1分钟知识锦囊｜苹果新手机里的“仿生芯片”到底是什么意思？

提问：@新用户1783715

今日锦囊答主：杨健 芯智讯创始人兼总编（公众号ID：芯智讯 icsmart）

仿生是模仿生物系统的功能和行为，来建造技术系统的一种科学方法。它打破了生物和机器的界限，将各种不同的系统沟通起来。

从这个角度来看，人工智能芯片可以算作是仿生芯片。但是我认为目前的人工智能还只是停留在人工阶段，真正的智能应该是具有自我学习能力（不需要依赖大数据训练，会自主学习），新型的类脑芯片才算得上是真正的仿生芯片。

所以，我不认为苹果A12并是什么仿生芯片，可能这么叫是为了听上去高大上一些。其实际上就是手机SoC当中加入了AI运算加速内核。苹果A11/A12当中都集成了专门用于神经网路计算的独立处理单元（独立的内核），也就是大家常听到的NPU（不同厂商叫法会有差异）。一般在手机的SoC当中，CPU主要负责一些通用计算，能处理各种复杂的任务，适应性强。比如它也能够处理图形任务、进行人工智能计算，只不过效率要比GPU、NPU低。

而GPU则主要负责处理图形任务，它的优势就在于可支持大规模的并行计算架构，非常适合一些简单重复的计算任务。目前也被很多的厂商用于深度学习、数据模型的训练上。虽然大规模部署算力强大，但是功耗也是非常的大。所以，主要被应用于一些对于功耗要求不是很高的人工智能计算领域。

现在大家所说的AI芯片实际上就是专用型的ASIC芯片。它的AI计算能力和计算效率都直接根据特定的AI算法的需要进行定制的，所以相对CPU、GPU，其可以实现体积小、功耗低、高可靠性、保密性强、计算性能高、计算效率高等优势。所以目前在终端侧（特别是移动终端）的AI计算上，很多厂商都开始选择采用专用的AI芯片，或者在SoC当中集成NPU内核。

回过头来说苹果A11/12当中集成的NPU内核，这实际上是一些特定的神经网络类型即AI算法（比如语音/图片识别、人脸识别等算法）的硬件化，主要就是起到针对这些AI算法运算的加速。比如原本做图像识别，一分钟只能识别一百张，而有了NPU加速则可实现一分钟识别数千张图片，不仅速度更快而且功耗也更低。

不过NPU也有其缺点，一旦设计完成，对应的AI算法就无法更改，无法升级。但是它可以与手机SoC当中的CPU/GPU/DSP来协同进行AI计算(高通骁龙845的AI神经网络引擎就是通过调配CPU/GPU/DSP来协同进行AI计算)，所以可以在一定程度上弥补灵活性上的缺失。

目前手机芯片上所能提供的AI能力，主要是针对语音、图片、人脸、AR等的一些应用。另外神经网络引擎也拥有一定的机器学习的能力，比如你每天都刷脸解锁，所以AI也学习你脸部面容的一些变化（人的面容会因为慢慢的衰老而发生变化）。

总的来说，我们应该将A12芯片作为一个整体来看，其AI的能力并不仅仅是由NPU提供的，在一些场景下，其他的CPU/GPU等内核也会参与到AI运算当中，而NPU的作用也主要是针对特定的AI算法进行加速。

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精确度超过94%！仿生神经元芯片可植入体内智能起搏

科学家一直在尝试模仿大脑，但尚未实现仿生单个神经元。英国巴斯大学物理学教授 Alain Nogaret 及同事研发了一种仿生神经元电行为的硅芯片，他们设计了微电路模仿离子通道，后者可以像神经元一样整合原始神经刺激并做出响应。

研究认为，这种仿生神经元芯片能够模仿大脑神经细胞传递信号的机理，有望用于治疗瘫痪以及阿尔兹海默症这类脑退化病症等慢性病和致命性疾病。

图 | 仿生神经元芯片。（来源：巴斯大学）

该研究发表在近日的《自然 - 通讯》（Nature Communications）期刊上。

“窥视黑匣子”

神经元是大脑的基本单元，能感知环境的变化，再将信息传递给其他的神经元，并指令集体做出反应。其交流语言的本质是膜电位脉冲，这可被理解为细胞编制的离散式数字脉冲信号，类似于计算机的 1 和 0 数字信号。

科学家一直设想，当某人心衰而大脑神经元无法及时作出应对时，人工神经元就可以传导出正确的神经信号，让心脏起搏工作。这是医学研究的长期以来难以攻克的难题，因为测量控制离子电流动态的参数和模拟神经元特性的参数是巨大的挑战。

神经元的电刺激响应非常复杂，因为响应是非线性的。也就是说，刺激信号与响应的结果并非成比例关系。

人工神经元并非直接插入到生物体中。Nogaret 等人整合了数学、计算科学和芯片技术，将大脑神经元的电特性复制到了硅芯片中。研究人员模拟了大鼠中的两种神经元对环境的应激，包括海马神经元和负责呼吸的呼吸神经元，前者关系学习和记忆，后者关系潜意识下的呼吸控制。基于该模型创制的硅芯片可复制在体内传输信号的离子通道。

Nogaret 团队掌握了真实神经元特性的参数，新制成的电路参考了这些参数。

仿生神经元可以从正常的神经元接受信号，在经过自然方式处理后，将信号发送给其他神经元或身体器官。它既可发送信号，也可接受信号。

据 BBC 报道，Nogaret 认为，这个研究是一次对神经元黑匣子的窥视，并提供了精确再现神经元电特性的鲁棒性（robust）研究方法。通过 60 个电刺激方案，研究人员发现仿生神经元产生的电响应模拟精度超过 94%。

也就是说，研究人员将神经元内置在硅芯片中，这就可以传递那些因某些疾病损失了的神经信号。因其功率仅有 140 纳瓦，是标准微处理器的十亿分之一，那么它就可能作为人体植入物。

这是一项来自欧盟 500 万欧元的项目支持，参与机构还有英国布里斯托大学、新西兰奥克兰大学、苏黎世联邦理工学院。

智能起搏器

这款神经元仿生芯片可以作为智能起搏器植入人体。

Nogaret 团队正在开发基于这种芯片的起搏器，其工作原理是：新产品能自动检测到神经元的异常活动从而纠正心衰。事实上，大鼠测试已经证明，这种起搏器的植入比标准起搏器更有效。

图 | 论文通讯作者 Alain Nogaret 教授（左）和第一作者、巴斯大学的研究助理 Kamal Abu Hassan。（来源：BBC）

Nogaret 说，该芯片其他可能的应用是阿尔兹海默病和神经元退行性疾病，还可以解决肠胃蠕动消化的麻烦。

目前，此芯片由苏黎世联邦理工学院研究人员与比利时一家芯片代工厂合作制造。每个仿生神经元直径仅 0.1 毫米，每个芯片含 100 个神经元，约 4 毫米宽。

2016 年，巴斯大学和布里斯托大学联合成立了一家名为 Ceryx Medical 的公司，创始人正是论文的作者 Nogaret 和来自英国布里斯托大学、新西兰奥克兰大学的 Julian Paton 教授。该公司正在寻找仿生芯片的更多应用可能。

据英国《金融时报》报道，Ceryx 公司早期筹到了 100 万英镑的资金，正在筹划更多融资，他们准备在更多动物实验基础上，从心衰患者开始做人体临床。如果被证明有效，将来还可能帮助到脊柱损伤的瘫痪患者，以及应用到脑机接口中来。

只是要应用到人体中尚需时日，Nogaret 拒绝预测其成果进入临床的时间表。

据《卫报》报道，Nogaret 认为，虽然仿生神经元取得了初步进展，但这个研究并没有重建大脑的打算，毕竟大脑中有多达 860 亿个神经元。

事实上，在大多数科学家的研究中，他们并不关注单个神经元的活动，而是针对某个大脑功能区或整个大脑进行研究，只是精度要低很多。

比如曼彻斯特大学的 “脉冲神经网络架构”（SpiNNaker）拥有 100 万个处理器内核和 1200 个互连电路板的超级计算机，是迄今能最准确模拟人脑的超级计算机。然而该计算机不可能完全模拟人脑，不能精确到单个脑细胞的水平，仍然只能管理人脑所进行通信的一小部分。

SpiNNaker 项目成员、曼彻斯特大学计算机工程系教授 Stephen Furber 说，Nogaret 教授这个方法还不能对整个大脑进行单细胞水平的研究，但可以实现针对大脑某个功能区的单细胞水平研究，比如呼吸神经元回路就对人们维系生命很重要。

作者介绍

图 | Alain Nogaret，英国巴斯大学纳米科学与纳米技术中心教授。（来源：巴斯大学）

Alain Nogaret 主要研究低维度和非线性物理学，他的团队开发了非线性优化工具，可用于通过分析可测量的宏观神经元活动来推断离子通道的微观特性，这就提供了一种定量调节小型硅网络的方法，以实时适应生理反馈。这有助于患病后恢复活动节律以及为慢性病和致命疾病提供独特疗法。

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