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　　習近平總書記指出，人工智能是新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量，加快發展新一代人工智能是事關我國能否抓住新一輪科技革命和產業變革機遇的戰略問題。

　　近年來，人工智能芯片成為全球半導體行業的熱點之一。與傳統芯片相比，它特點突出：對算力要求高，能快速處理海量數據。它前景廣闊：應用領域不斷拓寬，市場潛力巨大。它面臨算法革命和開發周期的挑戰，也處於產業發展的戰略窗口期，有望在相關生態布局上贏得先機。

　　面對機遇與挑戰，我國人工智能芯片行業如何主動作為？記者帶來了業界專家、從業者和投資人的思考。

　　

　　6月17日，《新一代人工智能治理原則——發展負責任的人工智能》發布，提出了人工智能治理的框架和行動指南。這一治理原則提出的背后，是近年來人工智能的迅速發展，及其給經濟社會發展帶來的深刻改變。

　　如今，刷臉支付、語音識別等人工智能（AI）的應用場景正加速落地。“無芯片不AI”，如果把應用看作地面建筑，那麼與之匹配的芯片則是地下的基石，人工智能芯片將是未來智慧生活的重要一環。

　　什麼是人工智能芯片？它的應用前景如何？我國又應如何把握這一發展機遇？記者進行了採訪。

　　特點：及時、有效處理海量信息

　　廣義來說，能處理人工智能應用的芯片都可稱為人工智能芯片。狹義地看，它是指專門針對人工智能算法而設計的集成電路。

　　數據、算法和算力是驅動人工智能突破的三大要素，而芯片是它們的底層核心支撐。處理海量數據有賴算力的提升，而算力的進化則依靠高性能芯片。

　　那麼，人工智能應用對算力的要求有多高？

　　地平線創始人兼首席執行官余凱舉了個例子：未來1000輛上路的自動駕駛汽車，每天要處理的數據量相當於當前百度圖像搜索的數據總和。自動駕駛每提升一個級別，運算能力需提升一個數量級。可見，及時、有效處理好海量信息對自動駕駛來說非常重要。

　　在余凱看來，當前包括自動駕駛在內的一些人工智能應用難以大規模落地，計算效率正是制約因素之一。

　　人工智能芯片的興起，也是半導體行業發展的必然趨勢。清華大學微電子所副所長尹首一說，芯片的發展主要通過提升制造工藝和優化設計來實現，而今工藝改進的空間逐漸縮小，要滿足不斷增長的計算需求，業界逐漸在優化算法和設計等方面努力，人工智能芯片正是這一背景下的產物。

　　如果把傳統芯片比作全能選手，那麼人工智能芯片更像是專業選手。余凱舉例說，“一個地方因為道路設計與交通需求不匹配，交通擁堵嚴重，傳統芯片對此難有作為，人工智能芯片卻能根據出行需求，重新設計道路，讓通行更順暢。”

　　應用：領域不斷拓寬，需求日益提升

　　智能手機中嵌入人工智能芯片，讓拍照更美，語音輸入更便捷﹔智能音箱裝上人工智能芯片，可以和用戶對話，根據用戶收聽習慣推薦內容……此外，從安防、自動駕駛到教育、金融，人工智能的應用領域不斷拓展，對人工智能芯片的需求也日益提升。

　　國際知名咨詢公司Gartner發布的報告顯示，2017年，人工智能芯片市場規模為48億美元，預計2020年將達到146億美元，其中中國市場增長迅速。

　　在萬物互聯的背景下，未來將出現大量智能終端設備，它們在某些特定性能上要求嚴格，比如功耗低、圖像處理能力強等，而這些正好是人工智能芯片的專長。

　　“去年有上百萬個攝像頭實現了智能化，而在2017年這個數字隻有10多萬﹔明年國內預計將有幾十款車型具備輔助駕駛功能，在未來兩三年，有望引領汽車逐漸跨入智能時代，這些變化將推動適用於自動駕駛的人工智能芯片的發展。”余凱說。

　　原深鑒科技創始人姚頌也認為，當前，智能終端將是人工智能芯片施展拳腳的舞台。比如，嵌入人工智能芯片后，微波爐可以通過語音控制加熱，不遠的將來，咖啡機、保溫杯甚至耳環、麥克風這些小物件都會變得“聰明”起來。

　　“人工智能是一種為產業賦能的技術手段，未來將滲透到各行各業，成為像電和寬帶一樣的基礎設施。”尹首一說，作為支撐人工智能進步的硬件基礎，未來5到10年將是人工智能芯片發展的重要時期。

　　挑戰：算法演進存風險，更新迭代速度快

　　據統計，過去一年多裡，我國共有10多款人工智能芯片問世。芯片研發投入高、風險大，外界對其前景有些憂慮。

　　作為地平線、依圖等知名人工智能企業的投資者，高瓴資本創始人兼首席執行官張磊認為，人工智能芯片行業出現一些泡沫是邁向成熟的必經陣痛。

　　“絕大多數高新技術的發展初期，市場都會出現預期過高、估值透支的現象，但經過理性回調后，將會回歸健康的軌道，重新穩步發展。”張磊說。

　　目前，全球對人工智能芯片的探索仍處於起步階段，發展面臨一些不確定性。

　　首先是算法演進的風險。當前人工智能芯片多數基於深度學習而開發，一旦底層算法出現革命性變化，可能會催生新的芯片架構。

　　此外，由於人工智能軟件系統更新迭代速度快，硬件開發能否跟上軟件和應用需求成了擺在從業者面前的難題。

　　“人工智能芯片的開發應遵循軟硬件結合的思路，我們要看清芯片發展的趨勢，及時調整，在研發中增強軟硬件開發設計能力。”余凱說，“大公司開發一款芯片的平均周期是五年，有些產品做出來時就可能落伍了，這對行業參與者的技術能力是非常大的挑戰。”

　　機遇：搭建產業生態鏈，技術積累要做足

　　人工智能芯片的發展離不開產業生態的支持，通常情況下，在生態上布局越早，越有可能贏得主動。“任何產業都有戰略窗口期。在高新技術領域，一定要在技術發展的早期介入，吸引用戶使用自己的產品，基於自己的標准做研發，才有可能在生態上產生持久影響力。”余凱說。

　　“當前以人工智能芯片為基礎的智能生態尚未形成，有實力的企業應當引導開發者圍繞自己的資源做開發，搭建人工智能產業生態。”余凱告訴記者。

　　“沒有生態化的思維，人工智能芯片產業化走不遠。投資界有必要發揮連接、溝通行業的優勢，助推生態參與者良性互動，幫助壯大智能生態，讓人工智能更好地服務人們生活，促進傳統產業轉型升級。”張磊說。

　　目前，搭建智能生態，我國具備自己的優勢。尹首一說：“我國市場廣闊，電子信息整機產業生態鏈條比較完備。人工智能的應用比較依賴場景，把這些優勢利用好了，我國將會在全球人工智能生態鏈條上佔有一席之地。”

　　同時，我國在人工智能生態鏈上，也應有所為有所不為。余凱說，全球信息產業高度分工，理想的狀況是“你中有我，我中有你”。我們應當補上短板，在底層算法、芯片研發等核心技術上有足夠多的積累。

　　“半導體行業涉及領域廣，除微電子之外，還與物理、材料化學、精密制造等多方面緊密相關。有些技術需要長時間的積累，我們應該有耐心，更要有信心。”尹首一說。

　　《 人民日報 》（ 2019年06月19日 10 版）

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