清华大学研发出支持神经网络的芯片 可运用于电池的小型设备

清华研发出了可支持神经网络的芯片，这可是重大突破，随着AI硬件热潮的不断翻腾，中国的半导体产业也迎来了难得机遇，计算机芯片是AI成功的关键，可支持神经网络的芯片还只是中国科技界的一个缩影，中国要实现真正的科技强国，还需要一段时间。

据外媒1月24日报道，清华大学研究团队取得重大突破，研发出支持神经网络的芯片，可运用于使用电池的小型设备。

北京清华大学的一间办公室中，“思考者”芯片正在处理相机数据，以寻找储存在数据库中的面孔。几秒之后，同样的芯片又在处理中文声音指令。“思考者”可支持神经网络，其独特之处在于低能耗驱动——8节五号电池就能供应其一年所需的电量。“思考者”可以动态调整其计算和记忆要求以满足软件需要。这一点是十分重要的，因为许多现有AI应用——或是用于识别图片中的目标物或是用于理解人类讲话——都需要多种神经网络和多层神经网络联合。2017年12月，介绍“思考者”设计的论文发布在计算机硬件设计顶级期刊《IEEE固态电路学报》上。这对中国研究界而言，这是一个了不起的成就。而且，虽然使用现有的图形处理芯片或FPGA（一种可进行动态重新配置的空白芯片）也能运行AI软件，但是那些设计十分昂贵而且不能运用于使用电池的小型设备。这就是尹首一的团队要开发“思考者”的原因。“思考者”可嵌入各种设备中，例如智能手机、手表、家用机器人或驻扎在偏远地区的设备。尹首一的团队计划于今年3月发布第一个与“思考者”相配的产品。

这一芯片只是现在中国科技界的一个缩影。在优化AI硬件的热潮中，中国的半导体产业也迎来了难得的机会，来确立自己的地位。计算机芯片是AI成功的关键，所以中国需要发展自己的硬件产业从而成为真正的科技强国。清华大学微电子系副主任及“思考者”论文主要作者尹首一表示：“与应对之前信息技术的变革相比，中国以最快速度跟上了这次大潮。”

即便中国已经成为太阳电池板和智能手机制造中心，其半导体产业仍然落后于美国。2017年1月到9月，中国投入了1828亿美元进口集成电路——同比增加13.5%。工业和信息化部2017年12月发布的《人工智能三年发展行动计划》中，中国政府确立了2020年有能力大规模生产神经网络处理芯片的目标。

此外，中国还有其他相似的计划也在进行。1月底，中国科学院计算机技术研究所的一支研究队伍将和当地半导体生产商合作生产一小批机器人使用的芯片。该芯片名为“Dadu”，拥有两个内核——一个用于运行神经网络，另一个则用于控制行动。神经内核运行视觉算法，但不影响行动内核规划最佳路线或最佳取物动作。中科院网络计算实验室主任、机器人芯片项目负责人韩银和设想了一系列应用，包括咖啡机器人和可用手势控制的无人机。在中国开发这种系统的优势是用户基础广，这能使基于用户体验升级芯片的速度更快。

中国的集成电路产业也在迅速扩张，占2006年-2016年世界集成电路市场增长的58%。但据普华永道统计，2016年，中国在世界半导体制造能力中所占份额仅为14.2%。在2015年中国中央政府发布的制造业政策《中国制造2015》中，芯片设计和制造是政府要求的重大突破的关键领域之一。

但是，中国的芯片公司发现他们所处的环境与孕育因特尔和英伟达的环境完全不同。SmarCo公司位于北京，专为处理录像片段的数据中心设计AI芯片，其总裁范东睿表示，云计算占领了大部分市场，因此留给成品硬件的空间很少。尽管如此还是有越来越多的中国的AI公司在开发自己的硬件。地平线机器人科技有限公司特定用途集成电路设计主任马凤翔表示“只制造芯片的公司在未来会越来越少。”2017年12月，该公司发布了两个计算机视觉芯片，可使汽车识别行人或帮助购物中心找到顾客流量模式。马凤翔说，地平线机器人不是一家芯片公司，但会为内部产品设计芯片以提升性能降低生产成本。

现在，还有很多问题亟待中国芯片研究专家去解决：怎样实现芯片设计的商业化，怎样扩大规模以及怎样引领一个由人工智能转变的计算机世界。但研究人员最不缺乏的就是雄心壮志。韩银和表示：“作为芯片研究人员，我们都有梦想。不论研究进展如何，我们将拭目以待。”