养蚕缫丝在我国历史悠久。作为一种古老的天然动物纤维，蚕丝包含纤维状蛋白质丝纤蛋白、无机物等成分，以其结构稳定、质量轻、质感柔、易翻新等特点，被广泛应用于家纺、医疗、美容等诸多领域。如今，科研人员尝试将常见的蚕丝制作成生物AI芯片植入人体内，让人工智能与大健康相结合。日前，发表在国际著名学术期刊《先进功能材料》上的一项成果，让这一梦想更近了一步。

经过长期的研究，刘向阳团队开发的蚕丝介观忆阻器及人工神经突触元件，取得了突破性的进展，与同类有机生物元器件相比，其速度是有机生物材料的上百倍，耗电只是最好的同类有机生物电子器件的十分之一，开关比达到1000，重复性、稳定性高。

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训练是指通过大量的数据样本，代入神经网络模型运算并反复迭代，来获得各神经元“正确”权重参数的过程。CPU由于计算单元少，并行计算能力较弱，不适合直接执行训练任务，因此训练一般采用“CPU+加速芯片”的异构计算模式。目前Nvidia的GPU+CUDA计算平台是最成熟的AI训练方案，除此还有：第三方异构计算平台OpenCL + AMD GPU或OpenCL+Intel/Xilinx的FPGA。云计算服务商自研加速芯片（如Google的TPU）这两种方案。各芯片厂商基于不同方案，都推出了针对于云端训练的AI芯片。

AI芯片产业链中，包括提供AI加速核的IP授权商，各种AI芯片设计公司，以及晶圆代工企业。按部署的位置来分，AI芯片可以部署在数据中心（云端），和手机，安防摄像头，汽车等终端上。按承担的任务来分，可以被分为用于构建神经网络模型的训练芯片，与利用神经网络模型进行推断的推断芯片。

根据埃森哲今年发布的报告《人工智能：助力中国经济增长》预测，到2035年人工智能有潜力拉动中国经济年增长率上升1.6个百分点。人工智能将成为一种全新生产要素，与资本、劳动力拥有同等重要地位，将成为拉动中国经济增长的新动力。2016年全球人工智能芯片市场规模已达到6亿美元，预计到2021年将达到52亿美元，CAGR达到53%，增长速度迅猛，未来市场发展空间巨大。

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