第91章 布局 AI（1/1）

2010年四月的汉市，长江边的垂柳已垂落满枝新绿，风里裹着潮湿的花香，漫进涛宇集团新落成的研发大楼。十三楼的战略会议室里，落地窗外是波光粼粼的江面——货轮缓缓驶过，在水面拖出长长的白痕，室内却弥漫着比江面更紧绷的筹备气息。张涛面前摊着一张写满名字的名单，笔尖在“技术总监陈明”“市场总监刘薇”“法务专员赵凯”“芯片测试主管周磊”“AI技术专员吴曼”等名字上反复划过，纸页边缘被指尖磨出淡淡的毛边，最终圈定这五人，组成赴德考察团的核心成员。

“涛芯1号的订单刚稳定，中低端市场也站稳了脚跟，但我们不能停在原地。”张涛将名单推到桌中央，指腹在桌角“人工智能”的烫金标识上轻轻摩挲，“现在全球都在抢AI赛道——德国博世的工业AI已经能实现生产线0.1秒故障诊断，美国谷歌刚推出TPU芯片，专门适配深度学习模型，算力比普通芯片高10倍，功耗却低一半。而AI的核心还是芯片，未来的智能家居要靠AI控温，工业物联网要靠AI调度，这些都需要专门的AI芯片适配。要是我们现在不布局，等国外的AI芯片技术成熟了，又会像当初被莱茵卡脖子一样，陷入被动。”

技术总监陈明皱着眉，伸手从桌下拿出一叠厚厚的AI行业报告，页面上贴满了彩色便签：“张总，我查了半个月资料，博世的工业AI算法确实领先，但他们的技术只适配自家传感器，对外只开放30%的接口；谷歌TPU更封闭，核心架构的专利就有57项，咱们去拜访，能拿到真东西吗？别到时候只看了个‘技术演示’，啥核心信息都摸不到。”

“拿不到全部，也要摸清方向。”张涛从抽屉里取出一份标注“机密”的蓝色文件夹，里面是他熬夜梳理的“AI与芯片融合需求清单”，每一页都写满了密密麻麻的批注，“我们的目标很明确：第一，摸清国外先进AI技术对芯片的具体需求——比如工业AI需要的算力密度、数据吞吐率，消费级AI对功耗的极限要求，这些数据能帮我们确定后续AI芯片的研发方向；第二，寻找潜在合作团队——德国慕尼黑工业大学的AI实验室有3位华人研究员，我托人打听了，他们一直想把AI算法落地到国内芯片上，还有美国斯坦福大学的张教授团队，在低功耗AI芯片设计上有突破，或许愿意技术合作。”

他顿了顿，转头看向法务专员赵凯，语气多了几分严肃：“赵凯，你要提前准备技术授权的法律框架——明确哪些技术可以共享，哪些核心专利必须保留，避免像之前和莱茵合作那样，被对方用‘专利捆绑’套牢。我们是去‘技术交流’，不是去‘买技术’，核心还是要靠自己消化吸收，不能把希望寄托在别人身上。”

市场总监刘薇这时补充道：“张总，我这边也收到不少客户反馈——美的已经在研发AI智能空调，问咱们能不能出适配的芯片；海尔的物联网冰箱项目，也在找低功耗AI解决方案。这次考察要是能带回AI芯片的技术方向，咱们就能提前和客户对接，抢占市场先机。”

会议结束后，张涛没有直接回办公室，而是特意绕到四楼的算法研发区。此时的研发区里，工程师们正围着电脑调试涛芯1号的适配程序——小林正对着屏幕调整智能洗衣机的芯片参数，屏幕上跳动的数据流里，“水位检测响应延迟0.2秒”的绿色字样格外醒目；周磊则拿着示波器，测试涛芯1号在高温环境下的稳定性。李华雪趴在靠窗的工位上，面前摊着一叠芯片测试数据，手里握着红色记号笔，正在“功耗波动±3%”的字样旁写优化建议，阳光透过玻璃落在她的笔记本上，把字迹染得暖洋洋的。

听到脚步声，李华雪抬头，看到是张涛，立刻起身：“涛哥，您怎么过来了？是涛芯1号的适配出问题了吗？”

“不是，有件更重要的事想跟你商量。”张涛拉过一把椅子，在她对面坐下，将考察计划和AI芯片资料推到她面前，“现在做芯片不能只盯着传统领域了。昨天美的的王总找我，说他们的AI智能空调需要芯片支持‘实时学习用户习惯’，但目前的涛芯1号算力不够，只能做基础控温；还有海尔的物联网冰箱，想接入AI食材识别，也需要更高算力的芯片。要是我们现在不布局AI芯片，等客户都用了国外的芯片，涛芯1号的市场早晚会被挤压。”

李华雪拿起AI芯片资料，指尖飞快地划过“算力需求：100TOPS”“功耗控制：50W”“数据带宽：200GB/s”等参数，眼睛渐渐亮了起来，笔杆在掌心轻轻敲击：“我明白您的意思了——就像当初做动态功耗算法，要提前适配国内14n工艺一样，现在做AI芯片，也得先摸清AI技术的‘脾气’。比如工业AI要处理大量传感器数据，芯片的响应速度就得比现在快5倍；智能家居的AI模型小，反而更看重低功耗，可能需要把单芯片功耗控制在10W以内；医疗AI更严格，数据容错率得低于0.001%，不然会影响诊断结果。”

“就是这个道理。”张涛点点头，语气里带着期许，“我想让你帮考察团整理一份技术评估参考——不用太复杂，但要把国外AI技术的优势、劣势，还有对芯片的核心需求列清楚。比如博世的工业AI算法适合什么样的芯片架构，谷歌TPU的短板在哪里，咱们能不能找到突破点。你之前跟华州科大的AI实验室合作过，他们有不少国外技术的对比数据，整合进来会更全面。”

李华雪立刻点头应下，指尖在笔记本上写下“AI技术评估报告”几个大字：“涛哥，您放心，我今晚就能整理好。正好华州科大的王教授上周还跟我聊过，他们做过博世和谷歌AI技术的适配测试，我现在就跟他要数据。”

当天晚上，李华雪的工位上堆满了AI技术资料——从德国博世的“工业AI故障诊断系统白皮书”到美国谷歌的“TPU芯片架构解析”，每一份资料上都贴着彩色便签：红色标注技术优势，蓝色写短板，黄色记对芯片的需求。她将AI技术分为“工业级”“消费级”“医疗级”三类，逐一梳理：工业级AI需高可靠性，数据容错率低于0.001%，算力密度不低于50TOPS；消费级AI优先低功耗，单芯片功耗控制在10W以内，支持多设备协同；医疗级AI对算力和精度要求双高，需支持多模态数据（图像、文本、传感器数据）同步处理。

整理到一半，她忽然想起白天和王教授的通话，立刻拿出手机回拨：“王教授，这么晚了打扰您不好意思了，您上午说博世的工业AI算法需要先预处理传感器数据，具体会增加芯片多少负担呀？”电话那头，王教授详细解释：“没事没事，老头子我也没睡，博世的算法要把传感器数据转化为16位浮点格式，芯片处理时间会增加0.3秒，要是能在芯片里加个‘数据格式转换单元’，就能省不少时间。”李华雪立刻在“工业级AI芯片需求”那页补充：“需集成专用数据格式转换单元，降低预处理耗时。”

她还特意在资料里加入“技术风险评估”板块：博世AI依赖专用传感器，适配普通芯片需额外开发接口，成本增加15%；谷歌TPU不支持多任务处理，无法同时运行AI控温和数据存储，难以应用在复杂场景；国外企业的技术授权多附带“排他条款”，可能限制与其他企业合作。这些细节，都是从华州科大的测试报告和行业案例中提炼的，能帮考察团更精准地判断技术价值。

凌晨两点，李华雪终于将资料整理成册，封面用蓝色笔写着《AI技术与芯片适配评估报告》，扉页上贴着一张技术对接清单，详细列出考察时需重点询问的问题：“AI模型的参数规模（参数量、层数）”“数据处理的延迟要求（毫秒级/微秒级）”“是否接受定制化芯片架构”“技术授权的范围（全栈授权/部分授权）”。她将报告放进蓝色文件袋，走到窗边伸了个懒腰——远处的长江上，货轮的灯光像星星一样闪烁，江风透过窗户吹进来，带着淡淡的水汽。她想起张涛说的“不能再落后”，心里涌起一股劲：就算国外技术现在领先，只要提前布局，摸清需求，咱们的AI芯片迟早能追上。

第二天一早，考察团出发前的最后一次准备会上，张涛拿到了这份报告。他翻开第一页，就看到李华雪用红笔标注的“核心结论”：“国外AI技术虽领先，但芯片适配存在明显短板——博世依赖专用硬件，谷歌封闭性强，国内企业可从‘定制化架构+自主算法’切入，结合涛芯1号的低功耗优势，实现差异化突破。”他抬头看向李华雪，笑着拍了拍文件袋：“有这份报告，考察团心里就有底了，比带十本行业书都管用。”

李华雪又递过一个银色U盘，上面贴着“AI技术资料备份”的标签：“涛哥，这里面是电子版资料，还有我做的技术评估框架表——遇到不确定的技术参数，直接填进去就能对比。考察时要是有不懂的，随时给我打电话，我24小时开机。”

上午十点，汉市天河机场的国际航班登机口前，考察团五人提着行李箱，与送行的同事道别。张涛最后看了一眼手机里李华雪发来的“考察注意事项”——“拜访博世时重点问工业AI的数据预处理需求，见谷歌团队要确认TPU的算力分配机制”，然后关掉手机，随着人流走进登机口。飞机缓缓升空，透过舷窗，汉市的轮廓渐渐缩小，长江像一条银色的丝带，缠绕着这座城市。他握紧手里的报告，心里清楚：这次远渡重洋，不仅是为了引进AI技术，更是为了给中国自主芯片找一条新的出路——从“适配传统设备”到“驱动AI未来”，这一步，必须走稳。

而此时的涛宇研发大楼里，李华雪正召集算法团队开短会。她把AI芯片的需求参数写在白板上，指着“低功耗”和“高算力”两个关键词：“咱们从今天开始，先做AI芯片的算法预研——小林和周磊负责优化动态功耗算法，争取把单芯片功耗再降10%；吴曼和我一起研究AI计算单元的架构，看看能不能在涛芯1号的基础上做扩展。”白板上，“AI芯片预研计划”的字样旁，被人画了一个小小的太阳，像在预示着这场新征程的光明未来。屏幕上跳动的代码，伴随着键盘的敲击声，在研发区里轻轻回荡，悄然拉开了“芯片+AI”的全新序幕。