英特尔公布五项新技术进展:神经拟态技术在自动驾驶的应用

发布时间:2020-12-23 10:49:56
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最近,英特尔开放实验室向社会公布了五项黑科技的最新进展,让我们看看,它都说了哪些黑科技,英特尔走到哪里了,又会怎么影响我们的生活。

不愧全球的科技大佬,提出过”摩尔定律“的科技狂魔!

#英特尔#

我看了一下,英特尔提出的集成光电、神经拟态计算、量子计算、保密计算,以及机器编程,都是非常牛的最新技术,而且英特尔本身也在里面有了不少成果,可以说是引领科技的进步。

就让我一个个来盘点这些黑科技,看看我们能在那里做点什么。

集成光电第一个就讲到了芯片技术

我们最近讨论最多的高科技就是芯片,美国利用其领先的极紫光科技和材料科学,阻止我们的华为制造最先进的5G芯片。

为什么美国可以阻止我们的芯片生产呢?

因为最先进的光刻机出自于荷兰的ASML,这些光刻机利用了美国的专利和材料,才能生产5纳米的芯片。

现在美国不允许出口高密度的芯片光刻技术了,华为最高端的移动芯片当然就没法生产。

我们虽然可以生产中低端的28纳米芯片,但是由于密度不够,所以很难用在体积小功能多的手机上,导致荣耀公司都要被出售。

这里讲的5纳米,28纳米,指的都是用于实现芯片的电子器件的最小尺寸,尺寸越小,就能在单位芯片上容纳更多的信息。

受限于电子元器件的大小,据说不久之后生产出的1纳米的器件就是极限了!

英特尔研发的光电技术,就是用来突破这一极限的。

来自英特尔的科学家认为,如果我们迁移到全光互联芯片技术,可以有两个好处,

首先可以用光的波长来突破物理电子元件的极限;第二可以有效地降低功耗,进一步加强计算能力的提升。我国最近设计的”九章“量子计算机原型,也在采用光子计算的方式,来达到超算一百万亿倍的计算能力,不知道是否和英特尔的想法殊途同归呢?

神经拟态技术在自动驾驶的应用

我们知道,利用神经元拟态的深度学习技术,大大地提升了图像识别的精度,掀起了人工智能领域的又一次进步。

而采用神经计算方式,来分析交通状况,识别路面的交通隐患和危险,及时判断和决策,也是最重要的人工智能应用和方向。

无论是华为的麒麟9000芯片,还是苹果的A14芯片,都在其中集成了强大的神经计算单元。

英特尔看到了在自动驾驶以及人工智能方面的商机,拉入了联想、罗技、梅赛德斯-奔驰和机器视觉传感器公司Prophesee加入一个团体,共同研究神经拟态的商业价值。

看它的名单就知道,这是要在游戏和汽车上放大招啊!

推出可应用于量子计算的超低温芯片

我们知道,2019年谷歌推出的”平衡木“量子计算原型机,采用的就是低于-180摄氏度的超低温计算。

通过超低温,可以大大地激发DRAM的活力,从而实现量子计算的特殊需求。

所以,英特尔因应这个潮流,也推出了第二代的低温控制芯片Horse Ridge II,这种芯片可以更方便地搭建量子计算机,以及实现有效的量子控制。

如果这个芯片是可行的,这就意味着量子计算机工业化的进度进一步加速了。

想想就激动,要知道我国最新的量子原型机的理论计算速度相当于1百万亿台超算计算机,

谷歌的也非常强大,可以替换全球的算力。

可以说量子计算机一旦商用化和通用化,可以替换掉现在绝大多数的计算机算力,可以说是时代最大的科技进步。

想不到英特尔也看上了这一块。

想想也是,一旦计算机市场被量子计算升级,英特尔每年几亿片的CPU不是没有出路了吗?

所以最重要的还是要有眼光,早日看到未来的替代产品,以免市场一来,自已的产品全部作废。

机器编程替换大量的码农?

英特尔推出的下一个黑科技是机器编程。

其最新的计算机算法,据称可以摸拟大部分的编程逻辑和结构,多快好省,替换大部分程序员的工作。

听到这个时我真的大吃一惊。

要知道,程序员简直是互联网时代的娇子,他们的高薪,985,天量期权,都是其它行业羡慕的榜样。

机器编程一来,就连程序员也要被取代了吗?

还好,英特尔第一步只是做了一个辅助工具,

他们提供了一个机器编程研究系统ControlFlag,它可以自主检测代码中的错误,帮助软件开发者进行耗时费力的Debug。

采用深度学习的ControlFlag软件,利用大量的Bug进行训练,实际上发现,能够大大减轻程序员的负担,快速发现编程的问题,提高解决问题的速度。

这么来看,目前还不是一步搞定程序员,程序员还有一条活路。

不过这么看,也差不太远了!

总体来看,英特尔虽然在移动互联网时代没赶上番,但是研究的未来技术还是蛮有实力的,说不定在人工智能的未来,他也能迎头赶上。

另外,英特尔研发的方向也给我们国内的科研提了个醒,虽然人家在前面,但还是在一路快跑,我们要赶上美国,需要花出更多的力气。

   原标题:英特尔公布五项新技术进展:神经拟态技术在自动驾驶的应用

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