2022年半导体行业十大技术趋势！

8．半导体芯片冷却技术

2022年半导体市场的另一个主要技术突破是半导体芯片的冷却技术。

众所周知，手机在充电或长时间使用时会略微发热。幸运的是，这种发热程度未达到危险水平，这主要得益于半导体设计专家部署的热管理技术。

追求电子产品体积更小，同时性能更高的当下，多芯片封装是必然的趋势。但把几个芯片被封装在一个相对较小的区域中，热管理成为一项更具挑战性的任务。目前，在半导体设计中使用微通道冷板是解决发热问题的主要方法之一——将冷却剂均匀地分布在发热的表面上。

点评：目前，科学家们正在开发一种新的芯片设计，其中包含晶体管和微流体冷却系统，这或许会成为2022年半导体重大技术突破之一。

9．攻克光子集成芯片

2022年5月，据北大官网公开的消息，北大王兴军教授研究团队历时三年，成功取得了光子集成芯片和微系列领域的重大突破。

据悉，王兴军教授课题组和加州大学圣芭芭拉分校John E． Bowers教授课题组在《自然》（Nature）杂志在线发表文章“Microcomb－driven silicon photonic systems”，在世界上首次报道了由集成微腔光梳驱动的新型硅基光电子片上集成系统，表明了研究团队历时3年协同攻关，终于攻克了这一世界性难题。

据北京大学新闻网介绍显示，王兴军领导的研究团队通过直接由半导体激光器泵浦集成微腔光频梳，给硅基光电子集成芯片提供了所需的光源大脑，结合硅基光电子集成技术工业上成熟可靠的集成解决方案，完成大规模集成系统的高效并行化。

利用这种高集成度的系统，实现T比特速率微通信和亚GHz微波光子信号处理，提出高密度多维复用的微通信和微处理芯片级集成系统的全新架构，开创了下一代多维硅光集成微系统子学科的发展。相关研究成果有望直接应用于数据中心、5／6G通信、自动驾驶、光计算等领域，为下一代片上光电子信息系统提供了全新的研究范式和发展方向。

点评：光量子芯片跟传统芯片相比优势格外明显，使用光作为信息传递的载体，储存的信息可以保存更长的时间，而且光量子芯片对外界的抗干扰性更强，兼容性更好，操控精度更加准确，是未来芯片主流的发展方向。

10．联发科用 AI 设计芯片

2022年10月，联发科宣布，将于近期将机器学习导入芯片设计，运用强化学习（reinforcement learning） 让机器自我探索学习，预测芯片最佳电路区块位置（location） 与形状（shape）。

这一举措可大幅缩短芯片设计的开发时间，并建构性能更强大芯片，成为改变游戏规则的大突破。据悉此技术将于11 月台湾地区举行IEEE亚洲固态电路研讨会A－SSCC发表，同步申请国际专利。

据了解，联发科运用AI机器学习演算法，可将时间缩短至一天甚至数小时，就能预测出最佳化电路区块布局，效益不只超越人工，更能透过GPU加速，提供多达数十项可行开发方案，释放研发人力时间及心力投注其他更复杂的系统架构。联发科还运用模型预训练技术，让机器持续随专案演化，将一代优于一代的精神应用至芯片开发。

联发科指出，AI先进技术注入新演算法，针对极复杂的芯片设计，决定最佳电路配置，除了决定区块（block） 最佳位，还能调整成最佳形状，将机器学习应用在最佳化设计、减少错误，探索未知、协助工程师花更少时间，产出更好成果。

联发科芯片设计研发本部群资深副总经理蔡守仁表示，不论企业界和学术界，近年少有早期电路区块布局文献研究。联发科本次突破性发展，将AI和EDA 结合出机器最佳化电路区块布局，协助研发人员提高效率并自动执行最佳化任务。技术逐步整合导入联发科全线开发设计流程，包括手机、电视、网络通信等芯片，有效提升研发能量、缩短研发时程、协助公司及客户快速抢占市场先机。

点评：AI技术的参与，确实能够帮助人们提升芯片测试效率，相比用人力去排查异常并纠错，用AI排查问题的速度明显更快。基于AI设计的代理模型能够对实验数据中的参数进行调整，对实验结果进行模拟，实现模型的快速更新迭代。