被“卡脖子”的尖端技术该如何前行？刘明张亚

金磊 郑集杨 发自 CNCC现场

量子位 报道 | 公众号 QbitAI

距离世界顶尖，中国「芯」还差多远？又该如何发展？

数字化3.0的浪潮下，该如何突破三大定律的瓶颈？

……

这些大家所关心和讨论的问题，观点很多，看法不一。那么，为什么不来听听业界大佬的看法呢？

而今年的中国计算机大会CNCC，讨论的焦点，正是「软硬件的发展」！

10月22日上午，由CCF主办的计算领域年度盛会CNCC在京隆重开幕。今年是CNCC举办的第17个年头，大会的主题为《信息技术助力社会治理》。

大会开幕式由CCF秘书长杜子德主持；CCF理事长、中国科学院院士梅宏致辞并宣布大会开幕。

还汇聚了产、学界一众AI大牛，针对当下众多尖端话题展开了讨论与交流。包括

中国科学院院士、中科院微电子所研究员刘明；清华大学讲席教授、IEEE Fello、美国艺术和科学院院士张亚勤；香港中文大学（深圳）校长讲座教授、IEEE Life Fello黄铠；华为计算产品线副总裁姜涛，小米集团副总裁崔宝秋等。

作为本次大会的战略合作媒体，量子位这就带大家一起来倾听产学界大佬们的看法。

刘明集成电路领域是庞大的系统工程

在CNCC上午场的会议上，刘明院士从集成电路的发展和创新、挑战和应对及现状和思考三个维度出发，带大家了解了集成电路的过去与现在。

其中，在“现状与思考”中，刘明院士从材料、制造设备、制造技术、工具依赖性、资本投入等几个方面介绍了我国集成电路领域的情况，及其较之于欧美的差距，还给出了自己的看法。

在材料上，目前半导体主要材料，从硅片到掩模板、光刻胶等领域基本由日本厂商占领，国产自给率不足，高端依赖进口；其他的，比如电子特气、抛光液都主要由美国厂商垄断，前者对外依赖度达80%，后者国产化率不足10%。

在制造设备上，中国集成电路各个环节的平均占有率14%，其中在光刻、刻蚀的核心设备都基本来源于欧美国家，国产率不足5%。

而在“制造技术”中，SMIC落后TSMC大概2-3代，且体量小，份额仅为TSMC的1/10。

，在“工具依赖性”方面，EDA工具是我国集成电路设计领域的最大短板之一，美国前三公司垄断全球64%以上的市场；，国内芯片技术企业对IP核储备欠缺。

在“资本投入”中，中国IC设备采购额大概占全球10%-12%，先进设备购买缺乏，并且投资转换率低（06年后大陆12寸晶圆代工只有粤芯进入量产）。

对于目前面临的挑战以及如何发展，刘明院士给出了自己的看法

新技术不断涌现是该领域的最大特点。材料、设备、工艺、软件等的整体提升才能使得行业能够整体提升，这是一个庞大的系统工程。

这个行业融合了多学科的交叉，需要综合的知识背景，交叉的技术技能以及融合创新的素质。

个人觉得，美国IC产业的强大，源自于其对STEAM基础学科的高度重视，所以大学教育应该以通识教育为主，培养学生独立思考的能力。

张亚勤产业深度学习的黄金时代刚刚开始

张亚勤教授紧随在刘明院士之后，带来了智能技术趋势的演讲。其从宏观看待了目前的产业和技术两块。

在产业上，张亚勤教授这么说道

算法已经到了相对的平台期，但对产业来讲，深度学习的黄金时代可能刚刚开始，还有至少10年的时间可以深入到不同的行业中去。

……

AI变革会带来行业新机遇，IT行业受益；AI会融入各个行业，像20年前的互联一样；，还会创造新的行业。

在技术一块，张亚勤教授重点讲述了目前计算和通讯基本的三个定律（香农定律、冯诺依曼架构和摩尔定律）已经接近研究极限的问题。

在数字化3.0之下，该如何突破三大定律的瓶颈，张教授给出了自己的看法

第一点需要对信息做一个重新的定义，包括香农和信道容量。

第二个是计算新的范式，量子计算，类脑计算，生物计算。

第三个是使用新的计算体系和通讯架构去突破体系架构的限制。

黄铠的背后是软硬件的融合问题

在刘明院士和张亚勤教授分别从微观、宏观角度，对高科技问题做完解读后，香港中文大学（深圳）的黄铠教授，针对和其背后的问题，做了题为《云平台、智能与边缘计算》的演讲。

黄铠教授提出了一个自身直观的感受，他认为

这几年，大家「整合」的工作做得太少。

很多人在某个特定领域做得很深，但要如何跟别人的领域融合？

例如，的发展非常迅猛，但它并不只是比、3G快这么简单，其背后便是一个软硬件的融合问题

将和、智能和边缘计算结合起来。

黄铠以自己团队（人工智能与机器人研究院，AIRS）打造的云端结合系统为例，对此问题做了讲解。

是方面，黄铠从三个维度进行了介绍。

天线数量在1G的时候用的天线数量很少，到后来变成8根天线，到了MIMO技术被应用以后，在一个应用系统中，最少是64根天线，所以这个接收的信号、数据就很多了。

空间3G的延时是100毫秒；到的时候，降到70毫秒；到，我们希望降到1毫秒。

频率最早是300MHz，再往下是3Hz，进展越来越大。

是云方面，这个系统把4个云合成在一起，包括计算云、应用云，AI云与使用专网的边缘云。

我们使用浪潮的服务器，英特尔的CPU，速度都很快。底层是很多移动应用、摄像头等等。

……

这个系统将、、IoT、边缘计算结合在一起。

姜涛人均算力水平和经济水平高度正相关

接下来，华为计算产品线副总裁姜涛针对计算领域，做了题为《共赢多样性计算新时代》的演讲。

姜涛先是抛出了一个观点

人均算力水平和经济水平高度正相关。

这就意味着真正算力已经成为新的生产力，能够驱动经济的发展。

而算力作为计算产业的一个基础，面向未来我有两种趋势，分别是多样性计算和分布式应用。

多样性计算方面，姜涛认为目前当今社会大量的应用场景都是需要多种算力。

到2025年，数据量可能会到180GB。而在这么大的数据量中，有80%的数据是非结构化数据。

这就意味着，传统的通用算力已经不能完全满足需求。

，现在的应用规模越来越大，而且都是高并发、低延时的需求，这种情况下应用加速走向分布式处理。

而在这种情况下，有三个协同创新非常的重要

计算、存储和网络的协同创新

通用计算与AI计算的协同创新

软件、硬件的协同创新

只有它们三个的协同创新，才能够推动计算产业走向下一个黄金时代。

，姜涛也指出，协同创新不是单一的某个单位能够完成的事情，而是需要一个生态。

One More Thing

，会场外的展厅也成为了此次大会的精彩看点。

众多企业纷纷亮出了自家的成果

有华为的「腾」软硬件和案例。

滴滴的「智慧交通」。

，小米也亮出了「透明电视」。

而最亮眼的，莫过于展厅众多的「书摊」，清华大学出版社、Springer等纷纷「出席」。

嗯，这满满的书香，也让大会学术气息更加浓郁了。

……

，首日的精彩内容只是CNCC 2020的「冰山一角」。

在接下来的议程中，还有中国科学院院士、清华人工智能研究院院长张钹，ACM图灵奖得主、斯坦福大学前校长、Alphabet董事长John Hennessy，北京大学教授黄铁军，依图科技CTO颜水成，京东集团副总裁郑宇等国内外众多产学界大佬的深度参与。

感兴趣的读者，要跟紧CNCC2020接下来的进程喽~