近日，中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟組建成立。據(jù)介紹，聯(lián)盟將快速推動人工智能技術(shù)在生產(chǎn)制造、健康醫(yī)療、生活服務(wù)、城市治理等場景的應(yīng)用，提升產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力與水平。同時，將整合全產(chǎn)業(yè)鏈資源，促進人工智能科技成果和資源的積累與轉(zhuǎn)化。

業(yè)內(nèi)比較一致的看法是，人工智能產(chǎn)業(yè)鏈可分為基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層。對此，全球巨頭立足自身核心技術(shù)進行擴散，積極進行布局。與此同時，中國人工智能產(chǎn)業(yè)鏈也已“顯山露水”，20余家A股公司正在“搶灘”產(chǎn)業(yè)鏈。

基礎(chǔ)層：中國芯片嘗試“彎道超車”

基礎(chǔ)層主要包括計算芯片、大數(shù)據(jù)、存儲。微軟的最新研究報告稱，在人工智能領(lǐng)域，傳統(tǒng)的芯片計算架構(gòu)已無法支撐深度學習等大規(guī)模并行計算的需求，這就需要新的底層硬件來更好地儲備數(shù)據(jù)、加速計算過程。基礎(chǔ)層主要以硬件為核心，其中包括GPU/FPGA等用于性能加速的硬件、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片、傳感器與中間件，這些是支撐人工智能應(yīng)用的前提。這些硬件為整個人工智能的運算提供算力，目前多以傳統(tǒng)的國際IT巨頭為主。

目前，在GPU領(lǐng)域，英偉達主打工業(yè)級超大規(guī)模深度網(wǎng)絡(luò)加速，并推出了基于Volta、首款速度超越100TFlops的處理器Tesla；英特爾主要圍繞FPGA構(gòu)建產(chǎn)業(yè)，推出了模仿人腦的人工智能芯片。谷歌也推出了第二代TPU芯片，為自己的開源TensorFlow框架提供芯片支撐。此外，在這一領(lǐng)域還有眾多的初創(chuàng)公司，如中星微、寒武紀以及西井科技等，但在產(chǎn)業(yè)布局能力和研發(fā)實力方面，還不能與上述巨頭匹敵。

《經(jīng)濟參考報》記者注意到，中國在類人腦芯片上的探索起步并不晚。2015年，由浙江大學計算機學院牽頭，浙江大學與杭州電子科技大學的學者合作研制出了國內(nèi)首款基于硅材料（CMOS）的支持脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（SNN）的類腦芯片——“達爾文”芯片。該課題組認為，“達爾文”雖是國內(nèi)首款支持脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的類腦芯片，但與國際先進水平的IBM TrueNorth芯片比較，還有一定距離。

中國在類人腦計算上的探索目前比較受關(guān)注的是中國科學院計算技術(shù)研究所陳云霽、陳天石主導(dǎo)的“寒武紀”課題組。計算所的有關(guān)專家告訴記者，寒武紀深度學習處理器的能效比主流CPU和GPU有兩個數(shù)量級的提升，具有較強的市場競爭優(yōu)勢。從2017年起，“寒武紀”課題組獲得了中科院為期18個月共計1000萬元的專項資金支持，用于項目研發(fā)及產(chǎn)業(yè)化。據(jù)中國科學院計算技術(shù)研究所智能處理器研究中心介紹，這1000萬元專項資金一方面用于人工智能芯片的基礎(chǔ)性研究，探索下一代人工智能芯片的架構(gòu)、算法以及在一些新型場景（如AR/VR）中的應(yīng)用開發(fā)方法。這將為我國參與智能時代國際芯片市場角逐打下科學和技術(shù)基礎(chǔ)。專項資金另一方面用于寒武紀芯片在各種智能云服務(wù)器、智能終端和智能機器人市場中的推廣，力爭在18個月內(nèi)初步奠定寒武紀芯片在智能芯片市場上的地位。