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半导体、硬件自主制造时代,中国硬科技创业者迎来高光时刻

时间:2019-07-13 14:56来源:体育网 作者:七娃 点击:
【电子网】讯 谈到中美贸易摩擦的时候,王韵说,大家开始对国内技术公司”另眼相看”,以前是“国外有更好的,为什么要用你的,等你真正实力起来了我再用。”王韵是雪湖科技创始人。 1个月前,美国商务部将华为及其下属子公司列入实体清单,限制美国企业或使用美国技术的企业向华为供货。以至于,在6月11日开幕的2019亚洲消费电子展(CES Asia)——“业界风向标”之称的
【电子网】讯

  谈到中美贸易摩擦的时候,王韵说,大家开始对国内技术公司”另眼相看”,以前是“国外有更好的,为什么要用你的,等你真正实力起来了我再用。”王韵是雪湖科技创始人。

  1个月前,美国商务部将华为及其下属子公司列入实体清单,限制美国企业或使用美国技术的企业向华为供货。以至于,在6月11日开幕的2019亚洲消费电子展(CES Asia)——“业界风向标”之称的展会上,“自主”成了这次大会中被多次谈及的话题之一。

  特别是半导体、芯片这些技术领域的创业者,“这是最最幸福的时候”,王韵说,技术企业开始处在“蜜罐里的状态”。

  当王韵在接触更多的客户时,段荣斌正承载着他所在公司的转型厚望。他所在的公司是中国的电线电缆行业领军者之一,但面对诸多竞争和成本压力,这家公司迫切需要通过精益生产、自动化改造提高工厂效率。

  段荣斌所在的领亚电子科技股份有限公司通过内部创业来实现这个目标。内部创业之后,段荣斌和他的团队得到更高的自由度。“以前研发一款产品需要3个月,现在可能45天左右就有一个初步模型。”

  “第五年,我认为我们的状况能够非常乐观。”采访结束,刘海兵踩着他的滑板,朝自己的展位滑去。

  刘海兵的底气来自于珠三角制造业的生态链赋予他的能量。“4年里我们迭代了5款产品,而国际上的一些电动滑板企业3年都没有一款新的产品。”刘海兵说。

  刘海兵自信背后,也是长江商学院的高光时刻,在此次CES Asia展会上,长江商学院展位上展出了15家硬件创业智造企业。这些人都是智造创业MBA项目的学员以及该项目体验营的营员。

  中国经济的增长机会从商业模式的创新逐渐被技术创新所取代时,硬件制造创业人才正在走人舞台中央。这个项目的发起人、长江商学院副院长甘洁就说,“科技人才创业的时代已经到来。”

  此时的CES上,戴着VR眼镜的观众、智慧零售小店的展示、竞技机器人在展台上PK、踩着电动滑板来回穿梭的人……

  “只要用就有机会”

  “FPGA是一个好的计算平台,只是一直被埋没,它的算力没有被充分挖掘;其次人工智能兴起之后,对算力的需求越来越大。”

  6月11日,在初创企业展厅,雪湖科技创始人王韵向记者阐述自己创立这家企业的两点时机,他同时也是长江商学院制造创业体验营营员。这位曾在日本富士通工作过的创业者,穿着印有雪湖科技Logo的Polo衫。

  此次在长江商学院所在的展台上,王韵展出了他们的FPGA(Field-Programmable Gate Array)神经网络加速器产品,这是一种用于硬件可重构的体系结构。相对于CPU(通用处理器),在提供强大的计算能力的时候,针对不同用途可以有足够的灵活性。

  一些生产FPGA芯片的企业,可以利用王韵他们团队的技术挖掘FPGA的算力,满足人工智能的运算需求。

  在王韵说话间,整个半导体行业正在进入一个不确定的时代。中美贸易摩擦正使得各大产业的巨头都面临产业链供应风险。

  王韵说,只要客户愿意用,这对任何技术企业来说,都是非常好的一个切入点。“因为他就可以开始迭代了,而且这个客户会教着这些技术公司,带着他们往前走……再加上现在又有科创板这些资本市场的支撑。“

  王韵认为,特别是半导体、芯片这些技术领域的创业者,“这是最最幸福的时候,这个窗口期是在5年到10年左右的时间”。

  当然,构成这个产业机遇的还有“摩尔定律”出现放缓,走过半个多世纪的这个定律曾经勾画了半导体产业的规律:当价格不变时,集成电路上可容纳的元器件的数目,约每隔18-24个月便会增加一倍,性能也将提升一倍。

  现在“摩尔定律”越来越失效了,于是,随着计算需求愈加复杂,在芯片上需要继承的电路越来越多,针对于特定场景的定制化芯片加速计算的方式成为新的机会。

  “FPGA是在人工智能浪潮中将会被不断使用到的技术,不会被很快迭代,不管这个浪潮发展到什么程度,它都会吃到一块很好的市场份额”。在创立雪湖之前,对于王韵和他的团队来说,他们就从事FPGA方面的技术研发已有十多年。

  在2000年到2012年期间,他们最初从事这一领域工作时,用FPGA去做数字加速这件事尚是冷门,因为当时比较复杂的运算用CPU的服务器就可以满足,而FPGA运算加速基本都在金字塔顶端,负责更为复杂的运算。王韵他们团队当时主要做的工作是与微软提供超大规模运算加速、给NASA提供超大规模运算的加速。

  如今,人工智能行业崛起后,CPU不再满足算力的需求,需要对神经网络进行加速,这也是人工智能领域非常底层的根本性需求。

(责任编辑:admin)
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