作者：芯榜-岳權利?微信：quange293447
近日美國商務部宣布啟動總額高達390億美元的芯片制造與研究補貼申請程序，這標志著拜登政府醞釀已久的《芯片與科學法案》正式登上歷史舞臺。面對中美在半導體領域競爭的白熱化以及人工智能賦能半導體領域的新機遇，芯榜專訪芯率智能技術顧問（無報酬）曾文滔，共同探討我國半導體產業如何突出重圍。
2016年，特朗普高喊著MAGA（Make America Great Again) 登上美國總統寶座，利用了美國人普遍心態——擔心中國的崛起。于是一上臺就開展中美貿易戰，中美經濟要de-link，要擊垮中國經濟！
中美對抗，半導體行業成為主戰場
“石油美元”是耳熟能詳的概念，源于1973年布雷頓森林體系崩潰后，美元同黃金脫鉤并迅速同全球工業的血液-石油掛上了鉤，從而形成了石油美元。從此，處于世界貨幣壟斷地位的美元，利用一波又一波加息、降息所引發的金融動蕩，在全球不停地收割，無往而不利，讓一個又一個“世界老二”倒下。
可當美國拿著鐮刀站在中國面前卻碰了釘子。因為今天的美元，錨定的不僅僅是石油，更包括大宗商品，確切的說就是中國生產出來的通過國際商貿輸出給世界各地的大宗商品！正是中國生產出來的質優價廉的商品，才穩定了美國乃至全球的物價水平。
當錨定美元價值的不僅僅是石油，而且還有“Made in China”的時候，和中國打貿易戰就是好像打七傷拳——殺敵五百，自損一千。Made in China今天可以成為美元的貨幣錨定物，如果時機成熟，明天同樣可以成為人民幣的貨幣錨定物，成為世界經濟的新的壓艙石。這才是美國真正擔心的地方，所以希望釜底抽薪，把美元錨定物里面的 Made in China, 替換成Made in USA！
截止2021年，我國芯片進口總額為石油進口總額的近兩倍，即便在全球經濟衰退的今天，芯片進口每年還以近20%的速度遞增。所以，中美貿易戰的主戰場就是掐死中國的芯片制造。這場較量，關乎中國的國運，關乎中華民族的偉大復興，關乎每個中國人的福祉和未來！
我們先回顧一下美國打擊中國芯片行業的時間軸，如圖一所示。
圖、美國打壓中國芯片制造時間軸
生產不出高端芯片，華為的高端電子產品就無法正常出貨，海思芯片也就無法朝更先進的工藝升級。美國這一步棋實現了打壓中國芯片設計龍頭企業的目的。
2021年的時候業界都在熱議美國會不會阻擊14納米制程？。因為14納米作為成熟制程，與當前全球最為先進的5納米（3納米2022年開始試量產）相差10納米、7納米兩代，中國芯片制造工藝根本不會威脅到世界先進水平和美國的領先地位。
然而，近期美國對14納米成熟制程也不放過，目的是進一步打壓中國在新能源汽車芯片和電池方面的主動權。因為新能源汽車是繼智能手機之后的下一個風口，中國又是新能源汽車最大的應用市場。汲取中國產業利用智能手機培育芯片企業的經驗教訓之后，美國不會再給中國利用電動汽車產業發展芯片的機會，只要遏制14nm成熟制程，中國電動汽車產業將離不開國外廠商，離不開美國構建的芯片產業鏈。
面對中美在半導體領域如此白熱化的競爭，芯率智能技術顧問曾文滔認為中國在半導體發展過程中要抓大放小，重點突破；加速微電子技術人才的培養；抓住人工智能的興起機會。
抓大放小，重點突破！
曾文滔先生表示，55納米的產線才是我國半導體獨立自主的核心產線。如果我們能完全自主掌握55納米工藝的生產及產業鏈，能解決我國絕大多數民用、軍用半導體生產的需求。與其花大把的人力、物力、精力去追逐所謂的高精尖，如12納米、10納米、7納米等工藝研發，還不如踏踏實實的把55納米工藝及產業鏈給吃透，實現完全國產替代。而最為高精尖的芯片制程，成就的只是像蘋果這些民用手機，獲利的是像騰訊這樣的手機游戲的提供商。而對于普遍應用的通訊、電子商務等等領域，這些高制程的產線有點雞肋，不是必須的。
曾文滔先生補充說，把基金化整為零，大力支持創新型公司、中小企業，支持研發戰略價值重大，但細分市場空間有限、行業天花板比較低的產品。本土行業企業要一步步占領西方成熟企業在各細分領域的市場份額，逐步把55納米產線的產能、產業鏈建設和完善起來，保證依靠我們自己的產業鏈保障和產能支撐，我們絕大多數的相關芯片需求，能夠有充足的產能保證，讓企業在能活下去的基礎上求發展。
曾文滔先生稱，重點抓55納米工藝的產能和配套產業鏈，并不是代表我們就要放棄28納米，14納米等更高制程的追求。上海微電子集團的28納米光刻機攻關還在如火如荼地進行著。
人才是半導體發展的基石，推進半導體國產替代，還要重視人才的培養。
加速微電子技術人才的培養
在2022年“芯榜·新未來”大會上，CGL合伙人Johnny Liang表示，我國半導體領域2023年可見人才專業缺口達到約20萬，芯片制造人才缺口約9萬，芯片設計人才缺口約7萬，芯片封測人才缺口約5萬。值得注意的是，深圳、上海、北京、蘇州、是排名前列的人才稀缺地區。
當下我國已經開始系統地培養自己的半導體技術人才。隨著國家的號召，大量的微電子學院如雨后春筍，在各大高校紛紛開始組建，如上海大學新組建的微電子學院，在全球招募學術、技術大咖，為我國半導體的發展培養緊缺的人才。
曾文滔先生稱，十年樹木，百年樹人。人才的培養豈是一朝一暮就能完成的？人才成長的過程中，大量的試錯成本，又是誰來承擔呢？臺積電、英特爾等企業，他們大量的工藝工程師，是在成百上千次流片失敗中成長起來的，這些流片失敗的成本，被商家的千千萬萬的用戶分攤了。但后起的我們，還有這樣的機會把這條路再走一次，用成百上千次流片的失敗來培養屬于我們自己的工藝工程師嗎？哪怕是有這樣的機會，那時間呢？我們還等得起嗎？
人工智能的興起，是我國半導體行業跨越式發展的機會
人工智能的興起離不開大數據。如果把人工智能的算法比作優秀的引擎，那么數據就是燃料。沒有燃料的引擎，就是廢鐵。我國沒有大量有經驗的半導體設計、工藝、過程等工程師，也沒有時間和試錯成本來從頭培養這些工程師。但我們有這么多年來在半導體領域設計、生產、制造中積累大量的數據。而這些數據，加上人工智能的引擎，將是我們的巨大機會和財富！
人工智能目前在各行各業快速發展，前途一片光明。但半導體比較特殊，某種程度上是屬于成熟、穩定的行業。那人工智能如何賦能于半導體行業，相關項目和產品如何快速落地，加速我國半導體企業的發展呢？
以芯率智能為例，芯率智能整合六大維度數據 ：人、機、料、法、環、測；通過提升數據分析能力，實現知識傳承，優化工作loading，提高無故障運行率，提高半導體制造產線數據的利用率，通過挖掘更多產線數據，利用人工智能模型，實現半導體制造產線的良率分析效率，幫助半導體制造產線解決良率爬坡問題和產能問題。
在國內半導體設備、材料還與國外有巨大差距的現實前提下，芯率智能在集成電路制造關鍵領域的工業軟件發力，利用數據智能驅動半導體的工藝改進、設備增強及優化，為半導體工業軟件自主可控貢獻本土力量。同時，因為與晶圓廠有多年的業務合作，積累了大量的數據know-how，隨著外部形式日益嚴峻和技術封鎖，利用數據模型和相關工業機理可以為國產設備的加速替代提供新的機遇。
值得注意的是，近日，芯率智能完成數千萬A輪融資，并獲得蘇州領軍人才獎勵。本輪領投方為水木梧桐創投，蘇州領軍創投、寧波九益基金跟投，資金主要用于產品的擴展迭代及市場的拓展。
曾文滔先生結合在新加坡從事半導體人工智能方面的工作，以及回國后對國內半導體行業的觀察和工作，給大家展示幾個實例。
1，半導體虛擬工藝技術
在半導體流片過程中，需要查看器件結果是不是滿足設計要求。這就需要對硅晶片進行破壞性的拍照測量。而測量的過程，需要人工參與。如下圖所示：
這個結構，需要用數據有效表示出來，比如特定目標的厚度、寬度，指定結構的距離。這種測量，最大的難點是需要根據圖像來判斷不同物質或結構之間的邊緣，這一般都是靠現場工程師自己的感覺來做出判斷，但這種判斷往往是不準確的。同時，一次流片，會產生巨量的數據，靠人是不可能對所有結構完全全面的測量，只能抽檢，不可能對所有結構做出精準、及時的掃描。但如果結合人工智能的方法進行測量的話，這些問題就可以很好的得到解決。曾文滔先生在2018年，同美國的光刻機頭部企業合作，利用他們已有的數據來探索是不是可以通過人工智能的方法，解決工藝量測的問題。得出了結論：人工智能的方法，無論是時效性、全面性，一致性、準確性等等，都遠遠的超過了現場工藝工程師。曾文滔先生回國后，帶領著上海大學的學生，用國內頭部企業的數據，在短短的數周內，完成了新加坡一年半的工作成果，實現對所提供數據中結構的精準測量，如下圖所示。
可以設想，如果能夠得到更多的圖片，對所有結構進行掃描，學習不同結構、材質、結合部的特點，構建知識圖譜，挖掘不同結構變化的特點，同工藝的參數設定結合起來，就是實現基于數據驅動的虛擬工藝。通過工藝參數的設定來預測器件結構的變化或是設定結構的變化，來調整參數的設置。這將形成一個設計閉環，整個工藝設計將可以由人工智能完全取代。這種基于半導體人工智能虛擬工藝的突破，對于半導體工藝設計將是劃時代的。僅僅依靠少量，甚至在不用人員參與的情況下，人工智能就可以通過不同的參數設計，實現各種不同的物理結構，滿足我們人類日益增長的大量應用的需求。而如果僅僅是靠人工測量的結果，無論是數據的數量還是質量，是不可能足量和精準的——這就是半導體人工智能帶來的以前根本無法想象的需求和巨變！
2，封裝缺陷智能檢測和模型的自我更新
芯片封裝的過程中，會產生大量的問題，如異物（Particle），氣泡（Bubble）等等。
封裝過程中，有幾十步甚至幾百個不同的步驟。理論上，每完成一個步驟，都需要一次檢測，以保證最終產品的良率。因為缺陷千奇百怪，很難靠單一模型或者圖像匹配的方式來實現。目前同樣主要是靠經驗豐富的現場質檢員通過抽樣的方式來檢查。因為產品的多樣性，生產步驟的多樣性，很難用同一個模型統一起來，這就需要有一個標準的人工智能平臺，提供統一的工具集，方便終端用戶能根據現場實際的數據，快速的完成數據標注、模型的訓練及更新、運行部署等工作。同時，也要求模型本身能根據新的數據，實現自我迭代，提高智能平臺的準確性、泛化性及魯棒性。
隨著5G6G通訊、IOT的發展，我們數字化生活的步驟是不斷提速的，我們生活中的萬事萬物都可以通過數字的方式進行再表達（Representation），包括我們自身，如個人身體狀況的監測，個性化醫療方案的設計等，這對半導體和人工智能領域提出了更高的要求和挑戰。
最近，美國商務部對我國三十多家企業，包括長江存儲發起了制裁措施，勒在我們脖子上的繩索越來越緊。我國是人口大國，帶來的紅利是我們擁有全球最大的單一市場，全球最多的優秀工程師，以及最為豐富的應用市場。以此為牽引，我國必然會成為全球最大的芯片需求市場。以市場換技術，在汽車領域已經有血淋淋的教訓，這條路是走不通的，最終的結果就是市場讓出去了，技術還是別人的，這也是美國政府能聯合西方國家一起制裁中國半導體行業的底氣所在。亡羊補牢為時不晚，既然嚴冬已經來臨，那我們就努力活下去，積極創新發展，用實際的工作來迎接即將到來的春天！
THE END
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