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跨界大解说人类科技树至高点芯片的五次伟大变革带来哪些启示( 三 )


正因为这两个重要的发布 ， 让 2017 年被定义为 AI 芯片的元年 。
芯片技术的发展是人工智能发展的必要条件， 芯片代表着算力 。 人工智能的发展有几大重要支柱 ， 包括
- 数据：事实或观察的结果
- 算法：解决问题的方法 ， 如深度学习算法
- 算力：运算能力
从数据方面 ， 互联网时代下大数据高速积累 ， 需要运行的数据量骤增 ， 而现有算力难以匹配；从算法方面 ， 即使存在逻辑上可用的算法 ， 也需要有足够算力才能处理数据样本、训练机器 。 由于算力的不可或缺和通信应用（智能手机等）增长的放缓 ， 人工智能的发展也将成为芯片技术进步的主要驱动力 。
综合来看 ， 如果以设计理念进行划分的话 ， AI芯片大致可分为两大类别 。
第一类是“AI加速芯片” ， 它是确定性地加速某类特定的算法或任务 ， 从而达到目标应用领域对速度、功耗、内存占用和部署成本等方面的要求 。 目前 ， AI加速芯片的研发有两种主要的方式：一种是利用已有的GPU、众核处理器、DSP、FPGA芯片来做软硬件优化；另一种是设计专用的芯片 ， 也就是ASIC 。
第二类是“智能芯片” ， 它让芯片像人一样能使用不同的AI算法进行学习和推导 ， 处理包含感知、理解、分析、决策和行动的一系列任务 ， 并且具有适应场景变化的能力 。
目前 ， 面向综合、自适应能力的智能芯片研究有两类设计方法 ， 一种是基于类脑计算的“神经拟态芯片”；另一种是基于可重构计算的“软件定义芯片” 。
围绕这两大方向 ， 全球各大芯片公司都积极在人工智能领域进行布局 。 可以说 ， 通过芯片技术来大幅增强人工智能研发的时机已经非常成熟了 。
但从芯片发展的大趋势来看 ， 目前尚处于 AI 芯片发展的初级阶段 ， 无论是科研还是产业应用都有巨大的创新空间 。
从确定算法、领域的 AI 加速芯片向具备更高灵活性、适应性的智能芯片发展是科研发展的必然方向 。 业界专家也发出判定 ， 未来十年将是 AI 芯片发展的重要时期 ， 有望在架构和设计理念上再次取得巨大的突破 。
三、芯片的制作流程以及材料
近两年国际局势的不稳定 ， 让许多人对我国的芯片生产忧心忡忡 。
因为缺乏关键技术和设备 ， 我国的很多产品 ， 包括手机、交换机、网络通信基站以及核心芯片等都无法完全自主生产 ， 这也是美国赖以“耀武扬威”的原因之一 。
那么 ， 制作一个芯片到底涉及到哪些核心技术？又需要用到哪些原料？
芯片是如何制作出来的？
芯片制作完整过程包括芯片设计、晶片制作、封装制作、测试等几个环节 ， 其中晶片制作过程尤为的复杂 。
1. 制造硅晶圆
在沙子中加入碳 ， 在高温作用下 ， 转化成纯度约99.9%的硅 。 经过熔化 ， 从中拉出铅笔状的硅晶柱 。 通过钻石刀将硅晶柱切成圆皮 ， 抛光后便形成了硅晶圆 。 硅晶圆的直径常见的有 8 英寸和 12 英寸 ， 直径越大、晶圆越薄 ， 单个芯片的成本越低 ， 但加工难度和对工艺的要求也就越高 。
2. 光刻
光刻工艺的基本流程首先是在晶圆（或衬底）表面涂上一层光刻胶并烘干 。 烘干后的晶圆被传送到光刻机里面 。
在硅片上涂抹光刻胶 ， 让紫外线透过一个掩膜照射光刻胶 ， 掩膜上印着预先设计好的电路图案 。 光刻过程中曝光在紫外线下的光刻胶通过光化学反应被溶解掉 ， 有的芯片制作过程需要对曝光后的晶圆进行第二次烘烤 ， 即所谓的曝光后烘烤 ， 后烘烤是的光化学反应更充分 。
最后 ， 把显影液喷洒到晶圆表面的光刻胶上 ， 对曝光图形显影 。 显影后 ， 掩模上的图形就被存留在了光刻胶上 。 涂胶、烘烤和显影都是在匀胶显影机中完成的 ， 曝光是在光刻机中完成的 。
整个曝光显影系统是封闭的 ， 晶圆不直接暴露在周围环境中 ， 以减少环境中有害成分对光刻胶和光化学反应的影响 。


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