类脑芯片研发：我们离真正的人造大脑还有多远
前阵子刷行业发布会，看到某厂商喊出“100%模拟人脑的类脑芯片已量产”，我一口茶直接喷在了键盘上。
割韭菜的见多了，吹得这么没边的，还是少见。
很多普通人对类脑芯片的想象，就是把人脑缩小刻在硅片上，通电就能思考，比人类还聪明。说实话，这哪是现在能做到的，这是科幻片才有的情节。
类脑芯片与冯诺依曼芯片架构对比图
现在业内走得通的路线大概分两派。
一派是“保守派”，用成熟的CMOS工艺做数字类脑芯片，代表就是清华的天机芯、英特尔的Pohoiki系列。天机芯第二代出来的时候我当时特意找论文看了，能同时支持脉冲神经网络和传统AI算法，跑无人驾驶的目标检测模型，整个芯片功耗才三十多毫瓦——也就是你手机屏幕功耗的零头，这已经非常吓人了。而且这条路最大的好处是能量产，不需要开发新的制造工艺，只要规模上去，成本就能下来。
另一派是“激进派”，用新的器件做模拟类脑芯片，主流就是忆阻器、阻变存储器这些，直接模拟神经元突触的变化，更贴近人脑的真实结构，理论上能做出来密度更高的芯片。但是问题也很明显，现在良率太低了，一批流片出来，能正常工作的不到十分之一，成本降不下来，现在还停留在实验室阶段。
说实话，我更看好前者先落地，后者还得磨十年再说。
类脑芯片神经元突触结构显微镜图
类脑芯片的未来，不在科幻里，在当下的小场景里
不过话说回来，我挺烦那些一棍子打死说类脑全是骗融资的说法。
你不能因为现在造不出航天飞机，就说当初造三轮车的都是骗子吧？技术发展本来就是一步步来的。
现在类脑芯片其实已经有能落地的场景了，不是全都是画饼。比如边缘端的低功耗AI设备，智能门锁的语音唤醒，运动手表的动作识别，工业传感器的异常检测，这些场景不需要太大的模型，就需要低功耗，最好能一颗芯片用三五年不用充电，类脑芯片的优势直接拉满。国内已经有初创公司出了量产的商用芯片，装在智能家居设备上卖了，只是你没注意而已。
今年上半年的行业动态也能看出来，国内光做类脑的初创公司，就拿了三轮合计超过十亿的融资，中科院刚发的成果，基于忆阻器的类脑卷积芯片，做图像识别准确率比传统数字芯片高三个百分点，功耗降了八成多，这都是实打实的进步，不是水论文。
我前阵子跟一个在高校做类脑研发的师兄吃饭，他说他们组最近做了一个很小的类脑芯片，用在盲人的视觉假体上，原来的芯片每天都要充电，现在能用半个月，已经进临床测试了，你说这没有意义吗？这直接改变人生活的啊。
当然，吹得太狠也没必要。你说现在就能做出来超过人脑的类脑芯片，能产生意识，那纯粹是瞎扯，至少半个世纪内，我觉得都看不到希望。那些拿PPT骗融资，改个FPGA就叫自研类脑芯片的骗子，也该被揪出来，别坏了整个行业的名声。
路是一步一步走出来的。一百多年前莱特兄弟造的第一架飞机，只飞了12秒，高度也就十几米，当时没人想到一百年后能有载重几百吨的宽体客机。七十多年前第一个晶体管做出来，也就指甲盖那么大，当时谁能想到今天我们能把几百亿晶体管塞进巴掌大的手机里？
类脑芯片研发也是一个道理。现在看起来很弱小，很多问题解决不了，但方向对了，坐冷板凳的人多了，总有一天能跑起来。
你问我能不能等到类脑芯片赶上人脑的那天？大概率我是等不到了。但那又怎么样呢？总得有人先走第一步对吧。
现在的类脑芯片研发，到底在研究什么？
说开了其实不难懂。我们现在用的所有芯片，包括跑ChatGPT的那些GPU，走的都是冯·诺依曼架构——存储和计算是分开的，数据要搬来搬去，搬的过程就费电，还慢，这就是大家常说的冯·诺依曼瓶颈。现在大模型越做越大，功耗已经离谱到不行，OpenAI光去年的电费就花了好几亿美元，再往下走，路越走越窄。 而类脑芯片的思路，就是换道。模仿人脑的工作方式：计算和存储在一起，每个神经元自己就能处理信息，靠脉冲信号传递信号，只有兴奋的时候才耗电，平时几乎不费电。真做成熟了，功耗能降到现在GPU的千分之一，性能还能往上翻。 这诱惑力谁顶得住？类脑芯片与冯诺依曼芯片架构对比图
现在业内走得通的路线大概分两派。
一派是“保守派”，用成熟的CMOS工艺做数字类脑芯片，代表就是清华的天机芯、英特尔的Pohoiki系列。天机芯第二代出来的时候我当时特意找论文看了，能同时支持脉冲神经网络和传统AI算法，跑无人驾驶的目标检测模型，整个芯片功耗才三十多毫瓦——也就是你手机屏幕功耗的零头，这已经非常吓人了。而且这条路最大的好处是能量产，不需要开发新的制造工艺，只要规模上去，成本就能下来。
另一派是“激进派”，用新的器件做模拟类脑芯片，主流就是忆阻器、阻变存储器这些，直接模拟神经元突触的变化，更贴近人脑的真实结构，理论上能做出来密度更高的芯片。但是问题也很明显，现在良率太低了，一批流片出来，能正常工作的不到十分之一，成本降不下来，现在还停留在实验室阶段。
说实话，我更看好前者先落地，后者还得磨十年再说。
类脑芯片研发，现在到底卡在哪了？
很多人说类脑是骗局，说白了就是这么多年没看到大规模商用，所以着急。其实真不是骗局，就是难，太难了。 第一个卡脖子的，就是神经元规模上不去。人脑有860亿个神经元，每个神经元连几千个突触，总突触数量大概是一百万亿。现在人类做出来最大的类脑芯片，才不到一亿个神经元，百亿级突触，连人脑的千分之一都不到。对吧？你想，蚂蚁的大脑都有几十万神经元，我们现在做出来的，也就相当于一个稍大一点的昆虫脑，你还能要求它干多少大事？ 第二个卡脖子的，就是制造工艺跟不上。刚才说的激进派路线，新器件的一致性太差了，每个忆阻器的电阻都不一样，做出来的芯片误差大，想要规模化生产，现在的工艺还顶不住。而保守派的CMOS路线，规模做上去就要堆面积，真做到十亿神经元，芯片面积得有好几平方厘米，成本直接上天，没人买得起。 最要命的还是第三个，我们连人脑本身都没搞懂。神经科学研究到现在，我们只搞清楚了人脑最表层的工作机制，记忆怎么存储？意识怎么产生？这些核心问题，全是没有答案的悬案。我们现在做的类脑，说白了就是模仿个大概的连接结构，跟真的人脑比，就是玩具模型而已。这不就是让一个没见过大象的人，凭着别人说的“大象有四条腿一个鼻子”，就捏出来一个活大象吗？难度可想而知啊。类脑芯片神经元突触结构显微镜图
类脑芯片的未来，不在科幻里，在当下的小场景里
类脑芯片的未来，不在科幻里，在当下的小场景里
不过话说回来，我挺烦那些一棍子打死说类脑全是骗融资的说法。
你不能因为现在造不出航天飞机，就说当初造三轮车的都是骗子吧？技术发展本来就是一步步来的。
现在类脑芯片其实已经有能落地的场景了，不是全都是画饼。比如边缘端的低功耗AI设备，智能门锁的语音唤醒，运动手表的动作识别，工业传感器的异常检测，这些场景不需要太大的模型，就需要低功耗，最好能一颗芯片用三五年不用充电，类脑芯片的优势直接拉满。国内已经有初创公司出了量产的商用芯片，装在智能家居设备上卖了，只是你没注意而已。
今年上半年的行业动态也能看出来，国内光做类脑的初创公司，就拿了三轮合计超过十亿的融资，中科院刚发的成果，基于忆阻器的类脑卷积芯片，做图像识别准确率比传统数字芯片高三个百分点，功耗降了八成多，这都是实打实的进步，不是水论文。
我前阵子跟一个在高校做类脑研发的师兄吃饭，他说他们组最近做了一个很小的类脑芯片，用在盲人的视觉假体上，原来的芯片每天都要充电，现在能用半个月，已经进临床测试了，你说这没有意义吗？这直接改变人生活的啊。
当然，吹得太狠也没必要。你说现在就能做出来超过人脑的类脑芯片，能产生意识，那纯粹是瞎扯，至少半个世纪内，我觉得都看不到希望。那些拿PPT骗融资，改个FPGA就叫自研类脑芯片的骗子，也该被揪出来，别坏了整个行业的名声。
路是一步一步走出来的。一百多年前莱特兄弟造的第一架飞机，只飞了12秒，高度也就十几米，当时没人想到一百年后能有载重几百吨的宽体客机。七十多年前第一个晶体管做出来，也就指甲盖那么大，当时谁能想到今天我们能把几百亿晶体管塞进巴掌大的手机里？
类脑芯片研发也是一个道理。现在看起来很弱小，很多问题解决不了，但方向对了，坐冷板凳的人多了，总有一天能跑起来。
你问我能不能等到类脑芯片赶上人脑的那天？大概率我是等不到了。但那又怎么样呢？总得有人先走第一步对吧。