版主信息与通信 2023-11-11

【主导】Arm如何凭借ARM架构获得芯片主导地位？日本频繁寻求额外预算补贴；高通Q4财报：乐观看待明年市场

1、Arm如何凭借ARM架构获得芯片主导地位？

2、日本频繁寻求额外预算补贴以争夺芯片行业领导地位

3、半导体产业“一代宗师”施敏离世台积电、TSIA深感惋惜

4、高通Q4财报：生成式AI创造新增长周期乐观看待明年市场

5、提高 TinyML、ML-DSP 和深度学习工作负载的能效

6、贺利氏电子携手业界，共话功率电子创新材料

7、把握趋势、聚力创新丨中兴众投闫足应邀参加2023武汉创新投资生态大会

1、Arm如何凭借ARM架构获得芯片主导地位？

集微网消息，在每个芯片制造商的幕后，都有一套芯片架构决定着他们的产品将如何运行。在过去的三十年里，Arm已成为制造这种芯片架构的主导公司，它为当今几乎所有的智能手机提供支持。苹果公司基于ARM架构为iPhone和MacBook定制芯片，现在英伟达和AMD也将生产基于ARM架构的个人电脑（PC）芯片。

Arm在9月份的首次公开募股中估值超过540亿美元，这归功于越来越多的公司选择ARM而不是X86架构。

11月8日，Arm公布了上市后的首份财报中业绩，本季度收入同比增长28%。尽管如此，收入仍低于预期，导致Arm股价在盘后交易中下跌超过7%。

Arm向生产中央处理器（CPU）的公司出售其芯片架构的许可证。该公司还从采用其技术出货的每块芯片中收取特许权使用费。Arm CEO雷内·哈斯表示，去年特许权使用费高达300亿美元。其公司客户都是科技和芯片领域的巨头，包括苹果、英伟达、谷歌、微软、亚马逊、三星、英特尔和台积电等。

Arm是苹果公司定制处理器的基础，它已经取代了Mac中的英特尔芯片。亚马逊的定制服务器芯片也基于Arm，高通的旗舰产品骁芯片也采用了Arm技术，并准备大举进军个人电脑市场。

但近年来，Arm也面临着许多风险。该公司称约20%的收入来自中国。采用Arm处理器的智能手机销量几乎全部大幅下滑。去年，英伟达曾试图以400亿美元收购Arm，但以失败告终。

那么Arm是如何在智能手机销售陷入困境、地缘政治充满不确定性的情况下成为今年最大的首次公开募股（IPO）的公司呢？

从智能手机到人工智能

Arm公司成立于1990年，当时只有12名芯片设计师。它最初是苹果公司、Acorn计算机和VLSI（现在是恩智浦的一部分）的合资企业。

1993年，苹果公司推出了采用Arm610处理器的早期手持设备牛顿（Newton）。哈斯认为，这正是公司的理念体现，我们生来就是以低成本电池运行设备的。

同年，Arm公司与德州仪器公司达成协议，将其处理器应用于早期的诺基亚手机，Arm开始逐步成为今天智能手机架构主导者，1998年，Arm首次上市，首席架构师理查德·格里森思韦特当时就在现场。

格里森思韦特表示，“当时我们大约有100人，我一直非常关注公司经历的这一巨大转变，从瞄准一个特定的市场领域扩展到各种不同的计算环境。”

事实上，Arm公司在2000年代发展迅速，2007年推出了首款触屏手机。

他还指出，目前Arm在全球拥有约6500名员工。这些员工大部分在英国，约六分之一在美国，Arm在亚利桑那州、加利福尼亚州、北卡罗来纳州和得克萨斯州都设有办事处，此外，还在挪威、瑞典、法国和印度设有办事处。

2016年，日本软银以320亿美元收购Arm，使Arm再次成为一家私营公司。哈斯当时担任IP产品集团总裁，带头进军包括人工智能在内的新兴市场。

他表示，“个人电脑和手机、汽车、数据中心和物联网，这些都是我们的主要市场。这些市场中的每一个都以某种方式、形态或形式嵌入了人工智能。”

Arm在全球拥有约6800项专利，另有2700项专利申请正在处理中。其中一些是针对Arm用于高性能和云计算的Neoverse产品线的，该产品线自2018年推出以来，帮助Arm打入了人工智能领域。

2023年8月，英伟达发布了最新的Grace Hopper超级芯片，将自家的GPU与Arm的Neoverse内核结合在一起。

格里森思韦特解释说，“通过将这些处理器与英伟达的Grace Hopper紧密结合在一起，就能够以相似的功率实现X86系统2到4倍的性能。”

资金与竞争

如果时间倒退几年，英伟达对Arm的兴趣远不止于技术整合，Arm的所有者软银在对WeWork和Uber等公司的高调投资亏损后需要资金。2020年，软银与英伟达达成协议，以400亿美元的价格出售Arm。18个月后，由于监管机构和Arm的一些大客户的阻挠，该交易告吹。

相反，软银宣布计划再次将Arm上市，哈斯接任CEO。

2023年9月，Arm第二次上市，当天股价攀升近25%，此后股价大幅下跌。

风险之一来自名为RISC-V的免费开源架构。最近，Arm的一些大客户，如谷歌、三星和高通，都对RISC-V表示支持。

Futurum Group CEO丹尼尔·纽曼表示，就目前而言，RISC-V仍是一个低风险的竞争对手。RISC-V比ARM架构落后几年，但在低功耗、物联网和更简单的设计领域，RISC-V确实有一定的吸引力。

Arm更大的竞争对手来自X86。X86由英特尔在上世纪70年代开发，是PC处理器的主流架构，有大量软件为其开发。

从长远来看，软件支持的数量往往决定了它的成败。英特尔很早就为X86提供了大量的软件支持。

大多数服务器传统上也是基于X86的，Forrester分析师Glenn O ’Donnell表示这种情况可能会发生变化。

他认为，服务器市场的情况是，软件已经组件化。软件被分解成容器之类的东西，这使得它更容易在ARM等其他架构上运行。

亚马逊是制造基于ARM的服务器芯片的大公司。AWS在2018年推出了Graviton芯片，与AMD和英特尔的X86 CPU竞争。

纽曼表示，从那时起，Arm就从移动、低功耗物联网、汽车专业嵌入式发展到现在，可以制造下一代服务器、个人电脑，当然还可以继续大规模生产智能手机芯片，所有这些都基于ARM架构。

如果苹果能做到，其他公司也能吗？

苹果是帮助Arm打入笔记本电脑市场的重要合作伙伴。2020年，苹果公司在Mac电脑中采用了自己的基于ARM的处理器，摆脱了15年来一直使用的英特尔X86处理器。

2023年10月，苹果公司发布了最新的M3处理器产品线，以及在这些处理器上运行的MacBook和iMac。苹果表示，基于ARM架构的M3处理器使最新的MacBook电池续航时间长达22小时。

纽曼提到，这并不是说英特尔的未来遇到了大麻烦，但它肯定会引发一些疑问：苹果能做到，其他公司也能吗？”

2023年9月，苹果公司将其与Arm的合作协议延长到至少2040年。

高通是另一个使用ARM架构制造最新PC处理器的大客户，不过Arm与高通双方关系紧张。

Arm在汽车领域也在不断发展壮大。虽然其芯片早已应用于汽车领域，但随着自动驾驶功能的兴起以及与Cruise等公司的合作，该领域目前正在迅速发展。

格里森思韦特称自动驾驶是“我们在地球上见过的计算最密集的任务之一”。他认为需要提供的是一个标准平台，让全世界的软件开发人员能够真正集中精力完成这项艰巨的任务。

这种简化也让Arm成为苹果、亚马逊、谷歌和微软等非芯片公司设计自己的定制芯片时的选择。

Donnell表示，他们的团队比整个公司都要小。因此必须让这个过程变得更容易、更简单。

中国是Arm很好的市场

尽管越来越多的公司开始涉足半导体设计领域，但此前发生的芯片短缺事件暴露了人们对全球90%以上的芯片在亚洲制造这一事实的严重担忧。

现在，中国和美国正在来回对芯片技术实施出口管制。目前，Arm公司表示，出口管制对公司的影响微乎其微。

哈斯提到，“我们所做的显然是遵守各种出口法规。中国对我们来说是一个很好的市场，其约占我们业务的20%。多年来，中国已经发生了变化，过去主要是手机业务，现在主要是围绕数据中心和汽车。

2018年，软银将Arm的中国业务拆为一个独立实体安谋科技，由一群中国投资者持有多数股权。

哈斯解释说，“这主要是为了让我们能在中国发展业务，中国是我们的基础核心业务，所以我们成立了一个分销商部门，但与此同时，我们还成立了一个研发部门，允许一个独立的实体专门为中国市场开发产品，其中有些是基于ARM架构的产品，有些不是。”

Arm还面临着智能手机销售大幅下滑的情况。

哈斯表示，“我们并不像人们想象的那样受到巨大影响，因为我们看到的趋势之一，尤其是在智能手机领域，越来越多的手机采用ARM处理器。因此，对我们来说，实际上每部手机的特许权使用费有所增加。”

2、日本频繁寻求额外预算补贴以争夺芯片行业领导地位

集微网消息，日本经济产业省正在准备总额为2万亿日元（130亿美元）的补贴，推动对芯片行业的投资，以重新获得半导体大国的地位。

除了尚未支出的芯片相关补贴之外，经济产业省正在寻求1.85万亿日元的额外预算。

日本正试图吸引对尖端半导体生产的投资，这些半导体对从人工智能（AI）到自动驾驶汽车等未来技术至关重要，补贴的厂商包括台积电及Rapidus。

130亿美元的补贴将用于加快日本设计和制造下一代芯片以及训练人工智能模型的能力。与此同时，日本正在为高端零部件、芯片设备、工业气体和半导体制造厂商以及培训工程师拨出资金。

日本经济产业省的一位官员表示：“半导体领域的全球经济安全形势正变得更加严峻。想要在日本投资的国内外公司具有浓厚兴趣。”

日本正试图重新夺回芯片行业的领导地位，它承担了台积电熊本工厂近一半的成本；日本准备提供约15亿美元，资助美光公司广岛工厂的扩建；日本还为Rapidus提供资金，试图制造该国自己的尖端2nm芯片。

3、半导体产业“一代宗师”施敏离世台积电、TSIA深感惋惜

集微网消息，半导体产业“一代宗师”施敏于美国时间11月6日晚间离世，享年87岁。对此，台积电、中国台湾半导体产业协会（TSIA）表达了惋惜。

台积电发布声明称对于施敏博士离世的消息深感惋惜。施敏博士在全球半导体产业厥功甚伟，其在非挥发性存储上的钻研成果更对整体产业影响深远；施敏博士亦是中国台湾半导体产业发展历程中浓重的一笔，施敏博士不仅在中国台湾半导体产业的开创时期提供重要建议，见证了产业的发展与茁壮，更是现今业界诸多优秀人才的关键启蒙，对产业永续发展功不可没。

台积电董事长刘德音表示，施敏博士启蒙了70年代中国台湾半导体优秀的一代人才，其共同著作“半导体元件物理学”亦为全球许多时代的莘莘学子及科学家半导体研发的重要资源。感念施敏博士一生对人才培育的奉献，亦向其家人致以深切慰问。

TSIA指出，施敏除了是发明家，也是教育家，更是中国台湾半导体产业蓬勃发展的重要推手。1967年施敏与同事姜大元在休息时吃甜点，看到一层层的起士蛋糕触发灵感，两人着手开发出“浮匣非挥发性半导体存储”（Floating Gate Memory）。另外，1969年施教授出版“Physics of Semiconductor Devices（半导体元件物理学）”，此书不仅是近代工程及应用科学领域经典，更是全世界进入IC领域的经典书籍，翻译成6国语言、发行超过300万，被誉为半导体圣经。

资料显示，施敏于1936年3月21日出生于上海，他的早年生活充满求知欲和对科学的热情。台大电机工程毕业后学位，转赴美国华盛顿大学攻读并取得硕士学位，接着继续完成博士学位。在斯坦福大学，他为理解半导体设备中的电子传输做出重大贡献。

4、高通Q4财报：生成式AI创造新增长周期乐观看待明年市场

集微网报道日前，高通发布了截至9月底的2023财年Q4以及全年财报，虽然营收利润均出现下滑，但受骁龙8 Gen3等新品推出的带动，消费需求逐步稳定，以及库存逐渐回落至健康水位，高通对于2024财年第一季度给出了相当乐观的指引，营收落在91-99亿美元。连续多季难见复苏信号的全球手机市场，似乎即将迎来曙光。

9月季度，高通营收87亿美元，同比下降24%。QCT业务74亿美元，同比下降26%，其中，汽车业务收入5.4亿美元，同比增长15%，成唯一增长板块，连续12个季度双位数增长；手机业务收入55亿美元，下降27%；物联网业务收入14亿美元，同比下降37%。QTL业务13亿美元，同比下降12%。

全年来看，高通收入358亿美元，同比下降19%。QCT和QTL分别下降19%和17%。其中手机收入环比下降22%，汽车增长24%，物联网下降19%。

财报沟通会上，高通方面表示，预计今年Q4，来自中国的智能手机厂商的销售收入将增长35%；即将推出的三星年度旗舰Galaxy S24系列中，骁龙芯片将占据多数份额；对于华为重返手机市场，高通认为对自身以及同其他中国客户的关系影响不大。

生成式AI创造新增长周期

随着生成式AI的逐步落地，推动移动终端行业带来前所未有的创新步伐。芯片和终端大厂都在倾尽全力，不想错过这班快车。

在10月底举办的骁龙技术峰会上，高通除了带来最新旗舰芯片平台骁龙8 Gen3外，还将生成式AI首次引入到手机和PC侧，发布了针对移动PC领域的骁龙 X Elite平台，并演示了许多生成式AI的用例。高通十分看好生成式AIde未来，认为终端侧的生成式AI将与云端协同发展，从而带来全新的用例，变革交互方式和用户体验。

高通表示，目前，正在与生态系统中的多个合作伙伴合作，使大量基于消费者和生产力的人工智能模型能够在高通的平台上实现本地运行。目前已经能够实现数十亿参数的大模型在手机上运行，百亿参数的大模型在笔电上运行。从大语言模型到大视觉模型。高通的优势在于，能够让很多这样的大模型在一个平台上本地运行。高通正在与微软、Meta以及中国合作伙伴一起推动大模型在终端侧的普及。

正由于受到生成式AI技术的推动，高通认为，明年年中一些具有生成式AI能力的旗舰手机、PC终端发布时，以及围绕一些创新应用带来的变革性成果出现后，都将带来芯片价值的提升，同时，也将为手机、物联网、汽车等行业带来一个新的增长周期。

中国释放利好信号

受通货膨胀、市场饱和、换机周期拉长等因素影响，全球智能手机市场持续低迷，已连续九个季度下滑。Canaly指出，全球智能手机市场第三季度出货量同比下降1%，国内智能手机市场则下滑5%。

高通高层在今年骁龙峰会上接受集微网采访时表示，2024年手机市场相比2023年，改善的幅度并不大。疫情结束后，相比于之前居家办公等场景推动消费者侧形成社交、生产力的需求，消费者更希望自己的生活恢复正常，所以更多消费集中在娱乐，如旅游，外出等方面，因此会相对减少对于手机等电子产品的购买，行业目前仍在去库存的阶段。

目前，安卓业务的库存正逐渐回到健康水位。因此，明年将处于缓慢复苏阶段。高通认为中国市场释放出了积极的信号，预计今年Q4来自中国智能手机厂商的收入将增长35%。

来自中国市场的预测也较为乐观，小米总裁卢伟冰预计，明年市场将恢复增长。2022年中国市场手机销量大约2.72亿支，今年预计2.68亿支，明年中国手机市场的销量能回到2.8亿以上。

疫情前的2020年，中国市场手机出货量3亿部左右。

今年随着Mate60系列的推出，华为强势回归中国市场，有媒体报道称华为明年进一步上调出货目标至1亿部，一度被视为将对高通在华业务带来显著影响。但高通方面认为，这并不会改变高通在中国与客户的关系以及对营收带来明显的冲击，“因为目前华为约有1亿用户已经使用华为手机4-5年的时间。”

高通认为，在过去的财年其在全球和中国的销售份额都有所增加，现在的竞争环境与过去没有什么不同。而随着定制CPU进入手机产品线，生成式AI能力的进一步升级迭代，高通产品的差异化竞争优势将进一步体现，因此对未来仍然充满信心。

谨慎乐观看待明年市场

过去的财年，高通提出5%的成本缩减目标，也陆续进行了岗位和部门的人员优化，最终完成了7%的成本缩减，同时，也保持一些领先技术领域以及业务多元化方面的持续投入。

过去三年，高通任何级别的芯片组的平均价格都会增加10%左右，高通方面指出，这一趋势将在未来延续。

高通方面表示，三星仍然是重要的战略合作伙伴，在即将发布的Galaxy S24系列中，高通的产品将占据绝大份额。

此前有外媒爆料称，Galaxy S24系列中，Galaxy S24 Ultra以及北美市场销售的Galaxy S24仍然采用骁龙8 Gen3，而在韩国和欧洲销售的S24和S24+都将配备三星今年推出的年度旗舰移动平台Exynos 2400。

今年9月，高通宣布与苹果达成新的供货协议，将为其提供基带芯片产品至2026年。

随着年度旗舰产品的推出，重要客户的关系稳定，中国市场释放的利好信号，以及市场环境的持续改善，对于2024年高通仍然持谨慎乐观的态度。

5、提高 TinyML、ML-DSP 和深度学习工作负载的能效

近来，对实时决策、降低数据吞吐量以及注重隐私的需求，已将人工智能处理的很大一部分工作转移到边缘。这一转变催生了大量边缘人工智能应用，每种应用都有着不同的要求，面临着不同的挑战。

据预测，2025 年人工智能 SoC 市场规模将达到 500 亿美元 [资料来源：Pitchbook Emerging Tech Research]，边缘人工智能芯片预计将在这一市场中占据重要地位。

人工智能处理向边缘转移及提高能效势在必行

人工智能处理向边缘转移标志着一系列应用（从物联网传感器到自主系统）进入了实时决策的新时代。这一转移有助于：减少延迟，这对即时响应起到决定性作用；通过本地处理提高数据隐私保证；支持离线功能，确保在远程或具有挑战性的环境中不间断运行。由于这些边缘应用在电池供电的设备上运行，能效有限，因此能效在这一变革中会成为焦点。

边缘人工智能工作负载本质多元

确保边缘人工智能处理能效的关键难题之一是工作负载本质多元。不同应用的工作负载大不相同，带来独特挑战。总体而言，所有人工智能处理工作负载可大致分为 TinyML、ML-DSP 及深度学习工作负载。

TinyML：声音分类、关键词识别及人体存在检测等任务需要在传感器附近进行低延迟、实时处理。此处涉及的工作负载称为 TinyML，牵涉到在资源有限的边缘设备上运行轻量级机器学习模型。TinyML 模型专为特定硬件定制，支持顺利执行人工智能任务。定制硬件处理器和高度优化的软件库对于满足 TinyML 严格至极的功耗要求至关重要。

深度学习：相较而言，深度学习应用程序是一种计算密集型工作负载。此类应用程序涉及运行复杂的计算，通常出现在高级计算机视觉、自然语言处理及其他经典和生成式人工智能密集型任务中。深度学习具有计算密集型特性，通常需要专门的硬件，如神经处理单元 (NPU)。NPU 采用多层神经网络结构，能够高效地处理各种复杂的计算任务。NPU 可为高级人工智能任务提供所需的计算能力，而且能效很高。

ML-DSP：介于上述两类工作负载之间的是 ML-DSP 工作负载，涉及 DSP 处理、过滤及清理信号，然后才能执行人工智能感知任务。雷达属于此类工作负载，是一种涉及点云图像分析的常见应用。

工作负载决定采用的架构

为了应对边缘人工智能工作负载的多面性及其带来的能效挑战，人们开发了各种架构和硬件引擎。为各工作负载选择有针对性的架构和硬件是为了在提供最佳计算性能的同时最大限度地降低功耗。就此而言，TOPS/Watt（每秒万亿次运算/瓦）是常用的能效指标。选择合适的架构来处理 TinyML、ML-DSP 及深度学习工作负载，是满足所需能效指标的关键。

标量处理架构最适合 TinyML 工作负载，此类负载通常涉及用户界面管理、基于时间数据制定决策以及非密集型计算需求。矢量处理架构非常适合同时处理多个数据元素的运算，及在人工智能感知之前涉及信号处理的工作负载。张量和矩阵处理架构是涉及复杂矩阵运算、图像识别、计算机视觉及自然语言处理等深度学习任务的理想选择。能够以尽量高的能效高效处理涉及大型矩阵和神经网络的任务。人工智能处理器通常结合利用这些架构来高效处理各种任务。请参阅下图。

CEVA产品可应对各种人工智能工作负载

CEVA 提供一系列产品，希望满足 TinyML、ML-DSP 及深度学习工作负载的需求。我们的产品包括 CEVA-BX、SensPro2 及 NeuPro-M，品质优越，既能支持搭载人工智能功能的边缘设备，也能确保能效。

CEVA-BX处理器高度灵活，能够根据具体应用配置和优化，包括音频、语音处理及人工智能相关的工作负载。其架构旨在实现性能和能效平衡，因此适用于广泛的边缘计算应用。

CEVA 的 SensPro2是一种高度可配置且独立的矢量 DSP 架构，针对浮点和整数数据类型进行标量和矢量处理。专为计算机视觉和其他传感器中的并行高带宽数据应用而设计。能够高效处理多达 5 TOPS 的人工智能工作负载，集成多达 1,000 个 MAC。SensPro2 是需要高带宽数据和人工智能处理能力的视觉和雷达系统的合适选择。

CEVA 的 NeuPro-M是一款神经处理单元 (NPU) IP，涵盖在 CEVA 深度学习人工智能处理器 NeuPro 系列中。NeuPro-M 旨在处理当今大多数经典和生成式人工智能网络模型，包括Transformer。专门针对低功耗、高效率处理优化，包括一个矢量处理单元 (VPU) 和许多其他异构处理引擎，如稀疏性、压缩和激活逻辑。随着人工智能网络模型快速发展，NeuPro-M 凭借内置 VPU，可以为边缘人工智能应用提供经得起未来考验的功能。NeuPro-M 目前无法处理的更新、更复杂的人工智能网络层，可以利用 VPU 得到高效管理。

总结

CEVA 的音频人工智能处理器、传感器中枢 DSP、NeuPro-M NPU IP 以及相关软件工具和开发套件可满足所有边缘人工智能处理工作负载的需求。

6、贺利氏电子携手业界，共话功率电子创新材料

11月3日，贺利氏电子参加了在合肥市举办的2023年第二届功率半导体器件及应用创新高峰论坛。这次论坛由半导体在线主办，吸引了超过200家功率半导体单位的参与，并有29位演讲嘉宾齐聚一堂，共同探讨功率器件封装所需的功能材料在提高功率半导体器件热性能与可靠性方面的作用。此次论坛也助力推动了产业链上下游技术与市场的紧密对接。

贺利氏电子的芯片粘接与无压烧结材料全球产品经理Dennis Ang先生在会议上做了重要的报告。报告主题为"满足车规SiC / GaN器件需求的创新无铅焊接材料"。

他首先介绍了功率电子技术在各行各业的广泛应用，强调功率电子技术正推动着能源效率、清洁能源、交通和互联互通领域的创新。

接着，他详细讨论了功率电子技术的发展趋势和所面临的热管理、可靠性、成本和电磁干扰等挑战。

最后，他向与会者介绍了贺利氏电子针对功率电子器件封装挑战的解决方案，包括焊接、银烧结和铜烧结等。

Dennis Ang先生的精彩分享引起了与会者的极大兴趣，观众积极参与问答环节，共同探讨功率电子技术和封装知识。

他总结：“参加此次论坛，使我们更深入地了解功率电子领域的最新发展和挑战，也将持续推动我们提供更具创新性和实用性的解决方案以满足市场需求。”

贺利氏电子将一如既往地致力于技术创新和研发投入，为客户提供更加卓越的产品和解决方案。同时，我们也将持续加强与行业合作伙伴的紧密合作，共同促进功率电子领域在中国市场的持续增长。

7、把握趋势、聚力创新丨中兴众投闫足应邀参加2023武汉创新投资生态大会

11月3日，2023武汉创新投资生态大会隆重召开。大会以“聚力投资生态·助推创新发展”为主题，引导财政资金、产业资本、社会资本、创新力量紧密协同，共话新发展，奋力谱写全面建设社会主义现代化国家武汉篇章。中兴众投总经理闫足博士应邀参加以“新形势下，电子信息产业的创新与突围”为主题的圆桌讨论，并做主旨分享。

创投强则产业兴，创投资本在培育经济增长新动能，促进创新科技及现代化产业发展等方面发挥着重要作用。武汉是科创高地、产业热土，聚焦“965”产业集群，武汉积极融入国家战略科技力量布局，深入贯彻落实创新驱动发展战略。本次大会旨在引导风险投资、创业投资等股权投资聚焦武汉，助力打造具有全国影响力的科技创新中心。