从“半导體(tǐ)新(xīn)兵”到“半导體(tǐ)老兵”，20余年，毛國(guó)梁一直深耕半导體(tǐ)设备行业，如今他(tā)是半导體(tǐ)科(kē)技(jì )公(gōng)司的联合创始人兼产(chǎn)品和研发VP，也是亚利桑那州立大學(xué)（ASU）计算机科(kē)學(xué)与技(jì )术硕士的在读生。

曾经他(tā)迫切地想要掌握人工(gōng)智能(néng)的前沿知识，带领百人研发团队高效工(gōng)作(zuò)，让公(gōng)司的半导體(tǐ)设备同步國(guó)际标准，如今他(tā)一面投身计算机科(kē)學(xué)与技(jì )术硕士的學(xué)习中(zhōng)，一面惊喜地运用(yòng)所學(xué)，申请相关专利，走在科(kē)技(jì )创新(xīn)的道路上。

以下為(wèi)毛國(guó)梁的讲述——

• 择课理(lǐ)由

工(gōng)作(zuò)需要AI知识，课程内容非常匹配

最主要的原因是工(gōng)作(zuò)需要。从2001年起，我一直在半导體(tǐ)行业里，随着公(gōng)司规模的扩大，我们面临两大挑战，一是如何管理(lǐ)好上百人的研发团队，让不同背景的人员保持高效的研发工(gōng)作(zuò)；二是如何让國(guó)产(chǎn)化替代方案的半导體(tǐ)设备，实现高度自动化、智能(néng)化且同步國(guó)际标准，并满足最新(xīn)的集成電(diàn)路, 尤其是与人工(gōng)智能(néng)相关的芯片（例如：GPU等）的测试技(jì )术发展。為(wèi)此，我需要掌握最新(xīn)的人工(gōng)智能(néng)知识，如基于人工(gōng)智能(néng)技(jì )术的自动编程技(jì )术，基于神经网络的硬件能(néng)力改进技(jì )术，及如何更好的对AI芯片的测试技(jì )术等。这都是目前半导體(tǐ)前沿的相关技(jì )术领域。在早期对人工(gōng)智能(néng)理(lǐ)解不深的时候，其实我们很(hěn)难做到。

我了解到中(zhōng)國(guó)的备考时间大概需要1年，我没有(yǒu)太多(duō)时间备考，正当我苦恼时，了解到了ASU，ASU的申请制优势能(néng)让我快速进入硕士學(xué)位的旅程中(zhōng)。線(xiàn)上取得的學(xué)位和在美國(guó)校园學(xué)习获得的學(xué)位完全一致，这是最开始挺打动我的一个地方，如果需要，还可(kě)以申请香港优才计划。在國(guó)外的话，有(yǒu)这样的學(xué)位，可(kě)以申请入职互联网巨头公(gōng)司。我查看了一下相关的课程介绍，《算法基础》、《统计机器學(xué)习》、《软件验证、确认和测试》……尤其是《人工(gōng)智能(néng)》这一块的内容，非常匹配我想學(xué)习的东西，就果断报名(míng)申请了。

其实还有(yǒu)一个小(xiǎo)插曲，外籍院士王中(zhōng)林也是ASU校友，我们本科(kē)都是西安(ān)電(diàn)子科(kē)技(jì )大學(xué)的，我觉得挺意外的。

• 學(xué)习體(tǐ)验

教授讲解系统且细致，顺利找到學(xué)习状态

课程中(zhōng)用(yòng)到python的编程项目，我學(xué)起来比较得心应手，因為(wèi)一直以来有(yǒu)所实践。开始學(xué)数學(xué)和微积分(fēn)时，我确实有(yǒu)点吃力，大學(xué)知识忘得差不多(duō)了。在教授系统且细致的讲解下，我很(hěn)快把相关知识捡起来，顺利进入學(xué)习状态。

通常，我看完视频后，把视频内容及相关教材都整理(lǐ)到自己的筆(bǐ)记，后期高效复习。同时，我把通过其他(tā)途径获取的信息一并整合，形成一个资料合集。我发现后面學(xué)起来就越来越轻松，顺利拿(ná)到成绩A。

• 事业收获

课程受到启发，提交专利申请

相比以前，我更清晰地理(lǐ)解概念性、原理(lǐ)性上的东西。我把从课程中(zhōng)获得的启发，运用(yòng)于实际工(gōng)作(zuò)，帮助客户提高芯片良率，降低测试成本， 或进行更高效率的测试程序开发。

比如，我们日常在做半导體(tǐ)测试的时候，如何实现高精(jīng)度测量是一个重要课题。惯常的方法是采用(yòng)回归性原理(lǐ)，《人工(gōng)智能(néng)》这门课提到了神经网络，当时我的思路一下子打开了，我发现可(kě)以采用(yòng)神经网络的方法去实现更高维的拟合。事实证明，我们不但做到了更高的精(jīng)度，同时去除了包括温度等干扰因素的影响。这样的创新(xīn)，让我们得以申请相关专利。

• 行业洞见

从Sora，看AI对半导體(tǐ)行业的影响

说到Sora，我最大的感触是在算力层面。这一波人工(gōng)智能(néng)的发展，是基于transformer等算法模型的基础上，进行海量数据的學(xué)习而演进的。其中(zhōng)基础推动力是算力的增長(cháng)，尤其是高端半导體(tǐ)工(gōng)艺带动了大算力GPU的发展。高端GPU，及FPGA（AI 芯片的一种），是推动整个半导體(tǐ)相关AI产(chǎn)业链发展的关键，能(néng)解决算力芯片的制造，意味着摆脱算力在基础设施中(zhōng)的限制。

制约我们发展先进芯片有(yǒu)“3道岭”，半导體(tǐ)设备、半导體(tǐ)材料和EDA（電(diàn)子设计自动化）技(jì )术。其中(zhōng)，成本问题需要率先考虑。我们知道人工(gōng)智能(néng)需要巨大的算力支持。随着工(gōng)艺的提升，量产(chǎn)7纳米、5纳米以下的芯片，所需制造成本不说是指数级吧，但也是成数倍到数十倍的增加，产(chǎn)生也非常稀缺。所以整个基础设施，像现在GPU非常稀缺，一块GPU售价几万美金，如果按当前的成本，人工(gōng)智能(néng)发展到后期，整个成本会高得离谱。

其次是功耗，人工(gōng)智能(néng)对能(néng)源的消耗非常大。如果要按照目前的经典架构来发展未来真正意义上的通用(yòng)人工(gōng)智能(néng)，整个地球的化石能(néng)源烧完可(kě)能(néng)也不一定够用(yòng)，如果用(yòng)量子芯片、量子计算，会是一个未来的解决之道，中(zhōng)國(guó)其实在这方面走在前列。另外一种方法是从能(néng)源入手，通过核聚变，解决AI功耗的问题。量子计算也需要用(yòng)到先进的半导體(tǐ)。

• 在線(xiàn)學(xué)习之我见

在線(xiàn)教育，一种主流的教學(xué)方式

是否选择以在線(xiàn)的方式學(xué)习，其实本质(zhì)还是和自身的出发点有(yǒu)关。

比起在校學(xué)习，在線(xiàn)學(xué)习我开始也是心存疑虑的。当真正通过视频學(xué)习后，我认為(wèi)不输于在學(xué)校里學(xué)习。ASU的整个在線(xiàn)學(xué)习系统非常完善，包括教授在線(xiàn)答(dá)疑、Coach老师的學(xué)生服務(wù)等，我可(kě)以反复观看教學(xué)视频，不断查漏补缺。

随着虚拟现实技(jì )术的发展，未来我们完全可(kě)能(néng)感受到与在校學(xué)生一模一样的學(xué)习环境。现在的孩子，从小(xiǎo)就接触互联网，未来对于新(xīn)一代年轻人来讲，在線(xiàn)教育，反而可(kě)能(néng)会是一种非常主流的教學(xué)方式。

• 想对未来的學(xué)弟(dì)學(xué)妹们说

期待与你一起拥抱人工(gōng)智能(néng)的未来

我非常感謝(xiè)有(yǒu)这样的一个途径，去學(xué)习当前最热门也是对未来很(hěn)有(yǒu)帮助的人工(gōng)智能(néng)知识。

我想对其他(tā)學(xué)弟(dì)學(xué)妹们说，如果你们对人工(gōng)智能(néng)有(yǒu)兴趣，认识到“人工(gōng)智能(néng)+”对于未来的重大影响。我希望你们可(kě)以认真考虑一下ASU的计算机科(kē)學(xué)与技(jì )术硕士，课程系统全面，且师资力量很(hěn)强。

在整个學(xué)习过程当中(zhōng)，我相信不仅可(kě)以拿(ná)到學(xué)位，而且可(kě)以收获丰富的知识。希望更多(duō)的學(xué)弟(dì)學(xué)妹们，能(néng)够一起加入到ASU的计算机科(kē)學(xué)与技(jì )术硕士项目，我们一起拥抱人工(gōng)智能(néng)的未来。

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大道不孤，德(dé)必有(yǒu)邻。在毛國(guó)梁通往ASU计算机科(kē)學(xué)与技(jì )术硕士的路上，有(yǒu)挑战、有(yǒu)收获，他(tā)以自己的方式，带领公(gōng)司推动中(zhōng)國(guó)企业向智造型产(chǎn)业价值链上游迈进。随着“人工(gōng)智能(néng)+”被写入官方工(gōng)作(zuò)报告，数字经济和人工(gōng)智能(néng)产(chǎn)业的发展势不可(kě)挡。欢迎同样寻求前沿知识、终身學(xué)习的你加入ASU计算机科(kē)學(xué)与技(jì )术硕士，与毛國(guó)梁同學(xué)一起谱写人工(gōng)智能(néng)的未来。