1.多名院士专家谈人工智能：中国发展AI不能靠“堆芯片”

2.制造业排名：2022年中美前二，英国首次跌出前十

3.北京发布“人工智能+”行动计划

4.我国云计算市场保持较高活力，预计2027年可突破2.1万亿元

5.上海：持续加大对集成电路、生物医药、人工智能三大先导产业和电子信息等重点产业支持力度

6.盛美上海推出Ultra C vac-p 面板级先进封装负压清洗设备

1.多名院士专家谈人工智能：中国发展AI不能靠“堆芯片”

美国依靠软硬件优势，在用规模“堆”出全球最强人工智能（AI）的这条道路上狂奔不已。美国富豪马斯克近日在社交媒体上宣布，旗下AI初创公司xAI已开始用10万块H100 GPU组成的“孟菲斯超级集群”进行AI训练，号称是“全球最强大的AI训练集群”。中国是否应该跟随美国引领的这条技术路线？近日在由中国智能计算产业联盟与全国信标委算力标准工作组共同主办的2024中国算力发展专家研讨会上，多名院士专家给出了各自的观点。

未来超智融合将分为三个阶段

中国科学院院士陈润生在研讨会上表示，“人工智能大模型是新质生产力的代表，大模型和超级计算的融合发展十分重要，我国需要认真地去布局、去考虑。”中国科学院计算技术研究所研究员张云泉提到，大模型的迅猛发展彰显出新质生产力的特质，但目前也遇到了算力瓶颈。鉴于中国在超算领域拥有深厚技术积累，希望超智融合（超级计算与以大模型为代表的智能计算进行融合）能有效化解这一挑战。国家信息中心信息化和产业发展部主任单志广解释说，“超智融合是随着当前基础算力、智算算力、超算算力等的应用多元化发展而诞生的，即能否用混合型算力资源或者融合型算力体系，来解决同时满足多种不同算力的应用需求。”

在预测未来超智融合的进程时，中国科学院院士钱德沛认为，将沿着for AI、by AI和being AI三个阶段清晰演进，从硬件到软件全方位地进化，以适应和推动人工智能技术的发展。在第一阶段for AI，将着重于对现有计算机系统的改造与升级，发展专用硬件，确保可高效地支持和执行AI任务，为人工智能研究提供坚实的基础设施。在第二阶段by AI，将要用AI改造传统的计算，一方面用AI的方法来求解传统超算问题，另一方面AI也在影响传统计算机的结构，这个趋势也会逐渐明显。在最终的being AI阶段，计算机系统将呈现内在的智能特性，人工智能不再是一种外加的能力，而成为计算机的核心属性和基本组成，可能计算的能力或者智能化的水平，会远远超过我们今天的超算或智算。

陈润生注意到，目前科学界和产业界一直在企图解决超算和智算融合的问题。例如英伟达最新推出的GB200架构，其实是两块GPU加上一块CPU，某种意义上就可以算是把智算和超算的优势都用上了，在两块GPU执行机器学习的布局中，加上CPU提供的数据高速传输。但他认为，这种架构并没有从根本上解决效率问题。“超算与智算的结合是必然的，将会有机融合，而不是简单地把它们凑在一起”。

中国工程院院士郑纬民也表示，大模型的开发、训练、微调及推理各个环节均离不开算力，且算力成本占据着整体开销的大头，特别是在训练阶段，其占比高达70%，而在推理阶段更是高达95%。鉴于此，算力成为支撑大模型发展的关键因素。

智能计算应该参考“人类智能”

对于中国当前的大模型热潮以及跟随美国“堆规模”的技术路径，中国院士专家们提出了各自观点。钱德沛表示，中国现在搞出的大模型数量和种类比美国还多，也都在搞通用人工智能，但我们不但在硬件上受到美国的严格限制，而且用于大模型训练的数据的质量和数量也都偏少，“这样做出来的大模型能比美国好吗？我想我们还是要符合中国国情，不能够完全跟着美国人走”。

陈润生也认为，中国现在出现的大模型基本上是在美国提出的大模型和算法上进行改进，但是对于整个大模型的基础理论考虑甚少。他在研讨会上提出，对比传统超算采用的局域式记忆模式，智能计算展现出了根本性的差异——信息的分布式存储。这种存储方式模仿了人脑神经网络的复杂结构，通过大规模、密集互联的芯片网络来承载日益庞大的模型。但是如何有效地将人类知识嵌入这些复杂系统，以及信息具体如何在系统中分布存储，其背后的算法与技术理论仍未充分探索。“随着模型规模的无节制扩张，导致一个不可克服的问题是能源耗竭，因此一味地增加芯片，依靠增加系统的复杂度来解决大模型的存储问题是不完全可取的”。

由此陈润生认为，未来智能计算还是应该参考“人类智能”，也就是模拟人脑的运行机制。人脑的体积非常小，能耗只有几十瓦，但它所产生的智能，超过了现在最先进的、能耗相当于一整座城市的AI。“大模型与智算的发展，不只是应用层面的模型和算法上改进，还需要从基础理论角度去有所突破。现在大模型只是发展了前10%，还有90%的工作没做，我也相信大模型绝对不是靠着越堆芯片越多实现的，一定像人类的大脑一样学习，把空间复杂度、时间复杂度压缩得更小，能耗降得更低。所以我觉得最基本的问题，是要研究目前空间复杂度来完成智算的基础理论。如果我们能在基础理论上有所发展，我们就能完成根本和原始创新。”

北京应用物理与计算数学研究所研究员袁国兴认为，不可能指望一种通用大模型在各行各业都能够解决问题。从实际情况看，不同的应用有不同的技术，要求用不同的算法，对计算能力也有不同的要求。例如在科学计算方面，对计算精度的要求越来越高，而随着计算机的规模扩大，数据越来越多，可信度在不断地下降。美国国家航空航天局（NASA）也提出类似的观点，他们对计算精度提出很高的要求。因此未来不同的应用会有不同的大模型、不同的计算，解决不同的问题。现在的大模型对计算精度和算法的要求完全不一样。

中国信通院云计算与大数据研究所所长何宝宏补充说：“计算和训练对底层基础设施要求并不一样，也需要判断在什么场景下要屏蔽差异性，在什么场景要体现差异性。”

需要发展主权级大模型

张云泉表示，美国最近通过一系列举动试图在发展人工智能方面对我国“卡脖子”，包括禁售高端GPU、终止共享大模型的源代码以及中断生态方面的合作等。同时现在大模型的运算规模达到1万块GPU，甚至10万块时，就需要通过发展大模型专用超算来突破能耗墙、可靠性墙、并行墙等技术瓶颈。在此背景下，想要在短期内突破大模型算力瓶颈，中国有一条路可走：利用过去二十多年积累的先进超算技术，研发大模型专用超算，克服大模型算力瓶颈问题，使我国可以紧紧咬住全球大模型最先进水平，不至于掉队。

张云泉在介绍超智融合体系下的“主权大模型”计划时表示，我国在超算领域拥有深厚技术积累，近年又投入巨量资金发展智能算力，聚焦建立以超智融合算力体系为中心的体系工程响应大模型的算力需求，希望能最大化利用超算技术优势破解算力挑战。按照“主权级大模型”计划的部署，“主权级大模型”创新联合体将依托国家超算、中科院和全国重点院校的知名教授团队、智能芯片企业、大模型解决方案企业等共同打造类似OpenAI的开放组织，由非营利性部门组织“主权级大模型”研发，由营利性部门组织“主权级大模型”落地。他建议说，超算是“国之重器”，需要用来攻克最大、最难的挑战。主权级大模型是一个能支撑国家发展的根模型，不是一般的大模型。类似的国家级超级大模型也受到其他国家的高度重视，例如美国微软公司携手 OpenAI发布了计划投入1000亿美元全新人工智能超级计算机的计划，日本最近也宣布要投入巨资发展国家级大模型。     

陈润生认为，根据中国目前的基础条件以及大模型必然要发展的趋势，我们完全跟随西方的做法是不现实的，也是很难在短期内赶上的。所以找到一条发展主权级大模型的路，更为重要。（来源： 环球时报）

2.制造业排名：2022年中美前二，英国首次跌出前十

英国制造商组织“英国制造”（Make UK）29日发布报告，披露了最新的制造业统计数据年度分析。数据显示，2022年，中国仍是最大的制造业国家，产值达5.06万亿美元，几乎占全球产值的1/3；其次是美国，产值达2.69万亿美元；第三是日本，产值8500亿美元。德国是欧洲最大的制造业国家，产值7510亿美元，位居世界第四，其后是印度和韩国。

英国《泰晤士报》29日报道称，英国首次跌出十大工业制造国之列，不敌墨西哥（第7位）和俄罗斯（第8位）等国，排名下降到第12位，比去年下滑4个名次。“英国制造”政策主管在接受《泰晤士报》采访时表示，“某些特定因素和趋势”正在重新勾勒全球经济的轮廓。

英国《每日电讯报》29日报道称，英国自工业革命以来首次跌出十大制造业国家之列，这对工党来说是一个“严肃且具有震撼力的警钟”。“英国制造”组织警告称，该国需要“一项长期的产业战略”来支持制造业。        

报道称，放眼全球，中国、美国和欧盟等主要经济体均在产业战略上投入数百亿美元。而过去30年来，制造业在英国经济中的份额急剧下降。根据官方数据，1990年制造业占英国经济的17%，但现在仅占9.4%。自金融危机以来，英国生产率增长大幅下降至每年约0.4%。英国智库“决议基金会”称，近200年以来，英国从未经历过如此缓慢的增长。（来源： 环球时报）

3.北京发布“人工智能+”行动计划

《北京市推动“人工智能+”行动计划（2024—2025年）》近日正式发布。北京将依托首都优势行业资源和科技研发能力，围绕机器人、教育、医疗、文化、交通等五大领域，组织实施一批综合型、标杆性工程，形成大模型行业应用新生态。

根据行动计划，北京将围绕科研探索、政务服务、工业智能、金融管理、空间计算、数字营销、司法服务、广电传媒、电力保障、内容安全等10个行业细分领域，支持市级行业主管部门、相关区、行业应用企业与大模型企业联动结对，突破场景落地共性难点，探索标准化、可复制、可推广的大模型行业应用落地路径。

行动计划明确了发展目标：2025年底，通过实施5个对标全球领先水平的标杆型应用工程、组织10个引领全国的示范性应用项目、推广一批具有广泛应用前景的商业化应用成果，力争形成3—5个先进可用、自主可控的基础大模型产品、100个优秀的行业大模型产品和1000个行业成功案例。（来源： 新华网）

4.我国云计算市场保持较高活力，预计2027年可突破2.1万亿元

云计算作为数字时代的新型基础设施，是整合科技创新资源，加快形成新质生产力的关键要素和构建现代化产业体系的底座支撑。中国信通院发布的《云计算白皮书（2024年）》（以下简称“白皮书”）显示，2023年，我国云计算市场规模达6165亿元，同比增长35.5％，仍保持较高活力，AI原生带来的云技术革新和企业战略调整，正带动我国云计算开启新一轮增长，预计2027年我国云计算市场规模可突破2.1万亿元。

过去十多年，在政策引导和产业界各方的共同努力下，我国云计算发展已从概念期进入创新活跃、广泛普及、应用繁荣的新阶段，取得了积极进展。白皮书显示，我国云计算产业发展活跃，资源布局、服务质量、技术融合等方面仍有优化空间。云资源供给方面，呈“东重西轻、南强北弱”，布局需进一步优化；云服务应用方面，从资源上云转向深度用云，服务质量还有提升空间；云技术融合方面，算云融合呈阶梯状分布，数智云化水平仍存较大差距。

过去一年，人工智能产业呈现井喷式发展，云计算作为大模型的底层算力支撑，与人工智能加速融合，开启智能化新纪元。白皮书显示，2023年，全球云计算市场规模为5864亿美元，同比增长19.4％，在生成式AI、大模型的算力与应用需求刺激下，云计算市场将保持长期稳定增长，预计2027年全球云计算市场规模可突破万亿美元。

传统的通用云计算正加速与人工智能融合，升级成为可服务于人工智能技术和应用发展的智能云，推动人工智能技术发展和应用快速革新。AIIaaS夯实云计算技术底座，持续提升智能软硬件效能；AIPaaS聚焦智算服务开发能力，成为AI工程化实践最优解；MaaS定义云上服务新范式，赋能AI创新与效率提升；AISaaS推动AI应用落地实践，加速企业数字化转型进程。

值得注意的是，全球持续深化云计算战略布局，安全和智能化成发展重点。美国持续加强云计算行业应用，同时出台政策、规则关注云安全和云主权，避免技术外溢，以巩固其在云计算领域的领先地位。欧盟发布宣言、计划，将云计算服务的使用率定为提升国家竞争力的关键绩效指标，确认云计算作为国家科技创新和数字经济时代的重要支撑，特别强调云数据安全。东南亚和中东地区等国发布数字路线图、法案，注重境外资源引入。日韩侧重扩大云计算投资，推动本土云服务扩张和智能化发展。我国持续加强云计算基础设施建设和行业应用，助力产业高质量发展。（来源： 新华网）

5.上海：持续加大对集成电路、生物医药、人工智能三大先导产业和电子信息等重点产业支持力度

7月30日，上海市人民政府办公厅发布关于进一步推动上海创业投资高质量发展的若干意见，持续加大对集成电路、生物医药、人工智能三大先导产业和电子信息、生命健康、汽车、高端装备、先进材料等重点产业支持力度；加快元宇宙、绿色低碳、数字经济、智能终端等新赛道和未来健康、未来智能、未来能源、未来空间、未来材料等未来产业布局；助推传统产业数字化、绿色化转型，不断提升创业投资发展活力，营造行业发展良好环境，形成一套综合化、系统化、专业化的投资服务生态体系，促进创新链、产业链、资金链、人才链深度融合，推动上海国际金融中心和国际科创中心联动发展，逐步形成具有世界竞争力的创业投资集聚发展新高地。

原文如下：

上海市人民政府办公厅关于进一步推动上海创业投资高质量发展的若干意见

沪府办规〔2024〕10号

各区人民政府，市政府各委、办、局，各有关单位：

为加快培育发展新质生产力、实现高水平科技自立自强、塑造发展新动能新优势，根据《国务院办公厅关于印发〈促进创业投资高质量发展的若干政策措施〉的通知》(国办发〔2024〕31号)等精神，现就进一步推动上海创业投资(含天使投资)高质量发展提出若干意见如下：

一、进一步加快上海创业投资行业发展

充分发挥市场在配置创新资源中的决定作用，在本市财政资金和国有资本的引导带动下，有序吸引有条件的社会资本进入创业投资领域。持续加大对集成电路、生物医药、人工智能三大先导产业和电子信息、生命健康、汽车、高端装备、先进材料等重点产业支持力度;加快元宇宙、绿色低碳、数字经济、智能终端等新赛道和未来健康、未来智能、未来能源、未来空间、未来材料等未来产业布局;助推传统产业数字化、绿色化转型，不断提升创业投资发展活力，营造行业发展良好环境，形成一套综合化、系统化、专业化的投资服务生态体系，促进创新链、产业链、资金链、人才链深度融合，推动上海国际金融中心和国际科创中心联动发展，逐步形成具有世界竞争力的创业投资集聚发展新高地。

二、充分发挥各类政府投资基金的引导带动作用

(一)加强各类政府投资基金、国资基金的统筹协调。对本市政府投资基金、国资基金功能定位、投资方向、聚焦领域及行业发展等重大政策问题进行综合研判和统筹协调。集中资源打造兼具投资、运营功能的国有资本投资运营专业平台和高能级基金管理机构。加强国资存量基金整合优化，推动各投资阶段合理布局、平衡发展，打造适配科创企业和战略性新兴产业发展的基金体系，培育开放协同的基金生态。(责任单位：市发展改革委、市财政局、市国资委、各区政府)

(二)建立健全政府投资基金持续投入机制。依托三大先导产业母基金，重点发挥补链强链等作用，遴选专业投资团队，重点支持种子期、初创期、成长期的科技型企业，推动原始创新和成果转化。新设上海市未来产业基金，重点投向处于概念验证和中试等早期阶段的硬科技领域和未来产业。有序扩大上海市创业投资引导基金、天使投资引导基金规模。持续优化政府引导基金考核与绩效评价机制，发挥财政资金的杠杆放大作用，在风险可控的前提下，带动各类社会资金开展创业投资。积极探索形成财政资金、国资收益和社会资金多渠道并举的滚动投入机制。(责任单位：市财政局、市国资委、市发展改革委、市科委)

(三)持续实施政府引导基金优惠支持政策。探索上海市未来产业基金、天使投资引导基金、创业投资引导基金阶梯化让利机制。研究适当提高政府引导基金对创业投资企业出资比例。鼓励开展硬科技领域早期投资，探索实施政府引导基金技术尽调和评审，对主要投向硬科技领域的子基金，政府引导基金在同等条件下优先支持。对挖掘初创项目能力强、投资项目科技含量高的基金管理机构，支持政府引导基金在一定额度内开展滚动投资。(责任单位：市发展改革委、市科委、市财政局)

(四)优化国有资本考核与评价机制。建立健全适应创业投资行业特点的长周期考核评价机制，强化“募投管退”全流程管理。深化国有创业投资企业市场化运作试点，鼓励国有创业投资企业内部实施有效的管理人员约束和激励机制，并与投资效益相结合，持续探索跟投、评估、事前约定股权退出等创新。优化评估管理，允许评估备案管理单位制定估值管理制度，科创类项目投资以估值报告为价格参考依据。落实尽职免责，对科技领域投资未能实现预期目标，但依照国家和本市有关决策、规定实施，且勤勉尽责未谋取私利的，不作负面评价。(责任单位：市国资委)

三、推动创业投资与多层次科技金融服务体系联动发展

(一)加强创业投资与科创板等市场板块的联动。探索打造集科技券商、科技贷款、科技担保等为一体的全功能科技投资服务平台，搭建联通科技创新项目、各类基金和科创板等市场板块的纽带。大力推动二级市场基金(S基金)发展，丰富创业投资企业的投资和退出渠道。依托上海私募股权和创业投资份额转让平台，完善基金份额转让服务体系和价格发现机制，活跃市场交易。(责任单位：市委金融办、市发展改革委、市科委、上海证监局)

(二)加强创业投资与各类金融机构的联动。充分利用上海金融机构和金融要素市场集聚的优势，推动银行、保险、券商、各类基金、担保公司和其他专业机构之间的联动衔接，形成全方位一体化的金融服务生态。积极推广投、贷、保联动等多种创新模式，充分发挥中小微企业政策性融资担保基金的功能作用，鼓励和支持相关科技金融产品创新，加大对创业投资企业参股各类小微企业金融支持力度。进一步深化认股权综合服务试点，拓展认股权应用场景，提升认股权综合服务平台登记、估值、转让等综合服务功能。(责任单位：市委金融办、市发展改革委、市财政局、上海金融监管局、上海证监局)

(三)鼓励扩大创业投资与金融资产投资公司的联动。支持金融资产投资公司进一步扩大直接股权投资试点规模和地区范围，充分发挥金融资产投资公司在创业投资、股权投资、企业重组等方面的专业优势，加大对科技创新的支持力度。探索政府引导基金和金融资产投资公司合作设立创业投资企业。(责任单位：市发展改革委、上海金融监管局)

(四)拓宽创业投资企业募资渠道。鼓励和支持运作规范的创业投资企业，通过上市、发行公司债券、发行资金信托和募集保险资金等方式，拓展融资渠道，形成市场化、多元化的资金来源。支持保险机构按照市场化原则做好对创业投资企业的投资，保险资金投资创业投资企业穿透后底层资产为战略性新兴产业未上市公司股权的，底层资产风险因子适用保险公司偿付能力监管规则相关要求。支持金融机构通过自由贸易账户为科技创新企业吸收创业投资资金、境外融资，以及开展技术贸易等提供相关的跨境金融服务。支持金融机构通过自由贸易账户，为境外创业投资机构等投资境内科技创新企业办理资金结算相关业务。(责任单位：市委金融办、中国人民银行上海总部、上海金融监管局、上海证监局)

(五)加强长三角创业投资行业联动发展。主动对接、联动长三角区域各类科创基金，在政府引导基金参股子基金注册和投资长三角企业方面，实施更加灵活的政策。加强长三角创业投资领域的互动，举办创业投资论坛和政策宣讲、项目路演、机构对接等活动。(责任单位：市发展改革委)

(六)有序推动创业投资引进来和走出去。进一步优化创业投资营商环境，按照内外资平等以及优先使用人民币原则，鼓励外资扩大创业投资规模，鼓励符合条件的企业赴港、澳、台以及海外进行投资。深化合格境外有限合伙人(QFLP)试点，支持国际专业投资机构和团队在境内设立人民币基金，发挥其投资经验和综合服务优势。探索开展境外机构投资人参股人民币基金一次性结售汇试点。(责任单位：市委金融办、中国人民银行上海总部、市发展改革委、市商务委、国家外汇局上海市分局)

四、推动创业投资和产业、区域发展形成合力

(一)积极引导科技创新成果转化。充分利用上海高校、科研院所和产业集团的优势资源，聚焦临港新片区、长三角生态绿色一体化发展示范区、虹桥国际开放枢纽、张江科学城、长三角G60科创走廊、“大零号湾”科技创新策源功能区等重点区域，依托科技孵化器、大学科技园等创新载体及多功能科技投资服务平台，打通创新资源和创业投资之间的通道。对创业企业提供的新业态、新技术、新模式，鼓励各部门和国有企事业单位积极使用。(责任单位：市科委、市经济信息化委)

(二)建立创业投资与政府专项对接机制。围绕重点区域和载体，进一步开放项目资源，做好政府部门与创新项目、创业投资企业的对接服务。探索建立优质创业投资企业与财政专项资金支持项目的双向对接机制。推动市、区两级产业部门加大与创业投资行业的产融对接合作力度。(责任单位：市经济信息化委、市科委、市发展改革委)

(三)持续推进创业投资与孵化平台联动发展。积极鼓励“基金加基地”“孵化加投资”等各类模式创新，提高初创企业孵化培育效率。深化政府引导基金与国际知名孵化器品牌合作。对符合条件的孵化器、大学科技园等功能性平台发起设立的早期基金，政府引导基金在同等条件下优先支持。(责任单位：市发展改革委、市科委、相关区政府)

(四)鼓励重点产业领域市场化并购整合。结合本市重点产业领域转型升级需求，鼓励具备条件的企业开展市场化产业并购和企业风险投资(CVC)。支持产业集团、社会资本发挥各自优势发起设立并购基金，三大先导产业母基金、政府引导基金通过普通股、优先股、可转债等方式参与并购基金出资。支持本市银行业金融机构积极稳妥开展并购贷款业务。用好科技投资服务平台，打通重点产业领域并购的关键环节。对符合要求的重点领域海外并购提供便利化措施，不断完善并购涉及的跨境人民币、外汇、融资和产业等相关配套政策。(责任单位：市经济信息化委、市科委、市国资委、市发展改革委、市商务委、中国人民银行上海总部、上海金融监管局、国家外汇局上海市分局)

五、加强人才和政策保障

(一)加快创业投资机构集聚和人才培养。进一步优化本市股权投资集聚区营商环境，为区内创业投资企业注册设立快速通道。积极做好创业投资企业管理人落地服务，集聚国内外优质创业投资管理人。符合条件的创业投资人才，可以按照规定缩短居住证转办常住户口年限或办理直接落户。鼓励本市创业投资机构和从业人员加强与国内外同行的交流与合作。支持高校依托大学科技园、孵化器等载体，开发投资实践课程，建立师生创业培训平台。探索设立创业投资研究院(民办非企业单位)，推动创业投资相关的教育、科研等公益事业发展。(责任单位：市人才局、市委金融办、市教委、市民政局、市发展改革委、各区政府)

(二)做好创业投资企业备案管理工作。对符合《私募投资基金监督管理条例》及《创业投资企业管理暂行办法》规定的企业，可向市发展改革委申请创业投资企业备案。经过备案的创业投资企业，可依法享受国家和本市税收、人才落户等支持政策，并接受备案管理部门的监督。加强相关优惠政策的宣传，推动优惠政策应享尽享。(责任单位：市发展改革委、市人才局、市税务局)

(三)优化创业投资企业信用环境建设。支持金融机构用好企业信用信息，对信用情况良好的创业投资企业及其投资的初创企业优化贷款审批、融资担保、发行债券等服务流程。鼓励创业投资企业通过信用修复等方式及时恢复自身信用状况。推动企业信用信息在政府引导基金评审、创业投资企业备案、相关优惠政策申请审核等环节中的运用。研究探索创业投资企业信用分级分类监管，依法依规实施守信激励和失信惩戒措施。(责任单位：市发展改革委)

(四)加强创业投资行业自律和协会建设。充分发挥上海市创业投资行业协会(以下简称“行业协会”)在行业自律管理和在政府与市场沟通中的积极作用，搭建交流服务平台，做好行业发展和管理相关工作。加强行业协会在政策对接、会员服务、信息咨询、数据统计、行业发展研究、人才培养、国际交流合作等方面的能力建设，支持行业协会推动创业投资行业信用体系建设，积极为创业投资企业和会员单位提供高质量服务。(责任单位：市发展改革委、市民政局)

(五)健全创业投资服务体系。支持中介服务机构为创业投资企业提供尽职调查、形势分析、项目评估、技术经纪、信息服务、财务及法律咨询等服务。支持有关部门引入专业中介机构开展创业投资相关的审计、咨询、事中事后管理等工作，逐步健全中介机构服务体系建设。(责任单位：市发展改革委、市委金融办)

本意见自2024年8月1日起实施，有效期至2029年7月31日。

上海市人民政府办公厅

2024年7月19日

6.盛美上海推出Ultra C vac-p 面板级先进封装负压清洗设备

盛美半导体设备（上海）股份有限公司（以下简称“盛美上海”）（科创板股票代码：688082），作为一家为半导体前道和先进晶圆级封装应用提供晶圆工艺解决方案的卓越供应商，于今日推出适用于扇出型面板级封装应用的Ultra C vac-p负压清洗设备。

该设备利用负压技术去除芯片结构中的助焊剂残留物，显著提高了清洗效率 — 标志着盛美上海成功进军高增长的扇出型面板级封装市场。盛美上海宣布一家中国大型半导体制造商已订购Ultra C vac-p面板级负压清洗设备，设备已于7月运抵客户工厂。

盛美上海董事长王晖博士表示：

“在人工智能、数据中心和自动驾驶汽车的推动下，新兴的扇出型面板级封装方法能够提高计算能力、减少延迟并增加带宽。此方法正在迅速成为关键解决方案，它将多个芯片、无源器件和互连集成在面板上的单个封装内，可提供更高的灵活性、可扩展性以及成本效益。面板级负压清洗设备标志着盛美上海在解决下一代先进封装技术的清洗挑战方面迈出重要一步，彰显了半导体制造领域的持续创新，兑现了盛美上海始终致力于满足不断演变的行业需求的坚定承诺。”

据Yole预测，扇出型面板级封装方法的应用增长速度高于扇出市场整体增长速度，其市场份额相较于扇出型晶圆级封装而言将从2022年的2%上升至2028年的8%。预计增长背后的主要动力是成本的降低，传统硅晶圆的使用率低于85%，而面板的使用率高于95%，600x600毫米面板的有效面积是300毫米传统硅晶圆有效面积的5.7倍，面板总体成本预计可降低66%。1 面积利用率的提高带来了更高的产能、更大的AI芯片设计灵活性以及显著的成本降低。

在底部填充之前清除助焊剂残留物是先进封装流程中消除底部填充空隙的关键步骤。由于表面张力和有限的液体渗透力，传统清洗方法在处理小凸起间距（小于40微米）和大尺寸芯片时比较困难。负压清洗可使清洗液到达狭窄的缝隙，从而有效解决这一问题。

此外，由于液体经过距离较长，因此传统方法可能无法满足较大芯片单元的清洗需求。采用负压清洗功能设备后，整个芯片单元甚至是中心部位均可得到彻底清洗，有效避免残留物影响器件性能。

关于Ultra C vac-p面板级负压清洗设备

利用负压技术和IPA干燥技术提高清洗效率，为先进封装的助焊剂清洗提供高效的解决方案。

Ultra C vac-p面板级负压清洗设备专为面板而设计，该面板材料可以是有机材料或者玻璃材料。该设备可处理510x515毫米和600x600毫米的面板以及高达7毫米的面板翘曲。（来源： 盛美上海）