關(guān)于尖端制造，英特爾不談已經(jīng)很多年了。近日，英特爾突然召開了一個“精尖制造日”的大會，并且把制造運營的老大Stacy Smith請來了中國。不僅如此，在整個演講PPT展示環(huán)節(jié)，英特爾不僅一再強(qiáng)調(diào)“領(lǐng)先友商三年”，而且直接將自己的10nm技術(shù)與三星、臺積電做了各項性能的對比。這很不“英特爾”。

英特爾為何選擇這個時間點進(jìn)行一場這樣的信息溝通？網(wǎng)易科技獨家專訪了楊旭，他的一句話說破了原因：之前人家說英特爾的10nm、7nm都滯后了，所以我們有必要把事實拿出來。中國有句話怎么說的？“老虎不發(fā)威，還以為我是病貓哇”！

英特爾制程技術(shù)領(lǐng)先友商3年

對于摩爾定律是否會失效的問題，英特爾公司執(zhí)行副總裁兼制造、運營與銷售集團(tuán)總裁Stacy Smith直言：肯定不會。“14和10納米制程技術(shù)其實都創(chuàng)了歷史紀(jì)錄，它實現(xiàn)了超過傳統(tǒng)制程工藝的更高的晶體管密度。制造成本正常的趨勢是不斷攀升，如果成本攀升但是晶體管微縮，事實上每個晶體管的成本是下降的，可以看到最后兩個節(jié)點的成本下降幅度是高于歷史趨勢的。它證明什么？也就是摩爾定律仍然有效。” Stacy Smith解釋到。

而在談到英特爾制程優(yōu)勢方面，Stacy Smith表示，競爭友商10納米的制程技術(shù)晶體管密度只相當(dāng)于英特爾14納米制程晶體管密度，卻晚于英特爾14納米制程三年。此前業(yè)界沿用的一種簡單的通過節(jié)點數(shù)字命名的方式到了目前的發(fā)展階段已經(jīng)不能真正體現(xiàn)制程工藝的先進(jìn)程度了，導(dǎo)致了很多節(jié)點命名上的混淆，英特爾認(rèn)為制程技術(shù)的衡量標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)該以晶體管密度這個業(yè)界曾經(jīng)廣為接受的指標(biāo)來度量。

對此，楊旭補(bǔ)充道，在45nm時英特爾的High-K Metal Gate技術(shù)獨步天下，第一個研究并實現(xiàn)量產(chǎn)，友商出來都是三年以后的事情；而英特爾的FinFET三極管技術(shù)也是領(lǐng)先人家三年出來的，這一技術(shù)應(yīng)用到了22nm；在14nm時，通過超微縮技術(shù)的創(chuàng)新，英特爾的晶體管密度是競爭友商的一倍，而友商的10nm集成度只是英特爾14nm的集成度；而重要的是英特爾10nm在今年第四季度就可以實現(xiàn)投產(chǎn)了。

“我們現(xiàn)在已經(jīng)有技術(shù)驗證7nm到5nm都沒有問題。而且我們在通過前瞻研究推進(jìn)5nm以后的，比如3nm、1nm，這些當(dāng)然就需要很多別的新的技術(shù)，英特爾一直在探索。”楊旭表示。

在此次活動上，英特爾首次帶來了10nm晶圓，這也是英特爾10nm晶圓的全球首次亮相。

數(shù)據(jù)洪流倒逼制程提升

其實，時隔很久英特爾再次提到制程技術(shù)，也是因為現(xiàn)在大量的數(shù)據(jù)對計算能力，對芯片的制程提出了更高的要求。

現(xiàn)在數(shù)據(jù)無處不在，英特爾CEO科再奇就曾提到數(shù)據(jù)將是未來的石油。“數(shù)據(jù)量會呈現(xiàn)指數(shù)級增長，而且數(shù)據(jù)的形態(tài)也會發(fā)生很大的變化。”楊旭認(rèn)為。

現(xiàn)在每人每天上網(wǎng)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量平均1.5GB，未來物物相連，人物相連產(chǎn)生的數(shù)據(jù)可以說是指數(shù)級增長。楊旭舉例道，但一個智能醫(yī)院一天上網(wǎng)就可能產(chǎn)生3000GB；一輛無人駕駛車一天會產(chǎn)生4000GB；工廠連網(wǎng)后一天會是上百萬個GB。

“所以這些洪大的數(shù)據(jù)流和不同形態(tài)的數(shù)據(jù)流，需要具備很強(qiáng)的計算能力來處理。”楊旭表示。

以下為網(wǎng)易科技對楊旭的訪談實錄：

網(wǎng)易科技：先從公司大的戰(zhàn)略層面問你一個問題，英特爾現(xiàn)在為什么提出來向一個數(shù)據(jù)公司轉(zhuǎn)型呢？

楊旭：謝謝�？从⑻貭柕暮诵臉I(yè)務(wù)，實際上英特爾一直是一個數(shù)據(jù)公司，因為我們一直在處理數(shù)據(jù)。只是說現(xiàn)在大家看到數(shù)據(jù)的變化很大，主要體現(xiàn)在兩個方面。一個是數(shù)據(jù)的量在持續(xù)性的增長，同時數(shù)據(jù)的形態(tài)又在發(fā)生很大的變化。所以英特爾我們以前處理數(shù)據(jù)的能力和今后計算未來的數(shù)據(jù)的能力，我想我們最近也增強(qiáng)了不少。

包括我們自身的創(chuàng)新，再從外邊收購補(bǔ)充的這些能力，所以英特爾要立足于對未來數(shù)據(jù)處理的需要提供強(qiáng)大的計算能力。所以我想英特爾的核心永遠(yuǎn)在數(shù)據(jù)上，這就是為什么我們把自己定位成一個數(shù)據(jù)公司。

網(wǎng)易科技：談一下時下最熱的話題，人工智能，英特爾現(xiàn)在在人工智能方面有怎樣的戰(zhàn)略部署，目前有哪些成果可以分享？

楊旭：非常好，謝謝。因為人工智能的話題確實比較熱，大家也非常關(guān)注。但是這個問題很復(fù)雜，所以我覺得要用一兩句話講清楚不容易，但是萬變不離其宗，我還是從人工智能的應(yīng)用、計算能力的需要、英特爾的整個布局去回答你剛才說的這個問題。我覺得人工智能實際上是一個剛起步的馬拉松，是一個馬拉松，首先要強(qiáng)調(diào)，所以在這個時不是所有人都已經(jīng)知道人工智能的所有答案了。這是第一個。

人工智能是一個很泛泛的概念。因為同樣一個技術(shù)，你拿到一個什么樣的應(yīng)用場景去要改變一個應(yīng)用場景的具體問題的時候，它所需要的技術(shù)是不一樣的。比如說食物，它是一個籠統(tǒng)的概念。我們說我們每天要吃食物，那具體是吃什么呢？吃米，還是吃面，還是吃肉、吃蔬菜等等，肉里面的種類還更多了。人工智能是一樣的，它是一個泛泛的概念。

人工智能實際上就是說機(jī)器學(xué)會了按人們的方式來思維。比如AlphaGo這個事情，為什么一下就喚醒了國人對人工智能的興趣？因為是第一次機(jī)器按照人的思維培訓(xùn)以后、學(xué)習(xí)以后，然后進(jìn)行判斷和決定。是第一次機(jī)器按照人的思維來進(jìn)行思維和處理信息，所以這是一個非常大的進(jìn)步，和以前的人工智能不太一樣。

以前機(jī)器人下象棋也有，但是那個時候是靠給它輸入很多棋譜，然后它優(yōu)先來選取什么樣的走法是最好的。但是人工智能就是靠你培訓(xùn)它的方法。如果業(yè)余選手去培訓(xùn)它，它就是業(yè)余選手下棋的方式和思維的能力。如果你派一個職業(yè)的選手去跟它下，職業(yè)五段到職業(yè)九段，你可能培訓(xùn)它三個月、六個月、一年，它一定會超越你。

因為它把你的分析方式全部學(xué)會了。但這里面一個很關(guān)鍵的東西就是算法，這種算法就是人們思維的方式。把人類的思維方式教會機(jī)器，它就是要按照人類的算法，來按照接近于人的思維方式來分析問題。所以這時的人工智能最大的突破是在這。但是如果是同樣這個概念，那它應(yīng)用環(huán)境就不一樣了。比如用在無人駕駛，那它要像駕駛員這么來思維。

我今天出門，我選擇一條什么樣的路徑開出來，最好的一條路線。如果今天是陽光明媚，金秋的北京很好，所以我不用擔(dān)心氣侯。如果明天我一出門，下雪了，路況馬上發(fā)生變化了，它的很多傳感器組搜集到這些信息以后，今后汽車?yán)镞呍絹碓蕉嗟娜斯ぶ悄芗夹g(shù)，它要做出判斷。它要告訴汽車，今天你的很多控制的參數(shù)要重新設(shè)置，在今天的路況上也要保證安全行駛。

所以在這些人工智能的應(yīng)用里頭，就完全不一樣。

網(wǎng)易科技：所以人工智能就是一個基礎(chǔ)的技術(shù)，然后它會跟各個場景領(lǐng)域去交叉結(jié)合？

楊旭：可以這樣理解。它一定要在具體應(yīng)用里面去驗證它。所以剛才你說的另外兩個問題，說英特爾做了什么布局，挑戰(zhàn)在哪？第一，我們就是要針對人工智能未來所需要的很多更復(fù)雜的人工智能的數(shù)據(jù)的計算，要提供能力。

所以我們傳統(tǒng)的英特爾的至強(qiáng)這些技術(shù)，加上我們的Xeon Phi，就是至強(qiáng)的GPU，加上我們收購的FPGA技術(shù)，加上我們深度學(xué)習(xí)的，像Nervana，包括一些算法，這些能力搭配上，就是以前英特爾領(lǐng)先的技術(shù)，再加上更前沿的針對人工智能去加速深度學(xué)習(xí)的這些技術(shù)以后，這就為未來的人工智能的一些應(yīng)用所需要的計算能力提前做出了部屬和布局。

但是你說挑戰(zhàn)在哪兒呢？就是要到具體的應(yīng)用場景去驗證。因為每一個應(yīng)用場景所需要的技術(shù)的搭配、計算能力的需要，是肯定不一樣的。比如無人駕駛的車的應(yīng)用，和下棋的應(yīng)用，和金融市場去分析金融的走勢去做重大的投資決定，它所需要的計算能力和分析又是不一樣的。所以人工智能是一個泛泛的概念，一定要跟具體應(yīng)用結(jié)合。

網(wǎng)易科技：您曾經(jīng)還提到一個數(shù)據(jù)洪流的概念，這個概念和今天咱們的主題高精尖制造，在戰(zhàn)略上有什么樣的核心關(guān)系呢？

楊旭：非常有關(guān)系。因為數(shù)據(jù)的洪流，現(xiàn)在真的是數(shù)據(jù)無處不在了。我們CEO說了一句話，我非常贊賞，他說“數(shù)據(jù)是未來的石油”，這一點我非常認(rèn)同。因為數(shù)據(jù)量，我相信大家已經(jīng)感覺到它的不一樣。你今天出去照個相，你隨便按一下，看你用什么樣的相機(jī)，首先你的照片文件的大小已經(jīng)增加了很多。所以從這個最簡單的數(shù)據(jù)量的增加，從高清度增加到數(shù)據(jù)量的增加。

以及今后還有很多的數(shù)據(jù)，比如實時采集的很多路況的數(shù)據(jù)，甚至今后來自于神經(jīng)元、人腦的數(shù)據(jù)。這些很復(fù)雜的數(shù)據(jù)，它的數(shù)據(jù)量的大小，和越來越多的物再上網(wǎng)以后，有很大的關(guān)系。到現(xiàn)在為止，我們都是人在上網(wǎng)，我們每個人上網(wǎng)，一天可能所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量平均也就1.5個GB。如果物上網(wǎng)以后，是指數(shù)級的增長。比如一個智能醫(yī)院上了網(wǎng)，它可能3千個GB。

一輛無人駕駛車的話，是4千個GB一天。如果一個工廠上網(wǎng)以后，它是一百萬個GB一天。1千多臺機(jī)器，每臺機(jī)器上面1百多個傳感器，每時每刻都產(chǎn)生數(shù)據(jù)，你可以想象。所以人上網(wǎng)和物上網(wǎng)是完全不一樣的。所以現(xiàn)在為什么要有5G這些技術(shù)出來，它不是解決3G、4G的轉(zhuǎn)換問題，它是在解決物上網(wǎng)，不是人上網(wǎng)的問題。

所以這樣一來以后，整個數(shù)據(jù)的量的龐大，數(shù)據(jù)的量是在增長。同時這個數(shù)據(jù)的很多不同的形態(tài)實際上也是越來越復(fù)雜，是多樣化。不是就一個數(shù)據(jù)，它可能很多數(shù)據(jù)。人工智能的數(shù)據(jù)，甚至神經(jīng)元的數(shù)據(jù)方方面面。所以數(shù)據(jù)本身的形態(tài)也在發(fā)生很復(fù)雜的變化。所以要具備很強(qiáng)的計算能力來處理，不光是洪大的數(shù)據(jù)流，還有不同形態(tài)的數(shù)據(jù)流。

網(wǎng)易科技：英特爾一直對外宣稱的是自己要領(lǐng)先友商3年，在這個問題上，您能具體再去解釋一下嗎？另外透露一下10nm工藝的進(jìn)程。

楊旭：我講45nm吧，就是2007年左右，當(dāng)時我覺得是一個分水嶺式的事件，當(dāng)時就是叫High-K Metal Gate，就是高晶圓值的這么一個材料，這么一個技術(shù)，當(dāng)時還在半導(dǎo)體的制造工藝?yán)镞�。所以那個技術(shù)發(fā)明很重要，在不斷地集成度加大的情況下，它要有效地避免漏電問題，所以當(dāng)時就把高集成、高晶圓的High-K Metal Gate這么一個技術(shù)（研發(fā)出來了）。

所以英特爾在當(dāng)時推出這個技術(shù)的時候，我們就預(yù)測，因為英特爾當(dāng)時是獨步天下。我們是第一個研究出來的，而且我們會第一個量產(chǎn)。然后產(chǎn)業(yè)別的友商什么時候出來，我們說真的看不到，但是我們第一個出來了。果然，下一個廠商出來是三年以后的事情，做這個高晶圓值的High-K Metal Gate。

同時第二個技術(shù)，很關(guān)鍵的，我們說再往上集成，光在一個平面做是做不了的，需要3D的三極管，就是現(xiàn)在說的FinFET三極管這個技術(shù)。英特爾也是領(lǐng)先于人家三年出來的，我們22nm的時候，英特爾就用了FinFET三極管。他們在現(xiàn)在，三年以后，才開始用這個�，F(xiàn)在又到了一個我們叫Hyper Scaling，就是超微縮技術(shù)。

英特爾在我們的14nm用了，然后到我們的10nm。所以為什么英特爾10nm的密度是人家的2倍多。人家的10nm集成度只相當(dāng)于我們的14nm。我們的10nm現(xiàn)在四季度就投產(chǎn)了，而2018年上半年會開始批量生產(chǎn)。

網(wǎng)易科技：還有一個關(guān)于7nm的問題，業(yè)界都在擔(dān)心7nm之后怎么辦��？

楊旭：其實今天英特爾專家做了很多介紹了，一個是我們現(xiàn)在已經(jīng)有技術(shù)驗證7nm到5nm都沒有問題。而且我們在推進(jìn)5nm以后的，比如3nm，這些當(dāng)然就需要很多別的新的技術(shù)，英特爾在探索的未來技術(shù)包括，比如剛才談到的Nanowire納米線、3D堆疊，甚至還有Neuromorphic神經(jīng)元計算，還有一些不是硅材料的，這些前沿性的技術(shù)，英特爾一直在做研發(fā)。所以一旦有所突破的時候，我相信一定會改變整個產(chǎn)業(yè)，甚至改變世界的。

網(wǎng)易科技：中國集成電路產(chǎn)業(yè)在加大創(chuàng)新的力度，英特爾作為一個外資企業(yè)怎么看待這樣的一個現(xiàn)象？會有一些挑戰(zhàn)和機(jī)遇嗎？

楊旭：我覺得機(jī)會應(yīng)該會很大，因為我們也在加大創(chuàng)新。不光是我們自己在加強(qiáng)我們的內(nèi)功，在提高我們產(chǎn)品的一些優(yōu)勢等，同時我們也在加強(qiáng)和中國的合作。今天我們請來的客人，展訊的李力游先生，他上臺就談到了展訊的八核64位LTE SOC芯片，使用了英特爾的14nm的制造工藝。

使得展訊性能最起碼增加50%以上。所以英特爾的高密度、高集成、低功耗的制造工藝，還是相當(dāng)有優(yōu)勢的。我們也在探索更廣闊的和中國合作的空間。

網(wǎng)易科技：挑戰(zhàn)是什么呢？

楊旭：當(dāng)然大家遵循的規(guī)律都是一樣的，創(chuàng)新是無止境的，而且速度也是會越來越快，而且科學(xué)也是無國界�；�于目前整個半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的走勢和現(xiàn)在的狀況，英特爾對整個中國的半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)，我相信也會有很大的借鑒的作用。同時我覺得增強(qiáng)合作可能是最好的突破技術(shù)壁壘的方式。

網(wǎng)易科技：今天提到了很多觀點比如：領(lǐng)先友商三年，然后做出了數(shù)據(jù)對比，為什么會選擇這個時間點？

楊旭：就是因為在之前人家說英特爾的10nm、7nm都滯后了，所以我們有必要把事實拿出來。中國話怎么說的？說“老虎不發(fā)威，還以為我是病貓”。