科技达人说|IEEE专家邹卓：类脑芯片能为AIoT迈向智能化做什么？
IT时报采访人员李玉洋
“AIoT不是简单的AI＋IoT ， 而是要有服务的下沉、智能的前移以及智能和连接的融合 。 ”近日 ， IEEE高级会员、复旦大学信息科学与工程学院教授邹卓在IEEE（电气电子工程师学会）一场媒体交流会上抛出观点 。
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邹卓认为 ， 随着晶体管的密度增加 ， 晶体管的成本也在下降 ， 但到了10纳米以下 ， 晶体管的成本在上升 ， “所以 ， 在经济学上我认为摩尔定律已经趋近于结束 ， 摩尔定律是还可以继续 ， 但要付出代价 。 ”
虽然摩尔定律有所放缓 ， 但邹卓认为当下信息产业仍享受摩尔定律所带来的两大红利：一是计算变得越来越普适 ， 二是算力变得越来越强 。 当前 ， “新基建”正成为新的发展驱动力 ， 而深度融合5G、大数据、人工智能和工业互联网的AIoT产业也由此被业界视作下一个重要发展领域 。
“从物联网走向AIot ， 其实走向的是泛在智能 ， 这种智能不是简单地把数据上传 ， 再用深度学习网络跑模型 ， 而是要综合考虑到经济、数据、模型、服务等因素 。 ”邹卓指出训练在云端、推理在边缘 ， 等到AIot发展到泛在智能阶段将会变得复杂 ， 他引用思科数据 ， 到2021年所有智能设备所产生的数据将达到85ZB ， 但只有7.2ZB的数据能用到 ， 有效利用率还不到10% 。
“互联网节点产生了海量的原始数据（rawdata） ， 很多数据传上去但是用不了 ， 运营商和大型公司都遇到海量数据如何处理存储、有效产生价值的问题 。 ”邹卓认为哪怕有了5G ， 所有的数据传到数据中心 ， 也不能有效利用 ， 让数据产生价值 ， “在数据产生的边缘就进行有效地处理 ， 是效率最高的 。 ”
美国半导体协会发布的数据显示 ， 普通人每天所感知到的信息是8.75Mbps ， 大脑根本处理不过来 ， 但会进行3~5个数量级的压缩比 。 “所以 ， 人脑其实是效率非常高的计算和认知系统 。 ”目前 ， 邹卓和团队正在与新氦类脑合作 ， 开展面向AIoT的类脑芯片与神经拟态系统研究 。
邹卓认为 ， 借助类脑技术大规模并行、事件驱动、实时环境交互、感算存紧密耦合协同等特点 ， 开发能够如人脑般感知、传递、处理和运用信息的智能芯片与系统 ， 有望突破摩尔定律以及冯诺依曼架构的瓶颈 ， 提升AIoT节点的智能化程度 ， 同时提高集成度、降低能耗 。
【科技达人说|IEEE专家邹卓：类脑芯片能为AIoT迈向智能化做什么？】当然 ， AIoT离成为一把趁手的工具、走向广泛且成熟的应用 ， 仍然需要经历相当长的路径 ， “从传感器、芯片等核心器件 ， 到工业信息系统的垂直集成 ， 都尚有不少有待突破的关键技术 。 ”邹卓说 。
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