行业背景与挑战 - 人工智能领域算力需求爆发式增长，AI算力需求每不到六个月便实现翻倍，增速远超摩尔定律驱动的硬件算力提升速度 [2] - 中国智能算力规模2025年已突破数十万亿亿次，国家计算力指数与数字经济、GDP增长紧密相关 [2] - 行业面临双重硬件制约：摩尔定律放缓导致晶体管尺寸微缩难度加大，以及先进光刻机单次曝光尺寸固定为858平方毫米，限制了GPU等单芯片的最大面积 [2][4] - 美国长期主导计算芯片体系，其依赖指令集、工具链、操作系统构成的完整生态支撑 [2] 芯片算力提升路径 - 将芯片算力拆解为三个核心要素：晶体管集成密度 × 芯片面积 × 单个晶体管算力 [4] - 传统提升集成密度路径依赖晶体管尺寸微缩，当前已实现每平方毫米数亿个晶体管的集成，例如英伟达H200 GPU在800平方毫米面积内集成近1000亿个晶体管，但面临功耗、成本与良率挑战 [6] - 未来实现超万亿晶体管集成需依托以芯粒技术为代表的2.5D/3D集成技术，将集成维度从“面密度”拓展至“体密度” [6] 芯粒技术发展 - 芯粒技术是融合架构设计、互联设计、存储封装、电源散热及先进光刻的综合技术体系 [6] - 为推进自主生态建设，牵头组建“中国中关村高性能芯片互联技术联盟”，已制定12项团体标准、牵头编制5项国家标准 [6] - 依托国家重大项目建设“北京芯力技术创新中心”，打造芯粒技术一站式服务平台，目前该平台已完成通线并初步具备小批量量产能力 [6] 晶圆级芯片技术路线 - 国际上存在两类典型晶圆级芯片技术路线：Cerebras WSE采用的曝光厂拼接技术，以及Tesla Dojo采用的完好晶粒结合有机基板重塑晶圆路线 [7] - 学院团队提出“硅基基板 + 完好晶粒”技术路线，经测试能支撑芯片算力达到3-15 PFlops@FP8，性能超过4纳米工艺的英伟达GB200 GPU [7] 存算一体与忆阻器技术 - 忆阻器采用“两电极 + 中间氧化层组变层”结构，通过施加电源脉冲调节电导可实现多比特非易失存储，单个忆阻器可同时承担多比特乘法器、加法器与存储单元的功能 [9] - 相比传统数字电路，忆阻器的能效比CPU、GPU提升一个数量级，且在擦写速度、耐久性、多比特存储能力及成本方面优于闪存、MRAM、PCM等其他非易失存储器 [9] - 忆阻器存算一体技术从器件材料优化、交叉阵列功能演示，发展到2018年后与CMOS电路集成打造原型芯片，呈现指数级发展趋势 [9] 忆阻器工艺突破 - 团队与中芯国际合作研发出覆盖55纳米、40纳米、28纳米、22纳米至12纳米多个节点的忆阻器集成工艺，具备良好的工艺迁移能力 [10] - 忆阻器集成规模达上百兆，良率可达4个9至6个9，实现4比特编程，40纳米、28纳米节点的存储产品已实现一定规模量产，工艺水平进入国际第一梯队 [10][12] 忆阻器核心创新方案 - 为提升计算精度，研发“混合训练架构”，研制出国际首款多阵列忆阻器存算一体系统，成功演示多层卷积神经网络计算，能效达110+ TOPS/W [12] - 为实现片上训练，提出“Stellar片上学习框架”，研制出国际首款全系统集成的支持片上高效学习的忆阻器双算力芯片，在相同任务下能耗比先进工艺数字芯片低1-2个数量级 [12] 产业化进展 - 忆阻器存储技术已相对成熟，台积电也在推进12纳米及更先进节点的忆阻器存储工艺研发 [15] - 团队孵化的企业已实现1-16MB典型规格忆阻器存储产品的量产 [15] - 孵化“北京亿元科技”初创公司，推出面向科研的存算一体硬件平台，并联合咪咕、字节跳动研发存算一体计算加速卡，在内容推荐场景开展探索性应用 [15] 未来发展方向 - 实现高算力芯片突破需依托多层次协同创新：引入存算一体新计算范式，并推动其与进程计算、主流计算架构的融合 [15] - 通过芯粒堆叠、单片三维集成等技术构建异构集成层次化芯片，突破单芯片面积限制 [15] - 团队正关注硅光、光电子融合等技术，计划引入光模块加速数据传输，丰富高效芯片的技术探索路径 [15]

行业发展趋势 - 电动化是汽车产业上半场 智能化是下半场 人工智能 芯片 数据等技术深度融合推动产业从L2向L3 L4乃至L5级自动驾驶跃迁 [1] - L2+及以上高阶辅助驾驶功能装配率在2024年相比2023年提升一倍以上 高速NOA和城市领航功能正迅速向中低端车型普及 [7] - 芯片算力需求从通勤领航50-100TOPS提升至城区领航300-500TOPS 全无人驾驶需要1000-2000TOPS算力支持 [7] 技术创新与安全架构 - 智能汽车直接关乎生命安全 行业存在功能炫酷但体验不安的困境 [3] - 提出人因工程为核心的新安全架构 从视觉 听觉 触觉等多维度构建符合人类认知与行为习惯的智能交互系统 [3] - 建立人因安全架构 将驾驶员多维感知与认知特性融入软硬件设计 形成评估验证 用户体验 工程实践的闭环体系 [3] 标准化体系建设 - 标准化工作通过强制性标准筑牢安全底线 通过推荐性标准引领技术创新 [4] - ADAS领域31项标准中已完成16项 其中AEB 组合驾驶辅助等4项标准已由推荐性国标转为强制性国标 [4] - 自动驾驶数据记录系统DSSAD已于2024年作为强制性标准发布 为责任认定提供依据 [4] - 标准制定机制从滞后于产品转向与技术并行 遵循先快优强四字方针：布局早 进程快 质量优 强制尽强 [4] 基础设施与计算架构 - 构建四级算力体系 将时延敏感型任务卸载至路侧与边缘节点 非实时任务调度至区域或中心云 实现车云算力互补与动态协同 [7] - 通过网络参数调优与多模态数据工具链提升训练数据价值 降低采集与标注成本 [7] - 芯片企业不仅提升算力规模 更注重计算架构创新与能效优化 [7] - 将车载智能计算扩展至机器人及通用端侧推理市场 实现大小脑融合 覆盖从日常行车到复杂城市路况的全栈智能需求 [8] 国际合作与产业协同 - 在联合国框架下牵头制定自动驾驶国际法规 国内标准与国际标准保持同步演进 [4] - 标准化工作遵循急用先行 国际接轨原则 加快芯片 操作系统 人工智能等关键领域标准制定 [5] - 呼吁行业共同推动人因交互标准建设 在语音交互 视觉引导 动态界面等领域建立行业基线 [3] - 呼吁行业推进网络能力开放与标准化 使运营商网络指标成为智能驾驶系统的环境参数 [7]

央企改革与产业格局重塑 - 中国长安汽车集团升级为国务院国资委直管独立央企，形成与一汽、东风并列的三大汽车央企新格局 [2] - 此次改革是国家深化央企改革、优化国有资本布局的重要举措，旨在提升中国汽车产业竞争力 [2] - 长安汽车此前隶属于中国兵装集团二级部门，此次升级标志着央企汽车产业格局重塑 [2] 行业现状与挑战 - 汽车产业处于新旧动能转换关键期，技术创新快速迭代，市场格局加速重构 [2] - 国有车企在新能源赛道转型速度落后于民营车企，与中央要求和市场需求存在差距 [2] - 国有车企传统依赖外资合资模式的竞争优势因燃油车市场萎缩而减弱，成为新能源转型包袱 [3] 公司战略目标 - 新长安定位为打造具有全球竞争力的世界一流汽车集团，目标2030年整车产销达500万辆 [3] - 2030年新能源汽车销量占比超60%，海外销量占比超30%，力争进入全球汽车品牌前十 [3] - 公司以全新法人形态组建，注册资本200亿元，下辖117家分（子）公司，员工11万人 [3] 技术创新方向 - 重点突破智能驾驶、智能座舱、三电系统等智能网联新能源汽车关键技术 [4] - 布局全固态电池、高算力芯片等前沿技术，提升技术供给能力和产业新动能 [4] - 汽车产业高度技术驱动，需通过科技创新引领新质生产力发展 [4] 体制机制改革 - 央企在汽车制造领域面临市场适应慢、技术回报难、组织活力不足的"三难"问题 [4] - 需建立高效市场反应机制、创新人才考核机制、优化产业链融通发展机制 [4] 生态体系构建 - 现代汽车产业生态涵盖用户流量、大数据、新商业模式等多元维度 [5] - 服务范畴从传统售后扩展至用户全生命周期，包括生活圈和服务圈生态构建 [5] - 生态建设需为品牌提供持续生长动力，创造消费者价值 [5]

论坛基本信息 - 论坛名称为“2025第二届高算力芯片开发者论坛暨芯片热管理技术交流会” [1] - 举办时间为2025年5月22日至23日 [1] - 举办地点为北京 [1] - 主办方为车乾信息&热设计网 [1] 论坛核心议题 - 重点探讨国产AI芯片进程 [1] - 关注AI芯片安全议题 [1] - 涉及芯片封装Chiplet技术 [1] - 研讨先进封装材料与封装基板 [1] - 探讨AI芯片热力设计 [1] - 研究芯片直冷技术 [1] - 讨论3DVC均温技术 [1] 论坛规模与活动形式 - 论坛将安排超过20场演讲 [1] - 预计将有超过300位行业专家参会 [1] - 提供参会学习、展台展示、演讲宣传三种主要参与方式 [1]