五家公司入选 EETimes Silicon 60

时间:2018-11-20 13:13来源:Peter Clarke

摘要:在2018年最新出炉的‘Silicon60’榜单中,有15家公司都锁定了机器学习领域,无论是作为无晶圆厂芯片公司或是IP授权业者,都比2017年版中仅占6家更大幅增加。本次有5家中国公司上榜,与去年数量持平……

由《EE Times》每年评选全球值得关注的60家新创公司排行榜——‘Silicon 60’,今年迈向了第19届,并展现“机器学习”(machine learning)正以硬件支持的运算形式强势崛起。这一发展氛围开始在全球引发热潮,加上技术市场展现相同的动态与快节奏的变化,与1970年代首批微处理器面世的情景如出一辙。

当然,‘Silicon 60’涉及的范围比机器学习更广泛。今年评选出的新创公司广泛地致力于硅晶和化合物半导体制造、导电材料和超材料、模拟和数字IC以及SoC、内存、FPGA架构、功率与照明用氮化镓(GaN)、能量采集、IC的次临界电压操作、信号处理技术、物联网(IoT)和车用5G通讯、激光雷达(LiDAR)、无线电力传输、环境传感器、微机电系统(MEMS)设计与制造、基于云端的EDA、有机LED (OLED)和微型LED显示器、神经网络等领域,以及用于机器学习、视觉和认知处理等其他架构。

随着‘Silicon 60’的每个新版本推出,榜上有名的60家新创公司中约有一半都延续自上一版榜单。例如今年新上榜以及去年版本的新创公司刚好各占一半,有30家是第19届‘Silicon 60’新选进的公司。相形之下,2017年有29家公司新入榜,2016年时25家,而2015年则有30家。最新版的榜单还使得自2004年4月第1版‘Silicon 60’出炉以来的潜力公司家数累积达到了455家。

随着30家公司新加入第19届,当然就会有原本的30家公司“落榜”。其中包括一些公司被收购,有的则是发展为成熟公司。有些成立较久的公司虽然不再被列入‘Silicon 60’,但也尚未进行首次公开募股(IPO)或出售。

值得注意的是,在评选候选公司时,我们采取了狭义的“技术”定义。电子产业经常用这个术语来表示任何以电子方式实现的产品或服务——通常是关于如何将一些简单的软件或互联网服务应用于新的应用领域。

然而,针对‘Silicon 60’,我们专注于那些可能对电子工程师和技术主管的专业生活造成影响的公司,这意味着我们着眼于一些涉及硬件阵营的公司。当然,硬件公司必须逐渐发展成为整合硬件和软件的“平台”供应商。但是,除了EDA和硬IP和软IP供应商外,纯软件或服务公司不太可能符合评选资格。

除了技术以外,‘Silicon 60’的评选标准还包括一家公司锁定的市场、其财务状况和投资概况、成熟度以及执行领导力。


草创之初…

电子产业在1970年代起飞,当时雄心勃勃的新一代公司准备结合硬件和软件来创造惊人成就,挑战传统限制。十年来,AMD、英特尔(Intel)、瀚笙科技(MOS Technology)、丰艺电子(Zilog)以及其他新进业者崛起,挑战飞兆半导体(Fairchild)、摩托罗拉(Motorola)、美国国家半导体(National Semiconductor)以及德州仪器(Texas Instruments)等业界老牌大厂。到了1976年,市场上已经出现多达50种不同微处理器组件了。

时至今日,人工智能(AI)、深度学习、机器学习和神经网络等技术改变了一切,包括其所服务的应用与市场。半导体产业几经分合,使得1970~1080年代推出的众多微处理器最终精简成两大阵营:英特尔的x86和Arm生态系统。现在,随着业界公司积极为新兴应用寻找多元途径,机器学习和神经处理器的应用前景广阔。

在2018年的新版‘Silicon 60’中,有15家公司都锁定了机器学习领域,无论是作为无晶圆厂芯片公司或是IP授权业者,比2017年版中仅占6家更大幅增加了。专注于近临界电压操作或开放硬件设计的公司,也同时着眼于支持机器学习。即使是传感器公司也看到了机器学习在边缘的好处,包括节省带宽以及减少延迟等优势。

这一部份解释了为什么创投(VC)资金再次流向硬件。根据CB Insights的资料,2017年全球半导体新创公司的营收估计约为16亿美元,高于2016年的13亿美元以及2015年的8.2亿美元。2018年的整体营收数字可能更庞大,因为市场对于机器学习的兴趣丝毫没有减弱的迹象。

机器学习市场可能取得成功的方式有二:一是在数字领域中,因为它更兼容于传统的软件编程运算。它具有灵活性和兼容性的优点,但缺点在于功率效率较低。然而,正如通用CPU多年来所显示的,对于编程人员来说,灵活性和抽象性通常更胜于功耗考虑(通常发生在系统级)。

第二种途径是在模拟领域,模拟电路更能密切仿真生物系统,这意味着它们通常提供更优越的能量效率,特别是更具针对性的应用。缺点是其应用的特殊性可能使其产量低于临界质量。尽管如此,仍然需要有模拟途径才能实现某些应用所需的能效。至于如何设计模拟深度学习才能连接电子产品主流,目前还有待观察,但这阻挡不了学术界和新创公司持续追求其目标。


市场

机器学习虽然有趣,但它本身并不能赚钱。为了增加利润,还必须在通讯、制造、运输、医疗保健或航天等领域启动或改善各种相关应用。

物联网是2016年版‘Silicon 60’的主题,机器学习和开放来源硬件开始出现在2017年版。到了2018年,机器学习仍然是关注焦点,而且市场上出现了更多公司竞相推出传感器、致动器以及射频(RF)产品,这些都需要整合到复杂的软–硬件平台以创造财富。

随着智能手机和个人电子产品市场发展日益成熟,说服智能手机用户每两年购买新手机变得越来越困难。采用率持续下降,零件供应商的利润率也随减少。但是,在边缘执行的机器学习应用是否能改变这一切?

相形之下,越来越多公司对于汽车、通讯和工业电子等成长市场带来的机会寄予厚望。自动驾驶车、5G蜂巢式通讯、智能家庭和智能城市,以及工业4.0都是发展目标。由于看好这些领域的商用未来,不断地刺激业界发生多起成功和失败的并购。高通(Qualcomm)与恩智浦半导体(NXP Semiconductors)的并购破局就是一起失败的最佳案例。


制造

很显然地,“摩尔定律”(Moore’s Law)在2018年逐渐步入尾声。虽然有些公司可能持续走向3nm工艺,但其成本将会非常高,而且转型时间也会拖得很长。只有那些针对最大规模大众市场的业者才有能力以最尖端技术开发先进IC发展。

改变逻辑芯片的实体布局,利用3D NAND闪存的堆栈技术,可望实现更佳功能密度。但是,对于数字逻辑工艺而言,多增加一层z维度可能比使用flash工艺时更困难。

尽管有些堆栈技术已经存在十多年了,但为了支持堆栈逻辑而打造基础设施仍难以符合成本。保守的EDA产业通常要到出现许多自动化活动后,才会开始采用某一种技术,因此目前还未能真正支持3D设计。

随着摩尔定律微缩逐渐放缓,大多数的数字IC设计将以90纳米到10纳米的先进技术执行。这将会增加在设计中创造价值的需求。在设计中创造价值,正是模拟、MEMS、传感器和RF电路工程师长久以来一直在做的事情。他们可能会看到对于其服务的认可和使用增加,从而鼓励在这些领域发展出更多的新创公司。


地理区域

VC从硬件投资取得的报酬,巩固了两个地区成为新创公司的热门地点——美国加州,以及中国。在这两个地方,大量的可用资本更进一步刺激VC加码现有的投资。

加州是硅谷的所在地,在技术持续蓬勃发展的背景下,正经历着硬件新创公司复苏之势。而中国的活力则得益于政府数十亿美元的资助,以及要赶上西方与减少半导体贸易逆差的民族使命感。
以色列也和加州一样,开始回归成为硬件新创公司的据点,当然,其他地区也有类似的新创公司活动。但是,加州和中国不仅具有关键地位,同时在一些市场的发展也超越了其他地区,特别是机器学习等市场。他们倾向于挹注大量投资,同时也了解到新兴技术在先发地位的重要优势:能够创造既定标准并推动正式标准。

今年的‘Silicon 60’总共列出32家美国公司,比去年增加了1家。仅加州就已经是这60家新创公司中29家公司的总部所在,比起2017年的25家、2016年以及2014年的15家更多。此外,今年的版本中还有3家加拿大公司,使得北美地区新创公司总数达到35家,较2017年的32家更多3家。
在今年60家新创公司中有6家来自以色列,使得以色列在今年的国家排名中跃居第二,同时也比2017年增加了4家。中国维持与2017年同样的5家公司。日本今年则有2家公司,印度减少到1家,总计亚洲地区在‘Silicon 60’的新创公司家数稳定维持在8家。

欧洲虽然不乏新创公司,但并没有很多公司进行大型市场资本化活动、IPO或出售。许多欧洲新创公司在其积极利用的技术方面看起来很有前景,但客户需求更胜技术推动,这是欧洲一直较慢学习到的教训。欧洲在2018年版‘Silicon 60’中共占11家,较2017年的14家减少,其中有3家来自法国,芬兰和英国各有2家,加上奥地利、比利时、德国和瑞士各有1家。

随着越来越多的新创公司迅速走向全球或甚至成为跨国公司,地理分析变得越来越不具意义。在某些情况下,加州只是一些公司名义上的总部,在其他地方布署的工程师和员工人数还更多。

例如‘Silicon 60’中的BrainChip Inc.和Weebit Nano Ltd.,这两家公司总部分别设于加州和以色列,但却在澳州证券交易所(Australian Securities Exchange)上市。新上榜的AlphaICs Corp.总部位于加州(Milpitas, CA),但在印度班加罗尔设有办事处。Kneron Inc.总部位于加州圣地亚哥,但在中国深圳、珠海以及台北都设有据点。NovuMind Inc.和NuVolta Technologies Inc.总部位于硅谷,但分别在北京和上海设有分支办公室。

以加州-中国为中心的另一个例子是柔宇科技(Royole Corp.,),该公司已筹集了11亿美元,计划用于大规模制造软性显示器和传感器组件。该公司成立于2012年,在硅谷、深圳和香港都设有办事处。Royole总部位于加州(Fremont, CA),但其股权投资主要来自中国,其庞大的制造基地则位于深圳。

虽然我们只能从各家公司提供的总部所在地来看,但加州显然仍然是为工程资源和新创公司的分布基础设施提供全球资本之处。

随着今年更多家公司涌入,新创公司的平均成立年数从上一版本的4年减少至大约3.5年。成立于2015年或之后的新创公司有33家,另外27家则成立于2014年或更早之前。

早在1970年代,微处理器推动了软件产业的显著成长,并改变了整合世界,而1968年成立的英特尔以及1969年成立的AMD等公司也确立了主导地位。谁将成为机器学习时代的英特尔、AMD和Arm?从最新版‘Silicon 60’或许可看出端倪。


中国,中国

编按:入榜的5家中国企业如下,按公司英文名首字母排序。完整版榜单请参考EETimes美国版网站

寒武纪科技(Cambricon Technologies Corp. Ltd.),位于北京。成立于2016年,正在开发AI芯片。主要提供用于深度学习的MLU100处理器和MLU100智能处理卡,以及知识产权(IP)许可和芯片服务。 Cambricon的产品可应用于智能手机,安全和监控摄像头、服务器、机器人、无人机、可穿戴设备和自动驾驶。

汉京电子(辽宁)有限公司(Hanking Electronics),位于辽宁沈阳。成立于2011年4月,是一家私人资本的MEMS公司,也是汉京工业集团的子公司。专注于开发、制造和营销MEMS产品及相关电子元件。 它提供设计和开发服务、制造处理、批量制造、MEMS代工服务、MEMS传感器、MEMS执行器、ASIC和应用咨询。

北京地平线机器人技术研发有限公司(Horizon Robotics Technology Co. Ltd.,),位于北京。成立于2015年,产品主要应用在自动驾驶、智能生活和智能监控,旨在为终端设备提供智能感知、互动、理解和决策。 该公司已经发布了Sunrise 1.0视觉处理器和Journey 1.0高级驾驶辅助系统(ADAS)处理器。 投资者包括Morningside Venture Capital,Hill House Capital,Sequoia Capital和GSR Ventures。

江苏卓胜微电子股份有限公司(Maxscend Microelectronics Co. Ltd. *),位于上海。生产射频元件和物联网IC,一群从硅谷回国的技术人员于2012年成立了该公司。

长江存储科技有限公司(Yangtze Memory Technologies Co. Ltd.),位于中国武汉。部分由清华紫光集团投资,于2016年收购武汉新芯半导体制造股份有限公司(XMC),计划斥资240亿美元成立内存芯片公司,与市场领导者三星、SK海力士、东芝和美光竞争。 YMTC被认为是中国建立自主国产内存供应链的开始。此前的XMC是NOR闪存和图像传感器生产商,在被100%收购前已经开始建造其3D NAND闪存晶圆厂,还推出了Xtacking 3D NAND流程。 XMC前首席执行官杨士宁博士(Simon Yang)于2016年10月被任命为YMTC首席执行官。

最后就是前文提到的柔宇科技(Royole Corp.),它的总部虽然位于美国加利福尼亚州弗里蒙特,统计上我们把它列为美国公司,但是概念上人们认为他是一家中国公司。2012年,三位来自斯坦福大学和清华大学的毕业生在硅谷、深圳和香港创办柔宇。 该公司生产灵活的有源矩阵OLED显示器以及灵活的传感器,显示器的分辨率超过3,000 ppi。 2015年,Royole开始在深圳建设柔性显示器生产线,预计最终产能将超过5000万个柔性显示器单元。 Royole的D轮融资包括来自Warmsun Holding Group,Hanfor Capital,SPD Bank,Zhonghai Shengrong Capital和TanShi Capital的2.4亿美元股权融资以及来自中国银行、中国工商银行、中信银行的5.6亿美元债务融资 银行,中国农业银行和平安银行。

编译:Susan Hong,Luffy Liu
 

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