編者按：2026年政府工作報(bào)告正式發(fā)布，“培育壯大新興產(chǎn)業(yè)和未來產(chǎn)業(yè)”被寫入政府工作任務(wù)。其中，集成電路被列為新興支柱產(chǎn)業(yè)之首。在大模型和智能體的帶動(dòng)下，2026年半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)將繼續(xù)受益于人工智能，實(shí)現(xiàn)超越周期的增長。據(jù)WSTS（世界半導(dǎo)體貿(mào)易統(tǒng)計(jì)組織）預(yù)測，2026年全球半導(dǎo)體市場規(guī)模將增長26.3%，達(dá)到9750億美元，逼近萬億美元大關(guān)。站在“十五五”規(guī)劃開局之年，為發(fā)掘市場動(dòng)能、把握市場未來趨勢，《中國電子報(bào)》記者采訪了半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)鏈重點(diǎn)環(huán)節(jié)的多家企業(yè)代表，摘要刊登其中的精彩觀點(diǎn)，以饗讀者。

話AI：從“對(duì)話”轉(zhuǎn)向“做事”

中科創(chuàng)達(dá)軟件股份有限公司 副總裁 楊新輝

楊新輝：近兩年具身智能產(chǎn)業(yè)正在快速發(fā)展。與此同時(shí)，具身智能正在推動(dòng)模型從虛擬世界的模型向?qū)嶓w世界的模型演化，就是我們所說的物理AI的概念。與純語言類模型、視覺模型、多模態(tài)模型相比，物理AI的復(fù)雜度更高。這是因?yàn)檫@種模型需要理解物理世界，并與具身狀態(tài)下采集的數(shù)據(jù)結(jié)合。在這種情境下，很多數(shù)據(jù)的處理并不是傳統(tǒng)知識(shí)領(lǐng)域所能覆蓋的。舉例來說，要使機(jī)器人完成某一項(xiàng)作業(yè)，當(dāng)前常規(guī)采用的方式是由人或者老師傅做一遍，機(jī)器人再學(xué)習(xí)人操作過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。為了使機(jī)器人完成任務(wù)，每條數(shù)據(jù)在每個(gè)場景中都需要完成規(guī)?；杉?/p>

我們看到，當(dāng)前整個(gè)具身智能的產(chǎn)業(yè)規(guī)模并沒有很大，聚焦于具身智能門類的芯片產(chǎn)品的發(fā)展也仍處于初級(jí)階段，很多芯片廠商正在定義面向機(jī)器人和具身智能的芯片。為了滿足具身智能場景的芯片需求，我們看到不同廠商采取了不同的方案。例如，有的廠商正在通過改進(jìn)汽車芯片、手機(jī)芯片或者算力中心芯片的方式滿足具身場景的需求。在具身智能市場的拉動(dòng)下，半導(dǎo)體廠商也在做對(duì)應(yīng)的升級(jí)和變化，以更好地適配具身智能或者物理AI需求。

深圳鴻芯微納技術(shù)有限公司 首席技術(shù)官 王宇成

王宇成：AI正在重塑EDA工具的開發(fā)和使用模式。我們積極引入大語言模型（LLM）與智能體技術(shù)，打造了智能化的EDA助手。一方面，我們利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)化版圖布局、時(shí)序預(yù)測和功耗分析，大幅提升了設(shè)計(jì)效率；另一方面，我們通過自然語言交互，輔助工程師快速完成復(fù)雜配置、調(diào)試與報(bào)告解讀，降低了設(shè)計(jì)門檻。未來，我們將持續(xù)推動(dòng)AI與EDA的深度融合，使工具具備自主學(xué)習(xí)和迭代優(yōu)化的能力。

山東天岳先進(jìn)科技股份有限公司 市場總監(jiān) 王雅儒

王雅儒：2026年人工智能產(chǎn)業(yè)的亮點(diǎn)是從“對(duì)話”走向“做事”。智能體（Agent）有望成為產(chǎn)業(yè)的重要抓手。人形機(jī)器人、工業(yè)智能機(jī)器人等將在制造、倉儲(chǔ)、民生、醫(yī)療等眾多領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)標(biāo)志性產(chǎn)品落地。這標(biāo)志著物理AI與具身智能正在不斷突破數(shù)字邊界，AI開始與物理世界深度交互，同時(shí)也開始對(duì)半導(dǎo)體芯片的算力以及能源系統(tǒng)提出了顛覆性的要求，這同時(shí)為半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)帶來了機(jī)遇。

在基建投資領(lǐng)域，半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)打破周期性定律，進(jìn)入“超級(jí)景氣周期”。AI與數(shù)據(jù)中心成為核心增長引擎，全球進(jìn)入新一輪AI基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的投資高峰。同時(shí)我們看到了市場對(duì)高能效、低功耗芯片的迫切需求。面向真實(shí)世界部署的物理AI要求芯片理解物理規(guī)律并具備因果推理能力。要實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，芯片提升算力密度和功率密度是前提。由此，高帶寬內(nèi)存、先進(jìn)封裝等需求將為半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)帶來新的機(jī)遇。

在能源需求方面，破解“功耗墻”難題的必要性隨著大模型訓(xùn)練與推理需求的提升呈指數(shù)級(jí)上升。而節(jié)能降耗，正是碳化硅襯底材料發(fā)揮作用的重要場景之一。從具體應(yīng)用場景來看，我們注意到，AI服務(wù)器的功耗正在不斷攀升，單機(jī)柜功率密度升至100kW以上。傳統(tǒng)的電源方案在效率與散熱方面無法滿足當(dāng)前AI服務(wù)器需求，而碳化硅器件憑借其高耐壓、低損耗的開關(guān)特性，成為構(gòu)建800V乃至更高電壓架構(gòu)服務(wù)器電源的成熟選擇，碳化硅基電源架構(gòu)將成為標(biāo)準(zhǔn)配置。

此外，先進(jìn)封裝的散熱需求也將催生全新的市場空間。當(dāng)前，AI芯片的功率密度與熱管理已成為其性能釋放的核心瓶頸。在新一代GPU處理器開發(fā)藍(lán)圖中，碳化硅襯底將應(yīng)用在中介層材料中，有望破解更高功耗與高密度封裝的熱管理、結(jié)構(gòu)可靠性、互連密度三大瓶頸。

2026年，人工智能正從“技術(shù)賦能”階段邁向“智能經(jīng)濟(jì)新形態(tài)”的系統(tǒng)性重塑。對(duì)碳化硅襯底產(chǎn)業(yè)而言，這不僅是市場規(guī)模的擴(kuò)張，更是從“新能源汽車單極驅(qū)動(dòng)”向“電動(dòng)汽車+AI算力+光儲(chǔ)”多輪驅(qū)動(dòng)的結(jié)構(gòu)性升級(jí)。隨著AI算力需求持續(xù)爆發(fā)、先進(jìn)封裝散熱要求不斷提升，碳化硅將憑借其卓越的物理特性，實(shí)現(xiàn)了從“功率器件選項(xiàng)”向“算力基礎(chǔ)設(shè)施剛需”的跨越。

談未來：以開源精神推動(dòng)產(chǎn)業(yè)進(jìn)步

中電科電子裝備集團(tuán)有限公司 技術(shù)總體部主任 鞏小亮

鞏小亮：在半導(dǎo)體設(shè)備領(lǐng)域，我想提出三條建議。

一是強(qiáng)化國家戰(zhàn)略牽引，以新型舉國體制突破高端裝備核心瓶頸。持續(xù)把關(guān)鍵半導(dǎo)體裝備納入國家重大專項(xiàng)，統(tǒng)籌產(chǎn)學(xué)研用協(xié)同攻關(guān)，集中資源攻克關(guān)鍵核心技術(shù)，推動(dòng)從“單點(diǎn)突破”向整機(jī)成套、批量驗(yàn)證、穩(wěn)定供貨跨越。把國產(chǎn)裝備納入重大工程、重點(diǎn)項(xiàng)目的優(yōu)先采購與強(qiáng)制替代目錄，以大規(guī)模真實(shí)應(yīng)用倒逼技術(shù)迭代，推動(dòng)我國半導(dǎo)體裝備實(shí)現(xiàn)“能用”到“好用”、從“追跑”到“并跑領(lǐng)跑”的跨越。

二是構(gòu)建整機(jī)-零部件-材料協(xié)同創(chuàng)新體系，夯實(shí)裝備產(chǎn)業(yè)底座。以龍頭裝備企業(yè)為牽引，打造垂直整合、配套協(xié)同的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。支持裝備整機(jī)廠與零部件、關(guān)鍵材料企業(yè)建立聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室、同步研發(fā)、風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)機(jī)制，打通“設(shè)計(jì)-制造-驗(yàn)證-迭代”閉環(huán)。在重點(diǎn)晶圓廠設(shè)立國產(chǎn)裝備驗(yàn)證線與示范產(chǎn)線，加快首臺(tái)（套）突破、規(guī)?；瘧?yīng)用和可靠性提升，形成自主可控的裝備供應(yīng)鏈。提升研發(fā)費(fèi)用加計(jì)扣除比例，延續(xù)并強(qiáng)化集成電路企業(yè)所得稅優(yōu)惠；對(duì)首臺(tái)（套）/首批次國產(chǎn)設(shè)備/芯片實(shí)施高比例保險(xiǎn)補(bǔ)償。

三是深化產(chǎn)教融合與應(yīng)用牽引，打造裝備長期競爭力。面向“十五五”半導(dǎo)體設(shè)備領(lǐng)域人才缺口，支持高校、科研院所與龍頭企業(yè)共建半導(dǎo)體設(shè)備學(xué)院、工程師實(shí)訓(xùn)基地，重點(diǎn)培養(yǎng)精密機(jī)械、真空、測控等交叉領(lǐng)域高端人才，為產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供智力支撐。

楊新輝：在AI時(shí)代，操作系統(tǒng)正在從傳統(tǒng)程序驅(qū)動(dòng)向模型驅(qū)動(dòng)的模式演進(jìn)。但與此同時(shí)，我們也觀察到，模型存在很多局限性，且仍處于快速迭代的狀態(tài)。在模型到達(dá)足夠穩(wěn)定的狀態(tài)之前，AIOS需要完成很多面向場景的差異化定義?；谶@樣的思考，我們?cè)贏IOS方面會(huì)專注幾個(gè)方向的探索和研究。

其一是如何更優(yōu)地控制半導(dǎo)體芯片，以更低的功耗把模型跑得更順暢；其二是AIOS如何實(shí)現(xiàn)對(duì)混合模型這一模式的管控，也就是在云端模型和本地模型之間進(jìn)行有效的管理和切換，實(shí)現(xiàn)最優(yōu)配置；其三是面向場景驅(qū)動(dòng)的需求，如何利用多模態(tài)模型、語言模型、視覺模型等多模型融合，將更多有效的場景解決方案定義出來，并進(jìn)行細(xì)分，融合到AIOS這個(gè)基礎(chǔ)操作系統(tǒng)中。這樣的操作系統(tǒng)雖然并不是一個(gè)完全通用的操作系統(tǒng)，但會(huì)適配不同領(lǐng)域的需求。

面向未來，我們對(duì)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)最大的期許就是開放。所謂的開放，既包括半導(dǎo)體能力的開放，也包括模型能力、操作系統(tǒng)的基礎(chǔ)能力以及不同生態(tài)模塊、生態(tài)組件的開放。近期，OpenClaw之所以爆火，也是因?yàn)樗且粋€(gè)開源開放的系統(tǒng)，大家都能用它做自己的創(chuàng)新。我們期待上下游產(chǎn)業(yè)鏈都能保持開放的心態(tài)，在技術(shù)快速迭代、快速進(jìn)步的過程中，不要過早地封閉，反而要把自己能力和優(yōu)點(diǎn)開放出來，以開源精神推動(dòng)整個(gè)產(chǎn)業(yè)的進(jìn)步。在這樣的情況下，產(chǎn)業(yè)鏈伙伴能夠?qū)崿F(xiàn)更好的互聯(lián)，共同構(gòu)建更好的場景基礎(chǔ)。

說路徑：先進(jìn)裝備、自主EDA多點(diǎn)開花

鞏小亮：AI與算力驅(qū)動(dòng)了先進(jìn)制程、先進(jìn)存儲(chǔ)、先進(jìn)封裝、光芯片等半導(dǎo)體新的增長極，帶動(dòng)裝備需求能級(jí)激增，電科裝備重點(diǎn)圍繞產(chǎn)業(yè)對(duì)裝備的需求發(fā)力。

在先進(jìn)制程、先進(jìn)存儲(chǔ)領(lǐng)域，電科裝備將進(jìn)一步加快離子注入機(jī)、CMP等核心裝備在頭部客戶的驗(yàn)證與量產(chǎn)進(jìn)程，持續(xù)提升國產(chǎn)化率，以硬核裝備實(shí)力支撐我國先進(jìn)制程和高端存儲(chǔ)芯片產(chǎn)業(yè)自立自強(qiáng)。

在先進(jìn)封裝領(lǐng)域，面向2.5D/3D集成核心裝備能力形成，重點(diǎn)開展以晶圓鍵合為代表的高端裝備研發(fā)與產(chǎn)業(yè)化，全力搶占先進(jìn)封裝裝備產(chǎn)業(yè)制高點(diǎn)。同時(shí)，前瞻布局面板級(jí)封裝、玻璃基板核心裝備，賦能產(chǎn)業(yè)未來發(fā)展。

在光芯片領(lǐng)域，我們堅(jiān)持差異化突破、特色化領(lǐng)跑、體系化布局，構(gòu)建起覆蓋材料制備、高端外延、精細(xì)光刻的全鏈條能力。面向薄膜鈮酸鋰領(lǐng)域，我們自主研制的鈮酸鋰剝離注入機(jī)已實(shí)現(xiàn)規(guī)模化應(yīng)用，成為國內(nèi)企業(yè)擴(kuò)產(chǎn)的主力裝備。面向高性能激光器、長波VCSEL、DFB、光通信芯片對(duì)外延質(zhì)量的極致要求，我們突破傳統(tǒng)外延裝備局限，首創(chuàng)MBE+MOCVD一體化裝備，實(shí)現(xiàn)顛覆性技術(shù)創(chuàng)新，下一步將快速推進(jìn)工藝驗(yàn)證和產(chǎn)業(yè)化落地。面向光芯片亞微米、納米級(jí)特色圖形制備需求，我們自主研制的高精度電子束光刻裝備已小批量進(jìn)入產(chǎn)線應(yīng)用。

同時(shí)，電科裝備將充分擁抱AI帶來的技術(shù)迭代機(jī)遇，內(nèi)協(xié)同、外聯(lián)合推動(dòng)“裝備+AI”平臺(tái)能力全面形成，加速裝備技術(shù)性能和產(chǎn)線適用性提升，逐步打造裝備特色的數(shù)據(jù)、模型體系和發(fā)展生態(tài)，加速智能化轉(zhuǎn)型。

王宇成：隨著AI下沉、工藝演進(jìn)與系統(tǒng)復(fù)雜度的提升，半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)正迎來多維度的創(chuàng)新浪潮。作為本土數(shù)字后端全流程EDA工具鏈的領(lǐng)軍企業(yè)，鴻芯微納重點(diǎn)關(guān)注以下幾個(gè)方向，并將在這些領(lǐng)域持續(xù)深耕：

其一，國產(chǎn)數(shù)字全流程EDA工具鏈的自主突破。EDA工具是芯片設(shè)計(jì)的基石，全流程的自主可控關(guān)乎產(chǎn)業(yè)鏈安全。我們正全力攻堅(jiān)從前端綜合到后端布局布線、從時(shí)序分析到物理驗(yàn)證的全流程工具鏈，確保在先進(jìn)工藝節(jié)點(diǎn)下性能與精度的國際競爭力，打破長期以來的技術(shù)壟斷。

其二，面向國產(chǎn)新工藝的深度支持。隨著國產(chǎn)晶圓廠在FinFET、GAA（全環(huán)繞柵極）以及BSPDN（背面供電網(wǎng)絡(luò)）等先進(jìn)制程技術(shù)上取得突破，EDA工具必須與之同步演進(jìn)。我們正與國內(nèi)代工廠緊密合作，針對(duì)這些新工藝特性開發(fā)定制化的模型、規(guī)則和優(yōu)化算法，確保國產(chǎn)芯片在設(shè)計(jì)階段就能充分利用工藝紅利，實(shí)現(xiàn)更高能效與集成度。

其三，新一代設(shè)計(jì)優(yōu)化方法——DTCO與STCO（3DIC）。

單純的工藝縮放已難以滿足算力與功耗的極致要求，設(shè)計(jì)-工藝協(xié)同優(yōu)化（DTCO）成為必由之路。我們通過DTCO技術(shù)，在設(shè)計(jì)早期協(xié)同考慮工藝特性，優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn)單元庫、布圖規(guī)劃和功耗管理策略，實(shí)現(xiàn)PPA（性能、功耗、面積）的全局最優(yōu)。同時(shí)，系統(tǒng)技術(shù)協(xié)同優(yōu)化（STCO）將優(yōu)化維度擴(kuò)展至三維集成領(lǐng)域——3DIC通過垂直堆疊、異質(zhì)集成，將長互連轉(zhuǎn)為短互連，可大幅降低功耗并提升帶寬。我們正在構(gòu)建完整的3DIC EDA解決方案，涵蓋多物理場仿真、堆疊規(guī)劃、熱分析及封裝協(xié)同設(shè)計(jì)，為Chiplet、高帶寬存儲(chǔ)集成等應(yīng)用提供全流程支撐。

王雅儒：碳化硅襯底材料已經(jīng)在聲、光、電、熱多維度展現(xiàn)出其優(yōu)越的物理性能，結(jié)合AI產(chǎn)業(yè)帶來的新機(jī)遇，我們將沿著上述四個(gè)方向持續(xù)關(guān)注相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。例如，新一代通信、AR眼鏡、先進(jìn)封裝和熱管理、數(shù)據(jù)中心的能源方案，碳化硅器件在電動(dòng)汽車、人形機(jī)器人電力電子中的應(yīng)用，快充、能源系統(tǒng)小型化、高速通信等。作為碳化硅襯底廠商，我們正在推動(dòng)行業(yè)從6英寸向8英寸轉(zhuǎn)型，我們的高品質(zhì)8英寸產(chǎn)品和12英寸產(chǎn)品也已開始批量交付，今后將繼續(xù)在襯底材料方面做好大尺寸產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)化和穩(wěn)定交付能力的持續(xù)強(qiáng)化，以實(shí)現(xiàn)順應(yīng)行業(yè)需求的材料性能優(yōu)化，構(gòu)建“聲光電熱+特高壓”全品類矩陣，切入高價(jià)值賽道。

楊新輝：模型的能力和運(yùn)行要求，已經(jīng)內(nèi)化為半導(dǎo)體廠商定義芯片的要素。芯片廠商開始更多地思考如何提高算力，如何更好地完成推理，推理能達(dá)到多少個(gè)token的輸出，如何更快地、在更低功耗的情況下來實(shí)現(xiàn)這樣的效果。各個(gè)廠商都在嘗試提高算力，努力實(shí)現(xiàn)從幾十到幾百再到上千tokens的算力提升。這些都是當(dāng)前半導(dǎo)體企業(yè)在不斷思考、定義的內(nèi)容。在這樣的需求下，我們看到，CPU的能力在不斷提升；存算一體、提升內(nèi)存帶寬等技術(shù)方向也在同步推進(jìn)。

在量化之前，模型的規(guī)模還是很大的。即便是量化過的模型，也仍然會(huì)有十幾個(gè)G或幾十個(gè)G的大小。因此，很多企業(yè)正致力于提高存儲(chǔ)的訪存數(shù)量，以期將訪存規(guī)模從原來的幾個(gè)G、十幾個(gè)G，提升到上百個(gè)G，使存儲(chǔ)能夠裝得下模型，這也驅(qū)動(dòng)著半導(dǎo)體廠商推進(jìn)存算結(jié)合。