近期，一款在操场上自动驾驶的自行车风靡了全球，它不仅可以识别语音指令，而且可以自如地躲避障碍物，还能跟随主人跑步，而控制这辆自行车的芯片就是具有划时代意义的“天机芯”，这款芯片由清华大学教授施路平带队历时7年研究成功，被称为全球首款异构融合类脑芯片，这款芯片的成功实现了中国在芯片和人工智能两大领域《自然》论坛零突破。

刊登在《自然》杂志上的文章《面向人工通用智能的异构天机芯片架构》提到，天机芯是一款新型人工智能芯片，结合了类脑计算和基于计算机科学的人工智能。天机芯在3．8×3．8 mm2的区域内，差不多相当于指甲盖大小的芯片里，安装了含大约40，000个神经元和1000万个突触。28nm芯片由156个统一功能核心（FCore）组成，还结合了人工神经网络和生物网络的基本构建模块－－轴突、突触、树突和体细胞块。另外，天机芯有多个高度可重构的功能性核，可以同时支持机器学习算法和现有类脑计算算法。

类脑芯片加快自动驾驶的进程

在自动驾驶领域，业界专家认为是5G技术是完全自动驾驶技术的必要条件，因为自动驾驶需要实时接收周边的路况信息，才能确保车辆更安全地行驶，然而在今年4月特斯拉的“自动驾驶日”上，马斯克发布了其完全自动驾驶计算机芯片，并宣布将在一年后推出100万辆L5级自动驾驶出租车。更让大众意外的是，马斯克针对自动驾驶的演讲中对5G只字未提，难道5G不是自动驾驶的必要条件吗？

当前，很多自动驾驶汽车已经在进行路测，在5G还未商用的情况下他们如何上路？因为目前大多数自动驾驶公司都采用了单车智能的方式，即车辆对环境的感知和对行驶的决策都是通过车载的传感器和计算处理单元来完成。其中自动驾驶环境感知的技术路线主要有两种：一种是以特斯拉为代表的视觉主导的多传感器融合方案；另一种以激光雷达为主导，典型代表如谷歌Waymo、Uber、福特、通用等公司。就连“蔚来”无人驾驶的创始人李斌也认为，“目前在自动驾驶上5G和人工智能是比较重要的两个支柱，可自动驾驶不需要太过依赖5G。”

如果从单车智能的角度来看，天机芯既支持脉冲神经网络，又支持人工神经网路，可以让自动驾驶汽车像人类司机一样驾驶。从视频中可以看出，搭载“天机芯”的无人驾驶自行车，可识别语音指令、自平衡控制、自动避障。施路平教授团队介绍，天机芯可以同时处理多种算法和模型，实时目标检测跟踪实现语音控制、避障和平衡控制。

按照特斯拉宣布的时间节点，特斯拉的完全自动驾驶汽车在明年上路，如果将天机芯应用于自动驾驶汽车中，国产自动驾驶汽车的发展也有望快进一步。

和特斯拉的完全自动驾驶计算机芯片“异曲同工”

都说“英雄所见略同”，笔者发现天机芯和特斯拉的完全自动驾驶计算机芯片有着异曲同工的着力点，当然天机芯的应用范围不只是自动驾驶领域，还可以扩展到其它应用领域。

从马斯克与硬件工程副总裁皮特·班农（Pete Bannon）的介绍特斯拉自行研发自动驾驶芯片的原因来看，是因为市面上没有一个专门为神经网络构建的芯片，于是特斯拉决定自己动手设计一个，并且针对性地开发软件系统。值得一提的是，Bannon此前在苹果工作8年，开发了A5－A9电脑芯片，是马斯克眼中“最佳芯片架构师”。

马斯克介绍，特斯拉自行研发的自动驾驶芯片相比此前英伟达的产品性能提高了2000％，能够处理更多数据并更快做出决策。为了增加安全冗余，特斯拉使用的全新FSD芯片拥有独立的芯片系统架构，每个SoC都有两个NN加速器，可以同时执行健康检查计算以防软件运行错误。

由此可见， 天机芯和特斯拉都强调了人工神经网络，特斯拉是专门搭建神经网络，天机芯的研发主旨就是围绕“人工通用智能”进行了异构，《自然》报道认为，发展人工通用智能主要有两个主要方向：一种基于神经科学，试图构建与大脑极为相似的回路；另一种是基于计算机科学，让计算机运行机器学习算法，而天机芯将两种方法集成到一个融合平台。

2015年，第一代天机芯问世。第一代芯片的体积约为110纳米，只是个DEMO（小样）；2017年，施路平团队研发了第二代“天机芯”芯片，第二代芯片具有高速度、高性能、低功耗的特点，体积缩小至28纳米。相比于当前世界先进的IBM的TrueNorth芯片密度提升20％，速度提高至少10倍，带宽提高至少100倍。

多学科交叉融合的“结晶”

近几年来，伴随大数据的发展，人工智能也在飞快发展，人脸识别、语音识别、图像识别等一系列AI技术已经在多个领域开始发挥作用。但是真正的人工智能绝不能只运行经过训练的人脸识别、语音识别和图像识别模型，还需要让单个物体具有类似人脑的思考能力，但是并不是单纯的仿人脑。

施路平团队认为，仿人脑是尽可能仿制跟脑一样的结构，在此结构上发挥新的计算功能。类脑是借鉴脑科学的基本原理，凝练出一些指导计算架构发展的新规律。在此基础上，施路平团队提出了符合脑科学基本规律的新型类脑计算架构——异构融合的天机类脑计算芯片架构，可同时运行计算机科学和神经科学导向的绝大多数神经网络模型。

可以看出，天机芯是多学科融合的结晶，类脑芯片的研究融合了信息科学、神经科学、材料科学等学科，施路平认为，“发展类脑计算芯片是个世界性难题。它真正的挑战不是科学，也不是技术，而是多学科融合。”此次发布在《自然》杂志上的论文共同作者来自6个院系，其中共同第一作者就来自精仪、生物工程、自动化和计算机4个系。