中國高科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展至今，呈現(xiàn)出反差強烈的兩幅畫面：

一幅畫面是繁榮與蓬勃�！版隙鹚奶枴睂崿F(xiàn)人類首次月背軟著陸，5G商用牌照率先發(fā)放，全球首款異構(gòu)融合類腦計算芯片發(fā)布，人臉識別廣泛運用在零售等生活場景……這些都是中國科技產(chǎn)業(yè)崛起的證據(jù)。

而另一幅畫面卻是掙扎。2018年，美國商務(wù)部發(fā)布公告稱，將在未來7年內(nèi)禁止中興通訊向美國企業(yè)購買敏感產(chǎn)品。最后，中興通訊向美國支付4億美元保證金以換取禁令解除。

這是中國科技產(chǎn)業(yè)充滿隱憂的一面——在上游關(guān)鍵技術(shù)上被外國“卡脖子”。一旦上游斷供，處于產(chǎn)業(yè)鏈下游的中國科技產(chǎn)業(yè)，其發(fā)展就會受到極大的影響。

中國必須掌握核心技術(shù)，必須進軍產(chǎn)業(yè)鏈上游，沒有退路。

不惜代價“死磕”上游技術(shù)，是一種值得鼓勵的精神，但還有一種方法，是最大限度地利用自身在下游的優(yōu)勢，向上游做柔性的延伸。在人工智能時代，這或許是中國科技產(chǎn)業(yè)崛起的“另類”方式，卻又暗合著產(chǎn)業(yè)發(fā)展的鐵律。

歷史不會重復，但會押韻。

“含光800”的逆襲

芯片被稱為“科技巨人頭上的皇冠”，是產(chǎn)業(yè)鏈上游核心技術(shù)的代名詞。

2018年的“中興事件”，讓中國人體會到了“缺芯之痛”。但僅僅過去一年時間，阿里巴巴達摩院便用“中國速度”造出了一顆號稱“全球最強”的AI芯片——含光800。

達摩院2017年才成立，2018年才設(shè)立專注于自研芯片開發(fā)的全資子公司，2019年就造出了第一顆自研芯片含光800，這樣的速度令世人驚嘆。

含光800是一款AI推理芯片，主要用于云端視覺處理。據(jù)了解，在人工智能視覺場景中，含光800能夠提供全球最強的算力：在業(yè)界標準的ResNet－50測試中，含光800推理性能達到78563 IPS，比目前業(yè)界最好的AI芯片性能高4倍；能效比500 IPS／W，是第二名的3．3倍。

阿里巴巴，一家從電商平臺業(yè)務(wù)發(fā)展起來的公司，為什么短短幾年內(nèi)能夠在某個芯片設(shè)計垂直領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)飛躍性的突破，站在世界之巔？

答案有兩個：一是阿里巴巴擁有大量的數(shù)據(jù)，二是自身業(yè)務(wù)深深植根于海量的真實需求。

含光800是AI推理芯片，AI推理離不開AI的訓練，而AI訓練需要大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)從哪里來？從阿里巴巴自身的業(yè)務(wù)中來。

一方面，線上的淘寶、天貓，線下的盒馬鮮生以及“城市大腦”，無一不與圖像處理相關(guān)。阿里巴巴僅僅在日常運作中，每天就需要處理數(shù)十億幀圖像，這些圖像就是寶貴的數(shù)據(jù)，使得阿里巴巴所訓練的機器學習軟件既準確又強大。

另一方面，這些生成大量數(shù)據(jù)的日常業(yè)務(wù)——不管是淘寶、盒馬，還是幫助解決交通擁堵問題的城市大腦——都是運用圖像處理能力的具體場景。這些業(yè)務(wù)是最好的試驗田：就像是在田野中收割了果實后，又把種子撒到土里，再舒枝展葉結(jié)出新的果實。

從阿里巴巴集團的層面看，含光800之所以能成功，是因為它轉(zhuǎn)化了阿里巴巴所擁有的整條產(chǎn)業(yè)鏈的資源。目光從阿里巴巴單單一家企業(yè)移開，放眼全中國，我們就會驚喜地發(fā)現(xiàn)：大量的數(shù)據(jù)和豐富的應用場景，其實是中國科技產(chǎn)業(yè)所共同享有的“福利”。

含光800證明了中國科技產(chǎn)業(yè)崛起另一條路徑：根據(jù)具體的業(yè)務(wù)需要，把產(chǎn)業(yè)鏈下游的草根應用優(yōu)勢，轉(zhuǎn)化為產(chǎn)業(yè)鏈上游的頂層設(shè)計優(yōu)勢，用柔性延伸而非直接進攻的方式，滲透進產(chǎn)業(yè)鏈價值最高的環(huán)節(jié)。

“世界工廠”的真實含義

“自下而上”的柔性發(fā)展道路是否可行，早已被中國制造業(yè)的發(fā)展歷程所確證。

受益于20世紀80年代的第三次國際產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移浪潮，中國從產(chǎn)業(yè)鏈下游的零部件生產(chǎn)和組裝起步，逐漸發(fā)展成為“世界工廠”。

“世界工廠”的名號，貌似恭維，實為諷刺：中國雖然有很強的制造能力，但卻被國際資本死死壓在利潤最微薄的制造環(huán)節(jié)，中國制造也因此常被詬病為“缺乏核心能力”。

批評者未能意識到的是：單單把組裝和集成做到極致，其實已經(jīng)是一種核心能力，在制造環(huán)節(jié)中，中國積累了大量的經(jīng)驗。中國的代工廠最清楚，什么產(chǎn)品該用什么樣的零部件，什么零部件該用什么樣的方式生產(chǎn)，才能最為合理和高效。這就帶動了零部件的持續(xù)國產(chǎn)化，向產(chǎn)業(yè)鏈上游不斷邁進。

零部件的國產(chǎn)化，從低端零部件起步，向高端零部件滲透，當全產(chǎn)業(yè)鏈實現(xiàn)國產(chǎn)化，制造企業(yè)就會開始提升生產(chǎn)過程中的科技含量。這就是自下而上，根據(jù)自身的需要，一步步滲透產(chǎn)業(yè)鏈上游，進而掌握全產(chǎn)業(yè)鏈的路徑。

以家電行業(yè)為例，早期家電生產(chǎn)從引進國外的低端生產(chǎn)線開始，技術(shù)上以模仿為主，缺乏自主品牌，主要依靠代工生存。如今，中國家電已經(jīng)掌控了幾乎所有的核心零部件生產(chǎn)，實現(xiàn)了全產(chǎn)業(yè)鏈的國產(chǎn)化。

掌握了全產(chǎn)業(yè)鏈之后，家電廠商就會利用高科技進一步強化生產(chǎn)能力。這就是為什么格力在發(fā)展機器人和智能裝備，美的要收購庫卡機器人。這就是中國“自下而上”的磅礴偉力。

但為什么其他發(fā)展中國家沒有像中國一樣，從產(chǎn)業(yè)下游向上游自然發(fā)展？

這是因為，對于地狹人寡的小國而言，集成組裝的價值已經(jīng)足夠豐厚，企業(yè)既沒有能力也沒有必要去垂直整合產(chǎn)業(yè)鏈的上游，因為狹小的國內(nèi)市場無法積聚足夠的資源支持這些企業(yè)升級擴張。

而中國的特殊性正是在于“大”：一是龐大的人口規(guī)模，二是海量的自然資源，三是巨大的市場空間。

在各國之間需要依靠優(yōu)勢互補才能分工完成的工作，卻能夠在中國這一片土地上全部完成，而且還能夠形成閉環(huán)：中國龐大的適齡勞動人口基數(shù)，既能提供大量的廉價勞動力，又能帶來需求巨大的多層次市場，市場的需求和反饋還能給生產(chǎn)企業(yè)指引方向，并支持它們做大做強，在海外市場攻城略地。

含光800成為“全球算力最強”AI芯片背后的深層次邏輯，其實也植根于此。

海量數(shù)據(jù)的磅礴偉力

含光800的研發(fā)過程中，阿里巴巴豐富的業(yè)務(wù)帶來了巨大的數(shù)據(jù)量，這些業(yè)務(wù)同時又能成為含光800發(fā)揮具體作用的場景。

在2019年的云棲大會現(xiàn)場，阿里巴巴展示了含光800在智慧交通方面的應用：過去城市大腦實時處理交通視頻，需要40顆傳統(tǒng) GPU，延時為300ms，而使用含光800僅需4顆，延時為150ms；再以淘寶的功能“拍立淘”為例，拍立淘商品庫每天新增10億幅商品圖片，使用傳統(tǒng)GPU算力識別需要1小時，使用含光800后可縮減至5分鐘。

雖然含光800在ResNet－50測試獲得第一，但含光800基于臺積電12nm工藝生產(chǎn)，尺寸比參加同一測試的其他競品都要大，如果拋開這項要素，單純對比性能，顯然有失公允。而且，ResNet－50只是MLPerf的一組適用于圖像分類任務(wù)的基準測試，含光800在其他方面的表現(xiàn)如何還尚未可知。

但不可否認的是，阿里巴巴用這樣“倒推”的思路，造出了一塊讓國內(nèi)外廠商都驚嘆的芯片。

“自下而上”的柔性發(fā)展，隱隱然已是中國科技產(chǎn)業(yè)在人工智能時代的另一條崛起道路。

云天勵飛副總裁兼芯片產(chǎn)品線負責人李愛軍告訴億歐，人工智能的上下游可以按“算法訓練及設(shè)計”、“算法應用及落地”兩大部分來劃分。人工智能起源于美國，因此美國公司在技術(shù)研發(fā)上，平均領(lǐng)先中國同行半年到一年，但人工智能技術(shù)畢竟要應用于市場，中國具有龐大的市場優(yōu)勢和海量的數(shù)據(jù)優(yōu)勢，能夠讓算法快速迭代，從而彌補技術(shù)上的代差。

“人工智能是服務(wù)人的，因此人口優(yōu)勢會很關(guān)鍵�！崩類圮娬f。

“中國的優(yōu)勢可以總結(jié)為數(shù)據(jù)優(yōu)勢。”邢練軍認為，數(shù)據(jù)量大，而且對數(shù)據(jù)的控制不至于過于嚴格，是中國人工智能發(fā)展的一大優(yōu)勢。

邢練軍是智慧城市，安防和人工智能行業(yè)多年從業(yè)者，曾在華為、易華錄、比特大陸擔任高管。

快商通首席科學家李海洲院士也有相似的觀點，他說：“人工智能需要與深度學習和大數(shù)據(jù)緊密結(jié)合，中國在數(shù)據(jù)資源這方面的優(yōu)勢毋庸置疑。中國有近14億的人口，僅是日常生活場景就能產(chǎn)生比全球其他國家更豐富的數(shù)據(jù)，這讓深度學習的效益能夠發(fā)揮到最大。”

根據(jù)2019年IDC與希捷聯(lián)合發(fā)布的報告《數(shù)字化世界——從邊緣到核心》，中國的數(shù)據(jù)量在未來7年中的年平均增速將達到30％，是全球數(shù)據(jù)量增長速度最快的區(qū)域；到2025年，中國將擁有全球最大的數(shù)據(jù)量。

多年以來，世人的成見是：中國善于“用”技術(shù)，卻不善于從0到1的科技創(chuàng)新，因此中國科技只能在下游應用領(lǐng)域繁榮發(fā)展，卻在上游研發(fā)領(lǐng)域鮮有建樹。

如今，巨大的下游市場所產(chǎn)生和積累的數(shù)據(jù)，正在成為中國科技產(chǎn)業(yè)在人工智能時代的有力武器，幫助中國科技產(chǎn)業(yè)再一次攀向世界之巔。

文丨唐鈺婷

編輯丨常亮