广告

邓中翰院士:加速半导体国产替代,视频监控方案尤须自主可控

时间:2020-05-26 作者:网络整理 阅读:
5月25日,中国工程院院士,中星微电子集团创建人兼首席科学家邓中翰作为全国政协委员,向两会进行了提案。其中之一就是全力发展半导体国产自主替代的方案。邓中翰谈到美国商务部升级了对华为的管制措施,认为“对手不会速胜,我们不会速败;但我们现在也没有能力实现速胜,必须坚持积累实力,打持久战。”……
广告
ASPENCORE

5月25日,中国工程院院士,中星微电子集团创建人兼首席科学家邓中翰作为全国政协委员,向两会进行了提案。其中之一就是全力发展半导体国产自主替代的方案。t0wEETC-电子工程专辑

邓中翰表示美国商务部升级了对华为的管制措施,非美国公司只要使用美国的技术、软件、设备等给华为生产芯片也将受到管制,需先得到美国政府批准,此举将直接导致华为面临多种主要芯片的断供。t0wEETC-电子工程专辑

但是,邓中翰认为“对手不会速胜,我们不会速败;但我们现在也没有能力实现速胜,必须坚持积累实力,打持久战。”t0wEETC-电子工程专辑

因此,邓中翰建议国家推动国有资本更多投向半导体领域,服务国家战略目标。他在此前接受媒体采访时,还强调要全力发展半导体国产自主替代的方案,例如对党政机关等单位使用的视频监控方案,要进行国产替代。t0wEETC-电子工程专辑

以下为邓中翰两会提案关于半导体方面的内容:

近期,美国商务部升级了对华为的管制措施,非美国公司只要使用美国的技术、软件、设备等给华为生产芯片也将受到管制,需先得到美国政府批准。此举将直接导致华为面临多种主要芯片的断供。t0wEETC-电子工程专辑

一、现状

对手不会速胜,我们不会速败;但我们现在也没有能力实现速胜,必须坚持积累实力,打持久战t0wEETC-电子工程专辑

一直以来,美国实际控制着全球集成电路产业链,我国起步较晚,从代工、合资中逐渐学习相关技术,然而多种最尖端前沿的核心技术,包括光刻机、覆盖薄膜沉积(PVD、CVD等)、离子注入、刻蚀、快速热处理、去光阻和清洗以及各种场景下使用的芯片自动化设计软件EDA等,都与美国及其产业联盟国家有很大的差距。实事求是地说,这种多方面的差距,不是短期内可以仅凭几个国家支持的攻坚团队就能追上的,需要几代人和众多半导体企业的协同努力。t0wEETC-电子工程专辑

但是,我们也可以看到,通过多年的积累,特别是近两三年从中央到社会公众对芯片“卡脖子”问题的认识越来越清醒,并大力投资发展国产自主半导体产业,美国已经无法通过出口管制和技术封锁来彻底消灭中国集成电路产业。而随着半导体器件的沟道长度接近到原子直径量级,经典物理规律开始受到量子效应的影响,摩尔定律快要失效,美国的芯片技术领先优势正面临坍缩。t0wEETC-电子工程专辑

相反,真正导致我国集成电路产业整体进步缓慢的,除了以往的技术封锁,主要还是国内企业为短期形成产品竞争力,长期采用购买国外尖端芯片或由使用美国技术的企业进行代工的方式。这使缺少市场的国产自主芯片企业生存举步维艰,其产品的竞争力因此提升缓慢,同时也令使用国外技术芯片的科技企业早已开始滑向今日的危机。特别是美国并不是从一开始就实行今天对华为的这种全面管制封锁,而是用罚款、芯片禁运、使用美国技术不超过25%等一系列手段一步步逼近,是现实版的“登门槛效应”和“围师必阙”,让中国企业将短期的生存寄希望于两国的谈判,并在达成表面的和解后又放松下来。t0wEETC-电子工程专辑

当前的情形,类似于毛泽东同志《论持久战》中作出的判断:对手不会速胜,我们不会速败;但我们现在也没有能力实现速胜,必须坚持积累实力,利用对手无力持久消耗的短板,打持久战、消耗战,赢得最终的胜利。美国的短板,是其国内的芯片企业及其他领域企业依赖来自中国市场的订单,才能维持巨额的科研投入,保持领先优势。对中国企业实施管制封锁的政策措施,只能获得一时之快,但那种违背国际经贸基本规则,严重威胁全球产业链、供应链安全的错误行径,最终只会让美国企业和公民承担恶果。现在我们应该做的,就是彻底抛弃谈判缓和的幻想,全力发展国产自主替代,使我国未来产生更多像华为一样在世界上取得成功的自主科技企业。t0wEETC-电子工程专辑

二、对策和建议

1.谈判可以继续,但绝不能在和解后又放松下来。建议首先一定要彻底抛弃通过谈判取得缓和的幻想,由国家,全力推进芯片等“卡脖子”领域的国产自主替代工作,更好发挥政府作用,有效弥补市场失灵。加大“大基金”对半导体产业各领域的统筹协调和扶持力度,包括原材料、光刻机、覆盖薄膜沉积(PVD、CVD等)、刻蚀机以及各种EDA软件等,减少重复建设和资金障碍等问题;对国产自主产品进一步减免增值税;加强知识产权保护。t0wEETC-电子工程专辑

2. 建议国家推动国有资本更多投向半导体领域,服务国家战略目标。在根据国家芯片安全需要,由国有资本对半导体民营企业进行兼并重组;并为科研人员提供灵活的激励机制,引导科研人员将个人发展与国家需要相结合,用社会尊重和社会价值的自我实现激发人才创造力。t0wEETC-电子工程专辑

确保公共安全视频监控系统自主可控

邓中翰院士还在人民政协报上发表了评论文章,认为“强制性国家标准是为保障人身健康和生命财产安全、国家安全、生态环境安全等,在一定范围内通过法律、行政法规等强制性手段加以实施,具有法律属性。公共安全视频监控领域的强制性国家标准,关乎国家安全、公共安全、信息安全,必须严格依法执行。”t0wEETC-电子工程专辑

原文如下:

2018年11月1日,强制性国家标准《公共安全视频监控联网信息安全技术要求》(GB35114-2017)正式实施;2020年1月1日,强制性国家标准《公共安全重点区域视频图像信息采集规范》(GB37300-2018)正式实施。由于部分地方政府对执行这两项强制性国家标准的重要性认识不到位,在一些新建、升级的公共安全视频监控系统项目中,没能充分站在维护国家安全、公共安全、信息安全的高度,严格采用符合强制性国家标准、能够确保自主可控的视频监控设备,导致部分新建、升级的公共安全视频监控系统存在威胁国家安全、公共安全、信息安全的隐患,不符合国家安全法的有关规定。t0wEETC-电子工程专辑

因此,应站在坚持总体国家安全观和全面依法治国的高度,严格执行公共安全视频监控的强制性国家标准。t0wEETC-电子工程专辑

为确保我国公共安全视频监控系统安全可靠、自主可控,提出如下对策和建议:t0wEETC-电子工程专辑

一、加强对GB35114和GB37300两个强制性国家标准的执法监督检查,切实保证所有由国家投资新建和升级的、在党政机关等重点行业领域使用的公共安全视频监控系统,符合强制性国家标准。t0wEETC-电子工程专辑

二、公共安全视频监控建设联网应用部际协调工作组成员单位,应加强GB35114和GB37300两个强制性国家标准在“雪亮工程”等国家重大项目中的推广和管理,推动全国立体化、信息化社会治安防控体系建设,提升平安中国建设智能化、精细化水平。同时建议公安部、交通运输部、应急管理部等相关部委将这两个强制性国家标准的执行纳入公共安全视频监控联网系统网络安全等级保护评测技术要求中,以及行业建设任务书、建设规范中,开展对相关项目工程强制性国家标准执行情况的符合性测试和验收。t0wEETC-电子工程专辑

三、将符合GB35114的国产视频监控系统纳入“自主可控产品目录”。由国家发改委全面推进对党政机关、保密单位、大型企事业单位视频监控的国产替代,按照GB37300实现此类重点场所视频监控设备的安全可靠,自主可控。t0wEETC-电子工程专辑

责编:Luffy Liut0wEETC-电子工程专辑

本文综合自网易科技、中国日报、人民政协报报道t0wEETC-电子工程专辑

 t0wEETC-电子工程专辑

ASPENCORE
本文为EET电子工程专辑 原创文章,禁止转载。请尊重知识产权,违者本司保留追究责任的权利。
  • 《电子工程专辑》杂志专题汇编之一:AI、AI芯片及行业融 人工智能(AI)时代到来了,AI芯片开始大爆发,但AI芯片是如何开发出来的?AI与物联网、5G、自动驾驶和智能制造等各个行业如何融合发展?《电子工程专辑》编辑部精心挑选2018年以来发布在杂志上的有关AI专题的文章,希望为有兴趣了解AI芯片的读者提供完整的学习资料和最新的技术趋势。
  • 海康威视回应被美国列入出口管制实体清单一事 美东时间10月7日,美国将海康威视等28家中企与机构新增入实体清单,海康威视对于此事做出了回应...
  • 立足图像和视频编解码核心技术,国科微尝试新兴“泛安防 安防监控技术经历了从模拟到数字,从标清到高清的升级演进,最近几年兴起的AI更是给传统安防产业带来了新的生机。过去由TI和ST等国际芯片巨头把控的市场局面也逐渐被华为海思和国科微等国内安防芯片开发商所替代。海康威视和大华技术等OEM厂商也发展成为全球领先的安防巨头。进入“泛安防”时代,国产芯片和OEM厂商还有哪些领域可以开拓?
  • AI+安防时代的新势力与老霸主 根据相关机构数据预测,2018年中国安防行业市场规模达6570亿元。其中,AI+安防是人工智能技术商业落地中发展最快、市场容量最大的主赛道之一。预计到2020年,AI+安防软硬件市场规模将达到453亿元。发展前景十分广阔,当然安防行业当前的竞争也极为激烈,不但有华为和大批新兴AI公司在积极抢滩,传统的海康、大华等安防企业更是希望通过不断创新来捍卫固有优势。AI有可能会改变目前安防市场的格局吗?
  • 美国拟管制14项新兴技术出口,AI、微处理器等在列 美国商务部的工业与安全局,提出一份针对关键技术和相关产品的出口管制框架方案,咨询公众意见一个月,文件列出14个考虑进行管制的领域,包括生物技术、人工智能、数据分析、量子计算、机器人、人像识别及声纹技术等技术。
  • 2018年AI芯片爆发倒计时(上):各玩家如何布局? 人工智能并不是一种新的技术,但从2010年开始,由于深度学习的出现,通过大量的数据使得算法可以自我升级,最终驱动了新一轮人工智能产业变革。这场变革不再仅由实验室中的科学家推动,而是由资本和产品经理所推动。技术驱动的人工智能大潮,正在转向应用驱动,对各行各业赋能。
广告
热门推荐
广告
广告
广告
EE直播间
在线研讨会
广告
广告
面包芯语
广告
向右滑动:上一篇 向左滑动:下一篇 我知道了