電子發燒友網報道（文/李彎彎）類腦技術作為下一代人工智能，從出現到現在已經二三十年歷史，目前歐美中各國都已經開始投入研究。為什么對于未來發展來說，類腦技術很重要，目前的發展情況如何，時識科技創始人兼CEO喬寧在此前一個論壇上做了詳細分享。

類腦技術的發展歷史

類腦技術的出現距今已有二三十年歷史，該技術最早起源于八十年代的美國，當時知名的教授Carve Mead和她的同事，一位生物學家和一位化學鍵，通過半導體晶體管，模仿神經元的形態，進而理解生物大腦的工作機制。

后來Carve 的學生Misha Mahowald進一步細化，研究視網膜神經元的形態和腦皮層的形態。在1990年到1995年之間，美國正好要在蘇黎世大學和蘇黎聯邦理工成立一個研究所，Carve Mead的六位學生便從美國去到蘇黎世，這個技術流派也從美國流到了歐洲。

蘇黎世是類腦技術的高地，目前整個行業的發展基本都是從蘇黎世起步的，2003年左右歐美各國開始推行這項技術，中國稍微晚一點，大概在2010年開始發起自己的類腦研究計劃，并被列入十三五、十四五規劃中，占據重要的位置。

為什么各國都要研究類腦智能

為什么歐美以及中國都要研究類腦技術，喬寧博士對此做了詳細解釋，他說，“在地球上，最強的智慧就是人類這種智能生物了，人體雖然不完美，但是在很多方面卻遠遠強于目前計算機的計算架構體系。”

其中很大一個很大的特點，人腦只有20W的功耗，卻能支撐人們完成巨大的思維、行動等工作，20W的功耗低到什么程度呢，他指著會議室頂上一個吊燈說，“這一個燈的功耗可能都不只20W。”不只是人類，其他生物的功耗也比現在人工智能的功耗低，比如一只小鳥的大腦，只有50mW的功耗，相當于一個5號電池能驅動設備工作幾天時間，而小鳥卻可以在叢林里以每小時幾百公里的速度飛行，遠遠快于目前無人機的速度。

再比如蜜蜂的大腦，只有100萬個神經元，0.1mW的功耗，相當于一個紐扣電池可以驅動幾個月的時間，做連續不斷的動作，這些都是現在的人工智能所不能實現的。蜜蜂只有100個神經元，而現在所有AI的算法，任何一個模型參數都要大于100萬，而從蜜蜂的例子可以看到，100萬這么小規模實際上已經可以完成很多工作。這就是生物智能，與傳統人工智能之間一個很大的差別。

類腦智能是一個全新的賽道

之前基于深度學習的人工智能，包括很多公司研究的存算一體、近存計算等方案，基本上是在器件層面、Memory讀取方面進行改進。類腦技術是一個全新的賽道，從芯片的算法、到架構、芯片的工作機制、應用等都是全新的。

怎么理解呢？喬寧這樣解釋，“我們人腦里面沒有時鐘，是一個完全被動式的系統，只有當有數據的時候，它才會進行運算，每個神經元都并行分布，每個神經元的狀態更新，一定是受到了一個脈沖的刺激，它才會做運算，因此類腦計算系統，也是一個被動式的系統。”

類腦計算實際上會更趨近于通用智能和強智能，它更適用于多模態信息的處理，因為生物本就很適合，基于多模態的傳感信息來做端側的推理，對環境進行感應和交互。

Yole 2019年發布的行業報告顯示，從2020年開始的后一個十年，我們會進入機器人的時代，包括無人機、智能駕艙、智能駕駛等。這些設備的特點是，獨立供電，由電池驅動，并且會攜帶大量的傳感器，需要做復雜的多模態傳感信息的處理，與環境和人進行交互，這已經與生物對環境的生存適應很類似了。喬寧認為，這些類型的場景，很適合采用類腦計算的方案。

另外還有人體植入式的場景，比如，需要做人體增強，腦電、心電、肌電信號分析。因為人體對溫度特別敏感，就比如我們發燒的時候，高一度兩、度就很難受，所以植入式的設備，一定要是一個有算力，但有沒有發熱量的處理器，喬寧認為，這也是類腦技術的一個應用領域，從生物體來回到生物體去，是一件很自然的事情。

根據Yole 2021年4月發布的行業報告，類腦智能在人工智能的占比將會逐步提升，預計到2035年達到將近20%，市場規模將會超過200億美金，喬寧認為這個數據稍微有些保守，未來類腦智能的市場規模比這個數據可能更大。

時識科技都有哪些類腦芯片

時識科技2017年2月成立于瑞士蘇黎世，2020年4月搬到中國，在成都成立運營中心，并在上海設立芯片團隊，2021年11月在深圳注冊子公司，用于專門推動類腦智能的產業落地。該公司由喬寧博士和其教授Giacomo Indiveri，以及蘇黎世大學一起成立。

識時科技主要聚焦在端側智能，目前已經推出端側推理芯片，包括智能視覺SoC Speck，這是一款針對視覺做的感算一體的SoC，以及低維度信號處理器XYLO，用于非視覺類的應用，包括壓力、震動、溫度、聲音等識別和檢測，做實時傳感信號處理。

公司還推出了端側視覺專用處理器，是大算力處理器，產品包括動態視覺專用處理器DYNAP-CNN，以及動態視覺專用光流/SLAM處理器，用于運動軌跡、定位及路徑規劃。

另外還有機器人感知決策及可植入式處理器，正在研發中，包括多模態融合運算端側處理器，用于智能感知及決策，以及可植入式仿生智能感知，用于人機交互、人體增強。

DYNAP-CNN：第一代產品于2019年推出，是一款完全仿生的芯片，沒有脈沖網絡，本身不帶時鐘，是事件觸發計算的架構。在端側，可以通過數據驅動，用于圖像處理，脈沖卷積計算，基于稀松數據的運算，功耗低于1mW，實時數據運算，無需緩存。

智能視覺SoC Speck：2021年12月發布的新產品，這是一顆全仿生的感算一體芯片，里面包含一個事件相機，類似人眼工作機制的傳感器，還有一個處理器，即上面提到的DYNAP CNN，這款芯片是一個完整的智能視覺解決方案，對用戶來說，不用再配置其他傳感器和處理器。

這款產品擁有超低功耗，應用場景下整體小于1mW，實時性5-10ms延時，在端側可以通過這顆芯片，做不同場景下的手勢控制，以及行為分析。

該產品已與全球知名手機模組、智能安防、芯片分銷商達到合作意向，預計2022年起可在智能家居、智能安防、智慧農業、手機/筆記本、AR/VR等領域大范圍落地。

喬寧表示，時識科技的類腦芯片都以市場為導向，以應用為驅動。與其他類腦芯片相比，規模都比較大，從DYNAP CNN開始，神經元個數都是100萬規模以上，是世界上最大的類腦芯片。集成度、單位面積也是最高的，因為時識科技有自己獨家的算法和芯片架構專利。

XYLO：除了視覺之外，時識科技在壓力、震動、心電、腦電、肌電檢測方面也有對應的解決方案，即通過低維度類腦處理器XYLO，加上一個加速度傳感器，可以對生物進行行為分析，對腦電、肌電信號進行檢測診療。

XYLO這顆芯片硬件資源特別少，片上只有250KB的Memory，遠遠小于現在語音類的AI芯片，傳統關鍵詞識別的語音AI芯片， Memory大概是4-8MB，XYLO不到其十分之一，也因此成本會便宜很多，XYLO的功耗在0.1mW以下，比傳統AI芯片也低幾個量級。

喬寧介紹，時識科技已經形成比較完善的產品矩陣，包括圖像、語音、定位信號的處理，震動、加速度相關的處理器等，都有所布局，另外還包括開發套，已經在中外幾十個高校、研究院所應用，以支撐這些院所做類腦技術的開發。

另外工具鏈也非常完善，從客戶到數據采集、網絡迭代、芯片調試，時識科技從2017年開始搭建工具鏈，現在已經形成完整的體系，目前類腦工具鏈的下載量達到10萬次，這在類腦技術賽道表現是相當優秀的。

小結

雖然現在，不少科研院所和企業都在研究類腦技術，也有一些產品實現應用，然而業界普遍認為類腦智能距離真正的落地還差半步，存在一些挑戰，比如成本可能過高、某些技術還需要優化提升等等，不過類腦智能的優勢已經廣受認可，是一個關注的全新技術領域。