4月9日下午，英特尔在线上召开了主题为“智存高远·IN擎未来”的2020英特尔中国媒体纷享会，介绍了在新冠疫情之下，英特尔对于未来科技产业发展机遇的看法，并首次提出了“智能X效应”概念，分享了英特尔在“六大技术支柱”上的最新成果，以及在未来技术上最新研究进展。

新冠疫情之下，英特尔全球供应链依然稳定

随着今年新冠疫情爆发，以及目前新冠疫情在全球范围内的蔓延，对中国乃至全球的经济发展带来了严峻的挑战。不少半导体工厂也因疫情出现了停工或者减产，那么疫情对英特尔影响几何？英特尔是如何应对这次危机的呢？新冠疫情对整个产业链的发展又会带来哪些变化？

英特尔公司全球副总裁兼中国区总裁杨旭表示，这次疫情期间，我们在保障员工健康的同时，没有停工一天，在产业上做出了表率作用，对稳定相关产业链起到了积极作用。

日前，英特尔CEO司睿博在接受CNBC采访时也表示，疫情并未对英特尔的生产产生影响，他自豪的表示，“在全球几乎所有限制生产的国家中，英特尔产品都是例外的，因为我们的生产被视为至关重要的，而且是必要的。”

司睿博还表示，笔记本、台式机及服务器等产品在隔离期间比正常工作时还要重要，事实证明人们不可能依靠手机来远程工作，依然离不开笔记本或者台式机。

另据英特尔之前的消息显示，英特尔在美国、以色列、爱尔兰、马来西亚、越南及其他地区的生产、组装、测试及供应链都在正常运行，目前按时交付率超过90%。

此外，为应对疫情，英特尔之前已累计捐款1000万美元，近日，英特尔宣布再提供5000万美元来支持抗疫相关的工作。其中4000万美元用于相关技术研发、科学研究及在线教学等，1000万美元支持外部合作伙伴及内部员工的救助项目。

对于疫情对于产业未来影响，杨旭表示，2020年是新十年的起点，是一个巨变的时代的开始。世界正在重塑，前所未有的变革正在发生。新冠疫情所带来的危机更是考验着每一个人、每一个公司。但是，如何发展业务、产业，需要长远的眼光，需要在危机中寻找到机会。

杨旭指出，英特尔成立至今已有50多个年头，进入中国市场也已经有了35个年头，作为高科技公司，需要永远站在最前端。不仅要抓住每一次增长的机会，也要有驾驭危机的能力，更要有前瞻性和技术创新驱动的能力。这也是英特尔能够在一次一次产业跌宕起伏的浪潮中持续发展的关键。

杨旭强调，这次疫情也再一次反映了，半导体行业是一个全球产业，非常专业化，注定是你中有我、我中有你，不可分割。只有在全球性供应链布局，才能更灵活，更有抗风险能力。

据英特尔公司市场营销集团副总裁兼中国区总经理王锐女士透露的数据显示，目前英特尔的至强可扩展系列新品累计出货3000万片；大连工厂生产的QLC固态盘量产突破1000万；Mobileye EyeQ系列新品出货超5400万片；Mobileye高清地图技术已覆盖3亿多公里的道路；英特尔物联网行业整体解决方案2019年实际部署量达到了2900例。

扎根中国35年，推动中国产业创新

今年是英特尔扎根中国的第35个年头，也是英特尔在中国持续推动中国产业创新和人才培养的第35年。

首先，在精尖制造方面，英特尔很早就在中国成都和大连建立了先进的封测工厂和存储工厂，龙头效应吸引了产业链的积极参与，形成当地的产业集群效应，带动区域经济的发展。并且近年来，也是一直在加大对于这两座工厂投入，持续推动工厂的技术升级。目前英特尔大连厂正在生产96层的3D NAND，很快将会提供最新的144层3D NAND。同时英特尔成都工厂也在加速升级精尖封装和高端测试技术。

在人才培养方面，在扎根中国的这35年，英特尔一直致力于建立人才培养的生态系统。英特尔也通过与中国教育部、大学合作，培训了数百万教师，支持100多万青少年参加各种竞赛，为人才培养打下扎实基础。在产学研合作和尖端人才培养上，英特尔也不遗余力投入耕耘，培养了大批的高科技产业人才。

在产业创新方面，英特尔也开始由最初的引进技术、扶持产业，转向了携手合作伙伴，互补创新、共信共赢的策略。构建了全面的产业协同创新、拉动发展的模式，为产业链的建设输出了全面的生态价值。

杨旭表示：“英特尔是跨国公司在中国发展的最好缩影。一路走来，英特尔是探索者、参与者和贡献者，不断地深化了我们的价值。英特尔的产业协作和产业贡献得到认可，这也是我们成为可信和长远伙伴的根基。英特尔从来都是放眼长远，用发展的观点看待中国市场，用合作共赢的理念指导战略规划。现在比任何时候更能验证这一点。我们在中国的战略坚持同行，只有这样才能远行。”

英特尔的技术创新

根据IDC预测，到2025年，全球物联网设备数将达到416亿台，而整个智能联网设备的数量将会达到1500亿台，而数量如此庞大的设备接入网络，无疑将产生海量的数据。IDC预测，2025年时全球数据量总和将高达175ZB。

随着数据时代的来临，2018年，英特尔也宣布由“以PC为中心”转型为“以数据为中心”，来应对数据爆发式增长所带来的各种挑战，并全力杀向高达3000亿美元市场规模的市场。

与此同时，英特尔也加大了在研发上的投入。根据数据显示，2019年英特尔的研发支出高达134亿美元，研发投入在营收当中的占比达到了19%，在半导体行业遥遥领先。巨大的研发投入，也推动了英特尔六大技术支柱的持续创新。同时，英特尔还战略性地收购了一系列的创新公司，加强了对未来的布局。

特别需要指出的是，在数据时代，海量数据的涌现，对于计算、存储和数据传输带来了极大的挑战。以数据计算为例，不仅数据量呈指数级增长，数据形态也日趋多样化，数据实时处理的需求也在快速增长，这些都对数据计算能力提出了更高的要求。

对此，英特尔也以其六大技术支柱为依托，在智能计算、智能存储和智能连接方面进行了指数级创新。

在发布会上，英特尔研究院院长宋继强介绍了英特尔在六大技术支柱上的最新成果以及在未来技术上的最新进展。

六大技术支柱的最新成果

早在2018年底，英特尔就明确了其六大技术支柱战略：制程和封装、XPU架构、内存和存储、互连、安全，以及集成一切的软件。这六大技术支柱不仅是英特尔未来数年推动自身创新的技术引擎，还是驱动整个行业智能创新变革的原动力。那么在过去的2019年，英特尔在六大技术支持上又取得了哪些新的成果呢？

1、制程回归两年一更新，2021年量产7nm

摩尔定律是由英特尔创始人之一的戈登·摩尔（Gordon Moore）于半个世纪前提出来的。其内容为，“当价格不变时，集成电路上可容纳的晶体管的数目，约每隔18-24个月便会增加一倍。”

但是自2011年下半年英特尔发布了22nm之后，近2年半之后，即2014年上半年，英特尔的14nm工艺才发布（二季度末才量产）。而在14nm向10nm提升的过程中，英特尔在工艺上遭遇了挑战，其Tick-Tock策略（即一年提升工艺，一年提升架构）甚至停摆。时隔4年多之后，2019年英特尔的10nm工艺才正式量产。这也使得外界都认为“摩尔定律已死”。

在4月9日下午举行的“2020英特尔中国媒体纷享会”上，英特尔研究院院长宋继强透露，目前英特尔10nm工艺良率大幅改进，产能也大幅提升，今年将会推出一系列新品：包括JASPER LAKE、TIGER LAKE、DG1、ICE LAKE、SNOW RIDGE。

此外，宋继强还宣布，英特尔2021年将会正式推出7nm工艺的产品，2022年将会提供完整的产品组合。这也意味着英特尔的制程工艺回归两年更新周期。

2、全新Xe架构

早在2018年6月，英特尔就曾在分析师大会上证实，将进军独立显示芯片（Discrete GPU）市场，挑战 Nvidia 与AMD。今年的CES 2020上，英特尔首次向公众展示了基于Xe架构的独立显卡“Xe DG1”，并展示了“Xe DG1”在笔记本电脑上运行FPS大作《命运2》的试玩影像。

英特尔Xe架构是一个非常灵活、扩展性极强的统一架构，针对性地划分成多个微架构。它可用于几乎所有计算、图形领域，包括百亿亿次高性能计算、深度学习与训练、云服务、多媒体编辑、工作站、游戏、轻薄笔记本、便携设备等。

在今天的发布会上，英特尔正式公布了基于全新Xe架构的两款产品：一款是之前曝光的独立显卡DG1，另一款则是针对HPC市场的通用GPU产品——PONTE VECCHIO。

根据此前的资料显示，采用Xe架构的DG1独显拥有96组EU执行单元，一共是768个核心，基础频率1GHz，加速频率1.5GHz，1MB二级缓存以及3GB显存，TDP为25W。如果来和i7-1065G7的Gen11核显来对比，在流处理器数量上多了50%，加速频率则是1.5GHZ对1.1GHz，提升了36%。根据推测，DG1的性能与GTX950相当。显然，这是针对中端市场的一款产品。

而PONTE VECCHIO则是针对高性能计算和AI加速市场的，是英特尔首个百亿亿次级GPU。其将基于英特尔7nm工艺，采用Foveros封装技术，并将利用CLX技术进行高速互连。此外之前爆料显示其还具有超高缓存，超高内存带宽和高双精度FP吞吐量。

3、Foveros 3D封装技术

随着制程工艺进入10nm，工艺制程的进一步推进变得越来越困难，并且随着工艺的提升，性能的提升或功耗的改进开始减缓，但是成本也大幅激增，这也使得摩尔定律带来的经济效益越来越低。

在此背景之下，越来越多的芯片厂商开始通过异构计算和先进封装来提升芯片的性能。对此英特尔很早也推出了可支持不同制程的小芯片进行2.5D封装的EMIB技术。

在2018年年底的Intel架构日活动上，英特尔又推出了业界首创的3D逻辑芯片封装技术——Foveros 3D，它可实现在逻辑芯片上堆叠不同制程的逻辑芯片。以前只能把逻辑芯片和存储芯片连在一起，因为中间的带宽和数据要求要低一些。而Foveros 3D则可以把不同制程的逻辑芯片堆叠在一起，裸片间的互联间隙只有50μm，同时可保证连接的带宽足够大、速度够快、功耗够低，而且3D的堆叠封装形式，还可以保持较小的面积。

2019年7月，英特尔又推出了全新的CO-EMIB技术，利用高密度的互连技术，将EMIB 2D封装和Foveros 3D封装技术结合在一起，实现高带宽、低功耗，以及相当有竞争力的I/O密度。Co-EMIB能连接更高的计算性能和能力，让两个或多个Foveros元件高速互连，从而基本达到接近SoC性能，还能以非常高的带宽和非常低的功耗连接模拟器、内存和其他模块。

详细的介绍可以参看芯智讯过往文章：《摩尔定律的新推力，英特尔先进封装技术详解！》

4、超异构计算

前面提到，目前异构计算已经成为了众多芯片厂商发力的一个重要方向。而英特尔也在2018年底推出了“oneAPI”项目，以简化跨CPU、GPU、FPGA、人工智能和其它加速器的各种计算引擎的编程开发。去年第四季度，英特尔正式发布了oneAPI的开发者测试版本。

简单来说，oneAPI是英特尔面向异构计算提供的统一的、可扩展的编程模型，它能够跨不同的架构、跨不同的厂商，包括除英特尔之外的其他硬件厂商。oneAPI可以从软件层面来简化和统一标量、矢量、矩阵和空间的不同硬件架构。

得益于oneAPI以及英特尔在硬件层面的异构整合技术，英特尔正在将“超异构”计算愿景变为现实。通过超异构计算，英特尔可以集成不同架构、不同制程、3D 封装、互连和 oneAPI 等技术创新，为客户提供更多的灵活性和更快的产品上市时间，全方位推动计算创新发展。

耗资5亿美元，即将于2021年交付给美国阿贡国家实验室(Argonne National Laboratory)的“极光”(Aurora)超级计算机，就采用了英特尔的超异构计算架构，将配备两个英特尔至强可扩展处理器、6个基于英特尔Xe架构的GPU，再加上统一的内存架构、节点内的全连接技术以及英特尔oneAPI的加持，可实现每秒百亿亿次运算。

未来技术的探索

除了在六大技术支持方面的技术创新之外，英特尔还在未来计算、未来存储、和未来通信领域进行了很多的探索。

“我们认为，未来计算的颠覆性效应将会在三个维度发生，即计算方式、通信方式以及存储方式。从新型计算的角度来看，量子计算、神经拟态计算将是我们非常重要的两种新型计算方式；从数据通信的方式来看，硅光通信将是一种新的互联方式；从存储或者内存技术来看，更好更快地存储数据，就需要让数据与计算靠得更近。”宋继强说到。

1、神经拟态芯片：Loihi

随着自动化到人工智能的发展，越来越要求计算机的操作模式趋向于人类，以便实时处理非结构化和有噪声的数据，并不断地适应变化。

为此，在2017年四季度，英特尔就率先发布了首款支持自主学习的类脑芯片Loihi，集成了128个神经形态核心，拥有13万个神经元和1.3亿个突触，每个神经拟态计算内核可以模拟多个“逻辑神经元”，片上网络连接支持高效的脉冲消息分发，拥有高度复杂的神经网络拓扑，支持多种学习模式的扩展的片上学习能力。

Loihi的发布，带来了一种新的微架构方式，支持自主学习，即使在应用场景变化时，也能通过自主学习来进行适应。

随后，英特尔的Loihi系统开始快速迭代，从最初的4块Loihi/主板互联，到今年3月推出的Pohoiki Springs系统已经实现了768块Loihi神经拟态芯片的协同，可提供1亿个神经元的计算能力，将Loihi的神经容量增加到一个小型哺乳动物大脑的大小，并且可以给很多很多合作伙伴提供云上的服务。

今年3月，英特尔还与康奈尔大学合作，利用Loihi芯片实现了计算机嗅觉。基于Loihi的实验系统在存在明显噪声和遮盖的情况下学习和识别危险化学品的能力。它仅需单一样本便可学会识别每一种气味，且不会破坏它对先前所学气味的记忆。

Loihi系统展现出了极其出色的识别准确率。传统方法中包括一种深度学习解决方案，但要达到与Loihi相同的分类准确率，该解决方案学习每类气味需要3,000倍以上的训练样本。

目前英特尔的神经拟态研究社区INRC已经有90多家组织加入其中。

相关文章：

《英特尔自主学习芯片Loihi详解：128个神经形态核心 3个x86核心》

《Intel神经拟态芯片有了“嗅觉”：准确率3000倍于传统方法》

2、量子计算

量子计算是一种全新计算模式。通过量子位的相干，在多个量子位上可以实现超大规模的并行计算。

早在2017年10月，英特尔就成功测试了17量子位超导计算芯片。随后在2018年初，英特尔又推出了首款49量子位的超导量子测试芯片Tangle Lake。英特尔还和产业界、学术界合作，于2019年3月推出了全球第一台低温晶圆探测仪，这也是量子计算首款测试工具，可以在低温下测试这样的芯片的计算和存储是否都是可靠的。

2019年底，英特尔研究院发布了代号为“Horse Ridge”的首款低温控制芯片，以加快全栈量子计算系统的开发步伐。作为量子实用性道路上的一个重要里程碑，Horse Ridge以一种高度集成的方式实现了对多个量子位的控制，并为向更大的系统扩展奠定了基础。

宋继强表示，未来，我们应关注如何构建能够用于解决棘手挑战的系统，即“量子实用性”。重点在于创造更好、更稳定的量子位，提升量子位连接性，开发一套可扩展的I/O。只有在成千上万个量子位可靠运行的情况下，量子计算机才能比超级计算机更快地解决实际问题。

3、自旋电子

除了量子计算之外，英特尔在“自旋电子”技术领域也取得了一些进展。2018年底，、英特尔和加州大学伯克利分校的研究人员在《自然》杂志上发表的一篇论文中，公布了他们的自旋电子学研究进展。

论文介绍一种结合了自旋电子技术的名为“磁电旋转轨道”（MESO）的逻辑元件，采用了多铁性材料（具有氧、铋和铁原子的晶格）和拓扑材料，提供有利的电磁属性，以便可存储信息和逻辑运算。

研究人员还表示，相对于基于CMOS的处理器来说，基于MESO的处理器能够提供10到100倍能效。因为他们无需激活即可保留信息，所以还可以在设备闲置时提供更加节能的睡眠模式。此外，基于MESO的逻辑运算速度也比CMOS高出五倍，延续了单位面积计算力提升的趋势。

芯智讯相关文章：《芯片性能提升5倍，能耗降低30倍！英特尔要用自旋电子技术“复活”摩尔定律！》

4、近内存计算

近内存计算，是指将数据在存储层级向上移动，使其更接近计算部件。这是未来数据处理最迫切的需求，特别是AI计算。近内存计算单元，包含乘加器和单独的静态内存，能让内存和计算资源更紧密地结合在一起。

同时，这种近内存计算单元可以构成分布式计算架构，使大规模数据处理的效率大幅攀升。

5、硅光子通信

硅光子通信是用激光束代替电子信号传输数据，是一种基于硅光子学的低成本、高速的光通信技术。

英特尔从很早就开始推动硅光子技术的研究。早在2006年，英特尔和加州大学圣芭芭拉分校成功研发出世界上首款采用标准硅工艺制造的电子混合硅激光器，首次实现了基于硅光子的数据连接。在今年3月，英特尔展示了业界首个一体封装光学以太网交换机。它成功将其 1.6 Tbps的硅光引擎与 12.8 Tbps的可编程以太网交换机进行了集成。硅光通信作为一种新的互联方式，现在是进行下一代硅光互联研发的最佳时机。

编辑：芯智讯-浪客剑