去年11月 聊天机器人ChatGPT 的问世，标志着 人工智能（AI）进入了大众生活，也意味着智能新时代的到来。

加速推进智能化发展，业界的共识是，要从计算设备硬件和软件两端着手，“软硬兼施”。然而，随着现阶段生成式人工智能（AIGC）成为AI发展的热点，如何“软硬兼施”也要寻找进一步的答案。在8月16日~17日在南京举行的2023英特尔（中国）学术大会上，来自学术界和产业界的多位专家学者分享了最新的研究成果，并对智能新时代“软硬兼施”如何落地提出了自己的看法。

从AI到生成式AI，新时代的新问题

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在华东师范大学副校长周傲英看来，AlphaGO和ChatGPT以寓言的方式宣示了新时代的到来。

在2023英特尔（中国）学术大会会议间隙接受《中国科学报》等媒体专访时，周傲英向记者表示：“AI本身就是一场科技革命。在新的智能时代，我们必须要理解AI背后的底层逻辑，才能抓住机会。”对已从事数据库学习和研究近40年的周傲英来说，这一底层逻辑就是人类的经验，而经验就是数据。

现在，科学研究范式已从实证范式、理论范式、计算范式发展到数据范式，而数据范式的特点是先有大量已知数据，然后通过计算得出之前未知的理论。在周傲英看来，大数据不是指数据的大小，而是说数据很重要，并涉及数据的采集、汇聚、关联和使用。而大数据时代最大的转变，就是放弃对因果关系的渴求，取而代之关注相关关系。这颠覆了千百年来人类的思维惯例，是对人类认知和世界交流的方式提出了全新的挑战。

至于ChatGPT，它则是“AI时代的Windows”。周傲英举例说。Windows的图形界面、鼠标降低了使用的门槛，促成PC的普及。而ChatGPT降低了AI的门槛，让人们通过打字聊天就能使用AI，让AI走进了人们的日常生活。因此，他认为，ChatGPT是人与AI交互方式的重要创新，将引发全面的AI普及。

当下，技术正在倒逼科学，新的经验主义正在呼唤新的理性主义，形成新的科学认知。周傲英认为，在人工智能时代，科技创新的机遇在于场景驱动应用、应用驱动创新、创新驱动发展，因此应用场景、科技创新和产业发展要三者合而为一，才能真正推动进步。

从AI到生成式AI，AI的“三驾马车”算力、算法、数据之间发生了怎样的变化？英特尔院士、大数据技术全球CTO戴金权指出，在生成式AI阶段，对算力的要求随着模型变大而增加，需要有更好、更高效的算力支持。此外，就算法而言，模型变大一方面意味着参数量变大了，另一方面模型对上下文的理解范围也随之变大。

三者之间如何才能更好地结合？戴金权坦言，“现在还没有人知道这个标准答案是什么。”不过，他认为，进行更多的创新，拥有更高的效率和更高的准确度，以及以更好的应用场景作支撑，将非常关键。[page]

具体要怎么做？“就像周傲英老师所说，技术正在倒逼科学，需要在实践中探索，然后再通过科学原理上的突破进一步发展，这将是一个螺旋式上升的过程。”戴金权说。

多维技术创新，推进算力千倍提升

随着新的AI应用不断涌现，当下算力正成为关键生产力。ChatGPT的开发商OpenAI的分析表明，自2012年以来，人工智能训练任务中使用的算力正呈指数级增长，其目前速度为每3.5个月就会翻一倍，人们对于算力需求的增长已超过30万倍。在此期间，硬件算力的提升一直是人工智能快速发展的重要因素。

在去年9月举行的2022英特尔On技术创新峰会上，英特尔CEO帕特·基辛格在开幕主题演讲中表示，“摩尔定律，至少在未来的十年里依然有效。英特尔希望到2030年在一个芯片封装上可以有1万亿个晶体管。”

在2023英特尔（中国）学术大会上，英特尔研究院副总裁、英特尔中国研究院院长宋继强围绕“多维技术创新，推进算力千倍提升”这一主题，介绍了英特尔如何通过制程、封装等半导体底层技术的持续创新，以及对神经拟态计算、集成光电和量子计算等未来计算领域的探索，推进高能效比下的指数级算力增长。

他表示，为了实现2030年在一个芯片封装上有1万亿个晶体管的目标，英特尔制定了4年内交付5个制程节点的大胆计划。特别是在Intel 4和Intel 3上，英特尔开始大规模引入EUV光刻技术，希望在密度和半导体效能方面超越国际一流水平。随后，英特尔将迈入埃米时代。1埃米相当于0.1纳米，从Intel 20A到Intel 18A，英特尔有信心回到制程的领先地位。

他透露，在Intel 20A和Intel 18A这两个关键性的节点上，英特尔引入了两个革命性的技术，第一个是全环绕栅极晶体管RibbonFET。这是一种全新的晶体管架构。同时，英特尔还在业内率先推出了背部供电技术PowerVia，以解决互连瓶颈，推进埃米时代。此外，在工具层面，高数值孔径极紫外光刻（High-NAEUV）技术可以进一步提高分辨率并减少误差，降低制程工艺的复杂性，同时提高设计规则的灵活性。“综合这三个方面，英特尔有信心在Intel 18A这个阶段重夺制程领先性。”

而在高能效计算方面，未来英特尔的目标是整合不同程度的人工智能能力，例如神经拟态芯片。

神经拟态芯片是一种类脑计算芯片，通过模仿神经元的结构构建硬件，同时采用脉冲式神经网络等新技术，可以实现实时在线学习，也能把多种不同的模态整合在一起。

据悉，英特尔在神经拟态芯片方面已做了很多尝试，经过近7年研发，已迭代到Loihi2芯片。该芯片基于英特尔4制程工艺，仅有32立方毫米，在芯片能效和密度上都有了数倍的提升。

软件优先，将开源作为核心竞争力[page]

今年6月，英特尔宣布在美国阿拉贡国家实验室成功完成超级计算机极光（Aurora）的安装工作。极光每秒可执行200亿亿次浮点计算，成为全球首台具备如此强大算力的超级计算机。

英特尔院士、首席编译器性能架构师田新民全程参与了极光的研发。他向记者透露，在极光问世之前，研发团队内部已经做了两年的探路研究。在这一过程中，软件定义硬件的理念已经开始兴起。当时已经有了大量关于高性能计算的数据和性能指标，而这些数据和性能需求为软件定义硬件提供了一个方向。他们通过成千上万次的模拟试验，来验证软件和硬件的性能是否能达到极光设计系统的要求，并确保软件能够支持体系结构设计的平衡性。“这是我个人深刻体会到的。这也充分体现了软件定义硬件确实是一个重要的趋势。”

英特尔公司副总裁、英特尔中国软件生态事业部总经理李映也告诉记者，最近两年，他所负责的领域有两个重要的转变：一是软件优先的转变，公司上下都充分认识到了软件的重要性。二是英特尔重新聚焦到开源，将其作为公司的核心竞争力。

芯片制造是科技发展的硬核基础，软件则定义了各种使用场景和架构。而从硬件、软件到上层服务，每一个环节的创新和进步都离不开开放的生态环境。基于此，李映在今年2月举行的2023年英特尔中国战略媒体沟通会上宣布，“英特尔中国开源技术委员会”正式成立。该委员会由英特尔开源软件专家、项目技术负责人和社区运营专家组成，将最大程度整合各方资源，利用英特尔最新技术和生态系统，更加深入地与中国的开放生态融合，更高效地服务中国开发者，推动开源生态建设和产业发展。

作为英特尔推出的开源软件框架，oneAPI就是一个典型例证。它是个开放且基于标准的统一软件堆栈，可以解放原有的私有编程模式，释放和挖掘硬件的潜在性能，降低开发门槛并减少重复性开发工作。

田新民向记者介绍，开源为学术界敞开了更广泛的研究大门。对学生而言，由于oneAPI是开源的，学生们能够直接查看代码，而这些代码里面又涉及很多基础的技术，这会让学生意识到，在他学习的过程中，要更多聚焦基础理论层面，尤其是体系结构、编译、算法，而不只是像互联网泡沫时期，所有的学生都在想如何开发一个App。“oneAPI使更多的学生认识到，要想更好地融入人工智能时代，就需要加强基础训练，更深入地学习基础理论。这对教育有着积极的影响。”

对于教师而言，oneAPI可以让大家无需再花费时间做一些基础性工作，如优化矩阵计算性能等，而是将精力投入到更具前瞻性的研究中。

不过，田新民坦言，这种贡献都是互相的。对英特尔而言，老师和学生们在使用oneAPI的时候，也会发现oneAPI需要改进和完善的地方，有助于英特尔不断完善软件系统，实现共赢。[page]

提升数字化能力，多渠道培养人才

“软硬兼施”离不开具有创新性的人才。

英特尔（中国）学术大会自2003年启动以来已走过了20个年头。在今年这一特殊的节点，南京市人民政府副市长吴炜、中国科学院院士吕建、中国科学院院士刘明、中国工程院院士孙凝晖、清华大学教授魏少军等政府相关领导与学术界专家纷纷前来“助阵”，并做分享与交流。在宋继强看来，这是对英特尔多年来持续与政府相关部门、学术界合作，并在“政产学研用”结合方面进行长期投入的认可。

英特尔公司高级副总裁、英特尔中国区董事长王锐也在视频致辞中表示：“从注重前沿探索的‘最初一公里’，到聚焦商业落地的‘最后一公里’，学术界、产业界在创新链条中密不可分。对英特尔来说，我们将更好地发挥在半导体技术、软硬件产品、可持续计算、开放生态等方面的优势，与大家一起为智能而加速。”

1993年，英特尔在中国启动了第一个人才培养项目，在北京、上海、成都的5所高校设立了奖学金。自那时到现在，其与中国学术界的合作已经有30年了。

当《中国科学报》问及英特尔和学术界合作的主要方式和渠道时，宋继强总结到，第一，人才培训，通过建立实习实训基地或联合开设课程的方式实现，这也是长期的合作方式。第二，跟进教育部的培养计划，比如“中国高校人工智能人才国际培养计划”等，和不同的学校展开相关合作。第三，英特尔自发组织的人才培养计划，如“英特尔中国学术英才计划”。第四，英特尔还会发起偏向于研究型的一些合作，如英特尔联合研究中心计划。在这个计划中，英特尔会选择合适的主题，邀请多所院校的研究团队共同参与，完成相关研究课题。在中国，相关的研究课题包括5G、移动边缘计算、智能驾驶、车路协同等。这些项目周期较长，投资规模也较大。此外，英特尔还会根据不同部门的研究型需求，与一些高校展开定向合作。

作为从本科到博士均就读于南京大学的优秀人才，当《中国科学报》问及宋继强对于当下中国高教界十分关注的拔尖创新人才培养有何建议时，他表示，首先要让学生有一个比较宽的国际视野；其次要让他们有好的导师及项目去参与；第三，还要让这些人才能实时得到一些业界反馈。

在宋继强看来，第三点至关重要。因为随着科学技术的迅速发展，拔尖人才需要能够辨别哪些是值得深入研究和实践的项目，以及如何将学术成果转化为实际应用。而产业界的反馈可以帮助他们更好地了解项目的可行性和应用前景，指导他们在研究方向上作出更明智的决策。“我们希望这些拔尖人才不仅只是发论文，还要能够投身到产业里面，为整个产业发展所用。”[page]

在2023英特尔（中国）学术大会开幕当天，英特尔还举办了“英特尔学术英才计划”颁奖典礼，共有6位来自国内高校和科研院所的青年才俊获得了英特尔提供的技术指导和奖金资助。据悉，接下来，“英特尔中国学术英才计划”将通过组织技术研讨会、学术沙龙、能力提升论坛等方式，搭建更大规模的产业界、学术界交流平台。

此外，英特尔还宣布全面推出“英特尔创新飞轮计划”，探索挖掘学术界种子项目，促进其产业化落地，推动产业界、学术界合作的进一步升级。

宋继强表示，无论是数字人才的培养和发展，还是产业界、学术界的融合创新，均非一日之功。英特尔将继续致力于搭建更广泛的平台、促进更多交流合作，从前沿探索到商业落地，形成更强合力，推动更多满足本土需求的创新。