中興被罰，無數(shù)個問題拋了出來。
去年的罰單，為何在今年冷不丁的給了一擊？中國“芯”離了美國，到底行不行？中國“芯”在其他領域能不能有所作為？
第一個問題的答案顯而易見；第二個問題的答案見仁見智，盡管與美國有一定差距，但不可否認，中國創(chuàng)新正積跬步、邁大步；
第三個問題的答案借用中國科學院計算技術研究所控制計算實驗室主任、機器人芯片項目負責人韓銀和的一句話來回答，對于中國來說，跟半導體芯片領域同樣重要的是神經(jīng)網(wǎng)絡處理芯片，中國應該在這一領域建立起自己的優(yōu)勢。
學界布局
2018年初，清華大學研究團隊便開發(fā)出的代號為“思考者（Thinker）”的芯片引起外媒關注，該芯片能支持神經(jīng)網(wǎng)絡處理，最明顯的兩個優(yōu)點是低功耗和高靈活性。
“思考者”可支持神經(jīng)網(wǎng)絡，該芯片獨特之處在于低能耗驅(qū)動——8節(jié)五號電池就能夠滿足該芯片一年下來的耗電量。除此之外，“思考者”可動態(tài)調(diào)整自身的計算和記憶要求，從而適應設備中的軟件在運行時所需的條件。
目前，許多人工智能應用，或用于識別圖片中的目標物，或用于理解人類的講話等都需要多種神經(jīng)網(wǎng)絡和多層神經(jīng)網(wǎng)絡聯(lián)合。
2017年12月，有關“思考者”的論文發(fā)布在《IEEE固態(tài)電路學報》上，這對中國研究界而言，當算得上是一個了不起的成果，而且雖然使用現(xiàn)有的圖形處理芯片或FPGA（現(xiàn)場可編程門陣列）芯片也能運行人工智能軟件，但這些設計十分昂貴，難以運用在小型化、帶電池的設備中。
這一芯片只是現(xiàn)在中國科技界的一個縮影。在優(yōu)化AI硬件的熱潮中，中國的半導體產(chǎn)業(yè)也迎來了難得的機會，來確立自己的地位。計算機芯片是AI成功的關鍵，所以中國需要發(fā)展自己的硬件產(chǎn)業(yè)從而成為真正的科技強國。
企業(yè)發(fā)力
記者19日從阿里巴巴獲悉，阿里巴巴達摩院正研發(fā)一款神經(jīng)網(wǎng)絡芯片——Ali-NPU，該芯片將運用于圖像視頻分析、機器學習等AI（人工智能）推理計算，據(jù)悉，此款芯片的研發(fā)，未來將實現(xiàn)在AI在商業(yè)場景中的運用，提升運算效率、降低成本。
阿里達摩院研究員驕旸告訴記者，CPU、GPU作為通用計算芯片，為處理線程邏輯和圖形而設計，處理AI計算問題時功耗高，性價比低，在AI計算領域急需專用架構芯片解決上述問題。
驕旸透露，阿里巴巴自主研發(fā)的Ali-NPU，基于阿里機器智能技術實驗室等團隊在AI領域積累的大量算法模型優(yōu)勢，根據(jù)AI算法模型設計微結構以及指令集，以最小成本實現(xiàn)最大量的AI 模型算法運算。
AI芯片是中國“芯”的新征程，而阿里巴巴絕不是獨行者。
2018年初，清華大學研究團隊便開發(fā)出的代號為“思考者（Thinker）”的芯片引起外媒關注，該芯片能支持神經(jīng)網(wǎng)絡處理，最明顯的兩個優(yōu)點是低功耗和高靈活性。
一方面，“思考者”可低能耗驅(qū)動，8節(jié)五號電池就能滿足該芯片一年下來的耗電量，另一方面，其可動態(tài)調(diào)整自身的計算和記憶要求，從而適應設備中的軟件在運行時所需的條件。
中國初創(chuàng)企業(yè)寒武紀科技專注于AI芯片的研發(fā)生產(chǎn)，其已打造出的Cambricon-1A是一款用于商用深度學習的處理器，可廣泛應用于計算機視覺、語音識別、自然語言處理等智能處理關鍵領域。
2017年底，中國初創(chuàng)企業(yè)地平線機器人發(fā)布了嵌入式人工智能芯片——面向智能駕駛的征程（Journey）1.0 處理器和面向智能攝像頭的旭日（Sunrise）1.0處理器。
清華大學微電子學研究所副所長尹首一直言：“與應對之前信息技術的變革相比，中國以最快速度跟上了這次大潮。”
AI芯片能有戲嗎？
跟上大潮，但并不代表能迅速拿下市場，AI芯片市場仍是海外公司唱主角。
中國科學院自動化研究所助理研究員吳軍寧表示，由于具有得天獨厚的技術和應用優(yōu)勢，英偉達和谷歌幾乎占據(jù)了人工智能處理領域 80% 的市場份額，而在谷歌宣布其 Cloud TPU 開放服務和英偉達推出自動駕駛處理器 Xavier后，這一份額在2018年有望進一步擴大。
至于其他廠商，如英特爾、特斯拉、ARM、IBM 以及 Cadence 等，也在人工智能處理器領域占有一席之地。
據(jù)《2018-2023年中國芯片行業(yè)市場需求與投資規(guī)劃分析報告》顯示，2016年全球人工智能芯片市場規(guī)模達到36億美金，預計到2021年將達111億美金，年復合增長率達到25%，增長迅猛，發(fā)展空間巨大。
在中國工信部2017年12月發(fā)布的《促進新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動計劃(2018-2020年)》 中，中國政府確立了2020年有能力大規(guī)模生產(chǎn)神經(jīng)網(wǎng)絡處理芯片的目標。
當下，中國AI芯片的研發(fā)百花齊放，但仍有諸多問題亟待中國芯片研究專家去解決，例如怎樣實現(xiàn)芯片設計的商業(yè)化，怎樣擴大規(guī)模，怎樣引領一個由人工智能轉變的計算機世界。
在吳軍寧看來，在人工智能芯片領域，國外芯片巨頭占據(jù)了絕大部分市場份額，不論是在人才聚集還是公司合并等方面，都具有絕對的領先優(yōu)勢。而國內(nèi)人工智能初創(chuàng)公司則又呈現(xiàn)各自為政的紛亂局面；特別是每個初創(chuàng)企業(yè)的人工智能芯片都具有自己獨特的體系結構和軟件開發(fā)套件，既無法融入英偉達和谷歌建立的生態(tài)圈，又不具備與之抗衡的實力。
尹首一表示，中國正致力于將來在人工智能領域成為創(chuàng)新引領者，人工智能技術要不斷地進步，自然必須要有更先進的硬件技術作為支撐，而計算機芯片恰恰又是推動人工智能進步的一大關鍵性技術，這也同樣有助于推動本土半導體產(chǎn)業(yè)發(fā)展。
“作為芯片研究人員，我們都有夢想。不論研究進展如何，我們將拭目以待。”韓銀和說。（夏賓）
轉自：國是直通車
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