10月14日，工信部印發了一份與人工智能相關的通知，宣布開展2021年人工智能產業創新任務揭榜掛帥申報工作，進一步探索完善揭榜掛帥機制，促進企業創新。對于人工智能這種科研密切相關的技術，“揭榜掛帥”的模式有效杜絕了“論文導向”的科研怪圈，轉為以需求和成果為導向。申報并入圍后，相關單位將開展技術攻關，工信部將在兩年內跟蹤測評，最終選出優勝單位。

本次揭榜掛帥工作分為三類創新任務，芯片、傳感器、框架與開發服務平臺等核心基礎任務，機器翻譯、身份識別、語音交互、自動駕駛仿真、智能機器人/無人機等智能產品任務，以及訓練資源庫、預訓練模型、安全監測平臺等公共支撐任務。

實際上，早在去年，工信部就公布了新一代人工智能產業創新重點任務揭榜優勝單位名單，業界不少頭部AI產品與方案均獲此殊榮。該名單的篩選工作從2018年底就已經啟動，經過持續的評定才決出優勝單位。而此次發布的2021年申報指南中，工信部為2023年的國產AI發展定下了不少參數目標，我們不妨用這些目標與現有產品的參數做個對比參考。

云端人工智能芯片——高算力低功耗

在云端人工智能環境中，訓練芯片與推斷芯片都是不可或缺的。申報指南給出的預期目標里，工信部指出到2023年，人工智能的云計算環境需要支持三種以上主流神經網絡的訓練與推斷，比如計算機視覺、自然語言處理與智能語音等。與此同時，訓練與推理芯片可支持FP32、TF32、FP16與INT8等常用計算精度。訓練芯片要求算力達到32TFLOPS@FP32、64TFOPS@TF32、512TOPS@INT8，但芯片的典型功耗不得高于400W。

直接給出這些參數可能難以理解其概念，我們先拿現有的幾個旗艦訓練芯片對比一下，比如位列揭榜優勝單位的寒武紀。寒武紀的思元290基于臺積電7nm工藝，算力達到512TOPS@INT8，且功耗只有300W。華為的昇騰910芯片同樣采用了臺積電7nm工藝，算力達到640TOPS@INT8，功耗為310W。

然而在AI訓練中，往往需要用到FP32以上的高精度或混合精度，因此目標中32TFLOPS@FP32與64TFLOPS@TF32等參數反而更加關鍵。燧原科技的邃思2.0芯片目前看來在單精度浮點計算上性能最高，該芯片采用格芯的12nm工藝打造，其算力指標最高達40TFLOPS@FP32，且支持TF32精度并實現160TFLOPS算力，最大功耗也只有300W。

那么這個基準線與國外大廠相比又如何呢，我們可以對比英偉達最新的A100芯片，該芯片也用到了臺積電的7nm工藝，算力表現分別是624TOPS@INT8、19.5 TFLOPS@FP32，最高功耗為400W。特斯拉在近期公布的D1芯片，也只做到了22.6 TFLOPS@FP32和400W的性能。如此看來，這確實是一個高規格的預期目標，不過決定云端人工智能芯片表現的不僅是算力與功耗，還要看其擴展能力與帶寬等。

車規激光雷達——距離、FOV與分辨率

面對智能傳感器，申報指南中重點提及了車規級的攝像頭與雷達等傳感器，其中車規級固態激光雷達要在自動駕駛場景下實現250米以上的探測距離，視場角范圍為120°x 20°，水平與垂直角分辨率均要小于0.075°。

我們還是先來看進入上次優勝名單的單位，深圳激光雷達公司鐳神智能。鐳神智能的LS21G是一款車規級的長距混合固態激光雷達，選用了1550nm的激光光源，視場角范圍為120°x 25°，測距范圍達250米，分辨率高達0.075°x 0.05°。

嶺緯智能的固態激光雷達Titan M1-Pro也擁有優異的指標，其視場角范圍同為120°x 25°，測距范圍可達200米，水平角分辨率為0.03°，垂直角分辨率為0.05°。與LS21G一樣，Titan M1-Pro也是采用了1550nm光源的MEMS激光雷達。

單論視場角范圍的話，其實國內不少固態激光雷達都能實現這一指標，只不過要想實現0.075°的分辨率和250米以上的探測距離，就稱得上一大挑戰了。如果只要求實現20°的垂直視場角的話，為了做到0.075°的分辨率就必須做到至少200以上的等效線束。不僅如此，由于功率限制、光源和測距方式的不同，200米成了諸多激光雷達的探測距離極限，哪怕是國外的頂級激光雷達也少有達標者。

當然了，這些參數只能決定一個前向長距激光雷達的一部分性能表現，不少短距激光雷達雖然探測距離短，卻可以做到更高的分辨率。何況紙面參數不能決定一切，通過車規、實現量產等因素，才是激光雷達商業化的根本。申請單位填報的也不只是參數，產業化與應用情況也是最終的優勝評定項之一。

小結

在這份申報指南中，工信部已經為人工智能的創新給出了相當詳細的攻堅方向，足見國家對AI產業的重視。除了相關企業外，高校和科研院所同樣是創新的中堅力量，尤其是在公共支撐類產品的建設上。在產學研的共同努力下，揭榜掛帥這種模式才能發揮出國內AI最大的優勢。

責任編輯：haq