疫情让全球半导体行业的复苏承压，但新基建的引擎5G、AI和智能计算等新一代高端芯片正在构建全新生态。这是国际芯片巨头寻找更多本地化合作的机会，更是中国芯片公司发展国产高端芯片的时代机遇。
年8月8日全球人工智能和机器人峰会（CCF-GAIR）的AI芯片专场，来自学术界、产业界和投资界的6位大咖从AI芯片技术前沿、AI芯片的应用及落地、RISC-V芯片推动AI发展、新基建带来的投资机遇共同探讨新基建带来的机遇。
CCF-GAIR峰会由中国计算机学会（CCF）主办，香港中文大学（深圳）、雷锋网联合承办，鹏城实验室、深圳市人工智能与机器人研究院协办。从年的学产结合，年的产业落地，年的垂直细分，年的人工智能40周年，峰会一直致力于打造国内人工智能和机器人领域规模最大、规格最高、跨界最广的学术、工业和投资平台。
AI芯片技术前沿
清华大学高滨：基于忆阻器的存算一体芯片技术形成新的计算系统
近几年，AI的发展对算力需求每年都是几个数量级的增加，此时，传统计算机的三大基石难以跟上算力需求的增加，需要创新的技术，但创新技术依旧面临巨大的挑战。
清华大学副教授高滨
清华大学副教授高滨题为《基于忆阻器的存算一体芯片技术》的分享从现代技术的演变、人工智能发展对硬件的挑战、存算一体技术的研究进展以及未来展望四个部分带来分享。
现在各种各样的计算系统本质上都是图灵机，有计算、存储、I/O等模块。这些传统计算系统有三大基石：晶体管（构成芯片最基础的半导体器件）、布尔逻辑计算（给出一套计算规定）、冯诺伊曼架构。
不过，一方面，随着晶体管微缩面临的各种物理挑战越来越大，芯片算力的增加越来越难。另一方面，冯诺伊曼架构的存算分离带来了存储墙问题。AI的发展面临算力不足和能效低的挑战。
要解决挑战不仅需要从三个维度着手，更需要创新的技术。高滨表示：“器件层面，忆阻器可以把冯诺伊曼架构里的处理、内存、外存都融合在一起，构建存算一体阵列，这也是存算一体最基本的要素。计算的范式层面，存算一体也从布尔逻辑计算变成了基于物理定律的模拟计算，架构变成存算一体架构。”
存算一体技术从硬件到软件进行革新，形成了一个新的计算系统。但因为忆阻器的稳定性、计算误差累积等问题，年以前完整的存算一体芯片和系统并没有突破。高滨所在的清华大学钱鹤、吴华强团队在忆阻器、算法、架构层创新，设计出全球首款全系集成的忆阻器存算一体芯片，用纳米的工艺制造出计算精度与28nm树莓派CPU相当的准确度，速度快20倍，能效也比GPU高3个数量级。
存算一体是打破AI计算瓶颈的热门技术，但与其它创新技术一样，AI计算的创新技术依旧面临很多挑战，包括基础理论、材料器件、电路系统、软件工具链、算法应用等。
AI芯片应用及落地
英特尔夏磊：智能X效应促进行业应用融合及迅速创新
AI的发展需要突破性技术，更需要产业化落地。英特尔的首席工程师、人工智能技术中国首席架构师夏磊在《指数级技术创新，加速AI应用落地》的主题演讲中表示，我们进入到了万物智能化的时代，对计算的能力和性能提出了更高的要求。英特尔提出了“智能X效应”，指的是随着大数据和网络连接技术、5G的发展，AI可以把数据的互联和处理效应叠加起来，以乘法倍乘效应，促进行业应用的融合及迅速创新。
英特尔的首席工程师，人工智能技术中国首席架构师夏磊
英特尔是通过六大技术支柱（制程封装、XPU架构、内存存储、互联、安全、软件）的支持，希望通过指数级的创新实现并驱动“智能X时代”。当然，英特尔也会提供更智能的连接、更智能的存储、更智能的计算。
夏磊用三个具体的例子分享英特尔如何实现这一目标。在医疗领域，英特尔与汇医慧影合作，利用汇医慧影的AI算法，对于肺炎病灶的检出率和准确率达到96%；结合高效处理器和轻量级网络模型等技术，提升算法效率，+幅CT影像2-3秒即可完成诊断。
在“云-边-端”智能工厂领域，英特尔与某著名大型电池制造企业的缺陷检测与分析系统应用于生产流水线，通过边缘和云端的完整架构实现，生产质量达到1PPM，即每百万个产品缺陷率小于1。
在新兴的5G通信，英特尔也与韩国SKTele