去年，全球芯片行业的收入达到了4122亿美元，创下了有史以来的新高。
很多的调研机构报告也显示，为了迎头赶上自动化系统、大数据以及机器学习驱动的数字业务，大约有85%的芯片供应商都需要新的人才类型。然而，其中有77%的业者都表示人才短缺。
技术需求日新月异，作为IC设计界每年一次的Tech Shanghai IC设计论坛3月29日在上海长荣桂冠酒店成功举办，吸引了上百名高智商的工程师出席了此次论坛，和国内外一流的讲师一起讨论了正反向设计、专利布局、物理实现、AI芯片的需求，CPU架构的安全与能耗、SoC安全、数字接口测试等方面的设计难题。
同时，这次论坛还首次引入了现场直播，方便不能到现场的朋友也不错过论坛的精华（论坛视频回放也在整理之中）。
无论是海归、还是本土创业者，在开始设计IC时都需要参考，然后再进而转化成自己的思想。如何从反向设计跨越式突破到正向设计，从产品的学习者、模仿者蜕变成为创新者、领跑者是大家都在探索的问题？
芯愿景副总经理石子信先生分享了公司实现以上蜕变需要的关键技术：知识产权分析及设计规避技术、版图重新设计及优化技术、单元建库及库验证技术、数字电路的RTL代码还原（基于BoolSmart）、嵌入式代码/ASIC/FPGA的互相转换技术等。
他分享了反向分析再设计产品的关注点。
以及公司分析竞争对手产品的哪些参数？
参数之后，重要的就是获取芯片的设计思想。
石总举了去年联发科和博通的专利战的例子，起先博通在美国起诉联发科，联发科为了应战，就分析了自己的专利地图，在中国大陆和台湾地区反诉博通，最后双方和解。
而专利侵权规避，首先则要全面透彻的了解专利技术原理，用不同的技术手段进行创新规避设计。
石总表示公司的专利分析部门每年会读上千份专利，目前很多专利本身就有漏洞，也有一些专利代理人本身不够专业——代理人一般对专利流程很清楚，但是对技术本身了解不够深，对需要保护的范围了解不够。
新愿景可利用专利权人撰写的缺陷等进行规避设计，运用侵权判定原则进行规避设计等，申请一个专利的价格不到一万块。
最后，小结一下：
AI和安全是中天微关注的两个非常重要的方向。中天微CPU研发部资深技术专家陈晨在《快速演进的C-SKY嵌入式CPU架构》的演讲中指出。
在智能监控领域，中天微有支撑大华股份，基于深度学习的视频结构化描述和识别技术是下一代视频监控的核心技术。
安全技术多层次，全方位的安全引擎。也有不同的防护等级。
目前国内唯一一家可以提供抗物理攻击技术的处理器。且获得了EAL4+、银联芯片安全验证、国密二级、FIPS等各项金融级别的安全认证。
AI芯片作为一种专用的加速芯片被推到大众面前，从硬件层面大幅提高了机器学习算法，特别是深度神经网络算法在实际应用中的性能。(演讲中的AI不引起歧义的话，都是指机器学习。)
AI性能方面的挑战，Cadence公司资深产品技术经理邓立群分享了两点：
一个是能效。最重要的就是从算法方面着手。有人降低精度，压缩数据，以此来降低功耗。有人通过分析能量消耗在哪些地方，发现访存的能效最大，所以很多人就用了片上内存，或分布式内存。
二是吞吐量。这是整体数据进出数量。GPU本身吞吐量很高，到了AI芯片，结合神经算法，数据流处理是高度结构化运算。
Cadence数字后端设计工具针对AI芯片的特点和设计需求，从降低功耗、提高容量、压缩面积、层次化结构化设计等各方面提供有针对性的解决方案，助力AI芯片设计团队突破挑战，更快收敛到预期的性能目标。
无处不在的AI，大大带动了IP市场的发展。面向行业应用的IC个性化设计需求激增，从而带来对IP核的大量需求，如何找到合适的IP已经成为一大难题。
中科院微电子所—集成电路IP共享平台智能感知研发中心副主任辛卫华，向大家介绍的IP共享平台，重点围绕IoT相关应用，汇集IP信息资源，提供应用解决方案；平台设有IP信息检索、IP在线验证、IP应用方案、行业资讯等板块，为广大在IoT、云计算、人工智能等信息产业的带动下，集成电路行业发展迅猛，用户提供IP检索、选型、在线仿真等多元化服务，助力IC设计创新。
他分享道，IP公司都喜欢做通用IP——这也时为什么接口IP能做这么好的原因？但是IC差异化要求高的时候，就会遇到麻烦。另外，IP的服务也很重要，调试有bug是再正常不过了，所以IP公司不可能把产线拓展的太宽，钱和精力和资源都要和成本所平衡。
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