8月15日，微软（亚洲）互联网工程院在北京召开“第七代微软小冰”年度发布会。新一代微软小冰升级了部分核心技术，主要包括核心对话引擎、全双工语音及多模态交互感官等，并新增车载应用场景。

过去几年，科技公司竞相推出自家人工智能主角，典型如“吊打”人类职业围棋选手的谷歌阿尔法狗，活跃在各种社交资讯平台的人工智能框架少女微软小冰，以及苹果的Siri、小米的小爱同学、百度的小度等等。

这场前所未有的技术革命的直接推动者，是国内外一众互联网巨头以及一大批迅速林立的AI初创企业，而这些公司快速在AI领域开疆辟土的灵魂支柱，则是提供源源不断高密度计算能力的AI芯片提供商。

人工智能主要包括三大要素，分别是数据、算法和算力。其中数据是基础，正是因为在实际应用当中的数据量越来越大，使得传统计算方式和硬件难以满足要求，才催生了AI应用的落地。而算法是连接软件、数据、应用和硬件的重要桥梁，非常关键。算力方面，主要靠硬件实现，也就是各种实现AI功能的处理器。

来自OpenAI的分析显示，近几年，AI训练所需的算力每3个多月就会翻倍，演进速度远超传统的摩尔定律（每18~24个月，芯片的性能翻倍）。而提升算力的关键是芯片设计，特别是底层的架构设计，目前来看，传统的芯片架构已经难以满足AI应用的需要，包括IC厂商和互联网企业在内，越来越多的厂商开始投入研发或已经推出AI专用芯片。

从广义上讲，只要能够运行人工智能算法的芯片都叫作AI芯片，但通常意义上的AI芯片指的是针对人工智能算法做了特殊加速设计的芯片。

AI芯片融合了更为复杂的卷积神经网络和深度学习等数学模型，解决了传统芯片在面对当前各种诸如语音交互、图像识别、自动驾驶等人工智能场景时运算速度慢、功耗大、交互性差等问题，用更为优化的设计架构给云端数据中心和服务器提供更加强大的算力，给终端场景产品赋予更多智能属性。

如今，那指甲般大小的硅片从最初的简单逻辑分析发展到现在复杂的神经网络学习等极具智能化的属性，技术颠覆了一块小小的硅片，而这块小小的硅片在不断颠覆这个时代。

窥见一丝天机

“因为天机不可泄露，但是我们瞄了一眼。”8月1日，清华大学类脑计算研究中心研发的新型通用人工智能芯片“天机芯（Tianjic）”登上了世界顶级学术杂志《自然》封面后，团队带头人、研究中心教授施路平风趣地解释“天机芯”名字的由来。

当前，发展人工通用智能大体上有两条技术路线，一种是基于计算机思维，一种是基于脑科学思维，“天机芯”则是将这两种方法结合起来，创建一个新的计算平台。

值得骄傲的是，这是世界首款异构融合类脑芯片，也是世界上第一个既可支持脉冲神经网络又可支持人工神经网路的人工智能芯片，实现了中国芯片和人工智能两大领域在《自然》杂志中论文数的零突破。

与大多数只能针对语音识别、图像识别等人工智能场景之一的专用人工智能芯片不同的是，通用人工智能芯片能同时处理视觉、听觉、学习和推理等多种任务，具备举一反三、融会贯通的能力。

为了验证“天机芯”整合多模态信息和做出迅速决策的能力，研究团队开发了一款“无人自行车”系统。“自行车系统的语音识别、自主决策、视觉追踪功能运用了模拟大脑的模型，而目标探测、运动控制和躲避障碍功能运用了机器学习算法模型。”清华大学类脑计算研究中心博士生邓磊介绍说。

据悉，团队已经开始研究下一代芯片，有望在明年初完成研发。研究团队还透露，未来将把“天机芯”部署在自动驾驶汽车和智能机器人领域。

尽管得到全球诸多知名学术机构的赞许和认可，施路平还是保持惯有的冷静：“此次发表在《自然》的论文是一个非常初步的研究，通用人工智能是一项非常具有挑战性的工作，目前还处于起步阶段。”

但冷静之外，他和团队有自己基本的研究愿景——发展类脑计算，支撑通用人工智能，赋能各行各业。

神经网络、机器学习、深度学习，人工智能最终能发展到何种程度，可能还没有人给出准确答案，但一群好奇的人窥见的那一丝天机，总在不断使我们看到更多文明曙光。

吹皱一池春水

“生死看淡，不服就干”的非洲蜜獾如果再有上古神剑加身会发生什么？

9月25日，在2019年度的云栖大会上，阿里巴巴推出首款自主研发并成功量产流片的AI芯片——含光800。这也是阿里巴巴在2018年9月整合旗下达摩院和收购的杭州中天微，成立平头哥半导体有限公司后，历时一年打造的首款硬件产品。

平头哥，果然人狠话不多。

“含光”本是上古三大神剑之一，含而不露，光而不耀，正如含光芯片作用方式——无形却强劲的算力。

这是一款主打推理的云端AI芯片，重点应用于视觉场景。性能方面，在业界标准的ResNet-50测试中，含光800推理性能达到78563 IPS，是英伟达最新T4芯片的15倍，是应用最广的英伟达P4的46倍。

具体到应用场景中，在每天新增10亿商品图片的拍立淘商品库中，使用含光800识别效率可提升12倍，时间从传统通用GPU的1小时缩减至5分钟；过去城市大脑实时处理杭州主城区交通视频时，需要40颗传统GPU，延时为300ms，使用含光800仅需4颗，延时降至150ms。

目前，含光800已经率先在阿里内部多个业务场景开启大规模应用。从视频图像识别、分类、搜索，到城市大脑等，未来还可应用于医疗影像、自动驾驶等领域。

事实上，含光800发布的前两个月里，平头哥已经陆续发布了“无剑”SoC平台和“玄铁”处理器IP，前者致力“让天下没有难造的芯片”，帮助企业降低芯片设计门槛。后者则是目前业界性能最强的RISC-V架构芯片之一，未来可以应用于5G、人工智能、自动驾驶等众多领域。

这意味着阿里平头哥成立一年来，走过了软件架构到硬件流片的完整流程。

成绩斐然的同时，阿里也知道自己还有很长的路要走。阿里巴巴集团CTO、达摩院院长张建锋表示：“在全球芯片领域，阿里巴巴是一个新人，玄铁和含光只是是平头哥的万里长征第一步。”

但阿里搞芯片早已下了决心，2017年10月达摩院成立时，就宣布未来三年将投入超过1000亿元用于基础科学和颠覆式技术创新研究。

水面已泛起涟漪，期待不久会掀起一场波涛。

扬起一片风帆

除了互联网巨头们的大力布局，这条造“芯”之路上，更多的是一大批雄心勃勃的人工智能初创公司。

6月20日，寒武纪正式宣布推出云端AI芯片中文品牌“思元”、第二代云端AI芯片思元270（MLU270）及板卡产品。

思元270采用寒武纪公司自主研发的MLUv02指令集，可支持视觉、语音、自然语言处理以及传统机器学习等高度多样化的人工智能应用，更为视觉应用集成了充裕的视频和图像编解码硬件单元。

作为国内最早研究人工智能芯片的独角兽企业，寒武纪的AI芯片早已崭露头角。

2017年，华为发布麒麟芯片970，世界上第一款搭载NPU的AI芯片，其中最大的看点就是搭载了寒武纪的嵌入式IP，即集成了寒武纪的NPU神经网络专用处理单元，成为了AI产业发展的一个里程碑，再到后来发布的麒麟980，同样搭载了寒武纪的NPU。

像寒武纪这样的初创公司，面对快速发展的互联网技术，有着更强的创新力，但面对芯片这样的尖端技术来说，生态的建立需要一定的时间，也是最需面对的大问题。

当然，路漫漫其修远，也必然有人不断求索。

5 月9 日，依图科技“极智·求索”产品发布会在上海中心举办，依图科技发布了自研云端视觉推理AI芯片questcore™（求索），以及基于该芯片构建的软硬件一体化系列产品和行业解决方案。

依图questcore™基于拥有自主知识产权的芯片架构，针对依图世界领先算法做了专门优化，能够充分发挥依图在机器视觉领域的专业积累和行业知识，适用于人脸识别、视频结构化分析、行人再识别等多种图像和视频实时智能分析任务。

在实际的云端应用场景，依图questcore™ 最高能提供每秒15 TOPS的视觉推理性能，最大功耗仅20W，比一个普通的电灯泡还小。在同等功耗下，依图questcore™产品的视觉推理性能是市面现有主流同类产品的2~5倍。

“普通的算法，不解决问题的算法，效率再高也可能是没有意义的。”依图科技CEO朱珑表达了自己对于当前AI芯片的看法。在朱珑看来，没有超越英伟达的芯片是没有意义的，在AI芯片领域，英伟达稳坐全球头把交椅。

朱珑认为世界级的创新需要世界级的命题，他将依图的命题确定为机器视觉、语音识别、语义理解。场景方面，依图主攻智慧城市、智慧医疗、AI制药和刚刚亮相的AI芯片。

当前，中国人工智能的快速发展带动自动驾驶、语音识别、人脸识别等产业走向新的战略高度，众多初创企业也都已扬起远航的风帆，用日益完善的全产业链布局，努力驶向世界的港湾。