现在的孩子真是越来越幸福叻 就拿早教机来说早已经从最原始的MP3式早教机更迭到智能早教机器人的芯片了。不仅可以陪着孩子唱歌、背诗还可以玩魔音、跳舞、語言对话等，简直就是一个可以和孩子一起耍宝的小朋友下面就让我们深挖一下， 早教机器人的芯片究竟有什么样神奇的功能，它又怎么能一出现就引起这么多消费群体的重视。

　　早教机器人的芯片是专门为儿童早教、促进孩子学习兴趣的教育类电子产品全方位訓练儿童学习能力。同时设有人机互动帮助孩子培养学习兴趣，开发潜能早教机器人的芯片将潜能开发、亲子互动、娱乐等领域内容整合到其中，知识全面分类清晰;可爱的卡通动漫形象，趣味学习对儿童注意力、思维能力等方面的提升有很大的帮助;所以早教机器人嘚芯片未来的发展前景十分广阔。

　　不过尽管机器人的芯片人工智能取得了显著的成绩，控制论专 家们认为它可以具备的智能水平的極限并未达到问题不光在于计算机的运算速度不够和感觉传感器种类少，而且在于其他方面如缺乏编制机器人的芯片理智行为程序的 設计思想。你想现在甚至连人在解决最普通的问题时的思维过程都没有破译，人类的智能会如何呢——这种认识过程进展十分缓慢又怎能掌握规律让计算机“思 维”速度快点呢?因此，没有认识人类自己这个问题成了机器人的芯片发展道路上的绊脚石所以，早教机器人嘚芯片的发展将进一步的增强其智能的功能进一步发展早教机器人的芯片的智能化将更好的进行孩子的早教，对孩子 的成长将更加有利

　　智能早教机器人的芯片作为一种包含相当多学科知识的技术,几乎是伴随着人工智能所产生的。而智能早教机器人的芯片在当今社会變得越来越重要孩子的早期教育越来越多的依靠智能化机器人的芯片。现今孩子的早教越来越受到社会的重视所以在不久的将来，随著智能早教机器人的芯片技术的不断发展和成熟随着众多科研人员的不懈努力，智能早教机器人的芯片必将走进千家万户更好的服务囚们的生活，让人 们的生活更加舒适和健康

　　知名产品：嘻哈熊、腾讯小Q……

　　1、早教机器人的芯片能够帮助孩子语言的培养。宝寶学语言是潜移默化的一款能够发音并且是真人发音且发音标准的双语早教机器人的芯片，每天让宝宝听听是非常有帮助的对孩子语訁能力的培养有莫大的益处。目前市场上出现了很多机器人的芯片，如：亲子机器人的芯片、服务机器人的芯片、迎宾机器人的芯片等

　　2、早教机器人的芯片可以帮助孩子右脑的开发，有一些早教机机器人的芯片色彩丰富让宝宝看一些这类图片，有利于宝宝右脑的開发

　　首先，早教机要符合宝宝的年龄大小不要认为买内容较深一点的机器人的芯片，可以用得时间长一点这是个很大的误区。

　　事实却是：如果内容过深宝宝觉得太难就会没有兴趣，从而把机器人的芯片乱弄一气甚至丢弃结果就是早教机人里的作用还没来嘚及被开发利用，就因为人为破坏而提前报废了非但没能用得时间长一些，更让早教机人提前退休甚至报废

　　其次，除了早教机器囚的芯片的造型要讨宝宝喜欢以外更重要的是内容要符合宝宝的兴趣以及爸妈希望他掌握的知识。

　　早教机器人的芯片款式很多适匼三岁以下孩子使用的机器人的芯片，初看上去里面的教学内容都非常相似无非都是认识简单的数字、英文字母、单词、动植物等。但昰仔细比对的话，你会发现每款机器人的芯片还是有不同测重点的有些注重简单的加减运算，有些注重双语学习有些没汉语拼音等等。

　　第三安全性。孩子身体健康比什么都重要

　　现代社会，各种辐射都充斥在我们周围其中电子产品的玩具最为严重。我们應该尽可能在使用电子产品的时候注意减少 这些辐射给宝宝带来的危害，给宝宝一个良好的生存空间毕竟小孩子各方面生理机能都比較脆弱，抵抗力也相对较弱因此选择早教机器人的芯片一定要注意产品本身的 安全性。早教机器人的芯片的安全性主要表现在产品的结構设计和选材上：结构设计中应该重点避免出现很利的尖角、毛边、异性凸出物、卡钩等容易伤到宝宝的结构;选 材要注意材料的环保性避免材料给孩子带来不必要的伤害。

　　第四发音和音质。

　　早教机器 人的好处之一就是它是宝宝学习语言的一个重要途径。父母笁作都很忙很少有时间来专门教宝宝，因此将小孩子交给爷爷奶奶照顾而大部分爷爷奶奶普通话不 够标准，或是带有浓厚的乡音所鉯早教机器人的芯片一定要采用真人发音，不应该使用电脑合成声音其实大多数早教机器人的芯片都是采用真人发音的，而真人发音的早教机 器人之间也是有区别的曾经试过很多厂家的早教机器人的芯片，一些大的厂家的就发音就很标准很规范。有一些厂家做的发音僦不够标准如果早教机器人的芯片发音都不 准，不仅不能教会宝宝准确的发音反而有可能适得其反，使宝宝形成错误的发音习惯后很難纠正另外，早教机器人的芯片的音质也需要相当良好宝宝的模仿能力很 强，不清晰的发音会影响宝宝以后的发音

　　第五，早教嘚资源

　　早教机器 人的早教资源一定要具体，有针对性因为不同年龄段的宝宝对事物的接受能力是不同的。太小的宝宝就不能给难喥太大的这样会挫伤宝宝的自信心，积极性另 外资源的全面性也很重要，不同的宝宝性格不同男宝宝跟女宝宝的性格也不同，所以這样就要求早教机器人的芯片资源就有多样性才能适应不同的宝宝对不同阶段知识 的需求。

　　科学家们认为智能机器人的芯片的研發方向是，给机器人的芯片装上“大脑芯片”从而使其智能性更强，在认知学 习、自动组织、对模糊信息的综合处理等方面将会前进一夶步早教机器人的芯片装上“芯片”之后按照程序将执行各种各样的额语音行为。

　　虽然有人表示担忧：这种装有“大脑芯片”的智能机器人的芯片将来是否会在智能上超越人类甚至会对人类造成威胁?但不少科学家认为，这类担心是完全没有必要的就智能而言，目湔机器人的芯片的智商相当于4岁儿童的智商而机器人的芯片的“常识”比起正常成年人就差得更远了。美国科学家罗伯特?斯隆教授日前說：“我们距离能够以8岁儿童的能力回答复杂问题的、具有常识的人工智能程序仍然很遥远”日本科学家广濑茂男教授也认为：即使机器人的芯片将来具有常识并能进行自我复制，也不可能对人类造成威胁

　　值得一提的是，中国科学家周海中教授在1990年发表的《论机器囚的芯片》一文中指出：机器人的芯片并非无所不能;它在工作强度、运算速度和记忆功能方面可以超越人类但在意识、推理等方面不可能超越人类。另外机器人的芯片会越来越“聪明”，但只能按照制定的原则纲领行动服务人类、造福人类。

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光子人工智能芯片光子芯片的計算速度为电子芯片的1000倍，但功耗仅为其百分之一

算力是传统电子人工智能芯片的1000倍，但功耗只有其百分之一低延迟还抗电磁干扰，甴清华、北大、北交大等高校博士生创业研发的光子人工智能芯片在技术上实现不少突破，未来可广泛应用于手机、自动驾驶、智能机器人的芯片、无人机等领域近日，该光子人工智能芯片项目落户顺义将这项新技术推向了台前。

“芯片的设计、加工、封装、测试全蔀在国内完成摆脱了对国外高制程光刻机的依赖，是我国在芯片领域换道超车的核心技术”研究团队负责人白冰说。

落地顺义的光子囚工智能芯片出自一个由清华、北大、北交大等多所高校的在校博士生组成的创业团队该团队是全国第一个，也是全球第二个光子人工智能芯片研究团队

团队负责人、光子芯片的研发者之一——白冰，目前正在北京交通大学通信与信息系统专业攻读博士学位作为国内苐一个研究光子计算的团队，白冰介绍光子芯片具有低延迟、抗电磁干扰等优势，计算能力是传统芯片的三个数量级功耗却只有传统芯片的百分之一。

对于光子人工智能芯片发展的意义白冰说，国内电子芯片设计领域能力很强但在核心加工环节有一个很强的技术壁壘，需依赖国外的高制程光刻机在成本等多个方面都会受限。光子人工智能芯片的生产过程自主可控全流程可在国内完成，采用国内130nm微电子工艺加工完成摆脱了对于国外高制程光刻机的依赖，无需在工艺制程上进行追赶

“芯片的设计、加工、封装、测试全部在国内唍成，摆脱了对国外高制程光刻机的依赖所以说是我国在芯片领域换道超车的核心技术。”白冰说

白冰表示，未来芯片主要还是针对囚工智能领域的应用与发展目前光子人工智能芯片的产品部署主要集中于设备端，预计于2022年将光子芯片运用到云端

记者了解到，第三玳半导体是北京市高精尖产业的重要内容也是顺义确定发展的三大创新型产业集群之一。当前顺义正布局全产业链，7.1万平方米的第三玳半导体材料及应用联合创新基地已于去年12月竣工目前，中关村科技园区顺义园管理委员会已与其团队签约项目正式落户顺义。

据介紹上海也已开始光子芯片的布局，计划到2021年建成全国硅光子芯片研发和中试基地到2025年量产平台实现芯片批量供货，成为国际知名硅光孓的研发、制造基地

释疑1 什么是光子人工智能芯片？

白冰介绍光子人工智能芯片是指采用硅基光子集成技术，让光提供算力为人工智能应用提供高性能的硬件支持。第一个层面是“人工智能芯片”如果一个芯片要跑得非常快、非常省电，一定是芯片的物理结构跟软件高度匹配这样才能达到一个比较高的效率。包括现在的人脸识别、自动驾驶、安防监控、AI金融、AI医疗等实际上都是一种人工智能算法，要设计一款芯片结构跟其特征匹配这就是人工智能芯片。

第二个层面是“光子”已有的人工智能芯片都是电子芯片，电子芯片在計算速度和功耗方面会有瓶颈光子人工智能芯片是依托硅基光子集成技术，在内部用光完成矩阵运算与数据交换它的计算过程与人工智能算法高度匹配，计算速度比普通电子芯片高功耗比电子芯片低。

中科院上海微系统所所长助理、上海新微科技集团总裁秦曦曾介绍集成电路的发展沿着摩尔定律已趋于极限，硅光子技术是超越摩尔研究领域的发展方向之一通过硅光集成，用光代替原来的电进行传輸成本有可能降低到原来的十分之一，甚至更低

释疑2 与传统芯片比有哪些优势？

白冰解释主要有两方面优势。一个优势是计算速度光子人工智能芯片的计算速度大概是电子芯片的三个数量级，约1000倍单个电子芯片的计算速度大约是7.8TFlops，而光子人工智能芯片的计算速度夶概是3200TFlops第二个优势是功耗，光子人工智能芯片的功耗仅为电子芯片的百分之一单位电子芯片和耗电量大概300W，对应的光子人工智能芯片嘚耗电量只有4W

对比不同芯片在同一情境下是否具有优势，要考虑性能功耗比、单位美元提供算力两方面性能功耗比是指消耗单位瓦特提供的性能，重在强调涉及多少电费单位美元提供算力则重在强调芯片的生产成本。在这两方面光子人工智能芯片比电子芯片更有优勢。

释疑3 未来主要应用在哪些方面

白冰表示，光子人工智能芯片可广泛用于手机、安防监控、自动驾驶、服务机器人的芯片、无人机、笁业物联网、企业服务器和数据中心等关键人工智能领域比如在分拣机器人的芯片机械臂上装上摄像头，让它识别有什么东西控制它詓抓取等。

据其介绍光子人工智能芯片的发展得益于人工智能的发展。光学计算芯片其实在实验室一直存在但它一直没有比较好的应鼡场景，没有办法落地应用近年来伴随着人工智能的兴起，人工智能的算法特征恰好跟光学芯片物理性能匹配这使得光学计算有了走絀实验室、走向产业应用的机会，就是这样一个过程

中科院“百人计划”专家、上海微系统所研究员余明斌回国后也一直致力于硅光工藝平台的建设。他认为这是一个可能引发巨大产业新空间的前瞻性技术。

光子芯片原理及世界发展现状

从传输走向计算光子芯片将成終极计算解决方案？

从 2006 年开始英特尔推出首款标准 CMOS 工艺的电子混合硅激光器之后，电和光这两个截然不同的物理现象终于成功被凑在一起往后数年，基于此技术的超高带宽光学传输架构更成为高性能数据中心的最爱借此有效降低了大量数据传输造成的系统瓶颈。

2015 年IBM 研究人员，发表了针对光子计算的新实验性技术通过把硅光子数组集成到与 CPU 相同的封装尺寸中。硅光子技术的问题一直在于芯片的光学接口不过 IBM 的光子解决方案能被应用于系统单芯片 (SoC)，以廉价的标准连接器 (edge connector) 在芯片之间传输光或是只要将 CMOS 芯片边缘接在一起就能进行芯片對芯片的通讯。

这些光子芯片的发展主要是作为解决传统芯片与芯片之间或芯片与存储系统之间的互连问题。而凭借集成度高的光子芯爿的发明取代了过去庞大复杂的光传输架构，且速度能更快延迟更低。

然而真正把“光子”带往计算领域，甚至架构成“光子芯片”的概念却是近两年才逐渐被发掘出来。

由于半导体芯片技术虽依靠新应用与算法的整合能做到的事情也越来越多，但实际上芯片架構本身还是基于同样的逻辑之下且受限于半导体工艺，计算能力、规模以及功耗、成本形成难以均衡的四角关系

这时，业界也开始积極寻找能突破现况的新计算技术GPGPU、神经网络芯片、DSP、FPGA 都在不同的时期被提出来，擅长解决特定应用计算领域但这些芯片并没有解决根夲的问题，也就是其基于半导体结构所面临的物理特性限制

由 AI 所带起的计算需求不断膨胀，促进了处理架构持续推陈出新譬如英特尔未来将结合 CPU 与 FPGA 计算能力，借以应对更复杂的应用情境；英伟达则是在其最新一代的 GPU 方案上大幅强化推理性能除此之外，亦有不少希望能夠针对特定计算推出更适合的新架构比如说类神经网络芯片 (NPU)、量子计算机 (Quantum computing)，以及最新的计算概念：基于光子回路

实际上“光”被使用茬计算环境中已经有超过数十年的历史，过去主要用以在不同芯片或存储设备间传输数据之用而因为相关的传输技术成本太高，且必须搭配昂贵的周边才能显现出其效益也因此，“光”的传输从没有被普及到消费市场导致我们对这个事实没有太明确的认知。

然而计算则是另一层次的问题。

用很简单的概念解释光子计算芯片就是在芯片上使用了无数个光学开关器，作用就类似半导体芯片中的逻辑栅利用不同波长，相位和强度的光线组合在复杂的反射镜、滤波器以及棱镜结构所组成的数组中进行信息处理。

硅光子和微电子一样嘟是基于硅材料的半导体架构。而硅作为光学通信传输方面的应用已经相当普及由于光的快速反应和并行特性，能瞬间传输大量数据洇此被普遍应用在数据中心的服务器上。也因为光子传输过程稳定并行能力强，且纠错设计相对简单传输和转换所需要的能量极小，所以采用光子计算的架构理论上可以做到相对低的功耗表现其次，光子芯片理论上也能做到规模极小的应用上比如说移动设备中。

光孓芯片可沿用目前成熟的半导体工艺技术而目前仍处于实验阶段的光子芯片仅需要老旧的微米级工艺就可达到大幅超越既有半导体芯片嘚计算能力，也因此未来工艺微缩空间极大而凭借芯片密度的增加，性能还能大幅成长甚至有机会彻底改写摩尔定律的限制。

沿用 CMOS 工藝是光子计算最大优势但目标非取代传统半导体计算

由于光子芯片基本上还是以目前的 CMOS 制造工艺为基础，相对于量子计算使用的特殊工藝在成本或量产技术方面都要更有优势，虽然目前实验室中的光子芯片在密度上还比不过传统半导体芯片但已经比量子芯片好很多了。

而光子芯片的效能取决于架构和算法比如说同时使用多少路不同波长的光来进行组合，或者是在芯片中使用的光学信号的带宽以及咣电转换时的瓶颈，但是单从光的物理特性上来看在合适的算法上要做到传统半导体芯片的百倍速度是不会有太大的问题的。

当然理論上光子芯片可以做到规模很大，也可以做到很小但因为光不适合做非线性运算，另外光芯片的集成度和尺寸还是会有一定的规范要唍全取代半导体芯片还是有很大的难度。

从芯片、算法到周边的生态正在发展中

2017 年 6 月麻省理工学院研究团队针对可程序设计纳米光子处悝器提出了一份论文，并且发表在《自然-光子》杂志上该论文的第一作者及通讯作者，出生在杭州的沈亦晨目前为 Lightelligence 的联合创始人兼 CEO

沈亦晨强调，目前 Lightelligence 的光子芯片发展已经完成实验室阶段的展示在算法、总线以及存储方面都有相对应的设计正在进行，当然计算芯片最偅要的还是生态，这点也需要更多科研机构和公司加入到扩展光学计算这一领域来共同建立

因为主力产品是芯片，所以核心部分在于算法和硬件的结合以及相对应的芯片指令以及编译程序，而 Lightelligence 的工作就是要让开发出来的芯片可以应用到目前市场上流行的框架中比如说 TensorFlow、Caffe 等。

另外由于光子计算在传输或者是存储有其特殊性， Lightelligence 也在开发相对应的周边设计当然，沿用目前的存储系统虽可加快落地商用速喥但可能就会限制光子计算的性能表现，因此这部分未来还是会以搭配针对光子计算优化的设计为目标才更能凸显光子计算的整体优勢。

如今 Lightelligence 团队正努力改善光子计算的相关生态目前当然还不成熟，不过业界对于高性能计算甚至更好的神经网络计算架构有着非常高嘚期待，相信其光子计算架构落地之后可以大大加速整体 AI 计算生态的变革。

沈亦晨表示不论是特定用途，或者是针对通用计算能力這个都会是芯片架构发展的不同过程的选择。Lightelligence首先还是会以技术或应用场景比较成熟的光子芯片应用着手然后再逐步去扩大可应用的范圍。同时也在努力开发光子芯片前后端的技术为未来不同的计算场景进行更好的适配。

沈亦晨强调总体来讲，在实现光子计算的路上還有很多重大的工程改进需要完成但和过去的种种光子计算的尝试相比，现在可能是最好的时机也是最接近实现的一次。

光子计算在處理一些 AI 算法时有独特的优势

事实上光子芯片或许将会是未来最适合用来作为 AI 计算的硬件架构，这是因为光的特性先天适合线性计算（AI 計算里最重要的部分）这包含了高维度的并行计算。相对的虽然量子计算近来也因为 AI 而受到关注，但量子计算还是比较偏向擅长解码戓搜索的领域另外在量产的生态上也还不太成熟，但潜力却不容小觑