第1111章 晶片雙子星（1/2）

韓妍在陳燕只在首都留了兩天，周不器陪她倆看了場京劇、聽了場相聲，去國貿買了一大堆東西，總共花了40多萬。

尤其是兩隻零售價16萬的LV包包，讓陳燕瞠目結舌，韓妍老師更是嚇得連連推遲，說什麼也不肯要。

在周不器的幾番堅持之下，她也就美美地收下了，臉上的笑容，洋溢了一整天都不消失。

這天上午，周不器安排飛機，送她倆回東北了。

回到公司，處理點重要的事。

沈向陽的關於AI晶片的報告打上來了，總共是13頁的A4紙，上面羅列的各種數據和技術方向，也把AI晶片的前沿思想和未來期待給講清楚了。

很多內容周不器都看不太懂。

但大體內容是明白了。

所謂的AI晶片，其實就是AI加速器，專門用來處理人工智慧應用中的大量計算任務的模塊。可以作為單獨的晶片存在，以後技術強大了，也可以集成到通用晶片中。

根據先知先覺的一個案例，周不器對AI晶片的理解就更深刻了——人臉識別。

人臉識別不是什麼多前沿的科技，二十年前就出現了。九十年代初就開始廣泛地應用了。二十世紀初，我國的公安部門就可以根據人臉識別技術抓捕罪犯了。

可是，為什麼智慧型手機直到iPhoneX才真正地開始用上人臉識別技術？

因為直到這個時候，蘋果的A系列晶片才終於有了仿生功能，也就是把AI晶片的技術集成到了A系列的晶片中。

所謂的人臉識別，就是人工智慧的一種，是計算機仿生的一種判斷，需要有超大計算量才行，市面上的通用晶片很難這個問題。

就算出現一些人臉識別的安卓機了，那也是假的，是2D識別，用不著真實的人臉，拿個人臉照片就可以解鎖。

人臉識別的3D結構光不算太難，全世界有很多家公司能夠做到。

難的是仿生晶片。

全世界只有蘋果獨一家。

有了AI處理技術的強大支撐，給蘋果的A系列晶片的計算力和處理力大幅度提高了，4核晶片能夠輕鬆吊打安卓機的8核晶片。

而當下的2008年，AI晶片還是最前沿的一個領域，是一個新的賽道，全世界的科技企業都在摸索地前行。

根據沈向陽的報告顯示，對於AI晶片未來的技術方向，業內始終不能達成共識，分成了幾大流派。一來是深度學習等算法模型的研發並未成熟，二來是AI的基礎理論方面仍然存在很大空白。

也就是說，AI晶片是真正的「軟硬一體」。

軟的層面，是代碼層面的AI算法；硬的層面，通過集成電路的晶片設計。而晶片設計的方式和嵌入式語言的應用，就是根據軟體層面的AI算法。

兩者要深度結合、高度統一，把軟體上的技術通過硬體來展現出來，才能開發出最強大的AI晶片。

再往深里說……AI晶片會涉及更廣更複雜的領域，不僅是集成電路半導體行業了，還要跟網際網路技術、跟軟體技術深度結合才行！

像高通、英特爾、三星、IBM這些頂尖的晶片公司，最強大的實力體現在「硬」的方面，「軟」的方面就有所欠缺了。

他們不是網際網路公司，也不是軟體公司，存在著技術短板。

AI晶片的核心是AI，要先有AI技術，然後才能根據AI技術進行相關的晶片設計。最強大的AI晶片，一定是有最好的AI技術和最好的晶片設計才行。

同樣的例子，還有雲計算。

IBM、思科、惠普等伺服器巨頭搞不起來雲計算平台，這個市場被網際網路巨頭瓜分了。因為雲計算平台的核心是雲作業系統的虛擬能力和調度能力，是「軟」技術，幾百萬台伺服器的分布式連接只是配套設施。

AI晶片跟雲計算一樣，是一個存在著網際網路統治硬體的領域，主導的不應該是晶片公司，而是網際網路公司。

對周不器和紫微星來說，眼下就是一個機遇！

紫微星研究院的人工智慧實驗室由沈向陽負責，研究的就是AI技術。完全可以技術拓展，把AI技術和晶片設計相結合。

雖然要結合兩種技術，可這個工程不見得比李易男要做的4g通用晶片要難。

通用晶片因為是通用屬性，所以功能更多、更精密、設計得更複雜。AI晶片功能單一，在晶片設計上的複雜度就沒那麼高了。

國內最缺的是晶片領域的人才，相比較之下，AI的相關人才還是比較多的。從這個角度來看，做AI晶片要比做通用晶片更可能成功。

而且這是個新賽道，只要做出來了，就是世界頂尖。

周不器的思維馬上從沈向陽的報告中跳了出來。

第一步，通用晶片；第二步，AI晶片；第三步，通用晶片跟AI晶片的結合，推出類似蘋果A系列晶片那樣的仿生晶片。

很顯然，對當下絕大部分的晶片巨頭來說，欠缺的都是AI晶片的能力。

紫微星在人工智慧領域的布局不錯，既有沈向陽這個頂級科學家，又從雅虎挖來了陸器，可以說是充滿了機會。

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