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2019-06-19 20:05 来源:人民经济网

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智慧生活 从“芯”开始

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百度   由于中国互联网也在继续发展,治理需与时俱进,但做比说要难得多。

本报记者  喻思南  李远哲

2019-06-1905:36  来源:人民网-人民日报
 

  核心阅读

  习近平总书记指出,人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量,加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。

  近年来,人工智能芯片成为全球半导体行业的热点之一。与传统芯片相比,它特点突出:对算力要求高,能快速处理海量数据。它前景广阔:应用领域不断拓宽,市场潜力巨大。它面临算法革命和开发周期的挑战,也处于产业发展的战略窗口期,有望在相关生态布局上赢得先机。

  面对机遇与挑战,我国人工智能芯片行业如何主动作为?记者带来了业界专家、从业者和投资人的思考。

  

  6月17日,《新一代人工智能治理原则——发展负责任的人工智能》发布,提出了人工智能治理的框架和行动指南。这一治理原则提出的背后,是近年来人工智能的迅速发展,及其给经济社会发展带来的深刻改变。

  如今,刷脸支付、语音识别等人工智能(AI)的应用场景正加速落地。“无芯片不AI”,如果把应用看作地面建筑,那么与之匹配的芯片则是地下的基石,人工智能芯片将是未来智慧生活的重要一环。

  什么是人工智能芯片?它的应用前景如何?我国又应如何把握这一发展机遇?记者进行了采访。

  特点:及时、有效处理海量信息

  广义来说,能处理人工智能应用的芯片都可称为人工智能芯片。狭义地看,它是指专门针对人工智能算法而设计的集成电路。

  数据、算法和算力是驱动人工智能突破的三大要素,而芯片是它们的底层核心支撑。处理海量数据有赖算力的提升,而算力的进化则依靠高性能芯片。

  那么,人工智能应用对算力的要求有多高?

  地平线创始人兼首席执行官余凯举了个例子:未来1000辆上路的自动驾驶汽车,每天要处理的数据量相当于当前百度图像搜索的数据总和。自动驾驶每提升一个级别,运算能力需提升一个数量级。可见,及时、有效处理好海量信息对自动驾驶来说非常重要。

  在余凯看来,当前包括自动驾驶在内的一些人工智能应用难以大规模落地,计算效率正是制约因素之一。

  人工智能芯片的兴起,也是半导体行业发展的必然趋势。清华大学微电子所副所长尹首一说,芯片的发展主要通过提升制造工艺和优化设计来实现,而今工艺改进的空间逐渐缩小,要满足不断增长的计算需求,业界逐渐在优化算法和设计等方面努力,人工智能芯片正是这一背景下的产物。

  如果把传统芯片比作全能选手,那么人工智能芯片更像是专业选手。余凯举例说,“一个地方因为道路设计与交通需求不匹配,交通拥堵严重,传统芯片对此难有作为,人工智能芯片却能根据出行需求,重新设计道路,让通行更顺畅。”

  应用:领域不断拓宽,需求日益提升

  智能手机中嵌入人工智能芯片,让拍照更美,语音输入更便捷;智能音箱装上人工智能芯片,可以和用户对话,根据用户收听习惯推荐内容……此外,从安防、自动驾驶到教育、金融,人工智能的应用领域不断拓展,对人工智能芯片的需求也日益提升。

  国际知名咨询公司Gartner发布的报告显示,2017年,人工智能芯片市场规模为48亿美元,预计2020年将达到146亿美元,其中中国市场增长迅速。

  在万物互联的背景下,未来将出现大量智能终端设备,它们在某些特定性能上要求严格,比如功耗低、图像处理能力强等,而这些正好是人工智能芯片的专长。

  “去年有上百万个摄像头实现了智能化,而在2017年这个数字只有10多万;明年国内预计将有几十款车型具备辅助驾驶功能,在未来两三年,有望引领汽车逐渐跨入智能时代,这些变化将推动适用于自动驾驶的人工智能芯片的发展。”余凯说。

  原深鉴科技创始人姚颂也认为,当前,智能终端将是人工智能芯片施展拳脚的舞台。比如,嵌入人工智能芯片后,微波炉可以通过语音控制加热,不远的将来,咖啡机、保温杯甚至耳环、麦克风这些小物件都会变得“聪明”起来。

  “人工智能是一种为产业赋能的技术手段,未来将渗透到各行各业,成为像电和宽带一样的基础设施。”尹首一说,作为支撑人工智能进步的硬件基础,未来5到10年将是人工智能芯片发展的重要时期。

  挑战:算法演进存风险,更新迭代速度快

  据统计,过去一年多里,我国共有10多款人工智能芯片问世。芯片研发投入高、风险大,外界对其前景有些忧虑。

  作为地平线、依图等知名人工智能企业的投资者,高瓴资本创始人兼首席执行官张磊认为,人工智能芯片行业出现一些泡沫是迈向成熟的必经阵痛。

  “绝大多数高新技术的发展初期,市场都会出现预期过高、估值透支的现象,但经过理性回调后,将会回归健康的轨道,重新稳步发展。”张磊说。

  目前,全球对人工智能芯片的探索仍处于起步阶段,发展面临一些不确定性。

  首先是算法演进的风险。当前人工智能芯片多数基于深度学习而开发,一旦底层算法出现革命性变化,可能会催生新的芯片架构。

  此外,由于人工智能软件系统更新迭代速度快,硬件开发能否跟上软件和应用需求成了摆在从业者面前的难题。

  “人工智能芯片的开发应遵循软硬件结合的思路,我们要看清芯片发展的趋势,及时调整,在研发中增强软硬件开发设计能力。”余凯说,“大公司开发一款芯片的平均周期是五年,有些产品做出来时就可能落伍了,这对行业参与者的技术能力是非常大的挑战。”

  机遇:搭建产业生态链,技术积累要做足

  人工智能芯片的发展离不开产业生态的支持,通常情况下,在生态上布局越早,越有可能赢得主动。“任何产业都有战略窗口期。在高新技术领域,一定要在技术发展的早期介入,吸引用户使用自己的产品,基于自己的标准做研发,才有可能在生态上产生持久影响力。”余凯说。

  “当前以人工智能芯片为基础的智能生态尚未形成,有实力的企业应当引导开发者围绕自己的资源做开发,搭建人工智能产业生态。”余凯告诉记者。

  “没有生态化的思维,人工智能芯片产业化走不远。投资界有必要发挥连接、沟通行业的优势,助推生态参与者良性互动,帮助壮大智能生态,让人工智能更好地服务人们生活,促进传统产业转型升级。”张磊说。

  目前,搭建智能生态,我国具备自己的优势。尹首一说:“我国市场广阔,电子信息整机产业生态链条比较完备。人工智能的应用比较依赖场景,把这些优势利用好了,我国将会在全球人工智能生态链条上占有一席之地。”

  同时,我国在人工智能生态链上,也应有所为有所不为。余凯说,全球信息产业高度分工,理想的状况是“你中有我,我中有你”。我们应当补上短板,在底层算法、芯片研发等核心技术上有足够多的积累。

  “半导体行业涉及领域广,除微电子之外,还与物理、材料化学、精密制造等多方面紧密相关。有些技术需要长时间的积累,我们应该有耐心,更要有信心。”尹首一说。


  《 人民日报 》( 2019-06-19 10 版)

(责编:白宇、岳弘彬)

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