1.【一周芯热点】科技部部长：我国芯片攻关取得新突破；阿里千问技术负责人林俊旸离职
2.SIA：1月全球半导体销售额大增46%至825亿美元，2026年或突破万亿美元
3.OpenAI硬件负责人辞职，抗议与五角大楼合作
4.估值破百亿元：无人车九识智能完成超3亿美元融资
5.打破内存墙！为旌系列芯片带宽突破设计实践
1.【一周芯热点】科技部部长：我国芯片攻关取得新突破；阿里千问技术负责人林俊旸离职
科技部部长阴和俊：中国芯片攻关取得新突破、澜起科技核心技术人员山岗去世，年仅51岁、阿里千问技术负责人林俊旸离职......一起来看看本周（3月2日-3月8日）半导体行业发生了哪些大事件？
1、科技部部长阴和俊：中国芯片攻关取得新突破
科技部部长阴和俊在十四届全国人大四次会议首场“部长通道”上表示，我国科技事业快速发展，科技实力跃上新台阶，创新指数排名上升至全球第10。2025年，全社会研发投入超过3.92万亿元，强度达到2.8%。基础研究投入接近2800亿元，占比达7.08%，首次破7，创历史新高。
阴和俊介绍，我国科技成果蓬勃发展，大量涌现。人形机器人在春节晚会上大放异彩，从去年的扭秧歌、转手绢到今年的翻跟头、演小品，十八般武艺竞相展示。开源大模型领跑全球，芯片攻关取得新突破，创新药迅猛发展，去年中国批准的创新药达到76个。对外授权交易的总额超过1300亿美金，科技赋能各行各业，有力提升人民生活品质。
阴和俊表示，科技创新要瞄准产业需求，摆脱过去先有成果后转化的惯性思维，加快推动形成科技创新和产业创新一体谋划、一体部署、一体推动的格局，打通从科技强到产业强、经济强、国家强的通道。基于此，一要强化高质量科技供给，抓紧部署实施一批国家重大科技项目，为产业发展提供更强有力的科技支撑；二要强化企业科技创新的主体地位，加快培育壮大科技领军企业，要把更多的创新资源向企业集聚，要支持企业主导产学研融通创新，要支持企业牵头组建创新联合体，来承接更多攻关任务；三要进一步促进科技成果高效转化应用，要让更多的新技术、新产品有应用的场景；四要支持地方先行先试，引导其立足各地资源禀赋，锻造创新长板和特色产业。
2、澜起科技核心技术人员山岗去世，年仅51岁
3月5日，澜起科技（688008）发布公告称，公司核心技术人员山岗先生于近日因病不幸逝世。山岗先生入职公司二十余年，工作恪尽职守、兢兢业业，为公司发展作出了杰出贡献。
澜起科技表示，对山岗先生为公司发展所做的努力和贡献深表感谢，对山岗先生的逝世表示沉痛的哀悼，并向其家属致以深切的慰问。
资料显示，山岗1975年出生，中国国籍，无境外永久居留权，北京航空航天大学电子与通信系统硕士，曾经荣获中国电子学会科技进步奖一等奖，上海市科学技术奖三等奖等。
1999年至2001年，山岗曾任中兴通讯上海研究一所、新涛科技工程师；2001年至2005年任IDT-新涛科技设计经理。
2005年8月，山岗加入澜起科技，历任设计总监、应用总监、市场副总裁。2015年12月起任澜起科技市场应用技术部负责人。自加入公司以来，参与的职务发明共获得授权及申请专利超31项，为公司主要专利发明人之一。
3、荣耀前CEO赵明正式出任千里科技联席董事长
3月4日，千里科技发布公告，称召开第六届董事会第三十一次会议。在此次会议上，同意选举荣耀前CEO赵明为公司第六届董事会联席董事长，任期自本次董事会审议通过之日起至第六届董事会届满之日止。
据悉，今年2月，赵明通过微博宣布加入千里科技。他表示：“非常荣幸有缘际会千里科技，一个可以奋斗十年的事业，期待与印奇兄弟携手一起打造AI商业闭环，助力千里腾飞。”
公开资料显示，千里科技的前身是力帆科技，创立于1992年，成立之初主营摩托车业务，后续拓展至乘用车，并于2010年在上交所上市。后经历一系列重组，引入吉利集团，向新能源转型。2025年2月，该公司正式更名为“千里科技”，聚焦“AI+车”核心战略，布局智能驾驶、智能座舱和Robotaxi等业务，加速向智能驾驶科技公司转型。
4、阿里千问技术负责人林俊旸离职
就在阿里巴巴发布其全新Qwen 3.5开源轻量级模型的第二天，其千问人工智能（AI）项目失去了一位备受瞩目的技术负责人。
阿里巴巴千问团队的核心技术负责人林俊旸 (Lin Junyang)3月4日凌晨在X平台上发文称，“me stepping down. bye my beloved qwen.（我卸任了。再见了，我亲爱的千问）”，表明他将“退出”该项目，但并未透露更多细节。根据其LinkedIn个人资料显示，他于2019年7月加入阿里巴巴，并于2023年4月加入千问团队。
据晚点报道，3月3日下午，林俊旸已正式向阿里提出辞职。同一天，千问后训练负责人郁博文也正式离职。
此次突然离职引发了同事和行业伙伴的强烈关注。与此同时，全球AI开发商之间的竞争日益激烈，各公司竞相开发能够与OpenAI、谷歌和Anthropic等公司相媲美的模型。
林俊旸曾是千问模型核心负责人，也是阿里巴巴最年轻的P10级技术负责人。
公开资料显示，林俊旸出生于1993年，本科就读北京大学计算机科学专业，硕士阶段在北京大学外国语学院完成，学习语言学与应用语言学。其研究领域涵盖自然语言处理与多模态表示学习，在NeurIPS、ICML、ACL等顶级会议发表多篇论文。
5、原星纪魅族副总裁曾洋加盟小米公关部
3月2日，据鞭牛士消息，原星纪魅族副总裁曾洋已于近日加盟小米集团公关部，任职媒介总监。
根据公开信息，曾洋在星纪魅族担任副总裁，负责市场品牌和公关传播事务。在星纪魅族任职期间，曾洋主导品牌传播与市场声量建设，2025年初曾对外披露魅族新机研发进度，并积极与魅友沟通互动，助力品牌在激烈的手机市场竞争中提升曝光与口碑。此前就职于中央电视台财经频道，历任记者、主编、制片人等职务。
在加入星纪魅族之前，曾洋任职于知乎，担任党委副书记、执行总编辑、研究院院长等职务，还曾就职于京东公关部。
小米集团公关部去年曾做出调整：原公关总经理王化在去年内部转岗小米武汉公司，由小米集团董事长特别助理、战略市场部副总经理徐洁云兼任公关部总经理。
6、瑞萨电子中国区换帅！
3月2日，瑞萨电子宣布，拥有26年半导体行业资深经验的高管刘芳（Yvonne Liu），出任Vice President & President of Renesas Electronics China（瑞萨电子集团副总裁兼瑞萨电子中国总裁），任命自2026年3月1日起生效。
刘芳的职业经历覆盖半导体全价值链，在汽车、消费电子、工业、物联网（IoT）以及网络安全领域拥有深厚专业积累。加入瑞萨之前，刘芳曾在恩智浦半导体担任高级管理职务，曾任Vice President and General Manager of Greater China Automotive（集团副总裁兼大中华区汽车业务总经理），领导跨职能团队推动业务成功。在新职位上，刘芳负责瑞萨在中国的运营以及战略执行。她将进一步深化客户和生态合作，并推动瑞萨在中国——全球最具创新性和战略意义的技术市场的持续增长。
同日，瑞萨电子宣布Malini Narayanamoorthi——曾任India Country Manager & Vice President of MID Engineering，隶属于Analog & Mixed Signal Product Group，现出任Vice President & President of Renesas Electronics India，任命自2026年3月1日起生效。过去数年间，Malini通过构建稳固的客户合作关系、推进关键项目实施、加强全球团队协同，为拓展瑞萨在印度的业务布局发挥了关键作用。在其职责范围扩大后，她将进一步加速公司在印度的发展，充分利用该国快速增长的技术生态系统推动各项战略举措，并深入挖掘技术人才，把握与国家级优先项目相符的新兴机遇。
Malini与刘芳均直接向Hidetoshi Shibata（柴田英利）, 瑞萨电子CEO汇报工作。
7、英特尔董事长Frank Yeary将在任职17年后离任
英特尔周二（3月3日）宣布，长期担任董事会主席的Frank Yeary计划退休。这是这家曾经占据美国芯片市场主导地位的芯片制造商在首席执行官陈立武（Lip-Bu Tan）寻求重塑公司之际，进行的最新一次人事变动。
现任英特尔董事会成员、资深芯片行业高管克雷格·巴拉特（Craig Barratt）将在公司5月份的年度股东大会后接替Frank Yeary担任董事会主席（董事长）。
Yeary自2009年起担任董事会成员，并自2023年起担任董事长，至今已任职17年。他主持了四次CEO更迭，并经历了英特尔制造能力的下滑和台积电的崛起。
2025年，在陈立武上任几周后，三位董事会成员宣布退休。自担任首席执行官以来，陈立步实施了一项旨在扭转公司颓势的计划，该计划重新重视制造业，并通过裁减中层管理人员来降低公司复杂性。
在一份声明中，Yeary赞扬了公司在重振制造技术方面取得的进展，并指出他和董事会去年选择了陈立武。
三位英特尔前高管表示，用一位经验丰富的半导体行业高管取代Yeary这位投资者和企业顾问，是一个值得欢迎的举措。
8、国家大基金首次投资具身智能，银河通用再获25亿融资
3月2日，银河通用机器人宣布完成25亿元新一轮融资。投资方包括国家人工智能产业基金（国家大基金三期）、中国石化、中信集团投资控股、中国银行、上汽集团金控、中芯聚源、亦庄国投、未来产业投资、鲲鹏基金、无锡创投、福建产投等，多家老股东继续追加投资。其中，国家大基金系首次出手投资具身智能企业。
银河通用表示，本轮融资后，银河通用累计融资额稳居中国具身智能领域首位，继续巩固其作为人形机器人领域估值最高未上市企业的领先地位。
据了解，银河通用选择用“具身大模型”重新定义赛道——让人形机器人走出实验室，在真实的物理世界中运用智能自主感知、决策、行动。该公司构建了全球规模最大的百亿级具身智能数据集，并开创了数据基建“银河星坊”（AstraSynth），在数据这一核心生产要素上形成显著领先优势。
此外，银河通用自主研发的“银河星脑”（AstraBrain）是全球首个集成“大脑-小脑-神经控制”于一模的全身全手端到端具身大模型，在技术架构上实现对传统路径的代际领先。
9、美国拟将AI芯片出口管制扩展至全球 英伟达、AMD等公司出口需获许可
据媒体援引知情人士透露，美国官员已起草法规草案，拟限制全球范围内未经美国批准的人工智能芯片发货，法案将赋予华盛顿广泛的权力，以决定其他国家是否能够以及以何种条件建设用于训练和运行人工智能模型的设施。拟议法规将要求企业向美国申请许可，才能出口几乎所有英伟达和AMD等公司生产的人工智能加速器。这将使目前覆盖约40个国家的管制措施扩展至全球范围。
特朗普总统一再表示，他希望世界使用美国的人工智能，而该草案的目的并非禁止英伟达的出口。相反，这项法规将把美国政府设定为人工智能行业的“守门人”：企业（在某些情况下，也包括其所在国政府）必须获得美国商务部的批准，才能购买加速器。
10、涉嫌泄露2nm核心技术！台积电前高管罗唯仁被正式调查
台积电前企业战略发展高级副总裁罗唯仁于2025年退休，随后接受英特尔邀请担任执行副总裁。中国台湾司法机关已正式启动调查，并完成了对罗唯仁泄露敏感信息的指控的证据收集工作。中国台湾科技委员会主委吴诚文表示，事件发生后，检方咨询了新竹科技园管理局，以核实罗唯仁所掌握的2nm以下制程技术是否属于核心关键技术。
2025年11月，台积电向知识产权及商事法院提起正式诉讼，声称罗唯仁掌握可能被竞争对手泄露或利用的关键商业秘密。为维护自身权益，台积电采取了包括损害赔偿在内的法律行动。检方也已介入此案，并进行了相关搜查和扣押。
在2026年3月简报会上，吴诚文回忆说，台积电计划在南京建厂时，中国台湾缺乏明确的监管规定。他提到了中国大陆在面板行业所采用的“N-2”原则，中国台湾要求台积电南京工厂也需遵守这一规定。
关于罗唯仁可能将台积电的2nm工艺商业秘密转让给英特尔一事，吴诚文指出，中国台湾法务部门调查局迅速展开调查取证，并请求新竹科学园区管理局协助核实。然而，由于台积电和英特尔采用的技术不同，即使获得大量数据，英特尔也未必能够克服自身的技术瓶颈。
2.SIA：1月全球半导体销售额大增46%至825亿美元，2026年或突破万亿美元
美国半导体行业协会（SIA）3月6日宣布，2026年1月全球半导体销售额为825亿美元，较2025年12月的796亿美元增长3.7%，较2025年1月的565亿美元增长46.1%。
“继2025年半导体行业销售额创历史新高之后，今年1月全球芯片市场继续保持增长势头，不仅超过了12月的业绩，更远超去年1月的销售额，”美国半导体行业协会（SIA）总裁兼首席执行官John Neuffer表示。“亚太地区和中国的销售额是推动同比增速的主要动力，预计到2026年，全球销售额将达到约1万亿美元。”
从区域来看，1月份亚太及除中国、日本外的其他地区（同比增长82.4%）、中国（同比增长47.0%）、美洲（同比增长34.9%）和欧洲（同比增长26.1%）的销售额均有所增长，但日本的销售额则有所下降（同比下降6.2%）。1月份环比销售额方面，中国（环比增长5.8%）、亚太及除中国、日本外的其他地区（环比增长5.0%）、欧洲（环比增长5.3%）和美洲（环比增长1.2%）的销售额均有所增长，但日本的销售额则有所下降（环比下降1.7%）。
月度销售额数据由世界半导体贸易统计组织（WSTS）统计 ，并采用三个月移动平均值。SIA的会员企业占美国半导体行业总收入的99%，以及近三分之二的非美国芯片企业。
3.OpenAI硬件负责人辞职，抗议与五角大楼合作
OpenAI硬件负责人Caitlin Kalinowski于3月7日宣布辞职，理由是对公司与美国国防部达成的协议感到担忧和不满。Caitlin Kalinowski于2024年加入OpenAI，此前其曾在Meta领导增强现实（AR）硬件开发工作。
Caitlin Kalinowski称，OpenAI在同意将其人工智能（AI）模型部署到五角大楼的机密云网络之前，没有给予足够的时间进行讨论。
“AI在国家安全中扮演着重要角色，”Caitlin Kalinowski写道，“但是，在未经司法监督的情况下监视美国公民，以及在未经人类授权的情况下赋予AI致命的自主能力，这些界限理应得到更充分的考虑。”
Caitlin Kalinowski表示，虽然她“非常尊重”OpenAI CEO Sam Altman及其团队，但该公司宣布与五角大楼达成协议时“没有明确界定任何限制条件”，“这首先是一个治理问题，这些事情太重要了，不能仓促达成交易或发布公告。”
OpenAI在交易达成后的第二天表示，该协议包含额外的保障措施，以保护其应用场景。OpenAI重申，其“红线”禁止将其技术用于美国国内监控或自主武器。
OpenAI表示：“我们意识到人们对这些问题持有强烈的看法，我们将继续与员工、政府、民间社会和世界各地的社区进行讨论。”
4.估值破百亿元：无人车九识智能完成超3亿美元融资
近日，自动驾驶无人物流车企业九识智能完成超3亿美元新一轮融资，估值突破百亿元。本轮投资方涵盖大型产业方、多个一线城市政府基金等机构。至此，九识智能已经累计完成6轮融资。
九识智能（Zelos）成立于2021年，是一家全球领先的自动驾驶科技公司，专注于安全、可靠的无人运输技术研发，致力于为全球客户提供可规模化落地的自动驾驶运力解决方案。截至2025年年底，公司无人配送车业务已覆盖全国300余个城市，并拓展至新加坡、阿联酋、日本、韩国、马来西亚等市场。
九识Zelos是RoboVan第一品牌，运营着全球规模最大的RoboVan车队。九识推出了全球第一台城市机动车道路运营的无人驾驶货车，开启了RoboVan大规模商业化的新纪元，业务已覆盖中国、日韩、新加坡、阿联酋、奥地利等多个国家和地区，在邮政、快递、快消、生鲜和餐饮等物流领域建立了主导性优势和绝对领先的市场份额。
今年1月，九识与菜鸟无人车业务完成战略合并，同时运营九识与菜鸟无人车双品牌。整合完成后，九识智能将进行双品牌运营。“菜鸟无人车”品牌将由菜鸟授权给九识使用，菜鸟提供基于RoboVan的智能供应链深度服务，而九识智能将持续深耕自动驾驶全栈自研技术，提供全场景的智慧运力方案。
5.打破内存墙！为旌系列芯片带宽突破设计实践
前言
在芯片性能飞速迭代的今天，一个困扰行业数十年的瓶颈始终挥之不去 —— 处理器（CPU/NPU）性能凭借制程微缩、多核架构一路狂飙，而内存性能提升却步履蹒跚，这道无形的 “内存墙（Memory Wall）”，成为制约系统效率的关键枷锁。导致芯片空有高算力，却因等待数据而无法充分释放。
1.行业痛点
内存墙为何难以逾越？三大核心根源：
01 技术进步失衡
光刻技术从 12nm 迈向 5nm，让晶体管密度呈指数级增长；而 DRAM 存储工艺受限于电容与噪声比，尺寸缩小空间有限，每代性能提升仅 5%-10%，带宽增长也受 IO 引脚数和封装技术掣肘。
02 能耗散热瓶颈
芯片通过提升频率、增加核心数提升性能，但功耗预算（TDP）限制了频率上限；DRAM 的刷新和读写操作本身耗能显著，频率提升会导致能耗激增，进一步压缩性能提升空间。
03 体系结构短板
早期设计未预判处理器与内存的性能落差，Cache 配置不足、预取算法适配性有限，尤其在 NPU 张量计算等大数据量场景下，内存访问延迟和带宽不足的问题被无限放大。
2.突破桎梏
实际应用中，这一矛盾更为突出：不少芯片宣称具备超高 Tops 算力，但搭配的 DDR 接口速率≤2133Mbps，扣除媒体处理所需带宽后，留给 NPU 的可用带宽寥寥无几，深度计算时性能不足的问题暴露无遗。
为旌科技系列芯片在设计之初便瞄准带宽痛点，通过高规格接口、多通道架构、多 Bank 设计的三重加持，成功跨越内存墙。
多通道架构：破解Bank冲突难题
SDRAM的Bank同一时间仅能处理一个请求，多请求并发时易出现排队等待（Bank 冲突）。为旌科技针对上述问题，采用多通道设计，堪称 “扩容 + 提速” 双 buff，大概率降低了请求多发造成的Bank冲突；同时通过架构优化，使得数据并行访问不中断，读取效率翻倍。
高规格LPDDR接口：充沛带宽打底
以为旌科技旗舰产品VS859 为例，该芯片支持 32-bit/64-bit 灵活配置的 LPDDR4/X（4266Mbps）与 LPDDR5（5500Mbps）接口，适配不同场景需求：LPDDR4/X 凭借多通道并行与数据预取优化，64-bit 位宽下峰值带宽达 34.1GB/s，较前代提升超 1.6 倍，同时通过动态功耗管理减少能耗浪费；LPDDR5 进一步升级，单通道速率突破 5500Mbps，64-bit 位宽峰值带宽高达 44GB/s，进一步降低冲突延迟。
灵活位宽配置：平衡性能与成本
在 DDR 颗粒价格上涨的行情下，为旌系列芯片产品还配备了极具价值的32-bit/64-bit 切换功能：高性能计算场景可启用 64-bit 位宽拉满带宽，成本敏感型应用则可选择 32-bit 配置，实现性能与成本的最优平衡。
3.全场景赋能
在芯片性能竞争从 “算力竞赛” 转向 “效率比拼” 的今天，突破内存墙的核心，在于让数据传输速度跟上计算速度的脚步。为旌科技系列芯片通过提供充足带宽，减少访问延迟成功补齐了系统性能的 “最短木板”，让每一个时钟周期都能获得足量数据，彻底告别空转等待。
无论是 AI 深度学习、大数据量张量计算等高性能场景，还是常规媒体处理任务，系列芯片都能凭借优化的带宽表现，充分释放理论算力，实现计算效率的显著提升，为各类业务应用提供稳定可靠的高性能支撑。（为旌科技）
