今天，ASPENCORE第二屆“全球CEO峰會”在深圳舉辦，峰會邀請世界各地行業領袖和創新巨擘一起(qǐ)探讨新一輪技術沖擊下最熱門的技術話題，搜羅差異化的創新點，準确定義下一代電子産品。新思科技創始人Aart de Geus博士發(fā)表了《後(hòu)摩爾時代，shift left搶占經(jīng)濟先機》的演講。
以下是Aart de Geus演講的具體内容：
我們看到矽和軟件是兩(liǎng)個最重要的因素，打開(kāi)萬物互聯的世界，因爲它真的改變了我們，就像四五十年前計算改變我們的生活一樣，四五十年前我們也很難做到讓幻燈片進(jìn)行演講的變化。作爲演講者我就要學(xué)習不斷地适應這(zhè)個變化。
我們人類的知識對(duì)技術的發(fā)展也是非常重要的。我們知道(dào)，智能(néng)的事(shì)情其實不是新的東西，我們可以幾百年前放到一些聰明智慧的東西，比如在很多年前，幾十萬年前我們就可以發(fā)現，如果回到幾千年前我們就出現了這(zhè)些農用的工具，再回到之前，還(hái)有像我們這(zhè)些農具、馬、車輪等等，我們就來到了現在的年代。
我們可以看到，在現代的年代，在後(hòu)面(miàn)近一個時代，摩爾定律還(hái)有數字電子，還(hái)有人工智能(néng)，讓所有的事(shì)情都(dōu)發(fā)生了改變。他們都(dōu)有着同樣的特點，就是他們給我們一種(zhǒng)非常驚奇的事(shì)物出現，然後(hòu)就得到我們一個工程學(xué)的應用。正如我們所看到的，我想給大家看的幻燈片沒(méi)有及時放出來，大家看到，這(zhè)是一個閉環，然後(hòu)通過(guò)這(zhè)樣一種(zhǒng)發(fā)展，進(jìn)入了我們的科技經(jīng)濟的反饋，最後(hòu)經(jīng)過(guò)融合，回到科技行業，然後(hòu)最終形成(chéng)一種(zhǒng)指數級的影響。
之前我們也可以看到，它能(néng)夠應用到很多不同的領域，比如說能(néng)夠應用到我們生活裡(lǐ)面(miàn)的一些實際方面(miàn)、生物的方面(miàn)、生态的方面(miàn)，還(hái)有我們的一些智慧知識方面(miàn)，還(hái)有能(néng)夠應用到我們的社會方面(miàn)，還(hái)有不同方面(miàn)的中間領域。最重要的在裡(lǐ)面(miàn)我們可以看到，這(zhè)是我們的印刷機的發(fā)展，有了印刷的發(fā)展，給我們人類的技術發(fā)展有很大影響。我們首先有字母的産生，然後(hòu)有了金屬的活字，墨水、紙張，後(hòu)來有的螺旋壓機，當然在中國(guó)很久之前就有印刷技術的出現了。但在歐洲，在公元前六七百年，我們中國(guó)就有了雕版印刷，在德國(guó)公元後(hòu)1440年就有了德國(guó)的活版印刷。五百年之後(hòu)，我們也看到了另外一種(zhǒng)印刷技術，我們出現了一種(zhǒng)印刷的技術，就是布爾字母和邏輯庫，然後(hòu)又出現了平版印刷，電子設計和自動化産生的一種(zhǒng)平闆的晶體管，所以我們稱之爲一個數字年代。所有這(zhè)些集成(chéng)到一個芯片裡(lǐ)面(miàn)，改變了我們的生活。
我們整個指數級是一個非常特别的，比如說像猛獸般一樣發(fā)展的情況，因爲它發(fā)展得非常快，它發(fā)展那麼(me)快，就代表着我們很難回到之前的一些步驟裡(lǐ)面(miàn)。我從大家其中的一些項目裡(lǐ)面(miàn)看實際情況，在項目裡(lǐ)面(miàn)會不會有延誤的情況出現呢，還(hái)是經(jīng)理是不是瘋了，他爲什麼(me)這(zhè)樣說你，但就算他瘋了，我們可能(néng)還(hái)是會有點延誤，因爲我們知道(dào)，一開(kāi)始的時候我們有很多不确定的東西，然後(hòu)我們這(zhè)些步驟逐漸地得到收斂，而我們要不斷地去解決中間的一些問題，我們要解決在我們整個過(guò)程裡(lǐ)面(miàn)有令人驚奇的東西出現，我們要不斷地解決這(zhè)些讓人吃驚的問題。
在這(zhè)裡(lǐ)我們要解決幾個問題：第一個就是結果的質量，還(hái)有實現者結果的時間，還(hái)有整個實現結果的成(chéng)本。當然我們希望有更好(hǎo)的結果的質量，能(néng)夠更快地實現這(zhè)個結果，還(hái)有用更低的成(chéng)本實現這(zhè)個結果。
非常緩慢的來解決這(zhè)些問題，然後(hòu)你把它整個的曲線向(xiàng)左側推移，就變成(chéng)這(zhè)樣一個過(guò)程，已經(jīng)在過(guò)去的50年的時間裡(lǐ)，我們都(dōu)在這(zhè)樣做了，我們也在不斷地驗證這(zhè)些觀點。我們之前提到的EDA就是電子設計自動化，在過(guò)去50年的時間裡(lǐ)，我們在做的事(shì)情，我們把它如果輸入到電腦中，我們就能(néng)夠進(jìn)行一些相關的抓取信息，然後(hòu)建立模型，然後(hòu)最後(hòu)模拟進(jìn)行分析，進(jìn)行優化，然後(hòu)如果你進(jìn)行優化之後(hòu)，就能(néng)夠進(jìn)行自動化的操作，最後(hòu)進(jìn)行不斷地重複利用，産生IP。我們看到，很多主要的問題，我們看到有很多的推動力，非常有趣的是，我們可以說在這(zhè)個領域有非常重大的關注和努力，我們進(jìn)行設計電腦，我們就是用這(zhè)樣的電腦程序來建立最先進(jìn)的芯片。
經(jīng)常來看，可以說成(chéng)功僅僅是一部分我們努力所取得的成(chéng)果，而不是全部，可能(néng)有的時候經(jīng)過(guò)很多努力也沒(méi)有得到一個好(hǎo)的結果，比如說0結果，那就是合作的重要性，我們共同的突然，共同協作，你看到這(zhè)一部分，我們不斷地在向(xiàng)前推動，我們看到AI人工智能(néng)的發(fā)展，我們抓取了數據。你把它在網絡中建模，然後(hòu)學(xué)習，然後(hòu)進(jìn)行解碼，然後(hòu)最後(hòu)進(jìn)行有限的行動，最後(hòu)把它深化成(chéng)一個自動的行爲，這(zhè)也就是可以被我們未來所用到這(zhè)些東西。
你可以看到，經(jīng)過(guò)這(zhè)樣一些模拟建模，我們就通過(guò)建模，跟機器學(xué)習不斷地進(jìn)行發(fā)展，我們就能(néng)夠了解和預估未來可能(néng)造成(chéng)的失敗，來進(jìn)行我們前面(miàn)所提到的科技經(jīng)濟的向(xiàng)左遷移的這(zhè)一部分。就是這(zhè)樣的一個演化，它就是一個複雜的科技經(jīng)濟，我們把技術由原來的規模複雜性轉化成(chéng)系統的複雜性。如果我們看這(zhè)個系統的複雜，可以說摩爾定律是最重要的，需要我們不斷地設計我們最新的半導體和顯屏。可以說随着半導體和芯片的不斷發(fā)展，我們看到很多電子産品不斷地進(jìn)行連通，然後(hòu)進(jìn)行協調，最後(hòu)變成(chéng)不斷地發(fā)展。你可以看到供應鏈，供應鏈不斷地發(fā)展，更加獨立性，互相之間進(jìn)行聯動，越來越發(fā)展。在汽車行業，可以說汽車行車在發(fā)生很大的改變。汽車工業不僅僅是一個系統的複雜性，而且還(hái)要面(miàn)對(duì)很多的問題挑戰，比如說安全性等等。
現在我們在建設越來越多的未來的汽車，不僅僅是越來越方便，越來越快捷，而且是越來越安全，這(zhè)就是我們未來的一個方向(xiàng)。可以看到這(zhè)個汽車裡(lǐ)面(miàn)，基本上包含四到五個關鍵性的電子系統，你可以看到，首先要建立一些汽車的基本東西，然後(hòu)建立網絡，在這(zhè)所有的過(guò)程中，我們都(dōu)需要有很多的東西，都(dōu)需要芯片，這(zhè)都(dōu)需要花費時間。我們虛拟的模拟是什麼(me)呢？不僅僅是要使用這(zhè)個芯片，而且要建立一個系統跟架構，然後(hòu)建立一些模型，然後(hòu)當你在這(zhè)些方面(miàn)做了之後(hòu)，你把它發(fā)過(guò)去，他們就不斷地進(jìn)行驗證，不管軟件硬件都(dōu)要進(jìn)行驗證，然後(hòu)才能(néng)進(jìn)行應用。因此我們有這(zhè)樣的一個虛拟闆和實物闆，我們就要在這(zhè)個過(guò)程中不斷地确認和了解，是否達到有效性和安全性。這(zhè)也僅僅是一個例子，來說明一些我們剛才提到的内容，就是原型設計和樣機研究。對(duì)于人類最重要的就是來預測氣侯變化，而且要預測未來氣侯變暖對(duì)全球的影響。可以說這(zhè)個問題是非常巨大的，涵蓋的内容非常地多，它有很多方面(miàn)，在很多方面(miàn)都(dōu)造成(chéng)相互的影響。如果我們看到系統的複雜性，你可以看到我們在1970年前，我們之間的模型是非常簡單的，而到了1980年代，就有一個發(fā)展，然後(hòu)你可以看到，随着時間的推移，氣侯的模型越來越複雜。你可以看到，第四步就是越來越複雜了。
我們在這(zhè)個預測方面(miàn)，非常地好(hǎo)，的确讓我們非常地奇怪，我們可以看到，很多細節的一些模型，你可以很好(hǎo)地預測出未來的發(fā)展趨勢，然後(hòu)我們看到這(zhè)些結果，我當時看到這(zhè)些結果的分析并不複雜。你可以看到，這(zhè)個全球範圍内的耦合器或模型，你可以看到在60年代、70年代、80年代、90年代，随着時間的發(fā)展，數據的分析越來越複雜，而且越來越精确。你可以看到，2017年的還(hái)有最近的情況，氣侯預測與測量。你可以看到它可以很好(hǎo)地看到一些相關的指标，來預測一些氣侯性的世界性的特殊的事(shì)件發(fā)展。如果你能(néng)夠看到這(zhè)些東西的話，你能(néng)夠看到這(zhè)些分析，就能(néng)夠告訴我們，預測和測量能(néng)夠讓我們很好(hǎo)地了解到氣侯變化，還(hái)有全球變暖對(duì)我們全球氣候的問題，如果我們不把這(zhè)些問題分析清楚的話，我們就沒(méi)有辦法解決這(zhè)個問題。
我爲什麼(me)要告訴大家呢？可以說通過(guò)分析這(zhè)些東西，這(zhè)些分析家是世界上最聰明，在這(zhè)個行業最聰明的人士，他們在這(zhè)些分析中能(néng)夠分析很多數據，能(néng)夠幫助到我們，不僅僅能(néng)夠推動我們技術的發(fā)展，我們也能(néng)夠了解到我們現在的産能(néng)是怎麼(me)樣消耗能(néng)源的。如果我們進(jìn)行一些簡單的分析，一個相機的能(néng)源消耗，你可以可到一個普通的相機，消耗的能(néng)量是發(fā)電廠的産能(néng)，這(zhè)裡(lǐ)面(miàn)僅僅是一個公式，你可以看到這(zhè)個研究，你可以看到很多的數據，很多的能(néng)源，你可以進(jìn)行很多的運算，都(dōu)要涵蓋在這(zhè)裡(lǐ)面(miàn)。
我們可以看到，裡(lǐ)面(miàn)有很多的一些計算，結果就是機器學(xué)習，機器學(xué)習實際上會消耗很多的能(néng)量，因此我們就需要設計更好(hǎo)的東西，就是消耗的能(néng)量更低。我們不斷地發(fā)展我們新的技術，不斷地促進(jìn)這(zhè)方面(miàn)的發(fā)現，我們可以很好(hǎo)地應用。你可以看到很多東西都(dōu)是起(qǐ)源于算法的，當我們談到融合的時候，我們可不可以把我們現有的一些技術能(néng)夠把它整合到一起(qǐ)，能(néng)夠把他們整合到同樣的算法裡(lǐ)面(miàn)，能(néng)夠提高它的有效性。
我給大家一個例子，在很多年前，我們努力建立一個計算機，很多計算機涵蓋很多處理器和存儲器，怎麼(me)融合呢，非常簡單有效，就是進(jìn)行架構的創新，這(zhè)是關鍵要素所在。
這(zhè)是至關重要，我們就要把這(zhè)些進(jìn)行創新，把他們融合在一起(qǐ)，在設計芯片的時候，我們也要有類似的問題需要回答。我們需要有很多的步驟采取。比如說架構，還(hái)有模拟，還(hái)有整合，還(hái)有測試，還(hái)有時間，還(hái)有功率，還(hái)有進(jìn)行整合等等的一些内容，最後(hòu)達成(chéng)整個的過(guò)程。剛才我們提到了緩存。我們可以看到，這(zhè)是我們1995年以來，在計算機設計方面(miàn)等等一些方面(miàn)所取得的很多的進(jìn)展和融合。
對(duì)我們來說，我們能(néng)不能(néng)在這(zhè)兩(liǎng)方達成(chéng)融合，就是通過(guò)團隊合作，答案是對(duì)的，我們可以的。我們必須要進(jìn)行這(zhè)方面(miàn)的一些工作，我們必須一步步地來，做重要的合成(chéng)，然後(hòu)并且根據它的路徑和路由器等等進(jìn)行整合，最後(hòu)我們把它整合在一起(qǐ)，并且仔細地看看裡(lǐ)面(miàn)的算法，并且通過(guò)前面(miàn)的一些架構的創新，來達成(chéng)融合編譯器。我們在這(zhè)些工作做了之後(hòu)，我們就知道(dào)了，我們能(néng)夠做到哪些東西，我們把它們能(néng)夠融合起(qǐ)來，能(néng)夠不斷地增加設計步驟的速度，可以說能(néng)增加100%，也就是原來的兩(liǎng)倍多，并且能(néng)夠使得它的響應時間更快，它使用的功率更加小，并且占據的産品空間越來越小，就是産品越來越精巧。而且我們也在這(zhè)方面(miàn)加進(jìn)了很多人工智能(néng)的步驟，來達成(chéng)更好(hǎo)的最後(hòu)結果。
當然，最後(hòu)就回到了我們經(jīng)常談到的一個課題，就是人工智能(néng)AI，它在我們人生的方方面(miàn)面(miàn)都(dōu)離不開(kāi)人工智能(néng)，這(zhè)所有的東西都(dōu)先要開(kāi)始談一下融合，我們實際上最偉大的一個融合機器就是我們的大腦，首先就是邏輯思維，還(hái)有進(jìn)行分析。也還(hái)有一種(zhǒng)學(xué)習的模式，能(néng)夠讓我們不斷地學(xué)習新的東西，人腦是人類出現最偉大一個合成(chéng)融合的機器。如果我們進(jìn)行比較的話，如果我們把人工智能(néng)與人的大腦自然智能(néng)進(jìn)行比較的話，我們就能(néng)夠看到這(zhè)樣一個發(fā)展過(guò)程，從1997年相關的圍棋、象棋，還(hái)有2015年的一些遊戲等等東西。有一天它發(fā)展到一定階段，可能(néng)把你們的母親都(dōu)可以替代掉。但我們可以想一下，我們的媽媽是一個隻需要使用12W功率非常聰明的一個人。所以我們在人的大腦裡(lǐ)，有一個非常非常深入的人工智能(néng)，要很多年才可以真的達到那種(zhǒng)高的水平。我們可以看到，在其中有多種(zhǒng)能(néng)力去驅動人工智能(néng)的發(fā)展，比如包括機器學(xué)習，還(hái)有通過(guò)物聯網，讓我們得到很多的大數據，我們經(jīng)濟的利益也讓我們能(néng)夠進(jìn)入到垂直的市場裡(lǐ)面(miàn)，每一個垂直的市場都(dōu)能(néng)讓我們的AI有非常迅猛的發(fā)展。
這(zhè)幅圖的比例是有一點點不太對(duì)的，我跟你說一下，我們對(duì)我們的半導體是非常自豪的，但我們看一下我們今天的半導體，其實整個市場量隻有5000億的規模，我們看整個的軟件我們還(hái)不知道(dào)有多少萬億，但我們在之前看整個GDP，有85萬億這(zhè)麼(me)多，所以我們怎樣把這(zhè)個半導體在裡(lǐ)面(miàn)的貢獻額更加地提高呢？因爲現在隻有5000億這(zhè)麼(me)小。我們可以看到，在整個解決方案裡(lǐ)面(miàn)，市場規模可以達到10萬億那麼(me)多。所以通過(guò)我們的摩爾法則的拉動，能(néng)夠讓我們整個半導體市場的規模變得更高。所以通過(guò)這(zhè)種(zhǒng)拉動，能(néng)夠讓我們的科技和經(jīng)濟有非常大的發(fā)展。
我們可以想一下，整個的規模有不斷的發(fā)展，然後(hòu)可能(néng)成(chéng)本會越來越高，但整體通過(guò)這(zhè)樣一種(zhǒng)半導體芯片體積的壓縮變小，還(hái)有不斷的變薄。我們還(hái)可以把它們堆疊在一塊，拉在一塊，我們可以看到，在這(zhè)樣一個小的芯片裡(lǐ)面(miàn)，裡(lǐ)面(miàn)可以包含12000億個芯片組，晶體管等等。然後(hòu)在裡(lǐ)面(miàn)有非常多層，可以把這(zhè)麼(me)多的芯片提供到我們不同的運營商他們使用。
我最推薦的就是第三樣，我們要讓芯片變得更加專業化，用到一些具體的行業和領域裡(lǐ)面(miàn)，然後(hòu)再從中建立全新的架構。在中國(guó)很多公司正在構建下一代AI的架構，他們每個公司都(dōu)說，我們在做的是最好(hǎo)的，前所未有最好(hǎo)的一些芯片。當然在這(zhè)裡(lǐ)我們也面(miàn)臨一些挑戰，我們可以看其中一個就是要用的能(néng)耗，比如損耗的能(néng)耗，動态的電能(néng)，還(hái)有大多數的能(néng)量，我們所需要的都(dōu)是熱能(néng)，還(hái)有一些人類所需要用的能(néng)量。在裡(lǐ)面(miàn)安全也對(duì)我們整體的流程産生一個影響，也對(duì)我們的安全還(hái)有我們所期待的可靠性也會有影響。當然，最後(hòu)也會考慮到我們的隐私。
所以這(zhè)些目前都(dōu)是在軟件領域去解決的，軟件其實整個的發(fā)展流程跟整個硬件的流程其實是一樣的，我們一開(kāi)始的時候，就想要去完成(chéng)這(zhè)個軟件，在我們去完成(chéng)這(zhè)個軟件之後(hòu)，我們很快就會做完這(zhè)樣一個過(guò)程，因爲我們有一些開(kāi)源的代碼，我們還(hái)需要去檢查它的安全性，如果我們找到問題就要解決這(zhè)個問題，如果我們找到更多的問題，我們要不斷地去解決它。我們會用很多的開(kāi)源，可能(néng)會讓我們提高更多的效率，但開(kāi)源也會産生數據洩露的問題，所以未來應該怎樣解決這(zhè)些問題呢？我們應該在整個流程過(guò)程的最前端就開(kāi)始介入。當我們再去開(kāi)發(fā)的時候，我們在不斷地開(kāi)發(fā)過(guò)程中，要把這(zhè)些問題都(dōu)解決掉。有時候通過(guò)一些電子的學(xué)習，比如可以開(kāi)發(fā)一些軟件測試，去發(fā)現問題，然後(hòu)進(jìn)行直接驗證，我們也要驗證所有的開(kāi)源，沒(méi)有任何問題，然後(hòu)我們也要得到一些許可，去遵守這(zhè)些許可。所以這(zhè)就是我們所說的向(xiàng)左推移的流程。
所以在我的演講裡(lǐ)面(miàn)說了很多的主題，由于我的控制器不太靈光，讓大家覺得有點卡頓，但我希望在我這(zhè)裡(lǐ)在分享的概念，智能(néng)互聯關系着很多方面(miàn)，它關系到我們整個指數級的發(fā)展，也關系到每個領域裡(lǐ)面(miàn)都(dōu)要做向(xiàng)左推移的控制和管理。我們也看到了，調整我們有關結果控制的，比如說包括質量、時間和成(chéng)本的調整。我們也可以看到，我們面(miàn)臨了很多挑戰和驗證的問題，我們也要打造很多的原型和樣本。我們要處理很多我們需要用到的這(zhè)些能(néng)量，還(hái)有我們要去處理安全、隐私、可靠性等等問題。對(duì)我來說最有趣的一個解決方案就是，這(zhè)讓我們有機會去改變我們過(guò)去很多事(shì)情的一些架構，爲了要能(néng)夠做到這(zhè)一點，我們這(zhè)個圖是最重要的，在這(zhè)個圖片裡(lǐ)面(miàn)，它不僅僅是有關我們整個努力的結果，而是有關我們整個産品本來的概念。所以通過(guò)我們這(zhè)樣一種(zhǒng)協作，協作就是整體的核心。
我們已經(jīng)來到中國(guó)25年了，我們希望能(néng)夠跟中國(guó)很多初創的企業合作。謝謝非常您！
