文|李佳師
許多專家和企業領軍人物都表示， 未來沒有不被人工智慧顛覆和影響的行業。 在這場人工智慧的浪潮下， 晶片產業會發生什麼變化？人工智慧大潮能夠讓中國的通用晶片彎道超車嗎？中國的通用晶片應該如何來加速跑？量子計算會不會是中國通用晶片發展的下一個機會？日前，
問題：很多觀點都認為人工智慧大潮的來臨， 給了中國通用晶片產業變局的機會。 您如何看待這場人工智慧大潮， 它是中國晶片變局的機會嗎？目前國際晶片巨頭， 包括英特爾、英偉達都對AI晶片大力投資， 但到目前為止， 我們似乎沒有看到中國通用晶片陣營在AI上有太多的行動， 只看到一些創業公司在做專用的AI晶片， 這是為什麼？
胡偉武：人工智慧是一個產業的“形容詞”而不是“名詞”，
任何高技術產業有自己內在的發展規律。 例如個人電腦產業最賺錢的是晶片、作業系統，
你問出了一個本質性的問題。 在美國是微軟、英特爾、英偉達、穀歌這些資訊產業的傳統企業在做人工智慧系統， 而中國是一大堆創業企業在做人工智慧晶片。 任何一個產業如果一兩年就能做出東西來就說明它的門檻不高， 未來中國人工智慧晶片創業公司的最好命運是會被平臺型公司收購。 AI的難點、門檻不是實現一個深度學習演算法， 而是如何將深度學習演算法與應用相結合、與系統相結合。
我們有個想當然的慣性思維， 就是在資訊化時代英特爾是王；在智慧化時代， 我們能不能出一個晶片企業彎道超車， 成為智慧化時代的英特爾？前面說了， AI只是IT產業的一個屬性， 不會形成一個新產業。 深度學習處理器DPU都是作為CPU的一個輔助處理器而存在的。 中國要發展晶片產業急不得。 英特爾最厲害的部分不僅僅是inside， 更厲害是部分是outside， 是它控制了整個產業鏈， 標準是它制定的， 英偉達也是一樣。 他們最強的部分不僅僅是晶片， 而且是產業生態， 他們對系統、對應用有非常深層次的瞭解。
中國IT產業本來就是應用很發達， 基礎軟硬體很薄弱， 所以目前的現象也是很合理的。
中國通用CPU企業會做AI， 只是要看市場需求問題：龍芯不對AI做佈局嗎？如果要做什麼時候做？
胡偉武：龍芯當然要做、當然會去做AI， 會把深度學習最後也做進CPU中去， 但什麼時候做進去， 得看需求、看市場。 以CPU與GPU的關係為例， 沒有GPU的話CPU自己也能做圖形計算， 但GPU會做得更好；但沒有CPU的話GPU就幹不了活兒。 所以我們得先把CPU做好， 然後再去豐富它的圖形和AI能力。
記者：有資料顯示， 在資料中心中處理與機器學習相關的計算占比是10%， 目前看起來不是很大， 但是這個10%有很大的變數和影響力， 所以巨頭們都不放過， 研發神經擬態晶片、神經元等晶片。 中國的自主晶片企業是因為在通用晶片市場都還吃不透、吃不飽， 才沒有去碰這個市場還是其他什麼原因？如果我們現在不佈局， 等英特爾、英偉達等把新的體系建立起來， 是不是又沒有我們什麼事了？
胡偉武：英特爾現在做是對的，因為它通用的晶片從2010年到2012年就發展到了天花板，龍芯的通用晶片到2020年才逼近天花板。目前資訊產業的一個發展趨勢是：以CPU和作業系統為代表的基礎軟硬體趨於成熟，應用創新方興未艾；過去主要在作業系統上用軟體寫應用，現在矽平臺成為應用創新的重要平臺。原來圖形計算全是CPU幹的，現在已經把GPU集成到CPU晶片中了。原來媒體解碼的活全是CPU幹的，現在把VPU（video processing unit）集成到CPU晶片中了。AI也一樣，原來是通過CPU運行軟體幹的，現在也要集成到CPU或GPU中。深度學習處理器DPU取代不了了CPU，只是CPU的一個“助手”。不能夠指望我們打造出一個AI時代的“英特爾”來。不會有一個獨立於電腦的叫智慧機的東西，它只是在手機、PC機、伺服器上面有智慧的能力，不能說它取代了手機、PC、伺服器。
現在能看到對方後腦勺 複雜系統反覆運算需要時間問題：大家都對中國自主晶片寄予了厚望，很希望瞭解目前中國在通用晶片上與國外相比，有代次差別嗎？現在發展到什麼程度？
胡偉武：如果拿跑步來做比喻，原來我們是連他們的背影都看不到，現在能夠清楚看到他的身影，他在前面跑，我們在後面追。到2020年，我們基本上可以看見他們的後腦勺和頭髮了。這個差距不是說技術上的差距而是說體系上的差距、產業生態上的差距，當然技術上我們也有差距。
改革開放40年，我們取得了很多很多成績，在快速前進中有些比較難攻的“山頭”我們先繞過去，因為要快速發展，這些“山頭”包括通用CPU、作業系統、高端工業控制、高端儀器、汽車發動機、飛機發動機等。現在發現這些未攻下的“山頭”在後方作亂，成為我們的巨大隱患。所以十八大以來我們堅持“問題導向”，就是要攻下這些“山頭”。這些山頭有一個特點，攻下它需要很長時間。
為什麼它需要很長時間？因為影響它品質的因素非常多，非常複雜。複雜系統只能慢慢發展，隨時間不斷推進不斷演進。人們喜歡把一個系統分成很多子系統，彼此之間的關係比較清晰，但是大腦這樣的複雜系統不是樹狀結構，是網狀結構，你可以打開一個豬的大腦，每一個溝溝坎坎看得很清楚，但你不知道它在想什麼。CPU也一樣，模組之間的關係非常複雜，只能在產業化實踐中逐步演進，進化過程中我們要邁過一些很難的門檻。
我們現在已經過了從問題發散到問題收斂的第一輪。這是什麼意思？比如龍芯CPU，如果不用就不會有問題，一開始用發現了100個問題，把它解掉；再用發現了200個問題，又把它解掉；之後再用發現了300個問題，越用問題越多。但只要再把這300個問題解決掉，再用可能只有30個問題，問題開始收斂。現在以龍芯為代表的自主CPU在大量的應用和試點中已經完成一輪問題收斂。對產業規律也有了較深刻的認識，知道產業生態怎麼做了，很快進入一定規模的應用。再擴大應用範圍，可能還會有1-2輪的從問題發散到問題收斂的過程。有這樣兩三輪，我們就不怕了。預計還有兩三年，我們可以看見英特爾的後腦勺。
發展CPU晶片這個事情，媒體很急、專家很急、公眾很急、領導也很急。但是做個事情要耐得住寂寞，堅持下去。複雜系統沒有30年的時間是幹不出頭的。就像我們的運十大飛機是1986年拆解，C919是2017年飛起來的，做了31年，其中好多模組還是別人的。現在大家一談到到創新就說體制、機制，我覺得我國的體制機制都是很好的，遲早有一天我們會在“四個自信”後加上“創新自信”或“科技自信”。但時間已經成為制約我國創新的重要因素，因為在不斷試錯中改進是複雜系統創新的必要過程，現在我們最缺的是時間，不是錢，也不是體制機制。CPU、高端儀器、發動機等複雜系統需要在用中發現問題，在解決問題中持續改進。這個事情門檻特別高，不要著急。
現在很多媒體在談AI來了，中國晶片又有了彎道超車的機會，但是彎道超不了車，彎道超車是要翻車的。媒體誤導容易使得產業更加浮躁，產業浮躁會讓我們的產業發展走入誤區，反而發展更慢，產業發展有它的規律，如果不按規律辦，你有再多的錢，也會受到規律的懲罰。
幾年內中國會出來十億量級的CPU企業問題：這是不是意味著我們國家的通用晶片發展不需要外界、政府等再做更多的事情，按照目前的節奏、規律一步步往前推進、往前發展就好？
胡偉武：當然是需要政府和外界支援，任何事情的發展都有內因和外因。內因起主導作用，外因通過內應來發生作用。沒有外因，產業沒有辦法發展。政府該投入的投入，體制機制該優化的進行優化，該進行產業引導的進行引導，只是說不要引導偏了，引導偏了效率就會更低。我們已經知道一些規律，就應該按規律來辦事，少犯一些錯誤。政府對於產業發展是外因。
問題：您提到，任何外因都需要通過內因來發生作用，內因也需要外因的促進來發展。我們都知道做GPU的英偉達，這兩年因為人工智慧市場的巨大需求，趕上了AI的風口，股票市值翻了十倍，這就會給它帶來很多的資金獲得更多的能力和資源來快速發展。我們也看到國內的創業企業做AI專用晶片創業，獲得非常多資金和資源的支持、外界關注。目前，中國的通用自主晶片企業規模通常都比較小，我們有沒有可能借助人工智慧的機會，加快造血，加快發展？可以利用的資源在哪個維度？
胡偉武：這當然是必要的，現在各個行業都在加速推進資訊化的應用，我們現在已經從問題發散到問題收集的第一輪走過來了，很快會迎來第一輪量的爆發增長階段。十八大之後，我國在建立自主可控的資訊技術體系方面取得了很大進展，應用試點不斷推進。在應用的牽引下，自主CPU的技術發展在加速。我們覺得我們的政策非常非常好，現在國產CPU發展的形勢非常好。
在資訊產業中，我們的應用已經很發達，如微信、電商等；但基礎軟硬體比較薄弱。我認為在2020年前後，我國的基礎軟硬體會迎來比較大的爆發增長，十億量級的CPU企業、作業系統企業會出來，我們的自己的生態體系會出來。目前中國的IT產業主要建立在Wintel（Intel+Windows）以及AA（ARM+Android）兩大平臺上。我們一定要打造獨立於Wintel體系和AA體系的自主可控的IT產業體系，做到“三分天下有其一”。2020年前應該能把課補齊，我自己也有信心到2020年龍芯會成為新的產業體系裡的重要企業，在黨政軍、能源、交通、金融、電信等行業做出自己的體系來。到2035年，我們可以和英特爾、AMD、IBM等這樣的企業同台競技，這個時間表也是與我們國家現代化的時間是同步的。
量子計算是“太空梭” 不是量大面廣的產品問題：您怎麼看量子計算，它是我們新的機會嗎？目前全球的計算巨頭英特爾、微軟、IBM等都在佈局另外一個維度新技術就是量子計算，如果我們現在不做佈局，等別人技術、生態都成熟的時候，我們再進入又只能望其項背了，失去發展機會了。
胡偉武：關於量子計算，我有幾個觀點。第一個觀點我拿交通工具來做比喻。目前的交通工具有幾種一是汽車，二是飛機，三是太空梭。汽車是巨大的革命，取代了我們原來的馬車等成為最普遍的交通工具；飛機的出現是對汽車的補充，它沒有取代汽車；太空梭也沒有取代飛機。目前我們稱汽車產業、飛機產業，但是沒有稱呼太空梭為產業，為什麼，因為它沒有那麼大的量，使用和需求的場景有限。量子計算就好像太空梭，國家需要它，是國之重器，但不可能形成產業。至少我們這一代人看不到，桌上、案頭上擺著的是量子電腦。
第二個觀點，是關於量子的應用，目前看量子有三個方向的應用：量子通信、量子定位（陀螺）、量子計算。量子通信和量子定位的具體應用有些靠譜，量子計算目前還不能叫“量子電腦”，最多是“量子算盤”。電腦最重要的一個屬性就是可以把寫好的程式存在記憶體中自動執行，執行過程不要人的干預。算一步需要人撥一下的那叫算盤。量子電腦的“程式”存在哪裡？怎麼控制量子電腦自動計算？這些問題從理論上都沒有解決。弄幾十個量子位通過人的操控完成簡單計算可以叫做“量子算盤”。即使是量子通信，現在也只能傳密碼，主要的內容只能通過傳統網路來傳。量子計算、量子通信、量子定位可能成為國之重器，但在我們的有生之年很難成為量大面廣的產業。產業是有規律的，並不是所有的技術都可以做成量大面廣的產業。如果說我們把抗癌、抗愛滋病的藥物研究出來，它是一個很大的產業。量子這個東西，目前我看不到老百姓能量大面廣地用。
關注科技和科技公司的方法論，一起交流吧。
胡偉武：英特爾現在做是對的，因為它通用的晶片從2010年到2012年就發展到了天花板，龍芯的通用晶片到2020年才逼近天花板。目前資訊產業的一個發展趨勢是：以CPU和作業系統為代表的基礎軟硬體趨於成熟，應用創新方興未艾；過去主要在作業系統上用軟體寫應用，現在矽平臺成為應用創新的重要平臺。原來圖形計算全是CPU幹的，現在已經把GPU集成到CPU晶片中了。原來媒體解碼的活全是CPU幹的，現在把VPU（video processing unit）集成到CPU晶片中了。AI也一樣，原來是通過CPU運行軟體幹的，現在也要集成到CPU或GPU中。深度學習處理器DPU取代不了了CPU，只是CPU的一個“助手”。不能夠指望我們打造出一個AI時代的“英特爾”來。不會有一個獨立於電腦的叫智慧機的東西，它只是在手機、PC機、伺服器上面有智慧的能力，不能說它取代了手機、PC、伺服器。
現在能看到對方後腦勺 複雜系統反覆運算需要時間問題：大家都對中國自主晶片寄予了厚望，很希望瞭解目前中國在通用晶片上與國外相比，有代次差別嗎？現在發展到什麼程度？
胡偉武：如果拿跑步來做比喻，原來我們是連他們的背影都看不到，現在能夠清楚看到他的身影，他在前面跑，我們在後面追。到2020年，我們基本上可以看見他們的後腦勺和頭髮了。這個差距不是說技術上的差距而是說體系上的差距、產業生態上的差距，當然技術上我們也有差距。
改革開放40年，我們取得了很多很多成績，在快速前進中有些比較難攻的“山頭”我們先繞過去，因為要快速發展，這些“山頭”包括通用CPU、作業系統、高端工業控制、高端儀器、汽車發動機、飛機發動機等。現在發現這些未攻下的“山頭”在後方作亂，成為我們的巨大隱患。所以十八大以來我們堅持“問題導向”，就是要攻下這些“山頭”。這些山頭有一個特點，攻下它需要很長時間。
為什麼它需要很長時間？因為影響它品質的因素非常多，非常複雜。複雜系統只能慢慢發展，隨時間不斷推進不斷演進。人們喜歡把一個系統分成很多子系統，彼此之間的關係比較清晰，但是大腦這樣的複雜系統不是樹狀結構，是網狀結構，你可以打開一個豬的大腦，每一個溝溝坎坎看得很清楚，但你不知道它在想什麼。CPU也一樣，模組之間的關係非常複雜，只能在產業化實踐中逐步演進，進化過程中我們要邁過一些很難的門檻。
我們現在已經過了從問題發散到問題收斂的第一輪。這是什麼意思？比如龍芯CPU，如果不用就不會有問題，一開始用發現了100個問題，把它解掉；再用發現了200個問題，又把它解掉；之後再用發現了300個問題，越用問題越多。但只要再把這300個問題解決掉，再用可能只有30個問題，問題開始收斂。現在以龍芯為代表的自主CPU在大量的應用和試點中已經完成一輪問題收斂。對產業規律也有了較深刻的認識，知道產業生態怎麼做了，很快進入一定規模的應用。再擴大應用範圍，可能還會有1-2輪的從問題發散到問題收斂的過程。有這樣兩三輪，我們就不怕了。預計還有兩三年，我們可以看見英特爾的後腦勺。
發展CPU晶片這個事情，媒體很急、專家很急、公眾很急、領導也很急。但是做個事情要耐得住寂寞，堅持下去。複雜系統沒有30年的時間是幹不出頭的。就像我們的運十大飛機是1986年拆解，C919是2017年飛起來的，做了31年，其中好多模組還是別人的。現在大家一談到到創新就說體制、機制，我覺得我國的體制機制都是很好的，遲早有一天我們會在“四個自信”後加上“創新自信”或“科技自信”。但時間已經成為制約我國創新的重要因素，因為在不斷試錯中改進是複雜系統創新的必要過程，現在我們最缺的是時間，不是錢，也不是體制機制。CPU、高端儀器、發動機等複雜系統需要在用中發現問題，在解決問題中持續改進。這個事情門檻特別高，不要著急。
現在很多媒體在談AI來了，中國晶片又有了彎道超車的機會，但是彎道超不了車，彎道超車是要翻車的。媒體誤導容易使得產業更加浮躁，產業浮躁會讓我們的產業發展走入誤區，反而發展更慢，產業發展有它的規律，如果不按規律辦，你有再多的錢，也會受到規律的懲罰。
幾年內中國會出來十億量級的CPU企業問題：這是不是意味著我們國家的通用晶片發展不需要外界、政府等再做更多的事情，按照目前的節奏、規律一步步往前推進、往前發展就好？
胡偉武：當然是需要政府和外界支援，任何事情的發展都有內因和外因。內因起主導作用，外因通過內應來發生作用。沒有外因，產業沒有辦法發展。政府該投入的投入，體制機制該優化的進行優化，該進行產業引導的進行引導，只是說不要引導偏了，引導偏了效率就會更低。我們已經知道一些規律，就應該按規律來辦事，少犯一些錯誤。政府對於產業發展是外因。
問題：您提到，任何外因都需要通過內因來發生作用，內因也需要外因的促進來發展。我們都知道做GPU的英偉達，這兩年因為人工智慧市場的巨大需求，趕上了AI的風口，股票市值翻了十倍，這就會給它帶來很多的資金獲得更多的能力和資源來快速發展。我們也看到國內的創業企業做AI專用晶片創業，獲得非常多資金和資源的支持、外界關注。目前，中國的通用自主晶片企業規模通常都比較小，我們有沒有可能借助人工智慧的機會，加快造血，加快發展？可以利用的資源在哪個維度？
胡偉武：這當然是必要的，現在各個行業都在加速推進資訊化的應用，我們現在已經從問題發散到問題收集的第一輪走過來了，很快會迎來第一輪量的爆發增長階段。十八大之後，我國在建立自主可控的資訊技術體系方面取得了很大進展，應用試點不斷推進。在應用的牽引下，自主CPU的技術發展在加速。我們覺得我們的政策非常非常好，現在國產CPU發展的形勢非常好。
在資訊產業中，我們的應用已經很發達，如微信、電商等；但基礎軟硬體比較薄弱。我認為在2020年前後，我國的基礎軟硬體會迎來比較大的爆發增長，十億量級的CPU企業、作業系統企業會出來，我們的自己的生態體系會出來。目前中國的IT產業主要建立在Wintel（Intel+Windows）以及AA（ARM+Android）兩大平臺上。我們一定要打造獨立於Wintel體系和AA體系的自主可控的IT產業體系，做到“三分天下有其一”。2020年前應該能把課補齊，我自己也有信心到2020年龍芯會成為新的產業體系裡的重要企業，在黨政軍、能源、交通、金融、電信等行業做出自己的體系來。到2035年，我們可以和英特爾、AMD、IBM等這樣的企業同台競技，這個時間表也是與我們國家現代化的時間是同步的。
量子計算是“太空梭” 不是量大面廣的產品問題：您怎麼看量子計算，它是我們新的機會嗎？目前全球的計算巨頭英特爾、微軟、IBM等都在佈局另外一個維度新技術就是量子計算，如果我們現在不做佈局，等別人技術、生態都成熟的時候，我們再進入又只能望其項背了，失去發展機會了。
胡偉武：關於量子計算，我有幾個觀點。第一個觀點我拿交通工具來做比喻。目前的交通工具有幾種一是汽車，二是飛機，三是太空梭。汽車是巨大的革命，取代了我們原來的馬車等成為最普遍的交通工具；飛機的出現是對汽車的補充，它沒有取代汽車；太空梭也沒有取代飛機。目前我們稱汽車產業、飛機產業，但是沒有稱呼太空梭為產業，為什麼，因為它沒有那麼大的量，使用和需求的場景有限。量子計算就好像太空梭，國家需要它，是國之重器，但不可能形成產業。至少我們這一代人看不到，桌上、案頭上擺著的是量子電腦。
第二個觀點，是關於量子的應用，目前看量子有三個方向的應用：量子通信、量子定位（陀螺）、量子計算。量子通信和量子定位的具體應用有些靠譜，量子計算目前還不能叫“量子電腦”，最多是“量子算盤”。電腦最重要的一個屬性就是可以把寫好的程式存在記憶體中自動執行，執行過程不要人的干預。算一步需要人撥一下的那叫算盤。量子電腦的“程式”存在哪裡？怎麼控制量子電腦自動計算？這些問題從理論上都沒有解決。弄幾十個量子位通過人的操控完成簡單計算可以叫做“量子算盤”。即使是量子通信，現在也只能傳密碼，主要的內容只能通過傳統網路來傳。量子計算、量子通信、量子定位可能成為國之重器，但在我們的有生之年很難成為量大面廣的產業。產業是有規律的，並不是所有的技術都可以做成量大面廣的產業。如果說我們把抗癌、抗愛滋病的藥物研究出來，它是一個很大的產業。量子這個東西，目前我看不到老百姓能量大面廣地用。
關注科技和科技公司的方法論，一起交流吧。