2016年5月底，在清华大学西阶梯教室，Synopsys的主席和Co-CEO Aart de Geus博士为清华大学的学生呈现了一场“Silicon to Software：Smart Everything!”的讲演。
Geus博士是清华大学微电子学研究所的外聘教授。
以他的观点来看，从硅至软件的环节，有两大驱动趋势：一是基于半导体低功耗和低成本的能力，10多年来硅技术的发展持续增强了计算能力，并将我们引入到由传感器驱动的物联网（IoT）世界；二是，这些进步得益于巨量软件的推动，包括嵌入到硬件中的软件以及专用应用软件。
“我们正在迈入Smart everything（万物智能）的年代，其将改变技术和商业模式。” Geus博士表示，“而业界的一个赌注是半导体工业将驱动下一轮创新，因为数字智能对软件和硬件关键性的交汇点的影响力在不断加强。”
他的观点在此也许还不是很好地得到理解，请阅读全文，你应该会更好地把握他想表述的理念。
智能面部识别和心理数据分析。
图：Synopsys的主席和Co-CEO Aart de Geus博士。
与Geus博士有过几次沟通，这是他首次直接从产业未来方向开始了他的演讲。
他首先回顾了80年代计算时代和2000年代移动时代出现的杀手应用，指出PC、Internet、以及发展至今出现的云概念均为计算时代的标志性应用，而智能电话、APP等则是移动时代的标签。“那么，目前被热论的IoT（物联网）的代表应用又是什么？” 他并没有马上回答这个问题。
图：不同时代的标志性应用。
“无疑，我们正在进入一个充满智能的年代，而所有的这些设备的一个共性是具备硬件和软件。” Geus表示。
图：硬件和软件。
以他的观点来看，可穿戴设备、智能健康设备、智能家庭、智能汽车和工业自动化等都将是这个智能时代的产物。
图：智能设备的例子。
以他的观点来看，数字智能（Digital Intelligence）将在未来的智能世界中扮演重要的角色。
“在这些应用中，数字智能（DI）和传感器将与硬件和软件共同组成创建万物智能应用的平台。”他强调到。
图：万物智能的组成因素。
无疑，这是个很难准确回答的问题。
“IoT在不同的层次，包括The Edge、The Fog、The Cloud、The Apps，都会出现机会。从半导体的角度来看，传感器、能量捕获、处理器、RF器件等也孕育着大量的机遇。”Geus说。
图：IoT会在不同层次出现机会。
他以大数据为例提出了“Techonomics”的概念，即将技术与经济相结合，从需求入手，经过技术的支持，实现经济效益。而值得注意的是不同级别的需求（市场需求）将最终导致不同的经济效益（产品准确度、单品价格等）。
图：Techonomics概念。
图：一个大数据的分析实例。形象！
“我们要特别注意的一个现象是软件在驱动硬件！“Geus博士分享到， “软件和数字智能在系统中所占的比例会越来越大，而硬件所占的比例相对基本维持不变。”确实，得益于半导体技术追求高性能、低功耗、低价格的趋势，硬件的趋势实际上是走向更小尺寸。
图：软件规模越来越大。
下一张图给出了Geus博士对于继计算时代和移动时代之后第三个时代的预测：Smart。而尽管他并没有指出杀手应用具体是什么，但已表述出了其应该具备的三个特性，即:传感器、硬件/软件、以及数字智能。
图：第三波智能浪潮的特征。
半导体技术已开始进入到谈论单数字纳米工艺的阶段，以Geus博士的观点来看：EDA工业是摩尔定律的另半个体现。
图：EDA行业的发展趋势。
而在这其中，他领导的Synopsys将扮演从硅走向软件时代中桥接的部分，即交汇点。
结合前面分享的多图以及下图，你现在可以理解Geus博士对于公司定位的理念了吗？
图：由硅走向软件的交汇点。
是的，接下来Geus分享的就是他该如何扮演这个角色，从半导体设计、模拟和混合信号设计、验证、IP、软件五个方面。
图：下一代半导体产品要求更多的规则。
图：工艺进步将使半导体器结构带来变化。
图：验证所包括的功能。
图：验证左移。
图：IP的发展趋势。
图：电子产品和工具的软件代码数量井喷。
图：黑客通过软件漏洞攻击电子设备的实例。
图：软件安全检查的必要性。
按照Geus的表述，软件主要包括三个部分：所有系统级应用软件，包括银行、互联网业务供应商、电信公司等广泛用户；二是任何电子设备、嵌入式应用系统中运行的软件；三是EDA厂商和其他厂商自身开发的软件工具。
“即使是IC设计公司，目前软件工程师的数量也约是硬件工程师的2至3倍。”他举例到。
按照Geus博士的表述，Synopsys目前营收比例约为EDA工具占61%、IP和软件安全验证工具占28%，其他占11%。“未来，我们在软件上的营收会实现更快的增长率。”他表示。
在Geus博士的演讲中反复提及到了摩尔定律。
“我现在并没有看到传统的摩尔定律在准确地运行着。有一部分原因是当有人问到传统的摩尔定律到底是什么？你得到的答案是更小的晶体管、更多的晶体管、或者是便宜的晶体管。摩尔定律在这些领域已出现变缓的趋势，但无论如何，从晶体管技术和尺寸的角度来说，你可以看到它进行的还很顺利，”他陈述了他的观点，“在创造下一代晶体管时，经济效益相对于物理尺寸受到了更大的挑战。现在我们还无法知道价格会下降的程度，但从竞争的角度看，首先就看谁能在更先进的工艺技术下获得更好的产量，这是摩尔定律的其中一个视角。”
“另一个我喜欢的角度是不仅仅是摩尔定律本身，而是‘摩尔定律的概念’。摩尔定律的概念就是我们必须不断提升。只要我们做一个扩展和改善的事，它将会打开奇妙之门。我喜欢硬件和软件交汇点的理由是我认为这两者结合会产生一个摩尔定律式的现实行为，接近一个蕴藏无限能力的新空间。”
“如果你回顾摩尔定律的历史，摩尔定律曾给业界带来巨大的影响：计算机是一个浪潮，网络是一个浪潮，服务器和云端也是一个巨大的浪潮。计算机浪潮改变了世界的生产力，难以置信！移动的浪潮改变了全球化进程及世界交流，难以置信！我认为智能浪潮会再一次改变世界！”他进一步阐述到。
图：摩尔定律为人类生活质量的进步贡献非凡。
最近，Synopsys推出了Custom Compiler模拟/混合信号图形化定制设计工具。作为一个新的发展方向，Geus博士又是如何定位其发展策略？
“我们是从做数字工具起家的公司，逐渐我们希望可以拥有其它的技术或者是产品。作为一家公司，我们必须强调我们生产的是“汽车”，而不是“卡车”。但是一旦你成为一家强大的汽车生产公司，也许这时你有足够的经验生产卡车。”他形象地表达了公司扩展的策略，“对我们来说，现在模拟设计工具与我们已经拥有的技术更加相近。从另一方面看，我们很早就进入到模拟仿真工具的领域，如SPICE等。结合SpringSoft的并购，利用其专长的Laker模拟、混合信号设计工具，我们认为进入到这个领域，而且是从高起点的FinFET起步，是一个水到渠成的事情。”他说到。
“其中，Analog synthesis确实是EDA领域的一个难点，多家EDA公司都在努力攻克这个难点，Synopsys也在其中。模拟设计工具的一个挑战在于模拟器件的一些特殊要求，包括滤波器结构等，是一个有特殊要求的行业。我们已经关注这个领域很多年，希望现在推出的工具能更好地实现模拟/混合信号的自动化设计。”
图：图形化模拟/混合信号定制设计工具。
“我认为可能的杀手应用是在你看到它之后的5分钟后才能确定，在此之前，几乎不可能预测。这就是为什么我的预测通常都是比较泛义的：改变有高价值的东西，并且看看是否能够添加一些智能元素在里面。”这是他的回答。
“基于那些已经存在的核心高价值，包括家庭、身体健康、交通、工业自动化等，都会从智能技术不同程度的获利。杀手应用不仅仅是指一个应用，它是以消费类产品为导向的领域。PC曾经是消费类产品，直至其发展成为一个专业计算机。事实上，有时在专业领域里取得商业利益比在消费领域里要多，例如自动化机器人，但没有人会称之为杀手应用。正因为它将会变得更加多样化，所以也变得更加难以预测。”他补充到。
“我认为技术改变了机会空间，人类的创造力在正确的时候带来了正确的解决方式。有趣的是，很多年前，我访问诺基亚公司，正好是苹果发布iphone手机的几周后。在与诺基亚公司一位高层聊天的过程中，他说苹果手机不是一个好手机。他的意思是，苹果手机根本就不是手机，它只是正好也有通话功能。在那后的几周内，将近10000的应用上线。他错失的是iPhone不是一部电话，而是APP平台。所以意识到根本问题可以改变事物的本质也是一件令人惊喜的事情。”Geus博士说。
图：演讲中的Geus博士。
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