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国产努力打破国外垄断中芯国际的“中国芯”

　当智能家居、AI、物联网站上投资风口，其中的重中之重芯片的身家也渐渐水涨船高。周末大洋彼岸的市场又传半导体行业重磅消息，博通(Broadcom)准备斥资逾1000亿美元收购高通公司，可能将成为有史以来最大的芯片公司收购交易。芯片行业内部异动连连，作为高通和博通的供应商的中芯国际(00981-HK)，最近亦是联动A股芯片板块涨幅连连，屡获内资看好。下面就随手机便携小编一起来了解一下相关内容吧。

详细介绍

　　说到半导体，就不得不说到世界赫赫有名的台积电、英特尔、三星、高通及博通五大巨头。而内地的芯片企业一度笼罩在外资垄断和海峡对岸台积电的阴云之下，就连内地规模最大、技术最先进的晶圆代工制造企业，也是本文主角的中芯国际都难以企及。不过老话说得好，厚积总会有薄发绽放的一天。

　　根据往年业绩来看，除去2014财年业绩有所下滑，中芯国际不管是营收还是纯利在其他年度均为增长。而受益于去年芯片涨价，2016财年营收和纯利双丰收，更有规模扩张态势。然而，在2017年中报中，尽管中芯营收较去年同期大幅增长16.59%，但纯利下降33.32%至1.06亿，公司指主要原因是2017年上半年先进技术研发活动增加所致。据了解，中芯国际的研发费用由去年上半年的1.18亿美元增加85.5%至今年上半年的2.19亿美元，可谓是下了大工夫在技术研发领域中。但在营收大增纯利减少的同时，成本的增加和毛利率的减少同样是不可忽视的问题，今年上半年销售成本增加18.5%系因期内付运晶圆增加及晶圆厂使用率下跌所致，毛利率倒退至26.9%的主要原因为较低的产能利用率所致。

　　但就行业地位而言，中芯国际作为目前全球第四大纯晶圆代工企业、中国大陆晶圆代工龙头企业，也是中国大陆目前唯一能提供28纳米制程服务的纯晶圆代工厂。其中报显示，今年上半年来自28纳米的收入增长至占晶圆总收入的5.8%，相比去年同期增长13.8倍，市场需求仍然很大。就股价而言，自今年年中开始中芯国熊猫体育网站际结束横盘状态开启“暴涨”模式，一路从最低6.91港元涨至今日新高14.24港元股价翻了一倍，也与公司的种种动作脱不开关系。

　　在中国集成电路的设计，制造，封装三大环节中，制造目前是最弱、差距最大的部分。根据美国市场研究机构ICInsights统计，2016年全球排名前十的芯片代工厂商，世界第一为台积电市场占有率为59%，而世界第四才中芯国际市场占有率仅为6%。作为博通和高通的供应商，今年上半年中芯国际销往美国市场所获营收占总营收40.02%，而内地及香港市场比例占45.98%。可以说美国客户以及中国内地及香港的高科技企业占据了中芯国际总营收的大半。然而，尽管营业额大增，中芯国际仍然无法与历史悠久的台积电相提并论。

　　上月16日，中芯国际突发一纸公告宣布委任业界大拿梁孟松与赵海军为联合首席执行官兼执行董事。梁孟松在半导体行业内堪称无人不知无人不晓，市场曾称其为“世界IC制造界TOP5的技术怪兽”。IC制造业是一个资金密集加技术密集的产业，芯片几乎是未来所有高科技的基础。然而，现下我国的芯片技术薄弱，虽然在奋力追赶但仍距高端水准有很大距离，但曾供职于台积电和三星的梁孟松加盟似乎不止给中芯国际注入了一针“强心剂”，也为内地半导体整个行业提供技术上的参考。与此同时，中国似乎也不甘心于中国制造，中国的芯片行业也就成为了攻克国外行业技术垄断的重中之重。于是，中资开始砸钜资以发展国产半导体行业。

　　虽然无法与世界第一的台积电相比，中资对于半导体行业有着自己的发展“套路”。清华大学旗下紫光集团开启海淘有钱任性买买买模式，国家基金支援的长电科技不断对外并购亦引起国际市场的关注。去年年中，中芯国际更是透过附属芯电上海“蛇吞象”成为长电科技最大股东。2015年，中芯国际和华为、高通以及比利时IMEC(比利时大学校际微电子研究中心)共同成立合资公司，中芯国际作为最大股东共同研发14纳米芯片工艺。目前中芯国际的股东名单中，三大股东多为国企或国家基金，以显示对其支援态度。与此同时，芯片界的人才也接连流入中芯国际，除了创始人是来自被台积电并购前世大的张汝京之外，还有台积电老将蒋尚义，现在又加上梁孟松。

　　据了解，中国芯片市场规模将达到千亿美元，占全球芯片市场50%以上。在今年京东方A亮眼业绩和高速成长的背后，也离不开中国对于原本薄弱的的半导体产业链给予政策上的支持。而如今内地各企业的科技发展百花齐放，亦离不开芯片支援。种种迹象已经显示，中芯国际已经在向位于世界第三的台湾联华电子发起冲击。从中国制造到中国智造，或许变的不仅仅是中国的半导体产业链，而是中国甚至世界未来科技界。

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　　摘要： ATV750是ATMEL公司生产的一种可擦除可编程逻辑器件EPLD（Erasable Programmable Logic Device）。ATV750设计的可编程计数器，具有模值范围大的特点，文中给出了用ATV750设计的可编程计数器的设计原理和方法，同时给出了详细的源程序。关键词：可编程计数器反馈置零法 EPLD ATV750 EPLD是继GAL（Generic Array Logic）后出现的新一代PLD（Programmable Logic Device），它的密度比普通GAL大得多，在设计可编程计数器时，仅用一片EPLD就能实现较大模值的分频计数。本

　　人工智能迎来了新一轮的爆发，结合人工智能的产业应用已经从技术突破阶段，向商业化阶段加速迈进，人工智能的市场红利正在到来。人工智能技术的突破，让计算从云端向边缘端、设备前端迁移，前端要具备智能感知和智能认知的能力，这种改变对于AI芯片的应用支持将尤为重要。而在人工智能这一轮产业契机中，全球AI产业链的芯片、IP、算法以及终端等厂商都在摩拳擦掌，携手推出集成本、性能和功耗最优的人工智能芯片，加速人工智能终端应用落地与产业爆发。日前，人工智能算法厂商阅面科技在深圳举行“人工智能视觉产业创新应用论坛”，并宣布将世界领先的自研算法IP集成至瑞芯微RV1108芯片，用于官方开发套件，这意味着瑞芯微也正式跻身AI芯片阵营。阅面AI算法加

　　据 GSMArena 报道，vivo 子品牌 iQOO 正准备在印度再次推出新机，这次将是 Z6 Pro 5G。今天，iQOO 官方推特账号发布了这款手机在印度的发布日期，定为 4 月 27 日。届时，这款搭载骁龙 778G SoC 的设备将正式全面亮相。 iQOO 的宣传似乎都是关于速度的，该品牌甚至将 Z6 Pro 5G 手机称为“印度 25K 细分市场中最快的 5G 智能手机”，并承诺它在 AnTuTu 中跑分超过 550000 。据该公司称，这款手机也将支持 66W 闪充。

　　7 月 12 日消息，IBM 正在考虑使用其内部设计的人工智能芯片，以降低云计算服务的成本。该公司总经理库玛・卡雷在旧金山半导体会议上接受路透社采访时表示，公司正考虑将一种名为“人工智能单元”的芯片作为其新推出的“沃森 X（watsonx）”云服务的一部分。 IBM 希望利用生成式人工智能技术为用户提供更便捷的服务，这种技术相较其十多年前推出的第一款主要人工智能系统“沃森”可以更好地学习人类的文本和语言方案。据称，旧的“沃森”系统目前面临的一个主要障碍是高昂的成本，IBM 希望这一次能够利用自研 AI 芯片解决这个问题。卡雷说，使用自己的芯片可以降低云计算服务成本，因为它们非常节能。 IBM 在去年 10 月推出了其 AI

　　以降低成本 /

　　随着中国安防市场近年来的迅速增长，芯片市场也随之得到了强劲发展。安防行业的需求逐渐明确，芯片厂家开始关注并主动去推广安防这个潜力巨大的市场。安防行业的发展吸引了越来越多的芯片厂商加入，成为继工业自动化、消费电子、电话机等领域之后一个新的利润角逐场。然而，表象背后，是否会续写PC电脑行业的悲哀，频频受制于英特尔？“狼来了”的口号是否会在安防行业响起？值得我们欣慰的是，安防行业产品种类繁多，应用情况又各不相同，这也就决定了芯片厂商还没有能力“一手遮天”。未来，将会有越来越多的芯片厂商将目光投向SoC芯片，致力于提高集成度，引入先进工艺，降低系统成本，改善系统性能以增强市场竞争力。为下游用户带来更多价值，从而推动

　　电源管理芯片（PMIC）是用于管理或转换系统（手机、平板电脑或汽车ECU）内部功率的集成电路。低功率PMIC，比如移动电话和其他空间有限的手持设备中使用的PMIC可直接安装到PCB上，是设备的电源或电池与复杂电子器件之间的重要接口。 DC-DC电源转换器许多应用常见的一种PMIC，其中功率转换电路用于将直流电源的电压电平上变频或下变频为另一个电压电平。无论是生产前的设计验证还是评估DC-DC转换器是否可用于某个产品，我们均需要一个可重复且精确的测试序列。标准的DC-DC转换器测试序列可测量电压准确度、效率、线性/负载调整率和瞬态响应等性能标准。本文探讨了NI系统SMU所具有的功能、精度和速度如何完成许多过去使用电源、数字万用

　　国家发改委等四部门23日发布《关于扩大战略性新兴产业投资培育壮大新增长点增长极的指导意见》，要求加大5G建设投资，加快5G商用发展步伐，将各级政府机关、企事业单位、公共机构优先向基站建设开放，研究推动将5G基站纳入商业楼宇、居民住宅建设规范。加快基础材料、关键芯片、高端元器件、新型显示器件、关键软件等核心技术攻关，大力推动重点工程和重大项目建设，积极扩大合理有效投资。《指导意见》指出：加快新一代信息技术产业提质增效。加大5G建设投资，加快5G商用发展步伐，将各级政府机关、企事业单位、公共机构优先向基站建设开放，研究推动将5G基站纳入商业楼宇、居民住宅建设规范。加快基础材料、关键芯片、高端元器件、新型显示器件、关键软件等核心技

　　如下图是车载人工智能芯片的典型架构。按照承担的不同计算类型和任务进行分类，主要计算模块分为两类:CPU和 NPU。通常来说，CPU 做通用的逻辑计算，NPU 适合面向环境感知的 A1 计算。主要计算模块包括： (1)CPU 除进行与 AI 处理相关的计算，车载系统仍有一定的计算需求以保证实现各类系统应用，这一部分的算力由CPU子系统提供.CPU子系统所支持的计算需求包括:传感器融合、前后处理、属性重建、里程计定位匹配、车辆控制、传统算法元余计算、调度及计算任务，感知信息输出等。为满足上述智能驾驶场景的计算需求，CPU子系统通常采用基于 ARM Cortex-A 的集群式设计 Cortex-A系列属于低功耗

　　典型架构 /

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