为何探讨AI芯片落地时软硬融合被大咖们频频提及集成电路工资太高了仿佛天价CCF-GAIR 2019
编者按：7月12日至7月14日，2019年，全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR 2019）在深圳举办。这场盛会由中国计算机学会（CCF）主办，香港中文大学（深圳）承办，深圳市人工智能与机器人研究院协办，并获得了深圳市政府的大力支持。作为国内AI和机器人的交流平台，它旨在促进学术界、工业界及投资界的跨领域合作。
近年来，AI芯片行业迎来了前所未有的创业热潮。传统巨头、科技公司以及初创企业纷纷进入这片红土。然而，在资本寒冬和贸易摩擦的双重压力下，这个行业也面临着挑战。在这样的背景下，AI芯片落地变得尤为重要。
2019年7月13日下午，来自各界的专家齐聚于CCF-GAIR 2019 AI芯片专场，与会嘉宾们就芯片技术与AI应用进行深入探讨，其中软硬融合成为焦点话题。
英特尔夏磊提到：“AI计算需要硬件+软件的结合。”他介绍了英特尔第二代至强可扩展处理器新计算方案，以及通过软硬件结合实现高性能加速指令集。在实际应用中，如英特尔与美的合作中的缺陷检测，也展示了软硬结合带来的成效。
地平线黄畅则强调：“追求极致能效比和性价比是首要任务。”他指出数据中心能源消耗问题，并提出算法架构优化策略。他认为，将来AI发展趋势预测并融入设计，是关键。此外，他还分享了地平线打造通用AI应用平台的愿景。
中科院包云岗分析说，“弥补软硬之间性能差异有两种思路”。他提出了雇用优秀程序员或利用硬件加速两种方法，并呼吁开源芯片生态以降低门槛。他认为当前存在的一个死结是许多企业不愿意开源导致市场上缺乏可用的开源IP，而高昂成本又阻碍了开发者使用这些IP进行验证和测试。
深聪智能朱澄宇认为“软硬融合使边缘计算成为可能”。他相信语音技术与IoT时代将是未来十年的增长亮点，并且这些技术对于芯片领域都具有重要意义。他解释说，由于算法移植的问题，一些公司决定自己研发专门用于自己的算板型而非依赖第三方通用芯片，以此形成闭环并促进生态建设。
