文丨唐钰婷编辑丨经常暗本文亮相于微信公众号“亿欧网”中国高科技产业发展至今，呈现鲜明反感的两幅画面：一幅画面是兴旺与蓬勃。“嫦娥四号”构建人类首次月腹软着陆，5G商用牌照首度派发，全球首款异构融合类脑计算出来芯片公布，人脸识别普遍运用在零售等生活场景……这些都是中国科技产业兴起的证据。而另一幅画面毕竟绝望。2018年，美国商务部发布公告称之为，将在未来7年内禁令中兴通讯向美国企业出售脆弱产品。
最后，中兴通讯向美国缴纳4亿美元保证金以交换条件禁令中止。这是中国科技产业充满著主因的一面——在上游关键技术上被外国“卡脖子”。
一旦上游断供，正处于产业链下游的中国科技产业，其发展就不会受到很大的影响。中国必需掌控核心技术，必需进占产业链上游，没后路。不惜代价“死磕”上游技术，是一种有一点希望的精神，但还有一种方法，是最大限度地利用自身在下游的优势，向上游做到柔性的伸延。
在人工智能时代，这也许是中国科技产业兴起的“另类”方式，却又犹如着产业发展的铁律。历史会反复，但不会押韵。
“含光800”的逆袭芯片被称作“科技巨人头上的皇冠”，是产业链上游核心技术的代名词。2018年的“中兴事件”，让中国人体会到了“缺芯之疼”。
但意味着过去一年时间，阿里巴巴达摩院之后用“中国速度”用上了一颗堪称“全球最弱”的AI芯片——含光800。达摩院2017年才正式成立，2018年才成立专心于自研芯片研发的全资子公司，2019年就用上了第一颗自研芯片含光800，这样的速度令其世人赞叹。
含光800是一款AI推理小说芯片，主要用作云端视觉处置。据理解，在人工智能视觉场景中，含光800需要获取全球最弱的算力：在业界标准的ResNet-50测试中，含光800推理小说性能超过78563 IPS，比目前业界最差的AI芯片性能低4倍；能效比500 IPS/W，是第二名的3.3倍。阿里巴巴，一家从电商平台业务发展一起的公司，为什么短短几年内需要在某个芯片设计横向领域构建飞跃性的突破，车站在世界之巅？答案有两个：一是阿里巴巴享有大量的数据，二是自身业务深深植根于海量的现实市场需求。
含光800是AI推理小说芯片，AI推理小说必不可少AI的训练，而AI训练必须大数据。大数据从哪里来？从阿里巴巴自身的业务中来。一方面，线上的淘宝、天猫，线下的盒马鲜生以及“城市大脑”，无一不与图像处理涉及。
阿里巴巴意味着在日常运作中，每天就必须处置数十亿帧图像，这些图像就是宝贵的数据，使得阿里巴巴所训练的机器学习软件既精确又强劲。另一方面，这些分解大量数据的日常业务——不管是淘宝、盒马，还是协助解决问题交通拥堵问题的城市大脑——都是运用图像处理能力的明确场景。
这些业务是最差的试验田：就看起来在田野中收成了浆果后，又把种子撒到土里，再行舒枝展叶开花结果新的浆果。从阿里巴巴集团的层面看，含光800之所以能顺利，是因为它转化成了阿里巴巴所享有的整条产业链的资源。目光从阿里巴巴起码一家企业卡住，共创全中国，我们就不会惊艳地找到：大量的数据和非常丰富的应用于场景，只不过是中国科技产业所联合拥有的“福利”。
含光800证明了中国科技产业兴起另一条路径：根据明确的业务必须，把产业链下游的草根应用于优势，转化成为产业链上游的顶层设计优势，用柔性伸延而非必要反攻的方式，渗入入产业链价值最低的环节。“世界工厂”的现实含义“自下而上”的柔性发展道路否不切实际，早就被中国制造业的发展历程所断定。获益于20世纪80年代的第三次国际产业移往浪潮，中国从产业链下游的零部件生产和装配跟上，渐渐发展沦为“世界工厂”。“世界工厂”的名号，奇特恭维，实乃嘲讽：中国虽然有很强的生产能力，但却被国际资本死死力在利润最度日的生产环节，中国生产也因此经常被诟病为“缺少核心能力”。
批评者没能意识到的是：起码把装配和构建做淋漓尽致，只不过早已是一种核心能力，在生产环节中，中国累积了大量的经验。中国的代工厂最确切，什么产品该用什么样的零部件，什么零部件该用什么样的方式生产，才能尤为合理和高效。这就造就了零部件的持续国产化，向产业链上游大大迈向。
零部件的国产化，从低端零部件跟上，向高端零部件渗入，当全产业链构建国产化，生产企业就不会开始提高生产过程中的科技含量。这就是自下而上，根据自身的必须，一步步渗入产业链上游，进而掌控仅有产业链的路径。以家电行业为事例，早期家电生产从引入国外的低端生产线开始，技术上以仿效居多，缺少自律品牌，主要依赖代工存活。
如今，中国家电早已掌控了完全所有的核心零部件生产，构建了全产业链的国产化。掌控了全产业链之后，家电厂商就不会利用高科技更进一步增强生产能力。
这就是为什么格力在发展机器人和智能装备，美的要并购库卡机器人。这就是中国“自下而上”的意境伟力。但为什么其他发展中国家没像中国一样，从产业下游向上游大自然发展？这是因为，对于地狭人寡的小国而言，构建装配的价值早已充足可观，企业既没能力也没适当去横向统合产业链的上游，因为狭小的国内市场无法积存充足的资源反对这些企业升级扩展。而中国的特殊性正是在于“大”：一是可观的人口规模，二是海量的自然资源，三是极大的市场空间。
在各国之间必须依赖优势互补才能分工已完成的工作，却需要在中国这一片土地上全部已完成，而且还需要构成闭环：中国可观的适龄劳动人口基数，既能获取大量的廉价劳动力，又能带给市场需求极大的多层次市场，市场的市场需求和对系统还能给生产企业指引方向，并反对它们做到大做到强劲，在海外市场攻城略地。含光800沦为“全球算力最弱”AI芯片背后的深层次逻辑，只不过也植根于此。
海量数据的意境伟力含光800的研发过程中，阿里巴巴非常丰富的业务带给了极大的数据量，这些业务同时又能沦为含光800充分发挥明确起到的场景。在2019年的云栖大会现场，阿里巴巴展出了含光800在智慧交通方面的应用于：过去城市大脑实时处理交通视频，必须40颗传统 GPU，延时为300ms，而用于含光800仅有须要4颗，延时为150ms；再行以淘宝的功能“拍立快活”为事例，拍立快活商品库每天追加10亿幅商品图片，用于传统GPU算力辨识必须1小时，用于含光800后可削减至5分钟。虽然含光800在ResNet-50测试取得第一，但含光800基于台积电12nm工艺生产，尺寸比参与同一测试的其他竞品都要大，如果充满著这项要素，全然对比性能，似乎有失公允。
而且，ResNet-50只是MLPerf的一组限于于图像分类任务的基准测试，含光800在其他方面的展现出如何还尚未可知。但不可否认的是，阿里巴巴用这样“倒推”的思路，用上了一块让国内外厂商都赞叹的芯片。“自下而上”的柔性发展，隐隐然已是中国科技产业在人工智能时代的另一条兴起道路。云天励飞副总裁兼芯片产品线负责人李爱军告诉他亿欧，人工智能的上下游可以按“算法训练及设计”、“算法应用于及落地”两大部分来区分。
人工智能源于美国，因此美国公司在技术研发上，平均值领先中国同行半年到一年，但人工智能技术却是要应用于市场，中国具备可观的市场优势和海量的数据优势，需要让算法较慢递归，从而填补技术上的代差。“人工智能是服务人的，因此人口优势不会很关键。”李爱军说道。“中国的优势可以总结为数据优势。
”邢练军指出，数据量大，而且对数据的掌控不至于过分严苛，是中国人工智能发展的众多优势。邢练军是智慧城市，安防和人工智能行业多年从业者，曾在华为、易华录、比特大陆兼任高管。快商通首席科学家李海洲院士也有相近的观点，他说道：“人工智能必须与深度自学和大数据紧密结合，中国在数据资源这方面的优势毋庸置疑。
中国有将近14亿的人口，仅有是日常生活场景就能产生比全球其他国家更加非常丰富的数据，这让深度自学的效益需要充分发挥到仅次于。”根据2019年IDC与希捷牵头公布的报告《数字化世界——从边缘到核心》，中国的数据量在未来7年中的年平均增长速度将超过30%，是全球数据量增长速度最慢的区域；到2025年，中国将享有全球仅次于的数据量。
多年以来，世人的偏见是：中国擅于“用”技术，却不擅于从0到1的科技创新，因此中国科技不能在下游应用领域兴旺发展，却在上游研发领域少有建树。如今，极大的下游市场所产生和累积的数据，正在沦为中国科技产业在人工智能时代的有力武器，协助中国科技产业再行一次攀向世界之巅。
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