本文来源：时代周报 作者：杨玲玲
人工智能发展多年，大规模应用时代究竟何时到来？
“我国人工智能经过十余年的努力，已基本构建起算法、算力、数据、芯片、应用系统架构等组成的技术生态图景，以及基础层、技术层、理论层、应用层的产业生态和技术变革的轮廓。”10月12日，在2021中国人工智能大会上，中国工程院院士、中国人工智能学会理事长、清华大学信息学院院长戴琼海介绍道。
当日，中国人工智能大会在成都召开，23位中外院士领衔，近百位学术界和企业界代表参会，探讨人工智能学术研究，及技术创新与行业应用的最新成果，交流产学研各界对产业数智化发展的前沿探索和前瞻思考。
“目前，我国已经是世界第一制造大国，从制造大国变为制造强国，还需要用人工智能来调控实际生产。”中国工程院院士、华东理工大学副校长钱锋表示，如今，我国终端生产设备上的人工智能技术、自动化技术已经调控较好，主要欠缺的是在全流程、全产业链上的调控。
钱锋认为，应当从人工智能的感知、认知和决策执行三个方面考虑，构建业务闭环，实现价值链最大化，最终推动产业迈向全球中高端。
鉴于人工智能和科技、产业相辅相成，钱锋建议，大力推广人工智能场景应用，从应用中发现值得解决的难题。
芯片是人工智能一大重要应用场景。针对当前芯片性能提升放缓的现状，中国工程院院士、“星光中国芯工程”总指挥、中星微电子集团创始人兼首席科学家邓中翰提出发展智能摩尔的观点。
“摩尔定律”是芯片行业所遵循的规律，指价格不变时，集成电路上可容纳的晶体管数目每隔18-24个月便会增加一倍，器件性能亦提升一倍。
过去半个多世纪，半导体行业遵循摩尔定律高速发展，如今，随着半导体制程节点来到5nm，借助于EUV光刻等先进技术向3nm甚至更小节点演进，行业进入后摩尔时代，芯片性能提升逐渐放缓。
邓中翰分析，虽然在物理层面和信号层面都受到物理规律的制约，但在信息层面的技术创新还远没达到极限，如何进一步借鉴人脑智慧的机制，研究新型人工智能的计算方法，进一步提升信息处理的性能功耗价格比是关键。
早在2016年，中星微承建的“数字多媒体芯片技术”国家重点实验室就首次提出“智能摩尔技术路线”，旨在进一步借鉴人脑思维机制，通过计算架构的创新来持续快速提升性能功耗价格比，以维持经典摩尔定律下芯片技术的发展速度。
今年9月，中星微对外发布后摩尔时代下的新一代人工智能机器视觉芯片“星光摩尔一号”，这也成为中星微智能摩尔技术路线下的新技术新架构芯片。
邓中翰在大会上表示，基于大数据的神经网络AI技术并非万能，大量的数据对计算、传输、存储等资源造成极大浪费，巨大的能耗难以满足“碳达峰”“碳中和”要求。此外，当前AI技术往往依托云端智能大算力，强调“算力至上”。失去网络连接，“智能”可能就变成了“无能”。
今年7月，暴雨侵袭郑州，市内一度断水断电断网，让这座拥有1200多万人口城市的数字化生活陷入瘫痪。移动支付无法使用、共享单车不能开锁、打车软件打不到车、新能源车无电可充、外卖难以下单。
邓中翰认为，人类数字化的未来需要“智数据”而不仅是“大数据”。数字技术创新发展要实现智能、减碳、安全。
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