智能生活，微波炉和咖啡机可以变得“智能”

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习近平总书记指出，人工智能是新一轮科技革命和产业转型的重要推动力。加快新一代人工智能的发展，是关系到中国能否抓住新一轮科技革命和产业转型机遇的战略性问题。

近年来，人工智能芯片已经成为全球半导体行业的热点之一。与传统芯片相比，它具有突出的特点:要求高计算能力，能够快速处理海量数据。前景广阔:应用领域不断扩大，市场潜力巨大。它面临着算法革命和开发周期的挑战，也处于产业发展的战略窗口时期。预计它将赢得相关生态布局的第一次机会。

面对机遇和挑战，中国的人工智能芯片产业如何能够主动出击？记者带来了行业专家、从业者和投资者的想法。

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。这一治理原则的背后是近年来人工智能的迅速发展及其对经济和社会发展的深刻变化。

如今，人工智能的应用场景如刷脸付款和语音识别正在加速落地。“没有芯片，就没有人工智能”。如果将应用视为地面建筑，匹配芯片是地面的基石，人工智能芯片将是未来智能生活的重要组成部分。

什么是人工智能芯片？它的应用前景如何？中国应该如何抓住这个发展机遇？记者进行了采访。

特点:及时有效地处理海量信息

广义地说，能够处理人工智能应用的芯片都可以被称为人工智能芯片。狭义上，它指的是专门为人工智能算法设计的集成电路。

数据、算法和计算能力是推动人工智能突破的三个主要因素，而芯片是它们潜在的核心支撑。处理海量数据依赖于计算能力的提高，而计算能力的进化依赖于高性能芯片。

那么，人工智能的应用需要多大的计算力呢？

地平线创始人兼首席执行官余凯举了一个例子:对于接下来的1000辆自动驾驶汽车，每天要处理的数据量相当于当前百度图片搜索数据的总和。对于每一级自动驾驶，计算能力都需要提高一个数量级。可见，及时有效地处理海量信息对于自动驾驶非常重要。

在余凯看来，包括自动驾驶在内的一些人工智能应用目前很难大规模登陆，计算效率是制约因素之一。

人工智能芯片的兴起也是半导体行业发展的必然趋势。清华大学微电子研究所副所长尹守一表示，芯片的开发主要是通过改进制造工艺和优化设计来实现的。现在流程改进空正在逐渐缩小。为了满足日益增长的计算需求，业界正在逐步努力优化算法和设计。人工智能芯片就是这种背景的产物。

如果将传统芯片与全能玩家相比，人工智能芯片更像职业玩家。例如，余凯说，“在一个道路设计和交通需求不匹配导致交通拥堵严重的地方，传统芯片对此无能为力，但人工智能芯片可以根据出行需求重新设计道路，让交通更加顺畅。”

应用:领域不断扩大，需求日益增加。

智能手机中嵌入了人工智能芯片，使照片更漂亮，语音输入更方便。智能扬声器配有人工智能芯片，可以与用户交谈，并根据他们的收听习惯推荐内容。此外，人工智能的应用领域正不断从安全保护、自动驾驶扩展到教育和金融，对人工智能芯片的需求也日益增加。

根据国际知名咨询公司高德纳(Gartner)发布的报告，随着中国市场的快速增长，2017年人工智能芯片的市场规模将达到48亿美元，预计2020年将达到146亿美元。

在物联网的背景下，未来将会出现大量的智能终端设备。它们在某些特定领域要求严格的性能，例如低功耗和强大的图像处理能力，这正是人工智能芯片的特点。

“去年，数百万台相机变得智能化，而在2017年，这一数字仅为10万多台。明年，中国将有数十款车型具备辅助驾驶功能。在接下来的两到三年里，他们将引领汽车进入一个智能时代。这些变化将推动适合自动驾驶的人工智能芯片的发展。”余凯说。

神剑科技的创始人姚松也认为，目前智能终端将成为智能芯片施展才华的舞台。例如，人工智能芯片嵌入后，微波炉可以通过语音控制加热。在不久的将来，像咖啡机、保温杯、甚至耳环和麦克风这样的小物件将会变得“智能”。

“人工智能是赋予行业权力的技术手段。它将在未来渗透到各行各业，成为电力和宽带等基础设施。”尹守一表示，作为支持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:算法进化有风险，更新迭代速度快

据统计，在过去一年左右的时间里，中国已经发布了10多种人工智能芯片。芯片研发投资高，风险高。外界担心它的前景。

作为知名人工智能公司如零点和易图的投资者，希尔豪资本的创始人兼首席执行官章雷认为，人工智能芯片行业的一些泡沫是成熟的必要条件。

“在大多数高新技术发展的初始阶段，市场将遭受过高的预期和过高的估值，但经过合理的调整后，市场将回到健康的轨道，并再次稳步发展。”张磊说。

目前，人工智能芯片的全球探索仍处于起步阶段，其发展面临一些不确定性。

首先是算法进化的风险。目前，大多数人工智能芯片都是基于深度学习开发的。一旦底层算法经历革命性的变化，新的芯片架构可能会出现。

此外，由于人工智能软件系统的快速更新和迭代速度，硬件开发是否能跟上软件和应用需求已经成为实践者的难题。

“人工智能芯片的开发应该遵循软件和硬件相结合的理念。我们应该认清芯片发展的趋势，及时调整，提高研发中的软硬件开发设计能力。”余凯说，“一个大公司开发芯片的平均周期是五年，有些产品在生产时可能会落后。这是对行业参与者技术能力的巨大挑战。”

机遇:构建产业生态链，技术积累应该足够

人工智能芯片的发展离不开工业生态学的支持。通常，生态布局越早，就越有可能赢得主动权。“任何行业都有一个战略窗口。在高新技术领域，有必要在技术发展的早期阶段进行干预，吸引用户使用自己的产品，并根据自己的标准进行研发，以便对生态产生持久的影响。”余凯说。

“目前，基于人工智能芯片的智能生态尚未形成。强大的企业应该引导开发者围绕自己的资源进行开发，构建人工智能产业生态。”余凯告诉记者。

“没有生态思维，人工智能芯片的产业化不会走远。投资界要充分发挥产业联系和沟通的优势，促进生态参与者的良性互动，帮助强化智能生态，使人工智能更好地服务于人民生活，推动传统产业转型升级。”张磊说。

目前，中国在建设智能生态方面有自己的优势。尹寿一说:“中国市场广阔，电子信息整机产业的生态链相对完整。人工智能的应用取决于场景。如果我们充分利用这些优势，我国将在全球人工智能生态链中占据一席之地。”

与此同时，中国应该在人工智能生态链中做些什么，而不是做些什么。余凯说，全球信息产业高度分化，理想的情况是“你有我，我有你”。我们应该弥补短板，在底层算法、芯片研发等核心技术上有足够的积累。

“半导体行业涵盖了广泛的领域。除了微电子学，它还与物理、材料化学和精密制造密切相关。有些技术需要长期积累。我们应该更加耐心和自信。”尹寿一说。(于思南，李远哲)

《人民日报》(2019年6月19日，第10版)

(原标题:微波炉和咖啡机可以变得“聪明”(经济焦点))

责任:张静文