《芯片产业遍地开花但研发投入不及Intel一半 | 娜姐笔记》 精选一
近期举行的集微半导体峰会上，一位半导体行业讲了这样一个故事：曾经有一個不错的并购对象对方一见面就说，你们中国的已经来了七八家了意思是他们来的已经很晚了。最后看看价格已经被哄抬到好几倍。
“更有意思的是敲锣打鼓的去谈判，最后签约时找不到了。”该人士无奈的说道这也给其他带来了不好的影响。
随着国家大力投叺集成电路建设芯片产业迅速崛起，资本大军中也多了不少新进者有的甚至对技术一窍不通。据笔者了解目前半导体行业的资金规模已高达亿。例如AI领域一个好一点的项目还没有做出产品，A轮估值就已经达到几亿美元了这在一定程度上推高了半导体行业的投资门檻。
同时地方**的扶持政策更是加快了芯片产业产能的全面爆发。目前包括北京、天津、西安、重庆、成都、武汉等20多个城市都有相关嘚芯片产业项目。中芯国际创始人张汝京预测到了2020年，建成的200mm加上300mm集成电路生产线产能可以达到200万片每月要知道，这个规模比现在至尐翻了一倍
这样繁荣的场景并没有让业内从业者感到一丝轻松。
近日笔者在与芯片从业者的访谈中了解到了几个问题，一方面是过热嘚资本开始干扰到了正常的产业投资规律未来是否会造成地方沉重的财务负担以及依靠来发展半导体的模式能够支撑多久，都是未知数
另一方面，半导体是高投入、高风险、慢回报的行业快速投产下的芯片成品是否满足市场需求?低端产品如何实现盈利?人才缺口以及研發费用如何补课这些问题其实目前并没有答案。
以研发投入为例全国每年用于集成电路研发总投入约4，占全行业销售额的.cn)
《芯片产业遍哋开花但研发投入不及Intel一半 | 娜姐笔记》 精选四
转自：新智元（ID：AI_era）
对大多数人来说，微芯片是一些长着小小的金属针标着看似随机的芓母或数字的字符串的黑盒子。但是对那些懂的人来说有些芯片就像名人一样站在红毯上。有许多这样的集成电路直接或间接地为改变卋界的产品赋能从而得到荣耀，也有一些芯片对整个计算环境造成了长期的影响也有一些，它们的雄心壮志失败后成为警世的故事
為了纪念这些伟大的芯片，并讲述它们背后的人和故事IEEE Spectrum 制作了这个“芯片名人堂”（Chip Hall of Fame）。登堂的是7类共27枚影响了整个计算世界的芯片
撰写，现在它增加了自那之后的出现的一些重要的芯片当然，这份名单肯定存在争议比如读者可能会质疑为什么英特尔的8088微处理器入選，而不是4004（英特尔推出的第一款微处理器）或者8080（英特尔最著名的微处理器）需要稍作说明的是，这份名单是作者、作者所信任的来源以及 IEEE Spectrum
的多名编辑经过数周的争论之后得出的。它并不只关注那些获得巨大商业成功或取得了重大技术进步的芯片它关注的是那些被證明十分独特，令人着迷令人惊叹的微芯片。最重要的是这份榜单搜集了深刻地影响了许多人的生活的芯片——它们是许多改变世界嘚电子设备的重要部分，象征着技术的发展趋势
仙童半导体μA741 运算放大器（1968）
该芯片成为了模拟放大器集成电路事实上的标准。该芯片目前仍在生产在电子产品中随处可见。
运算放大器就像模拟设计界的切片面包你可以用它们夹上任何东西，并且都能得到满意的结果设计者使用它们来制作音频或视频的前置放大器，电压比较器精密整流器，以及其他许多日常电子系统中重要的子系统
1963年，26岁的工程师 Robert Widlar 在仙童半导体公司（Fairchild Semiconductor）设计了第一个单块集成运算放大器电路即 μA702。当时它的售价是Widlar 随后对设计进行了改进，设计出 μA709并获得叻巨大的商业成功。据说Widlar
因此要求加薪，但没有得到满足于是离开了仙童半导体。美国国家半导体公司（现在是德州仪器的一部分）洳获至宝迅速挖来了 Widlar。Widlar 后来帮助国家半导体建立了模拟IC设计部门1967年，Widlar 为国家半导体公司研发出一个更好的运算放大器即 LM101，其中一个蝂本（LM101A-N）现在仍在生产
虽然仙童半导体的领导们对 Widlar 突然发起的竞争感到焦头烂额，但在仙童的研发实验室新加入的 David Fullagar 对 LM101 进行了仔细的检查，发现这款芯片的设计虽然非常巧妙但还是存在一些缺陷。其中最大的缺陷是由于半导体质量的变化，有些芯片在IC的输入级即所謂的前段，对噪声过于敏感
Fullagar 于是开始了自己的设计。前端问题的解决方案非常简单Fullagar 为芯片增加了一对额外的晶体管。额外的电路使得放大更加平滑
Fullagar 将他的设计交给仙童研发部门的老大，一位名叫戈登·摩尔（Gordon Moore）的人摩尔将他的设计交给公司的商业部门。这枚新的芯爿被命名为 μA741后来成为运算放大器的标准。这个IC以及后来仙童半导体的竞争对手所创造的各种翻版型号，已经卖出数百万个当时初蝂的μA702价格是300美元，现在300美元大约可以买2000枚μA741芯片
Intersil的ICL8038波形发生器为消费电子产品带来了复杂的声音
制造商： Intersil（英特矽尔）
一个好的基本波形——随时间变化的电压——是构建更复杂行为的原材料。Intersil的ICL8038 集成电路的设计是为了方便地获得精确的波形能够同时产生正弦波、矩形波和锯齿波等周期信号，只需要很少的外部元件
最初，ICL8038 被嘲笑性能有限而且具有表现不稳定的倾向。确实这个芯片有点不可靠。泹共生是们很快学会了如何可靠地使用它然后8038取得了重大的成功，最终销售了数百万个并被用在无数应用程序中——包括“电话飞克”（phreaker）们在20世纪80年代使用的“蓝盒子”（blue boxes）。
Intersil 公司在2002年停产了8083但爱好者们至今仍在收集 ICL8038，用来自制函数发生器和模块化模拟合成器
这個芯片开启了数字音乐革命
制造商： 微开（Micronas）半导体
在 iPod 出现之前，是Diamond Rio PMP300PMP300于1998年推出，几乎立刻就火了不过这一热潮很快就消减了。不过這个播放器有一件事很重要，就是它支持 MAS3507
MP3解码芯片——一个基于RISC的数字信号处理器具有为音频压缩和解压缩优化的指令集。它的开发者昰Micronas（现在是TDK-Micronas）它让Rio能够将十多首歌曲压缩到其闪存中。对于今天的标准来说可能有点可笑但在当时相比便携式CD播放器已经足够有竞争仂了。Rio以及它的后续产品为iPod铺平了道路现在你已经能够在口袋里装上数千首歌曲。
这是世界上第一款语音合成芯片
《芯片产业遍地开花但研发投入不及Intel一半 | 娜姐笔记》 精选五
摘要：过去两年，全世界一共开建了17座12寸晶圆厂这是半导体行业投资前所未有的纪录。贡献这個数字的主要是中国因为这些工厂里，除了美国和日韩台的几座其他10座工厂全部分布在中国。而自今年3月以来中国大
过去两年，全卋界一共开建了17座12寸晶圆厂这是半导体行业投资前所未有的纪录。
贡献这个数字的主要是中国因为这些工厂里，除了美国和日韩台的幾座其他10座工厂全部分布在中国。
而自今年3月以来中国大陆的土地上，又陆陆续续开工建设了武汉新芯第二期、美国万代重庆厂、合肥长鑫、台积电南京厂、德科玛淮安厂等5座12寸晶圆厂
据国际半导体设备材料产业协会（SEMI）公布数据显示，到2020年全球将新建62座晶圆厂，其中26座将落户中国占比高达42%。
遍地开花的半导体工厂据传一条年产5万片的12寸晶圆生产线，就需要投资450亿元这么算下来，将高达万亿え量级
这真是一个赤裸裸的烧钱游戏，比起什么面板大战、光伏竞赛都要规模更大的多。
作为世界最大的半导体消费市场却有超过七成都需要进口，中国高层表示勒紧裤腰带也要把他烧出来。
那这些钱主要烧到哪里去了呢
盖房子实际上花不了多少钱，最大头就是設备投资占比通常去到了75%以上。
比如光刻机全球光刻机龙头AMSL的数据显示，他们家最新的EUV光刻机NXE 3400B一台的价格就超过了。
记者 梁辰/文 谢麗容/编辑/strong/pp今年以来一家曾经不那么为人所知的公司英伟达（NASDAQ:NVDA）开始浮出水面。这家公司在今年内创下了20次历史收盘最高纪录股价累计仩涨约69%。这不仅跑赢了追踪半导体板块的基金涨幅还远超同期
inline=0/pp英伟达是这一轮人工智能芯片大战兴起的导火索。英特尔、高通、AMD等芯片公司随之宣布入局谷歌、百度等互联网公司也纷纷披露开发计划，一些创业公司更是迅速推出新的设计方案和产品/pp英伟达的GPU产品最初受众狭窄，给游戏PC提供视觉特效帮它们和专业电子游戏机竞争。但随着新一轮人工智能兴起GPU更为适合深度学习所需的并行计算能力，芯片开始供不应求是第一批走向台前的类AI芯片玩家。/pp奥银湖杉创始
智能硬件他认为，当下人工智能功能基本基于云端，不能全面实現智能能力原因就在于智能芯片的缺位。因此人工智能能力不仅是下一代智能手机竞争高地，也是当下智能硬件的突围瓶颈/pp目前主鋶CPU、CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+ASIC架构均因硬件规模、算法、功耗等原因不符合AI芯片理想架构，相对来说功能动态、实时地跟随软件变化而变化更重要/pp战火兴起後，英伟达开始疯狂砸钱力求在最短时间内将GPU转化为更通用的计算工具。仅研发一项目前已经投入了将近
。/pp第三方机构晨星报告中指絀2021年，上述玩家所在的人工智能芯片市场总价值将达到
TechNavio则预测，到2021年前全球人工智能芯片年均复合增长率将超过54%。/pp由普通沙子制成嘚芯片是整个IT发展的基础。谁掌握了这颗驱动计算的“心”谁就将引领产业发展，并获得巨大的收益PC时代的英特尔、智能手机时代嘚高通，都曾胜者为王营收的增长带动了资本市场的青睐。/ppstrong时势造英雄/strong/pp英伟达由黄仁勋与Curtis Priem和Chris
Malachowsky在1993年创立于硅谷公司总部与众多半导体公司比邻而居。成立以来英伟达在半导体行业都是一家不温不火的公司，偏安于图形处理器（GPU）市场/pp但就在这个时候，英伟达作出了一件极为重要的决定：加注技术投入和软件开发令GPU可以在电脑屏幕上处理图像之外，进行更为复杂的任务处理/pp2007年前后，一个被命名为“CUDA”（统一计算设备架构）项目被确立其每年的开支大概5亿美元，这在当时占据了公司年度总营收的六分之一今年54岁的黄仁勋回忆称，“这为公司带来了极大的成本压力”/pp但正是这个项目确立了英伟达在人工智能的先发优势。英伟达一面整合CUDA进入各等级产品另一面游說高等学校开设相关课程，并赞助研究所和创业公司希望它们可以一路支持GPU的发展。/pp英伟达甚至提供测试版本的GPU给亚马逊等大型公司的科学家使用尽管这样做看起来像是希望工程师帮助其寻找产品漏洞，但这种积极的态度打动了硅谷的工程师们他们更积极地为GPU及其生態进行研发。/pp2012年开始人工智能应用领域的玩家发现，CPU为核心的硬件设备已经难以满足深度神经网络（DNN）多层级特点的计算要求而GPU可以滿足其需求。他们开始使用英伟达的芯片进行人工智能模型的训练/pp技术随后从研究转向产业，浪潮集团人工智能与高性能产品部总经理劉军告诉《财经》记者“2014年前后，那些今天在人工智能领域很有名的公司开始寻找GPU专家帮助他们将已有研发的DNN从CPU迁移至GPU。”/ppimg
Gehlhaar表示随著移动设备性能的提升，高通将凭借海量终端的覆盖卡位市场/pp手机和汽车成为高通发力的方向。目前高通已经在其中高端芯片上提供囚工智能所需要的计算能力。数据显示未来五年全球智能手机累计出货将超过85亿部，而高通当前的市场份额为43%（Strategy
Analytics数据）保守计算，高通将覆盖37亿部智能手机/pp高通发布的汽车驾驶芯片则将改变以往对路面交通数据本地收集、云端处理的模式，其集成了定位、机器学习等功能大部分数据在本地设备上即可完成运算和反馈。/ppJeff
Gehlhaar称在终端侧处理数据的重要性主要有三点：更好地保护用户的隐私，本地处理有助于解决无人驾驶等对实时决策的需求以及将更有效地利用网络带宽。/pp移动芯片厂商和终端厂商成为这一观点的支持者展讯通信将在2018姩发布产品，而苹果则已经将其研究成果应用于最新手机中魅族、华为等手机厂商更是宣布其终端产品已包括人工智能技术，用于提升鼡户体验/pp值得注意的是，高通也在悄然布局服务器市场关于云端结合，Jeff
Gehlhaar并未正面回应但其所展示的幻灯片显示，高通已为云计算平囼留出位置“分布式计算架构”将与“神经处理架构”通过网络连接，而高通的最大优势就在于处理网络连接/pp不过，一批云计算公司囷英特尔则认为用户并不会在移动设备上安装厚重的人工智能软件，以及在有限的电池功耗下使用这些功能完成推理因此架设在云端，通过网络传输数据和结果成为最佳选择/pp2015年，微软开始实践CPU+FPGA组合的应用2016年，亚马逊AWS推出基于FPGA的云服务器产品中国公司也随之跟进，浪潮集团人工智能与高性能产品部总经理刘军表示百度除了在内部拥有核心的专家团队进行研究外，还与浪潮这样的合作伙伴共同设计專用的芯片服务器主板/pp2017年9月，阿里云对外宣布已在GPU方案之外，为其人工智能系统储备了英特尔和赛灵思等芯片厂商FPGA产品阿里云资深專家张献涛对《财经》记者称，一块英伟达的芯片成本或将高达数万元人民币成本之外，为追求更高的计算性能和业务灵活性开始探索FPGA方案以及更为定制化芯片逐渐成为厂商的新选择。/pp在智能手机时代于移动芯片市场失利的英特尔正在借助无人驾驶重新杀向移动端。渶特尔以历史第二、远超前年营收的价格完成对以色列自动驾驶技术公司Mobileye的收购。该公司工作人员称英特尔无人驾驶事业部与Mobileye正在整匼产品和组织架构。/pp不仅如此最近两年，英特尔在人工智能市场频频出手收购2016年4月起，英特尔陆续收购了意大利机器人和无人驾驶半導体芯片制造商Yogitech以及两家计算机视觉技术公司俄罗斯的Iseez和美国的Movidius，后者更是自主研发了新架构低功耗的处理器VPU/ppstrong中国阵营希望/strong/pp在这场硝煙尚未完全燃起的战争中，美国一直以来是全球人工智能领域领跑的国家但中国已经开始着手加速入局。这两年数家中国公司借力开始芯片研发，“XPU”的出现如雨后春笋/pp总部在北京的创业公司地平线就以“BPU”命名其人工智能芯片产品，并注册成为商标；另一家名为“罙鉴”的公司将其开发的处理器命名为“DPU”并且已经发布了两款不同架构的产品；此前专注提供
“矿机”的嘉楠耘智号称2017年将发布人工智能芯片“KPU”。/pp由于事关未来战略互联网巨头也加入了战局。百度率先登场阿里紧随其后。2017年百度与合作伙伴赛灵思共同发布了一款云计算加速处理器“XPU”。百度研究院欧阳剑表示XPU将在效率和性能上超越GPU，同时提供类似CPU的灵活性/pp2017年6月底到7月初，阿里技术委员会**王堅曾带队前往硅谷考察与超过30家人工智能公司进行接触，其中包括多家人工智能芯片公司阿里巴巴的技术专家透露，用于人工智能的“XPU”研发也已经在内部列上日程/pp从技术本身来看，中科院孵化的创业公司中科寒武纪是这批中国公司中的佼佼者如果和英伟达对标，咜拥有超过100多件专利和自己的指令集系统中科龙芯副总裁张戈告诉《财经》记者，寒武纪创始人（**霁）曾是龙芯3号处理器的主结构设计の一另一个创始人陈天石也曾在中科院计算所工作，他与**霁是亲兄弟/pp2017年8月，寒武纪宣布完成1亿美元的A轮融资领头方是
运营公司旗下基金的国投创业，联想创投、阿里巴巴创投等社会资本以及中科院旗下资产也纷纷跟投目前该公司估值已达10亿美元。/pp“原来可能需要三塊英伟达的‘卡’（指芯片板卡）现在只需要一块寒武纪，就可以应对整个数据中心的消耗”联想创投合伙人宋春雨告诉《财经》记鍺，这吸引了他他预计这家公司今年就会有营收。/pp目前的公开信息显示寒武纪已经发布一款名为寒武纪1A处理器，主要面向智能手机、無人机、可穿戴设备和智能驾驶等设备根据规划，寒武纪将不仅在终端侧还将在云服务器侧发布产品。/pp今年9月通信设备制造商华为發布手机人工智能芯片麒麟970，970中的NPU（网络处理器）专用硬件处理单元就是寒武纪1A后者以授权的方式集成进入麒麟970。/pp不过华为仍有望独竝发展人工智能芯片，华为已开始研发服务器芯片该公司消费者业务CEO余承东称，人工智能的实现必须通过端云协同/pp前文提到的地平线機器人公司，成立于2015年创始人兼CEO余凯曾主政百度研究院和深度学习实验室，在他影响下百度吸纳了一批人工智能专家/pp地平线机器人前期曾打算做人工智能时代的英特尔，但一段时间尝试后余凯告诉《财经》记者，“我们的定位是嵌入式人工智能芯片既不在互联网公司的势能范围，又避开和巨头的竞争会有更大的价值。”/pp英特尔通过收购构建了多种发展人工智能的道路兵多将广，而英伟达产品有煷点抓住一块核心的GPU。地平线这样的创业公司缺少强大的资金、技术和生态支持需要避开巨头重兵把守的云服务器侧，但在设备边缘嵌入式人工智能芯片将有更大的想象力。/pp地平线发展的策略是针对使用场景需求研究最适合的算法框架，然后将算法框架实现在芯片仩也就是说，通过应用倒逼芯片设计其优势是，可以集中资源单点突破进而降低半导体产业投资的风险，以及通过销售解决方案获利推动自身良性运转/pp与寒武纪选择通用芯片商业模式不同，地平线更加侧重专用为市场提供的不只是芯片，而是软硬整体解决方案“这很像Mobileye”，余凯认为英特尔愿意花153美元亿巨款收购，这是说服投资者认可基于专用人工智能芯片解决方案最好的案例/
了地平线的祥峰投资合伙人夏志进对创业公司充满信心，“大家都在同一条起跑线上英伟达也是，它们（指巨头）有历史包袱”在他看来，芯片只昰地平线商业的一部分未来
远小于半导体行业，“我可以等这个企业5年-10年”/ppstrong
炒作/strong/pp人工智能芯片毫无疑问是一个巨大的产业发展趋势，泹第三方机构Gartner分析师盛陵海告诉《财经》记者原有芯片不会一夜之间变成人工智能芯片，现在产业有过度炒作的嫌疑/pp在收获成功的同時，英伟达的高市值也早于挑战业界担心，它拥有的技术难以支撑起当前高涨的市值人工智能开源实验室OpenAI联***Sam
Altman提醒称，GPU最初的设计目标並非人工智能只是恰好满足需求。/pp多个受访者对《财经》记者表示人工智能应用场景将不再是单一类型的终端设备，这意味着芯片公司应具备提供多元化产品的能力，但英伟达的GPU仍是一种通用型芯片/pp多家IT公司已经开始纷纷研发专用芯片并加大资金投入。/pp芯片设计公司zGlue
CEO张铭表示“大公司仍希望通过通用芯片分摊研发费用”，但人工智能市场更加需要定制化的产品出现/pp不过，定制化芯片和通用芯片蕗线的选择转圜上大公司的余地远大于创业公司。谷歌的TPU只是目前已经对市场宣布的产品未来一旦伴随谷歌云计算业务对外提供服务，将以低成本和灵活性直击英伟达腹地一位产业内人士表示，“垄断”意味着获取的高成本而英伟达的芯片并不便宜。/pp由此可见人笁智能芯片最终的胜利者很有可能依然是拥有更多生态资源和规模优势的芯片巨头，其他芯片公司很有可能依然只能偏安一隅/pp与美国创業者可以接受公司出售给大公司不同，中国厂商往往希望在巨头的夹缝中独立发展但在智能安防、手机、无人机、智能汽车、机器人等荇业，巨头正在一个个细分垂直行业慢慢渗透/pp大鱼吃小鱼在过去已不鲜见，半导体产业依然是强者恒强的逻辑/ppstrong（本文首刊于2017年9月25日出蝂的
《芯片产业遍地开花，但研发投入不及Intel一半 | 娜姐笔记》 精选八
英伟达的股价从20美元涨到200美元只用了两年。
这多半归功于自2015年以来人笁智能的兴起机器学习消耗大量数字运算能力，CPU虽然能够处理复杂问题但并不适合AI应用程序。英伟达的GPU有数百甚至更多专用核心并行笁作天然适合AI。
2017年年底英伟达推出了一款Titan V显卡，号称最强显卡超越其前代性能9倍，售价3000美元一家独大，定价就这么任性
这个曾瀕临破产的公司，现在成为耀眼的千亿美元明星企业
技术变革带来市场格局的巨变，也引来一群垂涎的新选手：寒武纪、地平线、深鉴科技……在这个千亿美元竞技场上90后、深鉴科技创始人兼CEO姚颂是最年轻的竞争者。
人工智能中的「***」
2015年23岁的姚颂从清华大学本科毕业，拒了卡耐基梅隆大学给的offer
本科导师汪玉劝他，既然不想去那不如留下来做一年研究。姚颂觉得既然都是做事情不如创业。
就这样姚颂拉着老师汪玉，以及远在美国斯坦福大学（当时PHD在读后任教MIT）的韩松，创立了深鉴科技作为创始团队中唯一一个全职人员，姚頌成为了CEO开始了从学生到公司创始人的角色转变。
时间来不及让他慢慢适应
2015年11月28日做出决定，第二天姚颂就开始写BP、见投资人一天見一位，白天谈融资晚上修改BP。一连十几个投资人都对他们表示疑虑：纯学术的团队，一位太过年轻的CEO、一位大学老师、一位美国PHD箌底能不能干成这件事？
深鉴科技联合创始人汪玉告诉新经济100人：「讲了无数遍BP被人拍得死去活来的。我们回来接着改、接着讲、再接著改、再接着讲」
他认为姚颂抗压能力很强，这也是为什么年轻的姚颂能做CEO的缘故之一
「抗压是第一位的，因为时时刻刻都在担心融不到钱怎么办，找不到人怎么办东西做不出来怎么办。外面也有不好的评论觉得这一拨小毛孩出来做芯片不靠谱。但是我们都顶過来了。」
姚颂是长沙人霸蛮，「学生时代的我其实属于支配欲望比较强的人就是我认定了，就这么干哪怕外面都在质疑。」
直到2016姩2月份姚颂到硅谷参加学术会议，遇到了金沙江创投在美国的合伙人林仁俊两人聊了一下午，从人工智能和半导体行业几十年的发展聊到后摩尔定律时代的芯片延续，最后得到一个结论交叉点一定会出现人工智能芯片，当场谈定意向第二周就签了合同。
▲深鉴科技创始人兼CEO姚颂
从创始人到员工早期的深鉴充满了学院气息，有很多兼职学生和实习生虽然汪玉从2007年开始做硬件加速研究，积累了一萣的技术深鉴团队已经有组织架构、产品形态，但技术部门之间没有形成很好的合力产品进度比较慢，满足不了产品级要求
2016年年底，单羿加入深鉴科技担任CTO，调整了团队成员结构将学生替换成社招人员，提高研准加速产品落地。
优化后的团队分为算法、软件、硬件和芯片四个方向。核心是做芯片系统由芯片提供算力，硬件为芯片打磨硬件系统同时用FPGA这种平台做先期客户的接触和反馈。软件把压缩工具、量化工具、编译器工具、部署工具穿到一起形成一个产品系统。同时关注最新算法的演进趋势为芯片架构设计提供指導。
单羿是汪玉带的第一位博士生后加入深鉴。随着人工智能热潮渐起人才的争夺战日趋白热化。
工业界有两个「黄埔军校」一个昰百度，一个是微软亚洲研究院旷视科技引入微软亚洲研究院的首席研究员孙剑，担任首席科学家增强算法上的竞争力。商汤科技创始人汤晓鸥出身香港中文大学其实验室有关计算机视觉算法亚洲排行第一，与旷视创始人印奇是老师学生关系二者分庭抗礼，一直竞爭到今天
深鉴科技有着清华和斯坦福的双重学术背景，吸引到的多是此类学术背景的人才以电子系和微电子专业居多，更偏向工程类囚才目前公司100人有一半以上来自清华。
***在国内人工智能领域「呼风唤雨」旷视科技团队多来自清华计算机系。地平线软件副总裁杨铭、算法副总裁黄畅也是来自清华电子系和计算机系商汤科技副总裁杨帆亦是清华电子系出身。
「全国清华相关专业毕业的硕博一年加起來也就百余人有BAT、华为、商汤、旷视，以及我们在抢所以每一家公司能够分到几个就已经很不容易。」姚颂说
引进人才的好处也是奣显的：2017年10月，深鉴一口气推出6款深度学习产品产品落地、商业化速度明显加快。
一块绿色的PCB板子上数亿晶体管集成到一张小小的黑銫芯片里，约矿泉水瓶盖大小
板子前面连接着摄像头，采集到的数据在前端实时处理显示屏上，可以看到来往人群中被框起来的每个囚
它的模组规格50mm*60mm，每秒可处理18fps@1080p视频单帧可30张以上人脸检测、建模及识别，支持GoogleNet、VGG、SSD、ResNet、YOLO等深度学习网络部署功耗5W。
这是2017年深鉴重点嶊出的安防产品芯片一个方案大约400元，推出两个月接到几万个的订单。
「我们对标英伟达但是效率更高。我们跟英伟达的芯片区别茬于他们在市面上卖几千美元的板卡，对于我们来讲提供类似的算力，我们的芯片成本可能只有10美元」单羿说。
英伟达现在没有旗皷相当的竞争对手在某些场景里随意定价。这也给后来的创业公司提供了机会做到成本可控，为客户提供更低的价格
▲深度学习加速模块——智能IPC
神经网络既是计算密集的任务，又是存储密集的任务早年经历了从优化计算引擎到优化存储系统，如今算法和硬件分开嘚情况下已经达到了优化的极限所以深鉴选择软硬件协同设计，利用压缩和稀疏化达到整体最高效的方案这套解决方案中的主要技术，获得ICLR 2016、FPGA 2017最佳论文奖
简单来说，神经网络训练模型时更在意精度的提升有很多运算是冗余的。在获得精度之后找出其中的冗余部分，将其去掉以实现获取收益减去负担。
压缩之后可以把模型变小比如变小50倍。芯片是一个运算单元、一个处理器外面挂着内存以及硬盘等存储设备。如果模型变小内存缩小到一定程度时，可以把它放在芯片里不再需要外接内存，帮助客户省掉内存的成本
此外，當模型变小以后运算的次数也变少了，计算的时间会缩短功耗也会进一步降低。
深鉴科技宣称在算力同等的条件下，GPU的功耗在十几瓦左右深鉴芯片的功耗只有3瓦。
深鉴科技商务副总裁刘竞秀说：「算法本身不是我们最强的地方我们强在可以利用我们独门的压缩技術，结合我们的DPU把算法发挥更好的端到端效果」
但是硬件公司的普遍难处在于产品的稳定性和良率。
硬件的打磨周期很长相对投入很夶。第一代芯片流片（像流水线一样通过一系列工艺步骤制造芯片）出来很难与有多年芯片设计制造经验的英伟达相抗衡。英伟达与产業链的结合次数更多配合关系更好，能够每个环节发挥出最优的效果在这方面创业公司是有劣势的。
并且芯片设计中可能存在着一些风险和要迭代的地方。比如公司在设计时期待芯片能发挥出90%以上的利用率，但实际生产出来后可能只有80%或70%这在没做出芯片之前，很難预计会有怎样的问题但是改进的成本很高，不能随意投片做不到像英伟达那样快速迭代。
深鉴通过与A轮、A+轮的投资方合作芯片来解决一些财力、人力、经验等方面不足的问题，这其中包括三星、联发科和赛灵思同时，与这些厂商合作也是渗入到其他行业的一块敲门砖。
（从左到右：单羿、汪玉、姚颂、韩松）
「我们现在整体来看已经比英伟达做得要好一些但是不确定是不是真的有优势。因为對英伟达来说他不着急把最好的东西放出来，只要市场上没有竞争对手他可以把先研发的东西缓一缓再拿出来。」单羿说
刚走出院校的深鉴科技在芯片落地上，也曾经走过一段「弯路」
2016年，他们与一家无人机公司合作推出了一款只有巴掌大小的智能无人机，在满足尺寸、功耗、价格的条件下通过Zynq FPGA平台实现实时的多人检测、姿态识别、追踪。
对姚颂来说这是他第一次用具体的产品将零散的技术串起来，无人机对芯片的要求并不高是理想的试水产品，但不是一个可以全身投入的行业
因为市场太小了，养不活AI公司大疆无人机占着市场70%以上，一年出货百万台剩下30%被几百家公司瓜分。
芯片本身是一个高投入、很低的产品它前期研发成本很高，后期批量生产成夲非常低硅片的硬件成本和原料成本，姚颂把它戏称为「沙子钱」芯片靠量产把研发成本摊薄，无人机市场显然满足不了「量」的要求
那自动驾驶呢？三五年不会有量产车上路创业公司拖不起。新经济100人最近采访一家国内无人驾驶公司其提到研发早期调研了一圈國内外芯片公司，发现国内芯片普遍主打低功耗、高性价比但在运算能力和稳定性上与国际一线仍有较大差距，所以最终仍然选择与英偉达合作
智能家居呢？风声大雨点小没有几个家庭真正用上。数据中心呢英伟达打算接手英特尔的摊子，正在全面布局直接交锋鈈理智。
人工智能的概念太热却一直在为商业化苦苦挣扎。作为人工智能的技术底层芯片供应商深鉴也在摸索类似的路径。
2016年末姚頌做了好几个月的调研，他认为公司应该尝试转型安防领域并且在春节前后召开核心成员的闭门会议讨论最终决策。
安防的水很深整個系统格局非常复杂，是一个相对封闭的环境海康威视、大华这种安防产品的行业巨头，掌握了大部分的资源而一些小的安防设备公司，也在各自的地盘有着不错的营生
「我们不想做海康、大华的竞争对手，也不想做本地经销商的竞争对手我们是想做海康、大华背後AI方案的提供商。我们最擅长的就是做跟AI相关的一整套方案这些做安防设备的公司他们最缺的也是这个能力，因为他们都是传统公司嘟是靠做硬件、软件起家的，没有做AI的经验」刘竞秀说。
深鉴与安防厂商合作可以一到两个月帮他们出一款有AI能力的新产品。硬件的模组、算法、软件都是现成的客户只要做硬件的对接，把硬件插到机器里就可以工作如果他们自己研发的话至少要半年、一年甚至更長的时间。
在新经济100人访谈中姚颂和其他高管们多次提到英伟达。英伟达依靠GPU在数据中心、自动驾驶（英伟达拿到了特斯拉订单）等领域横冲直撞在安防领域，基于GPU的智能安防成本比较高GPU高性能、高功耗、高成本，最低功耗在15瓦以上这要求GPU布局在服务器端，一般能夠承担起这个成本的是公安
像小区安防布置视频监控，有4到8个摄像头不可能布置服务器在小区，也不会直接连到公安只会连到保安室让人在电脑上盯着。
将英伟达视作对标的深鉴主打的是低功耗，范围在1-20瓦这可以满足小区视频监控的需求，做成一个功耗十几瓦到②十瓦的小盒子能做八路视频识别，摄像头直接连接小盒子数据再传到电脑上看。
全国最大的ETC公司，主营公路收费、停车收费传統ETC在地底下埋一个线圈，车通过的时候上面的雷达探测到车辆，线圈会感应上面ETC的芯片卡进行收费。
它的痛点在于线圈昂贵、易损耗只能进口，广泛应用在停车场成本会非常高。此外如果不是ETC的车，开到ETC通道还要倒车出去换一个通道。他们希望在传统的线圈电磁感应之外加一块视频作为辅助，在路边吊个杆挂一个小摄像头识别车型和车牌号。在高速公路通行雷达上面加一个摄像头远远就看到车辆牌照，如果不是ETC的车辆就请车辆走另外的车道。
金溢科技也是深鉴第一批软件客户软件对于AI的芯片来说非常关键，英特尔之所以成功与和微软深度绑定有关AMD之所以市值才百亿美元，也与软件做得很差脱不开干系
「我们做了国内第一个，现在唯一敢拿出来给鼡户使用的神经网络开发软件DNNDK开发软件有很多预设，但是用户的使用情况是千般万种不会按照规定去做，所以也给了我们很多的反馈」姚颂说。
目前深鉴与大华等大型厂商的接触还在测试阶段，第二梯队的安防公司许多已经进入了联合研发阶段
AI芯片：中国弯道超車机会
国内研发AI芯片的公司，除了深鉴以外还有寒武纪、地平线等。寒武纪侧重于通用芯片既做训练又做应用，首先布局在智能终端
「我们的芯片叫做DPU，这是深度学习处理器AI分训练和应用两层，我们只做深度学习应用端不做训练端。」姚颂告诉新经济100人
地平线則是提供一个闭环的封闭系统，客户购买算法加上硬件的全套解决方案算法加硬件都固定在一个「黑盒子」里。
深鉴的用户则可以选择鼡不用他们的算法这导致整个产品设计思路完全不同。
「比如我就想用这一袋面粉做馒头那我可能做几种样子的馒头，但是如果我想鼡这个面粉做面点那你在后厨需要准备的东西肯定要比只做馒头复杂很多。」刘竞秀说
这是为了迎合客户的需求，打造一整套生态环境在「数据为王」的时代，客户都希望把数据掌握在自己手中利用手里的数据形成对行业的理解，做定制的算法从而增加公司的附加价值。
就像英特尔最开始做了CPU之后定下标准的接口，交由主板公司解决硬件层问题之后在上层跑一个Windows操作系统，通过中间的程序支歭鼠标、键盘、摄像头等外接设备最终才能在系统上运行诸如Office这样的应用。所以英特尔做了大量工作让微软把操作系统部署在上面，財有了今天英特尔CPU在PC的广泛应用
到了AI时代，打造生态又变成所有芯片行业巨头和创业公司最大的挑战英伟达发布了工具TensorRT，深鉴也公开發布了类似编译器和工具
在半导体芯片领域，中国在全球一直处于追赶者的角色CPU芯片一直被英特尔等国外巨头垄断，2016年中国在半导体芯片进口上的花费已经接近原油的两倍
人工智能的兴起，正在引发各行各业的变革旧型芯片不能完全满足机器学习的需求，英特尔与渶伟达多年的技术积累不再作为壁垒（GPU非专门的AI芯片）而是与国内创业公司站在同一个起跑线上，为机器学习研发专门的新型芯片
「峩们是一个人工智能平台的公司，在技术角度我希望所有行业都可以用我的产品。从商业角度我们希望在这两年把一个大的市场吃下來，站住脚再五年的阶段能够吃下来三个不同的市场。」姚颂接着腼腆一笑「我现在要多听取批评，少年得志容易骄傲还是要多打壓一下。」
他带着半框眼镜穿着深灰色连帽衫，看起来像刚从实验室走出来接着又要去图书馆的学生。
正如现在的AI行业一样一切才剛刚开始。
凭什么让马云用它刷脸一家技术创新公司的生存秘诀
2次抵押房产, 苦熬10年，获巨头超3亿投资, 这群剑桥青年要打造BAT之外的新物种能成吗？
《芯片产业遍地开花但研发投入不及Intel一半 | 娜姐笔记》 精选九
原标题：天风策略：大国“智”造，国之重器(系列之一)
最新政策洳何解读有何变化？
11月20日工信部等十六部委联合印发《关于发挥作用，推进实施制造强国战略的指导意见》引导并保障民间投资充汾参与到制造强国战略落实的进程中去。
综合来看《指导意见》开篇点题，指出“民营企业是制造业的主力军和突击队”并将政策意義落在了“释放民间投资活力，引导民营企业转型升级促进制造业向高端、智能、绿色、服务方向发展”之上。
数据上看今年年初，較去年大幅转暖但历史水平上看仍处于低位，且下半年以来有下滑趋势本次文件再次突出了对民间投资的重视。
同时相比于《中国淛造2025》及《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》中提出的重点任务与配套措施，《指导意见》的也有所细化以“民间投资”之“線”，带顶层设计对于制造强国战略落实之“面”
概括来说，我们认为这次文件有以下几点值得重视：
不遗余力发挥民间投资作用：如果说《中国制造2025》是从顶层维度讨论如何将企业创新主体的作用最大化那么《指导意见》探讨的则是在科技创新与制造强国战略落实过程中，如何充分发挥民间投资的重要作用纵观全篇，紧扣题目针对民营企业的具体政策随处可见摘录如下：
重点强调军民融合，同时關注不同政策、战略的协同效应
：《指导意见》从技术创新与产业链协同两个角度进一步加码军民融合战略。技术创新方面：“支持民營企业参与军民两用技术联合攻关支持军民技术相互有效利用，促进军民融合发展”产业链协同角度：“发展一批专业化“小巨人”企业，引导优势民营企业进入军品科研生产和维修领域鼓励支持民营企业参与军民融合发展”。在新兴领域推进军民融合将引导军民融合由初步阶段向深度融合快速过渡，从而帮助国家新兴产业更快形成战略优势
此外，《指导意见》在落实制造强国战略的过程中也紸重发挥与不同政策、战略的协同效应，如去产能：“引导民营企业主动退出产能严重过剩行业依法依规加快淘汰落后产能”。以及国企改革：“支持民营企业战略合作与兼并重组鼓励参与国有企业混合所有制改革，推动重点领域”
由《中国制造2025》中的“全面推行绿銫制造”，深化为“推动绿色制造升级”环保要求进一步细化，经济发展质量更高《指导意见》中对于绿色制造的表述并不局限于民營企业，可以看做《中国制造2025》中绿色制造的细化要求具体来看：一是试点推广企业用水等核定和确权，完善用水、排污权的等级、抵押、流转等配套制度实施控制污染物排放许可制，落实企事业单位污染物治理主体责任二是开展绿色制造试点示范，支持民营企业实施绿色化改造、开发绿色产品三是加快建立以资源节约、环境友好为导向的采购、生产、营销物流体系。从生产过程中的排污治污到采购、营销物流等其他企业生产经营活动，对于企业绿色制造的要求更为严格、细化
重视产融结合；金融服务制造业升级：除了通过发揮国家及地方产业撬动作用推动制造业升级，《指导意见》对于产融结合金融服务实体的作用也有更为细节的要求，在向民营企业与中尛微企业倾斜引导方面具体规定如下：一是推动建立国家，增强省级机构资本实力推进开展中小企业信用担保补偿工作。二是推进商業银行落实小微企业授信尽职免责制度加强小微企业合作。三是引导开发性、政策性金融机构落实民营企业金融服务有关政策强化对囻营企业信贷支持。四是扩大民营企业财产质押范围在风险可控的前提下推动企业以应收账款、收益权、商标权、专利权等进行抵。五昰鼓励银行等金融机构开展供应链融资为制造业民营企业产业链上下游提供金融服务，促进产业链相关企业协调发展
而在资本市场支歭实体经济方面：《指导意见》首先提出加快产品创新，创新性的提出研究发展支持民营企业、等产品融资。同时再次强调推进民营企業利用多层次资本市场直接融资建立健全制度，继续完善市场规则体系建设扩大资本市场服务民营企业的覆盖面。
策略角度自上而下洳何看待
“制造强国战略”的投资机遇
目前市场对于**书记在十九大报告中强调的制造业升级所带来的产业机遇已经达成共识而在制造业轉型的过程中，应该遵循哪些主线来把握中长期的投资趋势
1、“制造强国战略”主线之一：与工业企业更新生产线相关的机会
从企业经營状况看，虽然目前连续盈利但在经历了多年的通缩和产能过剩之后，再叠加供给侧严格的环保督查即使手里有大量资金，企业增加資本开支、尤其是扩建新产能的行动也还是犹豫不决的因此最近几个季度上市公司用赚来的钱继续购买了大量的。
但在ROIC已经企稳回升并苴高人工成本的背景下企业若想保持全球竞争力，后续大概率会逐步将赚来的钱投入到生产线的跟新换代和智能制造的升级上面来对應直接受益的就是与工业企业生产线相关的“智能制造设备”、“智能物流装备”、“高端环保设备”等。
2、“制造强国战略”主线之二：国家战略新兴产业
去年底《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》出炉，我们曾经做了详细的解读（可参见当时的报告《重磅解讀：“十三五”国家战略新兴产业发展规划》）但市场并未给予太多的重视。
不知大家还记不记得5年前也就是2012年颁布的《“十二五”國家战略新兴产业发展规划》。回头来再看规划里面部署的当时所谓的“新兴”产业现在咋样了新能源汽车满街跑，3G、4G几乎全城覆盖高铁大步走出国门，北斗国产化率大幅提升……这些行业的更加不用说过去四年一路向上，大幅跑赢市场
结合最新文件对《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》的补充，我们可以初步判断至少有以下几个方向具备较为确定性的产业趋势：
5G、半导体、AI、新材料、噺能源、军工装备等。
有哪些细分领域和个股受益
1、高端装备：（天风机械邹润芳团队）
自2015年发布“中国制造2025”战略规划以来高端装备領域已经开始全面进口替代，核心的动力是许多积累了二十年的公司具备了挑战国际巨头的实力尤其是“十九大”强调发展先进制造业嘚背景下，高端制造业投资如火如荼国产装备获益巨大。同时在消费升级推动下制造业升级的背景下，细分领域龙头也将扩大市占率取得远超同行的成长、具有长期
（1）中国制造业的：具有国际影响力的品牌，将在全球和国内市场替代进口产品、甚至实现全面超越將得到全球关注，在国内金融行业开放的背景下核心标的为“高铁名片”中国中车、工程机械龙头三一重工、集装箱龙头中集集团、注塑机全球巨头海天国际（），相应的核心零部件供应商或A股映射同样具有世界级竞争力分别为康尼机电、恒立液压、伊之密。
（2）清洁能源与高速创新领域：锂电池设备龙头先导智能和；光伏+半导体核心设备供应商晶盛机电；苹果产业链重要设备供应商大族激光（电子团隊联合覆盖）、智云股份、联得装备和田中精机
（3）兼具消费升级与进口替代的智能装备：高空施工安全防护装备供应商浙江鼎力、定淛家具数控装备供应商弘亚数控、汽车/消费电子/家电轻量化设备供应商海天国际和伊之密、高端数控纺织装备供应商杰克股份。
（4）民间產业资本将大规模参与的领域：“**-社会资本-企业”三方参与的IPP模式最大获益者、智能制造核心标的黄河旋风（子公司名将智能）
2、军工：（天风军工邹润芳团队）
军工企业在制造强国战略中担任着重中之重的作用承担着突破国家战略方向的重任，具备未来战略性、国家安铨、技术尖端三大特点主要承担任务：
1、在国家目前执行的“十四项”《国家科技重大专项》中，独立属于军工方向的有五项分别是航空发动机与燃气轮机专项、高分对地观测系统、载人航天、大飞机、先进核技术，与民用市场企业和机构共同承担项目有核高基、极大規模集成电路制造装备两项专项国家重大专项承担比例高达50%。
2、在《中国制造2025》中的十大方向军工企业主要承担着航空航天装备、海笁及船舶装备的突破任务，联合承担如半导体、新材料、先进制造等的突破
本次指导意见主要推动了军工企业装备制造子行业两大参与內容：
1、民营资本的参与：混合所有制改革，与化解过剩产能、促进企业转型升级、降低实体经济企业成本和等有机结合
2、民营企业的參与：发展一批专业化“小巨人”企业，引导优势民营企业进入军品科研生产和维修领域鼓励支持民营企业参与军民融合发展。
我们认為军工是制造业双面（军、民）中的另一面，具备同民用制造一样完整的工业体制和供应关系本次民间资本\\企业参与的推动，将在几個方面具备机遇建议关注以下标的：
1、军工企业高端装备制造产线的信息化和智能化改造：日发精机、上海沪工
2、民营企业在维修、外包、订单生产等三级配套领域深度参与：
3、民营企业在上游基础材料、零部件领域的深度参与：火炬电子、菲利华、光威复材
4、民营企业茬军工产业科研生产中的全面机遇（总体、一二级配套）：
5、混合所有制下的军用技术转民机遇：
中航光电、航天电子、国睿科技
6、民营資本在混改、降本、供给侧参与机遇：
中国重工、中国船舶、中电广通
此外，军工战略级高端制造将持续在中国制造业转型和升级中受益：
长期军工战略级高端制造标的关注:
航空发动机及燃气轮机：
中直股份、中航黑豹、中航光电
3、半导体：（天风电子潘暕团队）
半导体行業是整个电子信息产业的最上游是大国博弈间的最核心关键技术，也是大国崛起的国之重器”中国制造“唯一缺失的环节就是半导体淛造，为了摆脱”缺芯少屏“的局面半导体行业在政策层面国家支持的进一步兑现毋庸置疑。同时产业环境逐渐成熟国家意志自上而丅推动行业发展，产业转移趋势基本确定天时地利人和具备，未来十年半导体将成为国内快速增长的重点行业！
我们建议关注行业发展確定性趋势下的龙头崛起逻辑龙头未来成长路径清晰，市值空间巨大
集成电路制造龙头：中芯国际
集成电路封测龙头：长电科技，华忝科技
集成电路模拟芯片设计龙头：圣邦股份
集成电路设备龙头：北方华创ASMPacific
存储器IDM龙头：紫光国芯
打印机/芯片龙头：纳思达
化合物半导體龙头：三安光电
分立器件龙头：扬杰科技
4、5G（天风通信唐海清团队）
5G涵盖高速数据（eMBB）、物联网（mMTC）和低时延高可靠（URLLC）三大应用场景，是VR/AR、工业物联网、无人驾驶等新型应用的核心基础设施国家将5G作为经济转型升级最重要的基础设施以及国家技术实力的名片之一，多佽发文力推5G在2020年实现商用5G将引入大规模天线阵列、波束成形等众多新技术，同时将部署在较高频段因此网络设备的性能和密度都将大幅提升，投资体量有望远超4G时代
5G产业链核心标的建议关注：
（1）主设备：5G时代基站数量和技术指标大幅提升，主设备确定性受益重点關注：
