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首頁 科技 中國如何突圍美國科技霸權?

中國如何突圍美國科技霸權?

知己知彼,百戰不殆。中國要突破美國的高科技圍堵,必須正視美國在科研方面的諸多先進理念和做法。

東方財經雜誌 作者: 東方財經雜誌
2018-07-26
財經縱橫

作者:馬浩亮(《大公報》副主筆)

標籤: CPU中興人工智能微軟芯片英特爾
中興面臨的問題在於這一次制裁涉及的不是一種芯片,而是從CPU芯片到圖形處理器芯片,這並非一個公司突破一個產品就可以解決的,是需要長期技術積累的系統工程。(Shutterstock)
中興面臨的問題在於這一次制裁涉及的不是一種芯片,而是從CPU芯片到圖形處理器芯片,這並非一個公司突破一個產品就可以解決的,是需要長期技術積累的系統工程。(Shutterstock)
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無論貿易戰結局如何,從美國的高科技圍堵中尋求突圍,乃至實現反超,都已經成為擺在中國面前的緊迫任務。從中國現在對美國高新科技產品的需求來看,肯定還是芯片的需求最為突出。

雖然中美貿易戰仍然存在很大變數,但可以肯定的一點是,對中國高新科技產業加強圍堵遏制、打壓「中國製造2025」,已成為特朗普對華政策主軸之一,而且將在今後相當長時間內影響中美關係。

就在6月15日白宮宣布對從中國進口的約500億美元商品加徵25%關稅的同時,美國政府還在醞釀實施限制中國學生和研究人員赴美簽證新措施,主要是機器人、航空和高科技製造等領域人才,而這些行業正是「中國製造2025」計劃中的重要行業。美國一系列動作的共同目的,都是為了對中國進行技術封鎖,維護美國的科技霸權地位。

發展製造業物聯網芯片

無論貿易戰結局如何,從美國的高科技圍堵中尋求突圍,乃至實現反超,都已經成為擺在中國面前的緊迫任務。清華大學軟件學院副教授鄧仰東指出,從中國現在對美國高新科技產品的需求來看,肯定還是芯片的需求最為突出,比如CPU、GPU、存儲器芯片、各種基礎射頻和模擬芯片等等。這是美國此次拿芯片下手的原因。但是,中國要想全面突破勢必分散資源,還是需要挑選適當領域,特別是新出現的、美國還沒有主宰優勢的領域,例如機器學習芯片,在這些領域形成中國的優勢,讓美國也離不開咱們。

鄧仰東表示,從反超角度看,反而是製造業物聯網相關芯片最為可能。原因很簡單,中國製造業規模世界第一,而且普遍存在效率低下的問題,亟需通過數字化轉型提升效率。這些芯片包括傳感器芯片、網絡接口芯片、工藝控制和邊緣計算芯片,部署規模大、成本較低,而且生態可以自行主導。

作為中美貿易紛爭中最具標誌意義的事件之一,中興事件敲響了中國芯片自主研發的警鐘,所引發的關注已遠遠超出業內本身。雖然特朗普放鬆了對中興的處罰,但6月18日卻被美國參議院反轉,恢復了對中興的禁令。

鄧仰東指出,美國制裁中興是把雙刃劍,中興的體量比較合適,對美國而言可以損失最小而利益最大化。中興事件讓中國國內對加強國產芯片的研發形成了高度共識。從2013年起,中國每年購買集成電路要消耗掉2,000多億美元外匯,超過石油等大宗商品類別,是第一大進口商品。

此前中國並非沒有集成電路設計開發的成功案例。展訊就做出了3G芯片,一改此前每生產一部手機,就要向高通繳納高額專利費的情況。但中興所面臨的問題在於,這一次制裁涉及的不是一種芯片,而是從CPU芯片到圖形處理器芯片,這並非一個公司突破一個產品就可以解決的,是需要長期技術積累的系統工程。鄧仰東稱:「CPU很多人都能造,雖然比不上英特爾,但即使造出能用的產品還是沒人用。因為光有芯片不行,上面還有操作系統、驅動、各種附加的程序才能跑起來,產業鏈做不大,生態就做不起來。」

搭建芯片研發「大社區」

目前世界最新的芯片製造工藝掌握在美國和台灣企業手中,分成兩大流派。第一大流派目前只剩下英特爾一家,其模式是自己設計集成電路,同時也擁有自己的集成電路生產線,因此電路和工業可以協同優化,從上世紀70年代到現在,始終處於世界領先;另一流派以台積電為代表,即代工模式,以通用工藝滿足各種芯片的製造。

鄧仰東指出,集成電路有代別,採用納米級來描述工藝,英特爾最新是7納米,而國內最好的中芯國際要落後一到兩代,需要買專利才能做出來,即使設計水平一樣仍然會因為工藝代差導致性能差距。芯片製造已形成全球化分工,其最核心的工藝在於光刻機(stepper),目前是荷蘭的AMSL一家獨大的局面。

鄧仰東指出,國內芯片行業也取得過突破,如「龍芯」已經具備一定實用性。不過多數用戶仍習慣使用「英特爾+微軟」,用「龍芯+Linux」支持的軟件很少,用戶體驗會比較差。軟件開發投入巨大,如果不能兼容現有軟件,則生態不容易形成,無法實現良性循環,相應產業就做不大。

美國NVIDIA公司從2008年起以類似「拉群」的方式建生態,不僅造芯片,也有相應的驅動、軟件、函數庫、開發框架和各種應用,形成一個「大社區」。中國下決心要大力發展芯片可以藉鑑這一思路。

繼阿里巴巴、騰訊之後,格力電器近日宣布將投入芯片研發。鄧仰東認為,明年起還會有更多投入芯片研發領域的企業。芯片研發需要「三四十年磨一劍」,需要持續投入,不斷研發更新換代。國外公司的延續性比較好,人才的獎勵和保障機制也比較完善,因此能夠保持高質量團隊,特別是很多五六十歲的工程師,幾乎經歷了CPU所有的發展階段,擁有豐富的經驗,這些人是美國高技術產業最寶貴的財富。中國底層研發人員非常辛苦,且待遇偏低,難以留住人才,保持研發隊伍的穩定性和延續性是不可忽視的問題。

目前世界最新的芯片製造工藝掌握在美國和台灣企業手中,分成兩大流派。第一大流派目前只剩下英特爾一家。(Shutterstock)

人工智能是未來較量重點

目前,人工智能(AI)在全世界方興未艾,各國都將此作為搶佔未來高科技制高點的重點領域,因此未來中美的AI較量也在所難免。

2000年前後,計算能力提高,法國科學家Yann LeCun構造了著名的人工神經識別網絡LeNet,能夠準確識別支票,讓人工智能第一次進入了人們的生活。隨後,斯坦福大學研究團隊通過給幾百萬張圖片打上準確標籖的方式,組織了多次圖像識別比賽,推進了針對圖像識別的人工智能技術。2012年,斯坦福大學建立的深度網絡將機器圖片識別的錯誤率從過去20-30%降低到12%,2015年微軟將這一數字又降低到3.8%,超越了5%的人工識別錯誤率。這是人工智能第一次超越了人類。

AlphaGo打敗人類圍棋大師,點燃了大眾對人工智能的熱情。鄧仰東表示,目前應用最多的是視頻識別,比如交通領域對車牌的自動識別已經很成熟,其次是人臉識別,國內科大訊飛的語音也是比較成功的案例。很多人開始相信人工智能能解決任何問題,很快會超越人類。但在鄧仰東看來,即使是AlphaGo,所要解決的還是高度確定的事件,而人類生活環境有很多不確定性、不可預期的情況發生,這是人工智能處理不了的。譬如他正在進行的高鐵列車數據分析,就必須結合軌道交通領域的專業知識,才可能把數據變成有價值的東西。

鄧仰東認為,中國的AI發展水平與美國相比,差距是存在的,主要在於原創性的成果比美國少、領軍人物不如美國多、知識產權保護不如美國。但另一方面,中國社會數字化程度不亞於美國,數字經濟極為發達,因此數據樣本比美國多,在某些領域的應用技術強於美國。但中國數據隱私相關立法遠不完備,容易造成兩個極端,一是數據濫用,二是數據不能用或不敢用,長遠也不利於中國AI技術發展。

知己知彼,百戰不殆。中國要突破美國的高科技圍堵,必須正視美國在科研方面的諸多先進理念和做法。鄧仰東指出,美國科研項目管理比較多「小而美」,而中國強調「集中力量辦大事」。比如美國國防部先進研究署,雖然是贊助科技研究強度最大的機構,仍然較多以小項目為主,強調創新,失敗了代價也不大。同時,科研管理部門的項目經理學歷較高,能夠深入跟蹤科技人員動態,管理比較細緻。在前瞻性研究上,美國方式有其合理性。

其次,美國學校、企業分工明確,學校負責創新,企業面對市場負責產業化實施,前期產業化往往通過創投公司實習。此外,美國知識產權保護高度健全,專利法官職業素養和專業視野較好,能夠對專利案件做出高水平評判。這些都值得中國借鑒參考。

原刊於《東方財經雜誌》微信公眾號平台,本社獲授權發表。

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東方財經雜誌

於2004年1月在香港正式創刊,由中國傳媒信息投資有限公司主辦、中國企業投資協會協辦,每月5日出版。2008年1月,在內地設立了北京、上海、廈門、成都四個常駐記者站。
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