如何评价清华大学「天机芯」登上 Nature 封面，清华施路平团队发布全球首款异构融合类脑芯片？
“天机芯”的“异构融合”：颠覆性的设计理念
在此之前，类脑芯片的研究大多集中在模仿大脑的某一特定功能，例如忆阻器模拟神经元、神经形态计算单元等。然而，大脑并非由单一模式构成，而是由不同功能区域协同工作，形成高度复杂的网络。施路平团队的“天机芯”正是抓住了这一核心特点，提出了“异构融合”的设计理念。
简单来说，这意味着“天机芯”不再是单一功能的芯片，而是将多种不同的计算架构和技术融合在了一起。它集成了：
神经形态计算： 模仿生物神经元和突触的工作方式，用模拟或数字电路实现低功耗、高效率的事件驱动计算，非常适合处理感知和学习任务。
冯·诺依曼架构： 这是我们目前主流的计算机架构，以其强大的通用计算能力著称，适合执行复杂的算法和控制逻辑。
其他新兴计算范式： 比如可能包含了一些对特定任务优化的硬件加速器。
这种“异构融合”的精髓在于，它不是简单的堆砌，而是将不同架构的优势有机结合，形成协同效应。就像一个乐队，有负责旋律的，有负责节奏的，有负责和声的，大家各司其职，最终奏出美妙的乐章。在“天机芯”上，神经形态计算负责“感知”和“学习”中的低功耗、高实时性部分，而冯·诺依曼架构则负责更复杂的“决策”和“控制”。两者之间通过高效的互联和协同机制进行信息交互，共同完成复杂任务。
“天机芯”的突破性意义
1. 引领类脑计算新方向： 传统的类脑芯片研究往往陷入“模仿”的误区，追求极致的生物相似性，但可能忽略了实际应用的效率和通用性。而“天机芯”的“异构融合”则开辟了一条新的、更具实用性的道路，它不拘泥于完全复制大脑，而是借鉴大脑的精髓，并与现有成熟技术结合，以解决实际问题。这为类脑计算的研究方向注入了新的活力，也为未来的AI芯片设计提供了全新的思路。
2. 实现复杂的智能任务： “天机芯”能够同时处理感知、学习和决策等一系列复杂任务，并且能对不同任务进行动态配置和调度。例如，它被设计用来控制一款能够自主行走的机器人。机器人需要通过传感器感知环境（如障碍物、地形），进行学习（如何优化行走策略），然后做出决策（如何规避障碍、如何前进）。“天机芯”的异构架构使其能够高效地完成这些互不相同但又紧密关联的任务，展现了比单一架构芯片更强大的智能处理能力。
3. 能效比的巨大提升： 大脑之所以强大，一个重要原因在于其惊人的能效比。它能够在消耗极少能量的情况下完成极其复杂的认知功能。“天机芯”通过采用神经形态计算等低功耗技术，并针对不同任务进行优化，显著提升了能效比。这对于未来在嵌入式设备、移动终端等资源受限场景下的AI应用至关重要。
4. 《自然》封面论文的认可： “天机芯”能够登上《自然》杂志的封面，本身就说明了其研究成果的国际顶尖水平和前瞻性。这不仅仅是对清华大学研究团队的肯定，更是对中国在人工智能前沿技术领域取得突破的有力证明。
挑战与未来展望
当然，任何一项颠覆性的技术都面临着挑战。“天机芯”作为一款全新的异构融合芯片，其未来的发展还存在一些需要解决的问题：
软件生态的建立： 这种异构架构对软件的编程模型、编译器和工具链提出了更高的要求。如何方便高效地开发和部署在“天机芯”上的AI应用，是推广应用的关键。
大规模集成的难度： 将多种不同架构集成到同一颗芯片上，技术难度和制造成本都会有所增加。如何实现高密度、高可靠性的集成，是产业化过程中需要攻克的难题。
算法与硬件的协同优化： AI算法的不断发展对硬件提出了新的需求，而硬件的特性也会反过来影响算法的设计。未来需要进一步加强算法与硬件的深度协同优化，才能最大化“天机芯”的潜力。
总而言之，清华大学施路平团队发布的“天机芯”，凭借其“异构融合”的创新设计理念，在类脑计算领域迈出了革命性的一步。它不仅展示了未来AI芯片的发展方向，也为解决当前AI面临的能耗和计算效率瓶颈提供了新的思路。登上《自然》封面，是这项研究突破性及其潜在影响力的最好佐证。这项工作为全球科技界提供了一个令人振奋的范例，预示着更强大、更高效、更智能的AI芯片时代正在到来。
网友意见
对于这项研究中大家比较关心的几个问题，清华大学精密仪器系教授施路平、清华大学精密仪器系副研究员裴京、加州大学圣塔芭芭拉分校博士后邓磊代表研究团队接受了媒体的采访。
问：研究中遇到的最大的挑战是什么？
施路平：我们是从 2012 年就开始孕育这项研究，遇到了很多的挑战，但是我们认为，最大挑战不来自于科学、也不来自技术，而是在于学科的分布不利于我们解决这样的一个问题，所以我们认为多学科深度融合是解决这个问题的关键。所以在这项研究当中，我们组成了一个多学科融合的团队，由七个院系组成了一个类脑计算研究中心，覆盖脑科学、计算机、微电子、电子、精仪、自动化、材料等。在这里，特别感谢清华大学校各位领导对跨学科建设的大力支持，这是本项目取得成功的关键。
邓磊：在芯片方面，遇到的最大挑战是如何实现深度和高效的融合。我强调两点：
第一，是深度和高效。目前比较火的神经网络模型有两类，一类是从计算机科学来的，一类是从脑科学来的。这两种模型的语言有很大不同，它们有不一样的计算原理，有不一样的信号编码方式，也有不一样的应用场景，所以它们所需要的计算架构和存储架构是非常不一样的，哪怕设计的优化目标都是很不一样的，这一点可以从目前我们能看到的一些深度学习加速器，还有一些神经形态芯片，它们基本上设计体系都是独立的。因此可以看出，深度融合并不简单，并不是说设计一个深度学习加速模块、再设计一个神经形态模块、再把它们拼到一起就可以了，这样是行不通的，我们很难确定每部分的比例是多少，因为现实中的应用是复杂多变的，这不是高效的。
第二，如果构建一个异构的混合模型，可能还需要在两个模块之间有专门的信号转换单元，这又会有很多额外的成本，所以，如何设计一套芯片架构来兼容这两类模型，而且又可以灵活的配置和具有高性能，这也是我们芯片设计中的挑战。
问：为什么选择无人自行车作为一个切入点？
施路平：自行车是为我们芯片服务的。当时我们经过了反复的深入讨论，确定要开发一款什么样的应用平台来展示我们这样一个异构融合新的功能，这是一件不容易的事情。我们有四点考量：
第一，我们希望这是一个有点类似大脑的一个多模态系统，而不是像现在 AI 的一些做算法，只做单一应用。我们希望这是一个覆盖感知决策和执行的完整的链路，这样才能够给我们异构融合的多种模型提供支撑，所以这是与单一模型不同的。
第二，我们希望这个也是能够与真实环境交互的，而不是说在机房里面做一下实验或者在电脑里做一套仿真。我们希望它能够是一个真实环境交互。
第三，我们希望这个系统它最好是对我们的处理芯片是有功耗和实时性要求的，这样才能够体现我们专用芯片的优势。
第四，是因为我们要通过做反复的实验，我们希望这个系统是可控的、可扩展的。
通过考量上述几点，我们最终选择了无人自行车平台，让它有语音识别的功能、有目标探测追踪的功能，可以运动控制、避障、自主决策。所以它看起来虽然很小，但实际上是一个五脏俱全的小型的类脑计算平台。
问：类脑可以超越人脑吗？
施路平：大家对于类脑技术能否超越人脑这方面很感兴趣。实际上这就和大家始终在问电脑如何来超越人脑一样。
电脑早就超越了人脑，只是说在哪些方面。我们大家现在认为天才所具有的那些我们叹为观止的能力，其实现在的电脑是很容易来实现的，比如说记得快、记得准、算得快、算得准等等，在这些方面，对于计算机来讲都是小儿科。
但是目前在很多智能的层次，特别是对于不确定性的问题，对于比如说学习、自主决策等很多领域，计算机和人脑还是有相当大的距离。
计算机会逐渐的缩小差距，至于最后能否全面的超过人脑，我个人觉得从技术的层面会越来越多，因为计算机的发展有一个特点，就是它从不退步，它一直往前走。但是我相信我们人是有智慧的，我们会在发展的过程当中来逐渐的完善我们对于研究领域的一个理解，来把控它的风险，因为我相信人们之所以对这个问题重视，是因为我们担心会不会像科幻电影说的那样毁灭人类。
实际上，能毁灭人类的东西我们早就已经造出来了，就是核武器，但是为什么现在它没有毁灭人类？是因为我们掌握它、我们可以控制它。像类脑计算、强人工智能、人工通用智能这些东西，我们相信人类可以很好地利用我们的智慧来规范它的发展的路径，来让它造福于我们人类，最大限度的避免那些风险。
问：如何定义通用人工智能？
施路平：我们这个自行车还是一个非常初步的研究。人工通用智能是一个非常难的研究课题，不可能一步到达。我总认为越难的研究实际上越容易，因为越容易的研究，千军万马一起上，你很难真正做到领先；而困难的研究，做着做着很多人都知难而退了，那么你真正的对手反而越来越少，你静下心来做研究，这样反而更容易。
但是有一个条件，那就是方向得对。我认为人工通用智能这个方向是对的，这实际上是基于一个非常简单的理念，就是在微机上一定能够实现。这是我们的一个信念，所以我们认准这个方向一定是对的，而且人工通用智能可以帮助我们去赋能各行各业，所以它是非常有意义的。
但是如何实现人工通用智能，有各种各样的想法，有不同的技术路线。我们经过多年的研究，形成了我们对于这样的一个研究的看法。关键是要坚持试错，要坚持迭代，这实际上是脑科学当中非常重要的一些基本的机制。那么我们根据这些机制，把现有的人工通用智能的那些条件，一个一个的来解决。这期间我们内部梳理了一些如何来发展人工通用智能所应该遵循的一些基本的原则，帮助我们一步一步的往前走。
在这个研究的过程当中，我们不断的丰富发展的思路，逐渐找到那条正确的道路。这是我们的基本思路：第一，我们相信人工智通用智能一定会实现；第二，这是一个非常具有挑战性的工作，需要我们一步一步来做。清华大学的领导非常的支持我们做这种具有挑战性的工作，调动方方面面，这是我们的一个优势。
在这个过程当中，我们逐渐开始有了一些发展技术的直觉，这是我们感到比较欣慰的。不管怎么样，就是在发展人工通用智能这个路上，我们现在开始有了自己的方法论。
最后，新智元对这个研究做了详细的解读，欢迎参考：
2021年1月更新
建议大家读一读相关论文再论是非。
--2020,9,4更新--
这几天因为浙大研究的大型神经态计算机的新闻，这个回答又被赞了。
关于类脑的研究, 在这个天机芯之后清华类脑团队又在nature发了一篇基于忆阻器的卷积神经网络，值得一看。现在的硬件神经网络多是全连接，而应用于复杂神经网络的，这还是头一次。
--之前的回答--
我是学神经态计算的。与深度学习基于数学模型不同，类脑计算更接近神经科学。而基于神经态处理硬件的神经网络是snn脉冲神经网络。snn的原理更近似与真正的脑神经，而且神经态处理器因为是异步工作，具有很高的能效比。
讲真类脑计算前景不是很乐观，主要是与现有神经网络不兼容。换句话说就是需要新的软件与硬件。这个问题也让类脑计算停滞不前了很久，也很难在普及度上超越现在基于数学模型深度学习。
但是这几年随着英特尔，和清华这些大佬的加入。希望以后能有更好的发展。
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