关于尖端制造，英特尔不谈已经很多年了。近日，英特尔突然召开了一个“精尖制造日”的大会，并且把制造运营的老大StacySmith请来了中国。不仅如此，在整个演讲PPT展示环节，英特尔不仅一再强调“领先友商三年”，而且直接将自己的10nm技术与三星、台积电做了各项性能的对比。这很不“英特尔”。

英特尔为何选择这个时间点进行一场这样的信息沟通？网易科技独家专访了杨旭，他的一句话说破了原因：之前人家说英特尔的10nm、7nm都滞后了，所以我们有必要把事实拿出来。中国有句话怎么说的？“老虎不发威，还以为我是病猫哇”！

英特尔制程技术领先友商3年

对于摩尔定律是否会失效的问题，英特尔公司执行副总裁兼制造、运营与销售集团总裁StacySmith直言：肯定不会。“14和10纳米制程技术其实都创了历史纪录，它实现了超过传统制程工艺的更高的晶体管密度。制造成本正常的趋势是不断攀升，如果成本攀升但是晶体管微缩，事实上每个晶体管的成本是下降的，可以看到最后两个节点的成本下降幅度是高于历史趋势的。它证明什么？也就是摩尔定律仍然有效。”StacySmith解释到。

而在谈到英特尔制程优势方面，StacySmith表示，竞争友商10纳米的制程技术晶体管密度只相当于英特尔14纳米制程晶体管密度，却晚于英特尔14纳米制程三年。此前业界沿用的一种简单的通过节点数字命名的方式到了目前的发展阶段已经不能真正体现制程工艺的先进程度了，导致了很多节点命名上的混淆，英特尔认为制程技术的衡量标准应该以晶体管密度这个业界曾经广为接受的指标来度量。

对此，杨旭补充道，在45nm时英特尔的High-KMetalGate技术独步天下，第一个研究并实现量产，友商出来都是三年以后的事情；而英特尔的FinFET三极管技术也是领先人家三年出来的，这一技术应用到了22nm；在14nm时，通过超微缩技术的创新，英特尔的晶体管密度是竞争友商的一倍，而友商的10nm集成度只是英特尔14nm的集成度；而重要的是英特尔10nm在今年第四季度就可以实现投产了。

“我们现在已经有技术验证7nm到5nm都没有问题。而且我们在通过前瞻研究推进5nm以后的，比如3nm、1nm，这些当然就需要很多别的新的技术，英特尔一直在探索。”杨旭表示。

在此次活动上，英特尔首次带来了10nm晶圆，这也是英特尔10nm晶圆的全球首次亮相。

数据洪流倒逼制程提升

其实，时隔很久英特尔再次提到制程技术，也是因为现在大量的数据对计算能力，对芯片的制程提出了更高的要求。

现在数据无处不在，英特尔CEO科再奇就曾提到数据将是未来的石油。“数据量会呈现指数级增长，而且数据的形态也会发生很大的变化。”杨旭认为。

现在每人每天上网所产生的数据量平均1.5GB，未来物物相连，人物相连产生的数据可以说是指数级增长。杨旭举例道，但一个智能医院一天上网就可能产生3000GB；一辆无人驾驶车一天会产生4000GB；工厂连网后一天会是上百万个GB。

“所以这些洪大的数据流和不同形态的数据流，需要具备很强的计算能力来处理。”杨旭表示。

以下为网易科技对杨旭的访谈实录：

网易科技：先从公司大的战略层面问你一个问题，英特尔现在为什么提出来向一个数据公司转型呢？

杨旭：谢谢。看英特尔的核心业务，实际上英特尔一直是一个数据公司，因为我们一直在处理数据。只是说现在大家看到数据的变化很大，主要体现在两个方面。一个是数据的量在持续性的增长，同时数据的形态又在发生很大的变化。所以英特尔我们以前处理数据的能力和今后计算未来的数据的能力，我想我们最近也增强了不少。

包括我们自身的创新，再从外边收购补充的这些能力，所以英特尔要立足于对未来数据处理的需要提供强大的计算能力。所以我想英特尔的核心永远在数据上，这就是为什么我们把自己定位成一个数据公司。

网易科技：谈一下时下最热的话题，人工智能，英特尔现在在人工智能方面有怎样的战略部署，目前有哪些成果可以分享？

杨旭：非常好，谢谢。因为人工智能的话题确实比较热，大家也非常关注。但是这个问题很复杂，所以我觉得要用一两句话讲清楚不容易，但是万变不离其宗，我还是从人工智能的应用、计算能力的需要、英特尔的整个布局去回答你刚才说的这个问题。我觉得人工智能实际上是一个刚起步的马拉松，是一个马拉松，首先要强调，所以在这个时不是所有人都已经知道人工智能的所有答案了。这是第一个。

人工智能是一个很泛泛的概念。因为同样一个技术，你拿到一个什么样的应用场景去要改变一个应用场景的具体问题的时候，它所需要的技术是不一样的。比如说食物，它是一个笼统的概念。我们说我们每天要吃食物，那具体是吃什么呢？吃米，还是吃面，还是吃肉、吃蔬菜等等，肉里面的种类还更多了。人工智能是一样的，它是一个泛泛的概念。

人工智能实际上就是说机器学会了按人们的方式来思维。比如AlphaGo这个事情，为什么一下就唤醒了国人对人工智能的兴趣？因为是第一次机器按照人的思维培训以后、学习以后，然后进行判断和决定。是第一次机器按照人的思维来进行思维和处理信息，所以这是一个非常大的进步，和以前的人工智能不太一样。

以前机器人下象棋也有，但是那个时候是靠给它输入很多棋谱，然后它优先来选取什么样的走法是最好的。但是人工智能就是靠你培训它的方法。如果业余选手去培训它，它就是业余选手下棋的方式和思维的能力。如果你派一个职业的选手去跟它下，职业五段到职业九段，你可能培训它三个月、六个月、一年，它一定会超越你。

因为它把你的分析方式全部学会了。但这里面一个很关键的东西就是算法，这种算法就是人们思维的方式。把人类的思维方式教会机器，它就是要按照人类的算法，来按照接近于人的思维方式来分析问题。所以这时的人工智能最大的突破是在这。但是如果是同样这个概念，那它应用环境就不一样了。比如用在无人驾驶，那它要像驾驶员这么来思维。

我今天出门，我选择一条什么样的路径开出来，最好的一条路线。如果今天是阳光明媚，金秋的北京很好，所以我不用担心气侯。如果明天我一出门，下雪了，路况马上发生变化了，它的很多传感器组搜集到这些信息以后，今后汽车里边越来越多的人工智能技术，它要做出判断。它要告诉汽车，今天你的很多控制的参数要重新设置，在今天的路况上也要保证安全行驶。

所以在这些人工智能的应用里头，就完全不一样。

网易科技：所以人工智能就是一个基础的技术，然后它会跟各个场景领域去交叉结合？

杨旭：可以这样理解。它一定要在具体应用里面去验证它。所以刚才你说的另外两个问题，说英特尔做了什么布局，挑战在哪？第一，我们就是要针对人工智能未来所需要的很多更复杂的人工智能的数据的计算，要提供能力。

所以我们传统的英特尔的至强这些技术，加上我们的XeonPhi，就是至强的GPU，加上我们收购的FPGA技术，加上我们深度学习的，像Nervana，包括一些算法，这些能力搭配上，就是以前英特尔领先的技术，再加上更前沿的针对人工智能去加速深度学习的这些技术以后，这就为未来的人工智能的一些应用所需要的计算能力提前做出了部属和布局。

但是你说挑战在哪儿呢？就是要到具体的应用场景去验证。因为每一个应用场景所需要的技术的搭配、计算能力的需要，是肯定不一样的。比如无人驾驶的车的应用，和下棋的应用，和金融市场去分析金融的走势去做重大的投资决定，它所需要的计算能力和分析又是不一样的。所以人工智能是一个泛泛的概念，一定要跟具体应用结合。

网易科技：您曾经还提到一个数据洪流的概念，这个概念和今天咱们的主题高精尖制造，在战略上有什么样的核心关系呢？

杨旭：非常有关系。因为数据的洪流，现在真的是数据无处不在了。我们CEO说了一句话，我非常赞赏，他说“数据是未来的石油”，这一点我非常认同。因为数据量，我相信大家已经感觉到它的不一样。你今天出去照个相，你随便按一下，看你用什么样的相机，首先你的照片文件的大小已经增加了很多。所以从这个最简单的数据量的增加，从高清度增加到数据量的增加。

以及今后还有很多的数据，比如实时采集的很多路况的数据，甚至今后来自于神经元、人脑的数据。这些很复杂的数据，它的数据量的大小，和越来越多的物再上网以后，有很大的关系。到现在为止，我们都是人在上网，我们每个人上网，一天可能所产生的数据量平均也就1.5个GB。如果物上网以后，是指数级的增长。比如一个智能医院上了网，它可能3千个GB。

一辆无人驾驶车的话，是4千个GB一天。如果一个工厂上网以后，它是一百万个GB一天。1千多台机器，每台机器上面1百多个传感器，每时每刻都产生数据，你可以想象。所以人上网和物上网是完全不一样的。所以现在为什么要有5G这些技术出来，它不是解决3G、4G的转换问题，它是在解决物上网，不是人上网的问题。

所以这样一来以后，整个数据的量的庞大，数据的量是在增长。同时这个数据的很多不同的形态实际上也是越来越复杂，是多样化。不是就一个数据，它可能很多数据。人工智能的数据，甚至神经元的数据方方面面。所以数据本身的形态也在发生很复杂的变化。所以要具备很强的计算能力来处理，不光是洪大的数据流，还有不同形态的数据流。

网易科技：英特尔一直对外宣称的是自己要领先友商3年，在这个问题上，您能具体再去解释一下吗？另外透露一下10nm工艺的进程。

杨旭：我讲45nm吧，就是2007年左右，当时我觉得是一个分水岭式的事件，当时就是叫High-KMetalGate，就是高晶圆值的这么一个材料，这么一个技术，当时还在半导体的制造工艺里边。所以那个技术发明很重要，在不断地集成度加大的情况下，它要有效地避免漏电问题，所以当时就把高集成、高晶圆的High-KMetalGate这么一个技术（研发出来了）。

所以英特尔在当时推出这个技术的时候，我们就预测，因为英特尔当时是独步天下。我们是第一个研究出来的，而且我们会第一个量产。然后产业别的友商什么时候出来，我们说真的看不到，但是我们第一个出来了。果然，下一个厂商出来是三年以后的事情，做这个高晶圆值的High-KMetalGate。

同时第二个技术，很关键的，我们说再往上集成，光在一个平面做是做不了的，需要3D的三极管，就是现在说的FinFET三极管这个技术。英特尔也是领先于人家三年出来的，我们22nm的时候，英特尔就用了FinFET三极管。他们在现在，三年以后，才开始用这个。现在又到了一个我们叫HyperScaling，就是超微缩技术。

英特尔在我们的14nm用了，然后到我们的10nm。所以为什么英特尔10nm的密度是人家的2倍多。人家的10nm集成度只相当于我们的14nm。我们的10nm现在四季度就投产了，而2018年上半年会开始批量生产。

网易科技：还有一个关于7nm的问题，业界都在担心，7nm之后怎么办啊？

杨旭：其实今天英特尔专家做了很多介绍了，一个是我们现在已经有技术验证7nm到5nm都没有问题。而且我们在推进5nm以后的，比如3nm，这些当然就需要很多别的新的技术，英特尔在探索的未来技术包括，比如刚才谈到的Nanowire纳米线、3D堆叠，甚至还有Neuromorphic神经元计算，还有一些不是硅材料的，这些前沿性的技术，英特尔一直在做研发。所以一旦有所突破的时候，我相信一定会改变整个产业，甚至改变世界的。

网易科技：中国集成电路产业在加大创新的力度，英特尔作为一个外资企业怎么看待这样的一个现象？会有一些挑战和机遇吗？

杨旭：我觉得机会应该会很大，因为我们也在加大创新。不光是我们自己在加强我们的内功，在提高我们产品的一些优势等，同时我们也在加强和中国的合作。今天我们请来的客人，展讯的李力游先生，他上台就谈到了展讯的八核64位LTESOC芯片，使用了英特尔的14nm的制造工艺。

使得展讯性能最起码增加50%以上。所以英特尔的高密度、高集成、低功耗的制造工艺，还是相当有优势的。我们也在探索更广阔的和中国合作的空间。

网易科技：挑战是什么呢？

杨旭：当然大家遵循的规律都是一样的，创新是无止境的，而且速度也是会越来越快，而且科学也是无国界。基于目前整个半导体产业的走势和现在的状况，英特尔对整个中国的半导体产业，我相信也会有很大的借鉴的作用。同时我觉得增强合作可能是最好的突破技术壁垒的方式。

网易科技：今天提到了很多观点比如：领先友商三年，然后做出了数据对比，为什么会选择这个时间点？

杨旭：就是因为在之前人家说英特尔的10nm、7nm都滞后了，所以我们有必要把事实拿出来。中国话怎么说的？说“老虎不发威，还以为我是病猫”。