3月21日，清華大學(xué)《人工智能前沿與產(chǎn)業(yè)趨勢(shì)》系列講座二講，由寒武紀(jì)副總裁錢誠博士為大家介紹了目前芯片行業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r、遭遇的瓶頸、打破瓶頸的思路以及急需解決的三個(gè)科學(xué)問題。最后由清華大學(xué)電子工程系教授汪玉以及貝塔斯曼副總裁侯曉林分別站在學(xué)術(shù)和投資者的角度，分享了有價(jià)值的觀點(diǎn)。

首先由清華大學(xué)海峽研究院大數(shù)據(jù)AI中心專家委員、百度七劍客之一、酷我音樂創(chuàng)始人雷鳴老師做開場(chǎng)，簡(jiǎn)單回顧了一下上一講的內(nèi)容。

接下來，寒武紀(jì)科技副總裁、上海市腦科學(xué)與類腦研究中心研究員、錢誠博士，為大家講解《人工智能前沿與產(chǎn)業(yè)趨勢(shì)》。

集成電路不缺人才，千億級(jí)別的市場(chǎng)規(guī)模

錢誠提到這幾年國內(nèi)已經(jīng)培養(yǎng)起來非常專業(yè)的團(tuán)隊(duì)，現(xiàn)在具備二三十年設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)的行業(yè)人才很多。芯片設(shè)計(jì)已經(jīng)不再困難。

錢誠認(rèn)為智能芯片對(duì)整個(gè)社會(huì)的重要性，好比工業(yè)時(shí)代的發(fā)動(dòng)機(jī)，是一個(gè)門檻非常高的核心部件。一旦掌握，你就構(gòu)建起了一座堅(jiān)深的護(hù)城河，甩開別人幾年的技術(shù)差距。

智能芯片是一個(gè)千億級(jí)別以上的市場(chǎng)行業(yè)，現(xiàn)在很多的資本對(duì)未來智能芯片生態(tài)已經(jīng)提前做布局，一個(gè)典型的例子就是由于被看好物聯(lián)網(wǎng)終端芯片生態(tài)ARM被以上千億人民幣的價(jià)值收購。

芯片是人機(jī)物三元融合智能計(jì)算系統(tǒng)的基石

錢誠提到隨著計(jì)算能力的發(fā)展，未來終端能力越來越強(qiáng)，會(huì)逐漸走向多元具象。比如未來可以用汽車去點(diǎn)外賣、智能眼鏡去開這種視頻會(huì)議；而當(dāng)你切換到家里的場(chǎng)景，家里面的主控電腦會(huì)取代眼鏡和汽車完成對(duì)視頻會(huì)議場(chǎng)景的無縫切換。

而要實(shí)現(xiàn)多元具象，就需要一個(gè)人機(jī)物三元融合智能計(jì)算系統(tǒng)，中間需要非常多的智能芯片做相應(yīng)的計(jì)算處理。

智能流：自動(dòng)提取信息中最有價(jià)值的部分

如果傳感器的信息在整個(gè)計(jì)算系統(tǒng)之間進(jìn)行流動(dòng)，那么這些做智能處理的硬件設(shè)備會(huì)自動(dòng)把最有價(jià)值的一部分提煉出來，這種處理方式被稱為智能流。

未來十年大家希望是把智能芯片的速度和性能功耗比至少提升1萬倍以上，才能把現(xiàn)在相當(dāng)于人腦規(guī)模的計(jì)算能力濃縮到類似手機(jī)大小的終端設(shè)備里。

智能芯片目前的瓶頸

第一個(gè)瓶頸是摩爾定律等規(guī)律漸達(dá)極限,芯片性能不會(huì)再像摩爾定律那樣快的提升。目前即使晶體管數(shù)量提上去了，但同一時(shí)刻很多晶體管無法同時(shí)供上電，芯片能力的提升被各種問題如散熱等束縛。

第二個(gè)瓶頸是架構(gòu)。指令集并行和多核并行逐漸走向極限。大型計(jì)算系統(tǒng)的并行效率目前大約50%上下，浪費(fèi)非常明顯。而我們希望新型的智能芯片既能通用，性能功耗比又能達(dá)到每瓦每秒1萬億次以上，這一點(diǎn)是目前已有的芯片很難滿足。

第三個(gè)瓶頸是應(yīng)用場(chǎng)景的變化。原先的桌面平臺(tái)能幫處理很多應(yīng)用場(chǎng)景。現(xiàn)在應(yīng)用場(chǎng)景發(fā)生了變化，集中在端和云，端和云的需求不一樣，對(duì)芯片的定義也完全不一樣。

打破芯片瓶頸的思路

如何解決這些瓶頸，目前的主流觀點(diǎn)是做領(lǐng)域?qū)Ｓ糜?jì)算架構(gòu)，即針對(duì)某一種領(lǐng)域中的一大類的應(yīng)用，把性能功耗比提升上去。另一方面還可以考慮利用整個(gè)計(jì)算系統(tǒng)里的規(guī)律性，例如對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分發(fā)，根據(jù)內(nèi)容做壓縮算法。

做智能芯片目前有三種主要的路線，第一種希望能夠通過在半導(dǎo)體介質(zhì)里實(shí)現(xiàn)真正的智能，比如說采用高密度CMOS工藝，把人類的智能用電路給模擬出來，像IBM的"真北"芯片，做了一個(gè)簡(jiǎn)化的神經(jīng)脈沖模型。但因?yàn)槲覀儸F(xiàn)在對(duì)人類智能產(chǎn)生的真正的原理不是很清楚，所以往往這些模型的識(shí)別效果一般，比如上面提到的IBM模型的圖象識(shí)別精度不到90%。

第二種是GPU，目前在業(yè)界占統(tǒng)治地位。GPU是一個(gè)并行結(jié)構(gòu)，有非常多的流處理核心，并行計(jì)算能力非常強(qiáng)。但是GPU也面臨著兩個(gè)問題，第一個(gè)是功耗。目前最強(qiáng)大的深度學(xué)習(xí)GPU普遍功耗是在300到400瓦，未來很難進(jìn)一步降低。第二個(gè)是性能提升曲線不再陡峭?，F(xiàn)在深度學(xué)習(xí)處理器計(jì)算性每年能有2到4倍以上的提升，而GPU則越來越難以達(dá)到這樣的提升。

第三種，也是目前絕大多數(shù)做智能芯片的公司在做的，叫做"深度學(xué)習(xí)處理器"，應(yīng)用領(lǐng)域集中在深度學(xué)習(xí)處理的范圍內(nèi)。寒武紀(jì)就是在做這類芯片，包括谷歌的TPU、地平線、深鑒科技等，基本都是做這類芯片。

計(jì)算智能遠(yuǎn)不如人類智能那么"智能"

錢誠認(rèn)為，目前的智能算法，深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)，本質(zhì)上是計(jì)算智能，從原理上和真正的人類智能不一樣，只是最終輸出的結(jié)果類似。它可以被針對(duì)性的欺騙，比如把一幅貓的圖像改一個(gè)像素點(diǎn)，機(jī)器可能就識(shí)別成一艘游艇；計(jì)算智能同時(shí)也會(huì)在復(fù)雜的人工智能應(yīng)用邊界條件下失效，比如目前真正上路的全自動(dòng)駕駛算法都已經(jīng)出現(xiàn)過致命的事故。

那么這種情況下就要求智能芯片必須能對(duì)多種傳感器來源的數(shù)據(jù)都做到智能處理，最后進(jìn)行智能融合，從而有可能做到一秒鐘完成百次以上的智能控制判斷的循環(huán)，這樣才能最大限度避免人工智能應(yīng)用出現(xiàn)問題。

像電影頭號(hào)玩家里面描述的場(chǎng)景那樣的VR技術(shù)實(shí)現(xiàn)起來不難，難的是應(yīng)用/游戲內(nèi)容跟人產(chǎn)生很好的互動(dòng)，比如通過無人機(jī)對(duì)整個(gè)城市做3D建模，然后移植到虛擬環(huán)境中，再通過人工智能和人進(jìn)行互動(dòng)。

急需解決的三個(gè)科學(xué)問題

第一個(gè)問題：如何用有限規(guī)模的硬件支持現(xiàn)在規(guī)模越來越大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型的算法。因?yàn)榫退?00平方毫米的芯片，也就一百多億個(gè)晶體管，但是現(xiàn)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法規(guī)模卻越來越大。

第二個(gè)問題：如何用一個(gè)結(jié)構(gòu)固定的芯片，去支持千變?nèi)f化的算法。

第三個(gè)問題：如何在降低芯片功耗的前提下盡可能提高算法的精準(zhǔn)度。

錢誠講到，寒武紀(jì)主要通過三個(gè)方面來解決上述3個(gè)問題。首先是對(duì)硬件神經(jīng)元的虛擬化，把算法拆成最基本的深度學(xué)習(xí)加速計(jì)算算子（約200多種），然后將算法在芯片上能夠分塊分批進(jìn)行計(jì)算，最后完成對(duì)整個(gè)算法的加速計(jì)算，以此來突破硬件規(guī)模的限制。

其次定義指令集。指令集只是電路定義的外顯形式，其對(duì)應(yīng)的底層電路能夠拼接成不同種類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。通過指令來靈活的支持不同類型的算法就解決了第二個(gè)問題。

最后，要使用深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的專用技術(shù)，比如說支持稀疏化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。所謂的稀疏神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種算法，經(jīng)過稀疏化處理之后，計(jì)算量極大的減少，但識(shí)別精度不會(huì)顯著降低，支持類似的領(lǐng)域?qū)Ｓ眉夹g(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)降低功耗的同時(shí)又不損傷算法最終的識(shí)別精度。

創(chuàng)業(yè)公司迎來一個(gè)重新洗牌的機(jī)會(huì)

錢誠提到，從汽車所用到的智能芯片，到汽車電子，到電路板，再到智能控制的整個(gè)傳動(dòng)的系統(tǒng)，都可以用國內(nèi)目前已有供應(yīng)鏈體系的公司產(chǎn)品來滿足。新興智能汽車公司的快速發(fā)展，對(duì)于傳統(tǒng)的固化產(chǎn)業(yè)體系，可以起到一個(gè)顛覆的作用。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)也好，智能醫(yī)療也好，智能云計(jì)算平臺(tái)提供基礎(chǔ)的人工智能計(jì)算賦能，幫助這些行業(yè)完成洗牌。

當(dāng)然這其中很多就是在座各位同學(xué)以后的機(jī)會(huì)了，創(chuàng)業(yè)成功往往就來自行業(yè)重新洗牌的機(jī)會(huì)。

最后是一個(gè)對(duì)話環(huán)節(jié)。由雷鳴做主持人，錢誠、清華大學(xué)電子工程系教授汪玉以及貝塔斯曼副總裁侯曉林分別站在創(chuàng)業(yè)者、學(xué)術(shù)和投資者的角度，分享了有價(jià)值的觀點(diǎn)。

侯曉林：投資者更看重商業(yè)落地的價(jià)值

如果能夠解決某一個(gè)垂直領(lǐng)域的問題或者一個(gè)實(shí)際的場(chǎng)景，這是我們投資項(xiàng)目的時(shí)候會(huì)考慮一個(gè)大的原則。風(fēng)險(xiǎn)投資無非就是衡量?jī)杉聝?，第一件事就是你的市?chǎng)規(guī)模，如果天花板足夠高，風(fēng)頭愿意在非常早期進(jìn)入。其次是一定要把大的趨勢(shì)去看清楚，找到可能產(chǎn)生新的市場(chǎng)變革的機(jī)會(huì)。

汪玉：市場(chǎng)足夠大，才值得去做硬件

汪玉提到，從07年開始就發(fā)現(xiàn)各種各樣的算法加速，但是他都沒有心動(dòng)。直到深度學(xué)習(xí)算法的出現(xiàn)，產(chǎn)生了足夠大的想象空間，才值得去做這樣的硬件，包括專用硬件也是一樣。

錢誠：創(chuàng)業(yè)要注重實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，不能閉門造車

錢誠結(jié)合自己在寒武紀(jì)的創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)，認(rèn)為創(chuàng)業(yè)一定要注重實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。所謂讀萬卷書不如行萬里路。因?yàn)楹芏嗟膶?shí)踐經(jīng)驗(yàn)是很難閉門造車想出來的。

那么怎么去得到實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)?zāi)?？?duì)于清華同學(xué)來說，有很多的機(jī)會(huì)。比如說加入重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、知名老師的團(tuán)隊(duì)得到全流程的設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)?；蛘弋厴I(yè)之后加入國內(nèi)外的知名公司，和優(yōu)秀的成員一起設(shè)計(jì)主流產(chǎn)品。如果有投資機(jī)構(gòu)的校友、集成電路行業(yè)的校友，平時(shí)可以多交流，多聽取行業(yè)前輩的經(jīng)驗(yàn)。