今年 8 月，一台自行车的「大脑」登上了《Nature》的封面。

这台自行车「大脑」的神奇之处就在于，它内置了由清华大学开发出全球首款异构融合类脑计算芯片 ——「天机芯」，实现了自动驾驶，美国《纽约时报》曾表示：

配备这款芯片后，它可能是最接近「自主思考」的无人驾驶自行车。

这也是中国首次打破了在《Nature》上发表芯片和人工智能两大领域的论文为零的局面。不过一块让自行车自动驾驶的芯片，为什么那么重要？

首先，现在的人工智能主要分为两条技术发展路径，一是以模型学习驱动的数据智能，另外一条是以认知仿生驱动的类脑智能。

但前者随着人工智能的发展，愈加显出计算机在数据智能上的局限性，一是能效低下，不仅计算资源消耗比较大，而且运算单元和存储单元分离，大部分能量和时间都消耗在数据读取和存储过程中；并且数据在同一时刻只能处理一个任务。

二是它的自主学习、自适应能力较弱，而且缺乏逻辑分析和推理能力，很难适应未来的智能需求。现在的计算机智能，更像是成了机器学习和统计分析的代名词，远离了智能的初衷。

而类脑智能可以解决数据智能的不足之处。

它不再使用固定的数字化的程序模型，而是在大脑神经运行机制和认知行为机制启发下，以计算建模为手段，通过软硬件协同实现机器智能。

简单来说，它就是一个「仿真大脑」，主要有下面 3 个特点：

• 结构层次模仿脑（非冯・诺依曼体系结构，而是计算和储存统合）
• 器件层次逼近脑（神经形态器件替代晶体管）
• 智能层次超越脑（主要靠自主学习训练而不是人工编程）

比起计算机，大脑都在同一个地方处理和储存信息，里面有 1000 亿个神经元，形成 100 万亿个突触，在进行学习和认知等复杂计算时，现在最先进的计算机模拟人脑功能，功耗将高达 800 万瓦以上，而人脑的功耗只有 20瓦，速度要快 1000 倍以上。

因此，越接近人脑的类脑智能，也会更符合现实世界，将可以解决通用场景问题，实现强人工智能和通用智能。

前面讲到的「天机芯」，也就是在数据智能的基础上，还加上了类脑智能。

它首次融合了两种人工智能范式，在一个小拇指盖大小的芯片里，排列着 156 个计算单元，藏着 4 万个神经元和 1000 万个突触，这使芯片内的神经元和突触本身可以自由配置，让自行车实现了自平衡、动态感知、目标探测、跟踪、自动避障、过障、语音理解、自主决策......

但它的计算数量比起人脑明显微乎其微，团队成员之一、清华大学计算机科学与技术系教授张悠慧说道：

这只是个基础，证明可以在这么小的板子上高密度计算，未来还会不断优化。

近 20 年来，类脑计算等脑科学已经成为发展最快的学科之一，美国、日本、德国、英国、瑞士等发达国家率先制定了发展计划，《欧盟人脑计划》指出：

在未来 20 到 30 年内，谁要想主导世界经济，谁必须在类脑计算这个领域领先。

毕竟现在人类对自己大脑也知之甚少，据说开发不到 10%，加州大学洛杉矶分校物理系教授 Williams, R. Stanley 最近回复《中国新闻周刊》的邮件中写道：

人工通用智能的瓶颈，在于我们缺乏对人类大脑的了解，最好的前景就是将机器学习与大脑建模结合起来，这也是异构融合方案吸引人的地方，它允许不同方案混合起来，解决单个领域出现的问题。

类脑计算系统仍处于起步阶段，尚未形成公认的技术方案，但天机芯为它的落地提供了其中一种新的可能。

据该团队介绍，第三代天机芯正在研发，能效将是第二代的 100 倍，有更大的商用价值，实现野外侦察、无人驾驶，或是更为具体的应用场景。Williams, R. Stanley 表示：

2020 年会出第三代天机芯，但具体应用还不便透露。大脑处理信息的运作原理对科学来说还是个谜，在我们接近一个令人满意的答案之前，理解大脑如何工作还需要许多年。