昨日，清華大學精密儀器系教授施路平團隊近日發布其研究成果——類腦計算晶片「天機芯」（Tianjic），這是世界首款異構融合類腦晶片，也是世界上首個既支持脈衝神經網絡又支持人工神經網路的人工智慧晶片。

基於此研究成果的論文「面向人工通用智能的異構天機晶片架構」（Towards artificial general intelligence with hybrid Tianjic chip architecture）作為封面文章登上了8月1日《自然》（Nature），實現了中國在晶片和人工智慧兩大領域《自然》論文零的突破。

異構融合的「天機芯」

2015年，第一代「天機芯」問世。當時的第一代晶片的體積約為110納米，只是個DEMO（演示樣品）。

經過不斷改進設計，2017年團隊研發了第二代「天機芯」晶片。

第二代「天機芯」體積縮小至28納米，具有高速度、高性能、低功耗的特點。

相比於當前世界先進的IBM TrueNorth晶片，其功能更全、靈活性和擴展性更好，密度提升20%，速度提高至少10倍，帶寬提高至少100倍。

據了解，天機晶片有多個高度可重構的功能性核，可以同時支持機器學習算法和類腦電路，由156個FCores組成，包含約40000個神經元和1000萬個突觸，採用28nm工藝製程，面積為3.8×3.8mm²。

一般情況下，由於兩類模型所使用的語言、計算原理、編碼方式和應用場景都不相同，計算機科學模型和神經網絡模型分別由深度學習加速器和神經形態晶片提供支持。

值得注意的是，作為全球首款異構融合類腦晶片，同時支持計算機科學模型和神經網絡模型是天機晶片的一大特點。

來自清華大學的團隊

這篇《面向人工通用智能的異構天機晶片架構》（Towards artificial general intelligence with hybrid Tianjic chip architecture）論文的作者來自清華大學、北京靈汐科技、北京師範大學、新加坡理工大學和美國加州大學聖塔芭芭拉分校等機構。

其中，清華大學是核心。清華大學精密儀器系教授、類腦計算中心主任施路平是論文的通訊作者，7位第一作者中有6名均來自清華大學，另外一名來自加州大學聖塔芭芭拉分校。

從1996加入新加坡科學院數據存儲研究院新加坡科學院，施路平參與創建並領導了研究院的半導體非易失性存儲器，光存儲，人工認知存儲器研究領域。

2012年，施路平放棄了新加坡的優渥待遇，接受了時任清華大學人事主管邱勇（現清華大學校長）的邀請，加入清華大學參與創建類腦計算研究中心。

「這是一個非常有前途的領域，但也極具風險和挑戰性。」施路平說，團隊制定了目標，即發展類腦計算，支撐人工通用智能。

在發布會上，施路平教授介紹了論文的研究思路。他提到，現階段發展人工通用智能的方法主要有兩種：一種是基於電腦思維，另一種是基於人腦思維，雖各有優缺點，但都代表人腦處理信息的部分模式。他們研究團隊由此提出將兩種方法異構融合的架構，並在此架構上發展出了天機晶片。

另外他也透露，團隊已經啟動了下一代晶片的研究，預期明年年初可以完成研發工作。

自動行駛自行車演示

為了證明構建類腦跨範式智能系統的可行性，施路平帶領團隊利用它打造了一個「大腦」，並將之安裝在一輛自行車上。

基於「大腦」，自行車實現了自主騎行，能夠執行實時物體檢測、並能夠在跟蹤人類的同時做到自主避障、S型跟蹤，以及語音命令識別、加速、減速、轉向、控制平衡和決策等任務。

想要實現這些任務，「大腦」需要克服三個主要挑戰：

首先，在室外自然環境中成功檢測並平滑跟蹤移動目標、跨越減速帶，並在必要時自動避開障礙物。

第二，需實時響應平衡控制、語音命令和視覺感知產生實時電機控制信號，以保持自行車在正確的方向上運動。

第三，實現多種信息的集成處理和快速決策。

為了完成這些任務，團隊開發了幾個神經網絡，包括用於圖像處理和物體檢測的CNN，用於人類目標跟蹤的CANN，用於語音命令識別的SNN，用於姿態平衡和方向控制的MLP，還有用於決策控制的混合網絡。

由於晶片的分散式架構和任意路由拓撲，Tianjic晶片可以同時支持基於計算機科學的機器學習算法和基於神經科學的生物學模型，自由地集成各種神經網絡和混合編碼方案，並實現多個模型之間的無縫通信，使自行車能夠順利完成這些任務。

通用人工智慧（AGI）

現階段，發展人工通用智能的方法主要有兩種：一種是以神經科學為基礎，儘量模擬人類大腦；另一種是以計算機科學為導向，讓計算機運行機器學習算法。

二者各有優缺點，目前將兩者融合被公認為最佳解決方案之一。發展一個二者融合的計算平台將是推動融合的一個關鍵。

新型晶片融合了兩條技術路線，這種融合技術有望提升各個系統的能力，推動人工通用智能的研究和發展。

這種混合晶片被命名為「天機芯」(Tianjic)，有多個高度可重構的功能性核，可以同時支持機器學習算法和現有類腦計算算法。

目前該技術已經有一定基礎，除自行車外，發展的相關技術可直接拓展到自動駕駛、無人機以及智能機器人等應用上，日後，施路平教授也會帶領團隊把研究和市場緊密聯繫起來。

科技發展引發的思考

科技的發展給我們帶來巨大便利的同時，也讓人們引發思考，擔心電影中的「終結者」，「黑客帝國」是否會成為現實？那時候人們會面臨什麼樣的境遇？

最近被稱為「矽谷鋼鐵俠」的馬斯克進行的「腦機接口」研究就引起了廣泛熱議。

馬斯克的Neuralink在今年7月最新產品發布會上展示其研究成果：十秒鐘之內，雷射在頭骨上鑽孔，機器人「縫紉機」將人類髮絲一半粗細的電路插入大腦，精確避開血管，人腦到機器的信息傳遞開始。

目前已經成功地研製出一種新型的晶片，並且已經成功地將它植入了老鼠的腦中，利用指令控制這隻小老鼠的行為。這讓很多人覺得新奇，但是業內人士卻對這種行為存在著不同的看法。

最近我國的中科院院士梅宏公開表示：我堅決反對馬斯克的這種晶片植入式的腦機接口研究。這項技術目前是非常危險的，雖然未來的人腦機理探究是科技發展勢在必行。但是在技術成熟之前，不該如此大膽、如此激進的研究。如果技術濫用，那後果就不堪設想了。

梅宏的話擲地有聲，也給很多人敲響了一記警鐘。

類腦可以超越人腦嗎？

作為全球首款異構融合類腦晶片，其強大的處理能力令我們嘆為觀止的同時，也不禁令人思考，這樣一顆如此智能的「大腦」會超越人類嗎？

對此，施路平也表達了自己的看法：電腦早就超越了人腦，只是說在哪些方面。但是目前在很多智能的層次，特別是對於不確定性的問題，對於比如說學習、自主決策等很多領域，計算機和人腦還是有相當大的距離。

不可否認，人工智慧是近年來一個十分火熱的話題，其給人類帶來巨大便利的同時，也引起人們的廣泛關注和一些質疑的聲音。但是，作為人工智慧的創造者，相信人類可以很好地利用我們的智慧來掌握它、控制它，規範其發展路徑，讓它造福於我們人類，最大限度的避免那些風險。