科技日報：發展人工智慧晶片，中國不能「偏科」

「只看設計架構層面，國內的人工智慧晶片並不比國外差，但這是不夠的。」在日前中科院物理所舉行的「科學咖啡館」科普沙龍上，清華大學電子工程系教授汪玉指出，這相當於在沙子上蓋樓，根基並不堅固。

科技日報記者隨後採訪了中科院半導體所類腦計算研究中心副主任龔國良，他也表達了相似觀點。

設計架構層面可圈可點

汪玉曾於2016年參與創立人工智慧晶片公司深鑒科技，如今國內已湧現出更多做人工智慧晶片的企業，他的感受是，做得「一點不比國外差，有的甚至更好」。

這裡所說的「好」，主要涵蓋設計架構層面。而設計架構成為國內人工智慧晶片的強項，背後有一定的原因。

「傳統的CPU和GPU晶片採用基於指令流的馮諾依曼式計算架構和計算模式來運行，而人工智慧晶片多採用類腦或仿腦的架構方法，能夠突破記憶體牆的計算瓶頸。」龔國良介紹，在語音辨認、圖像辨認等運用深度神經網路演算法的場景下，相比傳統晶片，人工智慧晶片具有顯著優勢。

由於與傳統晶片存在上述差別，龔國良告知科技日報記者，僅從設計架構來看，國內人工智慧晶片能夠很快跟進相幹技術，與發達國家幾乎處於同一程度。

從近期新聞可管窺國內人工智慧晶片的火熱進展。

6月20日，寒武紀推出第二代雲端人工智慧晶片「思元270」；6月21日，華為發布人工智慧手機晶片「麒麟810」；7月3日，百度發布遠場語音交互晶片「鴻鵠」。

龔國良介紹，華為、寒武紀等企業開發的人工智慧晶片，大多為通用性晶片，可勝任多種人工智慧應用處景。此外，不少高校和研究院所也在研發人工智慧晶片，它們多為專用性晶片，在特殊應用處景下性能較強。

產業鏈條仍存掣肘短板

盡管國內人工智慧晶片發展方興日盛，且在設計架構方面可圈可點，但專家指出，總體上中國在晶片領域根基單薄，仍存不少掣肘短板。

汪玉介紹，中國大陸製造晶片的最新裝備和工藝比國際先進程度落後一到兩代，因此一些人工智慧晶片需要送到境外進行製造和封裝，產業鏈完整度欠佳。

龔國良在接受採訪時印證了上述情形。他告知科技日報記者，手機上所用的人工智慧晶片就是典範例子，這些晶片往往需要採用最新工藝以降低功耗、提升集成度和計算性能，屬於高端晶片，需求量異常大，但中國大陸尚不具備製造和封裝條件。

國內人工智慧晶片發展的弱項還有高速接口以及專用的集成電路IP核。龔國良介紹，以後者為例，它們具有比較高的計算性能，設計複雜，又與製造工藝風雨同舟，要實現這樣的設計模塊通常需要多年沉淀積聚。

「高速接口和專用的集成電路IP核被業界看作核心技術，使用它們往往需要國外公司授權許可，而不具備這些技術的企業在短期內又很難得到許可。」龔國良說。

用汪玉的話概括，大致上國內人工智慧晶片在需要聰明聰明的環節做得不錯，但在需要積聚沉淀的環節做得卻不夠好。

「整體而言，國內相幹領域研究起步較晚，確實需要積聚和沉淀。」龔國良認為，長遠來看，中國人工智慧晶片領域應把握機會補上單薄環節，將關頭核心技術把握在自己手中，以免受制於人。

（原題為《發展人工智慧晶片，中國不能「偏科」》）