AI芯片需破解落地难题

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AI芯片怎样支撑多姿多彩的人工智能应用落地?评测标准进展如何?今年的亮点、看点又在哪?科技日报记者采访了相关专家。

AI芯片：驱动智能产品的大脑

回顾2019年，AI机器人群聊、管控道路桥梁积水、写作、智能客服……人工智能做了许多原本人类才会做的事情。数不尽的纷繁应用背后离不开AI芯片的基础支撑，它是如何驱动AI“作业”的呢?

目前消费类智能产品大量应用人工智能、大数据等技术，芯片作为硬件载体，承担了“让智能产品发挥作用”的功能。鲲云科技创始人兼CEO牛昕宇介绍，人工智能行业有三个核心驱动力：算法、算力和数据。人工智能芯片作为人工智能应用的底层硬件，为其提供算力支撑。“通过技术创新，不断提升人工智能计算的性能、降低其成本和功耗，从而支持越来越复杂的人工智能应用。”

如果把运行各种人工智能技术集合比作一个人的话，人工智能芯片就是它的大脑实体，而各种聊天、视频制作、自动驾驶应用就是它根据自己所能接触到的数据，学习到的经验知识进行的操作。一方面，随着数据经验的积累，它们运行的人工智能应用会越来越精确，另一方面，它的学习受限于大脑的容量(芯片计算能力)、培养成本(芯片成本)以及大脑运算消耗的热量(芯片功耗)。

牛昕宇解释道：“人工智能芯片研发要做的，就是提供这样一个越来越智能的大脑，从而能够学习各种各样的技能(人工智能应用)，最终应用到各类智能终端设备中，在自动驾驶、智慧城市、工业视觉、智慧安防等领域发挥作用。”

起步阶段：加速芯片算力的迭代优化

AI芯片的发展，离不开人工智能技术的发展。人工智能从1956年诞生至今，共经历过三次大的浪潮。进入21世纪，随着计算机性能的提升和海量数据的产生，机器学习和CNN网络(卷积神经网络)获得突破，算法、算力和数据满足了人工智能的商业化落地需求，人工智能迎来了高速发展的阶段。

“特别是2017年起，人工智能的商业化落地不断加速。” 牛昕宇认为，从芯片的起步、发展、成熟的三个阶段来看，人工智能芯片仍然处于起步阶段。

人工智能芯片主要包含三个发展脉络，一是由于前期人工智能

（编辑：广元站长网）

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