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  跟着人工智能成为大国竞赛的新焦点。与美国比较，我国现在人工智能的短板便是要害根技能的缺失。

  “十四五”时期人工智能规划需求重视的要点便是怎样经过清晰我国人工智能技能开展道路，发挥我国准则优势，促进人工智能根技能打破和立异。

  2020年12月，据《天然》杂志报导，DeepMind公司的一项研讨提出了MuZero算法，能够在不知道规矩的情况下，经过自己实验，把握围棋、世界象棋等游戏，被以为在寻求通用人工智能算法方面迈出重要一步。

  许多人还记得，2016年，这个人工智能程序的“长辈”AlphaGo榜首次打败人类世界尖端围棋选手。一年后，继任者AlphaGoZero经过规矩输入和自我博弈进行学习，在仅40天的练习后成功打败上一代产品。不久之后，9小时把握世界象棋、12小时把握日本将棋、13天把握围棋的AlphaZero出生……

  如果把人工智能比作一棵“技能树”，打败人类棋手的人工智能程序仅仅“树冠”，为整棵树供应滋补、使其不断晋级的，则是环绕根底软硬件的人工智能根技能。

  我国科学技能信息研讨所党委书记赵志耘告知《了望》新闻周刊记者，人工智能根技能，是指那些能够支撑人工智能技能开展和支撑人工智能工业衍生的根底研讨和要害技能，比方人工智能芯片、体系结构等。

  据硅谷非营利安排OpenAI测算，2012年开端，全球人工智能练习所用的核算量出现指数增加，均匀每3.43个月便会翻一倍，现在核算量已扩展30万倍，远超算力增加速度。传统的CPU架构早已无法满意深度学习对算力的需求，AlphaGo的硬件根底便是专心神经网络算法、大幅加速运算速度的TPU芯片。

  能够说，作为算力的要害根底，人工智能芯片的功能决议着人工智能工业的开展。

  清华大学微纳电子系教授魏少军指出，现有CPU、GPUFPGA等芯片的根本架构早在这次人工智能打破之前就现已存在了，并不是为人工智能而专门规划的，因而不能完美地承当完成人工智能的使命。人工智能对芯片的要求，除了满意的算力和极高的能效比，还需求一个高能效、通用的核算引擎。

  魏少军以为人工智能芯片至少应有以下几个特质：榜首，可编程性，要习惯算法的演进和应对多样性，因为算法不稳定，在不断改变;第二，架构动态可变性，要习惯不同算法;第三，高效的架构改换才干，因为不同的运算要求改换不同的架构。

  除此之外，AlphaGo之所以能在极短时刻内快速“进化”，算法的进步相同功不可没，背面是人工智能算法结构使然。

  赛迪智库信息化与软件工业研讨所信息技能研讨室负责人许亚倩说，算法结构能够极大地进步人工智能学习功率。一方面，算法结构下降了深度学习的难度，供应进行深度学习的底层架构、接口，以及很多练习好的神经网络模型，削减用户的编程耗时。另一方面，大部分深度学习结构具有杰出的可扩展性，支撑将杂乱的核算使命优化后在多个服务器的CPU、GPU或TPU中并行运转，缩短模型的练习时刻。

  此外，许亚倩以为，算法结构仍是人工智能中心生态圈树立的要害环节。算法结构是决议人工智能技能、工业、运用的中心环节，是人工智能中心生态圈树立的根底和要害。算法结构的研制能够促进生态圈相关及外围的芯片、体系、软硬件渠道等工业开展，然后促进人工智能中心生态圈的建造。

  欧美发达国家现已在人工智能算法结构方面进行了很多的研讨和开发运用。Google、亚马逊、微软、IBM等世界科技巨子纷繁布局算法结构，抢占技能和商场先机，开发开源了TensorFlow、PyTorch等一批干流人工智能算法结构。

  “跟着中美竞赛态势加重，人工智能成为大国竞赛的新焦点。与美国比较，我国现在人工智能的短板便是要害根技能的缺失。”赵志耘说。

  受访专家指出，近年来，我国人工智能在技能与运用方面取得了巨大开展，在世界上具有了必定的竞赛力，但根底层整体实力较弱，短少人工智能结构、人工智能芯片等根技能的支撑——芯片大多依托进口，核算力方面的根底薄弱，且开源结构受制于国外巨子。

  据了解，我国芯片进口额现已接连多年超越石油，2019年超越3000亿美元;操作体系、高端光刻机仍被国外公司独占，90%以上传感器来自国外。

  赛迪智库人工智能工业局势剖析课题组研讨指出，在人工智能的算力支撑方面，IBM、HPE、戴尔等世界巨子稳居全球服务器商场前三位，浪潮、联想、新华三等国内企业商场份额有限;国内人工智能芯片厂商需求很多依托高通英伟达AMD赛灵思圆满电子EMC、安华高、联发科等世界巨子供货，中科寒武纪等国内企业开展刚刚起步。

  用清华大学电子工程系教授汪玉的话归纳，大致上国内人工智能芯片在需求聪明智慧的环节做得不错，但在需求堆集沉积的环节做得却不行好。专家指出，我国人工智能芯片在通用化、工业链完好度、高速接口和专用的集成电路IP核等方面都存在短板。

  “关于人工智能芯片工业来说，仅有好的硬根底是不行的，在硬根底上再做出好的软件，才干做得更好。”我国信息通讯研讨院云核算与大数据研讨所总工程师王蕴韬着重说。

  现在，我国在根底软件方面仍面对外国厂商独大的局势。数据显现，我国服务器发货量占全球28%，我国的操作体系销售额则占全球缺乏6%。从全球商场份额来看，我国运用软件根本达成了“三分天下有其一”的格式。但从技能底座来看，只要约10%的政府类运用软件运转在我国的技能底座上，其他九成的运用仍是以国外技能底座为主。

  了望智库联合莫干山研讨院发布的《赋能数字经济拥抱算力年代》陈述则指出，我国新核算工业底层技能架构和规范由国外企业主导，存在较高工业安全风险。自榜首代电子管核算机ENIAC问世以来，CPU外围一切的接口总线规范拟定权，都把握在国外企业手中，我国企业只能在既定结构内追求开展。

  以人工智能结构这样的根底软件为例，深度学习干流结构TensorFlow、Caffe等均为美国企业或组织把握，国内还短少自主可控的全场景核算结构，且现在核算结构存在开发门槛高、运转本钱高、布置难度大等亟待解决的问题。

  《赋能数字经济拥抱算力年代》陈述指出，现在西方国家以超30%的投入主导全球要害开源社区和开源项目。GitHub（一个面向开源及私有软件项目的保管渠道）2019年年度陈述显现，在其4000万的用户（开发人员）中，美国开发人员占30%，其他国家的开发人员占到70%;年度最受欢迎的Top10开源软件和项目，均由谷歌、微软、Facebook等美国公司主导。尽管2020年，来自美国的开源贡献者下降到22.7%，越来越多的开发者来自我国（9.76%）和印度（5.2%），但整体来看，我国在开源社区和项目的贡献度依然不高，影响力有待进一步进步。

  赵志耘以为，“十四五”时期人工智能规划需求重视的要点是怎样经过清晰我国人工智能技能开展道路，发挥我国准则优势，促进人工智能根技能打破和立异。

  人工智能芯片方面，专家表明，首要需求全面布局，在政府层面加强对通用芯片支撑力度。在技能途径上，遵从全面布局，分步打破准则，近期要点打破以NPU为代表的ASIC芯片，远期打破GPU、FPGA等通用芯片;在运用环节上逐渐拓宽，从边际端逐渐扩展到云端，从推理芯片拓宽到练习芯片;一起探究多种芯片高效协同运转的芯片解决方案。因为ASIC芯片专用性强，不同厂商往往需依据运用场景需求自主研制;而GPU、FPGA等通用芯片因为有规范化产品，国内终端运用厂商自主研制或国产化代替志愿不强。因而，政府层面应在GPU和FPGA等通用芯片范畴加强布局推行力度。

  此外，加强类脑芯片等前沿性范畴布局。充分发挥国内高校以及科研院所力气，布局类脑芯片等前沿性范畴。该范畴世界巨子没有构成技能及知识产权壁垒，提早布局将使我国在人工智能芯片范畴存在换道超车的或许性。

  赛迪参谋股份有限公司的研讨以为，人工智能芯片未来将出现新开展趋势。如芯片开发将从技能难点转向场景痛点。现在，人工智能芯片规划更多地是从技能视点动身，以满意特定功能需求。未来，芯片规划需求从运用场景动身，凭借场景落地完成规划开展。又如，技能道路将从专用芯片转向通用芯片。现在运用于人工智能范畴的芯片多为特定场景规划，不能灵敏习惯多场景需求，未来需求专门为人工智能规划灵敏、通用的芯片。别的，现阶段人工智能芯片工业的开展方法大多以企业为主体，产品上下游企业的运营和办理相对独立，但同环节的企业却高度竞赛，未来工业开展应以协作为主线，构成工业生态。

  北京大学经济学院教授、深圳市湾区数字经济与科技研讨院院长曹平和表明，开展人工智能芯片要有工业思想。“要做工业，而不仅仅是做产品。要在促进芯片工业开展的前提下做芯片，在全景工业链条下做芯片的外部性本钱更低。”

  我国工程院院士高文以为，开源是软件年代十分要害的一条技能道路，人工智能范畴也应该选用。

  我国工程院院士倪光南表明，芯片规划门槛极高，只要极少数企业能够接受中高端芯片研制本钱，这也限制了芯片范畴立异。我国能够学习开源软件成功经验，下降立异门槛，进步企业自主才干，开展国产开源芯片。

  人工智能结构方面，专家指出，新一代人工智能开源核算结构，首要要让人工智能专家、工程师、数据科学家们能够更好地运用;其次，核算结构需求满意人工智能全场景的运用需求，更好地维护数据隐私;而且可开源，经过开源构成广泛的运用生态，广泛支撑不同类型的人工智能芯片、硬件设备、运用等。现在，深度学习结构开源已成趋势。旷视深度学习结构天元、华为深度学习结构MindSpore皆已正式开源。

  赵志耘还主张，应经过集约化建造人工智能根底设施和核算中心等，进一步运用长板，加速人工智能与职业深度交融，培育多层次人才，保证我国人工智能工业在中长期世界竞赛中继续坚持抢先。

  现在，新基建正带动一批人工智能根底设施落地。2020年以来，河南、安徽、广州等地均有数据中心项目发动。上一年，总投资超150亿元的腾讯长三角人工智能超算中心及工业基地落户上海松江区，武汉人工智能核算中心也发动建造。赵志耘以为，人工智能核算中心是人工智能工业的根底算力供应渠道，能极大发挥集聚效应，承当人工智能范畴的国家严重战略需求、根底共性技能攻关、前瞻性根底与算法研讨，并能带动当地优势工业范畴的人工智能中心技能研制及运用，促进高端人才培育。

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