《人工智能》AI芯片主题出版 42位权威作者解析智能世界的引擎

《人工智能》杂志由工业和信息化部主管，中国电子信息产业发展研究院、赛迪工业和信息化研究院（集团）有限公司主办（CN10-1530/TP，ISSN2096-5036）。该杂志为双月刊，将精准聚焦人工智能领域，每期重点围绕“一个主题”，邀请业界专家发表见解和研究成果。

《人工智能》第三期的主题是：AI芯片——从算法加速到架构创新，全面解析智能世界的引擎。本期邀请了四十二位撰稿人，奉上精彩的内容。

《人工智能》是一本公开发行的杂志，它的媒体属性将有效地提升并扩大专家、学者、企业等在该领域的影响力。

每年6期的《人工智能》杂志更像是6本书，成为值得学习、收藏的人工智能宝典。

杂志发行对象

发行对象涵盖工业和信息化相关主管部门，人工智能相关高校、科研院所，包括“中国人工智能产业创新联盟”成员在内的企事业单位，以及所有关注人工智能技术和产业发展的人群。

第三期文章及作者

栏目一：产业分析

1、AI芯片：从历史看未来

宋继强

英特尔中国研究院院长。研究兴趣包括智能机器人、无人驾驶、移动智能设备创新和新型人机界面等。2008年加入英特尔，是创造 Intel Edison 产品原型的核心成员，目前正大力推动基于英特尔技术的人工智能、自主系统和智能基础设施研究。加入英特尔之前，曾于香港中文大学、香港应用科技研究院从事科研工作。IEEE 和 CCF 高级会员，在 IEEE TPAMI、IEEE TCSVT、Pattern Recognition、CVPR、ICPR 等国际期刊与会议上发表学术论文 40 余篇。2001年获得南京大学计算机专业博士学位，博士论文被评为全国优秀博士论文。

魏少军

清华大学教授，清华大学微纳电子学系主任，应用科学博士；“核高基”国家科技重大专项技术总师；国家集成电路产业发展咨询委员会委员；中国半导体行业协会副理事长、集成电路设计分会理事长；中国电子学会会士，IEEE高级会员。曾任大唐电信科技股份有限公司总裁兼首席执行官,大唐电信科技产业集团总工程师。致力于超大规模集成电路设计方法学的研究和可重构计算架构研究，并在上述领域发表了近190篇论文，出版专著2册。先后获得国家技术发明二等奖、国家科技进步二等奖、教育部技术发明一等奖、北京市科学技术进步一等奖、中国电子学会电子信息科学技术奖一等奖、国家知识产权局和世界知识产权组织专利金奖等。

2、AI芯片：加速智能时代的发动机

王哲

北京大学信息管理硕士。任职于中国电子信息产业发展研究院互联网研究所，从事人工智能、大数据、互联网+等方面的研究咨询工作，参与中央网信办《2017世界互联网发展报告蓝皮书》等项目，在国内外知名学术期刊、媒体发文数篇。

冯晓辉

毕业于北京大学凝聚态物理专业，博士学位，研究方向为半导体光电子。任职于中国电子信息产业发展研究院电子信息产业研究所，从事信息通信领域产业发展、政策规划等研究工作。

栏目二：前沿技术

1、Thinker：可重构混合神经网络计算芯片

作者：尹首一、欧阳鹏、唐士斌、涂锋斌、李秀冬、郑时轩、陆天翼、谷江源、刘雷波、魏少军

尹首一

清华大学微纳电子系副主任、微电子学研究所副所长，中国电子学会电子设计自动化专委会秘书长，博士，长聘副教授。研究方向为可重构计算、低功耗设计、人工智能芯片设计。已发表学术论文200余篇，包括IEEE JSSC、TPDS、TCSVT、TVLSI、TCAS-I/II和ACM/IEEE ISCA、VLSI、DAC、CICC等集成电路领域一流期刊和学术会议。获授权国家发明专利50余项。出版《可重构计算》专著1部。获国家技术发明二等奖、中国发明专利金奖、教育部技术发明一等奖、江西省科技进步二等奖。领衔设计了Thinker系列人工智能芯片，获得“2017国际低功耗电子与设计学术大会”Design Contest Award。现任集成电路领域权威国际会议IEEE DAC、ICCAD和A-SSCC的技术委员会委员，国际期刊《Integration, the VLSI Journal》副主编。

2、神经形态计算发展现状与展望

陈怡然

杜克大学电子与计算机工程系副教授，杜克进化智能中心联合主任，聚焦新型存储系统、机器学习与神经形态计算以及移动计算等方向的研究。在清华大学获得本科及硕士学位，2005年在普度大学获得博士学位，2010年加入匹兹堡大学任助理教授，并于2014年晋升为副教授，获终身教职并任“双百年校友“讲席。曾发表过一本专著及超过三百篇学术论文，获得过93项美国专利，出任过多本IEEE和ACM期刊编委以及超过40个国际会议的组织与技术委员会主席和委员,并获得6次国际会议最佳论文以及12次最佳论文提名。曾荣获美国国家自然科学基金委教授早期职业发展奖(NSF CAREER)和ACM电子自动化协会新教师奖,同时,担任IEEE会士。

李海

美国杜克大学电子与计算机工程系Clare Boothe Luce 讲座副教授，杜克进化智能中心联合主任。研究领域为类脑计算系统、内存架构、低功耗设计。曾获得美国国防部年轻学者奖及美国国家自然基金会早期职业发展奖。

陈逸中

纽约州立大学新帕尔茨分校助理教授。主要研究方向为先进计算系统软硬件开发。

陈凡

美国杜克大学博士生。主要研究方向为计算机体系结构、新型存储器及机器学习硬件加速。

李思成

就职于惠普实验室，在系统架构实验中心担任研究员。2017年获得匹兹堡大学博士学位，2013年获得纽约大学硕士学位。他的研究领域包括类脑计算、机器学习和可重构计算等。

刘晨晨

克拉克森大学电子与计算机系助理教授。2013年获得北京大学硕士学位，2017年获得匹兹堡大学博士学位。她的研究兴趣包括高性计运算、类脑计算系统、计算系统可靠性和安全、软硬件协同设计等。

闻武杰

佛罗达国际大学助理教授。主要研究方向为深度学习网络安全及硬件加速、神经形态计算及非挥发性内存计算机体结构 。现为期刊Neurocomputing副编辑。曾获DAC Richard Newton奖及多次ASPDAC、DATE、DAC最佳论文提名。

吴春鹏

美国杜克大学博士生。主要研究方向为计算机视觉、模式识别、机器学习等。2011-2014年在富士通研发中心担任计算机视觉研究员，从事字元识别和文档分析研究。

燕博南

美国杜克大学在读博士生，2014年毕业于北京航空航天大学，2017年在美国匹兹堡大学获硕士学位。主要研究方向为新型存储器电路设计、类神经形态计算硬件与可靠性设计。

3、英特尔Loihi神经拟态芯片：引领智能计算新突破

杜宇阳

英特尔中国研究院研究员，2011年毕业于清华大学，博士。主要研究领域为系统分析与优化、计算机安全、神经拟态计算等。

刘忠轩

英特尔中国研究院研究员，2005年毕业于中科院自动化所，博士，后加入英特尔。主要研究领域为机器人强化学习、计算机视觉与神经拟态计算等。在加入英特尔前，他曾于法国电信、中科院自动化所从事科研工作，在IEEE TCSVT、IEEE SPL、JCST、ICIP、ICPR等国际期刊与会议上发表20余篇论文，在国际视频检索评测TRECVID中获得第三名。

宋继强

英特尔中国研究院院长。研究兴趣包括智能机器人、无人驾驶、移动智能设备创新和新型人机界面等。2008年加入英特尔，是创造 Intel Edison 产品原型的核心成员，目前正大力推动基于英特尔技术的人工智能、自主系统和智能基础设施研究。加入英特尔之前，曾于香港中文大学、香港应用科技研究院从事科研工作。IEEE 和 CCF 高级会员，在 IEEE TPAMI、IEEE TCSVT、Pattern Recognition、CVPR、ICPR 等国际期刊与会议上发表学术论文 40 余篇。2001年获得南京大学计算机专业博士学位，博士论文被评为全国优秀博士论文。

4、寒武纪：智能处理器和基准测试集

杜子东

2016 年博士毕业于中国科学院计算技术研究所，2011 年本科毕业于清华大学电子工程系。主要研究方向为计算机体系结构，包括但不限于深度学习、类脑智能和高效计算。在深度学习处理器方向做出了一系列开创性的工作，以第一作者身份发表多篇CCF A类会议或期刊论文，曾获得了CCF A类会议 ASPLOS’14 最佳论文奖（亚洲首次在计算机体系结构领域顶级国际会议首次获奖），在 ISCA’16中获评审最高分，入选 IEEE Micro 评选的国际计算机体系结构领域年度十佳论文。先后获得多个奖项，包括中科院院长特别奖（中科院研究生的最高学术荣誉，每年万余名毕业生中仅评选出 40 余位），中科院2016年优秀博士论文奖，中国计算机学会CCF 2016年优秀博士学位论文奖和高性能计算协同创新中心2016年优秀博士学位论文奖。

5、稀疏化：神经网络计算新范式

江帆

深鉴科技压缩方向研发总监，清华大学电子工程系博士学位，曾就职于百度和360，专注互联网数据挖掘。加入深鉴科技以来，主要负责神经网络压缩方向的研发。

李鑫

深鉴科技RNN/LSTM加速技术团队负责人，毕业于清华大学电子工程系，师从汪玉副教授，获学士及硕士学位。主要研究方向为LSTM神经网络的剪枝、定点、硬件加速设计及其在语音识别、机器翻译等领域的应用。

梁爽

深鉴科技芯片设计工程师，毕业于清华大学，获电子科学与技术博士学位，伦敦帝国理工学院国家公派联合培养博士生，曾在百度深度学习研究院实习。目前专注于芯片体系结构研究、神经网络稀疏化等领域。

韩松

清华大学电子系本科，斯坦福大学电子系博士，MIT Assistant Professor，师从NVIDIA首席科学家William J. Dally教授。他的研究广泛涉足深度学习和计算机体系结构，他提出的 Deep Compression 模型压缩技术曾获得 ICLR2016 最佳论文，ESE 稀疏神经网络推理引擎获得 FPGA2017 最佳论文，引领了世界深度学习加速研究，对业界影响深远，并于博士期间联合创立了深鉴科技。

6、光子神经网络——重新定义AI芯片

白冰

芯仪科技CEO，北京交通大学通信与信息系统专业博士。获得澳大利亚国立大学学士学位、澳大利亚科廷大学硕士学位。主要研究方向为光子集成技术在深度学习、增强学习等领域的应用，以及光子神经网络高速、低能耗、高集成度光子AI芯片，申请专利6项。

杨钊

清华大学电子工程系博士，主要研究方向及研究兴趣包括非制冷红外成像探测器、大规模电路集成、FPGA EDA工具开发。曾获得亚太大学生机器人大赛（ABU Robocon）全国总冠军。

于波

正高级工程师，北京交通大学管理科学博士，主要研究方向为软件工程，商业智能、人工智能、移动云计算、物联网等基础技术与创新应用。目前拥有美国授予的云计算专利一项，在信息与管理科学领域发表高水平技术论文多篇，出版软件工程相关图书四部。

李渔

清华大学电子工程系博士，主要研究方向及研究兴趣包括硅基集成光子微系统、大规模光路集成、单片集成光信号处理芯片，这些技术为下一代光通信，光计算，数据中心及物联网的基础性技术。目前已在光子集成领域的国际会议及主流期刊发表多篇文章，申请专利5项。

栏目三：落地应用

1、端侧智能芯片构筑华为终端智慧化之路

芮祥麟

华为CBG 软件工程部人工智能首席科学家，博士。在德国、美国及中国的知名企业有28年的工作经验，曾担任SAP中国研究院 & 韩国研究院总裁、文思海辉首席技术官、森普资讯首席技术官，2011年荣膺上海“白玉兰奖”；出版系列书籍和专栏文章, 2011年荣获澳大利亚国会图书馆收藏。

张守杰

华为消费者BG AI业务领域总经理，基于AI技术构建面向消费者的AI业务解决方案，支撑华为消费者业务面向未来的AI战略。在通信领域、IT领域和ICT产业、消费者AI业务方面有超过15年的工作经验。作为CT、IT、ICT、消费者AI业务等领域的专家，对运营商的CT、IT、ICT、消费者AI业务等方面有深入的研究和丰富的实践。

2、端侧AI芯片的挑战和展望

谭洪贺

地平线芯片规划部部长。于2016年加入地平线，是地平线AI处理器的核心开发成员，目前正致力于地平线AI处理器架构的演进和规划。2011年获得清华大学微电子学博士学位，随后一直专注于集成电路产业化研发工作，先后从事过VLIW架构DSP和ASIP的设计方法学研究，以及加解密算法、音视频编解码算法、计算机视觉和语音识别等算法在芯片上的高性能、低功耗设计实现。

余凯

地平线机器人创始人& CEO，中组部“千人计划”特聘专家、国家新一代人工智能战略委员会成员、前百度深度学习研究院( IDL )创始人。曾创建了百度深度学习研究院（中国第一家深度学习研究机构），并担任百度研究院执行院长，领导百度自动驾驶、百度大脑等一系列重大项目实施。在人工智能领域，发表论文已被引用15000多次，获2013年国际机器人学习大会（ICML）最佳论文奖银奖，曾任ICML和NIPS领域主席。2011年担任斯坦福大学计算机系Adjunct Faculty ，主讲研究生课程“ CS121 : Introduction to Artificial Intelligence ”。

3、从AIoT的人机交互需求看AI芯片的落地路径

李霄寒

云知声IoT事业部副总裁，毕业于中国科学技术大学少年班，24岁即获得中科大博士学位，长期从事语音AI相关研发工作，目前作为云知声IoT事业部副总裁，负责语音AI产品的研发工作。

海明

长期从事ASIC设计及FPGA硬件加速相关工作，关注领域包括神经网络加速、微处理器架构、软硬件协同设计等。

锺文杰

长期关注互联网、AI、智能硬件等领域。曾供职于360公司，帮助360行车记录仪、360智能摄像机等多款硬件产品成长为市场销量第一品牌。服务过的品牌包括百度、高德等。

栏目四：AI探索

1、面向脑机界面的神经拟态芯片

马德

浙江大学计算机学院讲师，2013年6月获得浙江大学电路与系统博士学位，2013~2017年杭州电子科技大学讲师、副教授，硕士生导师，2018年2月到浙江大学计算机学院任教。主要研究方向为类脑计算芯片，片上系统芯片(SoC)等。

潘纲

浙江大学计算机学院教授、博导，中国人工智能学会常务理事、脑机融合与生物机器智能专委会主任委员，研究兴趣包括普适计算、混合智能、脑机界面、计算机视觉等，获CCF-IEEE CS青年科学家奖、国家科学技术进步二等奖、教育部科技进步一等奖。

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单本价格60元，全年6期，共计360元，接受预订全年杂志。

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