继“南水北调”、“西电东送”后，“东数西算”工程正式全面启动。东数西算，就是在西部大规模建设数据中心，既支撑东部算力需求，也带动西部发展。数据和算力，正在成为像水力、电力一样的生产要素，影响“国运”关键。
随着5G移动信息网络的加速构建，5G网络与各行业应用的垂直整合面临较大挑战。6G研发加速布局。互联网作为支撑未来十年全球信息传输基础设施的主导体系架构，面临万物互联、万事互联时代toB、toM、toX、高速核心器件等多样化需求带来的前所未有挑战。
光刻，顾名思义，用光进行雕刻，以光为工具将光罩(mask)上的图案转移到晶圆上的过程，听起来很简单，但要想实现这个图形的转移，过程很复杂，技术难点也很多。从结果导向来看，主要做好三件事—CD(critical dimension:关键尺寸)，OVL（overlay:套刻精度）和defect(图形缺陷)。
算力网络的愿景是实现网络无所不达、算力无所不在和智能无所不及，推动数字化社会到智能化社会的发展。算力网络是一个复杂的技术网络体系，涉及异构硬件和芯片、接入和互联网络、数据中心/云计算，以及大数据、人工智能、区块链等多产业链，算力网络推动统一架构、技术标准和开源生态的成熟完备，要求多产业链协同发展。
消费互联网呢，比较偏重于前台，后台切入的比较少，为什么呢？因为作为制造的后台，它的运营流程、制造技术比较复杂，在消费互联网的流量时代，还没有出现能够把这些运营后台统括起来的技术，但是随着技术的进步，比如说芯片的技术、传感器的技术，云存储的技术，工业APP的开发，所以才有了工业互联网的蓬勃发展。
我们目前的数字化转型，几乎没有一个企业，大到央企、小到小微企业都不可能找这样的框架。框架给我们一个思维的边界和路径的引导，而真实必须来自自底向上，具体的企业、具体的项目中。当积累到足够多的时候，才有能力构造出一个真正的框架，解决问题的框架。
我们是幸运的一代人，底层技术的长久储备，顶层设计的高度扶持，这些都为人工智能在今天的快速进化提供了充分的客观条件。复盘历史，AI技术的每一次跳跃都会向社会释放巨大的价值与能量，而今又是一个新起点。
在工业互联网平台建设和应用实践中，设备联网及云化智能管理，技术层级覆盖了IIOT、IaaS、PaaS和SaaS，应用层级涵盖边缘计算、数据存储、建模预测分析、设备工控信息安全等，是工业互联网的核心和关键技术之一。
今天在一个加速创新和产业全球化的时代，企业家感到前所未有的脆弱。这个时代仍然处在发展的婴儿期，更加剧烈的变化必然会到来。创新是无止境的，因为经济发展是没有止境的。那种认为技术发展的极限将很快来临的观点荒谬透顶。新的发展机会比比皆是，而且新旧技术共同作用，从而推动社会更快发展。
工艺是推动智能制造发展的重要基础。未来，我国将加强先进工艺技术攻关，推进行业数字化改造，强化制度保障。推进工艺数字化智能化，应加大对工艺技术创新支持力度，开展工艺数字化智能化行动，加强工艺人才的培育。
挑战 TinyML，创业公司声称：业界首款全模拟 ML 芯片
今天，模拟计算公司 Aspinity 发布了新的模拟 TinyML 芯片 AML100，成为头条新闻。Aspinity 称 AML100 是“世界上第一款模拟 ML 芯片”。能够将机器学习能力从数字领域直接转移到模拟领域。
三星、英特尔、台积电和 IBM 等最近的公开声明表明，从 2022 年或 2023 年开始，这些公司已经接受从“主力”FinFET 晶体管架构逐渐过渡到纳米片状架构，以生产 3nm 或 2nm 技术世代的逻辑芯片。
工业软件重要性堪比芯片，95%被外资把持，却至今未被充分重视！
在美国，工业软件被提升到了关乎国家战略与命运的地位。我国对工业软件最大的误判，是把它当作软件的分支，而非工业的大脑，自然也没有给予足够的重视。正是这种“拿来主义”，不仅让我国的工业软件比国际最高水平落后了30年，在材料、航空制造等领域，也一度因为核心技术的缺失，不断被“卡脖子”。
疫情期间芯片行业措手不及，芯片需求暴涨；在家工作推动了对个人设备的需求，并且升级了数据中心以处理基于云的通信和协作平台。这恰逢汽车电气化，这推动了对传感器和廉价芯片（如电源管理集成电路）的需求。
DIGITIMES报导，由于芯片产能过剩危机可能在2023年提前报到，传出台积电化被动为主动，积极争取客户更为明确下单及扩大长约规模，此举将冲击庞大的对手群，有晶圆代工业者指出，若2023年供需反转成真，订单可能流向台积电，部分二线业者代工报价甚至可能在价格竞争下，不得不降价求单。
