1月2日，阿里巴巴達摩院發(fā)布了2020十大科技趨勢，對AI、芯片、區(qū)塊鏈、量子計算等領(lǐng)域的發(fā)展做出新預測。趨勢觸動業(yè)界神經(jīng)，也引發(fā)了研究者關(guān)注。來自清華大學、浙江大學、復旦大學、中科院自動化所、中科院計算所等高校和研究機構(gòu)的專家，從科研和產(chǎn)業(yè)等維度對整體趨勢進行了點評。

趨勢報告釋放“科技浪潮新十年”的積極信號，更斷言芯片和人工智能等領(lǐng)域?qū)⒊霈F(xiàn)顛覆性突破。清華大學工程科技戰(zhàn)略研究院副院長薛瀾表示：“達摩院的預測讓我們看到了前沿科技領(lǐng)域的發(fā)展趨勢和基礎(chǔ)領(lǐng)域的持續(xù)突破，更給我們展現(xiàn)了未來技術(shù)跨界融合的新圖景?！?/p>

60年芯片產(chǎn)業(yè)迎來新變革

經(jīng)歷長達60年的性能持續(xù)躍遷，芯片產(chǎn)業(yè)在近幾年逐漸失速，單個芯片性能的增長接近停滯。業(yè)界紛紛用AI加速器來替代傳統(tǒng)通用芯片，以滿足人工智能等復雜場景的算力需求。達摩院認為，發(fā)展AI專用芯片固然緊要，但要匹配未來世界的算力需求，芯片產(chǎn)業(yè)需從底層架構(gòu)上尋求根本性突破，具體來說，就是擺脫存儲、計算分離的傳統(tǒng)馮·諾依曼架構(gòu)。

這一觀點逐漸成為業(yè)界的共識，圖靈獎得主、加州伯克利大學計算機科學教授DavidPatterson曾表示：“隨著摩爾定律的終結(jié)，為了獲得更快性能的計算機，唯一方法就是改進計算機的設(shè)計或‘架構(gòu)’——未來5至10年將出現(xiàn)計算機架構(gòu)的黃金時代。”

達摩院明確提到了新架構(gòu)的方向，即類似腦神經(jīng)結(jié)構(gòu)的計算存儲一體化架構(gòu)，它將數(shù)據(jù)存儲單元和計算單元融合為一體，減少數(shù)據(jù)搬運，大幅提高計算效率。

對此，復旦大學微電子學院教授韓軍表示，傳統(tǒng)架構(gòu)的缺陷在人工智能等需處理海量數(shù)據(jù)的應用中表現(xiàn)得最為明顯，芯片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，是解決這一困境的重要途徑。

清華大學長聘教授尹首一也對該方向表示認可，他認為，目前存儲器芯片的發(fā)展速度遠低于處理器芯片的發(fā)展速度，兩者之間的代差不斷拉大，拉近計算部件與存儲部件的距離是解決該問題的根本手段。

達摩院還提到，未來芯片不僅要解決算力問題，還要滿足AIoT場景下快速迭代、定制化設(shè)計的需求，這將催生全新的芯片設(shè)計方式，基于芯粒（Chiplet）的模塊化設(shè)計方法可以取代傳統(tǒng)購買IP設(shè)計芯片的方式，讓芯片設(shè)計變得像搭積木一樣快速。

這意味著，大企業(yè)研發(fā)芯片、小企業(yè)用芯片的結(jié)界將被打破，任何企業(yè)都可以設(shè)計自己的專屬芯片。這背后是市場需求的變化，尹首一認為，“傳統(tǒng)芯片設(shè)計產(chǎn)業(yè)模式以追求量大面廣為目標，未來，小步試錯、快速迭代會是芯片企業(yè)的核心訴求。”

中科院計算所研究員包云崗表示：“開源芯片、敏捷設(shè)計、Chiplet等一系列新的芯片設(shè)計方法與模式已快速發(fā)展并相互融合，這將直接提高芯片模塊的復用度，從而縮短芯片設(shè)計周期、降低芯片設(shè)計成本?！?/p>

計算大腦的升級將加速整個IT技術(shù)的創(chuàng)新，一旦芯片能夠快速適配軟件應用，就能催生更高效的軟硬件協(xié)同的解決方案。

芯片生態(tài)建設(shè)也是學界普遍關(guān)注的問題，韓軍指出，“開源芯片社區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)極為迫切，產(chǎn)學研各界也需要提供更多的技術(shù)賦能，使上下游企業(yè)都能受益于新的芯片設(shè)計模式?！?/p>

認知智能是實現(xiàn)強人工智能的關(guān)鍵突破口

自1956年人工智能概念提出以來，業(yè)界逐步將人工智能拆解為計算智能、感知智能和認知智能三層，在計算智能方面，機器早已遠遠超過人類；在感知智能方面，機器的語音識別、圖像識別、自然語言處理技術(shù)也已達到可媲美人類的水平；但在認知智能領(lǐng)域，例如理解、思考及推理等技能，機器與人類仍有較大差距。

達摩院認為，結(jié)合認知心理學、腦科學、人類社會歷史及跨領(lǐng)域知識圖譜、因果推理、持續(xù)學習等技術(shù)，可讓AI具備自主意識、推理能力以及情緒感知能力。

浙江大學人工智能研究所所長吳飛評論，當前的人工智能存在很多缺陷，例如感知智能適應性差、認知機理不明、通用智能發(fā)展乏力等問題，這是業(yè)界需向認知智能研究邁進的主要原因。

這是機器人的一次質(zhì)變?！皩崿F(xiàn)認知智能就意味著機器可以主動了解事物發(fā)展的背后規(guī)律和因果關(guān)系， 而不再只是簡單的統(tǒng)計擬合，舉例來說，未來人工智能不僅能夠代替人類完成重復性的工作，同時能夠和人一樣自主思考、自我進化?！?中科院自動化所模式識別國家重點實驗室研究員王金橋表示。

如果這一關(guān)鍵技術(shù)得以突破，我們將會見證越來越多比AlphGo更強大的人工智能，例如以后會出現(xiàn)雙商在線的機器人，既能陪人類聊天，又能處理復雜計算任務。

這一目標也許沒有想象中那么遙遠，清華大學計算機系副主任唐杰表示，發(fā)展認知智能，認知圖譜被認為是一種可行方案，認知圖譜是將將知識圖譜、認知推理以及邏輯生成幾種技術(shù)相融合的結(jié)果，不過，這項技術(shù)仍然有待學術(shù)界和工業(yè)界進一步探索。

在5G網(wǎng)絡、IoT協(xié)同感知等技術(shù)加持下，人工智能還有望持續(xù)進化。達摩院預測，今后AI將不僅懂得“人機協(xié)同”，還能做到“機機協(xié)同”，實現(xiàn)群體智能。

由“機機協(xié)同”帶來的群體智能將進一步放大智能系統(tǒng)的價值， 在大規(guī)模智能網(wǎng)絡中，多智能體強化學習可以讓機器與機器之間達成交流與協(xié)作。

吳飛表示，進化后的人工智能將促進人類社會生活、生產(chǎn)和消費模式巨大變革，由機器單獨完成單一任務發(fā)展到機器相互協(xié)作完成城市級復雜任務，這一變化值得期待。等到機器像人一樣，彼此合作、相互競爭共同完成目標任務，就會出現(xiàn)達摩院預測的哪些場景：大規(guī)模智能交通燈調(diào)度、倉儲機器人協(xié)作分揀貨物、無人駕駛車自主感知全局路況等。