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目前幾乎所有的人工智能系統(tǒng)都需要進行人工建模，轉化為計算問題進行處理再進行深度學習，而人腦卻可以自動感知，進行問題分析和求解，決策控制等。因此類腦芯片也有望形成有自主認知的水平，可自動形式化建模。

2011年8月，IBM公司通過模擬大腦結構，首次研制出兩個具有感知認知能力的硅芯片原型，可以像大腦一樣具有學習和處理信息的能力。這兩顆類腦芯片原型均采用45納米絕緣體上硅CMOS工藝制作，包含256個神經元和256個軸突(數據傳輸通道)。其中一個芯片包含65356個學習突觸，它能夠發(fā)現新的神經元連接路徑，可通過經驗進行學習，并根據響應對神經元連接路徑進行重組;而另一個芯片包含262144個可編程突觸，可以根據預先設定，通過強化或弱化神經元之間的連接，更迅速、更高效地處理信息。類腦芯片的每個神經元都是交叉連接，具有大規(guī)模并行能力。但因技術上的限制，被IBM戲稱為“蟲腦”。2014年8月，IBM公司推出名為“TrueNorth”的第二代類腦芯片。它使用了三星的28nm的工藝，包括54億個晶體管和4096個處理核，相當于100萬個可編程神經元，以及2.56億個可編程突觸。其性能相比于第一代有了不少提升。功耗每平方厘米消耗僅為 20 毫瓦，是第一代的百分之一，直徑僅有幾厘米，是第一代的十五分之一。

“TrueNorth”的每個處理核包含了約120萬個晶體管，其中少量晶體管負責數據處理和調度，而大多數晶體管都用作數據存儲、以及與其它核心的通信方面。此外，每個核心都有自己的本地內存，它們還能通過一種特殊的通信模式與其它核心快速溝通，其工作方式非常類似于人腦神經元與突觸之間的協(xié)同，只不過，化學信號在這里變成了電流脈沖。IBM把這種結構稱為“神經突觸內核架構”，如果 48 顆TrueNorth芯片組建起具有 4800 萬個神經元的網絡，那這48顆芯片帶來的智力水平將相似于普通老鼠。

16年，IBM又公布了與美國空軍研究實驗室、美國陸軍研究實驗室、以及勞倫斯•利物莫國家實驗室在TrueNorth芯片應用方面合作的最新成果，包括手指識別、情緒識別、圖像分類和對象追蹤等。

2017年，英特爾發(fā)布了Loihi芯片，它采用了一種新穎的方式通過異步脈沖來計算，同時整合了計算和存儲，模仿了大腦根據環(huán)境的各種反饋來學習如何操作的運作方式，可以利用數據來學習并做出推斷，隨著時間的推移也會變得更加的智能，并且不需要以傳統(tǒng)方式來進行訓練。

Loihi采用的是異構設計，由128個Neuromorphic Core（神經形態(tài)的核心）+3個低功耗的英特爾X86核心組成，號稱擁有13萬個神經元和1.3億個觸突。

與 TrueNorth 和Loihi不同， 高通公司開展研究的是Zeroth “認知計算平臺”，曾在業(yè)界引起了巨大的震動。原因就在于它可以融入到高通公司量產的 Snapdragon處理器芯片中，以協(xié)處理的方式提升系統(tǒng)的認知計算性能，并可實際應用于手機和平板電腦等設備中，支持諸如語音識別、圖像識別、場景實時標注等實際應用并且表現卓越。