2022年半导体最具发展潜力技术领域Top10进展报告

　　半导体行业是一个国家工业强盛必不可少的基石。自中美贸易战开始以来，半导体行业成为关注最多、投入最大、进展最快的行业，如今正处于难得的战略发展机遇期。但半导体行业涉及到的领域众多，如要对行业做一个面面俱到的全景式分析会有千头万绪的纷杂之感。为理清半导体行业的发展脉络，芯八哥选取了最具应用前景、最能产生实用价值和商用价值的十大技术领域，按上榜理由、应用前景、进展情况等多个维度来分别介绍这十大技术领域，帮助对半导体行业有情怀、有兴趣、有期待的各界人士了解行业的前沿进展和演变趋势，供读者参考。

　　EDA是链接foundry厂、制程工艺、IP、芯片设计、封测等行业上下游的桥梁，所有与芯片设计、制造、封测相关的新技术都必须被包容进EDA，EDA的功能决定了芯片性能的天花板。尽管EDA被国外三大巨头垄断，但国产厂商已经在努力突破，并取得了可喜的成绩。技术进展主要在两个方向：某一个关键环节核心工具上的突破；中低端、中小复杂度芯片设计的全流程解决方案，可以分别用高精尖和小而全来概括。

　　不过，国产EDDA产业最大的隐忧在于至今仍没有开发出一套完全自主原创的CMOS晶体管器件模型，因此在晶体管代际升级演进的进程中难免处于被动追赶的局面。这需要高校和研究机构的大力投入。一个好消息是，2021年11月4日，华中科技大学的一支团队在ICCAD2021（计算机辅助设计国际会议）芯片布局布线算法竞赛中获得全球第一名，有望提高国产数字芯片设计EDA软件的性能。

　　国产最大的EDA厂商，占国内EDA市场份额约6%，紧随国际三巨头之后是国内第四大EDA企业，已于2021年6月21日向深交所递交招股说明书，目前住处上市审核阶段。华大九天是典型的小而全的全流程EDA解决方案厂商，其优势产品是全流程EDA工具系统和平板显示电路设计全流程EDA工具系统。

　　模拟电路设计全流程EDA工具系统包括原理图和版图编辑工具、电路仿真工具、物理验证工具、寄生参数提取工具等，电路仿线nm制程，处于国际领先水平，其他工具支持28nm工艺制程，向16nm演进。

　　平板显示电路设计全流程EDA工具系统是全球领先的商业化全流程设计系统，多项技术达到国际领先水平，其中原理图编辑工具不仅支持传统的平板显示电路设计，还支持了异形屏显示设计的电路原理图设计，包括手表（圆形屏等）、手机（水滴屏等）、汽车仪表盘（曲线屏等）等，其最大的客户即是京东方。

　　2021年12月28日在科创板上市，目前唯一一家国产EDA上市公司，是优先突破关键环节核心工具的典型公司，在foundry厂器件建模环节有突破，其EDA工具已被台积电、中芯国际、联电等foundry厂用于中低频工艺平台、基带芯片，以及三星电子、SK海力士、镁光、合肥长鑫等用于存储芯片的器件建模。另外，在模拟芯片的电路仿真与验证工具上也有突破。

　　上海国微子公司，于2021年8月24日向上交所提交科创板IPO申请，是优先突破关键环节核心工具的典型公司，专注于数字芯片前端设计的原型验证环节，国内原型验证市场第一，向数字芯片设计公司提供以Xilinx和IntelFPGA为硬件验证平台和验证云平台。原型验证是将芯片设计师的RTL级源代码移植到FPGA上运行，模拟芯片的功能和应用环境，以验证芯片整体功能，并为芯片配套的运行软件提供能够并行验证的软件开发平台。

　　已向深交所提交创业板IPO申请，并于2021年12月24日成功过会。广立微是优先突破关键环节核心工具的典型公司，为foundry厂提供芯片成品率提升全流程解决方案，包括测试芯片的版图设计工具、测试芯片外围电路设计工具、晶圆级可靠性测试设备及数据分析工具，帮助foundry厂提高工艺产线的良率。其中，晶圆级可靠性测试设备已经量产，得到多家国内头部晶圆厂商的认可，打破了国外企业的垄断，实现了晶圆级可靠性测试设备领域的国产替代。

　　国产EDA软件正在努力打破三大巨头垄断，在各个节点上实现突破。整体来看，在数字芯片设计、尤其是先进制程的超大规模数字芯片设计工具上还有明显差距。

　　以深度学习和卷积神经网络为架构的AI算法获得巨大成功，使得AI芯片绕开了我国芯片设计行业在CPUGPU架构上的弱势，相当于一次芯片架构的集体转换。又由于我国在移动互联网应用上取得了巨大成功，积累了海量数据，成为投喂AI芯片的绝佳数据来源，因此，我国AI芯片玩家众多，纷纷自研独有的AI芯片架构，打破了传统SoC芯片上ARM架构一家独大的局面，在云端、边缘端、终端各个层面都有大量本土企业发布产品，呈现百花齐放的良性生态，与国外相比并没有明显差距。

　　其终端智能处理器1A曾经以IP核形式集成在华为内，开启了手机AI芯片的序幕。在麒麟980上继续合作之后，华为开始了手机NPU自研。而寒武纪也开始发布自己的AI芯片，2021年11月发布第三代自研云端AI芯片思元370及相应的智能加速卡，基于台积电7nm工艺，集成了390亿个晶体管，最大算力256TOPS，是第二代产品思元270的2倍，对标英伟达同类型GPU芯片和板卡，据传已被阿里、百度用于数据中心。

　　地平线月发布第三代车规级AI芯片征程5，采用第三代自研架构“贝叶斯”，算力128 TOPS，功耗30w，支持16路摄像头感知计算。地平线全场景的车载智能芯片方案提供商。征程2、征程3已被国内多家车企使用，如长安UNI-T、奇瑞蚂蚁、智己L7、广汽埃安Y等，征程5预计会在2022年下半年量产。华为受限，地平线成为高阶

　　芯片，并以此为核心开发出币圈著名的阿瓦隆矿机。2018年9月发布第一代端侧AI芯片勘智K210， 2021年7月发布第二代端侧AI芯片勘智K510，算力2.5TOPS，定位于中高端端侧视觉图像及语音处理，已经应用于消费级AI电子产品，如优必选智能编程积木Ukit2.0、陆吾智能桌面级四足机器人XGO-mini等。综合点评

　　由于架构大多自研，AI芯片是国产IC产业自主性最强的一类芯片。各种场景下对AI计算的需求日益增长，对国产AI芯片产业是巨大推动。目前看来，英伟达凭借其强大的GPU算力和完善的CUDA软件生态，在云端大规模AI模型的训练上仍有较大优势，也是国产AI芯片的追赶方向。

　　GaN、碳化硅SiC为代表的第三代半导体，具有宽禁带、高击穿电场强度、高热导率等优良特性，能够承受几百V、甚至上千V的电压，适用于高压、高频、大功率领域，其中GaN更适用于射频器件，比如射频前端的PA功放芯片；SiC更适用于高压大功率器件，如光伏逆变器、新能源电动车的800V快充。硅基GaN也是下一代显示屏Micro LED/Mini LED的核心材料。第三代半导体产业的技术壁垒在于单晶生长时的晶格位错控制，以及器件制造工艺稳定性。与英飞凌、Cree为代表的国外厂商相比，国产厂家在衬底尺寸（国外已量产8英寸，国产最大6英寸）、单晶生长质量上还有差距，需要国产厂家长时间的工艺摸索和积累。主要玩家

　　、模块封装测试及整车应用，并计划在宁波建设SiC功率半导体晶圆制造产线万片SiC晶圆。其自产的SiC功率器件已用于比亚迪汉的电机驱动中，SiC模块同功率情况积较IGBT缩小一半以上，功率密度提升一倍。计划到2023年旗下所有电动车中用SiC功率半导体全面替代IGBT。山东天岳

　　国内SiC衬底领军企业，在国内实现4英寸半绝缘型SiC衬底产业化，晶棒良率50%，衬底良率75%。完成6英寸导电型SiC衬底的研发，开始小批量出货。计划募资建设6寸导电型衬底厂，一期产能30万片。预计2022年研发出8英寸样片。

　　国内唯一一家拥有化合物半导体全产业链能力的公司，GaN、SiC均有涉足，具备衬底材料、外延生长、芯片制造的综合产业能力，Mini/Micro LED已成功供货三星。子公司三安集成提供化合物半导体晶圆代工服务，涵盖

　　射频、电力电子、光通讯和滤波器四个领域的产品，综合实力逼近业界另一大实力企业——稳懋。综合点评

　　第三代半导体具有巨大应用价值，是电动车和显示屏两个巨无霸产业的材料基础，关系着电动车充电便捷性以及下一代屏幕的清晰度，是国产半导体产业必须攻克的难关。

　　电动车自动驾驶对远视距的需求催生了激光雷达的进展。因为可获取目标的三维信息、分辨率高、探测范围广、近全天候工作等优点，激光雷达可增强汽车感知系统的冗余度，弥补毫米波雷达、摄像头在较远距离图像和非标静态物体

　　上的缺失，是实现高阶自动驾驶的“必备神器”。2021年可称为激光雷达商用化元年。激光雷达的主要部件分为激光收发部件和光学扫描部件两大部分，按照两大部分不同的转动形式可分为机械式、半固态、全固态三种。机械式的激光收发和光学扫描都做360°转动，导致体积庞大而不适合乘用车量产车型，但在Robotaxi测试车队上还会继续使用。半固态的激光收发固定不动，但光学扫描部件还会振动，是目前乘用车商用的主流。但只要有振动就有机械磨损的问题，因此，行业发展的方向是全固态式，通过零部件功能芯片化实现两大部件都固定不动，进一步降低激光雷达的体积，提高系统稳定性。售价过高是目前激光雷达的一大缺憾，随着电动车销量的快速增长，其价格有望逐渐下降至100美元以内。

　　激光雷达行业最知名的创企之一，技术路线选取半固态式，光学扫描部件用二维MEMES微振镜，即用MEMES工艺制作毫米级平面镜，在水平和垂直两个方向上振动，将激光反射到两个方向上，实现对两个方向的点云扫描。2021年发布全球首款批量交付车规级MEMES微振镜半固态激光雷达产品M1，并建设了国内首条车规级激光雷达产线。去年广州车展上亮相的13款前装激光雷达新车型，搭载速腾聚创产品的占比接近一半。M1的尺寸108×110×45mm，最大探测距离200米。除了激光雷达硬件以外，速腾聚创还提供点云感知算法，包括消除在强光、雨雪尘雾天气下对激光反射数据的影响等。

　　以机械式方案起家，在Robotaxi上出货量较大，最高已有128线机械式激光雷达发布。目前针对乘用车也发布了半固态式产品，光学部件采用振镜方案，即平面镜绕着转轴360°旋转。另外，禾赛科技已经自研了激光收发芯片，将激光发生器、激光探测器、模拟前端等电子部件全部集成到一颗芯片上，并且可以跟随芯片工艺制程的升级实现体积小型化。

　　的子公司，技术方案选取半固态式。其光学扫描部件采用棱角方案，即镜头不采用平面镜，而采用厚度不均匀的凸面镜，转速比禾赛科技的振镜方案高得多，使得光线折射范围更大，覆盖区域更广。但对电机转速控制和长时间工作稳定性要求较高。大疆在无人机上积累了丰富的电机控制经验，这些经验赋能给了Livox，算是独门绝技。综合点评

　　国产新能源电动车的快速繁荣催生了激光雷达产业迅猛发展，每种技术路线年多款搭载激光雷达车型量产，会继续推动电动车行业，国产电动车将继续保持高景气上升周期。

　　-V抱有如此深的热情。这是中国芯片产业最有可能实现完全自主可控的契机。RISC-V的前景确实美好，2021年12月召开的首届滴水湖RISC-V产业论坛上众多厂家发布了RISC-V产品。但综合已发布的各种芯片类型，可以看到RISC-V主要应用在对算力要求不高的物联网，如MCU、智能穿戴等。在高性能计算上，RISC-V还没有证明自己。RISC-V产业面临缺乏软件开发环境、硬件开发板欠缺；缺乏专利保护和RISC-V核认证中心；缺乏RISC-V的基础学术研究与人才等多重障碍。主要玩家

　　由RISC-V创始人创立的美国公司SiFive在中国的独立运营子公司，专注于开发各类RISC-V IP，在2021年首届滴水湖RISC-V产业论坛上发布高性能RISC-V视觉处理平台惊鸿7110，搭载64位4核RISC-V处理器内核，工作频率1.

　　Hz，将于2022年Q2开始正式量产，采用台积电28nm工艺，可用于中低端摄像头、平板电脑等芯来科技

　　、数字SoC、安全、汽车与工业控制等多个领域，目前最大算力IP已达到ARM Cortex-A55的水平，曾为兆易创新、晶晨半导体定制RISC-V内核。按照公司产品开发计划，2022年将开发RISC-V架构通用AI核和嵌入式AI核。阿里

　　、安卓、FreeRTOSRT-ThreadLinux等，拥有150多家客户，超500个授权数，累计出货量超过25亿颗，已成为应用规模最大的国产RISC-V CPU IP系列。综合点评

　　RISC-V被业界说了很多，但总有点“雷声大、雨点小”的尴尬。2022年期待有几款标志性的芯片出现，打破RISC-V业界不冷不热的局面，带领RISC-V产业快速实现基础架构三足鼎立。

　　射频前端的作用是从几十个频段的电磁波信号海洋里解析出某一个特定频段的信号，是手机入网通信的关键，占一部手机价值量的8—10%。其四大部件滤波器、功放PA、开关switch、低噪放LNA中PA和滤波器技术难度最大价值最高。国产射频芯片在2G/3G时代还能自给自足，到4G时代由于频率和频段数量都急剧上升，射频芯片开发难度变大，开始出现国外厂家垄断，直到5G依然如此。

　　国外射频前端四巨头均为IDM模式，并都具备射频模组集成能力，即用SiP系统级封装形式四大部件封装成PAMiD模组，节省

　　板使用资源。国产射频前端芯片产业补齐了各个环节，但国产厂商多为fabless模式，在单个器件（如switch和LNA）有突破，但模组开发能力、晶圆制造能力欠缺。另外，第三代半导体GaN异质结晶圆是制作PA的首选材质，GaN晶圆制造能力也制约着国产射频前端厂家。主要玩家

　　已在创业板上市，国频switch开关/LNA厂商，市占率达到8%，正向集成化模组拓展。公司的switch和LNA均可满足5G中的sub-6GHz频段应用需求，已实现安卓阵营TOP公司全覆盖。同时公司还与高通达成合作意向，射频开关已通过高通的小批量试产验证，正式进入量产。此外，为顺应集成化趋势，公司开始推出相关模组成品，包括DiFEM（分集接收模组产品）、LFEM（LNA/滤波器集成模组）、LNA bank（多频多模LNA集成模组）

　　。国产PA芯片和模组龙头，4G射频PA出货量国产第一，5G PA出货累计过千万量级，此外还包括部分射频开关芯片及Wi-Fi射频前端模组产品。根据国外几大巨头的行业发展经验，唯捷创芯最有可能从PA单个器件整合其他器件形成完整的射频前端模组。新声半导体

　　国内少数能同时正向设计面声波滤波器SAW和体声波滤波器BAW的设计公司，其中用于1G以上频段滤波的BAW滤波器难度最大。公司创始人拥有在

　　的工作经验，并已实现BAW滤波器量产出货。其SAW滤波器由北纬公司代工厂，其BAW滤波器由中芯宁波代工。综合点评

　　射频前端可以说是5G手机芯片的明珠。尽管跟国外仍有较大差距，但只要手机终端品牌在我们手上，对国产射频芯片企业就是最大的利好。

　　技术。UWB采用飞行时间ToF定位原理，其信号脉冲具有亚皮秒级的时间分辨率，能够提供达厘米级的测距和定位精度，具有抗干扰性强、定位精度高、安全性高等优点。小米“一指连”技术开启了消费级物联网人机交互的新方向，采用UWB技术，当手机靠近终端就可实现身份确认和显示控制，有望在电动车上最先实现免钥匙自动开车门功能，给用户带来设备管理上的便捷性。UWB已经在产业界应用多年，正逐渐向消费电子市场渗透。国产芯片、模组、解决方案等玩家都已配齐，产业前景可期。主要玩家

　　2021年11月发布具备商用能力的UWB系统级芯片CX300，定位精度±5cm，即使在高复杂度的室内环境下，定位精度也有10—20cm。芯片工作频段6—8.5GHz，包括模拟、射频、基带、算法、协议，并且核心技术全部自研，是一颗完全自主可控的UWB芯片，将于2022年量产。下一代UWB芯片CX100也在研发中，将是一个SoC级芯片，能进一步降低UWB模组的功耗和价格。

　　UWB解决方案商，源于清华大学“测试技术与仪器国家重点实验室”， 推出UWB车用数字钥匙方案，当用户进入距车1-3米解锁区，车门自动打开，当用户进入车内，可一键启动车辆。已经与40+国内外主流OEM、

　　UWB是一项十分具有潜力的技术，在万物联网的未来可以为我们带来极其便利的设备交互和管理方式。在技术层面，国产玩家已经具备相当实力，正待商业层面上的大规模应用。

　　DPU是传统智能网卡的升级，但不同于智能网卡，它可以独立于CPU控制数据中心的各种设备。由英伟达在2020年10月发布，被喻为数据中心继CPU和GPU之后的“第三颗主力芯片”，致力于解决“网络协议处理、数据安全、算法加速”等问题，这些问题有着“CPU做不好，GPU做不了”的特点。在超大量文本处理、加密解密、各种网络协议之间的转换、寻址、硬件资源虚拟化等任务上，DPU可以释放CPU的计算资源，使CPU专注于运行应用程序，通过更明细的分工来实现数据中心整体效率和系统成本最优化。在数据中心作为新基建的浪潮下，国内涌现出一批DPU创企，瞄准云计算、云服务厂商。DPU作为新生物种，还没有业界公认的架构标准和测试基准，国产玩家还有机会。英伟达凭借先发优势和良好的软件支持工具，依然处于领先地位。

　　曾经国产智能网卡龙头，2021年完成数亿元规模的Pre-A3轮及Pre-A4轮融资。为研发DPU芯片，芯启源开发了针对复杂芯片软硬件一体验证EDA工具，基于Xilinx的FPGA硬件和自研的

　　软件MimicPro为芯片设计公司提供数字芯片设计验证服务。已向中移动提供智能网卡解决方案，正在基于自有的验证工具开发升级版DPU产品。中科驭数

　　创始团队主要来自中科院计算所计算机体系结构国家重点实验室，是中国最早进行DPU芯片研发的团队之一，也是目前少数推出真正DPU产品的国产创企。2021年完成数亿元规模A+轮融资。自主研发了KPU（Kernel Processing Unit）芯片架构，并设计出业界首颗数据库与时序数据处理融合加的DPU速芯片，已经成功流片。

　　2021年8月获得美团战略投资，与美团绑定，对产品的商用化有帮助。从公开信息看出，产品仍属于研发阶段。

　　数据中心的基础架构和两大主力芯片CPU、GPU都是国外大公司主导，DPU的出现使得国产芯片厂家第一次能有机会争夺数据中心的架构控制权，值得大力开拓。

　　芯片工艺制逐渐逼近物理极限，依赖器件尺寸缩减来延续摩尔定律很快就会难以为继。同时，先进制程芯片的设计成本大幅增加，每前进一代的代价极其高昂，换来的性能提升却有限。业界另辟蹊径，通过die-to-die内部互联技术将多个模块芯片与底层基础

　　在一起,构成多功能的异构系统，开辟出另一种提高芯片算力的低成本方式。每一个小模块称为一个chiplet（芯粒），将几个chiplet在竖直方向上堆叠，可以减小最终芯片的尺寸，同时降低每个小尺寸chiplet的制造难度和成本，甚至可以将不同工艺产线上制造的chiplet集成，丰富芯片的系统功能。在未来随着半导体工艺越来越接近极限，每一代工艺带来的性能增益越来越小，先进封装可望取代半导体工艺成为芯片性能提升的主要手段。案例

　　芯粒以3D堆叠的形式与Ryzen 5000芯粒封装在一起。Ryzen 5000芯粒自身内置了32MB的缓存，通过chiplet技术，处理器总缓存提升到96MB，提升了3倍，带来约15%的芯片性能提升。在工艺不变（台积电7nm工艺）的情况下，实现了原来需要半导体工艺节点前进整整一代的巨大代价才能实现的性能提升。寒武纪云端AI芯片思元370

　　于2021年11月发布，是寒武纪首款采用chiplet封装技术的 AI 芯片，也是国内首颗采用chiplet封装技术的AI芯片，也是采用台积电7nm工艺，在一颗芯片中封装2颗AI芯粒，每个芯粒具备独立的AI计算单元、内存、IO，最大算力达到 256TOPS。AI芯片的内存访问越来越成为性能瓶颈，使用3D Chiplet技术可以获得更大的内容容量，或者类似寒武纪采用多个AI芯粒集成，即使不采用最先进的制程，也能提升整个AI芯片的算力。

　　按照芯片产业设计、制造、封测三大分工，我们在设计和制造上落后于人，但在封测上已处于第一阵营。chiplet正是在封装环节提升芯片性能，也正适合国产封测企业大力开拓。

　　榜单的最后一个位置留给量子芯片，是因为相对于硅基芯片，量子芯片是一种全新的计算体系，是一次彻底的范式转换，并且有望全面超越任何硅基芯片的算力性能。谷歌、IBM、微软、

　　、华为、腾讯、阿里巴巴等全球最的高科技公司都在投入大量研究力量。在实现量子芯片的多条技术路线上，中国是唯一一个在超导量子和光量子两个方向上都取得一流水平的国家，在这场未来基础科技的军备竞赛中占据了有利的位置。案例

　　的二维量子行走模拟。10月，发布升级版66量子比特的“祖冲之二号”，并使用其中的56个量子比特实现对随机量子电路输出分布进行采样，费时1.2小时，运算速度比目前的超级计算机还要快很多倍。“祖冲之二号”可用于执行任意量子算法，是量子通用计算的一次胜利。2、2021年12月，浙江大学发布两款超导量子芯片“莫干1号”和“天目1号”。超导量子芯片可以由半导体微纳工艺制造，被认为是量子芯片中最有前途和实用价值的一种。“莫干1号”是一款专用芯片，用于对某几类特定问题的量子模拟。“天目1号”面向通用量子计算，共集成36个具备更长比特寿命的超导量子比特，实现了高保真度的通用量子门阵列，具备教高的编程灵活度，可执行更多种类的量子算法，应用于更多不同的研究领域。

　　2021年2月，国防科技大学计算机学院联合军事科学院、中山大学等单位，研发出一款可编程硅基光量子计算芯片，尺寸11×3mm2，采用与CMOS兼容的硅光子SOI材料工艺制造，通过对所研制光量子计算芯片编程，演示了顶点搜索、图同构等图论问题量子算法求解,在292个不同图像上均实现了100个量子行走的时间步骤模拟。研究实现对所有重要参数的全面控制，具备大规模应用的前景，能够加速模式识别、计算机视觉、网络分析和导航、网站流量优化等现实应用。

　　中国在硅基芯片上错过了太多，但量子芯片将中国和外国置于同一起跑线上，相当于换了一个全新的比赛重新竞争。可喜的是，我们没有掉队，甚至还有胜出的机会。

　　本报告分析了10个最有发展潜力和应用价值的半导体技术方向，涉及应用芯片、EDA软件、通信技术、封装技术等多个维度。半导体技术是所有ICT终端应用产品的基础，国产半导体行业在各个方向上都在快速进步。在差距较大的EDA、射频前端，已经诞生了概伦电子、卓胜微等上市公司，资本的力量有助于加速追赶速度。

　　2022年，最有可能获得突破的方向有以第三代半导体GaN为基底材料的Mini/Micro LED显示屏，其中Micro LED最先商用于小屏幕终端（如手机），大屏上的应用仍存在大量晶粒转移的技术障碍。另外，SiC功率器件上车，会继续提高电动车的续航里程，带动电动车行业更加繁荣。半导体芯片工艺已经进入激光雷达产品，使体积大大下降，更加提升电动车的智能性。

　　产业将迎来一次从消费电子向汽车电子的转移。现在看来，这个趋势无疑是对的，但是在产品的出货量级上，这并不

　　产业将迎来一次从消费电子向汽车电子的转移。现在看来，这个趋势无疑是对的，但是在产品的出货量级上，这并不

　　中国模拟 IC 设计公司”称号，获此殊荣既是业界对公司持续投入研发所取得结果的充分认可，更是对奥松电子奋勇前行的鞭策。 中国模拟

　　决赛在中关村展示中心会议中心举办，经前期初赛选拔，共有15个优质企业和团队参加本次决赛，进行公开路演，共同角逐入围“中关村前沿科技

　　由亿欧EqualOcean举办的WIM2021-全球科技出行论坛成功召开，并发布“2021中国自动驾驶产业科技创新

　　，是唯一获奖的中国AMR企业！ 这一榜单由全球权威商业媒体Fast Company《快公司》评选发布，极智嘉

　　，按照销售收入来看，前十名分别是Intel、三星电子、SK海力士、美光、高通、博通、德仪、联发科、铠侠和NVIDIA。

　　奖项的评选结果，均采用线上投票和专属评委会审核综合评定得出，评分细则全透明公布。评审团综合企业实力、

　　行业进入了熊市周期，不论是晶圆代工还是存储芯片，行业内的厂商营收都在下滑。今天集邦科技旗下的拓墣产业研究院发布了2019

　　人工智能落地产业元年，优秀的人工智能落地企业背后必然有着一群慧眼识项目的投资机构，亿欧发布了中国人工智能

　　”，调查了25个国家，18个行业的超过6,300名企业和IT主管。受访者大多是C级管理人员和年收入至少为5亿美元的公司的董事，其中大多数年收入超过60亿美元。

　　指出，进入“等效按比例缩小”（Equivalent Scaling）时代的基础是应变硅、高介电金属闸极、多栅晶体管、化合物