近年來，以半導體為基礎的科技產業快速發展，大數據、人工智能、云計算等產業此起彼伏。面對數字洪流，到底什么樣的技術才能夠贏得未來？

在12月4日舉辦的英特爾研究院開放日上，英特爾披露了其業界領先的五大前沿創新技術進展，主要包括：將光子與低成本、大容量的硅芯片進行集成的關鍵技術；英特爾神經擬態研究社區（INRC）的最新進展；發布了第二代低溫控制芯片Horse Ridge II；推出了機器編程研究系統ControlFlag；英特爾保密計算的最新進展。

英特爾高級院士、副總裁、英特爾研究院院長Rich Uhlig表示，英特爾的目標是讓每個人都能獲得百億億次級計算。為此，英特爾研究院選擇以上了五個領域來真正大規模釋放數據價值，并且變革人們與數據互動的方式。

硅光集成將光互連引入到服務器中

在數據中心里，新的以數據為中心的工作負載每天都在增長，隨著服務器間的數據移動不斷增加，對當今的網絡基礎架構提出了新的挑戰。行業正在迅速接近電氣I/O性能的實際極限。隨著計算帶寬需求不斷增長，電氣I/O的規模無法保持同步增長，從而形成了“I/O功耗墻”，限制了計算運行的可用能源。

英特爾提出了“集成光電”目標，即將光互連I/O直接集成到服務器和封裝中，對數據中心進行革新，實現1000倍提升，同時降低成本。英特爾首席工程師、英特爾研究院PHY研究實驗室主任James Jaussi表示，之所以現在需要遷移到光互連I/O，主要有兩個原因，一個是我們正在快速接近電氣性能的物理極限，一個是I/O功耗墻，會導致無法計算。

神經擬態計算速度比CPU快100倍，功耗降低1000多倍

從2015年開始，英特爾就開始了神經擬態計算的研究，2017年英特爾推出了第一款自主學習的神經擬態芯片Loihi；到2019年，英特爾推出了包含64塊Loihi的Pohoiki Beach系統，到2020年，英特爾最新推出的Pohoiki Springs包含768塊Loihi芯片，擁有1億個神經元。

據悉，英特爾選擇了“會說話”的玄鳳鸚鵡進行研究。

在開放日上，與蘇黎世聯邦理工學院的研究人員合作，英特爾展示了Loihi如何自適應地控制水平跟蹤無人機平臺，實現最高可達20千赫茲的閉環速度以及200微秒的視覺處理延遲。與傳統解決方案相比，這意味著效率和速度都提高了1000倍。

英特爾高級首席工程師、英特爾研究院神經擬態計算實驗室主任Mike Davies還表示，在一些機器人工作負載（如自適應機械臂、SLAM）顯示，Loihi的功耗比傳統解決方案低最多100倍；在Pohoiki Springs上實施類似的搜索操作，相比CPU功耗低45倍，運行速度快100多倍；在約束滿足和圖形搜索領域，Loihi速度比CPU快100倍，功耗降低1000多倍。

此外，英特爾還宣布，聯想、羅技、梅賽德斯-奔馳和機器視覺傳感器公司Prophesee加入了其2018年成立的神經擬態研究社區（INRC），共同探索神經擬態計算在商業用例上的價值。此次聯想和奔馳的加入，說明企業認可英特爾神經擬態計算的特性，能夠真正為企業帶來實際的優勢。未來會有更多的商業應用運用上神經擬態技術。

量子計算取得里程碑突破，但還面臨4大挑戰

在英特爾研究院開放日活動上，英特爾還推出第二代低溫控制芯片Horse Ridge II，這標志著英特爾在突破量子計算可擴展性方面取得又一個里程碑。

事實上，可擴展性是量子計算的最大難點之一。在2019年推出的第一代Horse Ridge控制器的創新基礎上，Horse Ridge II支持增強的功能和更高集成度，以實現對量子系統的有效控制。新功能包括操縱和讀取量子位狀態的能力，以及多個量子位糾纏所需的多個量子位的控制能力。

不過，英特爾高級首席工程師、英特爾研究院量子應用與架構總監Anne Matsuura認為，“量子計算使用量子位，然而量子位非常脆弱，目前僅僅有100個量子位甚至數千個量子位，還沒有辦法造一臺商用級量子計算機，我們需要至少數百萬個量子位，并且解決4大挑戰。”

具體來看，她提到的四大挑戰主要是，提升量子位的質量和并測試時間、量子位的控制、糾錯以及可擴展的全棧量子計算機。

不過，英特爾的低溫控制研究重點，是致力于讓控件和硅自旋量子位達到相同的工作溫度水平。正如Horse Ridge II所展示的那樣，這一領域的不斷進步，代表了當今大力擴展量子互連所取得的進步，也是英特爾實現量子實用性長期愿景的關鍵要素。

綜合來看，英特爾希望通過芯片和電路制造工藝方面等專長，來達到量子實用性，構建商用機量子計算機。

讓機器自己編程解放程序員的生產力

在研究院開放日上，英特爾推出的機器編程系統可以自主檢測代碼中的錯誤，幫助軟件開發者進行耗時費力的Debug。

近幾年來，異構計算正在興起，但隨之而來的是跨架構編程帶來的難題。因為沒有程序員會同時掌握不同架構的編程語言。事實上，在軟件開發中，開發者大量時間用于修復Bug，而不是用于寫代碼。只有當這些枯燥的部分自動化，程序員才有更大的自由、靈活度和時間精力去創造。英特爾的機器編程就是要解決這一問題，新的編程工具可以自動debug，同時保證程序質量，預計將會成為程序員們的“新寵”。

此外，修復Bug不僅費時還占據成本。數據顯示，在IT行業，軟件開發成本每年在1.25萬億美元左右，其中約有50%用于Debug代碼。

英特爾首席科學家Justin Gottschlich表示：“ControlFlag是一個強大的新工具，可以大幅減少評估和Debug代碼所需的時間和成本。研究發現，軟件開發者會花費大約一半的時間用來Debug。”

據英特爾介紹，雖然這款機器編程系統還處于初級階段，但最終目標是讓每個人都能創建軟件。每個人都可以通過自己最擅長的方式，如代碼、自然語言或其他方式向機器表達自己的設計意圖，從而創建軟件。

最后，英特爾研究院安全智能化項目組首席工程師Jason Martin還公布了英特爾在保密計算方面的研究。保密計算旨在保護使用中的數據，例如最新的英特爾軟件保護擴展技術，它將保密性、完整性和認證功能整合在一起，像數據保險箱一樣，確保使用中的數據安全；一種全新的加密系統——完全同態加密，它允許應用在不暴露數據的情況下，直接對加密數據執行計算操作。