電子發(fā)燒友網(wǎng)報道（文/李彎彎）類腦技術(shù)作為下一代人工智能，從出現(xiàn)到現(xiàn)在已經(jīng)二三十年歷史，目前歐美中各國都已經(jīng)開始投入研究。為什么對于未來發(fā)展來說，類腦技術(shù)很重要，目前的發(fā)展情況如何，時識科技創(chuàng)始人兼CEO喬寧在此前一個論壇上做了詳細(xì)分享。

類腦技術(shù)的發(fā)展歷史

類腦技術(shù)的出現(xiàn)距今已有二三十年歷史，該技術(shù)最早起源于八十年代的美國，當(dāng)時知名的教授Carve Mead和她的同事，一位生物學(xué)家和一位化學(xué)鍵，通過半導(dǎo)體晶體管，模仿神經(jīng)元的形態(tài)，進(jìn)而理解生物大腦的工作機(jī)制。

后來Carve 的學(xué)生Misha Mahowald進(jìn)一步細(xì)化，研究視網(wǎng)膜神經(jīng)元的形態(tài)和腦皮層的形態(tài)。在1990年到1995年之間，美國正好要在蘇黎世大學(xué)和蘇黎聯(lián)邦理工成立一個研究所，Carve Mead的六位學(xué)生便從美國去到蘇黎世，這個技術(shù)流派也從美國流到了歐洲。

蘇黎世是類腦技術(shù)的高地，目前整個行業(yè)的發(fā)展基本都是從蘇黎世起步的，2003年左右歐美各國開始推行這項(xiàng)技術(shù)，中國稍微晚一點(diǎn)，大概在2010年開始發(fā)起自己的類腦研究計(jì)劃，并被列入十三五、十四五規(guī)劃中，占據(jù)重要的位置。

為什么各國都要研究類腦智能

為什么歐美以及中國都要研究類腦技術(shù)，喬寧博士對此做了詳細(xì)解釋，他說，“在地球上，最強(qiáng)的智慧就是人類這種智能生物了，人體雖然不完美，但是在很多方面卻遠(yuǎn)遠(yuǎn)強(qiáng)于目前計(jì)算機(jī)的計(jì)算架構(gòu)體系?！?br />
其中很大一個很大的特點(diǎn)，人腦只有20W的功耗，卻能支撐人們完成巨大的思維、行動等工作，20W的功耗低到什么程度呢，他指著會議室頂上一個吊燈說，“這一個燈的功耗可能都不只20W?！辈恢皇侨祟悾渌锏墓囊脖痊F(xiàn)在人工智能的功耗低，比如一只小鳥的大腦，只有50mW的功耗，相當(dāng)于一個5號電池能驅(qū)動設(shè)備工作幾天時間，而小鳥卻可以在叢林里以每小時幾百公里的速度飛行，遠(yuǎn)遠(yuǎn)快于目前無人機(jī)的速度。

再比如蜜蜂的大腦，只有100萬個神經(jīng)元，0.1mW的功耗，相當(dāng)于一個紐扣電池可以驅(qū)動幾個月的時間，做連續(xù)不斷的動作，這些都是現(xiàn)在的人工智能所不能實(shí)現(xiàn)的。蜜蜂只有100個神經(jīng)元，而現(xiàn)在所有AI的算法，任何一個模型參數(shù)都要大于100萬，而從蜜蜂的例子可以看到，100萬這么小規(guī)模實(shí)際上已經(jīng)可以完成很多工作。這就是生物智能，與傳統(tǒng)人工智能之間一個很大的差別。

類腦智能是一個全新的賽道

之前基于深度學(xué)習(xí)的人工智能，包括很多公司研究的存算一體、近存計(jì)算等方案，基本上是在器件層面、Memory讀取方面進(jìn)行改進(jìn)。類腦技術(shù)是一個全新的賽道，從芯片的算法、到架構(gòu)、芯片的工作機(jī)制、應(yīng)用等都是全新的。

怎么理解呢？喬寧這樣解釋，“我們?nèi)四X里面沒有時鐘，是一個完全被動式的系統(tǒng)，只有當(dāng)有數(shù)據(jù)的時候，它才會進(jìn)行運(yùn)算，每個神經(jīng)元都并行分布，每個神經(jīng)元的狀態(tài)更新，一定是受到了一個脈沖的刺激，它才會做運(yùn)算，因此類腦計(jì)算系統(tǒng)，也是一個被動式的系統(tǒng)。”

類腦計(jì)算實(shí)際上會更趨近于通用智能和強(qiáng)智能，它更適用于多模態(tài)信息的處理，因?yàn)樯锉揪秃苓m合，基于多模態(tài)的傳感信息來做端側(cè)的推理，對環(huán)境進(jìn)行感應(yīng)和交互。

Yole 2019年發(fā)布的行業(yè)報告顯示，從2020年開始的后一個十年，我們會進(jìn)入機(jī)器人的時代，包括無人機(jī)、智能駕艙、智能駕駛等。這些設(shè)備的特點(diǎn)是，獨(dú)立供電，由電池驅(qū)動，并且會攜帶大量的傳感器，需要做復(fù)雜的多模態(tài)傳感信息的處理，與環(huán)境和人進(jìn)行交互，這已經(jīng)與生物對環(huán)境的生存適應(yīng)很類似了。喬寧認(rèn)為，這些類型的場景，很適合采用類腦計(jì)算的方案。

另外還有人體植入式的場景，比如，需要做人體增強(qiáng)，腦電、心電、肌電信號分析。因?yàn)槿梭w對溫度特別敏感，就比如我們發(fā)燒的時候，高一度兩、度就很難受，所以植入式的設(shè)備，一定要是一個有算力，但有沒有發(fā)熱量的處理器，喬寧認(rèn)為，這也是類腦技術(shù)的一個應(yīng)用領(lǐng)域，從生物體來回到生物體去，是一件很自然的事情。

根據(jù)Yole 2021年4月發(fā)布的行業(yè)報告，類腦智能在人工智能的占比將會逐步提升，預(yù)計(jì)到2035年達(dá)到將近20%，市場規(guī)模將會超過200億美金，喬寧認(rèn)為這個數(shù)據(jù)稍微有些保守，未來類腦智能的市場規(guī)模比這個數(shù)據(jù)可能更大。

時識科技都有哪些類腦芯片

時識科技2017年2月成立于瑞士蘇黎世，2020年4月搬到中國，在成都成立運(yùn)營中心，并在上海設(shè)立芯片團(tuán)隊(duì)，2021年11月在深圳注冊子公司，用于專門推動類腦智能的產(chǎn)業(yè)落地。該公司由喬寧博士和其教授Giacomo Indiveri，以及蘇黎世大學(xué)一起成立。

識時科技主要聚焦在端側(cè)智能，目前已經(jīng)推出端側(cè)推理芯片，包括智能視覺SoC Speck，這是一款針對視覺做的感算一體的SoC，以及低維度信號處理器XYLO，用于非視覺類的應(yīng)用，包括壓力、震動、溫度、聲音等識別和檢測，做實(shí)時傳感信號處理。

公司還推出了端側(cè)視覺專用處理器，是大算力處理器，產(chǎn)品包括動態(tài)視覺專用處理器DYNAP-CNN，以及動態(tài)視覺專用光流/SLAM處理器，用于運(yùn)動軌跡、定位及路徑規(guī)劃。

另外還有機(jī)器人感知決策及可植入式處理器，正在研發(fā)中，包括多模態(tài)融合運(yùn)算端側(cè)處理器，用于智能感知及決策，以及可植入式仿生智能感知，用于人機(jī)交互、人體增強(qiáng)。

DYNAP-CNN：第一代產(chǎn)品于2019年推出，是一款完全仿生的芯片，沒有脈沖網(wǎng)絡(luò)，本身不帶時鐘，是事件觸發(fā)計(jì)算的架構(gòu)。在端側(cè)，可以通過數(shù)據(jù)驅(qū)動，用于圖像處理，脈沖卷積計(jì)算，基于稀松數(shù)據(jù)的運(yùn)算，功耗低于1mW，實(shí)時數(shù)據(jù)運(yùn)算，無需緩存。

智能視覺SoC Speck：2021年12月發(fā)布的新產(chǎn)品，這是一顆全仿生的感算一體芯片，里面包含一個事件相機(jī)，類似人眼工作機(jī)制的傳感器，還有一個處理器，即上面提到的DYNAP CNN，這款芯片是一個完整的智能視覺解決方案，對用戶來說，不用再配置其他傳感器和處理器。

這款產(chǎn)品擁有超低功耗，應(yīng)用場景下整體小于1mW，實(shí)時性5-10ms延時，在端側(cè)可以通過這顆芯片，做不同場景下的手勢控制，以及行為分析。

該產(chǎn)品已與全球知名手機(jī)模組、智能安防、芯片分銷商達(dá)到合作意向，預(yù)計(jì)2022年起可在智能家居、智能安防、智慧農(nóng)業(yè)、手機(jī)/筆記本、AR/VR等領(lǐng)域大范圍落地。

喬寧表示，時識科技的類腦芯片都以市場為導(dǎo)向，以應(yīng)用為驅(qū)動。與其他類腦芯片相比，規(guī)模都比較大，從DYNAP CNN開始，神經(jīng)元個數(shù)都是100萬規(guī)模以上，是世界上最大的類腦芯片。集成度、單位面積也是最高的，因?yàn)闀r識科技有自己獨(dú)家的算法和芯片架構(gòu)專利。

XYLO：除了視覺之外，時識科技在壓力、震動、心電、腦電、肌電檢測方面也有對應(yīng)的解決方案，即通過低維度類腦處理器XYLO，加上一個加速度傳感器，可以對生物進(jìn)行行為分析，對腦電、肌電信號進(jìn)行檢測診療。

XYLO這顆芯片硬件資源特別少，片上只有250KB的Memory，遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于現(xiàn)在語音類的AI芯片，傳統(tǒng)關(guān)鍵詞識別的語音AI芯片， Memory大概是4-8MB，XYLO不到其十分之一，也因此成本會便宜很多，XYLO的功耗在0.1mW以下，比傳統(tǒng)AI芯片也低幾個量級。

喬寧介紹，時識科技已經(jīng)形成比較完善的產(chǎn)品矩陣，包括圖像、語音、定位信號的處理，震動、加速度相關(guān)的處理器等，都有所布局，另外還包括開發(fā)套，已經(jīng)在中外幾十個高校、研究院所應(yīng)用，以支撐這些院所做類腦技術(shù)的開發(fā)。

另外工具鏈也非常完善，從客戶到數(shù)據(jù)采集、網(wǎng)絡(luò)迭代、芯片調(diào)試，時識科技從2017年開始搭建工具鏈，現(xiàn)在已經(jīng)形成完整的體系，目前類腦工具鏈的下載量達(dá)到10萬次，這在類腦技術(shù)賽道表現(xiàn)是相當(dāng)優(yōu)秀的。

小結(jié)

雖然現(xiàn)在，不少科研院所和企業(yè)都在研究類腦技術(shù)，也有一些產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)應(yīng)用，然而業(yè)界普遍認(rèn)為類腦智能距離真正的落地還差半步，存在一些挑戰(zhàn)，比如成本可能過高、某些技術(shù)還需要優(yōu)化提升等等，不過類腦智能的優(yōu)勢已經(jīng)廣受認(rèn)可，是一個關(guān)注的全新技術(shù)領(lǐng)域。