2016年谷歌发起的与韩国名将李世石的围棋大战，让AI开始火热起来，云计算带来的计

算能力指数级提升，用数据精准描述世界成为可能，机器学习的出现加快了人工智能算法的成熟，让人工智能时代到来没商量。而就在昨天人机大战柯洁对弈AlphaGo，无论输赢，人类都将是最后的赢家，AI的时代是真的来临了。

4月26日，在水乡乌镇，浪潮举行了一年一度的合作伙伴大会，中国工程院院士、浪潮集团执行总裁王恩东在大会上说，计算、数据和算法是AI时代来临的三个支柱。AI离不开计算力，计算力是AI的第一个关键基石，它既包含了以FPGA、GPU为主的硬件运算平台，专用的人工智能计算芯片，也包含以Haddoop、Goleam为代表的软件平台。

目前尽管与AI相关的运算只在数据中心中占比为10%，但是增长非常快，这让AI计算成为新的需求。AI计算芯片是竞争焦点之一。

“从字符识别、语音识别到图像识别，对计算能力的要求是一步一步往上走的，这一步往上走离不开计算能力提升和成本的大幅下降。而很多智能设备是移动的，不管是无人车还是服务机器人，都要求续航时间，对功耗降低有迫切需求。做AI智能设备有三步，识别、推理、行动，所以不仅仅是要它进行识别，还要它进行分析、挖掘信息，计算能力和功耗之间的矛盾就变得越来越突出了。”英特尔中国研究院院长宋继强在接受《中国电子报》记者采访时表示。

在现有的条件利用图形加速器(GPU)去做训练、识别是最好的选择，也正因为如此，英伟达的股票才蹭蹭往上涨，但通用CPU、GPU做处理AI应用并不是最合适的。于是就有了2016年8月10日英特尔对Nervana这个专用AI处理器公司的收购，其中Nervana的AI芯片处理速度是GPU的10倍。

事实上，人工智能需要

与之更匹配的芯片。集成电路的发展越来越接近于物理极限，技术难度会越来越大，成本也会越来越高，摩尔定律似乎也有失效的一天。所以研究机构和IT业界一直在探索更接近于人脑的“类人脑”计算的芯片体系架构。

2014年IBM推出了可扩展的超大规模的神经突触计算机芯片SyNAPSE。这颗芯片类似人脑，由54亿个晶体管组成，含有100万个可编程神经元、2.56亿个可编程突触，采用了异步驱动的方式，而不是一般计算机所使用的同步电路方式。

中国在类人脑芯片上的探索起步并不晚，2015年由浙江大学计算机学院牵头，浙江大学与杭州电子科技大学的学者合作研制出了国内首款基于硅材料（CMOS）的支持脉冲神经网络（SNN）的类脑芯片--“达尔文”芯片。该课题组认为，“达尔文”虽是国内首款支持脉冲神经网络的类脑芯片，但与国际先进水平的IBM TrueNorth芯片比较还有一定距离。

中国在类人脑计算上的探索目前比较受关注的是中国科学院计算技术研究所陈云霁、陈天石主导的“寒武纪”课题组。

据介绍，寒武纪深度学习处理器的能效比主流CPU和GPU有两个数量级的提升，具有较强的市场竞争优势，2016年被世界互联网大会评为全球十五项“世界互联网领先科技成果”之一。从2017年起，“寒武纪”课题组获得了中科院为期18个月共计1000万元的专项资金支持，用于项目研发及产业化。据中国科学院计算技术研究所智能处理器研究中心介绍，这1000万元专项资金一方面用于人工智能芯片的基础性研究，探索下一代人工智能芯片的架构、算法以及在一些新型场景（如AR/VR）中的应用开发方法。这将为我国参与智能时代国际芯片市场角逐打下科学和技术基础。专项资金另一方面用于寒武纪芯片在各种智能云服务器、智能终端和智能机器人市场中的推广，力争在18个月内初步奠定寒武纪芯片在智能芯片市场上的地位。

陈云霁表示，现在“AlphaGo”需要数万瓦功耗、巨大体积的云服务器来进行智能处理。寒武纪的目标是要让1瓦以内功耗的摄像头、手机，甚至手表都能和“AlphaGo”一样“聪明”。寒武纪的优势集中在人脸识别、声音识别等人工智能方面。比如，摄像头、手机或个人电脑、高性能服务器嵌入寒武纪IP核或芯片后，将极大提高处理速度。

寒武纪芯片出来之后，是不是我们就不需要做龙芯了？答案当然不是。“处理器芯片是IT核心技术的根基，计算所最大的突破就是芯片技术的突破。这方面我们其实是三条道路同时在走，而且我觉得这三条道路可能长期并行。” 中科院计算所所长孙凝晖表示，龙芯是一条路，寒武纪是一条路，而与IBM、英特尔、AMD合作是另一条路。龙芯走的是“人有我有”之路，寒武纪走的是“弯道超车”之路，与IBM、AMD合作走的是“高铁”之路。

4月25日，龙芯中科公司发布了龙芯二代，包括主频到达1.5GHz的3A3000/3B3000处理器，其中，龙芯3A3000/3B3000的产品性能超过英特尔凌动系列、高端ARM系列，访问带宽达到国际主流处理器相当的水平。

类人脑芯片不仅仅是中国芯片换道超车的机会。向阳表示，针对人工智能算法设计类人脑芯片将成为未来人工智能突破的重点，将为人工智能未来的良性发展奠定坚实的基础。

随着人工智能的全新升腾，各行各业纷纷尝试搭上“AI”的快车。

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