2022年ISSCC共收到651篇论文,最终共有200篇入选,收录率达30.7%,其中美国以69篇入选论文排名第一,中国以45篇入选论文(包括中国大陆+港澳地区30篇、中国台湾15篇)排名第二。ISSCC 2023中国大陆及港澳地区贡献了59 篇论文,排名第一......

电子工程专辑讯 近日,2022年及2023年的ISSCC获奖论文情况已经公布最新情况了。ISSCC是“IEEE International Solid-State Circuits Conference”的缩写,又名国际固态电路会议,通常是各个时期国际上领先的尖端固态电路技术最先发表之地,也是世界学术界和企业界公认的集成电路设计领域最高级别会议,被称为集成电路设计领域的“世界奥林匹克大会”。

根据IEEE国际固态电路会议ISSCC组委会召开的线上发布会介绍,2022年ISSCC共收到651篇论文,最终共有200篇入选,收录率达30.7%,其中美国以69篇入选论文排名第一,中国以45篇入选论文(包括中国大陆+港澳地区30篇、中国台湾15篇)排名第二,韩国以41篇排名第三;日本则以7篇排名第四,这也是日本近年来最低值。

在即将于2023年迈入第70届的ISSCC 2023会议的论文提交中,共收到629篇研究论文,其中198篇通过了筛选,收录率为31.4%。按入选论文的国家/地区来分布,中国大陆及港澳地区贡献了59 篇论文,排名第一,占2023 年ISSCC 所有研究文件(共198 份)的29.8%,如果再加上台湾地区的23篇入选论文,中国(港澳台)共有82篇入选论文。

据悉,美国2023年入选了42 篇论文,韩国入选32篇论文;日本入选了10篇论文。

澳大以15篇入选论文,领先清华北大

根据ISSCC 2023技术委员会录用论文的分布领域来看,该论文的技术分类共有12个,包括模拟电路、电源管理、数字系统、数字电路、存储器、数据转换器、有线传输、无线传输、射频电路、影像/微机电/医疗/显示、技术方向、机器学习。

从公开数据了解,在2023年澳门大学以15篇入选论文领先清华北大,不过从2018年-2023年的数据来看,这也是澳门大学历史上入选篇幅最多的一年。

据统计,今年论文数量比较多的是电源管理、存储器等领域,而中国入选论文主要集中在MEM、RF领域。从具体的高校和科研机构数量来看,清华大学入选13篇论文,北京大学入选6篇论文,电子科大入选5篇论文,东南大学、复旦大学、浙大、中科院半导体所、中科院微电子所分别入选3篇论文,中科大、华南理工、上海交大、清华深圳国际研究所、南京邮电大学分别入选1篇论文。

不过从中国(港澳)的ISSC入选论文数量逐年递增,也愈加凸显中国在芯片设计领域的影响力。

ISSCC 2023关注重点:电源管理IC与存储芯片类论文

在企业方面,中国(港澳)仅有1家入选——豪威科技(上海)。ISSCC 2023入选论文大于2篇的企业有9家,韩国三星以8 篇论文领先,联发科排名第二,美国英特尔则以6 篇论文位居第三。中国台湾台积电仅有两篇论文入选,此外还有AMD、TI、索尼、瑞萨、SK海力士。

援引TTE ELEC韩国媒体了解,ISSCC 2023的一个重点关注点是电源管理IC,占录用论文的12%。但是韩国没有提交有关电源管理IC的论文。

据KAIST 教授 Min-Kyu Je表示,韩国在氮化镓和功率传输设备等领域落后于全球趋势。中国大陆地区的高校占据了电源管理IC论文的最大比例,并且在物联网中使用的数据转换器也很强大。

在ISSCC 2023发表的有关DC相关的15篇论文中,有7篇来自中国,4篇来自台湾,韩国没有提交相关论文。

在数字架构和系统类别中,预计 AMD 和联发科将展示其最新的 5 纳米 (nm) 和 4 纳米处理器。AMD 将展示其时钟速度为 5.7GHz 并采用 5nm FinFET 制造的八核 Zen4 处理器。 联发科将展示其 4nm FinFET 5G 移动 SoC。在该领域,有 7 篇论文来自韩国,其中包括韩国科学技术院关于用于元宇宙的 3D-Nerf 处理器的论文。韩国的Ewha University教授Ji-Hoon Kim 在谈到该领域时表示,与高性能处理器、移动应用处理器、汽车和能量收集相关的物联网系统研究非常活跃,还有基于 5nm 和 4nm 的 3D 堆叠和直接接合封装技术的研究。

据悉,韩国在图像传感器和显示驱动IC领域最强,在该类别被入选的 18 篇论文中,有 9 篇来自韩国。三星将提交有关用于 8K 电视和游戏显示器的四像素 50MP CMOS 图像传感器和显示驱动器 IC 的论文。

同时,存储芯片类论文也占总入选论文的11% ,成为仅次于电源管理IC 的第二大类别。

SK海力士计划展示其超过300层的 V-NAND 技术,到目前为止,内存芯片制造商已经将超过200层的 NAND 商业化。

与SRAM CIM相关的论文也有9篇被录用,大部分来自中国大陆和中国台湾,用于人工智能和机器学习方面的应用。

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