人工智能浪潮下的半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)
3月17日,復(fù)旦-CUSPEA新工科論壇之華美半導(dǎo)體主題論壇在復(fù)旦大學(xué)逸夫科技樓舉行。復(fù)旦大學(xué)教務(wù)處處長(zhǎng)徐雷、華美半導(dǎo)體協(xié)會(huì)會(huì)長(zhǎng)王秉達(dá)、英特爾繆英妤博士、英特爾楊登亮博士,以及CUSPEA(中美聯(lián)合培養(yǎng)物理類(lèi)研究生計(jì)劃,China-U.S. Physics Examination and Application, 簡(jiǎn)稱(chēng)CUSPEA)科技精英和復(fù)旦資深專(zhuān)家出席此次論壇。
本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/201803/377123.htm此次論壇由CUSPEA聯(lián)盟、華美半導(dǎo)體協(xié)會(huì)共同主辦,復(fù)旦大學(xué)復(fù)旦學(xué)院承辦,中物科技園、鴻之微科技(上海)股份有限公司、上海征園文化創(chuàng)意有限公司協(xié)辦,與非網(wǎng)為合作媒體。
論壇由嚴(yán)曉和徐雷共同主持。王秉達(dá)、繆英妤、楊登亮分別發(fā)表主題演講,針對(duì)人工智能(AI)時(shí)代半導(dǎo)體行業(yè)如何發(fā)展問(wèn)題給出了自己的見(jiàn)解。
王秉達(dá):人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展概論
1950年,圍繞人工智能的討論就被認(rèn)為是人類(lèi)智慧和機(jī)器之間“缺失的一環(huán)”。 王秉達(dá)在演講過(guò)程中講到:“人工智能歷史已經(jīng)很悠久了,從提出這個(gè)概念到現(xiàn)在,實(shí)際上這是一個(gè)底蘊(yùn)很深的課題。之前的人工智能浪潮紅了不久,一般五年就退潮了,但是很多人想說(shuō)這一次人工智能的高潮,會(huì)不會(huì)像以前一樣曇花一現(xiàn)呢?我個(gè)人的看法是不會(huì)。“
華美半導(dǎo)體協(xié)會(huì)會(huì)長(zhǎng)王秉達(dá)
王秉達(dá)給出的理由是,現(xiàn)代的人工智能有三個(gè)支柱:
第一是支柱,算法。這是一個(gè)底蘊(yùn)很深,經(jīng)過(guò)很多年發(fā)展的領(lǐng)域,從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)始;
第二個(gè)支柱,運(yùn)算能力。當(dāng)前我們所掌握的運(yùn)算能力已經(jīng)完全足夠支撐人工智能發(fā)展;
第三個(gè)支柱,數(shù)據(jù)。人工智能需要很多數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練。
“人工智能本身作為一個(gè)理論,它的三大支柱都有了。但是作為一個(gè)推向工業(yè),推向應(yīng)用的科技,最重要的就是錢(qián)。錢(qián)哪里來(lái)?就是你找到了人工智能的應(yīng)用,你就找到了錢(qián),不管是風(fēng)投,還是工業(yè)界,或者是大企業(yè)都會(huì)進(jìn)來(lái)。“王秉達(dá)補(bǔ)充道。
繆英舒:人工智能與半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)最新發(fā)展
機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的分支,專(zhuān)門(mén)研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類(lèi)的學(xué)習(xí)行為,以獲取新的知識(shí)或技能,使之不斷改善自身的性能。而深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種方法。繆英舒認(rèn)為:“人工智能的深度學(xué)習(xí),主要有三方面構(gòu)成。其中一個(gè)是算法,另外一個(gè)就是硬件設(shè)計(jì),還有一個(gè)就是數(shù)據(jù)。這三個(gè)互相促進(jìn)。”
英特爾繆英妤博士
對(duì)于初創(chuàng)公司或者小公司如何從硬件或者應(yīng)用端進(jìn)入人工智能領(lǐng)域,繆英舒也給出了自己的一些看法。她說(shuō):“我覺(jué)得人工智能在硬件或者應(yīng)用方面,其實(shí)主要有兩方面的應(yīng)用:一個(gè)是在云端的應(yīng)用;一個(gè)就是在邊緣的應(yīng)用。云端是相當(dāng)于大公司主導(dǎo)的一個(gè)領(lǐng)域,像云端的話,現(xiàn)在大家的解決方案絕大多數(shù)還是英特爾,以及谷歌自己設(shè)計(jì)的一些TPU等,這是大公司主導(dǎo)的方向。而在邊緣這一端,因?yàn)榻鉀Q方案需要一些低功耗比較,大部分應(yīng)用都是在這個(gè)方向。因此,邊緣相對(duì)來(lái)說(shuō),相當(dāng)于比較小的一個(gè)市場(chǎng),還是可以進(jìn)去。對(duì)于云端市場(chǎng),相當(dāng)于被大公司壟斷的狀況。所以,如果你要想做云端,你可以去大公司做。”
楊登亮:人工智能與半導(dǎo)體工藝
楊登亮的演講則是談到了人工智能的具體應(yīng)用,包括汽車(chē)電子產(chǎn)品和芯片工藝上面。楊登亮指出:“在汽車(chē)電子上面,你最后將所有電子元器件放在一起的時(shí)候,是一個(gè)很復(fù)雜的流程,怎么樣來(lái)控制這個(gè)質(zhì)量?人工智能在這方面,有一個(gè)很好的應(yīng)用。人工智能讓汽車(chē)制造有一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的方法,主要的目的就是建立起汽車(chē)制造每一步的責(zé)任制環(huán)節(jié),大家都有一個(gè)質(zhì)量的控制,而且是每一步,你都是可以問(wèn)責(zé)的。最后,看造出來(lái)的汽車(chē)是不是能夠滿足需求。”
英特爾楊登亮博士
通過(guò)今年DesignCon大會(huì)上的一場(chǎng)專(zhuān)題討論可以看出,在電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化(EDA)方面使用人工智能是目前十分熱門(mén)的主題,楊登亮對(duì)此持相同觀點(diǎn)。“我講的第二個(gè)應(yīng)用,是一個(gè)剛開(kāi)始的應(yīng)用,大家有可能在起跑線。我最后講一個(gè)例子,在EDA上面,人工智能真正已經(jīng)開(kāi)始體現(xiàn)出它的作用。人工智能在EDA上的應(yīng)用比較詳細(xì)的講解了,你怎么樣收集數(shù)據(jù),如何建立模型。在實(shí)踐應(yīng)用上,你可以充分利用現(xiàn)有的數(shù)據(jù),來(lái)幫助你的電子自動(dòng)化設(shè)計(jì),這是一個(gè)實(shí)際的應(yīng)用。“楊登亮最后說(shuō)。
評(píng)論