11月23日，由临港新片区管委会、上海市经济信息化委指导，临港集团主办、临港科投与ASPENCORE承办的以“创芯未来，共筑生态”为主题“2023中国临港国际半导体大会”在上海临港成功召开。
集成电路是新一代信息技术的核心和基础，也是临港新片区着力打造的四大前沿产业集群之一。上海临港新片区党工委副书记吴晓华先生、上海临港经济发展（集团）有限公司党委副书记、总裁翁恺宁先生、临港新片区投资促进服务中心主任顾长石先生先后发表欢迎致辞，从不同角度，全方位介绍上海临港自2018年正式设立新片区以来的产业建设成果，特别是在集成电路产业取得的成绩，及未来的发展规划。
在2018年11月，在第一届进博会上，总书记正式宣布将上海临港设立为上海自由贸易试验区新片区；2019年8月，临港新片区管委会正式挂牌成立；2019年，总书记在第二届进博会视察上海期间，明确提出临港新片区发展要对标这五个重要。2020年11月，在浦东开发开放30周年庆祝大会上，总书记特别强调：上海要聚焦关键领域发展创新型产业，加快在集成电路、生物医药、人工智能、民用航空等领域打造世界级产业集群。
经过四年的努力，一个在国际上具有一定影响力的国家级的综合性的集成电路综合性产业基地在临港已经初具雏形。吴晓华先生介绍说：“目前临港集成电路从2019年到现在已经签约总的项目投资额2500亿，同时已经集聚了230家集成电路各类行业的龙头企业和重点企业，涵盖芯片设计、制造、装备、材料、封测、核心零配件等各个领域的国内外行业龙头企业。临港已经初步形成了全链布局自主可控的产业生态，构建了多产业协同的发展态势，” 
顾长石分享说：“从临港发展集成电路的思路来讲，第一个，要成为上海集成电路产业双核驱动的新引擎（张江临港双区联动）。第二个，成为集成电路产业自主创新的桥头堡，围绕先进工艺、特色工艺、核心设备、EDA工具，材料等，成为世界集成电路产业集群的承载地。“
据介绍，2023年前三季度临港集成电路产业的规模已经达到140亿元。其中芯片设计方面已经引进覆盖人工智能芯片、战略芯片、车规级芯片等领域的150多家国内优质芯片设计企业以及头部EDA和IP企业。此外，在芯片制造、设备、材料、封测等领域都取得来丰硕的成果。
l 在芯片制造方面，目前临港集成电路的芯片制造规划产能，只算12寸是64.1万片/月，其中16万片已经投产，16万片已经开工，同时还有32万片是国家发改委窗口指导已经通过的。在工艺方面，已经覆盖了集成电路装备的四大工艺，即承接工艺、光刻工艺、刻蚀工艺、封装测试工艺，工艺比较完整。
l 在材料方面，已经落地了新盛、天宇、杰斯雅、江峰、传兴等40多家集成电路材料企业，在临港已经实现了部分集成电路材料关键卡脖子工艺在临港实现自主可控。12寸大硅片已经建成60万片，同时40万片已经批准了，全部建成情况下每个月规模将达100万片。此外，在碳化硅领域，天宇碳化硅50万片的6寸生产线已经全部投产了，同时还在布局8寸生产线。
l 在封测方面，原来临港是比较短板了，但是引进了长电科技，华天封测以后，补齐了临港集成电路封测的短板。
吴晓华表示：”如果临港集成电路和张江比，张江在工艺制程方面比我们先进，设计企业集聚度比临港先进，但在晶圆制造规模，我们肯定是非常领先的。临港芯片设计制造的规模目前来说是中国最大的，甚至在世界上也是有一席之地的。“
展望未来，临港集成电路全产业布局到2025年，规划规模突破500亿元，其中200亿产值，300亿设计和营收，并形成三个千亿级规模的产业集群。目前，智能网联汽车已经于2021年形成第一个千亿规模；2023年年底，在Tesla为龙头企业的带动下。力争在高端装备制造业达到第二个1000亿规模；集成电路将是第三个千亿级规模的产业集群，2025年将有望达到500亿。
一个区域的高质量发展，企业选择哪个地方落地，关键看三个核心要素：产业生态，当地政府的人才保障能力，政府行政能力。从三个角度来看，临港在围绕集成电路产业方面已经布局了强大的人才落户，购房，就医，上学等方面的保障，让落地企业全身心投入研发生产，没有后顾之忧。
顾长石兴奋地说：”人才的保障，临港新片区在人才相关政策方面是全上海最优的。本人到上海二十几年从来没见过这么好的政策。应该说临港新片区未来没有最好，只有更好，“
临港正广撒英雄帖，欢迎各路英雄，特别是集成电路的英雄到临港展示自己的才华。翁恺宁表示：”集成电路产业发展前景光明，临港新片区未来潜力无限。欢迎越来越多的科学家、企业家、投资家到临港新片区和临港集团园区来创新创业、投资兴业。“ 
在上午的主题论坛中，清华大学集成电路学院教授魏少军博士、长电汽车电子事业部副总裁总经理/长电汽车电子上海有限公司总经理郑刚、商汤科技联合创始人/大装置事业群总裁杨帆先生、高通公司全球副总裁孙刚先生、华为智能制造部总经理/部长王剑伟先生也分别发表来精彩的主题演讲。
魏少军博士，清华大学集成电路学院教授
现在人工智能大概分两类，一类叫类脑计算，一类叫深度学习。类脑计算主要是想模拟人脑的工作原理，比如说最典型的就是纯电计算，用一个存储器和存储器当中自然嵌入的运算能够做一个基本的运算器件来加速人工智能的运算能力，它可以使传统的算力提升10倍，能效提升10倍。深度神经网络和深度学习是另外一个分支。通过对神经网络的训练能够尝试得出基本模型，经过大量的训练以后可以把模型固定下来。
这样的发展有三个关键因素：算法、数据，算力。人工智能还在不停地向前演进，当前正面临两大问题：第一，算法在不断演进，每过几个月就变一次，新算法层出不穷；第二，一个算法对应一种应用，没有统一的算法，再往后发现一个应用一颗芯片实在太费劲。
我们找到了一个可能可以突破的点。参照人脑的工作，感知、处理、执行，在实现人脑这些功能的时候还是要用计算机来实现，这个计算机实现的时候一定有芯片，也一定有软件。实现智能的核心其实就是软件，它是支撑智能的基础，而真正能够实现智能的其实是软件。所以我对软件的看法发生很大的变化。
软件有很多创新的点，比如说自学习的能力，持续改进和优化的能力，再生和组织的能力等。这种情况下，把软件硬件两者结合在一起，让它形成一种完整的全新架构，也就是软件定义的芯片。
经常有人会问，摩尔定律到底行还是不行。魏少军博士最后总结说：“我们用大马士革的镶嵌技术解决了铜互联的问题，用高速金属栅解决漏电问题，把镜头和硅片之间放点儿水解决了树脂光圈问题。大家要对半导体有信心，对摩尔定律有信心。如果把逻辑层和存储器层加上中国自己做的软件定义芯片技术，还有近存计算技术的话，其实我们是可以解决当前计算当中很多问题的，这一点我们还是要有信心。所以现在如果有人说你们半导体快不行了，千万别信他的话，我觉得我们还有很光明的未来。“
郑刚，长电汽车电子事业部副总裁，总经理兼长电汽车电子上海有限公司总经理
Chiplet是世界公认的高性能先进封装绝佳方案。STCO在系统层面对芯片架构进行分割及再集成，以高性能封装为载体，贯穿设计、晶圆制造、封装和系统应用，协同优化芯片产品性能。长电科技XDFOI，是在Chiplet基础上进一步推出的封装方案，它在性能提升和成本优化方面为客户提供全方位解决方案。
郑刚先生分享说：”目前2D MCM方案已经非常成熟，硅槽和硅空方案已经开发完成，未来进一步开发CDIC方案可以满足客户不同应用的需求。“
陈平博士，台积电(中国)有限公司副总经理
我们对半导体产业的前景是非常乐观的。过去这一两年，中国在智能汽车有很大的进展，不过更多的是反映在电气化层面。在大模型AI出现以后，我们预计也会在智能化层面将会有突飞猛进的发展。这些部分都给半导体工艺提出了挑战。
生成式AI基础的三大要素是大数据、大模型和大算力。大算力是支撑大模型的一个必要条件。不管是云端，还是在端侧应用，它对工艺的要求，总结起来就是算力和能效比。
算力对于工艺来说就是更高的集成度，在单位面积里集成更多的晶体管。奥特曼前段时间发表一个预测，他认为AI时代的摩尔定律每18个月intelligence要翻倍。陈平博士表示：”按照现在的技术，还是可以勉强支撑的。现在3纳米已经进入了大规模量产，2纳米看起来也已经呼之欲出了。再继续往下，我们的工艺工程师还在继续往前在努力。大概有两个大元素：第一个是传统工艺制程微缩上继续前行。第二个是2.5D、3D整合。这些萎缩本身给我们提供了最有效的算力密度和能效比的提升。“
3D堆叠提供的是更高的集成度，更好的带宽，更好的性能。有wafer on wafer的堆叠，还有chip on chip的堆叠，也叫SoIC。而2.5D则是平行的整合，比较很有名的有CoWoS，以及iPhone里面的info。对于CoWoS来说，现在最大挑战就是大模型，对计算的要求一下子升到了很高，目前CoWoS把逻辑和存储芯片平行放置在一个interpose上面，下面做好连接。目前interpose技术可以做到3.3个radical science。
陈平博士表示分享说：”虽然我们觉得已经很大来。但是我们的客户还是觉得不够大。所以我们提出到2025年要做的6个radical science，这个是CoWoS的方向，就是更多更大。“
而能效比，在数据中心里面，现在主要成本是电和冷却。如果说在器件端能够降20-30%功耗，那对整体成本的影响是巨大的。不过，当我们使用先进的工艺，先进的技术，再加上现在一个新的方法论，即用所谓系统层级的共同优化为（STCO），比DTCO再高一个层级，就有可能把能耗拉下好几个数量级。
陈平博士总结说：”目前我们在FinFET节点上，28纳米是平面结构最后一代，到16纳米，12纳米引用了新的晶体管结构一直用到7纳米、5纳米、3纳米。在2纳米上会引入所谓Nanosheet，类似于GAA结构。在2纳米以后现在有一种结构叫CFET，再往后还有很多新的黑科技，所以大家要对半导体科学工作者有信心，就是往前走我们还没有看到尽头在哪里。“
