美國找回半導(dǎo)體霸主地位的決心似乎已經(jīng)愈發(fā)昭然若揭了，在半導(dǎo)體制造上，一大批晶圓代工廠紛紛前往美國建廠，諸如臺(tái)積電、三星等。然而，在學(xué)術(shù)研究上，本就位于前列的老美似乎還想更近一步，充分利用全球頂尖半導(dǎo)體公司的技術(shù)和人才儲(chǔ)備，來提升其學(xué)術(shù)實(shí)力，這其中首當(dāng)其沖的領(lǐng)域就是AI。

AI作為當(dāng)下最火熱的技術(shù)板塊之一，在經(jīng)歷了所謂的泡沫之后，又開始被炒熱起來。AI初創(chuàng)公司成了目前最炙手可熱的香餑餑，現(xiàn)在除了傳統(tǒng)資本以外，半導(dǎo)體公司和國家資本也在加注AI。

產(chǎn)學(xué)研合作也搞會(huì)員制？

今年三月底，美國麻省理工大學(xué)啟動(dòng)了一項(xiàng)全新的學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界合作計(jì)劃，MIT AI硬件計(jì)劃。該計(jì)劃旨在為人工智能和量子計(jì)算時(shí)代開發(fā)相關(guān)的硬件和軟件轉(zhuǎn)化技術(shù)，將AI硬件領(lǐng)域的研究人員聚集在一起，為未來十年的AI硬件技術(shù)制定路線圖。

該計(jì)劃主要專注于以下硬件的開發(fā)：模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、新一代CMOS設(shè)計(jì)、AI系統(tǒng)的異構(gòu)集成、一體化3D AI系統(tǒng)、模擬非易失性內(nèi)存設(shè)備、邊緣AI、AI傳感器、高能效AI、AIoT、神經(jīng)計(jì)算、AI邊緣安全、量子AI、無線技術(shù)、混合云計(jì)算和高性能計(jì)算。

參與MIT AI硬件計(jì)劃的五大公司 / MIT

首發(fā)參與該計(jì)劃的項(xiàng)目有五大公司，分別是亞馬遜、ADI、ASML、NTT Research和臺(tái)積電。這五家公司的選取也是極具代表性了，分別代表了互聯(lián)網(wǎng)公司、半導(dǎo)體巨頭、半導(dǎo)體制造設(shè)備供應(yīng)商、半導(dǎo)體研究機(jī)構(gòu)和晶圓代工廠。此外，這五家公司分別來自美國、荷蘭、日本和中國臺(tái)灣四大地區(qū)，可以說匯聚了全球半導(dǎo)體公司的力量。

麻省理工大學(xué)給出的說明中，詳細(xì)解釋了企業(yè)參與該計(jì)劃的合作方式。該計(jì)劃提供兩種初級(jí)會(huì)員制度，一種是每年資助兩個(gè)項(xiàng)目，一種是每年資助一個(gè)項(xiàng)目。然而該計(jì)劃作為一項(xiàng)會(huì)員制度的產(chǎn)學(xué)研合作價(jià)計(jì)劃，難道就只是資助麻省理工內(nèi)部的AI硬件項(xiàng)目而已嗎？并非如此。麻省理工也為合作企業(yè)提供了一些權(quán)益，比如參與MIT內(nèi)部的技術(shù)研討會(huì)、與研究人員直接接觸、提前獲取項(xiàng)目成果等等。

亞馬遜作為全球最大的公有云服務(wù)廠商，已經(jīng)開始了自己的芯片研究工作，這對(duì)提升他們?cè)谠品?wù)和數(shù)據(jù)中心的優(yōu)勢(shì)上起到至關(guān)重要的作用。而ADI作為模擬IC大廠，以上提到的一眾項(xiàng)目中不少都與模擬信號(hào)相關(guān)聯(lián)，自然也不會(huì)放過這個(gè)機(jī)會(huì)。而臺(tái)積電、NTT Research和ASML早就在公司總部所在地區(qū)與當(dāng)?shù)氐拇髮W(xué)展開了一系列的學(xué)術(shù)研究合作，如今則是看中這個(gè)直接對(duì)接美國學(xué)術(shù)界的機(jī)會(huì)，借此發(fā)展自己的AI業(yè)務(wù)或研究。

中美AI學(xué)術(shù)交流仍在急速增長(zhǎng)

即便在國際形勢(shì)復(fù)雜，地緣政治沖突激化的情況下，學(xué)術(shù)交流依舊沒有就此止步，這點(diǎn)哪怕是對(duì)中國和美國來說也是如此。在斯坦福大學(xué)發(fā)布的AI Index報(bào)告中指出，2021年中美兩國的AI研究人員聯(lián)合發(fā)布的論文數(shù)量遠(yuǎn)超其他國家，與2010年相比，兩國在AI研究上的合作已經(jīng)有了五倍的增長(zhǎng)，兩國人員合作發(fā)表的文章更是達(dá)到了9660篇，是第二名美國與英國的近三倍。

AI Index各國指數(shù) / 斯坦福大學(xué)

而且中國在AI研究上依然位于世界前列，從AI Index統(tǒng)計(jì)的上圖就能看出，在發(fā)文數(shù)量上中國始終位于世界首位。雖然AI上獲得專利數(shù)量不比美國和日本，但在AI專利數(shù)量上已經(jīng)占據(jù)了全球半壁江山。至于AI招聘指數(shù)上中國略微落后倒是不必多慮，畢竟這項(xiàng)指數(shù)主要還是靠LinkedIn上的數(shù)據(jù)集，國內(nèi)的AI招聘熱潮并沒有消退。

當(dāng)然了，這樣的數(shù)字最多只能證明兩國都很重視人工智能并投入了大量資源，但斯坦福大學(xué)還指出了更重要的一點(diǎn)，那就是很多中國的研究人員都在美國接受過教育，雖然少部分人選擇繼續(xù)留在美國，但回國的那一批人依然與美國的同學(xué)、教授和同事保持著緊密的專業(yè)聯(lián)系。

如此一來促進(jìn)了雙方在同一研究方向上的技術(shù)交流，而且目前的AI技術(shù)研究并沒有什么國家層面上的沖突，與其看哪個(gè)國家開創(chuàng)了全新的AI技術(shù)，倒不如看誰最先把這一技術(shù)普及到市場(chǎng)上。

結(jié)語

盡管中國目前的AI學(xué)術(shù)實(shí)力并不差，也是一些頂尖學(xué)府的重點(diǎn)投入對(duì)象，但研究方向還是主要聚焦在軟件領(lǐng)域，尤其是機(jī)器視覺這一強(qiáng)項(xiàng)上。我國AI硬件研究實(shí)力上仍有不足，這不僅僅體現(xiàn)在高校上，也體現(xiàn)在產(chǎn)業(yè)內(nèi)部。因?yàn)槲覈旧砣狈τ布袌?chǎng)的領(lǐng)頭羊，而像ADI、ASML這樣的公司與國內(nèi)大學(xué)的合作可以說少之又少，更不用說在AI硬件上的合作了。我們也不能只靠外來資源的引進(jìn)，還是得繼續(xù)加碼AI硬件的本土研究，不然AI芯片公司招人難的問題會(huì)愈發(fā)嚴(yán)重。