6 做好人工智能芯片研发与产业化的战略路径

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

随着人工智能（AI）、机器学习（ML）等新兴技术的不断涌现和应用，人工智能芯片的研发需求日益增加。目前，国内外的研究机构、科技公司纷纷投入资源开发人工智能芯片，试图将其部署到实际产品中。国内有业界著名的浙江大学宁波微系统集成电路实验室、江苏省南京微电子实验室、中科院自动化所与上海芯原技术有限公司合作，分别研发了基于CPU的神经网络加速处理器、GPU加速计算平台和无服务器计算平台。国际上也有类似的尝试。因此，在面对越来越多的人工智能应用场景和技术竞争时，如何正确地进行人工智能芯片的研发、生产、设计、产业化等全生命周期管理，是各行各业都面临的共同课题。

本文作者从研发视角出发，通过分析历史上的芯片研发过程及原理，以及当前市场需求，提出了一条科研攻坚之道——“芯片2.0”战略路径。该路径将“研、制、产、用”四个环节紧密结合，逐步形成“芯片2.0”产业链。文章总结并回顾了半导体、CPU、GPU、DSP等各个领域的主要研发进展，阐述了不同芯片的特点及它们之间的融合关系。最后，还提出了企业应当关注的研发策略及注意事项，希望能给读者提供更科学有效的研发指导。

2.基本概念术语说明

2.1.什么是人工智能？

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指机器具有学习、推理、交流的能力，与人类相比，它可以像人一样思考、学习、决策、适应环境变化，甚至可以超越人的想象、理解复杂的世界，在计算机系统、通信网络、网络安全、图像识别、智能控制、医疗诊断等方面都有广泛应用。最早提出这一概念的是约翰·麦卡锡于1956年提出的三段论模型。