人工智能浪潮下的半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)

　　3月17日，復(fù)旦-CUSPEA新工科論壇之華美半導(dǎo)體主題論壇在復(fù)旦大學(xué)逸夫科技樓舉行。復(fù)旦大學(xué)教務(wù)處處長徐雷、華美半導(dǎo)體協(xié)會(huì)會(huì)長王秉達(dá)、英特爾繆英妤博士、英特爾楊登亮博士，以及CUSPEA(中美聯(lián)合培養(yǎng)物理類研究生計(jì)劃，China-U.S. Physics Examination and Application， 簡稱CUSPEA)科技精英和復(fù)旦資深專家出席此次論壇。

　　此次論壇由CUSPEA聯(lián)盟、華美半導(dǎo)體協(xié)會(huì)共同主辦，復(fù)旦大學(xué)復(fù)旦學(xué)院承辦，中物科技園、鴻之微科技(上海)股份有限公司、上海征園文化創(chuàng)意有限公司協(xié)辦，與非網(wǎng)為合作媒體。

　　論壇由嚴(yán)曉和徐雷共同主持。王秉達(dá)、繆英妤、楊登亮分別發(fā)表主題演講，針對(duì)人工智能(AI)時(shí)代半導(dǎo)體行業(yè)如何發(fā)展問題給出了自己的見解。

　　王秉達(dá)：人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展概論

　　1950年，圍繞人工智能的討論就被認(rèn)為是人類智慧和機(jī)器之間“缺失的一環(huán)”。 王秉達(dá)在演講過程中講到：“人工智能歷史已經(jīng)很悠久了，從提出這個(gè)概念到現(xiàn)在，實(shí)際上這是一個(gè)底蘊(yùn)很深的課題。之前的人工智能浪潮紅了不久，一般五年就退潮了，但是很多人想說這一次人工智能的高潮，會(huì)不會(huì)像以前一樣曇花一現(xiàn)呢?我個(gè)人的看法是不會(huì)。“

　　華美半導(dǎo)體協(xié)會(huì)會(huì)長王秉達(dá)

　　王秉達(dá)給出的理由是，現(xiàn)代的人工智能有三個(gè)支柱：

　　第一是支柱，算法。這是一個(gè)底蘊(yùn)很深，經(jīng)過很多年發(fā)展的領(lǐng)域，從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始;

　　第二個(gè)支柱，運(yùn)算能力。當(dāng)前我們所掌握的運(yùn)算能力已經(jīng)完全足夠支撐人工智能發(fā)展;

　　第三個(gè)支柱，數(shù)據(jù)。人工智能需要很多數(shù)據(jù)來進(jìn)行訓(xùn)練。

　　“人工智能本身作為一個(gè)理論，它的三大支柱都有了。但是作為一個(gè)推向工業(yè)，推向應(yīng)用的科技，最重要的就是錢。錢哪里來?就是你找到了人工智能的應(yīng)用，你就找到了錢，不管是風(fēng)投，還是工業(yè)界，或者是大企業(yè)都會(huì)進(jìn)來。“王秉達(dá)補(bǔ)充道。

　　繆英舒：人工智能與半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)最新發(fā)展

　　機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的分支，專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)或技能，使之不斷改善自身的性能。而深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種方法?？娪⑹嬲J(rèn)為：“人工智能的深度學(xué)習(xí)，主要有三方面構(gòu)成。其中一個(gè)是算法，另外一個(gè)就是硬件設(shè)計(jì)，還有一個(gè)就是數(shù)據(jù)。這三個(gè)互相促進(jìn)。”

　　英特爾繆英妤博士

　　對(duì)于初創(chuàng)公司或者小公司如何從硬件或者應(yīng)用端進(jìn)入人工智能領(lǐng)域，繆英舒也給出了自己的一些看法。她說：“我覺得人工智能在硬件或者應(yīng)用方面，其實(shí)主要有兩方面的應(yīng)用：一個(gè)是在云端的應(yīng)用;一個(gè)就是在邊緣的應(yīng)用。云端是相當(dāng)于大公司主導(dǎo)的一個(gè)領(lǐng)域，像云端的話，現(xiàn)在大家的解決方案絕大多數(shù)還是英特爾，以及谷歌自己設(shè)計(jì)的一些TPU等，這是大公司主導(dǎo)的方向。而在邊緣這一端，因?yàn)榻鉀Q方案需要一些低功耗比較，大部分應(yīng)用都是在這個(gè)方向。因此，邊緣相對(duì)來說，相當(dāng)于比較小的一個(gè)市場(chǎng)，還是可以進(jìn)去。對(duì)于云端市場(chǎng)，相當(dāng)于被大公司壟斷的狀況。所以，如果你要想做云端，你可以去大公司做。”

　　楊登亮：人工智能與半導(dǎo)體工藝

　　楊登亮的演講則是談到了人工智能的具體應(yīng)用，包括汽車電子產(chǎn)品和芯片工藝上面。楊登亮指出：“在汽車電子上面，你最后將所有電子元器件放在一起的時(shí)候，是一個(gè)很復(fù)雜的流程，怎么樣來控制這個(gè)質(zhì)量?人工智能在這方面，有一個(gè)很好的應(yīng)用。人工智能讓汽車制造有一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的方法，主要的目的就是建立起汽車制造每一步的責(zé)任制環(huán)節(jié)，大家都有一個(gè)質(zhì)量的控制，而且是每一步，你都是可以問責(zé)的。最后，看造出來的汽車是不是能夠滿足需求。”

　　英特爾楊登亮博士

　　通過今年DesignCon大會(huì)上的一場(chǎng)專題討論可以看出，在電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化(EDA)方面使用人工智能是目前十分熱門的主題，楊登亮對(duì)此持相同觀點(diǎn)。“我講的第二個(gè)應(yīng)用，是一個(gè)剛開始的應(yīng)用，大家有可能在起跑線。我最后講一個(gè)例子，在EDA上面，人工智能真正已經(jīng)開始體現(xiàn)出它的作用。人工智能在EDA上的應(yīng)用比較詳細(xì)的講解了，你怎么樣收集數(shù)據(jù)，如何建立模型。在實(shí)踐應(yīng)用上，你可以充分利用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)，來幫助你的電子自動(dòng)化設(shè)計(jì)，這是一個(gè)實(shí)際的應(yīng)用。“楊登亮最后說。