2020年世界人工智能大會云端峰會于7月10日開幕，本次大會上的“萬物智聯 芯火燎原”人工智能芯片創新主題論壇探討了AI芯片領域的新機遇，從市場、政策、應用、方案等方面分享了人工智能的行業趨勢。

華東理工大學副校長，中國工程院院士 錢鋒：突破“堵點”“卡脖子”瓶頸，推進集成電路產業高質量發展

錢鋒院士指出我們需要推動集成電路產業的高質量發展，才不會處處受制。

我國是世界第一制造大國，但并非制造強國。目前我國集成面臨著高質量發展的關鍵問題，雖然在高速發展期，卻依然存在“短板”，“全而不強”，供應鏈存在“斷鏈”的風險。再者就是技術受制于人。

為此錢鋒院士也提出了四大對策：1.建立適合中國又能引領世界集成電路產業發展的產業鏈、供應鏈、價值鏈、創新鏈“四鏈”協同的新模式和新機制。2.打通創新鏈，建立需求驅動的協同創新鏈。3.健全體制機制，集聚優勢創新資源，構建研發與成果轉化的新型研發機構和產學研平臺，激發單位和科技人員的創新活力。4. 夯實人才根基，打造既有很強創新能力又懂市場運作的集成電路產業領軍人才梯隊，促進國家重大工程的建設和產業邁向價值鏈中高端。

清華大學微電子學研究所所長 魏少軍：世紀大變局下的中國芯片產業應對之道

魏少軍教授提出國內企業與科研需要把握科技進步，知己知彼，加強研發投入。

“中國集成電路全面替代指日可待”這種說法是非常極端的，如果我們不清楚自己需要什么東西，很可能出現全面混亂。

我們該如何應對呢？首先要正確認識自己，中國已經成為世界經濟依存度非常高的國家，但我們對世界依存度卻在減小。信息基礎設施仍大量依靠國外技術標準和設備，在這個過程中一定要調整。而AI方面需要發現應用場景才能真正做好人工智能芯片，技術與資本雙輪驅動，敢于創新。

芯原股份創始人、董事長兼總裁 戴偉民：無處不在的AI：從云計算到邊緣計算

戴偉民博士認為芯原作為IP廠商，在云計算到邊緣計算上能夠提供額外的助力。

人工智能整個產業鏈從生產到應用，在云端主要是訓練、推理、分析，而邊緣端首先要人機交互再做一些推理。

芯原希望開放創新保護隱私的AI技術生態，現在很多國家和地區制定法律要保護隱私，唯一辦法就是有些處理要在終端。終端上也可以做訓練，之后在集中到云上去做。這就牽扯到了硬件平臺開放的問題，此處的開放不一定是免費，但要盡可能開源，否則沒辦法形成這個生態。

IBS最近也提到芯原的設計能力擴展到5nm，這是中國半導體設計能力競爭力增強的關鍵指標。5nm的發展將會超過7nm，14nm很快會過渡到12nm。我們希望芯原能夠在中國AI浪潮中水漲船高，賦能整個產業鏈。

恩智浦半導體公司大中華區主席 李廷偉：智慧合作共贏

恩智浦專注于工業/IOT、汽車、手機和5G四大市場領域，在性能、連接性和功能整合方面提供了自己的方案設想。

恩智浦所開發的AI邊緣計算主要靠感知和處理來創新，在硬件和軟件中加入AI來計算，然后通過有線和無線連接去執行。

汽車隨著電氣化、自動化的發展，需要開發應用場景來引領技術超前發展。汽車實現自動駕駛需要感知，也就靠激光雷達、攝像頭和毫米波雷達等，這對安全性有非常高的要求。如此多的汽車傳感器數據如果沒有AI的話，一味強調計算只會使功率指數增長。

Synaptics高級副總裁、IOT部門總經理 Saleel Awsare：給智能家居賦予邊緣AI

Synaptics的AI應用專注于智能家居端，通過差異化競爭提供了更高成本效益的產品。

邊緣AI存在著三大關鍵挑戰：1.隱私與安全性，我們用神經網絡進行處理，在邊緣設備上維護你的隱私。根據內容安全的要求，我們也提供安全性保障，設備的安全性處理都在邊緣進行。2.更快的響應時間，幫助用戶降低延時，避免每個行為都訪問云端。3.能源效率，我們與智能家居設備制造商合作時，建立邊緣AI的需求主要是因為他們不想大量建造新的數據中心。如果處理多數放在邊緣進行的話，就可以節約能源和成本。

太一科技創始人以及CEO 解渤：中醫人工智能之路

新冠疫情下中醫也發揮了獨特的作用，太一科技通過人工智能的方法，用遠程醫療與互利網將中醫的潛力挖掘出來，與全球人民共享。

我們與芯原科技合作開發了一個人工智能芯片的設計，把脈診儀本地AI數據處理都放到這一芯片中去。這樣傳輸量、準確度和加壓與反饋的處理過程都很容易，可以用最快速的方法實時操作。經過算法模型計算后，我們還原成3D結果圖，方便脈象的直觀展示。

高通產品管理副總裁 Ziad Asghar：人工智能引擎改變端測的計算能力

高通產品管理副總裁Ziad Asghar認為AI改變了移動終端、工業物聯網和汽車等領域的體驗，人工智能處理技術只有規模化后，才能從低端的物聯網應用普及到IVI和XR運算的高端應用。

為了將邊緣側的人工計算能力進一步改善，我們采用了高通第五代人工智能引擎。我們采用了異構計算的方式，針對不同的精度級別、不同的功耗級別和不同延遲級別優化不同的模塊。

我們還應用了一些創新性的想法，比如深度學習帶寬壓縮，切實減少了我們的產品中數據交流所需的功耗。使用第五代的高通人工智能引擎，我們可以將峰值性能提升到每秒15萬億次。

黑芝麻智能科技聯合創始人COO 劉衛紅：AI感知計算平臺賦能未來智能出行

黑芝麻智能科技以華山2號芯片，在智能駕駛領域覆蓋了L2到L4的布局。

智能駕駛的發展使汽車電子架構產生了巨大變化，原來是單獨的ECU分布控制，逐漸轉向ECU集成。而智能駕駛每升一級都對算力有大量提升，L3時所需算力大概30TF，L5則需要500TF以上。

智能駕駛芯片面臨的另外一個挑戰是技術門檻很高，特別是高算力低功耗的芯片，從產品的設計、驗證復雜性到產品的功耗、可靠和安全設計，在設計時也要考慮車規級的ISO2621規定。

三星電子高級副總裁 MoonSoo Kang：硅解決方案助力AI行業

三星電子高級副總裁 MoonSoo Kang指出具有競爭力的人工智能芯片不僅需要先進的制程技術，還要有優秀的設計IP。

多樣化的AI應用程序需要多樣化的計算需求和技術要求，同時面臨著不同的邊界條件和需要克服的技術障礙。硅片技術的最新趨勢是異質整合，這與半導體行業的傳統方向-也就是越來越多的內容集成到單個芯片中的方向截然相反。

這種趨勢基于兩個原因。首先，高端制程的邏輯工藝變得越來越昂貴。先進工藝的硅片制造成本越來越高，而先進技術節點的芯片設計成本也隨之迅速增加。其次，并非設計的所有部分都以相同的方式體驗高級技術節點的好處。模擬設計不會隨著先進技術節點的發展而縮小。考慮到更高的晶圓成本，采用先進技術節點的模擬零件變得越來越昂貴。

本文由電子發燒友整合，素材來源于人工智能大會云端峰會。