作為算力算法的關(guān)鍵基礎(chǔ)，人工智能芯片、人工智能框架的性能決定著人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

隨著人工智能成為大國競爭的新焦點(diǎn)。與美國相比，我國目前人工智能的短板就是關(guān)鍵根技術(shù)的缺失。

“十四五”時(shí)期人工智能規(guī)劃需要關(guān)注的重點(diǎn)就是如何通過明確我國人工智能技術(shù)發(fā)展路線，發(fā)揮我國制度優(yōu)勢，促進(jìn)人工智能根技術(shù)突破和創(chuàng)新。

AlphaGo再次進(jìn)化。

2020年12月，據(jù)《自然》雜志報(bào)道，DeepMind公司的一項(xiàng)研究提出了MuZero算法，可以在不知道規(guī)則的情況下，通過自己試驗(yàn)，掌握圍棋、國際象棋等游戲，被認(rèn)為在尋求通用人工智能算法方面邁出重要一步。

許多人還記得，2016年，這個(gè)人工智能程序的“前輩”AlphaGo第一次戰(zhàn)勝人類世界頂級圍棋選手。一年后，繼任者AlphaGoZero通過規(guī)則輸入和自我博弈進(jìn)行學(xué)習(xí)，在僅40天的訓(xùn)練后成功擊敗上一代產(chǎn)品。不久之后，9小時(shí)掌握國際象棋、12小時(shí)掌握日本將棋、13天掌握圍棋的AlphaZero出世……

是什么讓人工智能飛速進(jìn)化？

如果把人工智能比作一棵“技術(shù)樹”，擊敗人類棋手的人工智能程序只是“樹冠”，為整棵樹提供滋養(yǎng)、使其不斷升級的，則是圍繞基礎(chǔ)軟硬件的人工智能根技術(shù)。

中國科學(xué)技術(shù)信息研究所黨委書記趙志耘告訴《了望》新聞周刊記者，人工智能根技術(shù)，是指那些能夠支撐人工智能技術(shù)發(fā)展和支撐人工智能產(chǎn)業(yè)衍生的基礎(chǔ)研究和關(guān)鍵技術(shù)，比如人工智能芯片、系統(tǒng)框架等。

根深葉茂。某種程度上，根技術(shù)，決定著產(chǎn)業(yè)發(fā)展的興衰。

根技術(shù)左右人工智能生態(tài)

人工智能對計(jì)算能力的需求有多強(qiáng)？

據(jù)硅谷非營利組織OpenAI測算，2012年開始，全球人工智能訓(xùn)練所用的計(jì)算量呈現(xiàn)指數(shù)增長，平均每3.43個(gè)月便會(huì)翻一倍，目前計(jì)算量已擴(kuò)大30萬倍，遠(yuǎn)超算力增長速度。傳統(tǒng)的CPU架構(gòu)早已無法滿足深度學(xué)習(xí)對算力的需求，AlphaGo的硬件基礎(chǔ)就是專注神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、大幅加快運(yùn)算速度的TPU芯片。

可以說，作為算力的關(guān)鍵基礎(chǔ)，人工智能芯片的性能決定著人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

清華大學(xué)微納電子系教授魏少軍指出，現(xiàn)有CPU、GPU、FPGA等芯片的基本架構(gòu)早在這次人工智能突破之前就已經(jīng)存在了，并不是為人工智能而專門設(shè)計(jì)的，因此不能完美地承擔(dān)實(shí)現(xiàn)人工智能的任務(wù)。人工智能對芯片的要求，除了足夠的算力和極高的能效比，還需要一個(gè)高能效、通用的計(jì)算引擎。

魏少軍認(rèn)為人工智能芯片至少應(yīng)有以下幾個(gè)特質(zhì)：第一，可編程性，要適應(yīng)算法的演進(jìn)和應(yīng)對多樣性，因?yàn)樗惴ú环€(wěn)定，在不斷變化;第二，架構(gòu)動(dòng)態(tài)可變性，要適應(yīng)不同算法;第三，高效的架構(gòu)變換能力，因?yàn)椴煌倪\(yùn)算要求變換不同的架構(gòu)。

除此之外，AlphaGo之所以能在極短時(shí)間內(nèi)快速“進(jìn)化”，算法的提升同樣功不可沒，背后是人工智能算法框架使然。

賽迪智庫信息化與軟件產(chǎn)業(yè)研究所信息技術(shù)研究室負(fù)責(zé)人許亞倩說，算法框架能夠極大地提高人工智能學(xué)習(xí)效率。一方面，算法框架降低了深度學(xué)習(xí)的難度，提供進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的底層架構(gòu)、接口，以及大量訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，減少用戶的編程耗時(shí)。另一方面，大部分深度學(xué)習(xí)框架具有良好的可擴(kuò)展性，支持將復(fù)雜的計(jì)算任務(wù)優(yōu)化后在多個(gè)服務(wù)器的CPU、GPU或TPU中并行運(yùn)行，縮短模型的訓(xùn)練時(shí)間。

此外，許亞倩認(rèn)為，算法框架還是人工智能核心生態(tài)圈建立的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。算法框架是決定人工智能技術(shù)、產(chǎn)業(yè)、應(yīng)用的核心環(huán)節(jié)，是人工智能核心生態(tài)圈建立的基礎(chǔ)和關(guān)鍵。算法框架的研發(fā)能夠促進(jìn)生態(tài)圈關(guān)聯(lián)及外圍的芯片、系統(tǒng)、軟硬件平臺(tái)等產(chǎn)業(yè)發(fā)展，從而促進(jìn)人工智能核心生態(tài)圈的建設(shè)。

歐美發(fā)達(dá)國家已經(jīng)在人工智能算法框架方面進(jìn)行了大量的研究和開發(fā)應(yīng)用。Google、亞馬遜、微軟、IBM等國際科技巨頭紛紛布局算法框架，搶占技術(shù)和市場先機(jī)，開發(fā)開源了TensorFlow、PyTorch等一批主流人工智能算法框架。

根技術(shù)是關(guān)鍵短板

“隨著中美競爭態(tài)勢加劇，人工智能成為大國競爭的新焦點(diǎn)。與美國相比，我國目前人工智能的短板就是關(guān)鍵根技術(shù)的缺失。”趙志耘說。

受訪專家指出，近年來，我國人工智能在技術(shù)與應(yīng)用方面取得了巨大進(jìn)展，在國際上具備了一定的競爭力，但基礎(chǔ)層整體實(shí)力較弱，缺乏人工智能框架、人工智能芯片等根技術(shù)的支撐——芯片大多依賴進(jìn)口，計(jì)算力方面的基礎(chǔ)薄弱，且開源框架受制于國外巨頭。

據(jù)了解，我國芯片進(jìn)口額已經(jīng)連續(xù)多年超過石油，2019年超過3000億美元;操作系統(tǒng)、高端光刻機(jī)仍被國外公司壟斷，90%以上傳感器來自國外。

賽迪智庫人工智能產(chǎn)業(yè)形勢分析課題組研究指出，在人工智能的算力支持方面，IBM、HPE、戴爾等國際巨頭穩(wěn)居全球服務(wù)器市場前三位，浪潮、聯(lián)想、新華三等國內(nèi)企業(yè)市場份額有限;國內(nèi)人工智能芯片廠商需要大量依靠高通、英偉達(dá)、AMD、賽靈思、美滿電子、EMC、安華高、聯(lián)發(fā)科等國際巨頭供貨，中科寒武紀(jì)等國內(nèi)企業(yè)發(fā)展剛剛起步。

用清華大學(xué)電子工程系教授汪玉的話概括，大致上國內(nèi)人工智能芯片在需要聰明智慧的環(huán)節(jié)做得不錯(cuò)，但在需要積累沉淀的環(huán)節(jié)做得卻不夠好。專家指出，我國人工智能芯片在通用化、產(chǎn)業(yè)鏈完整度、高速接口和專用的集成電路IP核等方面都存在短板。

“對于人工智能芯片產(chǎn)業(yè)來說，僅有好的硬基礎(chǔ)是不夠的，在硬基礎(chǔ)上再做出好的軟件，才能做得更好。”中國信息通信研究院云計(jì)算與大數(shù)據(jù)研究所總工程師王蘊(yùn)韜強(qiáng)調(diào)說。

目前，我國在基礎(chǔ)軟件方面仍面臨外國廠商獨(dú)大的局面。數(shù)據(jù)顯示，中國服務(wù)器發(fā)貨量占全球28%，中國的操作系統(tǒng)銷售額則占全球不足6%。從全球市場份額來看，中國應(yīng)用軟件基本達(dá)成了“三分天下有其一”的格局。但從技術(shù)底座來看，只有約10%的政府類應(yīng)用軟件運(yùn)行在中國的技術(shù)底座上，其余九成的應(yīng)用還是以國外技術(shù)底座為主。

了望智庫聯(lián)合莫干山研究院發(fā)布的《賦能數(shù)字經(jīng)濟(jì)擁抱算力時(shí)代》報(bào)告則指出，我國新計(jì)算產(chǎn)業(yè)底層技術(shù)架構(gòu)和標(biāo)準(zhǔn)由國外企業(yè)主導(dǎo)，存在較高產(chǎn)業(yè)安全風(fēng)險(xiǎn)。自第一代電子管計(jì)算機(jī)ENIAC面世以來，CPU外圍所有的接口總線標(biāo)準(zhǔn)制定權(quán)，都掌握在國外企業(yè)手中，我國企業(yè)只能在既定框架內(nèi)謀求發(fā)展。

以人工智能框架這樣的基礎(chǔ)軟件為例，深度學(xué)習(xí)主流框架TensorFlow、Caffe等均為美國企業(yè)或機(jī)構(gòu)掌握，國內(nèi)還缺少自主可控的全場景計(jì)算框架，且目前計(jì)算框架存在開發(fā)門檻高、運(yùn)行成本高、部署難度大等亟待解決的問題。

《賦能數(shù)字經(jīng)濟(jì)擁抱算力時(shí)代》報(bào)告指出，目前西方國家以超30%的投入主導(dǎo)全球關(guān)鍵開源社區(qū)和開源項(xiàng)目。GitHub（一個(gè)面向開源及私有軟件項(xiàng)目的托管平臺(tái)）2019年年度報(bào)告顯示，在其4000萬的用戶（開發(fā)人員）中，美國開發(fā)人員占30%，其他國家的開發(fā)人員占到70%;年度最受歡迎的Top10開源軟件和項(xiàng)目，均由谷歌、微軟、Facebook等美國公司主導(dǎo)。雖然2020年，來自美國的開源貢獻(xiàn)者下降到22.7%，越來越多的開發(fā)者來自中國（9.76%）和印度（5.2%），但總體來看，我國在開源社區(qū)和項(xiàng)目的貢獻(xiàn)度仍然不高，影響力有待進(jìn)一步提高。

超前布局突破根技術(shù)制約

趙志耘認(rèn)為，“十四五”時(shí)期人工智能規(guī)劃需要關(guān)注的重點(diǎn)是如何通過明確我國人工智能技術(shù)發(fā)展路線，發(fā)揮我國制度優(yōu)勢，促進(jìn)人工智能根技術(shù)突破和創(chuàng)新。

人工智能芯片方面，專家表示，首先需要全面布局，在政府層面加強(qiáng)對通用芯片支持力度。在技術(shù)路徑上，遵循全面布局，分步突破原則，近期重點(diǎn)突破以NPU為代表的ASIC芯片，遠(yuǎn)期突破GPU、FPGA等通用芯片;在應(yīng)用環(huán)節(jié)上逐步拓展，從邊緣端逐步擴(kuò)展到云端，從推理芯片拓展到訓(xùn)練芯片;同時(shí)探索多種芯片高效協(xié)同運(yùn)行的芯片解決方案。由于ASIC芯片專用性強(qiáng)，不同廠商往往需根據(jù)應(yīng)用場景需求自主研發(fā);而GPU、FPGA等通用芯片由于有標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品，國內(nèi)終端應(yīng)用廠商自主研發(fā)或國產(chǎn)化替代意愿不強(qiáng)。因此，政府層面應(yīng)在GPU和FPGA等通用芯片領(lǐng)域加強(qiáng)布局推廣力度。

此外，加強(qiáng)類腦芯片等前沿性領(lǐng)域布局。充分發(fā)揮國內(nèi)高校以及科研院所力量，布局類腦芯片等前沿性領(lǐng)域。該領(lǐng)域國際巨頭尚未形成技術(shù)及知識(shí)產(chǎn)權(quán)壁壘，提前布局將使我國在人工智能芯片領(lǐng)域存在換道超車的可能性。

賽迪顧問股份有限公司的研究認(rèn)為，人工智能芯片未來將呈現(xiàn)新發(fā)展趨勢。如芯片開發(fā)將從技術(shù)難點(diǎn)轉(zhuǎn)向場景痛點(diǎn)。目前，人工智能芯片設(shè)計(jì)更多地是從技術(shù)角度出發(fā)，以滿足特定性能需求。未來，芯片設(shè)計(jì)需要從應(yīng)用場景出發(fā)，借助場景落地實(shí)現(xiàn)規(guī)模發(fā)展。又如，技術(shù)路線將從專用芯片轉(zhuǎn)向通用芯片。目前應(yīng)用于人工智能領(lǐng)域的芯片多為特定場景設(shè)計(jì)，不能靈活適應(yīng)多場景需求，未來需要專門為人工智能設(shè)計(jì)靈活、通用的芯片。另外，現(xiàn)階段人工智能芯片產(chǎn)業(yè)的發(fā)展方式大多以企業(yè)為主體，產(chǎn)品上下游企業(yè)的運(yùn)營和管理相對獨(dú)立，但同環(huán)節(jié)的企業(yè)卻高度競爭，未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展應(yīng)以合作為主線，形成產(chǎn)業(yè)生態(tài)。

北京大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院教授、深圳市灣區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與科技研究院院長曹和平表示，發(fā)展人工智能芯片要有產(chǎn)業(yè)思維。“要做產(chǎn)業(yè)，而不僅僅是做產(chǎn)品。要在促進(jìn)芯片產(chǎn)業(yè)發(fā)展的前提下做芯片，在全景產(chǎn)業(yè)鏈條下做芯片的外部性成本更低。”

中國工程院院士高文認(rèn)為，開源是軟件時(shí)代非常關(guān)鍵的一條技術(shù)路線，人工智能領(lǐng)域也應(yīng)該采用。

中國工程院院士倪光南表示，芯片設(shè)計(jì)門檻極高，只有極少數(shù)企業(yè)能夠承受中高端芯片研發(fā)成本，這也制約了芯片領(lǐng)域創(chuàng)新。我國可以借鑒開源軟件成功經(jīng)驗(yàn)，降低創(chuàng)新門檻，提高企業(yè)自主能力，發(fā)展國產(chǎn)開源芯片。

人工智能框架方面，專家指出，新一代人工智能開源計(jì)算框架，首先要讓人工智能專家、工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家們可以更好地使用;其次，計(jì)算框架需要滿足人工智能全場景的應(yīng)用需求，更好地保護(hù)數(shù)據(jù)隱私;并且可開源，通過開源形成廣泛的應(yīng)用生態(tài)，廣泛支持不同類型的人工智能芯片、硬件設(shè)備、應(yīng)用等。目前，深度學(xué)習(xí)框架開源已成趨勢。曠視深度學(xué)習(xí)框架天元、華為深度學(xué)習(xí)框架MindSpore皆已正式開源。

趙志耘還建議，應(yīng)通過集約化建設(shè)人工智能基礎(chǔ)設(shè)施和計(jì)算中心等，進(jìn)一步利用長板，加快人工智能與行業(yè)深度融合，培養(yǎng)多層次人才，確保我國人工智能產(chǎn)業(yè)在中長期國際競爭中持續(xù)保持領(lǐng)先。

目前，新基建正帶動(dòng)一批人工智能基礎(chǔ)設(shè)施落地。2020年以來，河南、安徽、廣州等地均有數(shù)據(jù)中心項(xiàng)目啟動(dòng)。去年，總投資超150億元的騰訊長三角人工智能超算中心及產(chǎn)業(yè)基地落戶上海松江區(qū)，武漢人工智能計(jì)算中心也啟動(dòng)建設(shè)。趙志耘認(rèn)為，人工智能計(jì)算中心是人工智能產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)算力供給平臺(tái)，能極大發(fā)揮集聚效應(yīng)，承擔(dān)人工智能領(lǐng)域的國家重大戰(zhàn)略需求、基礎(chǔ)共性技術(shù)攻關(guān)、前瞻性基礎(chǔ)與算法研究，并能帶動(dòng)當(dāng)?shù)貎?yōu)勢產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的人工智能核心技術(shù)研發(fā)及應(yīng)用，促進(jìn)高端人才培養(yǎng)。
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