1. 嘉楠耘智赴港申请IPO，两年利润暴涨230倍
集微网消息，5月15日国内第二大比特币挖矿芯片制造商嘉楠耘智向港交所递交招股书，招股书显示，该公司2017年利润为3.61亿元，较2年前上升了230多倍，挣钱能力上看，经调整净利润率2年内从3.2%扶摇直上，到达36%。若成功上市，嘉楠耘智将成为首家在港交所上市的区块链领域公司。
嘉楠耘智成立于2013年，注册资本10万元。公司专门设计和销售高性能集成线路板，也是阿瓦隆（Avalon）系列比特币矿机的生产商。2015年起，嘉楠耘智开始人工智能芯片的研发。经过近两年的努力，2017年12月，嘉楠耘智预发布了全球最早的人工智能边缘计算芯片KPU。
嘉楠耘智的创始人张楠赓在币圈被称为“南瓜张”，2011年他设计的阿瓦隆比特币矿机是全球第一台专业的比特币矿机，终结了电脑挖矿时代。不过嘉楠耘智被比特大陆后来居上，成为仅次于比特大陆的全球第二大比特币矿机公司。根据嘉楠耘智的招股书披露，2017年该公司的矿机算力总量占市场上所有比特币挖矿产品合并算力的19.5%，比特大陆则占据约60%。
比特币的造富能力有多强大，从嘉楠耘智的招股书可见一斑。该公司2015年、2016年、2017年的营收分别为4770万元、3.16亿元、13.08亿元人民币，2017年的营收飙涨到2015年的27倍还多。从利润来看，2015年是151万元，2016年是5254万元，2017年剧增至3.61亿元，相当于2015年的230倍以上。净利率2015年仅为3.2%，2017年就到达了36%，预计2018年能突破100亿销售和50亿利润。可以看出比特币挖矿有多暴利了。
2015年到2017年，阿瓦隆矿机也实现了飞升。2015年A6（28纳米）系列卖了9727台，2016年A7（16纳米）系列面向市场销售的时候，全年A6、A7系列矿机一共卖了93754台，近乎前一年的10倍，2017年，A7系列则卖出了29万台，又是前一年的3倍。今年的1~3月份，就已经卖出了10.1万台。
嘉楠耘智将其收入主要归结为四个方面：系统产品（比特币挖矿机）销售、维修服务及零件销售、芯片销售和其他。其中，系统产品销售收入处于绝对主导地位。这部分收入主要来自阿瓦隆矿机， 收入占比也从2015年的74.9%上升至2017年的99.1%。
从收入地域来看，2017年之前，国内市场对比特币矿机有强劲需求，因此，国内销售收入一直占据着超90%的份额。不过，嘉楠耘智也表示，未来将策略性地扩大国际销售，并预期国外收入的绝对金额及占总收益的百分比将继续扩大。
同比特大陆一样，嘉楠耘智的矿机ASIC芯片都为自家设计，其火热的矿机销售也为半导体产业链带去不菲的收入。近三年台积电总计从嘉楠耘智获得的营收达到了3.8亿元，占三年里嘉楠耘智芯片代工总支出的60%。据悉两家公司之间并未签订长期合同，而是采购单形式获取供应品并预付金额的。
除了比特币ASIC芯片，该公司还在研发另一种数字加密货币的ASIC芯片，预计2018年四季度批量生产，现在已经预售了5260万元人民币。除此之外人工智能ASIC芯片据说也在研发中，计划在今年四季度投入生产，主要用于智能家居、智能城市、智能监测、智能玩具中的语音和图像识别，以及多种物联网应用。目前已经有预售订单3820万元人民币。
不过有多大的收益，就要面临多大的风险，尤其是在比特币市场波动不断的情况下。嘉楠耘智的招股书中也透露，市场上对ASIC的需求未必强劲，比特币价格的波动也影响了矿机的定价和需求。倘若比特币被其他加密货币取代，比特币矿机就会卖不出去，如果加密货币市场停滞，那么行业就不存在了；比特币价格、交易手续、挖矿难度、电力成本等会导致显著影响，如果政府管制或者其他原因造成电力短缺，会影响嘉楠耘智客户挖矿活动的经济回报预期；全球对比特币的法律和政策变化有风险，如果经营或销售产品所处的国家和地区禁止或限制比特币挖矿，那么该公司将录得重大收益损失。
此次是嘉楠耘智第三次申请IPO，前两次尝试均未获得成功。（校对/范蓉）
2.泰斗微电子完成过亿C+轮融资，导航芯片出货量国内第一
集微网消息，近日，笔者获悉，摩拜单车定位导航芯片最大供应商——泰斗微电子获得了广东国民凯得创投领衔的C+轮融资，总融资额超过1亿人民币。
泰斗微电子科技有限公司（简称“泰斗微电子”）成立于2008年3月，是一家专注于提供位置和时间基础信息的国家高新技术芯片设计企业。2016年泰斗微电子在原有两代开发平台的基础上，推出具有完全自主知识产权的TD1030芯片，业务随之迎来爆发式的增长。持续强劲的增长获得了国内众多机构的投资者高度关注，2017年获得光量资本领衔的B轮融资；2018年春节前获得中信建投、合创资本领衔的C轮融资，随后获得广东国民凯得创投领衔的C+轮融资，总融资额超过1亿人民币。
据悉，泰斗微电子参与了多项国家北斗相关标准的制定，承担了863计划等十余个国家项目，已申请卫星定位导航相关的发明专利超过150件，已授权超过50件，获得国家优秀专利奖1件。从2010年开始，泰斗微电子陆续推出了四代卫星导航定位芯片，产品广泛应用于车载导航、车载及个人监控、智能穿戴、新兴物联、智能电网、广播电视、时间同步、亚米级高精度等领域。
泰斗第一代芯片产品TD1002是国内最先推出的BDS/GPS双模SoC基带芯片，并率先实现北斗定位导航系统第一个万级应用。基于第二代芯片产品TD1010的TD3017A模块唯一中标交通部“两客一危”项目，在国内率先实现北斗定位导航芯片百万级出货。第三代芯片产品TD1020率先以单芯片进入智能手机应用。2016年6月推出的第四代射频基带一体化芯片产品TD1030是目前全球性价比最高的定位导航芯片，支持BDS/GPS/GLONASS，目前每月出货量超300万颗。
业内人士透露，泰斗TD1030芯片是摩拜单车定位导航芯片最大供应商。从产品性能来看，泰斗微电子自主研发的TD1030是一款高性能多模基带射频一体化GNSS芯片，片上集成射频前端、数字基带处理、电源管理器、32位的RISCCPU以及各种外设通信功能。TD1030支持多种卫星导航系统，包括BDS、GPS、GLONASS、QZSS以及卫星增强系统SBAS，具有小尺寸、低成本、低功耗，高性能特征。
“精准物联、位置极客”，作为一家致力于导航芯片开发的集成电路公司，泰斗微电子的产品以优异的性价比在车载、物联网、电力、通信等诸多领域获得良好表现，目前泰斗微电子导航芯片出货量已经位居全球第三，国内第一。（校对/乐川）
3.上海交通大学实现世界最大规模光量子计算芯片
5月15日，金贤敏教授展示制备的芯片。新华社记者 丁汀摄
一个个肉眼看不见的单光子穿过透明的“玻璃片”，几秒之后，显示屏幕上呈现出单光子的二维量子行走演化结果。
一个量子计算过程完成，而其中最关键的就是这枚“玻璃片”。在灯光下，从某个角度看去，这枚完全透明的“玻璃片”上隐约闪现几道光谱。原来一平方毫米的“玻璃片”范围内“雕刻”了几千个光波导，所以就像光栅一样呈现为彩色。
这就是上海交通大学金贤敏研究团队的最新研究成果——最大规模的光量子芯片。相比于传统的计算机，这枚光量子芯片可以针对特定问题实现算力加速。以此为内核，在绝对计算能力上有望超越传统的经典计算机。
光量子芯片的算力到底有多大
光量子芯片实现了量子加速，比如未来可以设定一个优化算法，经典计算机需要100分钟解决的话，光量子计算机只需要10分钟，以此类推。问题越复杂，量子加速带来的优越性就越明显。当量子计算机在绝对计算能力上超越了现有经典计算机的计算能力极限时， “量子霸权”就实现了，这是量子物理学家的孜孜不倦追求。
过去20年里，增加绝对计算能力的方式通常是制备更多光子数的量子纠缠。中国一直在这方面保持优势，成功将光子数从4个提高到了10个，但同时也发现增加光子数异常艰难。金贤敏团队另辟蹊径，通过增加量子演化系统的物理维度和复杂度来提升量子态空间尺度，开发了全新量子资源，对于未来模拟量子计算机的研发具有重要意义。
“最大规模”是此次金贤敏团队发布的光量子芯片的一个关键词。在这枚光量子芯片里节点数多达49×49个，也就是2401个节点。正是这种目前世界最大规模的光量子计算芯片，使得真正空间二维自由演化的量子行走得以在实验中首次实现，并将促进未来更多以量子行走为内核的量子算法的实现。
通过飞秒激光直写技术，研究人员可以像3D打印一样制备可集成大规模光子线路的光量子芯片。金贤敏团队经过数年的努力，从系统设计到参数摸索优化，不断积累经验，终于在光量子芯片的规模上实现了超越，但实用征程仍然漫长。
在特定的问题上超越经典计算机
“在研究者的实验室里，从单光子的产生到芯片里量子态的演化，再到单光子的探测，整个过程和系统形成了一台模拟量子计算机。”金贤敏说。
所谓“模拟量子计算机”，就是指专用量子计算机。相比于基于量子门的通用量子计算机（即数字量子计算机），它可通过构建量子物理系统直接实现，而不需要依赖复杂的量子纠错，因此更加可行。作为模拟量子计算的一种重要算法内核，二维空间中的量子行走模型，能够将特定计算任务对应到量子演化空间中的相互耦合系数矩阵中，当量子演化体系能够制备得足够大并且能灵活设计结构时，可以用来实现工程、金融、生物医药等各领域中的各种搜索、优化问题，展现出远远优于经典计算机的表现，具有广泛的应用前景。
金贤敏对科技日报记者介绍说，基于光量子芯片中的大规模量子演化系统，在量子随机行走的问题上超过了经典随机行走的表现。但是要将这种超越付诸于实际应用，还是一个艰难和漫长的过程。
“我们可以期待一些原理性的应用，比如将网络节点排序、搜索问题、优化问题等映射到二维空间随机行走的模型，目前我们正在深度挖掘。”金贤敏说，但可以肯定的是，相比于其他量子计算概念，光量子芯片由于其高集成度和高稳定性，更易构建足够复杂的专用量子计算机，用于解决一些特定实际问题。
从全球范围看，目前光量子芯片的研发仍然处于早期阶段，需要在损耗、精度和可调控能力等各项指标上，在材料、工艺和混合芯片构架上，以及在与量子计算、量子通信和量子精密测量系统融合上开展大量研究，扎实推进，构建尺度和复杂度上都达到全新水平的光量子系统，实质性地推动新物理的探索和量子信息技术的实用化。科技日报
4.云知声发布首款面向IoT AI 芯片：中国芯的春天
新浪数码讯 5月16日消息，人工智能服务企业云知声今日在北京举行“匠芯 致物”发布会，推出首款面向IoT的AI芯片 UniOne 及其解决方案——雨燕（Swift）。
在“匠芯·致物”发布会上，云知声创始人/CEO黄伟，中关村管委会副主任翁啟文，厦门火炬高新区管委会主任黄晓舟，中电健康基金CEO宋雨，前海梧桐基金合伙人王彦，中科院自动化所原副所长、研究员黄泰翼，平安好医生CTO王齐共同发布了第一代UniOne物联网AI芯片及其解决方案——雨燕（Swift）。该芯片由云知声自主设计研发，采用云知声自主AI指令集，拥有具备自主知识产权的DeepNet、uDSP（数字信号处理器），支持DNN/LSTM/CNN等多种深度神经网络模型，性能较通用方案提升超50倍。
云知声创始人/CEO黄伟指出，“在AIoT市场加速爆发的今天，云端方案在网络、带宽、能耗、隐私以及边缘计算等方面的限制，使得面向物联网的AI芯片成为必然抉择。在推出芯片产品之前，云知声已在家居、智能音箱、儿童机器人等市场方面，基于通用芯片方案（IVM）百万级出货量的产品形态，验证了芯片市场、产品和用户场景的合理性。第一代UniOne物联网AI芯片雨燕量产后，将能快速切入市场客户并满足更多产品种类和形态上对成本、稳定性、集成度等方面的需求。”
随着物联网的深入推进，终端设备被赋予越来越多的AI能力，要求其在保证低功耗、低成本的同时完成AI运算。然而，IoT设备与手机不同，不仅形态千变万化且需求碎片化严重，对于AI算力需求也不尽相同，因此，原有通用架构的芯片很难满足新形势下的需求。
另一方面，AI算法的接入，对设备端芯片的并行计算能力和存储器带宽也提出了更高的要求，而尽管基于GPU的传统芯片能够在终端实现推理算法，但其并非针对深度学习设计，能效比远低于AI专用芯片。
黄伟指出，无论是CPU还是GPU、FPGA，现有的芯片架构并非为 AI 专门设计，并不能满足物联网AI算力需求，且考虑了太多的向后兼容性，因此在性能上远非最优。“基于业务方面对芯片产品、场景的反复验证，以及对AIoT终局的判断，云知声在2014年就明确必须自主研发面向物联网的AI芯片。”
较之于传统芯片，定制化的AI芯片由于应用场景和AI算法相对确定，因此在硬件设计上更加专门化，在面向此类任务时其相对于通用芯片在计算密度及功耗上有绝对优势。因此，相较通用芯片而言，AI芯片可以在更低的主频、更小的芯片面积，完成机器学习中同等任务量的计算，做到成本、功耗、算力等多维需求之间的完美平衡。
第一代物联网 AI 芯片及解决方案——雨燕
云知声第一代UniOne物联网 AI 芯片及解决方案——雨燕采用CPU+uDSP+DeepNet架构，支持8/16bit 向量、矩阵运算，基于深度学习网络架构，可将面向语音 AI 的并行运算性能发挥到极致，在更低成本和功耗下提供更高的算力。
在架构灵活性方面，雨燕通过Scratch-Pad将主控CPU与AI加速器内部RAM相连，可提供高效的CPU与AI加速器之间的数据通道，便于CPU对AI加速器运算结果进行二次处理。另外，连接各个运算单元的可编程互联矩阵架构，提供了扩展运算指令的功能，从而进一步提升硬件架构的灵活性及可扩展性。同时，芯片采用多级多模式唤醒，从能量检测，到人类声音检测，再到唤醒词检测，针对语音设备及使用场景的定制化Power Domain等技术，可将芯片功耗降低至最低。具体而言，雨燕包括以下几大显著特征：
高性能深度学习加速：面向深度学习和语音信号处理的 AI 定制指令以及体系架构，将面向语音 AI 的并行运算性能发挥到极致，系统运算能力提升50倍以上；
高性能内部互联网络：结合片内 Memory 及内部互联网络，提高片内总线带宽的利用效率提升20倍；
低功耗架构：异构 AMP架构可保证高性能与低功耗的有机结合，从而获得最佳的能效比，更适合IoT场景；
端云结合：混合应用架构设计，获得本地与云端能力的最佳平衡。
云知声联合创始人/芯片负责人李霄寒表示，云知声不仅提供雨燕芯片和终端引擎，还将应用部分向客户开源，同时提供相应定制化工具以及云端AI能力服务。通过云端芯结合，云知声基于雨燕提供的是面向一个个具体场景如智能家居、智能音箱、智能车载等的Turn-key解决方案。基于雨燕方案，可让客户站在更高的设计起点，以更低的成本在更短的时间内打造出更稳定可靠的产品。同时，开源的方案也可确保客户基于已提供的 AI 能力自行设计其它各种长尾产品形态，构建更为丰富的AIoT生态。
“UniOne 不是一颗芯片，而是一系列芯片，它代表了云知声对于物联网 AI 芯片发展战略的整体构想。” 李霄寒指出，面向方案商与开发者，UniOne可提供完整的语音 AI 应用参考方案、云端能力以及定制化工具，可以帮助客户在跨形态的物联网硬件产品上以最低的时间、资源等探索成本，打造最高体验的用户入口应用未来。
赋能行业落地，牵手合作伙伴共建“芯”生态
在本次发布会上，除了UniOne的重磅发布之外，云知声还公布了与京东智能、亿咖通科技的战略合作。各方将基于云知声在物联网AI芯片及系统解决方案之上，共享各自优势资源，构建面向新零售、智能家居、汽车等领域的AI“芯生态”。
在智能家居领域，云知声携手京东智能，推动人工智能芯片在智能家居领域的应用。与京东Alpha平台合力打造定制化智能标杆产品，实现跨品牌、跨品类智能设备的互联互通，使用户通过自然语言即可获取平台音乐、新闻、购物等海量内容服务，带来更为智能化以及更为便捷舒适的家居生活体验。
针对智能网联汽车领域，云知声将携手亿咖通科技，共同研发汽车前装车规级AI芯片，打造极致的车内智能交互体验，推动人工智能芯片在汽车行业的升级应用。双方将围绕GKUI座舱生态系统，构建以语音为核心的座舱交互平台，帮助用户在位置导航，车载娱乐，车辆控制，车与车互联等方面实现更精准的语音的服务，让AI赋能汽车，让汽车更“聪明”，让人们更便捷和高效的乐享汽车智慧出行。面向智能网联汽车大时代的到来，双方还将在自动驾驶领域进行AI芯片的研发合作，共同致力于未来智能出行技术能力的提升。
自2012年成立以来，云知声一直专注于物联网人工智能服务，是当前国内为数不多拥有算法、计算能力、芯片能力全栈式技术链条的人工智能龙头企业。目前，云知声在家居、医疗、机器人、汽车、教育等各业务的合作伙伴数量已经超过2万家，覆盖用户已经超过2亿，日调用量4亿次。
此次，伴随着UniOne芯片的量产落地，云知声“云端芯”产品架构及战略闭环正式搭建完毕。未来，云知声将以更加完善立体的全栈解决方案，联合诸多产业上下游合作伙伴，展开更加全面、更加深入的人工智能多模态服务，推动“智享未来”愿景的加速实现。新浪数码
5.中兴惊情30天后，芯片行业靠“VC”补得过来吗？
原标题：不止芯酸往事，中兴惊情30天后，芯片行业靠“VC”补得过来吗？
在中国芯片行业里有一句俗语：“除了水和空气，剩下的全都是从国外买的”，这听起来似乎很夸张，但其实一点也不夸张。
特朗普发推，称“将为中兴提供一种很快恢复业务的途径”，近两个月的中兴惊情终于有了一个看似不错的进展。但它所引发的对芯片行业的思考远未结束。
在中国芯片行业里有一句俗语：“除了水和空气，剩下的全都是从国外买的”，这听起来似乎很夸张，但其实一点也不夸张。2017年中国进口芯片金额高达2600亿美元，花费几乎是排在第二名的原油进口金额的两倍，超过铁矿石、钢、铜和粮食这四大战略物资的进口费用之和。
用钱都催不熟！VC/PE真的“不投芯片”吗？
“芯片半导体行业是资金、技术密集的行业，更多的是靠经验积累，需要有经验的工程师不断摸索，而不是仅仅靠资金就能加速发展起来的。”同创伟业合伙人张一巍的话其实道出了芯片行业的尴尬。
投资界此前接触过的泰达科投副总经理张鹏说，半导体行业在中国的发展几经波折，非常不容易，从业人员艰苦、本土企业与国外竞争激烈、市场并不接受……他们从2009年开始投资芯片、半导体，“那个时候很少有投资机构会关注半导体”。
朱啸虎则说：“中国VC不是不投芯片，之前我们投了好几个都血本无归，也为中国的科技创新贡献了一份力量。”
不能否认，我们在应用层面的创新比较多，习惯于在资金的催动下迅速成长，而这样的思维在社会扩散导致很多掌握大量社会资金的投资机构不够重视实业投资，热衷追逐风口，倾向于投资商业模式创新的公司。
往前追溯，斯诺登事件之后，人们发现国外高端高价的芯片存在漏洞，芯片国产化浪潮初现，半导体公司开始渐入佳境。但也直到这次的中兴事件，芯片才似乎成为了新的“风口”。
即便如此我们也发现，芯片企业背后其实是有着众多VC/PE支持的，投资界总结了部分芯片企业极其背后的投资方，发现深创投、国家集成电路产业投资基金、国投创业、晨晖资本等均在国产芯片半导体领域有很深的投资布局。
此外，今年4月以来，有至少9家芯片企业获得融资：
尽管早期企业获得了一定程度的资本支持，但是拉长时间来看，我国的芯片、半导体相关创业公司和海外相比，发展的时间较短，还有大幅提升空间；从整个芯片产业链来看，设计、制造、封装、测试、销售环节分工明确，而每一个环节都需要“慢工出细活”的工匠精神，精细打磨才能出好的产品。
绕不过去的“大基金”，揽获众多芯片上市公司
说到芯片投资，就不得不提到国家集成电路产业投资基金，它被业内人称为“大基金”。
大基金成立于2014年10月，由国开金融、中国烟草、亦庄国投、中国移动、上海国盛、中国电科、紫光通信、华芯投资等企业共同发起，重点投资集成电路芯片制造业，兼顾芯片设计、封装测试、设备和材料等产业，实施市场化运作、专业化管理。基金管理采用公司制形式，工信部财务司司长王占甫担任该基金的法人兼董事长。
根据工信部的数据，大基金在第一期融资中获得了1387亿人民币。其中，财政部为第一大股东，持股比例36.47%。另外根据深交所上市公司通富微电子的报告，国家开发银行在其中持股22.29%，中国烟草集团持股11.14%
今年3月，国家集成电路产业投资基金股份有限公司总裁丁文武曾公开表示，截至2017年底，大基金累计有效决策投资67个项目，累计项目承诺投资额1188亿元。
据天眼查数据显示，大基金已经成为52家公司的主要股东，其中持股超5%以上的上市公司就达11家，市值合计约3200亿元规模，大基金持股市值约350亿元。
据通富微电今年2月底披露的公告，大基金当前持有三安光电11.3%的股份、长电科技9.54%的股份、北斗星通11.4%的股份、北方华创7.5%股份、长川科技7.5%股份、国科微电子15.79%股份、兆易创新11%的股份、汇顶科技6.65%股份、通富微电15.7%股份。此外，大基金还持有港股上市公司中芯国际15.91%的股份、国微技术9.89%的股份。
丁文武曾表示，大基金投资的主要方向是行业龙头企业，不做风险投资和天使投资，一般也不做大股东。因此大基金对上述上市公司的持股虽超5%，但均没有成为控股股东或实际控制人。
有数据显示，截至2017年11月底，在大基金的带动下，各地提出或已成立子基金合计总规模超过3000亿元，引导效应可见一斑。
据《中国证券报》报道，国家集成电路产业投资基金第二期方案已上报国务院并获批，二期募资规模将超过1500亿元。按照1∶3的撬动比，所撬动的社会资金规模在4500亿-6000亿元左右。加上大基金第一期1387亿元及所撬动的5145亿元社会资金，资金总额将过万亿元。
大基金的出手，是国家队引导行业投资，从远期和基础性方面起到关键推动作用。第一期投资的很多项目已经显现出比较好的效果，在一些细分领域已经培养出了龙头企业的发展竞争力，大基金第二期的投资布局理所当然也成为了被关注的焦点。
瞬间升温的芯片产业，现状到底如何？
从产业链的角度来看，集成电路（包括CPU，FPGA, DRAM, Flash闪存芯片等）产业链是芯片产业的重要组成部分，大致可以分为三大板块：集成电路设计、芯片制造和封装测试。目前对中国来说，芯片制造能力是最薄弱的环节。
芯片制程工艺落后3年
摩尔定律大家都很熟悉，即当价格不变时，集成电路（IC）上可容纳的元器件的数目，约每隔18-24个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。这就要求全球半导体企业持续不断地投入巨资研究新的制程工艺，其标志就是集成的半导体元件的线宽。
IC拥有更小的线宽，就会拥有更小的功耗，更高的工作频率，能够集成更多的元件，因而有更强的性能。半导体行业最先进的制程工艺从几十微米到几微米，再到几百纳米, 130纳米，65纳米，45纳米，28纳米，20纳米，16纳米，14纳米，10纳米，直到今年三星已经可以量产的7纳米。目前，全世界最先进的IC制程工艺只掌握在三家公司手中：三星，台积电，英特尔，而台积电的7纳米工艺要到今年底才能量产，英特尔会更晚些。唯一有可能赶上来的，就是中国。
中国目前最先进的IC制程工艺是中芯国际和厦门联芯的28纳米制程。厦门联芯的28纳米良品率已经超过95%，而中芯国际的28纳米良品率还不高，实际上对这一工艺还没完全掌握。而中芯国际已经把14纳米制程作为研发重点，争取在2019年底之前量产。另外台积电在南京投资的16纳米工厂，目标是2018年底量产。
这样看来，中国的IC制程技术比世界最先进水平落后两代以上，时间上落后三年多(台积电和三星的14/16纳米制程工艺都是在2015年开始量产的)。
人才是最大的瓶颈
IC制造设备种类非常多，价格也都非常昂贵，其中最重要的是光刻机。全世界光刻机的生产厂家并不多，在28纳米以上线宽的时代，日本的佳能和尼康都能制造，但是IC制程工艺进步到十几纳米以下时，佳能和尼康就基本退出了光刻机市场。目前，世界上唯一的光刻机厂家就剩下ASML，三星的7纳米制程工艺就是应用ASML最先进的EUV光刻机完成的。
ASML的主要股东是飞利浦，但三星，台积电和英特尔都占有股份。然而，ASML每年光刻机的产量只有不多的几十台,并且每台高达一亿多美元，只能优先供应它的主要股东。中国企业不但订货得排后，再加上交货后生产线调试、工艺调整等，中国无论如何都会落后最先进的工艺水平3年。
但中国IC制程落后原因并不是这个，最主要的原因在于没有足够的人才和技术！目前的现状就是，即使把所有最先进的生产设备都摆在中国IC制造企业面前，也没有能力量产最先进的IC制程。事实上中芯国际目前就有14纳米制程的全套设备，而他们的28纳米制程技术都没掌握。就好比如果没有画画的技艺，就算有了最高级的画笔和颜料也白搭。
超过摩尔定律的IC制造业投资成本
摩尔定律只告诉你了IC工艺如何进步，但没告诉你建造IC工厂的投资如何增长。实际上每一代制程工艺的进步，新建工厂所需投资都大幅度增长。从70年代的几千万美元，到几亿美元，十几亿美元，几十亿美元，上百亿美元，而最近三星，英特尔和台积电投资的7纳米生产厂，投资额都已经超过二百亿美元。由于IC工厂所需投资额巨大，十几年前中国实际上没有多少钱投入，水平落后是必然的。
天价的建设成本带来两种后果：
第一，是小国或者新进入IC行业的国家，已经没有经济实力追求最先进的制程工艺了。台湾和韩国都是在几十年前IC工厂所需投资还没像现在这么大的时候就进入行业，并举政府之力全力支持，利用旧工厂的高利润才能撑得起对新厂房的投入。而投入稍微不足，便会一步落后步步落后，如今欧洲和日本的IC企业都已经无力再追赶最先进的制程工艺了。
第二，巨额的投入成本，使这些企业仅靠自家的产品无法覆盖成本。掌握最先进工艺的厂家都必须为其它公司代工以均摊成本。这就导致了IC行业分化为没有工厂只有设计和市场部门的FABLESS企业和只为其它企业代工生产的FAB公司。三星和英特尔都有自己品牌的IC产品，但也为其它企业代工；台积电只有代工，没有自己品牌IC产品的。
中国芯片的机会
芯片设计发展迅速
没有IC工厂的设计企业有很多，比如华为海思，AMD，NVIDIA，高通，MTK，博通等。
有人认为华为海思的芯片是台积电代工的，所以华为海思不牛，这个观点是错的。通讯行业霸主高通就没自己的IC厂，所有产品都是台积电或者三星代工生产的，谁敢说高通不牛?
华为不止是手机CPU是自己设计，它的网络产品中用的交换机芯片，路由器芯片，和电源管理等等很多芯片都是自己设计找FAB厂代工的。虽然华为有大量的电子元器件需要进口，但它已经是核心电子元器件自主率最高的中国企业。
在芯片设计行业，中国的发展速度很快。2017年底，中国大陆的FABLESS企业的营业额已经超过了台湾，而且还在高速发展中。
以手机芯片来说，目前世界上拥有自主CPU的智能手机厂家只有四个：三星，苹果，华为(麒麟处理器)，小米(松果CPU)。而世界上的手机生产企业能外购到的智能手机CPU也只有四家的产品：高通，联发科(MTK)，三星，紫光展锐。
紫光展锐的智能手机CPU主要用在低端手机上，但是别看低端，2017年紫光展锐的营业额及市场占有率都和台湾联发科MTK相差无几了，在大陆市场的推动下，超过联发科是必然的事。
IC制程工艺接近极限
对于IC制造这块儿来说，除了对速度和功耗有极致要求的一些IC，比如各种CPU和GPU等，其它大部分的IC产品实际上并不需要使用最先进的制程工艺。目前业内公认性价比最高的制程工艺是28纳米，而这一工艺正在被中国大陆企业掌握。实际上，28纳米工艺的营业额目前是台积电所有工艺里最高的，只要把这块市场拿下，中国的IC企业就能占据大半江山。
此外，业界普遍认为，以目前的工艺技术，到了3纳米以下的时候，电子在半导体内的流动就会遇到神秘的量子效应，超出当前的理论适用范围，工艺技术也就随之失效。虽然各大领先企业都投入巨资研发全新的工艺和技术，试图突破这一限制，但到目前为止，还见不到实用的技术突破。
因此在5年之内，技术可能会停滞在3纳米制程附近，给了中国赶上来的机会。
结语
中兴的事件，给了“造不如买，买不如租”的短视模式一记响亮的耳光。中国只有真正的掌握核心技术才能不受制于人。而在国家层面的推动下，必将有大量的资本流入芯片产业，在全社会资本的推动下，芯片国产化指日可待。投资界
6.“中国芯”在路上：“芯片之城”南京江北的新移民一代
一大早从北京到南京，再在当天返回北京，对南京九芯电子科技有限公司的总经理吾立峰来说，这样的奔波即将结束——等这家公司在南京江北新区的办公室今年年底装修完成，就可以正式入驻，开始当地的研发和技术服务。
吾立峰告诉第一财经记者，随着台积电（TSMC）12寸晶圆厂在江北新区的落地，不管是技术还是规模都开始出现集聚效应，正吸引大量的各种半导体公司逐渐形成集成电路的产业生态。九芯科技落户于江北新区，“可以随时和客户串门聊两句，即时相互反馈，在工具使用中有问题也能快速解决，对双方来说都是好事”。
看中江北新区未来芯片产业集聚的不只有吾立峰。
作为国内芯片设计领域的龙头，于2013年被清华紫光集团收购的展讯通信有限公司（现为“紫光展锐”）也在江北新区设立了子公司，总投资约50亿元人民币，主要承担以CPU、5G、移动智能终端系统及软件为核心内容的研发工作，计划5年内人员规模逐步达到1000人以上，实现总销售额约30亿元。紫光展锐南京公司负责人表示，南京是国内首批5G试点城市，这也是其落户江北新区的重要原因。
目前整个江北新区已经吸引了集成电路企业约200家，包括台积电、紫光存储、安谋科技（ARM）、新思科技（Synopsys）、中感微、华大九天、晶门科技等国内外龙头和引领性企业。从芯片设计到晶圆制造，再到芯片封装、成品测试和终端制造，上下游的企业正在加速集聚。仅在去年，就新增各类集成电路企业100余家，国内排名前10位的集成电路设计企业已有半数在新区集聚，全产业链逐渐形成。
毋庸置疑，产业集聚是打造“芯片之城”的重要前提，而要让新区持续吸引人才并且留住人才，还需要医疗、教育等全方面配套设施的完善。作为对资本、人才和技术都有极高要求的高科技产业，芯片产业尤其依赖人才。除了和当地高校一起培育基础人才，吸引资深的芯片技术“移民”则是更快捷的方式。那些已经或即将在新区安顿的第一代移民们，怀揣梦想却也面临着现实的挑战。
人气升温
刘雨（化名）是江北新区一家芯片企业的科研人员。他告诉第一财经记者，自己团队里的多数同事都是从上海的公司离职来到南京的。由于更低的生活成本，一些年轻人果断在江北新区买了房，决定在当地安家。还有一些在南京雨花台区工作的同行，也在考虑把家迁到江北。
“一些在昆山外企工作的技术人员，也来找我帮忙推介，看能不能回到南京来工作。”刘雨说，回流南京并选择到江北新区的人才正在快速增加，“以前在园区的食堂吃饭，饭点左右去都有饭吃，现在晚几分钟到的话可能就没饭吃了，发展特别快。”
江北新区研创园企业服务部部长叶玲也对第一财经记者说，随着入驻新区的企业迅速增加，载体的建设进度已经跟不上了。他们正在想办法把周边的民用科研载体租下来，供给不断入驻的创新企业。而从去年下半年开始，越来越多的海外归国的高端人才也开始关注江北新区。
博流智能科技创始人兼CEO宋永华就是来自全球领先半导体厂商、硅谷公司Marvell的创业者。
2016年，已经通过内部创业组建了研发团队的宋永华成立了自己的公司，并在江北新区设立了研发及运营总部，同时在上海张江、美国硅谷和中国台湾的新竹设立了研发中心。
宋永华告诉第一财经记者，选择在江北新区设立研发总部既因为自己本身就是南京人，对南京有感情，也因为看到江北新区作为江苏唯一国家级开发新区，将是集成电路的产业集聚地，对公司未来的发展有利。另外，江北新区管理团队的开放务实态度，也给他留下了良好的印象。
吾立峰是通过国家“千人计划”从美国回到国内的高端研发人才。作为本土最大的电子设计自动化（EDA）工具提供商——华大九天的全资子公司，南京九芯电子科技有限公司主要承担各种先进EDA工具的开发工作。
EDA工具平台是集成电路行业的基石。目前我国在关键芯片从设计到制造过程中严重依赖国外EDA技术，急需提升完善自主知识产权的芯片设计全流程EDA工具系统。
吾立峰说，虽然整体上仍与国际水平存在较大差距，但经过多年的努力他们已经建成了数模混合设计EDA工具全流程平台和面板设计EDA工具全流程平台，填补了国内在这一领域的空白。此外，多个特色点工具如Spice电路仿真、SOC先进时序及时钟的优化、海量电路版图分析工具等等，已经具有国际领先水平，在国内集成电路企业得到大量的使用并进入国际市场。
由于EDA的技术标准需要在市场的应用中不断提升，因此和企业保持密切技术互动十分重要。用吾立峰的话来说，在江北新区建立公司，就是为了和当地及所辐射区域的客户离得最近，在第一时间了解客户的困难及需求，因而可以提供高效的技术服务。
正因如此，对于国内的市场和集成电路设计与制造企业来说，本土EDA企业凸显出了优势。和垄断了80%以上全球市场的美国三大巨头相比，九芯科技可以针对企业实现更贴近需求的定制化服务，并且把中国客户放在高优先级上，与用户磨合探讨最合理的解决方案，而不是一刀切。
对于中国企业而言，本土EDA有其独特的竞争力。另外，当地政府给予有力的政策支持及南京的优秀高校院所人才，对于企业而言也颇具吸引力。“国家示范性微电子学院的建设在南京高校尤为活跃，也为我们建设合理人才梯队提供了助力。”吾立峰说。
上海灵动微电子股份有限公司也是最早一批入驻江北新区的企业。该公司是少数推出国产32位微控制单元（MCU）芯片的本土企业之一，也是国内首次实现MCU产品定制化的企业。
灵动集成电路南京有限公司研发总监蒋醒元对第一财经记者表示，除了随着台积电入驻而形成的产业集聚，公司还看中江苏应用MCU的市场基础。和上海的公司把重点放在芯片设计本身不同，南京的公司更多将面对应用商。
“现在上海公司40多人，南京公司30多人，预计3年左右，南京公司会扩展到100人，成为研发中心。”蒋醒元说。为了帮助企业招聘人才，江北新区政府给予人才每人每月800元左右的补助。在灵动南京公司去年招聘的人才中，90%来自于南京当地的高校。
作为中国高校分布密集的城市之一，南京拥有丰富的人才资源，东南大学、南京大学、南京邮电大学、南京理工大学等院校均开设有微电子相关的专业。为了给入驻江北新区的企业和人才提供尽可能专业、系统的服务，当地还专门成立了全国首个涵盖人才、技术、资金、市场等全方位产业要素的集成电路公共服务平台——南京集成电路产业服务中心（ICisC）。吸取已有园区的经验，该中心设立了集成电路人才培养与服务平台、技术创新服务平台、公共技术服务平台、系统应用平台四大特色平台，目标就是把握产业发展的痛点，整合海内外的创新资源，为客户提供精准且专业的服务，帮助入驻企业加速成果转化。
“政府在政策、配套环境和土地等方面提供服务，而具体与企业对接，深入了解每个企业的需求提供精准服务，就需要由我们的专业团队来做。”南京集成电路产业服务中心综合管理部总监吕会军告诉第一财经记者，这两年在招聘的时候，收到了越来越多在上海工作的人才简历。随着当地政府扶持力度的加大，不少优秀的芯片人才开始想回到南京工作和生活。再加上产业集聚的优势，回来这个选择对他们的职业生涯发展也有好处。
不过，刘雨也坦言，今年在帮公司做校园招聘时发现，在安徽和江苏上学或出生的人才比较喜欢来南京，而那些来自浙江或西部城市的人才则仍然更倾向于上海。和北京、上海和深圳相比，后来者江北新区需要正视问题，全面发力。
双城记和人才缺口
和吾立峰往返于北京和南京两地一样，已在上海安了家的蒋醒元也频繁地奔波于上海和南京之间。对于刘雨来说，双城记也将在很长一段时间里继续，因为他们的家人都还在上海。
“小孩都在上海上学。再加上新区这边教育、医疗还没有完善，上海很多人才可能无法安心过来，毕竟举家换一座城市还是挺难的。”刘雨说，因此，公司接下来的人员扩充都将以本地招聘为主。
宋永华表示，在硅谷和新竹的团队成员会定期来江北新区与南京的团队交流，帮助他们快速成长。在适当的条件下，公司也会引进海外人才。但目前来看，住房、待遇、交通和整体环境都还面临挑战。
在叶玲看来，要填补“芯片之城”的人才缺口，一方面要有积极的措施吸引外来的高端人才，另一方面还要抓紧培育当地人才，充分利用南京当地的人才优势。
2018年伊始，南京市陆续出台了市委1号文件《关于建设具有全球影响力创新名城的若干政策措施》和《市政府关于进一步加强人才安居工作的实施意见》，提出十大政策措施，打造综合性科学中心和科技产业创新中心；最近两年来，江北新区出台的《促进创新创业十条政策措施》、灵雀计划和“创业江北”人才十策，也分别针对研发机构、知识产权促进、创新型中小企业以及年轻人才等多方面给予了支持。其中，研发机构和总部落户新区，最高可获3000万元支持；单个创新初创企业最高可获得3000万元的综合融资；符合条件的顶尖人才团队最高可获得1亿元的综合支持，高层次创业人才则最高可获250万元的资金支持，青年大学生还可实现在新区“零门槛”“零成本”就业创业。
据叶玲说，研创园提供了约500套人才公寓，目前基本饱和。刘雨就以每月1000多元的租金住着一室一厅，而他的大部分同事也都住在人才公寓中。
东南大学国家专用集成电路系统工程技术研究中心教授杨军表示，计划把实验室的老师和学生都搬到江北新区，就近和园区的企业进行互动。
针对目前江北新区产业发展的人才现状，当地政府依托南京集成电路产业服务中心给出了三大举措，一是加快引进国内外优质培训机构和师资，市场化运作，创新人才培养机制，提供职业化教育课程；二是通过共建国家示范微电子学院（南京）人才培养联盟、江苏工程应用人才培养联盟，打造产学研融合、协同育人交流平台；三是围绕企业人才需求提供招聘及培训服务，降低企业培训成本，提高企业招聘效率。吕会军说，占地7000平方的ICisC人才培训中心将于7月份投入使用，预计5年培养5000人以上的集成电路专业人才，为区域的产业发展提供充足的人才供给。
紫光展锐南京分公司的负责人表示，在2016年落户江北新区时，就在人才引进和生活配套上遇到了困难。随着当地人才政策、生活配套等整体环境的提升，一年多以来，公司已经吸引了近百名集成电路相关人才的加入。第一财经
7.瑞芯微发布AI目标检测技术方案，目标检测速率达8帧/秒以上
集微网消息，今天，国内知名芯片厂商瑞芯微宣布，推出运行在RK3399芯片平台的基于深度学习的目标检测技术方案。据悉，该方案可为AI人工智能行业提供准Turnkey解决方案，可同时支持Android及Linux系统，其目标检测速率达到8帧/秒以上。
在人工智能领域中目标检测是非常热门的研究方向，目标检测是指对图片或视频中的目标性物体进行定位并分类。对于机器来说，从RGB像素矩阵中很难直接得到物体的抽象概念并定位，这给AI人工智能应用带来很大的挑战。
目前，人工智能技术的主要研发方向为：人脸检测、人体检测、车辆检测、二维码检测及手势识别等，可广泛应用在监控、智能交通、新零售、自然交互等，而这些应用的基础正是目标检测技术。基于深度学习的目标检测技术具有很高的准确性和鲁棒性，但运算量比较大，长期无法在嵌入式设备中取得实际部署和应用。
针对AI人工智能市场和技术需求，Rockchip在性能强大的RK3399平台上，对MobileNet SSD网络进行专项优化，使高精度的MobileNet SSD300 1.0运行帧率达到8帧以上，精度略低而速度更快的MobileNet SSD300 0.75的运行帧率超过11帧。准实时的运行速度，将目标检测这一基础AI技术在嵌入式端带向实用。
除了准实时的运行速度外，这一技术解决方案支持Google的TensorFlow Object Detection训练导出的TensorFlowLite模型。目前已有大量基于TensorFlow Object Detection的使用案例，涵盖从面部到物体的各类检测，是工业上最方便使用、最普及的目标检测框架之一。
Rockchip基于RK3399芯片平台的深度学习目标检测技术解决方案可同时支持Android或Linux系统，提升使用目标检测技术的AI产品的用户体验，大幅缩短研发周期，帮助更多的AI智能产品尽早面市。
