芯片如何持续为产业数字化注入“加速度”力量

当下，数智化浪潮席卷全球，与此同时，在双碳目标的引导之下，各行各业持续加快数字化转型的步伐，作为基座技术的芯片如何持续为产业数字化注入“加速度”力量？

在2022新思科技开发者大会的高峰论坛上，《财经》杂志执行主编马克作为论坛主持人，与新思科技中国区副总裁王小楠，紫光展锐代理CEO任奇伟，纬景储能创始人兼企业战略发展官陈摄军 “论道数智化”，分享了不同领域如何看待“产业数智化”的发展，并共同探讨了如何聚集多方创新力，推动技术发展和人类进步。

演讲摘录

马克：在江波老师如此深邃地追问了人类的本源和创新的本质之后，我们进而来讨论一个落地的话题，就是产业数智化，也是当今经济的热词、关键词。一方面，数字技术向各行各业扩张，另一方面，实业界也在提升自身的数智化程度。在这个过程中芯片其实是一种关键设备，它是我们数智经济发展的底层和基础技术。过去几十年，芯片的工艺持续演进，大家怎么看待这种趋势呢，会无限延展下去吗？

王小楠：随着半导体技术不断逼近它的物理极限，到了2纳米、1纳米之后的突破变得越来越难。另一方面，工艺持续演进带来的性能增加和功耗降低也趋于饱和，先进工艺制造的性价比也是摆在我们面前的现实问题。我们现在考量芯片性能的提升，更多是从整个系统层面来看，包括硬件、软件、整个芯片的架构、生产制造的工艺如何能够提升整体系统的性能，如何实现十倍、百倍、千倍性能的提升。

任奇伟：这个问题其实我上大学的时候就已经在讨论，当时还是1微米的技术，大家就觉得芯片很快会碰到物理极限，如今已经到了1纳米了，我们还在讨论这个问题。确实，如果考虑到波粒二象性，现在集成电路赖以生存的经典粒子模型就要切换到量子力学阶段了。到这个阶段以后，行业是不是就能碰到物理极限了，集成电路还会不会再走下去？对此我还是比较乐观。未来可能会朝两个方向去发展，一个是超越摩尔定律，通过一些新的架构来延续摩尔定律的生命。另一个是工艺继续朝前演进，朝着2纳米、1纳米不断前进。从产业来讲的话，晶体管是1947年发明的，集成电路大概是1959年开始发展的，这个行业经过了几十年的飞速发展。芯片技术作为最基础的支柱产业，有非常强大的生命力。

马克：谢谢两位的精彩发言，您展示了两个方向，一方面对于新技术的未来，我们永远要打开想象的空间。另一方面，你们也给在座的开发者们吃了定心丸，摩尔定律还将向前演进。那么，摩尔定律演进到这种程度的时候后，会不会出现颠覆性的技术呢？比如大家都熟知的，燃油车被电动车给颠覆了，这种案例会不会在芯片领域重演呢？

王小楠：从技术路线来讲，比如说为了增加更高的性能，大家在看量子计算、光计算这些新的领域，即便这些新的领域仍然需要芯片作为载体，提供这样的性能。我相信技术会不断演进，也会有颠覆性的技术给行业带来从量变到质变的发展，但是这些仍然需要一些物理载体实现这个技术，我们认为芯片仍然是不可或缺的一环。

马克：那么，物理载体本身会不会替代，或者说芯片目前是以这样一种物理形态存在的，它会不会换成一种新的物理形态存在？

任奇伟：如果站在人类几千年的发展来考虑这个事情的话，新的技术一定会出现。未来，我们依赖的硅基技术一定会被新技术取代，但是这要考虑到一个时间维度的问题。前几年我有幸听了胡正明教授的报告，当时他对这个问题的回答是至少还有100年的时间。一方面是给大家宽心，另一方面，我认为从一个新技术出现到它成为成熟的大规模工艺，成为传统的基础性工业来支撑整个社会的发展，大概需要百年的发展时间。从集成电路到现在差不多七十多年的时间，还有几十年的周期。从这个角度讲，大家倒是可以比较乐观的。

马克：百年大计，来日方长。我看过一个咨询公司发布的数据，现在16纳米以上的先进工艺产能约占21%，当然大家对于如何定义成熟制程有一些区别，但是，在成熟制程占据这么大的市场情况下，我们为什么还要担心先进工艺的追赶？

任奇伟：关于先进制程和成熟制程，的确有不同的定义。在今天来看，28纳米绝对是成熟制程，16纳米以下算不算，的确有不同的定义。如果我们从芯片几大类来看应该是比较清晰的。一类是以计算为主要驱动的，如CPU、GPU，包括现在手机里面的处理芯片。大家可能知道，现在手机处理器，也就是大部分人理解的手机的CPU，已经超过现在桌面或者服务器的CPU，成为最先进工艺的使用者，这一大类在先进制程里面占了绝对主导。第二类跟芯片制程密切相关的是存储，特别是dram存储，因为它的存储密度完全取决于工艺的先进性，所以dram存储也是非常重要的先进工艺的驱动者。所以在先进制程中，计算和dram存储已经占了一大块。还有一个存储相关是闪存，以前的闪存已经进行了十几纳米，随着3D NAND出现之后，如果我们谈工艺的话，对光刻的工艺相对来说要求不像平面那么高，可以讲这不是十几纳米的工艺，很多时候不是靠工艺光刻来推动。还有一大类跟模拟芯片相关，这些绝大部分在成熟工艺上。因为模拟电路的微缩很难，也享受不了太多的好处。以前数字微缩有两个驱动，一个是性能，另一个是成本，到28纳米以下，成本的好处越来越少，所以现在采用先进制程绝大部分都是因为计算，因为数字电路的大规模需求，大概是这么一个情况。

王小楠：从市场角度来讲，成熟工艺的产能也好，还有出货量也好，都占主导部分，另外咱们如果谈到过去两年缺芯片这个事情，其实很多缺少的芯片也是在成熟工艺上来制造的。举个例子，就像过去两年汽车这个行业因为缺芯导致很多车厂不能出货，不是缺先进工艺下的如ADAS这方面的芯片，更多是控制车窗，控制安全气囊这样的MCU气囊、或者是胎压监测等这些成熟工艺制造的芯片，这也是限制很多量产的原因。我们在国内建了很多28纳米以上的成熟工艺的晶圆厂，可能在今后两年到两年半的时间基本上都会投产，也能够帮助国内来增加在成熟工艺上的产能，像这些MCU、模拟芯片、这些能够有更多的自主可控的，管理我们自己的供应链。

马克：陈总谈到过关于计算的问题，有一个别的解决之道，通过分布式计算突破计算的极限。

陈摄军：我以前在其他领域，特别在银行的核心计算领域，但是它有一些局限性。

马克：所谓分布式计算，主要是通过堆积算力对吗？刚才讲到的两个应用场景，一个是计算，一个是存储，我知道您在能源领域很多年，现在能源领域尤其是电力行业也在提升自己的数智化，在这个过程中您有没有感觉到缺乏高制程的芯片是个问题？

陈摄军：我们人类以前是以化石能源为基础，这两年逐步聚焦新能源的发展，特别是现在全球气候问题，以及碳排放问题。2017年国家发改委提出发展储能作为能源互联网的基础，所以能源的数字化对新能源的调剂和精准的监控，是有着不可或缺的作用。我们现有（芯片）产能和技术水平，目前来说我们（能源行业）基本够用，不需要特别高精尖的芯片，但是使用量会非常大，因为我们是做液流电池，需要控制到每一片电池，控制得越精准效率就会越高。

马克：我想讨论一下，刚刚大家谈到成熟芯片领域的产能问题，既然技术已经成熟了，为什么还是不能满足市场需求呢？

王小楠：这里面有几方面的因素，首先中国是全球最大的半导体市场，每年几千亿美金要采购这些芯片。当前，国内有这么多半导体企业发展迅速，一方面是需要一定的时间来发展；另一方面，我们希望能够在今后五年、十年或者更长的时间轴上完全能够满足我们国内自己芯片的需要。从设计上面来讲，其实我们在MCU这些领域跟国际先进水平已经非常接近了，或者有些地方已经是国际领先了。其他的比如像有些模拟的电路，我们还有一些差距，这个我们也在紧锣密鼓地追赶中。从生产上面来讲，成熟工艺上面我想已经基本上达到技术上的自主可控。当然还有一些材料、仪器，因为半导体是一个很长的供应链，这些领域我们国家都在支持，都在投入，我相信在今后这些应该都可以满足我们自己的需求。

任奇伟：我想从两个方面回答这个问题，首先是对先进制程的需求，这方面实际上是依赖于我们的客户或者是整个社会对这个的需求，包含两方面，一个是刚才谈到的计算和存储。比如大家比较熟悉的手机这块，以前就是发个短信，然后需要语音通信，看高清的视频，后来超高清，现在是4K、8K的视频。这意味着巨大数据量的计算和存储，这都是几何等级的增长，加上现在智能物联网的出现，海量的连接需求，海量数据出现，都给计算、存储、传输带来了指数级的增长。这种需求导致我们需要高端的制程才能解决这些问题，这是来自于需求本身。第二个依靠成熟的工艺做一些系统集成性的创新，比如Chiplet等新技术的出现，或者做系统的协同设计创新，能够一定程度上缓解对先进制程的需求压力。但是本质上，只要物理实际的需求存在，那么对先进制程的依赖和追求就是永不停歇的，除非我们不追求8K的清晰度，看标清的就感到很满足了，那是可以的，但事实上这是不可逆转的，对先进制程的需求会持续存在。

马克：先进制程的应用场景，刚才你说的高端智能机、高性能计算，刚才王总也说了大量其他的应用场景，从我们的身份证，到家电、汽车、到各种各样的可穿戴设备，它们其实都不需要那么高制程的芯片。从企业的发展和投资这个层面来讲，我就投那些非高制程芯片应用场景的产业领域，是不是也是一条发展之路呢？

任奇伟：刚才王总也提到，包括现在谈的汽车电子，这块都会集成成熟工艺，从投资和公司的角度来讲，聚焦于这个领域发展的话是没有问题的，也有非常好的发展前景。但是作为整个行业来讲的话，有些领域的应用的确是对高端制程依赖性非常强，比如手机芯片，确实需要更先进的工艺去做，所以这些是根据应用领域来决定的。

马克：我想问一下，从芯片需求方的角度，您觉得您的需求现在国内市场能够满足吗？

陈摄军：在座各位可能对汽车缺芯比较敏感，其实新的事物，就像现在的能源从化石能源发展到新能源，新能源最大的问题是不稳定，必须有大量的数据收集以及处理、反馈。新能源现在做的比较多的是有两个案例，一个是源网荷储，还有一个叫虚拟电厂，顾名思义虚拟电厂不是电厂，是把不同空间有效组合起来，借助它的高低差别进行有效调节利用。这里涉及到强大的运算，这些都是先进的市场，刚才两位也讲到了传统或者我们已经具备的工艺也需要扩产，也需要满足这个市场大量的需求。其实除了电力行业之外，其他各种行业都会需要。

马克：这个过程中也是两个事，一个是计算，一个是算法，过去的电力调度，可能在电网系统内不需要那么复杂的算力和算法。

陈摄军：过去技术没这么发达的时候，我们都是人工来控制，现在可以采取（自动）控制的方法进行自动的操作，我们可以通过大量的数据分析采集来进行预测。

王小楠：刚才提到两个方面，一个是数据的采集，这个实际上是需要很多传感器之类的芯片，另外一个是计算，我们要做相应的预算分析，这个需要对收集的海量数据进行分析处理，这需要很大的算力，相当于在芯片里面既需要大量的成熟制程的芯片，同时又需要很大的算力，也就是刚才任总提到的高性能，用最先进工艺来做的CPU芯片，或者是AI芯片等这类处理芯片。

马克：刚才您说的实际上在电力调度，是用数字化的技术重构我们在整个电力调度体系，在这个过程中您觉得它需不需要用到刚才任总说的高制程芯片，还是成熟芯片就可以满足这个算力？

陈摄军：这个可能要跟传统的电网调度做一个区分，中国电网可能是全球最强大的电网，它有个好处——容错性、容纳性、消纳性比较好。新能源的不稳定性会对传统电网造成冲击，这两年我们提出的虚拟电厂也好，源网荷储也好，相当于把长江大河分开，通过小的补充尽量减少整个大电网的负担，同时也提高本地的使用，发跟储用在一体，它的整个输送的损耗也比较少，最终达到节碳的效果。

马克：我想了解，从硬件到软件要落实这个思路是完全可以执行的对吗？

陈摄军：对，是没问题的，也是我们国家的战略。可能芯片行业大家都比较了解，储能行业现在是能源行业中最热的话题，2017年国家就提出了，今年也出了不少文件来探讨储能，而且是作为尖端、重点科技来进行讨论的。麻省理工更是把长时储能定义为未来的十大科技，这都是有公开新闻报道的。我们国家整个来说电量是够的，是电力在某一个时间点不够，无论是虚拟电厂还是源网荷储，储能是不可或缺的，是当中重要的调节池。我们国家去年向全球承诺3060计划，碳在2030年达到排放的高峰，2060年达到中和，这是我们国家对外的承诺。目前，我们的电力体系已经明确从传统的电力体系，也就是化石能源，转向新型的电力体系，也就是就是新能源+储能，它的占比会由以前的10%左右，到未来可能达到的50%、60%，会对储能本身的市场带来巨大的变化。人类过去花了非常大的投入也没有解决储能问题，因为电其实非常难储存，所以大家都在不断探索的过程当中，我们在这方面布局还是比较早的。

马克：回到我们的主题数智化，因为能源行业是非常大的行业，从电力行业来看它的数字化程度，从调度、储能都是在大大提速，在我们电力数字化的过程中，从硬件到软件，能不能满足电力数字化的需求？

陈摄军：基本能满足，但是某些大量的运算、大计算可能会有一些瓶颈。

任奇伟：我稍微来补充一点，大家都知道5G现在是非常热的话题，其实5G非常重要的一个作用就是智能的海量物联网，这块对刚才陈总谈的能源数字化中有最关键的几个问题，一个是实时的监控，整个电力系统里面所有的用电、设备，都可以通过海量物联，以5G的形式连在一个电力系统里头。另外每天每个地方的数据都在实时收集、在存储、在通过人工智能的方式进行大规模的分析，比如哪个地方缺电，哪个地方电会富余出来，历史上怎么用电，就有这种数据模型出来，会有一个智能的调度基础。还有一个非常重要的，如果出现瞬时的（断电），某个地方突然出状况了，需要电力切断或者另外一个地方的电调过去，对移动通讯的要求非常高。非常高兴的是5G现在的超时延的特性已经能够满足电力系统的需求，这方面国内很多公司，也包括我们展锐都可以提供这方面的芯片支撑整个能源数字化这方面的需求。它主要解决两个问题，一个是海量的感知问题，另外就是瞬时决策的问题，时延要求非常高，另外就是大数据分析和人工智能决策。

王小楠：咱们一直在讲数智化，一个是数据的采集，还有一个是计算和分析。像刚才任总也讲到，现在通讯上面是非常重要的一个数据产生，通讯和数据中心也是一个能耗非常大的部分，大概预期到2025年左右，通讯、数据中心这些占全部电力消耗的20%，所以从能源的采集、储存、传输使用，这些环节都需要更多的智能化。举个例子，大家对AlphaGo都非常熟悉，其实Google最早在AI上的投入是用AI算法优化其数据中心里面的制冷和数据分配，最直观的结果是它能够让Google数据中心能耗降低30%。所以，数智化的前景其实非常广阔，不仅仅是在能源，也在各个领域，但是需要更多的数据采集、传输，也需要计算，这些其实都是在座各位能够做出贡献的地方。

马克：虽然高制程芯片的应用场景看起来不是那么多，但实际上它是决定整个产业发展的方向，这方面还是不能放弃。在成熟制程的芯片上，其实现在基本上是可以满足需要的，在产能上、良品率上等等还是需要进一步加强。我们都正在经历经济数智化的大潮，各行各业都在被数字技术改造，你们实际上是这个数智化过程中的基础性设备和服务提供者，我们可以期待一个前景广泛、波澜壮阔、机会无限的未来。　　

      审核编辑：彭静