隨著AlphaGo的誕生，“深度學(xué)習(xí)”日益普及，人工智能開(kāi)始從智能化工具向智能機(jī)器進(jìn)軍。原有的MCU已無(wú)法滿足深度學(xué)習(xí)的高速海量數(shù)據(jù)運(yùn)算要求，AI芯片便應(yīng)運(yùn)而生。如今嵌入式芯片領(lǐng)域正面臨AI芯片的新一輪機(jī)遇。那么在AI成為風(fēng)口的當(dāng)下，AI芯片到底是噱頭還是發(fā)展趨勢(shì)？嵌入式系統(tǒng)又該如何面對(duì)AI芯片帶來(lái)的新一輪機(jī)遇？《單片機(jī)與嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用》小編特邀請(qǐng)了幾位專(zhuān)家和工程師談?wù)剬?duì)此問(wèn)題的看法，也歡迎大家留言討論！

業(yè)界聲音

AI芯片已然存在，與既往的嵌入式處理器不可混淆！

北京航空航天大學(xué)教授 何立民

“AI芯片”的確存在，其概念不僅被廣泛應(yīng)用，也無(wú)法用其他的概念，如MCU、MPU等所替代。

有的人認(rèn)為不存在AI芯片，可能認(rèn)為AI芯片只是原有嵌入式處理器的功能擴(kuò)展而已。殊不知隨著嵌入式處理器的功能不斷外延，已從量變產(chǎn)生了質(zhì)變。自從人工智能進(jìn)入機(jī)器的深度學(xué)習(xí)時(shí)代，原有MCU的硬件加速已無(wú)法滿足高速海量數(shù)值計(jì)算要求，以及大數(shù)據(jù)的云間交互要求。這樣一來(lái)，在嵌入式領(lǐng)域便出現(xiàn)了MCU與AI芯片兩個(gè)有本質(zhì)差異的芯片群。前者是滿足工具智能化的智能控制芯片（以控制見(jiàn)長(zhǎng)）；后者是滿足智能機(jī)器深度學(xué)習(xí)的計(jì)算芯片（以計(jì)算見(jiàn)長(zhǎng)）。

未來(lái)，在人工智領(lǐng)域會(huì)逐漸形成智能化工具與智能機(jī)器兩大領(lǐng)域。目前，智能化工具領(lǐng)域業(yè)已成熟，智能機(jī)器領(lǐng)域依托AI芯片、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)、云際交互逐漸向強(qiáng)人工智能領(lǐng)域進(jìn)發(fā)。當(dāng)前，AI芯片形式多樣，屬于初級(jí)發(fā)展階段，盡管有些概念尚可商榷，但原有的各種嵌入式處理器的概念已無(wú)法沿襲，“AI芯片”可能會(huì)約定俗成。

以人臉識(shí)別為例，用于門(mén)禁的實(shí)時(shí)人臉識(shí)別，也許可以用MCU+圖形加速器方案，但要從眾多人群中實(shí)時(shí)識(shí)別特定的人臉，就要引入深度學(xué)習(xí)，不斷提高其識(shí)別能力。為了與眾多人臉對(duì)比，還要與云端大數(shù)據(jù)交互，無(wú)論多么高明的MCU都無(wú)法承擔(dān)如此重任。也許“深度學(xué)習(xí)”、“云端交互”是AI芯片的兩大重要特征。

目前AI芯片領(lǐng)域競(jìng)爭(zhēng)激烈，也許一時(shí)難以形式統(tǒng)一的結(jié)構(gòu)體系，但逐步完善后，作為嵌入式領(lǐng)域中的又一新兵，在人工智能領(lǐng)域，與MCU相互補(bǔ)充、各盡其職，既不可相互替代，又有不同的技術(shù)發(fā)展方向。MCU與AI處理器用在不同領(lǐng)域，兩者都有巨大的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

AI芯片真的來(lái)了嗎？

西安電子科技大學(xué)電子信息與通信工程學(xué)科專(zhuān)業(yè)國(guó)家級(jí)實(shí)驗(yàn)教學(xué)示范中心主任、教授 陳彥輝

AI是當(dāng)前IT領(lǐng)域乃至社會(huì)關(guān)注的熱點(diǎn)之一，其基本愿景是人類(lèi)充分享受人工智能帶來(lái)的智能成果。人工智能顧名思義是人造的智能體，而這個(gè)智能體只有在通過(guò)了圖靈測(cè)試才能稱(chēng)之為人工智能體，從此具備了人類(lèi)的智能。

人工智能技術(shù)的研究早已有很好的成果，諸如人機(jī)圍棋大戰(zhàn)的深藍(lán)和AlphaGo，可以說(shuō)通過(guò)了圖靈測(cè)試，具備了人類(lèi)的智能。但其難以普及，其基本原因是其算法復(fù)雜性高、實(shí)現(xiàn)平臺(tái)成本高。IT領(lǐng)域需要開(kāi)發(fā)輕量級(jí)的人工智能成果，使其融入到人類(lèi)日常生活中，諸如自動(dòng)售貨機(jī)、自動(dòng)駕駛。這種輕量級(jí)的人工智能成果發(fā)展得益于低功耗、高集成度的半導(dǎo)體制造和先進(jìn)的通信網(wǎng)絡(luò)。前者產(chǎn)出速度更快、功耗更低的多核處理器系統(tǒng)及大容量可編程器件，使復(fù)雜的算法通過(guò)高速運(yùn)算變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)產(chǎn)品供人類(lèi)消費(fèi)；后者提供量大速快的通信網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)以及寬帶移動(dòng)互聯(lián)產(chǎn)品，為人工智能的應(yīng)用提供更為廣闊的空間。

目前所謂的“AI芯片”是為輕量級(jí)的人工智能成果發(fā)展需求而應(yīng)運(yùn)產(chǎn)出。絕大多數(shù)本質(zhì)上是面向應(yīng)用所開(kāi)發(fā)的人工智能高速計(jì)算專(zhuān)用電路，無(wú)論如何包裝，這種芯片永遠(yuǎn)只是一種特殊的專(zhuān)用器件，這種專(zhuān)用的AI芯片針對(duì)特殊領(lǐng)域具備了人類(lèi)的基本智能能力：計(jì)算能力、控制能力、通信能力、情感能力或者是它們之間的組合。

未來(lái)的AI芯片是智慧級(jí)的人工智能成果，應(yīng)該具備包括適應(yīng)能力和學(xué)習(xí)能力在內(nèi)的人類(lèi)高級(jí)智能能力，如同新出生的嬰兒一樣，其智能能力是逐步成長(zhǎng)的，同時(shí)與他/她成長(zhǎng)環(huán)境有關(guān)。將來(lái)有一天，研究人員把人工智能算法采用模塊化分析和形式化描述并融入現(xiàn)代嵌入式系統(tǒng)中，智慧級(jí)AI芯片才會(huì)粉墨登場(chǎng)，它不僅是基于存儲(chǔ)和計(jì)算的，同時(shí)也是面向通信和邏輯的，具有若干人工模擬神經(jīng)元構(gòu)成的可編程的片上通信邏輯網(wǎng)絡(luò)，依據(jù)成長(zhǎng)環(huán)境生成人工神經(jīng)元，構(gòu)建具備軟硬協(xié)同并行處理的人類(lèi)智能系統(tǒng)，開(kāi)創(chuàng)人工智能新紀(jì)元。

（這位嘉賓帥到不好意思露真容啦）

談AI芯片——談算法不談智能，談實(shí)現(xiàn)不談芯片

鄭州大乘信息科技有限責(zé)任公司 段新亞

說(shuō)起來(lái)所謂的人工智能熱潮，人工智能寒冬，已經(jīng)至少是第三次了。第一次，在20世紀(jì)50年代左右，被稱(chēng)為人工智能之父的約翰麥卡錫創(chuàng)造了lisp語(yǔ)言，也引領(lǐng)了以symbol概念為核心的符號(hào)主義人工智能。第二次，在20世紀(jì)70年代左右，BP算法的提出，則是引領(lǐng)了一波以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這個(gè)概念為核心的連接主義人工智能。而現(xiàn)在這一波人工智能概念重新被人們拉出來(lái)炒作，則是所謂以機(jī)器學(xué)習(xí)這個(gè)概念爆炒。但單講機(jī)器學(xué)習(xí)這個(gè)概念，卻發(fā)現(xiàn)無(wú)論是蒙特卡洛算法、貝葉斯定理、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、NN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RNN網(wǎng)絡(luò)，還是提出了一個(gè)包含多隱層的所謂深度學(xué)習(xí)，其實(shí)并沒(méi)有見(jiàn)到什么新鮮的面孔，反而都是些幾十年前早已經(jīng)有的東西。可能唯一的不同是現(xiàn)在的硬件性能遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于從前的硬件性能，FPGA、GPU、ZYNQ等更新鮮的設(shè)計(jì)模型，芯片工藝的大幅提升，讓制作芯片的成本急劇下降，讓從前很多在數(shù)學(xué)，在理論上已經(jīng)的東西，可以在一個(gè)人所能接受的速度和響應(yīng)環(huán)境下工作。

這也就提到了上述我的觀點(diǎn)，我們談算法不談智能。所謂強(qiáng)人工智能，確實(shí)不是我們現(xiàn)階段能實(shí)現(xiàn)的，獲取暫且是連頭緒都沒(méi)有的虛無(wú)縹緲的目標(biāo)。至少人類(lèi)的認(rèn)知和意識(shí)的模型，我不認(rèn)為是現(xiàn)在盛行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接主義的主流想法，將大量數(shù)據(jù)作為“經(jīng)驗(yàn)”堆積出的回歸算法。無(wú)論是最大似然估計(jì)的思維方式、symbole描述的方式，還是貝葉斯最大后驗(yàn)估計(jì)的做法，我們與其說(shuō)做的是智能，不如講我們?cè)谑褂谩翱雌饋?lái)比較智能”的算法。

就像是馮.諾依曼認(rèn)為蒙特卡洛算法是最接近上帝的思維方式的算法那樣。一個(gè)靠隨機(jī)數(shù)據(jù)堆積的，幾乎不能被稱(chēng)之為算法的算法，又算的上什么上帝的思維？又算得上什么思維？

筆者認(rèn)為AI芯片，不過(guò)是狹義的機(jī)器學(xué)習(xí)派系中大量的算法的不同實(shí)現(xiàn)方式罷了。與其去談?dòng)糜布鳛锳I算法載體的芯片是否存在，不如去講是用硬件作為算法載體的芯片是否存在。原本AI算法在評(píng)估后，也只是與常規(guī)的算法本質(zhì)上無(wú)異的“算法”而已。算法是否可以由硬件直接作為載體，而不需要通過(guò)軟件這個(gè)概念，答案當(dāng)然是肯定的，原本軟件就是以硬件為載體工作的。那這個(gè)意義上的AI芯片當(dāng)然是存在的。

簡(jiǎn)單暢想一下人工智能的未來(lái)：現(xiàn)在這波基于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法引爆的人工智能熱潮，筆者個(gè)人不認(rèn)為會(huì)維持多久。雖然因?yàn)橛布托酒に嚨奶嵘審那耙蛴布蔀槠款i的問(wèn)題得到了一定程度的緩解。但哪怕完全解決了運(yùn)算速度瓶頸，我們制造的不是智能，只是將計(jì)算機(jī)與統(tǒng)計(jì)學(xué)幾十年前的技術(shù)做了一次深度結(jié)合罷了。

“人工智能芯片”——一個(gè)商業(yè)概念

賽諾微醫(yī)療科技（浙江）有限公司電子設(shè)計(jì)主管 唐思超

“人工智能芯片”是一個(gè)商業(yè)性概念，因?yàn)槠浼夹g(shù)本質(zhì)仍未跳出現(xiàn)有技術(shù)體系，沒(méi)有技術(shù)層面的本質(zhì)革新。

自20世紀(jì)50年代人類(lèi)首次提出人工智能概念，其范疇始終隨著時(shí)間的推移而發(fā)生變化。廣義上，可以認(rèn)為人工智能就是用機(jī)器模擬人類(lèi)的思維和推理，即一個(gè)系統(tǒng)在其原始程序設(shè)定之外的學(xué)習(xí)能力。

以近期炙手可熱的智能手機(jī)“人工智能芯片”為例。依據(jù)廠商的宣傳，這類(lèi)人工智能芯片的主要功能是圖像識(shí)別。然而，基于通用CPU、GPU、DSP或FPGA 就可以完成圖像識(shí)別工作，只是效率的問(wèn)題。那么，為什么還要單獨(dú)使用“人工智能芯片”？廠商宣稱(chēng)，人工智能芯片獨(dú)立的數(shù)據(jù)處理能力大大減少了將數(shù)據(jù)發(fā)送到云端進(jìn)行處理的需求，可減少云端的數(shù)據(jù)處理時(shí)間；可降低終端CPU使用率，讓其有更多的時(shí)間專(zhuān)注于其他任務(wù)；同時(shí)減少電池的消耗。可見(jiàn)，這類(lèi)人工智能芯片的意義在于：可以加速處理機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)依賴的特定類(lèi)型的任務(wù)，因?yàn)槠浔韧ㄓ肅PU、GPU或DSP具有更強(qiáng)的浮點(diǎn)運(yùn)算能力，同時(shí)具有更低的功耗。然而技術(shù)層面上，其并無(wú)本質(zhì)突破。

放眼全球，主流半導(dǎo)體廠商都有推出各自的人工智能芯片方案。Intel有基于眾核架構(gòu)CPU的方案；NVIDIA有針對(duì)人工智能的GPU方案；CEVA和Cadence推出用于人工智能的DSP IP核；Altera（現(xiàn)屬于Intel）、Lattice等可編程邏輯器件廠商推出基于FPGA的方案。此外，谷歌和IBM也推出了相關(guān)方案。

綜上所述，人工智能的實(shí)現(xiàn)無(wú)法脫離芯片的支持，但“人工智能芯片”就目前的情況看有過(guò)分炒作之嫌。一些媒體鼓吹中國(guó)將依靠人工智能芯片彎道超車(chē)，依靠人工智能芯片打破西方x86、ARM等技術(shù)壟斷。但目前來(lái)看，所謂的“人工智能芯片”只是特定算法加速器，仍是CPU、GPU、FPGA、DSP等技術(shù)手段的集成，前述媒體的論調(diào)顯然缺乏基本的技術(shù)常識(shí)。認(rèn)清所謂“人工智能芯片”的本質(zhì)才能使全社會(huì)的注意力從“新瓶裝舊酒”的各種眼花繚亂的應(yīng)用提法轉(zhuǎn)向真正的技術(shù)突破，避免重蹈中興事件的覆轍。

編輯視角

各方觀點(diǎn)不同，原因在于AI芯片確實(shí)不是一個(gè)新出現(xiàn)的事物，一時(shí)之間難以有一個(gè)明確的統(tǒng)一定義，只是希望芯片搭乘AI這股東風(fēng)的同時(shí)，能夠提供更便捷、更智能的應(yīng)用，也算是完成了一次進(jìn)化！