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類腦計算機將成為未來計算的主要形態和重要平臺。
2020 年 9 月 1 日，我國首臺基于自主知識產權類腦芯片的類腦計算機重磅發布。
據悉，作為當前全球范圍內神經元規模最大的類腦計算機，這臺由浙江大學、之江實驗室共同研制的類腦計算機含 792 顆「達爾文 2 代」類腦芯片、1.2 億脈沖神經元和近千億的神經突觸，堪比小鼠大腦神經元的規模，典型運行功耗僅 350-500 瓦。
據浙江大學介紹，該類腦計算機是由 3 個高 1.6 米的標準機柜組成。
在此之中，包含著 792 顆浙江大學研制的「達爾文 2 代」類腦芯片。
實際上，脈沖神經網絡類腦芯片「達爾文 2 代」于 2019 年 8 月發布。
「達爾文 2 代」支持的神經元數量達 15 萬個，相當于果蠅的神經元數目，是目前我國單芯片神經元規模最大的脈沖神經網絡類腦芯片。
據浙江大學介紹：
「達爾文 2 代」采用 55nm 標準 CMOS 工藝，單芯片由 576 個內核組成，每個內核支持 256 個神經元，神經突觸超過 1 千萬，通過系統級擴展，可構建千萬級神經元類腦計算系統。
雷鋒網注意到，「達爾文 2 代」的研發工作由浙江大學牽頭，杭州電子科技大學與華為中央研究院分別參與了芯片研制與算法和應用場景研究。
而在此之前，上一代「達爾文」類腦芯片是浙江大學與杭州電子科技大學于 2015 年 12 月聯合宣布的。
「達爾文」是國內首款基于硅材料（CMOS）、支持脈沖神經網絡的類腦芯片。1 厘米見方的「達爾文 1 代」內含 500 萬個晶體管，可模擬生物體的 2048 個神經元，最多有 400 萬個神經突觸連接及 15 個不同的突觸延遲。
當時，浙江大學計算機學院顧宗華副教授表示：
一方面，達爾文可作為脈沖神經網絡模型與算法高效的硬件運行載體，幫助建立特定功能的類腦智能系統；另一方面，達爾文有助于解碼生物腦電信號，并與生物神經網絡對接構建腦機融合系統。
除芯片外，研究人員還研制了「達爾文類腦操作系統」（DarwinOS）。
據介紹，這一操作系統：
面向馮·諾依曼架構與神經擬態架構的混合計算架構，實現了對異構計算資源的統一調度和管理，為大規模脈沖神經網絡計算任務提供運行和服務平臺。
就應用而言，該類腦計算機已助力實現了：
抗洪搶險場景下多個機器人的協同工作；
丘腦外側膝狀核的神經網絡模型建立；
學習-記憶融合模型的建立；
腦電信號的穩態視覺誘發電位實時解碼（比如可“意念”打字）。
說起類腦計算機，自然繞不開「類腦計算」。
根據字面意思不難看出，類腦計算是一種借鑒人腦發展的計算技術，本質上是利用神經計算模擬我們大腦處理信息的過程。
類腦計算被稱為“下一代人工智能的重要方向”，主要原因在于計算機技術正面臨著的兩方面問題，一是摩爾定律失效，二是「馮諾依曼架構」讀取、存儲、處理數據能效低下。計算機性能要想進一步提升，需要考慮新的架構。
面對這一瓶頸，研究人員將目光投向了人類大腦。雷鋒網此前曾報道：
在進行學習、認知等復雜計算時，人腦功耗僅 20 瓦；大腦會重復利用神經元，并突觸、異步、并行、分布式、緩慢、不具通用性地處理問題，是可重構的、專門的、容錯的生物基質，并且人腦記憶數據與進行計算的邊界是模糊的。
因此，最終旨在實現強人工智能和通用智能的類腦計算應運而生。其技術體系主要分為：
基礎理論：基于腦認知與神經計算，主要從生物醫學角度進行大腦信息處理機制研究；
硬件：主要是類腦神經形態芯片，如脈沖神經網絡芯片、憶阻器、憶容器、憶感器等；
軟件：包含核心算法（脈沖神經網絡、增強學習、對抗神經網絡等）和通用技術（視覺感知、聽覺感知、多模態融合感知、自然語言理解、推理決策等）；
產品：主要有交互產品和整機產品，我們常聽說的腦機接口、智能假體、腦控設備、類腦計算機、類腦機器人均屬此類別。
近年來，各國就類腦計算紛紛制定了發展計劃。
2013 年 4 月，時任美國總統奧巴馬宣布啟動了名為「通過推動創新型神經技術開展大腦研究（Brain Research through Advancing Innovative Neurotechnologies）」的科研計劃。
這項 BRAIN Initiative 最重要的一個任務便是繪制包括近 1000 億個神經元、100 萬億個突觸的人腦活動圖譜（Brain Activity Map，BAM）。其參與者眾多，不乏聯邦政府機構、企業負責人、慈善家、非營利組織、基金會和高校。
同年，歐盟也推出了一項「人腦計劃」。
雷鋒網曾報道，這一項目由 15 個歐洲國家參與，旨在開發信息和通信技術平臺，致力于神經信息學、大腦模擬、高性能計算、醫學信息學、神經形態的計算和神經機器人研究。
不久后，我國的“腦科學與類腦科學研究”（Brain Science and Brain-Like Intelligence Technology）項目也提上日程。
這一計劃有三大支柱：
基于認知方面的神經機制的基礎研究；
神經性疾病早期診斷和介入的研究成果轉化；
用于發展人工智能以及機器人的類腦研究。
此外，該計劃還有一個“一體兩翼”部署：
“一體”就是以闡釋人類認知的神經基礎為主體和核心，“兩翼”是指腦重大疾病的研究、通過計算和系統模擬推進人工智能的研究。
就目前而言，類腦計算的研究也開始從最初的探索轉向突破。
比如 2019 年 8 月，清華大學施路平教授團隊題為《面向人工通用智能的異構天機芯片架構》（Towards artificial general intelligence with hybrid Tianjic chip architecture）的論文登上《自然》雜志封面。
論文中，施路平教授團隊介紹了一款結合了類腦計算和基于計算機科學的人工智能的新型芯片。基于這一設計，自行車實現了自動駕駛。
無疑，我國首臺基于自主知識產權類腦芯片的類腦計算機帶來了一次重要的計算模式變革。未來我國類腦計算機還將有何突破，雷鋒網也將持續關注。
引用來源：
https://mp.weixin.qq.com/s/LQa3j33iT76YCFuYGhZSAA
http://ac.zju.edu.cn/2019/0827/c16466a1582995/page.htm
http://edu.people.com.cn/n1/2015/1225/c1053-27977933.html
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