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人類社會正從信息化邁向智能化，人工智能是實現智能化的關鍵手段，芯片則是其中的核心基石與戰略制高點。不管是耳熟能詳的AlphaGo、自動駕駛，還是手機中的人臉解鎖、智能拍照，亦或人們日常使用的無線耳機中的人機交互，都離不開AI芯片的支撐。在GTIC2020AI芯片創新峰會上，清華大學微納電子系副主任、微電子所副所長尹首一教授從不同的緯度對芯片進行了系統的分類，論述目前整個中國AI芯片的發展創新概況并做出預判

AI芯片的分類和應用

AI芯片屬于什么類別的產品?AI芯片用在哪里?對于這兩個問題，尹首一教授從兩個不同的緯度對AI芯片進行了分類。首先是根據應用場景角度進行劃分，可以分為云端和邊緣端兩類。其中云端可以進一步細分成推理應用和訓練應用，推理應用是每天都在使用和感受的智能化服務，比如自然語言處理，電商系統里的用戶推薦。而邊緣端的應用場景則非常繁多，比如拍照、智能音箱、智能駕駛等。

其次，如果按技術路線劃分，尹首一教授認為目前的AI芯片至少可以分為兩大類，深度神經網絡處理器和神經形態處理器。同時在他看來，無論是哪種技術路線，最終的目標都是實現對深度神經網絡的計算加速。

AI芯片與人工智能產業齊驅并進

尹首一教授認為，AI芯片在推動智能化發展方面有兩個最核心的作用，分別是芯片的絕對算力和計算能效。絕對算力決定人工智能的上限，計算能效決定人工智能的延伸范圍。AI芯片伴隨人工智能產業的發展有巨大的發展潛力，未來也有非常強勁的增長潛力。

回顧AI芯片的階段性發展，尹首一教授表示，盡管經過五六年的發展，AI芯片已經取得非常大的成績，但它仍然處于起步階段，在科研和產業上都仍然具有非常廣闊的創新空間。另一方面，AI芯片從算法和應用角度給行業提出了許多的創新需求，促使人們去探索更多的顛覆性技術，徹底突破傳統架構的性能和能效瓶頸，實現集成電路的跨越式發展。

中國AI芯片產業創新正與國際同步，有著最全面的技術路線和最豐富的應用領域。尹首一教授認為，伴隨著人工智能產業的快速發展，我國在AI芯片領域將大有可為。