人工智能在很多領域獲得應用，例如人臉識別，交通控制，甚至可以在圍棋比賽、生物科技研發等方面戰勝人類。人工智能需要特征化信息輸入，實際應用中特征化信息通常是多維量化數據的組合，而不是單個指標，因此人工智能有助于打開了科技創新和商業化發展的空間，有助于解決行業波動，人才內卷，重復建設，資源浪費等問題。筆者不是研究經濟和社會學的，對社會科學方面感興趣的讀者，個人推薦高金波的《智能社會》。
 

　　可以參考人工智能的邏輯來研究半導體行業和人才的發展規律。半導體在不同應用領域追求的指標各有側重，例如PC用存儲器和CPU在不斷提升器件密度，對半導體工藝精度要求最高；通訊類芯片需要更高的半導體遷移率；光伏半導體需要更高的光吸收特性和光電轉換能效；LED自發光顯示需要不斷提升熒光量子效率和光電性能的一致性。對于半導體新材料還需要考慮化學穩定性、工作可靠性和環境友好性問題。因此半導體科技需要包括數學、物理、化學、材料科學與工程、環境工程、電子工程等不同專業的人才共同努力，商業化發展就需要更多不同領域人才的加入。這些不同維度的考量，為半導體行業培育與人才培養提供了特征化思考的邏輯基礎。

　　集成電路的商業化發展非常成功，甚至可能造成思維慣性而影響半導體在其他領域的創新發展。例如，應用在LED中的層狀多量子阱（MQW）不一定是最優的結構。上海比英半導體的創業團隊基于行業經驗，聯合合肥工業大學創新團隊，在半導體領域聚焦新材料、新工藝、新結構，乃至新的表征方法和量產技術，目標是在細分應用領域針對性重構半導體技術，發展新的商業模式，積極擁抱人工智能。初創團隊在香港大學、上海交通大學、華東理工大學、山東大學和中國科學院等高校和科研機構獲得了包括物理學（國家基地）、化學工程、材料科學與工程，機械工程，電子工程等理工科學位。團隊包括兩名具有多年半導體行業經驗的博士，提出了體積外延（Bulk Epitaxy）、有機序構等新概念材料技術，發現了室溫超輻射材料體系，發明了高通量薄膜結構原位表征方法，掌握了薄膜微納應力核心技術。上海比英把體積外延和微納應力視作半導體賦能技術重點發展，構造柔性半導體解決方案。

　　上海比英依托高校實驗室，前期投入在百萬量級，在半導體行業是很低的，這正是技術創新類企業的應有特征。真正的創新就是低成本的，包括教育。后續發展需要有頂級人才加盟，更需要有潛力大、善于解決實際問題的青年人才。我們認同基于大數據特征分析的人才選拔和培養思路，希望各界能充分挖掘高考數據庫資源，發揮大數據優勢，通過人工智能以極低的成本選擇有潛力的半導體技術類人才（特別是數學、物理高考成績在前十萬分之一和萬分之一的應屆考生），打破專業壁壘，從應用端的需求定向培養，有望在兩年內解決半導體人才瓶頸。