最近，英特尔开放实验室向社会公布了五项黑科技的最新进展，让我们看看，它都说了哪些黑科技，英特尔走到哪里了，又会怎么影响我们的生活。

不愧全球的科技大佬，提出过”摩尔定律“的科技狂魔!

#英特尔#

我看了一下，英特尔提出的集成光电、神经拟态计算、量子计算、保密计算，以及机器编程，都是非常牛的最新技术，而且英特尔本身也在里面有了不少成果，可以说是引领科技的进步。

就让我一个个来盘点这些黑科技，看看我们能在那里做点什么。

集成光电第一个就讲到了芯片技术

我们最近讨论最多的高科技就是芯片，美国利用其领先的极紫光科技和材料科学，阻止我们的华为制造最先进的5G芯片。

为什么美国可以阻止我们的芯片生产呢?

因为最先进的光刻机出自于荷兰的ASML，这些光刻机利用了美国的专利和材料，才能生产5纳米的芯片。

现在美国不允许出口高密度的芯片光刻技术了，华为最高端的移动芯片当然就没法生产。

我们虽然可以生产中低端的28纳米芯片，但是由于密度不够，所以很难用在体积小功能多的手机上，导致荣耀公司都要被出售。

这里讲的5纳米，28纳米，指的都是用于实现芯片的电子器件的最小尺寸，尺寸越小，就能在单位芯片上容纳更多的信息。

受限于电子元器件的大小，据说不久之后生产出的1纳米的器件就是极限了!

英特尔研发的光电技术，就是用来突破这一极限的。

来自英特尔的科学家认为，如果我们迁移到全光互联芯片技术，可以有两个好处，

首先可以用光的波长来突破物理电子元件的极限;第二可以有效地降低功耗，进一步加强计算能力的提升。我国最近设计的”九章“量子计算机原型，也在采用光子计算的方式，来达到超算一百万亿倍的计算能力，不知道是否和英特尔的想法殊途同归呢?

神经拟态技术在自动驾驶的应用

我们知道，利用神经元拟态的深度学习技术，大大地提升了图像识别的精度，掀起了人工智能领域的又一次进步。

而采用神经计算方式，来分析交通状况，识别路面的交通隐患和危险，及时判断和决策，也是最重要的人工智能应用和方向。

无论是华为的麒麟9000芯片，还是苹果的A14芯片，都在其中集成了强大的神经计算单元。

英特尔看到了在自动驾驶以及人工智能方面的商机，拉入了联想、罗技、梅赛德斯-奔驰和机器视觉传感器公司Prophesee加入一个团体，共同研究神经拟态的商业价值。

看它的名单就知道，这是要在游戏和汽车上放大招啊!

推出可应用于量子计算的超低温芯片

我们知道，2019年谷歌推出的”平衡木“量子计算原型机，采用的就是低于-180摄氏度的超低温计算。

通过超低温，可以大大地激发DRAM的活力，从而实现量子计算的特殊需求。

所以，英特尔因应这个潮流，也推出了第二代的低温控制芯片Horse Ridge II，这种芯片可以更方便地搭建量子计算机，以及实现有效的量子控制。

如果这个芯片是可行的，这就意味着量子计算机工业化的进度进一步加速了。

想想就激动，要知道我国最新的量子原型机的理论计算速度相当于1百万亿台超算计算机，

谷歌的也非常强大，可以替换全球的算力。

可以说量子计算机一旦商用化和通用化，可以替换掉现在绝大多数的计算机算力，可以说是时代最大的科技进步。

想不到英特尔也看上了这一块。

想想也是，一旦计算机市场被量子计算升级，英特尔每年几亿片的CPU不是没有出路了吗?

所以最重要的还是要有眼光，早日看到未来的替代产品，以免市场一来，自已的产品全部作废。

机器编程替换大量的码农?

英特尔推出的下一个黑科技是机器编程。

其最新的计算机算法，据称可以摸拟大部分的编程逻辑和结构，多快好省，替换大部分程序员的工作。

听到这个时我真的大吃一惊。

要知道，程序员简直是互联网时代的娇子，他们的高薪，985，天量期权，都是其它行业羡慕的榜样。

机器编程一来，就连程序员也要被取代了吗?

还好，英特尔第一步只是做了一个辅助工具，

他们提供了一个机器编程研究系统ControlFlag，它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。

采用深度学习的ControlFlag软件，利用大量的Bug进行训练，实际上发现，能够大大减轻程序员的负担，快速发现编程的问题，提高解决问题的速度。

这么来看，目前还不是一步搞定程序员，程序员还有一条活路。

不过这么看，也差不太远了!

总体来看，英特尔虽然在移动互联网时代没赶上番，但是研究的未来技术还是蛮有实力的，说不定在人工智能的未来，他也能迎头赶上。

另外，英特尔研发的方向也给我们国内的科研提了个醒，虽然人家在前面，但还是在一路快跑，我们要赶上美国，需要花出更多的力气。