盛世英雄匯，ASPENCORE全球CEO峰會報道紀實（上）

物聯網、人工智慧、AR、雲計算等正顛覆著我們的世界。11月8日，半導體行業內最具影響力的業界領袖人物與技術大咖齊聚中國深圳，在全球最大技術信息集團ASPENCORE舉辦的全球CEO峰會上，共同探討人工智慧的衝擊與契機、物聯網路線圖、聯網標準之爭等熱門話題，並前瞻改變世界的未來技術。

芯原董事長兼總裁戴偉民博士在發表主題演講時表示，現在中國的汽車保有量很高，非常有利於走向電動汽車時代。儘管在傳統汽車方面可能還有很長的路要走，但是在電動汽車和智能汽車方面，我們完全可以實現彎道超車。

眾所周知，L2、L3級自動駕駛汽車在出現事故的時候，需要人來做出快速響應，但在更高級的自動駕駛(L3、L4)中，人們基本可以不參與。儘管如今已有公司做出L4和L5級自動駕駛，但只局限在某些特定場景中，如倉庫、農業與貨物搬運，機場穿梭巴士、礦山和其他比較固定的線路上。

「要實現無人駕駛，車輛需要感測器、5G通信等很多裝置，需要與周圍的汽車和智慧城市有很好的連接，但我們不可能把所有裝置放在汽車上，而且隨著電子器件占汽車總成本的比例逐年上升，成本也是非常重要的考慮因素，這使得我們的行業發展方向需要調整。」戴偉民博士談及了AI引擎、NB-IOT、智能視頻、FinFET/FD-SOI工藝等多種要素，並提醒業界說，未來2-3年中或許只有一些特殊的場景才需要對無人駕駛系統進行訓練，這些系統仍然是可編程的，成本和能耗可能會大幅度上升。

與此同時，他還提到了「摩爾壓力」的概念。以28nm為界，在28納米之前一切都是非常美好的，但28納米之後一切都發生了變化，尤其是成本，28納米以下每個節點的成本都會顯著提高。因此，他希望業界在面對不同應用時，能夠兩條腿走路，既要應用FD-SOI工藝，也要應用FinFET工藝。尤其是前者，可以幫助我們開發出更多更好的產品來，在未來很多年都將是非常受歡迎的。

最後，戴偉民向業界發出呼籲，希望「當提出促進研發和創新的產品、思想和知識產權時候，必須要有有利的工具保護它，這對未來的可持續發展非常重要。」

賽靈思CEO Victor Peng在峰會上指出，「我們正在經歷從大型機時代、PC時代到自適應智能(Adaptable Intelligence)時代的轉變」，數據大爆炸、人工智慧和後摩爾定律時代的計算，將成為未來最為重要的三大趨勢，賽靈思已經為這一時代的到來做好了準備。

賽靈思CEO Victor Peng

在這樣的時代里，基礎設施和架構都會發生變化。例如從2000年到2015年，無線標準更新和AI論文發布數量增長都非常迅速，越來越多的神經網路引擎加入到AI應用中，這使得以前的CPU/GPU/ASIC晶元都無辦法直接應對，因此必須要在架構層面進行創新。

「數據中心加速」被Victor Peng列為公司發展的優先戰略。賽靈思正在加強與關鍵數據中心客戶、生態系統合作夥伴及軟體應用開發商的合作力度，以進一步推動計算加速、計算存儲及網路加速領域的創新與部署。數據中心是一個快速普及技術的領域，以此為重點，可以讓客戶迅速受益於賽靈思技術為各種應用所帶來的數量級提升的性能和單位功耗性能優勢，其中包括人工智慧推斷、視頻與圖像處理、基因組學等應用。

為了更好地滿足用戶需求，賽靈思還推出了全新的產品類別—自適應計算加速平台 (Adaptive Compute Acceleration Platform, ACAP)，其首款產品Versal採用台積電7nm FinFET製程工藝，目前共規劃六個系列：AI核心系列，AI Edge系列，AI RF系列，基礎系列，旗艦系列以及HBM系列，內置引擎包括標量處理引擎、靈活應變的硬體引擎、智能引擎、高級協議引擎等，可應對不同的工作負載。

「在物聯網時代，我們的願景是讓數十億智能物聯網設備實現互聯互通，讓幾乎任何系統都可以利用互聯網和雲計算生態系統實現創新，讓物聯網產品變得更智能、感知力更強。」 意法半導體(ST)總裁兼CEO Jean-Marc Chery將物聯網劃分為智能產品、智能家居/智慧城市、智能工廠、智能駕駛四大領域，表示半導體技術將在物聯網從願景走向現實的過程中扮演重要角色。

意法半導體總裁兼CEO Jean-Marc Chery

Chery指出，智能產品、智能家居/智能城市、智能工廠和智能駕駛這四大領域從2017年到2021年都將實現顯著增長。物聯網讓世界變得更智能，它不僅能帶來便利和高效，使我們在使用設備的時候更加安全，而且能讓我們和世界的互動變得越來越強。

在智能駕駛方面，汽車行業通過不斷把物聯網產品應用起來，將能使駕駛變得更安全、更環保和更智聯。簡單來說，車聯網能夠實現更多服務，網聯汽車將掀起車輛安全的變革，V2X（車與外界通信）將實現更安全、更快速的出行，以及環保，SiC就將在電動汽車領域起到重要作用。

智能工業中，無論是中國製造2025、德國工業4.0、美國工業物聯網（IIoT），他們都有著共同的主題，即使工廠和機器變得越來越智能、越來越有意識，而感測器則為它們賦予這些能力。感測器與本地分散式的智能結合在一起，可以提供非常強的功能，進而促進人機合作。如此一來，工人的角色會發生巨大變化，工廠會變得更有連接性，從而實現更好的數據收集，並將其上傳到雲端。在這一過程中，感測、驅動、處理、安全、連接、調節、保護、電動機控制以及電源管理，每一個環節都為半導體產業帶來機會。

另一個巨大機會來自5G。5G網路在數據速率、時延、連接質量方面會帶來巨大的改善，這對車聯網、工業機器人和無人機、NB-IoT應用至關重要。

「當然，剛才所提很大程度上是概念和設想，需要選擇正確的技術和產品組合來實現。為了正確地將產品製造出來，還需要有正確的生產工藝，例如嵌入式NVM、微處理器、微控制器、圖像處理應採用哪種工藝，都是需要著力解決的問題。」Jean-Marc Chery說。

「如果我們部署幾十億的物聯網設備，將會遇到一系列的問題和挑戰。比如，機器之間如何更好地通信和交換信息，如何在成本和功耗方面尋求平衡等等。」Silicon Labs首席執行官Tyson Tuttle表示，在這一過程中，我們需要考慮軟體和硬體，但軟體會更加重要，因為它定義了設備的特性和屬性，人們必須考慮設備與設備連接時面臨的不同協議棧、應用程序、中間件和無線更新、介面交互等問題。

Silicon Labs首席執行官Tyson Tuttle

他同時介紹了Silicon Labs的物聯網「集成軟體+硬體平台」------Gecko。該平台不僅在硬體上滿足客戶的需求，在軟體上也予以配合。「對於軟體的設計，我們有對相關硬體有充分了解的專家級水平工程師配合，設計更好的軟體平台，建立完善的產品組合。」Tyson Tuttle表示，「與此同時，我們在軟體方面也相當謹慎，我們會保證產品的互聯互通，不論是在WiFi環境，還是其他網路環境，都能達到與不同設備的互聯互通。當然，我們還會保證軟體和硬體進行良好的維護和保養問題。」

物聯網設備也會變得越來越複雜，很多功能的實現需要不同軟體的結合，這樣才能達到預期的目的，滿足客戶的需求，得到客戶的認可。「因此，我們還要有很好的工具，並將所有的工具整合起來，保證客戶能夠把設備都連接起來，並用起來。同時，我們還要將這些工作盡量簡單化。這就要求我們的工程師對我們的工具非常了解，知道改變哪些工具，升級哪些工具等等。」Tyson Tuttle表示。

現在有越來越多的公司都致力於開發更多的軟體和硬體來滿足物聯網的需求，這使得物聯網的快速發展成為了可能。「物聯網的硬體和軟體不是簡單的組合，而是需要高度優化、緊密集成的平台來解決物聯網面臨的挑戰。」

鈺創科技(Etron Tech)首席執行官、董事長暨創始人、台灣半導體產業協會理事長盧超群博士在會上發表了《新興指數型經濟成長：AI加成集成電路之新異構集成系統爆發威力》的演講。

鈺創科技(Etron Tech)首席執行官、董事長暨創始人、台灣半導體產業協會理事長盧超群博士

「10年前人工智慧並沒有產生，而今天的出現是因為人類有了這樣的需求，在AI一切的多元應用中，半導體正扮演智能核心的角色。但很多預測顯示，關乎半導體動能的摩爾定律可能會在2025年終止。」盧博士表示，半導體的第一個時代是硅1.0，即每兩年在單位節點面積內增加1倍晶體管數量，每一節點現款微縮0.7倍，30微米至28納米工20節點，這就是十幾年來促進IC產業放量積極成長的功臣：指數摩爾定律。

然而硅1.0時代終止於28納米節點，從28納米節點以下，到今日半導體技術走到7納米世代，這段時間被稱為硅2.0世代。盧博士認為，在硅世代2.0要促成有效摩爾定律(Effective Moore』s Law Economy, EME)以維持經濟投資效益，主要依靠面積微縮法則(Area Scaling)。

而在硅3.0時代主要依賴體積微縮法則(Volumetric Scaling)，是利用底部的面積加上封裝技術拉出一個3D空間，再回算成單位面積。通過這種做法，摩爾定律的精神再度被延續。在一個非常小的封裝中，做多層的堆疊，目前市場需求很大的3D NAND就是運用此技術。

來到硅4.0時代，盧博士認為異構集成設計系統架構(HIDAS, Heterogeneous Integration Design Architecture System)將大量促進IC創新。比如系統級晶元將採用新的架構，使用多度空間布局各類晶粒，他推廣這個概念是因為半導體產業至少必須要脫離對工藝節點微縮的痴迷；為了取得成長動力，產業界必須以「不同技術的異質整合」來創新。

硅4.0時代的特徵是把不是半導體但是用硅製成的Nano System產品，藉由技術把周邊MEMS、鏡頭、感測器、生物感測器等都整合進來，不再用線性微縮去創造價值，而是讓終端產品的價值放大，是一種「功能X價值的微縮」概念。

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