導(dǎo)語：中國(guó)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的迅速發(fā)展，離不開眾多專家企業(yè)的推動(dòng)，清華大學(xué)周祖成教授就是推動(dòng)者和發(fā)起人。周教授年近80歲，還在到處奔波組織活動(dòng)為半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)發(fā)展嘔心瀝血，近期還組織參加了“華為杯”第二屆中國(guó)研究生創(chuàng)“芯”大賽。

周祖成教授（左一）與創(chuàng)“芯”大賽獲獎(jiǎng)師生

       而集成電路產(chǎn)業(yè)鏈?zhǔn)且粋€(gè)包括設(shè)計(jì)業(yè)，制造業(yè)，封測(cè)業(yè)，材料和裝備在內(nèi)的完整產(chǎn)業(yè)鏈。它不同于半導(dǎo)體器件產(chǎn)業(yè)，主要是受半導(dǎo)體工藝和材料的制約，因而更多地是半導(dǎo)體專業(yè)人士唱主角。而集成電路產(chǎn)業(yè)鏈更多的是以設(shè)計(jì)業(yè)為龍頭，即使是IDM（集成器件制造商）如英特爾，也是大量的人才集中于前端的設(shè)計(jì)。

       上世紀(jì)九十年代，我國(guó)集成電路產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，在一批半導(dǎo)體（1956北大半導(dǎo)體專業(yè)）的大咖指導(dǎo)下，做了“907”，“908”………工程，引進(jìn)大量工藝制造線，而設(shè)計(jì)業(yè)跟不上，等于是“無米之炊”。最后也是無效的投資。直到2000年國(guó)務(wù)院出臺(tái)了8號(hào)文件，明確了集成電路設(shè)計(jì)業(yè)是集成電路產(chǎn)業(yè)鏈的龍頭，又在全國(guó)建了八個(gè)產(chǎn)業(yè)化IC設(shè)計(jì)中心，才有了轉(zhuǎn)變。

       在中國(guó)政府主導(dǎo)（產(chǎn)業(yè)政策和土地與財(cái)政的支持），民間資本的投資緊跟，在加上產(chǎn)（集成電路產(chǎn)商），學(xué)（高等院校）和硏（研究所）的通力協(xié)作。在中國(guó)，所謂集成是集“官員，資本和產(chǎn)學(xué)硏”之大成！

        人才和EDA工具——集成電路設(shè)計(jì)業(yè)的兩個(gè)要素

       人才，對(duì)集成電路產(chǎn)業(yè)不僅僅是科技，工藝人才，還包括經(jīng)營(yíng)與管理人才。應(yīng)該說，改革開放以來，我們教育部門的貢獻(xiàn)是人才培養(yǎng)基本上滿足了改革開放對(duì)人才的需求，不足的是高端人才欠缺，尤其是領(lǐng)軍人物奇缺！王陽元院士對(duì)集成電路人才的培養(yǎng)支招，”指出一是微電子專業(yè)培養(yǎng)；二是支持電子設(shè)計(jì)工程師跨界進(jìn)入集成電路設(shè)計(jì)業(yè)；三是引進(jìn)高端集成電路領(lǐng)軍的海外歸國(guó)人才?！笔欠浅Ｓ薪ㄔO(shè)性的。后來建設(shè)“示范性微電子學(xué)院”，把微電子學(xué)科從二級(jí)升級(jí)為“一級(jí)學(xué)科”都是在人才培養(yǎng)上下功夫。

       但集成電路設(shè)計(jì)業(yè)除了人才， EDA是IC硏發(fā)的拳頭產(chǎn)品，“工於善基亊，必先利其器”嘛！盡管我們?cè)谏鲜兰o(jì)八十年代就集中力量在北京組織了“熊貓系統(tǒng)”的研發(fā)，但快35年過去了，國(guó)內(nèi)EDA市場(chǎng)仍然被國(guó)外三大廠家Synopsys；Cadence ；Mentor Graphics）所壟斷。不是我們的人不行，而是硏發(fā)的方針出了問題。

       一個(gè)是”總是仿”，仿得連界面都差不多，殊不知用戶習(xí)慣了三大外商的EDA工具，你就是和他們差不多，使用習(xí)慣了，用戶也不想換國(guó)產(chǎn)的EDA工具。再加上三大廠商在大學(xué)開展“大學(xué)計(jì)劃”，讓大學(xué)生習(xí)慣了三大產(chǎn)商的EDA工具，會(huì)用三大產(chǎn)商工具的大學(xué)生就業(yè)也是個(gè)優(yōu)勢(shì)。

       另一個(gè)就是方向不對(duì)，和國(guó)外三大商產(chǎn)商爭(zhēng)后瑞（自動(dòng)化）的EDA工具的研發(fā)，別人己經(jīng)有了固定的優(yōu)勢(shì)，通常集成電路制造商需要解決的問題，三大產(chǎn)商的技術(shù)儲(chǔ)備和服務(wù)都有優(yōu)勢(shì)。所以，要發(fā)展國(guó)內(nèi)的EDA產(chǎn)業(yè)，只能變道超車，走集成電路設(shè)計(jì)前端的設(shè)計(jì)智能化的路?？礈?zhǔn)AI的巨大市場(chǎng)和各AI產(chǎn)業(yè)的專有的IP包，把AI各行各業(yè)的IP包轉(zhuǎn)換成集成電路可實(shí)現(xiàn)的電路架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)電子設(shè)計(jì)的智能化（EDI）?？赡苁且粋€(gè)值得關(guān)注的發(fā)展方向！

       如果說EDA解決電子設(shè)計(jì)工程師跨越“半導(dǎo)體”工藝的障礙，進(jìn)入集成電路設(shè)計(jì)。這是向集成電路設(shè)計(jì)的后端的工藝映射，解決電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化（Automation）的問題！那么EDA工具發(fā)展的另一個(gè)是方向是在設(shè)計(jì)的前端，解決大量IP包映射到集成電路的架構(gòu)設(shè)計(jì)，這種高層次的綜合，解決的是電子設(shè)計(jì)智能化！即EDI（Intellinge）。

       集成電路產(chǎn)業(yè)是需要集成電路產(chǎn)品的量的支持的，移動(dòng)通信的平臺(tái)為集成電路的發(fā)展提供了一個(gè)巨大的平臺(tái)（數(shù)以幾十億計(jì)的手機(jī)），從4G到5G，還是在現(xiàn)有的移動(dòng)平臺(tái)上，集成電路產(chǎn)品的量不會(huì)有實(shí)質(zhì)性的變化。只能瞄準(zhǔn)下一個(gè)市場(chǎng)——AI，人工智能是下一個(gè)巨大的集成電路市場(chǎng)，車載移動(dòng)平臺(tái)對(duì)集成電路的需求遠(yuǎn)遠(yuǎn)地超過手機(jī)，還有萬物互聯(lián)，智能制造，基于聲音和圖像的智能處理和機(jī)器人…………，都會(huì)對(duì)集成電路提出產(chǎn)業(yè)化的需求?？梢哉f”AI is Chip”一點(diǎn)也不過份，AI的各種IP，通過EDI映射到電路與系統(tǒng)的架構(gòu)，然后通過EDA映射到芯片制造。反過來實(shí)現(xiàn)了AI的各種IP包的芯片又支持AI的產(chǎn)業(yè)化?？傊枰喔玫腎P，芯片才能上市快，成本低。

       IP會(huì)成為EDA公司的重要?jiǎng)?chuàng)利點(diǎn)，而fabless會(huì)淪為組裝公司。IP年?duì)I業(yè)額2．5億美元的Synopsys認(rèn)為，整個(gè)系統(tǒng)該怎么驗(yàn)證只有該項(xiàng)目的設(shè)計(jì)人員才知道該芯片要實(shí)現(xiàn)什么樣的功能；另外，軟硬件協(xié)同驗(yàn)證也發(fā)生了變化：一款有一百萬行軟件代碼的芯片，而fabless卻沒有一百萬行的RTL代碼，在芯片中的軟件比硬件更復(fù)雜時(shí)。芯片設(shè)計(jì)廠商必須自己做芯片中的軟件。

       在EDA工具從自動(dòng)化向智能化發(fā)展的過程中，電子設(shè)計(jì)逐漸“軟化”，即”軟件定義的芯片”，越來越有利于解決“可重構(gòu)”和”異構(gòu)并存”的架構(gòu)定義。以過去我們?cè)贔PGA平臺(tái)上做電路與系統(tǒng)為例，因?yàn)橛布强删幊痰?，所以設(shè)計(jì)主要是編程，實(shí)現(xiàn)不同設(shè)計(jì)規(guī)范的算法到FPGA架構(gòu)的映射，為此去開發(fā)在FPGA架構(gòu)上運(yùn)行的各種IP包！同理，在多核的CPU，GPU的架構(gòu)上開發(fā)電路與系統(tǒng)也是做編程，實(shí)現(xiàn)軟件定義的硬件設(shè)計(jì)。

       只不過現(xiàn)在我們從專用集成電路設(shè)計(jì)的角度，實(shí)現(xiàn)“算法到架構(gòu)的映射”，需要一個(gè)更高層次的編譯平臺(tái)（姑且我們把它稱作AI Compiler）。那么，這個(gè)平臺(tái)的普惠性，時(shí)效性和安全性都是我們十分關(guān)注的！

       “近幾年人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)快速發(fā)展，加上量子運(yùn)算等更為先進(jìn)的技術(shù)，對(duì)于解決過去的問題帶來了全新的視野?！毙滤伎萍糀I研究室主任廖仁億表示。“伴隨著大家對(duì)人工智能的期望越來越高，加上海量數(shù)據(jù)的持續(xù)增長(zhǎng)和無處不在的場(chǎng)景應(yīng)用，人工智能加上人類智能的賦能，幫助我們用更智能的工具，來設(shè)計(jì)日益復(fù)雜且更為強(qiáng)大的人工智能芯片，為芯片設(shè)計(jì)帶來全新的挑戰(zhàn)和機(jī)會(huì)?！?

全球三大EDA軟件巨頭眼里的芯片設(shè)計(jì)挑戰(zhàn)

 

       Cadence認(rèn)為：

       軟件對(duì)半導(dǎo)體公司來說是個(gè)新挑戰(zhàn)，因?yàn)樗麄儌鹘y(tǒng)只設(shè)計(jì)硬件，現(xiàn)在還要設(shè)計(jì)軟件。為此，Cadence希望幫助半導(dǎo)體公司解決三個(gè)層次的問題：

       1，系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，包括早期的軟件開發(fā)，系統(tǒng)級(jí)的驗(yàn)證和糾錯(cuò)；

       2， SoC（片上系統(tǒng)）實(shí)現(xiàn)，幫助客戶去解決SoC中底層軟件的開發(fā)，以及與器件相關(guān)的軟件開發(fā)；

       3， 芯片實(shí)現(xiàn)層次，主要解決傳統(tǒng)的低功耗等。

       盡管Cadence擁有從IC設(shè)計(jì)到PCB（印制電路板）系統(tǒng)設(shè)計(jì)一整套平臺(tái)，但還需要整個(gè)產(chǎn)業(yè)的合作，諸如IP供應(yīng)商、IP（知識(shí)產(chǎn)權(quán)）和設(shè)計(jì)服務(wù)公司、代工廠、與硬件相關(guān)的軟件（其中還包括了Cadence的EDA同行們的軟件）。

       Mentor Graphics認(rèn)為：

       當(dāng)芯片設(shè)計(jì)規(guī)模有望達(dá)到400億晶體管時(shí)，要解決的重要技術(shù)如下：

       1硬件仿真技術(shù)（emulation）：

       用硬件來設(shè)計(jì)硬件，就像機(jī)器人自己在設(shè)計(jì)一個(gè)人一樣。我們大幅度地使用硬件來提高整個(gè)驗(yàn)證的效能。

       2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)：

       在SoC設(shè)計(jì)中大量使用CPU核，ARM核、MIPS核等等，通過軟硬件協(xié)同仿真，可以大幅提高系統(tǒng)設(shè)計(jì)的效率(CPU在進(jìn)行系統(tǒng)級(jí)仿真時(shí)避免比較耗時(shí)的RTL仿真，我們可對(duì)CPU的指令集建模)。其次，通過提早開發(fā)軟件，直接在EDA平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品原型。而且EDA平臺(tái)實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)硬件原型無法達(dá)到的偵錯(cuò)能力。因?yàn)檐浻布f(xié)同時(shí)可以讓系統(tǒng)時(shí)鐘停下（或者步進(jìn)）來糾正軟件的Bug，並具體指出哪個(gè)CPU的哪條指令導(dǎo)致硬件和軟件的問題。

       3物理設(shè)計(jì)與驗(yàn)證：

       Mentor的Calibre整合自動(dòng)布局布線和物理驗(yàn)證流程，這樣大幅度提高物理驗(yàn)證的速度。

       4 ESA（嵌入式軟件自動(dòng)化）：

       使流片／制造不因晶體管數(shù)量大而明顯增加芯片的制造和研發(fā)成本，反而是軟件開發(fā)的成本在上升。例如手機(jī)上越來越多的應(yīng)用程序。如何加快軟件開發(fā)的速度，以及如何能夠減少軟件的開發(fā)成本？Mentor的ESA愿景是解決這方面的問題。

       Synopsys指出：

       其一，設(shè)計(jì)成本越來越來自軟件和認(rèn)證，需要EDA廠商和代工廠一起來解決。

       其二，是從芯片設(shè)計(jì)到仿真、驗(yàn)證再到流片，軟件和驗(yàn)證的時(shí)間占了流程一大半，需要著力提升設(shè)計(jì)效率。

       其三，是低功耗設(shè)計(jì)。

       總之三個(gè)挑戰(zhàn)都需要好的IP，芯片才能上市快，成本低。

       IC 設(shè)計(jì)必需EDA、它也是最重要的工具。隨著IC設(shè)計(jì)復(fù)雜度的提升，新工藝的發(fā)展，EDA行業(yè)有非常大的發(fā)展空間。EDA行業(yè)需求的人才(工具軟件開發(fā)人才，工藝及器件背景的工程師、熟悉IC卡設(shè)計(jì)流程的工程師、數(shù)學(xué)專業(yè)人才、應(yīng)用及技術(shù)支持人和投資，營(yíng)銷和管理類人才)的就業(yè)面相對(duì)窄，但穩(wěn)定性非常高。

       并購是EDA廠商的資本運(yùn)作，也是它做大做強(qiáng)的途徑

       在過去的六年里，EDA經(jīng)歷了另一次顛覆，就像2001年Synopsys收購Avant！一樣，這讓Synopsys成為EDA引領(lǐng)者。

       直至今日?；蛘哒f像2009年聘請(qǐng)[敏感詞]風(fēng)險(xiǎn)投資家Lip-Bu Tan擔(dān)任陷入困境的EDA先鋒Cadence設(shè)計(jì)系統(tǒng)公司的首席執(zhí)行官。在Lip-Bu Tan執(zhí)掌下的Cadence，[敏感詞]是EDA歷史上最繁榮的公司。

       2017年，西門子以45億美元收購了Mentor Graphics，股價(jià)溢價(jià)21%。收購傳聞曾經(jīng)一直圍繞著無晶圓廠半導(dǎo)體生態(tài)系統(tǒng)，但沒有人會(huì)想到它會(huì)成為歐洲[敏感詞]的工業(yè)制造公司。最初的傳言是，西門子將解散并出售Mentor，只保留西門子核心業(yè)務(wù)的一部分，具體地說，他們將出售Mentor IC集團(tuán)。在隨后的一次CEO圓桌會(huì)議上，這些傳言被斷然否認(rèn)?，F(xiàn)在的Mentor（包括IC集團(tuán)）是西門子公司戰(zhàn)略的一個(gè)組成部分。

       Synopsys是[敏感詞]的收購EDA公司的公司，收購EDA和IP公司以及半導(dǎo)體生態(tài)系統(tǒng)以外的公司。過去6年，Synopsys收購了10家涉及軟件安全和質(zhì)量的公司，包括2017年以5.47億美元收購Black Duck Software。Synopsys總共收購了不止88家公司，我們預(yù)計(jì)收購熱潮還將繼續(xù)。

        Mentor財(cái)務(wù)報(bào)告不再公開，但內(nèi)部消息人士稱，自收購以來，該公司的營(yíng)收增長(zhǎng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了西門子員工的預(yù)期。一些人估計(jì)，這一增幅可能高達(dá)25%。自從宣布收購Mentor以來，Synopsys和Cadence也一直在蓬勃發(fā)展，營(yíng)收和市值都以一種非常不符合EDA的方式攀升。Synopsys的股價(jià)幾乎翻了一番，Cadence的股價(jià)更是翻了一番以上。顯然，華爾街對(duì)EDA重新產(chǎn)生了應(yīng)有的興趣。畢竟，EDA是電子產(chǎn)品的起點(diǎn)。

       在過去六年里，EDA的另一個(gè)重要變化是客戶組合。繼蘋果之后，系統(tǒng)公司現(xiàn)在正在掌控自己的芯片命運(yùn)，開發(fā)自己的芯片。我們?cè)赟emWiki上看到了這一點(diǎn)，增加了我們不斷擴(kuò)大的讀者群。隨著IP、AI、Automotive和物聯(lián)網(wǎng)細(xì)分市場(chǎng)的快速增長(zhǎng)，系統(tǒng)公司現(xiàn)在主導(dǎo)著我們的受眾。

       EDA云平臺(tái)（云--邊緣--終端）

       系統(tǒng)公司也在改變購買EDA工具的方式。系統(tǒng)公司可以從Synopsys、Cadence或Mentor購買完整的工具流和IP，而不是購買point工具和組裝定制的工具流（這是無晶圓傳統(tǒng)）。對(duì)于首次涉足芯片設(shè)計(jì)領(lǐng)域的公司來說，客戶支持的“單點(diǎn)聯(lián)系”（One throat to choke）的概念是一種非常有吸引力的商業(yè)策略。

       系統(tǒng)公司也不受傳統(tǒng)無晶圓半導(dǎo)體公司的利潤(rùn)挑戰(zhàn)的約束。例如，蘋果可以為高級(jí)工具和支持支付更高的價(jià)格，而不需要通知他們的底線。因此，EDA公司通過提供IC工具和系統(tǒng)級(jí)設(shè)計(jì)工具并將其集成來滿足系統(tǒng)公司的需求。最近對(duì)Synopsys的收購表明，基于系統(tǒng)的軟件開發(fā)也是EDA的目標(biāo)。

       EDA在過去的六年中取得了EDA歷史上前所未有的繁榮，并將繼續(xù)如此，因?yàn)榘雽?dǎo)體和電子產(chǎn)品無疑將繼續(xù)主導(dǎo)著現(xiàn)代生活。

       提出的問題

       (AI 可否引導(dǎo)電子設(shè)計(jì)從自動(dòng)化邁向智能化)

       突破馮諾伊曼架構(gòu)的瓶頸的幾個(gè)好兆頭。

 

       [敏感詞]個(gè)問題：在芯片設(shè)計(jì)領(lǐng)域AI技術(shù)能不能助力硬件設(shè)計(jì)軟化？目前的問題之一是電路設(shè)計(jì)完成之后，必須要花很多時(shí)間去做版圖設(shè)計(jì)(P&R)生成GDS，這就好像要你親自把你的設(shè)計(jì)的Verilog代碼翻譯成機(jī)器碼。

       第二個(gè)問題就是設(shè)計(jì)復(fù)用問題。如果芯片設(shè)計(jì)能像軟件開發(fā)，很多函數(shù)都有現(xiàn)成的函數(shù)庫，編程時(shí)只要調(diào)用一下就行了。而不像現(xiàn)在這樣，芯片領(lǐng)域目前絕大多數(shù)模塊都必須從頭開始設(shè)計(jì)，很難實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)復(fù)用。

       DARPA2018年在ERI峰會(huì)上提出的兩個(gè)項(xiàng)目IDEA和POSH就是針對(duì)這兩點(diǎn)，其[敏感詞]目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)在24小時(shí)內(nèi)即可實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)設(shè)計(jì)迭代。

       IDEA

       針對(duì)的是全自動(dòng)芯片版圖生成器。包括數(shù)字、模擬和混合信號(hào)電路的版圖生成自動(dòng)化。因此，DARPA希望能在這個(gè)領(lǐng)域有所突破。他們資助Cadence的David White組(兩千四百萬美元的資助)。Cadence表示將在Virtuoso工具中加入更多機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能來幫助版圖生成自動(dòng)化。

       POSH

       SDH(software defined hardware)

       DARPA關(guān)注的第三個(gè)重點(diǎn)是軟件定義架構(gòu)SDH和domain-specific片上系統(tǒng)（domain-specific SoC，DSSoC）。在芯片架構(gòu)創(chuàng)新領(lǐng)域，軟件定義架構(gòu)和domain-specific可謂是“陰”與“陽”，陰陽互生，在矛盾中發(fā)展。在架構(gòu)發(fā)展歷史上，我們看到軟件定義可配置的通用架構(gòu)遇到瓶頸，然而domain-specific架構(gòu)又遇到利用率低的問題。于是domain-specific的可配置架構(gòu)將會(huì)成為主流。它提倡解決計(jì)算機(jī)系統(tǒng)和安全問題更多地依靠軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì)。與通用的腳本語言python相比，軟硬件協(xié)同優(yōu)化可以6萬倍的提升計(jì)算機(jī)系統(tǒng)和安全性能。

       按特定領(lǐng)域優(yōu)化引出DSA（領(lǐng)域特定架構(gòu)）。設(shè)計(jì)DSA處理器需要比通用處理器更多的領(lǐng)域相關(guān)知識(shí)，例如：

       1--機(jī)器學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器；

       2---圖形和虛擬現(xiàn)實(shí)的GPU（俗稱顯卡）；

       3---可編程的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備。

       希望實(shí)現(xiàn)領(lǐng)域特定語言、計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)和芯片的軟硬件協(xié)同的垂直整合。正像在RISC-V中考慮DSA需求並預(yù)留了大量的op code。另一個(gè)協(xié)同設(shè)計(jì)的例子是英偉達(dá)的深度學(xué)習(xí)加速器。

       自由和開放的架構(gòu)以及實(shí)現(xiàn)開源(Linux是開源的)：RISC-V指令集是組件化和可擴(kuò)展的；整個(gè)軟件從下到上都是完全開源的（可以修改的）；不同的設(shè)計(jì)師共同做同一個(gè)架構(gòu)的處理器，可以實(shí)現(xiàn)敏捷的芯片開發(fā)。

       為此，圖靈獎(jiǎng)首次頒給了計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)，在AI硬件架構(gòu)設(shè)計(jì)火熱的今天，2017年圖靈獎(jiǎng)?lì)C發(fā)給了前斯坦福大學(xué)校長(zhǎng)John L. Hennessy和加州大學(xué)伯克利分校退休教授David A. Patterson，以表彰他們?cè)谟?jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)和評(píng)估方面開創(chuàng)了一套系統(tǒng)的、量化的方法。在AI硬件架構(gòu)設(shè)計(jì)火熱的今天，榮獲圖靈獎(jiǎng)最感嘆他們的自我突破，從RISC、RAID、NOW到IRAM，體系結(jié)構(gòu)推陳出新才是其他應(yīng)用技術(shù)發(fā)展的源頭活水。

       Hennessy和Patterson于2018年6月23日（周六）在加州舊金山舉行的ACM年度頒獎(jiǎng)晚宴上正式接受2017 ACM A.M.圖靈獎(jiǎng)的頒獎(jiǎng)。ACM主席Vicki L. Hanson說：“他們基于RISC的高能效處理器的貢獻(xiàn)使得移動(dòng)和物聯(lián)網(wǎng)革命成為可能。過去的25年里，他們開創(chuàng)性的教科書影響了一代又一代的工程師和計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)師。”

       Open AI平臺(tái)

       Sutskever最初硏究的序列建模應(yīng)用于語音，文本和視頻，非常實(shí)際的應(yīng)用就是機(jī)器翻譯。2014年，Sutskever與谷歌研究員共同提出Seq2seq學(xué)習(xí)（Sequence to Sequence Learning）。還使循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）應(yīng)用于AI語言任務(wù)。他又加入了Google開源庫TensorFlow(世界上[敏感詞]的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng))的開發(fā)，將它用于大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)，還用數(shù)據(jù)流圖來描述計(jì)算并與各種計(jì)算設(shè)備連接(CPU，GPU和定制設(shè)計(jì)的ASIC、稱為張量處理單元的GoogleT)。在谷歌，Sutskever協(xié)助DeepMind的研究人員開發(fā)“AlphaGo”，展示出超越人類的強(qiáng)大的智能。

       關(guān)于AI的安全性

       史蒂芬·霍金（物理學(xué)家）：我們現(xiàn)有的人工智能初始形態(tài)確實(shí)對(duì)我們有幫助，但我認(rèn)為人工智能的全面解放會(huì)給人類寫下絕筆。

       埃隆·馬斯克（特斯拉CEO）：人工智能是對(duì)人類文明的根源性威脅。

       人工智能安全研究也屬于OpenAI研究的范疇。兩年前，OpenAI列出了許多關(guān)于確?，F(xiàn)代機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)按預(yù)期運(yùn)行的研究問題。

       Tegmark也指出：“現(xiàn)在解決AI安全問題非常困難，或許需要30年才能攻克，而且我們必須現(xiàn)在就開始著手解決它們。” Tegmark創(chuàng)辦的“未來生命研究所“發(fā)起抵制AI[敏感詞]化的行動(dòng)，包括馬斯克和哈薩比斯在內(nèi)的2000多名AI學(xué)者在斯德哥爾摩IJCAI上簽署宣言，讓AI的安全性話題再度受到關(guān)注。

       普惠的AI

       信息化之后必然的趨勢(shì)是智能化。數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)分享、算法成本下降，算力安全可靠，才能使AI普惠。

       [敏感詞]部分是數(shù)據(jù)的來源，數(shù)據(jù)本身要質(zhì)量高，成本要低；

       第二部分是算法，算法設(shè)計(jì)和訓(xùn)練調(diào)參的人工成本也很貴；

       第三部分是計(jì)算的能力，用大量計(jì)算平臺(tái)和AI芯片都有價(jià)格因素！

       解決的途徑：

       數(shù)據(jù)靠流轉(zhuǎn)和分享；算法靠使用；計(jì)算的安全性、可靠性以及對(duì)隱私的保護(hù)等，也是AI普惠化過程中面臨的問題。

       AI如何普惠？

       普惠AI需要降低門檻，從AI的基礎(chǔ)要素?cái)?shù)據(jù)、算法、算力三個(gè)層面入手；

       普惠AI需要完善工具，提高可用性與可教授性；

       普惠AI需要做到安全性，確保AI是有益的。

       把普惠AI分成通用AI，比如說語音識(shí)別、機(jī)器翻譯、人臉識(shí)別這樣的領(lǐng)域，可以無成本復(fù)制。

       專業(yè)化普惠AI開放的平臺(tái)，是在一定的專業(yè)背景下研發(fā)的個(gè)性化的方案。如科大訊飛推出以語音交互技術(shù)為核心的人工智能開放平臺(tái)，為開發(fā)者免費(fèi)提供語音識(shí)別、語音合成等語音技術(shù)SDK。

       “華為云“提出了“普惠AI”的概念，讓大家都“用得起、用得好、用得放心。以及’teachable’——未來人人都應(yīng)該能夠教授AI做自己想讓AI做的事情?！?

       歸納一下，電子設(shè)計(jì)的智能化、編程化、計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的軟硬件協(xié)同、建立AI的開放平臺(tái)、普惠的AI和AI的安全性，從上面六個(gè)方面將2018年以來較為關(guān)注的論述做了個(gè)綜述。是想說明電子設(shè)計(jì)從自動(dòng)化向智能化演進(jìn)已經(jīng)成為了一種潮流。我們搞電子系統(tǒng)的人，用芯片設(shè)計(jì)的工具實(shí)現(xiàn)一個(gè)片上系統(tǒng)集成的設(shè)計(jì)師和工程師，要關(guān)注“AI COMPILER 創(chuàng)芯平臺(tái)！”

       EDA是IC 設(shè)計(jì)必需的、也是最重要的工具。隨著IC設(shè)計(jì)復(fù)雜度的提升，新工藝的發(fā)展，EDA行業(yè)有非常大的發(fā)展空間。EDA行業(yè)需求的人才(工具軟件開發(fā)人才，工藝及器件背景的工程師、熟悉IC卡設(shè)計(jì)流程的工程師、數(shù)學(xué)專業(yè)人才、應(yīng)用及技術(shù)支持人和銷售類人才)的就業(yè)面相對(duì)窄，但穩(wěn)定性非常高。