近期，一款在操場上自動駕駛的自行車風靡了全球，它不僅可以識別語音指令，而且可以自如地躲避障礙物，還能跟隨主人跑步，而控制這輛自行車的芯片就是具有劃時代意義的“天機芯”，這款芯片由清華大學教授施路平帶隊歷時7年研究成功，被稱為全球首款異構融合類腦芯片，這款芯片的成功實現了中國在芯片和人工智能兩大領域《自然》論壇零突破。

刊登在《自然》雜志上的文章《面向人工通用智能的異構天機芯片架構》提到，天機芯是一款新型人工智能芯片，結合了類腦計算和基于計算機科學的人工智能。天機芯在3．8×3．8 mm2的區域內，差不多相當于指甲蓋大小的芯片里，安裝了含大約40，000個神經元和1000萬個突觸。28nm芯片由156個統一功能核心（FCore）組成，還結合了人工神經網絡和生物網絡的基本構建模塊－－軸突、突觸、樹突和體細胞塊。另外，天機芯有多個高度可重構的功能性核，可以同時支持機器學習算法和現有類腦計算算法。

類腦芯片加快自動駕駛的進程

在自動駕駛領域，業界專家認為是5G技術是完全自動駕駛技術的必要條件，因為自動駕駛需要實時接收周邊的路況信息，才能確保車輛更安全地行駛，然而在今年4月特斯拉的“自動駕駛日”上，馬斯克發布了其完全自動駕駛計算機芯片，并宣布將在一年后推出100萬輛L5級自動駕駛出租車。更讓大眾意外的是，馬斯克針對自動駕駛的演講中對5G只字未提，難道5G不是自動駕駛的必要條件嗎？

當前，很多自動駕駛汽車已經在進行路測，在5G還未商用的情況下他們如何上路？因為目前大多數自動駕駛公司都采用了單車智能的方式，即車輛對環境的感知和對行駛的決策都是通過車載的傳感器和計算處理單元來完成。其中自動駕駛環境感知的技術路線主要有兩種：一種是以特斯拉為代表的視覺主導的多傳感器融合方案；另一種以激光雷達為主導，典型代表如谷歌Waymo、Uber、福特、通用等公司。就連“蔚來”無人駕駛的創始人李斌也認為，“目前在自動駕駛上5G和人工智能是比較重要的兩個支柱，可自動駕駛不需要太過依賴5G。”

如果從單車智能的角度來看，天機芯既支持脈沖神經網絡，又支持人工神經網路，可以讓自動駕駛汽車像人類司機一樣駕駛。從視頻中可以看出，搭載“天機芯”的無人駕駛自行車，可識別語音指令、自平衡控制、自動避障。施路平教授團隊介紹，天機芯可以同時處理多種算法和模型，實時目標檢測跟蹤實現語音控制、避障和平衡控制。

按照特斯拉宣布的時間節點，特斯拉的完全自動駕駛汽車在明年上路，如果將天機芯應用于自動駕駛汽車中，國產自動駕駛汽車的發展也有望快進一步。

和特斯拉的完全自動駕駛計算機芯片“異曲同工”

都說“英雄所見略同”，筆者發現天機芯和特斯拉的完全自動駕駛計算機芯片有著異曲同工的著力點，當然天機芯的應用范圍不只是自動駕駛領域，還可以擴展到其它應用領域。

從馬斯克與硬件工程副總裁皮特·班農（Pete Bannon）的介紹特斯拉自行研發自動駕駛芯片的原因來看，是因為市面上沒有一個專門為神經網絡構建的芯片，于是特斯拉決定自己動手設計一個，并且針對性地開發軟件系統。值得一提的是，Bannon此前在蘋果工作8年，開發了A5－A9電腦芯片，是馬斯克眼中“最佳芯片架構師”。

馬斯克介紹，特斯拉自行研發的自動駕駛芯片相比此前英偉達的產品性能提高了2000％，能夠處理更多數據并更快做出決策。為了增加安全冗余，特斯拉使用的全新FSD芯片擁有獨立的芯片系統架構，每個SoC都有兩個NN加速器，可以同時執行健康檢查計算以防軟件運行錯誤。

由此可見， 天機芯和特斯拉都強調了人工神經網絡，特斯拉是專門搭建神經網絡，天機芯的研發主旨就是圍繞“人工通用智能”進行了異構，《自然》報道認為，發展人工通用智能主要有兩個主要方向：一種基于神經科學，試圖構建與大腦極為相似的回路；另一種是基于計算機科學，讓計算機運行機器學習算法，而天機芯將兩種方法集成到一個融合平臺。

2015年，第一代天機芯問世。第一代芯片的體積約為110納米，只是個DEMO（小樣）；2017年，施路平團隊研發了第二代“天機芯”芯片，第二代芯片具有高速度、高性能、低功耗的特點，體積縮小至28納米。相比于當前世界先進的IBM的TrueNorth芯片密度提升20％，速度提高至少10倍，帶寬提高至少100倍。

多學科交叉融合的“結晶”

近幾年來，伴隨大數據的發展，人工智能也在飛快發展，人臉識別、語音識別、圖像識別等一系列AI技術已經在多個領域開始發揮作用。但是真正的人工智能絕不能只運行經過訓練的人臉識別、語音識別和圖像識別模型，還需要讓單個物體具有類似人腦的思考能力，但是并不是單純的仿人腦。

施路平團隊認為，仿人腦是盡可能仿制跟腦一樣的結構，在此結構上發揮新的計算功能。類腦是借鑒腦科學的基本原理，凝練出一些指導計算架構發展的新規律。在此基礎上，施路平團隊提出了符合腦科學基本規律的新型類腦計算架構——異構融合的天機類腦計算芯片架構，可同時運行計算機科學和神經科學導向的絕大多數神經網絡模型。

可以看出，天機芯是多學科融合的結晶，類腦芯片的研究融合了信息科學、神經科學、材料科學等學科，施路平認為，“發展類腦計算芯片是個世界性難題。它真正的挑戰不是科學，也不是技術，而是多學科融合。”此次發布在《自然》雜志上的論文共同作者來自6個院系，其中共同第一作者就來自精儀、生物工程、自動化和計算機4個系.