再造万神殿：类脑芯片若何开启马斯克的脑机接口之路？_芯片_暗记

“硅谷钢铁侠”埃隆·马斯克无疑是一个对科技和商业都很敏锐的人，这从他在电动汽车、火箭、太阳能以及人工智能等方面的创业都可见一斑。
当这样一个自带未来感的人多次公开强调“人工智能可能比核弹更危险”时，一个新的未来图景正垂垂展开。

对付人工智能飞速发展给人类生存带来的威胁，马斯克给出的办理方案是“打不过就加入”：开拓可植入脑的脑机接口，在AI全面超越人类之前，将二者融为一体。

为了实现这一图景，马斯克于2016年7月创办了Neuralink。
Neutral的意思是“神经的”，Link的意思是“连接”。
顾名思义，Neuralink要做的事便是将脑和机器（外部设备）结合。

人脑活动的繁芜程度远超当前算力资源所能仿照的上限。
爱因斯坦曾说过，人的大脑只利用了3%。
大脑约有1000亿个神经元，100万亿个突触，采取串行以及大规模并行的信息处理模式，能够处理数字和仿照旗子暗记，基本运算速率约每秒1000次。

要将脑机结合这一科幻场景变为现实，关键在于借鉴生物神经系统的信息处理模式，构建相应的打算理论、芯片体系构造以及运用模型和算法。

因此，类脑打算被认为是“后摩尔时期”最为主要的发展方向之一，其核心的类脑芯片赛道也逐步火热。

那么，类脑芯片究竟是什么？马斯克和他的同行们又在这条赛道上走了多远？类脑打算的未来会若何？

本文将从三个方面展开谈论：

一、Neuralink的“最强大脑”

二、脑机结合的核心——类脑芯片

三、来自中国的竞争者

Neuralink的“最强大脑”

同Tesla、SpaceX一样，Neuralink也是一家立足现实、着眼未来的科技公司。

Neuralink的商业部分，是开拓医用可植入的脑机接口设备，帮助瘫痪病人自由活动；而终极目标则是打造出"全脑接口"（whole-brain interface），使脑中险些所有的神经元都能够与外界顺畅沟通，实现“人工智能共生” (AI symbiosis)。

脑机接口的观点最早于1973年提出，现在已经有侵入式和非侵入式两种接口，Neuralink的研究一样平常属于前者。
通过在大脑中植入眇小的电极，利用电流让打算机和脑细胞“互动”，从而让打算机把人的想法直接转化为行动。

Neuralink的8位共同创始人涵盖了神经科学家、神经外科年夜夫、芯片设计师、生物相容性材料学家、脑机接口专家、微制造工程师等各领域专家。

在近六年的发展中，这个顶尖团队进行了高强度的产品研发与密集的动物验证，并于2019年7月和2020年8月的两场环球发布会上，分别展示了自研的第一、二代脑机接口设备。

2021年4月，Neuralink在推特上发布了猴子实验进展，研究职员将两个脑机接口设备植入掌握猕猴的手和臂区域的旁边大脑运动皮层，演习猴子用大脑掌握打算机光标。

目前Neuralink还在等待监管部门的伦理批复，随着批复通过后临床试验的开展，其产品将加快走向市场，逐步靠近马斯克期望打造的“最强大脑”。

Neuralink的技能目的，是参与大脑神经元通报信息的过程。
现有产品的核心技能，包括柔性电极、处理芯片、自动化手术、算法设计等，而个中，芯片霸占核心位置。

在侵入式脑机接口中，芯片的紧张功能是数据读出和脑部勉励。

数据读出的过程，是当电极网络到神经旗子暗记后，由芯片将每个电极记录的眇小电旗子暗记转化为实时的神经信息；旗子暗记勉励则是指在脑部施加旗子暗记，从而干预脑部活动。
此外，为了便于和外界沟通还须要利用无线传输技能。

目前脑机接口落地运用中，芯片紧张发挥着神经旗子暗记读出-实时勉励-数据记录读出的闭环浸染。

例如癫痫治疗中，首先须要芯片对脑部旗子暗记进行实时监控，一旦读出癫痫征兆，就急速用脑机接口的旗子暗记勉励产生一个与癫痫疾病非常电压旗子暗记相反的旗子暗记，从而抵消非常旗子暗记，起到实时参与浸染。

另一个例子是瘫痪病人的康复治疗，脑机接口芯片一方面可以读出患者脑部掌握行走的旗子暗记，一方面根据读出的旗子暗记在患者脊柱部分施加相应的旗子暗记，以实现行走能力的康复。

那么，要完成如此艰巨任务的脑机芯片该当具备若何的特点呢？或者说，做出成功的脑机芯片所面临的技能难点是什么？

第一，海量信息处理的实现。

大脑的神经活动信息非常繁芜，须要更高打算能力的打算机来处理数据。
Neuralink团队认为至少须要一百万个同时记录的神经元，才能算实现成功的脑机接口。
这就意味着要在一个小小的芯片上集成上百万个电极。

此外，随着电极数量增加，原始数字旗子暗记变得过多，无法通过低功率设备传输。
因此，须要在芯片上实时识别和表征神经电旗子暗记。

第二，功耗与噪声的权衡。
侵入式脑机芯片必须担保利用寿命，毕竟没人乐意过几年就切开首脑换个电池，以是电路模块设计须要担保，单个通道均匀功能功耗在微瓦数量级。

但技能层面上，降落芯片模块的功耗，每每意味着高噪声。

而脑部旗子暗记的幅度常日极小（微伏级别），脑机接口芯片需有高性能的旗子暗记放大器和数字化仪。
要实现高质量的脑部旗子暗记读出，必须担保芯片中读出放大器的噪声小于脑部旗子暗记幅度。
事实上，Neuralink 芯片的紧张指标之一便是噪声，这也印证了该指标的难度和主要性。

这样看，脑机接口设备芯片须要知足巨量打算任务之下的低功耗哀求。
而类脑芯片，恰好符合这一场景的运用。

脑机结合的核心——类脑芯片

“类脑芯片”是指参考人脑神经元构造和人脑感知认知办法来设计的芯片。

“打算机之父”冯诺依曼曾提到，生物大脑与机器比较最大的上风，是能够利用相对掉队的零部件，在一个充满随机涨落的高度不愿定环境中，以绿色环保的低能耗办法，非常敏捷快速地做出精确打算。

目前，人工智能领域的研究还处在“弱人工智能”阶段，而人脑则相称于“强人工智能”。
因此，“类脑”是人工智能的未来发展趋势。
干系研究一样平常有两种“靠近”人脑的路径：构造和功能。

第一类类脑芯片，从硬件构造层面对人脑物理构造进行仿照。

以大脑图谱为蓝图，用微纳器件仿照神经元和神经突触的信息处理通报功能，布局出仿大脑皮层神经网络和生物感知器官的仿生神经网络，然后通过外界刺激、使其拥有人工智能。

目前比较有名的类人脑学习型架构的类脑芯片，如IBM公司的SyNAPSE、高通公司的Zeroth等。

神经元与神经突触

第二类类脑芯片，则是通过理解人脑一系列行为，如学习、影象、感知和意识的生物根本，参考人脑感知认知的打算模型而非神经元组织构造，专门设计芯片构造来高效支持成熟的认知算法。
如谷歌的TPU、NVIDIA的Tesla P100，中国中科院打算所的DianNao和DaDianNo、寒武纪芯片。

为何类脑芯片的研究是当前前沿学科趋势呢？

打算机出身前，人们对打算的精度和数量产生了极强的需求，而冯诺依曼基于他的逻辑和打算机思想设计出了第一台打算器。
随着深度学习算法的涌现以及打算机科学的发展，传统芯片CPU暴露出两大问题。

一方面，打算机CPU运算效率低。
打算机每次进走运算时，须要在CPU和内存这两个区域往来来往调用，因而在双方之间产生数据流量。
当CPU须要在巨大的资料上实行一些大略指令时，资料流量将严重降落整体效率，CPU将会在资料输入或输出时闲置。

另一方面，传统CPU能耗高。
芯片在事情时，大部分的电能将转化为热能，一个不带散热器的打算机，其CPU产生的热量就可在短韶光内将其自身融化。

为理解决CPU在大量数据运算效率低、能耗高的问题，目前有两种发展路线：一是延用传统冯诺依曼架构，紧张以3种芯片为代表：GPU、FPGA、ASIC；二是采取人脑神经元构造设计芯片来提升打算能力，追求在芯片架构上不断逼近人脑，也便是类脑芯片。

两种发展路线各有优缺陷。
GPU具有成熟易用的编程措辞，如英伟达的CUDA架构等，性能刁悍；然而GPU总体功耗水平较高，且在深度学习推测领域处于劣势。
而类脑芯片能耗非常低，且具备非常好的感知能力，适用于各种繁芜环境。

以是早在十几年前，各国高科技企业以及研究所等，便开启了类脑芯片研究的竞赛。

2014年，IBM推出第二代TrueNorth，它利用了三星的28nm的工艺，共利用了54亿个晶体管，功耗每平方厘米花费仅为 20 毫瓦，直径仅有几厘米。

它的每个核都简化模拟了人类大脑神经构造，包含256个“神经元”（处理器）、256个“轴突”（存储器）和64000个突触（神经元和轴突之间的通信）。
不同芯片还可以通过阵列的办法互联。

IBM Truenorth芯片

2017 年，英特尔发布首款自主学习的神经拟态研究芯片，名为“Loihi”。

Loihi内部包含了128个打算核心，每个核心集成1024个人工神经元，总计13.1万个神经元，彼此之间通过1.3亿个突触相互连接。
Loihi的学习效率比其他智能芯片高100万倍，而在完成同一个任务所花费的能源，可节省近1000倍。

那么，Neuralink团队又在类脑芯片赛道上走了多远呢？

2019年Neuralink的第一个发布会的主角，便是自研的N1脑部传感器芯片，他们在bioRxiv（学界著名预印本期刊）上揭橥的论文中先容了这一打破性造诣。

A：核心处理芯片；B：连接大脑的聚合物导线；C：钛金属外壳；D；用于供电和数据的USB-C接口

如前文所述，脑机接口对芯片有着极其苛刻的哀求。
芯片须要在最小的功耗和尺寸下，对放大的旗子暗记进行采样和数字化，并实时处理。

高密度的记录通道，哀求旗子暗记放大和数模转换必须集成在阵列组件中，且这个集成的组件必须能放大微弱的神经旗子暗记，同时抑制噪声。

N1芯片能够达到上述哀求，其体积不到一块乐高小积木（23×18.5×2mm³）的大小，由三个部分组成：256个独立可编程放大器（Neuralink把它叫做Analog Pixel）、片上模数转换器（ADC）、用于序列化数字化输出的外围掌握电路。

功能方面，芯片的紧张部分Analog Pixel具有高度可配置性：

增益和滤波特性可以进行校准，以办理因工艺变革和电生理环境导致的旗子暗记质量变革。
片上模数转换器以19.3kHZ、10bit分辨率进行采样。
功耗方面，每个Analog Pixel花费5.2μW，全体芯片功耗6mW。
整体指标处于环球领先水平。

随后在2020年，Neuralink发布了第二代设备LINK V0.9。
研究职员表示，与第一代比较，第二代技能的打破在于芯片更加微型，以及可移植性、储存信息和无线传输功能更强。

LINK V0.9直径23mm，厚度8mm，配备1024个频道，能够感应温度和气压，读取脑电波、脉搏等旗子暗记，利用基于蓝牙的无线可充电接口代替第一代的USB有线传输，充满电可用一整天。

第一代N1芯片置于耳后，导线从中散出并连接到植入大脑的电极，这些电极将记录大脑活动并刺激神经元。

而在LINK V0.9的展示中，这一浸染路径简化为芯片直接植入大脑，合营升级的手术机器人，植入过程只须要一台近视纠正手术的韶光，且不存在暴露在外的部分，受体只是在头发下多了一个硬币大小的创口。

同时，发布会现场展示了已经植入芯片两个月的康健小猪。

在设备连接的1024个电极浸染下，小猪脑内的电波旗子暗记清晰可见。
通过脑电路图预测到的小猪枢纽关头的位置，和真实的运动轨迹基本吻合，这解释，Neuralink在采集旗子暗记方面确实达到了较高的精度

虽然各大国际厂商正争相推出自己的“类脑芯片”，但目前类脑芯片大规模商用化较为困难。
近两年，我国类脑芯片研究逐步深入，类脑芯片市场也拥有者良好的发展机遇。

中国市场类脑芯片迅速增长的驱动力有三：一是下贱需求的不断增长；二是国家层面的政策导向；三是干系技能和研究的不断积累。

不才游需求层面上，近年来，市场对人工智能和机器学习的需求不断增长。

在线学习，实时数据流，预测剖析和数据建模等运用程序不断扩展。
视频监控，机器视觉和语音识别等运用中计算需求不断增长，类脑芯片的下贱运用前景广阔。

在政策层面上，中国十分重视类脑研究，并将类脑打算作为国家计策发展的制高点。

中国在2015年将脑操持作为重大科技项目列入国家“十三五”方案,紧张有两个方向：探索大脑秘密、占领大脑疾病为导向的脑科学研究，和发展人工智能技能为导向的类脑研究，从而促进了脑科学与人工智能交叉前沿研究。

在技能层面上，中国企业以及学界也早已深入类脑芯片研究。

2015 年中科院、清华、北大，相继成立“脑科学与类脑智能研究中央”，2017年5月在合肥成立了类脑智能技能及运用国家工程实验室。
这些实验室将借鉴人脑机制攻关人工智能技能，推进类脑神经芯片、类脑智能机器人等新兴家当发展。

北大杨玉超在读博期间深入研究忆阻器领域，2015年，他返回北京大学，开始研发基于新型神经形态器件的高智能、低功耗类脑芯片。

不同于基于冯诺依曼架构——数据处理、存储单元分离的传统打算机，基于忆阻型神经形态器件可以模拟人脑的神经网络，通过类脑打算实现数据处理和存储的高度领悟，从而实现比传统打算机运算要繁芜出几个数量级、同时能耗、硬件又省下几个数量级的终极目标。

清华团队“七年磨一芯”，推出天机芯片。
天机芯片采取多核架构，可重构构建模块和采取稠浊编码方案的流线型数据流，不仅可以适应基于打算机科学的机器学习算法，还可以轻松实现脑启动电路和多种编码方案。

清华团队也利用一块“天机芯”，同时运行了包括卷积神经网络在内的 5 种不同神经网络，实现了无人自行车驾驶。

无人自行车可以感知周围环境，跟随前方的试验职员并自动进行避障的操作，并根据语音指令、视觉感知的反馈产生实时旗子暗记对电机进行掌握，以达到保持平衡，改变形态。

灵汐科技推出类脑芯片KA200，它采取异构领悟众核、存算一体的架构，单芯片集成25万神经元和2500万突触，每秒超过16万亿次突触打算，功耗近12瓦，实现了同时支持打算机科学和神经科学的神经网络模型，并支持两者领悟的稠浊神经网络打算模型。

在研究赛道硕果累累之际，类脑芯片的商业化及规模化运用也被提上日程。
由于拥有超低功耗、大规模并行打算、高速或实时信息处理等上风，类脑芯片在自动驾驶领域有着巨大潜力。

在自动驾驶领域，类脑技能有望让自动驾驶更加智能和安全。

为了让汽车的综合感知、打算、运行变得更加灵敏及顺滑，对域掌握器、芯片的算力需求也不断提高。
类脑芯片凭借“低延迟、低功耗”的特质，成功引起自动驾驶领域的厂商的把稳。

今年1月份，奔驰便推出VISION EQXX观点车，搭载了Brainchip公司神经形态芯片，并将其用在了唤醒系统中，使其唤醒速率变为传统语音掌握的5~10倍。
4月份，宝马与SynSense时识科技宣告，环绕一款结合动态视觉传感器及类脑处理器的系统级芯片（SoC）——Speck展开互助与探索。

尾声：科幻天下的出发点

“为了实现与AI集成，Neuralink是马斯克进入科幻天下的出发点。
”

当安装脑机接口像接管激光眼科手术一样普遍，大家都能随时联机，用意念操控现实，天下将迎来又一场颠覆性的革命。

而类脑芯片可能便是这场科技革命中的蒸汽机、打算机。

目前，美国是这条赛道的领跑者，学术研究领域中顶级会议干系论文的作者都来自美国，马斯克的Neuralink也走在脑机接口芯片商业化的最前沿。

我国的研发实力在快速提升，在低噪声和低功耗设计方面已靠近环球一流水准，而未来的追赶方向则可能在跨学科研究方面。

总的来说，类脑芯片仍旧处于起步阶段，关于人类大脑功能的许多秘密还须要科学家逐一揭开。

当脑机接口真正实现的那一天到来，希望大家都能因此获益。

参考资料

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