人工智慧熱潮為中國晶片製造商提供了打贏翻身仗的機會

在北京清華大學的一個辦公室，計算機晶片正在處理來自附近攝像頭的數據，尋找資料庫中的人臉。

幾秒鐘後，這枚名為「Thinker」的晶片又開始處理中文語音命令。

「Thinker」是專門用於支持神經網絡的晶片，但更引人注目的是「Thinker」的低耗能，8節AA電池就足夠為它供電一年。

「Thinker」可以動態地調整計算和內存需求，以滿足正在運行的軟體。

在識別圖像中的物體、理解語音之類的實際AI應用程式中，這樣的功能很有用，因為這些應用需要結合多層不同類型的神經網絡。

2017年12月，一篇介紹「Thinker」的文章發表在了計算機硬體設計的頂級期刊IEEE《固態電路期刊》（IEEE Journal of Solid-State Circuits）。

對中國研究界來說又是一項重要成就。

晶片行業只是中國科技行業飛速發展的冰山一角。

中國的半導體行業也搭上了人工智慧硬體優化的熱潮。

計算機晶片是人工智慧發展的關鍵因素，因此為了在這個領域成為舉足輕重的力量，中國急需發展自己的硬體產業。

清華大學微電子系副主任、「Thinker」文章的第一作者尹首一在談到中國在設計神經網絡處理器領域的不懈努力時說道：「和以往的信息技術革命相比，我們這一次緊緊地跟住了人工智慧的浪潮。

」 儘管中國已經成為太陽能電池和智慧型手機的製造中心，但中國半導體產業的發展仍遠遠落後於美國。

中國半導體行業協會數據顯示，2017年1月至9月，中國進口的集成電路總額達到了1828億美元，同比增長13.5%。

美國科技巨頭，包括谷歌和英特爾，以及一些創業公司，都在研發人工智慧晶片。

2017年12月，中國工業和信息化部發布了為期三年的人工智慧發展規劃，目標是到2020年能夠批量生產神經網絡處理晶片。

Thinker晶片示意圖，展示了晶片各個部件，晶片來自清華大學。

儘管可以使用功能強大的圖形晶片或FPGA（可以在運行中重新配置的空白晶片）等現有晶片來運行AI軟體，但這些方案成本很高，更不適合使用電池的小型設備。

這正是清華大學的尹教授團隊研發「Thinker」的初衷。

「Thinker」可以嵌入到各種設備中，如智慧型手機、手錶、家用機器人或駐紮在偏遠地區的設備。

尹教授的團隊計劃在今年3月推出第一款搭載「Thinker」的產品。

類似的項目在中國其他地方也如火如荼地展開。

1月下旬，中國科學院計算技術研究所的研究小組將通過一家本土半導體製造商生產少量機器人用的晶片。

這枚名為「大度」（Dadu）的晶片有兩個核心，一個用於運行神經網絡，另一個用於控制運動。

神經核心運行視覺算法，但也會協助陀螺儀規劃最佳路徑或抓取最佳位移。

中國科學院計算技術研究所網絡計算實驗室主任、機器人晶片項目負責人韓銀和設想了一系列應用，如為顧客端咖啡的機器人和手勢控制的無人機。

韓教授談到，中國龐大的用戶群非常有利於此類系統的開發，開發者可以很快基於用戶的體驗更新晶片設計。

中國曾經試圖顛覆晶片產業，但並沒有獲得成功。

2001年，計算技術研究所組建了開發桌面CPU的團隊，該團隊隨後成為了一家中國晶片製造商的核心團隊，開發出龍芯處理器，但該公司的產品並沒有如創始人期望的那樣被廣泛使用。

中國集成電路產業擴展神速，從2000年到2016年，集成電路市場的全球增長額有58%來自中國。

但普華永道數據顯示，2016年中國在全球半導體製造產能中的份額仍然只有14.2%。

2015年，中央政府發布的《中國製造2025》規劃中，政府要求有所突破的關鍵領域就包括晶片設計和製造。

但是，中國的晶片創業公司發現他們生存的環境已經與英特爾和英偉達崛起之時大不相同。

總部設在北京的創業公司智酷（SmarCo），近期正在為數據中心研發能夠處理視頻片段的AI 晶片。

公司總裁范東睿表示，各行各業都已經開始使用雲計算，這也就意味著當下現貨硬體市場份額會減少。

但是越來越多的中國AI公司在開發自己的硬體。

北京創業公司地平線機器人專注於將AI技術應用在攝像頭以及駕駛領域，自2015年成立以來，公司員工已經發展至300多名。

公司ASIC設計總監馬鳳翔表示，只生產晶片的公司在未來會越來越少。

2017年12月，地平線發布了兩款計算機視覺晶片。

這兩款晶片可以用來讓車輛識別行人，也可以幫助商場在顧客出行方式中找到固定模式。

馬鳳翔表示，和傳統的晶片廠商相比，地平線機器人是在為旗下產品設計高性能、低成本的晶片。

中國晶片研究人員面臨的問題還很多：如何商業化晶片設計、如何擴大規模以及如何駕馭AI所改變的計算領域。

但這裡最不缺的就是雄心壯志。

計算技術研究所的韓銀和說：「晶片研究人員都心懷夢想，至於能取得什麼樣的成績，讓我們拭目以待。

」