自動駕駛為芯片廠商帶來的新機會

芯片戰(zhàn)爭未曾停歇。飛速發(fā)展的自動駕駛為芯片廠商帶來了新的機會，IC設計商嘗試推出更適用于AI場景的芯片，晶圓與封測廠商圖加速換代生產(chǎn)線，以便趕上下一波AI時代的“潮流”。為了更直觀的理解AI芯片，我們需要“拆解”兩部iPhone。

揭開iPhone 4后蓋，卸下主板PCB，可以看到一塊拇指大小黑色塑料片。這是蘋果第一代自家產(chǎn)的SoC（片上系統(tǒng)），名為A4處理器，它被焊接在iPhone 4主板背部，曾與喬幫主一同站在2010發(fā)布會舞臺上。如今蘋果自產(chǎn)SoC升級到了A12X，除了運算能力的增長，其內(nèi)核架構(gòu)也隨著工業(yè)界芯片制造工藝進化而日趨精湛。

8年前的A4處理器撐起了iPhone的市場地位，這塊搭載ARM核心、內(nèi)部脈沖震蕩可以飆升至1GHZ的芯片，僅一半的計算能力就可把上個世紀登月的阿波羅飛船甩在幾條街后，而大部分用戶只需用它打電話、收發(fā)郵件、偶爾玩一玩《憤怒的小鳥》。A系芯片演進到今天，蘋果推出搭載最新處理器A12x的iPad Pro，庫克試圖說服人們一款不足6毫米厚度的電子設備就可勝任生活工作的全部需求，從而不在需要攜帶厚重的筆記本，確實有他的道理。

A12X代表著消費電子處理器已到達前所未有的高度。這款A12X內(nèi)置模擬人腦神經(jīng)元的集成電路，可以在人眼不可察覺的瞬間完成神經(jīng)引擎、圖像處理、數(shù)據(jù)處理的工作（FaceID），這在幾年前還是科幻電影的元素。

我們沒有辦法展示A12X的照片，但可以參照A11，視覺化蘋果移動端SoC集成度變化。

今天再來對比兩款芯片：兩張單薄晶體板下方隱藏著一道巨大的技術(shù)鴻溝，從硅晶打磨、光刻、再到封裝技術(shù)，背后是多年來理論學者與芯片工程師的嘗試，以及全球芯片巨頭間的角逐結(jié)果。如果不是制造工藝的進步、整個芯片的社會生產(chǎn)力不斷提升，誰也不會想到會有類似科幻元素的產(chǎn)品觸達我們的生活，影響到我們的感官體驗。

國內(nèi)華為也有自己的SoC系統(tǒng)：麒麟980。為證明最新麒麟980的實力，華為號召了幾位大學生，設計出一套可以預裝在榮耀Magic2上便可操縱車輛的駕駛程序，佐證了麒麟980計算能力。

這是一次創(chuàng)新式的嘗試，但手機能夠處理的道路信息還是非常有限，為了提供安全可靠的自動駕駛體驗，我們需要更快、更靈活、更低功耗的的AI芯片。

在未來，無人駕駛汽車將集成諸多算法。想象一下，用戶可以在手機App上“召喚”一輛附近空閑的無人車。無人車啟動“大腦”，開始獲得實時路況信息，這幾乎占用了目前無人車“大腦”的運算帶寬。每一秒鐘，攝像頭采集車附近360度視野圖像，實時地運行卷積神經(jīng)網(wǎng)絡來區(qū)分行人與車輛。

與此同時，毫米波雷達收集到距離信息為車載決策層準確的判斷依據(jù)：是繼續(xù)直線行駛，還是轉(zhuǎn)向避讓？決策層需要在不到50毫秒的時間內(nèi)反應，控制車輛動力及轉(zhuǎn)向控制器，下位機繼而將指令轉(zhuǎn)化成PWM脈沖信號，指揮毫無思考能力的方向電機和動力電機。

幾分鐘后，無人車戰(zhàn)勝了復雜的路況、穿過嘈雜街道，停靠在到精準的目標位置，等待乘客上車。隨后，通過車載語音交互模塊，無人車可獲知用戶的目的地。根據(jù)最新的高精度地圖信息，再結(jié)合車身上的全方位傳感器感知周遭情況，最終安全的抵達目的地。這一套流程，重復而單一，會使人類司機感到疲憊。

所以不難看出，AI芯片有三大要求：大吞吐，低延時，低能耗。對于廠商來講，只要能占據(jù)更大的無人駕駛市場，錢不是問題。

為實現(xiàn)這一目標，Nvidia在2016年推出K字頭運算GPU加速器，黃仁勛試圖討好馬斯克以便擠掉以色列公司Mobileye，但顯然后者不吃這一套，選擇表面合作暗地卻從AMD挖高管，打算自己搞AI芯片。只不過事實證明，最新的Model 3依然使用Nvidia的處理器，自研芯片之路還很長。

目前在業(yè)界中，有一種說法是AI芯片將沿「CPU-GPU-FPGA-ASIC」的路線演進。CPU曾在PC、服務器端時代統(tǒng)領江山，卻不及GPU的大吞吐特性而淪為輔助，Nvidia曾在Drive Xavier架構(gòu)上投入30億美元，2018年CES上展示出了一款能夠以500瓦的能耗代價實現(xiàn)每秒320萬億次運算。500瓦的能耗水平非常低，滿載的車內(nèi)空調(diào)大約在5千瓦時左右，占用傳統(tǒng)燃油車2匹馬力。

然而未來國內(nèi)能源屬性趨勢來看，無人駕駛模塊將限制車輛的續(xù)航里程，500瓦的功耗還是太高。

中國一家名為深鑒科技創(chuàng)業(yè)公司在去年被國際FPGA巨頭賽靈思（xilinx）收購，深鑒科技的一篇論文曾在FPGA 2017大會上評為最佳，在論文中他們設計的模型可以在XCKU060（一款FPGA芯片）上運行更高精度的語音識別效果，而且擁有更低的功耗。矛盾在于FPGA屬于半定制化的工業(yè)產(chǎn)品，成本相對較高，XCKU060單片價格在4000美元左右。在相同計算力下，F(xiàn)PGA價格不占優(yōu)勢。谷歌旗下的Waymo目前使用的KU115（一款來自賽靈思的FPGA芯片），單片價格在5400美元左右，雖然換掉了早年使用的英特爾Xeon系列服務器芯片，運算性能不斷提升，但整車價格也一路高歌猛進。

待算法、傳感器成熟，ASIC才有施展拳腳的機會。我們之前提到的Mobileye，其產(chǎn)品便是基于的ASIC架構(gòu)加速器，和Nvidia走截然不同的系統(tǒng)級處理器路線，ASIC全稱為“專用集成電路”，其內(nèi)置的異構(gòu)模塊可以針對信號、圖像等處理算法進行特殊優(yōu)化，但在設計流程上用到更長時間。

FPGA這個詞想必就更加陌生了。簡單來說，ASIC芯片是一個“KFC的漢堡包”，而FPGA更像“賽百味的三明治”，后者有更大的“重新設計”空間，可以根據(jù)用戶需求添加內(nèi)容、功能和優(yōu)化。不過，針對FPGA進行編程，也可以設計出ASIC，但單片成本更高，而且需要大量專業(yè)腦力工作，是項“硬核”工藝，而想靠自家設計的FPGA落得應用，更是件困難的事情。

近年，國內(nèi)涌現(xiàn)一批AI芯片的IC設計商，寒武紀、阿里、華為、百度、地平線、比特大陸等。在設計技術(shù)和制造技術(shù)之間，國內(nèi)初創(chuàng)IC設計商處在很尷尬的境地，其設計成果若不能找到合適產(chǎn)品并量產(chǎn)，將意味著所有設計毫無商業(yè)意義。

于是，我們將目光放到晶圓與封裝廠商上來。

中芯國際是一家成熟的本土圓晶加工商，2017年市場占有率5.4%，YoY（增長率）達到6.35%，2018年28nm以上制程的芯片月產(chǎn)44萬片，這些芯片會被安裝到低功耗計算機、通訊設備、汽車等其他消費電子產(chǎn)品上。但是AI芯片領域，至少在云端訓練計算方向上，14nm以下制程才算剛剛?cè)腴T，截至2019年2月21日，中芯國際尚未交付任何14nm或以下制程的產(chǎn)品，但在媒體報道中稱：“14納米技術(shù)研發(fā)已進入客戶導入階段”。

這么來看，中芯國際確實已經(jīng)有14納米技術(shù)：FinFET工藝。FinFET是什么概念？簡單來說，中芯將刻芯片的工藝水平從2維（CMOS）升級到3維（FinFET），是集成芯片工藝中值得“秀”的資本。 此前中芯的28nm多晶硅（Poly/SiON）工藝是相對臺積電比較落后的技術(shù)，后來才有了HKMG制程工藝，雖然仍是28nm制程，但產(chǎn)品優(yōu)化效果好，良品率也有所提升。對于大廠而言，前幾年在20nm的工藝突破是一個分水嶺，因為越低制程將越接近材料極限，例如：量子隧穿效應。FinFET工藝是目前應對量子隧穿效應最有效的方法，中芯國際的FinFET尚處在“有技術(shù)沒產(chǎn)品”的階段，正在2019年希翼實現(xiàn)突破。

晶圓（圖片來自維基百科）

在世界前三的封測企業(yè)中，有兩家是本土品牌，一家是***日月光，另一家是江蘇長電。2017年的數(shù)據(jù)統(tǒng)計顯示，***日月光的市場占有率最高、營收最大。寒武紀的第一款SoC就是在日月光協(xié)作下完成的。

長電科技2018年第一季營收達54.90億元，相較去年同期50.25億元增長9.27%；實現(xiàn)凈利潤9600萬元，而去年同期虧損1億元。歸屬上市公司凈利潤為525萬元，較去年同期3830萬下降86.29%。而我們單獨看江蘇長電的產(chǎn)能，在較為復雜處理器封裝工藝還是研發(fā)階段，暫時沒有量產(chǎn)可能。同樣的，與長電科技各分秋色的華天科技、通富微電，均無較大功耗的AI芯片封裝工藝，而小型SoC也難以勝任。蘇州晶方是一家小型化晶圓的半導體廠商，主要靠TSV工藝吃飯，在AI芯片領域暫無涉足，不過相類似廠商可能會在智能設備普及、愈發(fā)依賴生物傳感的情況下大有可為。

國內(nèi)封測企業(yè)興起的具有國際因素，例如松下等日韓封測廠在馬來西亞因工人債務問題，于2016起陸陸續(xù)續(xù)撤離當?shù)?，將新廠設立在中國大陸。

五.在IC設計領域，2016年創(chuàng)立的寒武紀需要依托上游知識產(chǎn)權(quán)保護，下游需要借助圓晶制造廠、封測（日月光等）廠商實現(xiàn)量產(chǎn)，其產(chǎn)品出口有二：SoC廠商和系統(tǒng)廠商。

2017年，寒武紀參與完成了一款華為的AI芯片設計，也就是讀者常聽到的麒麟970。這顆芯片本身不是寒武紀生產(chǎn)，而只負責設計了其中部分模塊。麒麟970本身屬于SoC概念：將符合需求的功能ARM加上自己的IC晶片封裝到一起。其優(yōu)點在于集成度高、體積小巧，適合移動端設備。而要設計一顆SoC需要相當多的技術(shù)配合，例如上游的IP（intellectual property）授權(quán)、遵循晶圓制造標準。能從IC一路走到最后的測試階段的SoC都是了不起的工程項目。

寒武紀和華為合作的麒麟970具有一定戰(zhàn)略意義：去年（2018）全球手機市場整體下滑，唯獨華為手機出貨量上漲趨勢（+43.9%），市場份額達到了世界第三的水平，但此前卻沒有自己的芯片，消耗了大量的IP授權(quán)費。與此同時，寒武紀正愁沒機會進入移動端市場，干柴與烈火的相遇，進一步推動搭載麒麟970的Mate10出貨量達到4000萬臺，如果保守估計，麒麟970為寒武紀帶來不小于2億美元收入。寒武紀本身是中科院計算所孵化的國家級AI及芯片團隊。在過去3年里已經(jīng)進行3輪融資，B輪融資后，估值躍升到25億美元，在國內(nèi)AI芯片處于領先地位。

國內(nèi)AI芯片產(chǎn)業(yè)逐漸入軌，越來越多的互聯(lián)網(wǎng)系和科研孵化系企業(yè)希望加入未來的芯片格局。一片拇指大小的硅晶體，此時仿佛一把通往新世界的入場券，吸引著IC廠商與下游制造商竭力一搏。