阿里達摩院2020十大科技趨勢發(fā)布：模塊化讓造芯像搭積木一樣簡單

乾明 發(fā)自 凹非寺
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

“掃地僧”如何看待2020科技趨勢？

剛剛，阿里達摩院2020十大科技趨勢發(fā)布，涵蓋人工智能、芯片制造、量子計算、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、機器協(xié)作、區(qū)塊鏈、隱私保護、云計算等多個領(lǐng)域，勾勒新一年科技走向。

快速概覽如下：

1、人工智能從感知智能向認(rèn)知智能演進

2、計算存儲一體化突破AI算力瓶頸

3、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的超融合

4、機器間大規(guī)模協(xié)作成為可能

5、模塊化降低芯片設(shè)計門檻

6、規(guī)?；a(chǎn)級區(qū)塊鏈應(yīng)用將走入大眾

7、量子計算進入攻堅期

8、新材料推動半導(dǎo)體器件革新

9、保護數(shù)據(jù)隱私的AI技術(shù)將加速落地

10、云成為IT技術(shù)創(chuàng)新的中心

阿里達摩院說，他們結(jié)合自身實踐與外腦助力，80多位專家參與，歷經(jīng)5個階段，才最終對2020年的十大科技趨勢作出了預(yù)判。

希望通過評估它們對產(chǎn)業(yè)和社會可能產(chǎn)生的影響，從而為政策制定、產(chǎn)業(yè)規(guī)劃、行業(yè)發(fā)展、企業(yè)轉(zhuǎn)型升級提供決策參考，也希望幫助更多人理解那些發(fā)生在當(dāng)下的重要變化。

達摩院第二次預(yù)測科技走向：繼續(xù)聚焦芯片

這是達摩院成立以來第二次發(fā)布科技趨勢。

與去年相比，今年趨勢更加專注于落地，更加趨向于產(chǎn)業(yè)，也擴展了科技突破的視野范圍——從信息技術(shù)領(lǐng)域拓展到了新材料領(lǐng)域，以及怎么用前沿技術(shù)構(gòu)建新的數(shù)字經(jīng)濟基礎(chǔ)設(shè)施，也成為了新的核心。

當(dāng)然，也有對上一年趨勢的延續(xù)，比如芯片，這也是達摩預(yù)測今年科技走向的焦點。

達摩院去年預(yù)測，過去以CPU為核心的通用計算，將走向由應(yīng)用驅(qū)動和技術(shù)驅(qū)動，并帶來Domain-specific體系結(jié)構(gòu)的顛覆性改變。

過去一年，在應(yīng)用驅(qū)動和技術(shù)驅(qū)動下，AI專用芯片獲得了長足的發(fā)展。在具體的場景中，使用專用的芯片將會帶來更好的算力和能效，已經(jīng)成為行業(yè)共識。

國內(nèi)的平頭哥、華為、百度、依圖、寒武紀(jì)等企業(yè)都發(fā)布了各自的AI專用芯片，國際芯片巨頭如英特爾等，也正積極布局AI芯片領(lǐng)域。

在新的一年，達摩院也給出了新的行業(yè)發(fā)展動向：模塊化降低芯片設(shè)計門檻。

他們認(rèn)為，高科技產(chǎn)業(yè)中護城河最深、壁壘最厚的領(lǐng)域——造芯，要簡單起來了。

這一斷言放出，瞬間便引起關(guān)注與熱議。讓人興奮之余，也有不少人保持冷靜思考，這怕不是放衛(wèi)星上天？

阿里平頭哥副總裁孟建熠博士表示，這背后的種種邏輯，在阿里平頭哥的實踐探索中，逐步清晰明了。

模塊化降低芯片設(shè)計門檻？

芯片設(shè)計是個辛苦活，研發(fā)成本高，周期長已經(jīng)成為整個行業(yè)的最大痛點。開發(fā)一款中檔芯片，往往需要數(shù)百人年、數(shù)千萬甚至上億美元的研發(fā)投入。

孟建熠說，這不僅嚴(yán)重阻礙了芯片創(chuàng)新速度，在每一次芯片制程躍遷中，比如從10nm縮減到7nm時，所需的NRE成本和開發(fā)時間都在大幅提升。

一方面是成本桎梏，另一方面是快速變化的市場壓力。半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)在積極尋找新的芯片開發(fā)模式，來滿足低成本、快速的需求。

最有前景且最能實現(xiàn)的方向，就是新的模塊化。

阿里達摩院解讀稱，依照傳統(tǒng)方法， 設(shè)計一個系統(tǒng)芯片（System on Chip），需要從不同的IP供應(yīng)商購買IP，包括軟核IP或硬核IP，再結(jié)合自家研發(fā)的模塊，通過大量時間的驗證和軟件開發(fā)，集合成一個SoC，然后在某個制造工藝節(jié)點上完成芯片設(shè)計和生產(chǎn)的完整流程。

“在新的模塊化方法下，各個模塊已經(jīng)提前完成流片，具體到場景中，可以根據(jù)需求將不同功能‘芯片模塊’通過先進封裝，可以跳過流片，通過封裝快速定制出一個符合應(yīng)用需求的芯片，”孟建熠說。

這種新的模塊，也有一個代名詞：芯粒（Chiplet）。

具體來說，是通過對復(fù)雜功能進行分解，開發(fā)出多種具有單一特定功能的“芯粒”，如實現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲、計算、信號處理、數(shù)據(jù)流管理等功能。

然后利用這些不同功能的芯粒進行模塊化組裝，將不同的計算機元件集成在一塊硅片上，來實現(xiàn)更小更緊湊的計算機系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。

未來計算機的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，可能不是由單獨封裝的芯片制造的，而是在一塊較大的硅片上互連成芯片網(wǎng)絡(luò)的芯粒制造的。

孟建熠說，模塊化的芯片技術(shù)，最終可以實現(xiàn)像搭積木一樣”組裝“芯片，芯片設(shè)計的難度至少降低50%。

基于IP的可重用的設(shè)計方法學(xué)，能解決芯片功能模塊重復(fù)設(shè)計的問題，使得芯片可以以模塊化的方式進行設(shè)計，不同功能的IP模塊可以在不同的芯片中被重用。從而降低芯片設(shè)計門檻，讓設(shè)計者以更低成本、更高效率定制領(lǐng)域?qū)Ｓ眯酒?/p>

他也進一步提到了具體的使用場景：不僅能幫助軟件開發(fā)商更深度集成“芯-硬-軟”的解決方案，芯片本身的可拓展性方面也有很大提升，同一個設(shè)計能夠根據(jù)不同的場景進行適配。

阿里達摩院認(rèn)為，這將帶來芯片行業(yè)顛覆式的創(chuàng)新革命，從上游EDA 工具、IC設(shè)計到制造工藝、先進封測等產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)重塑芯片的產(chǎn)業(yè)格局。

為何是2020？

需求，是變革的核心驅(qū)動力之一，芯片產(chǎn)業(yè)也不例外。

與此前市場環(huán)境最大的不同是，AIoT成為了新變量。不僅會帶來芯片需求的爆發(fā)式增長，其碎片化和定制化的特點，也對芯片設(shè)計模式提出了新的要求。

“尤其是AIoT領(lǐng)域?qū)Τ杀据^為敏感，需要新的芯片設(shè)計方法，”孟建熠說。

與此同時，市場競爭格局也開始發(fā)生變化。在應(yīng)用驅(qū)動的趨勢下，誰能快速推出專用芯片，就能搶占市場先機。

阿里達摩院認(rèn)為，芯片行業(yè)傳統(tǒng)的比投資、比品牌、比工藝的“大魚吃小魚”格局，正逐漸被比市場靈敏度、比需求適配、比速度和價格的“快魚吃慢魚”格局所取代。

需求客觀存在，解決方案已經(jīng)明了，進一步實現(xiàn)落地，技術(shù)是橋梁。

近年來，以RISC-V為代表的開放指令集及其相應(yīng)的開源SoC芯片設(shè)計、以集成電路塊（Chisel）為代表的高級抽象硬件描述語言，以及基于IP的模塊化的芯片設(shè)計方法等等，共同推動了芯片敏捷設(shè)計方法與開源芯片生態(tài)的快速發(fā)展，越來越多芯片企業(yè)開始嘗試開源硬件架構(gòu)進行設(shè)計。

現(xiàn)在，已經(jīng)有越來越多的系統(tǒng)和應(yīng)用服務(wù)公司在推出專用芯片，例如蘋果、谷歌、阿里巴巴、亞馬遜、特斯拉等應(yīng)用企業(yè)開始進入芯片設(shè)計領(lǐng)域，自研或聯(lián)合開發(fā)芯片產(chǎn)品。

“雖然模塊與模塊之間的高效通信還存在挑戰(zhàn)，容易造成性能瓶頸，以及先進封裝成本較高、散熱困難等等問題”孟建熠說。“但AMD、英特爾等國際主流芯片廠商都正朝這個方向努力，并對CPU、GPU、FPGA等模塊進行了分別流片?！?/p>

清華大學(xué)長聘教授尹首一也進一步評論稱：“尤其是未來隨著異質(zhì)集成、三維集成等技術(shù)的成熟，摩爾定律將在全新維度上得以延續(xù)?！?/p>

面向2020年，基于芯粒的模塊化設(shè)計方法正在成為新的行業(yè)趨勢。孟建熠說，這也是平頭哥正在實踐探索的方向。

阿里平頭哥，已經(jīng)在提升芯片設(shè)計效率的路上

2019年8月30日，阿里平頭哥發(fā)布AIoT芯片平臺，命名“無劍”。

這是一個芯片設(shè)計平臺，提供集芯片架構(gòu)、基礎(chǔ)軟件、算法與開發(fā)工具于一體的整體解決方案，是在提升芯片設(shè)計效率上的重要一步。

取獨孤求敗“無劍勝有劍”之意。與此對應(yīng)，其并無芯片，但可幫助各路芯片設(shè)計企業(yè)“鑄劍”，即在基礎(chǔ)框架/模板基礎(chǔ)上，定制符合應(yīng)用需求的芯片產(chǎn)品，以最快速度推向精準(zhǔn)市場。

根據(jù)平頭哥官方介紹，這一平臺能夠承擔(dān)AIoT芯片約80%的通用功能設(shè)計工作量，讓芯片研發(fā)企業(yè)專注于剩余20%的專用設(shè)計工作，能幫芯片設(shè)計企業(yè)將設(shè)計成本降低50%，設(shè)計周期壓縮50%。

在采訪過程中，孟建熠也分享了無劍平臺的最新進展：

已經(jīng)推出了MCU、語音、視覺方面的SoC平臺，而且已經(jīng)應(yīng)用到了多家IoT廠商的產(chǎn)品中，產(chǎn)品包括多媒體AI芯片、AI視覺芯片、邊緣AI服務(wù)器芯片等。

而平頭哥整體，也繼續(xù)踐行“讓天下沒有難造的芯片”愿景，面向未來進一步展開芯粒及其封裝方面的應(yīng)用研究。

具體到業(yè)務(wù)上，孟建熠說，平頭哥也會繼續(xù)打通云和端的邊界，在云和端持續(xù)投入，并在芯片應(yīng)用生態(tài)上做更多布局。

附：阿里達摩院2020年十大科技趨勢

趨勢一、人工智能從感知智能向認(rèn)知智能演進

人工智能已經(jīng)在“聽、說、看”等感知智能領(lǐng)域已經(jīng)達到或超越了人類水準(zhǔn)，但在需要外部知識、邏輯推理或者領(lǐng)域遷移的認(rèn)知智能領(lǐng)域還處于初級階段。

認(rèn)知智能將從認(rèn)知心理學(xué)、腦科學(xué)及人類社會歷史中汲取靈感，并結(jié)合跨領(lǐng)域知識圖譜、因果推理、持續(xù)學(xué)習(xí)等技術(shù)，建立穩(wěn)定獲取和表達知識的有效機制，讓知識能夠被機器理解和運用，實現(xiàn)從感知智能到認(rèn)知智能的關(guān)鍵突破。

趨勢二、計算存儲一體化突破AI算力瓶頸

馮諾伊曼架構(gòu)的存儲和計算分離，已經(jīng)不適合數(shù)據(jù)驅(qū)動的人工智能應(yīng)用需求。頻繁的數(shù)據(jù)搬運導(dǎo)致的算力瓶頸以及功耗瓶頸已經(jīng)成為對更先進算法探索的限制因素。

類似于腦神經(jīng)結(jié)構(gòu)的存內(nèi)計算架構(gòu)將數(shù)據(jù)存儲單元和計算單元融合為一體，能顯著減少數(shù)據(jù)搬運，極大提高計算并行度和能效。計算存儲一體化在硬件架構(gòu)方面的革新，將突破AI算力瓶頸。

趨勢三、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的超融合

5G、IoT設(shè)備、云計算、邊緣計算的迅速發(fā)展將推動工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的超融合，實現(xiàn)工控系統(tǒng)、通信系統(tǒng)和信息化系統(tǒng)的智能化融合。

制造企業(yè)將實現(xiàn)設(shè)備自動化、搬送自動化和排產(chǎn)自動化，進而實現(xiàn)柔性制造，同時工廠上下游制造產(chǎn)線能實時調(diào)整和協(xié)同。

這將大幅提升工廠的生產(chǎn)效率及企業(yè)的盈利能力。對產(chǎn)值數(shù)十萬億乃至數(shù)百萬億的工業(yè)產(chǎn)業(yè)而言，提高5%-10%的效率，就會產(chǎn)生數(shù)萬億人民幣的價值。

趨勢四、機器間大規(guī)模協(xié)作成為可能

傳統(tǒng)單體智能無法滿足大規(guī)模智能設(shè)備的實時感知、決策。物聯(lián)網(wǎng)協(xié)同感知技術(shù)、5G通信技術(shù)的發(fā)展將實現(xiàn)多個智能體之間的協(xié)同——機器彼此合作、相互競爭共同完成目標(biāo)任務(wù)。

多智能體協(xié)同帶來的群體智能將進一步放大智能系統(tǒng)的價值：大規(guī)模智能交通燈調(diào)度將實現(xiàn)動態(tài)實時調(diào)整，倉儲機器人協(xié)作完成貨物分揀的高效協(xié)作，無人駕駛車可以感知全局路況，群體無人機協(xié)同將高效打通最后一公里配送。

趨勢五、模塊化降低芯片設(shè)計門檻

傳統(tǒng)芯片設(shè)計模式無法高效應(yīng)對快速迭代、定制化與碎片化的芯片需求。以RISC-V為代表的開放指令集及其相應(yīng)的開源SoC芯片設(shè)計、高級抽象硬件描述語言和基于IP的模板化芯片設(shè)計方法，推動了芯片敏捷設(shè)計方法與開源芯片生態(tài)的快速發(fā)展。

此外，基于芯粒（chiplet）的模塊化設(shè)計方法用先進封裝的方式將不同功能“芯片模塊”封裝在一起，可以跳過流片快速定制出一個符合應(yīng)用需求的芯片，進一步加快了芯片的交付。

趨勢六、規(guī)?；a(chǎn)級區(qū)塊鏈應(yīng)用將走入大眾

區(qū)塊鏈BaaS(Blockchain as a Service)服務(wù)將進一步降低企業(yè)應(yīng)用區(qū)塊鏈技術(shù)的門檻，專為區(qū)塊鏈設(shè)計的端、云、鏈各類固化核心算法的硬件芯片等也將應(yīng)運而生，實現(xiàn)物理世界資產(chǎn)與鏈上資產(chǎn)的錨定，進一步拓展價值互聯(lián)網(wǎng)的邊界、實現(xiàn)萬鏈互聯(lián)。

未來將涌現(xiàn)大批創(chuàng)新區(qū)塊鏈應(yīng)用場景以及跨行業(yè)、跨生態(tài)的多維協(xié)作，日活千萬以上的規(guī)?；a(chǎn)級區(qū)塊鏈應(yīng)用將會走入大眾。

趨勢七、量子計算進入攻堅期

2019年，“量子霸權(quán)”之爭讓量子計算在再次成為世界科技焦點。超導(dǎo)量子計算芯片的成果，增強了行業(yè)對超導(dǎo)路線及對大規(guī)模量子計算實現(xiàn)步伐的樂觀預(yù)期。

2020年量子計算領(lǐng)域?qū)?jīng)歷投入進一步增大、競爭激化、產(chǎn)業(yè)化加速和生態(tài)更加豐富的階段。作為兩個最關(guān)鍵的技術(shù)里程碑，容錯量子計算和演示實用量子優(yōu)勢將是量子計算實用化的轉(zhuǎn)折點。

未來幾年內(nèi)，真正達到其中任何一個都將是十分艱巨的任務(wù)，量子計算將進入技術(shù)攻堅期。

趨勢八、新材料推動半導(dǎo)體器件革新

在摩爾定律放緩以及算力和存儲需求爆發(fā)的雙重壓力下，以硅為主體的經(jīng)典晶體管很難維持半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的持續(xù)發(fā)展，各大半導(dǎo)體廠商對于3納米以下的芯片走向都沒有明確的答案。

新材料將通過全新物理機制實現(xiàn)全新的邏輯、存儲及互聯(lián)概念和器件，推動半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的革新。

例如，拓?fù)浣^緣體、二維超導(dǎo)材料等能夠?qū)崿F(xiàn)無損耗的電子和自旋輸運，可以成為全新的高性能邏輯和互聯(lián)器件的基礎(chǔ)；新型磁性材料和新型阻變材料能夠帶來高性能磁性存儲器如SOT-MRAM和阻變存儲器。

趨勢九、保護數(shù)據(jù)隱私的AI技術(shù)將加速落地

數(shù)據(jù)流通所產(chǎn)生的合規(guī)成本越來越高。使用AI技術(shù)保護數(shù)據(jù)隱私正在成為新的技術(shù)熱點，其能夠在保證各方數(shù)據(jù)安全和隱私的同時，聯(lián)合使用方實現(xiàn)特定計算，解決數(shù)據(jù)孤島以及數(shù)據(jù)共享可信程度低的問題，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的價值。

趨勢十、云成為IT技術(shù)創(chuàng)新的中心

隨著云技術(shù)的深入發(fā)展，云已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過IT基礎(chǔ)設(shè)施的范疇，漸漸演變成所有IT技術(shù)創(chuàng)新的中心。

云已經(jīng)貫穿新型芯片、新型數(shù)據(jù)庫、自驅(qū)動自適應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)、AI、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、量子計算整個IT技術(shù)鏈路，同時又衍生了無服務(wù)器計算、云原生軟件架構(gòu)、軟硬一體化設(shè)計、智能自動化運維等全新的技術(shù)模式，云正在重新定義IT的一切。

廣義的云，正在源源不斷地將新的IT技術(shù)變成觸手可及的服務(wù)，成為整個數(shù)字經(jīng)濟的基礎(chǔ)設(shè)施。

最后，小小互動一下。

你怎么看達摩院關(guān)于芯片的預(yù)測？達摩院今年發(fā)布的十大預(yù)測，你更看好哪一個？對于今年科技走向，你有什么預(yù)測？

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