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          人工智能浪潮下的半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)

          作者: 時間:2018-03-19 來源:與非網(wǎng) 收藏

            3月17日,復(fù)旦-CUSPEA新工科論壇之華美主題論壇在復(fù)旦大學(xué)逸夫科技樓舉行。復(fù)旦大學(xué)教務(wù)處處長徐雷、華美協(xié)會會長王秉達(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)物理類研究生計劃,China-U.S. Physics Examination and Application, 簡稱CUSPEA)科技精英和復(fù)旦資深專家出席此次論壇。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/201803/377123.htm
          聚變機(jī)遇:人工智能浪潮下的半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)

            此次論壇由CUSPEA聯(lián)盟、華美協(xié)會共同主辦,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(AI)時代半導(dǎo)體行業(yè)如何發(fā)展問題給出了自己的見解。

            王秉達(dá):產(chǎn)業(yè)發(fā)展概論

            1950年,圍繞的討論就被認(rèn)為是人類智慧和機(jī)器之間“缺失的一環(huán)”。 王秉達(dá)在演講過程中講到:“人工智能歷史已經(jīng)很悠久了,從提出這個概念到現(xiàn)在,實際上這是一個底蘊(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,但是很多人想說這一次人工智能的高潮,會不會像以前一樣曇花一現(xiàn)呢?我個人的看法是不會。“

          聚變機(jī)遇:人工智能浪潮下的半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)

            華美半導(dǎo)體協(xié)會會長王秉達(dá)

            王秉達(dá)給出的理由是,現(xiàn)代的人工智能有三個支柱:

            第一是支柱,算法。這是一個底蘊(yùn)很深,經(jīng)過很多年發(fā)展的領(lǐng)域,從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始;

            第二個支柱,運算能力。當(dāng)前我們所掌握的運算能力已經(jīng)完全足夠支撐人工智能發(fā)展;

            第三個支柱,數(shù)據(jù)。人工智能需要很多數(shù)據(jù)來進(jìn)行訓(xùn)練。

            “人工智能本身作為一個理論,它的三大支柱都有了。但是作為一個推向工業(yè),推向應(yīng)用的科技,最重要的就是錢。錢哪里來?就是你找到了人工智能的應(yīng)用,你就找到了錢,不管是風(fēng)投,還是工業(yè)界,或者是大企業(yè)都會進(jìn)來。“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,專門研究計算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為,以獲取新的知識或技能,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??娪⑹嬲J(rèn)為:“人工智能的深度學(xué)習(xí),主要有三方面構(gòu)成。其中一個是算法,另外一個就是硬件設(shè)計,還有一個就是數(shù)據(jù)。這三個互相促進(jìn)。”

          聚變機(jī)遇:人工智能浪潮下的半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)

            英特爾繆英妤博士

            對于初創(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:“我覺得人工智能在硬件或者應(yīng)用方面,其實主要有兩方面的應(yīng)用:一個是在云端的應(yīng)用;一個就是在邊緣的應(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)計的一些TPU等,這是大公司主導(dǎo)的方向。而在邊緣這一端,因為解決方案需要一些低功耗比較,大部分應(yīng)用都是在這個方向。因此,邊緣相對來說,相當(dāng)于比較小的一個市場,還是可以進(jìn)去。對于云端市場,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,包括汽車電子產(chǎn)品和芯片工藝上面。楊登亮指出:“在汽車電子上面,你最后將所有電子元器件放在一起的時候,是一個很復(fù)雜的流程,怎么樣來控制這個質(zhì)量?人工智能在這方面,有一個很好的應(yīng)用。人工智能讓汽車制造有一個標(biāo)準(zhǔn)的方法,主要的目的就是建立起汽車制造每一步的責(zé)任制環(huán)節(jié),大家都有一個質(zhì)量的控制,而且是每一步,你都是可以問責(zé)的。最后,看造出來的汽車是不是能夠滿足需求。”

          聚變機(jī)遇:人工智能浪潮下的半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)

            英特爾楊登亮博士

            通過今年DesignCon大會上的一場專題討論可以看出,在電子設(shè)計自動化(EDA)方面使用人工智能是目前十分熱門的主題,楊登亮對此持相同觀點。“我講的第二個應(yīng)用,是一個剛開始的應(yīng)用,大家有可能在起跑線。我最后講一個例子,在EDA上面,人工智能真正已經(jīng)開始體現(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。在實踐應(yīng)用上,你可以充分利用現(xiàn)有的數(shù)據(jù),來幫助你的電子自動化設(shè)計,這是一個實際的應(yīng)用。“楊登亮最后說。



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