從IBM研究到百度投資，探尋類腦芯片產業路上的豐收與荊棘

　　類腦芯片作為一種新興技術，有著非常廣闊的應用前景，相對于傳統芯片，類腦芯片在功耗和集成度上的優勢明顯。近年來，全球領先的科研機構和企業均在積極地推動類腦芯片技術的研究和產業化，國外如IBM、高通、英特爾、麻省理工、牛津、斯坦福大學等都在研制類腦芯片的相關技術，并取得了非常可喜的成果;國內有西井科技、靈汐科技、中科院、清華、北大、浙大等也在推動類腦芯片的產業化，可以預見的是，未來在芯片領域必有類腦芯片的一席之地。

　　類腦芯片被頻頻看好

　　一直以來，人們希望研制出一款能夠像人腦一樣學習的電腦，目前，歐盟、美國和瑞士等國家正在研制模擬人腦的神經網絡計算機，這種計算機的核心是類腦芯片。近日，瑞士類腦芯片廠商aiCTX公司獲百度風投數千萬元Pre-A輪融資，資金將用于類腦芯片研究與開發，并積極推動研究成果的產業化。OFweek電子工程網編輯在第一時間通過郵件聯系到了aiCTX公司CEO喬寧博士，就全球類腦芯片的研究成果及當前產業面臨的技術難題等進行了深入地探討與交流。

　　據悉，aiCTX公司創辦于2017年3月，在2017年底獲得天使資本等120萬美元種子輪融資。在成立不到兩年的時間里能獲得兩次融資，可以看出業內對它們的認可。aiCTX公司之所以被很多業內人士看好，一方面是因為它們有著非常扎實的技術實力，另一方面也凸顯了類腦芯片美好的未來。

　　“我們有著非常務實的團隊，大約10個人，他們來自于世界各地。在短短一年多的時間里，我們創造的價值足以引起百度的關注。我們對類腦芯片有著深刻的理解和深厚的技術積累。可以毫不夸張的講，aiCTX公司的技術在歐洲乃至世界都是處于領先的地位。”aiCTX公司CEO喬寧博士對OFweek電子工程網說道。

　　除了技術過硬，還得拿出實實在在的項目才能讓投資人安心。aiCTX公司在成立不到一年就拿到了歐洲H2020腦機接口項目，這充分證明了歐洲對aiCTX公司技術的認可。喬寧博士表示，作為一家芯片研發公司，aiCTX對類腦芯片有著足夠的執著與信心，準備花五年左右的時間潛心研究類腦芯片技術并將它推向市場。他還提到，由于aiCTX公司處于瑞士蘇黎世這樣良好的科研環境，臨近蘇黎世大學、蘇黎世聯邦理工、洛桑理工等世界頂級知名高校，強大的人才資源為公司發展提供了源源不斷的支持。

　　aiCTX公司作為類腦芯片產業的新生力量，正在加速推動產業化，讓技術早日實現商用。

　　回顧國內外在類腦芯片上取得的研究成果

　　類腦芯片概念的提出時間雖不長，卻吸引了很多科研機構和企業的加入，多年來他們一直在推動類腦芯片產業的發展。IBM、高通、英特爾等巨頭對類腦芯片的研究相對較早，也取得了令人可喜的成績。令人欣慰的是， 對類腦芯片的研究上，國內這一次和國外巨頭們站在了同一起跑線，并不斷取得技術上的突破。

　　作為全球最早研究類腦芯片技術的企業，IBM公司早在2011年就取得了一些成績，通過模擬人腦大腦結構，IBM研發了兩個具有認知和感知功能的硅芯片原型，當時它們給這個芯片取名為“蟲腦”。在2014年的時候，IBM再接再厲又研制出升級版的“蟲腦”芯片，性能大大提升。據OFweek了解到，這款芯片使用了54億個晶體管，功耗每平方厘米僅消耗20 毫瓦，直徑僅幾厘米，表現相當出色。

　　IBM公司不僅僅沉浸在實驗室研究類腦芯片技術，它們還積極地推動產業的發展，2014年IBM將研制出的模擬人腦芯片應用在潛水系統上，用這款芯片制作的超級計算機來探測海嘯和海底環境。不久前，美國空軍研究實驗室與IBM公司合作研發的AI超級計算機引起關注，這款機器最大亮點是采用模擬人腦神經網絡的芯片，處理能力相當于六千四百萬個神經細胞和一百六十億個神經突觸的類腦功能，機器學習性能超過當前任何硬件模型。除了算力，這款芯片的低能耗優勢讓人眼前一亮，其每個芯片耗能只相當于十瓦燈泡。目前它們正在探索這款芯片系統在可穿戴、飛機和自動化設備等領域的應用。

　　同樣是在2014年，高通原本打算發布一版電子芯片，2013年高通曾公開此款芯片，將其命名為Zeroth。據OFweek了解，這款芯片是一款類似大腦的計算機芯片，高通將它稱作“神經處理裝置”。

　　這些芯片能夠用于支持類似Siri和Google Now的數碼助手來控制機器人四肢、無人機以及無人汽車。Zeroth芯片模仿人腦結構，由數十億協力合作的神經細胞組成，此款芯片在特定領域的計算速度比普通計算機更快、更有效。

　　Zeroth芯片的的終極目標是實現新型處理架構的創建、定義和標準化，高通稱之為“神經處理器”(NPU)。它們設想NPU用于各種不同設備，在SoC里與其它模塊并存，因此既能用傳統編程語言開發程序，也能隨時調用NPU來訓練設備，使之具備人腦一樣的交互和行為。

　　近日，英特爾中國研究院表示它們已研發出類人腦的神經擬態LOIHI芯片，這款芯片以人腦為模型，包括模擬大腦基本機制的數字電路，它有1024個人造神經元和1.3億個突觸連接。

　　據悉，這款神經元芯片模型從神經元的溝通和學習中吸取靈感，使用可以根據時機進行調制的尖峰和塑料突觸，以幫助計算機根據模式和協調自行組織和作出決策。它可以實現片上學習，也就是整個學習的訓練和推理過程都將在單個芯片上完成，且芯片可以自動進行數據的實時更新，而不用等待從云端或是互聯網上數據庫的更新和傳輸。

　　使用Loihi芯片可以加速機器學習，同時將功耗要求降低到現有芯片的千分之一。與刺激神經網絡相比，該芯片的操作速度提高了一百萬次;與卷積神經網絡和深度學習神經網絡技術相比，Loihi測試芯片在相同任務中使用的資源要少得多。對于該芯片，英特爾表示：“該芯片的自學習能力具有巨大的潛力，可以改善汽車和工業應用以及個性化機器人，即任何可以在非結構化環境中受益于自主操作和持續學習的應用程序。”

　　全球最大的神經形態超級計算機SpiNNaker日前首次啟用，它擁有100萬個處理器內核，每秒可執行200萬億次操作，能夠達到人腦百分之一的比例，是世界上第一個低功耗、大規模人腦數字模型。

　　谷歌、英偉達、Facebook等巨頭也在加大類腦芯片的研究。前幾年大火的Google AlphaGo和英偉達的GPU以及Facebook大腦等，無一不借鑒或采用了最新的類腦芯片技術。

      國內在類腦芯片上的成績

　　近年來，國內在類腦芯片的研究上也取了很多的進展，如西井科技的腦神經元芯片、浙大的“達爾文”類腦芯片、清華大學的電子突觸陣列技術等。

　　西井科技是國內較早研究類腦芯片的企業，目前它們已推出了自主研發的擁有百億規模神經元人腦仿真模擬器和可商用化五千萬類腦神經元芯片DeepSouth兩款產品。神經元人腦仿真模擬器類似于飛行員訓練用的飛行模擬器，雖然人腦模擬器不能取代活體實驗，但可以大大減少活體消耗。它可以通過接受醫學上大腦神經元脈沖放電數據，以更直觀方式呈現人腦的脈沖形態，幫助人類更清晰更直觀的研究人腦的癥狀，同時采集數據反饋回大腦仿真模擬器檢驗藥物及治療效果。

　　據OFweek獲悉，DeepSouth 是一款可商用化的芯片，它能模擬出高達五千萬個“神經元”，有 五十多億個“神經突觸”，該芯片除了具備“自我學習、自我實時提高”的能力外，還可以直接在芯片上完成計算，不需要通過網絡連接后臺服務器，可在“無網絡”情況下使用。值得一提的是，DeepSouth 芯片在同一任務下的功耗僅為傳統芯片的幾十分之一到幾百分之一。

　　2015年12月，由浙江大學牽頭的聯合研究小組在國內首次研制出支持脈沖神經網絡的類腦芯片，它們取名為“達爾文”芯片。據相關人士介紹，這款芯片借鑒大腦神經網絡結構與原理，創造出更省電、高效、智能的計算系統，與傳統人工神經網絡相比，其在結構與原理上都更加接近生物神經系統。