剛滿周歲，“未來之芯”IC PARK 年產(chǎn)值已突破240億元5G與AI的齊頭并進，使得中國集成電路在制造、封測、設(shè)計領(lǐng)域迎來了前所未有的發(fā)展機遇。

5G芯片市場上演了一出“強強爭霸”的大戲。

2019年的12月5日，高通推出了全新處理器“驍龍865”和“驍龍765/765G”。就在同一天，華為發(fā)布已經(jīng)搭載了麒麟990芯片的最新款5G手機nova6。再早些時候，聯(lián)發(fā)科舉行5G方案發(fā)布會，在中國正式推出“天璣1000”，三星Exynos 980也于2019年9月問世。一場5G二代芯片的競技正式拉開帷幕。

5G芯片行業(yè)鏖戰(zhàn)未消，AI技術(shù)也開始走向商業(yè)化階段，中國芯片產(chǎn)業(yè)正處在一個高速發(fā)展的時期。各方面利好不斷，以中關(guān)村集成電路設(shè)計園（IC PARK）為代表的各地集成電路產(chǎn)業(yè)園區(qū)也日漸成熟，讓業(yè)界對芯片產(chǎn)業(yè)的未來十分看好。

IC和AI正在引發(fā)一場深刻變革

被譽為現(xiàn)代工業(yè)“糧食”的芯片，一定程度上也被視為國家科技創(chuàng)新能力的體現(xiàn)。直到最近幾年，以華為、中興為首的中國科技企業(yè)才開始嶄露頭角。

“5G是三十年一遇的大變化，很多產(chǎn)業(yè)和模式將被顛覆。”中國移動前董事長王建宙曾在公開場合這樣表示。從諾基亞，到摩托羅拉，無數(shù)事實證明，每一代通信技術(shù)的更迭，都伴隨著手機品牌和芯片廠商的洗牌。

行業(yè)從來不缺乏掉隊者，受制于技術(shù)與市場等諸多因素，目前全球能夠參與5G芯片競爭的也只有高通、三星、華為、聯(lián)發(fā)科以及展銳。

行業(yè)也從不缺乏后繼者，國內(nèi)一國產(chǎn)手機廠商負責人曾表示：“如果想要做更好的產(chǎn)品，芯片自研是一條必經(jīng)之路，雖然投資巨大，但在行業(yè)內(nèi)，逐漸成為共識?！蹦壳埃ㄌO果、三星、華為、小米、OPPO和vivo在內(nèi)的手機廠商都在芯片層面或早或晚開始了投資。

“新陳代謝”正在行業(yè)的各個層面悄無聲息地進行著，在市場巨大潛力的推動下，誰都有可能成為下一個科技巨頭。

在5G芯片行業(yè)之外，一場人工智能的變革也正在醞釀著。經(jīng)過幾年的發(fā)酵，中國的AI技術(shù)已經(jīng)取得了巨大的進步。

技術(shù)的進步帶來市場的增長，到2020年我國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模有望突破1600億元，帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)突破1萬億元。

5G與AI的齊頭并進，使得中國集成電路的技術(shù)和市場均保持良好的發(fā)展態(tài)勢。IC PARK也給自己定下了“打造世界一流的集成電路設(shè)計產(chǎn)業(yè)園區(qū)”的目標，進一步優(yōu)化營商環(huán)境，提高園區(qū)綜合服務能力，增強對高端企業(yè)和項目吸引力。

理性投資，全面發(fā)展

在前不久的一場智能大會上，李開復如此說到：“AI行業(yè)正在回歸理性，這是一個退潮知道誰在裸泳的時刻，需要回歸商業(yè)本質(zhì)?！彼嘎?，AI作為最火的投資領(lǐng)域，曾有過許多不理性的投資，導致一些企業(yè)被過高估值。而到了2019年，上市則成為了他們無法越過的大山。

但回歸理性，并不意味著市場冷卻，事實上，更多的優(yōu)質(zhì)融投資正在改變AI行業(yè)的現(xiàn)狀。

AI行業(yè)白皮書顯示，2019年，產(chǎn)業(yè)資本和企業(yè)投資正在快速跟進。同時，AI技術(shù)與傳統(tǒng)行業(yè)進一步產(chǎn)生了實質(zhì)性融合，得益于聊天機器人和智能對話終端應用的大規(guī)模落地，企業(yè)級、消費級對話式人工智能平臺市場驅(qū)動了整個人工智能軟件市場的發(fā)展。

資金實力強勁的互聯(lián)網(wǎng)巨頭也加強了AI產(chǎn)業(yè)的戰(zhàn)略布局。阿里巴巴重點布局安防和基礎(chǔ)組件，投資了商湯、曠視和寒武紀科技等；騰訊投資的重點主要集中在智慧健康、教育、智慧汽車等領(lǐng)域，代表性的公司包括蔚來汽車、碳云智慧等企業(yè)；百度投資的重點主要在汽車、零售和智慧家居等領(lǐng)域。

一場關(guān)乎未來的投資之戰(zhàn)正在上演，而這也表明，我國人工智能已進入商業(yè)化階段。

行業(yè)的跨越性發(fā)展，使得市場對人才的需求劇增。根據(jù)《中國集成電路產(chǎn)業(yè)人才白皮書（2018-2019年版）》，到2020年前后，我國集成電路行業(yè)人才需求規(guī)模約為72萬人左右，而我國現(xiàn)有人才存量46萬人，人才缺口將達到26萬人。城市之間，圍繞著人才的爭奪未曾停歇，各地紛紛出臺人才政策，一個個激勵I(lǐng)C創(chuàng)新研發(fā)的項目也在高校落地。

在區(qū)域產(chǎn)業(yè)聚集方面，中國集成電路已經(jīng)形成上海為中心的長三角、北京為中心的環(huán)渤海、深圳為中心的泛珠三角以及武漢、西安、成都為代表的中西部四個各具特色的產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)；北京、上海、合肥等數(shù)十個城市已建或者準備建設(shè)集成電路產(chǎn)業(yè)園。

IC PARK位于北京市海淀區(qū)，是一所建筑面積近22萬平方米的IC設(shè)計產(chǎn)業(yè)園，正在以超越行業(yè)整體發(fā)展的速度，成為全國領(lǐng)先的園區(qū)范本，也為行業(yè)提供了諸多值得借鑒的經(jīng)驗。

被點贊的IC PARK ，如何做到了行業(yè)領(lǐng)先

好的園區(qū)要有頭部企業(yè)，產(chǎn)生聚集效應；要有優(yōu)秀設(shè)計人才，打造人才聚集高地；要有政策支持，扶持引導戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè)發(fā)展；要有貼心服務，培養(yǎng)優(yōu)秀的運營服務團隊，用好公共科技創(chuàng)新服務平臺。

政策、企業(yè)、人才、服務四個方面，也正是IC PAKR的優(yōu)勢所在。

經(jīng)濟學家馬光遠曾表示：“在下一個十年，海淀最有前景的地方就是海淀北部新區(qū)，北京科技創(chuàng)新的新增長點以及中關(guān)村未來的新發(fā)展就在海淀北部新區(qū)。”

依托于海淀北部新區(qū)的IC PARK，是北京“三城一區(qū)”的發(fā)展戰(zhàn)略中，中關(guān)村科學城的核心之一，享受首都扶持創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)和引進創(chuàng)新人才的政策優(yōu)惠，入駐園區(qū)的企業(yè)在稅收方面，可以兩年免征，三至五年按25%的法定稅率減半征收企業(yè)所得稅。

不僅如此，這里還匯聚了清華大學、北京大學、中國人民大學等一批高精尖科研院校，是中國人才最扎堆的區(qū)域。

ICPARK董事長苗軍曾總結(jié)到：“IC PARK最大的優(yōu)勢其實也是北京的優(yōu)勢，那就是人才、技術(shù)、項目、資本密集。”

在園區(qū)的服務上，IC PARK構(gòu)建了“一平臺三節(jié)點”產(chǎn)業(yè)服務體系。一平臺指線上線下相結(jié)合的一站式企業(yè)服務平臺，構(gòu)建面向企業(yè)全生命周期的全方位、全過程服務價值鏈，其中的“三個節(jié)點”指的是投融資節(jié)點、孵化節(jié)點和人才節(jié)點。

近日，IC PARK主導的集成電路產(chǎn)業(yè)基金——芯創(chuàng)基金正式成立。這標志IC PARK以芯創(chuàng)基金為主導，“科技金融+認股權(quán)池+基金投資”的全生命周期的投融資體系已經(jīng)形成。IC PARK成立的認股權(quán)池，與進駐園區(qū)企業(yè)簽署認股權(quán)協(xié)議，在企業(yè)的增資擴股中，園區(qū)享有認股權(quán)，助力企業(yè)發(fā)展。

據(jù)了解，芯創(chuàng)基金總投資規(guī)模達15億元，重點關(guān)注5G、云計算、汽車電子和AIOT等領(lǐng)域的投資。在2019年，芯創(chuàng)基金接收企業(yè)商業(yè)計劃書300余個，調(diào)研對接企業(yè)150余家，儲備項目40余個，立項5個，實現(xiàn)當年成立當年投資。2020年還將持續(xù)聚焦集成電路行業(yè)，預計投資額1.2億左右。

在孵化方面，為了扶持中小型、創(chuàng)業(yè)公司的發(fā)展，IC PARK設(shè)立了3000平米孵化器“芯創(chuàng)空間”，以供小型的IC設(shè)計企業(yè)在園區(qū)進行獨立研發(fā)或與園區(qū)內(nèi)的大公司展開合作，還配有導師團隊輔導創(chuàng)業(yè)者。

在人才方面，IC PARK聯(lián)合七所在京示范性微電子學院和北京半導體行業(yè)協(xié)會、賽迪智庫、中關(guān)村芯園、安博教育、摩爾精英共同發(fā)起成立中關(guān)村芯學院，園區(qū)與龍頭企業(yè)共同發(fā)起成立人才產(chǎn)業(yè)化聯(lián)盟,充分利用海淀區(qū)的人才資源，搭建起高校與企業(yè)人才培養(yǎng)和成果轉(zhuǎn)化的橋梁，通過培養(yǎng)集成電路領(lǐng)域的復合型人才，助力“芯火”雙創(chuàng)平臺的建設(shè)與實施，緩解集成電路人才痛點問題。

芯片產(chǎn)業(yè)最關(guān)鍵的是產(chǎn)業(yè)鏈建設(shè)，在這方面，以龍頭企業(yè)為引領(lǐng)、中小微創(chuàng)企業(yè)為補充，吸引了比特大陸、兆易創(chuàng)新、兆芯等數(shù)十家頭部企業(yè)進駐，匯聚芯片企業(yè)50多家，產(chǎn)業(yè)組織模式日益成熟，產(chǎn)業(yè)配套也日益完善。

向來重視文化、生活配套的IC PARK，還在載體空間以及服務手段上進行了革新與創(chuàng)造。園區(qū)內(nèi)配置了北京市唯一一家2000平方米的專業(yè)集成電路科技館、建筑面積4200平方米的配套圖書館、2400平方米的IC國際會議中心，以及能夠滿足IC精英品質(zhì)生活需求的兩萬平米的商業(yè)街區(qū)……足不出園，入駐人員的大部分商務、生活、交流需求都可以被滿足。不設(shè)圍墻的開放式空間布局，也惠及周邊企業(yè)和居民。

如今，開園剛滿周年的IC PARK，IC設(shè)計企業(yè)的年產(chǎn)值已經(jīng)達到240億元，占據(jù)全市集成電路設(shè)計領(lǐng)域產(chǎn)值的42%，創(chuàng)造稅收40億元，企業(yè)研發(fā)投入5億元，專利數(shù)也達到了6068項，成為了一顆“未來之芯”。

無芯片不AI，芯片是支撐人工智能的基礎(chǔ)。2019年，云端AI芯片迎來亞馬遜、高通、阿里巴巴、Facebook等新玩家，軟硬一體化趨勢加強;終端芯片功耗比競爭加強，語音芯片持續(xù)火熱;邊緣AI芯片勢頭初現(xiàn)。2020年，AI芯片將逐漸進入洗牌期，機遇與挑戰(zhàn)并存。

邊緣AI芯片進入搶灘戰(zhàn)

AI正在從云端向邊緣端擴展，邊緣計算被視為人工智能的下一個戰(zhàn)場。寒武紀副總裁劉道福表示，在邊緣計算種類中，邊緣往往和各類傳感器相連，而傳感器的數(shù)據(jù)往往是非結(jié)構(gòu)化的，很難直接用于控制和決策，因此需要邊緣人工智能計算將非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化，從而用于控制和決策。

2019年，圍繞邊緣AI芯片的搶灘布局已經(jīng)開始。一方面，英偉達、寒武紀、百度等已經(jīng)在云、端有所積累的廠商，希望以邊緣芯片完善云、邊、端生態(tài)，打造一體化的計算格局。英偉達發(fā)布了面向嵌入式物聯(lián)網(wǎng)的邊緣計算設(shè)備Jetson Nano，適用于入門級網(wǎng)絡硬盤錄像機、家用機器人以及具備全面分析功能的智能網(wǎng)關(guān)等應用，之后又發(fā)布了邊緣AI超級計算機Jetson Xavier NX，能夠在功耗10W的模式下提供最高14TOPS，在功耗15W模式下提供最高21 TOPS的性能。寒武紀發(fā)布用于深度學習的SoC邊緣加速芯片思元220，采用臺積電16nm工藝，最大算力32TOPS(INT4)，功耗控制在10W，支持Tensorflow、Caffe、mxnet以及pytorch等主流編程框架。百度聯(lián)合三大運營商、中興、愛立信、英特爾等，發(fā)起百度 AI 邊緣計算行動計劃，旨在利用 AI 推理、函數(shù)計算、大數(shù)據(jù)處理和產(chǎn)業(yè)模型訓練推動 AI 場景在邊緣計算的算力支撐和平臺支持。

另一方面，自動駕駛等專用邊緣AI芯片勢頭漸顯。地平線宣布量產(chǎn)國內(nèi)首款車規(guī)級AI芯片“征程二代”，采用臺積電28nm工藝，可提供超過4TOPS的等效算力，典型功耗僅2瓦，延遲少于100毫秒，多任務模式下可以同時運行超過60個分類任務，每秒鐘識別目標數(shù)超過2000個，面向車聯(lián)網(wǎng)對強實時響應的需求。

多個新玩家入局云端

云端仍然是AI芯片的主要戰(zhàn)場。2019年，云端芯片迎來多個新玩家，算力大戰(zhàn)持續(xù)升級。高通推出了面向數(shù)據(jù)中心推理計算的云端AI芯片Cloud AI 100，峰值性能超過350 TOPS，與其他商用方案相比每瓦特性能提升10倍。云服務領(lǐng)跑者亞馬遜推出了機器學習推理芯片AWS Inferentia,最高算力為128 TOPS，在AI推理實例inf1可搭載16個Inferentia芯片，提供最高2000TOPS算力。阿里巴巴推出號稱全球最高性能AI推理芯片含光800，采用自研芯片架構(gòu)和達摩院算法，在Resnet50基準測試中獲得單芯片性能第一。騰訊投資的燧原科技發(fā)布了面向云端數(shù)據(jù)中心的AI加速卡云燧 T10，單卡單精度算力達到20TFLOPS，支持單精度FP32和半精度BF16的混合精度計算，并為大中小型數(shù)據(jù)中心提供了單節(jié)點、單機柜、集群三種模式，在集群模式下通過片間互聯(lián)實現(xiàn)1024節(jié)點集群。

芯片是AI的載體，而軟件是完成智能操作的核心。隨著異構(gòu)計算逐漸導入AI芯片，軟硬件協(xié)同成為云端AI的重要趨勢。英特爾推出了面向異構(gòu)計算的統(tǒng)一軟件平臺One API，以隱藏硬件復雜性，根據(jù)系統(tǒng)和硬件自動適配功耗最低、性能最佳的加速方式，簡化并優(yōu)化編程過程。賽靈思也推出了軟件平臺Vitis AI，向用戶開放易于訪問的軟件接口，可根據(jù)軟件或算法自動適配賽靈思硬件架構(gòu)。

功耗比仍是終端側(cè)重點

在終端側(cè)，功耗比仍然是角逐焦點。尤其在手機等對于續(xù)航能力錙銖必較的終端，主力廠商推出的AI引擎都對低功耗有所強調(diào)。麒麟990 5G的NPU采用雙大核+微核的方式，大核負責性能，微核擁有超低功耗。據(jù)介紹，微核在人臉檢測的應用場景下，能耗比大核工作降低24倍。高通發(fā)布的驍龍865集成了傳感器中樞，讓終端能夠以極低功耗感知周圍情境。三星提出通過較低功耗的NPU實現(xiàn)終端設(shè)備上的AI處理，實現(xiàn)在設(shè)備端直接執(zhí)行更復雜的任務。

除了手機，終端側(cè)的另一個當紅炸子雞是AI語音芯片?？拼笥嶏w、阿里巴巴、探境科技、清微智能等都發(fā)布了針對智能家居的AI語音芯片，反映了AI芯片在特定領(lǐng)域的專業(yè)化、定制化趨勢。阿里達摩院公布了首款專用于語音合成算法的 AI FPGA芯片技術(shù)Ouroboros，使用了端上定制硬件加速技術(shù)，降低對云端網(wǎng)絡的依賴，支持實時語音合成和AI語音識別，有望在天貓精靈搭載。

2020機遇挑戰(zhàn)并存

2019-2021年，中國AI芯片市場規(guī)模仍將保持50%以上的增長速度，到2021年，市場規(guī)模將達到305.7億元。賽迪智庫預測，2019-2021年，云端訓練芯片增速放緩，云端推理芯片、終端推理芯片市場增長速度將持續(xù)呈上升趨勢。預計2021年，中國云端訓練芯片市場規(guī)模將達到139.3億元，云端推理芯片市場規(guī)模將達到82.2億元，終端推理芯片達到84.1億元。

集邦咨詢分析師姚嘉洋向記者指出，2019年，AI芯片大致已經(jīng)走出一條較為清晰的道路，端、邊、云的芯片規(guī)格相對明確。2020年，各大芯片廠會延續(xù)在2019年的產(chǎn)品發(fā)展路徑，持續(xù)深化芯片的性價比及功耗比表現(xiàn)。從訓練端來看，值得關(guān)注的是HBM(高頻寬存儲器)的整合與相關(guān)的封裝技術(shù)良率，這會牽動芯片廠商與存儲器及封測廠商之間合作關(guān)系的變化。推理端的決戰(zhàn)點在INT8領(lǐng)域，重點在于如何進一步提升芯片本身的性能及功耗表現(xiàn)。

5G、VR/AR等新技術(shù)，也將為AI芯片，尤其是邊緣側(cè)的AI芯片提供更多的發(fā)揮空間。Arm ML事業(yè)群商業(yè)與營銷副總裁Dennis Laudick曾向記者表示，5G通信技術(shù)改變了數(shù)據(jù)處理的方式，讓邊緣AI的工作負載也有了處理需求。可以說，5G帶來了網(wǎng)絡邊緣的更多創(chuàng)新。姚嘉洋也表示，AI在5G核心網(wǎng)絡存在機會，由于5G帶來了更多元的頻譜組合，AI可以輔助核心網(wǎng)絡更有效地調(diào)度網(wǎng)絡資源，將頻寬資源的利用達到極大化。同時，5G也涵蓋車聯(lián)網(wǎng)，AI將在自動駕駛將大有機會。在VR/AR端，AI也在導入，主要聚焦在人眼追蹤或是場景識別等應用，有望改善VR/AR的流暢度與實時性表現(xiàn)。

清華大學微電子所所長魏少軍表示，從產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)律來看，在2019-2020年，AI芯片將持續(xù)火熱，企業(yè)扎堆進入;但是到了2020年前后，則將會出現(xiàn)一批出局者，行業(yè)洗牌開始。由于目前AI算法還在不斷演進匯總的過程中，最終的成功與否則將取決于各家技術(shù)路徑的選擇和產(chǎn)品落地的速度。

痛點尚待攻克

近兩年，AI在語音識別、圖像識別等應用領(lǐng)域取得突破，但要從單點突破走向全面開花，需要AI領(lǐng)域誕生如同CPU一樣的通用AI計算芯片。清華大學微納電子系副教授尹首一等專家指出，AI芯片短期內(nèi)以異構(gòu)計算為主，中期要發(fā)展自重構(gòu)、自學習、自適應，長期則朝向通用計算芯片發(fā)展。

具體來說，AI要從應用適應硬件走向硬件適應應用，就要求AI芯片具備可編程性、動態(tài)可變的計算架構(gòu)，來應對層出不窮的新算法和新應用。魏少軍表示，AI芯片一要適應算法的演進，二要有適應所有應用的架構(gòu)，這就要求架構(gòu)具備高效的轉(zhuǎn)化能力。在成本敏感的消費電子領(lǐng)域，還需關(guān)注AI芯片的計算效能，達到低功耗、小體積、開發(fā)簡易，這些都需要探索架構(gòu)上的創(chuàng)新。

全球AI芯片產(chǎn)業(yè)仍處于產(chǎn)業(yè)化早期階段，國產(chǎn)處理器廠商與國際廠商在人工智能這一全新賽場上處在同一起跑線。耐能創(chuàng)始人兼CEO 劉峻誠表示，中國擁有龐大的智能手機、智能家居、智能安防等市場，對中國的AI公司而言，不僅在服務國內(nèi)客戶時具有本土化的優(yōu)勢，還可借助這些客戶的生產(chǎn)制造優(yōu)勢進軍海外市場，實現(xiàn)“立足中國，放眼全球”的商業(yè)布局。

12月3日，一年一度的Imagination Inspire在上海拉開序幕，同期第十代PowerVR圖形處理器架構(gòu)IMG A系列新品推出。會議邀請了業(yè)內(nèi)人士探討AI芯片發(fā)展趨勢和方向。清華大學、北京大學雙聘教授魏少軍出席會議并發(fā)表題為“深度學習與智慧芯片-路徑與架構(gòu)”的演講。

架構(gòu)創(chuàng)新推動智能化

“將AI芯片的計算能力與人類的計算能力比較，是走了一條錯誤的路線。與AI芯片相比，人腦的計算能力著實有限。”魏少軍表示，在計算能力方面，機器的計算能力遠超人類，可比性很小，多樣性的適應能力才是最大的差距。人類大腦具備適應多種不同神經(jīng)網(wǎng)絡的功能，這是AI芯片最難完成的功能之一。此外，功耗也讓兩者產(chǎn)生巨大差距。“人食三餐，就可以適應多樣化的神經(jīng)網(wǎng)絡。但是一臺裝上AI芯片的設(shè)備，很可能需要一臺發(fā)電機為其專有供電，功耗可達2400W?！蔽荷佘娬f。

“所以，目前的AI芯片并不是真正的AI。”他認為，真正的AI芯片要從架構(gòu)方面進行突破。目前市場廠商流行的架構(gòu)包括CPU+SW、CPU+GPU、CPU+FPGA等方式，“但這些都不是AI的理想架構(gòu)?！蔽荷佘姳硎荆暧^上看，計算、軟件、優(yōu)化、演進、訓練是AI芯片的幾個重要的架構(gòu)模塊，而在完成這些重要模塊的同時，是否可以設(shè)計出類似通用CPU獨立存在的“通用AI處理器”?如果存在的話，他的架構(gòu)應該是怎樣的?

可重構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡計算架構(gòu)或許可以給出答案，這是魏少軍認為最有可能迎接未來復雜人工智能市場的AI架構(gòu)。該架構(gòu)的可重構(gòu)性和可配置性為AI芯片適應多重神經(jīng)網(wǎng)絡架構(gòu)提供可能，實現(xiàn)最佳能源效應。通過應用來決定神經(jīng)網(wǎng)絡的選擇，實現(xiàn)“定制化AI芯片”，打造可重構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡計算架構(gòu)“高效能、低功耗”的訓練引擎。

“架構(gòu)創(chuàng)新讓AI芯片變得更智慧，讓機器模仿人的行為，教機器學會人能做的事情?！蔽荷佘娬f。

AI芯片發(fā)展新增三要素

架構(gòu)創(chuàng)新帶來了AI芯片基本要素發(fā)生微妙的變化。

傳統(tǒng)上，為了更好的適應算法的演進和應用的多樣性，AI芯片首先應該具備一定的可編程性。其次，AI芯片需要適應不同的算法，實現(xiàn)高效計算。因此，架構(gòu)需要具備一定的動態(tài)可變性?！暗烷_銷、低延遲”屬性也需要AI芯片具備高效的架構(gòu)變換能力。高計算效率也是AI芯片避免使用指令類低效率的架構(gòu)的方法之一。“這些是AI芯片應該具備的基本要素。”魏少軍說。

但即使具備這些要素，AI芯片依舊“還不夠智慧”?！案又悄堋钡男枨髱砹思軜?gòu)的創(chuàng)新，由此，類似于“軟件定義芯片”可重構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡計算架構(gòu)等創(chuàng)新帶來了AI芯片基本要素的變化。

魏少軍表示，架構(gòu)創(chuàng)新后，AI芯片需要增加學習能力、接受教育并成長的能力。人類差異性的來源是教育和學習，芯片也如此。如果AI芯片可以接受教育并成長，其不可替代性將會逐漸加強。因此，算法和軟件的自主演進能力也成為了“智慧AI芯片”新增的基本要素之一?！案又腔鄣腁I芯片，還需要具備自主認知、自主判斷、自主選擇和自主決策等基本要素。”魏少軍說。