'清華\'天機芯”世界首款異構融合類腦芯片'
最新一期的《自然》封面文章，展示了清華大學類腦計算研究中心施路平團隊研發的新型人工智能芯片“天機芯（Tianjic）”。這是世界首款異構融合類腦芯片，實現了中國在芯片和人工智能兩大領域《自然》論文的零突破。
最新一期的《自然》封面文章，展示了清華大學類腦計算研究中心施路平團隊研發的新型人工智能芯片“天機芯（Tianjic）”。這是世界首款異構融合類腦芯片，實現了中國在芯片和人工智能兩大領域《自然》論文的零突破。
“天機芯”登上《自然》封面。
異構融合類腦芯片是什麼意思？
芯片是人工智能系統的“大腦”，現有人工智能技術（AI）就存在兩種主流“大腦”：
一種是支持人工神經網路的深度學習加速器，基於研究“電腦”的計算機科學，讓計算機運行機器學習算法；
另一種是支持脈衝神經網絡的神經形態芯片，基於研究“人腦”的神經科學，無限模擬人類大腦。
雖然同為“人工智能”，它們卻“雞同鴨講”不能交流，這是因為兩種AI“大腦”的平臺各不相同、且互不兼容。
而“天機芯”卻能把這兩類原本互不兼容的人工智能芯片融為一體，成為世界首款“異構融合類腦芯片”。這種融合技術有望實現人工通用智能（AGI）。原則上，人工通用智能平臺可以執行人類能夠完成的所有任務。
“我們7年前開始組隊做這項研究，現在取得了初步成果。用類腦計算支撐人工通用智能的發展，然後賦能各行各業，這是我們整個研究的願景。”研究團隊負責人、清華大學精密儀器系教授施路平說。
聽起來很“秀”對不對？
讓我們來看看“天機芯”為啥這麼“秀”！
自行車“成了精”？
用於展示“天機芯”性能的平臺，是在清華大學東區操場上撒歡的一輛自行車。這是一輛無人駕駛的真·自行·車。
試驗中，無人自行車可以識別語音指令、實現自平衡控制。“向左轉”、“直行”、“加速”……研究人員在附近發出的種種語音指令，自行車一一聽懂並照做。它還可以自行越過路面的小凸起，不會失去平衡而摔倒。
最新一期的《自然》封面文章，展示了清華大學類腦計算研究中心施路平團隊研發的新型人工智能芯片“天機芯（Tianjic）”。這是世界首款異構融合類腦芯片，實現了中國在芯片和人工智能兩大領域《自然》論文的零突破。
“天機芯”登上《自然》封面。
異構融合類腦芯片是什麼意思？
芯片是人工智能系統的“大腦”，現有人工智能技術（AI）就存在兩種主流“大腦”：
一種是支持人工神經網路的深度學習加速器，基於研究“電腦”的計算機科學，讓計算機運行機器學習算法；
另一種是支持脈衝神經網絡的神經形態芯片，基於研究“人腦”的神經科學，無限模擬人類大腦。
雖然同為“人工智能”，它們卻“雞同鴨講”不能交流，這是因為兩種AI“大腦”的平臺各不相同、且互不兼容。
而“天機芯”卻能把這兩類原本互不兼容的人工智能芯片融為一體，成為世界首款“異構融合類腦芯片”。這種融合技術有望實現人工通用智能（AGI）。原則上，人工通用智能平臺可以執行人類能夠完成的所有任務。
“我們7年前開始組隊做這項研究，現在取得了初步成果。用類腦計算支撐人工通用智能的發展，然後賦能各行各業，這是我們整個研究的願景。”研究團隊負責人、清華大學精密儀器系教授施路平說。
聽起來很“秀”對不對？
讓我們來看看“天機芯”為啥這麼“秀”！
自行車“成了精”？
用於展示“天機芯”性能的平臺，是在清華大學東區操場上撒歡的一輛自行車。這是一輛無人駕駛的真·自行·車。
試驗中，無人自行車可以識別語音指令、實現自平衡控制。“向左轉”、“直行”、“加速”……研究人員在附近發出的種種語音指令，自行車一一聽懂並照做。它還可以自行越過路面的小凸起，不會失去平衡而摔倒。
自行車能聽懂並執行左轉口令。
最新一期的《自然》封面文章，展示了清華大學類腦計算研究中心施路平團隊研發的新型人工智能芯片“天機芯（Tianjic）”。這是世界首款異構融合類腦芯片，實現了中國在芯片和人工智能兩大領域《自然》論文的零突破。
“天機芯”登上《自然》封面。
異構融合類腦芯片是什麼意思？
芯片是人工智能系統的“大腦”，現有人工智能技術（AI）就存在兩種主流“大腦”：
一種是支持人工神經網路的深度學習加速器，基於研究“電腦”的計算機科學，讓計算機運行機器學習算法；
另一種是支持脈衝神經網絡的神經形態芯片，基於研究“人腦”的神經科學，無限模擬人類大腦。
雖然同為“人工智能”，它們卻“雞同鴨講”不能交流，這是因為兩種AI“大腦”的平臺各不相同、且互不兼容。
而“天機芯”卻能把這兩類原本互不兼容的人工智能芯片融為一體，成為世界首款“異構融合類腦芯片”。這種融合技術有望實現人工通用智能（AGI）。原則上，人工通用智能平臺可以執行人類能夠完成的所有任務。
“我們7年前開始組隊做這項研究，現在取得了初步成果。用類腦計算支撐人工通用智能的發展，然後賦能各行各業，這是我們整個研究的願景。”研究團隊負責人、清華大學精密儀器系教授施路平說。
聽起來很“秀”對不對？
讓我們來看看“天機芯”為啥這麼“秀”！
自行車“成了精”？
用於展示“天機芯”性能的平臺，是在清華大學東區操場上撒歡的一輛自行車。這是一輛無人駕駛的真·自行·車。
試驗中，無人自行車可以識別語音指令、實現自平衡控制。“向左轉”、“直行”、“加速”……研究人員在附近發出的種種語音指令，自行車一一聽懂並照做。它還可以自行越過路面的小凸起，不會失去平衡而摔倒。
自行車能聽懂並執行左轉口令。
自行車聽取並執行直行、加速口令。
無人自行車還能對前方行人進行探測和跟蹤，並自動避障。這體現了它的動態感知、目標探測、跟蹤、過障、自主決策等能力。
最新一期的《自然》封面文章，展示了清華大學類腦計算研究中心施路平團隊研發的新型人工智能芯片“天機芯（Tianjic）”。這是世界首款異構融合類腦芯片，實現了中國在芯片和人工智能兩大領域《自然》論文的零突破。
“天機芯”登上《自然》封面。
異構融合類腦芯片是什麼意思？
芯片是人工智能系統的“大腦”，現有人工智能技術（AI）就存在兩種主流“大腦”：
一種是支持人工神經網路的深度學習加速器，基於研究“電腦”的計算機科學，讓計算機運行機器學習算法；
另一種是支持脈衝神經網絡的神經形態芯片，基於研究“人腦”的神經科學，無限模擬人類大腦。
雖然同為“人工智能”，它們卻“雞同鴨講”不能交流，這是因為兩種AI“大腦”的平臺各不相同、且互不兼容。
而“天機芯”卻能把這兩類原本互不兼容的人工智能芯片融為一體，成為世界首款“異構融合類腦芯片”。這種融合技術有望實現人工通用智能（AGI）。原則上，人工通用智能平臺可以執行人類能夠完成的所有任務。
“我們7年前開始組隊做這項研究，現在取得了初步成果。用類腦計算支撐人工通用智能的發展，然後賦能各行各業，這是我們整個研究的願景。”研究團隊負責人、清華大學精密儀器系教授施路平說。
聽起來很“秀”對不對？
讓我們來看看“天機芯”為啥這麼“秀”！
自行車“成了精”？
用於展示“天機芯”性能的平臺，是在清華大學東區操場上撒歡的一輛自行車。這是一輛無人駕駛的真·自行·車。
試驗中，無人自行車可以識別語音指令、實現自平衡控制。“向左轉”、“直行”、“加速”……研究人員在附近發出的種種語音指令，自行車一一聽懂並照做。它還可以自行越過路面的小凸起，不會失去平衡而摔倒。
自行車能聽懂並執行左轉口令。
自行車聽取並執行直行、加速口令。
無人自行車還能對前方行人進行探測和跟蹤，並自動避障。這體現了它的動態感知、目標探測、跟蹤、過障、自主決策等能力。
自行車的自動追蹤。
最新一期的《自然》封面文章，展示了清華大學類腦計算研究中心施路平團隊研發的新型人工智能芯片“天機芯（Tianjic）”。這是世界首款異構融合類腦芯片，實現了中國在芯片和人工智能兩大領域《自然》論文的零突破。
“天機芯”登上《自然》封面。
異構融合類腦芯片是什麼意思？
芯片是人工智能系統的“大腦”，現有人工智能技術（AI）就存在兩種主流“大腦”：
一種是支持人工神經網路的深度學習加速器，基於研究“電腦”的計算機科學，讓計算機運行機器學習算法；
另一種是支持脈衝神經網絡的神經形態芯片，基於研究“人腦”的神經科學，無限模擬人類大腦。
雖然同為“人工智能”，它們卻“雞同鴨講”不能交流，這是因為兩種AI“大腦”的平臺各不相同、且互不兼容。
而“天機芯”卻能把這兩類原本互不兼容的人工智能芯片融為一體，成為世界首款“異構融合類腦芯片”。這種融合技術有望實現人工通用智能（AGI）。原則上，人工通用智能平臺可以執行人類能夠完成的所有任務。
“我們7年前開始組隊做這項研究，現在取得了初步成果。用類腦計算支撐人工通用智能的發展，然後賦能各行各業，這是我們整個研究的願景。”研究團隊負責人、清華大學精密儀器系教授施路平說。
聽起來很“秀”對不對？
讓我們來看看“天機芯”為啥這麼“秀”！
自行車“成了精”？
用於展示“天機芯”性能的平臺，是在清華大學東區操場上撒歡的一輛自行車。這是一輛無人駕駛的真·自行·車。
試驗中，無人自行車可以識別語音指令、實現自平衡控制。“向左轉”、“直行”、“加速”……研究人員在附近發出的種種語音指令，自行車一一聽懂並照做。它還可以自行越過路面的小凸起，不會失去平衡而摔倒。
自行車能聽懂並執行左轉口令。
自行車聽取並執行直行、加速口令。
無人自行車還能對前方行人進行探測和跟蹤，並自動避障。這體現了它的動態感知、目標探測、跟蹤、過障、自主決策等能力。
自行車的自動追蹤。
自行車的主動避障。
自行車“成了精”？不，這只是因為它配上了“天機芯”大腦。
“天機芯”之外，這款自行車還配備了慣性測量單元傳感器、攝像頭、麥克風，剎車電機、轉向電機、驅動電機等致動器，以及控制平臺、計算平臺等處理平臺。
“配備了人工智能芯片後，這可能是最接近獨立思考的自動行駛自行車。”這是美國《紐約時報》的評論。
“這些功能中，語音識別、視覺追蹤，是受腦啟發的模型；目標探測和運動控制，是機器學習算法；而自主決策則是一個兩者混合的模型。”研究團隊成員鄧磊說。他在清華大學讀博士期間的課題就是這個，做了好幾年，現在已去美國加州大學聖塔芭拉拉分校做博士後。
讀者們不必擔心家裡的自行車哪天忽然成了精，因為清華大學類腦計算研究中心並不打算賣自行車，他們的無人自行車只是用來“秀”芯片的。
實驗階段，應開發什麼平臺來展示芯片功能？
要覆蓋感知、決策、執行的完整任務。
要能與現實環境交互的真實演示系統。
演示系統必須安全可控，可以反覆實驗。
系統對處理芯片有功耗和實時性要求，能體現芯片優勢。
“我們要做一個小型的類腦計算平臺，自行車就是我們的最終考量結果。”鄧磊說。
這是全球第一輛自動駕駛自行車嗎？（谷歌3年前搞的那次愚人節玩笑當然不算！）
據說不是，因為康奈爾大學也正在做一個無人自行車項目。
但這肯定是世界上第一輛既有“電腦”思維又有“人腦”思維、有近乎“獨立思考”能力的自行車。
自行車上，一塊“天機芯”可以同時運行5種不同神經網絡：用於圖像處理和物體檢測的CNN，用於語音命令識別的SNN，用於人類目標跟蹤的CANN，用於姿態平衡和方向控制的MLP，用於決策控制的混合網絡。芯片採取眾核架構和任意路由拓撲，自由地集成各種神經網絡和混合編碼方案，在多個模型之間無縫通信，最終就讓人們看到了這輛可以順利完成各種任務的“成了精”的自行車。
如何窺探“天機”？
融合芯片的優勢在哪？
以運動的視頻分析能力為例。完全採用深度學習技術，需基於每一幀去處理，耗能大、代價高，且數據量大、受傳感器帶寬限制會出現卡頓。而完全用神經形態技術處理，數據量降下來了，耗能小，但處理正確率又低了，容易出錯。“我們的芯片把兩種模態結合一起處理，就可以很好地達到代價和功能的平衡。”鄧磊說。
兩種模式的功耗相差可以達到什麼程度？
人腦功耗約20瓦，而據IBM測算，實時模擬人腦需要300多臺天河2號同時工作。“天河2號”一年僅電費就要1億元人民幣，全速運算的話，電費更高達1.5個億。
為什麼選擇融合之路？
“從未來看，人工通用智能是一個必然趨勢，而且人工通用智能可以賦能各行各業。”施路平介紹，現有的人工智能是專有人工智能，一個問題一個解決辦法，只要滿足條件，比如說有充足的大數據和確定的問題，現在的系統都可以做得很好。但現有人工智能難以處理模糊問題，也不能跨界處理問題。比如下圍棋能贏世界冠軍的阿爾法狗，做不出閱讀理解題。
與之相對的，是能處理視覺、聽覺、學習、推理等多種任務，具備舉一反三、融會貫通的能力的“人工通用智能”。發展人工通用智能，是人工智能學界一直在努力的方向，國內外很多機構都在做。
“我們認為未來是個融合架構，不會拋棄現在的計算機系統，而是做改進。”施路平說，現有的兩種發展人工智能的方法，分別基於電腦思維和人腦思維，兩種方法各有優缺點，但團隊研究對比後發現，二者都代表了人腦處理信息的部分模式。“所以我們產生了想法，把兩者有機融合起來。這是我們研究工作的主體思想。”
最新一期的《自然》封面文章，展示了清華大學類腦計算研究中心施路平團隊研發的新型人工智能芯片“天機芯（Tianjic）”。這是世界首款異構融合類腦芯片，實現了中國在芯片和人工智能兩大領域《自然》論文的零突破。
“天機芯”登上《自然》封面。
異構融合類腦芯片是什麼意思？
芯片是人工智能系統的“大腦”，現有人工智能技術（AI）就存在兩種主流“大腦”：
一種是支持人工神經網路的深度學習加速器，基於研究“電腦”的計算機科學，讓計算機運行機器學習算法；
另一種是支持脈衝神經網絡的神經形態芯片，基於研究“人腦”的神經科學，無限模擬人類大腦。
雖然同為“人工智能”，它們卻“雞同鴨講”不能交流，這是因為兩種AI“大腦”的平臺各不相同、且互不兼容。
而“天機芯”卻能把這兩類原本互不兼容的人工智能芯片融為一體，成為世界首款“異構融合類腦芯片”。這種融合技術有望實現人工通用智能（AGI）。原則上，人工通用智能平臺可以執行人類能夠完成的所有任務。
“我們7年前開始組隊做這項研究，現在取得了初步成果。用類腦計算支撐人工通用智能的發展，然後賦能各行各業，這是我們整個研究的願景。”研究團隊負責人、清華大學精密儀器系教授施路平說。
聽起來很“秀”對不對？
讓我們來看看“天機芯”為啥這麼“秀”！
自行車“成了精”？
用於展示“天機芯”性能的平臺，是在清華大學東區操場上撒歡的一輛自行車。這是一輛無人駕駛的真·自行·車。
試驗中，無人自行車可以識別語音指令、實現自平衡控制。“向左轉”、“直行”、“加速”……研究人員在附近發出的種種語音指令，自行車一一聽懂並照做。它還可以自行越過路面的小凸起，不會失去平衡而摔倒。
自行車能聽懂並執行左轉口令。
自行車聽取並執行直行、加速口令。
無人自行車還能對前方行人進行探測和跟蹤，並自動避障。這體現了它的動態感知、目標探測、跟蹤、過障、自主決策等能力。
自行車的自動追蹤。
自行車的主動避障。
自行車“成了精”？不，這只是因為它配上了“天機芯”大腦。
“天機芯”之外，這款自行車還配備了慣性測量單元傳感器、攝像頭、麥克風，剎車電機、轉向電機、驅動電機等致動器，以及控制平臺、計算平臺等處理平臺。
“配備了人工智能芯片後，這可能是最接近獨立思考的自動行駛自行車。”這是美國《紐約時報》的評論。
“這些功能中，語音識別、視覺追蹤，是受腦啟發的模型；目標探測和運動控制，是機器學習算法；而自主決策則是一個兩者混合的模型。”研究團隊成員鄧磊說。他在清華大學讀博士期間的課題就是這個，做了好幾年，現在已去美國加州大學聖塔芭拉拉分校做博士後。
讀者們不必擔心家裡的自行車哪天忽然成了精，因為清華大學類腦計算研究中心並不打算賣自行車，他們的無人自行車只是用來“秀”芯片的。
實驗階段，應開發什麼平臺來展示芯片功能？
要覆蓋感知、決策、執行的完整任務。
要能與現實環境交互的真實演示系統。
演示系統必須安全可控，可以反覆實驗。
系統對處理芯片有功耗和實時性要求，能體現芯片優勢。
“我們要做一個小型的類腦計算平臺，自行車就是我們的最終考量結果。”鄧磊說。
這是全球第一輛自動駕駛自行車嗎？（谷歌3年前搞的那次愚人節玩笑當然不算！）
據說不是，因為康奈爾大學也正在做一個無人自行車項目。
但這肯定是世界上第一輛既有“電腦”思維又有“人腦”思維、有近乎“獨立思考”能力的自行車。
自行車上，一塊“天機芯”可以同時運行5種不同神經網絡：用於圖像處理和物體檢測的CNN，用於語音命令識別的SNN，用於人類目標跟蹤的CANN，用於姿態平衡和方向控制的MLP，用於決策控制的混合網絡。芯片採取眾核架構和任意路由拓撲，自由地集成各種神經網絡和混合編碼方案，在多個模型之間無縫通信，最終就讓人們看到了這輛可以順利完成各種任務的“成了精”的自行車。
如何窺探“天機”？
融合芯片的優勢在哪？
以運動的視頻分析能力為例。完全採用深度學習技術，需基於每一幀去處理，耗能大、代價高，且數據量大、受傳感器帶寬限制會出現卡頓。而完全用神經形態技術處理，數據量降下來了，耗能小，但處理正確率又低了，容易出錯。“我們的芯片把兩種模態結合一起處理，就可以很好地達到代價和功能的平衡。”鄧磊說。
兩種模式的功耗相差可以達到什麼程度？
人腦功耗約20瓦，而據IBM測算，實時模擬人腦需要300多臺天河2號同時工作。“天河2號”一年僅電費就要1億元人民幣，全速運算的話，電費更高達1.5個億。
為什麼選擇融合之路？
“從未來看，人工通用智能是一個必然趨勢，而且人工通用智能可以賦能各行各業。”施路平介紹，現有的人工智能是專有人工智能，一個問題一個解決辦法，只要滿足條件，比如說有充足的大數據和確定的問題，現在的系統都可以做得很好。但現有人工智能難以處理模糊問題，也不能跨界處理問題。比如下圍棋能贏世界冠軍的阿爾法狗，做不出閱讀理解題。
與之相對的，是能處理視覺、聽覺、學習、推理等多種任務，具備舉一反三、融會貫通的能力的“人工通用智能”。發展人工通用智能，是人工智能學界一直在努力的方向，國內外很多機構都在做。
“我們認為未來是個融合架構，不會拋棄現在的計算機系統，而是做改進。”施路平說，現有的兩種發展人工智能的方法，分別基於電腦思維和人腦思維，兩種方法各有優缺點，但團隊研究對比後發現，二者都代表了人腦處理信息的部分模式。“所以我們產生了想法，把兩者有機融合起來。這是我們研究工作的主體思想。”
最新一期的《自然》封面文章，展示了清華大學類腦計算研究中心施路平團隊研發的新型人工智能芯片“天機芯（Tianjic）”。這是世界首款異構融合類腦芯片，實現了中國在芯片和人工智能兩大領域《自然》論文的零突破。
“天機芯”登上《自然》封面。
異構融合類腦芯片是什麼意思？
芯片是人工智能系統的“大腦”，現有人工智能技術（AI）就存在兩種主流“大腦”：
一種是支持人工神經網路的深度學習加速器，基於研究“電腦”的計算機科學，讓計算機運行機器學習算法；
另一種是支持脈衝神經網絡的神經形態芯片，基於研究“人腦”的神經科學，無限模擬人類大腦。
雖然同為“人工智能”，它們卻“雞同鴨講”不能交流，這是因為兩種AI“大腦”的平臺各不相同、且互不兼容。
而“天機芯”卻能把這兩類原本互不兼容的人工智能芯片融為一體，成為世界首款“異構融合類腦芯片”。這種融合技術有望實現人工通用智能（AGI）。原則上，人工通用智能平臺可以執行人類能夠完成的所有任務。
“我們7年前開始組隊做這項研究，現在取得了初步成果。用類腦計算支撐人工通用智能的發展，然後賦能各行各業，這是我們整個研究的願景。”研究團隊負責人、清華大學精密儀器系教授施路平說。
聽起來很“秀”對不對？
讓我們來看看“天機芯”為啥這麼“秀”！
自行車“成了精”？
用於展示“天機芯”性能的平臺，是在清華大學東區操場上撒歡的一輛自行車。這是一輛無人駕駛的真·自行·車。
試驗中，無人自行車可以識別語音指令、實現自平衡控制。“向左轉”、“直行”、“加速”……研究人員在附近發出的種種語音指令，自行車一一聽懂並照做。它還可以自行越過路面的小凸起，不會失去平衡而摔倒。
自行車能聽懂並執行左轉口令。
自行車聽取並執行直行、加速口令。
無人自行車還能對前方行人進行探測和跟蹤，並自動避障。這體現了它的動態感知、目標探測、跟蹤、過障、自主決策等能力。
自行車的自動追蹤。
自行車的主動避障。
自行車“成了精”？不，這只是因為它配上了“天機芯”大腦。
“天機芯”之外，這款自行車還配備了慣性測量單元傳感器、攝像頭、麥克風，剎車電機、轉向電機、驅動電機等致動器，以及控制平臺、計算平臺等處理平臺。
“配備了人工智能芯片後，這可能是最接近獨立思考的自動行駛自行車。”這是美國《紐約時報》的評論。
“這些功能中，語音識別、視覺追蹤，是受腦啟發的模型；目標探測和運動控制，是機器學習算法；而自主決策則是一個兩者混合的模型。”研究團隊成員鄧磊說。他在清華大學讀博士期間的課題就是這個，做了好幾年，現在已去美國加州大學聖塔芭拉拉分校做博士後。
讀者們不必擔心家裡的自行車哪天忽然成了精，因為清華大學類腦計算研究中心並不打算賣自行車，他們的無人自行車只是用來“秀”芯片的。
實驗階段，應開發什麼平臺來展示芯片功能？
要覆蓋感知、決策、執行的完整任務。
要能與現實環境交互的真實演示系統。
演示系統必須安全可控，可以反覆實驗。
系統對處理芯片有功耗和實時性要求，能體現芯片優勢。
“我們要做一個小型的類腦計算平臺，自行車就是我們的最終考量結果。”鄧磊說。
這是全球第一輛自動駕駛自行車嗎？（谷歌3年前搞的那次愚人節玩笑當然不算！）
據說不是，因為康奈爾大學也正在做一個無人自行車項目。
但這肯定是世界上第一輛既有“電腦”思維又有“人腦”思維、有近乎“獨立思考”能力的自行車。
自行車上，一塊“天機芯”可以同時運行5種不同神經網絡：用於圖像處理和物體檢測的CNN，用於語音命令識別的SNN，用於人類目標跟蹤的CANN，用於姿態平衡和方向控制的MLP，用於決策控制的混合網絡。芯片採取眾核架構和任意路由拓撲，自由地集成各種神經網絡和混合編碼方案，在多個模型之間無縫通信，最終就讓人們看到了這輛可以順利完成各種任務的“成了精”的自行車。
如何窺探“天機”？
融合芯片的優勢在哪？
以運動的視頻分析能力為例。完全採用深度學習技術，需基於每一幀去處理，耗能大、代價高，且數據量大、受傳感器帶寬限制會出現卡頓。而完全用神經形態技術處理，數據量降下來了，耗能小，但處理正確率又低了，容易出錯。“我們的芯片把兩種模態結合一起處理，就可以很好地達到代價和功能的平衡。”鄧磊說。
兩種模式的功耗相差可以達到什麼程度？
人腦功耗約20瓦，而據IBM測算，實時模擬人腦需要300多臺天河2號同時工作。“天河2號”一年僅電費就要1億元人民幣，全速運算的話，電費更高達1.5個億。
為什麼選擇融合之路？
“從未來看，人工通用智能是一個必然趨勢，而且人工通用智能可以賦能各行各業。”施路平介紹，現有的人工智能是專有人工智能，一個問題一個解決辦法，只要滿足條件，比如說有充足的大數據和確定的問題，現在的系統都可以做得很好。但現有人工智能難以處理模糊問題，也不能跨界處理問題。比如下圍棋能贏世界冠軍的阿爾法狗，做不出閱讀理解題。
與之相對的，是能處理視覺、聽覺、學習、推理等多種任務，具備舉一反三、融會貫通的能力的“人工通用智能”。發展人工通用智能，是人工智能學界一直在努力的方向，國內外很多機構都在做。
“我們認為未來是個融合架構，不會拋棄現在的計算機系統，而是做改進。”施路平說，現有的兩種發展人工智能的方法，分別基於電腦思維和人腦思維，兩種方法各有優缺點，但團隊研究對比後發現，二者都代表了人腦處理信息的部分模式。“所以我們產生了想法，把兩者有機融合起來。這是我們研究工作的主體思想。”
自動行駛自行車演示平臺。
融合面臨哪些挑戰？
“最大的挑戰不是來自科學技術，而在於我們的學科分佈過細不利於解決這樣的複雜問題。所以我們認為，多學科深度融合是解決問題的關鍵。多學科融合能把電腦思維和人腦思維的優勢結合起來，幫助我們發展人工智能。”施路平介紹，清華大學類腦計算研究中心由校內7家院系所聯合組建，融合了腦科學、電子、微電子、計算機、自動化、材料以及精密儀器等學科，成立之初，就瞄準了基於天機系列芯片的類腦系統的研發。
團隊成員、清華大學精密儀器系副研究員裴京說：“像我們這樣能組織起7個院系、各行業專家一起研究的團隊，全世界還是不多。到清華來跟我們交流過的國際團隊，都認為我們是研究類腦計算的一個最成功的模式。”
人工智能的研究紛繁複雜，隊伍組好後，往哪兒打？
施路平講述了他多年前爬山迷路的故事。
施路平剛開始研究類腦計算時，曾因缺乏相關文獻而苦惱。在無人處如何尋找道路？有一次爬山，他離開大道隨意亂走，迷路後通過太陽確定方向，沿著一個方向走出大山。
“可見，在一條從來沒有人走過的路上，如何尋找方向是非常重要的。”施路平說，腦科學是一個金礦，自然界的通用智能系統只有人腦，向“人腦”覓“天機”，從腦科學的最新研究成果中找方向標，就成為一個必然選擇。
最新一期的《自然》封面文章，展示了清華大學類腦計算研究中心施路平團隊研發的新型人工智能芯片“天機芯（Tianjic）”。這是世界首款異構融合類腦芯片，實現了中國在芯片和人工智能兩大領域《自然》論文的零突破。
“天機芯”登上《自然》封面。
異構融合類腦芯片是什麼意思？
芯片是人工智能系統的“大腦”，現有人工智能技術（AI）就存在兩種主流“大腦”：
一種是支持人工神經網路的深度學習加速器，基於研究“電腦”的計算機科學，讓計算機運行機器學習算法；
另一種是支持脈衝神經網絡的神經形態芯片，基於研究“人腦”的神經科學，無限模擬人類大腦。
雖然同為“人工智能”，它們卻“雞同鴨講”不能交流，這是因為兩種AI“大腦”的平臺各不相同、且互不兼容。
而“天機芯”卻能把這兩類原本互不兼容的人工智能芯片融為一體，成為世界首款“異構融合類腦芯片”。這種融合技術有望實現人工通用智能（AGI）。原則上，人工通用智能平臺可以執行人類能夠完成的所有任務。
“我們7年前開始組隊做這項研究，現在取得了初步成果。用類腦計算支撐人工通用智能的發展，然後賦能各行各業，這是我們整個研究的願景。”研究團隊負責人、清華大學精密儀器系教授施路平說。
聽起來很“秀”對不對？
讓我們來看看“天機芯”為啥這麼“秀”！
自行車“成了精”？
用於展示“天機芯”性能的平臺，是在清華大學東區操場上撒歡的一輛自行車。這是一輛無人駕駛的真·自行·車。
試驗中，無人自行車可以識別語音指令、實現自平衡控制。“向左轉”、“直行”、“加速”……研究人員在附近發出的種種語音指令，自行車一一聽懂並照做。它還可以自行越過路面的小凸起，不會失去平衡而摔倒。
自行車能聽懂並執行左轉口令。
自行車聽取並執行直行、加速口令。
無人自行車還能對前方行人進行探測和跟蹤，並自動避障。這體現了它的動態感知、目標探測、跟蹤、過障、自主決策等能力。
自行車的自動追蹤。
自行車的主動避障。
自行車“成了精”？不，這只是因為它配上了“天機芯”大腦。
“天機芯”之外，這款自行車還配備了慣性測量單元傳感器、攝像頭、麥克風，剎車電機、轉向電機、驅動電機等致動器，以及控制平臺、計算平臺等處理平臺。
“配備了人工智能芯片後，這可能是最接近獨立思考的自動行駛自行車。”這是美國《紐約時報》的評論。
“這些功能中，語音識別、視覺追蹤，是受腦啟發的模型；目標探測和運動控制，是機器學習算法；而自主決策則是一個兩者混合的模型。”研究團隊成員鄧磊說。他在清華大學讀博士期間的課題就是這個，做了好幾年，現在已去美國加州大學聖塔芭拉拉分校做博士後。
讀者們不必擔心家裡的自行車哪天忽然成了精，因為清華大學類腦計算研究中心並不打算賣自行車，他們的無人自行車只是用來“秀”芯片的。
實驗階段，應開發什麼平臺來展示芯片功能？
要覆蓋感知、決策、執行的完整任務。
要能與現實環境交互的真實演示系統。
演示系統必須安全可控，可以反覆實驗。
系統對處理芯片有功耗和實時性要求，能體現芯片優勢。
“我們要做一個小型的類腦計算平臺，自行車就是我們的最終考量結果。”鄧磊說。
這是全球第一輛自動駕駛自行車嗎？（谷歌3年前搞的那次愚人節玩笑當然不算！）
據說不是，因為康奈爾大學也正在做一個無人自行車項目。
但這肯定是世界上第一輛既有“電腦”思維又有“人腦”思維、有近乎“獨立思考”能力的自行車。
自行車上，一塊“天機芯”可以同時運行5種不同神經網絡：用於圖像處理和物體檢測的CNN，用於語音命令識別的SNN，用於人類目標跟蹤的CANN，用於姿態平衡和方向控制的MLP，用於決策控制的混合網絡。芯片採取眾核架構和任意路由拓撲，自由地集成各種神經網絡和混合編碼方案，在多個模型之間無縫通信，最終就讓人們看到了這輛可以順利完成各種任務的“成了精”的自行車。
如何窺探“天機”？
融合芯片的優勢在哪？
以運動的視頻分析能力為例。完全採用深度學習技術，需基於每一幀去處理，耗能大、代價高，且數據量大、受傳感器帶寬限制會出現卡頓。而完全用神經形態技術處理，數據量降下來了，耗能小，但處理正確率又低了，容易出錯。“我們的芯片把兩種模態結合一起處理，就可以很好地達到代價和功能的平衡。”鄧磊說。
兩種模式的功耗相差可以達到什麼程度？
人腦功耗約20瓦，而據IBM測算，實時模擬人腦需要300多臺天河2號同時工作。“天河2號”一年僅電費就要1億元人民幣，全速運算的話，電費更高達1.5個億。
為什麼選擇融合之路？
“從未來看，人工通用智能是一個必然趨勢，而且人工通用智能可以賦能各行各業。”施路平介紹，現有的人工智能是專有人工智能，一個問題一個解決辦法，只要滿足條件，比如說有充足的大數據和確定的問題，現在的系統都可以做得很好。但現有人工智能難以處理模糊問題，也不能跨界處理問題。比如下圍棋能贏世界冠軍的阿爾法狗，做不出閱讀理解題。
與之相對的，是能處理視覺、聽覺、學習、推理等多種任務，具備舉一反三、融會貫通的能力的“人工通用智能”。發展人工通用智能，是人工智能學界一直在努力的方向，國內外很多機構都在做。
“我們認為未來是個融合架構，不會拋棄現在的計算機系統，而是做改進。”施路平說，現有的兩種發展人工智能的方法，分別基於電腦思維和人腦思維，兩種方法各有優缺點，但團隊研究對比後發現，二者都代表了人腦處理信息的部分模式。“所以我們產生了想法，把兩者有機融合起來。這是我們研究工作的主體思想。”
自動行駛自行車演示平臺。
融合面臨哪些挑戰？
“最大的挑戰不是來自科學技術，而在於我們的學科分佈過細不利於解決這樣的複雜問題。所以我們認為，多學科深度融合是解決問題的關鍵。多學科融合能把電腦思維和人腦思維的優勢結合起來，幫助我們發展人工智能。”施路平介紹，清華大學類腦計算研究中心由校內7家院系所聯合組建，融合了腦科學、電子、微電子、計算機、自動化、材料以及精密儀器等學科，成立之初，就瞄準了基於天機系列芯片的類腦系統的研發。
團隊成員、清華大學精密儀器系副研究員裴京說：“像我們這樣能組織起7個院系、各行業專家一起研究的團隊，全世界還是不多。到清華來跟我們交流過的國際團隊，都認為我們是研究類腦計算的一個最成功的模式。”
人工智能的研究紛繁複雜，隊伍組好後，往哪兒打？
施路平講述了他多年前爬山迷路的故事。
施路平剛開始研究類腦計算時，曾因缺乏相關文獻而苦惱。在無人處如何尋找道路？有一次爬山，他離開大道隨意亂走，迷路後通過太陽確定方向，沿著一個方向走出大山。
“可見，在一條從來沒有人走過的路上，如何尋找方向是非常重要的。”施路平說，腦科學是一個金礦，自然界的通用智能系統只有人腦，向“人腦”覓“天機”，從腦科學的最新研究成果中找方向標，就成為一個必然選擇。
開發通用人工智能的融合路徑。（論文配圖）
國畫大師齊白石有句名言：“學我者生，似我者死。”
施路平團隊的類腦研究，與簡單模擬大腦結構的仿腦還不一樣。
類腦跟仿腦出發點不一樣。仿腦是儘可能仿製跟腦一樣的結構，在此結構上發揮新的計算功能。而類腦研究是要解決人工智能的時空複雜度、關聯泛化能力、能效等問題，如果從人腦研究中發現了可以解決這些問題的優點，不管是結構上的優點，還是信息運行模式上的優點，施路平團隊都會借鑑參考，看看能不能放到天機芯的系統架構中去。
“類腦是借鑑，不是簡單模仿，是神似，而不是形似。我們在借鑑的過程中，對腦、智能都有了越來越深的理解。”施路平說。
未來的“天機芯”世界
“天機芯片是到目前為止，我們研究出來的最完美結果。但這並不意味著通用智能系統已經完成，這只是一個初步成果。”施路平說，團隊將在研發中對產品逐漸迭代，直至逼近人工通用智能，不會一蹴而就。
現在，“天機芯”已研發到第三代。
2015年問世的第一代“天機芯”110納米，只是個小樣（DEMO）；
2017年製成的第二代“天機芯”28納米，由156個功能核心FCore組成，包含約4萬個神經元和1千萬個突觸。這也是登上本次《自然》封面文章的芯片。與當前世界先進的IBM的TrueNorth芯片相比，二代“天機芯”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。
最新一期的《自然》封面文章，展示了清華大學類腦計算研究中心施路平團隊研發的新型人工智能芯片“天機芯（Tianjic）”。這是世界首款異構融合類腦芯片，實現了中國在芯片和人工智能兩大領域《自然》論文的零突破。
“天機芯”登上《自然》封面。
異構融合類腦芯片是什麼意思？
芯片是人工智能系統的“大腦”，現有人工智能技術（AI）就存在兩種主流“大腦”：
一種是支持人工神經網路的深度學習加速器，基於研究“電腦”的計算機科學，讓計算機運行機器學習算法；
另一種是支持脈衝神經網絡的神經形態芯片，基於研究“人腦”的神經科學，無限模擬人類大腦。
雖然同為“人工智能”，它們卻“雞同鴨講”不能交流，這是因為兩種AI“大腦”的平臺各不相同、且互不兼容。
而“天機芯”卻能把這兩類原本互不兼容的人工智能芯片融為一體，成為世界首款“異構融合類腦芯片”。這種融合技術有望實現人工通用智能（AGI）。原則上，人工通用智能平臺可以執行人類能夠完成的所有任務。
“我們7年前開始組隊做這項研究，現在取得了初步成果。用類腦計算支撐人工通用智能的發展，然後賦能各行各業，這是我們整個研究的願景。”研究團隊負責人、清華大學精密儀器系教授施路平說。
聽起來很“秀”對不對？
讓我們來看看“天機芯”為啥這麼“秀”！
自行車“成了精”？
用於展示“天機芯”性能的平臺，是在清華大學東區操場上撒歡的一輛自行車。這是一輛無人駕駛的真·自行·車。
試驗中，無人自行車可以識別語音指令、實現自平衡控制。“向左轉”、“直行”、“加速”……研究人員在附近發出的種種語音指令，自行車一一聽懂並照做。它還可以自行越過路面的小凸起，不會失去平衡而摔倒。
自行車能聽懂並執行左轉口令。
自行車聽取並執行直行、加速口令。
無人自行車還能對前方行人進行探測和跟蹤，並自動避障。這體現了它的動態感知、目標探測、跟蹤、過障、自主決策等能力。
自行車的自動追蹤。
自行車的主動避障。
自行車“成了精”？不，這只是因為它配上了“天機芯”大腦。
“天機芯”之外，這款自行車還配備了慣性測量單元傳感器、攝像頭、麥克風，剎車電機、轉向電機、驅動電機等致動器，以及控制平臺、計算平臺等處理平臺。
“配備了人工智能芯片後，這可能是最接近獨立思考的自動行駛自行車。”這是美國《紐約時報》的評論。
“這些功能中，語音識別、視覺追蹤，是受腦啟發的模型；目標探測和運動控制，是機器學習算法；而自主決策則是一個兩者混合的模型。”研究團隊成員鄧磊說。他在清華大學讀博士期間的課題就是這個，做了好幾年，現在已去美國加州大學聖塔芭拉拉分校做博士後。
讀者們不必擔心家裡的自行車哪天忽然成了精，因為清華大學類腦計算研究中心並不打算賣自行車，他們的無人自行車只是用來“秀”芯片的。
實驗階段，應開發什麼平臺來展示芯片功能？
要覆蓋感知、決策、執行的完整任務。
要能與現實環境交互的真實演示系統。
演示系統必須安全可控，可以反覆實驗。
系統對處理芯片有功耗和實時性要求，能體現芯片優勢。
“我們要做一個小型的類腦計算平臺，自行車就是我們的最終考量結果。”鄧磊說。
這是全球第一輛自動駕駛自行車嗎？（谷歌3年前搞的那次愚人節玩笑當然不算！）
據說不是，因為康奈爾大學也正在做一個無人自行車項目。
但這肯定是世界上第一輛既有“電腦”思維又有“人腦”思維、有近乎“獨立思考”能力的自行車。
自行車上，一塊“天機芯”可以同時運行5種不同神經網絡：用於圖像處理和物體檢測的CNN，用於語音命令識別的SNN，用於人類目標跟蹤的CANN，用於姿態平衡和方向控制的MLP，用於決策控制的混合網絡。芯片採取眾核架構和任意路由拓撲，自由地集成各種神經網絡和混合編碼方案，在多個模型之間無縫通信，最終就讓人們看到了這輛可以順利完成各種任務的“成了精”的自行車。
如何窺探“天機”？
融合芯片的優勢在哪？
以運動的視頻分析能力為例。完全採用深度學習技術，需基於每一幀去處理，耗能大、代價高，且數據量大、受傳感器帶寬限制會出現卡頓。而完全用神經形態技術處理，數據量降下來了，耗能小，但處理正確率又低了，容易出錯。“我們的芯片把兩種模態結合一起處理，就可以很好地達到代價和功能的平衡。”鄧磊說。
兩種模式的功耗相差可以達到什麼程度？
人腦功耗約20瓦，而據IBM測算，實時模擬人腦需要300多臺天河2號同時工作。“天河2號”一年僅電費就要1億元人民幣，全速運算的話，電費更高達1.5個億。
為什麼選擇融合之路？
“從未來看，人工通用智能是一個必然趨勢，而且人工通用智能可以賦能各行各業。”施路平介紹，現有的人工智能是專有人工智能，一個問題一個解決辦法，只要滿足條件，比如說有充足的大數據和確定的問題，現在的系統都可以做得很好。但現有人工智能難以處理模糊問題，也不能跨界處理問題。比如下圍棋能贏世界冠軍的阿爾法狗，做不出閱讀理解題。
與之相對的，是能處理視覺、聽覺、學習、推理等多種任務，具備舉一反三、融會貫通的能力的“人工通用智能”。發展人工通用智能，是人工智能學界一直在努力的方向，國內外很多機構都在做。
“我們認為未來是個融合架構，不會拋棄現在的計算機系統，而是做改進。”施路平說，現有的兩種發展人工智能的方法，分別基於電腦思維和人腦思維，兩種方法各有優缺點，但團隊研究對比後發現，二者都代表了人腦處理信息的部分模式。“所以我們產生了想法，把兩者有機融合起來。這是我們研究工作的主體思想。”
自動行駛自行車演示平臺。
融合面臨哪些挑戰？
“最大的挑戰不是來自科學技術，而在於我們的學科分佈過細不利於解決這樣的複雜問題。所以我們認為，多學科深度融合是解決問題的關鍵。多學科融合能把電腦思維和人腦思維的優勢結合起來，幫助我們發展人工智能。”施路平介紹，清華大學類腦計算研究中心由校內7家院系所聯合組建，融合了腦科學、電子、微電子、計算機、自動化、材料以及精密儀器等學科，成立之初，就瞄準了基於天機系列芯片的類腦系統的研發。
團隊成員、清華大學精密儀器系副研究員裴京說：“像我們這樣能組織起7個院系、各行業專家一起研究的團隊，全世界還是不多。到清華來跟我們交流過的國際團隊，都認為我們是研究類腦計算的一個最成功的模式。”
人工智能的研究紛繁複雜，隊伍組好後，往哪兒打？
施路平講述了他多年前爬山迷路的故事。
施路平剛開始研究類腦計算時，曾因缺乏相關文獻而苦惱。在無人處如何尋找道路？有一次爬山，他離開大道隨意亂走，迷路後通過太陽確定方向，沿著一個方向走出大山。
“可見，在一條從來沒有人走過的路上，如何尋找方向是非常重要的。”施路平說，腦科學是一個金礦，自然界的通用智能系統只有人腦，向“人腦”覓“天機”，從腦科學的最新研究成果中找方向標，就成為一個必然選擇。
開發通用人工智能的融合路徑。（論文配圖）
國畫大師齊白石有句名言：“學我者生，似我者死。”
施路平團隊的類腦研究，與簡單模擬大腦結構的仿腦還不一樣。
類腦跟仿腦出發點不一樣。仿腦是儘可能仿製跟腦一樣的結構，在此結構上發揮新的計算功能。而類腦研究是要解決人工智能的時空複雜度、關聯泛化能力、能效等問題，如果從人腦研究中發現了可以解決這些問題的優點，不管是結構上的優點，還是信息運行模式上的優點，施路平團隊都會借鑑參考，看看能不能放到天機芯的系統架構中去。
“類腦是借鑑，不是簡單模仿，是神似，而不是形似。我們在借鑑的過程中，對腦、智能都有了越來越深的理解。”施路平說。
未來的“天機芯”世界
“天機芯片是到目前為止，我們研究出來的最完美結果。但這並不意味著通用智能系統已經完成，這只是一個初步成果。”施路平說，團隊將在研發中對產品逐漸迭代，直至逼近人工通用智能，不會一蹴而就。
現在，“天機芯”已研發到第三代。
2015年問世的第一代“天機芯”110納米，只是個小樣（DEMO）；
2017年製成的第二代“天機芯”28納米，由156個功能核心FCore組成，包含約4萬個神經元和1千萬個突觸。這也是登上本次《自然》封面文章的芯片。與當前世界先進的IBM的TrueNorth芯片相比，二代“天機芯”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。
天機芯片的5×5陣列擴展板。
“下一代芯片將是14納米或者更小。”裴京介紹，第三代芯片功能比第二代強大很多，有望在明年初完成研發。
商業化應用也已經提上日程。
論文署名作者中，有兩位就職於北京靈汐科技有限公司。這是從清華大學類腦計算研究中心孵化出的高科技企業，第三代天機芯片正在由雙方聯合研發。公司還發展了基於天機芯系統的工具鏈，在芯片上市後，應用開發的工程師們可以使用這些工具開發出所需應用。
“應用方面，我們主要考慮解決通用問題，給大家提供平臺。”裴京說。
從無人自行車的實驗看，“天機芯”上市後，完全可以應用於自動駕駛汽車和智能機器人中。而從長遠來看，以“人工通用智能”為目標的“天機芯”，如果真能實現自己的理想，它將“無所不能”，可用於各行各業。因為“通用人工智能”，就是你和你的大腦能做的任何事情，都讓機器學會去做。
電腦可否超越人腦？
“電腦早就在某些方面超越了人腦，比如記得快記得準，算得快算得準，對計算機來講都是小兒科。但目前在很多智能層次，自主學習、模糊推理等很多領域，計算機和人腦還是有相當大的距離。類腦計算可以縮小它們的差距。”施路平認為，計算機的特點是一直前進從不退步，因此超越人腦的領域將會越來越多，但我們不必因此懼怕它的發展。“要用人類的智慧來規範人工智能的發展，讓它服務於人類。”