在人工智能整個產(chǎn)業(yè)鏈中，中國企業(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)如何做出滿足業(yè)內(nèi)需求的芯片?

　　AI芯片需要計算能力支撐

　　人工智能算法的實現(xiàn)需要強大的計算能力支撐，特別是深度學習算法的大規(guī)模使用，對計算能力提出了更高的要求。隨著人工智能與各個應(yīng)用領(lǐng)域的深度結(jié)合，自動駕駛、視覺識別等領(lǐng)域的人工智能應(yīng)用都需要開發(fā)專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”期間接受記者采訪時表示，從技術(shù)角度看，目前，大多數(shù)芯片廠商做的AI芯片都是一個加速器，是針對AI的算法特征或者神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算特征，實現(xiàn)專用的加速功能，這要有強大的算力做背書。

　　賽迪顧問高級分析師李振告訴《中國電子報》記者，GPU、FPGA、ASIC等三類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，第一類是利用GPU(圖形處理器)等傳統(tǒng)通用類芯片，通過搭建人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，從功能層面模仿大腦的能力。近十年來，人工智能的通用計算GPU完全由英偉達引領(lǐng)，AMD也在逐步進入該市場。除了傳統(tǒng)的CPU、GPU大廠，移動領(lǐng)域的眾巨頭在GPU的布局也非常值得關(guān)注。ARM也開始重視GPU市場，其推出的MALI系列GPU憑借低功耗、低價等優(yōu)勢正在逐漸崛起。

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

　　第三類是ASIC專用計算芯片，改變硬件結(jié)構(gòu)層來適應(yīng)人工智能算法，在硬件結(jié)構(gòu)層進行功能定制化開發(fā)，如Google的TPU、寒武紀的NPU等。

　　李振強調(diào)，相比于英特爾、英偉達、AMD等國際巨頭，國內(nèi)AI芯片企業(yè)實力較弱、技術(shù)積累迭代有一定差距。但隨著國內(nèi)華為、阿里等巨頭的不斷布局以及寒武紀科技等新興企業(yè)的不斷涌現(xiàn)，中國在AI芯片領(lǐng)域的實力正在不斷增強。

　　賽迪智庫電子信息研究所研究員、人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟秘書處副主任王哲在接受《中國電子報》記者采訪時表示，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，國內(nèi)已經(jīng)有一批在AI芯片方面做得不錯的企業(yè)?！霸谀壳暗那闆r下，國內(nèi)AI芯片企業(yè)要堅持做下去，這是帶動我國電子信息產(chǎn)業(yè)根基實現(xiàn)突破的機會?！蓖跽苷f。

　　AI時代軟件與硬件結(jié)合將更加緊密

　　針對近幾年國內(nèi)芯片設(shè)計企業(yè)與產(chǎn)品數(shù)量猛增的火熱現(xiàn)狀，李云鵬認為絕大部分企業(yè)都集中在了AI芯片領(lǐng)域，而且大都專注于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類算法的加速領(lǐng)域，并不具備通用屬性，或者僅針對當前市場需求推出短周期芯片產(chǎn)品。“這導致了市面上的AI芯片產(chǎn)品同質(zhì)化比例非常高，不僅會嚴重影響芯片企業(yè)產(chǎn)品迭代的良性運轉(zhuǎn)，同時大部分芯片由于算法或場景設(shè)計的限制，市場應(yīng)用領(lǐng)域不夠?qū)挿骸！彼J為，現(xiàn)在市場需要的是極度靈活的、完整的、標準化的產(chǎn)品。AI芯片企業(yè)應(yīng)該認清這個趨勢，從而考慮自己未來的發(fā)展方向。

　　李云鵬同時表示，AI時代軟件與硬件的結(jié)合將會更加緊密，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)。“因為兩者的疊加會產(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)，將會收到十倍的效果?！崩钤迄i說，“軟件是場景的關(guān)鍵，肩負開拓市場和創(chuàng)造直觀價值的重任;硬件是基石和推動者，是技術(shù)實力和降低成本的關(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)品獲取一個入口，適時推出AI芯片，通過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，通過可透明遷移的軟件平臺更好地獲取客戶，在行業(yè)場景中，如果芯片表現(xiàn)達到預期，后續(xù)硬件的迭代將進一步增強其實力，以特定領(lǐng)域的應(yīng)用獲得認可，再以通用的芯片向更多應(yīng)用領(lǐng)域拓展?！?/p>

　　在他看來，AI是某一類型算法的統(tǒng)稱，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，這兩者之間有矛盾。對于一家芯片企業(yè)而言，能夠成功的關(guān)鍵是產(chǎn)品在20年后是否還流行。云端市場代表相對穩(wěn)定的需求，產(chǎn)品迭代的周期也相對較長，更加強調(diào)通用性。如果芯片沒有前瞻性的通用支撐能力的話，即使做出來，也會在短短幾年內(nèi)失去生命力。

　　AI落地要場景化

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

　　“AI是個‘+’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無縫切入到傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)中去，這很關(guān)鍵。換句話說，必須找到一個領(lǐng)域能夠讓AI完整落地，才能使產(chǎn)業(yè)進一步發(fā)展?！崩钤迄i說，“落地實際上是一個對數(shù)曲線，它前端的系數(shù)決定市場場景的大小。在與AI相關(guān)的芯片領(lǐng)域，企業(yè)能夠成功的關(guān)鍵是找到一個真正可以大規(guī)模市場化落地的場景。可以以軟件的思維切入市場，找到產(chǎn)業(yè)中真正的需求，然后讓自己的AI芯片很順暢地進入市場，從而實現(xiàn)場景落地，技術(shù)迭代?！?/p>

　　而在李振看來，AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展除了要有落地的場景外，政府提供優(yōu)良的產(chǎn)業(yè)發(fā)展環(huán)境、加大產(chǎn)業(yè)引導力度以及企業(yè)增加研發(fā)投入也缺一不可。他同時指出，企業(yè)增加研發(fā)投入的同時，應(yīng)給予科研更多的容錯能力，加強與科研單位的合作，進行成果轉(zhuǎn)化。此外，還應(yīng)加強與國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。人工智能算法和計算架構(gòu)特點決定了行業(yè)需要既懂軟件又懂硬件的復合型人才。王哲分析說，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，國內(nèi)相關(guān)人才的培養(yǎng)尤其需要引起重視，因為中國人工智能產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展給人才提出了新的迫切要求。王哲認為，國內(nèi)必須加快培養(yǎng)交叉學科人工智能人才，建立多學科共同參與的培養(yǎng)機制;必須培育應(yīng)用型人工智能人才，因為人工智能應(yīng)用要發(fā)展，僅有高端人才遠遠不夠，需要一大批能應(yīng)用人工智能的人，為此，人工智能應(yīng)該作為國家教育體系中的基礎(chǔ)課;應(yīng)該以產(chǎn)學研用打通為目標，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、浙江之江實驗室等一些不以高校為主導的培養(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，調(diào)動企業(yè)和大學雙方的積極性。

　　李云鵬表示，目前國內(nèi)很多高校都設(shè)立了人工智能專業(yè)，加大了對AI人才的培養(yǎng)力度，但由于學校學的內(nèi)容和業(yè)內(nèi)需要的實操技能存在差異，因此不能形成有效對接，這就造成看似存在“AI人才荒”現(xiàn)象，但其實只是在人才產(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)。