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人工智能热潮正在席卷各行各业，无论是主动驾驭、物联网、智能硬件、智能家居等新式工业，仍是安防、医疗、矿山等传统业态，都开端频频触摸人工智能。“人工智能+”的概念正在落到实处。
作为人工智能工业的中心，AI芯片发挥了要害的底层根底性效果，继续赋能千行百业。但是，现在我国AI芯片工业的规范化作业仍然滞后于技能展开的需求，在AI芯片与5G、边际核算等新式技能继续交融，运用场景不断丰厚和深化的布景下，工业展开面对技能规范不一起、低端同质化恶性竞赛等深层次问题。
2021年10月，中共中心、国务院印发《国家规范化展开大纲》，着重规范是经济活动和社会展开的技能支撑，指出应加强在人工智能等要害技能范畴的规范化研讨。2020年7月，国家规范委会同中心网信办、国家发改委、科技部、工信部印发的《国家新一代人工智能规范系统建造攻略》中也提出，到2023年，开端树立人工智能规范系统。
这些均显示出规范化作业关于AI芯片工业继续健康展开具有重要意义。以规范引领职业展开，打造人工智能芯片工业生态，推进AI与传统范畴交融，助力轿车、数据中心、安防、电网等职业为代表的工业晋级，将成为未来我国AI芯片工业展开的要害一环。
近年来，AI芯片技能取得快速展开。图形处理器 (GPU)、张量处理器(TPU)以及现场可编程门阵列芯片协作中心处理器(FPGA+CPU)、特定用处集成电路(ASIC)等处理计划得到快速布署。以此为根底，人工智能敏捷浸透到各运用范畴，催生出新的技能、产品、工业、业态、办法。据埃森哲数据，未来与AI深度交融的企业能够将盈余才干均匀进步38%，一起AI将为包含教育、制作、批发、零售等16个职业额定带来超14万亿美元的总附加值。
在日前举行的第十届（2021）深圳新一代信息技能工业规范化论坛“AI芯规范赋能传统职业”主题论坛上，与会嘉宾针对人工智能芯片在云侧、边际侧、端侧等不同范畴中的机会与应战进行了深化探讨。华为技能有限公司昇腾核算副总裁金颖就指出，人工智能作为新的通用意图技能将深化推进社会展开进程，现在的人工智能正从单点技能走向真实的通用技能，从大模型走向超大模型，从单模态走向多模态，将可更好地应对多样化的运用场景。在此进程傍边，AI芯片发挥着根底要害效果。
上海燧原科技有限公司创始人兼 COO张亚林在介绍数据中心核算渠道展开趋势时以为，以异构核算为根底架构的AI芯片将支撑未来数据中心的超大算力渠道。数据中心的核算根底、通用处理、核算加快、数据存储，朝组件化方向展开，经过异构核算的池化，使数据中心完结顶层互联，构架成整个数据中心的全体计划，这是最底层数据中心的呈现。
AI芯片也在继续赋能传统职业。北京智芯微电子科技有限公司研制副总经理郑哲在介绍电网智能芯片时指出，我国工业芯片需求巨大，据不彻底统计，“十四五”期间，仅电力范畴对芯片的商场需求就约达2000亿元。跟着智能电网的展开，人工智能技能在电力系统的运用也日渐广泛，在智能电网发、输、变、配、用、谐和公司经营办理范畴，运用核算机视觉、自然语言了解、机器学习等人工智能技能，能够有用处理现有事务中的难题，大幅进步出产功率和服务水平。
上海登临科技有限公司计划架构总监郑韬介绍了AI芯片在安防中的运用场景及技能趋势。在核算机视觉运用中，安防占比高达68%，安防职业的海量数据以及事前防备、事中呼应、过后清查的诉求与人工智能练习需求及技能逻辑彻底符合，是人工智能重要的落地职业之一。“跟着智能安防云边结合等新趋势的展开，AI算力公司未来应规划更大算力，开发更适宜的架构。”郑韬表明。
规范是经济活动和社会展开的技能支撑，是国家根底性准则的重要方面。规范化也是人工智能工业生态中的要害一环，是工业健康展开的重要确保。推进AI芯片业的高质量展开，火急需求进一步加强规范化作业。
我国电子技能规范化研讨院院长赵新华指出，当时，人工智能工业展开迅猛，工业规划进一步强壮，与传统职业深度交融，已成为立异驱动展开的新引擎。中共中心、国务院印发的《国家规范化展开大纲》中也清晰指出，要展开人工智能范畴的规范化研讨，经过人工智能技能的归纳运用，完善质量办理，促进质量进步。这为咱们构建“AI 芯”技能系统，树立新一代信息技能范畴敞开立异生态供应了重要指引。
值得注意的是，现在AI芯片业在取得快速展开的一起也面对应战，包含面向不同场景时，AI芯片的利用率、兼容性有待进步，各类根据不同AI芯片的异构设备协同存在困难等。因而，工业愈加需构建AI芯片测评规范系统，完善AI芯片测验办法，兼具公平性、权威性和完好性，助推工业进一步展开。
对此，商汤科技联合创始人、智算联盟ICPA理事长杨帆就指出，未来我国应树立规范化的智能算力供应链，完结AI工业的可继续展开。我国电子技能规范化研讨院研讨员陈大为在谈到轿车芯片工业时也表明，我国车规芯片的系列规范依旧短少，特别是短少车规芯片的根底准入规范。加强国产轿车芯片规范化作业将是未来展开的重要方向之一。郑哲着重，根据工业设备严酷的运用环境，对工业芯片提出特别要求，在芯片规划之初便需拟定十分苛刻的产品规格。
世界安排就十分长于归纳运用政策、规范、认证等手法，牵引工业展开，值得咱们学习。欧洲电信规范协会（ETSI）总干事Luis Jorge Romero表明，规范是立异技能走向商场流程中的重要一环。立异是欧洲电信规范协会的底子，鼓舞持维研讨和立异输入，经过规范来简化研讨人员在基项目中的作业。
ETSI在人工智能规范化方面要点重视认知技能，并将人工智能归入ETSI 技能路线图。世界电信联盟（ITU）从 2016 年开端展开人工智能规范化研讨，以人工智能技能推进工业继续展开。ISO首要在工业机器人、智能金融、智能驾驭方面展开了人工智能规范化研讨。IEC首要在可穿戴设备范畴展开了人工智能规范化作业。IEEE首要聚集人工智能范畴伦理道德规范的研讨。
首要，AI芯片规范系统的建造离不开工业同伴的协同协作。赵新华指出，深化工业交融，构建工业生态是规范化作业的重要方向。我国具有大商场优势，一起运用场景多、敞开程度高，要充沛利用当时优势，针对传统职业场景和需求，应加快推进“人工智能+”运用办法，充沛整合职业力气，助力工业生态展开。
本次活动中举行了“人工智能芯片规范化立异协作同伴”揭牌典礼，该安排以履行《国家规范化展开大纲》为宗旨，由我国电子规范院牵头，凝集国内人工智能芯片范畴产、学、研、用各方包含清华大学、东南大学、北京科技大学、中科院核算所、华为、飞扬、英特尔、依图、商汤科技、燧原科技、百度昆仑芯、登临科技、云天励飞、地平线、智芯微电子、旷视科技、天固信安、智源研讨院、中兴通讯、摩尔线程、山东产研院、鲲云科技、敞开智能、天数智芯、五舟科技、爱芯元智、集智未来、信大捷安、沐曦集成电路、智谱篇章、清醒异构、太初电子、壁仞科技、上海熠知等在内的合计39家单位联合树立，以一起促进我国人工智能芯片规范化展开，然后以规范为引领，推进工业生态建造，赋能人工智能运用的相关职业，助力完结“人工智能+”的快速展开。在活动当日下午，还召开了“立异协作同伴”第一次闭门会议。来自“立异协作同伴”各成员单位的40余位专家代表到会了会议。在会上，各方进行了深化探讨并一起认同“立异协作同伴”后续作业要聚集云侧、边际侧、端侧人工智能芯片的测评规范拟定和数据中心、主动驾驭等热门范畴的AI芯片规范化作业，以促进我国人工智能芯片在各职业中的运用和推行。
其次，开源运动近年来不断展开，现已在人工智能展开中起到无足轻重的推进效果。华为技能有限公司战略与工业展开副总裁肖然指出，当时世界规范化的中心力气正在发生变化，世界性社团型安排占有技能规范前沿，开源社区成为新的规范化阵地。加强开源与规范的协同立异，经过开源社区、代码完结、许可证授权等办法，有助于进步规范质量，规范化的展开也能够助力开源进步互操作与兼容性，保护开源社区安稳，避免社区别离。
此外，工业界还应当认识到，人工智能芯片规范化作业的推进与职业数字化展开程度是密切相关的，两者相互促进。人工智能的运用展开取决于数字化程度，AI年代是数据驱动的年代，深度学习算法的优化需求大规划数据来练习进步，数据越丰厚完好，运用效果越完美。高数字化程度的职业具有较密布数据资源，成为AI优先落地的范畴。规范化作业也应重视职业展开进程，与职业的展开相互协作，在满意职业需求的一起，引领职业的展开。
电子规范院自 2017 年起，针对人工智能芯片的测验点评系统策划布局，逐渐构建起包含人工智能芯片测验办法研讨、测评规范研制和测评东西开发在内的科研与技能服务才干，并与国内闻名研讨机构和干流厂商一起树立了人工智能芯片要害技能目标测验与检测公共服务渠道，为国内人工智能芯片工业技能立异、生态构建和昌盛展开供应了重要技能支撑。
一起，人工智能芯片的规范化作业聚集传统职业场景和需求，加快推进“人工智能+”运用办法，充沛整合职业力气，以龙头企业为中心树立工业渠道、联合实验室等，由工业界领军企业带动中小企业协同展开。树立从根底技能研讨、运用落地到立异开发的人工智能工业生态链，连通企业、高校、研讨院所等立异主体，环绕区域特征优势，整合要害要素、多元主体、工业集群等，构成人工智能技能立异生态系统。
进入21世纪以来，全球人工智能芯片的研讨热度不断攀升。在人工智能芯片研制范畴，我国和美国现已成为世界上两大人工智能芯片发明专利来历国，近年来，跟着我国在人工智能芯片范畴研讨的不断深化，2019年我国人工智能芯片专利累计数量超越美国，越居世界第一。无论是作为技能立异者仍是商场供应者，我国都是人工智能芯片范畴中最重要人物，一起，人工智能芯片的展开关于我国社会进步也具有重要意义。
从以往芯片展开前史看，工业的昌盛展开需求有明晰合理的评测规范和东西作为技能支持。关于人工智能芯片的评测，最早呈现的是一些相关学术研讨，如哈佛大学提出Fathom、寒武纪提出的BenchIP等。之后，国内外开端呈现多种人工智能芯片评测东西，如百度研讨院推出的DeepBench、斯坦福大学推出的DAWNBench以及由谷歌牵头推出的MLPerf等。咱们智能核算机研讨中心也推出过两种AI芯片评测东西，分别是NPUbench：面向神经网络处理器的功用基准评测套件，以及MobileAI-Bench：面向安卓移动端AI芯片的评测东西。
但咱们应该清楚的认识到，我国AI芯片评测办法和东西的研制还处于起步阶段，尽管我国现已呈现了一些人工智能芯片评测办法和东西，在必定程度上起到了对AI芯片的评测效果，但还远不能满意国内很多企业对AI芯片评测服务的实践需求。别的，相较于国外的AI评测东西，咱们的东西还不行全面、完善，运用盛行度也不高。因而，我国应加快AI芯片测评办法及东西的研讨开发速度，树立AI芯片评测服务渠道，一方面能够起到规范AI芯片企业产品研制的效果，营建一个有序的竞赛环境，引导工业技能晋级；另一方面，能够让AI芯片上下游企业经过规范的测评，获取到真实有用的芯片选型参阅数据，然后更好地展开整机产品研制，促进整个职业的健康展开。
新四化使整车对芯片的依靠到达史无前例的程度，芯片的重要性愈加突显，轿车芯片直接影响轿车的安全性和操控性，没有芯片轿车将无法出产。一起，轿车的智能化对芯片又有着特别的要求，尤其是车用AI芯片。总结车规芯片的几个特色：一是高牢靠性，详细到车用体现为应对室外环境及EMC的要求苛刻；二是高安全性，即完结杂乱电路下的功用安全；三是零缺点率，需求完结更高的批次一起性，一起具有10-15年的长时间供货才干。
要完结这些要求，相关的职业规范必不可少，而从展开现状来看，我国国产轿车芯片的高牢靠芯片规划才干仍然短少。由于国内芯片业的展开进程较短，且以消费类芯片占比居多，高牢靠规划才干有待进一步进步。而我国车规芯片的系列规范依旧短少，特别是短少车规芯片的根底准入规范。因而，加强国产轿车芯片规范化作业将是未来展开的重要方向之一。
智能体是人工智能的载体，其以云为根底，以AI为中心，构建具有全方位感知、全域协同、精准判别、继续进化、敞开的智能系统。面向自主智能体的研讨必须在系统、模型、算法和架构方面进行深度交融：首要在面向运用的系统层面发现问题，经过模型改善，算法优化、并挑选合适的核算架构，终究完结运用端的布置，并构成一个不断迭代优化的研制闭环。智能驾驭便是智能体的典型代表。
一般来说，自主智能体的信息处理层次可分为传感预处理、传感信息处理、规划、决议计划和人机交互，以及操控等几个不同层次。不同的信息处理层次关于底层核算资源的需求和调度是不同的。以车载AI处理器为例，核算密布型的感知层信息处理合适选用面向范畴运用的专用核算架构进步数据并行处理才干，操控密布型的决议计划规划和人机交互信息处理合适选用CPU为主的异构核算架构完结。除了必要的安全和牢靠性以外，车载AI核算设备寻求功用（并行性）与能耗（局域性）上的平衡。屋檐模型能够为核算架构的规划供应杰出的辅导，咱们在规划和点评AI芯片的功用时，不应当片面的寻求过高的峰值算力，应当愈加重视“核算、存储和通讯”的全体均衡和适应性，然后取得愈加归纳的芯片功用体现。
人工智能在深度浸透各行各业的进程中，使得端、场景、职业的鸿沟被打破，乃至还催生了新的智能硬件，给商场带来新的机会。经过树立丰厚的运用场景，深化发掘新技能、新产品、新服务和运用对接，加快培养工业新动能，开辟实体经济新添加点，推进我国经济结构优化晋级。
在规范化作业中，咱们要以工业需求为导向，聚集中心技能问题，夯实工业根底，支撑工业运用，推进人工智能要点规范研制，加快共性技能打破，继续推出高质量的国家规范，加快拟定职业规范，优先推出一批集体规范，不断优化完善规范系统结构，进步规范的供应质量。在规范研制进程中联合产学研用单位深度协作，构成规范验证、查验检测、认证认可及质量点评一体化运转系统，促进工业链优化晋级。
智能化水平的进步推进了数据量的爆发式添加，一方面5G的布置有用带动了数据流量的添加，视频成为首要办法；另一方面全球智能终端产品出货量继续添加，也加大了数据流量的添加。智能化推进数据爆发式添加，使得人们关于AI芯片算力具有更强的需求，现在AI练习使命所运用的算力每3.43个月就会翻倍。一起，AI芯片商场将继续坚持高添加。未来3年，我国人工智能商场全体规划进一步添加。2019年-2025年，我国AI芯片商场规划年复合添加率将达47%。
这种情况下，规范化作业对AI工业的展开就显得十分重要。未来，我国应树立规范化的智能算力供应链，完结AI工业的可继续展开。加强规范化作业，构建愈加通用化的根底设施，把人工智能算法出产的每一个环节，从根底设施到硬件，再到软件东西，供应愈加规范化、主动化、规划化的系统，然后支撑AI技能出产才干的进步，完结愈加低本钱和高效能。这需求进行很多的立异与生态整合，咱们一起协作，一起推进。
5G、主动驾驭、车联网等展开很快，这些运用的核算根底则是异构核算渠道。数据中心的展开趋势包含系统驱动价值、软件界说硬件、组件架构弹性三个方向。系统驱动价值是指数据中心的价值是附着在整个设备系统，而不是别离的芯片或软件傍边的，用户从系统层面看待价值。软件界说硬件是指让底层的硬件服务软件，而不是简略的用硬件来驱动软件，这是数据中心规划中的要害出题。至于组件架构弹性是指数据中心正朝着组件化和弹性化的方向展开。
根据此，数据中心的核算根底、通用处理、核算加快、数据存储，将朝着组件化的方向展开，未来数据中心不会像现在这样加内存就要加服务器，而是直接加核算单元。咱们会看到不同的异构方向，包含AI核算、通用核算、流媒体加快、数据加快等。经过异构核算的池化，人们规划出数据中心的全体构架计划。也便是说，未来5-10年，异构核算将是支撑数据中心算力渠道展开的重要技能。
人工智能作为新的通用技能将深化推进社会展开进程。人工智能根底设施是新基建的中心使命，也是支撑科技自立自强和数字经济展开的根底。现在人工智能正从单点技能走向真实的通用技能，从大模型走向超大模型，从单模态走向多模态，将可更好地应对多样化的运用场景。
与此一起，人工智能的展开也面对应战，怎么让AI用得上、用得起、用得好成为要害。首要，人工智能不断进入新式职业必定会催生出不同的核算范式。核算范式的呈现，会对整个核算系统有新的要求。其次，现在异构核算的展开趋势十分清晰，现在商场上很多推出的SoC芯片实践上现已是一个小的异构系统了。再次，由于算力进一步加大，现在的大规划练习需求在超大规划集群系统上完结，并在不同的边际设备进步行布置。终究，推理布置场景杂乱、功率低下，需求强壮的异构混合加快才干。华为推出的异构核算架构CANN，是针对AI场景推出的异构核算架构，经过供应多层次的编程接口。异构核算架构对上适配多结构，对下适配多异构芯片，一起针对多样化的运用场景，供应高效易用的编程办法，是打破AI工业渠道期的要害。
新年代，我国正在阅历职业数字化转型。这是适应新一轮科技革新和工业革新，不断深化运用云核算、大数据、物联网、5G、安全、人工智能、区块链等新一代信息技能，以用户需求牵引，把数据作为驱动立异潜能的新要素，对各职业出产办法进行立异，安排形状进行革新，根底设施进行数字化晋级，完结转型晋级和高质量展开。
职业数字化需求火急，节奏紧凑，需求CPU职业企业具有支撑用户运用快速落地的才干，使得国产CPU面对更大应战。经过20年的技能堆集，飞扬公司构成完善的产品线，服务国家数字经济转型。国产CPU的展开需求生态系统的支撑。飞扬坚持敞开、协作、共赢的政策，构建生态系统。
跟着智能电网的展开，人工智能技能在电力系统的运用日渐广泛，在智能电网发、输、变、配、用、谐和公司经营办理范畴，运用核算机视觉、自然语言了解、机器学习等人工智能技能，能够有用处理现有事务中的难题，大幅进步出产功率和服务水平。我国工业芯片需求巨大，据不彻底统计，十四五期间，仅电力范畴对芯片的商场需求就约达2000亿元。根据工业设备严酷的运用环境对工业芯片提出的特别要求，在芯片规划之初便需拟定十分苛刻的产品规格。
北京智芯微电子成功研宣布“安全、主控、通讯、传感、射频、模仿、人工智能、存储”8大类百余款芯片产品，将电力用电侧中心芯片国产化率由2010年前的短少10%，进步到现在的85%以上，配电侧中心芯片国产化率进步到50%以上。
现在核算工业大致阅历了四个阶段：互联网前期，首要选用Unix等定制化操作系统、定制化处理器，以小规划局域网形状为主。PC互联网阶段，以Windows操作系统、x86处理器的强生态组合为主，很多桌面运用出现出来。移动互联网阶段，安排办法首要根据3G、4G移动通讯网络，网络规划和通讯速度有了质的进步，对核算渠道也发生了分解，分解出ARM、x86的终端和云终端两种生态。现在咱们所在的阶段将发生更多分解，分解出更多产品、技能栈。由于人工智能的蓬勃展开，导致数据量爆破以及核算需求的爆发式添加。传统的CPU通用核算供应的算力，现已远远不能满意AI年代的核算需求，所以AI芯片是现在阶段展开的必定。未来的核算工业很有或许还会沿着当时的分解途径继续展开下去。
咱们以为AI芯片助力新基建需求跨过三道门槛。首要，芯片量产是前题。芯片研制和流片的先期投入本钱巨大，经过量产平摊本钱是完结盈余的仅有办法，量产规划也是衡量芯片老练度的目标之一。其次是构建软件生态。软件生态由软件技能栈、开发者社区和用户构成。构建在芯片之上的软件生态决议芯片的可用性和商场承受度，是芯片商业办法的护城河。第三是产品化。产品化是芯片商业办法可继续生长的要害因素，老练的产品促进量产规划，构成事务飞轮闭环。
GPU架构为图形加快和高功用核算规划，因而传统GPU对AI加快存在必定的局限性。受限于SM的内部存放的带宽，GPU针对AI的核算存在密度较低的问题。TensorCore与其他操作根本没有并行度、低效的tensor拜访和履行战略，使GPU针对AI的核算功率较低。高推迟的片上互联子系统存在容量小、功用差、功耗高级问题，一起不能够选用软件办理以及对外部带宽有很强依靠的存储子系统功率也较低。
登临自主研制的“GPU+”的架构选用软件界说的片内异构架构。片内异构是指将不同核算的引擎集成在一颗芯片傍边，用更高的维度调度这个引擎，履行使命。一切使命独立并行展开。咱们还自研了高吞吐数据交换网络，用高效的数据交换网络，把芯片里不同核算的单元串联在一起，使数据做到高速流通。咱们优化了内存办理和数据存储逻辑，在更高维度上对使命进行调度，降低了对外部带宽的需求。
人工智能的中心技能，无论是算法仍是芯片需求一个载体才干落地。打造自进化的城市智能体是咱们的中心点。要完结自进化，中心架构是1+1+N，即一张泛智能的感知网络、一个城市超脑，N个才智运用。
AIoT能获取各种类型的数据源，各种设备会搜集不同数据，未来城市的智能体能够完结每个端侧AIoT设备能够主动搜集，将新的算法叠加上去，将可搜集更多维度、更杂乱的数据。搜集很多数据后，在城市超脑这个大数据渠道中进行数据处理、搜集、结构化。把握数据之后，经过人工智能算法敞开渠道，完结对应场景的赋能，或许会有N个智能运用。完结这样的运用需求要害技能的支撑，首要要有场景，算法与场景强结合，再根据算法进行专业化、定制化规划，终究完结场景、算法、芯片“三位一体”的交融。
我国电子技能规范化研讨院集成电路测评中心人工智能芯片范畴负责人 宋博伟：
人工智能芯片范畴的企业已由“百家争鸣”的态势逐渐走到“物适者生存”的现状，而且现已有一批优质企业在各自所属的职业界得到认可。在人工智能芯片规范化研讨、拟定、运用、推行的作业中，要遵从“有本之者、有原之者、有用之者”的准则，便是要有理论根据、实践根据和运用推行。
因而，在人工智能芯片规范化作业中，要联合各职业的人工智能芯片领军企业，充沛凝集其算法、技能沉淀作为理论根据，安身其在职业中落地运用的优异事例为实践根据，由各范畴领军企业为主导，一起拟定与实践需求相结合、与职业展开强相关的高质量人工智能芯片规范，然后完结在当地、在职业、在国家范围内的运用推行，然后树立健全“质量效益型”人工智能芯片规范系统，助力完结“人工智能+”，赋能各行各业。
