8月26日，要让机器像人类一样拥有“智慧”，一个聪明的“大脑”必不可少。日前，由浙江大学牵头研发完成的脉冲神经网络类脑芯片“达尔文2”在杭州发布，杭州电子科技大学与华为中央研究院分别参与了芯片研制与算法和应用场景研究工作，该芯片为机器装上“人脑”提供更多可能。

由浙江大学牵头研发完成的脉冲神经网络类脑芯片达尔文2，以及针对该芯片的工具链、微操作系统，日前在杭州发布。杭州电子科技大学与华为中央研究院分别参与了芯片研制与算法和应用场景研究工作。这种芯片模拟大脑神经网络的结构与功能机制，面向智慧物联网应用，展现出独到优势。

据了解，“达尔文2”采用55纳米工艺，整个芯片神经元数目达到15万，这相当于果蝇大脑的神经元数。这些神经元共享神经突触，一个芯片的神经突触超过1千万。通过芯片系统级联，可构建千万级神经元类脑计算系统。在神经系统规模这一指标上，达尔文2已经和英特尔的Loihi、IBM的TrueNorth等国际前沿类脑芯片处于同一数量级水平。

人的大脑布满神经元，它们彼此通过神经突触相连，传递脉冲信号，帮助人类完成思考与表达、传递喜悦与悲伤。类脑芯片的架构就像人的大脑，为神经突触传递结构。小小的芯片上布局着众多的处理器和通讯系统，起着“神经元”与“神经突触”的作用，以神经脉冲形式进行信息传递与处理。

类脑芯片的工作原理类似于生物的神经元行为：从外界接收并积累刺激，产生脉冲来传递和处理信息。从原理上看，动物脑，包括人脑，正是这样工作的。研究团队骨干，浙大计算机科学与技术学院、教育部脑与脑机融合前沿科学中心马德副教授介绍，类脑芯片由此具备两个独特的优势：一是低功耗，二是擅长图像物体识别、视频音频理解、自然语言处理等感知任务。

在浙大计算机学院CCNT实验室，研究团队展示了为“达尔文2”单芯片开发的手势识别、图像识别、语音识别、脑电识别等多种应用。在摄像头前挥一挥手，芯片即做出反应，遥控打开窗帘。

“类脑芯片处理和传导信息时，只有接受并处理脉冲的‘神经元’才被激活，其他‘神经元’则可以处于睡眠状态，这就显著降低了能耗。”浙大微电子学院朱晓雷博士说，“达尔文2”实现目前应用的功耗比传统计算芯片低2个数量级以上。用电省、发热少，类脑芯片的应用有望带来一系列全新的智能设备，比如语音识别永远在线的智能手机。

在算法与应用研发过程中，华为中央研究院根据语音业务的处理需求，结合芯片架构的特点，设计了高效的脉冲神经网络算法，大幅提升了运算速度和识别精度，实现了实时语音控制的业务演示，并正与浙江大学开展视频业务应用场景的合作研究。

“达尔文2”资料图。 浙江大学 供图

“传统的人工智能芯片只能通过海量数据进行精确计算后才能出成果，比较耗能。相对而言，类脑芯片功耗更低、可扩展性更强，很有可能是下一代计算技术及下一代人工智能发展的重要突破方向。” 研究团队骨干浙江大学计算机科学与技术学院、教育部脑与脑机融合前沿科学中心马德副教授说。

在浙江大学计算机学院CCNT（Advanced Computing and System Laboratory）实验室里，记者见到了新鲜出炉的“达尔文2”。 这款比指甲盖略大的正方体芯片采用55纳米工艺制成，看起来与常见的芯片几乎没有区别，但芯片内部却大有学问。

早在2015年，该团队就研发出了类脑芯片“达尔文1”，能模拟生物体的2048个神经元、最多400万个神经突触连接。“‘达尔文2’每个单片芯片神经元数目达到15万，神经突触超过1千万，通过连接扩展，还可以构建百万级甚至千万级神经元类脑计算系统。”芯片团队成员浙江大学微电子学院朱晓雷博士说。

除了芯片外，团队还开发了达尔文微内核操作系统，并提供类脑开发环境，推动芯片走向应用领域。

在应用层面，“达尔文2”主要面向智慧物联网应用。记者了解到，华为中央研究院结合芯片架构的特点，设计了高效的面向语音识别应用的脉冲神经网络算法，实现了实时语音控制的业务演示，并与浙江大学开展视频业务应用场景的合作研究。除此之外，团队也自主完成手势识别、图像识别、脑电识别等多个应用开发，功耗比传统计算芯片低2个数量级以上。

在实验室里，研究人员摆摆手臂，窗帘就能自动关上；通过大脑“冥想”，可以控制音响的声音大小；通过语音发号施令，游戏坦克便能自由进退……这些都是“达尔文2”这个“神奇大脑”的功劳。

研究人员表示，类脑芯片的进步很有可能会带来计算体系结构的革命，是下一代计算技术及下一代人工智能发展的重要突破方向。目前类脑芯片采用的还是相对简化的神经元模型，而真实大脑的神经元行为和连接方式要复杂的多，很多生物机理目前还有待神经科学家和生物科学家的不断研究。研究人员透露，浙江大学已联合之江实验室等单位启动下一代达尔文类脑芯片的研发。

研究团队骨干浙江大学计算机科学与技术学院、教育部脑与脑机融合前沿科学中心马德副教授表示，传统的人工智能芯片只能通过海量数据进行精确计算后才能出成果，比较耗能。相对而言，类脑芯片功耗更低、可扩展性更强，很有可能是下一代计算技术及下一代人工智能发展的重要突破方向。

据悉，早在2015年，该团队就研发出了类脑芯片“达尔文1”，能模拟生物体的2048个神经元、最多400万个神经突触连接。而“达尔文2”每个单片芯片神经元数目达到15万，神经突触超过1千万，通过连接扩展，还可以构建百万级甚至千万级神经元类脑计算系统。

在应用层面，“达尔文2”主要面向智慧物联网应用。此外，华为中央研究院结合芯片架构的特点，设计了高效的面向语音识别应用的脉冲神经网络算法，实现了实时语音控制的业务演示，并与浙江大学开展视频业务应用场景的合作研究。

类脑芯片达尔文2的研发，获得了国家自然科学基金、浙江大学双脑计划等多项科研项目资金的支持。目前，浙江大学已联合之江实验室等单位，启动下一代达尔文类脑芯片的研发。

2017年9月6日，之江实验室在中国（杭州）人工智能小镇正式成立，该实验室由浙江省政府、浙江大学、阿里巴巴集团共同出资打造，以网络信息、人工智能为研究方向。此外，之江实验室聘任了潘云鹤院士和邬江兴院士分别作为实验室人工智能领域和网络安全领域的首席科学家。引进的“图灵奖”获得者、国际脑机接口领域最有影响力的科学家等20多位海内外高层次人才作为科研骨干。