5G、自動駕駛、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、人工智能芯片、區(qū)塊鏈等前沿技術(shù)日新月異—— 

2019世界工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)大會 新華社發(fā)

智能機器人 新華社發(fā)

人工智能從感知向認(rèn)知演進(jìn)

　　◎浙江大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院副院長、浙江大學(xué)人工智能研究所所長吳飛：

　　人工智能是引領(lǐng)這一輪科技革命、產(chǎn)業(yè)變革和社會發(fā)展的戰(zhàn)略性技術(shù)，具有溢出帶動性很強的頭雁效應(yīng)。當(dāng)前，新一代人工智能正在全球范圍內(nèi)蓬勃發(fā)展，促進(jìn)人類社會生活、生產(chǎn)和消費模式巨大變革，為經(jīng)濟社會發(fā)展提供新動能，推動經(jīng)濟社會高質(zhì)量發(fā)展，加速新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革。

　　我們也必須明確，人工智能在賦能應(yīng)用同時，正面臨“勇闖無人區(qū)”巨大挑戰(zhàn)，如感知智能適應(yīng)性差、認(rèn)知機理不明、通用智能發(fā)展乏力等。從感知智能向認(rèn)知智能邁進(jìn)以賦予機器推理之術(shù)、由機器單獨完成單一任務(wù)轉(zhuǎn)成機器相互協(xié)作來完成城市級復(fù)雜使命、對隱藏在數(shù)據(jù)這一人工智能燃料引擎中的隱私予以重視以推動數(shù)據(jù)共享、有機協(xié)調(diào)存算能力來破解馮諾伊曼架構(gòu)中“內(nèi)存墻”桎梏，都是推動新一代人工智能發(fā)展的有力抓手。

　　◎清華大學(xué)計算機系副主任唐杰：

　　人工智能發(fā)展到今天大概經(jīng)歷了三個主要的階段：符號推理與感知機、概率學(xué)習(xí)與知識庫、深度學(xué)習(xí)與知識圖譜。目前的智能系統(tǒng)在感知方面已經(jīng)達(dá)到甚至超越人類水平，但在可解釋性、安全可靠等方面還存在很多不足。

　　反觀人的認(rèn)知系統(tǒng)則不同，認(rèn)知理論認(rèn)為人的認(rèn)知系統(tǒng)包含兩個子系統(tǒng)：System 1即直覺系統(tǒng)，主要負(fù)責(zé)快速、無意識、非語言的認(rèn)知，比如當(dāng)人被問到一個問題的時候，可能下意識的或者說習(xí)慣性的回答，這就屬于System1的范疇。System 2是邏輯分析系統(tǒng)，是有意識的、帶邏輯、規(guī)劃、推理以及可以語言表達(dá)的系統(tǒng)。人在通過System 2處理問題的時候，往往要收集相關(guān)數(shù)據(jù)、進(jìn)行邏輯分析和推理，最終做出決策。

　　今年在NeurIPS 2019大會上圖靈獎得主Yoshua Bengio指出當(dāng)前的深度學(xué)習(xí)主要就在做System 1的事情，而缺少System 2所需要的推理和邏輯處理能力。發(fā)展具有認(rèn)知能力的人工智能系統(tǒng)是人工智能發(fā)展的未來。這不僅是未來深度學(xué)習(xí)需要著重考慮的，更可能是下一代人工智能興起的基礎(chǔ)。一個可行的思路是認(rèn)知圖譜=知識圖譜+認(rèn)知推理+邏輯生成，但如何實現(xiàn)認(rèn)知智能亟須學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的進(jìn)一步深入研究。

　　◎中科院自動化所模式識別國家重點實驗室研究員王金橋：

　　人工智能最早是在1956年提出的，最早提出是希望機器具有人的感知、行動、推理與決策的能力，而隨著時代的演化，目前從研究領(lǐng)域講，希望機器能夠擁有自主的智能，機器在數(shù)據(jù)與場景的基礎(chǔ)上，不僅能夠代替人類重復(fù)性的勞動，同時能夠和人一樣進(jìn)行自我進(jìn)化、思考，從“感知智能”向“認(rèn)知智能”進(jìn)行轉(zhuǎn)變，同時自主進(jìn)化和混合智能的發(fā)展也在不斷完善和成熟，這是目前人工智能領(lǐng)域?qū)θ斯ぶ悄苄碌亩x，未來很長一段時間都會是人機混合智能階段。

　　當(dāng)今，城市正成為產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)最大的應(yīng)用場景，隨著5G、人工智能和大數(shù)據(jù)等技術(shù)的不斷完善與場景化落地，人們看到了更多的發(fā)展前景。以城市視頻多維數(shù)據(jù)為核心，融合智能社區(qū)、軌道交通、醫(yī)療、教育等多種場景，各行各業(yè)積極利用多種前沿技術(shù)，不斷加快創(chuàng)新，構(gòu)建城市級的數(shù)據(jù)平臺，打破不同場景的數(shù)據(jù)孤島，打造面向城市智能的數(shù)據(jù)湖、算力中心和AI賦能平臺，并實現(xiàn)城市智能的不斷升級，實現(xiàn)城市智能的自主進(jìn)化，打造新一代的智能城市。

　　基于智能城市的自主進(jìn)化模型，實現(xiàn)知識和數(shù)據(jù)聯(lián)合優(yōu)化的人機混合智能，用以驅(qū)動城市治理和管理決策，實現(xiàn)服務(wù)城市規(guī)劃、政務(wù)、產(chǎn)業(yè)、民生的價值輸出。隨著人工智能、邊緣計算、芯片等技術(shù)發(fā)展，能從視頻中提取的有價值的內(nèi)容會越來越豐富、快速和準(zhǔn)確，視頻數(shù)據(jù)必將成為未來城市治理核心數(shù)據(jù)之一。而且持續(xù)增加的海量數(shù)據(jù)的積累，也給智能城市計算帶來了巨大的挑戰(zhàn)，因此海量視頻數(shù)據(jù)實時性端邊云的融合計算、自主進(jìn)化、人機混合智能成為城市數(shù)據(jù)治理關(guān)鍵，通過深層應(yīng)用價值和行業(yè)數(shù)據(jù)融合應(yīng)用實現(xiàn)智能城市建設(shè)。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與產(chǎn)業(yè)融合

◎中科院自動化所模式識別國家重點實驗室研究員王金橋：

　　人工智能純技術(shù)和算法的投資機會已經(jīng)過去，目前機會在場景和技術(shù)融合的碎片化深度應(yīng)用階段。目前推動人工智能發(fā)展的是需求與場景，當(dāng)今時代的快速發(fā)展，場景與需求發(fā)生著變化，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)成本高、效率低、招工難等弊端的頻繁暴露，推動著傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)智能化升級的腳步，將機器自動化不僅能夠提高產(chǎn)業(yè)發(fā)展的效率，更可以實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)的升級換代，形成新業(yè)態(tài)，催生新的經(jīng)濟增長點。

　　比如，在傳統(tǒng)紡織行業(yè)，人工智能就起到了很好的推動作用。該行業(yè)原來的生產(chǎn)力低下，主要原因在于原來的紡織技術(shù)多半仍舊依賴于傳統(tǒng)手工生產(chǎn)、制作及檢驗。人工驗布的缺點是精度低、速度慢和招工難，所以數(shù)字化、智能化的改造勢在必行。

　　計算存儲一體化突破人工智能算力瓶頸

◎清華大學(xué)長聘教授尹首一：

　　回顧集成電路發(fā)展歷程，存儲器芯片的發(fā)展速度遠(yuǎn)低于處理器芯片的發(fā)展速度，兩者之間的缺口仍在不斷拉大，存儲墻成為制約處理器性能進(jìn)一步提升的主要瓶頸之一。這一問題尤其對訪存密集型任務(wù)影響最為明顯，以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的AI算法恰好具有訪存密集的特點。

　　從物理本質(zhì)角度來講，拉近計算部件與存儲部件的距離，減少單位數(shù)據(jù)搬運的成本，是解決存儲墻問題的根本手段。近存計算、存內(nèi)計算和存算融合都是解決存儲墻問題的有益嘗試。近年來，相關(guān)技術(shù)百花齊放、百家爭鳴，尚屬于競爭前技術(shù)。在新器件、新機理、新電路、新架構(gòu)方面的突破，將有望帶來顛覆性變革。

　　◎復(fù)旦大學(xué)微電子學(xué)院教授韓軍：

　　在馮諾依曼架構(gòu)下，“存儲墻”即中央處理器和存儲器之間的性能鴻溝一直是困擾計算系統(tǒng)的瓶頸問題。對于人工智能這類海量數(shù)據(jù)所驅(qū)動的應(yīng)用，傳統(tǒng)架構(gòu)的缺陷更加暴露無遺，其算力完全受制于訪存帶寬，同時總體功耗因計算與存儲之間的高帶寬數(shù)據(jù)流動而急劇飆升。

　　將數(shù)據(jù)存儲和計算相融合的存內(nèi)計算技術(shù)是解決這一困境的重要途徑，它將成為突破AI算力瓶頸的關(guān)鍵抓手之一。傳統(tǒng)架構(gòu)的優(yōu)勢是其相對成熟的工具鏈和可靠的設(shè)計流程，因此實現(xiàn)存內(nèi)計算技術(shù)在AI芯片上的廣泛應(yīng)用還必須進(jìn)一步著眼于發(fā)展包括算法框架、編譯器、仿真器、電路設(shè)計與器件模型在內(nèi)的整套技術(shù)體系。

模塊化降低芯片設(shè)計門檻

◎清華大學(xué)長聘教授尹首一：

　　當(dāng)前集成電路技術(shù)和產(chǎn)業(yè)正處在關(guān)鍵變革窗口期：一方面，摩爾定律經(jīng)過五十余年高速發(fā)展后不可避免地遭遇物理極限，制造工藝迭代愈發(fā)緩慢；另一方面，云計算、物聯(lián)網(wǎng)和人工智能催生出大量碎片化、定制化應(yīng)用需求。傳統(tǒng)集成電路設(shè)計產(chǎn)業(yè)模式以追求“量大面廣”為目標(biāo)，未來“小步試錯、快速迭代”將成為重要趨勢。

　　開源IP核、Chisel語言以及芯粒（Chiplet）技術(shù)在不同層次上成為實現(xiàn)芯片敏捷開發(fā)的使能技術(shù)。開源IP核降低了芯片設(shè)計的進(jìn)入門檻，Chisel語言提高了硬件抽象層次，而芯粒則為系統(tǒng)級芯片設(shè)計提供了嶄新途徑。尤其是未來隨著異質(zhì)集成、三維集成等技術(shù)的成熟，摩爾定律將在全新維度上得以延續(xù)。

◎中科院計算所研究員包云崗：

　　縱觀處理器設(shè)計方法發(fā)展歷程，正是一個將處理器芯片設(shè)計不斷模塊化、解耦化的過程。每一次設(shè)計方法的變革都大幅提升設(shè)計效率，不僅降低芯片設(shè)計門檻，同時也孕育出新的世界領(lǐng)軍企業(yè)。例如，1980年的無晶圓廠（Fabless）模式是將設(shè)計與制造解耦，降低了設(shè)計門檻，從而孕育出nVidia、Xilinx等企業(yè)；“IP核+SoC集成”模式是對芯片設(shè)計階段的進(jìn)一步解耦，孕育出ARM、高通等一批世界級企業(yè)。

　　如今開源芯片、敏捷設(shè)計、Chiplet等一系列新的芯片設(shè)計方法與模式開始快速發(fā)展并相互融合形成化學(xué)反應(yīng)，有望在未來進(jìn)一步對芯片設(shè)計進(jìn)行解耦，提高芯片模塊的復(fù)用度，從而縮短芯片設(shè)計周期、降低芯片設(shè)計成本。未來當(dāng)芯片設(shè)計的門檻實現(xiàn)數(shù)量級地降低，將有可能顛覆IT技術(shù)開發(fā)模式——當(dāng)軟件工程師通過幾個月開發(fā)出新的軟件功能，芯片設(shè)計工程師很快便能實現(xiàn)出相應(yīng)的加速芯片，從而形成更高效的軟硬件協(xié)同的解決方案。芯片設(shè)計門檻的降低，也將有助于人才的培養(yǎng)，有助于釋放芯片產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新活躍度，吸引更多資本投入，從而繁榮整個產(chǎn)業(yè)。

◎復(fù)旦大學(xué)微電子學(xué)院教授韓軍：

　　周期長、效率低且不易迭代維護(hù)確實是傳統(tǒng)芯片設(shè)計模式的痛點，敏捷設(shè)計方法和開源芯片技術(shù)將持續(xù)推動芯片的設(shè)計方法學(xué)和相應(yīng)產(chǎn)業(yè)生態(tài)環(huán)境的變革。

　　通過采用高度模塊化和高度抽象性的硬件建構(gòu)語言（例如伯克利開發(fā)的Chisel或斯坦福開發(fā)的Spatial），能夠快速完成芯片原型的搭建，從而面對市場不斷變化的需求實現(xiàn)性能的盡快評估和設(shè)計的迭代優(yōu)化。

　　另一方面，RISC-V開源指令架構(gòu)在全球的迅速推廣已經(jīng)催生了開源芯片的生態(tài)系統(tǒng)。各類SoC芯片在RISC-V的賦能下可以快速開發(fā)出來，從而迅速滿足多樣化的應(yīng)用需求。今后應(yīng)該進(jìn)一步加強開源芯片社區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，產(chǎn)學(xué)研各界提供更多的技術(shù)賦能，使上下游企業(yè)都能受益于新的芯片設(shè)計模式。同時努力實現(xiàn)產(chǎn)教融合，利用新模式開放度高、實踐性強的優(yōu)勢大力培養(yǎng)芯片設(shè)計的優(yōu)秀人才。

規(guī)?；a(chǎn)級區(qū)塊鏈應(yīng)用走入大眾

 ◎中國人民大學(xué)大數(shù)據(jù)區(qū)塊鏈與監(jiān)管科技實驗室主任教授楊東：

　　2019年，區(qū)塊鏈產(chǎn)業(yè)的發(fā)展打開了巨大的想象空間。區(qū)塊鏈應(yīng)當(dāng)用來解決實際問題，服務(wù)實體經(jīng)濟，產(chǎn)生社會價值。當(dāng)前，區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用已延伸到數(shù)字金融、數(shù)字政府、智能制造、可信司法、供應(yīng)鏈管理、社會民生建設(shè)等多個領(lǐng)域。在所有技術(shù)中，區(qū)塊鏈比起人工智能、大數(shù)據(jù)等其他技術(shù)，它的關(guān)鍵優(yōu)勢在于能夠改造和提升舊的生產(chǎn)關(guān)系，成為數(shù)字經(jīng)濟下的“基礎(chǔ)設(shè)施”。

　　對區(qū)塊鏈技術(shù)的重視，不僅是對其本身技術(shù)特征的推崇，更是應(yīng)當(dāng)把握技術(shù)革新帶來的制度變革契機，進(jìn)一步關(guān)注區(qū)塊鏈金融創(chuàng)新與國家治理的有機融合。

　　◎復(fù)旦大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院教授李潔明：

　　數(shù)字經(jīng)濟活動發(fā)展加速，需要各行業(yè)配合更為高效和透明。實時、可信、極低溝通成本的區(qū)塊鏈技術(shù)恰好滿足了數(shù)字經(jīng)濟企業(yè)的上述現(xiàn)實需求?！霸?區(qū)塊鏈”技術(shù)的發(fā)展也降低了傳統(tǒng)企業(yè)向區(qū)塊鏈轉(zhuǎn)型的門檻。區(qū)塊鏈規(guī)?；瘧?yīng)用并走入大眾確實可期。

新材料推動半導(dǎo)體器件革新

◎中科院物理所特聘研究員沈潔：

　　2020年，我預(yù)計新材料將推動半導(dǎo)體器件革新：

　　20世紀(jì)90年代科學(xué)家在實驗上成功做出首個量子比特，人們發(fā)現(xiàn)之前玄而又玄的量子比特居然能實現(xiàn)，這引起學(xué)術(shù)圈極大震動。借助于微納米器件合成工藝的進(jìn)步，科學(xué)家們發(fā)現(xiàn)人工操控電子已經(jīng)在技術(shù)層面上具備了可行性。

　　2019年，谷歌43個量子比特的實現(xiàn)，從某種意義上來說，構(gòu)架起一個從實驗室走向工業(yè)化的橋梁，給了我們一個將實驗室基礎(chǔ)科研成果和工業(yè)集成化體系進(jìn)行高效率結(jié)合的范本。

　　拓?fù)洳牧鲜沁^去十年凝聚態(tài)領(lǐng)域里的一顆璀璨明珠，它使得凝聚態(tài)這門比較古老的學(xué)科煥發(fā)出了新生，得以在21世紀(jì)各種新概念和新科技的夾攻下繼續(xù)昂首挺進(jìn)。它也引導(dǎo)了一種理論指導(dǎo)實驗的研究方式。將它與量子計算結(jié)合，是1+1>2。拓?fù)淞孔佑嬎?，有望成?020年后十年的潛力科技。