中国企业研制人工智能终端芯片

据麻省理工《技术评论》杂志报道，中国半导体行业正在尝试制造人工智能芯片，实现硬件行业真正的技术发展。该文主要内容如下：

在北京清华大学的一间办公室里，一款电脑芯片正在处理一台摄像机采集到的数据，试图寻找存储在数据库中的人脸数据。几秒钟后，这款被命名为“思想者”的芯片又在处理中文语音指令。“思想者”芯片的设计意图是为了支持神经网络。其特别之处在于它的功耗非常小——仅八节AA电池就足以让它运行一整年。

“思想者”芯片可以动态地调整其计算和内存需求，以满足正在运行的软件的需求。这一点很重要，因为许多真实的人工智能应用程序（识别图像中的对象或理解人类语言）需要不同种类的具有不同层数的神经网络的组合。

2017年12月，《IEEE固态电路杂志》（IEEE Journal of Solid-State Circuits）上发表了一篇描述“思想者”芯片设计理念的论文。该杂志是计算机硬件设计领域的顶级期刊。这对中国的科研界来说是一项至高无上的成就。

该芯片只是中国科技行业迅猛发展的一个例子。中国的半导体行业看到了一个难得的机会，即在当前人工智能硬件优化的热潮中，建立自己的市场。计算机芯片是人工智能成功的关键，因此中国需要发展自己的人工智能硬件产业，成为真正的技术力量。

尹首一（清华大学微电子学研究所的副主任和“思想者”论文的主要作者）表示，与之前中国追赶信息技术革命的速度相比，这次中国对人工智能趋势的反应速度是最快的。他还指出中国在设计神经网络处理器上做出了很多努力。

尽管中国已经成为太阳能电池板和智能手机的制造中心，但中国的半导体行业仍远远落后于美国。根据中国半导体行业协会的数据显示，2017年1月至9月间，中国在进口集成电路方面花费了1828亿美元，较上年增长了13.5%。包括谷歌和英特尔在内的美国科技巨头以及一些初创公司都在为人工智能应用开发芯片。

2017年12月，中国工业和信息化部发布了一项为期三年的人工智能发展计划。计划中政府提出了一个目标，即到2020年能够大规模生产神经网络处理芯片。

虽然可以使用现有的芯片（如强大的显示芯片或现场可编程门阵列——一种可以在飞行中重新配置的空白芯片）来运行人工智能软件，但这些设计不仅昂贵，而且不适合使用电池的小型设备。这就是清华大学的尹首一团队开发出“思想者”芯片的初衷。

“思想者”芯片可以嵌入到各种各样的设备中，比如智能手机、手表、家用机器人，或者部署在偏远地区的设备。尹首一的团队计划在2018年3月推出第一款搭载了“思想者”芯片的产品。

除此之外，中国还有很多类似的项目正在进行中。2018年1月下旬，中国科学院计算技术研究所的一个研究小组与一个本土半导体制造商合作生产一小批用于机器人的芯片。这款名为“Dadu”的芯片有两个核心处理器——一个用于运行神经网络，另一个用于控制运动。神经核心处理器可以运行视觉算法，同时也可以协助运动核心处理器对到某一地点的最佳路径或抓取物体的最佳运动轨迹进行规划。

韩银河（该研究所网络计算实验室的主任和机器人芯片项目的负责人）设想了一系列应用程序，包括可以递送咖啡的机器人和可用手势控制的无人机。他表示，在中国开发这样一种系统的优势是拥有庞大的用户群，这使得基于用户体验的芯片设计的更新换代速度更快。

中国曾尝试过撼动芯片行业，但都以失败告终。2001年，中国科学院计算技术研究所组建了一支团队开发台式机中央处理器。这个团队成为了中国芯片制造商龙芯（Loongson）的核心，但该公司的产品并未像创始人所希望的那样广泛投入使用。

从2000年到2016年，中国的集成电路产业发展迅速，占集成电路市场全球增长的58%。但普华永道(PwC)的数据显示，2016年，中国在全球半导体制造产能中所占的份额仍仅为14.2%。2015年，在中央政府宣布的一项制造业政策(《中国制造2025》)中，芯片设计和制造是政府要求取得突破的关键领域之一。

然而，中国的芯片初创企业发现自己身处的环境与诞生英特尔或英伟达的环境截然不同。总部位于北京的初创公司SmarCo的总裁Dongrui Fan称，企业已经成群结队地进入云计算领域，这意味着现成的硬件市场可能会更少。该公司为处理视频的数据中心设计了一款人工智能芯片。

不过，中国的人工智能企业正越来越多地开发自己的硬件。“将来，只生产芯片的公司可能会越来越少，”位于北京的初创公司地平线机器人（Horizon Robotics）的ASIC设计总监马凤祥说道。地平线公司专注于将人工智能技术应用到智能摄像头和自动驾驶上。2017年12月，地平线公司发布了两款计算机视觉芯片。它们可以让车辆识别行人，也可以帮助购物中心在来往客流中寻找规律。自2015年成立以来，该公司已发展到300多名员工。马凤祥表示，地平线机器人不是一家芯片公司，而是为其产品设计芯片，以提高产品性能、降低生产成本。

目前，中国人工智能芯片研究人员有许多问题需要解决：如何使芯片设计商业化，如何扩大规模，以及如何驾驭一个由人工智能所改变的计算机世界。无论如何，我们最不缺少的便是雄心壮志。