我国加快人工智能芯片布局

张华平

中国半导体行业从2015年便开始了爆发性增长，预测到2018年，行业产值将会突破6200亿元人民币，这当中离不开政府政策的支持。IoT、5G、AI、智能汽车等应用领域的IC设计产业，将是政府主导的大基金未来投资的主要方向。

人工智能被定为国家战略方向

今年7月，中国发布了一项新的战略计划，目标是3年内在人工智能技术上与美国持平，在2030年成为世界领跑者。10月，科技部发布了科研项目征集，其中的计划便将目标指向了目前机器学习项目芯片全球领先的英伟达公司。

2014年是中国政策支持半导体产业发展的分水岭。2014年6月中国政府发布《国家集成电路产业发展推进纲要》，同年9月国家大基金成立。大基金成立以来的举措包括支持紫光并购展讯及锐迪科以扩大规模；支持长电科技并购星科金朋提升技术实力，助力其排名上升至全球第三；支持通富微电购并AMD封装厂扩大生产线。并且结合一系列提升国产化的做法，两手策略成功推升中国半导体产业的量与质，并逐步缩小与发达国家的差距。

就人工智能而言，在科技部给出的文件中，其中有一个项目便是研发新的芯片用来运行人工神经网络。美国一直以来是全球人工智能领域的领跑者，而中国也已经开始着手加速布局。

中国加快布局智能芯片领域

在今年8月份，中国国家开发投资公司旗下一只投资基金领投了人工智能芯片创业公司寒武纪科技，金额达1亿美元。寒武纪科技11月6日公布了两款服务器芯片，能在部分人工智能项目中取代英伟达芯片。

目前，寒武纪已与通信设备商华为合作，在后者智能手机Mate 10搭载的麒麟970芯片中集成了AI处理器，并与IT设备商中科曙光推出了面向人工智能推理任务的服务器Phaneron。

如今，在超级计算机领域，中国已经处于领先水平，尤其是“神威·太湖之光”更是蝉联世界浮点运算第一的宝座，与“天河二号”采用Intel处理器不同，“神威·太湖之光”全部采用自主中国芯“申威26010”众核处理器。

但是由于种种原因，中国目前仍然没有开发出广泛应用于服务器及个人电脑的芯片。国内最多采用的芯片依然是Intel与英伟达两家，国内目前还没有一款成熟的芯片能够被广泛使用。

国际巨头发展态势迅猛

目前英伟达在人工智能市场风头正劲，如今英伟达已经为机器人、无人机和自动驾驶汽车提供芯片，并与沃尔沃、丰田等汽车厂商签订了合作协议。

2010年英伟达就开始布局人工智能产品，2014年宣布了新一代PASCAL GPU芯片架构，这是英伟达的第五代GPU架构，也是首个为深度学习而设计的GPU，它支持所有主流的深度学习计算框架。

2016年，谷歌推出了其自主研发的芯片TPU，并成功帮助升级版的AlphaGo战胜中国围棋选手柯洁，它与GPU相比，用较低的精度提高性能，功耗下降到GPU的10%。与此同时，老牌芯片企业Intel收购了以色列公司Nervana来布局人工智能芯片。

尽管目前中国已经表现出了争夺AI芯片市场的意图，但是由于国内的厂商AI芯片发展还远未成熟，因此对于像Intel这样的大公司还未形成实际威胁。

人工智能人才缺口巨大

人工智能的根本是智能芯片，离开芯片没有第二种实现人工智能的方法，未来10年将成为AI芯片发展的机遇期和产业主权的激烈争夺期。

从顶层设计来看，中美有近乎相同的重视程度。美国和中国政府都把人工智能当作未来战略的主导，出台发展战略规划，从国家战略层面进行整体推进。

像国内一些已经涉及AI芯片领域的厂商，如地平线、深鉴科技、华为等目前都把自己的重点放在了芯片应用上，主要用于汽车、照相机与移动通信等设备上。目前国内企业的优势在于利用大数据迅速构建起应用场景，特别是实现商业模式的创新与应用的快速落地。不过AI原创算法在国内还非常罕见，目前国内大部分的研究都热衷于对原创模型进行修补，缺少完整的AI理论体系与方法创新。

除此之外，虽然目前中国计算机专业毕业生以及相关机器学习的研究论文远比美国要多，但是在高级AI项目所需的高级专业知识上中国仍然有巨大差距。目前国内人工智能行业的人才缺口更是达到了百万级，而在技术人员的培养方面也不如Google这样的美国公司。

对中国而言，AI芯片目前还处于非常初级的阶段，但是几乎所有人都知道这是未来的发展方向，这不仅是一个领域的竞争，更是整个产业链和产业集群的竞争，也是关乎国家战略的竞争。

无论是芯片、算法，还是数据、应用、人才，任何短板都将使人工智能进入失衡的畸形发展状态。国内厂商目前更应该保持一定的定力以及工匠之心，基础研究千万不能落下，政府也需要从国家层面给予支持。政府和企业唯有精诚合作，才能让中国的人工智能与半导体产业走得更远。