日前，由EEVIA主办的第十届“中国硬科技媒体论坛暨产业链研创趋势展望研讨会”成功举办，线上线下中国电子、ICT产业、媒体和营销传播界三方共聚一堂，共同碰撞、探讨产业全景图谱及趋势热点。

▋把握不确定性下的市场机会

黑天鹅频飞、灰犀牛乱撞前所未有，产业生态格局持续动荡，大一统市场战略面临挑战，不确定性已经成为最大的确定性。EEVIA首席咨询师兼总经理Melody Zhao在欢迎致辞中表示：“尽管如此，数字化和“双碳”推进的全球浪潮已不可阻挡，为硬科技和芯片上下游研创方向定下了基调，创新和产业生态合作不会止步。”

具体讲，“双碳”背景下，电动汽车成为Si、SiC、GaN发挥非凡潜力的创新沃土；微电子技术将使电动汽车成为未来更环保、更安全、更智能出行的关键；数字化也为市场带来了新的机会，硬核科技创新将赋能可穿戴等诸多应用领域。

本次论坛从三个维度洞察了上述相关机遇与趋势：以SoC IP技术为未来硬核科技创新赋能；从数据准确性和算法有效性把握新一代可穿戴大趋势；以无线技术为核心的IoT应用市场和全链无线模块发展动态。

业界重磅嘉宾在演讲中解读了他们对当前行业状况和未来趋势的理解。英飞凌安全互联系统事业部汽车级WiFi/BT及安全产品应用市场管理经理杨大稳：赋能未来汽车低碳化和数字化发展；兆易创断电源产品部市场总监冯忠河：发力电源管理，创新打造系统级产品组合；Imagination产品市场高级经理黄音：SoC IP技术如何赋能未来硬核科技创新；ADI中国产品事业部高级市场应用经理何源：从数据准确性和算法有效性入手，迎接新一代可穿戴技术大趋势；加贺富仪艾电子（上海）有限公司产品管理部总监杜复旦：loT应用市场和全链无线模块发展趋势；市场研究机构Omdia中国首席顾问王坤：碳中和、碳达峰背景下的ICT发展趋势分析展望。圆桌讨论上，各位嘉宾对数字叠加双碳浪潮下的硬科技产业生态发展逻辑趋势进行了探讨。

▋Imagination黄音：IP从卵到蝶不断迭代

半导体器件需求在增加，技术进步使价格下降，疫情、经济，导致需求不断变化。“IP的出现像一只蝴蝶从卵到虫再到蝶，其背后是应用市场需求的变化，如服务器市场增长，以及5G、人工智能市场的增长，推动技术不断发展。”黄音表示。 

她认为，IP是整个半导体上游产业链的核心，每一元芯片能撑起200多元的社会经济，而每一元IP能支持20000元的社会经济价值，所以IP公司的存在是一个必然。

特别是对一些中小型公司、创业公司，他们需要在成长过程中专注核心领域，没办法提供完整的SoC技术，所以需要IP公司支持。IP公司能协助他们发挥优势，完成SoC，并协助客户做验证，辅助客户流片成功。

作为有30多年历史的公司，Imagination的创新焦点第一是性能，第二是功耗，它们之间的平衡最重要。Imagination的产品应用领域非常广，包括手机、PC、平板、汽车、服务器、数据中心。手机用电池供电，汽车需要在不同场景中保证功能稳定性，芯片低功耗和散热可持续性一定要保证；服务器看似插电，但多集群设备且24小时运转，也需要考虑耗电和散热问题。

从市场的趋势看，一些方向在驱动技术创新，首先是灵活性和可扩展性。以前Imagination的技术主要应用在嵌入式领域，现在随着国内内市场发展，台式机、服务器、数据中心等GPU需求不断增加，需要从小核到大核扩展，需要非常好的灵活性。其次是功耗和带宽，带宽是芯片产品不可逾越的坎儿，在芯片设计中，带宽越高功耗也会相应增长；第三是安全性，手机芯片、服务器、都需要安全措施去保障数据不被泄露。

黄音具体介绍了Imagination的技术创新。在灵活性和可扩展性方面，CXT 8-256 RT1 GPU核具有光线追踪能力，可扩展到16-512核，甚至48-1536、64-2048核。大单核可以达到小单核性能的四或八倍，还可以通过多核进一步提高性能，实现逻辑的扩大和增强。为确保IP可扩展性，采用低耦合多核技术，信号不一定经过中心核，以节省能耗和带宽。

Imagination的GPU IMGIC硬件压缩技术提供多达四种压缩等级：从像素完全无损模式，到可确保4:1或更佳压缩率的带宽极省模式；除了无损压缩外，还能做有损压缩，例如25%、50%、75%有损压缩，肉眼看起来跟原图没有太大差别，节省大概20%到40%带宽。

GPU硬件虚拟化技术具备托管一个或多个虚拟机的能力，单个GPU可以支持多个同时运行的操作系统，而工作负载都提交给单个GPU，大大提升并行计算能力，缓解负载压力。这一技术很适合汽车应用，OEM可以此实现服务和应用程序的有效隔离，确保系统被入侵或数据损毁时仍具有安全性。

基于固件的GPU有一个小的固件核，可以做很多本地事务，减少Host CPU负载；在GPU出错时，它能够采集全部数据日志，做一些错误分析，还能进行一些Debug工作或做一些用户需要的自定义业务。

黄音还重点介绍了异构计算，而异构计算的范例就是GPU。Imagination的GPU架构有完整的运算逻辑单元，能做乘、加、浮点运算、向量运算等；支持32位浮点、8比特、16比特32比特整型、纹理处理、反扭曲处理和基础过滤。GPU运算能够支持神经网络单元，包括矩阵、浮点的神经网络单元，还支持数据前后处理和图像增强。

她最后表示，Imagination一直追求最佳PPA、高性能、低功耗，让IP不仅适用于移动端，也同样适用于桌面服务器等高性能领域，并跟随市场追求可扩展性、灵活性，同时具有非常高的效率，以此引领GPU、AI、CPU及其它IP核的发展。

后续报道敬请期待！