编辑 | CJ简介：清华大学微纳电子学系副主任尹守义老师带领团队设计了低功耗AI芯片Thinker。
专注于神经网络计算，可以动态调整视频、图像、语音等多种AI任务应用的计算和内存需求。
在北京清华大学的一间办公室里，一个名为 Thinker 的芯片正在处理摄像头收集的视频数据，并将从中提取的面部数据与数据库中的现有数据进行匹配。
几秒钟后，Thinker芯片又开始处理中文语音命令了。
Thinker是清华微电子研究所设计的一款支持神经网络计算的AI芯片。
它最大的特点是功耗极低，只需八节 AA 电池即可运行一整年。
（清华大学微电子提供的Thinker芯片显微图） Thinker芯片可以动态调整计算和内存需求，以满足运行软件的需求。
这很重要，因为许多现实生活中的人工智能应用（识别图像中的对象或理解人类语言）需要结合不同类型和不同层数的神经网络。
今年12月，计算机硬件设计领域国际顶级期刊IEEE Journal of Solid-State Circuits上发表了有关Thinker设计理念的论文。
事实上，如今中国的科技领域正在快速发展，Thinker芯片只是其中之一。
在当前人工智能硬件优化热潮中，中国半导体产业面临千载难逢的发展机遇。
计算机芯片是人工智能成功的关键，因此中国需要研发自己的人工智能芯片，使其成为真正的科技力量。
清华大学微纳电子学系副院长、Thinker论文主要作者尹绍义老师表示：“与以往中国追赶信息技术革命的速度相比，这一次中国对人工智能趋势的反应是最快的”，因为中国虽然现在是太阳能电池板和智能手机的制造中心，但其半导体产业。
中国半导体行业协会公布的数据显示，今年1-9月，我国集成电路进口总额达1亿美元，比上年增长13.5%。
与此同时，包括谷歌和英特尔在内的美国科技巨头和初创公司正在开发人工智能专用芯片。
作为应对政策之一，中国工业和信息化部于2019年12月发布了人工智能三年发展规划。
《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（年）》），政府设定了年内实现神经网络处理芯片量产的目标。
清华微电子学院尹守义教授领导的团队想要开发Thinker芯片，因为在终端设备上运行AI应用时，强大的GPU或FPGA芯片不仅价格昂贵，而且功耗太大，不适合在应用中使用依赖计算机的。
在电池供电的小型设备上。
相比之下，Thinker 可以嵌入到许多小型设备中，包括智能手机、手表、家庭机器人或远程控制仪器。
尹守义老师团队计划于今年3月推出首款搭载Thinker芯片的终端智能产品。
除了Thinker芯片之外，中国还有很多类似的AI芯片项目正在进行中。
1月下旬，中科院计算技术研究所的研究团队将与本土半导体厂商合作，生产一批机器人芯片——大度。
该芯片名为 Dadu，有两个核心处理器 - 一个用于运行神经网络，另一个用于控制运动。
神经核心处理器可以处理机器视觉，还可以规划到达某个位置的最佳路径或拾取物品的轨迹。
中国科学院计算技术研究所研究员、机器人芯片项目负责人韩银河设想了一系列应用，包括可以送咖啡的机器人和可以通过手势控制的无人机。
他表示，在中国开发这样的系统的优势在于中国拥有庞大的用户基础。
用户基数越大，基于用户体验的芯片设计迭代就会越快。
除了清华微电子研究所和中科院计算技术研究所之外，现在越来越多的中国企业开始研发AI芯片。
例如，SmarCo是一家总部位于北京的初创公司，主要设计用于数据中心和处理视频剪辑的人工智能芯片。
“未来，只生产芯片的公司将会越来越少，”北京初创公司地平线机器人公司 ASIC 设计总监马凤翔表示。
Horizo??n专注于将AI技术应用于智能摄像头和自动驾驶领域。
今年12月，地平线发布了两款计算机视觉芯片，可以让车辆识别行人，还可以帮助商场研究客流模式。
自 2001 年 Horizo??n 成立以来，公司已发展到拥有多名员工。
马凤祥表示，地平线机器人不是一家芯片公司。
我们为自己的产品设计芯片，以提高产品性能、降低生产成本。
当前，中国人工智能芯片研究人员需要解决许多问题：如何将芯片设计商业化、如何规模化、如何驾驭人工智能正在改变的计算格局。
尽管挑战重重，但中国芯片研究人员最不缺乏的是雄心。
ICT的韩银河表示：“作为芯片研究人员，我们都有梦想，世界将拭目以待我们未来能取得多大进展。