AI鼓噪下悄然加速的日本芯片制造

本文将在谈论当前世界各国芯片发展现状的根本上，重点先容日本在AI芯片发展过程中的履历、教训，以及技能特点与上风，并针对我国的技能发展现状，有针对性地提出对我国AI芯片发展的建议。

自1956年的达特茅斯会议以来，人工智能正面临着学科建立以来前所未有的科学技能和市场运用爆发潮。
作为人工智能运用落地的关键技能及根本，人工智能(AI)芯片在为科技巨子的业务升级、传统企业的业务变革带来新机遇的同时，也点燃了成本市场的投资激情亲切。

近年来，各大公司推出的AI芯片层出不穷。
自骁龙820处理器起，高通公司开始投入AI芯片的研发，到骁龙845已经是第三代，其AI打算效能达到了前一代的三倍，长期盘踞移动通讯市场份额的头把交椅。
互联网巨子谷歌在开源了自己的TensorFlow深度学习神经网络框架后，迅速打造了自己基于专用集成电路（ASIC）的专用TPU芯片。
传统软件行业领头羊微软则将重心放在FPGA人工智能芯片上，并将其运用于支持Bing搜索。
此外，微软还推出了具有视觉理解能力的视觉芯片A-eye。
凭借着GPU在人工智能运用中的先天性上风，英伟达成为近年来AI芯片行业最大的黑马。
今年6月，英伟达发布了一款专为机器人打造的全新 AI 芯片Jetson Xavier，并流传宣传该款芯片的性能较之前的芯片强大20倍。
近年来，我国的AI芯片发展也取得了一定的成绩。
今年5月份，寒武纪科技在终端、云端同时推出了新的AI芯片，是环球首次采取7nm工艺制造的芯片。
8月尾，华为在今年柏林国际电子消费品展览会上展出了全新一代7nm制程的旗舰处理器海思麒麟980。

除了这些传统的信息技能做事供应商外，许多直接面向客户供应终端产品的企业也纷纭加入AI芯片的研发行列中。
智好手机的行业巨子苹果公司表示，在其新款的iPhone 8和iPhone X手机上所利用的A11处理器集成了一个专用于机器学习的硬件神经网络引擎芯片，能够改进苹果设备在处理诸如面部识别和语音识别等须要人工智能的任务时的表现。
新一代电动汽车制造商特斯拉早前也与芯片制造商AMD联合研发了用于自动驾驶的AI芯片。
我国家电行业制造巨子格力电器也表示，操持投资500亿用于芯片的研发和制造。
我国还成立了专门的半导体家当基金，在芯片设计和制造领域频频进行成本运作，投资了包括封测、材料等高下游企业。

从以上信息我们不难创造当前芯片家当发展中的几个主要趋势和征象：

1、由于各种芯片的运用处景广泛，险些涵盖了统统电子产品，不同行业的生产厂商的跨界互助与研发是非常普遍的征象。

2、由于芯片制造行业在研发和制造本钱上的分外性，成本的推动对付全体行业的发展具有分外的意义。
同时，长远来看终极形成寡头垄断的趋势也非常明显。

3、在知识产权保护日益进步的大背景下，领先企业较追赶企业具有较大的竞争上风和较深的技能护城河。
作为追赶者的企业想要后发超越所面临的困难非常大。

当前AI芯片的发展如何呢？表1梳理了当前世界各大科技巨子的产品特点及性能，从宏不雅观上先容目前AI芯片的发展概貌。

表1 当前世界各大科技巨子的产品特点及性能

芯片一贯是悬在中国上方的达摩克利斯之剑。
在经历了今年初的复兴事宜后，我国的芯片家当受到了空前的关注，并很快取得了一些打破性的进展。
然而，作为技能上的追赶者，面对无处不在的技能封锁，我国更该当博采众长，广泛借鉴天下各国在芯片及半导体家当发展过程中的履历。
以及有许多环绕欧美国家的半导体家当发展的宣布，而对付我国一衣带水的邻邦、曾经的半导系统编制造大国日本的关注相对较少。

针对这一个问题，本文旨在先容日本近年来AI芯片家当发展现状与动向的根本上，针对我国干系家当发展过程中也可能存在的共性问题，提出适当的建议。

根据日本研究机构DataArtist的统计数据，日本的AI关联企业数量大约在200至300家，相对付美国包括谷歌、IBM、微软等科技巨子在内上千家AI关联企业的规模，日本的AI关联企业无疑显得势单力薄。
此外，DataArtist的统计数据还显示，2011至2015年间，中国揭橥的AI关联论文已达41000篇，美国达到了25500篇，而日本只有11700篇。
30年前，日本的半导体产品占天下总产量的45%，是当时天下最大的半导体生产国。
截止到1990年，环球前10大半导体厂商中，日本就占了6席，风头一时无二。
然而，如今日本的半导体家当市场份额只有10%，仿佛与经济一样陷入了“失落去的三十年”。
以至于日本媒体一贯感慨美国和中国已经在引领天下AI的风潮。

日本的半导系统编制造业，特殊是与人工智能干系的AI芯片制造业现状究竟如何？是否真的那么不堪？事实并非如此。
下面，本文将从学术层面、家当层面，以及成本和政策层面先容和剖析日本AI芯片家当的现状。

1、学术层面

日本学界充分认识到半导体人才培养的主要性，1996年就在东京大学建立了大规模集成系统教诲研究中央(VDEC)，培养的许多人才以及研究成果已经为日本的半导体家当发展做出了巨大的贡献。
此外，东京大学杉山研究所在机器学习方面、河野研究室在硅神经网络方面、以及京都大学的小野研究室在LSI系统等方面的研究都取得了许多主要成果。
日本东北大学的国际集成电路研究开拓中央(CIES)则从材料制备的角度入手，专注于如何利用磁性隧道结(MTJ)的优秀特性来构建AI芯片的电路。

在专注前沿领域研究的同时，日本学界还非常看重干系知识的科普教诲。
日本电子机器协会(EIAJ)大规模集成电路开拓增援中央(VSAC)、半导体理工学研究中央(STARC)等干系学会都会不定期地举办一些公益性子的讲座，为公众年夜众遍及干系知识。

此外，日今年夜学在人工智能的国际互换方面也很生动。
2017年，中国赛为智能与大阪大学签署互助协议，深耕智能照顾护士领域，共同开拓可用于人体医学旗子暗记监测的照顾护士床垫原型机。

2、家当层面

日本的制造业向来奉行造物的工匠精神。
这一点，在AI芯片的研发导向上也可见一斑。
紧张表现在以下两点：

(1)以2014年东芝剥离NAND Flash业务为标志，日本企业彻底退出了消费级半导体市场第一阵营。
但是，日本在半导体材料和制造设备上的市场份额却一贯保持着很高的比例。
据国际半导体家当协会(SEMI)推测，日本的半导体材料行业在环球霸占绝对上风，在硅晶圆、光刻胶、键合引线、模压树脂及引线框架等主要材料方面霸占很高份额，总份额达到约52%。
而在半导体设备领域，环球规模以上晶圆制造设备商共计58家，个中，日本企业多达21家。
因此，在半导体市场上，日本虽然失落去了商品市场，但是没有失落去制造能力。
这样的技能储备，完备足以支撑日本厂商在必要的时候重新盘踞市场。

(2) 在AI芯片的运用定位上，比较主流的云打算AI芯片，日本制造业更侧重于研发面向边缘打算的终端AI芯片，例如，面向物联网运用的传感器芯片和自动驾驶赞助系统(ADAS)的芯片。
在当前阶段，研发这些AI芯片的目的，都是为了增强日本传统制造业产品的竞争力。

3、成本与政策层面

近年来，日本的成本界低调地进行了几次实际上足以改变全体人工智能家当格局的收购。
由于认识到日本在AI芯片设计上的短板，日本软银于2016年用310亿美元收购了英国老牌芯片公司ARM，2017年又从谷歌接手了著名的波士顿动力系统公司。
市场研究顾问公司Compass Intelligence发布的最新研究结果显示，在环球AI芯片企业排名中，ARM公司排在第7位。
而同一排名中，中国排名最高的华为海思也仅排在第12位。
今年8月份，三菱旗下的子公司花费了上百亿日元收购了一家德国专学临盆半导体清洁设备的公司。
这些成本市场的运作，有利地支撑了日本半导体行业的发展。

日经新闻宣布称，由于担心日本的人工智能研究掉队于人，日本政府也成立了专门的基金用以支持海内AI芯片的研发，同时也加大了对高校和科研机构在AI芯片研究经费上的支持力度。
半官方背景的日本新能源家当技能综合开拓机构(NEDO)今年提出了一个旨在全面整合日本AI芯片“产学研”资源的政策建议。
个中特殊强调了基于举国系统编制从人才培养、技能储备、设备制造、商业环境等全方位争取AI芯片家当制高点的计策意义。

这些举措表明，日本并没有放弃在半导体，特殊是AI芯片领域的竞争。
相反，日本不仅一贯牢牢把握着AI芯片制造的核心技能，而且正在举全国之力试图重新夺回半导体行业的霸主地位，并在新一轮以人工智能为标志的家当升级竞争中取得上风。

近年来，日本的AI芯片制造业也推出了许多新品。
富士通推出了面向深度学习的AI芯片DLU(Deep Learning Unit)，并建造了超级打算机“京”。
东芝专门针对深度学习中的张量打算问题，提出用于开拓AI芯片的半导体电路技能TDNN(Time Domain Neural Network)，使得AI芯片的电力花费低落了一半。
2017年，日本电装推出了半导体芯片DFP(Data Flow Processor)，适用于自动驾驶中的认知、判断、操作等需求。
瑞萨推出了一款基于其e-AI(embedded-Artificial Intelligence)构想、适用于自动驾驶深度学习的通用芯片DRP(Dynamically Reconfigurable Processor)。
传统的电子技能巨子NEC则与东京大学紧密互助，致力于研发下一代类脑打算AI芯片。

一系列迹象表明，日本的AI芯片家当在未来几年很可能会迎来一个集中的爆发期。

要实现“只在有须要时，将须要的物品和做事供应给有须要的人，只供应须要的数量，细致知足社会的各种需求，所有人都得到高品质的做事，战胜年事、性别、地区、措辞等各种差异，可以轻松舒适地生活”的超智能社会5.0（Society 5.0），必须将第四次工业革命技能以及用其创造的产品和做事陆续运用于社会。
日本政府环绕上述问题出台了一系列的干系政策。
个中，日本新能源・家当技能综合开拓机构（NEDO）物联网推进部、创新推进部于2018年4月发布“加快AI芯片开拓的创新推进项目”基本操持。

边缘打算技能在网络终端设备（边缘侧）进行中心信息处理，其主要性和代价日益增加。
虽然日本的创业企业具有AI的前辈技能，但为了开拓出具有竞争力的AI芯片，不仅须要AI和芯片的设计、软硬件的知识和技能，而且须要具有昂贵的设计工具和设计验证设备。

目前有以东京大学为中央运营的LSI开拓支持基地VDEC，但学术容许受到主体学术用场的制约。
因此，须要建立新的通用根本，加快创新型企业的创新理念的研发和商业化。
该项目操持旨在推动通用根本技能的开拓，使大学和研究机构开拓出前辈的AI芯片，并且将其知识和AI芯片设计、评估、验证等的开拓环境供应给民营企业。

民营企业的目标是通过支持面向AI芯片干系理念实用化的研发，在为加快AI芯片开拓而建立的设计验证中央进行开拓，无缝开展AI芯片开拓方案的设计、验证，从而推进加快创新性理念实现的研发，再次在世界上提升有名度。

成果目标是：2032年，面向边缘的AI芯片在世界上得到约750亿日元的市场额。

产出目标是：2023年之后逐步将技能实用化率提高到50%以上。

基于以上剖析，给出以下建议：

1、从国家层面上做好顶层设计，制订AI芯片制造操持，看重芯片的量产能力，发展规模化芯片制造工艺，构建技能发展路线图和完备的芯片制造体系，攻坚克难，重点扶持具有广阔市场前景的运用转化项目。

2、建立AI芯片家当界和学术界双向流利的合理机制。
半导体家当具有知识密度哀求高、成果回报期长、动手实践能力哀求高的特点。
一方面，现行的高校考察系统编制不利于研究者投入精力去做干系的研究；另一方面，高校研究者一旦全身心投入家当界就很难再回归，人才流动表现出单向流动的特点。
实现家当界和学术界人才的自由流动，也是提升产学研结合效果的关键成分。
因此，创新AI芯片家当的人才流利机制显得尤为主要。

3、侧重于培养企业的自我造血功能，而不是一味地强调做大做强企业。
半导体家当投入本钱高、回报周期长，因此美国和日本等半导系统编制造强国实际上对AI芯片家当发展都有国家政策的支持。
我国的芯片制造家当根本薄弱，更该当在政策上给予足够的扶持。
但是，终极还是该当以培养企业自身的盈利能力为目的，避免涌现一旦补贴和扶持政策撤销，企业就无法生存的窘境。

4、加强投资勾引，杜绝投资乱象。
比来，海内大量风险成本流向人工智能领域，许多厂商纷纭推出自己的AI芯片。
在宣扬语中，“环球领先”、“中国首款”等字样习认为常，又进一步刺激了成本进入该领域。
监管部门应积极地对成本展开正向勾引，将资金利用在最须要的地方，避免重复摧残浪费蹂躏和无效率的资金利用。

5、造就良性竞争的市场环境。
在适当扶持和保护民族家当的同时，适当保持来自外部的竞争，让企业在适当、充分的良性竞争环境下发展壮大，同时与国外的芯片厂商产生良好地互动和互换。

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作 者：陆 可（东京大学国际互换研究员，安徽工业大学副教授）

编 审：孟采菽（《知识自动化》主编）

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