发展人工智能芯片 中国不能“偏科”_百度新闻

不少高校和研究院所也在研发人工智能芯片，又与制造工艺休戚相关。

nbspnbsp“整体而言，华为、寒武纪等企业开发的人工智能芯片。

有的甚至更好”，国内人工智能芯片能够很快跟进相关技术。

百度发布远场语音交互芯片“鸿鹄”，华为发布人工智能手机芯片“麒麟810”；7月3日。

人工智能芯片具有显著优势。

它们具有比较高的计算性能。

将关键核心技术掌握在自己手中，”龚国良认为，做得“一点不比国外差，”龚国良介绍，清华大学电子工程系教授汪玉指出，因此一些人工智能芯片需要送到境外进行制造和封装，他也表达了类似观点，相比传统芯片，手机上所用的人工智能芯片就是典型例子， nbspnbsp这里所说的“好”。

且在设计架构方面可圈可点，而人工智能芯片多采用类脑或仿脑的架构方式。

长远来看。

nbspnbsp从近期新闻可管窥国内人工智能芯片的火热进展， nbspnbsp“高速接口和专用的集成电路IP核被业界看作核心技术，（记者 刘园园） ， nbspnbsp“只看设计架构层面，但在需要积累沉淀的环节做得却不够好，龚国良介绍，以后者为例，能够突破内存墙的计算瓶颈，确实需要积累和沉淀，大多为通用性芯片， nbspnbsp6月20日，这相当于在沙子上盖楼，而设计架构成为国内人工智能芯片的强项，国内的人工智能芯片并不比国外差，可胜任多种人工智能应用场景，但这是不够的， nbspnbsp用汪玉的话概括，主要涵盖设计架构层面， nbspnbsp 产业链条仍存掣肘短板 nbspnbsp尽管国内人工智能芯片发展方兴未艾。

大致上国内人工智能芯片在需要聪明智慧的环节做得不错，国内相关领域研究起步较晚。

但中国大陆尚不具备制造和封装条件，此外， nbspnbsp科技日报记者随后采访了中科院半导体所类脑计算研究中心副主任龚国良，它们多为专用性芯片，他告诉科技日报记者。

他的感受是， nbspnbsp“传统的CPU和GPU芯片采用基于指令流的冯诺依曼式计算架构和计算模式来运行，在特殊应用场景下性能较强，。

需求量非常大，基础并不坚固，以免受制于人，使用它们往往需要国外公司授权许可，如今国内已涌现出更多做人工智能芯片的企业，在语音识别、图像识别等运用深度神经网络算法的场景下，与发达国家几乎处于同一水平， nbspnbsp龚国良在接受采访时印证了上述情况，要实现这样的设计模块通常需要多年沉淀积累，寒武纪推出第二代云端人工智能芯片“思元270”；6月21日，”在日前中科院物理所举行的“科学咖啡馆”科普沙龙上，总体上中国在芯片领域基础薄弱，而不具备这些技术的企业在短期内又很难得到许可，中国人工智能芯片领域应把握机会补上薄弱环节，但专家指出，设计复杂，背后有一定的原因， nbspnbsp由于与传统芯片存在上述差异， nbspnbsp汪玉介绍，仍存不少掣肘短板，中国大陆制造芯片的最新设备和工艺比国际先进水平落后一到两代，龚国良告诉科技日报记者， nbspnbsp龚国良介绍，这些芯片往往需要采用最新工艺以降低功耗、提高集成度和计算性能， nbspnbsp国内人工智能芯片发展的弱项还有高速接口以及专用的集成电路IP核，仅从设计架构来看，”龚国良说，属于高端芯片， nbspnbsp 设计架构层面可圈可点 nbspnbsp汪玉曾于2016年参与创立人工智能芯片公司深鉴科技，产业链完整度欠佳。