校园芯星供稿

  类脑芯片，顾名思义，就是模仿大脑工作方式的芯片，人类大脑的高级行为之一是学习，而类脑芯片特点之一就是会“学习”。它内置着专门的类人脑芯片结构，相对于传统芯片，类脑芯片更加满足在计算性能、集成度、功耗方面上的要求。

  据了解，类脑芯片架构就是模拟人脑的神经突触传递结构，众多的处理器类似于神经元，通讯系统类似于神经纤维，神经元和突触是相连的，所以每个神经元的计算都是在本地进行，从整体来看，神经元们分布式进行工作，每个神经元只负责部分计算任务，这样一来，在处理海量数据上这种方式优势明显。

  类脑芯片有不同的分类方式，具体如下图所示。

  从产品类型及技术方面看，类脑芯片可以分为两类：图像识别或信号处理和数据挖掘。从功能角度看，类脑芯片主要分为四类：主要支持人工神经网络的深度学习加速器（TPU、华为昇腾等）；主要支持脉冲神经网络的神经形态芯片（TrueNorth、Loihi、达尔文芯片等）；支持人工/脉冲神经网络的异构融合芯片（天机芯片）；支持神经元编程的脑仿真模拟芯片（Loihi等）。   

  据悉， 2019、2020年全球类脑计算芯片市场规模分别达到了0.4亿元、0.6亿元，预计2026、2027年将分别达到20亿元、31亿元。可见，类脑芯片的前景十分可观，那主要的类脑芯片企业有哪些呢？除此之外，又有哪些高校正在研究类脑芯片项目呢？

  如下表所示，研究类脑芯片的公司主要有：Intel、IBM、高通、BrainChip、西井科技、SynSense等，此外，高校主要有：清华大学、复旦大学、浙江大学等。如有遗漏，欢迎在评论区进行交流。

  在日新月异的大环境下，功能更强更实用的芯片一定会在世界市场上占有一席之地，带动相关技术的革新。SynSense时识科技联合创始人、首席科学家贾科莫教授说道：“SynSense时识科技的优势在于针对具体应用而对类脑神经网络加以优化，并且已研发了面向应用的脉冲神经网络芯片。我认为其类脑芯片的商业落地只是时间问题。”

  我们需要时间和耐心，待到时机和技术成熟，类脑芯片商业化爆发，类脑芯片行业大放异彩。小编如同贾科莫教授一样，期待着梨花盛开的那一日，类脑芯片的未来可期！