在人工智能整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈中，中國(guó)企業(yè)的發(fā)展布局多集中于技術(shù)層和應(yīng)用層，產(chǎn)業(yè)和技術(shù)研發(fā)短板在于基礎(chǔ)層的芯片領(lǐng)域。那么，人工智能產(chǎn)業(yè)究竟需要什么樣的芯片?企業(yè)如何做出滿(mǎn)足業(yè)內(nèi)需求的芯片?

　　AI芯片需要計(jì)算能力支撐

　　人工智能算法的實(shí)現(xiàn)需要強(qiáng)大的計(jì)算能力支撐，特別是深度學(xué)習(xí)算法的大規(guī)模使用，對(duì)計(jì)算能力提出了更高的要求。隨著人工智能與各個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域的深度結(jié)合，自動(dòng)駕駛、視覺(jué)識(shí)別等領(lǐng)域的人工智能應(yīng)用都需要開(kāi)發(fā)專(zhuān)用的人工智能算法和芯片。天數(shù)智芯CEO李云鵬在最近舉辦的“AI硬件亞洲峰會(huì)”期間接受記者采訪(fǎng)時(shí)表示，從技術(shù)角度看，目前，大多數(shù)芯片廠(chǎng)商做的AI芯片都是一個(gè)加速器，是針對(duì)AI的算法特征或者神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算特征，實(shí)現(xiàn)專(zhuān)用的加速功能，這要有強(qiáng)大的算力做背書(shū)。

　　賽迪顧問(wèn)高級(jí)分析師李振告訴《中國(guó)電子報(bào)》記者，GPU、FPGA、ASIC等三類(lèi)人工智能芯片是目前AI產(chǎn)業(yè)芯片領(lǐng)域主流。他解釋說(shuō)，第一類(lèi)是利用GPU(圖形處理器)等傳統(tǒng)通用類(lèi)芯片，通過(guò)搭建人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，從功能層面模仿大腦的能力。近十年來(lái)，人工智能的通用計(jì)算GPU完全由英偉達(dá)引領(lǐng)，AMD也在逐步進(jìn)入該市場(chǎng)。除了傳統(tǒng)的CPU、GPU大廠(chǎng)，移動(dòng)領(lǐng)域的眾巨頭在GPU的布局也非常值得關(guān)注。ARM也開(kāi)始重視GPU市場(chǎng)，其推出的MALI系列GPU憑借低功耗、低價(jià)等優(yōu)勢(shì)正在逐漸崛起。

　　第二類(lèi)是FPGA芯片，F(xiàn)PGA憑借其功耗低、高效率、高可擴(kuò)展性、靈活編程的優(yōu)點(diǎn)，在人工智能計(jì)算環(huán)節(jié)中也逐漸扮演越來(lái)越重要的角色，代表廠(chǎng)商有賽靈思、英特爾等。

　　第三類(lèi)是ASIC專(zhuān)用計(jì)算芯片，改變硬件結(jié)構(gòu)層來(lái)適應(yīng)人工智能算法，在硬件結(jié)構(gòu)層進(jìn)行功能定制化開(kāi)發(fā)，如Google的TPU、寒武紀(jì)的NPU等。

　　李振強(qiáng)調(diào)，相比于英特爾、英偉達(dá)、AMD等國(guó)際巨頭，國(guó)內(nèi)AI芯片企業(yè)實(shí)力較弱、技術(shù)積累迭代有一定差距。但隨著國(guó)內(nèi)華為、阿里等巨頭的不斷布局以及寒武紀(jì)科技等新興企業(yè)的不斷涌現(xiàn)，中國(guó)在A(yíng)I芯片領(lǐng)域的實(shí)力正在不斷增強(qiáng)。

　　賽迪智庫(kù)電子信息研究所研究員、人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟秘書(shū)處副主任王哲在接受《中國(guó)電子報(bào)》記者采訪(fǎng)時(shí)表示，人工智能產(chǎn)業(yè)的各環(huán)節(jié)中，芯片是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵核心技術(shù)，目前，國(guó)內(nèi)已經(jīng)有一批在A(yíng)I芯片方面做得不錯(cuò)的企業(yè)?！霸谀壳暗那闆r下，國(guó)內(nèi)AI芯片企業(yè)要堅(jiān)持做下去，這是帶動(dòng)我國(guó)電子信息產(chǎn)業(yè)根基實(shí)現(xiàn)突破的機(jī)會(huì)?！蓖跽苷f(shuō)。

　　AI時(shí)代軟件與硬件結(jié)合將更加緊密

　　針對(duì)近幾年國(guó)內(nèi)芯片設(shè)計(jì)企業(yè)與產(chǎn)品數(shù)量猛增的火熱現(xiàn)狀，李云鵬認(rèn)為絕大部分企業(yè)都集中在了AI芯片領(lǐng)域，而且大都專(zhuān)注于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類(lèi)算法的加速領(lǐng)域，并不具備通用屬性，或者僅針對(duì)當(dāng)前市場(chǎng)需求推出短周期芯片產(chǎn)品?！斑@導(dǎo)致了市面上的AI芯片產(chǎn)品同質(zhì)化比例非常高，不僅會(huì)嚴(yán)重影響芯片企業(yè)產(chǎn)品迭代的良性運(yùn)轉(zhuǎn)，同時(shí)大部分芯片由于算法或場(chǎng)景設(shè)計(jì)的限制，市場(chǎng)應(yīng)用領(lǐng)域不夠?qū)挿骸！彼J(rèn)為，現(xiàn)在市場(chǎng)需要的是極度靈活的、完整的、標(biāo)準(zhǔn)化的產(chǎn)品。AI芯片企業(yè)應(yīng)該認(rèn)清這個(gè)趨勢(shì)，從而考慮自己未來(lái)的發(fā)展方向。

　　李云鵬同時(shí)表示，AI時(shí)代軟件與硬件的結(jié)合將會(huì)更加緊密，芯片企業(yè)不能以單純的軟件思維或者硬件思維去做精算力，軟硬件協(xié)同才能更好地打造良性生態(tài)?！耙?yàn)閮烧叩寞B加會(huì)產(chǎn)生乘法效應(yīng)，若AI芯片企業(yè)能夠巧妙地利用乘法效應(yīng)，將會(huì)收到十倍的效果?！崩钤迄i說(shuō)，“軟件是場(chǎng)景的關(guān)鍵，肩負(fù)開(kāi)拓市場(chǎng)和創(chuàng)造直觀(guān)價(jià)值的重任;硬件是基石和推動(dòng)者，是技術(shù)實(shí)力和降低成本的關(guān)鍵因素。把軟件作為承載其生態(tài)的關(guān)鍵，迅速在行業(yè)場(chǎng)景中推出具體落地的應(yīng)用解決方案，為芯片產(chǎn)品獲取一個(gè)入口，適時(shí)推出AI芯片，通過(guò)軟件加硬件的方式不僅提升算力的均值，還將提升算力的峰值。同時(shí)，通過(guò)可透明遷移的軟件平臺(tái)更好地獲取客戶(hù)，在行業(yè)場(chǎng)景中，如果芯片表現(xiàn)達(dá)到預(yù)期，后續(xù)硬件的迭代將進(jìn)一步增強(qiáng)其實(shí)力，以特定領(lǐng)域的應(yīng)用獲得認(rèn)可，再以通用的芯片向更多應(yīng)用領(lǐng)域拓展。”

　　在他看來(lái)，AI是某一類(lèi)型算法的統(tǒng)稱(chēng)，算法迭代的速度很快，但基礎(chǔ)性產(chǎn)品的迭代周期又很長(zhǎng)，這兩者之間有矛盾。對(duì)于一家芯片企業(yè)而言，能夠成功的關(guān)鍵是產(chǎn)品在20年后是否還流行。云端市場(chǎng)代表相對(duì)穩(wěn)定的需求，產(chǎn)品迭代的周期也相對(duì)較長(zhǎng)，更加強(qiáng)調(diào)通用性。如果芯片沒(méi)有前瞻性的通用支撐能力的話(huà)，即使做出來(lái)，也會(huì)在短短幾年內(nèi)失去生命力。

　　AI落地要場(chǎng)景化

　　人工智能從概念到實(shí)現(xiàn)大規(guī)模應(yīng)用，落地場(chǎng)景十分重要。王哲告訴記者，AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展要選好合適的應(yīng)用場(chǎng)景。產(chǎn)業(yè)界尤其要加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研用的合作，重視AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，才可能推動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)化規(guī)模化落地。在此過(guò)程中，尤其要注重將人工智能技術(shù)能力用于解決老齡化社會(huì)的養(yǎng)老問(wèn)題、教育資源不平等條件下的教育問(wèn)題、人口流動(dòng)和集聚帶來(lái)的醫(yī)療問(wèn)題、城鄉(xiāng)一體化進(jìn)程中帶來(lái)的城市建設(shè)管理問(wèn)題等，只有這樣，才能讓老百姓有切實(shí)的獲得感，AI產(chǎn)業(yè)化才能算是落地生根。

　　“AI是個(gè)‘+’行業(yè)，它需要和已有的行業(yè)做深度結(jié)合，如何以技術(shù)的方式把AI無(wú)縫切入到傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)中去，這很關(guān)鍵。換句話(huà)說(shuō)，必須找到一個(gè)領(lǐng)域能夠讓AI完整落地，才能使產(chǎn)業(yè)進(jìn)一步發(fā)展?！崩钤迄i說(shuō)，“落地實(shí)際上是一個(gè)對(duì)數(shù)曲線(xiàn)，它前端的系數(shù)決定市場(chǎng)場(chǎng)景的大小。在與AI相關(guān)的芯片領(lǐng)域，企業(yè)能夠成功的關(guān)鍵是找到一個(gè)真正可以大規(guī)模市場(chǎng)化落地的場(chǎng)景?？梢砸攒浖乃季S切入市場(chǎng)，找到產(chǎn)業(yè)中真正的需求，然后讓自己的AI芯片很順暢地進(jìn)入市場(chǎng)，從而實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景落地，技術(shù)迭代?！?/p>

　　而在李振看來(lái)，AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展除了要有落地的場(chǎng)景外，政府提供優(yōu)良的產(chǎn)業(yè)發(fā)展環(huán)境、加大產(chǎn)業(yè)引導(dǎo)力度以及企業(yè)增加研發(fā)投入也缺一不可。他同時(shí)指出，企業(yè)增加研發(fā)投入的同時(shí)，應(yīng)給予科研更多的容錯(cuò)能力，加強(qiáng)與科研單位的合作，進(jìn)行成果轉(zhuǎn)化。此外，還應(yīng)加強(qiáng)與國(guó)際上其他可合作單位的技術(shù)合作，外聯(lián)內(nèi)培。

　　AI需要復(fù)合型人才

　　就像其他高科技領(lǐng)域一樣，如何培養(yǎng)出符合產(chǎn)業(yè)實(shí)際需求的AI人才，成為產(chǎn)業(yè)走向繁榮的基石。人工智能算法和計(jì)算架構(gòu)特點(diǎn)決定了行業(yè)需要既懂軟件又懂硬件的復(fù)合型人才。王哲分析說(shuō)，目前，全世界范圍內(nèi)，人工智能領(lǐng)域跨界型、應(yīng)用人才都是短缺的，國(guó)內(nèi)相關(guān)人才的培養(yǎng)尤其需要引起重視，因?yàn)橹袊?guó)人工智能產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展給人才提出了新的迫切要求。王哲認(rèn)為，國(guó)內(nèi)必須加快培養(yǎng)交叉學(xué)科人工智能人才，建立多學(xué)科共同參與的培養(yǎng)機(jī)制;必須培育應(yīng)用型人工智能人才，因?yàn)槿斯ぶ悄軕?yīng)用要發(fā)展，僅有高端人才遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，需要一大批能應(yīng)用人工智能的人，為此，人工智能應(yīng)該作為國(guó)家教育體系中的基礎(chǔ)課;應(yīng)該以產(chǎn)學(xué)研用打通為目標(biāo)，創(chuàng)新人工智能人才培養(yǎng)模式，比如，目前北京智源研究院、浙江之江實(shí)驗(yàn)室等一些不以高校為主導(dǎo)的培養(yǎng)體系正不斷孕育，這些新的人才培養(yǎng)方式可以給予高校和企業(yè)人才培養(yǎng)雙向激勵(lì)，調(diào)動(dòng)企業(yè)和大學(xué)雙方的積極性。

　　李云鵬表示，目前國(guó)內(nèi)很多高校都設(shè)立了人工智能專(zhuān)業(yè)，加大了對(duì)AI人才的培養(yǎng)力度，但由于學(xué)校學(xué)的內(nèi)容和業(yè)內(nèi)需要的實(shí)操技能存在差異，因此不能形成有效對(duì)接，這就造成看似存在“AI人才荒”現(xiàn)象，但其實(shí)只是在人才產(chǎn)業(yè)化培養(yǎng)環(huán)節(jié)上有缺失。他建議AI企業(yè)用好現(xiàn)有的人才，構(gòu)建人才金字塔，把高端人才用在關(guān)鍵環(huán)節(jié)。