3月17日，复旦－CUSPEA新工科论坛之华美半导体主题论坛在复旦大学逸夫科技楼举行。复旦大学教务处处长徐雷、华美半导体协会会长王秉达、英特尔缪英妤博士、英特尔杨登亮博士，以及CUSPEA（中美联合培养物理类研究生计划，China－U．S． Physics Examination and Application， 简称CUSPEA）科技精英和复旦资深专家出席此次论坛。
此次论坛由CUSPEA联盟、华美半导体协会共同主办，复旦大学复旦学院承办，中物科技园、鸿之微科技（上海）股份有限公司、上海征园文化创意有限公司协办，与非网为合作媒体。
论坛由严晓和徐雷共同主持。王秉达、缪英妤、杨登亮分别发表主题演讲，针对人工智能（AI）时代半导体行业如何发展问题给出了自己的见解。
王秉达：人工智能产业发展概论
1950年，围绕人工智能的讨论就被认为是人类智慧和机器之间“缺失的一环”。 王秉达在演讲过程中讲到：“人工智能历史已经很悠久了，从提出这个概念到现在，实际上这是一个底蕴很深的课题。之前的人工智能浪潮红了不久，一般五年就退潮了，但是很多人想说这一次人工智能的高潮，会不会像以前一样昙花一现呢？我个人的看法是不会。“
华美半导体协会会长王秉达
王秉达给出的理由是，现代的人工智能有三个支柱：
第一是支柱，算法。这是一个底蕴很深，经过很多年发展的领域，从神经网络开始；
第二个支柱，运算能力。当前我们所掌握的运算能力已经完全足够支撑人工智能发展；
第三个支柱，数据。人工智能需要很多数据来进行训练。
“人工智能本身作为一个理论，它的三大支柱都有了。但是作为一个推向工业，推向应用的科技，最重要的就是钱。钱哪里来？就是你找到了人工智能的应用，你就找到了钱，不管是风投，还是工业界，或者是大企业都会进来。“王秉达补充道。
缪英舒：人工智能与半导体产业最新发展
机器学习是人工智能的分支，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，使之不断改善自身的性能。而 学习是机器学习的一种方法。缪英舒认为：“人工智能的 学习，主要有三方面构成。其中一个是算法，另外一个就是硬件设计，还有一个就是数据。这三个互相促进。”
英特尔缪英妤博士
对于初创公司或者小公司如何从硬件或者应用端进入人工智能领域，缪英舒也给出了自己的一些看法。她说：“我觉得人工智能在硬件或者应用方面，其实主要有两方面的应用：一个是在云端的应用；一个就是在边缘的应用。云端是相当于大公司主导的一个领域，像云端的话，现在大家的解决方案绝大多数还是英特尔，以及谷歌自己设计的一些TPU等，这是大公司主导的方向。而在边缘这一端，因为解决方案需要一些低功耗比较，大部分应用都是在这个方向。因此，边缘相对来说，相当于比较小的一个市场，还是可以进去。对于云端市场，相当于被大公司垄断的状况。所以，如果你要想做云端，你可以去大公司做。”
杨登亮：人工智能与半导体工艺
杨登亮的演讲则是谈到了人工智能的具体应用，包括汽车电子产品和芯片工艺上面。杨登亮指出：“在汽车电子上面，你最后将所有电子元器件放在一起的时候，是一个很复杂的流程，怎么样来控制这个质量？人工智能在这方面，有一个很好的应用。人工智能让汽车制造有一个标准的方法，主要的目的就是建立起汽车制造每一步的责任制环节，大家都有一个质量的控制，而且是每一步，你都是可以问责的。最后，看造出来的汽车是不是能够满足需求。”
英特尔杨登亮博士
通过今年DesignCon大会上的一场专题讨论可以看出，在电子设计自动化（EDA）方面使用人工智能是目前十分热门的主题，杨登亮对此持相同观点。“我讲的第二个应用，是一个刚开始的应用，大家有可能在起跑线。我最后讲一个例子，在EDA上面，人工智能真正已经开始体现出它的作用。人工智能在EDA上的应用比较详细的讲解了，你怎么样收集数据，如何建立模型。在实践应用上，你可以充分利用现有的数据，来帮助你的电子自动化设计，这是一个实际的应用。“杨登亮最后说。
（免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。
任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。 ）
