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在今日舉辦的第四屆中國計算機學會集成電路與自動化學術會議（CCF DAC）上，一份名為《集成芯片與芯粒技術白皮書（2023版）》的白皮書重磅發布。劉明院士和孫凝暉院士等國內多位集成芯片和芯粒領域專家參與了討論和編寫。這份白皮書不僅剖析了集成芯片和芯粒領域的重要技術，而且包含了本領域的趨勢判斷分析，為我國集成芯片與芯粒領域的技術攻關和發展規劃提供了重要參考。

說 明：本白皮書基于“集成芯片前沿技術科學基礎”專家組組織的多次討論內容，由秘書組全體成員共同整理和編寫而成。在編寫過程中，為了更全面地呈現本領域相關技術，編寫組增加了部分技術調研內容和趨勢判斷分析。集成芯片作為一個新興領域，其涉及的概念和技術仍處于不斷發展之中，我們也意識到本白皮書中可能存在內容闡述不夠充分、不夠系統的問題，也誠懇歡迎提出寶貴建議。

**1、前言 **

1.1 背景

集成電路是現代信息技術的產業核心和基礎。隨著信息技術的不斷發展，人工智能、自動駕駛、云計算等應用通常要分析和處理海量數據，這對計算裝置的算力提出了全新的要求。例如，在人工智能領域，人工智能大模型的算力需求在以每 3-4 個月翻倍的速度增長。然而，集成電路設計遇到“功耗墻”、“存儲墻”、“面積墻”，傳統集成電路尺寸微縮的技術途徑難以推動算力持續增長。另一方面，在“萬物智能”和“萬物互聯”的背景下，產業應用呈現出“碎片化”特點，需要探索新的芯片與系統的設計方法學，滿足應用對芯片敏捷設計的要求。

在這樣的背景下，需要一種新的技術途徑，可以進一步突破芯片算力極限、降低芯片設計復雜度。集成芯片是芯粒級半導體制造集成技術，通過半導體技術將若干芯粒集成在一起，形成新的高性能、功能豐富的芯片。通過芯粒的復用和組合，可快速滿足多種多樣的應用需求，帶來芯片設計、制造、下游需求等全產業鏈的變革。 對于我國而言，集成芯片技術對于集成電路產業具有更加重要意義。由于我國在集成電路產業的一些先進裝備、材料、EDA 以及成套工藝等方面被限制，導致我國短期內難以持續發展尺寸微縮的技術路線。集成芯片技術提供了一條利用自主集成電路工藝研制跨越 1-2 個工藝節點性能的高端芯片技術路線。同時，我國集成電路產業具有龐大市場規模優勢，基于現有工藝制程發展集成芯片技術可以滿足中短期的基本需求，并可借助大規模的市場需求刺激集成芯片技術的快速進步，走出我國集成電路產業發展特色，并帶動尺寸微縮路徑和新原理器件路徑的共同發展。

本技術白皮書邀請了集成芯片與芯粒領域的優勢研究力量，詳實分析了集成芯片的技術途徑和國內外發展現狀，總結了我國在集成芯片領域的基礎優勢和面臨的挑戰，希望能夠為技術規劃、技術攻關、產業政策等提供參考。在撰寫過程中，有很多未盡之處和編委們的知識所限，也請批評指正。

1.2 本白皮書意義

本白皮書闡述了集成芯片與芯粒的內涵、集成芯片架構與電路設計技術、集成芯片 EDA 和多物理場仿真技術、集成芯片的工藝原理，最后介紹了集成芯片的設計挑戰與機遇。具體結構如下：

• 第一章介紹了發展集成芯片和芯粒的重要意義以及本技術白皮書的內容。
• 第二章概述了集成芯片與芯粒的內涵。
• 第三章分析了集成芯片架構與電路設計技術，詳細闡述集成芯片設計方法、多芯粒并行架構、芯 粒互連接口協議以及芯粒間高速接口電路等關鍵技術。
• 第四章分析了集成芯片 EDA 和多物理場仿真的相關技術，包括集成芯片布局布線 EDA、芯粒尺 度的電 - 熱 - 力多場耦合仿真以及集成芯片的可測性與測試技術。
• 第五章分析了集成芯片的工藝原理，包括 RDL/ 硅基板（Interposer）制造工藝、高密度凸點鍵 合和集成工藝、基于半導體精密制造的散熱工藝等。
• 第六章討論了集成芯片的設計挑戰與機遇，為未來集成芯片的發展提供參考路徑。

在高性能芯片發展受制的背景下，從我國的產業現狀出發，發展集成芯片——這條不單純依賴尺寸微縮的新路徑，是我國集成電路領域的重要的發展方向。本白皮書希望學術界和產業界更廣泛而深入地了解集成芯片和芯粒技術，共同推進集成芯片技術蓬勃發展。

2、集成芯片的內涵

2.1 集成芯片與芯粒的定義

傳統集成電路是通過將大量晶體管集成制造在一個硅襯底的二維平面上形成的芯片。集成芯片是指先將晶體管集成制造為特定功能的芯粒（Chiplet），再按照應用需求將芯粒通過半導體技術集成制造為芯片。其中，芯粒（Chiplet）是指預先制造好、具有特定功能、可組合集成的晶片（Die），也有稱為“小芯片”，其功能可包括通用處理器、存儲器、圖形處理器、加密引擎、網絡接口等 [1]-[10]。硅基板（Silicon Interposer），是指在集成芯片中位于芯粒和封裝基板（Substrate）之間連接多個芯粒且基于硅工藝制造的載體，也有稱為“硅轉接板”、“中介層”。硅基板通常包含多層、高密度互連線網絡、硅通孔 (Through Silicon Via, TSV) 和微凸點 (Micro Bump)，保證了電源、數據信號在芯粒之間和封裝內外的傳輸，而且可以集成電容、電感等無源元件和晶體管等有源電路。

圖 2.1 集成芯片與芯粒的定義

集成芯片的概念源于 2010 年臺積電的蔣尚義博士提出的“先進封裝”概念，他提出可以通過半導體互連技術連接兩顆芯片，從而解決單芯片制造的面積上限，解決板級連接的帶寬極限問題。而后，時任美國美滿電子公司總裁的周秀文博士（Sehat Sutrardja）將“模塊化”設計思想與方法進一步融入。經過多年學術界和企業的發展，“先進封裝”已無法涵蓋多芯粒集成后所形成的新系統的科學與技術，于是在 2022 年自然科學基金委召開的雙清論壇上，孫凝暉院士、劉明院士以及蔣尚義先生等我國學者在凝練相關基礎技術后提出“集成芯片（Integrated Chips）”這一概念替代“先進封裝”、“芯粒”等稱謂，用于表達其在體系結構、設計方法學、數理基礎理論、工程材料制造等領域中更豐富的含義。**集成芯片設計對比傳統的集成電路單芯片設計可實現如下突破：**首先，它可實現更大的芯片尺寸，突破目前的制造面積局限，推動芯片集成度和算力持續提升；其次，它通過引入半導體制造工藝技術，突破傳統封裝的互連帶寬、封裝瓶頸；最后，它通過芯粒級的 IP 復用 / 芯粒預制組合，突破規模爆炸下的設計周期制約，實現芯片的敏捷設計。除了上述技術突破外，集成芯片還能獲得成本上的收益。傳統的單一芯片制造尺寸越大，制造過程中的缺陷率和成本越高。而芯粒技術允許將一個大尺寸的芯片拆分為多個小尺寸的芯粒，每個芯粒獨立進行制造。由于芯粒尺寸相對較小，可以更好地控制制造過程，減少制造缺陷率和成本。另外，不同芯粒可用不同的工藝制程完成，突破單一工藝的局限。例如，可以將傳統的電子芯片與光電子器件集成在同一芯片上，實現光電混合芯片。這種光電混合芯片結合了電子和光子的優勢，可以在高速數據傳輸、光通信、光計算等領域發揮重要作用。上述技術也能夠實現更多種類的新型芯片。例如，集成傳感器、處理器、無線通信模塊和人工智能加速器等多種功能，可以構建出具備感知-存儲-計算通信 - 控制一體的智能芯片。在集成芯片發展過程中，有一些并行發展的概念。集成芯片和封裝、微系統主要區別在于設計方法與制造技術。集成芯片是自上而下的構造設計方法，芯粒的功能是由應用分解得到的，而不是基于現有模組、通過堆疊設計方法實現性能和功能的擴展。集成芯片基于半導體制造技術實現集成，無論連接和延遲，都接近于芯片而不是 PCB 或者有機基板，因此最早做集成芯片工作的是臺積電等芯片制造廠商。另外，我國科學家也提出了晶上系統[13] 和集成系統 [14] 等概念，在技術理念上與集成芯片有很多類似之處，相比而言，集成芯片更側重于綜合性和面向芯片形態。2.2 集成芯片是集成電路性能提升的三條路徑從技術上看，目前主要有三條提升芯片性能的發展路徑，如圖 2.2 所示，三條技術路徑從不同維度共同推動集成電路的發展。

圖 2.2 提升芯片性能的三條路徑

第一條路徑是通過將晶體管的尺寸不斷微縮實現集成密度和性能的指數式提升，也被稱為遵循“摩爾定律”的發展路徑。1965 年戈登·摩爾指出，集成電路的晶體管數目大約每 18-24 個月增加一倍。摩爾定律、登納德縮放定律、以及同時期的體系架構創新，包括指令級并行、多核架構等，共同推動了芯片性能隨工藝尺寸微縮的指數式提升。

圖 2.3 提升芯片性能的第一條路徑 : 摩爾定律

隨著集成電路工藝進入 5nm 以下，尺寸微縮接近物理極限，單純依靠縮小晶體管尺寸提高芯片性能的空間變小，同時帶來了成本與復雜度的快速提高。芯片散熱能力、傳輸帶寬、制造良率等多種因素共同影響，形成了芯片功耗墻、存儲墻、面積墻等瓶頸，限制了單顆芯片的性能提升。可以說，摩爾定律的放緩已成為國際和我國集成電路發展的重大挑戰。第二條路徑是通過發展新原理器件，研發新材料，實現單個晶體管器件的性能提升。隨著鐵電存儲器 FeRAM、阻變存儲器 RRAM、磁存儲器 MRAM、相變存儲器 PCM、鐵電晶體管 FeFET 等多種新原理器件的發展，結合寬禁帶半導體、二維材料、碳納米管等新材料的研究，探索超越傳統CMOS 器件性能 / 能效的新型器件和突破馮諾依曼架構的新型計算范式成為一個重要的研究領域。然而，新原理器件是面向未來的芯片性能提升發展路徑，從科學研究到實際應用的周期通常較長，難以在短時間內解決當前高性能集成電路芯片受限的挑戰。

圖 2.4 提升芯片性能的第二條路徑 : 新原理器件

隨著技術體系和產業生態逐漸構建，集成芯片將發展為芯片性能提升的第三條主路徑。芯片的性能主要取決于芯片集成的晶體管規模，而晶體管規模又取決于芯片制造面積。集成芯片路徑能夠有效突破芯片制造的面積墻瓶頸。芯片的“面積墻”，是指單顆芯片的制造面積受限于光刻機可處理的極限尺寸和良率。一方面，最先進的高性能芯片（如 NVIDIA H100 GPU 等）面積正在接近光刻面積極限。同時，單芯片良率隨面積增長快速下降，在高成本的先進工藝下，該問題更加具有挑戰性。集成芯片能夠通過多顆芯粒與基板的 2.5D/3D 集成，突破單芯片光刻面積的限制和成品率隨面積下降的問題，成為進一步提升芯片性能的可行路徑。另外一方面，集成芯片技術是一條不單純依賴尺寸微縮路線提升芯片性能的重要途徑，在短期內難以突破自主 EUV 光刻機和先進節點制造工藝的情況下，可以提供一條利用自主低世代集成電路工藝實現跨越 1-2 個工藝節點的高端芯片性能的技術路線。集成芯片這一第三條路徑與尺寸微縮、新原理器件的前兩條路徑并不互斥。三條路徑分別從不同的維度提升芯片性能，并能夠相輔相成。集成芯片能夠根據應用的性能、功耗、成本等需求進行合理的功能劃分，最優化各個芯粒的工藝節點。尺寸微縮路徑為集成芯片中單個芯粒的性能提升和芯粒間互連帶寬的提升提供了一個重要的設計維度；在制造工藝較為成熟之后，基于新原理器件的特定功能芯粒也可以引入到集成芯片中，為進一步的性能和功能提升提供發展驅動力。2.3 集成芯片將引導集成電路設計的新范式系統工程學中，即使元器件性能相對落后，通過復雜系統跨學科優化，也可以實現高性能系統，或者反過來“如果一個一個局部構件彼此不協調，那么，即使這些構件的設計和制造從局部看是很先進的，但這部機器的總體性能還是不合格的”。集成芯片采用系統工程學的原理，發展自上而下構造法的集成電路設計新范式。自上而下意味著芯片結構適配應用特征，自上而下采用“分解 - 組合 - 集成”的方法。根據應用特征，抽象分解成若干標準的芯粒預制件，將眾多芯粒預制件，按照結構組合成不同應用領域的芯片，將芯片制造分解為芯粒預制件的制造和多芯粒集成。下例展示了處理器芯片采用集成芯片范式后的新流程：

圖 2.5 自上而下的“分解 - 組合 - 集成”設計范式在處理器芯片上的示例

集成芯片將帶來基于芯粒復用的芯片敏捷設計方法。未來，芯片的發展需要應對物端計算系統碎片化，多樣性的挑戰 [11]；同時，每個芯片對應的市場都較小，難以實現如 PC、手機芯片大的出貨量，這個矛盾現象也被稱為“昆蟲綱悖論”——系統個性化和通用性的矛盾 [12]。隨著芯片制程的不斷微縮，基于越先進的工藝制程來設計物端芯片面臨的復雜度和設計成本將進一步加劇上述問題。現有的物端芯片的設計方法，是將大量第三方 IP 與專有 IP 整合形成 SoC，并在采用同一個制程工藝進行制造。典型的 IP 包括 CPU、模擬傳感器、存儲器、加速器、接口驅動等。上述在一個單芯片上集成的方案在設計復雜度和商業成本上難以解決昆蟲綱悖論。集成芯片技術為解決昆蟲綱悖論提供了一條新思路。除了具有核心優勢的專用“芯粒”外，集成芯片設計廠商可以選擇第三方的“芯粒” 預制件形式提供的 IP，通過半導體集成工藝將芯粒在一個封裝體內相連接。上述方案能夠降低芯片設計難度，提升靈活性和效率，適應各種碎片化應用場景。商業上，上述方案僅對芯粒預制件的出貨量提出需求，如 CPU，藍牙 /Wifi 模組等核心模塊，可以大大降低商業成本，并規避單一芯片廠商可能造成的壟斷風險。集成芯片為碎片化的萬物智能、萬物互連的人機物三元融合時代提供一種新的設計范式。 圖 2.6 集成芯片設計新范式2.4 集成芯片的現狀和趨勢最早的集成芯片原型是由臺積電與美國賽靈思（Xilinx）公司共同完成的一款大容量 FPGA 芯片V7200T，它將四個大規模的 FPGA 芯粒在一塊硅基板（Interposer）上連接在一起，形成一個超過2000 個可編程邏輯門的系統。借助這一芯片的開發，臺積電也完成了基于半導體工藝的芯片互連封裝技術，稱為 Chip-on-Wafer-on-Substrate（CoWoS）。目前這一技術作為 2.5D 集成芯片的代表性工藝，廣泛的應用于高性能處理器芯片產品中。第一個采用 CoWoS 技術的處理器集成芯片是英偉達公司的 GP100 GPU 芯片，它的結構是通過 CoWoS 工藝將 GPU 芯粒和多個 HBM 芯粒在一個封裝體內集成，最大化處理器與存儲之間的通信帶寬，硅基板尺寸超過 1 個光罩（858mm2）。我國華為海思公司設計的昇騰 910 芯片 [3]，也是基于這一技術將 3 種、6 個芯粒的集成，實現了高算力的人工智能處理器。

圖 2.7 集成芯片朝向更多數量和種類的大規模方向

近年來，隨著 TSV、銅 - 銅混合鍵合等工藝的成熟，3D 集成芯片成為了高性能處理器領域新的發展趨勢。美國 AMD 和 Intel 公司均基于 3D 集成芯片技術，設計了面向超算的高性能超算處理器芯片。上述產品將將 6-8 種，超過 20 個芯粒的芯粒集成在一個系統中，最終實現了更大規模（千億以上規模數量級晶體管）、更復雜的集成。在 2.5D 集成上，基于重分布層（Re-Distribution Layer）的扇出工藝（FanOut）可以實現更大規模的芯粒集成，美國 Tesla 公司基于 FanOut 工藝開發面向人工智能的訓練處理器集成芯片 DOJO，RDL 基板的總面積達到 20000mm2，包含 25 個 D1 多核處理器芯粒和光電融合的通信芯粒。我國研發機構在高集成度上取得了進展。比較有代表性的包含，2022 年中科院計算所智能計算機中心和之江實驗室聯合開發了“之江大芯片一號”，該芯片成果集成了 16 個芯粒，每個芯粒含 16個 CPU 核，無論是集成的芯粒數和體系結構上的計算核心數，都實現了突破，從體系架構和設計方法學上，驗證了利用集成芯片突破單處理器芯片的算力極限技術途徑。目前，正在開展“之江大芯片二號”的工作，集成度和性能將進一步提升。2022 年，復旦大學集成芯片與系統全國重點實驗室基于集成扇出封裝工藝實現了存算一體 2.5D 芯片，采用片間按層流水的可擴展架構實現了系統算力與存儲規模的按芯粒比例的線性增長，避免了“一系統一設計”的高復雜度問題。此外，阿里達摩院聯合紫光國芯研發基于 3D 混合鍵合工藝的智能加速器 -DRAM 堆疊集成芯片，豪威科技的采用三層堆疊工藝將圖像傳感器芯粒、模擬讀出電路芯粒、圖像信號處理與 AI 芯粒集成為一個組件，面向像素的不斷提升，最小化芯粒間的通信開銷。

圖 2.8 (a) 之江大芯片 1 號；（2）存算一體 2.5D 芯片

集成芯片中，由于每個芯粒由不同的單位設計，因此接口的標準化是系統能夠高效率組合的關鍵因素。在 Intel 的主導下，2022 年 3 月，通用高速接口聯盟（Universal Chiplet Interconnect Express，UCIe）正式成立，旨在構建芯粒技術在芯片上的互聯標準。在我國，中國計算機互連技術聯盟的《小芯片接口總線技術要求》和中關村高性能芯片互聯技術聯盟的《芯粒互聯接口規范》等接口規范也已公布。 3、集成芯片的架構與電路設計3.1 從集成芯片到芯粒：分解與組合的難題集成芯片采用了“分解 - 組合 - 集成”的新設計范式。“分解”是指根據不同應用的特征，抽象出若干標準的芯粒預制件；“組合”指將眾多的芯粒預制構件按照某種結構組合設計成不同應用領域所需要的專用芯片和系統。根據目標應用，構建最優的芯粒分解 - 組合設計方法是重要的技術難題。( 一 ) 芯粒分解研究出于成本、安全性、系統性能等多重因素的考量，學術界和工業界持續關注芯粒分解技術。成本因素。摩爾定律的放緩與日益增長的性能需求導致芯片面積日益增長。這不僅引發了芯片良率的下降，還降低了晶圓的利用率，拉高了芯片的制造成本。學術界對芯粒系統的成本進行了分析建模，它由 RE 成本（Recurring Engineering Cost）與 NRE 成本（Non-Recurring Engineering Cost）構成。RE 成本是每片芯片制造都要支付的成本，包括晶圓、封裝、測試的成本等。NRE 成本指研發、制造芯片產品時所支付的一次性費用，包括人力成本、IP 授權費用、光罩成本等。UCSB 提出的模型表明 RE 成本受到芯粒工藝、系統規模、封裝良率等多重因素的影響 [18]。清華大學的模型 [19] 將 NRE 成本表示為系統總體、各個芯粒、芯粒中包含模塊的 NRE 成本之和。

圖3.1 芯粒的分解與組合

安全性因素。Fabless 的模式帶來了諸如版圖泄露、硬件木馬植入等安全風險。分離制造 [15] 通過將芯片分為多個部件分別交于不同的晶圓廠，使晶圓廠無法獲得芯片的全部信息，來保護信息不被泄露。而基于分解的芯粒技術天然地具有分離制造的特性，并且相較于傳統的基于金屬層過孔的分離制造方法，芯粒使用標準的片間通信接口，在工藝上降低了封裝的難度。此外，芯粒分解需要從系統角度綜合考慮。芯粒分解雖然能夠降低成本、提高芯片良率和安全性，但是會引入芯粒間通信的功耗、性能開銷以及額外面積開銷。因此，芯粒分解不能僅關注單個芯粒構件的設計，需要對整條產品線進行分析，以發掘芯粒在多個產品中的復用機會。工業界目前已經出現多個將復雜功能芯片分解為多個芯粒構件的工作：AMD 在第二代 EPYC 架構中將計算與 IO 部分拆分為不同的芯粒 [7]；海思基于 LEGO 理念，將 SoC 分解為 CPU 計算、計算 I/O、AI 計算等少量的芯粒，并利用它們組合出多種產品 [8]；Intel 也將芯粒技術應用到了 FPGA、CPU、GPU 等產品上，其中 Ponte Vecchio GPU 被分解為計算、存儲、通信等芯粒，數量高達 47 塊 [9]。現有的芯粒分解方案往往依賴于設計人員的經驗，這種手工的分解方式難以窮盡所有的設計空間，產生的效益、開銷也往往不是最優的 [20]。因此，當前亟需自動化芯粒分解技術。目前已有一些簡單的劃分策略，如將設計拆分為多個相同芯粒的均勻劃分方式 [18]，與基于最小割算法的均衡劃分方式[21]。這些技術缺乏對成本、性能、功耗的綜合優化，也沒有在多個硬件設計中尋找可重用芯粒的能力。( 二 ) 芯粒組合研究芯粒組合過程中，設計人員根據用戶輸入的應用與優化目標，從芯粒庫中選出最優芯粒并組合。工業界和學術界對這一問題也開展了探索：zGlue[22] 提供了包含 MCU、傳感器等芯粒的庫，用戶可以根據自己的需求手動地選擇集成的芯粒；海思利用 CPU 芯粒 +I/O 芯粒組合出服務器所需的芯片，利用 AI 計算芯粒 + 計算 /IO 芯粒組合出針對 AI 訓練的芯片 [8]；通過使用不同數量的 CPU 計算芯粒，AMD 組合出了包含不同核數的服務器芯片 [7]。由于缺乏統一的接口標準，目前工業界的實踐主要為in-house 芯粒的組合。現有的芯粒組合方案 [8][9] 往往是手動設計的，集成效率低且缺乏深層優化，這也催生了自動化芯粒組合的研究。UCLA 提出了面向處理器的芯粒組合框架 [23]，用以尋找針對多個應用負載的最優芯粒系統集合，其優化目標為系統功耗、性能、成本等。計算所提出了一套敏捷芯粒集成框架 [24]，可以自動根據用戶輸入的應用描述，從芯粒庫中選擇出性能、面積、成本等指標最優的芯粒組合，并且完成應用任務在芯粒上的映射。無論是面向通用應用的多 CPU 芯粒 [7] 與多 GPU 芯粒 [25] 的組合，還是面向專用領域的芯粒組合，均可以通過集成不同數量的芯粒來獲得不同性能的系統。如圖 3.2 所示，面向 AI 領域的 Simba[27] 系統以被靈活拓展，形成適用于各個場景的產品，也有學者提出了能搜索針對單個應用和多個特定應用的芯粒組合框架 [23][24]。

圖 3.2 AI 系統性能與芯粒數量組合的關系 [27]

無論是芯粒分解還是芯粒組合，都是復雜的優化問題，依靠人力難以應對龐大的搜索空間，這也給予了設計自動化工具和大規模集成芯片仿真器新的機遇。在芯粒時代，我們需要更高效的 EDA 工具來更進一步地優化系統成本，降低集成開銷，促進芯粒生態繁榮。3.2 芯粒間互連網絡與片上網絡（Network-on-Chihp）相對應，基板上網絡（Network-on-Interposer）實現芯粒間互連互通，作為各處理單元間的數據傳輸基礎設施，是影響數據通信性能和功耗的關鍵，包含互連拓撲、路由和容錯機制三個關鍵技術。(一) 互連拓撲從互連網絡的通信效率進行考慮，網絡拓撲結構從固定、簡單的通用拓撲結構演進到不規則和可重構拓撲結構，以適配不同的應用數據傳輸需求。通用互連網絡的拓撲結構設計簡便，適用于多種數據通信場景。但是通用性和性能互為制約，通用拓撲結構設計并不能提供最高的通信效率。因此，不規則和可重構的互連拓撲結構以降低通用性為代價，提供了更高性能的互連解決方案。網格（Mesh）以及環形曲面（Torus）等基礎網絡結構，由于其結構簡單規則，是芯粒間網絡中最為廣泛使用的通用拓撲，典型拓撲網格結構如圖 3.3 所示。采用通用拓撲構成互連網絡的有NVIDIA 的 Simba[27] ，其芯粒內與芯粒間均采用了網格型拓撲，Conical-Fishbone 時鐘域網絡中使用的無緩沖網格拓撲。MCM-3D-NoC[29] 架構基于有源基板，芯粒間采用芯粒堆疊互連的三維（3D）堆疊拓撲結構。此外，POPSTAR[30][31] 基于光電連接的芯粒間環形（Ring）結構，以及無緩沖多環（Multi-Ring）結構 [32] 屬于通用拓撲。

圖 3.3 典型的拓撲網絡 [35][43]當網絡流量不均衡或動態變化，通用、規則的拓撲結構無法適配當前流量需求將導致擁塞，而不規則拓撲結構則可以根據相應流量特征優化網絡鏈路或結構，以獲得更高性能。Kite 拓撲系列 [35]基于基板上網絡（Network-on-Interposer）和片上網絡（NoC）的頻率異質性，在頻率限制下最大化有效鏈長，減少跳數降低延遲，提高網絡吞吐量。與常見通用拓撲結構相比，Kite 拓撲結構中使用了更多不同長度和不同方向的鏈路，提高通信效率。此外，除有線鏈路的不規則設計外，也有一些設計方案基于多芯粒無線接口互連技術 [36][37][38]，支持芯粒間多方式互連，可實現多種不規則網絡拓撲。不規則拓撲結構針對應用的通信流量需求進行了優化，然而不同應用的流量特征差異極大且存在動態時變特征，因此出現了能夠根據應用流量動態變化的可重構拓撲結構，動態地根據應用需求進行重配置。Adapt-NoC[39] 架構采用 SMART[40] 構建自適應芯粒路由，可重構鏈路設計 [41] 在有源基板中連接子網絡，并且動態分配鏈路帶寬以提高網絡吞吐量，采用 Panthre[42] 技術進行網絡拓撲重配置，將網絡劃分為多個子網絡，使每個子網絡可以根據通信需求提供不同的網絡拓撲。中科院計算所提出了可重構基板網絡（NoI）設計方法 [43] 基于胖樹生成適應各種分布式訓練模式的拓撲，可適應各種神經網絡應用，特別采用了環和樹結合的拓撲結構適用于數據并行中的數據交換。可重構拓撲允許根據應用數據傳輸需求進行動態配置和調整，提供了高靈活性、高適應性、高性能的解決方案。然而，如何實現更大規模的動態可重構互連拓撲結構設計和容錯機制，并實現互連架構的準確性能評估，仍是芯粒間互連網絡拓撲結構設計的重要挑戰。(二) 路由路由算法是影響集成系統通信開銷的另一重要因素，其決定了數據傳輸的路徑長度和可靠性。為了能夠適配多種復雜的互連網絡方案，同時考慮芯粒互連集成設計方案的立體化趨勢，需要面向芯粒集成的系統特性進行路由算法設計。芯粒集成系統的路由算法需要滿足以下特性：1）拓撲無關性，路由算法應該能夠適用于通用和不規則的拓撲結構，而不僅限于特定的拓撲。這樣可以適應不同芯粒集成方案中可能存在的多樣化互連網絡拓撲。2）完全可達性，若源和目的地之間存在路徑，路由算法應該始終能夠找到該條可行的路徑。即使是復雜的垂直堆疊和基板互連結構，路由算法也應確保算法能夠指出能夠從源芯粒傳輸到目的芯粒的可行路徑。3）故障獨立性，路由算法需要具備對節點或鏈路故障的容錯能力。當發生故障時，路由算法應該能夠重新計算路徑，繞過故障節點或鏈路，保證數據傳輸的可靠性和連通性。4）可擴展性，路由算法引入的開銷應是獨立的，或者僅隨著網絡規模的變化而變化。無論系統中有多少個芯粒或多復雜的堆疊結構，路由算法都應該能夠高效地處理通信需求，而不會導致性能下降或通信開銷過大。在設計面向芯粒集成的系統的路由算法時，需要根據具體的集成方案和系統需求進行算法的優化和定制，這樣可以實現高效可靠的數據傳輸，適應復雜的互連網絡結構，并充分發揮芯粒集成技術的優勢。(三) 容錯機制在面向芯粒集成的互連網絡設計中，考慮到單個芯粒內集成了更高數量級的晶體管和先進制程的不完善，因此故障率相對較高。為了應對永久性故障帶來的系統性能損失，可以采取以下優化措施提升系統的容錯性能：容錯拓撲設計和容錯路由。容錯拓撲是指在芯粒間的互連設計中，通過采用能夠容忍故障和提供冗余路徑的結構布局方式，提升系統的容錯性能。容錯拓撲可以采取以下策略：（1）冗余網絡。使用多條路徑建立芯粒之間的通信連接，如果某條路徑發生故障，可以通過其他路徑進行通信，保證數據傳輸的可靠性和連通性。（2）高連接性網絡。高連接性網絡的目標是確保大多數節點具有較高的節點基數，從而為網絡提供路徑多樣性，并以此增強系統的容錯能力，對于次要節點，可以適當的降低節點基數以減小硬件開銷。容錯路由是指在芯粒間的互連設計中，通過設計能夠應對永久性故障導致的網絡變化的路由算法，提升系統的容錯性能。當網絡中出現錯誤時，路由算法需要具備適應網絡變化的能力，并自適應的執行不同的路由策略以繞過或避免故障區域的通信，這也是容錯路由的重要研究方向。為了提升錯誤處理能力，容錯路由算法可以采取以下策略：（1）動態路徑選擇。路由算法可以根據實時的網絡狀態和錯誤信息，動態選擇最佳路徑來繞過故障區域。這可以通過監測鏈路狀態、節點負載、延遲等指標來實現。路由算法可以基于這些信息做出即時的路由決策，將數據流量導向可用的路徑。（2）基于負載均衡的路由。當網絡中出現故障時，路由算法可以考慮負載均衡策略來選擇路徑。它可以根據節點的負載狀況，選擇相對較空閑的路徑進行通信，以避免將更多的流量導向已經過載或故障的區域。國內中科院計算所早期在研究 3D TSV 設計時，針對 TSV 提出了復用容錯的技術思路 [44]和容錯 NOC 設計 [50]，清華大學、合肥工業大學等也有相關研究 [51][52]。3.3 芯粒互連的接口協議現有面向芯粒的接口協議主要分為兩類：物理層接口協議和完整的協議棧。大多數物理層接口協議或標準主要關注引腳定義、電氣特性、bump map 等基礎特性，可以保證數據比特流的點對點傳輸。在此基礎上，協議棧對路由方式、數據結構、可靠傳輸機制、一致性、流量控制等做了更詳細的規定，一般可以建立端到端的可靠數據傳輸。(一) 物理層美國英特爾公司率先提出了 AIB (Advanced Interface Bus)，用于規范芯粒間互連的物理層協議，可適應不同制造和封裝工藝 [45]。一個 AIB 接口由一個或多個 AIB 通道組成，每個通道包含 20-640根數據線，兩對差分時鐘以及用于初始化的邊帶信號。AIB 在單線極大的數據速率下，以擴展位寬的方式獲得高帶寬。此外，AIB 可以通過啟用冗余的 bump 來規避封裝缺陷，以此來實現一定程度的容錯功能。由 Facebook、AMD 等企業共同發起的 ODSA（Open Domain-Specific Architecture）聯盟提出了 BoW（Bunch of Wires）并行接口協議，BoW 的模塊化的接口可對應標準封裝和先進封裝工藝 [46]。每個 BoW 模塊包括 16 根數據線和一對差分時鐘，BoW 復用主數據通路進行參數協商和初始化，無專用的邊帶信號。在 14nm 工藝下，Bow 以 16Gbps/wire 的傳輸速率以及 50mm 線長，可達到 0.7pj/bit 的較低功耗，誤碼率為 1E-15。與上述面向通用數據連接的接口不同，HBM(High Bandwidth Memory) 接口是 JEDEC(Joint Electron Device Engineering Council) 定義，專門用于連接 HBM 內存的并行總線接口 [47]。最新的HBM3 最多支持 16 個獨立通道，每個通道的數據位寬為 64，包含 10 位行地址線和 8 位列地址線，最高數據速率為 6.4Gbps。此外，HBM 支持通過 4 位 ECC 進行糾錯。此外，盡管 Chiplet 物理接口大多走的是并行化方向，但追求高速率的 Serdes 接口依靠著更高的帶寬密度受到關注。USR（Ultra-Short-Reach）是一種主要面向chiplet片間互聯的Serdes接口[48]，可以使用單端信號或差分信號進行數據傳輸，在 20Gb/s 的傳輸速率下能夠達到 0.6pj/bit 的功耗，相比于普通的 Serdes 接口有著很大優勢。然而，相比于寬度更大的并行接口，USR 在帶寬上存在劣勢。隨著 3D 封裝的進展，單獨支持 2.5D 的互連已經無法滿足需求。因此，臺積電提出了兼容 2.5D和 3D 的高能效 LIPINCON (Low-voltage-in-package-inter- connect) 互連接口協議 [49]。其可在0.8V 的電壓和 0.3V 的電壓擺幅下實現 0.84UI 的眼寬和 75% 擺幅的眼高，而其 256 的數據位寬和8Gbps/wire 的數據速率有待提升。(二) 協議棧芯粒間的數據傳輸有許多重要的功能需求，如對核間數據通信業務邏輯的詳細規定、數據傳輸可靠性、緩存一致性、路由策略等。而物理層協議僅能保證通信雙方物理電氣特性上的互聯互通，因此，構建完整的上層協議對芯粒接口至關重要。ODSA 首先注意到了完整協議棧的重要性，并于 2021 年提出了一種面向芯粒互連的協議架構，該架構由協議層、鏈路層和物理層構成。其中，物理層方案為 BoW 接口，建議在協議層復用現有協議，鏈路層通過 CRC 校驗和重傳機制實現可靠傳輸的基本思路。

圖 3.11 UCIe 層級與功能

2022 年，UCIe（Universal Chiplet Interconnect Express）聯盟公布了 UCIe 協議。與 ODSA 的架構類似，UCIe 由協議層、片間適配層和物理層構成。UCIe 協議層沿用成熟的 PCIe 和 CXL 協議以實現對現有生態的最大兼容，片間適配層則利用 CRC 校驗以及重傳機制保證數據傳輸的可靠性。UCIe 在物理層采用 AIB 接口，在電氣特性上具有廣泛兼容性的同時，可實現物理通道損壞的自動檢測和通道重映射等功能。UCIe 是 chiplet 完整協議棧的典型代表，其物理層的模塊化設計、容錯功能、以及鏈路層的校驗重傳機制契合 chiplet 應用場景。因此，設計全新的上層協議——既定義面向chiplet 間數據傳輸的業務邏輯或許是以后 chiplet 接口協議發展的重點。在國內，由中科院計算所牽頭的團標 T/CESA 1248—2023 是中國電子工業標準化技術協會于2023 年發布的面向 chiplet 的接口協議棧，由協議層、鏈路層和物理層組成。T/CESA 1248 的層次結構和功能劃分與 UCIe 類似，既協議層使用 PCIe 和 CXL 實現業務邏輯，鏈路層實現可靠傳輸，物理層規定物理電氣特性等。T/CESA 1248 是國內最早的面向芯粒接口的互聯標準。當前面向芯粒的接口標準以并行接口為主，且強調物理接口的模塊化，可以充分利用先進封裝的高互連密度特性并最大化接口帶寬。此外 AIB、BOW、HBM、UCIe 等主要接口協議均采用大寬度單端數據 + 隨路時鐘的方案，僅 USR 等少部分協議采用高速串行數據 + 時鐘恢復方案。在芯粒技術帶來的芯片設計積木化、敏捷化與定制化的場景下，芯粒互聯協議需與廠商、架構、制造工藝解耦，擁有廣泛的兼容性與開放性，才能適應芯粒異構互聯、跨廠商互聯的實際需求。

3.4 芯粒間的高速接口電路

芯粒間通信是基于高速接口電路完成的 , 它和傳統的 PCB 級高速鏈路之間有一些相似之處，但也存在著關鍵的區別：1）超短距離：在一個封裝體內，芯粒間互連距離通常小于 1 厘米，甚至可以小于 1 毫米，信道的損耗迅速降低，更利于高帶寬設計；2）高密度：采用半導體制造工藝（光刻、蝕刻），芯粒間互連線間距可以在微米級，在單位面積下可以更高并行度；3）低功耗與低延遲：芯片粒間互連重點關注功耗效率、延遲和性能優化進行。芯粒間的高速接口電路包括以下幾類：1）面向 2.5D/3D 集成工藝的有線（Wireline）并行通信接口；2）基于電感耦合的無線互連通信接口；3）高帶寬光電互連接口。并行互連接口技術通過大量信道同時進行并行傳輸，以達到 Tbps 級別的傳輸帶寬。因此，它不追求單線絕對速率與帶寬，在 UCIe/AIB 等協議中，每根線的傳輸速率也僅為 32Gbps。實際設計中，芯片設計企業可以根據系統要求設計信道并行數量和單線速率。因此可以在不使用連續時間線性均衡器（CTLE）、時鐘數據恢復電路（CDR）等大功耗模擬電路模塊的情況下實現信號的傳輸。并行電路的時鐘信號可以通過獨立的信道進行傳輸，同時利用數控延時單元（DCDL）、相位插值器（PI）和占空比調節器（DCC）來實現數據和時鐘信號的校準，這些電路的結構相對簡單，由于多個數據信道可以共用一組時鐘線，因此對整個收發電路的面積影響也較小。相較于傳統串行接口，并行互聯具有能效高（<1 pJ/bit）、延遲低、設計簡單的優點，能夠實現更高的集成芯片互聯密度和更高效的芯粒間互聯。無線互連接口也是芯粒間互聯的一種解決方案。它的優勢是不依賴先進封裝工藝特別是 TSV，可以完全兼容現有的 CMOS 工藝。其互連是通過芯粒間電感耦合實現的。基于電感的互連接口在兩個芯粒上各放置一個線圈，通過線圈間的電磁耦合傳遞無線信號，如圖 3.12 所示。但是考慮到在電感的面積，無線互連的能效和速率方面相對于有線互連方案并無優勢。此外，無線互連只適用于 3D的封裝堆疊方式，不適用于 2.5D 等其它形式的集成芯片。光互連接口是更前瞻的芯粒間的接口方案，它通過集成在硅晶圓上的八波長分布式反饋（DFB）激光器陣列和光波導，可以實現單線低功耗、高性能、太比特每秒（TBps）的互連速率，較電互連高出一個數量級。但是在芯粒種實現光互連還需解決很多問題，比如集成激光器陣列如何縮小體積、降低成本、如何兼容現有 CMOS 工藝，完成異質封裝。

圖 3.12 基于 (a) 電容耦合 (b) 電感耦合的芯粒間無線互聯方式在芯粒互連的高速接口上，仍然存在這多個科學問題，如突破功耗瓶頸的新電路，兼容不同信道的可重構收發機，自適應檢測與校正機制、接口電路的跨工藝自動化遷移等。應對這些挑戰需要多學科交叉研究，涉及電路設計、電磁場信號完整性分析、熱管理、制造工藝等領域的專業知識。

3.5 多芯粒系統的存儲架構

系集成芯片中，多芯粒的存儲結構是影響集成芯片的訪存性能和功耗的重要因素。集成芯片的存儲結構與傳統的眾核或服務器芯片存儲結構有較多相似性，主要的優化目標為提高訪存性能、降低目錄等開銷。因此，多芯粒系統的存儲架構主要從多級存儲結構的組織方式和存儲管理兩方面進行優化。多芯粒系統的訪存性能受限于物理結構所提供的帶寬，隨著平面存儲結構的帶寬和性能已接近極限，多芯粒系統存儲結構的組織方式也逐漸從平面存儲結構向垂直存儲結構發展。與傳統的水平存儲方式相比，它在垂直方向上堆疊存儲單元，從而實現更高的存儲密度和容量。其核心思想是充分利用垂直方向的空間增加存儲單元的數量。在垂直存儲中，存儲單元以垂直方向堆疊在一起，形成多層結構。每一層都包含多個存儲單元，通過垂直連接結構進行數據傳輸和訪問。這種垂直堆疊的方式大大減小了存儲器的占地面積，使得在相同的面積下，相比于水平排布的存儲形式，可以容納更多的存儲單元，從而提供更大的存儲容量。由于存儲單元之間更近的距離，數據的傳輸路徑更短，因此可以實現更快的數據訪問速度和更低的訪問延遲。此外，垂直存儲結構還可以提供更高的數據帶寬，允許同時訪問多個存儲層，從而進一步提升數據訪問性能。垂直存儲技術已經在各種領域得到應用，例如，在 3D NAND 中，多層存儲單元沿各層之間的互連以垂直的形式進行疊加。在實現更短的整體連接的同時，提高了存儲的容量，并減小了存儲硬件占用的空間相較于傳統的 2D NAND，每字節的存儲成本也更低。Zen3[64] 在垂直方向上引入高速緩存3D V-Cache，額外的緩存層可以提供更高的緩存容量與更低的延遲，從而提升訪存性能。處理器內的核心可以更頻繁地訪問高速緩存中的數據，從而減少對主內存的訪問，提高數據訪問速度。這些方案利用垂直存儲的優勢，實現了更高的存儲容量、更快的數據訪問速度和更可靠的數據存儲。

圖 3.4 Zen3 處理器垂直方向緩存示意圖 [64]

多芯粒系統的存儲通常采用非一致內存訪問結構（Non-Uniform Memory Access，NUMA），NUMA 結構提供了高效的共享數據方式和靈活的資源分配方案，但相應地需要解決如何加速跨核心的數據訪問、提升維持數據一致性的通信速度。層次化緩存一致性協議和目錄已被廣泛研究用于芯片多處理器 [53][54] 和多芯粒服務器 (multi-socket) 系統 [55]。在全局數據訪問中，芯粒間緩存一致性管理訪存開銷較大。因此，降低緩存一致性開銷的方法可以分為減少維護一致性的數據流量和針對互連結構優化一致性協議兩類。減少一致性流量的根本原理在于發掘和消除一致性流量中的冗余，當連續寫入的次數達到閾值時，通過執行一次寫更新來優化傳統的多次寫入更新協議可減少寫緩存的開銷[57]。另外，由于不同存儲層級的開銷不同，因此可將共享讀寫緩存行移動到更低級別的緩存以減少上級緩存的寫無效流量 [56]。針對互連結構優化一致性協議也是降低一致性開銷的重要方法。考慮到多芯粒系統在芯粒間和芯粒內具有不同的通信結構和開銷，使用 Snoop 與目錄式混合的緩存一致性協議 [58]，通過全局協議和本地目錄協議分別實現芯粒間和芯粒內的緩存一致性可以大幅降低一致性開銷。新的互連方式也為一致性協議提供了新的優化空間，WiDir[61] 結合片上無線網絡技術來增強傳統的基于無效目錄的緩存一致性協議，以程序員透明的方式，根據訪問模式，有線和無線一致性事務之間進行無縫轉換。相比于傳統的電網絡，基于硅光子技術的互連網絡有望實現更高寬帶和更低延遲。PCCN[59] 作為一種基于光子緩存一致性網絡的物理集中式邏輯分布式目錄協議，采用帶有競爭的機制解決信道共享問題，實現高效的長距離一致性相關數據包的傳輸。小型低成本硅光子 CAMON 芯粒 [60] 可以有效緩解多核處理器的通信瓶頸問題，提高數據移動的能效，在多芯粒系統尤其是大規模系統中發揮了重要作用。

3.6 集成芯片大功率供電電路

隨著芯粒集成規模的提升，集成芯片的供電系統面臨新的挑戰。目前單顆高性能芯片的功耗大約在百瓦量級，例如 Intel 13 代 CPU 的 PL2 TDP 為 219W，NVIDIA H100 GPU TDP 為 350W。面向未來百芯粒規模的集成芯片，其供電需求將達到數千瓦甚至萬瓦級。結合集成芯片的特點，研發新型萬瓦級供電電路，是大規模芯粒集成必須解決的關鍵難題。集成芯片的供電系統面臨多方面的約束。集成芯片對外的接口數量有限，部分芯粒完全集成在系統內部，沒有直接對外的接口，因此需要在集成芯片的內部進行整個系統的電源管理。大規模芯粒集成能夠采用 TSV 進行芯粒間的供電傳輸，但 TSV 的電流密度受限，萬瓦級供電所需的 TSV 數量將嚴重影響整個集成芯片系統的面積。大量芯粒在不同的供電電壓和電流下同時工作，需要設計高效的電源分配網絡，解決芯粒間供電電流不均衡和動態變化等問題，保障芯粒穩定工作并提高能效比。同時，供電電路需要集成大面積的電容、電感等無源器件保持供電穩定，傳統封裝可以在 PCB 板級集成這些無源器件，而在高集成度的集成芯片系統中，如何在內部集成這些無源器件是一個新的挑戰。為實現集成芯片萬瓦級供電的技術路線，需要研究包括多級供電架構、電源分配網絡和無源器件集成等多種技術。多級供電電路在第一級采用較高的供電電壓（如 12V），在相同供電功率下通過提高電壓解決 TSV 電流密度受限的問題。在后級供電電路采用高效率的 DC-DC 電路，將高供電電壓轉換為芯粒內部所需的較低工作電壓（如 1V）。多級供電電路的一個重要挑戰是如何在較先進工藝節點實現高電壓的供電電路，并針對負載功率大幅跳變的情況實現快速響應。為實現高效的電源分配網絡，需要研究電源網絡受到供電電壓、傳輸路徑長度、寄生效應等的影響關系，探索三維垂直供電架構和動態電源分配技術等。同時，針對供電電路中大面積無源器件在集成芯片內部的集成，一種技術方案是利用 TSV 的電感特性，并在大面積基板上實現電容、電感等無源器件，實現內部集成。集成芯片的萬瓦級供電是大規模芯粒集成必須解決的關鍵技術。需要從多級供電架構、電源分配網絡和無源器件集成等多個方面開展研究，保障集成芯片的供電穩定性，提升供電效率，并縮減供電系統的體積。萬瓦級供電需要與集成芯片的散熱技術進行聯合設計優化。同時，可以結合單芯粒的背面供電（如 Intel PowerVia）等技術實現更高的供電效率。

4、集成芯片EDA和多物理場仿真**

4.1 集成芯片對自動化設計方法與EDA工具的新需求**集成芯片的規模遠遠大于普通的單芯片規模，若芯片設計的復雜度與晶體管數量成比例關系，那么集成芯片的設計面臨復雜度指數級發展的困境。因此，面向集成芯片設計，需要更多的自動化設計EDA 工具。

圖 4.1 集成芯片的自動化設計方法與 EDA 工具

圖 4.1 歸納了集成芯片對自動化設計方法的 EDA 工具的新需求，具體包括： （一）集成芯片的系統規劃與分解組合：用于在具體設計之前的集成芯片的系統設計規劃，完成各個功能的功能與性能的初步設計空間探索；（二）芯粒設計：與典型的 VLSI 設計方法和 EDA 類似，包含邏輯綜合、布局布線與時序 / 物理設計的驗證等部分；（三）硅基板（Interposer）和封裝設計：用于實現芯粒間互連，需要解決芯粒的布局優化，芯粒間互連線布線、TSV/ 微凸點 / 植球的布局等物理設計，對于有源硅基板還要覆蓋芯粒的 EDA 設計工具完成其電路部分的設計；

**（四）3D 協同優化設計：用于在芯粒和基板封裝設計后的協同優化與驗證，如芯粒 - 基板互連后的跨芯粒時序分析、布局布線優化，同時還需要考慮 3D 集成的可測性設計，因為在 3D 集成后部分芯粒已無對外直接可測的引腳，需專用方案；****（五）系統級驗證與多物理場仿真：用于準確捕獲和分析系統內電—熱—力發生的復雜交互和現象，需要將多個物理場集成到一個統一的仿真框架中，上述物理量的交互作用包括由于封裝材料的熱膨脹系數的差異和結構不匹配，在不同的工作負載下產生不同的熱分布，并導致硅片的翹曲、封裝裂紋和分層。**其中，互連線的電磁場仿真和自動化布線、電 - 熱 - 力多物理場仿真和 3D 集成芯片的可測性設計是集成芯片設計的全新 EDA 問題。

4.2 芯粒間互連線的電磁場仿真與版圖自動化

伴隨著芯粒數量和種類的增加，芯粒間互連線數也急劇增加。可以預計，未來的芯粒間互連線數量將達到十萬甚至百萬量級規模，靠手工布線的可行性低。片上布線與芯粒間布線的基礎電學約束上存在差異，導致已有的片上布線的 EDA 工具難以應用到集成芯片的片間。在單個芯片內，金屬布線通常涉及更高密度的互連和更復雜的布線架構，一般在網格上根據延遲的約束條件實現自動化布線，還可以通過內插緩沖電路來避免過長（100 微米以上）的互連線。在芯粒間，互連線尺寸一般在微米級，并且無法內插緩沖器，因此需要將高速通信的信號完整性作為主要約束條件。精確且快速的電磁場仿真對于滿足集成芯片的信號完整性約束起到重要支撐作用。2.5D/3D 集成工藝引入的微凸點、TSV 結構具有復雜的寄生效應，對信號的影響難以用 RLC 集總電路模型準確評估。因此需要使用電磁場計算方法得到 S 參數模型。增強電場積分方程方法（Enhanced Electric Field Integral Equation，EFIE）是一種針對分層互連線結構進行電磁仿真的有效方法。根據互連線的幾何模型，將互連線離散化為有限個小單元。通過對離散化的小單元應用增強電場積分方程，可以建立一個線性方程組描述電磁場和電流的關系，該方法可以通過數值或者解析的方法求解。求解得到電流分布后，再將電流分布與增強電場積分方程中的格林函數相乘，可以計算互連線上的電場分布。EFIE 方程可通過矩量法 (Method of Method，MoM) 和有限元法（Finite Element Method，FEM）求解。矩量法是基于積分形式麥克斯韋方程的頻域求解方法，它主要求解金屬表面的電流分布，然后根據格林函數計算空間中任意點的電磁場。矩量法的優點是計算速度快，消耗資源少，適合求解三維層狀結構。矩量法的缺點是對非均勻介質和任意形狀的結構求解效率低，精度受限于網格劃分和格林函數選擇，不適合求解大信號和非線性問題。相比之下，有限元等其基于微分形式麥克斯韋方程的頻域求解方法，雖然可求解任意形狀和材料的結構，精度高，但是計算速度慢，消耗資源多，需要對整個空間進行網格劃分，不適合求解開放空間和時變問題。伴隨集成芯片芯粒數和互連線數規模急劇增長，現有的電磁場 S 參數模型的提取效率低，嚴重拖慢了仿真速度，影響集成芯片的設計和迭代過程。同時，由于芯粒間互連線的約束條件為電磁場，因此由電磁場驅動的芯粒間互連線的版圖自動化算法與 EDA 工具成為了集成芯片領域新的科學問題。在考慮仿真精度的前提下，縮短信號完整分析仿真時間的新算法是可以攻克上述問題的重要方向。除了互連線的自動化物理設計外， 3D 集成芯片的布局布線也迎來了新的機遇和挑戰。在下圖所示的平面芯片三維堆疊集成芯片的比較中，我們可以看到，在單芯片內長距離的全局連線可以被堆疊后的短距離的垂直線所替代。因此，堆疊后的短距離線較長距離線有望從毫米級縮小到百微米量級，顯著提升互連線的負責和驅動功耗。然而，上述性能的提升是建立在高維度布局布線優化算法的基礎上的。傳統的布局布線優化方法，如模擬退火（Simulated Annealing），迷宮路由（Maze Routing）、遺傳算法等還未從理論個上突破平面維度的限制。目前，三維堆疊芯片的布局布線 EDA工具僅支持粗粒度優化——將存儲宏單元和邏輯宏單元分布在不同的芯粒上，根據最小化距離優化宏單元的布局布線。更細粒度的三維布局布線方法需要新更進一步的探索。

圖 4.2 平面芯片與三維堆疊集成芯片的對比

4.3 芯粒尺度的電—熱—力多場耦合仿真

隨著集成電路的發展，芯片與系統越來越小型化、緊湊化，系統集成度也越來越高。面向未來集成芯片中大規模芯粒集成的需求，芯粒尺度的電 - 熱 - 力多場耦合仿真也愈發重要。集成芯片集成非常復雜，需要協同考慮電磁場、熱管理和機械應力耦合作用，并進行綜合優化。芯粒尺度的多物理場仿真是揭示芯粒和集成芯片在多物理場（例如電磁、熱、力場）同時耦合作用下，提高性能的有效手段。為了實現對芯粒尺度集成的高保真模擬，必須同時考慮具有多尺度、非線性場相關材料的特性和非線性界面條件的精細 3D 幾何形狀。如何構建芯粒尺度多物理場的基礎理論及其準確仿真工具是集成芯片可制造性的重要挑戰。

圖 4.3 集成芯粒中的電 - 熱 - 力耦合示意圖

封裝技術的發展推動著芯片系統向更高頻率和更高功率發展。電路特征尺寸的不斷減小和封裝系統復雜性的增加（例如集成芯片技術），對封裝設計提出了新的挑戰，必須解決高頻、高功率、應力變化條件下的電磁分布效應、熱效應和力學效應問題。隨著特征尺寸減小和功率增加，溫度顯著升高，尤其是在熱點處，會降低電子封裝的性能和使用壽命，并通過電遷移導致金屬化失效。大的溫度梯度和不匹配的熱膨脹系數會產生誘導熱應力，可能導致芯粒的機械故障，例如分層和剝離等。由于高溫引起的材料電磁特性的變化會導致信號完整性和電源完整性問題，例如時鐘偏移、意外壓降以及濾波器和諧振器的頻譜偏移。因此，需要一種基于電 - 熱 - 力多物理場耦合的計算機輔助設計方法來同時解決電氣問題和熱問題。圖 4.3 展示了用于分析集成芯片電 - 熱 - 力多物理場耦合關系的示意圖。建立足夠準確和寬適用范圍的多物理場耦合模型進行數值計算，是在激勵或邊界條件等真實工況下模擬芯粒尺度先進封裝的基礎。多物理場仿真中的關鍵問題包括由偏微分方程 (PDE) 或代數方程制定的多物理場耦合機制、考慮多個場強相互作用的材料本構關系模型、耦合 PDE 和傳遞機制的數值離散化以及有效求解復雜代數方程問題等 [66][67]。電 - 熱 - 力多場耦合仿真技術的復雜性呈指數增長，對先進封裝技術 [65]和相關的設計技術（如數值模擬）提出了更高的要求。在封裝技術的設計過程中，包括材料參數、對象和布局尺寸的選擇，盡早采用數值模擬方法進行探索和試錯，可以顯著降低試驗成本。綜上所述，隨著集成電路技術的發展和芯片系統集成度的提升，面向集成芯片的可制造性需求，芯粒尺度的電 - 熱 - 力多場耦合仿真技術愈發重要。多物理場仿真可以幫助評估芯粒設計性能參數、調查故障機制、提高可靠性并改進封裝方法。多物理場耦合求解的主要問題和最終目標是實現穩定、可靠、快速和準確的數值計算。這種計算的前提是數學模型本身的清晰合理的發展，以及對物理過程基本原理的理解。為了提高模擬結果的準確性和可靠性，未來的研究重點包括先進的數值模擬優化算法和加速求解方法，開發更精確的材料模型，結合更全面的環境條件，通過實驗驗證實現對多物理場耦合效應的準確模擬。

4.4 集成芯片的可測性和測試集成芯片的可測性和測試技術相比傳統芯片面臨許多新的挑戰。

集成芯片的制造良率需要考慮兩部分：單顆芯粒自身的良率和多芯粒封裝過程的良率。為保證集成芯片的良率，需要對每一顆芯粒進行缺陷測試，并對芯粒封裝過程進行良率測試。如果存在缺陷的芯粒在基板上集成，或者封裝過程中產生缺陷，整個集成芯片將無法實現預期功能。如圖 4.4 所示，針對集成芯片測試，需要從單顆芯粒的測試技術和封裝互連的測試技術兩方面開展新的探索。針對單顆芯粒的測試技術，通過使用探針臺結合單個芯粒的 DFT(Design for Testing)結構進行測試 [69]。為了提升集成芯片的良率，還需要進行 KGD(Known Good Die) 測試以及基板互連測試 [70]。由于芯粒種類繁多，不同芯粒可能采用不同的接口協議、不同的 I/O 管腳速率約束以及不同的植球方式，需要對芯粒測試提供一個最大公約測試集，基于該測試集標準，所有的芯粒生產廠商均應提供符合該標準的測試向量。針對封裝互連的測試技術，由于集成芯片中包含大量的芯粒間并行傳輸總線結構，先進封裝工藝的良率問題可能導致某些互連總線發生橋接 / 短路故障，或者導致信號偏移率過大，無法滿足高速數據傳輸的時序要求。集成芯片先進封裝與傳統 PCB 板級封裝有顯著區別，一旦有互連線或互連部件發生故障，很難對其進行替換。因此需要研究并行傳輸總線結構的可測性設計和互連線層面的冗余設計，設計在線的互連線修復機制和數據傳輸協議修復機制。根據故障發生的模式，對數據發送和接收端口進行動態重配置，保證接口功能和時序的正確性。

圖 4.4 2.5D 芯粒結構示意圖

圖 4.4 針對集成芯片的可測性，需要研究可測性設計結構將各個芯粒有效隔離，以提升集成芯片的魯棒性。如果采用傳統芯片菊花鏈式的可測性設計，一旦其中一個芯粒發生故障，整個可測性設計結構就無法正常工作，也無法準確定位缺陷位置。為此需要將關鍵信號或者線網直接連接到凸植球，并通過基板連接到封裝的引腳，便于對這些關鍵信號進行測試和觀察。此外需要對傳統的可測性設計結構進行改進，增加芯粒級內部信號狀態的可測性。例如對于時鐘和復位等信號，需要設置單獨的鎖相環 DFT 結構，使內部寄存器狀態可以在單獨的鎖相環驅動下進行外部輸出。需要配置專門的模擬信號監測模塊，用于監測各個芯粒內部的供電噪聲和紋波。為了更有效地測試芯粒間互連故障，還需要研究類似 IEEE1149.1 標準的回環測試，將互連總線兩端的芯粒進行配對，形成回環，對數據發送端和接收端進行單獨測試，更有效地定位互連總線故障。在生產制造環節的測試之外，針對集成芯片整個生命周期的工作狀態檢測和可靠性也是亟待解決的關鍵問題。需要研究集成芯片生命周期管理技術，例如在芯粒內部或基板上配置傳感器，對器件參數偏移、供電電壓以及環境溫度進行監測，并根據芯粒的工況和老化情況進行新的協議或時序配置，延長集成芯片的使用壽命。探索利用 DFT 中的冗余設計，對某些芯粒或互連線老化效應超過閾值的部分進行替換或修復。相比無源硅基板，有源基板能夠實現更高的靈活性和可擴展性。如何對基于有源基板的集成芯片進行測試和可測性設計成為新的問題。由傳統的 JTAG 測試結構擴展的 IJTAG 1687 可以用于有源基板集成芯片的層次化測試。通過對 TAP 控制器的重配置，可以將每個芯粒配置成旁路模式或者測試模式。根據測試時機不同，IJTAG 測試標準可以用于芯粒封裝前的綁定前測試，封裝過程中的綁定中測試，以及封裝完成之后的綁定后測試。綜上所述，集成芯片的可測性和測試技術對提升集成芯片制造良率、定位缺陷位置、提升集成芯片可靠性具有重要意義。需要研究面向集成芯片的最大公約芯粒測試集、互連線冗余和協議修復機制、可測試性結構設計、全生命周期管理、有源硅基板測試等關鍵技術，實現缺陷的快速檢測、替換或修復，提升集成芯片制造良率并降低制造成本。 5、集成芯片的工藝原理****5.1 RDL/ 硅基板（Interposer）制造工藝與傳統封裝基板（Substrate）級 2D 互聯相比，集成芯片工藝引入了銅互連工藝等芯片制造技術，也因此形成了一些新形態，新功能的芯粒。其中，最具有代表性的就是2.5D集成中硅基板（Interposer）。圖 5.1 展示了利用硅通孔 (Through Silicon Via, TSV) 技術實現的，基于硅基板的 2.5D 封裝集成芯片結構。 圖 5.1 典型 3D 集成芯片結構

硅基板與上層芯粒、底層封裝基板通過微凸點（Micro-bump）和 C4 凸點（C4 bump）實現電信號連接。Interposer 可以用于提高芯片的性能和帶寬，使芯片更加緊湊。芯粒間的互連線是在硅基板上的多層銅互連金屬工藝實現，因此可以實現微米級的間距布線。當工藝設備受限時，也可以采用重分布層（Redistribution Layer，RDL）工藝取代銅互連工藝，實現較高密度互連。硅通孔（TSV）是硅基板工藝相比一般 CMOS 芯片工藝新增的工藝。TSV 的制造工藝是通過激光鉆孔或深反應離子刻蝕（Deep Reactive Ion Etching，DRIE）在硅基片上形成垂直穿孔結構。這些孔可穿透多個層次，連接不同的電路層，然后進行襯底沉積（通常是一層絕緣材料，如二氧化硅），以提供電隔離和機械支撐。再通過物理蒸鍍或電化學填充等技術，在 TSV 孔中沉積導電金屬（如銅），以建立電連接。最后，使用化學機械拋光（Chemical Mechanical Planarization，CMP）等技術，將金屬填充的表面與基片表面平坦化，以便后道工續。由于 TSV 的深度一般小于硅片的厚度，還要將硅基板減薄后才能將 TSV 露頭。為了保證高性能芯片的電源完整性，在硅基板中還會制造高深寬比、高電容密度的的深槽電容（Deep Trench Capacitor，DTC）用于對電源的退耦。其原理是，在硅槽中一個頂部電極層和一個底部電極層之間填充電容高介電常數材料，通過將深溝槽（DT）蝕刻到硅襯底中而形成三維垂直電容器。DTC 的電容密度為 300nF/mm2。不難發現，在 2.5D 集成芯片中，硅基板的面積決定了集成芯片的面積。因此，突破硅基板的面積上限是一項重要的挑戰。臺積電對未來的硅基板面積擴大已制定了明確的技術規劃。一般地，單芯片制造的最大面積上限由光刻機的光罩尺寸（reticle）決定，如何實現超過 3-4 個光罩尺寸的硅基板是一項重要的課題。

圖 5.2 TSMC 對硅基板面積的技術路線圖

在大尺寸硅基板的制造上，仍然存在這多個科學問題有待攻克。最具代表性的翹曲與應力建模。由于 TSV 的深度一般小于硅片的厚度，因此需要將硅基板減薄到 100 微米以下，此時大面積硅基板易發生翹曲，甚至斷裂。建立合理的應力模型，準確預測在包含 TSV、DTC 等工藝后晶圓的翹曲程度將有助于突破硅基板的面積上限。但這一模型的科學基礎需要力學、工程材料領域的交叉研究。此外，多次曝光 / 拼接縫合（stiching）技術、高密度高深寬比的 TSV 工藝也是硅基板制造中的難題。5.2 高密度凸點鍵合和集成工藝“一代芯片需要一代封裝”，目前半導體先進制程紛紛邁入了 7nm、5nm，開始朝 3nm 和 2nm邁進，晶體管尺寸不斷接近物理極限，先進制程的持續微縮難度越來越高，迫切的需求刺激業界尋求新的解決方案，封裝集成的重要性不斷顯著。在集成芯片中，互連密度已由傳統的百微米級節距演進至微米級節距，并快速向亞微米級節距發展。針對大規模芯粒及封裝結構高度復雜、高密度互連和超高密度鍵合，其封裝設計中缺陷預測與抑制難度激增，亟需研究高密度高可靠凸點鍵合和集成工藝。

圖 5.3 互連密度的演變 [72]

在三維空間內，芯片 / 芯粒間互連可分為三類：（1）芯粒表面與外界的垂直互連通道，包括傳統的凸點、微凸點和新興的混合鍵合互連界面；（2）芯粒間水平互連導線，主要指基板或重布線層的導線陣列；（3）芯粒內部的垂直通孔結構，即硅通孔，主要實現多層芯粒堆疊中的互連。如圖 5.3所示，隨著系統性能對互連密度要求的不斷提高，不僅傳統二維平面內互連線節距不斷微縮，而且穿過芯粒內部的硅通孔垂直連接也應運而生。三種互連共同組成了先進封裝中的三維互連網絡。在快速發展的先進封裝技術中，上述三類互連結構都在快速微縮。后兩類互連，互連導線和硅通孔節距已經進入了 10 微米以下。在第一類互連中，傳統的凸點鍵合方式已逼近 10 微米的物理極限。混合鍵合可有效突破 10 微米極限，向亞微米級節距進行快速微縮。當前比利時 imec 研究所已實現 0.8 微米混合鍵合技術的成功研發，美國 Intel 公司已實現面向量產的 3 微米節距混合鍵合技術的驗證。混合鍵合技術是將兩片需要鍵合在一起的晶圓，各自完成制程最后一步的金屬連線層并實現熔合鍵合，此層上只有兩種材質：銅及介電質。與凸點鍵合相比，混合鍵合具有結構、材料上根本的革新，并帶來顯著的性能優勢：（1）采用內嵌式超平表面銅接口，避免了鍵合對準過程中接口倒塌變形、鍵合空洞及相應失效風險；（2）采用預填充式無機介電層，相比于傳統有機底填料，顯著提高了熱穩定性。因此，混合鍵合不僅可以支撐互連節距向亞微米節距持續微縮，且對于封裝系統整體的電性能和熱機械性能具有顯著提升作用 [73]。但是，實現混合鍵合對于工藝和材料提出了新的挑戰，需要傳統的晶圓制造企業和封裝企業緊密協同，研發新型專用工藝。挑戰包括：（1）從當前芯片后道工藝（BEoL）大馬士革工藝出發，制造適合混合鍵合的頂部金屬 - 介電層，保證高鍵合強度；（2）開發面向混合鍵合的高精度高潔凈度劃片技術，保證鍵合前后芯片邊緣無崩邊、隱裂；（3）控制晶圓整體翹曲和表面平整度，實現整片晶圓或芯片的無空洞完整鍵合。高密度凸點鍵合和集成工藝是在系統集成密度、系統的復雜程度以及元件的集成度提高需求下帶來的的先進封裝技術需求。其工藝相對簡單，集成密度高，能夠同時實現電學連接和物理支撐，是集成芯片先進封裝領域研究和發展的重點。為了實現高密度凸點鍵合和集成工藝，仍然需要大量研究工作，包括優化設計和工藝參數，提高晶圓對準精度，實現低溫退火以及降低成本等。隨著集成芯片的發展，芯粒集成度（種類和數量）不斷提升的需求將進一步推動先進封裝和集成工藝的發展，進一步縮小互連節距，提升互連密度和互連帶寬。

**5.3 **基于半導體精密制造的散熱工藝

高性能、高集成度已成為現代電子芯片的發展趨勢，超高功率芯粒的高密度異質異構集成將導致其熱耗和熱流密度急劇攀升，給芯粒集成芯片熱管理提出了重大挑戰。在高運行溫度下，芯片內各種輕微物理缺陷造成的故障更容易顯現出來，高溫會使芯片內延時增加，降低 CPU 的工作效率。同時，隨著芯片溫度升高，芯片漏電流增大，由于 IR Drop 導致工作電壓降低，容易出現可靠性降低甚至失效的問題。芯片熱管理技術路線主要可分為以下三個階段 [75]（如圖 5.4 所示）：第一階段主要采用逐層散熱的方法，芯片封裝外殼下方是基板，基板下方布置微通道熱沉冷板，各界面間涂覆熱界面材料，散熱能力可達 200 W/cm2。第二階段將組件殼體集成于流道側面，冷卻液直接進入組件殼體，傳熱路徑為芯片→熱沉→組件殼體，減少了傳熱環節，消除了組件與冷板之間的接觸熱阻和冷板熱阻，熱流密度可提升至 500 W/cm2。第三階段，近結點冷卻技術，它采用高效對流 - 蒸發傳熱特性的微通道直接集成到基底材料內部或非常靠近發熱元件以實現高效散熱，并集成微泵、微傳感器和微換熱器等微熱控元件，實現芯片一體化閉式廢熱排散的冷卻循環，如圖 5.5 所示。近結點冷卻通過引入微納工藝，大幅減小了散熱過程中的傳熱路徑和環節，散熱能力可達 1000 W/cm2以上 [76][77]。 圖 5.4 芯片熱管理技術分類 [75]

集成芯片的功率未來將達到數 kW 甚至十幾 kW，芯片熱流密度將超過數百 W/cm2，芯片熱點的熱流密度將突破 kW/cm2量級。近結點微通道散熱技術將是重要的技術發展方向，不僅可以實現高熱流密度芯片的高效散熱，突破芯片熱耗墻，同時還可以將熱管理系統微型化，集成到芯粒芯片中，大幅提升芯片集成化程度。在工藝實現上，目前微通道散熱技術主要有兩種方案，如圖 5.5 所示：圖 5.5（a）給出了轉接板集成微通道的近結點微通道散熱系統架構，圖 5.5（b）給出了晶圓級集成微通道的近結點微通道散熱系統架構。轉接板集成微通道的散熱架構集成封裝更為簡單，無需對 Die( 裸片 )進行調整，但是其散熱性能相對有限；而晶圓級集成微通道的近結點散熱系統架構，冷卻工質直接引入到 Die 的背面，散熱通道與熱源的距離從 mm 級縮小至 μm 級，散熱性能極大提升，但是其集成封裝較為復雜，需要在 Die 設計時就要考慮微流道結構設計。 圖 5.5 近結點微通道冷卻技術 [76][77]

與傳統的熱沉冷板技術相比，上述兩種技術架構不僅需要綜合考慮材料的導熱能力、熱膨脹特性、電學特性和材料的加工制造能力等因素，以實現流-固-熱-力-電的良好兼容，而且芯片上元件眾多，材料屬性差異顯著，往往還需在芯片級集成微閥、連接管道等部件，三維堆疊芯片內的流體與電學連接更加復雜，亟待突破近結點微通道設計優化與強化換熱方法、多層異質界面封裝集成方法、芯粒集成芯片熱 - 電 - 力 - 流一體化協同設計等關鍵技術。

6、白皮書觀點：集成芯片的機遇與挑戰****6.1從堆疊法到構造法的集成芯片，是符合我國國情和產業現狀的一條現實發展道路在摩爾定律尺寸微縮的經典路徑指導下，當前集成電路設計采用自下而上的堆疊法，核心是基礎器件與制造工藝。如圖 6.1，芯片設計是基于 EDA 工具，將器件集成到電路，再發展到完整芯片的過程。隨著經典摩爾定律的發展路徑，芯片規模和集成度不斷提升，工藝主導的行業局面越來越凸顯，國外持續向“尺寸微縮”注力，為延續光刻機、EDA 等關鍵瓶頸提供技術保障，以此來控制整個產業鏈。因此，國外集成芯片發展路徑，仍然是一條工藝為主、集成為輔的發展路徑。例如蘋果最新的M1 Ultra 芯片，利用 5nm 的先進制造技術，進行了兩個芯粒的集成，促成了高性能新產品的發布。

圖 6.1 集成芯片設計路線：從堆疊法到構造法

與自下而上的堆疊法不同，集成芯片采用自上而下的構造法這一可行的發展路線。面向集成度進一步提升的集成芯片設計，構造法從整體系統的角度出發，自上而下研究芯粒的分解與組合優化理論。為了對應芯粒構件這一新層次，如圖 6.2 所示。參考物理、化學、生物等學科，除了微觀、宏觀理論，也部署了介觀理論。介觀理論對集成芯片的構造法研究具有重要意義。芯片的介觀形態是區別于微觀的晶體管 / 基礎部件、宏觀的集成芯片 / 系統芯片的中間形態，介觀更多表現在芯粒、IP 層次。從功能描述來看，微觀的布爾邏輯、宏觀的復雜系統都已經有扎實的數學基礎和物理描述；從設計方法學角度來看，邏輯門綜合、高層次系統綜合已能對芯片的微觀和宏觀進行描述。而在芯片介觀形態和構造上，都缺乏相應的數學、物理基礎，在設計方法學、體系結構以及制造工藝等都存在科學與技術挑戰。自上而下的構造法能夠通過介觀芯粒解耦，實現應用 - 集成 - 設計 - 工藝協同，從系統和應用需求出發，依靠自上而下的方法學，可以發展出費效比低的系統。

圖 6.2 集成芯片的介觀理論

采用構造法設計集成芯片是符合我國國情和當前產業現狀的一條現實發展道路。從中短期來看，中國集成電路產業無法在短時間內破解 EUV 光刻機瓶頸，實現 7nm 以下自主制造工藝難度很大。我國的產業優勢在于龐大的市場規模，集成芯片技術可以基本滿足我國的中短期需求，并利用大規模的市場需求來刺激技術進步，同時帶動其它路徑發展。市場規模龐大帶來的另外一個特點是應用需求的種類多、碎片化，傳統的芯片設計制造成本高，無法滿足種類繁多的應用需求。而集成芯片可以利用其模塊化的芯粒復用技術，大幅降低成本，從而滿足更多行業的芯片需求。同時，從整個集成電路的產業鏈來看，我國在封裝測試環節占據一定的比例，具有一定的產業優勢。對我國而言，依托龐大的市場需求和領先的先進封裝產業，以集成為主的構造法方案可基于國內現有產業鏈實現高性能芯片，技術上可行且能解決當下的市場需求。自上而下的構造法是一條由系統和應用主導產業發展的集成芯片發展新路徑，符合我國國情和當前產業特點。6.2 集成芯片的三大科學問題與十大技術難題集成芯片的發展仍處于初級階段，目前國內外的商業化集成芯片產品普遍面臨集成度低的問題，如芯粒數量一般少于 10 個、芯粒種類少于 5 種，遠遠未能發揮該設計應有的性能優勢。我們認為：集成芯片的集成度（種類和規模）的提升，是推動集成芯片技術體系的主要驅動力量。集成度的大幅提升，將引發從芯片設計方法學、體系結構、仿真工具到底層工藝制備等一系列的科學問題。**科學問題一：**芯粒的數學描述和組合優化理論。面向分解中的數學問題，目的是解決如何將復雜的功能需求，分解并映射到大規模的芯粒構件上。在少量芯粒集成時，映射關系較為簡潔，而將復雜功能分解到大量芯粒時，則需要借助數學運算來完成和優化。傳統集成電路針對微觀晶體管的數學描述并不適用于芯粒尺度，因此亟需建立新的數學理論。傳統集成電路設計依靠的布爾代數、符號邏輯等方法，不適用于介觀尺度的芯粒功能分解。這一理論不是簡單的 Top-Down 的宏觀系統拆分方法的遷移，需要探究應用場景下芯粒的抽象表達，為大規模集成芯片的分解提供理論基礎。**科學問題二：**大規模芯粒并行架構和設計自動化。面向芯粒組合并行挑戰的信息科學問題，解決隨著芯粒的數量和種類大幅提升，怎樣應對芯片設計復雜度的爆炸式增長問題。需要設計超越多核架構的高并行效率新架構，充分釋放芯粒組合并行的算力潛能，破解阿梅達爾定律和計算 - 通信屋頂曲線模型等帶來的擴展性和并行極限難題。另一方面，少量芯粒集成時由于涉及的芯粒種類少、復用率低、空間維度小，現有 EDA 工具主要用于以晶體管為單元的二維電路設計，無法輔助以芯粒為單元的三維布局開發。因此需要突破芯粒層面的設計語言和綜合問題，探索新布局布線方法，形成集成芯片 EDA 新工具，大幅降低集成芯片設計周期。**科學問題三：**芯粒尺度的熱力電多場耦合機制與界面理論。面向集成挑戰的物理科學問題，目的是解決不同功能和種類的芯粒在形成界面時，如何優化熱、電傳導，避免應力破壞等問題。大規模芯粒集成將擴展到三維空間，多層堆疊結構帶來了復雜界面的物理量傳導耦合問題。集成芯片需要準確預測系統在多物理場中運行狀態，特別是電磁場、熱和應力翹曲，并在跨尺度下形成較為完整的研究體系。然而，現有的宏觀結構力學、工程熱學與量子器件的微觀表面力學等理論缺乏深層次耦合交互。以熱仿真為例，微觀層面上在器件、量子尺度的熱仿真理論采用波爾茨曼輸運理論等，宏觀層面上在大封裝尺度的熱理論采用熱傳導、擴散方程等，在芯粒尺度的熱界面理論不完善；在集成芯片須明晰多芯粒系統中的電磁、熱和應力的相互作用，探索跨尺度的多物理場交互的仿真方法與工具。在以上集成芯片的科學問題基礎上，集成芯片前沿技術科學基礎專家組進一步提出十大技術難題（2023 版），見下圖，希望這些問題能為集成芯片的發展起到牽引作用。

圖 6.3 集成芯片十大技術難題

2023年7月26日，為促進知識圖譜系統間的互聯互通，推進知識要素的規范、有序和可靠流動，《知識圖譜互聯互通白皮書》（2023年版）于第三屆知識圖譜產業發展論壇暨知識圖譜與大模型融合研討會正式發布。

知識圖譜作為機器認知智能實現的基礎之一，是人工智能的重要組成部分。《知識圖譜互聯互通白皮書》（2023年版）由中國電子技術標準化研究院依托知識圖譜產業推進方陣、全國信標委人工智能分委會知識圖譜工作組聯合東軟集團股份有限公司、深圳市矽赫科技有限公司、螞蟻科技集團股份有限公司、華為云計算技術有限公司、中國醫學科學院生物醫學工程研究所、網智天元科技集團股份有限公司、鄭州中業科技股份有限公司等51家企事業單位、高校和研究院所共同編制，見附件。

白皮書從技術、產業、政策等層面的核心需求出發，詳細分析了知識圖譜互聯互通的內涵與外延、任務與約束、典型應用場景和實踐案例，并明確了開展和實施過程中面臨的難點與挑戰。此后，進一步提出了知識圖譜互聯互通的統一架構、面向知識圖譜互聯互通的知識表示框架、本體模型注冊流程、知識融合與計算流程，并從技術發展、政策支持、標準化需求、產業推廣措施等方面給出了展望與建議。

目前，中國電子技術標準化研究院已聯合多家單位共同建立知識圖譜產業推進方陣、全國信標委人工智能分委會知識圖譜工作組，牽頭研制國家標準GB/T 42131-2022《人工智能 知識圖譜技術框架》、IEEE Std 2807:2022《Framework of Knowledge Graphs》等IEEE P2807知識圖譜系列標準及團體標準共10余項，并由我院專家擔任ISO/IEC DIS 5392《信息技術 人工智能 知識工程參考架構》國際標準項目的編輯。

技術展望

1、大規模預訓練模型與知識圖譜互聯互通的關系

大規模預訓練模型與知識圖譜為機器智能獲取知識，推動知識工程發展提供解決方案。預訓練模型在自然語言處理領域取得顯著成果，具有強大的語義理解和生成能力，通過海量文本數據學習，捕獲自然語言中的語法、句法和語義信息。知識圖譜以結構化方式描述客觀世界的概念、實體及其關系，實現人與機器對知識共同可讀，進一步展示知識邏輯關系，并在眾多領域取得成功實踐。兩者各有優勢和劣勢。知識圖譜將大規模知識結構化描述，實現人和機器對知識的可見、可讀和可理解，保障了知識的管理、維護和溯源能力，使領域知識圖譜知識質量高、內容可信、邏輯體系完整。但也面臨構建流程長、非結構化數據知識獲取難度大、知識建模對專家經驗依賴度高、知識應用模式相對單一等問題。大規模預訓練模型通過大型神經網絡模型獲取與參數化存儲文本中知識內容，具備高質量對話、內容生成、跨任務泛化、邏輯推理能力。但知識主要為機器可見，人不可見；機器可讀、人不可讀，難以操作或解釋，導致企業或結構對知識難以便捷、高效地管理、維護和溯源。此外，預訓練模型在復雜推理、生成結果可靠性方面存在局限性，如產生與事實不符的回答。

2. 知識圖譜與大規模預訓練模型的相互支撐

大規模預訓練模型可應用于知識獲取、建模、融合、計算和問答等環節，縮短構建周期，擴大知識圖譜規模，提升構建效能。在知識獲取方面，預訓練模型能抽取非結構化數據中的實體、關系、屬性及事件。在知識建模方面，模型可降低專家投入強度，提高工作效率。在知識計算方面，預訓練模型基于上下文建立實體關聯，完成知識補全。在知識應用方面，預訓練模型拓展了智能問答、檢索、推薦、輔助決策和知識管理等應用類型。知識圖譜可約束預訓練模型生成結果的邏輯關系和知識依據，提高時效性和準確性。明確數據來源可為用戶提供完整反饋。領域知識圖譜為模型提供結構化、高質量的領域知識來源，幫助捕捉和理解領域內語義關系，提高自然語言處理任務表現。同時，為大規模預訓練模型的微調提供多樣化數據輸入，提升特定任務模型性能。綜合而言，大規模預訓練模型與知識圖譜在多個環節相互支撐，提高知識構建與應用效能。預訓練模型在知識獲取、建模、計算和應用方面發揮作用，縮短構建周期，拓展知識圖譜規模。知識圖譜可提高預訓練模型生成結果的可靠性、時效性和知識溯源能力，同時為領域知識學習和應用提供結構化、高質量的領域知識來源，幫助提高模型性能。

3. 知識圖譜與大規模預訓練模型的融合應用

知識圖譜與大規模預訓練模型具有高互補性。融合兩者可實現知識的可見、可讀、可操作，強化知識來源的兼容泛化能力，并實現廣泛的多領域知識應用。通過保護知識圖譜中的安全性和隱私，限制預訓練模型的學習范圍，有助于滿足企業對私有化部署、領域知識積累、知識產權保護及知識內容管理與更新的需求，構建可控、可信、可管理的知識工程系統。

《數字孿生工業軟件白皮書（2023）》以詳實的數據，分析了數字孿生及數字孿生工業軟件的國內外發展現狀；從不同視角，厘清需求，給出了數字孿生工業軟件的參考架構；并深入行業，介紹目前中國數字孿生工業軟件平臺和應用案例；最后從規范化、智能化、平臺化、生態化四個方面，展望了數字孿生工業軟件未來的發展方向。

數字孿生從概念萌芽發展至今，在近20年的發展過程中，已經逐步形成了較完備的理論技術體系，并在多個行業和細分領域開展了應用，助力了行業的數字化轉型發展，體現了強大的理念技術優勢和生命力。隨著數字化進程的不斷推進，各行各業對數字孿生的應用需求越來越迫切。然而，由于缺乏統一的軟件平臺，導致研發人員難協作、功能開發難復用、優質資源難聚集。本書在國家重點研發計劃（項目編號：2020YFB1708400）的支持下，嘗試回答以下幾個問題：

? 數字孿生和數字孿生工業軟件研究進展如何？

? 數字孿生工業軟件平臺應包括哪些通用功能？

? 中國企業的數字孿生工業軟件具備哪些能力？

針對以上問題，本書編寫組從以下幾方面進行了探討，并嘗試給出回答。

ü 實事求是，大數據精準畫像數字孿生工業軟件國內外現狀

ü 拋磚引玉，嘗試給出數字孿生工業軟件參考架構中國理解

ü 自立自強，展示中國數字孿生工業軟件能力及其行業應用

ü 引領未來，擘畫數字孿生工業軟件發展藍圖打造創新生態

本書通過精準調研，以詳實的數據，分析了數字孿生及數字孿生工業軟件的國內外發展現狀；從不同視角，厘清需求，給出了數字孿生工業軟件的參考架構；并深入行業，介紹了目前中國數字孿生工業軟件平臺和應用案例；最后從規范化、智能化、平臺化、生態化四個方面，展望了數字孿生工業軟件未來的發展方向。

stateof.ai發布了最新的“人工智能報告”，非常值得關注！

《2022年人工智能狀況報告》由業界和研究領域的領先人工智能從業者撰寫。它考慮以下關鍵方面，包括一個新的安全部分: 研究:技術突破及其能力。 行業:人工智能的商業應用領域及其商業影響。 政治: 人工智能的監管、其經濟影響和人工智能的地緣政治演變。 安全: 識別和減輕未來高能力AI系統可能給我們帶來的災難性風險。 預測: 我們認為會發生的事情，并進行績效評估以保持我們的誠實。 //www.stateof.ai/ 《2022年報告》的主要主題包括:

新的獨立研究實驗室正在迅速開放成果，以前主要由大型實驗室的封閉源輸出。盡管人們普遍認為，人工智能研究將越來越多地集中在少數幾家大型企業中，但計算成本和獲取途徑的降低，已導致規模小得多、以前不為人知的實驗室產生了最先進的研究。與此同時，AI硬件仍與NVIDIA緊密結合。

主要的人工智能研究實體對安全的認識正在提高，據估計，目前有300名安全研究人員在大型人工智能實驗室工作，而在去年的報告中，這一數字還不到100人。當人工智能安全成為主流學科時，主要人工智能安全學者的認可度提高是一個有希望的跡象。

中美人工智能研究的差距繼續擴大，自2010年以來，中國機構發表的論文數量是美國機構的4.5倍，遠遠超過美國、印度、英國和德國的總和。此外，中國在涉及安全和地緣政治的領域處于顯著領先地位，如監視、自治、場景理解和目標探測。

人工智能驅動的科學研究繼續帶來突破，但數據泄露等重大方法論錯誤需要進一步拷問。盡管人工智能在科學上不斷取得突破，但研究人員警告稱，人工智能的方法錯誤可能會泄露給這些學科，導致基于人工智能的科學在一定程度上因數據泄露而引發的再現性危機日益嚴重。

來源：華為

來源 | 華為（轉載請注明來源）

中國人工智能產業發展聯盟、華為云和中國信息通信研究院聯合編寫的《知識計算白皮書》，多維度、多角度、多層次地剖析了知識在企業從數字化到智能化的過程中發揮的重要作用，綜合闡述并客觀分析了知識計算從知識層、模型層、算子層到行業應用的框架體系，通過能源、工業、醫療、政務、金融等行業的知識計算應用案例闡釋知識計算為產業、行業、企業帶來的價值，描繪了未來知識計算在技術、產業、標準、生態等方面的發展愿景。

知識計算是一種新的計算模式，利用AI技術實現機器將知識轉化成可計算的模型。

具體來說，知識計算將行業中各種形態的知識，以數學模型的方式，協同行業數據進行計算。將該過程中所涉及的方法和能力納入知識計算框架當中，為行業實現智能化轉型升級提供有力支撐。

隨著AI技術的高速發展，AI在行業中的應用逐步進入快車道。然而，AI解決方案落地成本高的問題阻礙了AI在各行業中的廣泛滲透。過往經驗表明，行業知識的有效利用能夠降低企業使用AI解決業務問題的成本。然而，大多數行業的核心知識分布相對雜亂，比如以文字、圖像等方式顯性地存在企業文檔、手冊中，或者以經驗、學識等方式隱性地存在于行業專家、資深員工的大腦中。知識呈現的方式不同，以及零散的分布，導致企業知識難以傳承、利用。

知識計算聚焦于對行業知識進行有效、充分的利用，將行業知識與AI技術有機結合，融會貫通雜亂的知識并使其參與計算，喚醒行業知識的生命力，發揮行業知識的力量。知識計算將行業長期積累的知識貫穿至解決行業問題的整個過程中，克服AI落地過程中所面臨的諸多問題，提升企業運行效率，比如在業務上，知識計算的應用一方面可以提升企業員工效率，有效釋放專家的精力，另一方面也能夠幫助企業降本增效，為企業高效生產、靈活組織、便捷獲取提供支持與保障；在管理上，知識計算能夠提供更加客觀、準確、科學的決策依據，實現超前預測，降低決策風險，提升企業管理水平。

知識參與計算，將讓知識在建模、求解和應用各階段都發揮重要作用。首先，在AI解決行業問題的過程中，基于專家經驗、行業研究成果構建的知識體系將指導業務場景數據的形成，以及AI模型的構建。其次，在求解過程，行業知識的引入將幫助AI模型更高效地求得更優解。最后在應用階段，行業知識一方面能夠提供決策依據，提升AI模型的可遷移性以及可解釋性，另一方面也可以識別模型運行過程中所產生的有效數據，迭代優化建模和求解。

知識計算通過結合行業知識與AI技術，實現數據與知識雙輪驅動，幫助AI進入企業核心生產系統，為行業智能化轉型升級帶來新的驅動力，也為行業創新帶來無限可能。

具體內容如下

2022年4月29日，由中國電子技術標準化研究院、全國信標委工業軟件/APP標準工作組主編的**《工業軟件標準化路線圖(2022)》正式發布**（以下簡稱“路線圖”），該路線圖對我國工業軟件產業現狀進行了深度剖析，結合現實需求構建出工業軟件標準體系，并從多角度對工業軟件標準化工作提出相關建議。

導 讀

近年來，隨著社會各界對工業軟件產業愈加重視，上海、福建、重慶等10余省份相繼出臺了扶持性政策，有效激發我國工業軟件產品的研發投入及應用推廣，“政產學研用”多方協同的產業生態逐步完善。2021年11月，工業和信息化部印發《“十四五”軟件和信息技術服務業發展規劃》，提出“重點突破工業軟件”“完善軟件產業標準體系”等重點工作任務。工業軟件標準化既是凝聚工業軟件產業共識、促進經驗固化的有效手段，又是引領工業軟件技術創新、推進規模化應用的重要抓手，對于加強工業軟件產業健康發展、提升國際影響力具有重要意義。為更好推動未來工業軟件標準工作有序開展，中國電子技術標準化研究院、全國信標委工業軟件/APP標準工作組特編制本路線圖。

當前，隨著我國制造業數字化轉型步伐日益加快，社會各界對工業軟件的關注度持續提升，工業軟件逐步成為制造業高質量發展的關鍵支撐。近年來，隨著社會各界對我國工業軟件產業愈加重視，上海、福建、重慶等10余省份相繼出臺了扶持性政策，有效激發我國工業軟件產品的研發投入及應用推廣，“政產學研用”多方協同的產業生態逐步完善。2021年11月，工業和信息化部印發《“十四五”軟件和信息技術服務業發展規劃》，提出“重點突破工業軟件”“完善軟件產業標準體系”等重點工作任務。工業軟件標準化既是凝聚工業軟件產業共識、促進經驗固化的有效手段，又是引領工業軟件技術創新、推進規模化應用的重要抓手，對于加強工業軟件產業健康發展、提升國際影響力具有重要意義。為更好推動未來工業軟件標準工作有序開展，全國信息技術標準化委員會工業軟件/APP標準工作組集眾多成員單位之力，聯合業界主流工業軟件廠商、典型行業用戶、科研院所一同努力，通過梳理我國工業軟件產業的現狀、分析工業軟件化標準化現存問題、構建工業軟件標準體系，為我國工業軟件標準化工作提出了相關建議，最終形成本版路線圖。全書內容如下：第1章介紹工業軟件的基本情況，回答工業軟件到底是什么？第2章介紹工業軟件產業的現狀，回答工業軟件為什么重要？第3章提出工業軟件標準體系框架，回答工業軟件標準有哪些？第4章給出工業軟件標準使用建議，回答工業軟件標準如何用？第5章對工業軟件產業和標準發展進行總結和展望，回答工業軟件下一步如何發展？附錄總結了一批工業軟件標準實踐案例，回答工業軟件標準有何價值？下一步，我們將立足工業軟件新發展階段、貫徹國家新發展理念、構建標準化新發展格局，持續進行工業軟件理論和技術研究，持續完善標準化頂層規劃，持續開展應用探索，歡迎更多產學研用單位積極加入我們，共同推動我國工業軟件高質量發展。

來源：中國信息通信研究院

　　歷經多年發展，大數據從一個新興的技術產業，正在成為融入經濟社會發展各領域的要素、資源、動力、觀念。

　　近日，中國信息通信研究院正式發布《大數據白皮書（2021年）》。本白皮書以數據要素的價值釋放作為可信邏輯，重點探索大數據政策、法律、技術、管理、流通、安全等方面的內容，并對“十四五”期間我國大數據的發展進行展望。

　　2021年以來，全球各國大數據戰略持續推進，聚焦數據價值釋放，而國內圍繞數據要素的各個方面正在加速布局和創新發展。

　　政策方面，我國大數據戰略進一步深化，激活數據要素潛能、加快數據要素市場化建設成為核心議題。

　　“十四五”規劃全面布局大數據發展，為今后五年大數據的發展作出了總體部署，為各部門各地方進行大數據專項規劃提供了重要依據。“十四五”規劃對于大數據發展的布局，可以概括為突出數據在數字經濟中的關鍵作用、加強數據要素市場規則建設、重視大數據相關基礎設施建設。其中包括將大數據作為數字經濟的重要“原料”，加強供給能力；針對數據要素市場目前面臨的問題，提出加強規則；完善數據資源匯聚與流動的關鍵支撐底座，建設新興基礎設施。

　　法律方面，從基本法律、行業行政法規到地方立法，我國數據法律體系架構初步搭建完成。

　　法律制度是數據要素市場化建設的重要保障。2021年我國數據立法取得突飛猛進的進展，備受關注的《數據安全法》和《個人信息保護法》先后出臺，與《網絡安全法》共同形成了數據合規領域的“三駕馬車”，標志著數據合規的法律構架已初步搭建完成。在此基礎上，重點行業、新興技術的法律和司法解釋在今年密集出臺，地方性立法成果豐碩，為國家安全提供了有力的支撐，為產業、技術的發展提供了清晰的合規指引，也為人民提供了更全面的權益保障。

　　技術方面，大數據技術體系以提升效率、賦能業務、加強安全、促進流通為目標加速向各領域擴散，已形成支撐數據要素發展的整套工具體系。

　　2020年開始，隨著各行業數字化轉型的推進、數據安全事件的頻發，大數據技術的發展重點也從單一注重效率提升，演變為“效率提升、賦能業務、加強安全、促進流通”四者并重。其中。效率提升：利用云原生思想進行能力升級；賦能業務：利用開發平臺釋放業務潛能；加強安全：利用“零信任”不足內生安全；促進流通：利用隱私計算保障數據流通。

　　管理方面，數據資產管理實踐加速落地，并正在從提升數據資產質量向數據資產價值運營加速升級。

　　隨著理論研究和行業實踐的不但深入發展，數據資產管理的目標正在由數據質量的提升逐步轉向數據價值的釋放，數據資產確權、估值等“老大難”問題也出現了落地方案，數據資產管理迎來新的發展階段。

　　流通方面，數據流通的基礎制度與市場規則仍在起步探索階段，但各界力量正在從新模式、新技術、新規則等多角度加速探索變革思路。

　　數據流通是指以數據作為流通對象，按照一定規則從數據提供方法傳遞到數據需求方的過程，即數據資源先后被不同主體獲取、掌握或利用的過程。“數據要素市場市場化配置”提出后，各地繼續將設立數據交易機構作為促進數據要素流通的主要抓手，再次掀起建設熱潮。

　　安全方面，隨著監管力度和企業意識的強化，數據安全治理初見成效，數據安全的體系化建設逐步提升。

　　面對日益嚴峻的數據安全形勢，國家、行業、地方相繼出臺多項數據安全法律法規，并接連開展相應的審查整治行動，國內數據安全進入強監管新階段。當前企業數據安全治理組織架構以多樣化形式呈現，基本確立了企業內部的數據安全管理責任體系。數據分類分級工作穩步推進，為精細化數據安全防控打下堅實基礎。數據安全風險評估逐漸深入各業務線，提升了潛在風險的防范化解能力。

　　利用好數據要素是驅動數字經濟創新發展的重要抓手。“十四五”期間我國將立足新發展階段、貫徹新發展理念，進一步提升數字化發展水平，為數字經濟發展提供持久的新動力，進而為構建現代化經濟體系和新發展格局提供強大支撐。一是釋放數據價值將成為全球競爭戰略的重要組成部分；二是進一步發揮大數據技術在數據價值挖掘方面的效用；三是數據治理制度體系與技術工具雙軌并進；四是新數據流通業態與政策制度協同創新；五是數據合規法律體系將進一步完善成熟。

11月3日，由全國信標委大數據標準工作組、中國電子技術標準化研究院聯合相關單位共同編寫的《企業數字化轉型白皮書》（2021版）正式對外發布。美林數據作為國內知名的數據治理和數據分析服務提供商，擁有多年助力企業數字化轉型經驗，受邀擔任參與編制單位，為企業數字化轉型發展提供借鑒。

數字化轉型是企業發展的必經之路 數字化轉型是在業務數據化后利用人工智能、大數據、云計算、區塊鏈、5G等新一代信息技術，通過數據整合，通過對組織、業務、市場、產品開發、供應鏈、制造等經濟要素進行全方位變革，實現提升效率、控制風險，提升產品和服務的競爭力，形成物理世界與數字世界并存的局面。 2021年，全球經濟正在呈現出“反彈”“分化”“不確定性”的多種特征。在這個日益變化的時代，企業如何克服復雜、多變的發展環境？數字化轉型無疑是企業發展的必經之路。 白皮書通過對國內外企業數字化轉型理論與實踐的研究與分析，總結了企業數字化轉型的概念與特征，從國有企業、通信行業、金融行業、制造行業、電力行業、新零售行業、高速公路、政府等八大領域的數字化轉型框架，匯總提煉了企業數字化轉型的發展思路與實踐路徑，并提出了數字化轉型的能力評估模型。

白皮書主要包括了6個部分

（1）概述，說明了數字化轉型的定義、內涵、現狀等；

（2）企業數字化轉型理論探索，從不同行業說明了各個行業的數字化轉型能力框架；

（3）企業數字化轉型發展思路，從目標、基本原則、任務和框架方面進行了數字化轉型說明；

（4）企業數字化轉型實施路徑，從戰略方法、驅動要素、能力保障、方法方面說明了實施路徑；

（5）企業數字化轉型能力評估，說明了能力評估模型、等級、方法等。

美林數據多年來一直深耕行業應用，并積極參與大數據領域的標準化建設工作，目前已經完成參編國家、行業、地方標準20余項，并連續四年參編《工業大數據白皮書》《大數據標準化白皮書》。 此次，美林數據參編《企業數字化轉型白皮書》，就是在多年行業應用和標準化建立經驗的基礎上，進一步提供企業數字化轉型的理論指導、理念指引、頂層規劃到落地踐行等有價值的指引。 未來，美林數據將繼續發揮在工業大數據領域的專業優勢，為更多實體經濟提供標準化、專業化的大數據技術解決方案，推動大數據與實體經濟的深度融合，助力實體經濟的數字化轉型！ 注：白皮書發布單位為全國信標委大數據標準工作組、中國電子技術標準化研究院