3月27日，“設(shè)計創(chuàng)新論壇：AI智能應(yīng)用和汽車芯片”在行業(yè)精英的熱切期待中拉開帷幕。

      SEMI全球副總裁，中國區(qū)總裁居龍對主持人、演講嘉賓表示衷心感謝，對現(xiàn)場觀眾表示熱烈歡迎。他指出，在摩爾定律提出之后的60年一甲子的時刻，半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)正迎來一個前所未有的黃金年代。2023年半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)適逢下行周期，銷售額下滑約11%，2024年產(chǎn)業(yè)迎來了市場機遇及發(fā)展契機，產(chǎn)業(yè)強勁反彈增長19%，達到6,280億美元。2025年，全球半導(dǎo)體銷售額預(yù)計將出現(xiàn)兩位數(shù)的增長，在2030年達到萬億美元，有些分析師認為這一里程碑達成時間甚至會更早。AI浪潮是產(chǎn)業(yè)發(fā)展黃金年代的推動力。隨著ChatGPT、尤其DeepSeek等生成式AI工具的發(fā)布，AI熱潮似乎已經(jīng)進入尋常百姓家，AI可能成為未來人類文明的“操作系統(tǒng)”。芯片的算力是這場AI革命的基礎(chǔ)，而AI相關(guān)領(lǐng)域的芯片需求也將成為推動半導(dǎo)體行業(yè)邁向萬億美元里程碑的新引擎。

      會議由西門子EDA，全球資深副總裁、亞太區(qū)總裁彭啟煌主持。他指出，隨著半導(dǎo)體行業(yè)的快速發(fā)展，分析機構(gòu)預(yù)測預(yù)計到2029年，半導(dǎo)體行業(yè)規(guī)模達到1萬億美元，預(yù)計到2034年，半導(dǎo)體市場規(guī)模將達2萬億美元。他從平臺、技術(shù)、流程三方面介紹了AI解決方案助力下一代生產(chǎn)力提升。AI賦能的平臺，助力做出更優(yōu)、更快、更明智的決策；嵌入AI的工具，實現(xiàn)無錯誤設(shè)計；AI自動化，優(yōu)化端到端流程，AI解決方案推動組織知識共享、協(xié)作與整合。他表示，期待未來隨著技術(shù)的發(fā)展，從軟件定義到硬件（silicon-enabled）的整個領(lǐng)域，從半導(dǎo)體集成電路（IC）到系統(tǒng)層面，都有望借助AI來提升效能，實現(xiàn)AI賦能半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)鏈的升級。

      智識神工董事長、首席執(zhí)行官楚慶帶來了“關(guān)于AI：3個預(yù)測和2個陷阱”的主題演講，他回顧了AI的發(fā)展歷程，強調(diào)AI技術(shù)若不能創(chuàng)造生產(chǎn)力，就無法實現(xiàn)真正價值。他指出AI在Face ID上的成功應(yīng)用是其重要成果。他將AI革命與其他歷史上的革命相比較，認為AI革命的性在于其指向人類自身的發(fā)展。他認為，面對AI這個新勞動者群體，我們必須從工業(yè)時代的操作工轉(zhuǎn)變?yōu)橐詣?chuàng)新為中心的“知識工作者，這是一個本質(zhì)的變化，很多在工業(yè)時代養(yǎng)成的積習是阻礙我們自我變革的首要障礙。

      上海芯聯(lián)芯智能科技有限公司創(chuàng)始人、董事長兼首席執(zhí)行官何薇玲帶來了“心件 硬軟件 定位CPU”的主題演講，她回顧了過去一年的行業(yè)發(fā)展，提到AI和元宇宙等技術(shù)的快速發(fā)展。她還提到中國在科技領(lǐng)域的可控發(fā)展以及國產(chǎn)芯片的潛力，討論了AI PC的發(fā)展趨勢，強調(diào)能耗控制的重要性，并提出了對AI未來發(fā)展的看法，包括算力需求與能耗的平衡。她呼吁大家關(guān)注AI架構(gòu)生態(tài)的建設(shè)，推動國產(chǎn)芯片的發(fā)展，表達了對產(chǎn)業(yè)未來的信心。

      泰瑞達Complex SOC 事業(yè)部亞太區(qū)總經(jīng)理張震宇帶來了“DevOpsForTest：利用自動化流程和持續(xù)集成提升車用芯片的質(zhì)量”的主題演講，他圍繞汽車領(lǐng)域中AI芯片的機遇與挑戰(zhàn)展開。隨著新能源汽車和自動駕駛技術(shù)的發(fā)展，汽車芯片數(shù)量和復(fù)雜度不斷增加，AI技術(shù)為汽車帶來諸多便利，但同時也面臨諸多挑戰(zhàn)。首先，AI 數(shù)字芯片應(yīng)用于汽車時，需解決新工藝、新模型和異質(zhì)集成的挑戰(zhàn)。其次，芯片規(guī)模增大后，DFT 技術(shù)需更好地驗證芯片質(zhì)量，同時要考慮機械性、散熱性和量產(chǎn)測試的可行性。此外，還需關(guān)注大芯片的成本效益、性能等問題。在汽車芯片市場，更新?lián)Q代加速，芯片設(shè)計需適應(yīng)新的節(jié)奏。AI的實現(xiàn)帶來代碼量大幅增加，數(shù)據(jù)處理和功耗問題也日益。他還指出，汽車芯片質(zhì)量問題可能導(dǎo)致召回，帶來巨大成本和安全隱患。因此，芯片設(shè)計和驗證的可靠性和完善性至關(guān)重要。他呼吁行業(yè)關(guān)注軟件質(zhì)量，借鑒軟件行業(yè)的經(jīng)驗，優(yōu)化測試流程，提高測試效率和質(zhì)量。通過引入更多工具和優(yōu)化流程，測試工程師可以更好地應(yīng)對復(fù)雜芯片系統(tǒng)的測試挑戰(zhàn)，高質(zhì)量產(chǎn)品交付。

      上海合見工業(yè)軟件集團總經(jīng)理徐昀在主題演講中指出，大模型推動AI已經(jīng)深入到各行各業(yè)，AI將再造一個6000億美元的生態(tài)，對算力、存儲、互聯(lián)、功率等提出新要求，2018年Transformer（生成式AI主力模型）推出以來，算力需求從每兩年提升8倍上漲至每兩年提升215倍。AI也為 EDA 行業(yè)帶來機遇。全球 EDA 市場規(guī)模有翻倍增長趨勢，主要源于AI的推動。由于中美的競爭態(tài)勢，對于國內(nèi)大型數(shù)字芯片設(shè)計公司而言，將面臨越來越多的挑戰(zhàn)和壓力。對于每家芯片公司而言，供應(yīng)鏈安全是的挑戰(zhàn)。

----文章轉(zhuǎn)自SEMI----