中国人工智能产业链“显山露水” 芯片、语音识别成产业热点
近日，中国人工智能产业发展联盟组建成立。据介绍，联盟将快速推动人工智能技术在生产制造、健康医疗、生活服务、城市治理等场景的应用，提升产业发展能力与水平。同时，将整合全产业链资源，促进人工智能科技成果和资源的积累与转化。
业内比较一致的看法是，人工智能产业链可分为基础层、技术层和应用层。对此，全球巨头立足自身核心技术进行扩散，积极进行布局。与此同时，中国人工智能产业链也已“显山露水”，20余家A股公司正在“抢滩”产业链。
基础层：中国芯片尝试“弯道超车”
基础层主要包括计算芯片、大数据、存储。微软的最新研究报告称，在人工智能领域，传统的芯片计算架构已无法支撑深度学习等大规模并行计算的需求，这就需要新的底层硬件来更好地储备数据、加速计算过程。基础层主要以硬件为核心，其中包括GPU/FPGA等用于性能加速的硬件、神经网络芯片、传感器与中间件，这些是支撑人工智能应用的前提。这些硬件为整个人工智能的运算提供算力，目前多以传统的国际IT巨头为主。
目前，在GPU领域，英伟达主打工业级超大规模深度网络加速，并推出了基于Volta、首款速度超越100TFlops的处理器Tesla；英特尔主要围绕FPGA构建产业，推出了模仿人脑的人工智能芯片。谷歌也推出了第二代TPU芯片，为自己的开源TensorFlow框架提供芯片支撑。此外，在这一领域还有众多的初创公司，如中星微、寒武纪以及西井科技等，但在产业布局能力和研发实力方面，还不能与上述巨头匹敌。
《经济参考报》记者注意到，中国在类人脑芯片上的探索起步并不晚。2015年，由浙江大学计算机学院牵头，浙江大学与杭州电子科技大学的学者合作研制出了国内首款基于硅材料（CMOS）的支持脉冲神经网络（SNN）的类脑芯片——“达尔文”芯片。该课题组认为，“达尔文”虽是国内首款支持脉冲神经网络的类脑芯片，但与国际先进水平的IBM TrueNorth芯片比较，还有一定距离。
中国在类人脑计算上的探索目前比较受关注的是中国科学院计算技术研究所陈云霁、陈天石主导的“寒武纪”课题组。计算所的有关专家告诉记者，寒武纪深度学习处理器的能效比主流CPU和GPU有两个数量级的提升，具有较强的市场竞争优势。从2017年起，“寒武纪”课题组获得了中科院为期18个月共计1000万元的专项资金支持，用于项目研发及产业化。据中国科学院计算技术研究所智能处理器研究中心介绍，这1000万元专项资金一方面用于人工智能芯片的基础性研究，探索下一代人工智能芯片的架构、算法以及在一些新型场景（如AR/VR）中的应用开发方法。这将为我国参与智能时代国际芯片市场角逐打下科学和技术基础。专项资金另一方面用于寒武纪芯片在各种智能云服务器、智能终端和智能机器人市场中的推广，力争在18个月内初步奠定寒武纪芯片在智能芯片市场上的地位。
中科院计算所有关负责人表示，“‘龙芯’是一条路，寒武纪是一条路，而与IBM、英特尔、AMD合作是另一条路。‘龙芯’走的是‘人有我有’之路，寒武纪走的是‘弯道超车’之路。”
技术层：国产语音识别算法取得突破
技术层包括算法平台、图像识别、自然语言识别处理和智能机器人。当前，国内的人工智能技术平台主要聚焦于算机视觉、语音识别和语言技术处理领域，国内技术层公司发展势头也随之迅猛，其中有代表性的企业包括科大讯飞、格灵深瞳、捷通华声（灵云）、地平线、SenseTime、永洪科技、旷视科技、云知声等。
麦肯锡的一份研究报告对中国人工智能发展状态进行了全面而细致的梳理。麦肯锡认为，中国在算法开发方面与其他国家相当。中国的研究者在开发用于语音识别和定向广告的算法方面已经取得突破。得益于全球的开源平台，中国企业能够快速复制其他地方开发的最先进的算法。
中国科技战略研究院有关专家对记者表示，“人工智能产业的发展离不开海量数据的支撑，数据训练量的大小影响着算法实现的成熟度。”阿里云IDST总监初敏表示，算法、数据、计算平台、用户、商业模式，用互联网的思维把这五个因素串起来，人工智能迭代才能非常快。以更快的速度使用反馈数据来更新模型，形成这样的正循环周期后，效果就会越来越好。哪怕就是算法不变，只要能不断地反馈数据并不断优化，过一两个月之后，它的能力也会好很多。
