五家中國公司入選EETimes Silicon 60

在2018年最新出爐的‘Silicon 60’榜單中，有15家公司都鎖定了機器學習領域，無論是作為無晶圓廠芯片公司或是IP授權業者，都比2017年版中僅佔6家更大幅增加。本次有5家中國公司上榜，與去年數量持平…

由《EE Times》每年評選全球值得關注的60家新創公司排行榜——‘Silicon 60’，今年邁向了第19屆，並展現“機器學習”(machine learning)正以硬件支持的運算形式強勢崛起。這一發展氛圍開始在全球引發熱潮，加上技術市場展現相同的動態與快節奏的變化，與1970年代首批微處理器面世的情景如出一轍。

當然，‘Silicon 60’涉及的範圍比機器學習更廣泛。今年評選出的新創公司廣泛地致力於硅晶和化合物半導體制造、導電材料和超材料、模擬和數字IC以及SoC、內存、FPGA架構、功率與照明用氮化鎵(GaN)、能量採集、IC的次臨界電壓操作、信號處理技術、物聯網(IoT)和車用5G通訊、激光雷達(LiDAR)、無線電力傳輸、環境傳感器、微機電系統(MEMS)設計與製造、基於雲端的EDA、有機LED (OLED)和微型LED顯示器、神經網絡等領域，以及用於機器學習、視覺和認知處理等其他架構。

隨著‘Silicon 60’的每個新版本推出，榜上有名的60家新創公司中約有一半都延續自上一版榜單。例如今年新上榜以及去年版本的新創公司剛好各佔一半，有30家是第19屆‘Silicon 60’新選進的公司。相形之下，2017年有29家公司新入榜，2016年時25家，而2015年則有30家。最新版的榜單還使得自2004年4月第1版‘Silicon 60’出爐以來的潛力公司家數累積達到了455家。

隨著30家公司新加入第19屆，當然就會有原本的30家公司“落榜”。其中包括一些公司被收購，有的則是發展為成熟公司。有些成立較久的公司雖然不再被列入‘Silicon 60’，但也尚未進行首次公開募股(IPO)或出售。

值得注意的是，在評選候選公司時，我們採取了狹義的“技術”定義。電子產業經常用這個術語來表示任何以電子方式實現的產品或服務——通常是關於如何將一些簡單的軟件或互聯網服務應用於新的應用領域。

然而，針對‘Silicon 60’，我們專注於那些可能對電子工程師和技術主管的專業生活造成影響的公司，這意味著我們著眼於一些涉及硬件陣營的公司。當然，硬件公司必須逐漸發展成為整合硬件和軟件的“平臺”供應商。但是，除了EDA和硬IP和軟IP供應商外，純軟件或服務公司不太可能符合評選資格。

除了技術以外，‘Silicon 60’的評選標準還包括一家公司鎖定的市場、其財務狀況和投資概況、成熟度以及執行領導力。

草創之初…

電子產業在1970年代起飛，當時雄心勃勃的新一代公司準備結合硬件和軟件來創造驚人成就，挑戰傳統限制。十年來，AMD、英特爾(Intel)、瀚笙科技(MOS Technology)、豐藝電子(Zilog)以及其他新進業者崛起，挑戰飛兆半導體(Fairchild)、摩托羅拉(Motorola)、美國國家半導體(National Semiconductor)以及德州儀器(Texas Instruments)等業界老牌大廠。到了1976年，市場上已經出現多達50種不同微處理器組件了。

時至今日，人工智能(AI)、深度學習、機器學習和神經網絡等技術改變了一切，包括其所服務的應用與市場。半導體產業幾經分合，使得1970～1080年代推出的眾多微處理器最終精簡成兩大陣營：英特爾的x86和Arm生態系統。現在，隨著業界公司積極為新興應用尋找多元途徑，機器學習和神經處理器的應用前景廣闊。

在2018年的新版‘Silicon 60’中，有15家公司都鎖定了機器學習領域，無論是作為無晶圓廠芯片公司或是IP授權業者，比2017年版中僅佔6家更大幅增加了。專注於近臨界電壓操作或開放硬件設計的公司，也同時著眼於支持機器學習。即使是傳感器公司也看到了機器學習在邊緣的好處，包括節省帶寬以及減少延遲等優勢。

這一部份解釋了為什麼創投(VC)資金再次流向硬件。根據CB Insights的資料，2017年全球半導體新創公司的營收估計約為16億美元，高於2016年的13億美元以及2015年的8.2億美元。2018年的整體營收數字可能更龐大，因為市場對於機器學習的興趣絲毫沒有減弱的跡象。

機器學習市場可能取得成功的方式有二：一是在數字領域中，因為它更兼容於傳統的軟件編程運算。它具有靈活性和兼容性的優點，但缺點在於功率效率較低。然而，正如通用CPU多年來所顯示的，對於編程人員來說，靈活性和抽象性通常更勝於功耗考慮(通常發生在系統級)。

第二種途徑是在模擬領域，模擬電路更能密切仿真生物系統，這意味著它們通常提供更優越的能量效率，特別是更具針對性的應用。缺點是其應用的特殊性可能使其產量低於臨界質量。儘管如此，仍然需要有模擬途徑才能實現某些應用所需的能效。至於如何設計模擬深度學習才能連接電子產品主流，目前還有待觀察，但這阻擋不了學術界和新創公司持續追求其目標。

市場

機器學習雖然有趣，但它本身並不能賺錢。為了增加利潤，還必須在通訊、製造、運輸、醫療保健或航天等領域啟動或改善各種相關應用。

物聯網是2016年版‘Silicon 60’的主題，機器學習和開放來源硬件開始出現在2017年版。到了2018年，機器學習仍然是關注焦點，而且市場上出現了更多公司競相推出傳感器、致動器以及射頻(RF)產品，這些都需要整合到複雜的軟–硬件平臺以創造財富。

隨著智能手機和個人電子產品市場發展日益成熟，說服智能手機用戶每兩年購買新手機變得越來越困難。採用率持續下降，零件供應商的利潤率也隨減少。但是，在邊緣執行的機器學習應用是否能改變這一切？

相形之下，越來越多公司對於汽車、通訊和工業電子等成長市場帶來的機會寄予厚望。自動駕駛車、5G蜂巢式通訊、智能家庭和智能城市，以及工業4.0都是發展目標。由於看好這些領域的商用未來，不斷地刺激業界發生多起成功和失敗的併購。高通(Qualcomm)與恩智浦半導體(NXP Semiconductors)的併購破局就是一起失敗的最佳案例。

製造

很顯然地，“摩爾定律”(Moore’s Law)在2018年逐漸步入尾聲。雖然有些公司可能持續走向3nm工藝，但其成本將會非常高，而且轉型時間也會拖得很長。只有那些針對最大規模大眾市場的業者才有能力以最尖端技術開發先進IC發展。

改變邏輯芯片的實體佈局，利用3D NAND閃存的堆棧技術，可望實現更佳功能密度。但是，對於數字邏輯工藝而言，多增加一層z維度可能比使用flash工藝時更困難。

儘管有些堆棧技術已經存在十多年了，但為了支持堆棧邏輯而打造基礎設施仍難以符合成本。保守的EDA產業通常要到出現許多自動化活動後，才會開始採用某一種技術，因此目前還未能真正支持3D設計。

隨著摩爾定律微縮逐漸放緩，大多數的數字IC設計將以90納米到10納米的先進技術執行。這將會增加在設計中創造價值的需求。在設計中創造價值，正是模擬、MEMS、傳感器和RF電路工程師長久以來一直在做的事情。他們可能會看到對於其服務的認可和使用增加，從而鼓勵在這些領域發展出更多的新創公司。

地理區域

VC從硬件投資取得的報酬，鞏固了兩個地區成為新創公司的熱門地點——美國加州，以及中國。在這兩個地方，大量的可用資本更進一步刺激VC加碼現有的投資。

加州是硅谷的所在地，在技術持續蓬勃發展的背景下，正經歷著硬件新創公司復甦之勢。而中國的活力則得益於政府數十億美元的資助，以及要趕上西方與減少半導體貿易逆差的民族使命感。

以色列也和加州一樣，開始迴歸成為硬件新創公司的據點，當然，其他地區也有類似的新創公司活動。但是，加州和中國不僅具有關鍵地位，同時在一些市場的發展也超越了其他地區，特別是機器學習等市場。他們傾向於挹注大量投資，同時也瞭解到新興技術在先發地位的重要優勢：能夠創造既定標準並推動正式標準。

今年的‘Silicon 60’總共列出32家美國公司，比去年增加了1家。僅加州就已經是這60家新創公司中29家公司的總部所在，比起2017年的25家、2016年以及2014年的15家更多。此外，今年的版本中還有3家加拿大公司，使得北美地區新創公司總數達到35家，較2017年的32家更多3家。

在今年60家新創公司中有6家來自以色列，使得以色列在今年的國家排名中躍居第二，同時也比2017年增加了4家。中國維持與2017年同樣的5家公司。日本今年則有2家公司，印度減少到1家，總計亞洲地區在‘Silicon 60’的新創公司家數穩定維持在8家。

歐洲雖然不乏新創公司，但並沒有很多公司進行大型市場資本化活動、IPO或出售。許多歐洲新創公司在其積極利用的技術方面看起來很有前景，但客戶需求更勝技術推動，這是歐洲一直較慢學習到的教訓。歐洲在2018年版‘Silicon 60’中共佔11家，較2017年的14家減少，其中有3家來自法國，芬蘭和英國各有2家，加上奧地利、比利時、德國和瑞士各有1家。

隨著越來越多的新創公司迅速走向全球或甚至成為跨國公司，地理分析變得越來越不具意義。在某些情況下，加州只是一些公司名義上的總部，在其他地方佈署的工程師和員工人數還更多。

例如‘Silicon 60’中的BrainChip Inc.和Weebit Nano Ltd.，這兩家公司總部分別設於加州和以色列，但卻在澳州證券交易所(Australian Securities Exchange)上市。新上榜的AlphaICs Corp.總部位於加州(Milpitas, CA)，但在印度班加羅爾設有辦事處。Kneron Inc.總部位於加州聖地亞哥，但在中國深圳、珠海以及臺北都設有據點。NovuMind Inc.和NuVolta Technologies Inc.總部位於硅谷，但分別在北京和上海設有分支辦公室。

以加州-中國為中心的另一個例子是柔宇科技（Royole Corp.，），該公司已籌集了11億美元，計劃用於大規模製造軟性顯示器和傳感器組件。該公司成立於2012年，在硅谷、深圳和香港都設有辦事處。Royole總部位於加州(Fremont, CA)，但其股權投資主要來自中國，其龐大的製造基地則位於深圳。

雖然我們只能從各家公司提供的總部所在地來看，但加州顯然仍然是為工程資源和新創公司的分佈基礎設施提供全球資本之處。

隨著今年更多家公司湧入，新創公司的平均成立年數從上一版本的4年減少至大約3.5年。成立於2015年或之後的新創公司有33家，另外27家則成立於2014年或更早之前。

早在1970年代，微處理器推動了軟件產業的顯著成長，並改變了整合世界，而1968年成立的英特爾以及1969年成立的AMD等公司也確立了主導地位。誰將成為機器學習時代的英特爾、AMD和Arm？從最新版‘Silicon 60’或許可看出端倪。

中國，中國

編按：入榜的5家中國企業如下，按公司英文名首字母排序。完整版榜單請參考EETimes美國版網站。

寒武紀科技（Cambricon Technologies Corp. Ltd.），位於北京。成立於2016年，正在開發AI芯片。主要提供用於深度學習的MLU100處理器和MLU100智能處理卡，以及知識產權（IP）許可和芯片服務。 Cambricon的產品可應用於智能手機，安全和監控攝像頭、服務器、機器人、無人機、可穿戴設備和自動駕駛。

漢京電子（遼寧）有限公司（Hanking Electronics），位於遼寧瀋陽。成立於2011年4月，是一傢俬人資本的MEMS公司，也是漢京工業集團的子公司。專注於開發、製造和營銷MEMS產品及相關電子元件。 它提供設計和開發服務、製造處理、批量製造、MEMS代工服務、MEMS傳感器、MEMS執行器、ASIC和應用諮詢。

北京地平線機器人技術研發有限公司（Beijing Horizon Robotics Technology Research and Development Co. Ltd.，），位於北京。成立於2015年，產品主要應用在智能駕駛、智慧城市和智慧零售，旨在為終端設備提供智能感知、互動、理解和決策。 該公司已經發布了Sunrise 1.0視覺處理器和Journey 1.0高級駕駛輔助系統（ADAS）處理器。 投資者包括Morningside Venture Capital，Hill House Capital，Sequoia Capital和GSR Ventures。

江蘇卓勝微電子股份有限公司（Maxscend Microelectronics Co. Ltd. *），位於上海。生產射頻元件和物聯網IC，一群從硅谷回國的技術人員於2012年成立了該公司。

長江存儲科技有限公司（Yangtze Memory Technologies Co. Ltd.），位於中國武漢。部分由清華紫光集團投資，於2016年收購武漢新芯半導體制造股份有限公司（XMC），計劃斥資240億美元成立內存芯片公司，與市場領導者三星、SK海力士、東芝和美光競爭。 YMTC被認為是中國建立自主國產內存供應鏈的開始。此前的XMC是NOR閃存和圖像傳感器生產商，在被100%收購前已經開始建造其3D NAND閃存晶圓廠，還推出了Xtacking 3D NAND流程。 XMC前首席執行官楊士寧博士（Simon Yang）於2016年10月被任命為YMTC首席執行官。

最後就是前文提到的柔宇科技

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