中国芯片自研成功，中国芯片再获突破

麻省理工学院出版的科技商业杂志《麻省理工科技评论》也发表文章称：这辆无人驾驶自行车显示了中国在AI芯片领域研究水平的提升。今年7月16日，英特尔还发布了Pohoiki Beach芯片系统，该系统主要由Loihi神经拟态芯片组成，可以处理深度学习任务。它比CPU快1000倍，效率高10000倍，功耗低100倍。

该芯片基于纯模拟光电融合计算架构。在ImageNet等智能视觉任务实测中，同等精度下，其计算能力比现有高性能GPU高3000倍，能效比现有高性能GPU高400万倍。

1、中国芯片登nature

加州大学圣塔芭芭拉分校博士后邓磊也是该论文的第一作者，负责芯片设计和算法细节。他在论文中分析了无人驾驶自行车系统，其中包括激光测速、陀螺仪和摄像头。传感器、制动电机、转向电机、驱动电机等执行器，以及控制平台、计算平台、天机板级系统等处理平台。

它大大降低了对高精度ADC的需求，消除了传统计算机视觉处理范式在模数转换过程中相互制约的速度、精度和功耗的物理瓶颈，实现了大规模集成的突破，在一块芯片上实现高效的非线性和高速。光接口和电接口存在三个关键瓶颈。本封面论文介绍了中国科学家发展通用人工智能的尝试。这款天机芯片可以解决通用人工智能中的关键问题，加速通用人工智能的发展。不到两周的时间，马斯克的脑机接口公司Neuralink和Facebook的脑机接口项目相继宣布取得进展。

“如何实现低能耗人工智能”在中国科协发布的2023年重大科学问题中位列第一。光计算，顾名思义，就是将计算载体从电改为光，利用光在芯片中的传播来进行计算。研究人员利用该芯片演示了自动自行车系统中多用途算法和模型的同步，实现自行车对目标的实时检测、跟踪和避障，以及自行车的语音控制和自动平衡处理。

随着各种大型模型和深度神经网络的出现，如何打造满足人工智能发展、兼具大算力和高能效的下一代AI芯片已成为国际前沿热点话题。 2011年加入清华大学成立类脑计算研究中心，从基础理论、神经形态器件、类脑芯片、类脑软件、系统和应用等方面对类脑计算进行全面研究。 3月1日，顶级学术期刊《自然》封面文章刊登了清华大学石路平团队最新发布的——类脑计算芯片天机核的研究成果。

《自然》论文提到，石路平领导的研究团队将天极芯片用在自行车上，让自行车实现了无人自动驾驶。基于天机芯片，类脑计算中心还自主研发了第一代类脑计算软件工具链，可支持从深度学习框架到天机核心的自动映射和编译，利用类脑计算自动自行车打造异构可扩展的人工智能通用智能开发演示平台，采用天极芯片演示自行车的自平衡、目标检测与跟踪、自动避障、语音理解控制、自主决策等功能。