顛覆一塊矽片

8月15日，微軟（亞洲）網際網路工程院在北京召開“第七代微軟小冰”年度釋出會。新一代微軟小冰升級了部分核心技術，主要包括核心對話引擎、全雙工語音及多模態互動感官等，並新增車載應用場景。

過去幾年，科技公司競相推出自家人工智慧主角，典型如“吊打”人類職業圍棋選手的谷歌阿爾法狗，活躍在各種社交資訊平臺的人工智慧框架少女微軟小冰，以及蘋果的Siri、小米的小愛同學、百度的小度等等。

這場前所未有的技術革命的直接推動者，是國內外一眾網際網路巨頭以及一大批迅速林立的AI初創企業，而這些公司快速在AI領域開疆闢土的靈魂支柱，則是提供源源不斷高密度計算能力的AI晶片提供商。

人工智慧主要包括三大要素，分別是資料、演算法和算力。其中資料是基礎，正是因為在實際應用當中的資料量越來越大，使得傳統計算方式和硬體難以滿足要求，才催生了AI應用的落地。而演算法是連線軟體、資料、應用和硬體的重要橋樑，非常關鍵。算力方面，主要靠硬體實現，也就是各種實現AI功能的處理器。

來自OpenAI的分析顯示，近幾年，AI訓練所需的算力每3個多月就會翻倍，演進速度遠超傳統的摩爾定律（每18~24個月，晶片的效能翻倍）。而提升算力的關鍵是晶片設計，特別是底層的架構設計，目前來看，傳統的晶片架構已經難以滿足AI應用的需要，包括IC廠商和網際網路企業在內，越來越多的廠商開始投入研發或已經推出AI專用晶片。

從廣義上講，只要能夠執行人工智慧演算法的晶片都叫作AI晶片，但通常意義上的AI晶片指的是針對人工智慧演算法做了特殊加速設計的晶片。

AI晶片融合了更為複雜的卷積神經網路和深度學習等數學模型，解決了傳統晶片在面對當前各種諸如語音互動、影象識別、自動駕駛等人工智慧場景時運算速度慢、功耗大、互動性差等問題，用更為優化的設計架構給雲端資料中心和伺服器提供更加強大的算力，給終端場景產品賦予更多智慧屬性。

現在，那指甲般大小的矽片從最初的簡單邏輯分析發展到現在複雜的神經網路學習等極具智慧化的屬性，技術顛覆了一塊小小的矽片，而這塊小小的矽片在不斷顛覆這個時代。

窺見一絲天機

“因為天機不可洩露，但是我們瞄了一眼。”8月1日，清華大學類腦計算研究中心研發的新型通用人工智慧晶片“天機芯（Tianjic）”登上了世界頂級學術雜誌《自然》封面後，團隊帶頭人、研究中心教授施路平風趣地解釋“天機芯”名字的由來。

當前，發展人工通用智慧大體上有兩條技術路線，一種是基於計算機思維，一種是基於腦科學思維，“天機芯”則是將這兩種方法結合起來，建立一個新的計算平臺。

值得驕傲的是，這是世界首款異構融合類腦晶片，也是世界上第一個既可支援脈衝神經網路又可支援人工神經網路的人工智慧晶片，實現了中國晶片和人工智慧兩大領域在《自然》雜誌中論文數的零突破。

與大多數只能針對語音識別、影象識別等人工智慧場景之一的專用人工智慧晶片不同的是，通用人工智慧晶片能同時處理視覺、聽覺、學習和推理等多種任務，具備舉一反三、融會貫通的能力。

為了驗證“天機芯”整合多模態資訊和做出迅速決策的能力，研究團隊開發了一款“無人單車”系統。“單車系統的語音識別、自主決策、視覺追蹤功能運用了模擬大腦的模型，而目標探測、運動控制和躲避障礙功能運用了機器學習演算法模型。”清華大學類腦計算研究中心博士生鄧磊介紹說。

據悉，團隊已經開始研究下一代晶片，有望在明年初完成研發。研究團隊還透露，未來將把“天機芯”部署在自動駕駛汽車和智慧機器人領域。

儘管得到全球諸多知名學術機構的讚許和認可，施路平還是保持慣有的冷靜：“此次發表在《自然》的論文是一個非常初步的研究，通用人工智慧是一項非常具有挑戰性的工作，目前還處於起步階段。”

但冷靜之外，他和團隊有自己基本的研究願景——發展類腦計算，支撐通用人工智慧，賦能各行各業。

神經網路、機器學習、深度學習，人工智慧最終能發展到何種程度，可能還沒有人給出準確答案，但一群好奇的人窺見的那一絲天機，總在不斷使我們看到更多文明曙光。

吹皺一池春水

“生死看淡，不服就幹”的非洲蜜獾如果再有上古神劍加身會發生什麼？

9月25日，在2019年度的雲棲大會上，阿里巴巴推出首款自主研發併成功量產流片的AI晶片——含光800。這也是阿里巴巴在2018年9月整合旗下達摩院和收購的杭州中天微，成立平頭哥半導體有限公司後，歷時一年打造的首款硬體產品。

平頭哥，果然人狠話不多。

“含光”本是上古三大神劍之一，含而不露，光而不耀，正如含光晶片作用方式——無形卻強勁的算力。

這是一款主打推理的雲端AI晶片，重點應用於視覺場景。效能方面，在業界標準的ResNet-50測試中，含光800推理效能達到78563 IPS，是英偉達最新T4晶片的15倍，是應用最廣的英偉達P4的46倍。

具體到應用場景中，在每天新增10億商品圖片的拍立淘商品庫中，使用含光800識別效率可提升12倍，時間從傳統通用GPU的1小時縮減至5分鐘；過去城市大腦實時處理杭州主城區交通視訊時，需要40顆傳統GPU，延時為300ms，使用含光800僅需4顆，延時降至150ms。

目前，含光800已經率先在阿里內部多個業務場景開啟大規模應用。從視訊影象識別、分類、搜尋，到城市大腦等，未來還可應用於醫療影像、自動駕駛等領域。

事實上，含光800釋出的前兩個月裡，平頭哥已經陸續釋出了“無劍”SoC平臺和“玄鐵”處理器IP，前者致力“讓天下沒有難造的晶片”，幫助企業降低晶片設計門檻。後者則是目前業界效能最強的RISC-V架構晶片之一，未來可以應用於5G、人工智慧、自動駕駛等眾多領域。

這意味著阿里平頭哥成立一年來，走過了軟體架構到硬體流片的完整流程。

成績斐然的同時，阿里也知道自己還有很長的路要走。阿里巴巴集團CTO、達摩院院長張建鋒表示：“在全球晶片領域，阿里巴巴是一個新人，玄鐵和含光只是是平頭哥的萬里長征第一步。”

但阿里搞晶片早已下了決心，2017年10月達摩院成立時，就宣佈未來三年將投入超過1000億元用於基礎科學和顛覆式技術創新研究。

水面已泛起漣漪，期待不久會掀起一場波濤。

揚起一片風帆

除了網際網路巨頭們的大力佈局，這條造“芯”之路上，更多的是一大批雄心勃勃的人工智慧初創公司。

6月20日，寒武紀正式宣佈推出雲端AI晶片中文品牌“思元”、第二代雲端AI晶片思元270（MLU270）及板卡產品。

思元270採用寒武紀公司自主研發的MLUv02指令集，可支援視覺、語音、自然語言處理以及傳統機器學習等高度多樣化的人工智慧應用，更為視覺應用集成了充裕的視訊和影象編解碼硬體單元。

作為國內最早研究人工智慧晶片的獨角獸企業，寒武紀的AI晶片早已嶄露頭角。

2017年，華為釋出麒麟晶片970，世界上第一款搭載NPU的AI晶片，其中最大的看點就是搭載了寒武紀的嵌入式IP，即集成了寒武紀的NPU神經網路專用處理單元，成為了AI產業發展的一個里程碑，再到後來釋出的麒麟980，同樣搭載了寒武紀的NPU。

像寒武紀這樣的初創公司，面對快速發展的網際網路技術，有著更強的創新力，但面對晶片這樣的尖端技術來說，生態的建立需要一定的時間，也是最需面對的大問題。

當然，路漫漫其修遠，也必然有人不斷求索。

5 月9 日，依圖科技“極智·求索”產品釋出會在上海中心舉辦，依圖科技釋出了自研雲端視覺推理AI晶片questcore™（求索），以及基於該晶片構建的軟硬體一體化系列產品和行業解決方案。

依圖questcore™基於擁有自主智慧財產權的晶片架構，針對依圖世界領先演算法做了專門優化，能夠充分發揮依圖在機器視覺領域的專業積累和行業知識，適用於人臉識別、視訊結構化分析、行人再識別等多種影象和視訊實時智慧分析任務。

在實際的雲端應用場景，依圖questcore™ 最高能提供每秒15 TOPS的視覺推理效能，最大功耗僅20W，比一個普通的電燈泡還小。在同等功耗下，依圖questcore™產品的視覺推理效能是市面現有主流同類產品的2~5倍。

“普通的演算法，不解決問題的演算法，效率再高也可能是沒有意義的。”依圖科技CEO朱瓏表達了自己對於當前AI晶片的看法。在朱瓏看來，沒有超越英偉達的晶片是沒有意義的，在AI晶片領域，英偉達穩坐全球頭把交椅。

朱瓏認為世界級的創新需要世界級的命題，他將依圖的命題確定為機器視覺、語音識別、語義理解。場景方面，依圖主攻智慧城市、智慧醫療、AI製藥和剛剛亮相的AI晶片。

當前，中國人工智慧的快速發展帶動自動駕駛、語音識別、人臉識別等產業走向新的戰略高度，眾多初創企業也都已揚起遠航的風帆，用日益完善的全產業鏈佈局，努力駛向世界的港灣。

結語：誰在為我們指明方向

長期以來，中國的晶片產業長期處於苦苦追趕對手，但卻一直落後的局面。當前，新一輪產業革命正處於巔峰階段，這對高速發展中的中國網際網路來說是絕佳的機遇。

但差距依然在，挑戰依然有。諸多核心技術仍然掌握在別人手中，強大的生態壁壘也難以短時間打破。

但幸運的是，一大批衝在一線的玩家不斷在那一平方釐米的矽片中展現出自己的實力和成績，為這條造“芯”之路指明方向。

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