类脑AI芯片实现本地即时计算

近日，德国慕尼黑工业大学团队研发出一款全新人工智能（AI）芯片，该芯片以人脑为模型，可直接在现场进行实时计算，无需现有芯片所需的云端服务器或互联网，从而确保了全面的网络安全。

据介绍，这款芯片名为AI Pro，由德国慕尼黑工业大学人工智能处理器设计教授Hussam Amrouch博士开发，能够模仿人类识别模式和做出决策的方式，并且其功耗比传统人工智能芯片低十倍。

与传统芯片不同，AI Pro芯片的计算单元与存储单元实现了高度集成。这得益于该芯片所采用的“超维计算”原理，该原理使芯片能够识别相似性和模式，而无需依赖数百万条数据记录进行学习。以汽车信息学习为例，传统方法中，芯片往往需要展示大量汽车图像以学习识别汽车。然而，AI Pro芯片则不会单纯地展示无数汽车图像，而是会整合各类信息，如汽车通常具备四个轮子、主要在道路上行驶，以及形状各异等特征。

Amrouch 强调，“超维计算”的方法是将不同的数据点分组并关联起来，从而得出推论。简而言之，该芯片的学习方式是发现相似性和模式，而不是处理海量数据。

此外，类脑思维的另一个重要优势在于其节能性。在完成一个示范任务的训练过程中，这款新芯片的功耗仅为24微焦耳，而同类芯片所需的能量则是其10至100倍。

此外，AI Pro芯片还针对特定应用进行了定制。Amrouch表示，配备该芯片的智能手表可以现场处理敏感的心率或血氧数据，无需将其传输到外部服务器，而无人机则可以在飞行过程中分析导航模式，而无需依赖卫星链路。由于数据保留在本地，延迟和网络安全风险都大幅下降。

这款面积为1平方毫米的芯片售价3万欧元。它拥有约1000万个晶体管，核心优势在于，能够在本地直接进行数据处理，而无需将数据发送到云端与其他数百万条数据集一同处理后再返回。这种方式不仅节省了时间和服务器计算能力，还降低了AI的碳足迹。

目前，半导体制造商格罗方德已在德国德累斯顿生产了首批原型芯片，但尚未准备好量产。在市场落地方面，研究团队表示，他们并不是与大型科技公司竞争，而是打造一种新型的AI芯片，这种芯片高效、安全，并且专为特定任务而非纯粹的计算能力而打造。Amrouch表示：“英伟达构建了一个依赖云数据并承诺解决所有问题的平台，而我们开发了一款能够提供定制解决方案的AI芯片，这是一个巨大的市场。未来属于拥有硬件的人。”

类脑芯片全球市场2029年可以达到27亿美元

类脑芯片是用电路模拟人脑神经网络架构的芯片，结合微电子技术和新型神经形态器件，模仿人脑神经系统计算原理进行设计，实现类似人脑的超低功耗和并行信息处理能力。随着新一代人工智能技术及半导体技术的发展，类脑计算芯片实现了对神经元的高度仿真建模计算。

与传统芯片相比，类脑芯片在功耗和集成度上具有显著优势，特别是在执行复杂计算任务时，能够以更低的能耗实现高效计算，从而大幅提升能效。例如，英特尔的Loihi芯片在学习效率上比传统芯片高出100万倍，能耗则节省近1,000倍。

在传统AI领域，类脑芯片通过模仿人脑神经元的工作机制，实现了高效的数据处理和模式识别，广泛应用于图像识别、目标检测、机器人控制、嗅觉和触觉感知等任务，尤其在深度学习和神经网络训练中表现尤为突出。

根据相关数据显示，2020年全球类脑计算芯片市场规模达到了636万美元，预计2029年可以达到27亿美元，2021-2029期间年复合增长率(CAGR)为95%。再看中国市场，2020年中国类脑计算芯片市场规模达到了10万美元，预计2029年可以达到1.7亿美元，2021-2029期间年复合增长率(CAGR)为123%。

值得一提的是，2024年清华大学精密仪器系类脑计算研究中心施路平教授团队研制的世界首款类脑互补视觉芯片“天眸芯”登上了Nature封面。该芯片基于视觉原语的互补双通路类脑视觉感知新范式，借鉴人类视觉系统的基本原理，模仿人类视觉系统的特征，将视觉信息解析成基于源于的表示，并将这些原语组合形成两条优势互补、信息完备的视觉感知通路——用于准确认知的、以认知为导向的通路和用于快速反应的、以行动为导向的通路。