CNCC|被“卡脖子”的尖端技术该如何前行？刘明张亚勤等院士大咖为你解惑
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》 。
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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 Fellow、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 Fellow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 。
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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 ， 最后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 。
另外 ， 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；此外 ， 国内芯片技术企业对IP核储备欠缺 。
最后在“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 。
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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行业首先受益；其次AI会融入各个行业 ， 像20年前的互联一样；最后 ， 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：5G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5G和其背后的问题 ， 做了题为《5G云平台、智能物联网与边缘计算》的演讲 。
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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 ， 5G的发展非常迅猛 ， 但它并不只是比4G、3G快这么简单 ， 其背后便是一个软硬件的融合问题：
将5G和云计算、智能物联网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 。
首先是5G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5G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4G的时候 ， 降到70毫秒；到5G ， 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 。
其次是云方面 ， 这个系统把4个云合成在一起 ， 包括计算云、大数据应用云 ， AI云与使用5G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 。
……
这个系统将云计算、5G、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 。
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姜涛先是抛出了一个观点：
【CNCC|被“卡脖子”的尖端技术该如何前行？刘明张亚勤等院士大咖为你解惑】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 。
其次 ， 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 。
最后 ， 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
最后 ， 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「昇腾」软硬件和案例 。
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滴滴的「智慧交通」 。
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当然 ， 小米也亮出了「透明电视」 。
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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」 。
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嗯 ， 这满满的书香 ， 也让大会学术气息更加浓郁了 。
……
当然 ， 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~
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