“从我们的计算能力可以满足机器学习的需求算起，也就是两、三年的时间。但就在这两、三年的时间里我们已经看到了变革是如此迅速、深远、意义重大，让人难以置信。”
“我们可以通过各种模型进行精准预测，再根据这种预测采取行动。”
“AI会影响到所有的垂直市场，因为其会从根本上将整个领域进行智能化升级。”
“AI的进步可以驱动所有技术的进步。”
“关于AI，我认为这并不是挑战，我看到的都是机会！”
以上的所有观点均摘录于我与 Aart de Geus博士，Synopsys（新思科技）董事长兼首席执行官的一场以“Synopsys和AI”为主题的对话。
在对话中，代表ASPENCORE，我并没有提及2004年上映的美国影片“I, ROBOT”所表现的机器人由开始服务于人类演变至危害人类的哲学问题，封面大图也选择了“星球大战”中人类的机器人朋友。
通读本文，你将知悉Aart de Geus博士认为的AI带给人类的影响。
Yorbe Zhang：首先，请问Synopsys的产品和AI之间有什么关系？
Aart de Geus：回答这个问题，首先要讲一下AI和芯片之间的关系。
第一方面，回顾历史，电子行业的发展主要经过了三个阶段:第一个阶段主要专注于计算能力，个人电脑就是所谓的杀手级应用，因为从芯片角度来看这就是在一定的预算内让芯片性能尽可能提高。在这个阶段芯片极大地提高了生产力。第二个阶段一部分是互联网，另一部分是移动设备，特别是是智能手机。它们也是在进行计算处理，只是以一种低功耗的方式，使其能够在我们的手机中得以实现，这个在技术上也是一个大的挑战。Synopsys在这两个阶段取得了长足的发展，与业内的一些其他公司一起推动了整个技术的进步。
Synopsys 共同创始人：William Krieger, Aart de Geus 和 David Gregory （从左至右）
如今，我们的计算能力已经足够强大，可以在上面实现一些机器学习的算法。这时，新品类的芯片开始出现，它们的设计和构建专门针对AI。并且我预测在未来，随着计算能力和AI应用的迅速发展，更需要去满足机器学习算法的需求。计算速度会不断地提高，适用的芯片范围也越来越小：从初期在通用芯片上增加一点AI应用，然后转换到FPGA，再到后来有专门针对AI的芯片出现。这就进入到第三阶段。现在，Synopsys正在不断提供和改进工具来帮助芯片的设计和实现，同时也在和一些新的芯片初创企业进行合作来推动AI的发展。
第二方面，就是在我们自己的产品上也使用了AI，让产品变得更强大和灵活。例如，芯片的电路设计包含很多信息，通过收集来的数据，我们可以利用机器学习来进行分析，进而改善电路的布局。
把AI技术内置在我们的产品里，可能对用户来说并不十分可见。举个例子，如果说我们要去仿真一个非常复杂的模拟电路，过程本身就非常难，可能需要一个专家花费几个月的时间去测试。那么，如果我们可以训练仿真器，能够自己根据场景去进行设置，通过一些例子去教会他如何将自己设置成为一个专属于这种场景的仿真，就会极大地提高效率和成功率。
第三方面是我们的IP，包括卷积神经网络、视觉处理器IP等。
第四方面是AI产品要进入各种尖端的电子产品之中，包括软、硬件，我们也需要保证AI的安全性， Synopsys提供不同的产品来确保AI的安全性。以监控系统为例，一般具备摄像头，从各个摄像头收集数据的设备，以及云端的管理系统。AI可以部署在云端，也有可能在摄像头中，或者在整个传输的中间部分。如果我们想要实现机器学习中的训练，一般是放在云端；如果说想要进行一些本地实时数据的分析，则通常会部署在摄像头上。其实在这样一个多摄像头的系统中，它是有一定的脆弱性的。因为一旦有人侵入一个摄像头，就有可能通过这个摄像头侵入整个系统。因此，现在的摄像头也越来越需要软硬件一体化的安全性考虑，Synopsys在软件安全方面也花费很多精力，帮助我们的客户和伙伴开发安全的软件。
总体上，AI已全方面的融入到了Synopsys的产品线之中。
Yorbe Zhang：您对目前AI和机器学习相关的发展和挑战有何看法？
Aart de Geus：首先，关于AI，我认为这并不是挑战，我看到的都是机会！
从我们的计算能力可以满足机器学习的需求算起，也就是两、三年的时间。但就在这两、三年的时间里我们已经看到了变革是如此迅速、深远、意义重大，让人难以置信。尤其在中国，政府不仅知晓AI方面的知识，相信AI技术的前景，同时也在推动AI应用的发展，希望进行大规模的应用。
Synopsys董事长兼首席执行官Aart de Geus博士认为：“关于AI，我认为这并不是挑战，我看到的都是机会！”
所以，我们现在可以看到各种各样的新概念，例如智能制造或者智慧城市。它们已经不再是抽象的概念，而是正在逐步实现，虽然说要真正实现可能需要很多年时间。以交通为例，通过我们现在的技术，能识别交通中经常出现的一些模式，再加上一些监管和监控，我们就能更有效地去改变交通状况。这些技术现在其实已经存在，但需要继续改善，我们要更深入地考虑如何部署才能得到更多的益处。
Yorbe Zhang：所以，您认为这些技术已经进入到人们的生活中并产生了影响？
Aart de Geus：这个其实可能有点争议性。
业界经常会收集数据，进行用户的行为习惯或者偏好分析。这种情况永远是需要去平衡取舍的，就是说哪一些数据是可以分析的，哪一些涉及隐私，这是一方面；而另一方面，有一些公司在研究非常有趣的东西，例如在机械部件上增加传感器，以便收集数据，包括震动模式、温度等数据，以此来预测其寿命。如果我们能得到该机器再运行两、三周就要发生故障的提示，这就是非常有价值的信息，因为我们不希望在预期之外出现机器停止或者毁坏的现象。如果预测出来是两、三周的话那我们可能会继续运行一周，与此同时去订购一个备件让它恢复正常状态，这个例子非常生动地展现了技术上的大数据会带来的影响力。GE公司也在做另外一方面的事情，他们用传感器去分析飞机引擎，了解引擎状况，避免在飞行的时候出现安全问题。
中国是Synopsys十分关注的市场，因为首先政府在大力推广AI；其次就是我们有幸在EDA和IP方面，在全世界或者中国都是一家顶尖公司。一直以来我们都在推动最为先进的芯片应用，包括我们的客户，他们也在追求最先进的技术，在研发最难以实现的芯片。
其实AI也在呈现同样的发展方向，很多初创公司、企业在研发一些最为先进的硅技术。而在20多年前，在Synopsys刚在中国成立新思科技的时候，当时我们的合作伙伴并不是最为顶尖的公司，但是通过我们的帮助和介入，Synopsys见证了中国在技术领域的演进，也很自豪能够参与其中，帮助中国的人才培养以及产业的发展。现在很多中国的公司也已经成为最为先进的公司，我们正在跟他们进行合作。
Yorbe Zhang：您认为AI和机器学习在中国的现状和发展如何？
Aart de Geus：我们在这一领域主要是看到以下三个方面情况:第一是AI行业的人才正在从西方逐渐向中国转移，高等学府也在不断加大投入，还有很多新一代的工程师开始更多着眼于AI；第二是恰逢其时，我们现在的计算能力刚好能够满足机器学习算法的要求，因此我们也看到了一些激励人心的结果。而且很显然的一点是很多创业公司也进入这一领域，其中有很多公司获得了一定成功，得到了高估值的肯定；第三点就是我们看到了这些技术的应用，看到了非常成功的演示，包括监控可以预防商场盗窃和银行抢劫的情况。
AI在五、六年期间，就从技术转化到了最终结果，这也非常让人惊讶。在这样的一些现象背后，我们可以看到整个技术的前景或者说是一种承诺：我们这个社会能够把这项技术更好地应用起来。所以我们相信在未来会看到更多这样的尝试和机会。虽然说不一定都会成功，但农业、金融、医疗健康、家居，甚至我们的孩子、我们的身体，都会因为这样的技术发生很大的变化。
Yorbe Zhang：我们在谈论AI的同时也提到了很多名词，比如机器学习和深度学习。您怎么看它们之间的关系？
Aart de Geus：其实AI就是一把伞，一方面是人类的智能，一方面是人工智能。在AI的这个伞下有各种不同的方式。在21世纪早期，研究的热点是机器学习，我们通过数据的收集可以让机器的性能变得更好。之后几年，数据量激增，进入了大数据时代，机器学习拓展到深度学习领域，但我认为其实这是一个延续。因为有这样的延续，现在数据也越来越多，所以就会有更多的数据来改善产品的表现。或者说，计算能力提高，会改善表现；储存量变大，也会改善表现。所以AI的进步可以驱动所有技术的进步。
我们再来看一下获取数据的路径。首先是数据的采集，也就是传感器。现在越来越多新的传感器被制造出来，成本降低，同时增加了运算速度和性能。第二就是储存，现在数据的量越来越大，有可能是本地储存，也可能是云端储存。例如汽车上的摄像头，一天就能生成大概4TB的数据，这个量非常大。随着储存技术的推动，很多大的硬盘生产厂商预测他们下一个十年增长机会依然很大。
再下一步就是数据传输的问题。首先，新一代的5G无线技术主要是解决带宽的问题；另一方面，光纤将替代有线的数据传输，它不光出现在长距离的电缆上，还会出现在数据中心内部甚至是板内的通讯。那么，之后我们遇到的挑战有哪些呢？希望能在芯片上实现更快的计算、更低的功耗、更高的效率，所有这些都需要实现。虽然这些都很难，但是Synopsys的基因就是如此，愿意去接受挑战。
Yorbe Zhang：您认为目前我们在深度学习中处于什么样的阶段？
Aart de Geus：很多人现在都在说数据，大数据已经够庞大了，已经可以进行深度学习。数据越多深度学习的深度就会增加，或者说可以有更为结构化的有效数据。
我认为AI的演进才刚刚开始，正逐渐进入到实现的阶段。另一方面，现在有众多的AI系统，都是软硬件一体化的系统，所以软件的安全性也逐渐成为一个重要的问题。而Synopsys也有这方面的投资，可以对软件进行诊断，发现它的脆弱性，判断是否容易被侵入。
Yorbe Zhang：您认为未来的2至5年需要哪些技术革新以支持AI的进步？
Aart de Geus：短期来说是满足更快的计算的需求，我说的更快是通过专用于AI的多核处理器实现。一开始我们采用通用的CPU，然后是效率更高的GPU，英伟达就是这种技术的提供者。还有就是FPGA，是可以灵活配置的硬件架构。现在我们也看到一些更为集成化的矩阵式的运算器件，也会应用于AI计算之中。
而在未来，针对AI的应用将更多地采用高度并行的专用处理器。
Yorbe Zhang：Synopsys如何推动AI和机器学习的进展？
Aart de Geus：Synopsys推动它的方式就是站在软硬件集合的中心点。
一方面，通过EDA工具，我们在技术和市场上都成为了领导者，并且这个趋势会继续下去，因为在未来还会有更新的半导体工艺节点出现。首先会有更小工艺尺寸的芯片，与此同时它的层级可能会越来越多。此外，我们也能够进行模拟，在晶体管上模拟到原子层级的程度。
另一方面，我们主要的成功方式是站在软硬件的交汇处，这样才能更好的去发展AI。过去我们一直是这么做的，现在更是如此。因为计算变强，AI才会更强大，而AI更普及了，就会需要更强的计算能力，这是一个良性循环。现在业界也在疯狂地推动这一趋势，这对于半导体产业而论也是一个好消息。同时，Synopsys也能够支持软硬件一体化产品的模拟，这样就能够让工程师在硬件真正做出来之前就进行软件的开发。那我们怎样做到这一点的呢？就是通过我们的虚拟原型技术，还有基于FPGA的硬件仿真产品，通过这两点我们在4年之内从起步迅速成长为同类产品的翘楚，增长和进步速度引人瞩目。
最近，Synopsys将人工智能实验室设立在中国，希望更多关注中国AI技术和应用的发展，致力于探索算法及软硬件协同设计的解决路径，以完整的算法、软件、硬件一体化方案，加速人工智能产品的上市时间。
Yorbe Zhang：现在中国出现了不少AI芯片初创公司，您对他们有什么看法？
Aart de Geus：是的，市场中确实会有泡沫。但是，机会是如此多样化，我认为一些公司一定可以找到他们的垂直市场定位。如果一家公司能够提供的产品不仅仅是芯片，也包括软件和独特的应用，那它就有更多可能找到成功的机会。另一方面，在一个热点的市场之中，公司数量当然可能是供过于求的。但即使有些公司没有获得成功，也会被很快的吸收、消化或者整合。换个角度说，AI人才难求，即使有些公司可能暂时失败，人才还是会被行业迅速消化。
Yorbe Zhang：那么，AI芯片行业在全球的情况如何呢？
Aart de Geus：其实都是一样的，在欧洲、亚洲都有AI方面的初创公司。主要的兴趣点可能是很多人会移向最为先进的硅技术，因为我们这个行业非常渴望更高的计算和存储能力。
Yorbe Zhang：Synopsys对中国市场的承诺是什么？
Aart de Geus：我们的承诺一直保持不变，致力于做到最好，帮助客户取得成功。但是在过去30年之中工作的内容细节会有所改变。
Synopsys在EDA和IP方面是一家顶级的公司，在过去的5到7年之间，我们看到很多中国的半导体设计公司已经成为业内领先，有的甚至达到了世界级的领先地位。我们很庆幸和其他中国公司一起见证了彼此的成长，现在可以说是一家成年的公司。当前，我们欣喜的看到一个新的趋势，就是会有来自中国的旺盛需求推动新的技术和项目，从而推动Synopsys的整体发展。
我们在中国的员工力量也很强大。目前已经超过1100人，遍布中国多个城市，其中有900多人都是非常有能力的工程师。中国对我们来说就像是家一样，看到现在这样的发展速度和行业热情令我们感到非常激动。同时，行业内也出现了很多新领域，我也相信这些新领域将会对人类造成深远影响。
Yorbe Zhang：请您根据我们今日对话的主题“Synopsys和AI”，做个总结
Aart de Geus：Synopsys的定位就是要去赋能，赋能新一代的技术，包括计算能力、软件和硬件——这个新一代的技术就是AI。AI会影响到所有垂直市场，因为其会从根本上将整个领域进行智能化升级。
Synopsys通过各种模型进行精准预测，再根据这种预测进行分析和优化，最终实现高效的自动化方法学。我们会帮助应用开发者进行最高端的芯片设计，提供可重用IP模块简化设计复杂度。与此同时，使用我们的虚拟原型仿真器技术可以实现在硬件真正生产之前进行软件模拟。我们也会信息安全等从各个角度去帮助AI领域的合作伙伴，而这些优势将让Synopsys成为一个最为出色的伙伴，加速AI的普及，让AI的明天更有新思。
合影。
本文为《电子工程专辑》原创，版权所有，谢绝转载
关注最前沿的电子设计资讯，请关注“电子工程专辑微信公众号”。
