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中国人工智能产业链显山露水


     
      原标题:中国人工智能产业链“显山露水”近日,中国人工智能产业发展联盟组建成立。据介绍,联盟将快速推动人工智能技术在生产制造、健康医疗、生活服务、城市治理等场景的应用,提升产业发展能力与水平。同时,将整合全产业链资源,促进人工智能科技成果和资源的积累与转化。
     业内比较一致的看法是,人工智能产业链可分为基础层、技术层和应用层。对此,全球巨头立足自身核心技术进行扩散,积极进行布局。与此同时,中国人工智能产业链也已“显山露水”,20余家A股公司正在“抢滩”产业链。
     基础层:中国芯片尝试“弯道超车”
     基础层主要包括计算芯片、大数据、存储。微软的最新研究报告称,在人工智能领域,传统的芯片计算架构已无法支撑深度学习等大规模并行计算的需求,这就需要新的底层硬件来更好地储备数据、加速计算过程。基础层主要以硬件为核心,其中包括GPU/FPGA等用于性能加速的硬件、神经网络芯片、传感器与中间件,这些是支撑人工智能应用的前提。这些硬件为整个人工智能的运算提供算力,目前多以传统的国际IT巨头为主。
     目前,在GPU领域,英伟达主打工业级超大规模深度网络加速,并推出了基于Volta、首款速度超越100TFlops的处理器Tesla;英特尔主要围绕FPGA构建产业,推出了模仿人脑的人工智能芯片。谷歌也推出了第二代TPU芯片,为自己的开源TensorFlow框架提供芯片支撑。此外,在这一领域还有众多的初创公司,如中星微、寒武纪以及西井科技等,但在产业布局能力和研发实力方面,还不能与上述巨头匹敌。
     《经济参考报》记者注意到,中国在类人脑芯片上的探索起步并不晚。2015年,由浙江大学计算机学院牵头,浙江大学与杭州电子科技大学的学者合作研制出了国内首款基于硅材料的支持脉冲神经网络的类脑芯片——“达尔文”芯片。该课题组认为,“达尔文”虽是国内首款支持脉冲神经网络的类脑芯片,但与国际先进水平的IBM TrueNorth芯片比较,还有一定距离。
     中国在类人脑计算上的探索目前比较受关注的是中国科学院计算技术研究所陈云霁、陈天石主导的“寒武纪”课题组。计算所的有关专家告诉记者,寒武纪深度学习处理器的能效比主流CPU和GPU有两个数量级的提升,具有较强