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2017-3-31 16:32:18   来源:随州新闻)

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  工信部消息,9月20日,2018中国国际数字经济峰会在河北石家庄开幕,工信部副部长陈肇雄出席大会并致辞。

  陈肇雄指出,近年来,我国工业数字化取得积极进展。企业数字化水平持续提升,数字化生产设备联网率近40%,工业企业数字化研发设计工具普及率和关键工序数控化率分别超过67.4%和48.4%,制造业骨干企业互联网“双创”平台普及率超过73%。工业互联网快速发展,工厂内外网络改造步伐加快,在家电、机械、航天、电子制造等垂直领域,一批工业互联网平台发展壮大,示范带动作用日益凸显。融合应用日渐丰富,智能新型数字化产品加快拓展,智能制造、柔性制造、分享制造等新模式新业态创新活跃。

  陈肇雄强调,经济社会数字化转型正处于关键时期,工信部将全面落实中央关于发展数字经济的重大决策部署,大力发展数字经济,深化实体经济和数字经济融合发展,推动互联网、大数据、人工智能与实体经济深度融合,促进工业数字化转型发展迈上新台阶。

  一是推进数字化改造。加快构筑全流程、全产业链、全生命周期的工业数据链接。推动设备、生产线的自动化、数字化改造,进一步提升工业企业关键工序数控化率和数字化生产设备联网率。推动升级企业信息化系统,推动中小工业企业普及应用基础信息系统,支持大中型企业升级设计仿真、制造执行等新型信息系统。

  二是发展工业互联网。加快构筑网络化的生产制造体系和服务体系。工业互联网是数字经济时代的新生产力、新基础设施和新产业形态。加快工业互联网网络建设,全面部署IPv6,支持企业内网改造,推进工业互联网标识解析体系建设。加快工业互联网平台建设,从供给侧和需求侧两端发力,打造双向迭代、互促共进、开放共享的平台生态体系。强化安全保障,加快建立涵盖设备安全、控制安全、网络安全、平台安全和数据安全的多层次安全保障体系。

  三是拓展融合创新应用。加快培育工业数字化新业态新模式。深化制造业与互联网融合创新,推广智能化生产、网络化协同、个性化定制、服务化延伸等新模式,创新生产方式、组织形式和商业范式。持续推进“互联网+双创”,打造低门槛、广覆盖、有活力的“双创”生态系统,激发创业创新活力。大力发展智能制造,加快建设智能工厂,构建智能制造公共服务平台,培育一批服务能力强的系统解决方案供应商。

  四是夯实软硬件技术基础。推动工业软件高质量发展,实施工业软件突破工程,加快培育工业APP,增强核心工业软件、嵌入式工业软件等供给能力,大力发展“软件定义”平台,培育软件定义生态。提升工业硬件支撑能力,突破核心工业芯片、智能传感器、工业机器人(300024,股吧)、数控机床等核心关键技术,实现在重要行业、重点领域的规模化应用。

  峰会期间,陈肇雄还调研了河北省通信管理局、东旭光电(000413,股吧)、石药集团等单位。

  最近十年,CPU、GPU等处理器能力有了大幅提升,推动了深度学习的再次兴起。但人工智能的模型也变得更加复杂,需要AI专用处理器。

  在9月19日的世界人工智能大会的论坛上,AI芯片独角兽寒武纪创始人、CEO陈天石指出,当下的人工智能时代,需要性能更高、功耗更低、价格更合理的芯片,而且要将云端和终端深度融合。

  为什么有AI专用处理器的需求?陈天石认为,从历史上看,每次出现一个新兴应用,都会有一类专用芯片诞生。以GPU为例,GPU的诞生是为了支持图形显示和游戏。虽然,理论上CPU也可以支持,但只有专门的处理器才能支撑大规模、复杂多样化的图形渲染算法。“DSP、FPGA诞生背后都有类似的故事”。因此,在人工智能时代,必然也需要一些专门的处理器来解决这些问题。他称,“不管是在终端还是云端,都要为AI提供专门的处理器芯片。”

  在AI领域,智能芯片是AI算法和应用创新的物质载体。从终端到云端,包括机器人和自动驾驶等领域都需要AI芯片做支持。不仅英伟达、谷歌等国际巨头相继推出新产品,国内百度、阿里等纷纷布局这一领域,也诞生了寒武纪等AI芯片创业公司。

  从去年下半年到今年上半年,国内不少AI初创企业纷纷推出了自己的芯片或模组,如云知声、出门问问、Rokid等,思必驰也宣布将在下半年推出AI芯片……

  根据市场研究公司Compass Intelligence发布的全球AI芯片排行榜,除了英伟达、英特尔等传统芯片公司巨头,中国的寒武纪、地平线等AI芯片公司也位居前列。

  与一些国内AI芯片公司专注于单点应用或平台不同,寒武纪立志做AI领域的通用芯片。陈天石称,“AI芯片相对于CPU是专用芯片,但是在AI内部,我们做通用的芯片产品。人工智能领域本身是非常庞大的,要支持各种不同类型的算法应用。”

  不过,陈天石也承认,要做AI通用芯片挑战非常大。如何让智能芯片做到通用和好用?他认为,首先,要非常熟悉面临的应用负载特征。根据分析出来的应用负载,设计灵活的指令集,“就像过去在PC和服务器上有X86指令集,移动终端有ARM指令集,人工智能处理器上一定有一个非常灵活、高效的指令集,可以用来解决不同类型的人工智能处理任务。”同时,要设计可扩展性强、高效的架构,使得芯片可以获得更好的性能。

  此外,还需要考虑提供适用于人工智能运算的运算器,支持主流的编程框架。

  更重要的是,需要在大规模商用当中得到反馈,修正产品。陈天石表示,“没有任何一款产品在设计之初就立刻能够达到完美的状态。如果我们有机会投入大规模商用,在这个过程中可以不断得到反馈,提升处理器的设计。”

  在当天大会上,陈天石也多次强调端云结合的概念。“寒武纪做处理器秉承一个思想,端和云有一样的生态、指令集和软件开发平台,使得我们在云和端之间可以灵活切换。”他指出,未来的AI处理不仅限于端和云,如果不能协作起来很多事情就做不了。

  陈天石指出,“物联网时代端上可以采集很多数据。如果受限于带宽完全没法在云端处理,AI发挥的威力就大大减弱了。我们在学术界、工业界呼吁我们做深度学习处理一定要把终端和云端融合在一块。”

  在2016年推出全球首款商用终端智能处理器IP产品后,今年5月,寒武纪也正式发布了首款云端智能芯片MLU100及相应的板卡产品。

  “5G时代端上可以采集很多数据。如果受限于带宽没有办法在本地处理,AI发挥的威力就大大减弱了。我们在学术界、工业界呼吁我们做深度学习处理一定要把终端和云端融合在一块。”

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