人類大腦是一部極其高效的“計算機”，神經(jīng)元數(shù)量為860億個至1000億個，通過突觸連接實現(xiàn)信息傳遞，即神經(jīng)元之間或神經(jīng)元與肌肉等其他細胞之間傳遞信號的特殊結(jié)構(gòu)。有了它，人類大腦就能舉一反三、融會貫通，可處理視覺、聽覺、語言、學習、推理、決策、規(guī)劃等各項任務。類腦計算正是借鑒了人類這樣的生物神經(jīng)網(wǎng)絡工作機理，構(gòu)建低功耗、高并行、高效率、智能化的計算系統(tǒng)。?
據(jù)悉，“悟空”由15臺服務器組成，每臺服務器搭載64顆達爾文3代類腦計算芯片，典型狀態(tài)下功耗2000瓦，由浙江大學牽頭、聯(lián)合之江實驗室于2023年初研制成功。簡單來說，類腦芯片就是能讓計算機像人一樣聰明的核心技術(shù)，是建造類腦計算機最關(guān)鍵的部件。?
為突破芯片間信息傳遞速度和能效問題，“悟空”團隊耗時兩年，在電路設計、計算體系等多項關(guān)鍵技術(shù)上取得突破。同時，還研制了新一代達爾文類腦操作系統(tǒng)?；诖耍?ldquo;悟空”便擁有了強大的運算能力和應用拓展性。?
應用領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)大幅拓展?
類腦計算機有望解決現(xiàn)有深度網(wǎng)絡及大模型高能耗、高計算量的問題。在圖像識別、語音識別、自然語言處理等傳統(tǒng)人工智能領(lǐng)域，類腦計算憑借其低功耗、高并行的特性，可實現(xiàn)更高效、快速的處理。例如，在智能安防監(jiān)控中，利用類腦計算機實時分析海量視頻圖像數(shù)據(jù)，快速準確地識別異常行為與目標物體；在智能語音助手方面，能夠更迅速地理解用戶語音指令，提供更自然流暢的交互體驗。此外，類腦計算機的無人監(jiān)督在線學習機制，將為人工智能帶來革命性進步，使機器能夠像人類一樣，在與環(huán)境的交互中不斷學習與進化，實現(xiàn)更高級別的智能，如自主決策、創(chuàng)造性思維等。?
類腦計算機可作為神經(jīng)科學家研究大腦的強大仿真工具。通過模擬不同神經(jīng)元規(guī)模的動物大腦，如“悟空”能夠初步模擬秀麗線蟲、斑馬魚、小鼠以及獼猴等動物大腦，為研究大腦的工作機理提供新的實驗手段?？蒲腥藛T可以利用類腦計算機構(gòu)建虛擬大腦模型，在虛擬環(huán)境中進行各種神經(jīng)科學實驗，觀察神經(jīng)元活動與大腦功能之間的關(guān)系，深入探索大腦的認知、學習、記憶等過程，有助于解開大腦的奧秘，推動腦科學的快速發(fā)展。同時，這也能減少對真實生物實驗的依賴，降低實驗成本與倫理風險。?
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神經(jīng)擬態(tài)計算因其低功耗特性，在邊緣AI領(lǐng)域具有巨大潛力。未來，類腦芯片將更多地應用于邊緣設備，如智能攝像頭、智能家居設備、可穿戴設備等。在智能攝像頭中，類腦芯片可實時處理視頻圖像數(shù)據(jù)，進行目標檢測與識別，無需將大量數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫?，既?jié)省網(wǎng)絡帶寬，又保障數(shù)據(jù)隱私安全；在智能家居設備方面，類腦芯片能夠讓家電產(chǎn)品更智能地感知用戶需求，自動調(diào)節(jié)工作狀態(tài)，實現(xiàn)家居的智能化控制；可穿戴設備搭載類腦芯片后，能實時監(jiān)測人體生理數(shù)據(jù)，如心率、血壓、睡眠狀態(tài)等，并進行智能分析，為用戶提供個性化的健康管理建議。隨著類腦芯片在邊緣AI領(lǐng)域的廣泛應用，將推動物聯(lián)網(wǎng)向智能化、自主化方向發(fā)展。?
類腦計算機的發(fā)展趨勢?
隨著科技的迅猛發(fā)展，類腦計算機作為融合了計算機科學、神經(jīng)科學等多學科的前沿領(lǐng)域，正努力讓計算機“像人腦一樣自我學習和進化”由理論變?yōu)楝F(xiàn)實。
從硬件角度來看，以“悟空”類腦計算機為例，其神經(jīng)元規(guī)模已超過20億，接近獼猴大腦規(guī)模。未來，類腦計算機將朝著進一步擴大神經(jīng)元與突觸規(guī)模的方向發(fā)展，以模擬更為復雜的大腦功能。這需要在芯片設計與制造工藝上不斷創(chuàng)新，例如采用更先進的制程技術(shù)，提高芯片的集成度，讓單顆芯片能夠支持更多的神經(jīng)元與神經(jīng)突觸，從而構(gòu)建出更接近人類大腦神經(jīng)元數(shù)量與連接復雜度的類腦計算系統(tǒng)。?
從能耗上看，人類大腦在極低功耗下實現(xiàn)強大的計算能力，類腦計算機的發(fā)展目標之一便是逼近人腦的能效比。一方面，研發(fā)新型的硬件架構(gòu)與材料，像采用存算一體化架構(gòu)，減少數(shù)據(jù)在存儲與計算單元之間傳輸?shù)哪芎?；探索新型半導體材料或憶阻器等，以實現(xiàn)更低能耗的信息存儲與處理。另一方面，優(yōu)化芯片的電源管理技術(shù)，通過動態(tài)電壓頻率調(diào)整等手段，根據(jù)計算任務的負載動態(tài)調(diào)節(jié)功耗，降低整體能耗。如IBM的“北極”芯片相比4nm節(jié)點的Nvidia H100 GPU，能效提高了五倍，未來類腦芯片在能效比提升上仍有巨大潛力。?
為解決芯片間信息傳遞的速度與能效瓶頸，2.5D、3D先進封裝等集成技術(shù)將得到更廣泛應用。如“悟空”利用2.5D先進封裝技術(shù)研制出晶圓級超集成類腦計算芯片DarwinWafer，并搭建晶上系統(tǒng)刀片服務器，擺脫傳統(tǒng)光罩物理約束，實現(xiàn)導線微納尺度的互連優(yōu)化。未來，通過進一步發(fā)展3D封裝技術(shù)，可實現(xiàn)芯片在三維空間上的緊密堆疊，縮短芯片間信號傳輸距離，大幅提高數(shù)據(jù)傳輸速度與效率，同時降低功耗。在芯片互連方面，高速、低延遲的片間通信協(xié)議與接口也將不斷涌現(xiàn)，以支持大規(guī)模芯片集群的高效協(xié)同工作。?
軟件與算法的創(chuàng)新?同樣重要。新一代達爾文類腦操作系統(tǒng)采用分層資源管理架構(gòu)，實現(xiàn)了神經(jīng)擬態(tài)任務的高效并發(fā)調(diào)度與系統(tǒng)資源的動態(tài)優(yōu)化。未來，類腦操作系統(tǒng)將在任務調(diào)度、資源管理、設備驅(qū)動等方面持續(xù)優(yōu)化。例如，開發(fā)更智能的任務調(diào)度算法，能夠根據(jù)不同類腦應用的需求特性，動態(tài)分配計算資源，提高系統(tǒng)整體運行效率；完善設備驅(qū)動程序，更好地適配各類新型類腦硬件設備，充分發(fā)揮硬件性能。此外，還將注重操作系統(tǒng)的兼容性與可擴展性，便于開發(fā)者在不同類腦計算機平臺上便捷地開發(fā)與部署應用。?
當前，“悟空”已能運行DeepSeek類腦大模型完成邏輯推理、內(nèi)容生成和數(shù)學求解等任務。未來，類腦大模型將朝著更大規(guī)模、更強泛化能力與可解釋性方向發(fā)展。通過增加模型的參數(shù)規(guī)模與復雜度，提升模型對復雜知識的表示與處理能力；改進模型訓練方法，提高模型在不同領(lǐng)域任務上的泛化性能，減少對大量標注數(shù)據(jù)的依賴；研究模型的可解釋性技術(shù)，使類腦大模型的決策過程和機制能夠被理解，增強人們對其輸出結(jié)果的信任。
