. 信号不能受干扰, 这很难. '
2018年, 射频芯片市场150亿美元; 高端市场基本没有国货, 被Skyworks, Qorvo和 博通3家垄断, 高通也占一席之地.
'多年以来, 这几家的产品已经很有口碑, 性能很稳定. 所以大手机公司比如苹果, 华为和三星等等, 基本都用它们的. ' 王利明说.
国货的买家多为小品牌手机, 且国货多为2G, 3G芯片; 4G射频芯片基本都是洋货.
射频芯片的电路设计是玄妙的艺术
高频电波的信号很脆弱, 在复杂的电磁环境里, 保持信号的清晰稳定, 有赖于各环节的抗干扰性. 设计这种电路, 是一门尚未完全找到规律的艺术.
比如说, 有瑕疵的射频芯片像扩音喇叭一样, 会发出尖利的无用信号. 排查故障是非常麻烦的.
射频电路怕噪声干扰, 但引入噪声的可能性太多了——电源, 邻近电路, 耦合, 发热, 自身元件……
不合理的建模, 生产出来的电路, 一个和另一个的效果天差地别.
而从图纸变为实际电路, 更需要设计师的丰富经验. 何种布局, 如何抵消各元件的不良影响, 兼容不理想的元件, 设计师都要有办法. 引入新元件, 小了不起作用, 大了又产生新的干扰. 元件用多了, 功耗又会增大……
设计师在考虑 '要不要给反馈环串联一个小电阻来缓冲? ' '是否改一下地线引脚以屏蔽噪声? ' 这类问题时, 往往没有现成答案, 靠经验和试错. 试探着稳定电路, 好像把鸡蛋立在鸭蛋上, 常凭感觉.
射频芯片属于模拟电路, 跟处理 '1' 和 '0' 的数字电路不同. 数字电路设计类似于编程, 有成熟的模块和自动化工具; 而设计模拟电路, 要面对的是复杂未知的自然世界.
电子创新网创始人张国斌说: '数字电路领域更多需要市场反应速度, 国内有不少做得好的公司, 但设计和生产射频器件, 需要各种基础科学知识, 经验积累和制造是关键, '弯道超车' 几乎不可能. '
小小滤波器, 中国造不好
射频器件的另一个关键元件——滤波器, 国内外差距更大. 手机使用的高端滤波器, 几十亿美元的市场, 完全归属Qorvo等国外射频器件巨头.
滤波器可去除目标频段以外的信号, 是很基础的电路器件. 4G手机用的是更精准和昂贵的滤波器, 一台手机要装10来个. 这种高端滤波器基于压电效应原理, 引入声波来工作; 它的基底和涂层采用一些新材料 (其中一些用在最好的军用雷达上) , 加工精度要很高, 涉及到薄膜沉积和微机械工艺.
滤波器频段边缘越 '陡峭' , 越能避免邻近频段的信号干扰. '比如带通滤波器就像一扇门, 高端产品的门框可以很好, 将杂乱信号滤得很干净. ' 张国斌说, '在性能指标上如中心频率, 截止频率, 线性度, 灵敏度等方面我们比别人落后, 一时还赶不上去. '
基础元器件的差距不止这一个. 张国斌举了个例子: 射频电路都有振荡器, 它需要一个高精度晶体振荡器, 高频信号需要倍频信号, 若晶体振荡器的频率精度不够, 则多次倍增后信号就会差到不能用. 而最精准的晶体振荡器, 多数产自海外.
材料是绕不过去的坎
所有的高端元件, 都与高性能材料有关.
张国斌说, 射频电路需要高电子迁移率, 这方面砷化镓和硅锗等化合物半导体表现要比硅材料好很多. 虽然我们国家在上世纪60年代就开始了化合物半导体基础材料研发, 但商业化上材料的一致性, 电性能均匀性还不理想, 这方面有很多核心知识需要自己去摸索, 是我们的短板.
'比如半导体材料的掺杂比例不同, 性能差别很大. 就好像做蛋糕放鸡蛋, 鸡蛋的比例决定蛋糕松软程度. 该放多少? 别人不告诉你. 你也不可能凭着撞大运就成功. '
张国斌说, 半导体材料的实验, 周期很长, 不是一两年就能做出成绩. '我国在这方面有不少学校在研究, 做得也不错, 但有些材料量产化还不行. '
另外, 高端射频器件使用新材料, 也需要设计者熟悉相应的特殊工艺和封装. 没有创新的工艺, 即使采用新材料, 良品率也会差得多.
因此, 国内的射频芯片设计公司都是找代工厂. 而国外几家巨头都有自己的晶圆厂, 不会把看家的秘密拿到别人的工厂. (记者 高 博) 新华社
3.晶圆级光芯片公司 '鲲游光电' 完成新一轮融资;
投资界5月7日消息, 专注于晶圆级光芯片公司鲲游光电宣布完成A2轮融资, 本轮由元璟资本, 华登国际以及中科院旗下基金中科创星共同投资. 鲲游光电此前已获得舜宇光学, 昆仲资本, 晨晖创投, 中恒星光等若干轮融资.
鲲游光电成立于2016年, 是一家专注于晶圆级光芯片的研发与应用的高科技企业, 致力于探索通过半导体工艺与光学工艺的融合, 以半导体晶圆思路设计, 制成纳米级, 低成本的光学芯片.
据了解, 鲲游光电具备完整的设计, 制版, 规模生产, 检测闭环, 在眼下市场火热的3D成像与无人驾驶, AR/MR显示, 5G光通讯链路, 医学影像, 航空军工和自动安防等领域将发挥重要技术作用.
团队方面, 鲲游光电核心研发团队及管理层来自斯坦福大学, 罗切斯特大学, 剑桥大学, 浙江大学等光电院所的教授, 博士;前微软, 美国国家航空航天局, 富通光纤, 索雷柏, 麦肯锡等国际企业高管.
目前, 鲲游光电第I期产线将于今年5月份完成, 届时将实现规模量产衍射光学芯片DOE, 光场显示光波导, 高速光通讯链路等晶圆级光芯片产品. 作为极为交叉的前沿领域, 通过本轮融资, 公司构筑了光学, 半导体, 中科院, 知名风险投资基金等完善的机构网络, 协作布局逐步完善.
元璟资本合伙人, 光电子博士刘毅然认为, 光学芯片的晶圆级制成, 使得一直以来束之高阁的光子技术进入消费领域, 并将引发短期到长期一系列的增量场景需求. 可以预见, 未来三年, 以深度传感, AR, 无人驾驶三项需求为代表的机器视觉的消费级应用将率先发展;中长期来看, 光子必将逐步渗透到运算环节, 引发更深远的机器智能应用的变革.
华登国际合伙人, 多年半导体从业经历的王林表示, 伴随摩尔定律走向极限, 半导体集成电路的发展正画出一条完美的 'S曲线' 逼近天花板. '集成光' 取代 '集成电' 将是一场不可逆的变革. 回溯半导体芯片的发展历程, '纳米尺度' 与 '规模性低成本' 是集成电路技术的两大特征. 与之类似, 晶圆级光学使得光学可以在精度提高一个数量级的同时将成本下降一个数量级, 进而使得光芯片的商业价值成为可能. 投资界
4.从中科院到思朗科技: 中国超高性能芯片的诞生之路;
5G到来的进程正在加速.
目前, 5G正处于标准确定的关键阶段, 今年6月, 国际标准组织3GPP即将完成5G第一版本国际标准. 同时政策利好也不间断, 4月24日, 发改委, 财政部发布通知, 将降低5G公众移动通信系统频率占用费标准……
5G技术不仅能支持包括汽车在内的各类机器人(20.11 +3.93%,诊股)顺畅地互联互通, 也将是智能手机, 智能家居, 人工智能, 大数据及云计算等多个领域实现 '质' 的升级的基础技术.
面对这股迎面而来的5G浪潮, 中国的芯片行业准备好了吗? 虽然道阻且长, 但以华为海思为代表的中国智造依然让人期待. 目前在基带领域, 华为海思是唯一可与高通相比的中国公司, 这是华为30多年来各种要素积累的结果, 也非一蹴而就.
而在创业公司层面, 也有一家公司显得尤为特别: 脱胎于中科院自动化研究所, 原国家专用集成电路设计工程技术研究中心 (1992年组建) 的思朗科技, 由该中心原主任, 原中科院自动化所所长王东琳博士带队, 已经研制出高性能领域微处理器MaPU, MaPU首次实现了代数算法级全局优化且高度可编程, 已于2015年流片成功.
MaPU不仅完全可以实现国际巨头的可编程处理器的性能, 而且功耗比可媲美ASIC. 基于MaPU, 思朗科技进一步研制出了三大领域处理器: 面向5G通信领域的UCP, 面向多媒体领域的UMP, 以及面向超算领域的HPP. 同时, 还配备了AI领域处理器: 深度神经网络引擎NNE.
近日, 在中科院自动化所, 投资界采访到了思朗科技创始人兼首席科学家王东琳. 王东琳在国际上最早提出代数算法级 '全局优化计算' 架构, 基于此架构设计的MaPU在计算能力和性能功耗比方面具有国际领先水平.
思朗科技创始人兼首席科学家王东琳
高性能领域微处理器MaPU
王东琳介绍, MaPU最大的特点是计算能力强, 功耗低.
当前, 市面常用的处理器有几类, 一类是可编程的处理器, 比如英特尔, TI的处理器, 因为可编程, 适应性非常广. 但是当执行一个数学算法的时候, 它的运算器的利用率一般在15%左右, 高的能到20%. TI的处理器, 运算器利用率最高也仅可以到40-50%. 就是说这些处理器空有那么高的频率, 空有这么多资源, 但它的执行效率不高.
还有一种是不用编程的ASIC方案, 它用硬件把算法流程和对算法的控制都已经写好了. 这种实际上就是算法的加速器, 因此执行效率会非常高, 几乎可以接近100%.
很明显, 可编程处理器和ASIC之间在功耗上有着巨大的差别. ASIC的问题是, 效率高, 但是算法不可变, 算法只要变化一点, 这个芯片就不能用了.
而MaPU既可以做到接近ASIC的效率 (计算资源利用率可以达到90%以上) , 同时也高度可编程, 兼具两者的优势.
以超算芯片为例, MaPU的性能功耗比全球第一
在王东琳看来, 当前主流可编程处理器的核心问题在于它是传统体系结构, 指令层次低并试图在运行时刻通过乱序多发射等技术尽可能实现局部并行执行. 这造成了芯片中计算资源利用率不高, 数据IO量大, 动态功耗大, 整体性能功耗比不高, 已经不适应当今社会对微处理器巨大计算能力以及极低功耗的双重渴求. 如果能从应用算法整体来考量时间及空间等不同维度并行特性, 并利用这些并行特性来进行整体性优化整理, 其内核中的运算器的使用率将获得大幅提高. 于是王东琳和他的团队经过精密的测算和试验, 提出代数算法级全局优化的解决方案.
'一条指令, 就可以实现一个代数算法, 所以叫做代数指令. 传统架构的指令集都是算术运算级的指令. ' 王东琳介绍说, MaPU将其升级为代数级算法指令, 'MaPU通过代数指令软流水线来零延时动态重构 (与算法相适应的) 硬件架构, 达到与ASIC基本相同的算法架构, 实现整个算法的全局优化执行过程. '
简而言之, MaPU既能支持应用算法级全局优化, 又能通过高度可重构的计算架构与存储体系在软件层面实现的这点, 可灵活适应领域 (5G通信, 多媒体, 超算或人工智能) 内各种算法, 可以说MaPU集合了ASIC, FPGA, CPU的优势, 是几乎可以与ASIC的性能功耗比相媲美的 '软ASIC. '
'MaPU-代数运算微处理器, 在并行代数运算, 并行存储体系指令系统和硬件架构方面产生重大原始性创新, 将微处理器硬件支撑从标量/超标量运算提升至代数运算层次, 数量级地提升计算密集型领域微处理器能效比. ' 王东琳如此总结.
那么, 具体的性能以及功耗比指标如何, 王东琳给出了一组直观的对比数据:
以极光H1.0超算芯片为例, 芯片内部集成32个HPP处理核, 双精度浮点处理能力将达到4,659GFLOPS@64, 经评估功耗仅为40W左右, 性能功耗比达到 116GFLOPs@64/W, 为全球第一.
因此, MaPU应用量产之后, 它独创的架构优势将有望使我国在微处理器架构上实现重大突破, 在同等能耗比下释放巨大计算能力, 引领中国电子行业的自主创新发展.
对此, 中科院院长白春礼在今年3月曾在媒体表示: '在高科技产品研发方面, 中科院即将发布一款具有完全自主知识产权的微处理器——MaPU代数处理器, 达到国际领先水平. 相信MaPU系列处理器问世以后, 将在世界计算机, 通信等领域以及广大消费电子市场产品中大放异彩. '
'MaPU的三个孩子'
在MaPU的基础上, 思朗科技进一步研制出了三款性能强大的领域处理器: 5G通信领域处理器UCP, 多媒体领域处理器UMP, 以及超算领域处理器HPP.
UCP: 全球首次彻底实现软件定义无线电.
UCP是MaPU针对移动通信增强的通用通信处理器是5G宏基站基站处理器的芯片内核, UCP内核每秒可以完成5.8G定点复数FFT, 每秒可以完成55GBPS的LDPC编码以及2.5GBPS译码. 根据初步测算, 一颗含有二十个UCP内核的基带处理器就可以满足64天线5G宏基站全部基带处理需求.
'如果使用FPGS搭建5G系统, 则需要多片互联才能实现系统解决方案, 而基于FPGA的电路系统主频一般<400-600MHz, 片间互联总线带宽受限, 运算能力受限, 这将成为实现5G系统的瓶颈. ' 王东琳说.
目前UCP内核是国际领先的在可接受代价下实现全软件定义5G无线传输基带处理系统的处理器内核, 王东琳将UCP定义为 '移动通信领域彻底实现基带处理的软件定义无线电. '
除了基站设备制造商以外, UCP内核还可以提供给5G终端制造商. 由于5G标准的原因, 所有终端都要重新嵌入适应5G算法的基带内核 (原有的基带内核或者DSP内核无法应对5G下行接收和上行发送时的大运算量) , 这也是UCP内核的机会. 多合一无线通信设备, 各领域宽带自组网终端也都是UCP通过全软件定义无线电技术施展能力的空间.
UMP: 依靠它智能手机, 智能电视都可在线升级视听体验, 并可为高清摄影, 摄像等应用提供超级引擎.
UMP是MaPU的第二个 '孩子' , 面向智能手机, 智能电视的多媒体微处理器内核.
UMP在MaPU基本架构基础上发明了更高效的并行处理架构, 使得各类视频处理运算的性能功耗比与ASIC相媲美, 某些方面甚至胜出, 同时还保持了高度可编程特性.
'这种特点可以使家用电视随着电视厂家视音频处理算法演进在线改善视音频体验效果, 这是ASIC电视芯片无法比拟的. ' 王东琳表示, '同时也可以通过算法和软件改进快速推出新产品. '
4个UMP内核+1个ARM内核构成的超高清电视引擎芯片 (功耗不超过8 瓦) 可以满足4K超高清电视的所有视音频处理以及基于安卓系统电视管理的全部需求, 视听效果可以媲美索尼与三星最高端电视. 14个UMP内核+1个ARM内核构成的超级电视引擎芯片可以满足8K超高清电视所有处理与计算需求.
加上思朗研发的AI领域深度神经网络引擎NNE内核后, 不论是智能电视还是智能手机, 都可以在高清视频, 机器视觉, 人机交互方面实现性能大跃升, 让国产消费电子产品在较低成本下大幅提高用户使用体验. 第一款超级电视引擎芯片将于2018年底完成流片, 并可以开始面向智能电视制造商进行应用推广.
HPP内核超算处理器相较于Intel最新型处理器性能功耗比提高近一个数量级.
目前, MaPU的第三个 '孩子' HPP内核已经是一项比较成熟的产品.
'MaPU通过架构创新获得的核心能力还是高密集度计算. ' 因此, 王东琳一直希望通过MaPU针对通用计算领域增强型内核HPP (高性能处理) 构成超算型微处理器, 满足高端服务器领域的需求.
从而开发了极光H1.0——超级计算类MaPU微处理器 (预计年底完成流片及封测) , 经设计评估极光H1.0的性能功耗比远超国际上其它超算类微处理器, 可以作为超算系统及超级服务器的核心处理器.
王东琳给出了一组数据:
基于HPP内核的超算处理器极光H1.0与Intel最新型Xeon Phi性能相当, 但可16/32/64/128位灵活重构, 性能功耗比提高近一个数量级: 在提供同等64位浮点运算能力时极光H1.0 (2x16个HPP内核) 功耗是40W, Intel Xeon Phi处理器是300W.
NNE: 顶级深度神经网处理
思朗的另一款产品: 加速神经网络引擎NNE 继承并发展了MaPU的 '同心圆存储体系优化模型' , 并针对深度神经网络进行了优化, 优点是针对主流神经网络, 整网吞吐率高, 访存需求及功耗低, 与英伟达深度神经网内核性能相当但效率更高. 思朗的NNE在存储体系和配置深度神经网络时吸收MaPU全局优化思想, 性能功耗比上优势明显.
'NNE可以支持深度学习训练, 特别支持智能推理, 在视频图像识别方面做了专门优化, 在目标检测, 识别, 视频图像结构化方面具有较突出的优势. ' . 王东琳介绍.
一个可期待的应用场景就是智能驾驶, 在这个场景里, UMP可以高速处理多路摄像头图像并提取待识别目标; NNE负责理解判断处理路况, 车况并提供决策及驾驶控制所需要的关键信息; 而UCP负责提供极短时延的车联网通信能力.
甘坐冷板凳, 坚持研发了近10年的科研团队
思朗及其前身团队, 从2009年就开始部署新指令集体系结构的研究, 到研发出完全自主创新的微处理器架构MaPU已经经历了9年艰苦岁月. 研发团队系原国家专用集成电路设计工程技术研究中心的70多位核心科研人员.
2017年二季度开始, 团队开始公司化运作.
王东琳是个有技术信仰的人, 团队伙伴也是这样. 集成电路领域向来人才不足, 人员短缺. 因为做芯片等硬件太苦, 收益又不高, 不少优秀学生毕业后更愿意选择金融和互联网业. 做芯片就需要有工匠精神, 需要顶尖的技术人才愿意沉下心做研发, 并能长期承受住研发成功与否的压力. 思朗科技的研发团队做到了.
基于MaPU的几款增强领域处理器在各自领域各有优势, 实际上也可以组合使用, 从而落地到各种不同的实际场景中: 5G通信, 智能手机, 智能家居, 超算, 智能驾驶, 智慧城市, 机器人和无人机等等.
'摩尔定律不可能永远适用, 芯片性能升级遇到了世界性瓶颈, 这刚好是我们追赶的最佳机遇. ' 王东琳说, '芯片是一个需要耐心的行业, 我们已经做了9年, 基础已经打好, 接下来的重点是到实际应用中去调整, 去优化. ' 投资界
5.布局智能车联前沿技术! 宁波均胜与芯片巨头大唐联手;
继两个月前又一研发中心在知名汽车城德国斯图加特启用后, 全球一流汽车零部件供应商——均胜电子今天又向智能车联领域迈进重要一步.
昨天(5月4日), 均胜电子旗下宁波均胜普瑞智能车联有限公司与大唐集团旗下的辰芯科技有限公司签署战略合作协议, 联手发力汽车智能车联技术, 打造新一代TBOX和V2X车用电子产品. 据称, 通过合作, 均胜参与国家V2X车联网相关标准制定也迈出了实质性的一步.
'均胜与大唐合作, 是在各自领域的资源和竞争优势强强联合, 双方在智能网联汽车行业的市场地位和品牌影响力或将大大提高. ' 中国汽车工程研究院智能汽车首席专家朱西产说.
无人驾驶
所谓V2X, 即车对车的信息交换(英文: vehicle to everything), 被认为是未来智能交通运输系统的关键技术. 而TBOX, 则是Telematics BOX的简称, 是车辆网系统中的一部分, 主要用于后台系统与手机app间的通信.
均胜电子为何要深入该领域呢? 均胜普瑞智能车联副总经理李杰给出了答案——
'在大家比较熟知的车联网领域, 比如汽车导航, 影音娱乐方面, 我们做得非常成熟, 是不少知名汽车厂商特别是大众的一级供应商. 但这只是车联网的一小部分. 将来的车联网应该是一种新型的智能车联系统, 涵盖新一代的TBOX, V2X车用电子产品以及众多app应用等产品. '
'导航, 天气, 定位这些都是基础服务, 其实V2X技术是一种新的出行服务技术. 它是智能出行, 汽车共享和智慧交通的综合技术应用, 由感知层, 通讯层和应用层形成产业链. 这就需要TBOX终端, V2X终端和通讯领域的芯片及模组等产品, 还有云平台和所有的交通终端等共同实现. '
李杰给记者模拟了这样一个均胜智能车联出行技术的应用场景——
假设你现在出门要和一个重要客户进行商业洽谈: 出门前, 你通过手机查看车子的情况, 比如电池电量, 胎压, 预设目的地, 车内温度, 座椅舒适度等. 随后, 通过手机进行身份认证, 无匙进入和启动车子, 或是支付停车费等. 上车以后, 通过语音或手势来控制车内的设备, 如进行收发邮件等办公等商务行为. 行驶过程中, 汽车自动根据路况和实时预警进行路线变更. 当无法依时到达目的地面谈时, 你可以改为车内加密视频会议.
当然, 人与车互联外, V2X技术, 重点是实现了车与车, 车与设施, 以及车与云端的互联. 车与万物间信息交换, 那么听起来实现共享汽车, 所有权转让, 事故数据收集等指日可待了. 同时, V2X技术, 主动安全技术等都是自动驾驶乃至无人驾驶的重要基础.
除了这样人与车互联外, V2X技术重点是实现了车与车, 车与设施, 以及车与云端的互联, 这样实现共享汽车, 所有权转让, 事故数据收集等便指日可待.
事实上, 这家全球一流汽车零部件供应商在三年前就宣称注入重资布局智能驾驶和车联网领域, 以完善现有的业务生态系统. 大唐则在大规模集成电路设计, 车联网, 自组网, 无线通信关键技术等领域有着深厚的积淀.
辰芯科技副总兼总工程师刘迪军称, 辰芯科技在开拓V2X市场的同时, 正参与国家科技重大专项课题项目的申报, 这与均胜电子在车联网领域的积极进取不谋而合. 希望双方合作在中国打造出新型TBOX和V2X车用电子产品, 在产品设计, 研发, 生产, 市场拓展等方面有所突破.
这位集成电路设计领域的科学家在今天的签约仪式上透露, 双方还将通过建立智能网联汽车研发和产业化平台, 共同研发新型车用芯片和终端产品, 逐步探讨在车载北斗, 天通系统, 无线充电等新领域的合作与交流. 浙江在线
6.上海将联合长三角率先推动5G网络先行先试;
东方网记者解敏, 柏可林5月7日报道: 市政府新闻办今天举行市政府新闻发布会, 介绍《全力打响 '上海制造' 品牌加快迈向全球卓越制造基地三年行动计划》相关情况.
在回答记者提问, 长三角一体化进程在加快, 上海在区域产业合作方面, 特别是长三角城市合作方面有哪些具体举措时. 市经信委副主任吴金城表示, 长三角是我们国家重要的先进制造业基地, 工业增加值占全国的1/4以上, 新能源汽车市场份额占全国1/3, 机器人产能占1/2, 集成电路的产业规模达到半壁江山, 信息服务业占到1/3, 高端装备制造水平在全国领先.
面向未来, 长三角提出 '两个长三角' , 产业集群产业长三角和数字智慧长三角, 培育世界级的产业集群. 光靠上海一家很难形成世界级的水平和影响力, 必须要面向长三角, 共建共享.
从数字经济和智慧城市方面, 长三角也要率先推动5G网络的先行先试; 工业互联网等方面的项目, 打造世界级的智慧城市群. 接下来上海还将出台一些重大的部署.