人工智能作为当前数字经济发展的核心驱动力，我们在关注AI技术发展之际，为发挥AI强大助力，更需进一步思考AI的科研、产业应用与人才培育的工作，推动产学研融合创新。

正如英特尔公司高级副总裁、英特尔中国区董事长王锐在刚结束的 2033 英特尔（中国）学术大会的开场致词中谈到：“从注重前沿探索的‘最初一公里’，到聚焦商业落地的‘最后一公里’，学术界、产业界在创新链条中密不可分。对英特尔来说，我们将更好地发挥在半导体技术、软硬件产品、可持续计算、开放生态等方面的优势，与大家一起为智能而加速。”

一直以来，英特尔发挥自身在云到端的硬件、软件优化、开发工具、解决方案等优势，助力科技发展，同时又重视人才培养建设，积极搭建产学研交流合作的桥梁，从英特尔（中国）学术大会已持续开了二十届足以看到英特尔的长久坚持。AI 时代，英特尔如何持续保持创新步伐？

01 硬件上：底层技术创新，提升千倍算力

英特尔的愿景是到2030年，在单一计算设备当中集成一万亿个晶体管。目前约有1000多亿个晶体管，到 2030 年增长约 8 倍，不断推动摩尔定律的发展。为何英特尔有这样的底气？

英特尔研究院副总裁、英特尔中国研究院院长宋继强表示，要达到这个目标，先要将依靠半导体制程技术继续微缩晶体管，还需利用先进封装技术在单个封装内封装多个芯片。

在制程工艺上，英特尔从以下三项技术做创新：一是从 Intel 4开始，逐步引入EUV技术，该项技术的广泛应用使得效能得到了显著提升。二是在Intel 20A和Intel 18A节点上，引入了全环绕栅极晶体管RibbonFET；三是推出背面供电技术PowerVia。此外，在工具层上，高数值孔径的EUV对提升制程工艺的良率也有重要意义。综合以上三方面，英特尔有信心在Intel 18A阶段重夺制程领先性。

为了在快速时间内迭代到新的节点，英特尔目前采用模块化开发的方法来保证迭代速度。即使用内部工艺节点来解耦PowerVia和RibbonFET的开发与测试，将相关的功能模块进行划分，逐步引入、测试，以降低直接到达新节点所带来的风险。

在先进封装技术上，EMIB硅桥式2.5D封装方案已用于很多英特尔产品，通过嵌入式多芯片将不同的芯片连接起来，让连起来的芯片间的连接凸点间距降到50-40微米。另外通过3D先进封装Foveros技术，在垂直方向上集成多个芯片，让凸点间距进一步降低。Foveros Omni技术可以把凸点间距缩小到25微米，而Foveros Direct则通过混合键合技术（hybrid bonding）进一步把凸点间距缩小到10微米。目前在实验室里研发的下一代混合键合技术，还可以进一步把它缩小到3微米，大幅度减少芯片封装时需要的尺寸。

通过以上前沿技术，旨在多维度推动半导体的创新。

在探索提升高能效算力的过程中，英特尔视野前沿，目标是整合不同程度的人工智能能力来提升算力能效。神经拟态计算是其中关键的研究方向，英特尔在神经拟态计算上布局已久，迭代第二代Loihi芯片，比第一代在处理能力、带宽、连接能力均有了巨大提升。得益于制程的提升，让芯片在能效上和密度上都有了数倍的提升。

此外，英特尔研究出Kapoho Point开发板，每个板是把8个芯片直接叠起来互连，计算密度较大，能效比也较高。基于此的英特尔神经拟态研究社区，有近 200 家创业公司、大企业和学校已参与其中。

在提升高能效数据传输上，通过硅光技术来替代金属做服务器节点之间高带宽传输的技术。英特尔的目标是在服务器封装上全面集成，可在能效上提高数倍，运行密度提高100倍，加上其它方面的优化，整体上可以达到千倍级别的提升。

不仅如此，在前沿领域研究上，英特尔自2015年开始瞄准量子计算芯片，不只是学术研究，英特尔希望可以实现量子实用性，做成真正能在产业中使用的一套技术，通过高密度量子比特芯片引领未来计算。

谈到前沿技术，离不开当前热门的生成式AI技术。英特尔希望通过对算力优化、计算能力的提升来支撑生成式AI无所不在。

英特尔院士、大数据技术全球CTO戴金权表示，英特尔在提升算力上做了很多工作，如专用AI加速器Gaudi 2，在前不久的MLPerf Benchmark竞赛当中，是全球唯二提交了GPT-3的预训练场景的硬件，从硬件能力上看英特尔可支撑最新的大模型。第四代至强可扩展服务器加入专门针对矩阵运算的加速器（英特尔® AMX）和对Bfloat16的支持等技术，以满足生成式AI对性能的需求。

英特尔的笔记本上、轻薄本上，不需要任何外置硬件，通过CPU集成显卡提供对大模型高效的支持，真正做到让生成式AI植入各种各样的应用中，让大家在日常生活当中把生成式AI用起来。

02 软件上，软件创新，构筑开源生态

宋继强提醒道，未来将是异构计算的时代，但现在编程框架的能力并没有跟上，以后会有更多不同种类的硬件加速，需要重新思考如何让软件编程可以无缝迁移到各种各样的硬件架构上去。

因此除了在硬件外，英特尔在软件上持续发力，开源软件框架oneAPI便是关键成果。

英特尔院士、首席编译器性能架构师田新民表示，oneAPI的设计理念最初是帮助大家提高生产力、可移植性和性能。因此oneAPI有很强的可扩展性，不只是针对英特尔的硬件架构，同样包括非英特尔的硬件架构，让更多社区、研究所、大学、企业能充分利用oneAPI的优势，为下一代AI技术、高性能计算技术铺平道路。目前，英特尔和北大、中科院计算所分别合作成立了oneAPI卓越中心（CoE）。

在软件生态上，英特尔公司副总裁、英特尔中国软件生态事业部总经理李映表示英特尔的软件业务主要是集中在三个方面：

一是底层软件，通过底层软件来高效释放算力、硬件、芯片能力；二是中间软件，有效支撑中间框架、操作系统、AI框架等，保证这些框架能在高效的硬件环境下运行；三是通过英特尔对开源社区的贡献，可以让开源软件框架得到更大的扩展，支持软件生态发展。目前英特尔全球有超过两万名软件工程师。

一年多以前，英特尔中国战略升级到英特尔中国 2.0时代，秉持“植根中国、服务中国的理念”，立足中国创新，其中软件、开源、社区均是重要的发力点。在过去一年，英特尔将国际上开源社区的合作经验带到中国来，和中国新成长的开源社区进行合作交流，实现共同成长。另外，英特尔积极参与中国本土创新，积极融入到中国的创新生态中，结合中国本土和英特尔自身的技术能力共同推动技术发展。

值得一提的是，今年4月，英特尔新成立了开源技术委员会将围绕以下四项工作开展，一是创新，通过和业务、研发部门的合作，来发掘、培养创新项目；二是标准，积极和开源标准组织合作，进一步完善标准；三是社区，积极加强和合作伙伴、开源组织进行合作，加速业务发展；四是流程，将英特尔全球开源策略和开源流程在中国落地发展，以保证整体的一致性。

三、人才培养，加强产学研融合创新

人才作为创新的活水，技术发展离不开人才的发展。因此从1993年开始，英特尔在中国开始和高校进行人才培养的合作，形式有奖学金、创新大赛、教育项目等。从2003年开始，每年举办英特尔（中国）学术大会，英特尔积极和各科研机构、高校合作，并建立实训基地或联合开设课程，同时积极推进“中国高校人工智能人才国际培养计划““英特尔学术英才计划”等计划，通过以上各项长期的合作计划，有效推进产学研的融合，源源不断为社会发展输送科技人才。