而对于中国芯片行业的人才体系,包云岗也表达了自己的焦虑,他表示:
我觉得国内在芯片或者是半导体领域的培养还是有很多地方可以去加强的,实际上我们自己还做过一些统计,比如在处理器架构设计,最优秀的一些人才。先从学术界来看,一些博士毕业以后都会去哪里?最顶尖的博士,比如在体系结构,国际顶级会议上发表过论文的,而且提出过新技术的优秀人才都去哪里了?我们统计了十年,这十年里面的第一作者看他们毕业以后都去那里?我们发现 85% 留在美国,中国只有 4%。所以从这个角度来看,你说我们在芯片领域怎么做更多新的技术,包括很多新的创新来自哪里,说实话确实我们有很强的危机感,在人才培养这一块。我们的人本身的素质是不差的,包括工程能力、动手能力,但是有时候你如何把这个能力结合到市场或者是企业的需求,把它的创新性释放出来,这方面我们相对来说是比较欠缺的,还是需要多方面的力量去努力。现在看起来很大的原因比如说那些学生比如在计算所毕业的博士做得很好,他们毕业以后基本上全部去工业界了,很少有人去学校里再去当老师,培养下一代的学生,现在几乎没有,因为本身学校对于青年教师的支持,对于国外回来的一般学校还是很慷慨,但是反而对于自己国内培养的很不错的博士生,学校这方面的支持还是挺弱的,所以一般博士不太愿意去学校从教。比如在芯片架构这个领域,在全国要做好的研究不到十家,相比较 AI,可能每个学校都搞人工智能学院,这种对比有时候会有焦虑,也希望通过各种方式扭转这样的局面。
作为中国 AI 芯片领域的佼佼者,地平线创始人兼 CEO、未来论坛青年理事余凯主要谈到了边缘计算和芯片的问题。
他认为,中国的 AI 如今之所以能够相对在国际上取得比较领先的优势,原因是在移动互联网有大量的数据产生,所以这样的产业场景和规模培育了很多的人工智能人才;下一步到 5G 物联网的时代,更多的数据不是产自于人,而是来自于汽车、摄像头、温度传感器、无人机等等,这些更多实时的数据、射频的数据、传感器的数据都会被产生——到 2025 年,边缘的人工智能计算的需求预测会是云计算至少一个数量级以上的规模。
余凯表示,边缘计算目前在中国有两个最大的落地场景,第一个是智慧城市,第二个是汽车的智能化。就智慧城市而言,余凯认为,在今年以及未来的四五年的时间里,100% 的数据都会在摄像头端被分析和计算,从而会推动边缘人工智能芯片的发展;而汽车的智能化由于关乎安全,所以传感器的部署和数据的规模都非常大,一定意义上汽车会成为四个轮子上的超级计算机。
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