在高速的科技革命和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展進(jìn)程中，半導(dǎo)體技術(shù)被視為這場(chǎng)創(chuàng)新浪潮的關(guān)鍵支柱，引領(lǐng)著AI、VR、自動(dòng)駕駛、數(shù)據(jù)中心等前沿應(yīng)用領(lǐng)域加速創(chuàng)新，不斷顛覆人類(lèi)的生活方式，創(chuàng)造未來(lái)新圖景。

2023新思科技開(kāi)發(fā)者大會(huì)上，新思科技總裁Sassine Ghazi分享了他對(duì)于SysMoore時(shí)代下，芯片開(kāi)發(fā)者面臨的五大挑戰(zhàn)：軟件復(fù)雜性、系統(tǒng)復(fù)雜性、能效、信息安全和功能安全以及產(chǎn)品上市時(shí)間，以及新思科技的先進(jìn)技術(shù)和解決方案如何應(yīng)對(duì)不同挑戰(zhàn)，以創(chuàng)新引領(lǐng)未來(lái)。與此同時(shí)，他也強(qiáng)調(diào)，中國(guó)約占全球半導(dǎo)體芯片消費(fèi)量的50%，中國(guó)的需求和技術(shù)創(chuàng)新持續(xù)影響著全球技術(shù)發(fā)展的風(fēng)向。未來(lái)，新思科技將繼續(xù)攜手產(chǎn)業(yè)上下游的合作伙伴，繼續(xù)推動(dòng)著整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)加速發(fā)展。

以下為Sassine Ghazi演講全文，Enjoy！

大家好，我是Sassine Ghazi，歡迎來(lái)到2023新思科技開(kāi)發(fā)者大會(huì)。

非常感謝大家對(duì)我們的長(zhǎng)期支持。我十分激動(dòng)能夠與大家分享新思科技的最近動(dòng)態(tài)，我們?nèi)绾慰创@個(gè)世界的發(fā)展，我們又是如何看待周?chē)诎l(fā)生的巨大顛覆和創(chuàng)新？

最為重要的是，作為核心科技行業(yè)，我們?nèi)绾沃κ澜绲念嵏残詣?chuàng)新。我相信，半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)正處于一個(gè)對(duì)于這些顛覆和創(chuàng)新至關(guān)重要的時(shí)刻。如果沒(méi)有半導(dǎo)體芯片，沒(méi)有從芯片到系統(tǒng)、再到軟件的融合創(chuàng)新能力，可以說(shuō)，許多令人興奮的，正在改變?nèi)祟?lèi)的創(chuàng)新將不可能實(shí)現(xiàn)。

五大領(lǐng)域引領(lǐng)科技創(chuàng)新航向

讓我快速給大家分享一些典型的案例。

• 移動(dòng)通信與5G：回顧過(guò)去二十年，基于3G、4G到5G 在移動(dòng)互聯(lián)領(lǐng)域的創(chuàng)新，以及通過(guò)提高連接能力、性能并降低功耗而帶來(lái)的巨大機(jī)遇，我們構(gòu)建了諸多應(yīng)用場(chǎng)景并創(chuàng)造出一個(gè)全新的行業(yè)。當(dāng)前，隨著生成式AI的加速發(fā)展和產(chǎn)品上市周期的縮短，這些應(yīng)用的創(chuàng)新速度會(huì)越來(lái)越快。

• 個(gè)人電腦與游戲：另一個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域是電腦游戲。這是在移動(dòng)互聯(lián)之外，通過(guò) PC將人與人相互連接起來(lái)的方式。這里你可以看到，全球80億人口中有20億人都通過(guò)這種方式互聯(lián)。作為電腦游戲玩家，你是否已經(jīng)感受到該領(lǐng)域推動(dòng)著網(wǎng)絡(luò)、云和邊緣設(shè)備快速發(fā)展，從而能夠給所有用戶(hù)不斷帶來(lái)更好的體驗(yàn)？

• 消費(fèi)電子：過(guò)去幾年來(lái)，業(yè)界一直在談?wù)撎摂M現(xiàn)實(shí)（VR），致力于改變?nèi)祟?lèi)的互動(dòng)、工作、學(xué)習(xí)等方式。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，我們需要的不僅是一個(gè)快速的網(wǎng)絡(luò)，而是一個(gè)能夠與大規(guī)模、高效的計(jì)算相連接的網(wǎng)絡(luò)，并能夠驅(qū)動(dòng)邊緣層的各種應(yīng)用。

• 智能駕駛：汽車(chē)行業(yè)的變革令人驚喜。過(guò)去多年來(lái)，這個(gè)行業(yè)一直沒(méi)有大的變化。直到最近5年多，我們對(duì)電動(dòng)汽車(chē)的創(chuàng)新和期待指數(shù)級(jí)增加，從娛樂(lè)的角度來(lái)看，這是一種完全不同的體驗(yàn)。

• AI和數(shù)據(jù)中心：當(dāng)延申到AI和數(shù)據(jù)中心，我剛剛提到的所有應(yīng)用的核心都在這里。這需要聯(lián)接性能、計(jì)算和速度。AI在效率、用戶(hù)體驗(yàn)和解決問(wèn)題方面提供了一個(gè)全新的機(jī)遇。這些問(wèn)題以前很難解決，因?yàn)樾枰荛L(zhǎng)時(shí)間。這里有一個(gè)有趣的數(shù)據(jù)，AI的計(jì)算能力每100天就翻一番。想想看，大規(guī)模數(shù)據(jù)中心正在運(yùn)行和升級(jí)AI應(yīng)用。而每100天，巨大的需求量就要求計(jì)算能力提高一倍。所以我之前談到了一些邊緣應(yīng)用。數(shù)據(jù)中心是人工智能訓(xùn)練的核心，同時(shí)也是更有效并高效聯(lián)接這些邊緣設(shè)備的核心。

當(dāng)前，這些領(lǐng)域的創(chuàng)新一直在停留在軟件層面。但如我們所看到的，真正驅(qū)動(dòng)并加速創(chuàng)新步伐的根本原因在于半導(dǎo)體芯片的創(chuàng)新能力，以及其與系統(tǒng)和軟件連接的能力。

在這一領(lǐng)域，早期的革新者之一是大約15年前起步的移動(dòng)設(shè)備。他們根據(jù)工作負(fù)載、軟件一直到硬件進(jìn)行優(yōu)化。如今，他們基于軟件應(yīng)用的需求來(lái)優(yōu)化硬件，許多行業(yè)也遵循相同的創(chuàng)新發(fā)展路徑。

這對(duì)我們意味著什么？半導(dǎo)體芯片的不斷增加，無(wú)論是在復(fù)雜性還是在需求量上，對(duì)我們行業(yè)來(lái)說(shuō)都是好消息。從終端用戶(hù)來(lái)看，用戶(hù)體驗(yàn)正以一種顛覆性的創(chuàng)新速度，真正改變我們的交互方式。

在這里我只展示了幾個(gè)例子，但你可以把它擴(kuò)展到工業(yè)互聯(lián)，大健康，藥物研發(fā)等領(lǐng)域。

創(chuàng)新存在于芯片和軟件的交叉點(diǎn)

目前，半導(dǎo)體市場(chǎng)通過(guò)60多年實(shí)現(xiàn)了5萬(wàn)億美元的規(guī)模。記住，是60年！但是現(xiàn)在再花7年時(shí)間，我們就能實(shí)現(xiàn)另一個(gè)5萬(wàn)億美元的規(guī)模。這就是我們剛才談到的應(yīng)用領(lǐng)域而產(chǎn)生的需求指數(shù)的商業(yè)驗(yàn)證。你會(huì)聽(tīng)到我經(jīng)常重復(fù)這句話，縱觀整個(gè)半導(dǎo)體行業(yè)，我們正立于實(shí)現(xiàn)所有這些令人興奮的創(chuàng)新和機(jī)遇的核心，這是一個(gè)多么偉大的地方。

這是2020-2030年半導(dǎo)體芯片消費(fèi)分布的預(yù)測(cè)圖。你看，驚人的消費(fèi)量。而多年來(lái)，我們一直深知，半導(dǎo)體芯片的消費(fèi)量很大一部分都集中在中國(guó)。

在過(guò)去的 60 年里，我們?cè)凇澳柖伞钡闹敢虑斑M(jìn)。我們的創(chuàng)新有一個(gè)特定的節(jié)奏，每?jī)赡昃桶?a target="_blank">集成電路中的晶體管數(shù)量翻一番。回想一下這個(gè)節(jié)奏，它不僅是半導(dǎo)體公司創(chuàng)新的核心，也是系統(tǒng)公司創(chuàng)新的核心。因?yàn)橄到y(tǒng)公司認(rèn)為，他們每隔兩年就可以提高性能和功耗來(lái)升級(jí)自己的產(chǎn)品。

現(xiàn)在很多人質(zhì)疑，“摩爾定律”是走到盡頭了嗎？從技術(shù)角度看，我不認(rèn)為摩爾定律到了盡頭。但是，這張圖展示的是摩爾定律的可負(fù)擔(dān)性以及每平方毫米良品芯片的成本。你可以看到，在 14 和 16 納米后，每平方毫米的制造成本是呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)的。

現(xiàn)在，許多應(yīng)用領(lǐng)域仍然沿著這個(gè)模型趨勢(shì)前進(jìn)。這張圖中可以看到，我們有很多機(jī)會(huì)可以沿著摩爾定律的延續(xù)進(jìn)行優(yōu)化。這就是我們?yōu)槭裁葱枰狝I加速芯片、GPU、CPU，去榨干它們的性能，然后繼續(xù)沿著摩爾定律的路徑前進(jìn)。這就是我們所說(shuō)的“規(guī)模復(fù)雜性”。

還有另一個(gè)優(yōu)化的方向叫做“系統(tǒng)的復(fù)雜性”或“系統(tǒng)復(fù)雜性”。十多年前，業(yè)界稱(chēng)之為"超越摩爾定律"。在新思科技，我們綜合考慮規(guī)模與系統(tǒng)復(fù)雜性的交叉點(diǎn)，把它們合并稱(chēng)為“SysMoore”。

新思科技領(lǐng)先工具，應(yīng)對(duì)SysMoore時(shí)代的五大挑戰(zhàn)

我想，我剛剛強(qiáng)調(diào)的那些領(lǐng)域，是每個(gè)芯片開(kāi)發(fā)者都必須認(rèn)真考慮的機(jī)遇。系統(tǒng)復(fù)雜性，能效，對(duì)于每個(gè)市場(chǎng)應(yīng)用都至關(guān)重要。功能安全和信息安全，保障所有設(shè)備都已安全互連。

軟件復(fù)雜性驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的軟件內(nèi)容以及芯片都在增加。當(dāng)然，還有上市時(shí)間。接下來(lái)，我會(huì)用一個(gè)具體案例，展示我所描述的這些價(jià)值。

我想以汽車(chē)行業(yè)為例，跟大家具體聊聊。這是一個(gè)最好的例子，因?yàn)樵谶^(guò)去 5 年中，汽車(chē)行業(yè)在這五個(gè)方面都出現(xiàn)了重大的挑戰(zhàn)。

無(wú)論你相信與否。如今，一輛現(xiàn)代化的汽車(chē)上大概運(yùn)行著1億行代碼，到2030年將超過(guò)3億行。3億行個(gè)什么概念呢？比如新思科技深耕軟件行業(yè)多年，產(chǎn)品種類(lèi)豐富而全面，如今，我們公司有大約3億行代碼量。

現(xiàn)在，你能想象一輛汽車(chē)?yán)锏能浖卸嗌倭藛?？首要我想?wèn)：為什么有這么多？擁有如此大量軟件的原因是，現(xiàn)代化汽車(chē)通過(guò)中央計(jì)算機(jī)系統(tǒng)連接了多個(gè)區(qū)域。傳統(tǒng)汽車(chē)通過(guò)一根電纜連接整個(gè)汽車(chē)的多個(gè)設(shè)備。而現(xiàn)代化汽車(chē)則是通過(guò)軟件將多個(gè)區(qū)域或網(wǎng)關(guān)連接到中央計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。

這就是當(dāng)前汽車(chē)領(lǐng)域的機(jī)遇所在！你可以像使用手機(jī)一樣更好地對(duì)汽車(chē)進(jìn)行管理，對(duì)軟件和功能進(jìn)行升級(jí)和更新。汽車(chē)將實(shí)現(xiàn)互聯(lián)和智能，汽車(chē)可以與車(chē)主相連，還可以連另一輛汽車(chē)、或是連另一個(gè)城市，而所有這些都由軟件驅(qū)動(dòng)。有機(jī)構(gòu)預(yù)計(jì)，到2029-2030年末，也就是7年內(nèi)，軟件定義汽車(chē)也就是SDV的占比將超過(guò)汽車(chē)總量的90%。而現(xiàn)在這個(gè)比例僅僅接近5%。

屆時(shí)，軟件定義汽車(chē)的比例將從5%上升到90%。這個(gè)未來(lái)發(fā)展的預(yù)期，給了我們什么關(guān)鍵的信息呢？如果你是汽車(chē)制造商，如何在連接汽車(chē)的硬件上對(duì)大量軟件進(jìn)行建模和驗(yàn)證？

這就說(shuō)到了電子數(shù)字孿生，也是新思科技持續(xù)投資的關(guān)鍵任務(wù)之一，我們對(duì)此充滿(mǎn)了期待。你可以從兩個(gè)方面來(lái)考慮它。一種是虛擬數(shù)字孿生，你可以通過(guò)它創(chuàng)建汽車(chē)整個(gè)系統(tǒng)的虛擬模型。該虛擬模型是在真車(chē)落地之前，在軟件層面的完整實(shí)現(xiàn)。一旦有了實(shí)物硬件，就可以進(jìn)行硬件輔助軟件開(kāi)發(fā)，還可以將兩者結(jié)合起來(lái)，其中一部分是可視化系統(tǒng)，另一部分是通過(guò)軟件驗(yàn)證的硬件模型?；谖覀?cè)谟布o助驗(yàn)證方面的效率、性能和能力，新思科技在這兩個(gè)領(lǐng)域都處于領(lǐng)先地位。從移動(dòng)領(lǐng)域開(kāi)始，我們就一直致力于虛擬原型的開(kāi)發(fā)，現(xiàn)在我們正在將這一理念帶入汽車(chē)領(lǐng)域。

我也想跟大家分享一個(gè)好消息。近期，我們剛剛宣布收購(gòu)了PikeTec。PikeTec是全球軟件驅(qū)動(dòng)控制系統(tǒng)測(cè)試自動(dòng)化的領(lǐng)導(dǎo)者。如果你把汽車(chē)看作一個(gè)軟件驅(qū)動(dòng)的控制系統(tǒng)，它需要一個(gè)非常智能的自動(dòng)化測(cè)試過(guò)程，從而確保能夠在模型在環(huán)（MiL）到硬件在環(huán)（HiL）之間架起橋梁，一直到車(chē)輛在環(huán)（ViL）。

這是什么意思？在汽車(chē)數(shù)字孿生建模的抽象概念中有不同層級(jí)，它則是作用于在還沒(méi)有硬件的早期階段。這里的硬件指的是中央計(jì)算或邊緣的芯片。當(dāng)硬件到位時(shí)，你就可以通過(guò)硬件和軟件的混合來(lái)驗(yàn)證軟件的功能，并進(jìn)行軟硬件的協(xié)同開(kāi)發(fā)。

我剛剛談到了摩爾定律放緩以及摩爾定律的成本。那么，替代方案是什么？如果不按照摩爾定律的指導(dǎo)進(jìn)行優(yōu)化，如何才能繼續(xù)創(chuàng)新？這就是系統(tǒng)復(fù)雜性帶來(lái)的困難。

這里，我將展示3DIC或者叫先進(jìn)封裝或者多裸晶芯片系統(tǒng)在高性能計(jì)算服務(wù)器和AI領(lǐng)域的重要作用。

出于各種原因，目前，汽車(chē)電子占整個(gè)多裸晶芯片系統(tǒng)份額的13%，并且正在快速增長(zhǎng)。如果汽車(chē)的復(fù)雜度從 L0、L1提升到L4、L5，那么在汽車(chē)上的半導(dǎo)體投開(kāi)銷(xiāo)將增加 50 倍，才能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛、高級(jí)輔助駕駛（ADAS）類(lèi)型的互聯(lián)汽車(chē)。50 倍開(kāi)銷(xiāo)可不是小數(shù)目。因此，硬件的復(fù)雜性和可負(fù)擔(dān)性就成為了一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。

汽車(chē)行業(yè)正在努力應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)。如果是L2的ADAS，你可以采用一些早期的技術(shù)簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)。這里面包括CPU、GPU等模塊都需要在同一技術(shù)節(jié)點(diǎn)上完成。但到了L4，無(wú)論是用于計(jì)算的AI芯片、CPU、GPU，或者連接先進(jìn)內(nèi)存，還是聯(lián)網(wǎng)，都變得更加復(fù)雜而智能得多得多。我們可以采用流行的多裸晶芯片方式，選擇哪些功能需要采用最先進(jìn)的技術(shù)，哪些功能可以采用 16 納米或 7 納米技術(shù)，然后把它們組合在一個(gè)系統(tǒng)中并整合到一個(gè)封裝內(nèi)。

新思科技在5、6 年前就關(guān)注到了業(yè)界的創(chuàng)新正在轉(zhuǎn)向這一趨勢(shì)。據(jù)估計(jì)，到 2026 年，約20%的芯片系統(tǒng)將采用多裸晶芯片或 3DIC 技術(shù)，到 2030 年，這一比例將上升到 40%。

未來(lái)，在整個(gè)芯片設(shè)計(jì)中，40%的多裸晶芯片系統(tǒng)將是3D的。新思科技3DIC compiler，能夠助力合作伙伴對(duì)3D芯片系統(tǒng)進(jìn)行架構(gòu)的探索，并通過(guò)我們的Die-to-Die接口IP，如 UCIe 和其他HBM 接口，將這些獨(dú)立的裸晶或小芯粒組合到同一個(gè)系統(tǒng)中。為了監(jiān)測(cè)該系統(tǒng)完成封裝好之后的健康狀況，我們需要對(duì)芯片生命周期進(jìn)行管理(SLM)，也就是在整個(gè)封裝和系統(tǒng)中監(jiān)測(cè)每個(gè)裸晶，每個(gè)小芯粒的健康狀況。

我們?cè)谶@里討論的是汽車(chē)領(lǐng)域的功耗。我們可以想象，功耗在移動(dòng)設(shè)備中至關(guān)重要。在數(shù)據(jù)中心里更是如此。原因很簡(jiǎn)單，現(xiàn)在大多數(shù)數(shù)據(jù)中心能夠獲取的電力都相當(dāng)有限，導(dǎo)致它們難以提供強(qiáng)大的計(jì)算、云以及其他和基礎(chǔ)設(shè)施等服務(wù)。

因此，能源效率在各方面都很重要。如果我們?cè)倏纯雌?chē)本身，2022年全球有電動(dòng)汽車(chē)850萬(wàn)輛，到2030年這個(gè)數(shù)字預(yù)計(jì)將達(dá)到4100萬(wàn)。汽車(chē)電氣化的增長(zhǎng)是驚人的，同時(shí)這么多車(chē)所需的用電量也將更驚人的。

一個(gè)有趣的數(shù)據(jù)是，平均每輛電動(dòng)汽車(chē)消耗20千瓦時(shí)電量只能行駛100公里。

這是個(gè)什么概念呢？這大約是一個(gè)獨(dú)棟別墅一天的用電量，你只能開(kāi)電動(dòng)汽車(chē)行駛100公里。而電動(dòng)汽車(chē)在未來(lái)的幾年里會(huì)呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。因此，這些電動(dòng)汽車(chē)行駛100公里、1000公里所需的電力供應(yīng)，很大程度取決于每輛汽車(chē)的能源使用效率水平。

那么，我們?cè)撛趺崔k呢？新思科技推出了端到端低功耗解決方案，可覆蓋架構(gòu)、RTL、實(shí)施到簽核的完整流程。正如你所看到的，從比重來(lái)看，架構(gòu)層面對(duì)能源優(yōu)化的影響最大?；谛滤吉?dú)一無(wú)二的Platform Architect，它可以從架構(gòu)層面就確定怎樣做功耗權(quán)衡，才能實(shí)現(xiàn)客戶(hù)希望的最優(yōu)的性能、功耗等指標(biāo)的平衡。

我們有諸多全球領(lǐng)先的技術(shù)來(lái)完成RTL分析，如 SpyGlass 和 PrimePower。這些都是RTL級(jí)別的功耗簽核工具。進(jìn)入 Fusion Compiler 后，正如你所看到的，能耗優(yōu)化的機(jī)會(huì)越來(lái)越少，一直到PrimeECO 和簽核，功耗降低的比例會(huì)越來(lái)越低。到下一步，我們可以采用 ZeBu 進(jìn)行硬件輔助驗(yàn)證。使用ZeBu，在每一級(jí)中我們都找到正確的方向來(lái)驗(yàn)證每個(gè)階段的功耗，從而構(gòu)建更加穩(wěn)健的系統(tǒng)。當(dāng)然，我在這里展示的系列解決方案也適用于汽車(chē)電子以外的其他應(yīng)用。

想想一輛汽車(chē)上面的3億行代碼，你首先想到的可能就是代碼的安全性。這不僅僅關(guān)系到信息安全。一旦一輛車(chē)被 “黑客”入侵了，就可能影響到汽車(chē)的功能安全。

因此，在軟件驅(qū)動(dòng)汽車(chē)和代碼體量飛速增長(zhǎng)的大背景下，我們?nèi)绾慰创詣?dòng)駕駛汽車(chē)的功能安全和信息安全問(wèn)題呢？

以下是一些統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。2022年，12%的網(wǎng)絡(luò)攻擊都是針對(duì)汽車(chē)的。如我前面提到的數(shù)據(jù)，到 2030 年，電動(dòng)汽車(chē)的數(shù)量會(huì)大幅增加。2022年，超過(guò)一千萬(wàn)輛汽車(chē)因功能安全隱患(在美國(guó))被召回。其中很多都是由軟件和半導(dǎo)體芯片導(dǎo)致的功能安全隱患。因此信息安全和功能安全至關(guān)重要，是信息技術(shù)可靠性的重中之重。鑒于汽車(chē)主要由軟件和芯片、半導(dǎo)體驅(qū)動(dòng)，汽車(chē)的可靠性就變得至關(guān)重要。

之前，我們介紹過(guò)芯片健康的重要性，也叫芯片生命周期管理。我之前談到過(guò)在多裸晶芯片或 3DIC 中的 Silicon Lifecycle Management（SLM），可以分為三個(gè)階段。

第一部分是監(jiān)控芯片的健康狀況。這就是我們?cè)谛酒瑑?nèi)部嵌入監(jiān)控器、傳感器和路徑監(jiān)控，以持續(xù)跟蹤和測(cè)量整個(gè)芯片的性能和功耗。因此，當(dāng)芯片上運(yùn)行任何軟件應(yīng)用時(shí)，SLM都能給出該軟件運(yùn)行的功耗與性能的報(bào)告。

然后再進(jìn)行預(yù)測(cè)性維護(hù)，在芯片的整個(gè)生命周期內(nèi)，當(dāng)芯片在系統(tǒng)中運(yùn)行時(shí)，SLM可以讓你深入了解系統(tǒng)的維護(hù)和健康狀況。這就是可靠性的來(lái)源。

芯片是否過(guò)熱？是否會(huì)造成靜電放電老化和故障？軟件運(yùn)行何時(shí)會(huì)導(dǎo)致該類(lèi)故障發(fā)生？因此，SLM具有軟件可見(jiàn)性并能監(jiān)控芯片性能。

一旦芯片安裝到車(chē)?yán)铮覀兙涂梢詫?duì)多系統(tǒng)或多車(chē)輛進(jìn)行應(yīng)用管理，這也是提高實(shí)地車(chē)輛安全性和可靠性的另一個(gè)重要機(jī)遇。

最后，也是最重要的，是這些產(chǎn)品的上市時(shí)間。我們都知道，特別是在過(guò)去的五年左右，人才和資源的壓力持續(xù)存在，這不僅是因?yàn)樽詣?dòng)駕駛的快速發(fā)展，還包括我前面提到的，移動(dòng)設(shè)備和數(shù)據(jù)中心等五個(gè)不同的垂直市場(chǎng)的蓬勃發(fā)展。隨著半導(dǎo)體芯片的體量、智能化程度和復(fù)雜性的迅速增長(zhǎng)，培養(yǎng)更多能夠應(yīng)對(duì)系統(tǒng)和軟件綜合復(fù)雜性的開(kāi)發(fā)者壓力極大。

我們談?wù)凷oC設(shè)計(jì)復(fù)雜性吧。如今，在西方國(guó)家，一般而言，汽車(chē)制造商生產(chǎn)自動(dòng)駕駛汽車(chē)，如果他們從零開(kāi)始為汽車(chē)開(kāi)發(fā)芯片，那么從開(kāi)始開(kāi)發(fā)到投產(chǎn)的周期大約為6到7年。我知道，對(duì)于中國(guó)的一部分汽車(chē)制造商來(lái)說(shuō)，這個(gè)周期要短得多。但是，這也反過(guò)來(lái)造成了半導(dǎo)體行業(yè)中，汽車(chē)芯片人才的嚴(yán)重短缺。中國(guó)半導(dǎo)體行業(yè)協(xié)會(huì)公布的一組統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，預(yù)計(jì)半導(dǎo)體人才缺口將達(dá)到20萬(wàn)人。

因此，整個(gè)半導(dǎo)體芯片產(chǎn)業(yè)該如何解決人才短缺的問(wèn)題呢？當(dāng)前，我們?nèi)袠I(yè)現(xiàn)在都在努力探索如何利用AI來(lái)大大縮短產(chǎn)品上市時(shí)間、提高工作效率并實(shí)現(xiàn)更好的設(shè)計(jì)結(jié)果等。