在北京清華大學的一個辦公室里，一塊名為Thinker的芯片正在處理攝像機采集到的視頻數據，同時將其中提取的人臉數據與數據庫中現有的做匹配。幾秒鐘后，這一塊Thinker芯片又在處理中文語音命令。

Thinker是一塊由清華微電子研究所設計的AI芯片，用于支持神經網絡計算，它最大的特點是功耗非常小——只需要八節AA電池就夠讓它運行一整年。

▲清華大學微電子所提供的Thinker芯片的顯微照片

Thinker芯片可以動態地調整計算和內存需求，以滿足正在運行的軟件的需求。這一點非常重要，因為許多實際生活中的AI應用程序（識別圖像中的對象或理解人類語言）需要不同類型的具有不同層數的神經網絡的組合。

2017年12月，《IEEE固態電路雜志》（IEEE Journal of Solid-State Circuits）上發表了一篇關于Thinker的設計理念的論文，《IEEE固態電路雜志》是計算機硬件設計領域的國際頂級期刊。

事實上，如今中國科技領域發展迅猛，Thinker芯片僅僅是其中的一個例子。在目前人工智能硬件優化的熱潮中，中國的半導體行業正面臨一個千載難逢的發展機遇。計算機芯片是人工智能成功的關鍵，因此中國需要發展自己的AI芯片，使其成為真正的技術力量。

尹首一老師（清華大學微納電子系副系主任和Thinker論文的主要作者）說：“和以前中國追趕信息科技革命的速度相比，這次中國對人工智能趨勢的反應速度是最快的”，因為中國在神經網絡處理器的研發和設計上面已經做了很多努力。

盡管現在中國已成為太陽能電池板和智能手機的制造中心，中國的半導體產業卻遠遠落后于美國。根據中國半導體行業協會所公布的數據，2017年1月至9月，中國的進口集成電路總額達到了1828億美元，比上一年增長了13.5％。與此同時，包括谷歌和英特爾在內的美國科技巨頭與初創公司們都在開發人工智能專用芯片。

作為應對政策之一，2017年12月，中國工業和信息化部發布了為期三年的人工智能發展計劃（《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃（2018-2020年）》），政府制定了到2020年要讓神經網絡處理芯片實現量產的目標。

清華微電子所尹首一老師的團隊之所以要開發Thinker芯片，是因為在端設備上運行AI應用時，功能強大的GPU或FPGA芯片不僅價格昂貴，而且功耗過大，不適合運用到靠電池供電的小型設備上。

相比而言，Thinker則可以嵌入到很多小型設備中，包括智能手機、手表、家用機器人、或遠程控制的儀器設備等。尹首一老師的團隊計劃在今年三月推出第一款搭載Thinker芯片的端智能產品。

除了Thinker芯片之外，中國還有很多類似的AI芯片項目正在進行中。 1月下旬，中國科學院計算技術研究所（ICT）的一個研究小組將與當地半導體制造商合作生產一批用于機器人的芯片——Dadu。這個名為Dadu的芯片有兩個核心處理器——一個用于運行神經網絡，另一個用于控制運動。神經核心處理器可以處理機器視覺，同時也可以對到某一地點的最佳路徑或是拿取某一物品的運動軌跡進行規劃。

韓銀和（中國科學院計算技術研究所研究員和機器人芯片項目負責人）設想了一系列應用，包括可以運送咖啡的機器人還有可用手勢控制的無人機。他說，在中國開發這樣一個系統的好處在于中國有龐大的用戶群，用戶群越大，基于用戶體驗的芯片設計的更新迭代速度就會越快。

除了清華微電子所與中科院計算所外，現在也有越來越多的中國公司開始開發AI芯片。比如中科睿芯（SmarCo），中科睿芯是一家總部位于北京的創業公司，主要設計用于數據中心和處理視頻片段的AI芯片。

“將來，只生產芯片的公司會越來越少，”位于北京的創業公司地平線機器人（ Horizon Robotics）的ASIC設計總監馬鳳祥如是說。地平線公司專注于將AI技術應用于智能攝像頭和自動駕駛上，2017年12月，地平線發布了兩款計算機視覺芯片，它們可以讓車輛識別行人，也可以幫助商場研究來往客流規律。地平線自2015年成立以來，公司已發展到300多名員工。

馬鳳祥表示，地平線機器人不是一家芯片公司，我們為自己的產品設計芯片，以求達到提高產品性能還有降低生產成本的效果。

目前，中國AI芯片研究人員需要解決許多問題：如何將其芯片設計商業化，如何擴大規模，以及如何駕馭人工智能所改變的計算領域。雖然有諸多挑戰，但中國的芯片研究人員最不缺少的便是雄心壯志。ICT的韓銀和說：“作為芯片研究人員，我們都有夢想，未來我們能取得多大的進展，請世界拭目以待。”