近日，聯(lián)想創(chuàng)新開放日在北京聯(lián)想全球總部成功舉行。作為展現(xiàn)和體驗聯(lián)想集團技術(shù)創(chuàng)新的全新窗口，開放日展示了180余項創(chuàng)新成果，同時，邀請了新能源科技ATL、京東方、商湯科技、SynSense時識科技、紐創(chuàng)信安、杭州弦冰、ThoughtWorks等眾多合作伙伴共同參與，在論壇活動現(xiàn)場分享了新技術(shù)的具體應(yīng)用與實踐。

SynSense時識科技創(chuàng)始人兼CEO 喬寧博士、全球研發(fā)副總裁Dylan Muir博士以及高級算法工程師邢雁南博士受邀作為主講嘉賓亮相此次創(chuàng)新開放日，并分別從類腦發(fā)展歷程、技術(shù)特點及智能應(yīng)用等角度進行闡釋，為現(xiàn)場技術(shù)專家與上萬名線上觀眾展示了SynSense時識科技類腦智能與應(yīng)用解決方案。

演講主題：類腦科技讓智能更聰明

“類腦技術(shù)起源于上世紀80年代，由加州理工教授Carver Mead提出。生物大腦是非常高效的，借鑒生物腦的信息處理方式來進行新型處理器的研發(fā)，以此來解決AI處理任務(wù)，這就是SynSense時識科技正在進行的類腦技術(shù)研發(fā)。”SynSense時識科技創(chuàng)始人兼CEO喬寧

技術(shù)筆記

1. 什么是類腦計算？

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邢雁南：“傳統(tǒng)深度學習與類腦計算的區(qū)別，可以從三個方面來看。

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SynSense時識科技全球研發(fā)副總裁Dylan Muir博士、喬寧博士、高級算法工程師邢雁南博士首先，類腦計算是在專用芯片上設(shè)計與運行的一種算法，是將生物大腦具象化、工程化后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種形態(tài)，而這一形態(tài)被稱為脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種，脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等架構(gòu)，是一種全新的運算形式。一般來說，深度學習的推斷和訓練離不開GPU、NPU等通用處理器，而類腦計算通常需要在專用的類腦芯片上運行。其次，在深度學習領(lǐng)域，計算往往基于連續(xù)值，比如高精度的64比特浮點數(shù)，但在類腦計算中，我們基于脈沖信號——這是一種時間上離散的信號，以binary的形式進行運算。

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第三，深度學習往往基于高頻的時鐘進行同步運算。而類腦計算的形式為事件驅(qū)動或數(shù)據(jù)驅(qū)動，不基于整個的時鐘頻率進行統(tǒng)一的同步運算，而是進行異步運算。

再深入對比，我們可以對比類腦計算里的脈沖神經(jīng)元模型和深度學習里的人工神經(jīng)元模型。對于傳統(tǒng)深度學習里的人工神經(jīng)元模型來講，其計算過程做了一個輸出到輸入的映射，其本身的神經(jīng)元計算過程是無狀態(tài)的。

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對于類腦計算來說，其中包含的一項為internal state，即內(nèi)部狀態(tài)，在神經(jīng)科學中稱之為生物的膜電壓，一個關(guān)于時間的常量，而我們的輸出也是關(guān)于時間的函數(shù)，賦予了脈沖神經(jīng)元記憶（memory），也就是說在計算時，是可以充分地考慮輸入信號的時間信息的?！?/p>

2. 類腦感知+類腦計算

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邢雁南：“類腦系統(tǒng)是芯片感知、運算到架構(gòu)的全面升級。

以視覺類傳感器為例——動態(tài)視覺相機/事件相機DVS——不同于傳統(tǒng)以幀為單位的相機，DVS的特點是以單個像素獨立地感知光照強度相對變化值，這樣的特性意味著在感光陣列中每個像素是獨立工作的，并帶來以下優(yōu)勢：

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DVS的原理是基于感知相對的變化，不管是過度曝光或暗光條件下，都可以穩(wěn)定成像。其次，沒有幀的概念，突破了相機的采樣率，即沒有30、60、120幀這樣的概念，單個像素生成事件信號的時間是納秒級別，等效來看，約為每秒4、5000幀左右，其數(shù)據(jù)流也不會產(chǎn)生動態(tài)模糊的場景。此外，尤其對于動態(tài)識別場景來說，不產(chǎn)生冗余功耗。當人站在黑暗的辦公室里，DVS感知相對光強變化，人沒有動就沒有輸出，即不會產(chǎn)生任何信號。對比來看，DVS單個像素輸出的事件流的大小與傳統(tǒng)相機每秒30幀、60幀的輸出是不等價的，是比幀的數(shù)據(jù)要稀疏更多的?！?/p>

3. SynSense時識科技：

融合智能感知+類腦處理器

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邢雁南：“從感知產(chǎn)生流式數(shù)據(jù)，到脈沖神經(jīng)元異步觸發(fā)的形式，帶來的影響是能夠比傳統(tǒng)深度學習在功耗、實時性和計算量上實現(xiàn)2-3個量級的提升。而脈沖神經(jīng)元隨著時間變化的特性，可以賦能更強的時序信息的處理信息的能力?！?/p>

DYNAP-CNN類腦處理器：可直聯(lián)DVS或傳統(tǒng)RGB相機，可多芯片擴展，擁有更佳的對接各種設(shè)備和系統(tǒng)的能力。

感算一體動態(tài)視覺智能SoC-Speck：與傳統(tǒng)光學模組對比，Speck利用類腦計算優(yōu)勢，在感知的同時運行智能算法，賦能邊緣設(shè)備。

XYLO：能夠以微瓦級功耗進行環(huán)境音檢測、身體信號檢測。

“SynSense時識科技以強大的類腦感知及類腦計算創(chuàng)新研發(fā)能力，充分發(fā)揮基于視覺的存在檢測、動作檢測、手勢識別，基于語音的喚醒、口令識別，以及智能觸控等技術(shù)，能夠持續(xù)為超低功耗、超低延遲的用戶智能交互場景賦能?！?SynSense時識科技全球研發(fā)副總裁DylanMuir