近年来，以半导体为基础的科技产业快速发展，大数据、人工智能、云计算等产业此起彼伏。面对数字洪流，到底什么样的技术才能够赢得未来？

在12月4日举办的英特尔研究院开放日上，英特尔披露了其业界领先的五大前沿创新技术进展，主要包括：将光子与低成本、大容量的硅芯片进行集成的关键技术；英特尔神经拟态研究社区（INRC）的最新进展；发布了第二代低温控制芯片Horse Ridge II；推出了机器编程研究系统ControlFlag；英特尔保密计算的最新进展。

英特尔高级院士、副总裁、英特尔研究院院长Rich Uhlig表示，英特尔的目标是让每个人都能获得百亿亿次级计算。为此，英特尔研究院选择以上了五个领域来真正大规模释放数据价值，并且变革人们与数据互动的方式。

硅光集成将光互连引入到服务器中

在数据中心里，新的以数据为中心的工作负载每天都在增长，随着服务器间的数据移动不断增加，对当今的网络基础架构提出了新的挑战。行业正在迅速接近电气I/O性能的实际极限。随着计算带宽需求不断增长，电气I/O的规模无法保持同步增长，从而形成了“I/O功耗墙”，限制了计算运行的可用能源。

英特尔提出了“集成光电”目标，即将光互连I/O直接集成到服务器和封装中，对数据中心进行革新，实现1000倍提升，同时降低成本。英特尔首席工程师、英特尔研究院PHY研究实验室主任James Jaussi表示，之所以现在需要迁移到光互连I/O，主要有两个原因，一个是我们正在快速接近电气性能的物理极限，一个是I/O功耗墙，会导致无法计算。

神经拟态计算速度比CPU快100倍，功耗降低1000多倍

从2015年开始，英特尔就开始了神经拟态计算的研究，2017年英特尔推出了第一款自主学习的神经拟态芯片Loihi；到2019年，英特尔推出了包含64块Loihi的Pohoiki Beach系统，到2020年，英特尔最新推出的Pohoiki Springs包含768块Loihi芯片，拥有1亿个神经元。

据悉，英特尔选择了“会说话”的玄凤鹦鹉进行研究。

在开放日上，与苏黎世联邦理工学院的研究人员合作，英特尔展示了Loihi如何自适应地控制水平跟踪无人机平台，实现最高可达20千赫兹的闭环速度以及200微秒的视觉处理延迟。与传统解决方案相比，这意味着效率和速度都提高了1000倍。

英特尔高级首席工程师、英特尔研究院神经拟态计算实验室主任Mike Davies还表示，在一些机器人工作负载（如自适应机械臂、SLAM）显示，Loihi的功耗比传统解决方案低最多100倍；在Pohoiki Springs上实施类似的搜索操作，相比CPU功耗低45倍，运行速度快100多倍；在约束满足和图形搜索领域，Loihi速度比CPU快100倍，功耗降低1000多倍。

此外，英特尔还宣布，联想、罗技、梅赛德斯-奔驰和机器视觉传感器公司Prophesee加入了其2018年成立的神经拟态研究社区（INRC），共同探索神经拟态计算在商业用例上的价值。此次联想和奔驰的加入，说明企业认可英特尔神经拟态计算的特性，能够真正为企业带来实际的优势。未来会有更多的商业应用运用上神经拟态技术。

量子计算取得里程碑突破，但还面临4大挑战

在英特尔研究院开放日活动上，英特尔还推出第二代低温控制芯片Horse Ridge II，这标志着英特尔在突破量子计算可扩展性方面取得又一个里程碑。

事实上，可扩展性是量子计算的最大难点之一。在2019年推出的第一代Horse Ridge控制器的创新基础上，Horse Ridge II支持增强的功能和更高集成度，以实现对量子系统的有效控制。新功能包括操纵和读取量子位状态的能力，以及多个量子位纠缠所需的多个量子位的控制能力。

不过，英特尔高级首席工程师、英特尔研究院量子应用与架构总监Anne Matsuura认为，“量子计算使用量子位，然而量子位非常脆弱，目前仅仅有100个量子位甚至数千个量子位，还没有办法造一台商用级量子计算机，我们需要至少数百万个量子位，并且解决4大挑战。”

具体来看，她提到的四大挑战主要是，提升量子位的质量和并测试时间、量子位的控制、纠错以及可扩展的全栈量子计算机。

不过，英特尔的低温控制研究重点，是致力于让控件和硅自旋量子位达到相同的工作温度水平。正如Horse Ridge II所展示的那样，这一领域的不断进步，代表了当今大力扩展量子互连所取得的进步，也是英特尔实现量子实用性长期愿景的关键要素。

综合来看，英特尔希望通过芯片和电路制造工艺方面等专长，来达到量子实用性，构建商用机量子计算机。

让机器自己编程解放程序员的生产力

在研究院开放日上，英特尔推出的机器编程系统可以自主检测代码中的错误，帮助软件开发者进行耗时费力的Debug。

近几年来，异构计算正在兴起，但随之而来的是跨架构编程带来的难题。因为没有程序员会同时掌握不同架构的编程语言。事实上，在软件开发中，开发者大量时间用于修复Bug，而不是用于写代码。只有当这些枯燥的部分自动化，程序员才有更大的自由、灵活度和时间精力去创造。英特尔的机器编程就是要解决这一问题，新的编程工具可以自动debug，同时保证程序质量，预计将会成为程序员们的“新宠”。

此外，修复Bug不仅费时还占据成本。数据显示，在IT行业，软件开发成本每年在1.25万亿美元左右，其中约有50%用于Debug代码。

英特尔首席科学家Justin Gottschlich表示：“ControlFlag是一个强大的新工具，可以大幅减少评估和Debug代码所需的时间和成本。研究发现，软件开发者会花费大约一半的时间用来Debug。”

据英特尔介绍，虽然这款机器编程系统还处于初级阶段，但最终目标是让每个人都能创建软件。每个人都可以通过自己最擅长的方式，如代码、自然语言或其他方式向机器表达自己的设计意图，从而创建软件。

最后，英特尔研究院安全智能化项目组首席工程师Jason Martin还公布了英特尔在保密计算方面的研究。保密计算旨在保护使用中的数据，例如最新的英特尔软件保护扩展技术，它将保密性、完整性和认证功能整合在一起，像数据保险箱一样，确保使用中的数据安全；一种全新的加密系统——完全同态加密，它允许应用在不暴露数据的情况下，直接对加密数据执行计算操作。