“光子芯片”，中国“芯”助跑人工智能
日期：2019-9-19“光子芯片”——让光提供运算能力
我们的世界充满着光。用光做传输信号，让光转换为能量，大家都能理解，但说到让光提供运算能力，不少人都是一头雾水。
光子芯片，就能向光“要来”运算能力，是白冰和团队致力研发的领域。
目前，业界使用的芯片一般为电子芯片（半导体芯片），即超大规模集成电路，一块芯片上有几百万的晶体管。而光子芯片上有无数个光学开关器，利用不同波长、相位和强度的光线组合进行信息处理。
“对于光来说，传输就是计算。比如光通过一个透镜发生折射，你通过透镜看到另一端的物体变形了。图像经过转化传到你的眼睛的过程中，透镜使得图像发生了变化，这就是一个计算的过程。”白冰说。
白冰和初创团队多有光通信背景，对于使用光进行计算的想法，白冰觉得很自然，“技术已经到了这个程度”。这也是他们团队的优势，因为很多现成的光学元件可以直接拿来用。
光子芯片如何与人工智能搭上边？白冰解释，如果一个芯片跑得非常快、非常省电，一定是芯片的物理结构与软件高度匹配，才能实现高效率。现在的人脸识别、自动驾驶、安防监控、AI金融、AI医疗等功能，都依赖人工智能算法，一款能跟算法匹配的芯片，就是人工智能芯片。
实现人工智能需要大量线性运算，而光子芯片天生适合线性计算——算法高度匹配，计算速度比普通电子芯片高。“光学计算芯片在实验室一直存在，但长期没有比较好的应用场景，无法落地应用，人工智能的发展使得光子芯片有了用武之地。”白冰说。
2017年中，白冰和团队想法成熟，开始着手画图和设计。
“设计用了几个月，2018年初做出了芯片。”白冰说，芯片的设计、加工、封装、测试全部在国内完成，最初花费近百万元，他自掏腰包。
他们制作的硅光AI芯片采用国内130nm微电子工艺，工艺制程容忍度很高，摆脱了对于国外高制程光刻机的依赖，国内很多厂商都能做。“光子芯片可以说是我国在芯片领域换道超车的核心技术。”
虽然无需最新工艺，光子芯片的性能毫不逊色。
“光子芯片能提供电子芯片10倍以上的算力”，白冰介绍。
2018年，全国双创周北京主会场，白冰和团队已经拿出硅光AI芯片样本，吸引了很多人驻足。当年第四届中国“互联网+”大学生创新创业大赛总决赛上，白冰作为负责人的创业项目《光子人工智能芯片》参加比赛并获得银奖。
如今，他们在中关村国防科技园有了自己的办公室，建立了超净实验室，光子人工智能芯片项目也成功签约落户顺义。按照白冰的畅想，未来光子芯片主要还是瞄准人工智能领域的应用与发展。目前，光子人工智能芯片的产品主要集中于云端，之后将推向设备端。
白冰正在超净实验室操作半自动芯片测试平台。摄影/新京报记者 王贵彬
智慧城市的“大脑”
功耗是光子芯片的另一大卖点。无论是性能功耗比还是单位美元提供算力，光子芯片都比电子芯片更有优势。
“电子芯片的功耗比已经到了瓶颈，但是光子芯片的能力还远没有到顶。我们希望更多资源进来，一起优化光子芯片的能力。”白冰介绍，光子人工智能芯片的功耗仅为电子芯片的十分之一，能效比可达10T/W。
中科院上海微系统所所长助理秦曦介绍，集成电路的发展已趋于极限，而通过硅光集成，用光代替原来的电进行传输，成本有可能降低到原来的十分之一，甚至更低。
前不久，国内三大运营商都采购了光子芯片进行功耗测试。在未来的智慧城市建设中，光子芯片被寄予厚望。
“智慧城市需要建设很多‘智慧大脑’作为信息处理中心，然后通过5G将计算能力传出去。光子芯片可以作为‘智慧大脑’的面板，降低能耗。”
白冰介绍，光子芯片还可广泛应用于自动驾驶、智能机器人、工业物联网等领域。
下一步，白冰团队将在硬件基础上提供底层工具，希望国内高校、科研院所以及企业，共同参与，建立完整的光子芯片生态系统。
多所高校正在光子芯片领域攻坚。今年第五期《半导体学报》上，北京大学物理学院陈建军研究员介绍，光子芯片技术的逐渐成熟必将引起光信息技术领域的又一次革命，将在通信、医疗、计算、国防、能源等领域产生颠覆式的革新。
白冰和团队设计的硅光AI芯片测试系统。摄影/新京报记者 王贵彬
“井喷”的人工智能芯片
光子芯片不是唯一能实现人工智能的芯片。
近两年的全国双创周上，不少企业推出了其他种类丰富的人工智能芯片。
例如，清微智能研发的可重构芯片，可在超低功耗下实现人脸识别。
可重构是清微智能的核心技术。首席技术官欧阳鹏解释，所谓可重构，就是没有把整个电路做“死”。例如，人脸检测和语音识别是两个应用、两个算法，对应的是两个不同的电路，“这两个不同的电路，我们只用一颗芯片，切换一下，就能从一个电路变成另外一个电路。实现这一技术有很多难点，比如如何让电路切换更加高效，用了很长时间才实现相对稳定。”
存算一体芯片领域，也有团队在深耕。
知存科技是国内唯一一家应用存算一体技术的公司。工作人员易金刚解释，储存和运算分开，数据进行交互时就会产生大量的数据吞吐。随着用户对视频和语音等应用的需求越来越大，数据吞吐率成为技术发展的瓶颈，把计算和存储尽可能融合在一起，是一个解决方案。以智能耳机为例，芯片经过训练后，能学习音量增大、音量减小、上一首、下一首、开机、关机等关键词，因为采用神经网络计算模式，匹配度极高。
易金刚表示，目前人工智能有几大主流分支，最重要的就是神经网络计算，通过不断迭代和推理过程来完成人工智能计算，很多大公司在做，但是需要借助云端服务。“我们这个产品把云端放到端点这边来解决，把神经网络学习和计算中最复杂、最耗代价的部分通过存算一体芯片来完成。”
北京灵汐科技生产的自行车，周身缠绕着鳞次栉比的线路，连接着各类传感器，车后座上的芯片被称为类脑芯片。依靠芯片，自行车能跟在人后跑，前面有障碍物，自行车也能从周围绕过。自行车还能进行语音辨认，履行转向、加速等多种操作。
“自行车仅仅是一个载体，核心技术就是类脑芯片。这辆车本身的造价为40万元，而芯片的研制本钱超过1亿元。”北京灵汐科技公司副总经理梅迪说。
上个月，清华大学发布全球首款异构融合类脑芯片，并登上了Nature杂志封面。其实，这款芯片也曾在双创周多次亮相。