51電子網公益庫存:

F5EB-881M50-B28R-Z

F5KB-836M50-B4ER-Z

FA5587N

FBLO/51ST7/MRX

FDC653N

FDS6375

FDS8880

FEM-7738

FEM-7750

FL1000G-D1

70010SE

70030FB

707071

70N10L

71005TB

72314/AFE

72324BK

74AC16244

74ACT253SCX

74AHC1G14SE-7

芯片的研發和架構的創新體現了一個國家科技成果的創新地步，一旦在這一領域當中能取得突破性的成果，那么將會是帶動整個國力的大幅度提升，有很多業界專家曾經表示，目前我們正處在處理器芯片發展的黃金階段，因此我們更應該抓住這一市場發展基于，加快投入和研發力度，并且結合國內應用市場的需求，去研發出真正適合國內市場領域發展的芯片產品，在我看來，這才是芯片產業持續發展的關鍵所在。

今年上半年，我國明顯加快了微電子、集成電路等產品的研發速度和進度，這點不但從領導人視察等重視程度提升之外，對于科技企業來說，對于芯片研發的投入力度也在加大，這其中包含了人力投入和資金投入等等，從數字上，整個投資增長了43.6%，相較以前這其實是一個質的飛躍。http://zxwdz.51dzw.com/

“芯片熱”的爆發

我國芯片市場的爆發其實源于市場自身需求以及政府的大力扶持，尤其是在2003年前有，當時大量資金的投入帶動了整個集成電路市場的快速發展，市場需求作為導向也帶來的海量的市場需求，2005年，憑借攝像頭芯片業務，中星微電子登陸納斯達克，成為國內第一個登陸納斯達克的芯片企業。

2006年之后我國的集成電路科技創新主要集中在高端芯片領域的開拓和創新，在這幾十年當中，在集成電路方面我國也出現了幾次集中發展的契機和浪差，但是客觀來說，由于技術相對落后，再加上前瞻性和戰略視野的缺少，使得我們一直處在追趕的角色當中，高端芯片的研發速度也相對受到制約和放緩。

不可否認的是，摩爾定律的放緩使得整個芯片領域的研發速度也在放慢，芯片每研發一步其難度相比以前都加大了不少。目前的解決方案是通過光學信號處理(光子計算和光子芯片)和ai突破摩爾定律的限制，這也必將帶來芯片技術發展的新形勢和新機遇。因此，在世界新一輪科技革命同我國轉變發展方式的歷史性交匯點。

傳統芯片我們該堅持嗎?

在我看來，傳統芯片領域當中要想實現完全的國產化替代，需要較長的時間和較多的投入，因此我們應該做到有所為有所不為。基站芯片的成熟度和高可靠性要求與消費級芯片不可同日而語，從開始試用到批量使用起碼需要兩年以上的時間，呈現技術更迭快、門檻高和自給率低的特點。http://msldz.51dzw.com/

高性能的fpga芯片目前基本由國外的企業壟斷著，尤其是在融合芯片領域當中軟件定義無線電系統仍然具備很強的優勢，因此后續我們可以實現該領域產業的技術進一步提升。

目前，lntel在高端服務器處理器芯片的市場占有率已經高達99%，其x86架構加上微軟的軟件生態，已經處于絕對壟斷的地位。但是，近年在云計算、大數據和人工智能推動下，服務器市場需求強勁。全球又掀起了一股高端服務器處理器芯片競爭熱潮。

值得一提的是，尤其是在amd推出了其zen芯片之后，其突破性的性能已經可以和英特爾最快的10納米芯片相匹敵，放眼國內，目前我們的自主研發高端芯片當中已經嵌入了符合中國商用密碼算法的標準和解決方案，由于wintel生態過于強大，考慮到運行在云端的軟件無須傳承于任何傳統企業，我們在高端服務器芯片上的突破應該從arm、云計算和linux生態入手，以保證足夠的設計、創新和提升空間。

下一代重點：光子集成芯片

光子集成技術自從2010年以來就進入了高速發展的階段，國際上也有很多國家開始在圍繞著這一領域展開全面的研發與合作，其目的就是為了實現基于半導體材料或者二維晶體材料的光電混合。因此，未來這一技術創新必將會帶來很大的市場需求，同時這一領域也將會成為未來芯片領域角逐的重點層面，所以我們要發力。

客觀來說，目前我國光子集成技術還是處于起步階段，目前制約我們這一領域發展的問題主要集中在人才匱乏、研究碎片化、缺乏系統架構研究等等問題當中，不過幸運的是，我們國家已經開始進行超前的布局，開始在重點領域進行規劃和資金的投入，所以我們仍然有希望在這一領域趕上并且超過國外。

光子計算被認為是突破摩爾定律的有效途徑之一，且更適合線性計算。光子器件的開關速度比電子器件更快，而且光波具有不同的波長、頻率、偏振態和相位信息，可以用來代表不同的數據，因而光子計算具有內稟的高維度的并行計算特性。

人工智能ai或許帶來新的突破

我們都知道，近幾年人工智能技術開始被應用在了許許多多的行業當中，對于芯片領域來說也不例外，當前已經有很多企業在其芯片研發和應用領域當中融入了人工智能的元素，但是，不管是當前的cpu、gpu還是fpga，在ai芯片本質上來看其實還并不能算是真正的ai芯片，它們往往無法滿足ai的需求。

通常cpu和gpu被設計成用來運行完整的程序，不是數據驅動的。而機器學習與cpu和gpu處理完全不同，是不斷訓練程序使用數據的過程，然后在不進行明確編程的情況下進行推理，需要完全不同類型的處理器。

ai芯片需要循環使用訓練數據，必須擅長處理數據之間的連接關系，比如可以用圖形表示數據之間的相關性和其他關系。可以說，ai的神經網絡的總體目標是創造大而復雜的連接關系網絡，這個網絡不僅可以是稀疏的、多層級的，而且可以彼此循環、學習和改進。http://yifadz.51dzw.com

芯片被譽為當今一個國家科技發展水平最真實，也是最前沿的體現，同時芯片也是各國競相角逐的國之重器，眾所周知，我國擁有全球最大的半導體市場，在集成電路領域也已經躍居全球第二大設計市場，但是當前除了移動終端和網絡設備部分集成電路產品占有率超過10%意外，高端芯片我們的市場占有率幾乎為零。文章出自：來源：太平洋電腦網