高峰对谈·论道万物智能 | 2024新思科技开发者大会回顾

万物智能时代将给我们带来前所未有的机遇，新思科技将携手更多系统级公司和芯片公司继续引领创新。当前，新一轮科技创新和产业变革正深刻影响经济社会运行方式，芯片和AI技术是关键。

2024新思科技开发者大会的高峰对话环节中，知名科技博主老石作为主持人，与博世（中国）投资有限公司总裁徐大全博士、蔚来智能硬件副总裁白剑博士、沐曦联合创始人兼软件CTO杨建先生，以及新思科技中国区副总经理姚尧先生围绕“从芯片到系统，共创万物智能时代”，分别从不同领域解释了当前的热门技术发展前景，以及产业生产合作等重要话题。

圆桌摘录：

万物智能时代的机遇

老石：最近爆火的游戏《黑神话：悟空》相信在座的开发者都玩过了。随着AI技术飞速发展，我相信现场的游戏玩家们应该最能感受到不同。从角色行为到环境互动，AI技术为玩家提供了丰富、真实的游戏体验。游戏可以说是AI最早一批落地也是最早一批受益于AI发展的领域。除了游戏，AI和大模型在不同领域的应用和落地也在迅速展开，我想问一下各位嘉宾对AI未来的展望，比如说扩展到未来的十年，您觉得人工智能的发展大概会是一个什么样的结果？

白剑博士：我认为AI的发展是有周期的，第一个周期是2006年深度学习提出开始，10年一周期。到2017年，Transformer提出，大语言模型诞生，开启了第二个10年大发展。芯片行业通过提升算力，降低功耗发挥了关键作用。现在基础研究已有很大进展并再持续进化。而未来的3~5年，应用落地例如端到端的智驾落地是个明确趋势。再往后十年，期待着再有一个革命性的技术演进，去推动下一波浪潮。

博世（中国）投资有限公司总裁徐大全博士

徐大全博士：博世是新思科技的重要合作伙伴，博世公司是一家有136年的德国企业，致力于科技创新，是一家以大规模生产制造为主的企业，是全球最大的汽车零部件供应商，也是全球最大的MEMS芯片的出货商。我觉得AI的出现，它的重要性可以相当于计算机在我们生活中的出现，AI将把人类生活带入到一个全新的境界。当然，AI的出现可能会取代了我们很多不同的工作岗位，但也将会在生活和工作的各方面为我们提供帮助。

同时，我们现在通过人类大脑所不能实现的事情，在AI这个智能大脑的帮助下可以加速实现。所不能实现的很多的功能，未来可以得到实现。比如有了 AI的加持，智能驾驶的发展很可能会加速，未来有一天我们看到很多车是完全自动高阶自动驾驶。但我们也要注意AI发展所带来的伦理问题，比如AI是不管数据来源的，它什么都学习，因此可能会杜撰答案，这些方面值得更多人注意。

杨建先生：从教育、医疗、交通等各领域，我们能看到各行各业都在布局大模型。我想未来3~5年，大家一定能很切实感受到AI对于教育和医疗方面的明显提升。从个体来看，大家看到现在加速发展的AIPC，我觉得在五年内，它将改变我们所有人的生活和工作方式。在更远的未来，我相信将会有一个可以担当个人导师、助理或者秘书的电子设备出现，它的形态可能会变化。但这其中也涉及到伦理道德思考。更重要的是，我们作为AI的驾驶员，需要保持自己独立的思考，不断进步不断学习，不会被数字社会给“绑架”了。

姚尧先生：AI对游戏的策划、开发、运营乃至全流程的数据挖掘都有了很大的改变。毫无疑问的是，AI不仅对游戏行业产生了深远的改变，也在持续影响我们生活的各方面。未来十年，我认为AI会有几个主要的发展方向：首先是AGI，通用人工智能的使用范围将不断扩大，各行各业将会有类脑智能出现。第二，人工智能将无处不在深入人类的生活。在这两个重要趋势下，我们看到AI对电力的消耗是巨大的。

鉴于此，未来有两点很重要：一是要发展清洁能源，二是要降低万物智能时代的整体能耗。作为从芯片到系统设计的全球领导者之一，新思科技在低功耗设计和数字建模等领域积累了三十多年经验，我们也正在探索把芯片领域的降低能耗的技术能够转移到电力、智能制造等传统的行业来，能够帮助广大的传统行业向绿色化、数智化发展，能够把更多的传统生产力转化为新质生产力。

AI算力提升的瓶颈和障碍

老石：AI可以说是未来的确定性趋势，但是我们也看到很多不确定性。今天很好，后天很好，但明天不清楚。这句话也适用于AI现状，AI想要取得长足的发展，需要通过技术的创新让明天更加明晰。GPU为AI的发展提供了最重要的算力支撑，作为AI芯片领域的专业领袖，您认为目前阶段应该从什么方向发力提高算力？还有哪些技术壁垒需要突破？

科技博主老石

杨建先生：我们要解决算力的第一性原理，就是要提高算力。当前，我们所在的后摩尔时代有几个特征，首先，我们每两年能够提高两倍的算力；但是，现在算力不是在传统有限的“面积”里去提升，而是在“体积”内去提升，比如用chiplet，让更多的芯粒能够协同工作。第二，在突破了面积和体积之后，也带来了电力问题，也就是散热问题。后摩尔时代的功耗是远远大于以前的，我们需要更高效地利用更清洁的能源。最后，我们的指令集也在不停地迭代。从这几个角度出发，我们都能够提高算力。

沐曦联合创始人兼软件CTO杨建先生

AI在各行各业加速落地

老石：从芯片系统的架构或者封装级别出发，如何让多个芯粒去协同工作，然后到解决功耗散热问题，再到底层算法的模型创新，其实从各个层面其实能够推动大模型的持续发展。接下来我想问一下徐大全博士，博世作为一家系统公司，致力于将AI应用到各个业务部门和所有的产品和方案，甚至在开发和制造的过程中也使用了AI。是否可以请您分享一下，AI在汽车、工业、能源、消费品等不同领域中的落地情况如何，是否面临挑战？

徐大全博士：博世对AI的投入是非常巨大的，博世很早就在中央研究院里成立了AI小组。在具体落地应用方面，我们整个公司的运营生产和研发中都融入了AI的力量，近期的一些落地案例主要在生产方面，比如质量检测，流程优化，能源管理以及早期诊断等。而在研发领域，我们主要是基于AI发展数字孪生、仿真优化、虚拟传感器等。比如在智能电动汽车上，我们也在探索自适应的控制、自动驾驶等方方面面。

我们也发现了一些关键问题。首先是数据问题。像博世这么大的公司，有很多不同的工厂，不同的运营单位，如何把数据标准化，让AI能够自动抓取所有数据并学习，对我们而言是很大挑战。另一方面，由于AI应用场景非常多，一旦我们开发了应用模型后，如果它的重复使用性相对偏低，也需要大量的数据收集和数据质量等。另外，基于AI产生的泛化模型需要大量的验证。尤其当它作为一个产品来放行的时候，它的安全性是否能够达到市场要求？因此，我们一边大力推动AI应用的发展，但同时也还有很多问题需要一步一步解决。

老石：汽车行业也已经进入 AI 时代，智能电动汽车正在向 AI 智能体进化，未来将具备整体的感知、思考和控制执行能力，这对于用户和大众而言意味着什么？蔚来对于AI时代汽车的演进方向，是否已经有了比较成熟的轮廓和实施方案？如何通过AI技术助力消费者实现颠覆性的驾驶体验？

蔚来智能硬件副总裁白剑博士

白剑博士：蔚来从创立第一天开始就非常重视正向研发，创新一直是蔚来的基因。蔚来有12项关键技术组成的全栈自研技术架构。蔚来深度拥抱智能化。智能驾驶就是智能化的重要体现。今年7月，蔚来推出的全新蔚来智能系统banyan 2.6.5版本，已经运用了端到端的AEB（自动紧急制动）技术，以更好地提升用户体验。为什么从AEB开始运用端到端技术？这和蔚来的理念有关系，始终坚持安全第一。

从明后年开始，智能驾驶的行业将会实现端到端的应用落地。目前智能驾驶还是辅助驾驶，也就是大家常说的L2阶段，这不仅是技术问题，也涉及到伦理问题和法律监管问题。对于从业者而言，我们要持续通过AI技术，把智驾体验向L3、L4级别去发展。同时，全行业也应该一起推动法规和监管等体系的发展和完善，最终实现自动驾驶。真正地减少事故，解放驾驶员精力，给用户带来更好的驾驶体验。

除了自动驾驶外，电动汽车也会不断发展智能化技术，持续提升用户体验。比如，在智能座舱中采用大模型技术，实现更智能的人机交互。因此，大家可以期待，随着AI技术的持续提升和突破，智能汽车将从出行工具，变成大家生活中不可或缺的一部分。

新思科技赋能从芯片到系统的创新，推动万物智能时代到来

老石：面向多种行业标准、雪花般的应用场景，EDA公司如何帮助这么多不同行业不同场景下的合作伙伴，加速从芯片到系统的创新？

新思科技中国区副总经理姚尧先生

姚尧先生：新思科技所提供的EDA、IP技术，是万物智能时代最底层也最核心的技术。AI和EDA是相辅相成、相互促进的关系。从2020年推出业界首个AI驱动型芯片设计解决方案DSO.ai，到2023年发布业界首个全栈式AI驱动型EDA整体解决方案Synopsys.ai，作为全球硬核技术的领导者，新思科技率先布局并不断将AI融入到EDA技术中，引领AI+EDA设计新范式。截至目前，Synopsys.ai已搭载设计优化解决方案（DSO.ai™）、验证解决方案（VSO.ai™）和测试解决方案（TSO.ai™）、模拟解决方案、AI驱动型数据分析整体解决方案DesignDash、生成式AI助手Synopsys.ai Copilot以及用于3D设计空间优化的3DSO.ai，并还在持续进行优化，以底层技术之力不断推动AI技术的发展。今年，我们携手英伟达深化合作，将新思科技领先的AI驱动型电子设计自动化（EDA）全套技术栈部署于英伟Grace Hopper超级芯片平台，在芯片设计、验证、仿真及制造各环节实现最高15倍的效能提升。此外，AI+EDA的发展让EDA工具更加智能的同时，也能大幅降低EDA工具的使用门槛，让新手开发者更快上手，也能帮助资深开发者更快地提升设计质量，解决芯片开发人才短缺的挑战。

从我们的角度来看，我们已经服务芯片公司三十多年，新思科技在不断地推动芯片产业与AI产业促进融合，我们与整个产业生态共荣共生；面向系统级公司，新思科技可以提供全球领先的电子数字孪生解决方案和AI驱动的EDA全面解决方案，能够帮助更多系统级公司实现革命性的效率提升，并将重塑整个产业链的发展。因此，新思科技对于整个半导体产业乃至科技产业而言，起到非常基础又十分重要的作用。

老石：作为一家创新公司，沐曦在创新过程中比较看重哪些因素，或者说你们的创新主要体现在哪些方面？是技术的突破、产品的多样性、还是更广泛生态的建设？

杨建先生：比如我们公司做指令集的核心是面向程序员服务，我们希望指令集在一个非常小的范围，每一天都在否定自己前一天的想法，直到连续两周没有更新的idea之后，这才是一个合理的答案，我们一直坚持用这种方法做指令集的创新，这也是我们非常关键的实践经验。

除了技术之外，生态是最重要的，当前的大模型研发都围绕着英伟达在进行。产品级创新的核心在于生态。如果一个公司的产品能够触达到150万程序员，甚至到四五百万程序员，这才是一个优秀的、真正具有创新力的产品。

老石：作为百年老店，博世始终致力于通过创新技术改善人们的生活质量，也就是实现我们今天的主题万物智能时代。请您分享一下博世在系统创新方面有哪些独到之处？有哪些技术落地层面的创新是可以跟在座的开发者分享的吗？

徐大全博士：技术创新一直是博世的核心。从推动创新角度，博世做了几件事情：首先，我们在公司内成立了一个创新基金，鼓励各个事业部的员工进行创新；专门成立了一个孵化创新技术的公司Grow（成长），可以孵化任何全新的，不属于博世现有产品的全新技术，这些团队壮大后也可以出去融资甚至独立上市。我们每年都会推行“开放博世”（Open Bosch）项目，召集开发者和创新公司加入。这不仅能让博世了解到最前沿的技术，也能让这些开发者和创新公司了解博世的需求和痛点，如何共同将创新产品落地，反过来也能够推动这些创新公司发展。这些机制能够保证博世不仅仅进行内部研发，也能把外部的全新技术引入博世。

老石：新思科技全球总裁兼首席执行官盖思新（Sassine Ghazi）在刚才的主题演讲中提到一个重要的方向是从芯片到系统的创新。在新思看来，系统级创新的挑战主要表现在哪里？这样的创新模式，对于行业而言，会带来什么样的机遇？

姚尧先生：新思科技内部也推行了非常多鼓励创新的项目，比如在大会开始前，大家看到的Innoday十周年的纪念视频。除了我前面提到的技术创新，新思科技也在持续推动“协作方式”的创新，也就是生产关系的创新，这也能更好地推动人类社会进步。比如，在芯片设计早期，前后端设计是分开的，交互也比较少，公司的每个团队之间是切割的，造成了数据冗余和格式的不一致等问题。我们推出了Fusion Compiler产品，极大地改变了芯片前后端的协作方式。另一个例子是Multi-Die，我们也推出了3DIC Compiler，这也不是一个简单的新工具，而是带来了全新的设计方法学和协作方式，它让前端开发者、后端开发者、封装开发者都能够在同一个平台上去协作，极大地提高了芯片开发的效率。我认为这种生产关系、协作关系的创新，是值得所有人去重视的。

同时，我也想跟所有开发者分享，我们不应该仅仅聚焦产品PPA这些单独的数字，而是应该聚焦公司内部的产品之间的协同创新，跨部门之间的协作，从整个产业链出发，从合作伙伴的角度出发，去思考产品创新，去思考自己工作技能和视野的提升，才能实现更大的价值。

老石：作为国内的新能源汽车，蔚来为什么要自研芯片？从你们的角度来看，芯片和系统创新之间的关系如何，哪个更难?

白剑博士：从创立第一天开始蔚来就强调全栈自研，其中智能驾驶是重中之重。我们认为，要把智能驾驶做好，必须是一个从上至下贯穿布局。芯片是整个系统的基石。自研芯片有诸多好处，比如我们的神玑NX9031，能够提供业界领先的算力。其次，ISP也是我们自研的，这是一个非常重要的模块，它提供了很多差异化的、特别适配智驾算法的特性和性能；第三，NX9031的内存带宽很大，满足端到端大模型上车的需求，即大算力，大带宽。此外，NX9031的NPU也是自研开发的，深度匹配我们的智驾算法演进的方向。从整个系统的演进和用户体验的角度出发，自研芯片让智驾算法如虎添翼。芯片和系统之间很难分出难易，是一个相辅相成的状态。

老石：最后，在座的开发者都是未来AI和芯片发展的重要力量，我相信大家也非常希望知道未来的一些确定性的发展方，那么能不能请各位前辈分享给现在的年轻开发者，应该如何去提升自己，更好地迎接万物智能时代的到来？

白剑博士：将来跟AI和人类是共存共生的这种关系。AI正在变得越来越强大，不断替代掉各种重复性的工作。但是对于完成有创造性的工作，AI跟人类还有很大的差距。所以要发挥人类的创造性，聚焦在创新工作上，与AI共存共生。

徐大全博士：我觉得AI对公司产品开发等方面有着巨大的潜力，所以我想给在座开发者的建议是，关注一些大公司，越大的公司存在的问题越多，那么你可能找到的机会也更多。比如我刚刚提到的数据打通、模型重复使用问题，泛化模型的可靠性等，大家可以了解更多的公司的痛点，带着这些痛点去开发，帮助这些公司解决他们的痛点，是大家可以努力的一个发展方向。另外，也是我前面提到的伦理问题，博世希望AI模型运用能够实现平等，没有偏见，但是很重要的一点是要可解读。所以对现阶段的博世而言，我们要接受的技术创新是可以解读，可以控制，比较安全的。

杨建先生：我从迪士尼公司创始人华特·迪士尼（Walter Disney）自传中得到的启发，第一章提到，当你成为世界最富有的人，不是因为你赚了钱，而是因为你的技能变成了世界第一。我看到我们很多技术创新，都是从第一性原理出发，也就是我解决了什么问题。因此，你想成为世界第一，你要模仿极客，学习极客，拥抱大模型，成为极客。回到我们中国人的道德经，也就是里面说的修身、养性、齐家、治国、平天下，这是更高层的一个升华，但是齐家是最难的。

姚尧先生：我有几点建议给到在座的开发者：首先，在开发的过程中，我们要想明白如何在一个合适的框架内去使用AI，创造AI，这是一个可能贯穿于未来很多年开发生涯中的关键。第二，保持学习，我们面对着一个前所未有的时代，技术在飞速发展，创新在持续加速，我觉得大家要培养自己的学习能力和终身学习的习惯，也要培养自己的沟通能力、领导力、创造力等软实力。此外，大家也不要局限于眼前的工作，去寻找一些跨学科的合作，比如艺术家、经济学家等，甚至去参加更多的国际合作，在国际合作中贡献我们的中国智慧。这是对大家包括我自己的勉励。

老石：最近我正在看李飞飞的自传，我觉得里面有一句话很有启发──过去，人工智能的发展讲究科学性，但是现在我们也希望它讲求人性。今天这么多开发者相聚在这里，我觉得这就是人性的体现，我们这么多人共同保合作，深化沟通，与此同时，我们也将继续保持怀疑和学习，这些就是只有人类才能实现的事情，谢谢大家的参与，今天我们圆桌讨论就到此结束。