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還記得小時候學自行車的樣子嗎？內心渴望著騎車帶風的快感，手里的車把卻永遠不聽使喚。媽爸在一旁喊著“轉彎”，你卻還是撞了墻，懊惱為什么自行車如此難馴。

然而，在清華大學的校園中，出現了一款“黑科技”自行車——它能在無人駕駛的情況下自己保持平衡，自動識別、躲避障礙，還能服從指揮，根據指令乖乖做出轉彎、加速等動作。

何為“通用人工智能”？

大家常聽到的人工智能，是以模擬與拓展人的智能為目的的一門新興技術學科，如今的人工智能正在經歷爆炸式發展。當前的人工智能主要有兩個分支：一是基于計算科學的開發，另一方面則是基于神經科學的研發。前者具有大數據的優勢卻在精度上有所不足，而后者精度高卻數據有限。兩套系統使用的平臺各不相同且互不兼容，極大地限制了人工通用智能的發展。

計算神經科學作為腦科學中新興的、跨領域的交叉學科，致力于糅合兩門分立學科的優點，在數據與精度上取得平衡。這門新興學科將在類腦計算、人工智能等領域的發展中起關鍵作用。

當前主流的人工智能通過模仿人腦，實現代替人腦解決問題的功能，因而市面上大部分的人工智能芯片為定制化芯片，如英特爾“至強”平臺、谷歌TPU等。這些產品雖然性能良好，但還是接近傳統計算并且只能為特定場景所需求。

科學家們意識到，人腦系統的認知和自主決策是一個非常復雜的過程，人工智能的最終目標是全方位地模擬人腦功能對環境進行感知，自主思維并產生相應的行為。為了與當前主流人工智能區別，一個新的概念——通用人工智能被引入了人工智能領域。

“天機芯”—首款通用人工智能芯片問世

這篇剛剛發表在《自然》上的研究，正是基于計算神經科學的背景，展示了首款通用人工智能芯片——“天機芯”。這款芯片在軟件和硬件上都做出了突破，從軟件上這枚芯片能夠融合多種神經網絡與模型，提高了芯片的可擴展性，在架構上也并未采用傳統的馮諾依曼架構；為了配合軟件功能，在硬件上，這枚芯片采用了分布式存儲和多核并行的芯片結構，以優化信息的處理效率。

天機芯片用28納米工藝制成。整個芯片大小為3.8 X 3.8mm2，由156個計算單元（Fcore）組成，這其中包括了大約四萬個神經元和一千萬個突觸。

得益于去中心化的存儲與核的分布，天機芯片內部存儲帶寬達到了610 GB/s。在300 MHz的主頻下，利用人工神經網絡(ANN)，該芯片的算力可達1.28 TOPS/W，而利用脈沖神經網絡(SNN)則可達到650 GSOPS/W的算力。

天機助攻，自行車圓了“自駕夢”

為檢驗這款芯片的處理能力，該團隊決定搭建一個無人自行車系統。

不過，從理論走向實踐的過程卻并不輕松，他們需要克服重重難關。實現無人駕駛自行車，主要有三大難點：一是在真實的戶外環境中探測和跟蹤前方的跑步者、順利通過減速帶并自動躲避障礙物；二是在接受語音命令以及視覺信息的同時通過實時的馬達控制信號保持自行車平衡并朝對的方向行進；最后一點是實現多模型信息的整合與即時的自主決策。

為了解決這些問題，研究人員針對不同的功能采用了不同的神經網絡，如利用卷積神經網絡（CNN）進行圖像處理和物體探測，連續吸引子神經網絡(CANN)進行人體鎖定，脈沖神經網絡(SNN)被用來實現語音識別功能，而自行車的平穩行駛與方向控制則是通過多層感知器(MLP)實現。

為了整合這諸多不同的神經網絡，提高決策效率，該團隊開發了基于脈沖神經網絡(SNN)的神經狀態機器(NSM)。這種機器接受其他神經網絡(CNN、SNN)的輸入，向下游計算單元輸出使能信號(CNN、CANN)和執行信號(如：轉彎、越過障礙等)以進行運動狀態控制。

通過搭載強大的天機芯片，多個專用網絡和多樣化的算法與模型，研究人員成功讓無人駕駛自行車實現了諸多功能，如：語音識別 、目標鎖定、障礙辨別和自主決策等。

這輛自動駕駛自行車搭載的主要部件包括：天機芯、各類傳感器、驅動系統

天機芯的成功展示體現了多種神經網絡、算法與模型融合的可能性，是通用人工智能領域的重大突破。它是實現通用人工智能路上的一大步，相信未來通用智能的實現會讓SIRI更智能，機器人更聰明、無人駕駛更靠譜。

小小的芯片搭載龐大的系統。由此，我們越發能看出這款芯片的成功研發需要多么龐大的知識儲備，天機芯片體現的不僅僅是行業翹楚的專業實力，更是不同行業的科研工作者之間的團結協作、積極配合，是多學科交叉的結晶。

常言道，隔行如隔山，行業知識壁壘的消除需要的正是愚公移山的精神。可以說這枚首款擁有自主IP的芯片的成功研發不僅是人工智能芯片的巨大突破，更是我國人工智能領域的標桿性發展！我們期待著這款芯片的進一步升級以及早日實現商業化生產。