人类社会正从信息化迈向智能化，人工智能是实现智能化的关键手段，芯片则是其中的核心基石与战略制高点。不管是耳熟能详的AlphaGo、自动驾驶，还是手机中的人脸解锁、智能拍照，亦或人们日常使用的无线耳机中的人机交互，都离不开AI芯片的支撑。在GTIC2020AI芯片创新峰会上，清华大学微纳电子系副主任、微电子所副所长尹首一教授从不同的纬度对芯片进行了系统的分类，论述目前整个中国AI芯片的发展创新概况并做出预判
AI芯片的分类和应用
AI芯片属于什么类别的产品?AI芯片用在哪里?对于这两个问题，尹首一教授从两个不同的纬度对AI芯片进行了分类。首先是根据应用场景角度进行划分，可以分为云端和边缘端两类。其中云端可以进一步细分成推理应用和训练应用，推理应用是每天都在使用和感受的智能化服务，比如自然语言处理，电商系统里的用户推荐。而边缘端的应用场景则非常繁多，比如拍照、智能音箱、智能驾驶等。
其次，如果按技术路线划分，尹首一教授认为目前的AI芯片至少可以分为两大类，深度神经网络处理器和神经形态处理器。同时在他看来，无论是哪种技术路线，最终的目标都是实现对深度神经网络的计算加速。
AI芯片与人工智能产业齐驱并进
尹首一教授认为，AI芯片在推动智能化发展方面有两个最核心的作用，分别是芯片的绝对算力和计算能效。绝对算力决定人工智能的上限，计算能效决定人工智能的延伸范围。AI芯片伴随人工智能产业的发展有巨大的发展潜力，未来也有非常强劲的增长潜力。
回顾AI芯片的阶段性发展，尹首一教授表示，尽管经过五六年的发展，AI芯片已经取得非常大的成绩，但它仍然处于起步阶段，在科研和产业上都仍然具有非常广阔的创新空间。另一方面，AI芯片从算法和应用角度给行业提出了许多的创新需求，促使人们去探索更多的颠覆性技术，彻底突破传统架构的性能和能效瓶颈，实现集成电路的跨越式发展。
中国AI芯片产业创新正与国际同步，有着最全面的技术路线和最丰富的应用领域。尹首一教授认为，伴随着人工智能产业的快速发展，我国在AI芯片领域将大有可为。
